РЖД намерены использовать технологии обработки «больших данных» (big data) «Яндекса» для оперативного ремонта железнодорожной инфраструктуры. Об этом заявил ТАСС директор по информационным технологиям РЖД Евгений Чаркин в кулуарах конференции «Интернет + транспорт».

«Мы очень серьезно смотрим на «большие данные» как на элемент повышения эффективности эксплуатации нашей инфраструктуры, поскольку, оперативно собирая сигналы о ее состоянии, мы можем предотвращать возможные инциденты, точно понимать, где у нас проблемные точки с точки зрения ремонта инфраструктуры, тем самым повышать безопасность и оптимизируя затраты на эксплуатацию инфраструктуры», - сказал он.

По словам IT-директора РЖД, сейчас компания получает информацию с большого количества датчиков. Для обработки этой информации РЖД может как использовать готовое решение, разработанное, например, Yandex Data Factory, так и применить опыт «Яндекса» при самостоятельной разработке системы. Выбор того или иного варианта зависит от показателя экономической эффективности, уточнил он. «Очень надеюсь, что уже в следующем году мы сможем что-то показать», - сказал Чаркин.

Он отметил, что РЖД, в свою очередь, будет предоставлять «Яндексу» информацию о работе своей инфраструктуры. «Сейчас мы прорабатываем технологию передачи такой информации», - уточнил Чаркин, подчеркнув важность обеспечения безопасности при такой передаче. Ранее консультант транспортных сервисов «Яндекса» Дмитрий Крюков заявлял, что интернет-компания может договориться с РЖД об отображении информации о задержках поездов в 2017 году.

Технологии обработки big data от «Яндекса» - не единственный вариант для РЖД. Чаркин отметил, что компания рассматривает и других партнеров. «Мы также смотрим на внутренние разработки, поскольку у нас действуют отраслевые институты, которые занимаются автоматизацией технологических процессов, такие как НИИАС (Научно- исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорт)», - пояснил он.

РЖД также может использовать технологии обработки big data для того, чтобы лучше понимать желания клиентов (как простого населения, так и грузоперевозчиков), и адаптировать в соответствии с этим свои услуги.