Девятый арбитражный апелляционный суд признал нарушение прав социальной сети «ВКонтакте» со стороны компании Double Data. Double Data собирала открытые данные пользователей — имена и фамилии, даты рождения, контактную информацию, используя эти сведения в коммерческих целях, в том числе для оценки кредитоспособности граждан. Ни «ВКонтакте», ни сами пользователи не давали согласия на сбор и использование этой информации, заявили в соцсети.

Суд запретил компании собирать и использовать эти данные и взыскал компенсацию в размере 1 руб., своим решением отменив решение предыдущей инстанции. В феврале Арбитражный суд Москвы отклонил претензии «ВКонтакте» к Double Data: это был уже второй по счету раз, когда сервис по сбору данных выигрывал в этом споре с соцсетью.

Компания намерена обжаловать решение арбитража. В предыдущий раз рассмотрение дела проходило по той же схеме: суд первой инстанции встал на сторону Double Data, апелляция отменила это решение, а Суд по интеллектуальным правам направил дело на новое рассмотрение. Тяжба между Double Data и «ВКонтакте» тянется с 2017 года.

Как отметили в Double Data, суд первой инстанции фактически приравнял алгоритмы Double Data к алгоритмам интернет-поисковиков и браузеров. В компании считают, что суд создает исключительно важный прецедент — первый раз в нашей стране будет принято решение, законно ли индексирование поисковиками и кеширование в Интернете.

В Double Data создали программное обеспечение, которое позволяет собирать и анализировать данные пользователей Сети из открытых источников, в том числе, из «ВКонтакте». Компания предлагала третьим лицам свои услуги по оценке кредитных рисков; одним из партнеров Double Data было Национальное бюро кредитных историй. Компания работает с 2012 года, являясь с 2014-го года резидентом кластера информационных технологий фонда «Сколково».

Издательство «Открытые системы» и онлайн-ресурс «Директор информационной службы» подвели итоги конкурса на получение премии CDO Award 2021 — первой и единственной на российском рынке премии для директоров по данным (Chief Data Officier), а также огласили планы ее развития в следующем сезоне.

Торжественная церемония объявления итогов и награждения лауреатов премии состоялась 16 апреля 2021 года в Москве. Церемония собрала CDO и лидеров data-инициатив крупнейших российских банков, телеком-компаний, ретейлеров, промышленных предприятий, госструктур, региональных органов власти и образовательных организаций. Многие из них отмечали, что впервые с момента объявления пандемии приняли участие в столь значительном офлайн-событии, да еще по такому воодушевляющему поводу.

«Премия CDO Award органично вписалась в круглогодичный мультиформатный цикл мероприятий издательства, посвященных работе с данными и включающих форум BIG DATA, проект DobroData, практические конференции “Управление данными” и “Качество данных”. Мы дорожим этим проектом и развиваем его», — сказал на открытии церемонии Павел Христов, председатель экспертного совета CDO Award 2021, директор ИТ-направления издательства «Открытые системы».

Награда для директоров по данным и руководителей аналогичных должностей, доказавших профессионализм и мастерство в своей области, вручается уже в третий раз. За время, прошедшее с момента проведения первой CDO Award в 2019 году, премия успела завоевать авторитет в российском data-сообществе. С каждым новым сезоном растет число номинантов и расширяется спектр представленных проектов. Лауреатами премии становятся настоящие лидеры движения к цифровому бизнесу, благодаря которым компании, опирающиеся на данные как на один из главных своих активов, добиваются впечатляющих результатов.

Номинанты CDO Award 2021 — носители ценного опыта управления данными из самых разных сфер деятельности. Под их руководством осуществляются важные преобразования и реализуются яркие проекты, позволяющие организациям стать эффективнее, выйти на новые рынки, предложить клиентам инновационные продукты.

В этом году организаторам и экспертному совету пришлось немало потрудиться: по сравнению с прошлым годом число заявок от представителей самых разных отраслей увеличилось в полтора раза, заявки продолжали поступать даже после отключения кнопки на сайте. В итоге было принято к рассмотрению 25 заявок.

«С каждым годом растет качество проектов, заявляемых на конкурс. Наградить хотелось практически всех, и экспертному совету пришлось делать очень тяжелый выбор», — признался Николай Смирнов, шеф-редактор портала «Директор информационной службы» (CIO.ru), сопредседатель оргкомитета CDO Award 2021. Тем не менее эксперты премии вынесли свой беспристрастный вердикт, опираясь на глубокие знания и большой практический опыт работы в индустрии.

Организатор премии — издательство «Открытые системы» знакомит с опытом номинантов самую широкую аудиторию, тем самым популяризируя как роль CDO, так и data-driven-подход в целом. Каждый номинант CDO Award 2021 стал героем опубликованного на портале «Директор информационной службы» материала, раскрывающего особенности представляемого проекта, роль работы с данными в компании и профессиональный опыт номинанта. Лауреатами в номинации «За вклад в популяризацию профессии» стали Иван Исаев, директор направления анализа данных МТС, и Леонид Черный, CDO «Мегафона».

В этом году впервые в номинациях на премию представлены проекты подготовки специалистов по управлению данными и инициативы на основе данных в социальной сфере. «За реализацию социально значимых инициатив на основе данных» награжден Андрей Майоров, министр цифрового развития и информационно-коммуникационных технологий Новгородской области. В крайне важной номинации «За достижения в подготовке специалистов по управлению данными» отмечен Михаил Мягков, председатель правления Университетского консорциума исследователей больших данных.

Сразу в двух номинациях отличились члены большой команды X5 Retail Group. Премии «За реализацию инновационной идеи» удостоен Иван Мельник, директор по инновациям X5 Retail Group. А награду «За создание новой бизнес-модели, основанной на данных» заслужил Дмитрий Прусов, директор департамента продаж продуктов больших данных X5 Retail Group.

