Читать книгу «Коммерческие данные – это кровь интернета» - Беседовала Мария Лацинская - Страница 1

Роман Нестер в 2012 году основал компанию Segmento, чья платформа позволяет таргетировать рекламу на основе офлайн- и онлайнданных. В 2015 году Сбербанк приобрел контрольную долю компании, а в 2017 году в число акционеров вошел Sistema_VC – венчурный фонд АФК «Система». В 2018 году Нестер стал куратором магистратуры в ВШЭ «Коммуникации, основанные на данных». Ставит перед собой задачу выпускать каждый год по 25 готовых менеджеров, которые разбираются в продукте, аналитике и маркетинге. Инвестирует в сферу рекламных технологий и консультирует компании по вопросам монетизации больших данных.

Сооснователь платформы Segmento, профессор, куратор магистратуры ВШЭ Роман Нестер поделился с РБК мыслями об этике в диджитал-сегменте, о пользовательском лицемерии и опасности данных в руках государства

Лишние люди РБК Что сейчас представляет собой рынок больших данных? Р.Н. Компании заявили про большие данные на четыре года раньше, чем стали их рутинно использовать. К 2020 году бизнес наигрался в заявления «я собираю данные и их использую». Теперь все спрашивают, где эффект и результат. На рынке переизбыток дата-сайентистов, аналитиков и специалистов, умеющих применять технологии. При этом существует колоссальный кризис института бизнес-заказчиков. Рынку с огромным количеством технических специалистов не хватает людей, которые могут правильно поставить им задачу. Моя цель – сформировать такой класс. Тот факт, что аналитик хорошо умеет работать с данными, вовсе не означает, что это приносит пользу компании. Польза для компании, запрос и оценка генерируются в бизнес-подразделениях. Менеджеры часто ставят фантазийные цели, взятые из головы. Если задача сформулирована неправильно, то получаются упреки: «Данные не те, аналитики плохие». Такой вот перенос ответственности. Но от аналитиков стали требовать, чтобы они понимали бизнес и приходили с готовыми решениями. Так не работает.  РБК Что значит переизбыток дата-сайентистов? Это же очень сложная специализация. Р.Н. Важный спойлер: уже не нужно столько дата-сайентистов, сколько ими пытаются стать. Мировые ИТ-гиганты уже практически превратили работу с данными в автоматизированное решение – нажал кнопку и все получил. Сейчас предрекают, что программисты уйдут в прошлое, а код будет писать себя сам. Но в обработке данных прогресс идет еще быстрее. Работа дата-сайентиста часто рутинное применение алгоритмов,  перебор одного массива данных за другим в надежде, что выскочит нужный результат. Это можно автоматизировать.   Неудобные запросы РБК Пять лет назад гораздо чаще говорили про большие данные, чем в 2020-м. Да и каких-то интересных и эффективных публичных бизнес-кейсов мы в последнее время не видели. С чем вы это связываете? Р.Н. Думаю, с двумя причинами. Во-первых, эта тема вышла из моды. А во-вторых, стало страшно об этом говорить в силу вопросов этики. Пользователи нервничают, когда компании заявляют, что извлекают ценность из знаний о клиентах. Был период, когда бизнес не стеснялся этого. Затем возникли скандалы с утечками персональных данных, которые на самом деле к коммерческим данным отношения не имеют. В голове пользователей все смешалось, а компании предпочли тихо работать с большими данными и не делать громких заявлений. Нужно понимать, что есть четыре вида компаний и, условно говоря, два вида данных. Проблема не в том, что бизнес стал больше обрабатывать информации или данные стали куда-то утекать. Есть персональные данные, которые содержат ваши Ф.И.О. Их больше всего внутри банков, телекоммуникационных корпораций и у государства. И есть поведенческие данные, которые фактически описывают характеристики браузера, а не конкретного человека. Этих данных гораздо больше – на них сделали бизнес «Яндекс», Google и Mail.ru Group. Есть интернет-компании, ДНК которых – создание цифрового продукта. Они используют данные, чтобы продукт стал лучше. Второй тип – маленькие компании и рекламные агентства. Третий тип – банки, операторы и провайдеры, которые работают с персональными данными. И четвертый тип – госорганы и окологосударственные компании. Второй и четвертый – самые страшные сегменты, работающие с данными. На мой взгляд, безопаснее всего для пользователя – техногиганты.  РБК Почему? Р.Н. Им дорого обходятся ошибки в обработке данных. Если что-то случится, рынок быстро и больно накажет. В свою очередь, небольшие компании и госорганы ни перед кем ни за что не отвечают. Как данные защищены? Кого накажут, если что-то произойдет? Как исправят ошибку? Непонятно. Эта проблема гораздо существеннее, чем Google, который «подсматривает».