Закрыть [x]

Перейти на мобильную версию

Андрей Ващенко: «Прогнозировать реальные поступки людей на основании big data по-прежнему сложно»

Андрей Ващенко: «Прогнозировать реальные поступки людей на основании big data по-прежнему сложно» 27.12.2016

Андрей Ващенко, начальник управления стратегического развития компании «Газпромтранс» и спикер четвертой встречи дискуссионного клуба «Битва за эффективность», рассказал CFO-Russia, может ли директор компании использовать возможности больших данных для повышения качества корпоративного управления.

Какой эффект получила ваша компания, используя big data?

С помощью big data можно оценивать:

  • количество потребителей;
  • количество терабайт информации для хранения и обработки;
  • степень знания своего клиента и понимание его потребностей.

Термин ввели в оборот IT-компании, которые ежедневно генерируют огромный вал информации. Условно они регистрируют движение каждого электрона в коммуникации с миллионами своих пользователей. Но за таким количеством информации они не видят клиента.

IT-компании оказывают миллионам и миллиардам пользователей мелкие услуги с очень низкой стоимостью. Объем информации огромен, а что делать с ней не понятно. Тот, кто угадает направление реальных потребностей клиента, сможет на 10% увеличить свои доходы. А за счет объема это огромная цифра.

В нашем случае клиентов очень мало (350). Но мы собираем данные об их движении, их планах, их потребностях, прогнозируем их будущее потребности. Регистрируем перемещения техники по закрытым и открытым участкам анализируем режимы работы вагонов и локомотивов.

У нас намного меньше объем хранимой информации, чем в IT- компаниях, но значительно выше доходы на одного клиента и более глубокое понимание его потребностей и намерений.

Каковы особенности использования big data в России?

Первая особенность — «повторюшничество». Наши начальники обожают ездить в силиконовую долину, перенимать передовой опыт. Большинство наших стартапов, нелицензионные копии западных образцов.

Веяния моды превалируют над разумом и здравым смыслом. Модные слова agile, big data, интернет вещей тиражируют консультанты, спикеры, записные болтуны.

В нашей стране, слабая культура верификации информации. Данные повсеместно фальсифицируются. Фальсифицируют количество подключенных абонентов, клиентскую выручку, финансовую отчетность. Шахтеры на шахтах блокируют газовые датчики, водители нарушают работу видеокамер и видеорегистраторов. Бухгалтерия вместе с ИТ фальсифицируют отчеты о выручке и финансовых документах. Наша реальная проблема повсеместное вранье и фальсификация.

Вторая проблема — отсутствии методологических стандартов. У экономистов Высшей школы экономики вечный кризис в России — такая формула обработки статистических данных.

Наиболее приспособлены к работе с большими объемами стандартизированной информации

  • телефонные компании;
  • налоговые органы;
  • IT-компании, занимающиеся хранением информации;
  • ЦБ РФ.

Но, не смотря на очень современную инфраструктуру и огромные штаты сотрудников, у нас разоряются банки, похищают деньги, плохо собирают налоги, плохо работает связь и прочие проблемы.

Применение большого количества датчиков на разных устройствах и объектах с целью верификации информации идет очень медленно. Просто потому, что слишком много людей не хотят что бы достоверные данные были собраны. На уровне рядового персонала существует множество похожих на религиозные суеверия предрассудков в отношении предоставляемой информации и данных.

Практически никто в стране не умеет интерпретировать полученную информацию. Если данные еще собирают, то работать с ними почти никто не может или не хочет.

Какова роль менеджмента во внедрении и эффективном использовании больших данных?

Голубая мечта менеджеров всего мира, знать по-настоящему точную, своевременную и верифицированную информацию.

Поэтому строятся дата центры, разрабатывается софт, создаются технологические компании и научные коллективы, нацеленные на решение научных и практических задач в области обработки больших массивов информации. Регулярно распространяются мифы о важности сбора данных и возможности строить на их основании достоверные прогнозы.

Например, после выборов в Америке некая компания хвастается, что это она анализировала поведение людей в социальных сетях и смогла организовать «индивидуальную» коммуникацию между кандидатом в президенты и избирателями, что позволило Трампу победить. Это в чистом виде вранье. Просто потому что голосовали за Трампа, как раз те, кто мало пользуется интернетом и социальными сетями.

Менеджерам очень хочется предсказать будущее. Они хотят его рассчитать. Большинство прогнозных моделей строятся на учете большого количества исторических параметров. Современные датчики и компьютерные сети позволяют собирать огромное количество данных. Но прогнозировать реальные поступки людей на основании этой информации по-прежнему сложно.

Менеджеры-фанатики контроля, «ордунга» и дисциплины инвестируют значительные средства и административный ресурс в создание новых методов контроля в том числе и использованием возможностей big data.

Задать собственные вопросы Андрею и узнать больше об опыте «Газпромтранс» вы сможете на четвертой встрече дискуссионного клуба «Битва за эффективность», которая пройдет 25 августа 2017 года в Москве.

Ирина Экзархо


Комментарии