В номинации «За обеспечение качества данных» премию получила начальник управления организации работы с данными компании «Газпром нефть» Наталья Третьякова. А в номинации «За повышение эффективности бизнеса» победил Борис Рабинович, старший управляющий директор — директор Департамента управления данными «Сбера».

Владимир Трапезин, директор по автоматизации и информационной трансформации производства компании «Норникель» удостоен специального диплома «За технологический прорыв и оптимизацию производственных процессов на основе данных». Ему также досталась специальная награда от компании Naumen, премиум-партнера церемонии награждения, — «За глубинную трансформацию функциональной модели».

Компания Qlik, премиум-партнер церемонии награждения,  вручила специальный приз «За создание единой платформы больших данных — технологической основы корпоративного управления данными» Анне Ахобадзе, руководителю департамента обработки, хранения и аналитики больших данных «Почты России».

Ассоциация больших данных отметила своим дипломом Алексея Винниченко, руководителя центра аналитики компании «СИБУР Диджитал». А Никита Матвеев, директор по управлению данными авиакомпании S7, был удостоен спецприза Центра цифрового развития АСИ — ему предложили войти в экспертный совет международного конкурса цифровых решений Агентства стратегических инициатив World AI&Data Challenge. Еще одна специальная награда Центра цифрового развития АСИ вручена Антону Алексееву, советнику губернатора Ростовской области, где в 2020 году анализ профиля малоимущих граждан позволил вывести из-за черты бедности более 10 тыс. семей.

Экспертный совет определил лауреатов премии, но побежденных в этом конкурсе не было. Вклад каждого из номинантов в формирование индустрии данных и профессии CDO — бесценен.

Изначально CDO Award задумывалась как персональная награда для популяризаторов работы с данными, и прежде всего эксперты отмечали их лидерские качества и личный вклад в проект. Сегодня CDO в компаниях становится все больше, начинается планомерная слаженная работа data-офиса и бизнес-заказчиков. Поэтому организаторы приняли решение обновить концепцию премии и в дальнейшем сместить ее фокус на корпоративные достижения, успехи компаний в работе с данными. Соответственно, премия обретет и новое название — Data Award. «Таким образом, мы закрепляем то, что фактически уже свершилось: премия становится конкурсом проектов. Но, конечно, останутся и персональные номинации», — пообещал Николай Смирнов.

В информационную эпоху и государство, и бизнес должны уметь быстро собирать актуальную информацию о своих гражданах и клиентах, оперативно предлагая им актуальные персональные сервисы. Однако, несмотря на декларации о том, что данные превратились в ключевой драйвер цифрового развития бизнеса, существующие аппаратно-программные инфраструктуры построены на унаследованной централизованной архитектуре, часто неспособной в реальном времени решить главную задачу бизнеса — стать клиентоцентричным. Участники форума BIG DATA 2021 имели возможность из первых рук получить информацию о современных архитектурах и решениях обработки больших данных.

Алексей Сидоров, директор по управлению данными компании Denodo в странах Европы, Ближнего Востока и Африки (регион EMEA), рассказал о проекте по управлению мастер-данными министерства социального страхования неназванной страны. За два месяца на основе архитектуры Virtual Data Fabric была развернута крупномасштабная система мониторинга сведений о гражданах страны, позволяющая в реальном времени получать актуальную консолидированную информацию из всех министерств. Данные не перемещаются и хранятся в исходном виде в точках их генерации. Это существенно сокращает время на их очистку, консолидацию и визуализацию для предоставления по запросу с целью формирования «на лету» полного актуального портрета гражданина, построенного по его цифровым следам. Такая возможность позволяет исключить ошибки, дублирование или потерю сведений при назначении социальных страховок и различных выплат, а также при оценке покупательной способности граждан и реализации других функций институтов государственной власти.

Алексей Коваленя из компании Atos в своем выступлении «Эволюция инфраструктуры для работы с большими данными» рассказал о различных подходах к построению инфраструктуры поддержки обработки больших данных, включающую оборудование, сетевое и системное ПО. Сегодня компания предлагает не только высокопроизводительные серверы, но и, в альянсе с Cloudera, решения Atos Datalake Appliance по управлению данными на основе адаптированных для конкретного заказчика распределенных аппаратно-программных систем. Такие решения включают серверы, сеть, ПО, прикладные сервисы. Среди отмеченных докладчиком преимуществ представленных продуктов — сертификация от Cloudera, единое окно для управления инфраструктурой, готовая к использованию и протестированная конфигурация с гарантированным уровнем производительности. Наличие одного поставщика, отвечающего за решение, позволяет безболезненно выполнять масштабирование, сокращать время на ввод системы в эксплуатацию и использовать различные формы оплаты: аренду, рассрочку или Datalake-as-a-Service.

Тему эффективности инфраструктуры продолжил на форуме Александр Кузьмин, главный консультант по технологиям Pure Storage, рассказавший об организации систем хранения для решения задач аналитики реального времени. Доля таких задач к 2025 году составит уже более 30% от общего объема аналитических приложений, и, как следствие, по мнению Кузьмина, сократится потребность в статичных озерах данных. От современных систем хранения требуется поддержка быстрых изменений и быстрого накопления разнородных данных, однако традиционные системы оптимизированы для пакетной обработки, а не для режима реального времени. Для раскрытия потенциала больших объемов консолидированных данных компания предлагает, в частности, платформу хранения Pure Storage Flashblade, обеспечивающую линейное масштабирование, развертывание конфигурации за минуты, упрощенное управление и обеспечение гарантированного времени отклика как при последовательном доступе к большим файлам, так и при произвольном доступе к множеству потоков небольших файлов. Кроме того, в систему изначально заложена поддержка протокола s3 объектного хранения, позволяющего просто и надежно хранить объемные объекты — почти так же, как с помощью файловой системы, но без разбиения их на папки.

