Инновации , Санкт-Петербург и область ,  
0 

Дата-экономика: в чем выгода для бизнеса и государства

Фото: ru.freepik.com
Фото: ru.freepik.com
Экономика данных может принести пользу при условии соблюдения баланса между интересами государства, бизнеса и пользователей. Как его найти — обсудили участники РБК Data Форум

Несмотря на то, что данные давно принято называть новой нефтью и многие компании уже смогли получить профиты от ставки на данные, далеко не все управленцы считают целесообразными инвестиции в это направление. Причины могут быть разными: для одних это слишком затратно, для других — недостаточно влияет на эффективность процессов. При этом участники РБК Data Форум уверены: в ближайшее время в связи с фокусом на data-экономику на государственном уровне нас ждут серьезные перемены, причем коснутся они не только бизнеса и госорганизаций, но и каждого человека в отдельности.

Где деньги?

Как рассказали участники панельной дискуссии, данные уже сегодня приносят реальные деньги и пользу российскому бизнесу. Один из примеров — маркировка лекарственных средств в фармацевтике, результатом которой стала прослеживаемость каждой упаковки лекарственного препарата и передача производителю данных о местонахождении пачки в товаропроводящей цепи вплоть до аптеки, где она продана конечному потребителю.

«До появления этой государственной системы подобные отчеты дистрибьюторов нам стоили порядка 1% от выручки, и речь не только о нашей компании, а обо всех игроках рынка. Эта информация очень ценна для нас, так как затем ее используют в маркетинге, в планировании производства и продаж», — рассказал директор по информационным технологиям «Герофарм» Алексей Кузьмин.

Алексей Кузьмин, «Герофарм»
Алексей Кузьмин, «Герофарм» (Фото: Дмитрий Сайтимов / РБК Петербург)

Он признал, что теперь дистрибьюторы лишились денег, которые ранее получали за подготовку таких отчетов, но зато качество данных возросло кратно, а это полезно для всего фармрынка и для общества, так как минимизировало контрафакт.

«Процессы фармацевтических компаний уже давно невозможно представить без работы с big data, — добавляет директор по ИТ компании Solopharm Павел Ададуров. — А экономический эффект от этого схож с использованием электричества. Если оно исчезнет из нашей жизни, то все это сразу почувствуют, хотя мы о нем почти никогда не думаем. Например, мы производим примерно миллион единиц продукции в сутки, и, соответственно, столько же их продается. И ориентироваться в этом мире, понимать, что производить и в каком объеме, сравнивать себя с конкурентами — это все совершенно невозможно без работы с большими данными».

Павел Ададуров, Solopharm
Павел Ададуров, Solopharm (Фото: Дмитрий Сайтимов / РБК Петербург)

Директор по IT ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы» (оператор аэропорта Пулково) Андрей Нестеров привел пример из своей практики: «У Пулково более 25% в структуре выручки приходится на неавиационную коммерцию, т.е. мы зарабатываем, получая процент от выручки наших партнеров-магазинов, работающих на территории аэропорта. Чтобы помочь им нарастить выручку, мы интегрировали нашу ИТ-систему с системами всех ОФД-провайдеров партнеров и ежедневно забираем оттуда данные по всем чекам. Их мы обогащаем информацией о рейсах, пассажирах, трафике, ведь структура покупки пассажира, который летит в Москву, отличается от структуры покупки пассажира, вылетающего в Сочи».

Андрей Нестеров, ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы» (оператор аэропорта Пулково)
Андрей Нестеров, ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы» (оператор аэропорта Пулково) (Фото: Дмитрий Сайтимов / РБК Петербург)

Решить проблему разнородности данных помогает искусственный интеллект, который автоматически категоризирует товар, независимо от того, как он назван у конкретного партнера, и постоянно докатегоризирует новые. Благодаря этому партнеры получают информацию о том, когда и какие товары предлагать, так что их выручка, по словам Андрея Нестерова, возросла кратно, что сказалось на выручке и самого аэропорта, так что инвестиции в проект быстро окупились.

