Бессараб К. МОСКВА, КАК СОВРЕМЕННЫЙ ПОЛИГОН ИСПЫТАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЙ «BIG DATA» // Вестник. 2019. №2 (3), URL: https://vestnik.mi.university/journal/article.php?id=2146.

№2 (3), 2019

Экономика и Менеджмент

pdf-версия статьи

УДК 334.021

МОСКВА, КАК СОВРЕМЕННЫЙ ПОЛИГОН ИСПЫТАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЙ «BIG DATA»

Цифровизация экономики и управления хозяйством является общим глобальным трендом последних десятилетий. Использование так называемых «больших данных» является перспективным в качестве возможности быстрого сокращения отрыва от экономически развитых стран для экономики РФ. Неравномерность экономического развития РФ проявляется и в уровне цифровизации – Москва фактически является испытательным полигоном внедрения технологий «bigdata» как в частном, так и в государственном секторе.

Объектом исследования является феномен «больших данных» и их применение в сфере маркетинга и управления мегаполисом на примере города Москва. Использованы такие теоретические методы исследования как анализ, классификация и эмпирическое обобщение.

Технологии так называемых «больших данных» или «big data» за последние 10 лет проникли практически во все сектора экономики. Локомотивом внедрения идей и «data-driven» технологий стали компании IT и рекламно-коммуникационного направления, оказывая серьезное влияние на цифровизацию бизнесов своих партнеров и клиентов. Цифровизация и «большие данные» трансформировали и сам ландшафт рекламной индустрии. По данным АКАР по итогам 2018 года рекламные бюджеты на digital-продвижение впервые в истории превысили инвестиции в продвижение на ТВ [2], традиционно считавшимся «главным» и наиболее ресурсоемким каналом продвижения. Технологии работы с «большими данными», такие как контекстная реклама и «programmatic» создали целые бизнес-направления в рекламной индустрии и изменили требования к компетенциям кадров рекламной индустрии в сторону «data-driven» подхода.

Несмотря на то, что традиционно офисы крупнейших рекламных агентств и корпораций находится в Москве, работа с «большими данными» позволяет распределять функционал компаний за пределами Москвы. Живым примером этого являются проекты ПАО «Вымпелком» («Билайн») по выводу собственного data-центра в Ярославль [3] и поощрения «распределенных» рабочих групп путем запуска программы «Befree», трансформировавших традиционный подход к работе в офисе в сторону распределенного подхода без привязки к конкретному зданию, региону и даже стране [4].

Чем же являются так называемые «большие данные»? По определению Криса Преймесбергера из издания eWeek, «big data» - это «обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами. В широком смысле о «больших данных» говорят как о социально-экономическом феномене, связанном с появлением технологических возможностей анализировать огромные массивы данных, в некоторых проблемных областях — весь мировой объём данных, и вытекающих из этого трансформационных последствий» [14]. Эти данные включают в себя, в том числе, персональные данные о населении развитых и развивающихся стран, их потребительской активности, перемещениях в пространстве и поведению в сети Интернет. Наличие так называемого «цифрового следа» от практически любых действий человека (в том числе, в оффлайне) позволяет все более точно воспроизвести профиль практически любого человека и изучить его ценности, привычки, настроение и автоматически найти персонализированную модель взаимодействия с ним. Работа с большими данными предполагает создание и самообучение алгоритмов подобного взаимодействия, а также интерфейсов для возможности взаимодействия населения с корпорациями и госорганами.

Россия в последние годы показывает относительно высокий уровень диджитализации. В рейтинге лучших цифровых экономик мира Dentsu Aegis Network РФ заняла 23 место рейтинге [15]. Однако анализ ключевых индексов рейтинга говорит о несбалансированности покрытия человеческих потребностей цифровой экономикой в РФ. Она превосходно справляется с удовлетворением психологических (58% при среднемировом значении 38%) и потребностей в саморазвитии (48%/45%). При этом базовые потребности удовлетворяются ниже среднемирового уровня (37%/49%). Это говорит о том, что цифровая инфраструктура РФ в среднем в большей степени ориентирована на удовлетворение потребностей высоких уровней пирамиды Маслоу, но заметно отстает относительно базовых, таких как снабжение, безопасность, транспорт, транзакции и взаимодействие с государством.

Данные направления являются очевидными точками роста для развития цифровой экономики РФ. Проблематика снабжения обусловлена растущими требованиями населения к стоимости и качеству товаров и услуг. Внедрением инноваций в данном направлении традиционно занимаются частные компании, активно развивая направления цифрового маркетинга: маркетплейсов, систем персонализированных предложений, скидок и кэшбэков.

Вопросы совершенствования финансовых транзакций и взаимодействия с госорганами активно решают частные компании банковского сектора и само государство через внедрение электронных госуслуг, создание и верификацию цифровых профилей граждан. Необходимость работы в данном направлении обусловлена ростом киберпреступности и ускорением ритма жизни, делающим традиционные бюрократические проволочки госорганов тормозом экономического развития страны.

Рост мобильности населения, износ и перегруженность транспортной инфраструктуры требуют от государства и частных кампаний использовать «большие данные» для оперативного анализа ситуации, оптимизации использования и развития дорожной сети и транспорта. Сохраняющиеся криминогенные и террористическая угрозы фактически обязывают государство внедрять цифровые системы контроля. 

