Группа «М.Видео-Эльдорадо» выделила из своей структуры ИТ-компанию «М.Тех». Компания будет отвечать за развитие ИТ-продуктов, запуск новых решений, развитие решений на основе больших данных, поиск и внедрение инноваций. «М.Тех» создается на базе провайдера финтех-сервисов «Директ Кредит», его «М.Видео-Эльдорадо» приобрела осенью 2021 года, планируя развивать на его основе платформу финтех-сервисов для всей отрасли розничной торговли, включая онлайн- и офлайн-кредитование, платежные инструменты для клиентов и партнеров; стоимость сделки составила 1,3 млрд руб.

В «М.Тех» перейдут разработчики, аналитики, тестировщики и другие технологические эксперты группы, эта структура будет внешним партнером для всей ИТ-разработки компании, что должно повысить ее операционную эффективность. Также рассматривается вариант, что «М.Тех» будет продавать свои ИТ-решения на внешний рынок. «М.Видео-Эльдорадо» сейчас работает более чем над 100 продуктами и решениями на основе анализа данных, биометрии, искусственного интеллекта и машинного обучения, используя современную микросервисную и преимущественно облачную инфраструктуру. Группа создала технологическую платформу OneRetail, обеспечивающую бесшовный покупательский опыт онлайн и в магазинах и собственную платформу финансовых сервисов. Компания также фокусируется в рамках развития OneRetail-решений на создании удобных инструментов для вендоров и партнёров марткетплейса. Офис больших данных компании занимается разработкой сервисов рекомендаций, ассортиментного планирования, инструментов персонализации, видеоаналитики.

Основной источник доходов «М.Видео-Эльдорадо» — продажа бытовой техники и электроники. По итогам первого квартала оборот группы составил 177,2 млрд руб., что на 28,1% больше по сравнению с тем же периодом 2021 года. Магазины «М.Видео-Эльдорадо» есть более чем в 375 городах России (663 магазина «Эльдорадо» и 605 магазинов «М.Видео»).

Сейчас для ИТ-компаний действует целый набор льгот. С 2021 года вступил в силу налоговый маневр в ИТ, по которому тариф страховых взносов для ИТ-компаний снизился с 14 до 7,6%, ставки налога на прибыль — с 20 до 3%. Льготы распространяются на те ИТ-компании, которые не менее 90% доходов получают от разработки софта и баз данных; имеют госаккредитацию в качестве организации, осуществляющей деятельность в области ИТ; и чей штат состоит из семи и более сотрудников. Осенью 2021 года был принят второй пакет мер поддержки, который включал 62 предложения для поддержки экспорта российских ИТ-продуктов, привлечения высококвалифицированных кадров и др. В марте этого года был принят третий пакет, направленный на удержание ИТ-специалистов в России.

Как отметили в «М.Видео-Эльдорадо», в группе надеются, что сотрудникам «М.Теха» будут доступны все опции, которые действуют сейчас для ИТ-отрасли. В настоящее время группа проводит консультации с регулирующими органами по возможным форматам работы ИТ-бизнеса.

ФСБ предложила обязать криптобиржи предоставлять данные не только судам, но и правоохранительным органам. Такое предложение содержится в отзывах на разработанный Минфином законопроект о регулировании криптовалют.

Также спецслужба выступила за согласование требований к хранению и защите информации об обороте криптовалют с уполномоченными органами. Также в отзыве ФСБ говорится, что законопроект обязывает биржи сообщать уполномоченному органу идентификационные признаки криптовалюты, при этом не регламентирует их «состав, характер и порядок формирования».

Помимо ФСБ свои отзывы оставили МВД, Минэкономразвития, Минцифры, Минэнерго, Минюст, ФНС и Росфинмониторинг. В МВД указали, что документ в полной мере не регулирует порядок исполнения биржами постановления суда об аресте криптовалюты и создания кошелька для хранения арестованных или конфискованных активов. В то же время ФНС предложила ужесточить регулирование криптобирж и криптокошельков без лицензии. Минфин согласился с позициями ФСБ, МВД и ФНС.

