Об эксперте: Екатерина Гаммель, директор по цифровому маркетингу корпоративного бизнеса «МегаФона ПроБизнес».
Рынок big data (большие данные. — «РБК Тренды») из года в год только увеличивается. Каждый день в мире генерируется более 400 млн терабайт данных. Компании используют их для получения необходимой информации, принятия более взвешенных решений и оптимизации бизнес-процессов. Согласно прогнозам, 97,2% организаций во всем мире планируют инвестировать в большие данные и искусственный интеллект в 2025 году. А глобальный рынок big data достигнет $450 млрд к 2030 году.
Компании в сфере телекоммуникаций одними из первых начали развивать это направление. Собирать и хранить данные представители сектора научились давно. Перед нами сейчас стоит другая задача — ускорить применение данных для реальных секторов бизнеса. Давайте разберемся, чего ждать от big data в 2025 году и что мешает рынку расти.
Курс на коллаборацию
Рынок big data поделился на два лагеря: тех, кто только планирует начать использовать большие данные, и тех, кто давно их использует и хочет выйти на новый уровень. Точка роста для вторых ― коллаборация друг с другом. Для этого нужно развивать технологии совместного обучения и анализа данных с сохранением конфиденциальности.
Если говорить о бизнес-эффектах, то за счет объединения данных можно создать более точные сервисы и более качественно выстроить работу как с действующими, так и с потенциальными клиентами. Грамотное использование таких знаний будет способствовать стабильному развитию.
К тому же за счет работы с несколькими источниками больших данных бизнес сможет лучше понимать, что происходит внутри компании, но самое главное ― что именно нужно клиенту на каждом этапе жизненного цикла. Например, у e-com-компаний есть данные о покупательной способности и интересах, а у телекома — обезличенные данные по геолокациям, интернет-активности и звонкам. Если их совместить, база получится более полной и информативной, а значит, и более ценной.
Решения для безопасного обмена данными уже существуют. Они позволяют использовать кросс-доменные данные, не раскрывая при этом их содержимое. Таким образом можно улучшить собственные модели на 20–30%. По данным McKinsey, в период с 2017 по 2019 год количество компаний, поддерживающих обмен данными, выросло до 40%. Высокий спрос на коллаборацию в работе с большими данными спровоцировал появление новой бизнес-модели — уберизации обмена данными. В этом случае организации делятся информацией не друг с другом, а с третьей стороной, которая отвечает за инфраструктуру и безопасность.
Поиск партнеров
Масштабному использованию технологий больших данных мешают санкции на технологии и срок окупаемости инвестиций. В современном мире организации стремятся настроить надежную аналитику своих данных.
Но как это сделать: купить готовое решение или создать с нуля? Ответ на этот вопрос будет зависеть от многих факторов, в том числе размера самой компании. Чтобы внедрять технологии, нужны финансы, подходящая инфраструктура и команда. Например, для обучения новых моделей, используемых в кредитовании, нужно накопить данные как минимум за 2–3 года. Это долго, не все готовы столько ждать. Альтернативный путь: найти партнера, который поможет сократить этот срок и предоставит модели, уже обученные на достаточно объемных исторических данных.
Владельцы больших данных — операторы, банки, маркетплейсы, ретейл — уже ищут возможности для дообучения, чтобы повысить качество своих моделей. Ведь чем больше данных, тем лучше модель.
Запрос на ускорение
Бизнесу сейчас важно принимать решения быстро. Это связано прежде всего с огромной конкуренцией. При этом каждое решение имеет критическую важность.
Если переместимся на микроуровень, то клиент выбирает продукт буквально за несколько минут. За это время нужно понять, что это за клиент, ценен ли он бизнесу, что ему можно предложить. А если это ваш действующий клиент, важно, чтобы он остался с вами, а не ушел к конкуренту.
