Коротко


Подробно

Фото: Александр Петросян / Коммерсантъ   |  купить фото

Укротители зетабайтов

Какие конкурентные преимущества дает анализ больших данных

Компании, которые можно назвать мастерами цифровых технологий, получают на 26% больше прибыли, чем в среднем по рынку. Это происходит благодаря инвестициям в технологии и правильному их применению. Одна из таких IT-технологий — большие данные.


АЛЕКСЕЙ УПАТОВ, СВЕТЛАНА РАГИМОВА


Консультант с мировым именем, автор книги "Leading Digital", главный вице-президент компании Capgemini Consulting доктор Дидье Боне, выступая на конференции Oracle Open World 2014 в Сан-Франциско, заявил, что сегодня главная вещь в бизнесе — технологии. Они важны для всех аспектов деятельности компаний — цепочек поставок, разработки стратегии, взаимоотношений с клиентами, совершенствования продукта, ценообразования и всего остального. Однако бизнес использует IT по-разному.

Capgemini Consulting провела исследование, по итогам которого были выявлены "мастера цифровых технологий" (digital masters), использующие IT для глубокой трансформации бизнеса. Среди них Asian Paints, Burberry, Codelco, Nike, Starbucks и другие компании из разных стран. Пока они в меньшинстве, но их опыт можно описать и тиражировать. Стратегия лидеров складывается из двух составляющих — инвестиций в "умные технологии" и глубокой трансформации бизнеса. В ходе исследования были выявлены и компании, входящие в другие категории. "Модники" (fashionistas) покупают множество новых IT и экспериментируют с ними, не имея ясной стратегии. "Начинающие" совсем недавно задумались о покупке новых IT. "Консерваторы" используют технологии очень ограниченно. В разных индустриях разное соотношение компаний указанных типов. Самая прогрессивная отрасль — высокие технологии: 25% компаний — "консерваторы", 21% — "модники"; 17% — "начинающие" и 37% — "мастера". Банки по числу "мастеров" на втором месте (35%), страхование идет следом (33%), далее в списке — индустрия путешествий и гостеприимства (31%), телеком (30%), ритейл (26%), массовые товары (24%), ЖКХ (20%), производство (12%), фармацевтика (7%). Самое же главное, по словам Дидье Боне, не цифры, а тот факт, что даже в совсем нецифровизированных отраслях уже есть компании, которые успешно занимаются трансформацией на базе IT и понемногу захватывают рынок. Финансовые показатели у "мастеров" выше средних по рынку. Эффективность генерации выручки (способность получать больше выручки, не расширяя штат и не используя дополнительные активы) у "начинающих" меньше средних значений по рынку на 4%, у "модников" — на 6% больше, у "мастеров" — на 9% больше, у "консерваторов" — на 10% меньше. Тогда как прибыльность у "начинающих" ниже на 24%, у "модников" — на 11%, у "консерваторов" — выше на 11%, у "мастеров" — на 26%. Цифры средние по всем отраслям, то есть это не точные ориентиры, но тренд очевиден. "Мастера", инвестируя в IT, кардинально меняют три основных направления: клиентский опыт, операции и бизнес-модель. Для этого применяются разные виды IT, в частности аналитика больших данных (big data). В России пока практически нет "мастеров" либо это компании, построившие бизнес с нуля на цифровых технологиях. Однако некоторые передовые IT, такие как ПО для анализа больших данных, уже начинают распространяться, и это не дань моде, а необходимость.

Космические цифры


Общий объем цифровой информации, созданной человечеством, измеряется зетабайтами (1ЗБ=1021байт), и 80% ее было сгенерировано за последние два года. 60% всей информации — это данные о пользователях. Инструменты анализа больших данных позволяют извлечь из них пользу.

Согласно исследованию Accenture и General Electric, опубликованному в октябре 2014 года, 87% мировых предприятий считают, что в ближайшие три года аналитика больших данных будет играть важную роль в повышении конкурентоспособности. Президент ГК "Корус Консалтинг" Александр Семенов объясняет: "Мы видим по реальным проектам и реальным запросам клиентов, что интерес к этим решениям существует. Действительно, есть много неструктурированных и структурированных данных, на основе которых мы можем делать достаточно точные прогнозы о том, о чем мы раньше не догадывались. Почему это стало возможным? Во-первых, действительно накопилось много данных. Во-вторых, появились математические и статистические инструменты, которые позволяют из этих данных извлекать скрытые закономерности и прогнозировать какие-то сценарии".

