Цифровая крепость

Технологии По экспертным данным, рынок Big Data (в переводе с английского -- "большие данные") в России находится в зачаточном состоянии, занимая всего 0,5% от общемировой индустрии. В нашей стране с технологиями анализа больших данных работает не более 20% компаний, хотя перспективы этого направления, безусловно, огромны и связаны с ростом цифровизации всей экономики. На пути развития Big Data стоят законодательные преграды, постоянно ужесточающиеся нормы о персональных данных. Следуя терминологии, Big Data -- это совокупность методов и инструментов обработки больших объемов данных, имеющих разнородную структуру. Именно поэтому Big Data можно рассматривать с двух сторон: как технологию или продукт и как подход к обработке данных, рассуждает инженер департамента продакт-маркетинга компании Treolan Алексей Козьмин. "Если говорить о технологии как о коммерческом продукте, то на нашем рынке она только начинает завоевывать свой сегмент. Многие крупные игроки IT-рынка заявляют о стартах внедрений проектов с Big Data. Наряду с ними крупные компании начинают внедрять такой подход самостоятельно, так что экспансия на рынок двухсторонняя. Перспективы, безусловно, есть, учитывая, что даже государственные подрядчики заявляют о стартах проектов по внедрению Big Data. Именно поэтому основными потребителями на текущий момент являются медиагиганты (РБК, "Яндекс") и госструктуры, которые уже накопили большой пласт разрозненных данных и теперь пытаются извлечь из них выгоду",-- отметил господин Козьмин. Генеральный директор компании "Системный софт" Максим Тикуркин говорит, что оценки мирового рынка Big Data существенно разнятся: от $38 млрд (по данным Wikibon) до $134 млрд (по версии IDC). Точные цифры по России представить также довольно сложно. Согласно внутренним исследованиям компании "Системный софт", годовой объем российского рынка больших данных составляет $380-450 млн. Директор по развитию PROMT Юлия Епифанцева, ссылаясь на данные CNews Analytics, отмечает, что только 20% российских компаний уже работает с большими данными, 17% -- начинает пилотные проекты, а 27% вовсе не заинтересовано в больших данных. В то же время за рубежом уже есть значительные результаты использования больших данных в бизнесе. Российские начинания Рынок Big Data в России находится на начальном этапе. Руководитель направления систем поддержки принятия решений и исследования данных компании Naumen Сергей Шашев оценивает его развитие на уровне запуска инфраструктур сбора данных внутри больших компаний. Практических кейсов использования в этой сфере пока очень мало. Исключением, по его словам, является рынок рекламы, где экосистема использования данных сформировалась еще год назад и теперь стремительно развивается. "По сравнению с общемировым рынком Россия запаздывает на год-полтора. Центральные причины -- плохая регуляция рынка работы с данными, много политических заявлений и постоянный отток лучших кадров за рубеж",-- характеризует ситуацию господин Шашев. Исполнительный директор Heads Сonsulting, учредитель АНО "Право роботов" Никита Куликов отмечает, что анализ больших данных может принести огромную прибыль всем компаниям, в нем занятых. Так, например, зная о предпочтениях населения, можно структурировать и сегментировать рекламные кампании, делать более клиентоориентированные предложения. Однако на пути Big Data в России есть ряд препятствий, наиболее важное среди них -- отсутствие должного законодательного регулирования. В рамках решения этого вопроса АНО "Право роботов" в июле 2017 года выступила с инициативой создания на площадке Госдумы РФ рабочей группы по Big Data, которая и будет обсуждать эту тему. По словам Максима Тикуркина, структура рынка Big Data неоднородна: в него входят и средства хранения больших данных, и дата-центры, и решения для их анализа, и услуги системных интеграторов по внедрению и сопровождению. Перспективы развития больших данных в нашей стране непосредственно связаны с уровнем цифровизации экономики: чем больше компаний переводят процессы в "цифру", тем выше объемы обрабатываемых данных и емкость рынка Big Data, уверен эксперт. Одним из серьезных препятствий, стоящих перед развитием технологий Big Data в России, он называет кадровый голод: сильных специалистов не хватает даже для нынешних объемов рынка. По мнению старшего аналитика QBF Романа Кузнецова, отечественный рынок больших данных на текущий момент характеризуется двумя ключевыми особенностями. Первая