Российский рынок данных только формируется, и многие правовые вопросы, включая базовые, еще не урегулированы. Непонятно, какие данные могут оборачиваться на рынке относительно свободно, неясно кто является правомочным владельцем данных. В отсутствие четких нормативных требований компании-агрегаторы считают себя вправе распоряжаться собранными «пользовательскими» данными, которые не относятся к категории персональных. Государство стремится формализовать все по максимуму, тем самым загоняя рынок в «серую» зону. Граждане между тем полагают, что их данные разворованы: по данным ВЦИОМ, так считают 70%.

Хотя работа над нормативной базой в этой сфере только началась, позиции участников рынка важно формировать уже сегодня. Нерешенные правовые вопросы в области регулирования оборота данных, отношения государства и бизнеса, а также возможности достижения баланса интересов бизнеса и граждан эксперты обсудили на традиционном форуме BIG DATA 2019, организуемом издательством «Открытые системы».

«Ни в России, ни в Европе в данный момент нет понятной юридической конструкции, позволяющей компаниям обрабатывать большие пользовательские данные легально», — констатировала Екатерина Калугина, главный юрист IT Legal Consulting.

Но поскольку потребность работать с данными очевидна, рынок становится «серым». Примечательно, что главной задачей, для решения которой компании приобретают данные, является не маркетинг и реклама. Примерно половина сделок с данными осуществляется в целях борьбы с мошенничеством, сообщила Светлана Белова, генеральный директор компании «Системы управления идентификацией». И когда, например, каршеринговым компаниям удается добыть нужные данные, уровень мошенничества снижается на 25-30%.

Право на профиль

Поправки в законы об информации и защите персональных данных обсуждаются в нашей стране уже два года. При этом преобладают два основных подхода. В одном интересы граждан традиционно представляет главным образом государство, и основное внимание уделяется доступу к данным в государственных информационных системах. В другом акцент делается на возможности граждан самостоятельно принимать решения в отношении использования своих данных.

В конце марта Минкомсвязь вынесла на общественное обсуждение законопроект о цифровом профиле граждан и юридических лиц. «Сейчас государство выступает большим аналоговым посредником между нами и нашими данными в информационных системах или бумажных картотеках», — говорит Мария Шклярук, генеральный директор «Центра перспективных управленческих решений». По ее мнению, единый алгоритм доступа к записям в государственных реестрах, единый идентификатор и цифровой профиль, отражающий то, как видит нас государство, устранят такое посредничество.

Мария Шклярук: «Государство выступает большим аналоговым посредником между нами и нашими данными в информационных системах или бумажных картотеках»

«Единственное, что мешает бизнесу торговать данными легально, — отсутствие согласия конечных пользователей (субъектов данных)», — полагает Белова. По ее мнению, все противоречия в интересах исчезнут, когда человек, а не только частные компании и государство, получит информацию о собираемых данных, возможность распоряжаться их использованием и извлекать из них доход. То есть человек станет полноправным участником рынка данных, заинтересованным в качестве и полноте своего цифрового профиля.

В Европе вступление в силу регламента по защите данных (GDPR) вынудило даже американские компании Facebook и Google сделать API, чтобы пользователь мог скачать из сети свои данные — «цифровую тень». Затем то же самое сделали Whatsapp и Telegram. По словам Беловой, сегодня у пользователя уже есть возможности сформировать свой цифровой профиль, отрегулировать, какие данные и кому он хочет предоставлять, а какие — нет, и монетизировать свои данные.

Но пока это касается только части интернет-сервисов. Во ФРИИ сейчас разрабатываются поправки в ФЗ-152, предусматривающие создание механизма, который позволит гражданину видеть, какие его данные у кого находятся и что с ними делают. При этом предполагается, что гражданин будет иметь возможность отозвать данные как полностью, так и частично.

Искусственный интеллект на голодной диете

Текущая неопределенность в правовых вопросах мешает развивать столь необходимые в цифровую эпоху технологии машинного обучения. К примеру, медицинскими данными сегодня фактически владеют не пациенты, а медицинские организации, что серьезно затрудняет не только получение медкарты в поликлинике, но и обучение нейросетей для систем поддержки принятия врачебных решений. «Поскольку нет понятного нормативного поля, медицинские организации ведут себя как собака на сене, сидя на огромных массивах данных, которые можно было бы использовать», — отметил Борис Зингерман, директор Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта «Национальная база медицинских знаний». В этих условиях непонятно, как объединять имеющиеся в клиниках данные в пулы Больших Данных для исследований и как обеспечивать обогащение этих данных из других источников. Но если обмен медицинскими документами через личный кабинет «Мое здоровье» на портале госуслуг заработает так, как это предусмотрено в концепции развития ЕГИСЗ, то фактическим владельцем медицинских данных станет пациент. И тогда можно будет говорить о появлении рынка медицинских данных, полагает Зингерман.

В настоящее время некоторые принципы законодательства о защите данных, (как ФЗ-152, так и GDPR) несовместимы с технологиями машинного обучения, использующими большие пользовательские данные, напомнила Калугина. К примеру, обработка персональных данных по закону ограничивается заранее определенными конкретными целями, в то время как при использовании данных в системах ИИ необходимо их повторное использование в целях, которые могут отличаться от первоначальных. В биотехнологиях важна возможность комбинировать различные категории данных для поиска закономерностей и подтверждения гипотез. Между тем по закону объединять базы, содержащие персональные данные, обработка которых осуществляется в разных целях, недопустимо. Стандартные методики обезличивания, анонимизации данных сегодня становятся малоэффективными, поскольку существующие технологии способны идентифицировать личность посредством установления связей между несколькими фрагментами данных.

Коварные данные

Самый острый из нерешенных вопросов в сфере Больших Данных — общественная позиция по защите «цифровых прав», поскольку в мире уже известны прецеденты по использованию цифровых решений для прогнозирования совершения преступлений и ограничения людей в правах на базе «социальных рейтингов».

«Вопрос, можно ли доверять системе принятие решений, уже не стоит, — считает Иван Бегтин, руководитель Ассоциации участников рынка данных. — Нет никаких технологических ограничений для использования искусственного интеллекта, например, правоохранительными органами для профилактики правонарушений. Вопрос, что мы будем делать, когда принятие решений искусственного интеллекта окажется неизбежным».

Критерии алгоритмов, заложенных в систему искусственного интеллекта, не должны противоречить ключевым общественным интересам и должны быть справедливыми по отношению к пользователям. Кроме того, необходим контроль корректности принимаемых искусственным интеллектом решений, проверка, не повлекут ли эти решения дискриминацию в отношении каких-либо групп пользователей. Но как этого добиться?

