Отношение к цифровой экономике и понимание реализуемых подходов к её построению может быть разным. Но сложно отрицать критическое и инфраструктурное значение рынка данных. Даже обособленная внутренняя корпоративная автоматизация признает необходимость и экономическую целесообразность обмена данными между разными информационными системами. Что же говорить о тех задачах управления огромным потоком информации, которые ставятся и решаются в рамках стратегического и операционного развития масштабных экосистем цифровых платформ.
С этой точки зрения совершенно не кажется случайным включение такого пункта как «формирование рынка данных, их активное вовлечение в хозяйственный оборот, хранение, обмен и защита» в число целевых показателей и задач, выполнение которых характеризует достижение национальной цели «Цифровая трансформация государственного и муниципального управления, экономики и социальной сферы» (см. Указ Президента РФ от 07.05.2024 № 309). С другой стороны, в настоящее время дальнейшее серьезное и последовательное раскрытие этого направления мало представлено как в рамках готовящихся вариантов национальных и федеральных проектов, так и в формате активных профессиональных дискуссий и экспертных обсуждений соответствующей тематики, за рядом исключений (например, экспертная сессия «Рынок данных. Целевое формирование или спонтанное развитие?» на Kazan Digital Week 2024). Вероятно, работа в этой части ведется и в ближайшее время найдет отражение в утвержденных планах цифрового развития. Тем не менее, кажется, что проработка столь комплексной и значимой задачи по формированию целого профильного рынка цифровых продуктов и сервисов объективно заслуживает внимания больше, чем ей пока уделяется. Дальнейшее осмысление и декомпозиция целей развития рынка данных (см. «Формирование рынка данных»), со сбалансированным экспертным анализом и оценкой лидеров цифровой экономики рано или поздно, потребуются всем участникам — поставщикам, потребителям, технологическим компаниям, операторам цифровых платформ, отраслевым ассоциациям, субъектам персональных данных и особенно регуляторам.
При этом, когда речь заходит о некоторых ограничительных аспектах регуляторного воздействия на рынок данных — о его целевом формировании со стороны ряда заинтересованных субъектов, важно понимать, что не координируемое и не направляемое развитие этой сферы тоже имеет свои существенные проблемы, барьеры и пределы. В условиях начального развития цифровой экономики хаотично складывающийся рынок данных скорее представляет собой множество небольших разнородных сделок по их прямой поставке и анализу. К тому же слабо связанных между собой как предметно напрямую, так и концептуально, процедурно или регламентирующими нормативами и стандартами. Наблюдается своеобразная фрагментарность и непоследовательность в отношениях (транзакционном взаимодействии) участников такого рынка. И факторов, способствующих этому несколько.
Распределенность и разрозненность данных
В подавляющем большинстве случаев для серьезной глубокой и качественной аналитики предполагаемых, исполняемых или завершенных бизнес-решений требуется широкий набор сведений от множества внутренних и внешних источников (поставщиков). Разнообразные массивы данных, которые, как правило обнаруживаются порционно у их владельцев, необходимо проверить по качеству и объему, выгрузить в нужном формате, согласовать по схемам и контексту, обработать, протестировать и проанализировать, получить соответствующий результат. Поэтому достаточно часто единичные сделки не так полезны и не приносят ожидаемого эффекта, ведь для продвинутой аналитики нужны внушительные наборы данных, иногда дифференцированные по предметным областям.
Отсутствие доступных и адекватных агрегаторов на рынке данных (сервисных маркетплейсов, которые бы объединяли данные и аналитику под запросы потребителей рынка, осуществляя таким образом функции агентов-посредников) существенно затрудняет возможность серьезно и надолго выходить на рынок, как для заказчиков, так и для исполнителей.
Уровень компетентности и нарабатываемая специализация
Получение данных из источника для последующего их использования, равно как и квалифицированный заказ на услуги по обработке и анализу данных, требует определенного уровня знаний и компетентности. Для разовых линейных задач может оказаться достаточным одного-двух специалистов. Но для регулярной работы или комплексного исследования потребуется общий высокий уровень компетенций команды в целом (бизнеса или проекта). Непосредственная же работа поставщика по подготовке данных для сделок или работа получателя данных по запросу — это особый набор знаний и умений, который накапливается и отлаживается в течение определенного времени и на успешных кейсах (проектах, задачах) с качественной обратной связью.
Отсутствие прямого и осознанного стремления поставщиков и потребителей данных выстраивать системную работу и развивать опорные предметные аналитические модели, с соответствующей наработкой специализации и компетенций, ведет к заметным издержкам по разовым сделкам, разочарованию в результатах аналитики, невозможности повторить исследовательский опыт и эффективно его автоматизировать.
