Читайте РБК без баннеров

Подписка отключает баннерную рекламу на сайтах РБК и обеспечивает его корректную работу

Всего 99₽ в месяц для 3-х устройств

Продлевается автоматически каждый месяц, но вы всегда сможете отписаться

Банки, ретейл, медицина: кто использует Data Mining и для чего

Фото: Pexels
Фото: Pexels
Термин Data Mining встречается в обиходе все чаще, но иногда его путают с Big Data. РБК Тренды объясняют, как работает добыча данных, почему это целая наука и сколько зарабатывают дата-майнеры

Что такое Data Mining

Data Mining (добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных или просто майнинг данных) — это процесс, используемый компаниями для превращения необработанных больших данных в полезную информацию. Также для этой технологии используется менее популярный термин «обнаружение знаний в данных» или KDD (knowledge discovery in databases).

Если термином Big Data обозначают все большие данные — как обработанные, так и нет, то Data Mining представляет собой процесс глубокого погружения в эти данные для извлечения ключевых знаний.

Фото:Mint Images / Shutterstock
Экономика инноваций Что такое Big Data и почему их называют «новой нефтью»

Автор термина Data Mining Григорий Пятецкий-Шапиро определял его как процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Используя программное обеспечение для поиска закономерностей в больших пакетах данных, предприятия могут выстраивать маркетинговые стратегии, управлять кредитными рисками, обнаруживать мошенничество, фильтровать спам или даже выявлять настроения пользователей.

Интеллектуальный анализ данных зависит от эффективного сбора, хранения и компьютерной обработки данных. Data Mining считается отдельной дисциплиной в области науки о данных.

Термин «интеллектуальный анализ данных» фигурировал в академических журналах еще в 1970 году, но по-настоящему популярным он стал только в 1990-х после появления интернета. Тогда компаниям потребовалось анализировать большие объемы разнородных данных, чтобы отыскать нетривиальные паттерны и научиться предсказывать поведение клиентов. Обычные модели статистики оказались неспособны справиться с этой задачей.

Первые системы Data Mining предназначались для обработки данных о продажах в супермаркетах по нескольким параметрам, включая их объем по регионам и тип продукта.

Задачи Data Mining

Модели интеллектуального анализа данных применяются для нескольких типов задач:

  • прогнозирование: оценка продаж, предсказание нагрузки сервера или его времени простоя;
  • риск и вероятность: выбор подходящих заказчиков для целевой рассылки, определение точки баланса для рискованных сценариев, назначение вероятностей по диагнозам или другим результатам;
  • рекомендации: определение продуктов, которые будут продаваться вместе, создание рекомендательных сообщений;
  • поиск последовательностей: анализ выбора заказчиков во время совершения покупок, прогнозирование их поведения;
  • группирование: разделение заказчиков или событий на кластеры, анализ и прогнозирование общих черт этих кластеров.

Где применяют Data Mining

Интеллектуальный анализ данных в основном используется отраслями, обслуживающими потребителей, в том числе в сфере розничной торговли, в финансах и маркетинге. Например, у Сбера существует сервис «Сбор Аналитика», который предоставляет данные по отраслям рынка или территориям на основе анализа денежных потоков населения, продаж товаров и услуг и прочих параметров. Его могут использовать как компании, так и госорганы, чтобы оценить потенциал развития региона.

Торговля

Торговым сетям Data Mining позволяет анализировать покупательские корзины, чтобы улучшать рекламу, создавать запасы товаров на складах и планировать, как их разложить на витринах, открывать новые магазины и выявлять потребности разных категорий клиентов.

Российская сеть «Лента» проанализировала данные карт лояльности более 90% своих покупателей и поделила аудиторию на определенные сегменты по покупательскому поведению. В частности, ретейлер выделил сегмент покупающих только базовые продукты и мужчин, которые чаще приобретали только напитки и снеки. Это позволило оптимизировать ассортимент и управлять выкладкой и ценами. А Amazon в октябре 2021 года анонсировала инструмент, который предоставит продавцам доступ к информации о том, что в настоящее время ищут покупатели, и тем самым поможет упростить выбор продуктов для продажи.

Банки и телеком

Кредитным организациям Data Mining позволяет выявлять мошенничество с кредитными карточками путем анализа подобных транзакций, а также предлагать различные виды услуг разным группам клиентов. Телеком использует анализ данных, чтобы бороться со спамом и разрабатывать новые тарифы для различных групп абонентов.