В Tele2 есть уже порядка 500 сервисов, которые работают именно на основе аналитики больших данных. «Это и аналитические потоковые модели, и решения для оценки профиля абонента и выбора соответствующего ему предложения, то есть огромный пул задач, — говорит руководитель департамента по развитию корпоративного бизнеса макрорегиона «Северо-Запад» Tele2 Виктория Байрамова. — Используются данные и при строительстве сети, помогая выбирать локации, где есть потребность у абонентов или необходимо улучшить качество связи. Все это минимизирует затраты или повышает эффективность инвестиций и обслуживания клиентов».

Виктория Байрамова, Tele2
Виктория Байрамова, Tele2 (Фото: Дмитрий Сайтимов / РБК Петербург)

Кроме того, есть решения, которые не приносят экономической выгоды напрямую, но крайне полезны для бизнеса. Одно из них — выбор расположения офисов на основе данных о местах проживания сотрудников. По словам Виктории Байрамовой, такой подход помогает повысить лояльность персонала и, как результат, снижает потенциальный отток.

Директор департамента аналитических решений ЮMoney Евгений Виноградов уверен: наибольшую выгоду приносят не отдельные проекты, а внедрение data-driven подхода [от англ. data driven decision making — принятие решений на основе данных – ред.]. «Это может показаться несколько маркетинговым термином, но в действительности это приносит экономическую выгоду. Когда внутри компании идет обсуждение каких-то идей, гипотез, проблем, то правильный способ найти верное решение — обоснованно доказать свою точку зрения с помощью данных. Для этого надо не только собрать данные, показать дата-сет, но и добиться того, чтобы люди начали верить этому. Но, к сожалению, в реальной жизни для этого придется сначала отказаться от веры в экспертное мнение, от принципа «я точно знаю, как это работает», от опоры на интуицию, а это сложно», — объясняет эксперт.

Евгений Виноградов, ЮMoney
Евгений Виноградов, ЮMoney (Фото: Дмитрий Сайтимов / РБК Петербург)

По словам Евгения Виноградова, внедрение data-driven подхода приносит деньги, так как неверных и спорных бизнес-решений становится заметно меньше.

Скромный охват

При этом почти 40% участников дискуссии признались, что проектов на основе больших данных в их компании или сфере бизнеса, где они работают, пока не реализуется, потому что их внедрение экономически нецелесообразно.

Руководитель направления создания цифровых продуктов «Новик Лайн» Николай Пасько рассказал, что в морской логистике пока до использования больших данных очень далеко, так как работа ведется в основном в классических таблицах офисного пакета. «Самая большая выгода и экономия в этой сфере кроется в том, чтобы обеспечить отсутствие простоев в порту тех контейнеров, о которых никто не знает, ведь каждый день за них приходится платить деньги. Но уровень автоматизации в отрасли крайне низкий, поэтому и речь идет не о big data — проектах, а о банально автоматизации и оптимизации. И любой проект реализуется через боль, потому что инертность этого бизнеса в целом очень высока», — говорит эксперт.

Николай Пасько, «Новик Лайн»
Николай Пасько, «Новик Лайн» (Фото: Дмитрий Сайтимов / РБК Петербург)

Николай Пасько убежден, что время для изменений придет, и драйвером станет конкуренция: если кто-то начнет извлекать выгоду из данных и получит таким образом преимущество, остальным игрокам придется догонять.

Генеральный директор «Комфортел» Дмитрий Петров также заметил, что его компания не использует большие данные: «На протяжении последних 10 лет я неоднократно делал подход к этой штанге, анализировал возможности, потому что в целом высоко оцениваю перспективы data-технологий. Однако специфика нашего бизнеса такова, что нам пока это экономически не выгодно. Большие данные однозначно принесут пользу тем, кто растет чуть ниже рынка или немногим выше: им просто необходима вау-таблетка, которая поможет существенно повысить выполнение KPI. Мы же и без этого растем очень хорошими темпами, поэтому необходимости в ускорении нет».

