«Яндекс» запустил фабрику по работе с большими данными
Крупнейший русский поисковик разработал множество производительных алгоритмов для собственных нужд, объясняет руководитель проекта Евгения Завалишина, и они могут быть применены к самым разным данным, будь то в розничной торговле, телекоммуникациях или даже эксплуатации нефтепроводов. Природа данных не так важна, как взаимосвязи между ними. В какой-то момент в компании решили, что технологии должны найти прибыльное применение, и запустили проект. В первые месяцы сотрудники фабрики еще не знали, чем конкретно они могут быть полезны крупному бизнесу. «Мы приходили и говорили: здравствуйте, у нас нет продукта, но зато есть замечательные сотрудники и технологии. Давайте вместе подумаем, что бы мы могли совместно сделать».
Рынок больших данных оценивают по-разному (IDC предсказывает его рост к 2018 году до $60 млрд), но в любом случае это десятки миллиардов долларов, напоминает Завалишина. А у «Яндекса» есть два преимущества на этом рынке. Первое – это собственная Школа анализа данных и факультет в Высшей школе экономики, поставляющие профессиональные кадры: в Data Factory, благодаря им, работает уже пять стажеров. Второе – алгоритмы: «Самые большие инвестиции в разработку собственной технологии мы уже сделали».
Завалишина вернулась в «Яндекс» после того, как сдала дела в предыдущем своем проекте – «Яндекс.Деньги», проданном полтора года назад «Сбербанку». Первые сотрудники Data Factory были наняты в начале года, а к декабрю компания уже завершила шесть проектов. В работе, говорят в «Яндексе», находится еще двадцать; в течение года сотрудники фабрики попытались продать свои услуги 200 компаниям по всему миру.
Один из первых успешных проектов был выполнен для крупного розничного банка (его название, как и других партнеров, в компании пока не называют). Задача состояла в том, чтобы повысить эффективность рекламных рассылок клиентам. «У нас не было гарантии, что (программа) Matrixnet, формирующая релевантность поисковой выдачи, поможет в решении маркетинговых задач за пределами интернета, – говорит Завалишина, – но оказалось, что это так».
Помимо банка, Фабрика данных сотрудничала с африканским сотовым оператором (оценивая вероятность оттока клиентов), дорожно-эксплуатационной службой (предсказывая места возможных аварий) и «крупной авиатехнической корпорацией» (износ деталей). Вместе с Accenture, Data Factory запустила совместный проект по предотвращению неавторизованного доступа к нефтепроводам. Американская компания запускает инфраструктуру, включая беспилотные летающие устройства, которые курсируют над трубой и снимают окрестности, а созданная в «Яндексе» технология распознавания образов определяет, есть ли поблизости люди или автомобили. Сотрудничество с системными интеграторами позволяет Data Factory сфокусироваться на технологиях и не заниматься инфраструктурой.
Инвестиции в фабрику - незначительны для бюджетов «Яндекса»: компания фактически переупаковывает свои программы под цели клиентов. Штат сотрудников, которые трудятся над проектом, составляет около 30 человек, говорит Завалишина.
Фабрика готова заниматься проектами в самых разных отраслях, но главные надежды связаны с розничными предприятиями, по своей природе ценящими эффективность. «Розничный бизнес совершенно открытый. Если ты готов повысить эффективность продаж на три процента, все будут счастливы», – объясняет Завалишина. В не самые прозрачные отрасли, вроде здравоохранения, Data Factory пока не идет.
Алгоритмы «Яндекса» готовы попробовать справиться с любой задачей, но только в том случае, если можно измерить результат. Если сделать этого нельзя, то «машинное обучение просто не будет работать». В остальном она готова браться за любые данные, если их достаточное количество, и самые разные задачи. «Все стартапы, которые я видела, начинались с продукта. У нас как раз пока нет продукта, но [есть] сильные пилотные проекты и убеждение, что мы многое можем сделать», – говорит Завалишина. Пока это только убеждение – Data Factory еще предстоит получить первую оплату за выполненные проекты.
Попробуйте новую функцию «ГигаЧат» — общаться голосом
Какое вино подать к ужину, если не знаешь предпочтения гостей
Как приготовить говядину в вине по-бургундски
Чем занять детей, пока взрослые общаются за столом
Как легко завести разговор в компании, где все только что познакомились
О чём надо позаботиться, если собираешься позвать много гостей
Из каких сыров и ветчин собрать тарелку закусок к вину
Что делать, если пролил красное вино на белую скатерть
Какие есть правила классической сервировки стола
Какие игры можно предложить для взрослой компании дома
Как легко запомнить имена людей, которых тебе представили
