luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Игорь Балк, Global Innovation Labs: в XXI веке приватности нет и не будет



Скорость изменения технологий не оставляет выхода и крупным корпорациям, и стартапам. Период от создания компании до миллиардного оборота сократился до пяти-семи лет, а операции с big data становятся естественным способом достижения целей. Отсюда — чрезвычайно обширный рынок и стремление как можно большего числа участников влиться в него. «Хайтек» поговорил на Big Data Conference 2018 с главой Global Innovation Labs Игорем Балком о том, почему все индустрии начинают применять анализ данных, стоит ли нам ожидать краха на рынке анализа big data и что происходит со стартапами в 2018 году.

«Технологий много хороших, но не все умеют их коммерциализировать»

— Что поменялось за последние годы в сфере стартапов?

— Стали больше покупать и меньше выходить на IPO. То есть основной формой экзита стал M&A (слияния и поглощения — «Хайтек»), а не IPO. Большие компании стали больше покупать стартапы.



— То есть люди, создающие стартапы сейчас, делают это в основном для продажи?

— Их всегда создают с целью продажи, просто сейчас их покупают на более ранних стадиях, потому что большим компаниям надо двигаться все быстрее — и они делают такие предложения, от которых невозможно отказаться.

— Ваши компании в основном находятся в Америке?

— Они везде размазаны по миру. В России находится R&D, продакт — где-нибудь еще. По понятным причинам.

— При этом вы состоите в экспертном совете и являетесь ментором «Сколково». Что посоветуете молодым предпринимателям — есть ли сейчас вообще перспективы у стартапов в России?

— Перспективы у стартапов есть везде — если они понимают, что и для кого делают. Что такое предприниматель? Это человек, решающий достаточно серьезные проблемы людей в надежде на то, что они за это заплатят.

А дальше вопрос — сколько этих людей есть и сколько они готовы платить? Потому что если решить проблему пяти человек, готовых нам дать по миллиону каждый, это все равно, что мы решим проблему 5 тыс. человек по тысяче рублей. Дальше — вопрос бизнес-модели и всего остального. Поэтому если понимать, что и для кого ты делаешь и сколько денег тебе за это заплатят, то можно делать где угодно и что угодно.

— Какие проекты вы сейчас ведете в «Сколково»? В чем их потенциал?

— Все, что связано с анализом данных (естественным путем, машинным обучением и так далее), имеет некий потенциал. Дальше надо смотреть, что является разумным и имеет не только технологическое зерно, а именно почву для бизнеса. Потому что технологий много хороших и разных, но не все умеют их коммерциализировать. И не все понимают вообще, для кого это делают.



— В этой нише еще есть свободные места? За последние годы появилось очень много компаний, занимающихся анализом данных.

— Помните интернетовский бум в начале 2000-х? Вот сейчас примерно такой же бум. Мест там очень много, вопрос — кто выживет. Рынок огромный, потому что он фактически изменяет всю индустрию. Как интернет изменил весь мир, так же сейчас все меняется в плане поставтоматизации. Мы переходим с автоматических систем на умные. И это меняет всю индустрию, поэтому места очень много.

— Вы это сравнили с интернетом — думаете нас ждет такой же крах доткомов, крах компаний big data?

— Мы только что видели такой же крах блокчейн-компаний. Это неизбежно, когда рынок перегрет, там очень много шальных и необоснованных денег. И в какой-то момент должна произойти коррекция.

— Сейчас рынок уже перегрет?

— Еще нет, но все туда идет.

— Через сколько вы ожидаете этого краха?

— Это все равно, что ткнуть пальцем в небо.

— Невозможно предсказать?

— Это можно предсказать, если этим заниматься, но я не занимался.



Запрыгнуть на поезд больших данных

— Чем занимается Global Innovation Labs?

— Мы консультируем, как, зачем и почему считать данные и что с этим делать. Второе направление — мы учим тех, кто на местах будет это применять. То есть мы учим CDO, обучаем менеджера общаться с дата-сайентистами и их самих, представляем CDO как сервис.

— В GIL занимаетесь большими данными, не привязанными к какой-то конкретной индустрии?

— Мы — как консалтинг: знаем, что умеем считать, и можем это адаптировать для достаточно большого спектра индустрий. То есть вещи, которые мы считать не умеем, просто не трогаем, независимо от индустрии.

— Это что, например?

— Например, мы сейчас только учимся предсказывать инфаркт миокарда. То есть не умеем это коммерчески делать. Для себя учимся, это наш внутренний проект, за который никто не платит. Если научимся — тогда будем что-то делать.

— Многие компании на рынке анализа данных делают только конкретные продукты — для банковской индустрии, для ритейла, медицины. Насколько сложно быть такой общей компанией, когда нет специальной ниши?

— Мы скорее сравниваем себя с кем-то вроде YDF (Yandex Data Factory — «Хайтек»), BCG (The Boston Consulting Group — «Хайтек»). То есть мы — бутиковый консалтинг, обладающий довольно неплохой экспертизой в data science.

— Кто ваши клиенты?

— Клиенты у нас разные, начиная от ритейла, банков, телекома и заканчивая металлургами или транспортниками.



— Сейчас, по вашему ощущению, все пытаются запрыгнуть на уходящий поезд больших данных?