заключается в многообразии посредников, предлагающих продукты на базе уже существующих решений иностранных разработчиков, из отечественных производителей программного обеспечения можно выделить только "Яндекс и "Ростелеком". Второй особенностью является отсутствие потребителей услуг: в развитых странах использование Big Data активно продвигается в отраслях с высоким уровнем конкуренции, которых в России ограниченное число. Директор по развитию бизнеса АО "Группа Т-1" Игорь Хереш аллегорично сравнивает рынок больших данных в России с непаханым полем, обрабатывать которое просто нечем. "Я вижу здесь несколько основных проблем. В России пока нет институтов, которые выпускают специалистов для работы в этой области, вторая проблема заключается в агрегации больших массивов данных. Big Data используется в небольшом количестве сфер и далеко не во всех регионах страны. От этого возникают и последующие трудности корреляции и выведения аналитики. Кроме того, сегодня огромное количество заказчиков не понимает, для чего им в бизнесе нужны результаты технологии Big Data",-- перечислил эксперт. Директор по облачным продуктам дата-центра Xelent Павел Ворошилов наиболее активными участниками рынка больших данных называет компании, формирующие ее инфраструктуру. По его словам, уже сегодня дата-центры и операторы виртуальных данных осознали потенциал рынка Big Data и сформировали для клиентов портфели предложений для компаний любого размера и отрасли. Видимая польза С практической точки зрения анализ больших данных может быть полезен для различных отраслей экономики. Пионерами в использовании технологии Big Data в России Игорь Хереш назвал сегмент FMCG (потребительский рынок), банковский сектор и телеком. "На примере FMCG очевидно, как сильно технологии могут повлиять на уровень продаж. Желания и потребности каждого человека можно предсказать, по нескольким десяткам показателей, не связанных напрямую с этими потребностями. Ведь Big Data -- это решения, возникшие исходя из найденных взаимосвязей в больших массивах данных. В настоящее время, по данным опроса Tech Pro Research, наибольшее распространение технологии Big Data получили в телекоммуникационной отрасли, в IT, в финансовых и государственных предприятиях. Я лично вижу большой потенциал развития Big Data в России в сферах медицины, транспорта и безопасности",-- перечислил господин Хереш. По мнению генерального директора компании "Облакотека" Максима Захаренко, Big Data -- это пример технологии, которая делает ранее "мусорные" данные, собираемые компанией, полезными. "Например, телеком-операторы и их логи. Раньше они их выбрасывали, так как не знали, зачем они нужны, сейчас они научились выжимать из них некоторые полезные сведения, а завтра, очень вероятно, смартфоны и услуги связи будут предоставляться нам бесплатно, с единственной целью сбора и накопления пользовательских данных",-- констатирует эксперт. По его словам, в настоящее время активно появляются стартапы, занимающиеся технологиями Big Data, но все-таки основные подразделения и "школы" располагаются в компаниях, которые, собственно, и генерируют большие данные или имеют доступ к ним. Прежде всего это интернет-холдинги. Технический директор научно-производственного геоинформационного центра "Геоцентр-Консалтинг" Иван Попенко отметил, что его компания собирает и анализирует треки автотранспорта. Полученная информация может быть интересна для компаний, которые профессионально занимаются логистикой, ведь анализ массива больших данных позволяет в автоматическом режиме прогнозировать дорожную ситуацию на тот или иной временной период и прокладывать маршрут с ее учетом. Также такие анализы интересны городским службам с точки зрения выявления "проблемных" участков автодорог в отношении качества организации дорожного движения и ситуации с автомобильными пробками. Исполнительный директор Traft Артур Мурадян говорит, что транспортные компании работают прежде всего с динамическими данными. На основании лишь одного датчика GPS-ГЛОНАСС сегодня можно выявлять загруженность дорог (анализ пробок, причин и тенденций возникновения заторов), типовые траектории объезда пробок в отдельно взятых секторах города, новые аварийные участки, плохо регулируемые перекрестки, техническое состояние агрегатов, расходных частей в транспортных средствах. Основатель fintech-стартапа MicroMoney Антон Дзятковский отмечает, что его компания использует технологию Big Data для сбора информации о будущем