У больших данных растут бюджеты

Больше половины крупных российских компаний инвестируют в аналитику больших данных, следует из отчета IDC и Hitachi Vantara. Бюджеты на это направление могут составлять 1–10 млн руб. в год и окупаться в течение примерно года, оценивают эксперты. При этом развитие рынка осложняет недостаточное регулирование, сетуют в компаниях.

Более половины российских компаний (55,4%) имеют выделенный бюджет на внедрение решений аналитики больших данных, следует из опроса 101 компании с числом сотрудников от 500 человек, который провели IDC и Hitachi Vantara (результаты исследования есть у "Ъ"). В среднем на такие решения приходится 5–10% всего IT-бюджета у 35% опрошенных и более 10% — у других 35%. Компании, которые уже занимаются аналитикой big data, планируют расширение таких проектов и рост бюджетов на них в ближайшие год-два.

В ходе опроса компании высказывали пожелания, чтобы работа с открытыми источниками и обезличенными данными, предоставляемыми другими компаниями — например, банками и операторами связи,— была зарегулирована, отмечают в IDC. «Без этого ими пользоваться проблематично. Сейчас очень мало открытых источников информации, доступ к которым происходит легально»,— указывает представитель компании.

Применение технологий анализа big data тормозит отсутствие четких правил по деперсонификации данных, подтверждает президент Ассоциации больших данных Анна Серебряникова. В то же время российские компании, включая крупнейшие интернет-площадки, телекоммуникационных операторов и банки, инвестируют в сбор, хранение и обработку больших данных десятки миллиардов рублей ежегодно, подчеркивает она. Кроме того, идет разработка алгоритмов анализа данных с применением элементов машинного обучения и искусственного интеллекта — выручка от таких проектов составляет уже около 30 млрд руб. ежегодно, говорит госпожа Серебряникова.

Средний бюджет на разработки и внедрение технологий big data у российских компаний может составлять 1–10 млн руб. в год в зависимости от размера компании и конкретных кейсов, хотя b2c-гиганты могут тратить на эти нужды гораздо больше, оценивает вице-президент по продажам ГК «Рамакс» Дмитрий Буленков. Срок окупаемости инвестиций зависит от задач, говорит директор по инновациям и развитию бизнеса «SAS Россия/СНГ» Юлий Гольдберг: «Для проектов по целевому маркетингу он в среднем составляет год, если же речь идет об управлении рисками или противодействии мошенничеству, то средние сроки — 11–14 месяцев».

Крупные компании, прежде всего операторы связи, уже начали зарабатывать на анализе больших данных. Так, совокупный экономический эффект от этого направления по итогам 2018 года в МТС составил более 3,5 млрд руб. МТС с помощью аналитики big data планирует строительство базовых станций, определяет места, форматы и ассортимент розничных салонов. Во внешних проектах big data МТС востребована, например, в финансовом скоринге, указывают в компании.

В Tele2 также «активно инвестируют в развитие аналитики big data», в частности, планируют развивать технологию распознавания голоса, анализа видео и рекомендательные системы. Основными внешними заказчиками продуктов на базе аналитики больших данных в операторе называют банки, микрофинансовые организации, госорганы и компании, которые перевозят грузы и пассажиров.

В «Вымпелкоме» сообщили, что используют решения big data для внутренних проектов компании, например для разработки тарифов. В «МегаФоне» отметили, что аналитика больших данных в компании работает не только на продажи, продукты и маркетинг, но и на оптимизацию инвестиций, например, чтобы делить отдельные регионы на микрорынки.

Кристина ЖУКОВА