"Это не только деньги, но и улучшение наших алгоритмов"
Блицинтервью
О задачах и перспективах нового проекта в интервью "Ъ" рассказала руководитель Yandex Data Factory ЕВГЕНИЯ ЗАВАЛИШИНА.
Фото: Глеб Щелкунов, Коммерсантъ / купить фото
— Как "Яндекс" пришел к тому, что технология Big data стала новой бизнес-моделью?
— "Яндекс" все время инвестирует в анализ огромного количества данных — будь то антиспам или новости, или маршруты с предсказанием пробок. Возникла идея, что эти технологии могут пригодиться не только внутри "Яндекса". Впервые эту идею проверили в CERN (Европейская организация по ядерным исследованиям.— "Ъ"). Мы взяли "Матрикснет" (метод машинного обучения.— "Ъ"), который занимается релевантностью поиска, и применили его к поиску событий в CERN. В коллайдере, построенном в CERN, очень часто происходят столкновения протонов, около 40 млн событий в секунду. Заметная часть из них после фильтрации записывается, и физикам нужно найти те, что имеют отношение к той теории, которую они проверяют. А как искать? Пролистать и просмотреть невозможно на таких объемах, как и банально отфильтровать. "Матрикснет" умеет вычислять комплекс параметров, находя релевантность в данных. Это очень повысило эффективность научной работы. Из этого и родилась идея бизнеса на больших данных, Yandex Data Factory.
— Сколько сотрудников работает в проекте?
— Два-три десятка человек. Пришлось нанять совсем новых людей. Нужна была экспертиза, которой у нас в "Яндексе" нет. Во всем мире появилась новая специальность — data scientist, "ученый по данным".
— Бизнес уже проявил интерес к вашей технологии?
— С февраля мы поговорили более чем со 150 компаниями. Сейчас в производстве находятся около 20 пилотов, завершили 6. Одному из банков мы предложили эксперимент — разослать клиентам предложения по покупке банковских продуктов с использованием технологий машинного обучения. Банк при помощи "Яндекса" определял, что отправить Васе, а что Пете — потребкредит или премиальную кредитную карту. Первые результаты — 13-процентый рост продаж. Еще один пилот мы делаем с компанией, которая отвечает за управление дорогами. Ей нужно эффективно распорядиться обслуживающей техникой и не допустить заторов. Вместе с нашим партнером IBS мы взяли участок дороги, две тысячи километров, и на нем выдаем предсказание на следующий час по изменению движения, возможным авариям. Или представьте себе компанию, которая обслуживает линию электропередачи или газопровод. Разумеется, там есть мониторинговое оборудование, которое сообщит о падении дерева на провода или утечке газа. Но об этом по-хорошему надо бы знать заранее, чтобы это предотвратить. "Яндекс" вместе с производителем дронов-беспилотников Ptero участвует в пилотном проекте компании Accenture. Дрон летит вдоль объекта и делает непрерывные фото, которые загружаются к нам в "облако", где они обрабатываются, объекты анализируются, видны проблемы, информация предоставляется клиенту. Это быстро, дешево по сравнению с наземной инспекцией, позволяет видеть проблемы до того, как они случаются.
— В какую цену могут обходиться такие услуги?
— Если мы под конкретного клиента вытачиваем какое-то уникальное решение, то это дорого. Это не очень интересно каким-то бизнесам, кроме крупных, и не очень интересно нам. Мы хотим создать типовое решение, базирующееся в облаке у "Яндекса", на которое можно подписаться. Если говорить о линейном объекте, то у компании затраты идут, грубо говоря, на один километр объекта. В следующем году мы сформируем продуктовые предложения с понятными ценами.
— Подавляющую часть доходов "Яндекс" получает от контекстной рекламы. В какой степени прибыль от услуг Big data может повлиять на выручку "Яндекса"?
— "Яндекс" всегда придерживался подхода: заниматься своим делом и делать это хорошо. И в этом смысле Yandex Data Factory — продолжение той же идеи. Да, мы говорим про другие рынки и индустрии, но, по сути, мы говорим о том же, что делали всегда: о нашей большой математике. При правильном развитии событий это не только дополнительные деньги, но и улучшение наших основных алгоритмов, которые становятся еще умнее, поскольку находят применение в разных областях.