Big Data на страже экономики

Исследование McKinsey показывает, что экономика может генерировать более 3 трлн в год дополнительной стоимости в результате использования технологий Big Data, которые уже привели к появлению огромного количества предпринимателей в этом секторе бизнеса. Впрочем, на пути прогресса по-прежнему стоит недостаточность инвестиций и косность мышления большинства компаний

Big Data на страже экономики

Так называемые открытые данные и технологии Big Data, в частности - информация правительства сделали ее доступной большему количеству людей, при этом во всем мире потенциал роста этого сегмента основан на расширении возможностей граждан, изменении условий работы правительств, а также улучшений в предоставлении государственных услуг. Более того: эти технологии могут генерировать значительную экономическую ценность, в соответствии с новым докладом компании McKinsey.

Исследования показывают, что семь секторов экономики могут генерировать более 3 трлн в год дополнительной стоимости в результате использования открытых данных, которые уже привели к появлению огромного количества предпринимателей в этом секторе бизнеса. Более того: они помогают компаниям этих участков рынка разрабатывать новые продукты и услуги, а также улучшить эффективность и результативность операций. Потенциальная выгода от революции открытых данных будет разделена между США (это принесет экономике страны около 1,1 трлн долларов), Европой (900 млрд долларов) и остальным миром (1,7 трлн долларов).

В частности, считают эксперты, открытые данные могут стать инструментом для устранения информационных пробелов в различных отраслях промышленности, что позволяет компаниям создавать разработки и распространять передовой технологический опыт применения критериев, которые повышают производительность труда. Они также продвигают инновации и помогают организациям заменить традиционные и интуитивно понятые подходы к принятию решений новыми, более содержательными данными. Открытый анализ данных способен также помочь выявлению потребительских предпочтений, что позволяет компаниям улучшить новые продукты и замечать ошибки в работе. Параллельно технологии Big Data позволяют упростить деятельность, одновременно защитив ее от внешних рисков (хакерских атак, мошенничества и так далее).

В компании рассмотрели потенциальную ценность открытых данных в семи областях мировой экономики: образование, транспорт, потребительские товары, электричество, нефть и газ, здравоохранение и потребительское кредитование. При этом было определено множество способов: каким образом можно стимулировать рост и инновации в этих отраслях и секторах. В их числе использование открытых данных имеет большую потенциальную экономическую ценность, включая повышение эффективности, новые продукты и услуги, создает множество возможностей для бизнеса - таких, как потенциал роста производительности, улучшение новых продуктов и услуг, а также предлагает совершенно новые направления бизнеса как для солидных компаний, так и для стартапов.

Так, подсчитали аналитики, использование открытых данных в образовании может приносить экономике от 890 млрд до 1,2 трлн долларов в год. Это возможно за счет применения новых стратегий преподавания и повышения его эффективности; кроме того, студенты, которые приобретают более высокую квалификацию, получат в дальнейшем высокую зарплату. Транспортной системе Big Data может дать от 720 до 920 млрд долларов в год за счет повышения производительности труда и экономии времени как компаний сектора, так и потребителей их услуг.

Потребительский сектор может стать более эффективным - на сумму от 520 млрд до 1,5 трлн долларов в стоимостном выражении. Потребители могли бы выиграть от прозрачности цен, а производители и компании сектора - от повышения лояльности клиентов. Энергосети от внедрения открытых данных в генерации, распределении и могут получать от 340 до 580 млрд долларов в год, тогда как нефтегазовому сектору это принесет от 240 до 510 млрд долларов. Открытые данные о профилактике заболеваний и эффективности методов лечения принесут здравоохранению от 300 до 450 млрд долларов, тогда как банковский сектор, страхование и недвижимость «получат» 210-280 млрд долларов в год. Тут данные помогут оценивать риски и способствовать предотвращению мошенничества.

Тем не менее - затрудняет развитие необходимость масштабных инвестиций в технологии. К тому же еще много работы предстоит проделать самим правительствам, компаниям и потребителям, чтобы выработать стратегии, защитить частную и интеллектуальную собственность, а также установить стандарты для ускорения потока данных. «В конце концов, потребители имеют серьезные проблемы в личной жизни, и компании неохотно делятся конфиденциальной информацией, даже когда анонимность гарантирована – из-за страха потерять конкурентное преимущество», – указывают в McKinsey.

Для появления Big Data потребовался ряд предпосылок: изменился уклад жизни людей, они стали пользоваться компьютерами,  мобильными телефонами, планшетными компьютерами, навигаторами, банковскими картами, бесконтакными проездными билетами на транспорте. Базы данных вошли в разные области жизни общества, начался сбор информации, которая раньше казалась незначительной, рассказывает директор по развитию агентства i-Media Иван Шелковников. Однако, когда мы говорим про «экономию»,  то должны понимать, что  предстоят или уже свершились  большие инфраструктурные затраты,  появились новые профессии, были наняты новые специалисты. Иногда речь идет не про чистую экономию, а про повышение качества жизни людей.    Возможно, государствам придется столкнуться с законодательными проблемами.  Так, оптимизируя работу городского транспорта, мы отслеживаем в реальном времени, как перемещаются отдельные граждане.

Даже если месячные проездные билеты у нас безымянные, теоретически можно отследить перемещение отдельного гражданина, поэтому возникнет потребность законодательного регулирования работы с большими данными.   Большие выгоды сулит передача  и обмен данными между различными институтами (банки, магазины, транспорт, здравоохранение). Однако и тут могут быть проблемы, связанные с тайной  личной информации, (особенно чувствительными могут быть вопросы, связанные со здоровьем людей, с историями их болезней).