Законопроект «О цифровой валюте» предусматривающий создание комплексного регулирования крипторынка, включая порядок совершения операций с цифровыми валютами и их выпуска, а также определения особенностей деятельности субъектов крипторынка, был первоначально представлен Минфином в конце февраля. В апреле Минфин доработал свой законопроект с учетом поступивших отзывов ведомств и направил его в правительство. Отдельные положения документа, в том числе касающиеся майнинга, уточнены и конкретизированы.

Банки — одни из крупнейших работодателей для специалистов в сфере информационных технологий и информационной безопасности. Чтобы предотвратить возможный переход таких сотрудников в ИТ-компании, Банк России предложил распространить на них меры поддержки этого сектора, направив письмо с такой инициативой в правительство, сообщают «Известия».

Сейчас предполагается, что банки могут выделить ИТ- и ИБ-подразделения в обособленное юридическое лицо, отметили в Минцифры. Со своей стороны в ФНС давали разъяснения, что не станут рассматривать это как уклонение от налогов, добавили там. В отраслевом министерстве отметили, что при реализации инициативы ЦБ банки смогут самостоятельно решать вопрос о выделении ИТ-подразделения в новое юрлицо.

Ранее президент РФ Владимир Путин подписал указ о мерах по ускоренному развитию ИТ-отрасли в России. В правительстве инициировали подготовку новых льгот для отечественных ИТ-компаний. Они будут на три года освобождены от уплаты налога на прибыль и проверок. Они смогут брать кредиты по сниженной ставке — не более 3%. Их сотрудники смогут оформить льготную ипотеку и получат отсрочку от призыва на время работы. Налоговые преференции распространят на разработчиков мобильных приложений и организации, которые занимаются реализацией, установкой и тестированием отечественных решений. Также для компаний отрасли упростят процедуры трудоустройства иностранцев и получения ими вида на жительство.

В рамках традиционного форума BIG DATA&AI 2022, проведенного издательством «Открытые системы», большое внимание участников вызвала сессия «Большая практика. Новый отсчет». Докладчики поделились опытом работы в новых условиях и рассказали об используемых инструментах. (Также о форуме см. статьи «BIG DATA&AI 2022: лучше вместе» и «BIG DATA&AI 2022: подходы и инструменты», «Компьютерный мир», 27 апреля 2022.)

«Обстоятельства сильно меняются, перед нами стоят серьезные вызовы. Data science в период кризисов перестает работать, включаются принципы ручного управления», — признал Тигран Саркисов, директор по работе с данными X5 Group, рассказавший об управлении данными в условиях меняющейся реальности. В X5 много интеллектуальных сервисов, охватывающих практически все направления: транспорт, логистику, маркетинг, чековую аналитику, цепочки поставок, ценообразование и т. п. Над ними работают более 50 продуктовых команд.

В начале года в X5 планировали совершенствовать дата-продукты, в том числе сокращать время их вывода на рынок, а также развивать культуру, основанную на данных, тиражировать self-service-аналитику, повышать стабильность платформы и снижать стоимость работы с данными. Однако проекты, связанные с клиентским путем, с конца февраля потеряли актуальность: гораздо важнее стала скорость принятия решений. «Если раньше приходилось тратить ресурсы на продвижение BI-инструментов, проводя демодни и обучая пользователей, то сейчас мы видим ажиотажный интерес к современной аналитике и резкий рост запросов на работу с ней — наблюдается кратный рост пользователей», — отметил Саркисов. Это направление очень эффективно, особенно сейчас. И вдвойне актуальными стали обеспечение непрерывности бизнеса и оптимизация затрат.

Александр Гусев, директор по развитию Webiomed и эксперт ЦНИИОИЗ Минздрава РФ по искусственному интеллекту, рассказал о том, что происходит с искусственным интеллектом в сфере здравоохранения. По его словам, несмотря на то что Указ Президента РФ № 490 «О развитии искусственного интеллекта в России», выпущенный еще в 2019 году, ставит целью ускоренное развитие искусственного интеллекта и определяет здравоохранение как одно из приоритетных направлений, реальность не соответствует ожиданиям. Во многом это связано с тем, что львиная доля финансирования проектов идет от государства, а частные инвесторы в эту область почти не заходят. К применению искусственного интеллекта в медицине отношение очень настороженное: высокие риски, непонятные бизнес-модели, неочевидный возврат инвестиций.