Проблему обеспечения надежной и безопасной работы с интернет-ресурсами поднял Александр Брыль, инженер по разработке алгоритмов машинного обучения в компании DDOS Guard. Применение машинного обучения при анализе больших массивов данных позволяет с точностью до 85% обеспечить защиту от различных ботов: ботнетов для DDoS-атак, шпионов для сбора данных, зомби-ботов для поиска уязвимостей, ботов — скупщиков билетов, ботов, выполняющих скликивание (мошенническое нажатие кнопок на сайте), и пр. Конфигурационный и поведенческий анализ посетителей сайта позволяет выявить и идентифицировать бота, отделив его от реального человека, просматривающего сайт. Предлагаемые методы позволяют на 80% сжать трафик за счет унификации запросов, защититься от перегрузок сервера, отфильтровать спам, предотвратить взлом аккаунтов и кражи данных банковских карт.

Как показал форум, многие российские предприятия уже получают эффект от цифровой трансформации. Например, по словам Александра Мотузова, начальника управления методологии и разработки математических моделей НЛМК, в 2020 году предприятие сэкономило 1 млрд руб. благодаря, в частности, собственной DSMLp-платформе анализа данных и моделирования, ставшей очередным шагом к умному производству. Платформа представляет собой инструмент, позволяющий специалистам по данным передавать знания, полученные из данных, инженерам, создающим производственные системы, но не в виде модели для каждого конкретного применения, а в виде конвейера создания и постоянного обучения модели на новых данных. При этом у системы нет «черных ящиков», а эксплуатация моделей не прекращается при уходе подрядчика, сотрудника или разработчика готового решения с моделью. Такую платформу, по мнению Мотузова, нельзя купить: процессы для каждого предприятия уникальны и генерируют уникальные данные; модели машинного обучения строятся на собственных данных; технологические процессы и сырье для металлургического производства постоянно меняются, что требует смены методов обучения; интерпретация моделей машинного обучения позволяет открывать новые физические свойства процессов и получать новые знания.

Тему работы с моделями продолжил Станислав Ляховецкий, директор по управлению портфелем проектов банка ВТБ, сосредоточивший свое выступление на вопросах управления модельным риском — риском потерь в результате ошибочных решений, основанных на результатах работы моделей. Ясно, что игнорирование таких рисков может дорого обойтись как компании, так и государству и его гражданам — например, в результате неверно поставленного медицинского диагноза, основанного на рекомендациях искусственной нейронной сети. Сегодня нет качественного решения корпоративного уровня по оценке модельных рисков: большинство зарубежных систем (AWS, MLflow SAS, Seldon и др.) предназначены лишь для ускорения разработки модели, а не для налаживания конвейера от бизнес-идеи, подготовки данных, валидации и до мониторинга работы модели с учетом всех онтологий. В России, по мнению Ляховецкого, подобные решения имеются у компании Loginom, хотя потребность в таких инструментах давно назрела, в частности, для того, чтобы бизнес сам без программирования строил и проверял модели.

Данные и люди

Специальный тематический блок был посвящен вопросам подготовки кадров и организации образовательного процесса на основе анализа больших данных. Андрей Комиссаров, директор направления «Развитие человека на основе данных» Университета 20.35, рассказал о цифровизации в области управления кадрами, которая значительно обогатилась инструментами искусственного интеллекта, позволяющими строить модель данных о человеке в развитии. Поиск персонала, анализ предпочтений человека и другие задачи решают сегодня в Университете 20.35 путем анализа множества данных (вакансии, резюме, конференции, различные опросы и пр.). Комиссаров рассказал об опыте автоматизированного построения моделей компетенций и профстандартов по заказу Министерства труда РФ, о комплексном анализе уровня корпоративной культуры и диагностике soft skills с помощью оценки неструктурированных данных, об инструментарии подбора проектных команд для решения разных типов задач на основе онтологий профессиональных областей, построенных с помощью системы PolyAnalyst российской компании «Мегапьютер Интеллидженс».

Так, на основе модели о человеке в развитии можно предсказать, сможет ли он дорасти для работы на конкретной вакансии, — иначе говоря, найти еще не сформировавшегося (а значит, дорогого), но потенциально перспективного сотрудника. Другой пример — построение профиля цифровой компетенции для создания карты востребованности конкретных навыков специалистов в различных регионах России. Такая карта позволит, например, убедиться в том, что учебные заведения выпускают нужных рынку специалистов, а студенты с ее помощью смогут наметить наиболее перспективную траекторию своего развития, чтобы больше зарабатывать. На основе анализа и интерпретации цифрового следа сотрудников можно также оценить их вовлеченность в работу, роль в команде, степень участия в общей системе взаимоотношений, а также общую культуру команды. Подобные сервисы сегодня востребованы инвесторами стартапов, чиновниками, стремящимися быть в тренде, HR-подразделениями предприятий и пр.

