Какой российский бизнес готов к экономике данных, а какой — нет
Вышка выпустила сборник «Готовность российского бизнеса к экономике данных», где рассказала, сколько компаний в разных отраслях использует большие данные:
- Продажи, доставка, постпродажное обслуживание: 45%.
- Производство услуг и продуктов, обслуживание оборудования: 41%.
- Администрирование: бухгалтерия, финансы, кадры: 35%.
- Маркетинг и реклама: 32%.
- Логистика и склад: 23%.
Многие ли готовы покупать и продавать данные
Среди тех, кто уже их использует или только планирует:
- 19% готовы продавать данные или делиться ими бесплатно.
- 23% хотели бы покупать данные у других организаций.
- 39% хотели бы получить доступ к государственным данным.
Неожиданный аутсайдер
В России среди всех организаций, использующих большие данные, в бизнес-процессах их применяют только 23% складских и логистических компаний.
Это самый низкий показатель среди всех отраслей бизнеса. То ли там работают луддиты, то ли это какой-то саботаж.
Пока российские логисты игнорируют большие данные, в Амазон за 2019-2023 годы с их помощью вот к чему пришли:
- На 40% сократили задержки в доставке.
- На 30% нарастили рентабельность цепочки поставок.
- На 10% сократили среднее время доставки.
- На 30% снизили избыточные запасы на складах.
Если просто повторять, что данные — новая нефть, никаких дивидендов не будет. Надо бурить, детка, бурить.
#исследования
Вышка выпустила сборник «Готовность российского бизнеса к экономике данных», где рассказала, сколько компаний в разных отраслях использует большие данные:
- Продажи, доставка, постпродажное обслуживание: 45%.
- Производство услуг и продуктов, обслуживание оборудования: 41%.
- Администрирование: бухгалтерия, финансы, кадры: 35%.
- Маркетинг и реклама: 32%.
- Логистика и склад: 23%.
Многие ли готовы покупать и продавать данные
Среди тех, кто уже их использует или только планирует:
- 19% готовы продавать данные или делиться ими бесплатно.
- 23% хотели бы покупать данные у других организаций.
- 39% хотели бы получить доступ к государственным данным.
Неожиданный аутсайдер
В России среди всех организаций, использующих большие данные, в бизнес-процессах их применяют только 23% складских и логистических компаний.
Это самый низкий показатель среди всех отраслей бизнеса. То ли там работают луддиты, то ли это какой-то саботаж.
Пока российские логисты игнорируют большие данные, в Амазон за 2019-2023 годы с их помощью вот к чему пришли:
- На 40% сократили задержки в доставке.
- На 30% нарастили рентабельность цепочки поставок.
- На 10% сократили среднее время доставки.
- На 30% снизили избыточные запасы на складах.
Если просто повторять, что данные — новая нефть, никаких дивидендов не будет. Надо бурить, детка, бурить.
#исследования
👍5🔥3❤🔥2🤨1
Искусственный интеллект и большие данные в строительстве
По оценке ДОМ.РФ, к 2028 году вклад искусственного интеллекта в строительство в России составит ₽1 трлн. Это при том, что ИИ на своих объектах использует только 26% строительных компаний. Так что есть, куда расти и после этого.
Самые примечательные кейсы:
- Средняя точность оценки стоимости строительства тоннелей на ранних этапах не превышает 60%. Греческие исследователи разработали модель, которая анализирует всего 12 характеристик и выдает значительно более точный прогноз.
- Строительные спецификации и документы — источник головной боли, где каждое предложение может быть длиной в 7-10 строк. В них сложно разобраться. В сеульском университете автоматизировали анализ строительных спецификаций.
- Подбор строительных материалов требует учета десятков и сотен параметров. В Лидском университете Беккета разработали решение для инженеров: оно подскажет, какой материал класть на пол в санузлах на четвертом этаже, а какой — в гостиной на первом.
- В американской строительной компании Savko & Sons оснастили всю технику на своих стройках датчиками. Так руководство отслеживает производительность, время работы и простоя и прочие показатели.
- Объединение строителей Тулы использует умные каски. С датчиков на касках собираются данные, которые используются для контроля за соблюдением техники безопасности. Каска сообщит диспетчеру, если работник получит удар или упадет. Кроме того, устройства повышают производительность труда.
