На кривой зрелости технологий Gartner (Hype Cycle) Большие Данные уже прошли «пик завышенных ожиданий» и скатываются сейчас по «желобу разочарований». Первый ажиотаж постепенно схлынул, и компании более вдумчиво относятся к предлагаемым решениям. В результате на смену традиционному вопросу «Как продать Большие Данные?» приходят более осмысленные — кому и зачем нужны технологии Больших Данных. Эта тема стала одной из центральных на круглом столе в рамках форума Big Data 2015, организованного издательством «Открытые системы».
Участники дискуссии сошлись во мнении, что сейчас интеграторы в первую очередь должны готовить почву для будущих проектов, обучая клиентов и готовя кадры, которых на рынке не хватает. Как только возникает новая технология, надо осознать, что, вложившись в обучение потенциальных клиентов, можно выиграть очень много.
Например, «Яндекс» уже несколько лет имеет школу анализа данных, Mail.ru также запустил свою школу на эту же тему. Это пример «правильных» действий, направленных на зарабатывание денег в будущем. Для этого надо прилагать определенные усилия, вкладывать деньги, готовить площадки, делать пилоты, беря на себя определенные риски, которые в случае Больших Данных довольно велики.
«Продавайте честно. Имеющийся опыт взаимодействия с различными игроками рынка нельзя признать позитивным», — говорит Александр Аникин, руководитель отдела аналитики Wikimart. Зачастую заказчику обещают золотые горы, а впоследствии выясняется, что специалисты интегратора не имеют даже опыта работы с решением. Это очень обидно и неприятно: заказчик хочет, чтобы интегратор был умнее его и мог чему-то научить, а не только продать технологию.
«Возврат инвестиций оценить несложно: и банк, и сотовый оператор знают, сколько стоит конкретный клиент, сколько стоит каждая услуга. Эффективность проекта может быть измерена на этапе пилотирования или апробации идеи», — подчеркивает Анджей Аршавский, директор центра компетенции супермассивов данных «Сбертеха».
Однако сейчас у заказчиков совершенно разная степень зрелости — степень понимания того, что ему нужно. Если она нулевая, то нужен комплексный подход: надо помочь ИТ-департаменту «продать» идею топ-менеджменту, затем провести пилотные проекты, демонстрирующие результативность, помочь развернуть инфраструктуру, обучить специалистов. Этап продажи имеет много стадий; не факт, что деньги пойдут с самого начала, часто необходимы инвестиции.
«Если возникают сомнения в окупаемости того или иного проекта, значит — ее, скорее всего, нет», — констатирует Аникин. По его мнению, при верно выбранном подходе у проектов Больших Данных должен быть возврат инвестиций, видимый невооруженным глазом, — на уровне тысяч процентов.
«Могу сказать, как продавать не надо: не имеет смысла приходить с технологиями. Выглядит некрасиво, когда заказчику пытаются продать функциональность, доступную бесплатно в открытых решениях», — отмечает Сергей Сотниченко, руководитель направления хранилищ данных и отчетности банка «Тинькофф. Кредитные системы». Заказчики очень ждут от интеграторов готовых локализованных бизнес-продуктов, решающих конкретные проблемы и имеющих российскую специфику. Теоретические же изыскания всегда вызывают определенный скепсис.
«Большие Данные — это пока только технологии. Их продажа должна начинаться с ответа на вопрос, зачем они нужны и какие проблемы могут решить», — согласен Михаил Жохов, в прошлом ИТ-директор «Атомэнергомаша» и «Трансмашхолдинга».
Свои идеи надо нести не айтишникам, которые и без того продвинутые, а бизнес-заказчикам — финансистам, маркетологам, сбытовикам. Когда они поймут, что в результате анализа данных изменятся финансовые результаты компании, решение будет продаваться.
«В настоящее время наблюдается тектонический сдвиг парадигмы рождения и жизненного цикла продукта», — говорит Аршавский. Этот сдвиг отчетливо виден на примере Hadoop: продукт зародился в недрах интернет-компании, затем вышел на рынок в виде открытого решения, которым могли пользоваться все желающие. К нему появился интерес, его начали широко применять, и в какой-то момент он смог весьма успешно конкурировать с дорогостоящими решениями, существовавшими на рынке. Сами вендоры, увидев успех Hadoop, стали его использовать.
«Между возможностями открытых решений и реальными потребностями клиентов есть очень хороший бизнес», — уверен Аршавский. В какой-то степени это соответствует ожиданию рынка: продукты Оpen Source хороши бесплатностью, но отсутствуют поддержка, интеграция, нет решения возникающих проблем. Рождается другой формат бизнеса, которым занимаются, например, Cloudera и Hortonworks, предлагая поддержку Hadoop. Крупные вендоры тоже двинулись в этом направлении: многие открывают свои проприетарные решения, пытаясь соответствовать духу рынка, а рынок становится другим, очень быстро меняясь.
