О том, насколько сильно развит рынок Big Data (большие массивы данных) в нашей стране и каков его объем в сравнении с общемировым, эксперты рассуждают уже не первый год. Особенности использования этого инструмента и сферы российского бизнеса, в которых он уже активно применяется, демонстрируют огромный потенциал развития. Ситуацию для «ФедералПресс» прокомментировал руководитель группы анализа данных uKit Group Роман Штейнберг:
«Россия в Big Data отстает на несколько лет. Данный рынок неоднороден, неоднозначен, а в большинстве ситуаций и вовсе не является рынком. Поэтому оценивать его объем – некорректная задача. Рынок подразумевает наличие покупателя и продавца. В то время как большими массивами данных компании обычно пользуются в собственных целях и собирают их самостоятельно.
Сегментов, в которых практикуется прямая продажа данных, не так много, так как это зачастую требует не только самих данных, но и инфраструктуры их передачи покупателю в адекватной форме. В наибольшей степени коммерциализация данных свойственна рекламной индустрии. Так, например, рекламные сети занимаются закупкой и продажей данных об интернет-пользователях: особенностях поведения, социально-демографических характеристиках, информацией о посещаемости сайтов, покупках и так далее. Можно говорить о рынке продажи услуг, опирающемся на большие данные. Например, рынок недвижимости может продавать не сами данные, а информацию, полученную на их основе. Безусловно, к этой категории рынка относится и поиск.
В большинстве случаев компании используют большие данные для повышения качества и конкурентоспособности своих продуктов. Так Яндекс анализирует загрузку дорог и поведение машин, формируя в своих картах и навигаторах оптимальные маршруты и прогнозируя загрузки магистралей, повышая общую скорость движения города, снижая потери времени автолюбителей и денег у пассажиров такси. Синоптики опираются на свои данные, представители медицинского сообщества – на свои, хотя представители Яндекс.Погоды утверждают, что они обходятся без синоптиков. В любом случае, чем больше данных, тем выше качество решений, а это нужно не только в прогнозе погоды, где от ошибки можно потерять урожай, но и в медицинских исследованиях, где речь уже идёт о жизнях людей.
Банки также опираются на собственные данные. И не только для повышения качества работы с текущей клиентской базой, но и для привлечения новых клиентов. Так, в частности, пару лет назад Сбербанк приобрел для своих задач рекламную сеть Segmento, соединив ее данные с банковскими. По утверждениям компании, это помогло лучше таргетировать рекламу в Интернете и снизить потери от затраты маркетинговых бюджетов на нецелевую аудиторию.
В Big Data заинтересован, прежде всего, корпоративный сегмент. И тут бессмысленно говорить о перспективах или об их отсутствии. Это неизбежное явление, которое ведёт нашу жизнь ко все большей роботизации. Автоматизация физического и рутинного труда – уже свершившийся факт. Теперь черёд за более «умными профессиями» и наукоёмкими процессами. Но в отличие от тех, кто «работал руками», в IT-сфере это приведёт, скорее, не к высвобождению рабочей силы, а, напротив, к повышению скорости и качества человеческого труда. Всё идет к тому, что в перспективе нескольких лет мы увидим повсеместное распространение нейросетей: искусственного интеллекта (робота), обученного на огромных массивах данных не просто действовать самостоятельно, но и успешно эти данные пополнять. Примеры есть и сейчас, но пока их не так много.
Подводя итог, скажу, что на сегодняшний день российский рынок больших данных страдает скорее от отсутствия практики накопления и структурирования таких данных с целью дальнейшего использования. Эксперты Big Data рекомендуют коммерческим компаниям уже сегодня начинать копить информацию, чтобы через 3-5 лет у них появилась возможность эти данные использовать на благо своих компаний».