×

25 Августа 2014 12:07
4294
0

Дмитрий Никифоров в своем интервью выделил два крупных сегмента коммерческого метеопрогноза: для частных пользователей и бизнеса. Основным преимуществом коммерческого метеопрогноза в отличие от общедоступного является большая точность, локализация прогноза, оперативность предоставления данных и их набор, который шире по сравнению с бесплатными прогнозами. На сегодня коммерческий метеопрогноз представляет собой совокупность решений в области M2M, визуализации данных, системы рекомендаций и оповещений, которые интегрируются с ERP системами клиентов. По мнению Дмитрия использования коммерческого метеопрогноза позволяет снизить операционные затраты на обслуживание инфраструктуры на 20-40% за счет получения оперативной метеорологической информации о ситуации в конкретной точке.



Современные системы прогнозирования включают в себя несколько моделей: на глобальном уровне (мировые модели), на локальном уровне (страновые и региональные) и фактический сбор информации с места. Сбор информации осуществляется с разнообразных устройств и датчиков, таких как температурные, датчики влажности и др. В последнее время важным поставщиком информации становятся автомобили, которые оборудованы множеством разнообразных датчиков по системе connected car. Основными потребителями подобной информации являются крупные компании, энергетические, транспортные, логистические.



В своем интервью Дмитрий поделился мнением о развитии коммерческого метеопрогноза в России, акцентировав свое внимание на том, что Россия в целом следует общемировым трендам, но существует ряд особенностей, в том числе излишне сильная регламентация отрасли и превалирование госструктур среди клиентов подобных сервисов. К числу основных российских игроков эксперт отнес компании Росгидромет, Фобос, Минимакс, Намос, Форека и РП5.



В ближайшем будущем по мнению представителя Foreca будет происходить создание стандартизированных пакетированных решений для различных групп пользователей: для частных лиц, для энергетических компаний, для транспортных организаций.

 

JSON.TV: Добрый день! С вами программа «Будущее где-то рядом», и сегодня у нас в гостях Дмитрий Никифоров, российский представитель компании Foreca, занимающейся коммерческими метеопрогнозами. Дмитрий, здравствуйте!

Дмитрий Никифоров: Здравствуйте!

JSON.TV: Дмитрий, тема коммерческого метеопрогноза звучит сама по себе необычно, а для нашей компании, которая специализируется на ИКТ, необычна вдвойне. Тем не менее, насколько я знаю, коммерческий метеопрогноз и вообще метеопрогнозы в мире все больше и больше конвергируются с ИКТ-технологиями, и без них уже невозможно. Не могли бы вы для начала немного рассказать о том, что собой представляют современные коммерческие метеопрогнозы?

Дмитрий Никифоров: Для того чтобы понять, что такое коммерческий прогноз, нужно сначала понять, что такое прогноз в целом. Это определенный инструмент, который используется для решения разных задач. Например, какую одежду надеть, или как запланировать свой день, или, если вы работаете в какой-то области, допустим, в том же самом «Макдоналдсе», просчитать, какие товарные дни будут расходиться лучше, для того чтобы запланировать что-то. На сегодняшний день нужно смотреть на прогноз как на инструмент, который позволяет вам решить различные задачи. В зависимости от того, какие задачи вы для себя ставите, у вас появляются соответствующие требования к прогнозированию. То есть это может быть прогноз на 6 часов, на день, на 5 дней, на 10 дней. Требование к параметрам может быть совершенно разное, как и пороговое значение, и технологии. Если мы берем прогноз, каким он был 15 лет назад, это было в основном какое-то цифровое значение по нескольким параметрам, которое вам позволяло определить, как себя повести в ближайшие несколько дней, в лучшем случае. Сейчас прогноз, особенно коммерческий, — это определенное решение, которое интегрируется в вертикальную сервисную систему, где у вас помимо прогноза есть определенный ряд компонентов: решение M2M, система визуализации, спецрекомендации, которые интегрируются, чтобы понять, а что, собственно говоря, делать, если погода резко меняется, и т. д. Тут очень важно разделять прогноз и его применение на коммерческий для частного пользователя и коммерческий для профессионального пользователя. В зависимости от этого развитие и потребности будут абсолютно разные. Если мы говорим про частного пользователя, то в данном случае источником, формирователем потребностей и требований к прогнозу являются сами пользователи, и тут уже большую роль играет определенное национальное предпочтение, частное предпочтение. То есть, допустим, мы берем европейский и американский рынок, пользователи там довольно развитые, у них уже есть определенное экспертное понимание, что такое прогноз, что такое фактические данные, у них есть четкое понимание, что они хотят получить в конечном итоге и как. То есть существует уже определенное видение пакетного решения, которое они хотят получить на выходе. Если мы говорим о российском рынке, рынке СНГ — частично тоже можно их увязать, хотя есть определенные нюансы, — то мы только двигаемся в этом направлении. Но уже, что приятно отметить, пользователь становится более опытным в понимании, что такое прогнозирование, чего ожидать от компании, которая предоставляет прогнозы, а чего не стоит ожидать, что есть определенные нюансы. Несмотря на то что компания может предоставлять очень хорошее качество прогнозов, все равно есть определенные нюансы с точки зрения ошибки и т. д.