Работы по совершенствованию данных направлений в большей степени затрагивают Москву и вынужденно игнорируют периферию. В 2018 году  Москва заняла 1 место среди 40 городов по уровню развития электронного правительства в городах: 55 из 60 индикаторов развитости электронного правительства проявляются в Москве, что является наибольшим значением в мире. Это позволило РФ подняться на (32 из 193) место в рейтинге стран с наибольшим уровнем развития электронного правительства ООН (+3 места относительно 2017 года) [7]. Совокупный анализ данных Dentsu Aegis Network и ООН говорит о том, что Москва находится среди мировых лидеров по цифровизации, а общее отставание РФ в этом аспекте обусловлено цифровой неразвитостью регионов.

Залогом успеха Москвы в этом направлении является развитие концепции «умного города» в управлении мегаполисом. Завершены две программы: «Электронная Москва» и «Информационный город» [5]. Первая программа обеспечила городские власти инфраструктурой связи и парком цифровой техники для чиновников и работников социальных служб. «Информационный город» позволил автоматизировать процессы управления и  интерфейсы по взаимодействию с населением, многие услуги были переведены в «цифру» [13].

Автоматизация коснулась медицины (единая медицинская информационно-аналитическая система «ЕМИАС»), образования — (Московская электронная школа «МЭШ»), вовлечения жителей в управление городом («Активный Гражданин», краудсорсинговая платформа crowd.mos.ru), взаимодействия с бизнесом (портал поставщиков Москвы и платформа о цифровых технологиях мегаполиса ICT.Moscow), государственных услуг (mos.ru) и других сфер жизни [9].

Новой вехой развития цифровой системы управления Москвы стала стратегия «Умный город — 2030». Будучи  разработанной в 2018 году Департаментом информационных технологий города Москвы совместно с бизнес-сообществом и горожанами, она затрагивает, в том числе, следующие ключевые направления:

В столице активно внедряются системы распознавания лиц в целях снижения преступности. На улицах города [8]10 и в метрополитене [1] устанавливаются цифровые видеокамеры с качеством изображения HD и подключенные к биометрическим базам данных розыска МВД. Тестовая программа распознавания лиц в метрополитене стартовала в марте 2018 года, с тех пор она также была внедрена также в Альметьевске, Адлере, Рязани и Омске. Система доказала свою эффективность даже на тестовом этапе – за 2 месяца 2018 года благодаря ней были задержаны 9 подозреваемых, находящихся в федеральном розыске [12]. Также систему распознавания лиц при помощи AR-очков (AR – augmented reality – дополненная реальность) тестировали во время ЧМ-2018 в местах скопления болельщиков. Специальные очки, распознающие лица и накладывающие в качестве дополненной реальности информацию из баз данных МВД, позволили сотрудникам правопорядка повысить собственную мобильность и эффективность контроля [8].

Анализ больших данных о перемещении населения позволяет достоверно моделировать транспортные потоки и применять информацию в качестве обоснования строительства объектов дорожной инфраструктуры, метрополитена, а также эффективно управлять наземным транспортом. В частности, в real time режиме программа ситуационного центра Департамента Транспорта анализирует движение и заполняемость наземного транспорта и в случае необходимости на маршруты выходят дополнительные автобусы. Частные системы такси и каршеринга также анализируют поведение клиентов и актуальную ситуацию, что позволяет предоставлять пользователям «динамические решения» - гибкие тарифы и бонусы в зависимости от дорожных условий и клиентской лояльности.

Помимо зарекомендовавшей себя системы онлайн-голосований «Активный Гражданин», технологии «больших данных» будут применяться при аутентификации пользователей на выборе в Московскую Городскую Думу 8 сентября 2019 года [6]. Это позволит увеличить явку и репрезентативность выборов за счет более молодой аудитории, тем самым повысить доверие к результатам и нивелировать рост социальной напряженности, традиционно присущей выборам. Разумеется, цифровое голосование позволит снизить объем возможных злоупотребления при подсчете голосов при условии максимального уровня защиты данных.

Наружная реклама в перспективе также сможет внести свой вклад в концепции «умного города. Интеграция брендов в подсистемы «умного города» сформирует образ его продуктов как неотъемлемых в повседневной жизни. При этом технологически коммуникация будет полностью автоматизированной, базируясь на широчайшем спектре данных и программных решений [11]. Это обусловлено в первую очередь развитием медиаизмерений – технологий сбора и анализа цифровых данных о пассажиропотоке. Также развитие этого направления будет обусловлено ростом объема цифровых носителей наружной рекламы и возможностей автоматизировать управление рекламными кампаниями в реальном времени для разных социально-демографических и поведенческих сегментов аудитории. Другие города РФ также постепенно внедряют новые технологии размещения в наружной рекламе, но с закономерным отставанием.

Фактически  Москва является полигоном для испытания новых технологических «big data» решений в РФ в маркетинге и системах городского управления. Столичные власти и компании успешно внедрили ряд цифровых проектов, базирующихся на «больших данных», что вывело ее в мировые лидеры по уровню развития электронного правительства. Успешная апробация новых решений постепенно приводит к заимствованиям в городах-миллионниках и дальнейшему распространению по РФ с поправкой на местную специфику.