Опрос центра социологических исследований РАНГХиС «Евробарометр в России» показывает, что мы относимся к технооптимистам, то есть значительная часть граждан готова доверить решение юридических вопросов судье-роботу. «Это говорит об уровне репутации нашей судебной системы и степени доверия к людям, все думают, что алгоритм будет честнее, — поясняет Шклярук. — С другой стороны, робота-юриста нельзя обучить на тех решениях, которые есть сейчас, потому что они воспринимаются как несправедливые».

«Данные, на которых мы обучаем систему, напрямую влияют на результат, поэтому просто давать системе возможность принимать решения очень опасно», — уверена Дженифер Трелевич, исполнительный директор TGPO Consult. С этим легко согласиться, вспомнив истории с чат-ботом Microsoft, который начал демонстрировать асоциальное поведение всего через сутки общения в Twitter, а также с чат-ботами Facebook, которые быстро перешли к общению между собой на языке, непонятном их создателям.

По мнению Калугиной, следует внести в законодательство изменения, предусматривающие, с одной стороны, специальный режим больших пользовательских данных и специальные основания обработки таких данных, а с другой — эффективные механизмы контроля использования данных алгоритмами машинного обучения и требования к безопасности. При этом в сами системы искусственного интеллекта необходимо закладывать алгоритмы самоконтроля и защиты данных.

Список нерешенных вопросов может сократиться, если все упомянутые законотворческие инициативы будут реализованы. Но, учитывая масштаб и сложность трансформации, которая предстоит рынку данных, к теме нормативного регулирования предстоит возвращаться еще не один раз.

27 марта форум BIG DATA 2019, организованный издательством «Открытые системы», собрал в Москве около 450 представителей предприятий и организаций из различных отраслей.

Деловой форум, который проходит уже в восьмой раз, зарекомендовал себя как главное событие года для профессионалов в области больших данных и аналитики, на котором обсуждение современных тенденций сочетается с анализом практического опыта. Отличительными особенностями нынешнего форума стали беспрецедентно широкий спектр представленных отраслей экономики и сфер человеческой деятельности, а также развитие тем, начало обсуждению которых было положено в прошлом году.

Наряду с весьма насыщенной линейкой выступлений в пленарной и трех тематических сессиях в течение дня форума прошли интереснейшие интерактивные мероприятия, собравшие широкую и очень заинтересованную аудиторию. Интенсивное общение делегатов продолжалось с первой и до последней минуты работы форума.

Учитывая старт реализации госпрограммы «Цифровая экономика», для каждой компании и каждой организации в России чрезвычайно важно раскрыть аналитический потенциал данных и эффективно управлять ими. В докладах и дискуссиях BIG DATA 2019 прозвучали экспертные оценки и практические рекомендации по превращению накопленных массивов и непрерывных потоков больших данных в ценный стратегический актив.

«Форум BIG DATA – традиционно кросс-отраслевой, на нем выступают лучшие спикеры и собираются делегаты из самых разных направлений бизнеса, и их общение друг с другом становится для них неоценимым источником новых идей на год вперед, – отметила Наталья Дубова, программный директор BIG DATA. – Но, несмотря на различия конкретных задач, всем участникам форума актуален главный вопрос: как, опираясь на данные, преуспеть в новых реалиях цифровой трансформации».

На форуме выступили руководители и ведущие специалисты государственных организаций и коммерческих компаний, показавших себя настоящими лидерами цифровизации в стране. Докладчики делились опытом работы с данными на службе в полиции и медицине, в агропроме и телекоме, в финансах и ритейле, в промышленности и госуправлении.

Лучшие спикеры продемонстрировали, чего можно добиться с опорой на «умные» большие данные и как следует эффективно выстраивать управление ими. Так, Сергей Черкасов, руководитель департамента директ-маркетинга «Почта России», рассказал о создании нового направления бизнеса старейшего предприятия страны и выстраивании эффективного директ-маркетинга на основе обширных знаний о потребностях домохозяйств. Начальник управления ИТ ФНС России Татьяна Матвеева рассказала о новых достижениях самого технологически продвинутого ведомства страны.

Глава департамента BIG DATA МТС Леонид Ткаченко поведал о «цифровых двойниках» в реальном времени и о том, как знания об абонентах помогают компании зарабатывать миллиарды. Созданию поисковой системы — «корпоративного Google» для производства – на массивах данных, накопленных за десятилетия, было посвящено выступление Марии Чикуровой, начальника управления ИТ НПО «Энергомаш».

Одной из центральных тем форума стали данные в качестве платформы цифровой экономики. Слушателям представили не только развернутый анализ процессов цифровизации в международном масштабе, но и предложили конкретные рекомендации создания новых бизнес-моделей в российских условиях. Вопросы построения долговременной стратегии развития культуры данных, правильного выстраивания работы с Big Data как с ключевым активом подняли в своих выступлениях представители Micro Focus и DIS Group. Собственным опытом создания структурных подразделений, отвечающих за управление данными, c участниками форума поделились топ-менеджеры таких компаний как «Ростелеком», Х5 Retail Group и Банк Уралсиб.

Стратегию и тактику корпоративного управления данными, а также роль директора по данным (Chief Data Officer) обсудили на круглом столе номинанты премии СDO Award 2019, которая в этом году впервые проводится издательством «Открытые системы» и порталом CIO.ru. Свою точку зрения высказали представители НЛМК, «Сибур», МТС, X5 Retail Group, Банка Уралсиб. Модерировали дискуссию члены экспертного совета премии CDO Award: Лариса Малькова, управляющий директор Accenture, и Александр Тарасов, управляющий партнер DIS Group.

Живейший интерес вызвала дискуссия «Нерешенный вопрос: право на данные» на весьма «горячую» для рынка тему: где пройдет граница между «защитой» и «открытостью» данных, что ждет держателей больших данных и их владельцев. В обсуждении правовых перспектив развития российского рынка данных, которое модерировал Михаил Петров, директор департамента цифровой трансформации Счетной палаты РФ, приняли участие ведущие эксперты в области big data: представители Ассоциации участников рынка данных, Ассоциации разработчиков и пользователеи? искусственного интеллекта «Национальная база медицинских знаний», Аналитического центра при Правительстве РФ, Фонда «Центр стратегических разработок», компаний IDX, IT Legal Consulting и TGPO consult.

Все большую актуальность для российских организаций приобретают инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта. Именно в качестве топлива для машинного обучения рассматривал большие данные в своем пленарном докладе Ким Несс, главный архитектор данных Hitachi Vantara, регион EMEA. Об интереснейших кейсах использования искусственного интеллекта в различных отраслях рассказали представители «Радиологии Москвы», холдинга «Русагро», компаний Qiwi и Naumen. Впервые на форуме прошла сессия блиц-презентаций ярких российских разработок с использованием новейших технологий обработки больших данных.

