Спецпроекты

Большие данные в России: сколько они принесут экономике и сколько нужно в них вложить

Интеграция
Технологии больших данных принесут российской экономике 4,2 трлн руб. к 2024 г. Также значительно повысится процент данных в различных отраслях экономики, доступных для анализа. Для развития самих технологий необходимы инвестиции на сумму 195 млрд руб.

Дорожная карта развития технологий больших данных

В распоряжении CNews оказался проект дорожной карты развития технологии «Большие данные», подготовленный «Национальным центром информатизации» (НЦИ, «дочка» госкорпорации «Ростех») вместе с входящей в «ИКС-Холдинг» компанией «Форпост». Документ был разработан в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика».

Документ разделяет технологии больших данных на четыре субтехнологии. Уровень готовности субтехнологий оценивается по шкале от 1 до 9. В мире готовность большинства технологий работы с большими данными находится на максимальном, девятом уровне.

Субтехнология сбора данных

Субтехнология сбора данных представляет собой технологии, обеспечивающие прослеживаемость и интероперабельность данных. Сюда входят стандарты, протоколы и системы сбора данных из различных источников, обеспечивающих прослеживаемость данных от источника до потребителя, включая интероперабельность данных.

Данная субтехнология состоит из четырех уровней. Физический уровень состоит из конечных устройств промежуточных шлюзов. На сетевом уровне выполняются задачи по организации сетей и транспортировке информации.

photo4977020151118800.jpg
Развитие технологий больших данных к 2021 г. может дать дополнительный вклад в ВВП на сумму 1,94 трлн руб.

На платформенном уровне осуществляется управление устройствами, SIM-картами, интеграцией в сеть оператора связи или виртуального оператора интернета вещей, а также обеспечивается работа приложений. Наконец, на уровне управления данными собираются и хранятся данные из различных источников.

Российский рынок интернета вещей в 2016 г. оценивался в $4 млрд, к 2024 г он вырастет до $26 млрд. Мировой рынок за аналогичный период вырастет со $166 млрд до $1,1 трлн. И российские, и зарубежные технологии в данной сфере находятся на седьмом уровне готовности (субтехнология сбора данных – единственная субтехнология, где уровень готовности зарубежных разработок меньше девятого).

Российскими разработчиками в данной сфере являются Nexign, «Орбита», Mail.Ru Group, NVision Group («дочка» МТС), «Протей», «ИскраУралТел», CoreClass и АО ГЛОНАСС. Зарубежные решения представлены продукцией Cisco, Nokia и IBM.

В данной сфере планируется обеспечить интероперабельность устройств и платформ интернета вещей, разработать стандарт поддержки до 10 протоколов обмена данными для устройств интернета вещей и разработать стандарт обмена данными между платформами интернета вещей.

Также ожидается поддержка решения по обеспечению обмена данных между устройствами и платформами интернета вещей, разработка универсального программного шлюза для работы устройств в критичных отраслях с поддержкой до 10 тыс. разных видов устройств. Есть планы разработать универсальный программный модуль обмена данными для платформ интернета вещей в критичных отраслях. Платформы будут поддерживать интероперабельность на 80%.

Субтехнология хранения данных

Субтехнология хранения данных представляет собой программно-определяемые хранилища данных (SDS). SDS включает в себя пулы виртуализированных хранилищ с характеристиками, которые могут быть заданы через управляющий интерфейс.

Ожидается, что к 2020 г. 90% организаций адаптируют свою гибридную инфраструктуру к облачному хранению данных, а вместимость центров хранения данных вырастет до 1,8 Збайт. К этому времени рынок облачных хранилищ вырастет на 30% и достигнет $92 млрд, при этом 83% данных компаний будет хранится в облаке.

В данную субтехнологию входят конвергентные программно-определяемые хранилища. В России готовность соответствующих технологий находится на восьмом уровне, отставая от зарубежных решений на одно деление. Мировой рынок соответствующих технологий с $442 млн в 2018 г вырастит до $15,7 млрд в 2024 г. Доля российских разработчиков на этом рынке за аналогичны период вырастит с 2,2% до 3,4%.

Российские разработки в данной области представлены решениями под брендами Yadro, Radix, «Р-Хранилище», Yandex Object Storage, Tarantool, Click House, «Сбербанк-Технологии», «Ростелеком» и «МегаФон». Иностранными продуктами являются VMware vSAN, Dell ScaleIO и NetApp Ontap.

