Через 5 лет большие данные могут увеличить ВВП на 0,5-1,5%

11 минут

Глобальный рынок big data растет очень быстро. Самые активные генераторы данных, и они же потребители, — госсектор, здравоохранение, производство и ритейл. В России проникновение больших данных неравномерное, в качестве пользователей лидируют банки. В ближайшие годы к ним могут присоединиться страховые компании, нефтехимия, металлургия. Аналитики считают, что экономический эффект от внедрения технологий больших данных к 2024 году достигнет 300 млрд рублей.

Объем данных растет по экспоненте. В 2018 году пользователи и предприятия по всему миру сгенерировали 33 зеттабайта информации, в 2025 году показатель составит 175 зеттабайт. Основные драйверы роста – развлекательные платформы, системы видеонаблюдения, подключаемое к интернету оборудование и инструменты для роста производительности. Все они оперируют большими данными.

Половину данных в мире генерируют США и Китай

Страны-лидеры по объемам генерации – США (6,9 ЗБ) и Китай (7,6 ЗБ). Причем до 2018 года Штаты занимали первое место, но начиная с прошлого года Китай вырвался вперед. И, как предрекают аналитики, если темпы цифровизации китайской и американской экономик сохранятся, то к 2025 году отрыв станет полуторакратным и даже больше. С другой стороны, прогнозы далеко не всегда сбываются, но указывают тенденции.

Big data проходит стадию активного роста

Рынок больших данных можно условно разделить на две составляющих:

  • технологии, которые помогают собирать и хранить массивы информации, например озера данных,
  • и аналитические решения, big data analytics (BDA).

Когда аналитики дают оценки рынка, то говорят или о суммарном объеме по обоим направлениям, или о сегменте BDA. Объем мирового рынка BDA, по предварительной оценке IDC, в 2018 году достиг $166 млрд. Продажи по обоим технологическим стекам вплоть до 2022 года будут расти на 11,9% до $260 млрд. Самую высокую динамику потребления BDA покажут розничная торговля (+13,5% в год), банковское дело (13,2%) и профессиональные услуги (12,9%). Аналитики Frost & Sullivan почти в три раза оптимистичнее экспертов IDC – по их мнению, рынок BDA будет расти на 35,9% в год до 2021 года включительно. Обычно так растет спрос на товары широкого потребления, например на пластиковые пакеты.

Географическая сегментация суммарного показателя демонстрирует лидерство США ($88 млрд выручки в 2018 году). На втором месте Западная Европа ($35 млрд), далее идет Азиатско-Тихоокеанский регион (23,9 млрд). Кроме США, лидируют по объемам продаж Япония, Великобритания, Германия и Китай. Крупнейших в мировом масштабе вендоров BDA опять же поставляют США. Лидерами являются преимущественно американские корпорации: IBM, Teradata, VMware, Tableau Software, Oracle, Pentaho, Microsoft, Google, Hewlett Packard Enterprise, Datameer. К этому списку аналитики Market Research Future добавляют немецкую SAP SE.

Генераторы-поставщики-потребители. Круг замкнулся

Компании выступают и генераторами данных, и потребителями технологий хранения, обработки, анализа. Колоссальные объемы информации рождаются в недрах финансовой отрасли, в госсекторе и здравоохранении, на производстве и в ритейле. Эти же сегменты – активные потребители, причем не только собственных данных. К примеру, правительство Москвы ежегодно покупает обезличенные данные о передвижении сотовых абонентов для анализа и планирования транспортных потоков и дорожного трафика.

Аналитики отмечают рост промышленных инвестиций в BDA, решения помогают предприятиям наращивать производительность при одновременном сокращении или более эффективном распределении ресурсов (производственных мощностей, логистики, энергопотреблении и т.п.). Прогнозы говорят, что в ближайшие годы оценят возможности BDA строительные и инжиниринговые компании, тем более что они уже собирают данные с огромного количества устройств: смартфонов и планшетов, дронов, носимой электроники, датчиков рабочих площадок, телематических систем и GPS-датчиков на тяжелом оборудовании. Аналитика поможет сократить сроки строительства, снизить затраты и риски.

