Игорь Балк, Global Innovation Labs: «Ситуация с Big Data напоминает то, что было с доткомами в 90-е»

Бизнес уже научился извлекать пользу из «больших данных» и использовать их для улучшения бизнес-процессов.   Но технологии не стоят на месте. О том, почему так опасны монополии в сфере big data, остались ли еще в ней незанятые ниши для стартапов и в чем отличия российского и зарубежных рынков больших данных, рассказал главный идеолог онлайн-конференции Big Data & AI Conference 2020, управляющий директор Global Innovation Labs и член экспертного совета Инновационного центра «Сколково» Игорь Балк.

Девиз конференции Big Data & AI Conference 2020, которая пройдет 17-18 сентября,  - «анализ данных без визионерства»? Что не так с визионерами в этой сфере?

Можно долго рассуждать, как красивые звездолёты, ведомые искусственным интеллектом, будут бороздить бескрайние просторы галактики, или как роботы всех нас заменят, но реальной пользы от этих разговоров для бизнеса, который работает прямо сейчас, будет мало. Наша конференция очень практическая, она о том, что происходит на рынке «больших данных» сегодня и сейчас. Основная задача – показать предпринимателям новейшие практики, которые уже реализованы, чтобы они могли воспользоваться этим опытом и внедрить нечто подобное у себя, повысив тем самым рентабельность, эффективность своего бизнеса и собственную ценность. Это может быть, например, какая-то нетривиальная архитектура систем, которую можно создать у себя в компании, или пример повышения эффективности отдела контроля качества за счет внедрения компьютерного зрения, или кейс о том, как можно научить компьютер распознавать эмоции и за счёт этого измерять эффективность рекламы. То есть сугубо практические вещи.

 В каких отраслях компании уже научились работать с big data?

Практически во всех. Мы проводим конференцию уже в седьмой раз и видим, как меняется «картинка мира». Если среди участников вначале были в основном реклама и ритейл, то сегодня здесь присутствует и нефтегазовый сектор, и банки, и транспортные компании, и многие другие.

 С какой целью компании используют «большие данные»?

Сфер применения много. Среди основных - управление продажами, маркетингом, прогнозирование спроса на тот или иной товар, анализ поведения клиентов. Также большие данные часто применяются в сфере подбора персонала. Большие данные могут использоваться для оценки эффективности тех или иных мест застройки, прогноза спроса на тот или иной тип недвижимости. Если говорить про медицину, то «большие данные» помогают в распознавании болезней: машина уже сейчас многие вещи, допустим снимок МРТ или томографию, может анализировать лучше, чем человек. Перечислять можно долго. На самом деле, я не могу назвать ни одной сферы деятельности, где так или иначе не применялся бы анализ данных.

Есть ли разница в развитии рынка больших данных за рубежом, к примеру, в США и России?

Одна из особенностей отечественного рынка – сильное влияние государства на рынок, оно гораздо больше, чем, например, в США. Плюс в России структура экономики такова, что на рынке данных фактически присутствуют несколько монополий, как, например, большая четвёрка телекома, Сбербанк, ВТБ и другие. Они контролируют большую часть данных, и не очень-то стремятся ими делиться. Сейчас, к примеру, обсуждается закон о создании единого оператора больших данных. Подобные инициативы – чисто российская специфика. Если мы посмотрим на США или Евросоюз, то там очень много операторов, существует свободный рынок данных. Можно купить обезличенную информацию о том направлении, которое вас интересует. То есть система гораздо более многополюсная и гораздо более открытая.

Какие факторы сейчас тормозят развитие рынка больших данных в России и в мире?

На самом деле некоторая монополизация рынка присутствует и в США. Недавно были слушания в конгрессе по поводу большой четвёрки - Google, Facebook, Amazon и Apple. Эти компании агрегируют очень много данных, у них есть платформы, которыми пользуются практически все. В России примерно такая же картина, фактически существуют несколько больших игроков - экосистемы Сбербанка, ВТБ, Mail.ru и Яндекса. Они вместе с операторами связи контролируют, наверное, 90% сегодняшнего рынка «больших данных», если не весь рынок. Однако данные нужны всем, и без создания открытого рынка невозможно говорить о каком-либо развитии. С другой стороны развитие промышленного интернета, интернета вещей открывает доступ к новым наборам данных, и на этом поле появятся совершенно другие игроки. Мир данных меняется очень быстро и надо все время «держать руку на пульсе», чтобы не отстать.

