Поиск
Как Big Data помогает добывать золото?
Добыча золота сейчас превратилась в высокотехнологичный бизнес, где экономические показатели во многом зависят от того, насколько эффективно построена работа с данными. Разберемся на примере крупнейшего в России золотодобытчика, компании Полюс
#PLZL.
🔍 Сначала геологоразведка формирует цифровую модель месторождения. Для этого собирают и оцифровывают данные о породах, с которыми надо будет работать. Например, при бурении вырезают столбик горной породы — керн, и искусственный интеллект по фотографиям оценивает ее ключевые свойства.
🧨 На этапе буровзрывных работ тоже важно получить как можно больше данных. Когда происходит детонация, вместе с горной породой разлетаются специальные защищенные датчики: анализ траектории их полета помогает повышать эффективность процесса, снижая расходы на взрывные работы.
📸 После взрыва развалы породы снимают, а фото и видео анализируют с помощью специально обученной модели. Так получают данные о размере осколков породы, которые передают на фабрику, чтобы там заранее подготовились к переработке и не теряли время.
🚚 Чтобы сокращать расход топлива самосвалов, которые везут породу на фабрику, собираются данные о скорости, состоянии дороги, нагрузке на подвеску и других факторах. Модель на основе искусственного интеллекта обрабатывает всю информацию, а на основе анализа формируются рекомендации для экономии топлива.
🏭 Во время переработки на фабрике на всех этапах собираются данные по давлению, температуре, расходам, токовым нагрузкам и многим другим показателям. Обрабатывая их, цифровой советник дает рекомендации режима, при котором показатели системы оптимальны.
👨🏻💻 Работу с данными на всех этапах — от сбора и обработки до выдачи пользователю в нужной форме — обеспечивает специальная платформа, в основе которой — аналитическая система управления базами данных Arenadata DB. Благодаря такому инструменту данные становятся важным ресурсом для роста производительности и эффективности работы ведущей золотодобывающей компании России.
Расскажите в комментариях, как работа с данными влияет на доход в той сфере, где вы работаете 👇
#DATA🔍 Сначала геологоразведка формирует цифровую модель месторождения. Для этого собирают и оцифровывают данные о породах, с которыми надо будет работать. Например, при бурении вырезают столбик горной породы — керн, и искусственный интеллект по фотографиям оценивает ее ключевые свойства.
🧨 На этапе буровзрывных работ тоже важно получить как можно больше данных. Когда происходит детонация, вместе с горной породой разлетаются специальные защищенные датчики: анализ траектории их полета помогает повышать эффективность процесса, снижая расходы на взрывные работы.
📸 После взрыва развалы породы снимают, а фото и видео анализируют с помощью специально обученной модели. Так получают данные о размере осколков породы, которые передают на фабрику, чтобы там заранее подготовились к переработке и не теряли время.
🚚 Чтобы сокращать расход топлива самосвалов, которые везут породу на фабрику, собираются данные о скорости, состоянии дороги, нагрузке на подвеску и других факторах. Модель на основе искусственного интеллекта обрабатывает всю информацию, а на основе анализа формируются рекомендации для экономии топлива.
🏭 Во время переработки на фабрике на всех этапах собираются данные по давлению, температуре, расходам, токовым нагрузкам и многим другим показателям. Обрабатывая их, цифровой советник дает рекомендации режима, при котором показатели системы оптимальны.
👨🏻💻 Работу с данными на всех этапах — от сбора и обработки до выдачи пользователю в нужной форме — обеспечивает специальная платформа, в основе которой — аналитическая система управления базами данных Arenadata DB. Благодаря такому инструменту данные становятся важным ресурсом для роста производительности и эффективности работы ведущей золотодобывающей компании России.
Расскажите в комментариях, как работа с данными влияет на доход в той сфере, где вы работаете 👇
Данные — нефть цифровой эпохи?🛢️
Друзья, привет!
Сегодня поговорим о том, почему аналитика данных становится всё более важной для бизнеса.
Вот 3 ярких примера из разных сфер бизнеса:
🛍️ Розничная торговля, e-commerce, FMCG:
— Прогнозирование спроса: используя данные о покупках и поведении клиентов, можно предсказывать спрос, персонализировать предложения и маркетинговые коммуникации.
