Как большие данные помогают государству понимать города и туристов

Уже более 60 регионов РФ опробовали сервисы МегаФона для аналитики городской среды и туризма. Цифровизация дает реальные результаты. Так, в Забайкалье большие данные помогли обосновать строительство гостиничного комплекса, а в Приморье — выявить драйверы роста турпотока на 68% всего за три года. О том, как аналитика на основе Big Data помогает развивать регионы, делать города комфортнее, а туризм — эффективнее, рассказала Екатерина Гаммель, директор департамента по цифровому маркетингу корпоративного бизнеса «МегаФона ПроБизнес».

— Екатерина, в каких задачах госсектору может помочь операторская аналитика?

—  Операторы связи знают о людях то, чего не видно в официальной статистике или соцопросах. Мы понимаем, как люди перемещаются, где живут, работают, отдыхают. Все это, разумеется, обезличено и агрегировано, но дает реальное представление о том, как и чем «живут» города и регионы.

Один из самых востребованных кейсов — цифровой туризм. Например, в регионе запускается гастрономический фестиваль или новый туристический маршрут. С помощью Big Data можно точно увидеть, откуда приезжают туристы, как долго они остаются, какие районы посещают, где тратят деньги. Это позволяет не только оценить эффект кампании по продвижению, но и внести коррективы в маршруты, транспортную и даже коммерческую инфраструктуру.

Еще одна большая тема — городская аналитика: где возникают пробки, какие районы перегружены, где не хватает МФЦ или точек притяжения для жителей. Мы даем инструмент, который помогает принимать управленческие решения, основываясь на поведении миллионов людей, а не на предположениях.

— Как именно используются данные и как обеспечивается безопасность?

— Ключевой принцип: все данные — только в агрегированном и обезличенном виде. Мы не знаем, как зовут человека, но знаем, сколько людей переместилось из точки А в точку Б, сколько из них — гости из других регионов, как долго они находились в городе, какие локации посещали.

Это абсолютно законная практика, соответствующая требованиям Федеральных законов №152-ФЗ «О персональных данных» и №126-ФЗ «О связи». При запуске наших сервисов мы тщательно оцениваем все юридические, этические и технологические риски.

— Можете привести примеры, как большие данные могут использоваться на практике? В каких регионах они показывают наибольшую эффективность и с какими задачами помогают справиться?

— Да, таких примеров действительно много — наши сервисы опробованы более чем в 60 регионах России. Причем в каждом случае решаются совершенно разные задачи: от получения дополнительного источника статистики по населению до экономического обоснования инвестиционных решений, от подсчета посетителей мероприятий до разработки регионального комплексного плана транспортной инфраструктуры.

Например, в Забайкальском крае на основе нашей аналитики было зафиксировано, что за год регион посетили 1,8 миллиона человек, из них 1,4 миллиона — с туристическими целями. Это позволило обосновать инвестиции в строительство гостинично-делового комплекса в Чите. Кроме того, выяснилось, что в город приезжали жители почти всех регионов России, что дало старт проработке новых туристических маршрутов и улучшению гостевой инфраструктуры.

В более чем 10 регионах мы совместно с партнерами проанализировали матрицу перемещений всех пользователей и предоставили надежный источник данных для разработки транспортных моделей городов и схем движения общественного транспорта. Результат такой работы — повышение удобства для жителей, оптимизация транспортных потоков и, зачастую, экономия времени и средств на передвижения.

В Приморском крае наша аналитика зафиксировала рост турпотока на 68% за три года. Только за прошлый год регион посетили туристы из 82 российских регионов. Основной пик пришелся на июль и сентябрь. Мы помогли региону не просто зафиксировать этот рост, но и выявить ключевые точки притяжения. Цифровой туризм как удобный инструмент аналитики позволил проверить гипотезы и оценить запуск новых маршрутов, особенно в районах с неочевидным потенциалом, где ранее не было инфраструктуры.