Доступность инструментария и качество платформенных решений
В ручном режиме, имея только простейшие инструменты анализа, работать с данными крайне трудно, даже если это разовая задач не требующая получения сведений из внешних источников. Аналитика в условиях цифровой экономики неэффективна на скромных наборах данных без повторяющихся и автоматизированных сценариев. А следовательно её уровень критически зависит от того инструментария, что используется начиная с поиска требуемых данных (внутренних и внешних) и их получения в рамках сделок, и заканчивая поставкой итоговых данных (результатов анализа) заинтересованным лицам или в информационные системы (для дальнейшей обработки и исполнения зависимых алгоритмов). Безусловно возникает потребность в использовании таких средств анализа, которые бы комплексно закрывали широкий спектр исследовательских задач.
Отсутствие адекватных эффективных платформенных решений, а также методик, технологий и инструментов, автоматизирующих сквозные процессы управления данными из внутренних и внешних источников, серьезно сдерживает рост количества, качества и повторяемости сервисных сделок на рынке данных.
Сквозное управление качеством данных и результатов анализа
Выбор технологических, потребительских и управленческих показателей качества данных влияет на приемлемый уровень результатов их обработки и полученных в итоге знаний. Связь между качеством данными и эффективностью принимаемых решений четкая и прямая. При том что субъективность аналитика и менеджера, оперирующего исходными данными и полученными выводами, присутствует всегда. И её также требуется фиксировать, например, как контекст или, по крайней мере, как часть метаданных. Вдобавок целостность анализа и адекватное развитие предметной аналитической модели нуждаются в прослеживаемости и прозрачности всех манипуляций с информацией по всей цепочке: от исходных данных и до конечных гипотез и выводов.
Отсутствие или низкий уровень компетенций, методов, технологий, программных решений, которые системно в максимально автоматизированным режиме управляют качеством как самих данных, так и качеством и эффективностью результатов их анализа, значимо снижает ценность и востребованность сделок трансфера данных, ограничивая интерес и возможности поставщиков и потребителей на рынке данных.
Автоматизация процессов предметного анализа данных
Однократно принятое объективное решение на основе серьезного анализа большого массива данных, которое доказало свою эффективность, как правило, требуется повторить. Причем иногда необходимо повторить анализ для того же типа решений по истечении некоторого времени (цикличный анализ), а в ряде случаев необходимо повторить отлаженную процедуру анализа для другого типа решений (подобный анализ). Автоматизация процессов анализа, специализированная под предметную аналитическую модель, становится практически неизбежной, если объемы и качество принимаемых решений требуется, как минимум, сохранять.
Отсутствие для потребителя данных технологических возможностей и информационных инструментов определения и обеспечения баланса между ценой за регулярное получение данных и ценностью принимаемого на их основе решения, равно как и для поставщика данных — баланса между ценой за регулярную поставку данных и компенсацией затрат на их предобработку и передачу, создает трудно разрешимое экономическое препятствие для активного развития рынка данных.
Аналитические агрегаторы спроса и предложения на рынке данных
Повторяемые задачи и даже целые проекты, как на стороне предложения (поставщики данных и услуг по сделкам трансфера данных), так и на стороне спроса (потребители), составляют значительную долю от общего их числа. Кроме того, каждый из участников подобного высокотехнологичного рынка будет очевидно стремиться предельно автоматизировать процессы и оцифровать объекты, с ними связанные. Одним из принципиальных моментов для кардинального снижения издержек и рисков является возможность и способность отдельных участников рынка в виде цифровой платформы агрегировать спрос и предложение с точки зрения сбора и анализа данных по наиболее востребованным темам, проблемам, задачам, направлениям. И если такая цифровая платформа способна стать двусторонней (одновременно агрегатором спроса и предложения), то она существенно повышает ценность сделок, предоставляя удобный для регулярного использования функционал.
Отсутствие аналитических агрегаторов спроса и предложений существенно сдерживает развитие рынка данных, поскольку нет участников способных предложить низкую входную цену для новичков и не обнаруживается механизмов заметного поэтапного улучшения параметров сделок трансфера данных.
Концентрация данных
Цифровая экономика характеризуется неравномерным сбором и сохранением данных разными субъектами. А схемы и плотность данных сильно дифференцированы внутри отдельных индустрий и, тем более, в экономической системе в целом. Очевидно выделяются отрасли и виды деятельности, в которых компании (проекты) накапливают сравнимо большие массивы информации (например, телекоммуникационные компании, операторы индустриальных цифровых платформ, финансовый и торговый сектора экономики). Также в силу ряда причин (экономических, статистических, сервисных, регуляторных) государственные организации собирают действительно большие данные, часто содержащие сведения, ограниченные к распространению законодательно.