Разнообразные примеры решения практических задач бизнеса на основе эффективного управления данными и ценные рекомендации по реализации проектов в области аналитики и машинного обучения прозвучали в выступлениях представителей «Витте Консалтинг», BCG Gamma, «Сигма». Виталий Чугунов, ИТ-директор «ЕС-лизинг», подчеркнул важность привлечения качественного математического аппарата для всестороннего анализа данных, характеризующих объект управления.

Как всегда особое место в программе форума было отведено последним достижениям в области платформ больших данных и аналитики. При этом акцент в освещении инструментов для работы с большими данными был сделан на современных технологиях хранения, облачных сервисах, а также на создании эффективных платформ на базе проектов с открытым кодом. На форуме впервые была представлена российской аудитории европейская облачная платформа Leaseweb. О своих решениях и практике их использования на сессиях и выставке BIG DATA Expo рассказали компании Arenadata, GS Nanotech, Mail.Ru Cloud Solutions, Pure Storage, Digitalglobe, Western Digital, «Яндекс.Облако».

Форум завершился торжественной церемонией награждения первых лауреатов премии CDO Award 2019, выбранных экспертным советом, в который вошли авторитетные представители издательства и сообщества профессионалов цифровой экономики.

Ассоциация участников рынка больших данных объявляет о присоединении к организации «Ростелекома», крупнейшего в России провайдера цифровых услуг и решений. «Ростелеком» стал девятым членом Ассоциации наряду с «Яндексом», Mail.Ru Group, «Сбербанком», Газпромбанком, Тинькофф Банком, «МегаФоном», oneFactor и QIWI.

«Ростелеком» примет участие в подготовке стратегии развития рынка больших данных, формировании единых стандартов обогащения данных из различных источников, разработке кодекса этики использования больших данных и других активностях Ассоциации. «Мы рады присоединению к Ассоциации крупнейшего российского оператора. Его экспертиза в сфере создания и поддержания государственных информационных систем, в том числе работа по проектам Госуслуги.ру и «Умный город», погружение в тематику IoT — смежной для области больших данных, станет существенным вкладом в реализацию целей и задач нашей организации», — прокомментировала соглашение Анна Серебряникова, президент Ассоциации участников рынка больших данных.

«Рынок больших данных в России имеет огромный потенциал. Важно сформировать гибкие и прозрачные правила для развития технологий, продуктов и сервисов с их использованием, которые могут оказать значительное влияние на рост экономики страны. «Ростелеком» работает на рынке больших данных не первый год и готов делиться своими накопленными опытом и знаниями для выработки консолидированной позиции бизнеса, который представляет Ассоциация», — отметил Борис Глазков, вице-президент по стратегическим инициативам ПАО «Ростелеком».

В 2018 году профессия исследователя данных (data scientist) стала самой высокооплачиваемой в сфере ИТ. Ожидается, что в 2019 году по мере увеличения доступности соответствующих инструментов и технологий и перехода к практическому использованию средств искусственного интеллекта эту сферу ожидает дальнейший рост.

Недавний опрос Deloitte показал, что в организациях стали замечать потенциальные преимущества для бизнеса от технологий искусственного интеллекта, в связи с чем 57% респондентов заявило о своем намерении увеличить расходы в этой области.

«Мы находимся лишь в самом начале преобразований информационных систем, связанных с применением средств машинного обучения корпоративного уровня, – полагает вице-президент компании Cloudera Стивен Лайн. – В 2019 году произойдет выход соответствующих инструментов на новый этап зрелости: от проверки концепции организации перейдут к претворению ее в жизнь в промышленных масштабах. Внедрение корпоративного машинного обучения будет расширяться по мере того, как предприятия начнут автоматизировать процессы распознавания шаблонов, прогнозирования и принятия решений, что приведет к дальнейшему повышению эффективности, конкурентной дифференциации и росту. В условиях перехода первых последователей от подтверждения концепции к промышленному использованию множества различных сценариев будет происходить дальнейшее развитие технологий и накопление передового опыта с целью совершенствования операций, масштабирования, а в конечном итоге — раскрытия новых бизнес-возможностей и полного достижения поставленных перед проектом цифровой трансформации целей».

«Функции искусственного интеллекта на основе предварительного обучения сохранят популярность, но их начнут встраивать в более широкие решения, – указала главный аналитик Forrester Мишель Гетц. – Мы видим, что такого рода проекты набирают ход. По мере того как компании все чаще используют искусственный интеллект для радикальной модернизации, а не для подстройки деловых процессов и автоматизации рутинных операций, ценность его начинает затмевать существующие узкие подходы к решению конкретных задач, наподобие скоринга или распознавания фрода».

Новые приложения

По мнению аналитика Forrester Данкана Джонса, все больше поставщиков программного обеспечения будут встраивать искусственный интеллект в свои продукты, снижая потребность ИТ-служб в создании собственных инструментов.

Акценты средств бизнес-анализа начнут смещаться «от детализации к оповещению» за счет использования автоматизированных средств, предупреждающих людей о событиях и тенденциях, требующих их внимания.

«В конечном итоге вы будете управлять с помощью исключений, а не с помощью штампов, – заметил Джонс. – Таков мой прогноз в отношении программного обеспечения делового назначения. Процессы будут выполняться вручную в гораздо меньшей степени. Все будет отлажено и автоматизировано, так что люди смогут наблюдать за тем, что действительно требует контроля, а со всем остальным справятся программы».

Растущий потенциал науки о данных ведет к ускоренному развитию новых технологий. Дэвид Серли из Gartner считает, что увеличение числа автономных роботов, дронов и автомобилей способствует более естественному их взаимодействию с окружающей средой и людьми.

«По мере распространения автономных устройств мы ожидаем перехода к их взаимодействию, множество самоуправляемых устройств будут совместно работать друг с другом, как независимо от людей, так и при их участии, – подчеркнул он. – Если, к примеру, дрон, осматривая большое поле, обнаруживает, что оно готово к уборке, он может направить туда автономный комбайн. На рынке доставки наиболее эффективным решением представляется использование комбинации автономных транспортных средств, совместно перемещающих посылки по назначению. Скажем, на борту у робомобиля могут находиться роверы и дроны, осуществляющие доставку отправлений на последней миле, непосредственно адресату».

По мере совершенствования средств обработки естественного языка Гетц ожидает расширения сферы их применения.

«Виртуальные агенты будут обладать более глубокими знаниями и навыками и смогут шире применять разговорные практики в рамках одного взаимодействия», – подчеркнула она.

