Больше, чем данные

Будучи одним из первопроходцев продвижения идеи диджитализации бизнес-процессов в России, я занимался активным внедрением современного (на тот момент – начало 2000-х годов) подхода в своей профессиональной деятельности. К примеру, работая в Холдинговой группе «Гранд-рекордс», мною были предложен ряд решений по улучшению механизмов управляемости компаний, основанных на статистическом анализе и интеграции данных из разных источников (прообраз работы с big data), которые были успешно имплементированы. Основываясь и на своей практике, в том числе, я убежден, что технологии сбора данных в реальном времени дали огромный толчок к развитию бизнес-аналитики и продолжают ее развивать, повышая качество обработки данных. Использование искусственного интеллекта, генерация дополнительных данных для аналитики, обработка еще большего объема информации — направления, которые сейчас развивают профильные компании.

Google (Alphabet), Amazon, Microsoft — самые дорогие мировые корпорации, весомая часть доходов которых связана с работой с большими данными. Так, облачные сервисы этих компаний (Amazon Web Services, Google BigQuery, Microsoft Azure и др.) являются крупнейшими частными инфраструктурами в интернете. На их основе создается огромное количество проектов и продуктов, и больше половины этой инфраструктуры связаны с обработкой данных. Ее используют и в виде облачных решений, и в виде on-premises software, когда компании разворачивают свою инфраструктуру в частном облаке на базе этих сервисов. Считаю, что преимущество этих сервисов заключается в том, что их хранилище можно расширять бесконечно, адаптируясь под новые технологии и тренды. Кроме того, ряд компаний, например, Oracle, помимо облака предоставляют для анализа собранные из открытых источников данные.

Есть много специализированных компаний, которые занимаются большими данными: Databricks (разработка корпоративного программного обеспечения) и Snowflake (хранение данных на основе облачных вычислений), а также ряд стартапов, например, Data build tool и Grafana. Эти компании привлекают инвестиции на венчурном рынке от десятков до сотен миллионов долларов. Но, отмечу, что внедрение платформ обработки и хранения больших данных позволяет увеличить и стоимость активов, акционерную стоимость, выручку предприятий абсолютно любой сферы. Конечно, если уметь грамотно ее применять. Так, к примеру, за время работы в компании «РУСМЕТ» (ООО), под моим руководством было организовано full-digital service агентство, где клиентам предлагался не только полный спектр услуг по продвижению в сети WEB (SEO) и соцсетях (SMM), но и услуги управления цифровыми активами клиентов (digital asset management на основе анализа big data) с целью повышения их инвестиционной стоимости. При этом, выручка самой компании «РУСМЕТ» (за время моей работы) увеличилась в 11,7 раз, на 76% увеличилась прибыль до налогообложения, а портфель заказов был обеспечен минимум до 2024г.

Платформы обработки и хранения больших данных используются в разных сферах. Так, крупные ритейлеры разделись на тех, кто использует в подходе принятие решения на основе анализа цифр (data driven) и тех, кто не умеет это делать. И для меня неудивительно, что в топе находятся те, кто используют большие данные и создают свою инфраструктуру — Walmart, Amazon, Alibabа. Но анализ больших данных используется не только для оптимизации процессов, но и для исследования потребностей своих клиентов — так нарываемый surveillance capitalism. В книге профессора Гарварда Шошаны Зубофф «Эпоха надзорного капитализма» поясняется, что современные корпорации анализируют запросы пользователей в колоссальных объемах — в основном для того, чтобы понимать, что именно предлагать своим клиентам. Среди российских компаний, построивших бизнес на анализе больших данных и исследовании аудитории, можно отметить «Яндекс» и VK Group. Это компании рекламного рынка (так называемый AdTech), которые развиваются благодаря тому, что собирают информацию о пользователях.

Также, отмечу, что производственные компании, напротив, в основном с помощью больших данных следят за оборудованием, за тем, что с ним происходит и как они его эксплуатируют. Речь идет как о заводах и телекоммуникационных операторах, так и о компаниях, которые используют концепцию интернета вещей (internet of things).

Ряд компаний, прежде всего занимающиеся системами мониторинга, применяют новый подход к моделированию реальных процессов — цифровые двойники (digital twin) — модели объекта в реальном времени со всеми его характеристиками и возможными действиями с ним. Я убежден, что благодаря цифровым двойникам у компаний проявляется возможности гибкого управления, оперативного принятия решений и тестирования гипотез или нововведений без дополнительных издержек. При использовании цифрового двойника объекта, например, водопровода, информация о поломке, ее причинах или даже вероятности такого развития событий поступает незамедлительно. Таким образом, компания получает информацию оперативнее, меньше тратит времени, ресурсов и издержек на устранение неполадок, а также может значительно сократить управленческое звено.

