Цитаты из книги «Укрощение больших данных. Как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики»

Промышленные двигатели и оборудование: значение данных, полученных от датчиков

При отслеживании фишек игроку становится намного тяжелее намеренно обмануть казино, а крупье — допустить ошибку. Поскольку ставки и выплаты можно проследить по фишкам, легко вернуться и сравнить видеозапись с результатами сдачи карт при игре в блэк-джек и сделанные выплаты. Даже если руки и головы игроков не позволяют разглядеть фишки, RFID-данные предоставят подробную информацию, и казино сможет выявить ошибки или случаи мошенничества, которые имели место. Один из примеров — ситуация, когда игрок подкладывает дополнительные фишки, пока крупье этого не видит. Анализ за определенный период позволит выявить крупье или игроков, допускающих необычно большое количество ошибок. После этого либо будут приняты меры по предотвращению мошенничества, либо сотрудников обяжут пройти дополнительное обучение. Кроме того, снизится количество ошибок при подсчете фишек в кассе казино. Подсчет большого количества фишек разного достоинства — весьма однообразное занятие, и люди допускают ошибки. Технология RFID обеспечит более быстрый и точный подсчет.

намного тяжелее намеренно обмануть казино, а крупье — допустить ошибку. Поскольку ставки и

Использование меток в фишках казино дает возможность точно отслеживать ставки каждого игрока, что гарантирует игроку заслуженный выигрыш в соответствии с условиями программы, награж­дающей постоянных игроков. От этого получают выгоду и казино, и игрок. Казино распределяет средства среди игроков более справедливо. Излишнее поощрение недостойных игроков и недостаточное поощрение достойных приводят к неоптимальному распределению ограниченных ресурсов, выделенных на маркетинговые программы. Игроки, разумеется, всегда хотят, чтобы их оценивали справедливо. Данные о ставках игроков позволят казино лучше их сегментировать и понимать закономерности назначения ставок. Кто из игроков обычно ставит $5, но время от времени поднимает ставку до $100? Кто из игроков каждый раз ставит по $10? Игроков можно сегментировать исходя из этих закономерностей. Кроме того, закономерности в назначении ставок могут указать на тех, кто занимается подсчетом карт при игре в блэк-джек.

возможность точно отслеживать ставки каждого

Одна и та же технология может генерировать множество потоков больших данных Розничные торговцы и производители используют технологию радиочастотной идентификации, как и владельцы казино. Способы ее применения имеют сходства и различия. Интереснее всего то, что одна и та же технология может быть использована в различных отраслях для создания различных источников больших данных. Пример с фишками казино — уникальный, но не исключительный способ применения технологии RFID. Будут появляться и другие. Этот пример показывает, что одни и те же базовые технологии генерируют различные потоки больших данных, схожих по природе, но различа­ющихся способом применения. Интересно, что одна и та же технология может иметь совершенно разные виды применения, генерирующие множество типов больших данных в различных отраслях. Использование данных отслеживания фишек казино

Работа игровых автоматов в казино отслеживается уже в течение многих лет. После того как вы вставите в автомат свою карту постоянного игрока или кредитную карту, а затем потянете за ручку или нажмете кнопку, этот факт будет зарегистрирован. Кроме того, регистрируются размеры ваших ставок, а также любые полученные вами выигрыши. На протяжении многих лет производился надежный анализ таких данных, однако не существовало возможности сбора подобных данных с игровых столов. Внедрение меток в игровые фишки позволит это сделать. Казино всегда отслеживало фишки с помощью камер и сотрудников, которые находились на местах и контролировали их перемещение. Пит-босс[5] наблюдает за часто играющими игроками и оценивает их средние ставки и продолжительность игры, чтобы обеспечить соответствующие поощрения. Пит-боссы хорошо справляются со своей задачей, к тому же им помогают другие сотрудники, тем не менее они могут переоценить или недооценить игрока. Это происходит, если пит-босс наблюдает за игроком в тот момент, когда он ставит больше или меньше, чем обычно. Некоторые игроки даже пытаются обыграть систему, увеличивая свои ставки тогда, когда за ними, по их мнению, наблюдают.

уже в течение многих лет. После того как вы вставите в автомат свою карту постоянного игрока или

Индустрия игр: значение данных отслеживания фишек Мы уже рассказали о технологии радиочастотной идентификации и о том, как она используется в розничной торговле и производстве. Однако технология RFID имеет широкий спектр способов применения, и многие из них также приводят к генерации больших данных. В частности, RFID-метки могут использоваться в фишках казино. Каждая фишка, особенно высокой стоимости, может иметь собственную встроенную метку, что позволяет однозначно идентифицировать ее по серийному номеру метки.

Энергетическая компания сможет выявлять всевозможные дополнительные тенденции, анализируя данные, предоставляемые интеллектуальными счетчиками. Какие клиенты потребляют мощность в периоды относительного спада уровня потребления? Кто из клиентов имеет похожие энергетические потребности в течение дня или недели? Коммунальное предприятие получит возможность сегментировать клиентов, исходя из закономерностей потребления, и разрабатывать продукты и программы для каждого конкретного сегмента. Собранные данные позволят выявить необычные модели потребления, а они укажут, какие проблемы требуют коррекции. По сути, энергетические компании смогут производить анализ клиентов, который уже давно делается во всех остальных отраслях. Представьте себе телефонную компанию, которой известна общая сумма по счету в конце месяца, но ничего не известно о сделанных вами звонках. Или розничный магазин, который знает только общую сумму ваших покупок — и никаких дополнительных сведений. Финансовое учреждение, которому известен баланс по вашему счету на конец месяца — и никаких деталей о движении средств в течение месяца. Коммунальные компании работали с подобными данными, которых было недостаточно для понимания поведения клиентов. Они располагали данными об общем потреблении за месяц, и даже этот показатель часто был предположительным, а не точным.