JSON.TV: Давайте обратимся к профессиональным пользователям коммерческих метеопрогнозов, это прежде всего бизнес, безусловно. Возникает вопрос: для каких целей, для каких рисков может быть бизнесу интересен именно коммерческий метеопрогноз, а не общедоступный?

Дмитрий Никифоров: Тут важно понимать, как бизнес сам себя позиционирует, как выстроены операционная и стратегическая составляющие бизнеса. Если бизнес построен на том, что есть определенное понимание, как временной фактор, как ресурс влияет на операционные издержки, тогда коммерческий прогноз является важной составляющей того, как сохранить или сэкономить деньги. Конкретный пример: допустим, у вас логистическая компания или энергетическая компания, которая должна поставить квоту энергии на определенный срок, и ваша задача — запланировать вложение денег в бизнес таким образом, чтоб деньги были эффективно реализованы в течение 3-5 дней. Если вы используете профессиональный прогноз, у вас есть возможность сэкономить от 20 до 40 процентов вложенных денег именно благодаря тому, что вы более точно и точечно сможете вложить ваши средства.

JSON.TV: То есть коммерческий метеопрогноз позволяет, скажем так, более точно предсказать некие события, которые важны для того или иного бизнеса? Вы можете привести конкретные примеры, может быть, что интересно бизнесу из того, что не дают обычные метеопрогнозы? Какие точечные решения дает коммерческий, а не общедоступный прогноз?

Дмитрий Никифоров: Тут очень важно понимать следующий момент: когда мы говорим про точечные решения, мы говорим про развивающиеся на сегодняшний день системы, например, LBS. Это когда людям нужно не общее понимание, не общая картина, хотя она, безусловно, важна, а частное понимание, что происходит в конкретной точке интереса, так называемый POI. Если раньше POI можно было рассматривать диапазоном 20-30 км, то сегодня это может быть диапазон в несколько десятков или сотен метров, в котором концентрируется либо кластер производства, либо какая-то пользовательская активность. Для того чтобы быстро среагировать, особенно в диапазоне 6-12 часов, вам нужно понимать, что происходит в этом месте в конкретное время. И коммерческий прогноз высокого качества позволяет в режиме реального времени постоянно наблюдать, что там происходит, и соответственно подключать дополнительные технологии, такие как различные спотовые механики, акции, рекламные кампании, которые именно работают по принципу Agile, то есть быстрого реагирования на динамически меняющуюся ситуацию, и как раз задача коммерческого прогноза — дать быструю картинку, как крупного характера или масштаба, так и в очень высоком разрешении, до 500 метров, по поводу того, что конкретно происходит в конкретном месте.

