Данные не на продажу
Как эффективно использовать большие данные и что для этого нужно
Ежедневно в мире создается 328,77 млн терабайт данных, а за последние три года — около 90% всего мирового объема. Эксперты говорят, что использование больших данных может позволить увеличить выручку на 12%, а для промышленных предприятий — сократить время простоя оборудования на 50%. «Ъ-Review» разбирался, как бизнес может использовать большие данные, в каких сферах это выгоднее делать и почему в России до сих пор есть сложности с покупкой или продажей больших данных.
Фото: Петр Кассин, Коммерсантъ
Фото: Петр Кассин, Коммерсантъ
В прошлом году мировой рынок больших данных достиг $220,2 млрд, говорится в исследовании Marketsand Markets, а, по прогнозу аналитиков, к 2028 году он может вырасти до $401,2 млрд. Размер российского же рынка пока составляет около 1,5% мирового. В оптимистичном сценарии развития его объем может вырасти до 319 млрд руб. до конца 2024 года, говорил гендиректор АНО «Цифровая экономика» Сергей Плуготаренко.
Среди ключевых факторов развития рынка больших данных Marketsand Markets выделяет внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, разворачивание систем периферийных вычислений для аналитики в реальном времени, формирование гибридных облаков и автоматизированное управление данными.
Для чего использовать большие данные?
Опрошенные «Ъ-Review» участники рынка больших данных сходятся во мнении, что Big Data используются главным образом для их анализа. Например, управляющий директор Hybrid Russia Дмитрий Федосеев говорит, что это анализ как поведения пользователей или аудитории, так и производственных процессов для их оптимизации. «Анализ данных помогает компаниям принимать бизнес-решения, оптимизировать процессы, вовремя устранять проблемы, прогнозировать спрос на продукт, сокращать время их вывода на рынок и расходы, увеличивать прибыль, повышать лояльность клиентов и многое другое»,— перечисляет коммерческий директор Arenadata Андрей Жуков.
Кроме того, аналитика больших данных помогает повысить эффективность бизнеса и в итоге увеличить оборот компании, рассказывает владелец продукта «Сфера. Доступы и роли» (платформа «Сфера», входит в Холдинг Т1) Руслан Кулиев. «Big Data помогают находить неочевидные закономерности»,— добавляет он. «Бизнес может использовать большие данные в рекламе и маркетинге для эффективного управления рекламными бюджетами через построение маркетинг-микс-модели»,— добавляет директор Big Data МТС Максим Синяков.
«Наиболее выгодно использовать большие данные в сфере рекламы, банкинга, телекома, ритейла, везде, где частотность событий и контактов с клиентом достаточно высока,— это позволяет лучше прогнозировать и оптимизировать взаимодействие с клиентом и предложения для него»,— продолжает Максим Синяков. Так же, говорит он, «достаточно эффективно» использовать большие данные в области добычи и производства, для сокращения уровня брака или оптимизации процессов.
Аналитик «РДТех» Евгения Тухтарова добавляет, что для использования больших данных важно не просто наладить, но и иногда перестроить, а зачастую с нуля выстроить инфраструктуру. «То есть проанализировать имеющиеся бизнес-процессы, понять, как упростить их, куда и как лучше встроить ПО, закупить соответствующее железо, изучить работу ПО, и, конечно же, нужны квалифицированные специалисты»,— считает она.
При этом управляющий директор Hybrid Russia Дмитрий Федосеев говорит, что необязательно строить собственную объемную инфраструктуру и ставить дата-центры. «Сегодня существует большое количество облачных решений, которые позволяют работать с большими данными, и этого будет достаточно на первых этапах»,— добавляет он. Ключевым фактором успеха является не просто сбор данных, а умение их анализировать и интерпретировать, говорит Андрей Жуков.
Технологии больших данных являются кросс-индустриальными и широко применяются во всех сегментах экономики, рассказал директор по продуктовой стратегии SL Soft Евгений Фенюшин. «Несколько примеров: сектор государственного управления, анализ потребительского поведения, выявление узких мест в операционной деятельности, рыночные тренды, прогнозирование возможных сбоев и ремонтов оборудования, предотвращение мошенничества в финансовой сфере, оптимизация логистических процессов и многое другое»,— считает он. Евгений Фенюшин продолжает: «Как правило, преимущества аналитики больших данных доступны только компаниям, которые способны профинансировать создание подобных систем. Однако заметен тренд на демократизацию доступа к аналитике больших данных для небольших компаний и организаций, у которых прежде не было шанса их использовать из-за их высокой стоимости».
