Ежегодная конференция по технологиям больших данных BigData 2020 прошла в режиме онлайн. Организаторы собрали десятки спикеров со всей страны, которые не только рассказали о практике работы с большими данными и перспективах big data science (науки о больших данных).
Эксперты рассказали о том, как выглядит современная архитектура управления big data и что такое фабрики данных, как перевести традиционный бизнес в цифровой и какие технологии ускоряют бизнес-процессы, как искусственный интеллект помогает врачам в реальном времени обрабатывать данные компьютерной томографии больных COVID-19 и как дополненный интеллект помогает HR искать достойных кандидатов.
Старший менеджер по внедрению bigdata-продуктов Tele2 Константин Загуменнов рассказал, как компания работает с геопространственным анализом, или геоверсумом — это анализ больших массивов координат, которые оставляют за собой смартфоны, планшеты, машины, спутники и еще множество техники.
«Любой физический объект на планете Земля имеет свои геокоординаты для определения его положения в пространстве. Земной шар можно рассматривать как замкнутую или конечную фигуру пространства — рано или поздно все это пространство будет описано и оцифровано», — подчеркнул Загуменнов.
Понятия о геопространстве с течением времени часто менялись. Первые определения давал еще Эвклид, а в наше время все трансформировалось в геоверсум — динамическую саморегулирующуюся пространственную модель. Константин рассказал, как развивались технологии геоверсума Tele2.
«Такие данные оказали колоссальный эффект на будущее наших моделей и аналитик. Началось все с распределения населения по территории, когда мы с помощью растрового принципа представления определяем, где человек живет и работает».
От растрового представления компания перешла к векторному принципу представления. Теперь объекты перемещались в пространстве и этот процесс можно было описать.
«GPS-треки (пути) имеют точность 10-15 сантиметров на всей планете, но GSM-треки строятся намного большими и имеют координаты базовых станций. В этом и была сложность. Мы решили это с помощью построения графов, моделирования и методов data-science для определения точного маршрута».
На слайде пример расчета движения абонента по трассе — передвигаясь на автомобиле он переключается с одной базовой станции на другую и оставляет радио-след. Технология match making позволяет построить его маршрут с точностью, близкой к GPS-трекам.
Следующим и завершающим этапом геоверсума стало разделение пространства на несколько слоев координат и использование в вычислениях технологий машинного обучения и нейросетей.
Геопространственный анализ, рассказал Константин Загуменнов, применяется во многих аспектах бизнеса. Он поможет проанализировать отток клиентов к конкурентам, оптимизировать штат менеджеров зала для эффективного обслуживания клиентов, определить загруженность транспортных узлов, потребность в строительстве небоскребов или парков.
Константин привел несколько примеров.
«В связи с коронавирусом у ритейлеров появилась потребность выяснить, куда уехали наши клиенты и почему перестали покупать продукты у них. Мы проанализировали переток абонентов к другим ритейлерам и причины этого оттока при помощи геопространственного анализа. Выяснилось, что в основном это было связано с переездами и самоизоляцией».
Для решения кейса Tele2 построил карту и отметил на ней «якоря» — точки ритейлера, и «магниты» — другие магазины, которые оттягивают на себя клиентов. Специалисты по данным проанализировали действия клиентов, их покупки и историю посещения магазинов.
Другой кейс связан с Сибирским авиаузлом — там была проблема с вылетами из ближайших к Новосибирску городов.
«Анализ транспортного узла показал, что в радиусе 400 километров от Новосибирска есть еще 5 аэропортов, которые имеют, например, прямое сообщение с Москвой. Но стоимость таких билетов в Барнауле была 25 тысяч рублей, а в Новосибирске — 15 тысяч рублей. Расстояние всего 250 километров — думаете, наш русский человек туда не доберется, чтобы купить билет на 10 тысяч рублей дешевле? Этот инсайт мы получили именно при помощи геопространственного анализа».
Еще Константин Загуменнов рассказал о новой задаче, которая стоит перед индустрией — использование дистанционного зондирование земли при помощи радаров, которые сканируют поверхность рельефа в различных диапазонах и присваивает каждой линии пространства координаты.
«Далее дата-сайентисты с помощью моделирования определяют и обрисовывают каждый объект, дают ему значения дерева, дороги, чего-то еще. Таким образом достаточно легко отсканировать наше пространство. Есть такой гео-лидар, который крепится к самолетам или беспилотным летательным аппаратам. Его примерный диапазон высот около 3 тысяч метров и за 10 часов полета он может отсканировать около 10 тысяч квадратных километров площади, построив четкую карту данной местности с описанием всех объектов. Современные технологии делают свое дело».
Отвечая на вопросы участников трансляции, Загуменнов отметил, что компания не передает никому личные данные клиентов, только уже обработанную и обезличенную модель.