Технологии больших данных сегодня играют важную роль в процессе цифровой трансформации бизнеса, государства и общества. Все больше компаний осознают, что им нужна аналитика больших данных, ведь ей приписывают самые невероятные возможности. О преимуществах внедрения новых технологий, data-стартапах и готовности отечественного рынка к эре Big Data — в интервью Profit.kz рассказал заместитель Председателя правления АО «Национальные информационные технологии» Газиз Абдрасилов.
— Газиз Нарымбетович, как вы понимаете термин и само явление Big Data?
— Если говорить об аналитике больших данных, то это совокупность разных подходов и инструментов для обработки огромных объемов данных. Big Data идет в неразрывной связи с созданием искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.
— Скажите, как правильно анализировать и использовать большие данные? На ваш взгляд, отечественный рынок готов к массовому внедрению аналитических технологий, таких как Вig Data или Data Mining?
— В нашей стране аналитика больших данных применяется под отдельные задачи, то есть фрагментарно. Так, отдельные методы аналитики используются в различных госорганах, например в Министерстве национальной экономики или Министерстве финансов. Что касается квазигосударственного сектора, аналитика больших данных применяется в нашей компании — в АО «Национальные информационные технологии», — пока, правда, на начальном уровне. В банковском секторе используется в розничном кредитовании и опытом в данной сфере обладает Kaspi Bank. В группе компаний АО «ФНБ «Самрук-Казына» планируют использовать аналитику больших данных. На мой взгляд, целостного и системного подхода к аналитике больших данных в нашей стране не имеется, однако в целом казахстанский рынок уже готов к массовому внедрению аналитических технологий, ведь за годы независимости накоплены гигантские объемы данных как в государственном секторе, так и в бизнесе.
— Где найти специалистов в данной области, какими знаниями они должны обладать?
— Есть два основных направления привлечения кадров. Первое — искать готовых специалистов на рынке. Второй путь — длинный, но, на мой взгляд, более верный — готовить своих специалистов самостоятельно. На самом деле, команда по анализу должна состоять из нескольких специалистов, работающих в различных направлениях. В их числе должны быть аналитики со знанием предметной области, специалисты по подготовке и переработке данных, и конечно сами разработчики, которые переносят данные на язык программирования. Это основные специалисты, и они должны быть подготовлены нами самостоятельно.
— В программу «Цифровой Казахстан» включен проект создания Центра Обработки Больших Данных. Что это предполагает и какая роль отведена АО «Национальные информационные технологии» в этом направлении?
— Предлагается создать технологический Центр анализа больших данных. Мы ссылались на опыт Сингапура. Центр должен базироваться на информационно-коммуникационной инфраструктуре, которая включает в себя физическое вычислительное оборудование, телекоммуникационное оборудование и то, что необходимо для обеспечения бесперебойного функционирования. Центр должен состоять из нескольких основных блоков. Первый блок — блок вычислительной платформы. На базе физического оборудования нужно развернуть платформу с применением современных облачных технологий и виртуализации и разместить на ней информационные системы госорганов. Второй блок — обеспечение информационной безопасности. Вся вычислительная платформа должна быть расположена внутри периметра обеспечения информационной безопасности, который должен использовать специализированное физическое оборудование с применением современных криптографических инструментов и решений для защиты площадки от внешних и внутренних угроз. Третий блок — непосредственно анализ больших данных. Он представляет собой решение с применением соответствующего инструментария и технологий с обязательной визуализацией полученных результатов анализа. Это и есть сама цель, потому что анализ больших данных должен в итоге приводить к визуализации, на основе которой принимаются те или иные управленческие решения. Размещение блока необходимо реализовать на общей вычислительной платформе. Каждый блок, кроме блока анализа больших данных, должен сопровождаться инженерным персоналом соответствующей квалификации. Блок анализа больших данных предназначен для аналитиков двух категорий — это аналитики, в задачи которых входит разработка и адаптация алгоритмов, математических моделей под конкретные задачи и построение ситуационных сценариев. И нужны аналитики для обработки полученных результатов и предоставления выработанных рекомендаций для принятия оптимальных решений по различным направлениям. Этот проект, включенный в программу «Цифровой Казахстан» по созданию Центра обработки больших данных, планируется реализовать силами специалистов АО «НИТ» самостоятельно.
