РЖД намерены использовать технологии обработки "больших данных" (big data) "Яндекса" для оперативного ремонта железнодорожной инфраструктуры. Об этом заявил журналистам 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.