Тему оценки эффективности работы сотрудника на основе анализа его цифрового следа продолжил Иван Исаев, директор направления анализа данных в МТС, уверенный в том, что полученные сведения могут быть использованы для повышения эффективности управления кадрами. Анализ позволит строить прогноз «выгорания» сотрудника, обеспечивать сокращение трудоемкости операций, переводить работников на удаленную работу или частичную занятость вне пиковых периодов, формировать эффективные кросс-функциональные команды и пр. Применяя комплексную методологию BCG BioTag, телеком-операторы сегодня анализируют статистику коммуникационных потоков между специалистами и степень использования рабочего времени, а также задействуют информацию еще из пяти различных баз данных и из пула неструктурированных данных (тексты, записи звонков и пр.). Это позволяет построить карту «спроса-предложения». Система учета и анализа цифрового следа дает возможность выполнять мониторинг эффективности труда подразделения и сотрудников; прозрачно ранжировать сотрудников по производительности труда и утилизации их рабочего времени, анализировать их загруженность. Система позволяет операторам на 20% сократить время на выполнение 100 элементов бизнес-операций, снизить отток сотрудников и получить общий прирост эффективности подразделений от 5% до 15%. Кроме того, анализ цифрового следа дает возможностьоптимизировать бизнес-процессы: идентифицировать самые автоматизируемые процессы; оценить затраты времени на процесс и текущий уровень его автоматизации; расставить приоритеты в автоматизации или оптимизации процессов.

***

Форумы Big Data проводятся с 2012 года, и доклады, представленные на нем в разное время, акцентировались на технологиях, что отражало существовавшие до недавнего момента тенденции и оставляло за кадром контент — главное предназначение ИТ. И только BIG DATA 2021 показал: оборудование, ПО и технологии не являются главным активом цифровой экономики. Главное — это сами данные, для работы с которыми уже непригодны традиционные системы передачи, хранения и обработки с жесткой, заранее запрограммированной логикой. Современные инфраструктуры для работы с большими данными должны давать возможность и коммерческим компаниям, и государственным организациям отвечать на вопросы, о которых они еще не знают.

В рамках 10-го форума BIG DATA 2021, проведенного издательством «Открытые системы», важное место занял тематический блок «Дата-проекты: платформы, подходы, практика». Наибольший интерес в нем вызвали выступления экспертов «Сбера» — признанного лидера российского рынка в области работы с данными. Ключевым направлением последних лет стала плотная работа компании со своими с дата-сайентистами и другими специалистами по данным (их в «Сбере» называют D-People) в попытках улучшить их «клиентский опыт».

Например, показательным стало внедрение инструментов, автоматизирующих работу дата-сайентистов, — средств автоматического машинного обучения (AutoML). Его цель — уменьшить ручной труд аналитиков. Такой подход выгоден там, где раньше машинное обучение не окупалось и где требуется частое переобучение моделей.

Однако построение моделей — всего лишь небольшая часть работы. До 2019 года многие процессы работы с данными были организованы далеко не оптимально: приходилось тратить огромное время на установку ПО и получение доступа к данным, а сами данные были разрозненными. Как констатировал Борис Рабинович, директор департамента управления данными «Сбера», большую часть времени дорогостоящие D-People не работали, а занимались решением «коммунальных вопросов»: получением инфраструктуры и вычислительных мощностей (этот процесс занимал до трех месяцев), установкой необходимых инструментов (до двух месяцев), поиском и получением данных (до двух месяцев).

«Мы осознали проблемы наших внутренних клиентов и пересмотрели процессы и подходы к организации их рабочих мест. Данные и вычислительные мощности в ряде случаев теперь можно получить за час, быстро выдается полный инструментарий и предоставляются необходимые библиотеки», — подчеркнул Рабинович.

Построенный супермаркет данных стал единым окном во вселенную данных «Сбера» и важнейшим элементом создаваемой фабрики данных. Он позволил радикально ускорить все процессы работы с данными. Процесс оформления заказа на данные составляет около 10 минут, а весь процесс от входа в систему до получения данных занимает от 30 минут до суток, в зависимости от сложности работ. Супермаркет обслуживает около 200 заказов в день, и ежедневно через инфраструктуру супермаркета «гуляет» около 350 Тбайт данных.

Дмитрий Карбасов, руководитель управления промышленного искусственного интеллекта "Евразийской группы" (ERG), рассказал об использовании искусственного интеллекта для оптимизации закупочной деятельности.

«Мы в автоматическом режиме ищем поставщиков с наиболее выгодными ценами, строим базу продавцов и обрабатываем ее по интересующим нас алгоритмам — как для поиска минимальных цен, так и для заполнения конкретных лотов», — отметил Карбасов. При этом искусственный интеллект отвечает за выявление и устранение ошибок в позициях, за стандартизацию и поиск претендентов на роль поставщиков. Компании удалось значительно повысить прозрачность закупок с помощью создания единой базы цен.

Как отметил Андрей Майоров, технический директор РДТЕХ, телемедицина — это вовсе не общение по Skype с врачом, а медицина на основе данных, собираемых в реальной жизни. Рынок предлагает тысячи моделей носимых гаджетов, которые можно использовать для чего-то большего, чем подсчет шагов. Ярким примером может служить сервис цифровой медицины Actenzo. Майоров поделился опытом создания системы мониторинга физиологических параметров организма и предупреждения о развитии негативных трендов в состоянии здоровья человека. С помощью фитнес-браслетов решение измеряет пульс, давление, температуру, делает ЭКГ, оценивает физическую активность и качество сна.

Максим Милков, технический директор департамента анализа данных Softline AI, рассказал о преимуществах использования технологий обработки естественного языка (Nature Language Processing, NLP) для оптимизации документооборота. Проблемы поиска корпоративной информации общеизвестны: опросы показывают, что сотрудники тратят на добычу необходимой информации до 16 часов в неделю. При этом только в 56% случаев они находят ее, и большинство отмечают, что искать информацию гораздо сложнее, чем в Интернете. В решении проблемы помогает вопросно-ответная система, понимающая смысловое значение запроса. Она способна существенно облегчить жизнь пользователей и освободить массу времени.