Наиболее продвинуты в анализе Big Data в настоящее время поисковые машины и системы интернет-рекламы, отмечает Иван Шелковников. Они в реальном времени собирают информацию о том, какие поисковые запросы задавал пользователь, какие страницы сайтов он посещал, какова тематика этих страниц, сколько времени он пробыл на них и т.д. Делается это для того, чтобы понять долговременные и кратковременные интересы пользователя в Интернете.  Основная цель поисковых машин  - дать пользователю релевантный ответ на вопрос, а  систем интернет-рекламы - показать пользователю интересную рекламу.  Если речь идет про кратковременный интерес пользователя, то и анализ данных важно делать очень быстро. Системы прогнозирования погоды  всегда были  системами Big Data: тысячи метеостанций, автоматические зонды, спутники передают информацию в реальном времени, а супер-компьютеры анализируют их.  Возможно, для накопления, хранения и обработки данных раньше там применялись уникальные решения, которые не были промышленными стандартами.

Сейчас технологии Big Data получают все большее распространение, и можно смело сказать, что такой вид анализа данных развивается сейчас темпами, сравнимыми с развитием Интернета в начале 2000-х, рассказывает начальник отдела доверительного управления Абсолют Банка Иван Фоменко. Пользоваться этими технологиями пока могут позволить себе или очень продвинутые в техническом плане пользователи или очень крупные компании, которые могут отдать данный сервис на аутсорсинг, чтобы в полной мере воспользоваться всеми преимуществами сервиса. При этом пока еще средние и малые непрофильные компании не могут в полной мере воспользоваться всеми преимуществами технологии ввиду ее относительной дороговизны. Тем не менее надо признать тот факт, что развитие и внедрение идет достаточно высокими темпами.

Как следует из названия, Big Data наиболее быстро развивается в тех сферах, где в режиме реального времени, или с крайне небольшой задержкой, необходимо анализировать большие объемы данных. В частности, анализ данных пользователей в Интернете (причем анализируются абсолютно все характеристика, включая скорость ввода текста - например, при заполнении форм на сайтах). Второй момент: анализ потребительских предпочтений - например, в крупных торговых сетях, т.е. здесь можно отметить рекламный сектор. Третья отрасль - это, конечно, анализ динамики биржевых котировок, который получает все большую популярность с развитием технологий. Мы видим значительный интерес к технологии со стороны фарм-сектора, а также медицинских компаний. С недавнего времени интерес к технологии Big Data стали проявлять и в крупных геологоразведочных проектах, особенно это касается проектов по добыче нефти и газа.

Технологии Big Data могут применяться как для транзакционных, так и для проектных задач, указывает эксперт "Общественной Думы" Денис Рассомахин. От внедрения этой технологии наибольший эффект, по оценке экспертов McKinsey, ожидается в таких сферах, как образование и продвижение товаров. От внедрения Big Data выиграют также индустрии финансов и страхования, IT- технологий, недвижимости и аренды. Технология рассчитана на скоростную передачу и обработку массивов различных данных, поэтому ее применение, очевидно, перспективно в формировании и распространении данных из электронных библиотек, оперативном мониторинге движения объектов и ресурсов, развитии госуслуг («прозрачное» правительство к примеру).  В разных индустриях перспективы внедрения Big Data различаются. К примеру, один из наиболее высоких потенциалов применения Big Data – в правительственных организациях. Однако индекс легкости захвата данных в этой сфере самый низкий, а это значит, что хакерам будет проще всего влезть в их систему.

Аналогов и конкурентов тут не может быть, поскольку Big Data — это не просто какой-то метод или продукт, это целая серия различных подходов, методов и инструментов обработки огромного количества данных с целью эффективного их восприятия человеком. Они никому конкретно не принадлежат, это обобщающее понятие и академический предмет в вычислительных науках. Успех использования таких методов заметен в четкой работе непрерывного потока данных в виде сообщений в социальных сетях или качественной сотовой связи. Примечательно, что и коммерческий успех здесь не менее заметен: именно эти две области бизнеса сегодня демонстрируют хорошие финансовые показатели.

Так что трудно не согласиться с прогнозом McKinsey, считает советник председателя президиума АМПР Алексей Онищенко. Big Data и открытие информации и в самом деле сможет значительно облегчить и улучшить работу потребительски ориентированных компаний в различных сферах: банки, телекоммуникации, розница. Они смогут собирать и обрабатывать данные из социальных сетей и иных источников, связанных с их бизнесом. Будут также снижены и издержки, потому что компетентных специалистов станет больше. В то же время при внедрении Big Data наверняка всплывут существенные затраты: ведь надо обучить специалистов, которые будут работать в этой сфере и развивать ее, во многих случаях от ручного или частично автоматизированного труда придется переходить на использование высокотехнологичного оборудования (например, в здравоохранении или в научных исследованиях), которое, как правило, еще и дорогостоящее. Впрочем, в долгосрочной перспективе эти расходы окупятся заметным глобальным продвижением в социальном и научном развитии.

Статьи по теме:
Казахстан

От практики к теории

Состоялась презентация книги «Общая теория управления», первого отечественного опыта построения теории менеджмента

Тема недели

Из огня да в колею

Итоги и ключевые тренды 1991–2016‑го, которые будут влиять на Казахстан в 2017–2041‑м

Казахстан

Не победить, а минимизировать

В Казахстане бизнес-сообщество призывают активнее включиться в борьбу с коррупцией, но начать эту борьбу предлагают с самих себя

Международный бизнес

Интернет больших вещей

Освоение IoT в промышленности позволит компаниям совершить рывок в производительности