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