Илья Прахт, «Смартап Технолоджи»: В 2023 г. развернется мощная конкуренция в области решений Data Governance

Илья Прахт: Сразу уточню, что управление данными – это не единственная сфера, в которой мы работаем, но это, безусловно, та область, в которой «Смартап Технолоджи» обладала неординарной экспертизой в момент выхода на российский рынок. Дело в том, что компания прошла через некоторые организационные перестройки, а на предыдущем этапе наши сотрудники трудились в российско-американской компании. Тогда было выполнено много проектов на Западе, и многие так и или иначе были связаны с управлением данными и с облачными технологиями. Уже тогда мы выбрали свое позиционирование на рынке - технологический консалтинг, что подразумевает глубокие компетенции в технических подходах, архитектурных решениях, на базе которых мы выполняем ИТ-проекты для заказчиков.

Понятно, что сфера технологического консалтинга охватывает большую часть разработок класса Data Governance и проекты в области управления данными. Так что, решив приступить к активной работе на российском рынке в нынешнем облике, мы использовали именно Data governance как наше сильное конкурентное преимущество. Причем, в объемной нише Data Governance, которая охватывает и такие крупные сегменты, как безопасность данных или правильное построение потоков данных, с точки зрения бизнес-задач заказчиков, мы акцентируем внимание на технологической стороне вопроса: создание хранилищ данных, построение систем загрузки, трансформации данных и т.д.

Илья Прахт: Это интересный вопрос. Следует учитывать ряд факторов. Так, некоторое время назад у российского бизнеса проявился тренд - данные становятся некоторым активом предприятия, и бизнес начинает оперировать этим активом. В чем это проявляется? Изменения в бизнесе осуществляются не потому, что менеджменту кажется, что это поможет росту бизнеса, а потому что у него есть ИТ-инструменты, которые позволяют анализировать текущие данные, создавать модели происходящих процессов, строить прогнозы и наблюдать, что будет дальше. В общем-то, и цифровые предприятия уже начинаются появляться.

Правда, нынешний турбулентный период – не самое лучшее время для бурного роста востребованности таких решений. Для большинства коммерческих заказчиков желание получить качественное решение Data Governance все же отступает на второй план в силу того, что не относится к числу аспектов бизнеса, критически важных для его выживания. С этой точки зрения, наблюдается некоторая пауза в развитии российской истории Data Governance. И эта пауза продлится д тех пор, пока бизнес не стабилизируется, в первую очередь, на уровне крупных игроков. И эти игроки во многом будут определять дальнейшее развитие сферы Data Governance в России.

Илья Прахт: Согласно имеющимся рейтингам, на российском рынке решений управления данными действует порядка 15 крупных игроков и около сотни небольших и средних компаний, подобных нашей. Интересно, что в прошлом году доля этих небольших и средних игроков составляла 56%, то есть больше половины, а сегодня – примерно треть, порядка 33%. Это говорит о том, что основная конкурентная битва разворачивается в эшелоне крупных поставщиков. И тем, кто играет в «среднем весе», приходится весьма непросто - конкуренция очень высокая, совсем не «голубой океан».

Острая конкуренция приводит к тому, что самые крупные игроки обрастают своими собственными решениями, активно продвигают их на рынок. А потребители, в свою очередь, в целом понимая ценность таких продуктов, готовы инвестировать в Data Government, но в продукты тех поставщиков, которые обладают устойчивой репутацией. Собственно, по этой причине, на мой взгляд, происходит передел рынка в сторону более крупных игроков - тех, у которых есть свои готовые решения и высокий уровень общей экспертизы в данной области. Рынок предложения Data Governance очевидно структурируется.