Якутия — еще один яркий пример. В Оленекском районе наша платформа помогла составить портрет туриста: 85% потока — гости из Анабарского района, Якутска и Мирнинского района, при этом 65% из них — мужчины. Эти данные стали основой для развития охотничьего туризма, установки стоянок и усиления навигации во время охотничьего сезона.

В Северной Осетии за одно лето с помощью аналитики мы зафиксировали рост турпотока на 34%. Пик сезона пришелся на август, когда путешественники проговорили в сети почти 6 миллионов минут и передали более 350 терабайт данных. Мы увидели, что резко возрос интерес к маршруту к водопаду «Три сестры», и запустили туда 4G-базовую станцию, чтобы обеспечить туристам широкополосный доступ в интернет. Эти кейсы показывают, что цифровая аналитика — это не просто цифры, а реальный инструмент, который помогает принимать точечные, взвешенные и стратегически верные решения на уровне регионов.

— Есть ли потенциал для предиктивной аналитики?

— Вероятно, это следующий уровень зрелости цифровой трансформации. Но важно отметить, что мир настолько изменчив, что заниматься предсказаниями — это опасная игра. Сейчас мы в основном используем ретроспективную аналитику: смотрим, что уже произошло, и можем только предполагать, что произойдет. На основе ретроспективы заказчики могут самостоятельно спрогнозировать, например, наплыв туристов на массовые мероприятия и рассчитать риски перегрузки инфраструктуры.

— Как выглядит сотрудничество с государственными заказчиками на практике?

— Мы всегда работаем в тесной связке с заказчиком и в рамках формализованных процессов. Первый шаг — понять, какие практические задачи хочет решить клиент. Второй шаг — трансформировать эти задачи в плоскость наших возможностей. Третий шаг — подготовить оптимальный сервис с визуальными отчетами, тепловыми картами и дашбордами. Все это поможет заказчику оперативно принять решение, а затем отслеживать эффект.

— Есть ли у вас инструменты для «быстрого старта» таких проектов?

— Да, у МегаФона есть готовые решения и методики аналитики, которые можно адаптировать под конкретные задачи. Например, решение по анализу туристических потоков уже протестировано в нескольких регионах и может быть быстро внедрено. Также у нас есть сервис по аналитике городской среды, который показывает, как меняется плотность населения в течение суток и недели. Это особенно важно при проектировании транспортной и социальной инфраструктуры.

— Как вы оцениваете зрелость рынка в работе с такими данными?

— Спрос на аналитику на основе Big Data в госсекторе растет. Однако пока еще не во всех регионах есть доверие к этим данным. Нам часто приходится начинать со встреч, на которых мы развенчиваем мифы, демонстрируем возможности, показываем уровень безопасности конфиденциальных данных и ищем решения практических задач. Но мы видим, что спрос на полезную аналитику растет с каждым кварталом.

— Что мешает активнее использовать такие технологии?

— Главный барьер — нехватка инструментов и времени на анализ. Мы стараемся компенсировать это готовыми продуктами с дашбордами, визуализацией на карте и широкой панелью фильтров. Наша цель — чтобы работа с данными не пугала, а, наоборот, упрощала принятие решений.

— Какой запрос чаще всего звучит со стороны госсектора?

— «Покажите, как оно есть на самом деле». И здесь мы приходим не с технологией ради технологии, а с возможностью продемонстрировать реальную картину: где люди живут, куда ездят, как передвигаются по городу. Наши сервисы могут помочь управлять городом не по ощущениям, а на основе фактических данных.

— Какие технологии, помимо Big Data, вы считаете перспективными для цифровой экономики?

— Направление Big Data, безусловно, одно из самых интересных, поскольку связано с передовыми технологиями. Будущее — за интеграцией данных из различных источников и объединением возможностей технологий машинного зрения и Big Data для глубокого анализа происходящего в пространстве и времени. Такой подход дает действительно полную картину, на основе которой можно строить цифровое управление.