Российские сотовые операторы применяют Data Mining для внутренних целей, а также предлагают анализ данных как продукт. Так, «Билайн» в 2020 году запустил новый сервис, который позволяет компаниям получить демографические данные своих клиентов путем дата-майнинга по базам, которые собирает «Вымпелком».

Страхование

Страховые компании анализируют большие объемы данных, чтобы выявлять риски и уменьшать свои потери по обязательствам, а также предлагать клиентам релевантные услуги.

Так, австралийской частной страховой компании HCF анализ больших данных позволил за четыре месяца сократить расходы на рекламные рассылки на 25%. Аналитики точно определили тех клиентов, которые с наибольшей вероятностью готовы приобрести более дорогую услугу, и сделали для них отдельную рассылку.

Производство

Предприятиям анализ больших данных позволяет согласовывать планы поставок с прогнозами спроса, а также обнаруживать проблемы производства на ранних стадиях и успешно инвестировать в бренд. Кроме того, производители могут спрогнозировать износ производственных активов и запланировать техническое обслуживание и ремонт, чтобы не останавливать линию выпуска продукции. Пример применения Data Mining в промышленности — прогнозирование качества изделия в зависимости от параметров технологического процесса.

Российская «Инфосистемы Джет» предлагает интеллектуальную систему поддержки принятия решений Jet Galatea. Она анализирует технологические инструкции и данные, поступающие с датчиков на оборудовании, а затем формирует и выдает рекомендации технологам по оптимальному ведению производственного процесса. Jet Galatea применяют в металлургии, деревообработке, агропроме и добыче полезных ископаемых, чтобы уменьшить расход сырья и увеличить объем продукции.

Социология

Анализ настроений на основе данных социальных сетей позволяет понять, как определенная группа людей относится к конкретной теме. C 2016 года российская полиция использует в некоторых регионах страны систему «Зеус». Она позволяет отслеживать поведение пользователя в соцсети и строит график окружения, устанавливая возможную связь между пользователями на базе анализа друзей, родственников, опосредованных друзей, мест проживания, общих групп, лайков и репостов.

Медицина

Системы Data Mining используются и для постановки медицинских диагнозов. Они построены на основе правил, описывающих сочетания симптомов различных заболеваний. Правила помогают выбирать средства лечения. Например, британский стартап Babylon Heath собирает всю информацию о здоровье клиентов, их образе жизни и привычках, а затем алгоритм строит гипотезы и предлагает варианты обследования, лечения и даже рекомендует конкретных врачей и клиники.

Пример общения программы Babylon Heath с клиентом
Пример общения программы Babylon Heath с клиентом (Фото: babylonhealth.com)

Рекомендательные системы

Подобные системы предназначены для предложения товаров или услуг, которые с большой вероятностью могут быть интересными людям, а также используются для поддержки клиентов. Они работают благодаря дата-майнингу, который осуществляется в реальном времени. Проще говоря, модель постоянно обновляется. Так работают голосовые помощники Alexa от Amazon, Siri от Apple и «Алиса» от «Яндекса». В качестве примера можно привести также службу поддержки такси DiDi, где алгоритм решает до 60% запросов пользователей, поскольку чаще всего они похожи.

Технология и методы Data Mining

Выделяют несколько этапов добычи данных.

  • Постановка задачи. Этот шаг включает анализ бизнес-требований, определение области проблемы, метрик, по которым будет выполняться оценка модели, а также определение задач для проекта анализа.
  • Подготовка данных: объединение и очистка. Эта работа включает не только удаление ненужных данных, но и поиск в них скрытых зависимостей, определение источников самых точных данных и создание таблицы для анализа.
  • Изучение данных.
  • Построение моделей.
  • Исследование и проверка моделей. Точность их прогнозов можно проверить при помощи специальных средств.
  • Развертывание и обновление моделей. Когда модель заработала, ее нужно обновлять по мере поступления новых данных, а затем выполнять их повторную обработку.

Этапы Data Mining
Этапы Data Mining (Фото: predictivesolutions.ru)

Что должен знать и уметь дата-майнер

Специалист по интеллектуальной обработке данных должен иметь глубокие знания в сфере математической статистики, владеть иностранными языками, а также языками программирования. Он обрабатывает большие объемы информации и занимается поиском связей в ней. Специалист использует методики машинного обучения, создает алгоритмы, работает со статистическим анализом. Затем дата-майнер представляет организации результаты своей работы в понятном формате. Исходя из этих презентаций, компания принимает решения.

