Баннер

fms-rossii Система Orphus
   
Бизнес
На каком этапе IT-технологии в России?
2014-11-18 07:44:52

Свой взгляд на развитие IT-технологий в России представил заместитель генерального директора управляющей компании «IQ One» Илья Аникин.

Что сейчас находится в основном тренде, какие технологии считаются наиболее прорывными в своей области?

Одна из самых заметно изменяющихся и динамично растущих областей сегодня – рынок онлайн-обучения. На глазах меняется подход к обучению, особенно в той части, которая касается прикладных знаний и наук. Вспомним, что на протяжении веков обучение строилось на основе толкования книг. А книга – это ленточный, длинный текст, возможности по структуризации которого (по сравнению с сегодняшним днем) практически отсутствовали. Чтобы найти какую-то конкретную информацию, нужно было воспользоваться оглавлением, то есть одна книга содержала 30–50 ссылок для поиска. Если же в книге был алфавитный указатель, это количество могло возрасти до 300–500 ссылок. В итоге, чтобы изучить книгу и найти какие-то ключевые моменты, нужно было потратить довольно много времени.

 Сегодня процесс обучения выстраивается принципиально другим образом. Мы можем учиться не на книгах, а на маленьких кусочках информации, каждый из которых посвящен конкретной области знания.

Сегодня процесс обучения выстраивается принципиально другим образом. Мы можем учиться не на книгах, а на маленьких кусочках информации, каждый из которых посвящен конкретной области знания. И эти знания легко структурировать не в виде ленты, а в виде дерева. Появляется возможность последовательно погружаться глубже в необходимую область, не отвлекаясь на поиски нужной информации среди большого массива данных. Таким образом, скорость обучения и поиска фактов увеличивается в десятки раз.

Еще одно динамично развивающееся направление в области обучения – оформление уроков в видеоформате. Только недавно появилась возможность массово применять видео, так как повсеместно возросла скорость доступа в Интернет, позволяющая просматривать видео без предварительной загрузки. Однако должен подчеркнуть, что вышесказанное больше применимо к прикладному обучению, а не к фундаментальному образованию.

detail c05caaea43904883a78bd4358bfaed91

На стыке этих двух трендов (древовидная структура и видеоконтент) возникает новый формат прикладного обучения, предпринимаются попытки создания новых обучающих сервисов. В России их пока практически нет. Мы внимательно отслеживаем рынок онлайн-обучения и ищем компании, которые могли бы в течение ближайших пяти лет совершить прорыв в этой области.

Еще одно важное направление – решение задачи с нехваткой компьютерной мощности для обработки больших объемов информации. Уже есть компьютеры соответствующего уровня, но их пока мало, они дорогие и используются для решения определенных научных задач. Например, есть суперкомпьютер «Ломоносов», установленный в МГУ и обслуживающий исследования 500 научных групп, институтов РАН и других научных учреждений. Он может проводить 647 триллионов операций в секунду и входит в Top-500 самых мощных компьютеров мира. Но этот компьютер – не решение для большинства. Многие ученые и рядовые исследователи не могут получить доступ к такого рода инструменту, поэтому из-за нехватки компьютерной мощности простаивают целые направления, теории и идеи.

Буквально несколько месяцев назад мы обнаружили решение, которое может изменить ситуацию. На локальный компьютер устанавливается небольшое по размеру программное обеспечение, которое собирает все компьютеры в одну сеть по принципу работы торрентов. Центральный софт распределяет задачи, а софт, установленный на локальных компьютерах, выполняет их, пока компьютеры бездействуют – обычно в это время свободно около 98% ресурсов машинного времени.

Гугл разработал такой софт на собственной платформе – BigQuery Google Analytics. Независимая база данных подключается к ее серверам, и BigQuery позволяет мгновенно выполнять сложнейшие поисковые запросы. То, на что у обычной машины ушло бы несколько недель, BigQuery делает в течение нескольких секунд. Однако использование BigQuery достаточно дорого, поскольку Гугл нужно окупить средства, затраченные на тысячи компьютеров, работающих в этом кластере.