«Многие направления медицины полностью цифровизованы: данные есть, и их много. Мы сидим на огромных объемах данных. Однако вытащить их из организаций с целью проведения исследований или создания ML-продуктов практически невозможно», — констатировал Гусев.

Главная проблема для разработчиков интеллектуальных решений в медицине — именно раздобыть данные. И это при том, что государство с 2011 года инвестировало в ИТ в здравоохранении достаточно крупные средства — более 130 млрд руб., а по уровню внедрения информационных систем отечественная медицина сейчас уступает разве что американской. Еще одна огромная проблема заключается в том, что, несмотря на кажущийся огромным размер рынка, денег на нем практически нет.

Александр Гусев: «Многие направления медицины полностью цифровизованы: данные есть и их много. Мы сидим на огромных объемах данных. Однако вытащить их из организаций с целью проведения исследований или создания ML-продуктов практически невозможно»

«Мы выживаем на грантах и не учимся зарабатывать на продуктах — это формирует нехорошую внутреннюю ситуацию: вряд ли в такой обстановке можно принести много пользы», — считает Гусев.

По наблюдению Ивана Кровякова, менеджера по развитию бизнеса Data Platform Yandex.Cloud, большинство компаний, начинающих путь в мир машинного обучения, концентрируются именно на технических вопросах: где взять «правильную» инфраструктуру, какие выбрать технологии, где взять данные и компетенции. Однако по мере их созревания становится понятно, что бизнес-ценность в значительной степени находится в процессной составляющей: как готовить данные, как разрабатывать модели, внедрять и переобучать их. Это имеет не меньшее значение, чем сами технологии. Поэтому важно сделать так, чтобы специалисты фокусировались не на вопросах «Что?» и «Где?», а на вопросе «Как?». Кровяков проиллюстрировал этот подход на примере проекта, реализованного в УБРиР.

Как известно, от 70% до 90% данных, с которыми приходится работать компаниям, являются неструктурированными. Это документация, внутренняя переписка, обращения от клиентов, взаимодействие с партнерами, отзывы в соцсетях, записи контакт-центров. Такие сведения необходимо анализировать. Дмитрий Гольцов, заместитель директора по коммерческой деятельности компании «Мегапьютер Интеллидженс», рассказал о возможностях платформы PolyAnalyst — системы «три в одном». Она включает инструменты, которые компании обычно приобретают по отдельности, а затем тратят значительные усилия на их интеграцию: систему ETL для извлечения, трансформации и загрузки данных, систему интеллектуального анализа данных и средства BI. По словам Гольцова, с использованием платформы точность извлечения фактической информации из неструктурированного текста в отдельных проектах превышает 90%.

«Газпром нефть» на протяжении последних трех лет активно вкладывается как в инструменты управления данными, так и в разработку решений на основе искусственного интеллекта. Эти направления действительно позволили повысить качество управления компанией, что уже доказано на практике.

«Самое главное, что на основе данных можно управлять компанией гораздо эффективнее, чем при традиционных подходах», — подчеркнул Анджей Аршавский, руководитель центра монетизации данных «Газпром нефти». По его словам, главной задачей было внедрение решений на основе ИИ по всей цепочке создания добавленной стоимости. Добыча и переработка нефти — очень технологичный процесс, и использование математических моделей при разведке и планировании разработки месторождений способно давать огромный эффект. В ходе своего выступления Аршавский уделил особое внимание решениям на основе искусственного интеллекта, использующимся в промышленном контуре.

Дмитрий Шведов: «Перед нами стоит цель — стать data-driven-компанией, то есть принимать решения не с помощью интуиции, а на основе данных»

«Перед нами стоит цель — стать data-driven-компанией, то есть принимать решения не с помощью интуиции, а на основе данных», — заявил Дмитрий Шведов, CDO «Уралхима». В компании изначально понимали, что ресурсов ИТ-департамента всегда будет недостаточно, поэтому сразу начали двигаться в сторону использования инструментов самообслуживания: бизнес должен сам готовить себе данные и затем визуализировать их.

За 2021 год компания сделала большой скачок: ей многое дала платформа данных. Как отмечает Шведов, сейчас бизнес уже прекрасно понимает, что такое «корпоративное хранилище данных», и уверенно произносит аббревиатуру КХД.

