bs-preloader__icon
ru kz en

Big Data: обратная сторона медали

О технологиях Big Data сегодня не говорит разве что ленивый. Между тем, не все понимают, что это такое на самом деле. Редакции LifeInsurance удалось поговорить с одним из крупных специалистов в этой сфере в Казахстане – генеральным директором Marketo.kz Сергеем Ахметовым. Он рассказал не только о возможностях Big Data для государства и компаний, но и об этической стороне использования данных пользователей соцсетей и в целом Интернета в коммерческих интересах.
Big Data: обратная сторона медали

- Сергей, сколько времени Вы уже работает с технологиями Big Data, и как они помогают вашим клиентам?

- Примерно 5 лет. Последние два года больше работаем в направлении BDSMM (Big Data Social Media Marketing). Если говорить о рынке Казахстана, то к нам в основном обращаются за какими-то наработками. Самый крупный заказчик Big Data в Казахстане – это государство, потому что для обычных компаний это дорогая технология, им проще покупать более «мелкие» софты с коротким сроком окупаемости.

Самая большая проблема у нас – это интеграция всех сервисов в компании между собой. На практике встречались  самописные ERP-системы, в которых отсутствует возможность передачи данных и интеграция с ними. Одно из наших достижений -  работа с портретом клиента. Клиентскую базу расширяем до 75 параметров. К примеру, у страховой компании в базе миллион человек, но с каждым годом у любой компании минимум 20% базы умирает, так как нет коммуникаций или вы не понимаете своего клиента.  Клиенты не покупают по разным причинам: менеджер нагрубил, им не перезвонили, конкуренты перехватили и так далее. Мы эту задачу решаем так. Делим портрет клиента на микросегменты: собираем информацию из открытых источников. Допустим, если вы болеет за «Ливерпуль», мы все это автоматизируем и присылаем вам информацию: «Хей, сегодня играет «Ливер», какой счет?». Люди часто сами оставляют данные о себе, они говорят о членах семьи, делятся информацией, где они были и так далее. Если все это собрать и  обрабатывать, то можно получать мощные результаты. Конечно, с помощью Big Data все хотят увеличить продажи либо сократить количество сотрудников, убрать человеческий фактор.

 - С какими запросами обращались лично к Вам и вашим коллегам?

- Заказчиков много. Мы сейчас ведем проекты с государством, пока не могу о них говорить. Государство хочет прийти к какой-то прозрачности. Примеры – программы «Цифровой Казахстан», «Smart City». Причем, последняя - это большие объемы данных. Просто, к сожалению, у нас в стране еще не умеют обрабатывать данные.

Второй минус – у нас не доверяют местным компаниям. Есть 4 международные франшизы, эти компании аутсорсят на наши госорганы примерно на 4-5 миллионов долларов минимум. Потом исполнители докручивают что-то сами и находят субподрядчиков здесь, таких, как мы. И, получается, маржа снижается на 80-90%.  Для нас чек в 300 тысяч долларов – достаточно хороший для Казахстана. Но когда ты узнаешь реальную сумму заказа, маржу. И это одна из основных проблем на рынке. Хотя в стране говорят о необходимости приоритета казахстанских ребят, но на практике это не делается. Я говорю о крупных проектах.

- Какие данные собираются вашими компаниями-заказчиками? Какие данные берутся из соцсетей и так далее?

- Есть много систем мониторинга, которые собирают информацию, по ключевым словам, из разных частей Интернета. К примеру, если вы написали где-то у себя в комментарии слово «Кредит», системы это «мониторят» и собирают. Так можно получать хороший фитбэк, настроение, вовлеченность. И сейчас с помощью Big Data многие компании уже не ходят по улицам, а задают правильные ключевые слова и собирают информацию в очень большом объёме. Вот пример. В течение одного месяца компания Cisco использовала необычный способ общения с клиентами, собрала более 800 полезных идей для развития своей продукции. В течение этого времени специально созданное сообщество в сети СС Social Media Handbook посетили 1 200 000 клиентов. Или второй хороший пример. Компания Dell с помощью социальных медиа активно восстанавливает собственную репутацию и уже увеличила свой портфель на 6,5 млн долларов.