В нашем случае технология практически бесплатна, поэтому она будет более доступна для массового рынка. Сейчас это реализуется в основном на 3D-графике, когда идет рендеринг анимационных фильмов. Но замечу, что рендеринг – это лишь частный случай применения технологии. Создание подобной программы, например, для Matlab – сложного математического софта, применяемого для многих научных вычислений, приведет к тому, что большие компьютерные мощности станут доступнее, научные исследования получат новые ресурсы для развития.

Еще одна сфера, к которой приковано сейчас наше внимание, – специализированный поиск в Интернете. Конечно, мы все знаем Яндекс – это на сегодня единственная крупная поисковая система в Рунете. Механизм поиска в Яндексе очень прост – пользователь задает ключевые слова, по гигантскому индексу система находит документы и страницы, в которых эти слова расположены недалеко друг от друга, и выдает все эти результаты. Этот способ поиска далеко не всегда работает, так как во многих случаях, чтобы найти искомое, пришлось бы просмотреть и проанализировать миллионы ссылок.

Самый наглядный пример необходимости специализированного поиска – поиск товаров. Сейчас Яндекс.Маркет стремится решить эту задачу, но основной недостаток существующего поиска в том, что пользователю приходится стать в какой-то степени экспертом в чужой для него области. Он должен настроить фильтры и сделать выборку по определенным параметрам, ограничив результаты поиска.

Но хотелось бы найти товар и более простым способом. Например, ввести в поисковую строку описание искомого: «хочу маленький и тихий холодильник для дачи». Система должна проанализировать облако тегов и отзывов о каждом товаре (в идеале – по карточкам товаров во всех интернет-магазинах) и предложить варианты на основе этих описаний. То есть мне не нужно становиться экспертом и искать маленький холодильник с низким уровнем шума. Для меня это уже сделали люди, оставившие свои отзывы.

Это применимо ко всем категориям товаров?

Да. И ключевой элемент здесь – облако отзывов вокруг товара. Поэтому, чтобы система работала, необходимо мотивировать людей. Например, если отзывы хорошие, и на товар есть спрос, то от стоимости купленного товара перечисляется небольшой процент всем, кто оставил отзыв с использованными при поиске словами. Если же кто-то оставляет нерелевантный отзыв, и товар не пользуется популярностью среди покупателей, то тогда они ничего не получают.

Таким образом, как видите, за созданием специализированного поиска большое будущее, потому что существующий сегодня поисковый механизм не отвечает всем потребностям.

Какие еще компании занимаются разработкой таких поисковых систем?

На сто процентов отлаженной системы пока нет ни у кого в мире. Но в этом направлении самые дальновидные уже вовсю ведут работу. У «IQ One» в портфеле есть компания «Ютинет». Эта компания в течение последних

 двух лет создает биржу товаров для специализированного поиска и продвинулась дальше, чем кто бы то ни было в России.

Есть еще одна область специализированного поиска, о которой я бы хотел упомянуть, – это поиск фактов. Стандартный поиск не отвечает сегодня всем потребностям. В том случае если мы ищем что-то узкоспециализированное, очень специфическое, требуется много времени для отбора нужной информации в уже полученных результатах поиска. У «IQ One» есть в портфеле компания, которая решает эту проблему, делая поиск более специализированным, чем у Яндекса. Этот поиск хорош тем, что система умеет распознавать смысл запроса практически с первого ввода и подбирает перечень найденного контента на основе того, что уже имеется, группируя контент не по ленточному принципу, а в виде дерева ссылок. Хороший пример с богомолом. Если ввести в поисковую строку Яндекса слово «богомол», то среди найденного будет богомол-кузнечик, богомольцы, а также фамилия Богомолов. Обозначенный софт, разрабатываемый нашей компанией, различает содержимое по параметрам, распределяя его по отдельным «деревьям» – в одной секции насекомые богомолы, в другой – верующие люди, в третьей – Богомоловы. Каждая группа также в свою очередь разделяется. За счет этого время на поиск сокращается с линейного до логарифмического, что имеет принципиальное значение для больших объемов данных.

Один из продуктов «IQ One» – анализ репутации в социальных сетях. Каким Вы видите будущее социальных сетей в контексте спекуляций на тему «Фейсбук – это вчерашний день»? Каков день завтрашний для социальных сетей?