За год в «Уралхиме» начали работать шесть продуктовых команд, две из них действуют полностью самостоятельно, разрабатывая для себя отчетность. Однако важно эти команды развивать, внедряя институты владения данными и сервисами. Для этого в нынешнем году планируется создать центр компетенций, основной задачей которого станет управление продуктовыми командами и выставление им целей по развитию сервисов.

Победителем конкурса на разработку федеральной информационной системы лесного комплекса, который проводил Рослесхоз, стала компания AT Consulting. Как следует из материалов сайта госзакупок, ее единственным соперником на этом конкурсе был Национальный центр информатизации (НЦИ, входит в «Ростех»).

Цифровизация лесного комплекса в России началась в 2014 году с разработки электронной системы учета торговли древесиной — ЛесЕГАИС. Но информация в систему вносилась раз в месяц, поэтому сделки нельзя было отслеживать оперативно, оставалась возможность для нелегальной торговли. В 2019 году было принято решение доработать эту систему. В нее был внедрен электронный сопроводительный документ на древесину, добавлены модули для обмена информацией с таможней и правоохранительными органами. Обновленный ЛесЕГАИС заработал с января 2022 года.

Федеральная «лесная» информационная система (ФГИС ЛК), которую должен разработать AT Consulting, — это единый цифровой ресурс о лесе. Действительно, ЛесЕГАИС представляет собой электронную версию только торговли древесиной, а новый единый ресурс будет включать также сведения об использовании, охране, защите, состоянии и воспроизводстве лесов. Предполагается, что объемы данных будут измерятся десятками или даже сотнями петабайт.

«Сегодня бизнес, общество и государство волнует главный вопрос: как организовать свою работу в радикально изменившихся условиях? Поиск адекватных ответов — в центре внимания участников форума BIG DATA&AI 2022», — отметила, открывая мероприятие, Ирина Шеян, руководитель программного комитета. (Также о форуме см. статьи «BIG DATA&AI 2022: подходы и инструменты» и «BIG DATA&AI 2022: антикризисная практика», «Компьютерный мир», 27 апреля 2022.)

Согласно исследованиям PwC, в годовых отчетах компаний понятие «большие данные» сегодня фигурирует вдвое чаще, чем еще пять лет назад. В цифровую эпоху основой бизнеса становятся нематериальные активы, однако кризисные явления в мировой экономике привели к изменению многих ключевых причинно-следственных связей, что повлияло на возможность использовать как исторические, так и оперативные данные для ведения бизнеса, прогнозирования и моделирования тех или иных событий. Поменялся и горизонт доступности данных, что потребовало от компаний пересмотра традиционных схем принятия решений. Прошлый опыт руководителей и успешно использовавшиеся еще недавно математические модели линейной классификации и регрессии уже неприменимы в новых условиях, считает Григорий Борисенко, руководитель практики по оказанию услуг в области анализа данных PwC в России.

«Ситуация драматически меняется. Смена приоритетов, ослабление контроля, изменение регулятивных норм и вектора потребления — все это ломает модели оценки и принятия решений и требует все больше достоверных внешних данных, — отметил Борисенко. — Вместо незыблемых констант приходится работать со множеством переменных, основанных на волатильных функциях со множеством параметров».

Модели оценки товаров и сервисов, каналов поставок и компетенции сотрудников, например, по отзывам бывших партнеров и по резюме перестали быть свободно конвертируемыми на основе признанных еще недавно институтов сертификации. Как следствие, сейчас растет спрос именно на качественные внешние данные. Однако участившиеся инциденты, в частности, вызванные появлением так называемого протестного программного обеспечения (protestware), особенно в области анализа данных, могут не только существенно затруднить обработку данных, но и привести к заведомо неверным решениям.

Задача цифровых систем — поддерживать бизнес и приносить пользу. Возникшие же беспрецедентные атаки в сочетании с уходом с рынка ряда производителей, отвечавших в том числе и за обеспечение информационной безопасности, сегодня усугубляются потерей доверия к данным как из надежных ранее источников в Сети, так и из корпоративных систем.