Одна из первых отраслей, в которых с успехом начали применять аналитику больших данных,— ритейл. Сегодня эти инструменты используются практически везде. "Службы водоканала, имея на руках данные об инженерных водных системах, могут прогнозировать, где и когда что может сломаться. В концепции SmartCity мы можем использовать инструменты больших данных для того, чтобы прогнозировать, в каких местах города наиболее вероятно могут произойти ДТП, в зависимости от погоды и времени суток",— приводит примеры Семенов.

Александр Поздняков, генеральный директор компании First Line Software, специализирующейся на разработке заказного ПО, добавляет, что большие данные с успехом могут анализироваться в авиации, электрогенерации и добывающей промышленности. "Самые интересные вещи с анализом больших данных в мире выполняют на рынках финансовых услуг и розничной торговли, то есть в отраслях, требующих поддержания высокого уровня конкуренции. В России все крупные интернет-компании активно задействуют big data: "Яндекс", "ВКонтакте", Mail.ru, Avito,— перечисляет Поздняков.— Все крупнейшие банки и страховые компании, предоставляющие высококонкурентные сервисы массовым пользователям, работают с высоконагруженными системами и big data".

Григорий Сапунов, создатель агрегатора онлайн-курсов Eclass, уверен, что, хотя тема big data чрезмерно раздута, эти технологии необходимы. "Анализ данных позволяет сделать качественный скоринг для банка, выявить фрод (мошенничества) в банках и телекоме. Интернет-поиск целиком построен на анализе больших данных. Как и многие другие интернет-сервисы: пробки, реклама, почта (защита от спама), умные агрегаторы контента,— рассказывает он.— Биоинформатические сервисы, работающие с геномной, транскриптомной и другой информацией, также по сути своей работают с big data, причем еще с тех времен, когда такого термина в ходу не было. Эти технологии осваивает и образование (в первую очередь онлайновое) — для построения адаптивных продуктов и повышения качества обучения. Не за горами массовое применение в медицине, городской и домашней инфраструктуре, на транспорте".

Александр Василенко, глава представительства компании VMware в России и СНГ, рассказывает о неочевидном примере использования таких IT. Летом 2014 года футболисты сборной Германии готовились к чемпионату мира при помощи специального приложения. Анализу подвергалась подробная информация о поведении каждого игрока немецкой команды и их соперников. Это позволило команде-победителю лучше изучить будущих противников и продумать тактику борьбы. "Повышение отдачи от месторождений нефти и газа даже на единицы процентов может с лихвой окупить затраты на использование больших данных в нефтедобыче,— продолжает Василенко.— Автомобильные компании активно применяют сегодня такие технологии при проектировании и производстве автомобилей. Сбор и анализ данных могут применяться и в самих автомобилях в процессе их эксплуатации — в частности, для снижения аварийности на дорогах".

Технология больших данных максимально востребована там, где исполнитель максимально близок к заказчику, подытоживает Артур Гиоев, технический директор HP Software в России. "Обработка больших данных нужна в интернете, рекламе, банковской и телеком-индустрии, на любых досках объявлений,— говорит он.— Один из наших заказчиков, компания Avito.ru, использует наше решение для анализа огромного потока объявлений на предмет корректности. Легко можно встретить предложение типа "Продается братик за 2 тыс. руб.". Иногда публикуют три одинаковых объявления, чтобы повысить шанс успешной продажи. Все это нужно отслеживать. Раньше этим занимались люди, теперь — система по работе с большими данными и система машинного обучения".

Зарождение спроса


Эксперты утверждают, что с помощью современных технологий можно решить любую задачу, которую поставит бизнес. Проблема в том, что российский рынок не дозрел для постановки этих задач. "Люди от бизнеса не совсем понимают выгоду технологии big data,— говорит Гиоев.— Притом что такие инструменты позволяют не сэкономить, а именно заработать, увеличить прибыль".

На Западе это давно поняли и очень хорошо представляют себе ценность любой информации. То, что не нужно сейчас, может пригодиться в будущем. Например, наблюдая за покупками и поведением клиента, можно узнать о его предпочтениях.

"Мне часто задают вопрос: "Когда нам нужны большие данные?" Я всегда в таком случае спрашиваю, есть ли в компании какой-нибудь отчет, который нужно долго делать,— рассказывает Гиоев.— В одной из компаний отчет службы безопасности составляется восемь суток. С помощью big data все это можно сделать за два-три часа".