Распространение BDA сопровождается развитием технологий искусственного интеллекта (artificial intelligence). AI становится ключевым элементом аналитики больших данных и расширяет направления ее применения. Возможно, через 3-5 лет активными пользователями будут все отрасли без исключения.

Россия. Объем рынка исчезающе мал

Объем российского рынка технологий больших данных оценивается в пределах 10–30 млрд рублей, считает Екатерина Андреева, представитель российской Ассоциации участников рынка больших данных. По мнению Микаэла Караманянца, генерального директора компании «РашенСофт», объем российского рынка составляет 1,8–2% от мирового, или 58–65 млрд рублей за 2018 год. Спросом пользуются решения в области таргетирования рекламы, геоаналитики, социальной инженерии, управления взаимоотношений с заказчиком, скоринга.

Российский рынок big data составляет 1,8–2% от мирового.

Лидирующие поставщики данных на российском рынке известны хотя бы по выступлениям на профильных конференциях: интернет-корпорации, федеральные сотовые операторы, крупнейшие финансовые организации. Многие из них входят или планируют войти в Ассоциацию участников рынка больших данных.

В качестве поставщиков BDA также лидируют отечественные компании, говорит Егор Осипов, руководитель направления big data в компании КРОК. По его мнению, причина незаинтересованности зарубежных разработчиков в российском рынке — более низкие цены на их решения по сравнению с развитыми рынками, которые сочетаются с высокими требованиями к качеству поддержки.

Момент для прорыва

Пока рынок больших данных в России набирает объем, эти факторы могут предопределить качественное развитие локальной разработки и дальнейшую ее конкурентоспособность на мировом рынке. Сейчас в пользу локальных решений говорят поддержка на русском языке, готовность поставщиков оперативно подключаться к решению проблем, гибкость, быстрая реакция на изменения в местном законодательстве. Все вместе позволяет российским поставщикам сохранять лидерство в стране, набирать практику и развивать технологии.

Но есть и недостатки, которые необходимо преодолеть. В основном они связаны с поддержкой – недолгий жизненный цикл решения, недостаточная производительность, трудности интеграции с другими технологиями, которые в проекте изначально не оговариваются, объясняет руководитель направления SAP-аналитики компании TeamIdea Александр Алексеев.

Банки. Российские отрасли — основные потребители больших данных идентичны мировым, но локомотивами эксперты называют топ-10 банков. «Они давно осознали, что должны стать ИТ-компаниями, сами развивают направление. Также технологии больших данных применяют банки среднего звена», – пояснил Егор Осипов. Отечественный ритейл, по его словам, пока слабо использует BDA, хотя нескольких крупнейших игроков ведут собственные проекты, которые находятся на разных стадиях развития.

Страховые компании. К big data начинают обращаться страховые компании – есть несколько пилотов и проектов proof of concept (доказательство концепции). «Темп внедрения медленный из-за структуры рынка страхования в России и высокой доли агентских продаж. Но первые проекты стартовали, и думаю, это одно из перспективных направлений», – отметил Егор Осипов.

Промышленность. Промышленные предприятия в 2017-2018 годах пригласили на работу нескольких CDO (Chief Data Officer) из банков. Сектор выглядит потенциально интересным. В авангарде идут нефтехимия и металлургия, подметил эксперт.

Сотовые операторы – не только потребители, но и поставщики данных. В 2018 году они заработали на big data 1,6 млрд рублей. По собственным оценкам «МегаФона», оператор лидирует в сегменте с долей в 60% – сказывается сотрудничество с oneFactor. «Компания оценивает рынок big data по внешней монетизации b2b-сервисов и проектов с применением больших данных», – комментирует результаты представитель «МегаФона». К примеру, анализ обезличенных данных помогает компании увеличивать эффективность собственных офисов продаж и обслуживания, строительства базовых станций. Представители МТС оценили экономический эффект от big data в 2016-2018 годах более чем в 3,5 млрд рублей.

Сотовые операторы уже зарабатывают на больших данных миллиарды рублей.

Государство – еще один крупнейший владелец и потенциальный пользователь больших данных. Примеры есть, но затраты на big data пока невелики. То же правительство Москвы потратило всего 500 млн рублей за 2015–2018 года за покупку данных у «МегаФона».

