Индустрия 4.0. Big Data

С каждым днем данных становится все больше. Государственное управление, промышленность, медицина, ритейл, соцсети, банки и интернет вещей — в этих и других областях ежедневно появляется огромное количество информации. Но обычное программное обеспечение не способно проанализировать такой объем данных. Поэтому обработкой терабайтов и зеттабайтов информации занимается машинное обучение. Новые возможности анализа подобных массивов влияют на многие сферы жизни.

Всех, кто имеет дело с большими данным, можно условно разделить на несколько групп:

• Поставщики инфраструктуры — решают задачи хранения и предобработки данных. Например: IBM, GOOGLE, Microsoft, Oracle, Sap и другие.
• Датамайнеры — разработчики алгоритмов, которые помогают заказчикам извлекать ценные сведения. Среди них: Yandex Data Factory, «Алгомост», Glowbyte Consulting, CleverData и др.
• Системные интеграторы — компании, которые внедряют системы анализа больших данных на стороне клиента. К примеру: «Форс», «Крок» и др.
• Потребители — компании, которые покупают программно-аппаратные комплексы и заказывают алгоритмы у консультантов. Это «Сбербанк», «Газпром», «МТС», «Мегафон» и другие компании из отраслей финансов, телекоммуникаций, ритейла.
• Разработчики готовых сервисов — предлагают готовые решения на основе доступа к большим данным. Они открывают возможности Big Data для широкого круга пользователей.

Самый быстрый рост расходов на технологии больших данных происходит в банковской сфере, здравоохранении, страховании, ценных бумагах и инвестиционных услугах, а также в области телекоммуникаций. Три из этих отраслей относятся к финансовому сектору, который имеет множество полезных вариантов для анализа Big Data: обнаружение мошенничества, управление рисками и оптимизация обслуживания клиентов. Банки и компании, выпускающие кредитные карты, используют большие данные, чтобы выявлять закономерности, которые указывают на преступную деятельность.

По своей сути Big Data является строительным материалом, фундаментом для последующей обработки искусственным интеллектом. Для инвестора в этой сфере определенный интерес представляют компании, владеющие, обрабатывающие и предоставляющие массивы данных в разных сферах.

Примеры компаний- бенефициаров Big Data:

Knewton — нью-йоркская компания, которая специализируется на индивидуальном обучении. С 2008 года привлекла $157 млн от 22 инвесторов. Создает цифровые курсы адаптирующиеся к индивидуальным знаниям и особенностям обучающегося. Компания одной из первых стала активно применять технологии анализа данных в сфере образования.

В результате была создана адаптивная образовательная платформа, которую можно подключить к любой современной системе управления учебным процессом (LMS). Продуктами компании пользуются 13 миллионов студентов во всем мире. В самой компании работает более 200 человек.

Palantir- помогает банкам и борется с терроризмом. Компания оценивается в $20 млрд, её штат насчитывает более двух тысяч сотрудников. Самые известные продукты компании — программа Palantir Gotham, которая используется правительством США в антитеррористической аналитике, и финансовое ПО Palantir Metropolis, применяемое хедж-фондами и банками. Одним из первых инвесторов Palantir стала венчурная компания In-Q-Tel, основанная ЦРУ США: уже к 2005 году Palantir получила первый контракт от ЦРУ. Через год компания открыла офис в Фэрфаксе — по соседству с головным офисом американской разведки. Первоначально компания работала только с госсектором и лишь недавно начала предоставлять свои услуги крупным коммерческим компаниям.

App Annie — это платформа номер один для анализа данных о мобильных приложениях. Она объединяет в себе всё необходимое для издателей и разработчиков, помогая им понять требования рынка для создания и продажи мобильных приложений, а также для вложения средств в их разработку. Среди клиентов App Annie такие компании, как Electronic Arts, Google, LinkedIn, Microsoft, Nestle, Samsung, Tencent и многие другие. Со всеми ведется аналитическая работа в онлайне. Благодаря этому владельцы могут не только получить данные об использовании своих приложений, но и отслеживать деятельность конкурентов и происходящее в индустрии в целом.