Технологии помогают сокращать сроки строительства, оптимизировать ресурсы и минимизировать риски, что в долгосрочной перспективе снижает расходы и повышает рентабельность проектов.
За счет ИИ производительность на стройке можно увеличить на 40%.
#ии #аналитика #исследования
По оценке ДОМ.РФ, к 2028 году вклад искусственного интеллекта в строительство в России составит ₽1 трлн. Это при том, что ИИ на своих объектах использует только 26% строительных компаний. Так что есть, куда расти и после этого.
Самые примечательные кейсы:
- Средняя точность оценки стоимости строительства тоннелей на ранних этапах не превышает 60%. Греческие исследователи разработали модель, которая анализирует всего 12 характеристик и выдает значительно более точный прогноз.
- Строительные спецификации и документы — источник головной боли, где каждое предложение может быть длиной в 7-10 строк. В них сложно разобраться. В сеульском университете автоматизировали анализ строительных спецификаций.
- Подбор строительных материалов требует учета десятков и сотен параметров. В Лидском университете Беккета разработали решение для инженеров: оно подскажет, какой материал класть на пол в санузлах на четвертом этаже, а какой — в гостиной на первом.
- В американской строительной компании Savko & Sons оснастили всю технику на своих стройках датчиками. Так руководство отслеживает производительность, время работы и простоя и прочие показатели.
- Объединение строителей Тулы использует умные каски. С датчиков на касках собираются данные, которые используются для контроля за соблюдением техники безопасности. Каска сообщит диспетчеру, если работник получит удар или упадет. Кроме того, устройства повышают производительность труда.
Технологии помогают сокращать сроки строительства, оптимизировать ресурсы и минимизировать риски, что в долгосрочной перспективе снижает расходы и повышает рентабельность проектов.
За счет ИИ производительность на стройке можно увеличить на 40%.
#ии #аналитика #исследования
👍5🔥3❤🔥2💯2
В OpenAI открыли бесплатный доступ к ChatGPT Plus для студентов
До конца мая все американские и канадские студенты смогут бесплатно пользоваться всеми функциями платной версии модели.
Почему до конца мая?
Потому что надо готовиться к сессии.
Кажется, мы теперь точно в новой реальности: плохие студенты просят ИИ написать за них работу, хорошие — готовятся к экзаменам с его помощью. Но почти никто не сидит больше над книгами в библиотеках.
Круто, что в OpenAI не просто не боятся признать это, но и пестуют использование нейросетей в подготовке к экзаменам.
Можно сколько угодно сетовать, что раньше читали больше, но рано или поздно реальность принять придется.
Вот вам, кстати, крутой подкаст: физик и астроном допрашивают главного по ИИ в Яндексе о том, куда мы движемся.
#ии
До конца мая все американские и канадские студенты смогут бесплатно пользоваться всеми функциями платной версии модели.
Почему до конца мая?
Потому что надо готовиться к сессии.
Кажется, мы теперь точно в новой реальности: плохие студенты просят ИИ написать за них работу, хорошие — готовятся к экзаменам с его помощью. Но почти никто не сидит больше над книгами в библиотеках.
Круто, что в OpenAI не просто не боятся признать это, но и пестуют использование нейросетей в подготовке к экзаменам.
Можно сколько угодно сетовать, что раньше читали больше, но рано или поздно реальность принять придется.
Вот вам, кстати, крутой подкаст: физик и астроном допрашивают главного по ИИ в Яндексе о том, куда мы движемся.
#ии
👍4👨💻4🔥3❤🔥2
Чего ждать от GenAI в 2025 году по версии red_mad_robot
Тренд-репорт от Аналитического центра red_mad_robot рассказывает, чего ждать бизнесу от рынка GenAI в 2025 году.
- Китайские модели навязывают конкуренцию. Пример DeepSeek показал, что ризонинг-модели с открытым исходным кодом могут конкурировать с ChatGPT по ключевым бенчмаркам и при этом оставаться более эффективными экономически. В Forbes назвали это новой гонкой вооружений.