— Нет, вопрос не в том, чтобы запрыгнуть. Мир движется с той скоростью, что если этого не делать, то можно отстать навсегда. То есть это просто необходимость. Это не то, что они хотят и могут — делать или не делать, не желание, мода или что-то еще. Вопрос в том, что скорость изменения мира не оставляет альтернативы. Закон Мура помните? Примерно то же самое происходит во всем остальном. Время от создания компании или нового продукта до миллиардного оборота уменьшилось с 20–30 лет до пяти-семи сейчас. Соответственно, надо очень быстро все делать. И мы помогаем быстрее делать то, что компании внутри, in-house, делали бы пять лет. Мы это делаем за полгода.

— Вы используете большие данные для предсказаний. Сейчас такие преимущества есть далеко не у всех участников рынка. Что будет, когда это станет нормой для всех?

— Биржу представляете себе? Алгоритмический трейдинг делают все. Соответственно, время жизни модели — дни, часы, минуты. Дальше надо менять модель. Чем больше компаний и игроков, тем меньше будет время жизни модели, тем быстрее рынок будет корректировать себя, тем больше будет скорость изменений, тем больше будет требований.



— Если говорить про запросы аудитории — они тоже будут меняться намного быстрее? Время жизни продукта просто сильно уменьшится?

— Да. То, что мы видим сейчас — аналитический продукт, то есть любая модель, сделанная для ритейла, живет три-шесть месяцев, после чего она устаревает. И ее надо менять как-то, потому что рынок адаптируется к новым условиям. Соответственно, чем дальше — тем быстрее он будет адаптироваться. Еще назову одну цифру, чтобы было понятно. Есть такой ритейлер Walmart, вот там сидят более тысячи дата-сайентистов, которые все это считают.

Черная магия открытых данных

— Насколько точные прогнозы для бизнеса можно сделать с использованием только открытых данных?

— Если мы говорим про эти предсказания — для большинства индустрий достаточно открытых данных. По крайней мере, с точки зрения направления и тренда это определяется. Трудно назвать точную формулу чего бы то ни было, но это и не наша задача. Скажем, что, грубо говоря, если смешать серу, магний и толченую известь с ушами лягушки, взятыми в полнолуние, философский камень точно получится. Но в каких пропорциях, мы не знаем. Вот это примерно то, что мы делаем.

— Допустим, мы делаем предсказание и отдельно анализируем твиты, отзывы и патенты. Насколько предсказания, основанные на твитах, будут отличаться от предсказаний, основанных на патентах?

— Не знаю. Так вопрос не стоял никогда. Я не буду говорить, что мы берем и куда, но мы делаем некую комбинацию. В презентации на конференции я показывал отдельно пиар-тренды и отдельно патентные тренды компании Apple. Одно — то, как мы хотим выглядеть, другое — то, что мы делаем. Оно не всегда совпадает. Дальше — вопрос: почему и что.

— А почему?

— А это черная магия. Это надо смотреть каждый случай отдельно.

— Если мы говорим про Apple.

— Есть отличие того, что мы хотим продавать, от того, что мы делаем на будущее, и от того, что мы делаем вообще и не хотим продавать. Простой пример: мы, как компания Apple, хотим, чтобы у нас были самые хорошие батарейки, самые быстрые процессоры и так далее. Мы для этого что-то делаем. Но совершенно не хотим это пиарить, потому что не продаем батарейки.

— То есть они пиарят только конечные продукты?

— Ну, направления конечных продуктов. Медицина, дополненная реальность и автомобили.

— Кому полезно смотреть на направления этих гигантских компаний вроде Apple?

— Допустим, я — стартапер. И делаю очередную приблуду для виртуальной реальности. У меня есть задача — сделать что-то: а) востребованное на рынке, б) я не хочу потратить миллиарды на R&D и бюджет, с) а также хочу, чтобы меня кто-нибудь купил в конечном итоге. Соответственно, что я должен сделать? Посмотреть, куда движутся Apple, Google и кто-то еще. Что они делают, какая у них технологическая база. Чтобы туда прийти, я должен узнать, как сделать то, что они хотят, но быстрее, чем они, и за сколько я смогу тогда продаться.



— Возможно сделать быстрее, чем они?

— У меня нет ответа на этот вопрос, но в общем случае — да. Почему все большие компании покупают стартапы? Ответ очень простой — потому, что скорость изменения такая, что мы не можем in-house делать все технологии с той скоростью, с которой нам надо. Поэтому снаружи покупаем то, чего не хватает.

— Чего нам еще ожидать от больших данных?

— Да ничего хорошего. Большой брат будет чем дальше, тем больше смотреть. SkyNet — оно вот идет.

— Вы все-таки разделяете опасения по поводу нашего темного будущего?

— Нет, смотрите, у меня нет никаких опасений. Я четко понимаю, что приватность — это прерогатива XX века. В XXI веке — ее нет и не будет.

— Вообще?

— Совсем.

— Нам надо к этому привыкать?

— Просто надо с этим смириться. Или жить в лесу.

Благодарим за помощь в организации интервью компанию Global Innovation Labs, организатора Big Data Conference 2018.

Tags: интервью, технологии
Subscribe

Posts from This Journal “интервью” Tag

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 27
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: Дистанционное образование Правила дорожного движения 11 ресурсов для бесплатного образования Сайты для обучения программированию Игры, в которых нужно писать код: Grid Garden, Elevator…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 1 comment