«Сегодня в перспективе двух лет спрос на BDA будут формировать финансы, телеком, ритейл, госсектор, промышленность», – резюмирует директор центра компетенций по информационной безопасности компании «Гарда Технологии» Роман Жуков.

Экономический эффект

По оценкам экспертов «МегаФона», экономический эффект от внедрения технологий больших данных в перспективе пяти лет может достичь 0,5-1,5% ВВП. Он будет достигнут за счет дополнительной выручки от продуктов и сервисов, в создании которых используется BDA. Екатерина Андреева пояснила, что, по консолидированному прогнозу российских и иностранных аналитиков, к 2024 году этот эффект в абсолютном выражении достигнет 300 млрд рублей.

Для сравнения, в 2015 году стоимость экономики данных в ЕС оценили в 285 млрд евро, или 1,94% суммарного ВВП стран Евросоюза. При создании благоприятной политики и законодательном поощрении инвестиций к 2020 году показатель вырастет до 739 млрд евро, или 4% ВВП.

Китай планирует увеличить объем продаж в сегменте больших данных c 280 млрд юаней (примерно $41 млрд) в 2015 году до 1 трлн юаней ($148 млрд) к 2020 году. К этому моменту в стране, согласно планам Министерства промышленности и информатизации КНР, должно появится десять отраслевых передовых компаний и 10-15 экспериментальных зон для ускорения развития индустрии.

Господдержка для big data

В России большие данные признаны сквозной технологией развития цифровой экономики (всего таких технологий девять). В мире сквозными технологиями обозначают базовые межотраслевые и междисциплинарные решения. Большие данные применяются в сочетании с искусственным интеллектом (ИИ), нейротехнологиями, промышленным интернетом, робототехникой, сенсорикой, дополненной реальностью и многими другими технологиями «Индустрии 4.0». Которые, в свою очередь, также относятся к «сквозным».

Связь сегмента с государственными проектами означает поток государственных инвестиций на разработку. В 2019 году суммарный объем финансирования сквозных технологий в России должен составить 20 млрд рублей. Эксперты считают, что создать сквозную технологию может только объединение вендоров – поставщиков платформ и разработчиков прикладных решений. «Это наиболее правильное направление развития», – полагает Егор Осипов.

Какими по функционалу могут быть сквозные технологии больших данных – предположить сложно. Сегодня компании используют big data в узких областях или для решения точечных задач. Бизнесу нужен конкретный результат, который обеспечивается точечным применением BDA, объясняет Александр Алексеев. «Области применения больших данных находятся в любом секторе экономики, но каждый сектор заинтересован в конкретных решениях. Некое межотраслевое решение, способное детально покрыть бизнес-процессы, – это фантастика», – считает эксперт.

Правительства других стран также уделяют внимание большим данным, но опосредованно, в основном через технологии искусственного интеллекта. За период с марта 2017 года до конца 2018 года минимум 15 стран приняли стратегии, в том или ином виде затрагивающие big data.

AI трансформирует рынок больших данных

Основная глобальная тенденция – сближение технологий больших данных с предиктивной аналитикой, что обусловлено появлением нового поколения интеллектуальных инструментов. «Растет важность информации на современном предприятии. Предприятия переносят данные в публичные облака. Растет доля корпоративных приложений, которые используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения», – объясняет логику развития Чандана Гопал (Chandana Gopal), менеджер по исследованиям и бизнес-аналитик IDC.

Одновременно BDA ускоряется, пользователи хотят обрабатывать информацию в реальном времени. У компаний возникает потребность анализировать большие данные с умом, с помощью алгоритмов машинного обучения, которые позволяют выявлять закономерности и корреляции и преобразовывать эти знания в конкретные действия, говорит Карло Верчелис (Carlo Vercellis) научный директор миланской Big Data Analytics & Business Intelligence Observatory.

По этим причинам возможно, что трансформация сегмента заставит исчезнуть понятие big data как таковое (в смысле большого объема информации). И рынок больших данных получит другое наименование, считает Джеймс Кобиелус (James Kobielus), ведущий аналитик Wikibon.

Group 40Group 44Group 43Group 46Group 41Group 27Group 42Group 39