Дмитрий Петров, «Комфортел»
Дмитрий Петров, «Комфортел» (Фото: Дмитрий Сайтимов / РБК Петербург)

Эксперт также рассказал, что сдерживающим фактором является и отсутствие решений. К примеру, была гипотеза, что с помощью DPI-системы [от англ. Deep Packet Inspection — технология проверки сетевых пакетов по их содержимому с целью регулирования и фильтрации трафика, а также накопления статистических данных – ред.] можно было бы собирать данные и генерировать систему рекомендаций для сотрудников отдела продаж по услугам для клиентов. Однако для этого необходимо создать такую систему, а она пока на рынке так и не появилась, собственные же мощности разработки на это тратить нецелесообразно.

Похожая история и в гостиничном бизнесе, где весомая часть игроков — небольшие несетевые отели. Владелец и генеральный менеджер отеля «Гельвеция» Юнис Теймурханлы пояснил: «Мы работаем не с обезличенными, а с личными и персональными данными. Нам важно знать о клиенте то, что поможет подготовить для него номер, предоставить те сервисы, которые нужны именно ему, т.е. у нас ценна персонификация, позволяющая удивить и порадовать гостя. На данный момент сбор информации идет в ручном режиме, поэтому для нас актуальным является вопрос автоматизации этого процесса, а не работы с большими данными».

Юнис Теймурханлы, «Гельвеция»
Юнис Теймурханлы, «Гельвеция» (Фото: Дмитрий Сайтимов / РБК Петербург)

Эксперт также добавил, что на данный момент ИТ-решения для автоматизации этого процесса нет, как нет и инструмента для извлечения из системы управления уже накопленных данных о клиентах быстро и максимально просто. Ведь важным требованием к подобному решению является его ценовая доступность для несетевых отелей, а ИТ-разработчики к таким продуктам не проявляют массового интереса, хотя некоторые наработки есть, и на них сегмент HoReCa возлагает большие надежды.

Цена и ценность

Между тем есть отрасли, которые эксперты считают если не эталонными, то как минимум подходящими для тиражирования. Среди них — телеком, финтех, госсегмент и многие другие. Однако у экспертов нашлись истории о том, как они сами сталкивались с тем, что далеко не все благополучно в процессе обработки данных даже там, где цифровая зрелость весьма высока.

Например, один из участников дискуссии столкнулся с тем, что при постановке автомобиля на учет данные о нем в ГИС не попали. Проблема вскрылась лишь спустя несколько лет, и ее устранение отняло много времени и сил. Другой топ-менеджер оказался вынужден восстанавливать свои данные в УФМС, так как в одном из региональных отелей при внесении паспортных данных, которыми необходимо обмениваться с соответствующими ГИС, была сделана ошибка в фамилии. В результате паспорт был признан недействительным, был ограничен доступ ко многим сервисам — в том числе банковским. Процесс восстановления потребовал целого ряда действий, требующих личного присутствия в госорганах.

Эксперты уверены, что многое в процессе работы с данными еще нужно улучшать — в этом, кстати, должен помочь соответствующий нацпроект — по крайней мере надежды на это есть. Одна из важных задач, которую решит нацпроект, это обеспечение обмена данными и предоставления их бизнесу. Но тут важно сохранить баланс влияния со стороны регулятора. Например, в гостиничном бизнесе, по словам Юниса Теймурханлы, требования о передаче все большего числа данных в различные ГИС увеличивают затраты отельеров. При этом штрафные меры настолько велики, что цена небольшой ошибки может быть критичной для бизнеса. Так что давление по мере перехода к экономике данных надо не увеличивать, а уменьшать.

Евгений Виноградов видит ценность нацпроекта в создании некоторых общих правил по работе с данными: «В первую очередь надо понимать, что государство не атомарно: есть национальные проекты, есть интересы различных ведомств, регуляторов и так далее, которые между собой должны быть увязаны. Уже сейчас некоторые ведомства готовят рекомендации, как с данными надо работать. И это важно, потому что далеко не все представители бизнеса это умеют. Возможно, нацпроект позволит в некоторой мере определить правила игры, станет драйвером для роста зрелости в применении big data». Кроме того, экономика данных без возможности оценить их просто невозможна, поэтому различные институты, в том числе государственные, могут помочь с установкой правил и методологии для такой оценки.