«Сейчас нет доверия ни к вендорам ПО, ни к операторам данных, ни к самим данным — вместе с обновлением привычной, легальной программы может «прилететь» что угодно, а слив данных может инициировать свой же политически мотивированный сотрудник», — констатировал сложившуюся ситуацию Рустем Хайретдинов из Ассоциации по вопросам защиты информации.

К сожалению, к нынешней ситуации мало кто оказался готов, что привело к сбою некоторых цифровых сервисов: утеряны архивы ряда федеральных агентств и коммерческих компаний, разрушены их инфраструктуры обеспечения безопасности. «Существенно возросли уровень и мощность атак, для проведения которых используются средства более профессиональные, чем ранее применявшиеся хулиганами», — отметил Хайретдинов.

Изменилась и мотивация атак. Сегодня это уже не банальная кража денег с банковских счетов или вымогательство с целью выкупа, а разрушение информационных систем. К сожалению, все это происходит на фоне отключения средств защиты компаниями-партнерами, отвечающими за информационную безопасность. По мнению Хайретдинова, это происходит либо из-за вовремя не внесенной оплаты, либо из-за невозможности или неумения даже специализированных компаний быстро масштабировать инфраструктуру как в локальных, так и в облачных конфигурациях.

Рустем Хайретдинов: «Существенно возросли и уровень, и мощность атак на информационные системы, проводимых высококвалифицированными специалистами, которые используют профессиональные средства взлома, существенно отличающиеся от обычно применявшихся ранее хакерами-любителями»

«Время поставки серверов составляет сейчас десятки недель, их стоимость в разы выше, чем еще совсем недавно, а облачные провайдеры отказываются выполнять свои обязательства, — рассказал Хайретдинов. — Построенные в спокойное время системы не работают в условиях глобальных потрясений».

К тому же нет апробированных сценариев устранения угроз и опыта решения аналогичных по сложности и масштабу задач. Специалисты по безопасности оказались отрезанными от международной кооперации обмена информацией по новым атакам. Нынешняя ситуация, по мнению Хайретдинова, уникальна по своей экстремальности, что требует смены ролей и приоритетов, устранения бюрократических барьеров, препятствующих, например, допуску к серверам организации для оперативного устранения инцидентов кибербезопасности. Как следствие, считает Хайретдинов, требуются кардинальные изменения в сфере обеспечения информационной безопасности, в том числе и на уровне государства: концентрация экспертизы, аудит цифровых активов и развертывание их эшелонированной обороны, актуализация сценариев «под атакой» и восстановления данных. В условиях кризиса доверия необходимо поднять до уровня бизнеса и лиц, принимающих решения, ставшие безотлагательными вопросы: обеспечение безопасности данных; расстановка приоритетов для сохранения наиболее ценных активов; оценка надежности подрядчиков по защите информационных систем; ввод дополнительного резервирования.

Алексей Сидоров, директор по управлению данными компании Denodo, посвятил свое выступление вопросам управления данными в распределенных архитектурах на основе технологий Data Mesh и Logical Knowledge Graph. По его словам, платформа виртуализации данных позволяет «устранить необходимость физической концентрации данных в одном месте, но обеспечить единую точку входа для централизованной работы с ними». Сегодня уже нецелесообразно да и опасно хранить всю информацию в одном озере, намереваясь позже использовать ее по мере необходимости: данные быстро меняются, стоимость их репликации может быть слишком высокой, сложно обеспечивать их сохранность и гарантировать права их владельцев.

«Управлять корпоративными данными надо централизованно, но хранить их следует распределенно в местах генерации, в реальном времени предоставляя потребителю актуальные сведения в требуемом виде», — считает Сидоров. Этого можно достичь, используя логический граф знаний, устанавливающий связи между данными, что позволяет на 80% снизить расходы и до 85% сократить время на интеграцию корпоративных данных без нарушения нормативных требований по работе с ними. Кроме того, данные предоставляются непосредственно их потребителям (бухгалтерам, маркетологам, финансистам, производственникам, продавцам), которые лучше ИТ-специалистов знают особенности конкретных сведений и, благодаря подключению ко всем источникам (существующим хранилищам и озерам), получают возможность в реальном времени принимать решения «на лету».