Роль облаков и синергия с ИТ

Развитие облачных сервисов сыграло важную роль в ускорении дата-проектов, реализуемых многими компаниями. Как отметил Дмитрий Павлов, менеджер по развитию бизнеса Yandex.Cloud Data Platform, случаи полного (а тем более быстрого) перехода компаний в облако крайне редки. Обычно такие проекты происходят поэтапно и растянуты во времени. Часто компании ограничиваются лишь переносом в облако вычислительных мощностей и на этом останавливаются.

Ситуация значительно изменилась с появлением экосистем, в которых провайдер предоставляет комплекс услуг, обеспечивая их интеграцию. Тем не менее вопрос выбора оптимальной модели приобретения инфраструктуры до сих пор актуален и во многих случаях не имеет однозначного ответа.

Александр Волынский, архитектор PaaS-продуктов Mail.ru Cloud Solutions, согласен с тем, что облако предоставляет много возможностей для работы с большими данными. В большинстве случаев при построении хранилища данных компаниям приходится выбирать между моделями PaaS и IaaS, но есть и альтернатива. Волынский рекомендовал для работы с большими данными в облаке использовать инструменты Kubernetes. За счет этого можно получить продвинутую платформу для управления данными. Важно, что все используемые для таких целей инструменты являются открытыми.

Никита Кардашин, руководитель отдела развития интеллектуальных систем Naumen, порекомендовал найти точки соприкосновения CIO и CDO, где классические ИТ могут быть полезны для работы офиса данных. «Какие бы идеи ни возникли у руководства компании с точки зрения цифровизации и трансформации бизнеса, они будут опираться на процессы, архитектуру ИТ и работу ИТ-специалистов», — констатировал он. В ИТ наработан огромный пласт опыта, касающегося доставки ценности бизнесу и аналитики результатов этих усилий. Этот опыт зафиксирован в ITIL. В офисе данных часто пытаются изобретать велосипед, вместо того чтобы использовать лучшие практики. Процессы управления ИТ могут помочь в монетизации данных, обеспечении их качества, повышении надежности сервисов и сокращении издержек.

Не менее важен и обратный обмен опытом: многим компаниям будет полезно применить современные технологии к процессам управления ИТ. Как ни странно, ИТ — далеко не самая продвинутая область с этой точки зрения.

Экспериментальные правовые режимы (ЭПР) в области работы с данными напрямую связаны с реализацией национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Наше государство всерьез рассчитывает на серьезный технологический прорыв в этой области. Для этого важна поддержка как бизнеса, так и научного сообщества. В ходе круглого стола, организованного на форуме BIG DATA 2021, представители правительственных структур и эксперты отрасли рассказали о том, что такое экспериментальные правовые режимы, как работать с данными в новых реалиях и как крупный бизнес планирует участвовать в этих инициативах.

По мнению Анны Серебряниковой, президента Ассоциации больших данных, создание ЭПР – смелый шаг со стороны государства. Говоря простыми словами, ЭПР – это установление новых, временных правил для проведения согласованных экспериментов. Такой подход хорошо понятен бизнесу, но очень трудно воспринимается государством: эксперимент может оказаться неуспешным, а это всегда болезненно. Тем не менее, политическая воля сложилась и необходимый закон был принят, а сейчас уже готовятся подзаконные нормативные акты, регулирующие применение ЭПР.

Начнут с наиболее перспективных кейсов

Анна Серебряникова: «Подход экспериментальных режимов хорошо понятен бизнесу, но очень трудно воспринимается государством: эксперимент может оказаться неуспешным, а это всегда болезненно»

Как признала Оксана Тарасенко, заместитель министра экономического развития РФ, для Минэкономразвития принятие экспериментальных правовых режимов (так называемых песочниц) стало действительно большим достижением.

«Это ключевой фактор для развития любых инноваций, в том числе технологий искусственного интеллекта. Нами за последний год проведена большая работа по подготовке необходимой правовой базы, а также отбору проектов, которые будут запущены в рамках первых ЭПР», — заявила Тарасенко.

В конце января вступил в силу 258-ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах», предусматривающий создание условий для проведения правовых экспериментов для тестирования в реальной жизни цифровых инноваций. Сопутствующие подзаконные акты призваны исключить законодательные препятствия для тестирования новых технологий в рыночной среде. Они охватывают семь наиболее перспективных направлений, таких как беспилотный транспорт, телемедицина, заключение договоров с помощью биометрии и т.п. Тарасенко выразила уверенность, что первые ЭПР будут запущены уже в нынешнем году.

«Это тот случай, когда государство услышало запрос бизнеса», — подчеркнул Дмитрий Тер-Степанов, заместитель генерального директора АНО «Цифровая экономика». Регулятор стоит на защите прав граждан, а бизнес продвигает инновации, и между этими «минусом» и «плюсом» возникает напряжение, которое снимается законом про ЭПР. Предметом ЭПР является именно то, до чего до сих пор не удалось договориться и что воспринимается регулятором как поле для рисков. У сообщества есть три года, чтобы на ограниченной территории попробовать доказать, что эти риски преувеличены.

В поисках разумного компромисса

«Введение ЭПР – хорошая практика в развитых странах, она позволяет апробировать новые технологии и провести их оценку. Но ЭПР могут нести вполне ощутимые риски, и в первую очередь это связано с использованием данных о гражданах», — отметила Татьяна Матвеева, начальник управления по применению ИТ в развитии электронной демократии Администрации президента РФ. Таким образом, общая задача – найти взвешенное решение и разумные компромиссы, которые позволят обеспечить защиту интересов граждан. Важно осознать допустимые пределы ЭПР, прежде всего с точки зрения защиты прав человека.

По словам Матвеевой, в рамках международных конвенций есть примеры ограничений и изъятий из основных требований по защите прав человека, но они главным образом направлены на обеспечение национальной безопасности и общественного порядка. России как участнику этих конвенций необходимо осторожно подходить к реализации ЭПР, и принципиально важно, чтобы по завершении эксперимента была дана оценка их эффективности.

