Данные, в особенности, большие (big data) – являются основой цифровизации предприятий, сервисов технологических компаний и, главное – искусственного интеллекта. Технологии больших данных являются кросс-индустриальными и широко применяются во всех сегментах экономики – от госуправления и анализа потребительского поведения до добычи ресурсов и банкинга. Одновременно с этим данные становятся полноценным активом на балансе компаний.
В том числе поэтому объем российского рынка Big Data и искусственного интеллекта (ИИ) по итогам 2025 года вырос на 20% и достиг 520 млрд руб., говорится в исследовании Ассоциации больших данных (АБД), Б1 и TAdviser. Рынки аналитики оцениваются вместе, так как, с одной стороны, большие данные являются «топливом» для ИИ, без которого обучение моделей становится неэффективным, а с другой, ИИ сам порождает огромные объемы данных, которые необходимо обрабатывать и хранить.
Российская специфика
Важной особенностью российского рынка big data является участие государства. «Государство выступает ключевым драйвером развития рынка больших данных – масштабные инициативы идут через госпрограммы и нацпроекты, например, „Экономика данных“», – объясняет директор по аналитике АНО «Цифровая экономика России» Карен Казарян. Федеральный проект «Искусственный интеллект» (входит в «Экономику данных») предусматривает бюджетное финансирование 15,7 млрд руб. на 2024–2026 гг.
Рынок больших данных в России во многом сосредоточен вокруг нескольких крупных компаний, например, «Яндекса», «Сбера», VK, МТС, которые аккумулируют большие массивы данных, активно внедряют ИИ и развивают собственные экосистемы, продолжает Карен Казарян: «Это ускоряет развитие технологий, но одновременно усиливает концентрацию рынка».
По словам гендиректора корпорации «Галактика» Алексея Телкова, российский рынок big data отличается высокой степенью фрагментации. «Много различных форматов и источников данных, а также высокий уровень зарегулированности. Компании часто не могут быстро объединить и использовать данные из-за устаревших систем и нехватки стандартов. Кроме этого, компании не готовы обмениваться ими между собой», – говорит он.
В исследовании АБД, Б1 и TAdviser отмечается, что особенностью российского рынка данных остается продажа не исходной информации, а обезличенных аналитических отчетов и готовых решений. Такая модель повышает себестоимость данных «из-за строгих требований к хранению и обработке информации», отмечают аналитики.
«Российская модель строится не вокруг самого понятия Big Data, а вокруг чувствительности информации: чем она выше и чем критичнее система, тем строже требования к защите», – объясняет замгендиректора «Кибердома» Александра Шадюк. По сути, говорит она, все строится вокруг уровня риска: если в больших массивах есть персональные данные, компания должна защищать их на всех этапах, начиная от сбора и до хранения и анализа. «Это включает шифрование, контроль доступа, фиксацию действий пользователей и постоянный мониторинг безопасности, с особым акцентом на предотвращение утечек», – добавляет Александра Шадюк.
Продать нельзя купить
При этом прямая продажа больших данных запрещена, напоминают в «МегаФоне»: «Операторы больших данных монетизируют их не через прямую продажу, а через предоставление сервисов, построенных на их основе». Это как и таргетированная реклама по аудиторным сегментам без передачи персональных данных, так и аналитические платформы (например, цифровой туризм, основанный на анонимизированных данных о перемещении), так и прогнозы спроса и состояния оборудования, перечисляют в компании.
Директор по машинному обучению и исследованию данных МТС Web Services Никита Зелинский выделяет два ключевых способа монетизации больших данных: во-первых, эффект от работы с данными во внутренних процессах компании как для повышения продаж и маржи, так и для снижения издержек – например, оптимизации логистики, а во-вторых – за счет создания решений на их основе для внешнего рынка и конечных пользователей. «Например, решение для предупреждения банков о попытках мошенничества в реальном времени МТС Скоринг или сервис для блокировки мошеннических и спам-звонков МТС Защитник», – объясняет он. По словам Никиты Зелинского, общий экономический эффект от больших данных для МТС в 2025 году оценивается в 30 млрд рублей.
Данные создают экономическую ценность: позволяют оптимизировать бизнес-процессы, персонализировать услуги, прогнозировать спрос, разрабатывать новые продукты и повышать эффективность, и поэтому становятся полноценным активом компаний, добавляют в «МегаФоне»: «Их можно оценить, застраховать, учитывать в финансовой отчетности и использовать как основу для цифровых сервисов, сделать значимым и ликвидным активом в современной экономике».
Сейчас лидером по использованию больших данных и их монетизации является финансовый сектор, говорит директор по аналитике АНО «Цифровая экономика России» Карен Казарян: «Финансовые компании уже обладают огромными массивами данных и умеют их монетизировать – это задает стандарты для других отраслей». В будущем будет повышаться также и значимость промышленных данных. «Сегодня обмен промышленными данными не так широко распространен, в том числе из-за неопределенности их правового статуса. Вместе с тем, обработка данных, полученных от промышленного оборудования, устройств индустриального интернета вещей, способна вывести на новый уровень работу промышленных предприятий», – объясняет он.
Другим направлением развития рынка данных становится информационная безопасность. Технический директор ГК «Солар» Евгений Федоров рассказывает, что компания использовала данные по выявлению уязвимостей в коде на базе софтверных проектов более тысячи российских и иностранных компаний. «Накопленный за семь лет датасет стал мощной основой для обучения локальной LLM-модели, которая в десятки раз ускоряет верификацию уязвимостей и исправление кода. При этом нейросеть работает в закрытом контуре и таким образом обеспечивает информационную безопасность кода, точность выявления уязвимостей свыше 80% на языках Java и Python в отличие от публичных моделей, которые пропускают от 40 до 50% уязвимостей», – говорит он.
Однако для большей эффективности монетизации больших данных необходимо развивать специализированные сервисы обработки и хранения, которые позволяют быстро собирать, структурировать, анализировать и выгружать информацию, объясняют в «МегаФоне»: «Это позволит оперативно извлекать инсайты и внедрять их в работу, что увеличит экономическую отдачу».
Эффективная монетизация данных точно не является разовым проектом, это стратегия вдолгую и определенно основа для комплексной трансформации компании, уверена замгендиректора «Кибердома» Александра Шадюк. «Она требует сочетания технологий, эффективной киберзащиты, управления, юридической экспертизы и бизнес-стратегии. Именно поэтому на практике выигрывают те компании, которые рассматривают данные не как побочный ресурс, а как полноценное направление бизнеса», – заключает она.
При этом для успешного развития рынка данных в целом требуется комплексный подход, добавляет Карен Казарян. По его словам, необходимо «последовательно повышать доступность данных для разработчиков передовых решений», в том числе решений на основе искусственного интеллекта, внедрять инструменты стимулирования обмена данными и повышения доверия к обмену данными, например, с помощью института «доверенных посредников», внедрять передовые методы обеспечения безопасности данных. «Также не забываем, что для обмена данными, их хранения и обработки нужна инфраструктура, поэтому нужно стимулировать строительство ЦОД, а также развивать сети связи нового поколения», – напоминает он.