С этой точкой зрения согласен и технический директор компании Exasol Матиас Голомбек. «У Amazon Echo, Google Home и Apple Home уже имеются подключенные помощники, – указал он. – Впервые голосовое взаимодействие стало основным методом управления устройствами для воспроизведения музыки, получения основной информации и взаимодействия с интеллектуальной домашней техникой. Однако эти устройства не оказывают большого влияния на бизнес. Думаю, что в 2019 году голосовые интерфейсы начнут использоваться и в отдельных сценариях корпоративного назначения, а виртуальные ассистенты окажут офисным пользователям поддержку в деле рационализации процессов и при работе с электронной почтой, системами CRM, ежедневниками и другими деловыми приложениями».

Новые угрозы

Технический директор компании Tufin Ройвен Харрисон, занимающийся вопросами безопасности, убежден в том, что развитие голосовых приложений приведет к увеличению числа брешей в системе защиты данных.

«Атаки будут провоцировать людей подавать голосовые команды или воспроизводить на своем компьютере звук, порождая поток событий, позволяющих получать информацию о деятельности компании или собирать сетевые данные, облегчающие вторжение», – пояснил он.

«На сегодняшний день средства обнаружения помогают выявлять поддельное видео и изображения, – отметил главный специалист O’Reilly Media по данным Бен Лорика. – Но инструменты для генерирования фальшивого контента быстро улучшаются, и мы должны быть уверены в том, что темпы развития технологий обнаружения находятся на должном уровне. Методы машинного обмана позволяют сбивать с пути не только людей, но и машины – боты. Не стоит забывать и о том, что люди также обманывают машины. Существуют целые армии троллей и пользователей, щелкающих по ссылкам. Методы распространения информации и фермы кликов по-прежнему будут использоваться для ввода в заблуждение систем ранжирования и розничных платформ, а новые способы противодействия этому будут появляться так же быстро, как и новые формы машинного обмана».

Укрепление доверия

С вводом в действие норм, подобных европейской директиве по защите личных данных GDPR, любое из таких нарушений будет обходиться очень дорого. Сверхбольших штрафов за нарушение требований GDPR пока не назначалось, но руководитель службы безопасности компании KCOM Дэвид Фрэнсис убежден в том, что в 2019 году это наверняка произойдет.

«Если в 2018 году регуляторы еще не прибегали к жестким мерам, то в 2019 году нарушителей ждет расплата, – подчеркнул он. – Переходный период закрывается, и в новом году Евросоюз инициирует первые громкие дела в отношении нарушителей требований к защите персональных данных. Появится прецедент, по которому начнут судить о дальнейшем вероятном развитии событий, о том, насколько строгими будут правила и насколько высокими штрафы. Пока еще есть время проверить, в какой степени вы соответствуете нормативным требованиям. Не ждите, когда топор упадет на вашу голову».

Несмотря на риски компании стремятся внедрять у себя безопасные и эффективные меры защиты данных. Проведенный недавно KPMG опрос показал, что 61% топ-менеджеров включают укрепление доверия в тройку главных приоритетов своей организации, но только 35% людей, принимающих решения в сфере ИТ, уже сейчас испытывают высокий уровень доверия к проведению анализа в своих организациях.

По мнению Гетц, для укрепления доверия необходимо развивать «объяснимый» искусственный интеллект.

«При проведении машинного обучения основное внимание сосредоточено на алгоритме, – подчеркнула она. – Однако проблема номер один в области искусственного интеллекта связана с доверием к данным. И это вопрос не только науки о данных, но и бизнеса. Во-первых, бизнес-экспертам необходимо искать более эффективные способы разъяснения исследователям данных, какие выборки следует использовать в моделях. Во-вторых, нужны среды, которые позволяли бы понять и скорректировать применение искусственного интеллекта при решении тех или иных задач. Диаграммы рассеяния, гистограммы и прочее не слишком понятно бизнес-экспертам. Но традиционных информационных панелей с графиками и диаграммами может оказаться недостаточно. Пробелы в доверии к искусственному интеллекту и его адаптации помогают закрыть бизнес-анализ, очистка данных и среды управления».

ИТ-директор компании Insight Майк Гуггемос считает, что опасения начнут снижаться, а ведущие организации будут стремиться использовать функции искусственного интеллекта по максимуму там, где это возможно.

«2018-й год был годом шумихи и тревог в отношении искусственного интеллекта, – указал он. – В 2019-м мы переходим на следующий этап с широким внедрением искусственного интеллекта в корпоративной среде. Будет наблюдаться ускорение внедрения реальных приложений искусственного интеллекта, а соответствующая технология проникнет во все сферы бизнеса, приводя к изменению деловых операций, которого мы даже не будем замечать. Сервисы искусственного интеллекта, предлагаемые Microsoft и AWS в качестве эталонных архитектур, преобразуются в стандартные подключаемые сервисы, хотя и не всегда это происходит так просто, как заявлено. По мере превращения искусственного интеллекта в неотъемлемую часть деловой жизни, страх потери работы постепенно сходит на нет – люди осознают, что искусственный интеллект скорее помогает им, нежели вытесняет».

Новые навыки

Конвейер подготовки специалистов изо всех сил старается угнаться за стремительным развитием инструментов и технологий науки о данных. По мнению глобального вице-президента компании ABBYY Нила Мерфи, треть организаций, внедряющих средства искусственного интеллекта, уже в ближайшие полгода увеличит численность ИТ-персонала.

«Потребность в специалистах по искусственному интеллекту и технологиям автоматизации в 2019 году вызовет всплеск их найма по всему миру, – указал он. – Каждая третья компания будет расширять ИТ-персонал. С этой проблемой столкнутся представители самых разных отраслей – от производственной и сферы здравоохранения до некоммерческих, правительственных и финансовых организаций. Главный вопрос будет связан с модернизацией ИТ-инфраструктуры и заменой унаследованных систем в рамках программ цифровой трансформации. Для достижения этой цели бизнесу понадобится инвестировать время и деньги в поиск лучших талантов в своей области. В противном случае компании рискуют утратить конкурентоспособность».

Дефицит специалистов в области искусственного интеллекта заставит университеты переосмыслить свои стратегии. Согласно прогнозам профессора Калифорнийского университета в Сан-Франциско и главного научного сотрудника компании SnapLogic Грега Бенсона, уже скоро среди выпускников появятся дипломированные специалисты по машинному обучению.

«До недавнего времени машинное обучение и искусственный интеллект преподавались в качестве факультативных дисциплин, – пояснил он. – В дополнение к появлению соответствующих степеней бакалавров и магистров машинное обучение будет преподаваться студентам в качестве обязательных курсов».