В телекоме эффект big data состоит в том, что, обладая крупным массивом совершенно разноплановой информации, но с четкой интерпретацией, оператор может получать дополнительную прибыль, лицензируя или продавая право на использование этой обезличенной информации внешним компаниям-аналитикам, объясняет Павел Кочнов, директор департамента развития и продвижения продуктов компании "Техносерв". "На основе big data можно строить системы контроля качества и анализа абонентского опыта, так что выявлять проблемы вполне можно. Да, раньше тоже можно было собирать данные и получать с задержкой информацию о том, как сеть работала, но сейчас можно делать это в режиме онлайн",— добавляет он. По словам Гиоева, сегодня телекоммуникационные компании обрабатывают в лучшем случае 50% информации о телефонных звонках. "Они вынуждены работать с неполными данными, тогда как в необработанной информации может быть что угодно. Например, географические координаты, которые позволят понять, как люди с мобильными телефонами перемещаются по региону, где они больше звонят, а где больше качают данных. Становится понятно, где нужно увеличить емкость канала, а где можно ее уменьшить. Есть много интересных аспектов, на которые надо смотреть. Работа с текстом, звуком, видео — то, до чего раньше технологии не добирались. Сейчас, чтобы весь объем разговоров людей в небольшом городке превратить в текст и начать его анализировать, нужно 20 стоек с серверами",— объясняет Гиоев.

Пока спрос на big data в России невелик, но эксперты уверены, что эти инструменты будут востребованы. Кочнов сравнивает сегодняшнюю ситуацию с той, что сложилась в начале 1990-х годов с мобильной связью. Ее появление изменило жизнь людей и бизнеса, а big data изменят жизнь еще серьезнее, уверен он. "Все чаще к большим данным проявляют интерес не только операторы, но и владельцы крупных торговых центров. Информация о перемещениях посетителей по центру (которые отслеживаются через Wi-Fi) открывает перед ними широкие возможности для рассылки таргетированной рекламы и расположения рекламы в наиболее эффективных для ее восприятия местах. Если лицо посетителя распознается при входе в центр, сразу же восстанавливается история его покупок — и информационная система предлагает ему персональные скидки и новые продукты. Наша компания также изучает возможность участия в реализации подобных проектов",— говорит Кочнов.

Уже появились первые успешные примеры использования big data в бизнесе, и они могут стимулировать остальных игроков применять такие же IT. В сети магазинов одежды "Глория Джинс" установлено решение HP Vertica, которое помогает за 20 секунд составлять отчеты — раньше на это уходили часы. Сотрудникам больше не приходится ночевать в магазинах, чтобы обработать данные для пополнения ассортимента. Такая же проблема была у сети магазинов Gucci в США. Теперь обработка данных вместо нескольких часов занимает 40 минут и нужный товар поступает в магазин на следующее утро, а не через сутки. Банк "Открытие" первым внедрил HP Vertica для проведения всех расчетов в реальном времени. В Связь-банке используют систему HP Quality Center, за счет чего сокращаются сроки тестирования новых финансовых продуктов и обновлений с двух недель до одного-двух дней.

Очевидно, что рынок технологий больших данных будет расти. Сейчас их используют в основном крупные компании, но в будущем они станут доступны и для малого и среднего бизнеса, в том числе благодаря распространению облаков. По мнению Григория Сапунова, рост рынка неизбежен и в связи с высокой конкуренцией. "Будут оптимизироваться существующие процессы, и это вынудит подтягиваться остальных. Если один сотовый оператор хорошо умеет предсказывать вероятность ухода клиента, то другие вынуждены развивать аналогичные технологии,— приводит он пример.— Сбербанк заявил, что через пять лет хочет быть крупным центром компетенций в данной области. Это не может не повлиять на спрос. Никуда не денутся и крупные интернет-компании. Ритейл еще в самом начале пути, телеком по большому счету тоже. Чем больше будет компаний, способных измерять разные стороны своей деятельности, тем более важны будут эти инструменты и технологии".

Тэги:

Обсудить: (0)

Материалы по теме:

Журнал "Коммерсантъ Деньги" от 03.11.2014, стр. 68
Комментировать

Наглядно

валютный прогноз

Социальные сети

обсуждение