Есть какой-то оптимальный способ выйти из ситуации монополизации рынка больших данных крупными компаниями?

 Антимонопольное законодательство никто не отменял. То, что работает для всех остальных отраслей, скорее всего, будет работать и в сфере «больших данных». Вопрос, как его правильно применить так, чтобы не убить экономику компаний и в то же время сделать так, чтобы рынок мог развиваться. Важно найти тот самый баланс, когда и крупные игроки и небольшие компании смогут чувствовать себя хорошо. Это непросто.

 Остались ли еще свободные ниши в сфере биг дата?

Востребовано все, что связано с быстрой обработкой данных, их хранением, с новыми алгоритмами, компьютерным зрением, с распознаванием звуков, эмоций. Актуальны также умные системы в тех или иных областях, например, умные системы контроля производства, умные системы в hr. Сегодня происходящее в сфере big data напоминает ситуацию с доткомами в 90-е годы. Тогда все «крутилось» вокруг информации, сейчас – вокруг данных.

За счет чего небольшие частные компании могут конкурировать с признанными лидерами на этом рынке?

Есть много ниш, которые неинтересны крупным игрокам. И в них можно делать продукт. Если удалось найти удачную идею – добиться статуса крупного игрока сейчас можно за короткое время. У того же Tik tok, чтобы получить капитализацию в миллиард долларов, ушло меньше года. Viber, Instagram, Snapchat - подобные сервисы, которые вовлекают множество пользователей, также стремительно растут и становятся не просто мессенджерами, а полноценными игроками на рынке big data. 

Если говорить о технологических стартапах в России, какие изменения вы видите по сравнению с тем, что было, допустим, лет 10 назад? Создать и запустить стартап в России стало проще или сложнее?

Запустить стартап стало проще, но развивать его сейчас труднее. Российский рынок по сравнению с мировым очень маленький, и он стремительно монополизируется крупными корпорациями. На нем есть место, пожалуй, только для локальных нишевых историй. Если стартап более амбициозен, тогда обязательно нужен выход на глобальный рынок. Чтобы развиваться со скоростью один миллиард за один год, российского рынка просто не хватит.

Несколько лет назад в одном из интервью вы говорили, что «основные вещи, которые государство сейчас может сделать, это образование стартаперов и «воспитание» инвесторов». Как сейчас обстоят дела с этими направлениями?

С образованием, на мой взгляд, все стало очень хорошо. Многие разработчики уже знают, что и как делать для запуска своего стартапа. Но это никак не решило системную проблему с рынком. В России нет рынка экзитов, практически невозможно продать свой стартап. Поэтому не формируется рынок венчурных инвестиций, ведь инвестор даёт деньги стартапу, чтобы потом продать его за дорого и получить прибыль. У меня даже есть отдельная лекция «Венчурная математика», где я на цифрах обосновываю тезис о том, что инвестору невыгодно вкладываться в стартап, если он не может за десять лет дать десятикратное увеличение вложений. Инвестиции просто становятся убыточными. В России же продать стартап с десятикратным увеличением капитализации очень сложно. Поэтому сделок с российскими стартапами немного, и даже если они есть, они направлены не на российский рынок, а на международный.

Если все же вернуться к big data, то какие такие ключевые тренды вы сейчас видите в этой сфере?

Самое главное - это развитие цифровых платформ. Они предоставляют инфраструктуру, решения, которые притягивают множество игроков. За счет этого платформы быстро становятся монополистами. И именно отсюда повышенный интерес регуляторов в разных странах ко всему происходящему на рынке «больших данных». 

Во вторую очередь можно выделить бурное развитие low-code platform, когда для анализа данных и их последующей визуализации и интерпретации нет необходимости обладать сильными навыками написания кода.

Беседовала Наталья Горова