Андрей Жуков объясняет, что в зависимости от индустрии и размера базы совокупная стоимость владения и работы с большими данными может варьироваться от 5 млн руб. в год для небольших компаний малого и среднего бизнеса, которые размещают свои решения в облаках и заказывают коробочные решения в комбинации с BI-системой (набор инструментов и программ для бизнеса, которые собирают данные из разных источников, обрабатывают их и представляют в наглядном виде). «Для крупных госкомпаний, банков и телеком-операторов совокупная стоимость владения решений управлениями данными исчисляется миллиардами рублей в год, что приносит им бизнес-эффект, исчисляемый также десятками миллиардов»,— добавляет он.
Какой эффект дают бизнесу большие данные?
«Согласно отчету KPMG за 2023 год, 29% компаний сообщают о повышении прибыльности или производительности как минимум на 11% благодаря своим инвестициям в данные и аналитику»,— говорит Евгений Фенюшин. В разных индустриях эффект от использования больших данных зависит от зрелости внедрения, добавляет Максим Синяков: «Он может достигать 1,7–5% от выручки в год».
Используя технологические решения, компании, например, из сферы розничной торговли могут прогнозировать спрос и, как следствие, персонализировать предложения и маркетинговые коммуникации, оптимизировать товарные запасы, ассортимент и ценообразование, говорит Андрей Жуков. «В результате ритейлерам в среднем удается увеличить выручку на 12%, прибыль — на 5% и снизить затраты на логистику на 6%»,—добавляет он.
«Активнее всего большие данные используют угольный сектор, металлургическая промышленность, добыча нефти и газа. Это не только от 10% до 30% экономии для них, но и с точки зрения накопления огромных массивов данных, которые стоит использовать для разных исследований и разработки новых технологических подходов к процессу производства»,— рассказывает вице-президент по работе с крупными корпоративными клиентами «Ростелекома» Владимир Волков.
Господин Жуков продолжает: «Что касается промышленных предприятий, им решения по работе с данными помогают реализовывать задачи Predictive Maintenance — обслуживание дорогостоящего оборудования и транспорта с помощью предсказательных алгоритмов, когда ремонты проводятся не по регламенту, а на основании предсказания выхода из строя. Такие процессы позволяют оптимизировать ресурсы и повышать эффективность работы предприятия». По его данных, время простоя оборудования может сократиться на 50%, а прирост производительности технических функций благодаря автоматизации и безопасности труда может составить до 45–55%.
В Ассоциации больших данных (объединяет «Яндекс», VK, «Ростелеком», «МегаФон» и др.) говорят, что на сегодняшний день экономическая эффективность от внедрения продуктов на данных «растет опережающими темпами» и к концу 2024 года составит до 1,6 трлн руб.
Где и как купить большие данные?
Сегодня крупные компании чаще всего сами собирают свои собственные данные и хранят их также у себя, говорит Владимир Волков: «Промышленные гиганты скорее должны научиться работать со своим массивом данных и использовать преимущества цифровых решений для их обработки». Big Data можно не только создать самим, но и купить, объясняет Андрей Жуков. «Базовую информацию для тестирования можно приобрести по минимальной цене в несколько тысяч рублей, поскольку далеко не каждая компания понимает, что с ней можно сделать. Другие данные могут стоить дороже — до полутора миллионов рублей в месяц за доступ»,— говорит Руслан Кулиев.
Директор департамента развития продуктов больших данных «Вымпелкома» Алина Садукевич объясняет, что сейчас компании «стараются» не продавать собственные данные в прямом виде: «Для многих это в принципе запрещено законом. Есть банковская тайна, тайна связи, закон о персональных данных, которые защищают частные данные потребителей». «Одновременным обязательным условием является наличие согласия клиентов бизнеса на обработку данных. В основном на рынке можно купить только агрегированные аналитические отчеты на основе обезличенных данных или продукты, созданные на основе больших данных»,— говорит Алина Садукевич.
Гендиректор АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» Кирилл Семион объясняет: «Относительно того, где и по какой стоимости можно приобрести Big Data, можно сказать, что соответствующий рынок в стране еще не сформирован». Он указывает, что это происходит из-за ограничений российского законодательства, в том числе в области защиты персональных данных, требований соблюдения коммерческих тайн и ряда других факторов, которые мешают формированию рынка Big Data. «Компаниям из разных отраслей очень сложно свободно продавать свои Big Data»,— говорит господин Семион.
Этот текст — часть нового проекта ИД «Коммерсантъ», посвященного трендам бизнеса и финансового рынка. Еще больше лонгридов с анализом ключевых отраслей российской экономики, экспертных интервью и авторских колонок — на странице Review.