В социальных сетях сейчас будут наблюдаться два основных тренда. Первый связан с тем, что внутри каждой большой социальной сети будет прослеживаться более таргетированное отношение к пользователю – некая кастомизация. Та же реклама будет лучше работать, поскольку будет ориентироваться не только на профиль пользователя или группы, в которые он когда-либо вступил, но и на его комментарии, лайки, обсуждения и темы, интересующие его в данный момент.

У «IQ One» уже есть технология IQBuzz, позволяющая лучше таргетировать рекламу на основании комментариев, отзывов и запросов пользователя. В режиме реального времени она собирает весь новый контент в социальных медиа – социальных сетях, форумах, в «Живом журнале». В день индексируется порядка 15 миллионов постов. На основе полученного результата можно различать пользователей по интересам и предлагать им таргетированную именно на них рекламу. Мы ожидаем, что это существенно увеличит конверсию из показов рекламы в клики и дальше в покупку. Сейчас основная проблема ВКонтакте по сравнению с Яндексом – очень низкая конверсия рекламных показов в клики, на Яндексе она иногда доходит до 10%, а здесь – 0,2–0,3%. За счет более точного таргетинга мы сможем эффективнее размещать рекламу и дороже ее продавать. Вряд ли эта технология будет стоить столько, сколько стоит сейчас Яндекс, но тем не менее мы ожидаем, что с ее помощью можно сильно поднять монетизацию ВКонтакте, примерно на 50–70%.

Возвращаясь к вопросу кастомизации, стоит заметить, что основной прорыв здесь заключается не в создании специализированных социальных сетей, а в переориентации сетей с массового пользователя на индивидуального. Локальные сети будут появляться, но это будут скорее единичные случаи успеха. Мы не можем сегодня сказать, что Фейсбук умрет, и вместо него появится множество маленьких сетей. Вероятно, следуя общему тренду, Фейсбук станет максимально таргетированным и восприимчивым к пользователям.large 2989

Второй тренд в социальных сетях – глобализация. В сети ВКонтакте ежедневно появляется 2 миллиона постов. Многие из них – предложения о продаже товара. Фактически сеть работает наподобие Avito – своеобразной интернет-барахолки. Но в отличие от Avito, предложения продать/купить что-либо ВКонтакте никак не структурированы. И вот здесь как раз большую роль играет размер социальной сети. Пока ВКонтакте был небольших размеров, специализированный Avito, где в то время уже появился солидный контент, был, безусловно, в выигрыше. Но сейчас ВКонтакте охватывает чуть ли не 100% пользователей Рунета, и такой ресурс очень важно правильно использовать.

Создать сегодня новый Avito крайне тяжело, потому что нужно, во-первых, много объявлений, во-вторых, много покупателей. И это два совершенно разных потока. ВКонтакте же поток объявлений дает почти автоматически, так что остается лишь решить задачу поиска этого контента – предложение о продаже нужно быстро отыскать и правильным образом продемонстрировать пользователю.

Еще сегодня очень актуальны решения, связанные с безопасностью. Например, группы в социальных сетях сканируются на предмет наличия определенных слов, затем создается «черный список», который становится доступным для пользовательского софта, установленного на компьютерах. Для пользователя это работает так: когда ребенок заходит в социальную сеть, установленный на компьютере софт гарантирует, что он не попадет в запрещенные группы из «черного списка». Конечно, создать список один раз и навсегда невозможно, очень важно, чтобы он обновлялся в режиме, близком к режиму реального времени.

Каковы перспективы экспорта производимых в России IT-продуктов на зарубежные рынки?

Стоит говорить о трех направлениях экспорта. Первое  – экспорт на мировой рынок, без акцента на регион. Российские разработчики могут это делать, но необходимо правильно обозначить область применения. Сможет ли Россия создать второй Фейсбук? Нет, потому что он уже создан. Если США в среднем по развитию интернет-технологий обгоняют Россию на 3–5 лет, то необходимо понимать, что Россия только заходит на рынок, в котором они уже пять лет находятся. И этот разрыв будет крайне сложно преодолеть. Однако есть области, в которых Россия и США сейчас примерно в одинаковом положении, например, упомянутая область разработки специализированного поиска.

