USD
498.34₸
EUR
519.72₸
RUB
4.85₸
BRENT
75.28$
BTC
98171.40$
+90.000

Есть ли будущее у IoT и BigData в Казахстане?

Большие данные и интернет вещей делают жизнь и бизнес проще

Share
Share
Share
Tweet
Share
Есть ли будущее у IoT и BigData в Казахстане? - Kapital.kz

Еще 70 лет назад большие данные выглядели как огромные картотеки, которые невозможно было масштабировать или скопировать. Даже в 2000-х годах информация лежала и была востребована лишь периодически. О том, что изменилось за 20 лет и как организовать работу Data Science департамента, на конференции K-Tech 2019 рассказали представитель «Кселл» Руслан Хамзин и руководитель департамента решений для государственных организаций, SAS Россия/СНГ Александр Ефимов, сообщает корреспондент центра деловой информации Kapital.kz.

«С IoT и BigData связаны огромные возможности. Для операторов BigData это то, что позволяет извлечь дополнительный доход, возможности и инсайты. При этом BigData не формируется единовременно. Технологии нужно время, чтобы стать достоверной. IoT или интернет вещей – это то, что уже сейчас позволяет стать нашим жизням комфортнее, улучшить клиентский опыт и вместе с тем дать рост еще большему накоплению больших данных», - замечает Руслан Хамзин.

Он отмечает, количество смартфонов в мире приближается к 5 млрд. IoT устройств становится в разы больше, если в список включить выключатели, пылесосы, телевизоры. «Есть большое количество компонентов, которые нужно рассматривать на этапе внедрения IoT. Как сотовый оператор в свою экосистему IoT мы включаем связь и сами устройства. Один из важных моментов – безопасность. Все должно быть интегрировано», - рассказал спикер.

41088b17ff9b52cfdd45e47d9cc.JPG

Он привел прогноз по развития IoT в Казахстане - до 2025 года на рынке появится около 100 млн смарт-устройств.

«Прогноз не самый оптимистичный, поскольку сейчас количество девайсов (телефонов, смартфонов, планшетов) составляет порядка 25 млн. Это не предел, - замечает эксперт. - Если говорить про IoT и BigData в Казахстане, то для операторов связи это достаточно новые вещи. 2015 год можно считать годом осознанного внедрения BigData, началом сбора информации и осмысленного хранения. 2016–2017 годы, зарождение первых проектов IoT с точки зрения общих вещей, съема показания счетчиков и т. д.».

Эксперт подчеркивает, что для развития этого направления в Казахстане нужно создать разноплановую экосистему с партнерами, консалтинговыми агентствами, привлечением лидогенераций, государственного и бизнес-сектора.

Как организовать работу Data Science департамента?


По словам руководителя департамента решений для государственных организаций, SAS Россия/СНГ Александра Ефимова, для внедрения больших данных в компании не обязательно нанимать экспертов по аналитическим данным. Система начнет работать, если каждому из сотрудников дать понятные инструменты для принятия решений.

«Чаще всего компании работают традиционно и принимают решения, как прописано в должностной инструкции. Есть компании, которые с самого начала росли как цифровые. Но даже такая классическая отрасль, как банки, все больше цифровизируются. У традиционных компаний возникает вопрос, как с ними конкурировать? Конкурировать можно за счет понятных инструментов для сотрудников. Это может быть простой специалист, который знает свою область предметно», - говорит спикер.

Но как сделать так, чтобы эти технологии действительно работали? В конце 2016 года McKinsey опросил несколько организаций из разных отраслей. Компании с положительным опытом использования Data Science отметили ключевой фактор – вовлечение топ-менеджеров в процессы принятия решений.

«Второй тезис – представители компании, у которых плохо приживается цифровизация, говорили, что самое сложное - это соорудить четкую организационную структуру. Если слишком много об этом думать и пытаться все расписать, то компания начинает тормозить и сдавать темп. Эта мысль, которая мне больше всего понравилась в исследовании. Начинайте с малого и идите к большему», - объясняет Александр Ефимов.

cb5ae15c8eadefa7fcb820a1013.JPG

Основная идея цифровизации, по мнению эксперта, заключается в том, что у любого бизнеса есть множество гипотез, которые имеет смысл проверить. Университет Гарвард провел исследование и выяснил, что придумывать гипотезы это одно, но сколько из них принесут конкретный результат? Оказалось только 40%, 60% гипотез в области Big Data, не дойдут до промышленного внедрения в офис. «Например, кредитный конвейер, когда каждый раз клиентам необходимо отвечать одно и тоже. Это массовое решение. А разовое решение, это когда мы сегментируем на год всю клиентскую базу и понимаем, кто к нам ходит», - замечает он, подчеркивая, что иногда можно иметь приблизительное решение, которое будет удовлетворять потребности бизнеса.

При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного материала необходимо разрешение редакции.

Вам может быть интересно

Читайте Kapital.kz в Kapital Telegram Kapital Instagram Kapital Facebook
Вверх
Комментарии
Выйти
Отправить
Авторизуйтесь, чтобы отправить комментарий
Новый пользователь? Регистрация
Вам необходимо пройти регистрацию, чтобы отправить комментарий
Уже есть аккаунт? Вход
По телефону По эл. почте
Пароль должен содержать не менее 6 символов. Допустимо использование латинских букв и цифр.
Введите код доступа из SMS-сообщения
Мы отправили вам код доступа. Если по каким-то причинам вы не получили SMS, вы можете отправить его еще раз.
Отправить код повторно ( 59 секунд )
Спасибо, что авторизовались
Теперь вы можете оставлять комментарии.
Вы зарегистрированы
Теперь вы можете оставлять комментарии к материалам портала
Сменить пароль
Введите номер своего сотового телефона/email для смены пароля
По телефону По эл. почте
Введите код доступа из SMS-сообщения/Email'а
Мы отправили вам код доступа. Если по каким-то причинам вы не получили SMS/Email, вы можете отправить его еще раз.
Пароль должен содержать не менее 6 символов. Допустимо использование латинских букв и цифр.
Отправить код повторно ( 59 секунд )
Пароль успешно изменен
Теперь вы можете авторизоваться
Пожаловаться
Выберите причину обращения
Спасибо за обращение!
Мы приняли вашу заявку, в ближайшее время рассмотрим его и примем меры.