Все это приводит к тому, что порой данные нужны уже вчера и короткий time to market (выход на рынок. — «РБК Тренды») ― ключ к развитию бизнеса. В настоящее время многие освоили в своей работе data-driven-подход (решения принимаются с опорой на данные. — «РБК Тренды»), потому что такие решения более качественные. Что касается сложностей, то основная из них ― скорость интеграции big data, как с технической точки зрения, так и со стороны бизнес-процессов.
Рост числа предложений для малого и среднего бизнеса
Согласно последним данным, технологию big data в основном используют крупные компании — 37,9%. Доля средних компаний — 33,2%, а малых — 28,3%. Телеком, финансы и IT — лидеры применения big data (более 50%) среди всех отраслей рынка.
Мы рассчитываем, что спрос на продукты для малого и среднего бизнеса увеличится. Бизнес давно пользуется решениями на базе big data, но потребности возрастают. К примеру, нашими маркетинговыми инструментами только за 2024 год воспользовались десятки тысяч предпринимателей. Примерно 30% из них — малый бизнес.
В последние годы интерес МСБ к технологиям big data рос быстрыми темпами. В 2022 году спрос увеличился как минимум в шесть раз по сравнению с 2021-м. Сейчас МСБ использует те решения, которые помогают автоматизировать некоторые процессы. Среди таких решений: таргетированная реклама, аналитические сервисы, инструменты анализа данных и формирования дашбордов. Например, благодаря аналитике маркетплейсов можно понять, в какую нишу лучше зайти.
Сокращение трудозатрат при помощи ИИ
ИИ со временем будет интегрирован во все сферы, поэтому один из трендов — сокращение трудозатрат при помощи нейронных сетей.
Слияние ИИ и моделей машинного обучения с big data трансформирует отрасли. Во-первых, помогает прогнозировать поведение рынка и предпочтения клиентов. Во-вторых, ИИ автоматизирует сбор и проверку данных. Это ускоряет рабочие процессы, повышает точность и сокращает необходимость вмешательства человека, освобождая ресурсы для других стратегических задач. Однако важно понимать, что возможности ИИ ограничены. Нейросети отлично справляются с оптимизацией рутинных операционных задач, но если требуется сгенерировать что-то новое, то у ИИ могут возникнуть сложности. Также есть риск, что при частом обращении к технологиям сотрудник может снизить качество собственных навыков.
Стопперы развития big data
Участники рынка озвучили основные препятствия для развития big data на конференции «РБК Tech».
Екатерина Гаммель, директор по цифровому маркетингу корпоративного бизнеса «МегаФона ПроБизнес»:
«Из того, что я вижу на данный момент, — оборудование. У нас есть проблемы с «железом». Второе — это кадры. Мы уже вкладываем ресурсы в обучение нового поколения дата-сайентистов. Компании открывают свои кафедры в топовых университетах, потому что за этим будущее».
Ринат Абдурахманов, директор департамента управления данными МКБ: «Основная проблема сейчас — люди и их количество. Нам необходимо намного больше людей в экономике. Чем больше будет людей, тем быстрее мы будем двигаться в целом как индустрия».
Виктор Вернов, СЕO и сооснователь финтехплатформы ROWI:
«Ключевой вызов — цифровое огораживание. То есть уход данных из общего доступа куда-то внутрь контура компаний и корпораций. Это влечет за собой очень много изменений и сопутствующие этому усложнения инфобезопасности, вопросы о безличности данных и так далее».
Максим Пустовой, генеральный директор Arenadata:
«Регуляторика сильно ограничивает возможности некоторых компаний по работе с данными. Данные за периметром организации сейчас недоступны. При этом модели взаимного обмена данными между компаниями могли бы принести большую пользу. Важно научиться обмениваться ими без нарушений конфиденциальности. Мне кажется, что это и ограничение, и возможность для роста».
➤ Подписывайтесь на телеграм-канал «РБК Трендов» — будьте в курсе последних тенденций в науке, бизнесе, обществе и технологиях.