JSON.TV: Давайте приведем некий пример. Насколько я понимаю, коммерческий метеопрогноз наиболее интересен дорожным службам, арктическим компаниям. Например, я представитель дорожной службы, мне интересно, чтобы дорога была сухая и не выпадали какие-то осадки. Не могли бы вы на этом конкретном примере дорожной службы показать, какие индикаторы, возможно, интересны дорожным службам и как коммерческий метеопрогноз позволяет увидеть индикаторы в режиме реального времени?

Дмитрий Никифоров: Во-первых, для того чтобы понимать, как дорожные службы могут воспользоваться коммерческим прогнозом, нужно знать, из чего состоит коммерческий прогноз. Он состоит как минимум из трех составляющих. Первая — это глобальная модель, то есть освещение того, что происходит в атмосферных явлениях в мире. Вторая — это ряд локальных моделей, чтобы понимать, что происходит в стране, регионе, крае. Третья — это уже точечный анализ того, что происходит в конкретном месте. Когда мы говорим про дорожные службы, то, естественно, самым важным фактором и причиной их работы является безопасность дорожного движения и безопасность дорог: обеспечение оптимального фактора сцепления между колесом и дорогой. Разные погодные явления могут привести к тому, что дорога может быль скользкая, либо мокрая, либо гололедица, гололед, и задача дорожных служб — использовать по регламенту технические карты для того, чтобы обеспечить безопасность. Для этого нужно понимать температуру дорожной поверхности, как изменится состояние дорожной поверхности в течение 3-6 часов, чтобы успеть мобилизовать ресурсы, понять, какие химикаты использовать, какое количество транспорта нужно. И именно точечный прогноз с применением специализированных метеостанций, с пониманием, как используются технические карты, позволяет дорожным службам в течение 3-6 часов или даже быстрее среагировать и оптимизировать уборку дорог и обеспечить безопасность.

JSON.TV: По сути, ведь замер температуры на дороге производится за счет неких датчиков. Что мешает дорожной службе самой купить эти датчики, поставить их на дорогу и смотреть за температурой дороги?

Дмитрий Никифоров: Ничего не мешает, но дело в том, что нужно понимать, что локальная ситуация в какой-то точке — это часть большой экосистемы, будем считать, что это определенная экосистема, где частный случай зависит от того, что происходит в целом. То есть когда вы измеряете температуру дороги, температуру воздуха, относительную влажность в какой-то точке, у вас всего лишь есть представление того, что происходит в этой точке, но вы не знаете, что происходит в глобальном смысле. Как раз задача профессионального прогноза — дать определенное понимание того, что происходит не только здесь и сейчас, но и в совокупности. Это первый момент. Второй момент — нужно осознавать, что дорога — это определенный сегмент. Можно рассматривать это как часть сегментов или большой сегмент, который может состоять из 10-100 тысяч километров, и тут нужно понимать критерий качества, насколько плотно вам нужно ставить станции, какой есть фактор измерения, где нужно ставить станции с более плотной кучностью, где с меньшей, какие есть требования и т. д. Это требует довольно серьезной экспертизы, научных исследований и понимания, как работает. Можно сделать сопряжения между M2M-технологиями, научной экспертизой и системой передачи данных заказчику. Это непростое решение. Здесь, как я уже упомянул ранее, видимая простота, но сложность современной профессиональной метеорологии заключается в том, что это кажется очень простым, так как система работает таким образом, что она интегрируется в сервисное решение и, как большая часть айсберга, находится под водой. Если человек не имеет достаточно опыта и понимания, он просто его не увидит, он увидит только конечное решение, которое покажется очень простым. В этом и есть наша задача — сделать решение простым для использования любым человеком.

JSON.TV: Если немножко упростить, то получается, что современный коммерческий метеопрогноз — это совокупность M2M-решений, неких научных моделей и каких-то дополнительных источников информации, так?

Дмитрий Никифоров: Да, метеорология с появлением новых решений развивается очень активно. Например, последнее время идет очень много разговоров о встроенных системах, интеллектуальных машинах, интеллектуальных домах.

JSON.TV: А как они связаны с метеорологией?