Отсутствие мотивации и заинтересованности у экономических субъектов, которые собирают большие объемы данных и концентрируют их в своих системах, равно как и низкий уровень коммерческой инфраструктуры, сдерживающий капитализацию значимой информации, не позволяют нарастить предложение на рынке данных и демотивируют платежеспособный спрос.
Механизмы реализации и исполнения микросделок
Следует учитывать, что данные и результаты аналитики, полученные на основе их обработки, представляют собой весьма характерный и легко адаптируемый, персонализируемый и кастомизируемый нематериальный предмет сделки. Такой предмет сделки быстро и эффективно предобрабатывается до требуемого вида и состава, с минимальными издержками дублируется и разделяется, может конвертироваться и поставляться пакетами в автоматическом режиме, отслеживается по версиям и этапам обработки. Значимая информация, которая передается в рамках сделки трансфера данных от одной стороны к другой, демонстрирует потенциал и ценность принципа микросделок — дробления крупных объемов поставляемых товаров или оказываемых услуг на более мелкие (партии, наборы, этапы, операции) при сохранении или повышении совокупной ценности общего требуемого потребителем объема благ.
Отсутствие поддерживающих микросделки инструментов в виде специализированных информационных систем, не позволяет собирать распадающиеся по различным объективным причинам сделки трансфера данных в управляемую сеть, ограничивая тем самым совокупный рост рынка данных, исключая множество небольших запросов от потребителей и предложений от поставщиков.
Безопасность и риски
Опасения участников рынка относительно неконтролируемой передачи данных и результатов их предметного анализа понятны, объяснимы и подтверждаются реальной практикой. Мало того, что ценность многократно растиражированной информации для каждого отдельного субъекта заметно снижается и даже иногда обесценивается. К тому же сведения персонального и коммерческого характера могут попасть к лицам, которые воспользуются ими в деструктивных целях, нанеся экономический или репутационный ущерб. Наряду с этим простое нормативное регулирование со стороны государства или отраслевых ассоциаций имеет крайне ограниченные возможности обеспечения безопасности и снижения рисков по сделкам трансфера данных в сравнении с теми способностями, которыми наделены технологически мощные решения.
Отсутствие экосистемного подхода к обеспечению безопасности и управлению рисками на основе комплекса развиваемых платформенных решений по сделкам трансфера данных, существенно повышает объективные издержки участников рынка данных и субъективное мнение о потенциальных потерях при активном участии в обмене значимой информацией, не давая серьезно и в долгую выстраивать внутреннюю аналитику, опирающуюся на сведения из внешних источников.
Не исключено, дополнительный анализ выявит ещё ряд факторов, способствующих тому, что незрелый рынок данных долгое время может оставаться нестабильным, разрозненным, непривлекательным и избыточно сложным для большого числа поставщиков и потребителей. Тем не менее, даже приведенный выше список демонстрирует необходимость нацеленной организующей и стабилизирующей работы, причем регулярной и последовательной. Совокупно дестабилизирующие и фрагментирующие факторы становятся причиной примитивизации и деградации как самих данных и предметной аналитики, так и сделок на рынке данных. И как следствие, предельное упрощение требуемых и получаемых массивов сведений для осуществления нехитрых действий на их основе. Поэтому для неразвитых и нестабильных рынков данных характерен приоритет по запросам на элементарную информацию о потенциальных клиентах (преимущественно персональных данных с контактами для маркетинга) и о конкурентов (преимущественно конфиденциального характера для быстрого получения конкурентных преимуществ).
Для серьезного и предсказуемого наращивания объемов и повышения качества сделок трансфера данных требуются высокотехнологичные комплексные решения, которые интегрально улучшают инфраструктурные, инвестиционные, потребительские, логистические и иные аспекты функционирования рынка. Тем самым повышая экономический эффект от активного обмена (между бизнесом, гражданами и государством) значимой информацией (данными, контентом, знаниями) и результатами её аналитической обработки. А это невозможно без определенной концептуальной проработки и набора конкретных проектов целевого формирования рынка данных.
Дефрагментация рынка данных — один из ключевых принципов концепции формирования и развития рынка данных, определяющий необходимость присутствия специальных институциональных субъектов (центры компетенций, координации и акселерации), которые эффективным образом помогают в осуществлении и инфраструктурно обеспечивают функционирование сети сделок трансфера данных между заинтересованными участниками.
Дефрагментация рынка данных означает целенаправленное выявление, изучение и устранение факторов, способствующих непоследовательности, случайности, слабой связанности, разобщенности, асинхронности, противоречивости, повышенной опасности и рискованности сделок по обмену значимой информацией. И без определенных усилий со стороны самих участников, со стороны заинтересованных государственных структур, отраслевых и общественных организаций, процесс эффективного развития рынка данных не просто существенно затянется, но и может серьезным образом инфраструктурно ослабить цифровую экономику в целом.