По вашим постам можно понять, к какому типу вы относитесь, что «репостите», кого «лайкаете», комментируете, кто лайкает вас и тому подобное. И на основе этого можно построить цепи людей: с кем вы дружите и так далее. Еще в Казахстане мы любим хвастаться, к примеру, если куда-то едем, то показываем гео-метки, которые являются одним из самых крутых параметров по сбору информации.  По ним можно примерно понять средний чек человека, насколько он открыт новому, можно ли предлагать продукт или услугу или нет, и так далее. Давайте подумаем, что может дать только один этот параметр?

Недавно британская компания разработала алгоритм, который сможет предсказывать ваше местоположение на протяжении всех 24 часов. Программа использует данные вашего смартфона и коррелирует их с информацией от гаджетов людей, которые находятся рядом. Ошибка составляет не более 20 метров. Тщательно изучив привычки таргетинговой аудитории, маркетологи смогут планировать места для размещения рекламы и даже изменять контент на outdoor-щитах в то время, когда мимо проходят потенциальные клиенты определенной целевой группы.

Сейчас на постсоветском пространстве основная проблема состоит не в сборе, а в обработке данных. Big Data - это когда данные постоянно обновляются, их становится все больше и больше. С этим аналитики не справляются. Поэтому заказов на рынке много, и конкуренция здесь маленькая, работы хватает всем.

- Сколько в Казахстане у вас конкурентов, которые хорошо разбираются в Big Data?

- 3-4 компании. Если говорить честно о заказах, то их порой вначале берут какие-то непонятные люди, а рынок Big Data узкий, все друг друга знают. И когда такой неизвестный подрядчик появляется, то становится понятно, что это какой-то откатный тендер. Потом этот заказ перенаправляют либо индусам, либо украинцам.

Другая проблема на рынке – это support (поддержка). С Big Data вы пожизненно привязываетесь к такой техподдержке: что-то нужно постоянно дорабатывать, ремонтировать и так далее.

 - В своих статьях и постах в Инстаграмм Вы писали о том, как начать работать в сфере Big Data новичкам. Насколько сложно этому обучиться, и почему у нас в Казахстане мало хороших специалистов в данной сфере?

- Потому что сама технология Big Data очень молодая. В мире более-менее популярной она стала в 2000-е годы, а у нас – в конце 2016 года. О Big Data говорят много, но не всегда верно. Кто-то говорит, что это большая база данных, кто-то называет это блокчейном и так далее. И мало кто понимает, что Big Data – это  больше не  сами данные, а методы их обработки. Есть структурированные данные и неструктурированные. Структурированные – это когда данные к вам приходят в определенном формате, разделены по ячейкам. Неструктурированные данные – это когда, к примеру, нужно цифровать записи колл-центра. Менеджеры разговаривают, вы с помощью нейронной сети переводите все разговоры в контент, понимаете его и даете результат, картинку или видео. У всех заказчиков проблема с этим.

Что касается обучения Big Data, то здесь проблема в том, что нет пока достойного высшего образования в этой сфере. Есть курсы, которые, на мой взгляд, далеки от практики, там все на уровне теории. В Big Data есть 2 направления: инженерия и аналитика. Если у вас хорошие знания в высшей математике, то вы можете пойти в Data Analytics, а если у вас просто программирование, то в Data Engineering. У нас пока не могут вырастить даже Data-инженеров, так как нет соответствующей среды для практики. Каждый новый заказ – индивидуальный, нет шаблонов, нужен хороший бэкграунд по программированию, важно хорошо разбираться в ERP, СRM-системах, технологии облака, различных сервисах. Тут можно говорить долго.

- Что Вы хотели сказать своими постами по Big Data – просто показать направление или самому обучать?

- Я просто хотел показать, как можно начать этот путь по изучению Big Data, потому что я не увидел нигде ни одной методологии обучения, много «воды», а реальной пошаговой методики нет. Пройдя эти этапы обучения  из общей практики, человек, конечно, не сразу станет отличным спецом, но хотя бы сможет устроиться куда-то новичком. В Big Data много людей работает на аутсорс. Можно за небольшую зарплату, чисто ради практики, уехать поработать в Украину, в Индию на полгода, но без английского в Big Data нет смысла идти.

