сделать стартовой добавить в избранное карта сайта Remedium Group
Журнал Ремедиум
22 - 04 - 2019 [21:57]

об издании/about

новости/news

архив/archive

авторам/authors

подписка/subscription

книги Ремедиум/books

реклама в издании/advertising

контакты/contact


условия использования материалов



Авторизация на сайте
Логин:
Пароль:

Место для Вашей рекламы
Место для Вашей рекламы
Место для Вашей рекламы

Журнал "Ремедиум "в„–1-2 за 2018


Менеджмент / Maganement

Анализ интенсивности посетительского трафика в фармацевтическом ретейле с использованием элементов обработки больших данных (Big Date) / Pharmaceutical retail visitor traffic intensity analysis using big data technology elements

DOI: http://dx.doi.org/10.21518/1561-5936-2018-1-2-60-63

С.З. Умаров, д.фарм.н, профессор, К.А. Наркевич, Санкт-Петербургская государственная химико-фармацевтическая академия Минздрава России

Извлечение ценной информации из огромных объемов данных становится ключевым фактором конкуренции и развития компаний и создает предпосылки для изменения бизнес-процессов, действующих в фармацевтической отрасли. Одним из методов обработки больших данных является анализ видеоданных, полученных из различных источников. Провести анализ значительных объемов видеоинформации могут системы интеллектуального видеонаблюдения, которые являются комплексом аппаратных и программных средств, предназначенных для автоматического обнаружения событий, определенных набором заранее заданных критериев, и реакции на их обнаружение по установленному правилу в режиме реального времени. В работе использовалась современная система видеомониторинга с уникальным комплексом видеоаналитики, обладающая функцией модуля «Аналитика подсчета посетителей». В результате анализа 800 гб видеоданных была получена информация о динамике посетительского трафика в различные периоды рабочего дня и установлено, что среднее число посетителей в единицу времени (час) зависит как от времени года, так и от времени суток. Тем не менее вариабельность посетительского трафика аптеки нельзя назвать высокой, ее можно охарактеризовать как умеренную (минимум 17%, максимум 40%). Но наличие даже умеренной вариабельности посетительского трафика сказывается на интенсивности труда фармацевтического персонала.

Список литературы

1. Портер М.Э. Конкуренция. Пер. с англ. М.: Издательский дом Вильямс, 2005. 608 с.

2. Булгакова Е.В., Булгаков В.Г., Акимов В.С. Использование больших данных в системе государственного управления: условия, возможности, перспективы. Юридическая наука и практика: вестник Нижегородской академии МВД России, 2015, 3(31): 10–14.

3. Денисов А.А. Информационное поле. М.: «Омега», 1998. 64 с.

4. Цветков В.Я. Естественное и искусственное информационное поле. Международный журнал прикладных фундаментальных исследований, 2014, 5, ч. 2: 178–180.

5. Большие Данные - новая теория и практика [Электронный ресурс]. Открытые системы. Режим доступа https://www.osp.ru/os/2011/10/13010990.

6. Глушков В.М. Основы безбумажной информатики. М.: Наука, 1987. 557 с.

7. Адриан М. Большие данные. Teradata Magazine, 2011, 11: 38-42.

8. Васёв П.А. Среда поддержки интерактивной визуализации для суперкомпьютерных вычислений. Вопросы атомной науки и техники. Серия: Математическое моделирование физических процессов, 2009, 4: 67-77.

9. Авербух В.Л., Байдалин А.Ю., Васев П.А. и др. Задачи визуализации параллельных вычислений. Вопросы атомной науки и техники. Сер. Математическое моделирование физических процессов, 2002, 3: 40-52.

10. Короткова Т. EMC Data Lake 2.0 -- средство перехода к аналитике больших данных и цифровой экономике [Электронный ресурс]. CNews -- издание о высоких технологиях. Режим доступа http://bigdata.cnews.ru/news/line/2015-12-03_emc_data_lake_20_pomozhet_perejti_k_analitike.

11. Исследование Oracle и CNews Analytics: Большие данные пришли в Россию [Электронный ресурс]. Оракл Россия и СНГ. Режим доступа. https://www.oracle.com/ru/corporate/pressrelease/study-of-oracle-and-cnews-analytics-20150226.html.

12. Распоряжение Правительства РФ от 01.11.2013 N 2036-р «Об утверждении Стратегии развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации на 2014 -- 2020 годы и на перспективу до 2025 года» [Электронный ресурс]. Система Гарант. -- Режим доступа http://base.garant.ru/70498122/#ixzz513wEv1HV.

13. Головина Т.А., Романчин В.И., Закиров А.И. Развитие технологий бизнес -- аналитики на основе концепции Business Intelligence. Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки, 2014, 5-1: 416-424.

14. Tan P, Steinbach M, Kumar V. Introduction to Data Mining. N.Y.: Addison-Wesley, 2005. 769 p.

15. Интеллектуальная видеоаналитика [Электронный ресурс]. Авиор -- технические средства охраны. Режим доступа: http://aviorst.ru/services/intellektualnaya_videoanalitika/.