Предлагаемые бизнесом эксперименты чаще всего связаны с развитием клиентского опыта. В маркетинговых целях компаниям хочется знать о гражданах всё: не только действия, но даже их мысли. Важно не только обезличивание таких данных, четкие правила их загрузки в «песочницы» и правила допуска к ним участников, но и дальнейшие правила уничтожения данных после проведения эксперимента, а также порядок внепланового прекращения эксперимента.

«Нам по силам найти баланс между внедрением новых решений, за которыми будущее, и защитой интересов людей, как того требует национальная стратегия развития искусственного интеллекта. Этот баланс обеспечит интересы и людей, и бизнеса, и государства», — уверена Матвеева.

«Маленький рекомендательный сервис»

Мария Поликанова: «Важно предложить гражданам сервис, который сейчас они не могут себе позволить, – хороший консалтинг по составлению финансового плана и прогнозу развития бизнеса»

В качестве одного из первых экспериментов планируется запустить создаваемый Ассоциацией больших данных сервис «Собственное дело» – платформы, которая подскажет будущим предпринимателям перспективные сферы для открытия бизнеса.

«Регуляторы много говорят о том, что надо соблюдать права человека. Но одним из таких прав является право на труд», — напомнила Мария Поликанова, руководитель стратегического комитета Ассоциации и идейный вдохновитель сервиса «Собственное дело». Не секрет, что огромное количество стартапов «умирают» уже в самом начале — 80% компаний закрываются в первый год. Чтобы избежать этого, важно предложить гражданам сервис, который сейчас они не могут себе позволить, – хороший консалтинг по составлению финансового плана и прогнозу развития бизнеса.

Разрабатывая стратегию развития рынка больших данных, в Ассоциации оценили, что это направление может принести стране до 0,3% роста ВВП. Если таким сервисом за год воспользуются хотя бы 250 тыс. человек, то в экономике будет получен дополнительный оборот 4,8 трлн руб., а это 325 млрд руб. дополнительных поступлений в бюджет. Такой эффект может «дать один маленький рекомендательный сервис».

По словам Поликановой, в этом проекте участвуют восемь крупных конкурирующих компаний, которые смогли договориться и создать принципиально новый сервис. Он будет реализован в режиме времени, близком к реальному, и должен быть настолько простым, чтобы им могла воспользоваться даже домохозяйка.

Столица — как обычно, в авангарде

Иван Бутурлин: «Столица становится площадкой для апробации многих новшеств. Для нас эксперимент в сфере искусственного интеллекта – уже просто жизненная необходимость»

Москва планирует запустить собственные эксперименты в рамках ЭПР. Это крупнейший и наиболее развитый рынок в стране, он является ориентиром для многих.

«Столица становится площадкой для апробации многих новшеств. Для нас эксперимент в сфере искусственного интеллекта – уже просто жизненная необходимость», — констатировал Иван Бутурлин, руководитель проектного офиса по ЭПР ДИТ Москвы. Цифровые технологии составляют 6% ВРП города, а в ИТ-отрасли Москвы работают 600 тыс. человек. Даже без экспериментов в городе функционируют продукты, использующие возможности искусственного интеллекта – например, в вопросах коммуникаций с жителями, безопасности и здравоохранения.

В 2018 году Москва вошла в топ-10 городов мира, готовых к внедрению искусственного интеллекта. С точки зрения технологий уже тогда все было отлично, однако город занимал лишь 20-ю позицию по готовности нормативно-правовой базы. Принимаемые сейчас законы устраняют эту дисгармонию.

Как подчеркнул Бутурлин, задачи ЭПР охватывают не только вопросы работы с данными. Столичный ДИТ смотрит чуть дальше по производственной цепочке и готов проходить весь жизненный цикл решений – от предоставления данных до создания алгоритмов и готовых решений. При этом предстоит решить множество практических вопросов, для этого и нужен эксперимент.

Выход из эксперимента не менее важен

Участники круглого стола согласились, что нельзя пренебрегать вопросами этики использования искусственного интеллекта. Но не надо забывать, что до сих пор речь идет лишь о рекомендательных системах. Технология еще слишком незрелая, и не следует ее ограничивать слишком жесткими рамками, с учетом того, что до сих пор нет ни одной реальной системы, способной полностью подменить человека при принятии решений.

В любом случае, реализация ЭПР для тестирования новых технологий на государственном уровне стала чуть ли не уникальным случаем, когда Минэкономразвития и бизнес-сообщество пошли по довольно сложному пути «рука об руку». По-другому добиться столь амбициозных целей, поставленных на уровне страны, будет невозможно.

Важен не только вход в эксперимент, но и выход из него – ведь он реализуется именно для того, чтобы затем поменять общие правила на рынке. До сих пор остается открытым вопрос, где и в каких пределах можно рассчитывать на изменение режимов, а в каких случаях государство не сможет пойти на изменение регулирования.

Участники круглого стола, состоявшегося 25 марта в рамках ежегодного форума, организованного издательством «Открытые системы», обсудили особенности установления экспериментальных правовых режимов в сфере данных, порядок взаимодействия участников, роль организации предпринимательского сообщества и регулирующего органа и другие вопросы. Модератором дискуссии выступила Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных.

28 января 2021 года вступил в силу Федеральный закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в Российской Федерации». Законом предусмотрена возможность применения специального регулирования к участникам экспериментального правового режима в целях разработки, апробации и внедрения цифровых инноваций.

Сфера данных является одним из основных направлений инновационного развития, которые в значительной степени ограничены требованиями действующего законодательства. Экспериментальные правовые режимы в области данных позволят апробировать и усовершенствовать российские продукты и сервисы на основе технологий искусственного интеллекта и работы с большими данными.