Дмитрий Никифоров: Дело в том, что современные машины оборудованы мощными датчиками, регистрирующими коэффициент сцепления колеса с дорогой, температуру воздуха, влажность. Вся эта информация собирается в режиме реального времени и дает довольно большую выборку для того, чтобы не просто делать прогноз, но и постоянно проверять, что происходит на местности. Раньше прогноз строился на основе глобальных моделей, учета спутниковых данных и данных синоптических METAR-станций, то есть метеостанций в аэропортах и других профессиональных метеостанций. Проблема была в том, что, когда делался прогноз между станциями, метеорологи были практически слепы. Мы могли дать прогноз, но он не всегда соответствовал тому, что происходило в конкретном месте. Сейчас, благодаря огромному количеству дополнительных источников данных, у нас появляется очень четкая информация высокого разрешения о том, что происходит на месте. Это можно сравнить со спутниковыми снимками 10 лет назад, когда модель Земли была в лучшем случае 500-700 метров. А сейчас спутник позволяет увидеть то, что происходит на поверхности в диапазоне 50 метров. То же самое и в метеорологии.

JSON.TV: Давайте поговорим о том, как в России развивается коммерческий метеопрогноз.

Дмитрий Никифоров: Россия следует за трендами, которые происходят в Европе и в США. Коммерческий прогноз можно разделить на частное коммерческое использование — это мобильные технологии, агрегаторы данных, крупные интернет-провайдеры и порталы, и на профессиональное направление — это дорожные службы, энергетика, безопасность. В принципе, развитие идет довольно мощными темпами. В чем уникальность России? В том, что, несмотря на то что мы в каких-то моментах запаздываем с точки зрения поколений использования технологий, наши пользователи довольно требовательны, и их можно даже назвать хардкорными в том плане, что у них очень высокий порог требований к сервису. Поэтому очень многие направления тестируются в России. Если взять многие компании, которые используют пограничные решения, то можно заметить, что Россия зачастую является пилотной зоной, и это, естественно, приятно. В целом идет уход от общей метеорологии, как это было лет 10-15 назад, к конкретному пониманию, что мне как заказчику, будь то профессиональный заказчик или просто пользователь, нужно здесь и сейчас. Это могут быть погодные карты, прогноз на 10-12 часов с определенным уровнем точности, определенные системы оповещения и alert’ы, диапазон очень широк.

JSON.TV: Много ли компаний в России предоставляют услуги коммерческого метеопрогноза?

Дмитрий Никифоров: Рынок довольно разношерстный. Если брать профессиональное направление, то доминирующую роль на сегодняшний день можно отдать Росгидромету, как и во многих странах. Также сильные позиции сохраняет за собой «Фобос», с известным сайтом gismeteo. Есть также ряд профессиональных игроков, таких как Minimax, Намос, Foreca, rp5. Но тут нужно понимать, что в России метеорологическое направление довольно сильно регламентировано. К тому же большая часть заказов исходит от государственного сектора, что накладывает определенный отпечаток на развитие метеорологического бизнеса, на формирование стандартов и на использование современных технологий. С одной стороны, наши заказчики довольно мобильны, но в то же время из-за того, что есть государственный бэкграунд, существуют достаточно серьезные ограничения с точки зрения качества, финансирования и применения новых стандартов. Тем не менее я очень позитивно рассматриваю развитие российского рынка, поскольку сейчас заказчик пришел к пониманию того, что экономический эффект от использования прогнозов значительно выше, чем иные факторы. И это является одним из серьезных драйверов развития рынка и составления технических требований к игрокам.

JSON.TV: Несколько лет назад «МегаФон» объявил о запуске своего проекта «Метеофон», который по большому счету нельзя назвать очень успешным. Почему, на ваш взгляд, этот проект не стал ярким событием на метеорологическом рынке?