Некоторые участники дискуссии предположили, что государство может взять на себя функцию ценообразования, установив для этого определенные правила: это необходимо, потому что потому что экономика данных без возможности оценить их просто невозможна. Однако Виктория Байрамова считает, что с ценообразованием никто не справится лучше, чем бизнес и конкурентная ситуация — регулятору в это вмешиваться не обязательно.

От нацпроекта же можно ожидать дополнительных стимулов для ускорения перехода к экономике данных, которые вынудят большее количество компаний и организаций начать полноценное прикладное использование во всех областях. «Очевидно, что есть сферы, которые подлежат государственному регулированию, например здравоохранение и безопасность. В них могут быть созданы единые цифровые платформы для обмена данными, например в целях защиты банковских и наших клиентов от мошенников. Мы рассчитываем, что развитие цифровых решений в рамках экономики данных благоприятно скажется на качестве жизни каждого из нас. Tele2 поддерживает инициативы, направленные на защиту абонентов, и имеет необходимую экспертизу и технологии для участия в решении этой проблемы», — отмечает Виктория Байрамова.

В единые платформы верят и другие участники дискуссии. Так, Андрей Нестеров возлагает надежды на единую систему, в которую будут поступать данные обо всех проданных билетах на поезда, самолеты, автобусы и т.д. Вкупе с биометрическими данными россиян это позволит в аэропортах и на вокзалах проходить к транспорту без лишних контактов с персоналом, проходя идентификацию по биометрии.

Николай Пасько надеется, что будет создана единая государственная логистическая платформа для мультимодальных перевозок в рамках всей страны, и это, безусловно, позитивно скажется на все отрасли логистики. Правда, эксперт добавил, что пока для этого даже нормативные акты еще не проработаны — сколько придется ждать такой платформы, никто не знает.

Павел Ададуров видит роль государства еще и в решении кадрового вопроса: «Работа с данными — это прежде всего работа высококвалифицированных людей, поэтому государство должно инвестировать в обучение, начиная со школ и заканчивая вузами. Проблема с кадрами есть уже сейчас, и она никуда сама по себе не исчезнет, потому что чем более развитыми становятся технологии, тем выше требуется квалификация. А искусственный интеллект за людей работать не будет — это лишь еще один инструмент».

Взгляд за горизонт

Участники дискуссии сошлись во мнении, что переход к экономике данных изменит жизнь каждого человека. Преимущественно — к лучшему. В частности, эксперты ждут прорывов в лечении и предупреждении рака: на основе данных о предрасположенности и пр. можно будет уже через 10-15 лет получить персонализированную вакцину.

Да и в других направлениях медицины будут изменения. К примеру, ходить к врачу придется гораздо реже — достаточно будет предоставить разрешение на доступ к результатам исследований и анамнезу — и врач пришлет рекомендации и рецепты. При этом наиболее релевантного врача-специалиста будет подбирать ИИ в автоматическом режиме. И это, считают участники мероприятия, мы сможем увидеть всего через 3-5 лет, если не раньше.

Также эксперты уверены, что экономика данных позволит нам избежать необходимости выполнять рутинные действия. Это касается получения справок, записи в различные учреждения. Улучшится и качество различных сервисов — от рекомендательных на стриминговых платформах до государственных.

Дмитрий Петров уверен, что повысится и безопасность жизни. По его словам, вполне реалистичен вариант предсказания и раскрытия преступлений, которые еще только планируется совершить, как это было описано в рассказе Филипа Дика «Особое мнение». «Правда, есть и обратная сторона медали. Люди так устроены, если какая-то часть нашего организма не работает, она атрофируется. Поэтому, возможно, наше общество, которое привыкнет, что ему все подсказывают, изменится не в лучшую сторону», — предостерегает эксперт.

Инновации Инфраструктура для дата-экономики
Содержание
Закрыть