На самом деле нехватка кадров в этой сфере наблюдается не только у нас, но и в крупных мировых корпорациях, к примеру, Google, Yandex, Mail.ru, Facebook и так далее. Они начали уже сами создавать такие бесплатные курсы. Если после их прохождения вы успешно сдаете экзамены, то эти компании могут взять вас к себе на работу. Мы тоже могли бы обучать, но, повторюсь, у нас в стране нет среды для практики.

Моя задача на сегодня – хотя бы немного популяризировать Big Data, потому что у этой технологии большие перспективы. К примеру, в Казахстане пока нет крупных внедрений Big Data, хотя потребность в этом есть. До сегодняшнего дня никто в Казахстане - ни государство, ни бизнес - не может похвастаться успешным внедрением Big Data.

Думаю, первое крупное внедрение Big Data будет в Министерстве финансов, потому что у нас огромный рынок экономики, в том числе многочисленные базары, и его полностью сложно проконтролировать. А это сильно бьет по ВВП страны. И работы там хватит всем, так как получится большой софт, и общей задачей будет собрать разные сервисы внутри Минфина в одно озеро, так как за 25 лет собралось много данных, и они увеличиваются с каждым годом. И аналитики просто физически не смогут все это обработать.  Это только один пример. Другой пример – Министерство здравоохранения, которое также вводит цифровизацию, к примеру, электронные карточки. Здесь вообще огромные перспективы для Big Data, так как эта технология может понимать и прогнозировать болезнь человека, как лечить и так далее, если задать все необходимые параметры. А параметров будет очень много, так как все карточки переводятся в электронный вид.  Единственное, если только не будет погрешности врача при заполнении карты. И будет сразу видно по данным, кто хороший врач, а кто плохой, почему у нас люди умирают и так далее.

Большое внедрение Big Data также будет в Министерстве образования.

Так что если мы введем Big Data в таких масштабах, то сделаем рынок более-менее прозрачным, а это значит, что возможностей для коррупции будет намного меньше.

Другая проблема – специалисты в Казахстане уходят на узкие рынки, где и так большая конкуренция, к примеру, в разработке мобильных приложений сильны украинцы и индусы. А в Big Data можно добиться больших результатов: к примеру, уехать учиться в Индию на полгода, потратив на поездку около 3 000 долларов, вернуться крутым спецом и получать в течение минимум 10 лет зарплату в размере 500-600 тысяч тенге. Я часто езжу в Америку и по возвращении поражаюсь: там люди идут туда, а здесь в обратную сторону, то есть наши не понимают общемировые тренды.

- Какое решение Вы видите?

- Начать давать заказы по Big Data внутри страны. Пока, к сожалению, мы не видим доверия к местным специалистам. Хорошие специалисты по Big Data не пойдут работать консультантами на небольшую зарплату в госкомпанию, они больше заработают на фрилансе.

Я не сказал бы, что у нас все так плохо, программы «Цифровой Казахстан» и «Smart City» хорошие. Думаю, в течение 5 лет мы сможем добиться каких-то результатов в этой сфере у нас в стране.

Продолжение следует...

 

Поделиться
читайте также
Страховщики в России будут работать по новым правилам
Страховщики в России будут работать по новым правилам

С 1 января 2019 года в России появятся новые треб...

Максат Альжанов приобрел статус крупного участника АО «КСЖ «Standard Life»
Максат Альжанов приобрел статус крупного участника АО «КСЖ «Standard Life»

Об этом сообщил Нацбанк РК на своем официально...

КСЖ  показали рост динамики премий
КСЖ показали рост динамики премий

Организации отчитались по итогам февраля 2019 г...

Самые интересные материалы сайта у тебя на почте! Подпишись на рассылку.

ЗАДАТЬ ВОПРОС ЭКСПЕРТУ
ЗАДАТЬ ВОПРОС ЭКСПЕРТУ
Оставить заявку