Farmers Business Network — аналитика для фермеров. Сервис агрегирует, анонимизирует и анализирует данные независимых фермеров. Это позволяет им выбирать более подходящее время для посевов, удобрений, повысить урожайность и анализировать предстоящий спрос и предложение на рынке. Компания начала оказывать сопутствующие услуги, например, поставку семян и удобрений. Одна из причин успеха FBN в том, что рынок поставщиков сильно консолидирован и не прозрачен. Компания утверждает, что правильно подобрав семена и удобрения поможет снизить затраты фермеров вдвое.

Flatiron Health — медицинская платформа для аналитики раковых заболеваний. Нью-йоркский Flatiron Health разрабатывает платформу с постоянно обновляющейся информацией о раковых заболеваниях для пациентов и докторов, которые с ее помощью могут заниматься аналитикой и принимать более правильные решения о терапии. Flatiron Health был основан бывшими сотрудниками Google Заком Вайнбергом и Нетом Тёрнером в 2010 году. Основатели столкнулись с болезнью лицом к лицу — несколько членов их семей и близкие друзья боролись с раком. Это подтолкнуло их начать исследование индустрии онкологии. В ходе него они обнаружили, что многие медицинские центры и ученые не обладают даже базовыми данными и средствами для аналитики — так и появился этот проект.

Alteryx — платформа для создания приложений. Услуги компании – это программируемый интерфейс создания приложений для облачного динамического экспорта и обработки данных из Excel, Oracle, salesforce.com и Twitter с характерным названием Alteryx (AYX), от английского глагола alter — менять.

Цель сервиса Alteryx состоит в том, чтобы сэкономить огромное время бизнес-аналитикам клиента, которые, один раз создав объяснительную модель, затем подгружают в неё сырые данные и получают толкование происходящего с компанией.

Сервис особенно полезен для крупных международных компаний, которым приходится обрабатывать данные со всего мира. Доступ к сервису осуществляется по подписке. У компании 2300 клиентов в 50 странах.

Cloudera — «облачная» платформа для анализа данных. Калифорнийская компания Cloudera создала собственный инструментарий для работы с большими данными на основе Apache Hadoop (открытое программное обеспечение). Этот сервис предлагает услуги по управлению данными и аналитике на основе технологии, позволяющей в одном месте хранить, обрабатывать и анализировать данные. В компании работает 1400 человек. Большинство клиентов —крупные компании из топ-500 мировых брендов. C «бумом» на создание технологий для Big Data, Cloudera неоднократно отмечена как одна из самых многообещающих компаний, способных решать задачи соответствующего класса.

BlackRock — инвестиционный фонд.

BlackRock — одна из крупнейших в мире инвестиционных компаний и крупнейшая по размеру активов под управлением — $5,1 трлн. Компания была основана в 1988 году.

Эта компания — один из крупнейших игроков на рынке Big Data. BlackRock имеет 22 инвестиционных центра, 70 офисов в 30 странах и клиентов в 100 странах.

Под управлением BlackRock находится около тысячи инвестиционных фондов и у каждого из них своя инвестиционная стратегия, а число инвесторов около 20 млн на 2017 год и для каждого тоже внедрён отдельный подход. Каждая из стратегий для успешной реализации требует гигантской аналитической работы. Значительная часть информации анализируется в онлайне.

В трейдинге время для принятия решения исчисляется в миллисекундах, так как с другой стороны также часто оказываются роботы. Тут нужно сложнейшее программное обеспечение. Несколько месяцев назад ее руководство приняло решение о сокращение 40% персонала, анализ и торговля акциями будет доверена программным роботам, которые будут ежесекундно анализировать десятки тысяч ценных бумаг по всему миру и перераспределять средства между ними.

Интересных всем инвестиционных идей!

😎 Наш канал в Telegram https://t.me/home_profiteer