Глубинное обучение и Python

Главный специалист по данным O'Reilly Media Бен Лорика полагает, что глубинное обучение получит мощный импульс к развитию, дополнив уже существующие приложения машинного обучения.

«Помимо новых систем, использующих технологии машинного зрения и речи, мы ожидаем усиления активности в сфере глубинного обучения, – подчеркнул он. – Причем это направление будет развиваться в первую очередь там, где у компаний уже имеются необходимые для этого данные и средства машинного обучения. Компании дополняют свои временные и геопространственные данные средствами глубинного обучения, повышая тем самым точность и масштабируемость. Появляются системы, в которых глубинное обучение сочетается с другими методами машинного обучения».

По мнению Лорики, специализированное оборудование сделает эти технологии доступнее, но более широкое распространение все же получат гибридные модели.

Всплеск интереса к глубинному обучению начался в 2011 году с появлением моделей обработки речи и компьютерного зрения. Сегодня оно приобрело уже достаточные масштабы для того, чтобы оправдать появление специализированного оборудования – одна только компания Facebook ежедневно выдает триллионы прогнозов. Проекты Google тоже достигли достаточной величины для окупаемости собственного специализированного оборудования. С прошлого года в облаке Google применяются тензорные процессоры.

Таким образом, в 2019 году нас ждет широкий выбор специализированного оборудования. Многочисленные компании из Китая и США работают над созданием аппаратных средств, предназначенных для построения моделей и задач логического вывода и рассчитанных на использование как в ЦОДах, так и на оконечных узлах.

По мнению Голомбека, ведущим языком программирования для исследователей данных станет Python.

«В 2019 году будут развиваться сразу несколько языков науки о данных, – указал он. – Однако прослеживается четкая тенденция, в соответствии с которой ведущим языком для машинного обучения станет Python, а технологии на базе Python (в частности, библиотека глубинного обучения TensorFlow) приобретут еще более широкую популярность».

Совет предприятиям

Организации, делающие только первые шаги в освоении возможностей искусственного интеллекта, основными его преимуществами, вероятно, сочтут средства расширенного анализа, которые встраиваются в корпоративные приложения и снижают потребность в профессиональных исследователях данных.

Для появления дополнительных возможностей потребуется более интенсивное вовлечение всех заинтересованных сторон в этот процесс.

«Рассматривайте искусственный интеллект как часть вашего человеческого капитала, а не замену ему, – указал Гетц. – Время, деньги и усилия, затрачиваемые на обучение технологиям искусственного интеллекта, столь же велики, как и затраты на обучение людей. Вчерашние выпускники вузов не могут пока похвастаться глубокими практическими навыками искусственного интеллекта, даже если у них написана дипломная работа на эту тему. Сегодняшние сотрудники вынуждены обучаться методом проб и ошибок. В сфере корпоративного искусственного интеллекта появляются передовые методы и практики, которые свидетельствуют о том, что искусственный интеллект необходимо развивать так же, как мы выращиваем специалистов на рабочем месте. Компании, подбирающие себе качественных работников и потенциальных сотрудников, быстрее заполняют штат, связанный с искусственным интеллектом. Они выделяют необходимое время и вкладывают средства в обучение и развитие карьеры, повышая тем самым конкурентоспособность своего бизнеса за счет эффективного использования технологий искусственного интеллекта».

О приватности

Управляющий партнер «Центра цифровых прав» Саркис Дарбинян провел правовой ликбез о том, что нужно знать для защиты приватности. Он рассказал, что объектами защиты могут быть доброе имя человека, его честь и достоинство, деловая репутация, изображения, персональные данные, частная жизнь, конфиденциальная переписка. Защищаются эти объекты разными статьями КоАП, ГК, ТК и УК РФ. Ответственность за нарушения может быть административной, гражданской, дисциплинарной, уголовной. За соблюдением законодательства следят правоохранительные и разные надзорные органы (от МВД до трудовой инспекции и Роскомнадзора), причем многие из них весьма неохотно работают с нарушениями прав на персональные данные, посетовал Дарбинян. Судебной работой занимаются суды общей юрисдикции и арбитражные суды.

Для того чтобы расследовать инциденты, соответствующие уполномоченные органы должны определить правовую природу публикации (является ли она утверждением о факте или мнением), проанализировать, что представляет собой онлайн-ресурс (СМИ это или соцсеть, кто автор, регистратор домена, какова целевая аудитория), зафиксировать нарушения и подготовить доказательства. Здесь в ход идут осмотр сайта нотариусом, электронные копии страниц, заключение специалистов и т.д.

О больших и персональных данных

Исполнительный директор «Центра цифровых прав» Денис Лукаш подробнее рассказал о российском законодательстве в области больших и персональных данных. Большие данные — это и объект, и механизм обработки. Точного определения в российском законе, однако, нет, как нет, соответственно, и специальных правил сбора, обработки, использования и продажи больших данных. По закону «Об информации» большие данные можно охарактеризовать как объект публичных, гражданских и иных правоотношений. Большие данные могут являться персональной информацией или только частично содержать ее. В GDPR, кстати, понятие личных данных расширено и уточнено. Так, ими может стать и результат психологического теста ребенка, ведь по нему модно понять его состояние, особенности, отношение к родителям, профессию последних и т.д. Примечательно, что соцсети, по словам эксперта, не делают данные общедоступными, пусть некоторым участникам рынка и хотелось бы так думать.

Торговля данными продолжает иметь место в России и происходит за счет фактического отсутствия проверок ФСТЭК и ФСБ коммерческих компаний, придуманных перед проверками Роскомнадзора договоров, описывающих притворную сделку, ссылки на то, что обработка персональных данных нужна для исследований, перехода в теневой рынок и других ухищрений. По мнению эксперта, при работе с персональными данными компаниям опасно отрицать, что они персональные, и дейсттвовать без юридической экспертизы и оценки рисков.

О GDPR в России

Старший юрист PwC в России Артем Дмитриев рассказал, что принятый в Евросоюзе Общий регламент по защите данных GDPR может быть применим к российским компаниям напрямую или косвенно. Прямая применимость подразумевает деятельность предприятия в странах ЕС (наличие филиала, дочерней компании), предложение товаров и услуг и мониторинг поведения в местах присутствия (аналитика, контроль за работниками). Косвенная применимость возникает в трех случаях. Первый — наличие совместных операторов, у которых общие с российскими ИТ-системы и др. Второй — оператор в ЕС является обработчиком информации в России. Здесь он арендует серверы и мощности, проводит аутсорсинг корпоративных услуг, оказывает ИТ-услуги. Наконец, третий случай — оператор в ЕС является оператором и в России. Он покупает данные у агрегаторов, взаимодействует с банками, ведет отчетность.

