Big Data как новая нефть

Информационные технологии

У России есть шансы стать одним из мировых центров хранения и обработки больших данных, но для этого придется решить несколько ключевых проблем

Объем информации, собираемой в России, достигнет в текущем году 980 эксабайт, составив, по оценке International Data Corporation (IDC), 2,2% от мирового объема данных.

Развивающийся рынок Big Data к 2024 году обеспечит эффект в 0,3% ВВП или 1,3 трлн рублей в денежном выражении. Это сопоставимо с 15% выручки от экспорта нефти в 2018 году. Об этом на форуме «BIG DATA 2020 онлайн: Данные в основе цифровой экономики»* рассказал исполнительный директор Ассоциации больших данных Алексей Нейман.

По его мнению, для достижения этих показателей нужно преодолеть пять барьеров.

— Первая проблема — дефицит кадров: сектору не хватает специалистов по всем направлениям, связанным с обработкой и внедрением больших данных. Сейчас многие коммерческие компании готовят кадры самостоятельно, но этого недостаточно, чтобы решить эту проблему. Вторая — инфраструктура. По количеству ЦОД и вычислительных мощностей РФ существенно уступает развитым странам. В США, например, они занимают около 65 млн кв. метров. В РФ — на порядок меньше. Нужно развивать инфраструктуру как для обработки данных, так и для передачи этих данных на высокой скорости, — констатирует Алексей Нейман. — Третья — доступность данных. У нас есть серьезные ограничения по обработке и обмену разными типами данных. Необходимы стандарты по анонимизации и деперсонализации данных, возможность свободного оборота данных, которые перестали быть персональными. Четвертая проблема — исследования и идеи. Нет необходимой экспериментальной среды и ресурсов для разработки и внедрения новых технологий работы с Big Data. Для инноваторов необходимо создать облегченный доступ к большим данным, кросс-отраслевые инкубаторы. Пятая — невозможность массово имплементировать большие данные в масштабах всей экономики.

По оценке IDC, в текущем году объем информации, собираемой в России, достигнет 980 эксабайт, составив 2,2% от мирового объема данных

Лидерами использования больших данных считаются банки, телеком-операторы, интернет-индустрия, ритейл и электронная коммерция. В традиционных отраслях о реализации крупных проектов Big Data говорят энергетики. Так, Росатом использует новый инструментарий управления знаниями в сфере технологий атомной энергетики на основе Big Data с использованием нейросетей и машинного обучения. Генеральный директор ПАО «МРСК Центра» (Россети) Игорь Маковский заявил, что в 2020 году «Россети Центр» и «Россети Центр и Приволжье» (дочерние предприятия компании) прежде всего нацелены продолжать цифровую трансформацию. (Подробнее о возможностях технологии в ТЭК, см. «Big Data в энергетике».)

Интеллекту нужен мотиватор

Традиционные отрасли, составляющие большую долю в ВВП, пока не имеют ни внутренних, ни внешних стимулов для внедрения технологий Big Data. По мнению Алексея Неймана, стимулирующие меры позволят оцифровать эти сектора и существенно увеличить показатели производительности труда.

— Большие данные — это, возможно, новая нефть, но как ее перерабатывать, мы пока знаем плохо, — подтверждает необходимость развития рынка первый заместитель руководителя Аналитического центра при правительстве РФ Владислав Онищенко. — Если рассматривать большие данные как новый актив, сосредоточение интересов государства, бизнеса и общества, то для получения результатов необходимо обеспечить четыре составные части в реализации цифровых технологий — сформировать нормативно-правовую базу, преодолеть организационные трудности, разработать методологию, создать доступные ИT-решения и достаточные серверные мощности.

По его мнению, необходимы формальные основания использования больших данных и технологий искусственного интеллекта для обеспечения нового качественного ИT-взаимодействия: «Большая часть усилий в настоящее время направлена на придание юридической значимости данных против бумажного документооборота».

Без использования больших массивов накопленных данных невозможно развитие технологий искусственного интеллекта, новых производственных технологий, построение цифровых двойников для умных производств, а также создание умных городов

В качестве примера Владислав Онищенко привел статистику: «Статистика опирается на отчетность, а переход от бумаги к цифре здесь очень сложен, потому что требует пересмотра всей нормативно-правовой базы. Оргтрудности заключаются в регламентации, но не только — есть и вопросы однократного использования данных. Множество данных, собранных для какой-то определенной цели, можно деперсонализировать, объединить и использовать для принятия решений, но это методологически сложная задача.
А если для этого разработать алгоритм, например искусственный интеллект, возникнет вопрос безопасности и этики использования данных».