- Понимая, что Китай угрожает лидерству США в сфере ИИ, Трамп анонсировал проект StarGate, который инвестирует $500 млрд в развитие искусственного интеллекта и суперкомпьютеров. Основные направления: AGI, персонализированная медицина и фундаментальные модели.
- Компании начинают монетизировать данные с помощью ИИ. Будет появляться все больше маркетплейсов данных и основанных на данных ИИ-агентов. В Slack уже создали хаб с ИИ-агентами от разных поставщиков.
- ИИ постепенно будет влиять на дизайн интерфейсов. OpenAI уже выпустила ИИ-агента Operator, который выполняет задачи в браузере за пользователя. Чем больше будет подобных агентов, тем сильнее будет меняться дизайн под их влиянием.
- Синтетические данные станут мейнстримом. По прогнозу Gartner, к 2026 году 75% компаний будут использовать генеративный ИИ для получения синтетических клиентских данных. В 2023 таких компаний было меньше 5%.
Вообще-то прогнозы — дело неблагодарное, но в сфере ИИ все происходит на таких скоростях, что проверить качество предсказаний получается очень скоро после их публикации. Ждем, наблюдаем.
#ии #исследования
Тренд-репорт от Аналитического центра red_mad_robot рассказывает, чего ждать бизнесу от рынка GenAI в 2025 году.
- Китайские модели навязывают конкуренцию. Пример DeepSeek показал, что ризонинг-модели с открытым исходным кодом могут конкурировать с ChatGPT по ключевым бенчмаркам и при этом оставаться более эффективными экономически. В Forbes назвали это новой гонкой вооружений.
- Понимая, что Китай угрожает лидерству США в сфере ИИ, Трамп анонсировал проект StarGate, который инвестирует $500 млрд в развитие искусственного интеллекта и суперкомпьютеров. Основные направления: AGI, персонализированная медицина и фундаментальные модели.
- Компании начинают монетизировать данные с помощью ИИ. Будет появляться все больше маркетплейсов данных и основанных на данных ИИ-агентов. В Slack уже создали хаб с ИИ-агентами от разных поставщиков.
- ИИ постепенно будет влиять на дизайн интерфейсов. OpenAI уже выпустила ИИ-агента Operator, который выполняет задачи в браузере за пользователя. Чем больше будет подобных агентов, тем сильнее будет меняться дизайн под их влиянием.
- Синтетические данные станут мейнстримом. По прогнозу Gartner, к 2026 году 75% компаний будут использовать генеративный ИИ для получения синтетических клиентских данных. В 2023 таких компаний было меньше 5%.
Вообще-то прогнозы — дело неблагодарное, но в сфере ИИ все происходит на таких скоростях, что проверить качество предсказаний получается очень скоро после их публикации. Ждем, наблюдаем.
#ии #исследования
👍5❤🔥3⚡2🔥1
Конфиденциальность данных — потребность бизнеса или требование закона?
На первый взгляд кажется, что соблюдение требований к конфиденциальности не приносит бизнесу никаких выгод — одни расходы и трудности. Да и на второй взгляд тоже. Однако, если присмотреться в третий раз, можно кое-что разглядеть.
В презентации «Конфиденциальность данных» с Datatalks 5.0 от Ростелекома Андрей Буланов посмотрел на это под неочевидным углом. Разберем ключевые тезисы.
Минусы
- Потеря точности данных.
- Ограничения маркетинговых стратегий.
- Затраты на внедрение и поддержку технологий.
- Ограниченные возможности для глубокого анализа.
Плюсы
+ Поддержка социальной ответственности.
+ Соблюдение законодательства.
+ Снижение риска штрафов.
+ Повышение уровня доверия клиентов.
+ Снижение класса ИС и сопутствующих расходов.
Выводы
Конфиденциальность данных — не просто формальность, а баланс между законом, бизнес-интересами и технологиями. Как сказано в презентации:
Внедрение современных методов и грамотная классификация ИС помогут бизнесу сохранить доверие клиентов, избежать штрафов и остаться конкурентоспособным.
Интересный кейс с обезличиванием данных
Ситуация:
Нужно провести соцопрос на чувствительную тему. Например, вы хотите спросить людей на улице, употребляли ли они наркотические средства без рецепта в этом году? Разумеется, многие респонденты откажутся честно отвечать на вопрос из-за опасения, что их ответы станут известны другим людям.