Если российская организация занимается хотя бы одной из вышеперечисленных работ, она подпадает под GDPR. Каким же образом соблюдать его? Спикер обозначил два пути. Это комплексное проведение всей деятельности организации в соответствие с кодексом или, наоборот, локальное внедрение новых норм в отдельные бизнес-процессы. Интересно, что, хоть GDPR и российский 152-ФЗ «О защите персональных данных» и развиваются в одном векторе, между ними, конечно же, есть различия, которые заставляют оператора балансировать между двумя векторами регулирования.

Об утечках в компаниях

Старший консультант PwC в России Николай Дегтярев представил доклад о том, как реагировать на утечку персональных данных клиентов. Он предложил компаниям начать с создания доступного и удобного перечня компетенций по персональным данным, единого центра компетенций по персональным данным и перечня заинтересованных сторон. Реагировать на утечки можно с помощью технических средств, каналов получения информации от людей, мониторинга информационного пространства и внеплановой проверки. При этом очень важно заранее определить и протестировать порядок реагирования.

Если утечка уже произошла, следует идентифицировать ее и создать рабочую группу по реагированию, контролировать промежуточные сроки по выполнению мер на каждом этапе, документировать происходящее вплоть до итоговой отчетности и принять компенсирующие меры. Кстати говоря, документирование реакции на утечку — требование GDPR.

Нельзя забывать об информировании об инцидентах регулирующих органов, а также затронутых субъектов, головного офиса и контрагентов. Особняком в рекомендациях стоит взаимодействие с отделами маркетинга и PR, которые также должны быть готовы отразить информационную атаку, правда уже немного другого свойства.

Мэрия Москвы с 2015 года потратила 516 миллионов рублей на покупку у мобильных операторов данных о перемещении жителей города по движению их сим-карт. Об этом сообщают «Ведомости», ссылаясь на данные госзакупок.

В частности, в 2018 году на геоаналитику из бюджета потратили 101,8 млн руб. Предоставляемые данные обезличены, посредником между операторами и Департаментом информационных технологий Москвы выступает Аналитический центр при столичном правительстве.

В отчетах территория Москвы и Подмосковья области делится на участки 500 на 500 метров. О каждом участке известно, сколько человек там живет и работает — например, место работы определяют по тому, где человек проводит большую часть времени с 10 до 17 часов. Операторы также передают чиновникам, сколько в регионе дачников (тех, кто проводит за городом более 50 часов в выходные и праздники), туристов (они находятся в регионе недолго и не занимаются заработками) и мигрантов.

Кроме того, передается информация, как горожане передвигаются по городу. Операторы связи отметили, что данные используют, чтобы менять городской транспорт и инфраструктуру — настраивать светофоры, делать развязки и расширять магистрали. Кроме того, с 2015 года ДИТ для отдельных проектов передает данные операторов Институту Генплана Москвы.

Как сообщает издание, продажа больших данных крупным корпоративным клиентам и госкомпаниям приносит операторам связи несколько миллиардов рублей в год.

На традиционном форуме BIG DATA 2019, который проводит издательство «Открытые системы», впервые пройдет глубокое экспертное обсуждение правовых вопросов индустрии больших данных — дискуссия «Нерешенный вопрос: право на данные». В этом году форум, который пройдет уже в восьмой раз, состоится 27 марта.

Рынок больших данных пока настолько слабо структурирован, что его с трудом можно назвать рынком. Четкие нормативные правила, регулирующие оборот данных, еще не выработаны. Действующее законодательство не устанавливает даже положений, из которых можно сделать вывод о том, кому на самом деле принадлежат персональные данные. Хотя вопросами регулирования персональных данных законодатели занимаются уже не первый год.

Но уже в ближайшее время ожидаются перемены, касающиеся пользовательских данных. Подготовка соответствующих нормативных документов набирает обороты. К примеру, Фонд развития интернет-инициатив предлагает внести в законодательство изменения, которые разрешат свободный оборот «деперсонализированных» пользовательских данных на рынке и позволят гражданам зарабатывать на продаже своих данных.

Где проходит граница между «защитой» данных и их «открытостью»? Глубоко погруженные в тему участники дискуссии «Нерешенный вопрос: право на данные» обсудят позиции государства и бизнеса в вопросах регулирования оборота данных и возможности достижения баланса интересов бизнеса и граждан в этой области. Эксперты не обойдут вниманием неоднозначные инициативы по созданию «цифрового профиля» и Национальной системы управления данными.

В числе участников дискуссии представители Аналитического центра при Правительстве РФ, ФРИИ, АНО «Информационная культура», Центра перспективных управленческих решений и других заинтересованных организаций.

«Ростелеком», все больше переориентируясь с традиционного на цифровой бизнес, активно ведет исследования в области Больших Данных. Как в ожидании роста цифрового бизнеса построить распределенную инфраструктуру поддержки процессов сбора, хранения и обработки данных из множества разных источников? Как наладить надежную работу в условиях разной нагрузки и объемов данных? Чтобы справиться с этими задачами, сегодня требуются универсальные инструменты, а потому применение решений категории Open Source, все больше проникающих сегодня в корпоративные ИТ-инфраструктуры, представляется стратегически правильным выбором.

Выступивший в ходе семинара «Open Source в Enterprise: это фантастика?» Борис Емельянов, руководитель команды инфраструктуры подразделения управления данными компании «Ростелеком», рассказал об опыте использования открытой массово-параллельной распределенной аналитической системы Greenplum и проблемах миграции на ее новые версии. При наличии команды квалифицированных специалистов проблем, по мнению Емельянова, быть не должно. Однако сам по себе процесс миграции и поддержки промышленной конфигурации на базе открытого ПО таит в себе подводные камни и нюансы, с которыми могут столкнуться пользователи, обладающие опытом работы только с проприетарными решениями.

О том, как обеспечить эксплуатацию динамичного, а значит, и постоянно усложняющегося ландшафта решений из разряда Open Source, рассказал Дмитрий Павлов из Arenadata.io. По мере роста компании меняются и ее требования к инфраструктуре обработки данных, увеличивается число приложений, усложняются взаимосвязи: к универсальным СУБД добавляются специализированные аналитические системы, инструменты поддержки распределенных систем, обрабатывающие различные источники данных. Со временем, в дополнение к «боевой» версии, появляется необходимость в тестовой песочнице и средствах работы с публичными и частными облаками, поскольку каждая новая система хорошо работает лишь до определенного уровня развития бизнеса, а затем начинает «тормозить». Интегрированная модульная открытая платформа Arenadata Cluster Manager, предназначенная для управления сервисами и инфраструктурой, позволяет ускорить развертывание новых сред, предоставляя возможность на одной платформе сочетать преимущества различных типов инфраструктуры при заданном уровне надежности и предсказуемости.