— В каком направлении будут развиваться технологии машинного обучения и big data в ближайшие годы? Много ли в стране data-стартапов? Приведите пару примеров.
— Бурное развитие получит создание искусственного интеллекта на основе нейронных сетей для решения сложных задач в разных сферах деятельности. Массовое распространение получат прогнозные рекомендательные системы, основанные на глубинном машинном обучении. В нашей стране есть несколько компаний, бизнес-модель которых основана на сборе и анализе больших данных. Все больше людей начинает понимать ценность и важность сбора аналитики. В качестве примера можно привести несколько компаний. Alem Media Monitoring предоставляет услуги по мониторингу СМИ и социальных медиа в режиме реального времени. Kazdream Technologies предоставляет услуги по мониторингу и анализу контента казахстанских СМИ и пользователей соцсетей. «Галамат Тех» — компания хоть и молодая, но уже имеет опыт работы с проектами по мониторингу и автоматизации ведения бизнеса в соцсетях.
— Если сравнить ситуацию на сегодняшний день, когда вы уже частично используете данные, и ситуацию, например, пятилетней давности — насколько упрощает работу с клиентами наличие инструментов, которые могли бы анализировать данные?
— Если сравнивать сегодняшнюю ситуацию с тем, как обстояли дела несколько лет назад, уровень обслуживания клиентов значительно вырос благодаря таргетированному анализу различных параметров каждого пользователя. Тем самым клиенту предлагается именно тот продукт или услуга, которые наиболее подходят в данный момент. Также в качестве примера можно привести оптимизацию маркетинговых расходов, так как при помощи технологий анализа больших данных, максимально точно определяется сегментация клиентов и пользователей исходя из потребностей и интересов. А это, в свою очередь, позволяет распределять затраты на рекламу наиболее оптимальным образом. Преимуществ использования анализа больших данных много, с учетом того, что технологии находятся в стадии активного развития.
— Давайте поговорим об облачных технологиях. Какие IT-сервисы передаются в облако? Как производится их перенос и кто осуществляет такую миграцию?
— Если говорить об облачных технологиях, АО «НИТ» как оператор ориентирован на оказание услуг для государственного и квазигосударственного сектора. Практически все сервисы могут переноситься на облачные решения. Такие проекты, как «Единая почтовая электронная система», «Электронный документооборот государственных органов» полноценно функционируют в облачной инфраструктуре. И в дальнейшем планируется, что реализация проектов будет осуществляться в облаке.
— Как будет меняться деятельность IT-служб организаций, которые переносят свои данные в облако?
— IT-специалисты в любой организации разрываются между поддержкой существующей физической инфраструктуры и планированием ее развития. При этом организация не может развиваться за счет привлечения большего количества специалистов в сегодняшних реалиях, когда дефицит персонала является одной ключевых проблем. Переход с физической инфраструктуры на виртуальную площадку оператора значительно облегчает как текущую поддержку, так и долгосрочное планирование.
— Основными клиентами АО «Национальные информационные технологии» являются государственные органы. Насколько использование облаков регулируется нормами нашего законодательства? Как разделяется ответственность за инфраструктуру организации, размещенной в облаке, и как вообще определяется надежность поставщика услуг?
— В рамках «Закона об информатизации», вступившего в силу с прошлого года, утверждены правила реализации сервисной модели информатизации в части предоставления облачных сервисов госорганам. Инфраструктуру, платформу, программное обеспечение мы предоставляем как сервисы. Введены единые требования по обеспечению информационной безопасности, а стандарты в области облачных вычислений в нашей стране находятся на этапе разработки и гармонизации.
— С какими проблемами сталкивается поставщик облачных услуг и как они решаются?
— Учитывая, что оператор должен выделить ресурсы по требованию, часто приходится сталкиваться с некорректной оценкой объемов требуемых ресурсов при переходе с физического оборудования на виртуализацию. Также заказчик услуг недооценивает, а порой и переоценивает требуемую пропускную способность каналов связи до площадок виртуализации в центрах обработки данных. Все эти нюансы решаются совместно с заказчиками. Вместе с тем, в целях обеспечения прозрачности автоматизации всех процессов предоставления услуг в облачной ИК-инфраструктуре оператором в ближайшее время запланирован переход на внедрение облачного решения. Оно включает в себя функции планирования отчетности и учета потребления IT-ресурсов.