Тему продолжил Владислав Каменский, генеральный директор компании «Юнидата», который сосредоточился на особенностях управления данными в условиях турбулентных явлений в экономике. В своем выступлении он затронул актуальные вопросы: как жить в условиях санкций, как обеспечить технологическую независимость, какие продукты востребованы в области управления данными? Одним из следствий кризисных явлений в отечественной экономике стало отсутствие конкуренции после ухода ряда западных компаний, на протяжении десятилетий поставлявших в страну продукты по управлению данными.

«Нужно не просто заместить такие продукты, а сделать соответствующие решения лучше, — подчеркнул Каменский. — Однако в условиях отсутствия конкуренции это сделать сложно». Для преодоления проблемы в компании образовано структурное подразделение «Юнидата Labs», отвечающее за фундаментальные исследования, разработки, образовательные проекты и взаимодействие с академическим сообществом. Сплав науки и производства позволит предложить новые продукты, включающие наукоемкие разработки в области искусственного интеллекта, оптимизации управленческих решений, выявления аномалий и скрытых зависимостей, что обеспечит актуальность и востребованность соответствующих решений в сфере управления и руководства данными, а также обеспечит их качество.

О том, что делать в текущей ситуации, размышляли многие участники форума. Сергей Золотарев, генеральный директор компании Arenadata, предлагает участникам ИТ-рынка не пытаться самостоятельно строить все системы, инициируя новые проекты. Он советует консолидировать и максимально полно использовать уже имеющиеся и проверенные временем инфраструктурные решения, позволяющие сформировать полноценную экосистему. В стране есть множество эффективных решений, возможно, не имевших ранее мощной маркетинговой поддержки (такой, как у ушедших западных вендоров), но не уступающих по функционалу. Сейчас одна из самых острых проблем — обеспечение работоспособности критически важных для бизнеса систем и безболезненной миграции с западных платформ. Золотарев уверен в том, что «исход западных вендоров — повод не для паники и слез, а для организации командной работы отечественных компаний по преодолению текущих проблем».

Сергей Золотарев: «Исход западных вендоров — повод не для паники и слез, а для организации командной работы отечественных компаний по преодолению текущих проблем»

Arenadata предлагает рынку платформы работы с данными, позволившие десяткам предприятий построить конкурентоспособные инженерные системы, индифферентные к ограничениям доступа к технологиям. Arenadata Enterprise Data Platform включает функционально полный стек продуктов для развертывания решений класса CRM, ERP, ECM, BPM, RPA, ETL и пр. как в инфраструктурах on-premise и PaaS, так и в облаках различных типов. Платформа дает возможность строить хранилища данных (например, на основе СУБД PostgreSQL), отказоустойчивые системы потоковой обработки данных в режиме реального времени, системы распределенных вычислений в оперативной памяти (на базе СУБД Tarantool), масштабируемые отказоустойчивые системы анализа и полнотекстового поиска. В качестве примеров Золотарев привел выполненные за предыдущие пять лет проекты для ВТБ и ФНС по миграции системы подготовки отчетности с СУБД Oracle SuperCluster на колоночную массивно-параллельную аналитическую СУБД ArenadataDB, а также проект унификации технологического стека и снижения расходов на эксплуатацию АИС «Налог-3» с миграцией с Teradata и Oracle Exadata. Кроме того, имеются примеры инфраструктурных проектов для предприятий и компаний из всех отраслей экономики, различных масштабов и форм собственности. Всем заказчикам предлагаются готовые сервисы по работе с большими данными, проверенные методики миграции и, при необходимости, услуги по сопровождению, предоставляемые более чем тысячей квалифицированных специалистов. В зависимости от запросов заказчиков, на базе предлагаемой платформы во взаимодействии с десятками авторизованных партнеров, специализирующихся в определенных областях, может быть развернуто конкретное решение.

Тему построения платформ для работы с данными продолжил Дмитрий Крючков, архитектор решений из компании Sapiens solutions. Он рассказал об архитектуре платформы данных, аккумулирующей классические открытые технологии наподобие Spark, Kafka или Nifi, а также сервисы для бизнес-аналитики Yandex Datalens и Apache SuperSet.