Оксана Тарасенко, заместитель министра экономического развития Российской Федерации, рассказала об особенностях применения законодательства о персональных данных в рамках экспериментальных правовых режимов.

Татьяна Матвеева, начальник Управления президента Российской Федерации по применению информационных технологий и развитию электронной демократии, выступила с сообщением о пределах специального регулирования в рамках экспериментального правового режима.

Дмитрий Тер-Степанов, заместитель генерального директора, директор по направлению «Нормативное регулирование», АНО «Цифровая экономика», раскрыл роль организации предпринимательского сообщества при установлении экспериментального правового режима.

Мария Поликанова, руководитель стратегического комитета, Ассоциация больших данных, представила сервис «Собственное дело» для экспериментального правового режима в сфере данных.

Иван Бутурлин, руководитель проектного офиса по ЭПР, ДИТ города Москвы, расскащал об использовании данных города в рамках реализуемого в столице эксперимента по установлению специального регулирования.

Вера Адаева, директор Центра цифрового развития АСИ, посвятила свое выступление социальным эффектам внедрения экспериментальных правовых режимов.

25 марта издательство «Открытые системы» проводит юбилейный, 10-й форум BIG DATA 2021 — главное событие года по теме больших данных и интеллектуальной аналитики.

Характерное исключительно для BIG DATA сочетание экспертных знаний визионеров индустрии больших данных с ценным практическим опытом, с погружением в методики и технологии работы с данными остается неизменным вот уже 10 лет.

«Из яркой технологической концепции большие данные превратились в главный драйвер цифрового развития бизнеса, общественных и государственных институтов, а форум BIG DATA дал старт целой линейке проектов издательства, в числе которых региональные форумы BIG DATA, форум «Управление данными», конференция «Качество данных», ежегодная премия CDO Award, медиа-проект «DobroData. Данные на службе добра» и другие инициативы, адресованные профессионалам эры данных», — подчеркнул Павел Христов, директор группы ИТ-изданий издательства «Открытые системы».

«Данные и их интеллектуальный анализ сегодня нужны всем — с их помощью лечат болезни, борются с бедностью, учат студентов, организуют взаимодействие органов власти с гражданами, управляют трафиком в больших городах, — отметила Наталья Дубова, программный директор форума BIG DATA. — Форум BIG DATA был и будет надежным компасом в сложной навигации по новому миру, в основе которого — данные».

Чтобы узнать об опыте лучших и получить ответы на свои вопросы, общаясь с коллегами и единомышленниками, к форуму присоединились руководители компаний и менеджеры бизнес-подразделений, директора по цифровой трансформации и директора по ИТ, бизнес-аналитики и исследователи данных. Благодаря партнерам BIG DATA 2021, участники форума из первых рук узнают о возможностях современных технологий для управления на основе данных.

Как и 10 лет назад пленарная сессия юбилейного форума BIG DATA открылась выступлением Сергея Мацоцкого, известного инвестора и предпринимателя, стоявшего у истоков российского ИТ-рынка. Он подвел итоги развития отрасли за прошедшее десятилетие, и рассказал о трендах и технологиях «завтрашнего дня».

Одним из ключевых событий форума стал круглый стол «Перспективы развития отрасли больших данных с учетом появления экспериментально-правовых режимов», организованный Ассоциацией больших данных. Его участники обсудили возможности, которые предоставляет только что вступивший в силу закон об ЭПР, безопасность экспериментов в «цифровых песочницах», а также приемлемые для тестирования методы обезличивания персональных данных.

Программа BIG DATA 2021 охватывает самые актуальные темы индустрии данных: пути сотрудничества государства и бизнеса в области данных; уроки пандемии и антикризисную аналитику; истории успеха и опыт неудач в работе с данными в разных отраслях и в социально значимых проектах; и, конечно, инновационные инфраструктурные решения для работы с данными. 

BIG DATA 2021 впервые проходит в гибридном формате, сочетая обсуждения в зале с интерактивными мероприятиями для широкой онлайн-аудитории, мастер-классами и дискуссиями. 

Пандемия COVID-19 резко ускорила использование накопленного потенциала цифровых технологий и принятия новых решений, что также нашло отражение в программе BIG DATA 2021. 

Слушатели специального онлайн-блока «Данные для медицины» знакомятся с интеллектуальными решениями и яркими практическими кейсами применения аналитики и технологий искусственного интеллекта в медицине. 

Завершилась эта тематическая сессия круглым столом «Качественные медицинские данные для ИИ-решений: где их взять?», который прошел при поддержке Ассоциации «Национальная база медицинских знаний». Ведущие эксперты в области ИТ для здравоохранения обсудят текущую ситуацию с доступом к медицинским данным и перспективы ее развития, а также лайфхаки в добыче данных. 

Стратегия «Платформы больших данных» — совместного предприятия ВТБ и «Ростелекома» — предполагает развитие платформ обмена большими объемами данных, сервисов для дистанционной оценки имущества, проектов в области скоринга физических и юридических лиц, прогноза спроса, геоаналитики и др., рассказали в компаниях.

ВТБ и «Ростелеком» объявили о планах по созданию платформы для работы с большими данными осенью 2019 года, а сама компания была зарегистрирована в марте 2020-го, напоминает агентство РБК.

Совместное предприятие уже начало выводить свои продукты на рынок. В 2021 году «Платформа больших данных» намерена запустить пять пилотных проектов совместно с партнерами «для проверки продуктовых гипотез и совершенствования бизнес-моделей», а также 30 пилотных проектов «с потенциальными коллегами для подтверждения эффективности продуктов». В частности, компания рассчитывает запустить совместные проекты с департаментом информационных технологий Москвы в области геоаналитики.