Второе направление экспорта имеет другой характер. Есть специализированные IT-решения, которые в силу некоторых обстоятельств и в России, и в США составляют категорию «чувствительных» товаров. Россия не всегда может применять американские решения, так как в этом случае она во многом будет зависеть от политики этих компаний. Хороший пример – израильско-американская компания «Palantir», софт которой использовал в своей работе Эдвард Сноуден.

В России государственные структуры, банки и многие другие компании не могут использовать софт европейского или американского производства из-за соображений безопасности. Но помимо России есть и другие страны, где закупка этого софта также невозможна или не приветствуется по тем же причинам, – страны Центральной Азии, Латинской Америки, Юго-Восточной Азии. Поэтому экспорт российского софта в эти страны вполне конкурентоспособен.

Третье направление экспорта – выход на рынки, где нет сильной конкуренции. Например, для России экспорт некоторых продуктов на американский рынок – практически невыполнимая задача просто потому, что рынок полон, так как был сформирован уже лет пять назад. Намного проще выйти на локальные рынки Малайзии, Индонезии и других подобных стран, где доля американских продуктов составляет не более 50%, а значит, есть пространство для маневра. Хочу подчеркнуть, что сложность экспорта не в том, что российские продукты хуже, а в том, что рынок уже занят. Поэтому Россия должна искать возможности заполнения быстрорастущих и емких рынков тех стран, где рынок еще не поделен.

Мой опыт общения с китайскими коллегами говорит о том, что они сильно отличаются от других партнеров. Китайские компании очень заинтересованы в получении доступа на иностранные рынки, но они намного менее склонны пускать иностранных разработчиков и инвесторов на свой рынок. Обычно все сделки с Китаем, в отличие от других стран Юго-Восточной Азии, структурированы таким образом, что они дают деньги в обмен на долю их бренда на российском рынке.

Интернет позволяет бизнесу повышать эффективность (продажи, маркетинг, работа с персоналом и т.п.). Насколько эффективно российские компании используют эти инструменты в сравнении со своими зарубежными партнерами?

Здесь очень многое зависит от уровня развития бизнеса и экономики, от инфраструктуры страны и от других глобальных факторов. Фактически нельзя сравнивать эффективность использования интернет-ресурсов в России и за рубежом. Российская инфраструктура несравнима с европейской и американской. У нас гигантские пробки в крупных городах, только формируется культура оплаты пластиковыми картами, нет возможности подписки пользователя на регулярные платежи и т.п.

Например, в России практически все интернет-магазины сталкиваются с необходимостью привозить заказанный товар через один-два дня после заказа, а не через три или более дней. В противном случае 30% из доставленных товаров не оплачиваются клиентами и возвращаются назад, и интернет-магазину приходится этот товар хранить и потом кому-то продавать. Эта проблема настолько серьезна, что ее одной будет достаточно, чтобы интернет-магазин обанкротился. В то время как в США этой проблемы почти нет из-за того, что большинство покупок оплачиваются сразу кредитными картами и отказаться от них уже невозможно.

Другая проблема связана с тем, что в России уровень развития бизнеса совершенно другой. Например, у нас во многих компаниях очень велик ежемесячный отток клиентов. Сегодня у компании 100 клиентов, а через месяц уже на 4% меньше. Для американского бизнеса это очень большая цифра. Для них норма – 1,5–2%. В России своя конъюнктура – компании закрываются чаще, движение внутри компаний динамичнее. Из-за этого такие подвижные продукты, как SaaS-сервисы, редко имеют отток ниже 4%.

Или еще один пример – e-commerce. Сейчас в нашей стране эта отрасль переживает настоящий бум. У Яндекса средняя выручка в год на одного пользователя в разы выше, чем у Гугл (соответственно, 25 и 6 долларов). Это не говорит о том, что Яндекс эффективнее использует e-commerce. Нет, это связано с тем, что мы наблюдаем бурный рост. Это скорее не показатель эффективности компании, а специфика данного момента.







Другие статьи раздела



Как вы оцениваете отношения между Россией и Узбекистаном?