О рисках, сопутствующих использованию свободного ПО при выполнении реальных проектов, рассказал Максим Вихарев, разработчик системы сквозной бизнес-аналитики Alytics, предоставляемой по модели SaaS. Среди пользователей системы такие компании, как «Ростелеком», Hoff, Tefal. Продукт позволяет оценивать эффективность маркетинговых каналов, отключать неэффективные площадки и экономить бюджеты. Учитывая многообразие заказчиков, инфраструктура поддержки Alytics содержит почти все компоненты современных систем аналитики: от коннекторов данных до систем доставки, хранения, обработки и визуализации. Только сочетая ANSI SQL, MPP, обработку в оперативной памяти и оставаясь в парадигме Open Source c ключевыми компонентами инструментального стека — Greenplum, Clickhouse, PostgreSQL, а также используя простые решения, разработчикам удалось реализовать сложную аналитику по цепочкам сессий, конфигурируемые интерактивные динамические витрины бизнес-аналитики с миллисекундным откликом и другие весьма смелые запросы клиентов.

«Почта России», в силу характера своей деятельности обладая уникальной информацией о домохозяйствах, превращается, пусть и с некоторой задержкой, в серьезного игрока на рынке больших данных и сервисов, предлагаемых на их основе. Сергей Черкасов уже три года возглавляет департамент директ-маркетинга ФГУП «Почта России». Он отвечал за формирование «с нуля» этого направления бизнеса и за создание продуктовой линейки, в основу которой лег анализ больших данных. В рамках форума BIG DATA 2019, который издательство «Открытые системы» проведет 27 марта, Сергей Черкасов расскажет о построении системы почтового таргетинга, основанного на знаниях о домохозяйствах.

- «Почта России» – огромная офлайновая структура. Откуда у нее взялись большие данные и зачем они нужны?

Мы начали заниматься систематизацией наших данных около пяти лет назад. Но с появлением направления таргетированной рекламы возникла принципиально новая потребность: не просто использовать данные для решения традиционных задач – улучшения логистики, расчета сроков доставки и контроля посылок и т.п., – а посмотреть на них другими глазами.

Во-первых, в силу своего главного предназначения мы знаем и обслуживаем все без исключения домохозяйства России. Нам знакомы многие аспекты жизни обычного домохозяйства. Например, мы видим большой блок финансовых операций: от коммунальных платежей до денежных переводов, от приобретения билетов на транспорт до покупки лотерейных билетов. Второй блок знаний обусловлен доставкой посылок, особенно с учетом взрывного роста этого направления в последние несколько лет. Мы знаем, что и откуда доставляется, как часто, средний чек посылок. Есть активные интернет-шоперы, делающие в месяц несколько мелких заказов в китайских магазинах. Есть домохозяйства, которые заказывают один раз в несколько месяцев, но гораздо более серьезные и крупные вещи. Это очень важные параметры, определяющие предрасположенность к покупкам.

Третий немалый блок данных связан с подписками на печатные издания. В последние пару лет мы наблюдаем замедление падения подписки, она больше не падает прежними темпами: тот, кто хочет читать газеты и журналы на бумаге, продолжает это делать. Возможно, через некоторое время произойдет даже небольшой откат, что сейчас наблюдается на западных рынках. Подписки четко показывают увлечения людей. Наконец, через нас проходят государственные коммуникации – мы доставляем штрафы, социальные выплаты, знаем многих пенсионеров, поскольку являемся вторым по величине оператором доставки пенсий.

- С чем пришлось столкнуться, выстраивая работу департамента?

Самой большой проблемой, с которой пришлось иметь дело вначале, стало качество источников данных. И его поддержание на приемлемом уровне требует от нас кропотливой ежедневной работы. Когда я пришел в «Почту России», у нас уже очень хорошо обстояли дела с аналитикой, но никто не мог сказать, как выстроить источники данных, чтобы сделать их качественными, поднять их с уровня чуть ли не рукописных журналов.

Пришлось перестраивать процессы сбора данных. Еще три с половиной года назад данные о подписках собирались в рукописном виде, и мы знали только число подписчиков изданий в каждом отделении, а кому конкретно осуществляется доставка – нет. Мы выстроили новые требования к инфраструктуре и процессам сбора данных. И сейчас уровень автоматизации по основным источникам составляет 98%.

Мы начали глубоко заниматься этим вопросом исключительно потому, что видели перспективы развития направления Direct Mail – таргетированной почтовой рассылки. У всех почтовых организаций на Западе это большая статья доходов. Главной проблемой у нас было именно отсутствие данных: имевшихся баз клиентов явно не хватало, чтобы наладить системную услугу. Около двух лет мы просто собирали данные. Лишь после этого удалось сегментировать домохозяйства по 70 признакам. Например, по 25 млн домохозяйств мы можем сказать половозрастной состав проживающих – разумеется, как того требует закон, без привязки к конкретным личностям.

Нам удалось сформировать уникальный продукт. Сначала он использовался исключительно для клиентских нужд – для проведения адресных рекламных рассылок. Однако потихоньку за прошедший год наши внутренние службы – и операционный блок, и маркетинг – стали использовать клиентскую аналитику для решения вопросов, касающихся сервиса и продвижения собственных продуктов. То есть «Почта России» тоже начала пользоваться нашими разработками, и это важно для нас.

- Вы упомянули чистоту данных. В чем основные проблемы?

Их две. Первая — государственного уровня и сильно влияет на все отрасли экономики: государство не знает, сколько на его территории находится объектов недвижимости и домохозяйств. Есть база налоговой службы, но не секрет, что в ней не видны все объекты. Все базы «шумят», и это колоссальная проблема. Проводя в начале 2018 года верификацию данных в подмосковных Мытищах, мы нашли дома, числящиеся как минимум по трем официальным адресам, а также несуществующую улицу, и это далеко не единичный пример. На юге России предприимчивые люди возводят на месте нескольких домов в частном секторе многоэтажки, создавая целые районы. В городах численностью менее 100 тыс. жителей вообще никто не знает, что в реальности происходит. Мы с этим столкнулись в процессе решения задач для крупных розничных сетей.

Вторая проблема – наша корпоративная: автоматизация процесса сбора данных, оцифровка фронт-офиса. Вовремя и правильно собрать данные, проверить их качество – кропотливый процесс с большим количеством «грабель».

- Какое место занимает группа сервисов Direct Mail среди прочих?

По выручке рекламному направлению сложно конкурировать с основной деятельностью, а также с продажей розничных товаров – но зато мы очень рентабельны и сильно влияем на прибыль.