«Многие российские компании сегодня столкнулись со сложностями продления лицензий, рисками блокировки облачных решений, высокой стоимостью программного обеспечения и проблемами с поиском новых партнеров, — отметил Крючков. — Мы предлагаем подход к построению платформы данных, отвечающей основным потребностям отечественных компаний: хранилище данных, аналитика, озеро данных, потоковая обработка». Заказные решения по хранению данных и аналитике, построенные в предлагаемой архитектуре на технологиях Open Source (например, продукт Easy Report), могут быть развернуты как на собственном оборудовании клиентов, так и в облаках — в частности, имеется решение на базе «Яндекс.Облака».

По результатам различных исследований отраслевых аналитиков, более 70% компаний однозначно видят в данных будущее своего бизнеса, однако из всего объема имеющейся информации монетизируется лишь половина. Вряд ли имеет смысл просто грузить в хранилище все данные подряд: они либо быстро устаревают, либо вообще не нужны. Гораздо полезнее знать свои данные.

«Даже если развернуть в компании очень хорошее ПО, это не станет гарантией того, что все заработает. Требуются адекватные стратегии, наглядные примеры, анализ результатов и грамотный подбор ключевых сотрудников», — считает Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group. Цифровая экономика требует «цифровых» сотрудников нового поколения, специализирующихся на четырех направлениях работы с данными: оценка, адаптация, каталогизация и измерение. Правильное разграничение ответственности между CDO и другими подразделениями позволяет до 60% сократить время на предоставление данных потребителям, причем изменить подходы к работе с данными следует незамедлительно, уверен Гиацинтов: «Сейчас самое лучшее время, чтобы модернизировать бизнес, объединиться для создания, возможно из разных технологий, действительно цифровых компаний».

Олег Гиацинтов: «Развертывание в компании даже очень хорошего ПО для работы с данными не дает гарантии того, что все заработает. Нужна стратегия, необходимы наглядные примеры работы с данными, анализ результатов и распределение сотрудников по ключевым этапам жизненного цикла корпоративной информации»

Конкретный пример интегрированного подхода к созданию цифрового продукта продемонстрировал содокладчик Гиацинтова — Дмитрий Шведов, заместитель руководителя департамента цифровизации компании «УралХим», перед которой стояла задача создания сервисов цифровизации и поддержки принятия бизнес-решений. Корпоративное хранилище стало единым источником достоверных данных, а внедрение платформы данных и глубокой аналитики позволило создать на предприятии экосистему данных, которая обеспечивает их сбор, обработку и хранение с целью поддержки бизнес-инициатив, создания цифровых двойников и выполнения прогнозной аналитики для процессов и активов компании. Платформа включает в себя подсистему сбора данных на базе Apache, подсистему управления и описания данных на основе решений Informatica Axon и Atlassian, подсистему хранения на основе PostgreSQL и сервисов SberCloud, а также лабораторию искусственного интеллекта — Jupyter и Sbercloud ML Space. Высокое качество данных, накапливаемых в платформе, позволило бизнес-экспертам выявить, в частности, некорректную информацию, поступающую через интеграционную шину информационных систем предприятия.

Как обществу, привыкшему «к цифре», избежать сегодня потерь, вызванных нештатным функционированием или отключениями информационных систем? Докладчики пленарной сессии форума сошлись в едином мнении: в период повышенных рисков главное — не делать поспешных выводов, чтобы не сломать успешно функционирующие продукты, а всем участникам отечественного ИТ-сообщества нужно совместно искать решения, адекватные возникшим проблемам, и не забывать при этом о том, что прибыли без рисков не бывает.

«O2O Холдинг» — совместное предприятие «Сбера» и VK — может передать сервис доставки еды «Кухня на районе» петербургскому сервису «2 Берега» с доплатой на развитие.

Тем временем источник, близкий к «O2O Холдингу», говорит, что на «Кухню на районе» есть еще три-четыре покупателя и ни о какой доплате речи не идет. По данным Forbes, один из претендентов на покупку актива — еще один петербургский сервис доставки «Dostaевский».

«Кухня на районе» — сервис доставки еды в Москве, работающий в формате dark kitchen (без посадочных мест, только кухня на доставку). Сервис, запущенный в 2017 году основателями «Рокетбанка», специализируется на доставке готовых блюд собственного приготовления в радиусе 2 км. По данным 2021 года, компания имела 55 кухонь в Москве и в Подмосковье.

Осенью 2020 года «O2O холдинг» купил контроль над сервисом, его доля составила 80,19 % компании, 19,81 % осталось у основателей.

Камерун, Конго и Демократическая Республика Конго намерены внедрить блокчейн и криптовалюту на государственном уровне. Ведущим претендентом является проект TON.

В ДРК уже подтвердили, что рассматривают возможность выпуска национального стейблкоина, построенного на блокчейне TON. Проект взаимодействует с этой и двумя другими странами, чтобы предоставить им криптовалютные решения.

Каждая из вышеперечисленных стран предпримет поэтапный переход к принятию криптовалюты в качестве одной из основ собственной экономики. Это позволит расширить возможности для участия в экономике банковских и небанковских лиц, что послужит стимулом для экономического развития страны, утверждают в TON. В частности, в сообщении отмечается, что в ДРК счета в банках имели 12,4 млн человек, а доступ к интернету через смартфоны и другие устройства — более 40 млн человек.

Telegram начал разработку собственного блокчейна TON (Telegram Open Network) в 2017 году. Павел Дуров привлек на развитие этого проекта более 1,7 млрд долл., однако Комиссия по ценным бумагам и биржам США начала расследование в отношении TON. В 2020 году Telegram прекратил разработку TON из-за возражений регулятора. В том же году проектом занялась независимая команда разработчиков, работу которой позже признали в Telegram Group и согласились передать команде изначальный домен ton.org, а также оригинальный репозиторий, где и начиналась вся работа над блокчейном. Проект был переименован в The Open Network; аббревиатура TON за ним сохранилась. Дуров поддержал проект, подчеркнув при этом, что в настоящее время он независим от Telegram, и пожелал команде проекта успехов.

Распространение криптовалют несет существенные риски для экономики и финансовой стабильности России, уверены в ЦБ. В годовом отчете регулятор подчеркнул, что растущий интерес российских граждан, существенный объем вложений и высокие риски операций с криптовалютами создают потенциальные системные угрозы. Создается риск подрыва денежного обращения и утраты суверенитета национальной валюты, увеличиваются риски перетока сбережений из традиционной финансовой системы в нерегулируемый сегмент криптовалют, отмечается в отчете.

Криптовалюты создают угрозы для благосостояния граждан, полагают в ЦБ: криптовалюты имеют характеристики финансовых пирамид, возможности правовой защиты инвесторов крайне ограничены, вложения в криптовалюты могут быть полностью утеряны как по причине волатильности курса, так и в результате мошеннических действий. Кроме того, криптовалюты широко используются для проведения платежей в рамках преступной деятельности.

В отчете говорится, что, по некоторым оценкам, в 2021 году объем сделок российских граждан с криптовалютами достигал 5 млрд долл. Россияне активно пользовались криптобиржами, страна оказалась в числе мировых лидеров по объему майнинговых мощностей.

Минфин доработал проект федерального закона «О цифровой валюте» с учетом ранее поступивших позиций ведомств и направил его в правительство РФ. Законопроект предусматривает создание комплексного регулирования крипторынка, включая порядок совершения операций с цифровыми валютами и их выпуска, а также определения особенностей деятельности субъектов крипторынка.

В России заморозили проект по цифровизации Федеральной службы исполнения наказаний на 22,5 млрд руб., предусматривающий в том числе запуск в тюрьмах систем видеонаблюдения с распознаванием лиц, сообщил «Коммерсантъ».

План мероприятий по цифровизации тюрем был одобрен Минцифры в декабре, но средства на это так и не были выделены. На проведение «пилота» по запуску программно-аппаратных комплексов для информационных систем ФСИН первоначально было выделено 749,6 млн руб., однако ведомство вернуло эти деньги, сообщили изданию в Минцифры.

Проект цифровизации предполагал перевод 380 исправительных учреждений на электронный документооборот, создание цифровых профилей заключенных и запуск систем электронного менеджмента. Все это планировалось объединить в единую информационную систему. Для соблюдения режима, охраны прав и свобод заключенных намеревались запустить в тюрьмах систему распознавания лиц.