Илья Прахт: Первое, что в этой связи стоит отметить, - эти события в некотором смысле затормозили развитие продуктов в данной отрасли. Дело в том, что с точки зрения архитектуры все уже придумано. Известно, какие из них лучше решают ту или иную конкретную прикладную задачу. Иными словами, уже создан набор конкретных «кубиков», из которых можно собрать оптимальное решение для конкретной бизнес-задачи. Но когда западные вендоры стали уходить с российского рынка, этот набор «кубиков» начал разваливаться. Выпадающие компоненты приходится заменять чем-то другим, хуже качеством. То есть на замену ушедшим вендорам и продуктам приходят другие игроки и приносят с собой другие «кубики». Но они пока сыроваты. Соответственно, общий уровень качество готового решения Data Governance падает, а у бизнеса снижается стремление инвестировать в подобные решения. Это подтверждает тезис о некотором замораживании проектов в этой сфере.

Кстати, подобные процессы наблюдаются и в сфере облаков. Ранее мы выполнили много облачных проектов на Западе, и наблюдали, как там в течение трех – четырех последних лет набирал силу облачный тренд. В России он уверенно проявился в прошлом году и существенно активизировался в связи с февральскими событиями, когда крупнейшие облачные игроки - Amazon, Google Cloud и т.д. – резко прекратили оказывать услуги российским клиентам. Соответственно, возник тотальный спрос на услуги отечественных облачных провайдеров. Но их решения более сырые, чем у мировых лидеров. И мы наблюдаем, как разогнавшийся локомотив перевода бизнеса в облака резко тормозит. Потому что бизнес получил не то, что ожидал. Правда, крупнейшие провайдеры включились в гонку, вкладывают ресурсы в свои облачные платформы и постепенно будут догонять Amazon и Google по функциональности и качеству услуг. Но некоторая просадка бизнеса в этой сфере будет.

Илья Прахт: На мой взгляд, это существенно зависит от законодательства. На уровне государства поставлена задача: к концу 2023 г. вся критическая информационная инфраструктура в стране должны быть импортозамещена. А развитие в области Data Government, особенно для крупного бизнеса, будет связано с критической инфраструктурой. Соответственно, в 2023 г. развернется мощная конкуренция в области подобных решений, причем, она будет заметно смещаться к концу года. Поэтому мой прогноз такой: ближайшие 6 - 9 месяцев станут периодом активного появления и развития тех ИТ-продуктов, которые будут претендовать на полноценную замену выпавших «кубиков». И когда этих «кубиков» наберется достаточно много для того, чтобы интеграторы смогли из них выбирать наиболее подходящие для своих клиентов, может, чуть хуже западных аналогов, но, тем не менее, способных решать проблемы бизнеса заказчиков, вот тогда бизнес начнет интенсивно инвестировать деньги в то, чтобы выполнить требования законодательства.

Вот почему я предполагаю, что основная активность данного рынка начнется где-то во второй половине 2023 года и по инерции продлится еще, наверное, год, как минимум. Возможно, даже больше, потому что вряд ли удастся заменить все, что нужно, до конца 2023 года. Будет, как это порой случается, вначале «бумажное» импортозамещение в заданные законом сроки, а спустя некоторое время произойдет реальное замещение.

Илья Прахт: Думаю, что принципиальный момент - это, действительно, уровень зрелости. Только, скорее, не цифровой, а управленческой, уровень менеджерской зрелости. Это ситуация, когда менеджмент хочет грамотно правильно управлять своим бизнесом. А для этого нужны данные. А для того чтобы получить нужные данные, необходимо правильно реализовать управление Data Governance, то есть чтобы этим данным можно было доверять и принимать на их основе правильные решения. Вот это я называю управленческой зрелостью.

Эта история началась лет 10 назад, и сегодня у нас в стране есть слой менеджеров, которые умеют профессионально управлять. Им и нужен специальный инструмент – данные. Думаю, что тренд роста управленческой зрелости будет развиваться дальше, охватывая не только крупный бизнес, но и средние предприятия.

