Шесть ИТ-трендов корпоративного рынка

СУБД Postgres Pro, созданная на базе свободно распространяемой СУБД PostgreSQL, имеет неплохие перспективы в сегментах государственных структур и ТЭК, особенно в свете тенденции импортозамещения: эта СУБД включена в реестр отечественного ПО, который ведет Минкомсвязи. Postgres Pro идеологически близка решению Oracle, и производитель декларирует возможность полной замены СУБД западного гиганта с минимальными усилиями по миграции.

Tarantool и GridGain пока не претендуют на замену СУБД Oracle на полном спектре задач. Но они имеют то преимущество, что изначально проектировались под высокие нагрузки и работу с «горячими» данными. Поэтому для построения высоконагруженных систем эти СУБД способны стать хорошей альтернативой продуктам Oracle.

NoSQL база данных Tarantool с открытым исходным кодом много лет использовалась Mail.Ru в собственных проектах и постепенно переросла в коммерческий продукт, довольно простой в использовании и недорогой в эксплуатации. Первыми его оценили телекоммуникационные компании. В минувшем году на базе Tarantool была разработана платформа онлайн-обработки данных для «ВымпелКома», использовать систему для работы с абонентской базой начала Yota. Есть основания ожидать, что эта СУБД заинтересует и других телеком-операторов.

Платформа GridGain In-Memory Data Fabric, которая базируется на открытой технологии Apache Ignite, нашла свое место в Сбербанке – на базе технологии GridGain банк создает новую ИТ-платформу. Имея такого крупного клиента, компания получает ряд преимуществ в банковском секторе. Насколько команда GridGain сможет реализовать эти преимущества, покажет время.

Одновременно с освоением заказчиками новых решений на рынке формируются компании-подрядчики, имеющие опыт и понимание того, как строить системы на их основе. По мере увеличения количества таких подрядчиков и успешно реализованных проектов внедрения тренд перехода на Open Source СУБД будет нарастать.

2. Интернет-компании: курс на сектор Enterprise

За годы своей деятельности крупные интернет-компании накопили множество хороших разработок в сфере создания и эксплуатации высоконагруженных проектов. В то же время, постоянно растут потребности корпоративного сектора в хранении и быстрой обработке больших объемов данных. Это создает почву для взаимного интереса интернет-компаний и Enterprise-сектора. Западные интернет-гиганты (Amazon, Google, Facebook) уже давно выводят на корпоративный рынок свои разработки, но в России эта тенденция еще только формируется.

Знаковыми можно считать инициативы двух российских интернет-компаний: Mail.Ru и Яндекс.

Об одном из коммерческих решений Mail.Ru мы уже рассказали – это СУБД Tarantool. Но оно не единственное. Недавно компания анонсировала запуск двух новых услуг для бизнеса: «Облако для архивов», которое позволит бизнесу хранить резервные копии файлов, и «Облако для рабочих групп», способное заменить файловый сервер компании. Стремясь закрепить свои позиции в корпоративном секторе, Mail.Ru серьезно вкладывается в это направление.

Компания Яндекс известна своим вкладом в Open Source-проекты. Среди них, например, платформа с открытым исходным кодом Cocaine (Configurable Omnipotent Custom Applications Integrated Network Engine), которая позволяет создавать облачные хостинги приложений наподобие Google AppEngine и других тому подобных служб. Стоит заметить, что некоторые зарубежные организации, в том числе ЦЕРН, уже успели воспользоваться «исходниками» Cocaine, опубликованными на GitHub, для создания решений под свои нужды.

Опубликован также исходный код аналитической СУБД ClickHouse – внутренней разработки Яндекса, которая оптимизирована для аналитической обработки статистических данных, обновляемых в реальном времени. В конце 2016 г. Яндекс начал предпринимать шаги по популяризации этого решения и привлечению разработчиков. Однако на сегодняшний день Cocaine и ClickHouse являются скорее объектами интереса технологических фанатов, нежели объектами спроса корпоративных заказчиков.