заемщике, проверяя его платежеспособность. "Источником данных служит смартфон клиента, в котором содержится масса информации, характеризующей человека. Например, с помощью смартфона мы видим, где человек спит, где работает, узнаем о его родственниках, аккаунтах в соцсетях, остатках по счетам (если приходят СМС от банков). Поэтому мы выдаем кредиты оперативно и без бумажных документов. Чтобы мы могли приступить к работе, заемщику необходимо установить наше мобильное приложение на свой гаджет и подписать договор об обработке персональных данных",-- рассказал господин Дзятковский. Для страховых компаний использование больших данных дает возможность скорректировать тариф с учетом всех особенностей потенциального страхователя, довольно точно предсказывая его поведение и наиболее вероятные риски жизнедеятельности, уверен руководитель департамента страхования и экономики социальной сферы Финансового университета при правительстве РФ Александр Цыганов. По его словам, в ряде случаев это может привести -- и уже приводит -- к кардинальному снижению страхового тарифа. На пути к эффективности Руководитель отдела разработки и внедрения департамента бизнес-решений группы компаний Softline Михаил Савицкий отметил, что в развитых экономиках анализ больших данных воспринимается как дополнительная точка роста эффективности. Российские предприятия пока такого предела не достигли, хотя в ряде отраслей предприятия очень к этому пределу близки. Отсюда тенденция к массовости внедрений решений для business intelligence (методы обработки неструктурированных данных.-- "Ъ"). Господин Савицкий говорит, что отчасти эту тенденцию сдерживает нехватка data scientists -- специалистов по обработке, анализу и применению больших данных. Именно такие специалисты умеют формулировать правильные запросы и извлекать из массивов данных ту информацию, которую можно "приземлить" на бизнес-процессы предприятия и получить бизнес-выгоду в том или ином виде. "В вузах этому не учат, пока компании, внедрившие Big Data, вынуждены выращивать таких специалистов самостоятельно. И чем выше будет запрос на монетизацию Big Data, тем острее будет конкуренция за подобных специалистов на рынке труда",-- делает вывод эксперт. Управляющий партнер коммуникационного агентства "Со-общение" Никита Степнов констатирует, что, как и многие технологии последнего времени, Big Data в России является скорее поводом для восторженных разговоров о светлом будущем, нежели реальным инструментом. Причины этого в архаичном маркетинге, который не может эффективно использовать большие данные, а также в деградации правового поля -- в постоянно ужесточающемся законодательстве о персональных данных. "В этих условиях главным реальным заказчиком проектов в области Big Data, имеющим конкретные цели, права и бюджет, были и остаются правоохранительные органы и спецслужбы",-- добавил господин Степнов. При этом эксперт компании "СКБ Контур" Раис Хальфиев отмечает, что в первую очередь над вопросом возможности перевода больших данных из затратной статьи в доходную задумались те отрасли, где этих данных "много": банки, телеком, IT. Следующими отраслями являются тяжелая промышленность, машиностроение, ЖКХ, логистика. "Но при этом новых успешных data product в РФ пока мало. Большая часть решений -- это оптимизация существующих процессов, а не создание новых, которые были бы основаны на Big Data. Но изменение законодательства идет в сторону большей формализации работы с данными (появление "Оператора фискальных данных", например), так что уже в недалеком будущем наверняка появятся сервисы, основанные на данных",-- прокомментировал господин Хальфиев. Среди успешных примеров использования анализа больших данных консультант по работе с государственными организациями Teradatа Александр Чулапов назвал несколько: "Например, банк ВТБ 24 анализирует данные своих заемщиков и в 2016 году увеличил чистую процентную маржу от кредитных операций на 16%, что и принесло финансовой организации около 19 млрд рублей чистого процентного дохода. Мобильный оператор МТС оценил вклад анализа больших данных по итогам 2016 года в 500 млн рублей. А в результате использования автоматизированной системы администрирования налога на добавленную стоимость АСК "НДС-2" в 2016 году поступление НДС составило 2,7 трлн рублей, что на 8,5% (или на 209,1 млрд рублей) больше, чем за 2015 год. Количество юридических лиц, потенциально находящихся в зоне риска, сократилось в 2,5 раза". Лидия Горборукова