Big Data на российском рынке

Эксперт TeamIdea рассказывает об особенностях развития Big Data анализа в России.

— Насколько сквозные технологии анализа больших данных востребованы современным бизнесом?

Понятия «сквозные технологии» и анализ больших данных следует разделить.

Big Data сейчас успешно применяется в узких областях бизнеса. Когда у нас есть узкая область или задача, например, процесс работы станка или проведение маркетинговой акции, нам нужно решить эту задачу, и тогда мы и применяем Big Data.

Когда мы говорим «сквозная технология», это значит, что она применяется «на всём пути» и покрывает большие бизнес-процессы – от технологических до аналитических (прогнозирования, планирования финансов, стратегий).

Но в реальности бизнес хочет получить результат. Результат дают не сквозные технологии, а точечные применения анализа больших данных.

— Какие секторы экономики наиболее заинтересованы в применении таких технологий?

Различные методики их применения можно найти в любом секторе, но каждый сектор заинтересован в конкретных решениях, о чем было сказано ранее. Некое единое решение с большими данными, способное детально покрыть большие бизнес-процессы, – это какая-то фантастика.

Анализ больших данных действительно применим и используется фактически во всех крупных компаниях. Наглядно это показано на карте ИИ российского рынка. Таким образом все, кто уже собрал у себя большое количество данных, применяют те или иные методы Data Sсience, Big Data, нейронные сети и т.д. Опять же, все эти компании нуждаются в решении, которое сразу даёт результат. Чаще всего оно узкоспециализированное.

— Востребованы ли российским госсектором (предприятия, правительственные организации) эти технологии?

Big Data – ЭТО НЕ РЫНОК РЕШЕНИЙ, ЭТО РЫНОК КОМАНД. Компания, в первую очередь, работает не с решением, а с командой. Поэтому предлагаемое решение - это не просто программа: поставил, и она работает. Нет. Это команда, которая пришла и сделала для тебя то, что тебе нужно.

На самом деле, чисто российских решений не существует. Есть решения, которые писали российские команды на определенных языках программирования, есть решения, которые предлагаются крупными вендорами типа SAP и IBM. Но и в том, и в другом случае эти решения внедряются командой людей.

Соответственно, если говорить про российский гос. сектор, все эти технологии востребованы. Есть много вариантов для развития в этом направлении. Например, из крупнейших предприятий, которые действительно делают интересные вещи в этом направлении – Департамент информационных технологий города Москвы, Сбербанк, Газпром, ГазпромНефть. Гос. компании, которые активно этим занимаются, имеют как собственные сильные команды внутри, так и работают с другими сильными командами.

— Какие российские решения в сегменте можно назвать лидерами и почему?

Речь больше про команду. Нужно смотреть сильные команды в части реализации.

По российским решениям – это некие коробочные решения, которые используются для сайтов. Когда у тебя есть сайт, вместо того чтобы внедрять какой-то большой продукт или писать на Data Science, ты покупаешь российское решение для маркетинга и встраиваешь его в сайт. Оно подключаются к твоим данным. Далее применяются алгоритмы, которые в них уже есть, плюс в онлайне анализируются твои. Можно также что-то добавлять в зависимости от целей и потребностей.

— Каковы плюсы и минусы отечественных решений по сравнению с зарубежными?

Основные плюсы – локализация, близкая привязка к российскому рынку и быстрая реакция на изменения в местном законодательстве. В принципе компании, которые это делают, понимают потребности российского рынка в отличие от всего остального.

Ключевые минусы отечественных решений: есть некоторые вопросы к дальнейшей поддержке - насколько решение будет долго жить, вопросы к производительности, и технологичности интеграции с какими-то «хитрыми» технологиями, которые изначально не затрагиваются.

Так, например, зарубежные SAP, SAS и SPSS интегрируются фактически со всеми другими системами, что позволяет производить перенос данных без потерь в функционировании предприятий.

— Какие компании/решения компаний могут получить субсидии от государства на создание или доработку сквозных технологий Big Data? Есть ли у компаний решения, которые можно представить фондам как потенциально сквозные? Интересуют ли эти компании потенциальное субсидирование/сотрудничество с фондами развития?

Всех интересует субсидирование и сотрудничество. Если говорить о субсидиях от государства, то разумно сконцентрироваться на поддержке студенческих команд и тех, кто занимается созданием и проработкой Big Data-технологий. Из крупнейших команд, которые могут на это претендовать – Яндекс.

— Какими будут сегменты с самым быстрым ростом расходов на технологии анализа больших данных в течение ближайших двух лет?

В России – ритейл, так как он постоянно растет. И ещё гос. секторы в части нефти, переработки (потому что есть гос. программа по развитию, согласно которой они будут профинансированы). Ритейл точно будет вкладываться – от крупного до среднего, потому что продажи растут, люди покупают активно, а удерживать внимание покупателей необходимо всё новыми и новыми способами.