В США рынок Direct Mail по объему больше, чем рынок цифровой рекламы. У нас противоположная ситуация – в какой-то момент этот канал, в том числе по вине самой «Почты России», полностью перестал быть актуальным. Сейчас его приходится возрождать в новом качестве.

- В самом сервисе ничего нового нет. А есть ли особенности в его российской локализации?

Да, мы подсматриваем то, что лучше всего работает за рубежом. Но у нас появляется и собственный инструмент, который будет доступен с 2019 года, — персональные омниканальные коммуникации.

Продукты Direct Mail мы разбиваем на две части: первая – работа с домохозяйствами, а вторая – персональные коммуникации через несколько каналов. В первом случае мы знаем об интересах домохозяйства и можем отправить по этому адресу обезличенное предложение, а во втором – работаем с конкретным человеком.

Продвигая персональную работу с людьми, мы развиваем программу простой электронной подписи и почтового паспорта. Многие знают, что сейчас уже необязательно приходить с паспортом в отделение связи. Достаточно прийти один раз, идентифицироваться, дать согласие на обработку персональных данных и в дальнейшем получать отправления только по предъявлению СМС – это удобно, практично и чрезвычайно популярно. Так мы генерируем большой стек знаний с персональными данными – с рукописными разрешениями, согласно законодательству. Активно мы начали развивать эту программу с лета, и сейчас уже имеем больше 7 млн согласий.

- В чем заключается омниканальность?

Взаимодействуя с гражданами, мы получаем не только их почтовый адрес, но и номер мобильного телефона, а часто и адрес их электронной почты. Так мы получаем возможность не просто сегментировать наших клиентов, но и сделать персонализированное отправление, обратившись по имени-отчеству, управляемо коммуницировать с одним и тем же человеком через несколько каналов.

Скажем, интернет-магазин может кому-то из клиентов в ноябре отправить новогодний каталог. Исследованиями установлено, что качественно составленные каталоги живут в домохозяйствах от полутора до трех месяцев – в отличие от безадресной рекламы, сразу же выбрасываемой в мусорную корзину. Отправив СМС-сообщение или позвонив по телефону, мы можем активировать определенные механизмы пуш-продаж. Например, через неделю после доставки каталога прислать СМС, что на все зеленые ценники в течение трех дней действует специальное предложение. Человек открывает каталог, видит разноцветные ценники и понимает, что это неспроста. Это самое несложное, что можно реализовать с помощью нескольких каналов коммуникаций, не говоря уже о том, что при наличии в каталоге QR-кодов любой товар можно купить нажатием одной кнопки.

У нас есть возможность реализовать такое взаимодействие. Сейчас мы занимаемся тем, что обогащаем знания о клиентах их профилями в социальных сетях. Благодаря этому появится еще один канал. Такая всесторонняя, но аккуратная работа с потребителем с целью достучаться до него и есть наша основная задача. Она подразумевает долгий путь от сбора элементарных данных о домохозяйствах до получения личных данных клиента и выбора стратегии работы с ним.

Коммуникации должны быть удобными для каждого клиента, не вызывать раздражение, а приносить ценность. Мы всегда даем обратную связь относительно отправляемых предложений. Если увидим, что предложение не несет пользы аудитории, то посоветуем отказаться от рассылки. Лучше мы недополучим прибыль, чем поставим под удар имидж канала, девальвируем его ценность, — это критично.

- Приходилось слышать, что классическим ретейлерам нужна омниканальность, а вот для цифровых компаний выход в физический мир очень затратен. Омниканальность как сервис – насколько это реально?

Абсолютно реально. Особенность наших интернет-ретейлеров заключается в том, что они пытаются все сделать цифровым и недооценивают необходимость работы в других каналах. Особенно поражают две вещи: плохое использование традиционных бумажных копий своих маркетинговых посланий и игнорирование взаимодействия через контакт-центры с целью дополнительных и перекрестных продаж.

Традиционно интернет-магазины отправляют предложения уже имеющимся клиентам, бомбардируя их электронными письмами, и в лучшем случае доходят до показа контекстной рекламы. Но после того как человек стал клиентом компании, с ним нужна более плотная работа, его нужно вовлечь. И лучше всего это получается сделать именно через физические носители информации. Просмотр электронного сообщения ограничивается секундами, время же взаимодействия с бумажной копией гораздо дольше!

Дальнейшие возможности зависят лишь от креативности службы маркетинга. Например, открытки, рекламные буклеты и каталоги можно снабжать метками дополненной реальности, закладывая внутрь целые послания. Нужно ломать шаблоны, и как только мы начинаем это делать, как только клиент видит дополнительную ценность для себя (пусть даже в развлечении), он начинает совершенно иначе относиться к попыткам контакта с ним.

- О чем вы хотите рассказать и что хотели бы услышать на форуме BIG DATA 2019?

Во-первых, буду говорить о возможности использования данных о домохозяйствах для развития бизнеса компаний. Во-вторых — об отсутствии качественной геоинформационной системы, которая позволяла бы точно знать всю информацию о домовладении. Важно выяснить, какая у компаний существует потребность в такой информации: от этого зависит, как «Почта России» будет развивать соответствующие направления.

Хочется услышать об опыте работы с источниками данных. К сожалению, ни на одной из конференций, где я присутствовал в последние три года, не рассказывалось, как люди работают с качеством первичных данных, как они их собирают и объединяют с внешними источниками. Эта информация очень ценная, возможно, для кого-то даже секретная. Но делиться ею надо — иначе сложно добиться развития рынка.

Правительственная рабочая группа по архитектуре государственных систем и режиму оборота данных одобрила проект Национальной системы управления данными, сообщает «Коммерсантъ». Структура управления НСУД должна быть определена в течение месяца: авторы концепции хотят сделать ее максимально децентрализованной. Обсуждение спорных вопросов отложили.

Концепция предполагает новый подход к госданным, а именно - единый порядок их сбора, обработки, хранения и использования, включая управление качеством и создание аналитических инструментов. Гражданам обещают рост качества госуслуг, упрощение сбора документов и контроль над госданными о себе, бизнесу — упрощение отчетности и доступ к части госданных. Самим же властям проект должен дать улучшение качества принимаемых решений и эффективности бюджетных расходов.

Во Всемирном банке считают, что программа потребует широкой поддержки разных групп, вопрос финансирования недостаточно прозрачен. Однако эксперты отмечают, что Россия — одна из первых стран, работающих в области национальных стратегий по обращению с госданными.

Участвовать в программе сейчас хотят Пенсионный фонд России, Росреестр и казначейство. В третьем квартале разработчики проекта составят требования к управлению информацией и выберут национального оператора.