Перевод со словарем

В мае технический комитет ТК 164 «Искусственный интеллект», созданный на базе Российской венчурной компании, подготовил и вынес на общественное обсуждение первую редакцию стандарта «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь». Проект стандарта разработан Национальным центром цифровой экономики МГУ и Институтом развития информационного общества и призван обеспечить взаимопонимание между заинтересованными сторонами — органами власти, коммерческими компаниями и научно-образовательным сообществом.

— Сегодня технологии работы с большими данными достигли высокого уровня зрелости, их применение приносит ощутимые эффекты в разных отраслях экономики и областях социальной сферы. Стандартизация процессов разработки и использования технологий хранения и анализа больших данных позволяет обмениваться лучшими практиками, использовать подходы и решения, подтвердившие результативность как в России, так и во всем мире, — комментирует работу председатель совета директоров Института развития информационного общества Юрий Хохлов.

По мнению начальника аналитического управления департамента информационных технологий Москвы Дмитрия Онтоева, тема больших данных актуальна для управления столицей: «Сбор больших данных из разных источников и их последующий анализ позволяют государству не только реагировать на те или иные явления, но и действовать в проактивном режиме».

По словам Владислава Онищенко, необходима методология для целей госуправления, без нее не обеспечить корректное исполнение решений с опорой на большие данные: «Этот вопрос стоит очень остро, в том числе потому, что, несмотря на опыт Москвы, реализованных кейсов пока немного. Также часто не находится приемлемых для задач государства в масштабах страны ИT-решений».

Руководитель Центра цифрового развития Агентства стратегических инициатив Вера Адаева считает, что главное ограничение в развитии сферы применения больших данных связано с тем, что в России пока не сформировалась культура работы с большими данными и не накоплены соответствующие компетенции: «Нередко возникают проблемы диалога между властью как заказчиком и профессиональным сообществом».

АСИ год назад запустило «Конкурс цифровых решений для регионов», в котором в 2019 году приняли участие 43 региона и более 1000 data-аналитиков России. В результате в финал вышли девять регионов, внедрившие десять разработанных цифровых решений. Среди победителей — «Анализ профиля бедности», позволяющий провести оценку реального уровня и структуры бедности, определить граждан, находящихся в «группе риска», скорректировать усилия различных ведомств по помощи малоимущим; «Анализ цифрового следа туриста» — решение для более точного таргетирования рекламных кампаний в сфере туризма и организации событийных мероприятий; решение, позволяющее автоматизировать модерацию анонсов мероприятий в сфере культуры.

Наибольший вклад в сектор пока вносит применение аналитики с использованием больших данных. Так, старший менеджер по внедрению продуктов больших данных Tele2 Константин Загуменнов рассказал, как оцифровать пространство для повышения эффективности разных видов бизнеса: «Например, геопространственный анализ необходим при выборе места расположения точек продуктового ритейла. Нужно проанализировать не только трафик в конкретной локации, но и уровень доходов людей, которые живут или работают рядом, маржинальность торговых точек по соседству, наличие других центров притяжения. Все это можно рассчитать с высокой степенью точности на основе моделей с использованием Big Data. Аналитические продукты также эффективны для транспортных компаний, которым необходимо рассчитывать трафик; для застройщиков, которым нужно понимать объемы загрузки инфраструктуры и т.д.».

Тренды для умных

Алексей Нейман обозначил ключевые тренды рынка на 2020 — 2021 годы: «Первый — риск-ориентированный подход к данным. Игроки рынка при работе с особо чувствительными данными понимают существующие ограничения и оценивают риски деятельности. Второй тренд — сдвиги регуляторных барьеров. Есть инициативы по доработке нормативной базы, которая касается работы с большими данными. Ждем несколько законопроектов, которые готовы простимулировать развитие этой отрасли. Третий — больше экспериментов. Если раньше компании-лидеры в основном копировали западные идеи и разработки, то сейчас переходят в режим внедрения экспериментов. Четвертый — усиление кибербезопасности. Для экспансии на новые рынки или создания новых ниш использования данных при снижении регуляторных барьеров необходимо обезопасить пользователей. Пятый — продолжится охота за опытными специалистами. Шестой — влияние кризиса повысило спрос на аналитику. Эффективность требует больше данных для настройки работы компании».

— Значимость такого актива, как большие данные, будет нарастать по мере нарабатывания опыта использования, — итожит Владислав Онищенко. — В ближайшее время их активное применение возможно в медицине, на транспорте, в туризме, строительстве и статистике.                     

*Организатор форума — издательство «Открытые системы»