Решение:
Вводим рандомизацию. Респонденту предлагается подбросить монетку и сохранить результат броска в тайне.
Если выпадает орел, то он должен ответить «Да» вне зависимости от реального положения дел. Если выпадает решка, то он должен ответить честно.
Мы получаем данные с ответами, но не знаем, сколько из них были честными. Теперь нам надо распутать этот клубок.
Допустим, в опросе участвовало 1000 человек. И 640 ответили «Да».
Вероятность выпадения орла — 50%. Это значит, что из 640 только 140 — это честные ответы «Да» тех, у кого выпала решка.
Экстраполируем. Решка выпадает только у 50% людей, значит истинная доля ответивших «Да» вдвое больше — 280 человек.
Теперь мы можем написать, что в рамках опроса мы выяснили: 28% людей принимали наркотические средства без рецепта в этом году.
#ии #исследования #аналитика
На первый взгляд кажется, что соблюдение требований к конфиденциальности не приносит бизнесу никаких выгод — одни расходы и трудности. Да и на второй взгляд тоже. Однако, если присмотреться в третий раз, можно кое-что разглядеть.
В презентации «Конфиденциальность данных» с Datatalks 5.0 от Ростелекома Андрей Буланов посмотрел на это под неочевидным углом. Разберем ключевые тезисы.
Минусы
- Потеря точности данных.
- Ограничения маркетинговых стратегий.
- Затраты на внедрение и поддержку технологий.
- Ограниченные возможности для глубокого анализа.
Плюсы
+ Поддержка социальной ответственности.
+ Соблюдение законодательства.
+ Снижение риска штрафов.
+ Повышение уровня доверия клиентов.
+ Снижение класса ИС и сопутствующих расходов.
Выводы
Конфиденциальность данных — не просто формальность, а баланс между законом, бизнес-интересами и технологиями. Как сказано в презентации:
Нет идеального решения, но есть инструменты, которые позволяют искать оптимальный компромисс.
Внедрение современных методов и грамотная классификация ИС помогут бизнесу сохранить доверие клиентов, избежать штрафов и остаться конкурентоспособным.
Интересный кейс с обезличиванием данных
Ситуация:
Нужно провести соцопрос на чувствительную тему. Например, вы хотите спросить людей на улице, употребляли ли они наркотические средства без рецепта в этом году? Разумеется, многие респонденты откажутся честно отвечать на вопрос из-за опасения, что их ответы станут известны другим людям.
Решение:
Вводим рандомизацию. Респонденту предлагается подбросить монетку и сохранить результат броска в тайне.
Если выпадает орел, то он должен ответить «Да» вне зависимости от реального положения дел. Если выпадает решка, то он должен ответить честно.
Мы получаем данные с ответами, но не знаем, сколько из них были честными. Теперь нам надо распутать этот клубок.
Допустим, в опросе участвовало 1000 человек. И 640 ответили «Да».
Вероятность выпадения орла — 50%. Это значит, что из 640 только 140 — это честные ответы «Да» тех, у кого выпала решка.
Экстраполируем. Решка выпадает только у 50% людей, значит истинная доля ответивших «Да» вдвое больше — 280 человек.
Теперь мы можем написать, что в рамках опроса мы выяснили: 28% людей принимали наркотические средства без рецепта в этом году.
#ии #исследования #аналитика
👍5🔥3❤🔥2💯1
Рекомендации Банка России.pdf
1.5 MB
В Банке России выпустили рекомендации по работе с данными
В документе рекомендации по разработке систем управления данными: методология, цели, роли, требования, методы, показатели эффективности и контрольные процедуры.
Кому?
- Руководителям и экспертам финансовых организаций, ответственным за управление данными.
- Специалистам, занимающимся внедрением технологий, обеспечением качества данных и регуляторной отчетностью.
- Организациям всех уровней зрелости СУД — от начинающих до продвинутых.
Зачем?
- Повысить качество данных и их ценность для бизнеса.
- Минимизировать риски, связанные с некорректной отчетностью и нарушением регуляторных требований.
- Оптимизировать затраты на управление данными.
- Развить культуру работы с данными и обеспечить их безопасность.
- Создать прозрачные процессы для принятия решений на основе данных.
Документ написан на кондовом финансово-канцелярском языке. Впрочем, финансистам и бухгалтерам его читать будет не так сложно, даже привычно.
Делитесь с коллегами из финансового сектора.
#деньги
В документе рекомендации по разработке систем управления данными: методология, цели, роли, требования, методы, показатели эффективности и контрольные процедуры.
Кому?
- Руководителям и экспертам финансовых организаций, ответственным за управление данными.
- Специалистам, занимающимся внедрением технологий, обеспечением качества данных и регуляторной отчетностью.
- Организациям всех уровней зрелости СУД — от начинающих до продвинутых.
Зачем?
- Повысить качество данных и их ценность для бизнеса.
- Минимизировать риски, связанные с некорректной отчетностью и нарушением регуляторных требований.
- Оптимизировать затраты на управление данными.
- Развить культуру работы с данными и обеспечить их безопасность.
- Создать прозрачные процессы для принятия решений на основе данных.
Документ написан на кондовом финансово-канцелярском языке. Впрочем, финансистам и бухгалтерам его читать будет не так сложно, даже привычно.
Делитесь с коллегами из финансового сектора.
#деньги
👍5❤🔥2🙏2⚡1🔥1
Гугл представит инструменты анализа инфраструктуры и трафика в городах
Google Maps Platform расширяет возможности для анализа городской инфраструктуры и транспортных потоков, интегрируя новые наборы данных в BigQuery. Данные откроют для застройщиков, городских администраций и бизнеса.
Подробности читайте на Хабре.
#аналитика #статьи
Google Maps Platform расширяет возможности для анализа городской инфраструктуры и транспортных потоков, интегрируя новые наборы данных в BigQuery. Данные откроют для застройщиков, городских администраций и бизнеса.
Подробности читайте на Хабре.
#аналитика #статьи
👍4❤🔥3👌2
Презентации и видео по Data Governance
На сайте DataTalks от Ростелекома доступны презентации и видео с докладами по теме Data Governance. Кое-какие конкретные прикладные вещи уже не свежие, но концептуально там много пользы.
1. DataGovernance на минималках
Наталья Хапаева из МТС рассказывает, как внедрить процессы и технологии Data Governance с минимальными усилиями для достижения максимального результата.
Презентация / Видео
2. DataGovernance своими руками
Александр Юрасов из Ростелекома рассказывает о причинах создания собственных инструментов Data Governance.
Презентация / Видео
3. Как процессам Data Governance догнать самый быстрорастущий бизнес
Алевтина Тинас и Герман Соколов из Т2 на примере сотового оператора рассказывают, можно ли построить эффективный и прибыльный бизнес без инструментов Data Governance.
Презентация / Видео
4. Кадры для DataGovernance: где найти и как вырастить
Круглый стол с обсуждением кадровых вопросов с экспертами управления данными крупнейших телеком-компаний.
Видео
Особенно рекомендуем тем, кто работает с данными в телекоме или около него.
#исследования
На сайте DataTalks от Ростелекома доступны презентации и видео с докладами по теме Data Governance. Кое-какие конкретные прикладные вещи уже не свежие, но концептуально там много пользы.
1. DataGovernance на минималках
Наталья Хапаева из МТС рассказывает, как внедрить процессы и технологии Data Governance с минимальными усилиями для достижения максимального результата.
Презентация / Видео
2. DataGovernance своими руками
Александр Юрасов из Ростелекома рассказывает о причинах создания собственных инструментов Data Governance.
Презентация / Видео
3. Как процессам Data Governance догнать самый быстрорастущий бизнес
Алевтина Тинас и Герман Соколов из Т2 на примере сотового оператора рассказывают, можно ли построить эффективный и прибыльный бизнес без инструментов Data Governance.
Презентация / Видео
4. Кадры для DataGovernance: где найти и как вырастить
Круглый стол с обсуждением кадровых вопросов с экспертами управления данными крупнейших телеком-компаний.
Видео
Особенно рекомендуем тем, кто работает с данными в телекоме или около него.
#исследования
🔥5❤🔥3👍3🙏1
Prompt Engineering.pdf
6.5 MB
Бесплатный гайд по промпт-инжинирингу от Гугла
Руководство для тех, кто хочет эффективно применять LLM в разных задачах: от рутины до сложной аналитики.
Из предисловия:
В гайде найдете:
- Продвинутые техники промптов вроде Chain of Thought для логических рассуждений, ReAct для интеграции с внешними API и Tree of Thoughts для нелинейного анализа.
- Управление температурой, top-K, top-P для баланса между креативностью и точностью.
- Использование JSON/XML для снижения ошибок и упрощения интеграции с системами.
- Шаблоны для отслеживания версий промптов и анализа их эффективности.
- Использование LLM для ETL-процессов, классификации текстов, извлечения сущностей.
- Мультимодальные промпты для комбинирования текста, кода и других форматов.
- Генерация SQL-запросов, парсинг данных, создание отчетов.
Отлично подойдет как новичкам для освоения базы, так и опытным пользователям для знакомства с продвинутыми техниками.
#ии #аналитика
Руководство для тех, кто хочет эффективно применять LLM в разных задачах: от рутины до сложной аналитики.
Из предисловия:
Вам не нужно быть дата-сайентистом или инженером по машинному обучению — каждый может написать запрос.
В гайде найдете:
- Продвинутые техники промптов вроде Chain of Thought для логических рассуждений, ReAct для интеграции с внешними API и Tree of Thoughts для нелинейного анализа.
- Управление температурой, top-K, top-P для баланса между креативностью и точностью.
- Использование JSON/XML для снижения ошибок и упрощения интеграции с системами.
- Шаблоны для отслеживания версий промптов и анализа их эффективности.
- Использование LLM для ETL-процессов, классификации текстов, извлечения сущностей.
- Мультимодальные промпты для комбинирования текста, кода и других форматов.
- Генерация SQL-запросов, парсинг данных, создание отчетов.
Отлично подойдет как новичкам для освоения базы, так и опытным пользователям для знакомства с продвинутыми техниками.
#ии #аналитика
👍7❤🔥2🤩2⚡1🙏1
Откуда деньги и на что они идут: структура затрат на внедрение искусственного интеллекта
В Вышке опубликовали отчет о затратах организаций на внедрение и использование искусственного интеллекта.
Компании, использующие ИИ в своих процессах, тратят на это до 15% своего айти-бюджета.
Откуда деньги:
- 51% из собственных средств организации.
- 22% из заемных средств.
- 18% из средств федерального бюджета.
- 5% из прочих инвестиций.
- 4% из региональных и местных бюджетов.
На что идут инвестиции:
- 32% на приобретение или аренду машин и оборудования.
- 17% на покупку программного обеспечения, его аренду, разработку, адаптацию и доработку.
- 51% на прочие траты.
По данным исследования К2, наиболее востребованными сценариями использования ИИ стали анализ данных (50%), автоматизация документооборота (33%) и поддержка ИТ-разработки (28%).
25% компаний рассматривают возможность делегирования ИИ взаимодействия с клиентами. В числе других популярных направлений — обучение персонала и создание контента, на которые указали по 17% опрошенных.
#ии #деньги #исследования
В Вышке опубликовали отчет о затратах организаций на внедрение и использование искусственного интеллекта.
Компании, использующие ИИ в своих процессах, тратят на это до 15% своего айти-бюджета.
Откуда деньги:
- 51% из собственных средств организации.
- 22% из заемных средств.
- 18% из средств федерального бюджета.
- 5% из прочих инвестиций.
- 4% из региональных и местных бюджетов.
На что идут инвестиции:
- 32% на приобретение или аренду машин и оборудования.
- 17% на покупку программного обеспечения, его аренду, разработку, адаптацию и доработку.
- 51% на прочие траты.
По данным исследования К2, наиболее востребованными сценариями использования ИИ стали анализ данных (50%), автоматизация документооборота (33%) и поддержка ИТ-разработки (28%).
25% компаний рассматривают возможность делегирования ИИ взаимодействия с клиентами. В числе других популярных направлений — обучение персонала и создание контента, на которые указали по 17% опрошенных.
#ии #деньги #исследования
👍4❤🔥3