Несколько лучше обстоит дело с решениями Yandex Data Factory, которые основаны на технологиях машинного обучения – анонсированы итоги первых пилотных проектов, где эти решения используются заказчиками для повышения эффективности производственных процессов. Так, на Магнитогорском металлургическом комбинате (ММК) сервис Yandex Data Factory позволяет оптимизировать расход ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали, а в ритейлерской сети «Пятерочка» –предсказывать спрос на товары во время промо-акций.

Можно отметить также речевые технологии Яндекса, создаваемые на базе последних наработок в области машинного обучения и нейронных сетей. Они могут оказаться полезными любой организации, использующей call-центры. Но публичных кейсов по применению этих технологий пока нет.

При всех технологических достижениях у российских интернет-компаний существует проблема продвижения на рынке своих решений для корпоративного сектора. Структура их бизнеса изначально не была приспособлена для формирования коммерческих продуктов уровня Enterprise, и сейчас их задача – перестроиться и нащупать верные ходы в этом направлении. Это уже начинает удаваться компании Mail.Ru, возможно, преуспеет и Яндекс. Если интернет-компании не пожалеют сил и средств на продвижение своих продуктов, у них есть шанс довольно глубоко проникнуть в корпоративный сегмент. Наступивший 2017 г. будет в этом смысле показательным. 

3. Госуслуги: альянс госструктур и бизнеса

Функции взаимодействия с гражданами в рамках оказания госуслуг государство начинает делегировать коммерческим структурам. К настоящему времени ряд банков получили возможность регистрировать клиентов на Едином портале государственных услуг, а также подтверждать введенные пользователями данные. Некоторые банки могут выступать в роли front- end при взаимодействии гражданина с Пенсионным фондом РФ и/или Федеральной налоговой службой. Например, Сбербанк запустил сервис «Возврат налогов», позволяющий получить налоговый вычет по НДФЛ по упрощенной схеме – все необходимые для этого действия, включая подачу документов, можно выполнить через банк. В конце октября 2016 г. Правительство начало эксперимент по дистанционной регистрации клиентов Сбербанка и ВТБ в качестве индивидуального предпринимателя либо ООО, где 100% общества принадлежит одному лицу.

2017 год покажет, настолько уже начатые проекты и эксперименты окажутся удачными. И, скорее всего, совместные проекты банков с государственными структурами будут расширяться. Гражданам взаимодействие с госструктурами через банки сулит упрощение процедур и экономию личного времени, а для банков это возможность расширить клиентскую базу и ввести спектр дополнительных сервисов. Возможно, через несколько лет мы вообще забудем о визитах в госучреждения и все госуслуги будем получать по каналам интернет- или мобильного банкинга. Данная инициатива неминуемо приведет к тому, что банки станут модернизировать свои ИТ-системы под эти задачи.

4. Стартапы: поддержка со стороны корпораций

В условиях обостряющейся конкуренции крупные компании ищут новые точки роста для своего бизнеса – возможности вывести на рынок новый продукт или услугу либо улучшить потребительские свойства уже существующих. Для этого некоторые компании пытались создавать собственные подразделения инновационных разработок, но опыт оказался не слишком удачным: когда бизнес «заточен» на предоставление основных услуг, и соответствующим образом выстроены все бизнес-процессы, перестройка под создание новаторских решений дается с трудом. Пришло понимание, что для проверки жизнеспособности новой идеи гораздо проще и дешевле привлечь молодую динамичную компанию-стартап.

На Западе стартап, показывающий признаки роста, обычно находит своего покупателя в лице крупной корпорации – чаще всего для стартапа это единственный способ найти средства для развития своих идей. В России культура покупки стартапов еще не развита, прецеденты есть, но пока единичные. Например, в 2015 г. Сбербанк приобрел контрольный пакет акций российской компании «Рутаргет», разработчика рекламной платформы Segmento, построенной на базе технологий искусственного интеллекта и Big Data. А в конце прошлого года Тинькофф Банк купил приложение «ВКармане», позволяющее хранить на смартфоне данные и сканы любых документов.

