На правах рекламы

Big Data. Всё, о чём вы боялись спросить

Вы точно сталкивались с такими терминами, как «большие данные», «искусственный интеллект», «машинное обучение». Что это такое на самом деле и как оно влияет на качество жизни, рассказал Станислав Стрельцов, руководитель направления Big Data оператора Tele2/Altel

Станислав Стрельцов
ФОТО: архив пресс-службы
Станислав Стрельцов

- Почему Big Data называют новой нефтью? Дело в том, что на основании больших данных мы действительно можем получить информацию, которая не находится на поверхности. Мы спускаемся до каких-то точечных, гранулярных данных о наших пользователях, о наших продуктах. Наша задача – выжать как можно больше эффекта для бизнеса. Эффект может измеряться в различных метриках.

Экспансивный рост собранной и накопленной информации заставляет бизнес задуматься, нужно ли тратить ресурсы и хранить эти данные, как и куда их «складывать»? А затем - как эффективно их использовать - отметил Станислав Стрельцов.

Телеком – один из самых крупных игроков в области больших данных - это информация о собственных сервисах, продуктах, клиентах.

- Каждый бизнес может находиться в нескольких этапах развития. Когда он в фазе зрелого развития, дальше двигаться становиться сложнее. Бизнес-подразделения начинают искать новые возможности, анализировать свои слабости. На больших данных мы строим аналитику. Она делится на несколько типов: описательная, диагностическая, предиктивная и предписательная. То есть мы можем использовать данные для того, чтобы отслеживать тренды, использовать данные, чтобы отвечать на вопросы «почему это произошло?». Или строить модель предсказания потенциальных последствий и действовать уже согласно ее выводам, нивелируя множество рисков, - добавил представитель компании - сотового оператора.

Используя микс подходов к построению аналитики, уже сегодня Tele2/Altel может с помощью данных ставить диагнозы процессам, а также эффективно планировать свои действия.

-  Представим себе кейс, когда показатели ведут себя очень странно. Мы видим аномалии в описательной аналитике, и мы хотим понять, почему это произошло, в чём проблема, и попытаться оперативно её решить. Как раз здесь мы идём в data-аналитику, спускаемся до гранулярных данных, пытаемся построить весь клиентский путь абонента и проследить, что произошло, в какой момент, и что нужно делать дальше. Мы можем объективно понять, как лучше исправить эту ситуацию, если она ведёт к каким-то издержкам дальше, - рассказал Стрельцов.

Активное использование аналитических моделей способствует поиску подходов для увеличения удовлетворенности абонентов, то есть создания клиентского счастья.

- Наша задача - узнать, чего хотят абоненты, и сделать их жизнь лучше. Таким образом, мы хотим предсказать, с какой вероятностью клиенту потребуется тот или иной сервис, пакет, набор инструментов завтра, на следующей неделе, через 2-3 месяца. Возможно, стоит с ним связаться, предложить что-то особенное, персонализированное и т.д.

Тут в игру вступает самый сложный класс в аналитике – предписательная аналитика. Она отвечает на вопросы, что нужно делать либо не делать, чтобы эти прогнозы случились, - уточнил эксперт.

Но задачи направления у оператора значительно шире. И сейчас идет этап разработок и внедрения искусственного интеллекта в различные процессы компании.

- Машинное обучение можно разделить на 2 категории. У нас есть классическое машинное обучение и deep learning – так называемый искусственный интеллект. Если говорить о Tele2/Altel, то мы уже активно используем и внедряем алгоритмы машинного обучения – это модели прогноза прироста абонентской базы, модели доверительных платежей, которые предсказывают, насколько вероятно, что человек возьмёт либо не возьмёт доверительный платёж, и тому подобное. У нас множество моделей, и они, по сути, появляются по необходимости у бизнеса. Кроме того, нужно отметить, что компания может и хочет как можно больше своих сервисов перевести в автоматизированный режим, - подчеркнул спикер.

Использование искусственного интеллекта - это поле для проб и ошибок, а также успешных кейсов во всем мире.

- Мне встречался бот, которого настроили так, чтобы он по средам выбирал любую случайную тему и писал по ней статью. В последний раз я читал материал, который он писал про лягушек. Это интересные факты, и, что важно, его мысли об этих земноводных. Например, почему он считает, что лягушки самые опасные существа на планете. Это немного необычно, но при этом создает некую дополнительную ценность бренду, и, скажу откровенно, мы тоже не боимся идти на эксперименты и использовать подобные технологии, - сказал глава направления Big Data оператора Tele2/AlteL.

Машины уже умеют общаться и текстом, и голосом. И эти возможности приобретают для телеком-компаний важное значение в части общения с клиентом в различных каналах.

- В кол-центрах большое количество входящих звонков. И мы понимаем, что необходимо максимально автоматизировать эту работу и помочь клиенту быстрее получить ответ, уменьшая время ожидания в очереди. Но тут очень важна правильная работа алгоритма. Приведу простой пример: одна крупная организация внедряла умный чат-бот, который обучается сам на базе открытых источников. Он читал и изучал, как люди общаются между собой. Он обучился и был внедрен в эту компанию как помощник для сотрудников. А в какой-то момент он начал их обзывать. Дело в том, что он изучал общение людей на форумах, где зачастую отсутствуют моральные рамки в общении, а пользователи используют негативные и агрессивные формулировки. Проблему решили просто: разработчики внесли ограничения на использование определенных слов и модель переобучилась, став вежливой и доброжелательной, - объяснил он.

Большое значение для работы Big Data имеет команда, которая создает продукты этого уникального направления.

- Не стоит недооценивать или переоценивать сложность входа в профессию. Если у вас есть навыки в программировании, математике, статистике, то это облегчит путь. Правда, не имея подобного бэкграунда, также можно достигнуть больших результатов, но придётся потратить больше времени и сил. Аналитический склад ума – такая вещь, которую не так легко получить, но это не значит, что невозможно. Самое главное здесь, как и в любой профессии, – мотивация и люди, которые поддерживают вас.

Более двух лет я занимаюсь наставничеством по машинному обучению и аналитике, помогаю людям, которые хотят развиваться в данной отрасли. За это время я обучил 1500 специалистов. Часто ко мне приходят люди с опытом, не связанным с математикой или большими данными, которые успешно проходят обучение и вливаются в профессию.

Tele2/Altel уделяет огромное внимание обучению и развитию сотрудников в области больших данных. Мы проводим внутренние лекции, делимся опытом, посещаем конференции. Я с уверенностью могу сказать, что у нас сильная команда специалистов в области инженерии, аналитики и управлении данными.

Мы всегда находимся в поиске людей с горящими глазами, которые вместе с нами будут внедрять новые инструменты и двигать индустрию вперед, - заключил Станислав Стрельцов.

: Если вы обнаружили ошибку или опечатку, выделите фрагмент текста с ошибкой и нажмите CTRL+Enter
4245 просмотров
Поделиться этой публикацией в соцсетях:

Орфографическая ошибка в тексте:

Отмена Отправить