— Управление ассортиментом: данные помогают определить, какие товары пользуются наибольшим спросом и, как следствие, оптимизировать товарные запасы и цены для максимизации прибыли.
— Управление промо- и трейд-маркетингом: эффективно планировать и проводить рекламные кампании.
Благодаря этому компаниям в среднем удается увеличить выручку на 12%, прибыль — на 5% и снизить затраты на логистику на 6%.
🏦 Финансы:
— Управление рисками: анализ данных помогает оценить степень риска заемщика и расчета процентной ставки.
— Персонализация клиентских услуг: данные помогают банкам предлагать клиентам продукты и услуги, которые им действительно нужны, и создавать индивидуальные предложения.
— Фрод-мониторинг и защита от мошенничества: аналитика данных помогает выявить и предотвратить мошеннические действия, что сохраняет деньги как банков, так и клиентов.
По оценкам Т-Банка (клиента Группы Arenadata), работа с их хранилищем данных, которое уже превышает 18ПБ, позволила улучшить ряд бизнес-показателей. Например, с помощью предзаполнения заявок на оформление кредитной карты удалось на 10% увеличить конверсию в её получении.
🔒Страхование:
— Определение рисков: с помощью данных страховые компании могут точнее оценивать риски и предлагать клиентам выгодные условия страхования.
— Ускорение процессов выплат: данные помогают быстрее и эффективнее обрабатывать страховые случаи и выплачивать компенсации.
— Улучшение сервиса: данные позволяют страховым компаниям лучше понимать потребности клиентов и предлагать им персонализированные услуги, что повышает уровень лояльности клиента.
В современном мире данные — это не просто информация, а настоящая нефть, если знать, как ими пользоваться 💰
Интересно ли вам узнавать подробнее о работе с данными в разных сферах? Поддержите реакциями, если да! 💚
#DATAСегодня поговорим о том, почему аналитика данных становится всё более важной для бизнеса.
Вот 3 ярких примера из разных сфер бизнеса:
🛍️ Розничная торговля, e-commerce, FMCG:
— Прогнозирование спроса: используя данные о покупках и поведении клиентов, можно предсказывать спрос, персонализировать предложения и маркетинговые коммуникации.
— Управление ассортиментом: данные помогают определить, какие товары пользуются наибольшим спросом и, как следствие, оптимизировать товарные запасы и цены для максимизации прибыли.
— Управление промо- и трейд-маркетингом: эффективно планировать и проводить рекламные кампании.
Благодаря этому компаниям в среднем удается увеличить выручку на 12%, прибыль — на 5% и снизить затраты на логистику на 6%.
🏦 Финансы:
— Управление рисками: анализ данных помогает оценить степень риска заемщика и расчета процентной ставки.
— Персонализация клиентских услуг: данные помогают банкам предлагать клиентам продукты и услуги, которые им действительно нужны, и создавать индивидуальные предложения.
— Фрод-мониторинг и защита от мошенничества: аналитика данных помогает выявить и предотвратить мошеннические действия, что сохраняет деньги как банков, так и клиентов.
По оценкам Т-Банка (клиента Группы Arenadata), работа с их хранилищем данных, которое уже превышает 18ПБ, позволила улучшить ряд бизнес-показателей. Например, с помощью предзаполнения заявок на оформление кредитной карты удалось на 10% увеличить конверсию в её получении.
🔒Страхование:
— Определение рисков: с помощью данных страховые компании могут точнее оценивать риски и предлагать клиентам выгодные условия страхования.
— Ускорение процессов выплат: данные помогают быстрее и эффективнее обрабатывать страховые случаи и выплачивать компенсации.
— Улучшение сервиса: данные позволяют страховым компаниям лучше понимать потребности клиентов и предлагать им персонализированные услуги, что повышает уровень лояльности клиента.
В современном мире данные — это не просто информация, а настоящая нефть, если знать, как ими пользоваться 💰
Интересно ли вам узнавать подробнее о работе с данными в разных сферах? Поддержите реакциями, если да! 💚