S.Z. Umarov, Pharm.D, Prof., K.A. Narkevich, Saint Petersburg State Chemical Pharmaceutical Academy of the Ministry of Health of Russia

Extracting valuable insights from vast quantities of data becomes a key factor in developing new competitive advantages and companies’ growth and creates the prerequisites for changing business processes in the pharmaceutical industry. The analysis of video data obtained from various sources is one of the methods for processing big data. Intelligent video surveillance systems built on hardware devices enabling solutions designed to automatically detect events that will match the predefined criteria and reaction to the systems disclosure according to the established rule in real time can analyse significant volumes of video information. The analysis was performed using a state-of-the art video monitoring system with a unique video analytics complex, which has the function of the People Counting module. The analysis of 800 GB of video data provided information on the visitor traffic dynamics during various working hours, which showed that the average number of visitors per time unit (hour) depends both on the time of year and the time of day. Nevertheless, the variability of pharmacy visitor traffic cannot be called high; it can be characterized as moderate (minimum 17%, maximum 40%). But even a moderate variability of visitor traffic affects the intensity of labour of pharmaceutical personnel.

References

1. M.E. Porter. Competition. Trans. from English. M.: Williams Publishing House, 2005. 608 p.

2. E.V.Bulgakova, V.G.Bulgakov, V.S. Akimov. Use of big data in the government system: terms, opportunities, prospects. Legal science and practice: Vestnik of the Nizhny Novgorod Academy of the Ministry of Internal Affairs of Russia - Yuridicheskaya nauka i praktika: vestnik Nizhegorodskoy akademii MVD Rossiiб 2015, 3 (31): 10-14.

3. A.A.Denisov. Information field. M .: Omega, 1998. 64 p.

4. V.Ya.Tsvetkov. Natural and artificial information field. International Journal of Applied Basic Research - Mezhdunarodnyiy zhurnal prikladnyih fundamentalnyih issledovaniy, 2014, 5, p. 2: 178-180.

5. Big Data - a new theory and practice [Electronic resource]. Open systems. Available at: https://www.osp.ru/os/2011/10/13010990.

6. V.M. Glushkov. Fundamentals of paperless computer science. M .: Science-Nauka, 1987. 557 p.

7. M. Adrian. Big data. Teradata Magazine, 2011, 11: 38-42.

8. P.A.Vasyov. The interactive environment for visualization support for purposes of supercomputing. Issues of atomic science and technology. Series: Mathematical modelling of physical processes- Voprosyi atomnoy nauki i tehniki. Seriya: Matematicheskoe modelirovanie fizicheskih protsessov, 2009, 4: 67-77.

9. V.L.Averbukh, A.Yu. Baydalin, P.A.Vasev etc. Parallel computations visualization tasks. Issues of atomic science and technology. Ser. Mathematical modelling of physical processes- Voprosyi atomnoy nauki i tehniki. Seriya: Matematicheskoe modelirovanie fizicheskih protsessov, 2002, 3: 40-52.

10. T.Korotkova. EMC Data Lake 2.0 is a migration tool to the bid data analytics and the digital economy [Electronic resource]. CNews - edition of high technologies. Available at http://bigdata.cnews.ru/news/line/2015-12-03_emc_data_lake_20_pomozhet_perejti_k_analitike.

11. Research of Oracle and CNews Analytics: Big data came to Russia [Electronic resource]. Oracle Russia and the CIS. Available at https://www.oracle.com/en/corporate/pressrelease/study-of-oracle-and-cnews-analytics-20150226.html.

12. Order of the Government of the Russian Federation No. 2036-r On the Approval of the Strategy of Information Technology Industry Development in the Russian Federation for 2014–2020 and until 2025 of November 01, 2013 [Electronic resource]. Garant system. Available at http://base.garant.ru/70498122/#ixzz513wEv1HV.

13. T.A. Golovina, V.I. Romanchin, A.I. Zakirov. Development of business intelligence technologies based on the Business Intelligence concept. News of Tula State University. Economic and legal sciences - Izvestiya Tulskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskie i yuridicheskie nauki, 2014, 5-1: 416-424.

14. Tan P, Steinbach M, Kumar V. Introduction to Data Mining. N.Y.: Addison-Wesley, 2005. 769 p.

15. Intellectual video analytics [Electronic resource]. Avior: Technical Security Equipment. Available at http://aviorst.ru/services/intellektualnaya_videoanalitika/.

Ключевые слова: большие данные, фармацевтический ретейл, видеоаналитика, анализ посетительского трафика, big data, pharmaceutical retail, video analytics, visitor traffic analysis

Статья Аrticle Загрузить
Размер файла: 199 кбайт
Формат: Pdf


Вернуться назад

Архив номеров
Archive of "Remedium"

2018.jpg
2017.jpg
2016.jpg
2015.jpg
2014.jpg
2013.jpg
2012.jpg
2011.jpg
2010.jpg
2009.jpg
2008.jpg
2007.jpg
2006.jpg
2005.jpg
2004.jpg
2003.jpg
2002.jpg


Издание зарегистрировано в Комитете по печати РФ
Рег. свидетельство ПИ №77-1138,
выдано 25.11.1999
об издании/about реклама/advertising подписка/subscription архив/archive контакты/contactусловия использования материалов
Яндекс цитирования
Rambler's Top100
Rambler's Top100

© Remedium 2014-2019
Все права защищены