Замечу, что термин цифровые двойники — маркетинговый, и многие компании, предоставляющие возможности моделирования ранее, теперь используют более модное название для своих услуг. К примеру, компания могла заниматься производством программного обеспечения для умного дома или моделированием предприятий, теперь же предоставляют услуги по созданию «цифровых двойников».

Это работает в самых разных сферах: от добычи полезных ископаемых и космоса до дизайна, медицины и образования. Например, эстонский стартап EyeVi, который уже собрал 2 миллиона долларов финансирования, занимается оптимизацией ремонта дорог. По замыслу создателей компании, с помощью создания цифровых двойников можно будет обследовать состояние дороги точнее в 100 раз дешевле визуальной оценки на месте, которая используется при ремонте сейчас. Практическую пользу отмечают и специалисты Gartner – согласно их исследованию - в промышленности цифровые двойники помогают повысить эффективность минимум на 10%, а в нефтяной отрасли — сэкономить от 5% до 20% капитальных вложений. Подобные примеры оптимизации и сокращения доходов возможно найти в самых разных областях. Согласно оценкам компании, рынок цифровых двойников, который в 2020 году оценивался в 3,1 миллиардов долларов, будет продолжать активно развиваться и к 2031 году достигнет 183 миллиардов долларов дохода в год.

Однако, замечу, что не все тренды применимы повсеместно и потенциально прибыльны. В конце прошлого года основатель Facebook Марк Цукерберг объявил, что компания переросла определение соцсеть и сменила название на Meta, тем самым объявив о создании метавселенной. Термин metaverse появился задолго до выступления Цукерберга. Его можно найти уже в фантастическом романе «Лавина» Нила Стивенсона, вышедшем в 1992 году.

«Метавселенная» — это набор виртуальных пространств, где вы можете творить и исследовать вместе с другими людьми, которые не находятся в одном физическом пространстве с вами», — описывают в компании. Простыми словами это попытка перенести формы коммуникации и отношения, которые существуют в реальном мире, в виртуальную реальность, получая ряд преимуществ за счет отсутствия физических ограничений. Самый простой пример применения метавселенной — видеоигры, которые, впрочем, существовали и до заявления Цукерберга. Так вышедшая в 2003 году игра Second Life — трехмерный виртуальный мир с элементами социальной сети — напоминает мне то, что планируют строить в Meta. Заявлений других крупных компаний о приоритетном развитии метавселенных пока не наблюдается, а эксперты и СМИ оценивают решение Facebook как маркетинговый ход в попытке избежать кризиса компании.

На протяжении всей истории перед человечеством стояла проблема хранения и систематизации данных. И если технологии XX века проложили пути к решению, то появление понятия big data и развитие науки о больших данных молниеносно перенесли решение проблемы в практическую плоскость. Но и поставило перед человечеством новые, более интересные и глобальные задачи. На мой взгляд, повсеместное применение процессов, основанных на работе с большими данными, уже способствуют улучшению качества жизни, успешно применяются в медицине и образовании, и открывают перед современным человеком множество возможностей в реализации и познании.

В статье использованы материалы:

Zuboff S. The Age of Surveillance Capitalism. New York: Public Affairs, 2019;

Emerging Technologies: Revenue Opportunity Projection of Digital Twins / Alfonso Velosa , Peter Middleton // Gartner – 2022.

MARK IN THE METAVERSE / Casey Newton// The Verge - Jul 22, 2021

Neal Stephenson. Snow Crash (First ed.). New York, N.Y.: Bantam Books, 1992). ISBN 055308853X
Zuckerberg wants Facebook to become online 'metaverse'//BBC - 23 July 2021

«Метавселенная – это далекое будущее». Почему проект Цукерберга сегодня обречен на провал?// Skillbox madia – 24 ноября 2021 - https://skillbox.ru/media/business/pochemu-proekt-tsukerberga-segodnya-obrechyen-na-proval/

Был Facebook – стал Meta. Зачем IT-гигант сменил название?/ Антон Меркуров//Радио Sputnik – 29 октября 2021 - https://radiosputnik.ria.ru/20211029/meta-1756855035.html

Facebook’s New Name Draws Critics, But at Least It’s Not Tronc/Mark Bergen, Clara Molot//Bloomberg - 29 октября 2021 - https://www.bloomberg.com/news/articles/2021-10-28/facebook-s-fb-new-name-meta-draws-critics-but-at-least-it-s-not-tronc?sref=Y0jVLcFo

Facebook’s rebrand could lose them a ton of employees—here’s why/Jennifer Liu//CNBC - Oct 28 2021 - https://www.cnbc.com/2021/10/28/facebooks-rebrand-to-meta-could-lose-them-a-ton-of-employeesheres-why.html?&qsearchterm=facebook

Facebook’s Four New Letters Won’t Spell Alphabet/Laura Forman, Dan Gallagher//The Wall Street Journal - Oct. 29, 2021 - https://www.wsj.com/articles/facebooks-four-new-letters-wont-spell-alphabet-11635499800?mod=Searchresults_pos1&page=1