Тем не менее интерес к стартапам растет, и все больше корпораций – банков, телеком-операторов, застройщиков, ритейлеров – готовы «открыть двери» для молодых компаний, дать им доступ к своей инфраструктуре и клиентской базе для «боевой» проверки новой идеи, технологии или продукта. Более того, они активно занимаются поиском перспективных разработок, объявляют конкурсы, предоставляют финалистам финансирование на доработку прототипов решений и обещают лучшим из них дальнейшее финансирование. Тот же Сбербанк в июне 2016 г. объявил о старте совместной с ФРИИ программы по поиску и развитию стартапов в сфере финансовых технологий. В том же месяце крупнейший российский банк в партнерстве с компанией Rusbase провел отбор стартапов в области искусственного интеллекта. Сообщалось, что по его итогам было выделено несколько стартапов, с которыми банк намерен выполнить пилотные проекты для исследования предлагаемых технологий.

В строительной сфере можно привести пример ГК «Мортон», которая ищет перспективных команды, занимающиеся умными городами и технологиями для жизни. В ритейле – X5 Retail Group и «Спортмастер», у которых также есть совместные проекты с ФРИИ. Представитель телеком-отрасли «Билайн» запустил проект «Большая Ставка», в рамках которого намерен консультировать технологические стартапы по вопросам развития. В компании не исключают, что победители отборочных туров в дальнейшем получат возможность интегрироваться в бизнес «ВымпелКома».

Можно ожидать, что в 2017 году мы услышим «истории успеха» стартапов, прошедших конкурсные отборы. Как именно сложится их судьба, будет зависеть от политики руководства корпораций. Но едва ли речь будет идти о поглощении в классическом смысле слова, скорее всего, за командами разработчиков будет сохраняться та или иная степень самостоятельности, чтобы мотивировать их к дальнейшему творческому поиску.

5. Центры компетенций: развитие внутренней экспертизы

Крупные заказчики все реже склонны отдавать значимые ИТ-проекты на откуп подрядчикам. Для развития ключевых систем – разработки, внедрения, адаптации – они предпочитают формировать внутренние центры компетенций либо дочерние компании, в которых сосредоточены все функции управления этим процессом. Это позволяет корпорациям, с одной стороны, уменьшать зависимость от вендоров и подрядчиков, с другой, сохранять внутри оригинальные идеи и нетиповые решения, способные дать конкурентное преимущество. Подрядчики привлекаются лишь в тех случаях, когда для выполнения работ необходимы специфические знания, либо когда речь идет о масштабной доработке функционала и тестировании системы. По такому пути идут Сбербанк, Альфа-Банк, Банк Открытие, Газпромбанк, Ростелеком, РЖД и масса других корпораций. В текущем году доля крупных компаний, создающих собственные центры компетенций, увеличится.

Что это означает для игроков ИТ-рынка? Прежде всего, то, что им придется подстраиваться под новые правила игры, конкурировать с внутренними подразделениями компаний и быть готовыми доказывать свои преимущества: наличие более глубоких компетенций, умение работать более эффективно и способность снизить риски внедрения.

Как эта тенденция скажется на качестве проектов? Вероятно, не лучшим образом. Обмен информацией между специалистами внутренних центров компетенций невелик, а их собственный опыт в основном сводится к решению задач единственного заказчика. Проектов, которые выполняются командами, имеющими опыт работы у разных заказчиков и способными при необходимости задействовать смежную экспертизу, станет меньше.

6. Машинное обучение: проекты в корпоративном секторе

Технологии машинного обучения находятся на «пике ожиданий» не только в России, но и во всем мире. До недавнего времени машинное обучение использовалось в основном в работе интернет-компаний – для задач распознавания объектов и оптимизации рекламы. В последнее время к этим технологиям все активнее прибегают компании – разработчики ИБ-решений. Нынешняя тенденция – приход технологий машинного обучения в мир Enterprise.

Несмотря на эти сложности, технологии машинного обучения станут глубже проникать в корпоративный сектор. Наступивший год обещает стать годом обмена опытом в этой сфере и наращивания экспертизы. И, возможно, мы услышим о новых интересных проектах.