Игорь Лейпи, ГК Softline: Объем поставок российских операционных систем в ближайшие годы увеличится как минимум вдвое

Есть еще один фактор востребованности – ситуация, когда грамотное управление данными становится для компании вопросом выживания. Тогда менеджмент начинает ставить серьезные вопросы, на которые не может найти ответа, потому что нет нужных данных. И компании приходится, порой вынужденно, заниматься вопросами Data Governance. Отмечу, что эта == О специфике технологического консалтинге в работе с клиентами ==история уже не только и не столько про крупный бизнес. Многие компании, даже очень небольшие, начинают внедрять коммерческий учет: налаживают сбор данных из множества различных источников, связывают их воедино, чтобы построить нормальную управленческую отчетность. А это уже не что иное, как первый вариант Data Governance.

Пусть это только один кусочек комплексного процесса Data Governance. Но он дает стимул к тому, чтобы компания повышала управленческую зрелость, а вместе с ней - цифровую зрелость.

Кстати, мы сами стали строить нормальную управленческую отчетность пару лет назад, и это сильно помогло пережить пандемию и последующие организационные изменения. Имея все данные и настроенную систему управления этими данными, мы четко понимаем, какие именно решения и в какой момент времени нужно принимать.

Илья Прахт: В основном, это субъективная история. Более того, если мы говорим о запросе менеджмента, то это субъективная история конкретного круга лиц. На мой взгляд, любые решения в области Data Governance и подобных ниш требуют гораздо более выраженного партнерского подхода к тому, как создавать это решение. Мы должны очень тесно работать с заказчиком, с его ожиданиями и давать ему четкие ответы именно на те вопросы, которые его волнуют. Это возможно осуществить только в формате постоянной коммуникации и обратной связи. Пресловутый Agile, от упоминаний которого все уже немного устали, как раз здесь весьма и весьма оправдан: важно работать короткими понятными итерациями, постоянно получать обратную связь от клиента и постоянно на нее реагировать. В целом, получается бизнес с существенной долей консалтинга.

Илья Прахт: Знаете, чаще всего любая отраслевая сегментация находит отражение также и в технологической сегментации. К примеру, некоторое время назад мы много работали над adtech-проектами в области рекламы. И там была определенная технологическая ниша, определенный технологический стек, а все adtech-компании оказались очень похожи друг на друга.

Если возьмем сегмент e-commerce, там тоже очень похожие ситуации у разных компаний: очень много сырых данных на входе, они потом анализируются, агрегируются, и на выходе формируются взаимосвязи между ними, которые отражают законы спроса, наблюдающиеся в этом магазине или сегменте рынка. Бизнес-специализация всегда находит отражение в определенной технологической специализации.

Илья Прахт: Наибольшие сложности вызывает создание тех продуктов Data Governance, у которых изменения данных в источнике должны максимально быстро находить отклик в финальных отображениях, в той или иной отчетности и т.д. Иными словами, если что-то происходит в онлайне, то менеджмент должен это увидеть на своих диаграммах и графиках тоже практически в режиме онлайн.

Замечу, что высокая сложность такой задачи далеко не всегда связана с количеством этих самых входных данных. Может быть очень много источников данных, что требует частого пересчета для постоянной актуализации источников, как, например, в системе e-commerce. Но после того, как данные собраны и агрегированы, весь процесс их обработки развивается по некоторой стандартной схеме. Образно говоря, достаточно собрать данные по всем продажам за сутки, пересчитать цифры, и они сразу найдут свое отражение в том или ином финальном отчете. То есть это не столь сложное решение, ни технологически, ни с точки зрения бизнес-архитектуры. Более значимым фактором является требование актуальности и «протухания» данных - тому, в какой момент времени они становятся не совсем релевантными.