Дмитрий Никифоров: Дело в том, что сама идея была довольно интересной и амбициозной. Ее можно рассматривать по аналогии с идеей SonyEricsson— инициативой, которая проводилась под эгидой ООН в Африке по созданию мощной системы покрытия фактическими станциями для получения более качественной картинки происходящего на местности. И тут мы возвращаемся к пониманию того, что качественный точечный прогноз может принести значительные экономические выгоды. Здесь, как и на любом рынке, особенно на FMCG-рынках, огромную роль играют идеи новаторства и наличие так называемой готовой инфраструктуры, которая смогла бы принять это решение, заплатить за него деньги, понять, какую ценность принесет данное решение. С моей точки зрения, несмотря на амбициозность, сам проект был запущен довольно рано, на тот момент не существовало готовых экспертных решений, за которые игроки заплатили бы достаточно денег, чтобы проект окупился и стал востребованным и определенным флагманом.

JSON.TV: То есть рынок был не готов?

Дмитрий Никифоров: Да, я считаю, что сама идея была очень достойной, но рынок был не готов. Просто приведу пример. Сам проект строился на том, что сотовые вышки оснащались метеооборудованием, и задача была значительно улучшить покрытие фактическими наблюдениями, а потом использовать это для формирования профессиональных прогнозов и в дальнейшем продавать их. Но исследования в области использования дополнительных источников факта стали довольно успешными только последние два года. Вообще, применение прогнозов и создание экспертных решений — это процесс, который только-только происходит. По-хорошему, мы увидим серьезные решения, которые будут интегрировать прогнозы, системы реагирования давать конкретный экономический эффект в диапазоне не ранее 1-2 лет. Это означает, что…

JSON.TV: Через год «МегаФон» может повторить свой проект?

Дмитрий Никифоров: Да, очень даже может быть. Могу сказать, что если к тому моменту у них будет четкое понимание экономического эффекта, который они хотят предложить конечным пользователям, то я думаю, что это будет успешный проект. Тут важный момент заключается в том, что метеорология заточена под операционный уровень. Это означает, что решения ни в коем случае не должны идти сверху вниз. Они должны идти снизу вверх. Это означает, что люди на местах должны четко понимать, какой эффект, какую выгоду они получат. Это должен быть не престижный проект, а проект с конкретными операционными задачами.

JSON.TV: Тогда задам свой финальный вопрос, который всем задаю. Как изменится метеопрогноз в мире и в России через пять лет? Что он из себя будет представлять?

Дмитрий Никифоров: С точки зрения сущности, сам по себе прогноз изменится не сильно. Безусловно, сейчас происходят серьезные изменения с точки зрения появления новых источников факта, которые позволяют прогнозировать более качественно. Что изменится? Изменится отношение к прогнозированию, потому что прогнозирование станет частью каких-то более серьезных решений. Если посмотреть на развитие мобильного рынка, в частности мобильных сервисов, то сейчас, особенно для обычного пользователя, преобладает так называемый фан-фактор, то есть люди используют те или иные решения, потому что это «прикольно», «трендово» и т. д. Однако если посмотреть, что происходило последний год, то можно увидеть, что стали появляться решения, которые несут четкую функцию. Допустим, в Японии стали делать приложения, которые смотрят за тем, как человек двигается, насколько он активен и как это повлияет на его вес. Потому что там компании могут быть оштрафованы государством за то, что люди на работе страдают ожирением. В этой связи появляется сразу конкретный спрос на конкретное решение, и через 5 лет, я более чем уверен, появятся пакетированные решения для медицинских прогнозов, прогнозы для дорожников, для дачников, как мне посадить репку и т. д. Человек будет получать конкретное решение по запросу через свое приложение, через планшет, смартфон либо любые другие смарт-девайсы. Уже не нужно будет гадать — это будут уже готовые пакетные интегрированные решения, за которые человек будет готов либо заплатить, либо это будут коммерческие модели, либо рекламные модели и т. д.

JSON.TV: То есть как и везде: кастомизация, персонализация и стандартизация?

Дмитрий Никифоров: Да, абсолютно верно.

JSON.TV: Дмитрий, спасибо, что пришли! Спасибо за интересный разговор, будем рады видеть вас снова!

Дмитрий Никифоров: Спасибо!