В компаниях пока не раскрывают финансовые показатели СП, отмечая, что рассчитывают на выручку по итогам 2025 года более чем в 4 млрд руб. и прибыль — более чем в 1 млрд руб. Компания должна выйти на полную самоокупаемость к 2023 году.

25 марта 2021 года издательство «Открытые системы» проведет юбилейный, 10-й форум BIG DATA 2021 — главное событие года по теме больших данных и интеллектуальной аналитики. За прошедшее десятилетие форум прошел большой путь от обсуждения новых технологий и первых пилотов до представления зрелых проектов глубокой аналитики и искусственного интеллекта. Но характерное исключительно для BIG DATA сочетание экспертных знаний визионеров индустрии больших данных с ценным практическим опытом, с погружением в методики и технологии работы с данными остается неизменным.

«Со времени проведения первого форума большие данные превратились из яркой технологической концепции в главный драйвер цифрового развития бизнеса, общественных и государственных институтов, — подчеркнул Павел Христов, директор группы ИТ-изданий издательства «Открытые системы». — А сам форум BIG DATA дал старт целой линейке проектов. Среди них — региональные форумы BIG DATA, форум «Управление данными», конференция «Качество данных», ежегодная премия CDO Award, медиапроект «DobroData. Данные на службе добра» и другие инициативы издательства, адресованные ширящемуся поколению профессионалов эры данных».

«Данные и их интеллектуальный анализ сегодня нужны всем — с их помощью лечат болезни, борются с бедностью, учат студентов, организуют взаимодействие органов власти с гражданами, управляют трафиком в больших городах, — отметила Наталья Дубова, программный директор форума BIG DATA. — Форум BIG DATA был и будет вашим надежным компасом в сложной навигации по новому миру, в основе которого — данные».

Первый форум BIG DATA прошел 22 марта 2012 года. По замыслу организаторов, в юбилейном BIG DATA 2021 примут участие несколько легенд российского ИТ-рынка, выступавших на открытии первого мероприятия.

Одним из ключевых событий форума станет круглый стол «Перспективы развития отрасли больших данных с учетом появления экспериментально-правовых режимов», организуемый Ассоциацией больших данных. Закон «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций в РФ» вступил в силу 28 января 2021 года. Участники круглого стола обсудят возможности, которые дает этот закон гражданам, государству и бизнесу, безопасность экспериментов в «цифровых песочницах», а также приемлемые для тестирования методы обезличивания персональных данных. К дискуссии приглашены представители Минцифры России, Минэкономразвития России, ДИТ Москвы, Роскомнадзора, АНО «Цифровая экономика», Агентства стратегических инициатив, Администрации Президента, Фонда «Центр стратегических разработок», АНО «Цифровая экономика», Ассоциации больших данных. Модерирует обсуждение президент АБД Анна Серебряникова.

Программа форума охватывает самые актуальные темы индустрии данных: пути сотрудничества государства и бизнеса в области данных; уроки пандемии и антикризисную аналитику; истории успеха и опыт неудач в работе с данными в разных отраслях и в социально значимых проектах; и, конечно, инновационные инфраструктурные решения для работы с данными.

BIG DATA 2021 впервые пройдет в гибридном формате, который предусматривает сочетание выступлений и обсуждений в зале с интерактивными мероприятиями для самой широкой онлайн-аудитории: подключением спикеров из разных регионов, мастер-классами и дискуссиями.

Так, Наталья Роменская, независимый эксперт в области роботизации бизнес-процессов и искусственного интеллекта, проведет онлайн-воркшоп «IPA: эволюция автоматизации процессов и новый уровень процессной аналитики».

Не могли не отразиться в программе BIG DATA 2021 и самые драматичные события последнего времени. Тему применения технологий больших данных в здравоохранении раскроют самые харизматичные спикеры как в пленарной сессии, так и в специальном онлайн-блоке «Данные для медицины». Слушателей ждет знакомство с интеллектуальными решениями и яркими практическими кейсами применения аналитики и технологий искусственного интеллекта в медицине.

В завершение этой тематической сессии эксперты соберутся на круглый стол «Качественные медицинские данные для ИИ-решений: где их взять?», чтобы обсудить текущую ситуацию с доступом к медицинским данным и дальнейшие перспективы в этой сфере, а также лайфхаки в добыче данных. В дискуссии будет затронут важнейший вопрос для развития рынка медицинских ИИ-решений — о нормативном регулировании повторного использования обезличенных медицинских данных в научных целях, для машинного обучения, управленческой аналитики и маркетинговых исследований.

Форум соберет руководителей компаний и менеджеров бизнес-подразделений, директоров по цифровой трансформации и директоров по ИТ, бизнес-аналитиков и исследователей данных.

Компания Palantir Technologies, специализирующая на анализе больших данных, получила известность благодаря работе с Центральным разведывательным управлением, Пентагоном и другими государственными структурами в США. В 2020 году она заключила несколько крупных госконтрактов, благодаря чему выручка за год поднялась на 47%. Однако в 2021 году темп роста выручки снизится до 30%, полагают в компании.

В четвертом квартале Palantir заключила 21 контракт на сумму в 5 млн долл. и выше. В первом квартале 2021 года объем продаж должен вырасти на 45% по сравнению с прошлым годом, полагают в компании. При этом, однако, компания все еще несет убытки. В последнем квартале выручка поднялась до 322,1 млн долл — больше, чем в среднем ожидали аналитики (300,7 млн долл.) — но чистый убыток составил 148,3 млн долл. В четвертом квартале прошлого года убыток составил 159,3 млн долл.

После публикации квартальных результатов и прогноза на текущий год курс акций Palantir Technologies снизился на 9%.