Илья Прахт: Да, конечно. И это тоже интересный аспект. В некоторых компаниях созданы очень сложные внутренние структуры, которые обусловливают очень сложный изначальный инструментарий работы с источниками данных. Это сильно усложняет сбор и агрегацию данных. Такая ситуация может сложиться в большом сложном бизнесе с множеством подразделений и департаментов. А может возникнуть и в небольшой компании, где реализовано то, что называется лоскутной автоматизацией: огромный «зоопарк» различных информационных ресурсов, из которых нужно надергать нужных данных. Да, это добавляет сложности ИТ-решению. Но она, скорее, будет в части архитектуры самого решения, скажем, придется реализовать несколько специальных слоев обработки. А с точки зрения обеспечения нужного качества данных, это большой проблемы не составит. Настоящая проблема возникнет, если понадобится буквально в формате онлайн все эти данные обновлять и поддерживать их актуальность.

Илья Прахт: Могут быть разные ситуации. По опыту работы на западных рынках могу сказать, что у нас были проекты, в которых мы выступали именно как технологический консультант, которого просили помочь, например, ускорить процессы. Мы находили определенные ошибки, связанные, скажем, с архитектурой хранилища данных или построением workflow, и исправляли ситуацию, заменив, к примеру, какой-то инструмент, который там применялся. Так что нередко это помогает – наличие некоторой канвы, вокруг которой можно что-то сделать с данными.

Но иногда, наоборот, это может мешать. Представьте, что клиент уже проделал огромное количество работы, а у него в руках оказался чемодан без ручки: чтобы соответствовать всем требованиям к проекту, нужно практически взять все выкинуть и сделать заново. Конечно, на это трудно решиться. Впрочем, если речь идет о крупных клиентах, например, банковских структурах, то они редко обращаются с такими проблемами к сторонним поставщикам решений. Для них это своего рода критическая инфраструктура данных, поэтому они стараются такую экспертизу поддерживать в собственном штате, и решения такого рода создавать самостоятельно.

Илья Прахт: Помимо стандартных критериев выбора вендора типа репутации на рынке, выполненных проектов и т.п., на мой взгляд, для решений Data Governance гораздо важнее именно технологическая экспертиза, нежели экспертиза в бизнесе. Если подрядчик умеет грамотно выстроить взаимодействие с клиентом, чтобы тот ему рассказывал, что он хочет с точки зрения бизнеса, останется только перевести эти бизнес-требования на язык технологий и сформировать ИТ-решение. И это будет успешный проект.

А вот обратное сочетание – поставщик силен в том бизнесе, который ведет клиент, но слаб технологически – к успеху может не привести. Он, конечно, отлично поймет клиента, отлично переведет его потребности на язык технологических решений, а затем выберет что-то из одного-двух решений, которыми он владеет, и будет пытаться их адаптировать. Что получится на выходе, заранее предсказать невозможно, может, клиенту и повезет… Вот почему я думаю, что решающую роль играет именно технологическая экспертиза партнера, общий кругозор, владение теми самыми «кубиками» финального решения. Выбор инструментов должен быть максимально широким.

Илья Прахт: Как я сказал, мы стремимся максимально абстрагироваться от конкретного заданного набора инструментов и стараемся подбирать тот инструментарий, который наилучшим образом будет подходить клиенту. Порой это требует от нас изучения чего-то нового. Например, у одного нашего клиента была конкретная задача, для решения которой мы выдвинули пять гипотез. Каждую проверили на отдельном пилотном проекте и выбрали то, которое лучше всего решало поставленную задачу.

Илья Прахт: Да, именно так. Широкая технологическая экспертиза достигается, во-первых, за счет опыта множества реализованных проектов. И, во-вторых, за счет внутреннего направления R&D, которое постоянно изучает что-то новое с тем, чтобы затем новые подходы и продукты применять в реальных боевых задачах.