Работодатели предпочитают специалистов Data Mining с техническим, математическим или естественнонаучным образованием. Университеты предлагают соответствующие направления обучения: «Математика и компьютерные науки», «Прикладная математика и информатика», «Прикладная информатика» и «Системный анализ и управление». Кроме того, азы Data Mining можно изучить на курсах, например, Coursera.

По данным портала HeadHunter, в октябре 2021 года зарплаты дата-майнеров в России составляли от ₽28 тыс. до ₽250 тыс.

Программы для Data Mining

Существует множество программ, которые могут выполнять задачи Data Mining. Вот некоторые примеры.

  • SAS Enterprise Miner — набор методов интеллектуального анализа данных, который применяется для решения таких задач, как обнаружение случаев мошенничества, минимизация финансовых рисков, оценка и прогнозирование потребностей в ресурсах, повышение эффективности маркетинговых кампаний и снижение оттока клиентов. Имеет удобный и понятный интерфейс, позволяющий пользователям самостоятельно создавать модели анализа и прогнозирования. Показывает высокую производительность даже при работе с огромным массивом разрозненных данных.
  • Microsoft Analysis Services — предназначен для приложений бизнес-аналитики, анализа данных и создания отчетов. Службы доступны на разных платформах, в том числе на облаке Azure. Предусмотрен механизм для создания собственных алгоритмов и добавления их в качестве новой функции интеллектуального анализа данных.
  • SAS Customer Intelligence 360 — это платформа, которая позволяет бизнесу планировать и реализовывать маркетинговые кампании, анализировать их итоги и отслеживать потоки клиентов. Она в реальном времени собирает подробную информацию о действиях клиентов на веб-страницах, в том числе анонимных пользователей, учитывая контекст. Затем платформа дает рекомендации о времени и месте размещения контента на страницах и в мобильных приложениях для конкретного клиента.

Многоканальная доставка контента в SAS Customer Intelligence 360
Многоканальная доставка контента в SAS Customer Intelligence 360 (Фото: blogs.sas.com)

  • SAS Credit Scoring — система оценки кредитных рисков и кредитоспособности клиентов. Особенно полезна для банков, компаний финансового сектора и телекома. SAS Credit Scoring анализирует данные потенциального заемщика и представляет готовые рекомендации по выдаче кредита или предоставлению услуги с учетом возможных рисков.
  • Board — сочетает функции бизнес-аналитики и корпоративного управления эффективностью. Позволяет предприятиям разрабатывать и поддерживать сложные аналитические и плановые приложения. Также инструмент удобен для составления отчетов, если есть доступ к нескольким источникам данных.
  • SAS Revenue Optimization — это набор решений для оптимизации розничных цен, который позволяет определить оптимальную цену в конкретном месте и в конкретное время для формирования конкурентоспособных продаж, запуска промоакций и массовых распродаж. Применяется в ретейле.
  • RapidMiner — это открытая платформа для добычи данных с возможностью глубокого обучения алгоритмов, анализа текстов и машинного обучения. RapidMiner можно использовать как на локальных серверах компании, так и в облаке. Платформа популярна в энергетике и промышленности, машиностроении и других отраслях.

Будущее Data Mining

Рынок систем Data Mining растет. Этому способствует деятельность крупных корпораций: SAS, IBM, Microsoft, Oracle и других. Ожидается, что к 2027 году объем глобального рынка расширенной аналитики вырастет на 23,1% и достигнет отметки в $56,2 млрд.

Последние тенденции в Data Mining включают развитие методов анализа с элементами виртуальной и дополненной реальности, их интеграцию с системами баз данных, добычу биологических данных для инноваций в медицине, веб-майнинг (анализ данных в интернете), анализ данных в реальном времени, а также меры по защите конфиденциальности при добыче данных. Лидеры отрасли считают, что в будущем майнинг данных будет применяться в интеллектуальных приложениях, которые будут встроены в корпоративные хранилища данных.

Главной проблемой обнаружения закономерностей в данных является время, которое требуется для перебора информационных массивов. Известные методы либо искусственно ограничивают такой перебор, либо строят целые деревья решений, которые снижают эффективность поиска. Решение этой проблемы остается главной целью разработчиков продуктов для Data Mining.

Обновлено 16.12.2021
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть