ВТБ и "Ростелеком" предложили бизнесу свою геоаналитику
По данным ВТБ, геоплатформа доступна в 50 крупнейших российских городах. С ее помощью можно получить оценку локаций площадью 500 м на 500 м. Платформа может сопоставить 170 слоев обезличенных данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов и предложить оптимальную площадку для малого, среднего и крупного бизнеса в любой сфере.
Собранные в единую геосетку данные позволяют использовать методы автоматического машинного обучения. Это ускоряет процесс вывода продуктов на рынок, а технологии могут быть адаптированы под любые задачи конкретной компании за одну неделю. Сейчас платформу ВТБ и "Ростелекома" тестируют ретейлер "Магнит" и оператор наружной, транзитной и indoor-рекламы Russ Outdoor. Компании используют разработку для оценки и прогноза потока покупателей и размещения таргетированной рекламы.
"Технологии геоплатформы ВТБ и "Ростелекома" могут быть полезны совершенно разным компаниям от ретейла и производителей продуктов питания и бытовой химии, фитнес-центров до банков, страховых компаний, девелоперов и логистических компаний", - говорит член совета директоров "Платформы больших данных", вице-президент по развитию бизнеса "Ростелекома" Александр Айвазов.
При помощи геоаналитики можно оценить текущие позиции и при необходимости их скорректировать. Источниками данных чаще всего выступают банки, телеком-операторы и компании digital-сегмента, информация по которым коррелируется и обезличивается. "В результате для каждой локации определяется свой рейтинг, благодаря которому можно спрогнозировать спрос или потоки клиентов, - объясняет заместитель директора центра компетенции больших данных "Техносерва" Олег Савранский. - Любые данные необходимо регулярно актуализировать, в том числе проводить пересчет определенных потребностей, спроса и потоков клиентов. Так как может произойти насыщение рынка или смещение потребностей населения под действием внешних условий и факторов". По словам представителя "Техносерва", при обработке данных стоит учитывать неточность прогнозов при обучении моделей. Это может потребовать корректировки перечней выбранных метрик и входных данных.
Главный специалист по большим данным компании "Крок" Максим Годзи считает, что необходим мониторинг качества данных и отсутствия сдвигов и искажений в них. "Возможно неоднородное покрытие данными в разрезе соцдема и географии. Это частая ситуация, что крупные игроки, создающие платформу с большими данными и передающие в нее данные своей аудитории, переносят в нее и все сдвиги и нерепрезентативности данных, которые были в их собственной аудитории. Это вносит искажения в результаты ML-моделирования, а также снижает возможности использования данных для решения задач, далеких от отрасли исходного поставщика данных", - предупреждает представитель "Крок".
Похожие на разработку "Ростелекома" и "ВТБ" платформы геоаналитики для бизнеса есть у ПАО "ВымпелКом" (бренд "Билайн") и ПАО "МТС". Геоаналитику от "Билайн Бизнес" используют предприятия банковской сферы, ретейла, FMCG, торгово-развлекательные комплексы и страховые компании.
"Важный аспект в оценке возможностей, которую предлагают подобные платформы, - какие именно сырые данные использует платформа для предоставления сервиса и работы своих внутренних ML-моделей, - говорит Максим Годзи. - Сделать реальный вывод о ее релевантности заявленным задачам и проблемам, которые она решает, можно будет только спустя десятки внедрений и их результатов в различных отраслях: от сетей общественного питания до коммерческой офисной недвижимости. Возможность предсказать объем и структуру спроса в конкретной геоточке может обеспечить существенную экономию бюджета, предотвратив дорогостоящие эксперименты с пилотными запусками, погрешности опросов и качественных данных, избавив от ошибок в расширении сети. Однако точность таких моделей может сильно зависеть от отрасли и аудитории.