Илья Прахт: Этап R&D есть далеко не в каждом проекте. Есть некоторая комплексная экспертиза компании, которая хранится в головах основных архитекторов. Для нового заказчика архитектор находит какое-то работоспособное решение, именно опираясь на свой технологический кругозор. Это, кстати, составляет специфическую - творческую - особенность нашей деятельности. Но если у архитектора нет уверенного выбора решения, он запускает процесс R&D, который поможет ему найти ответы на свои вопросы. Кстати, иногда фаза R&D может стать частью проекта, ведь порой заказчики готовы идти на это. Фаза R&D может быть и частью пресейла, когда мы можем провести быстрое исследование и найти нужное решение для клиента.

Илья Прахт: Мне кажется, что здесь работает классическое правило 80% x 20%. Ведь новые продукты в этой сфере не появляются каждый день. Количество СУБД, которые мы можем применять, ограничено, и большую часть из них мы апробировали в своих проектах. Аналогичная история с ETL и прочими инструментами.

Конечно, в идеальном мире следует непрерывно исследовать рынок и сразу изучать любые новинки, как только они появляются. Но это очень дорого, эта история – не про средний бизнес. Но, повторю, большая часть проектов достаточно стандартна.

Если мы говорим про высокие требования к актуальности данных, то это история про быстрые хранилища, быстрые системы обработки, кеширование и т.д. Если речь идет про невысокие требования к актуальности, но развесистую систему, с точки зрения источников данных, это обусловливает более серьезные требования к механизму ETL-загрузки. Возможно, понадобится сложная шина данных.

В этом как раз и заключается мастерство интегратора, поставщика подобного решения – в умении подобрать правильные «кубики» в этой схеме, то есть подобрать тот инструмент, который будет оптимален в данном случае. С точки зрения СУБД, это может быть обычная реляционная база данных, а может документо-ориентированный инструмент. Чем шире инструментарий, тем эффективнее будет опыт подрядчика в этой области.

В целом область Data Governance достаточно хорошо структурирована. Дьявол, как водится, скрывается в деталях – настоящие проблемы приходится решать в очень узких специальных вопросах. И если таковые возникают, направляем на них все силы R&D.

Илья Прахт: Все-таки в большей степени это интеграционная история. Более того, бывают проекты, где программирования вообще нет, а для реализации проекта достаточно нескольких деплойщиков, которые занимаются чистым конфигурированием в формате DevOps: берут «кубики», складывают в систему, настраивают, и вот уже все работает. Но бывают другие проекты. Скажем, нужно взять шину данных и написать огромное количество разных адаптеров, которые обеспечат сбор данных. Плюс сложный процесс ETL, трансформаций, агрегаций, очистки данных, и все это нужно обертывать логикой работы с данными, а это подразумевает программирование. То есть встречаются проекты, в которых экстремально много разработки.

Илья Прахт: Data Governance – это та ключевая экспертиза, с которой мы выходили на российский рынок. Затем мы расширили перечень ниш, на которых фокусируем наше внимание. Например, HR-системы. Почему именно такое решение? Мы поняли, что можем здесь хорошо использовать имеющийся опыт и экспертизу. В настоящее время мы их «запаковываем» в прикладное коробочное решение, которое будем продавать.

Направление собственных прикладных решений выглядит весьма перспективно. Судите сами. В этом году, как я уже рассказал ранее, рынок наполнился разного рода небольшими, не очень качественными продуктами. То, что развивалось ранее где-то в тени, на уровне грантов, теперь хлынуло на освободившийся рынок. И получается так, что писать какое-то решение с нуля под заказ - практически не востребованная задача. Потому что есть масса готовых «болванок», из которых можно достаточно быстро соорудить подходящий продукт. А ведь это и есть наша главная компетенция – умение собирать интересные нужные заказчикам решения и продукты из тех самых «кубиков», причем, для разных бизнесов. И это то, что нужно сейчас российскому рынку.

Так что наша стратегия развития бизнеса в ближайшие годы - интеграторские проекты, где мы быстро, просто и достаточно надежно разрешаем ту или иную «боль» заказчика.