В данной сфере предлагается создать программно-аппаратные комплексы на базе программно-определяемых хранилищ с использованием открытого кода, расположенных на территории России. Комплексы должны будут реализовывать платформо-независимые хранилища на базе неспециализированного оборудования, технологии объектного хранилища и распределенные параллельные файловые системы.

Запланирована поддержка разработки российских программно-определяемых хранилищ, увеличение надежности хранения на 50% и увеличение скорости развертывания хранилища до 6 часов.

Субтехнология обработки и управления данными

Субтехнология обработки и управления данными включает в себя технологии обработки и утилизации данных с использованием искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Данные технологии представляют собой класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение зада, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач.

Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов и различные техники работы с данными в цифровой форме. Готовность российских технологий в данной сфере находится на шестом уровне – на три шкалы ниже, чем зарубежных.

Российскому рынку соответствующих технологий предрекают большие перспективы. С $40 млн в 2018 г. он вырастет до $2 млрд в 2024 г. Мировой рынок за этот период вырастет с $4,3 млрд до $33,5 млрд, доля российских разработок за это время увеличится с 1% до 6%.

Российские разработки в данной сфере представлены продукцией компаний Abbyy, «Центр речевых технологий», Сбербанк, «Вега», «Газпром», «Яндекс» и Mail.Ru Group. Иностранные решения – это Google, Facebook, Microsoft, Apple, Amazon, Alibaba, Baidu, Tencent и IBM.

В данной сфере запланирована поддержка решений обработки и утилизации данных с использованием AI и ML и создание российских сообществ с открытым кодом по обработке и утилизации больших данных с использованием AI и ML.

Должны быть реализованы следующие решения: системы управления базами структурированных и неструктурированных данных, системы кластерной параллельной обработки потоковых данных, системы оркестрации алгоритмов и глубокого обучения, «озеро данных» для последующей обработки неструктуированных и нестабильных данных и технологии разметки, аннотации и создания data set для ML.

Кроме того, должны быть разработаны требования к программно-определяемым хранилищам и к провайдерам государственной единой облачной платформы на базе программно-определяемого хранилища данных.

Технологии обогащения данных

Также в состав субтехнологии обработки и управления данными входят технологии обогащения данных. Готовность российских разработок в этой сфере находится на восьмом уровне – на одну шкалу ниже, чем готовность зарубежных решений. Российский рынок с 8,6 млрд руб. в 2018 г вырастет до 85,9 млрд руб. в 2024 г.

Российские разработки в данной сфере представлены решениями OneFactor, «Яндекс», Vision Labs, Mail.Ru Group, Predict, Сбербанк, «Тинькофф Банк», «МегаФон» и «ВымпелКом». Зарубежные решения – продукция Facebook, Microsoft и Google.

В данной сфере запланировано создание платформы для обмена и обогащения данными для коммерческих целей, государственного управления и социальных целей, реализация сквозной идентификации данных (matching) до 30% и разработка требований к ГИС (государственным информационным системам) по обогащению данных с участием научных организаций и рыночных игроков.

Также должно быть создано свободное программное обеспечение, позволяющее на недискриминационной основе обмениваться данными участников рынка из разных индустрий и предоставлять валидированные данные органам государственной власти. Таким образом должны быть реализованы технологии разметки и аннотации данных, алгоритмы присвоения идентификаторов соответствия данных, технологии слияния данных, технологии оценки качества обогащения данных.

Кроме того, запланирована разработка универсального программного интерфейса по доступу к данным, содержащихся в ГИС в сыром виде, и реализация сквозной идентификации данных ГИС до 90%.

Субтехнология вывода данных

Четвертой субтехнологией является субтехнология вывода данных. В нее входят технологии, обеспечивающие использование доверенных данных для BI. Готовность российских разработок находится на восьмом уровне, отставая на одно деление от уровня готовности зарубежных решений. Мировой рынок в данной сфере вырастет с $600 млн в 2018 г. до $1,5 млрд в 2024 г.

Российские решения представлены продуктами Prognoz Platform, Polymatica, Visioly, Alpha BI и CoreClass. Зарубежные продукты – это MS Power BI, Tableau, Qlik и SAP BI.

В данной сфере запланировано утверждение методологии использования инструментов получения первичных статистических данных и их последующего анализа с использованием субтехнологий больших данных, утверждение руководящих документов органов исполнительной власти об использовании технологий обогащения данных при сборе данных в целях принятия решений в сфере государственного управления и разработка инструментов получения первичных данных и их последующего анализа с использованием субтехнологий больших данных.

Соответствующие решения есть у Prognoz, Polymatica, БАРС и «Альфа BI». Кроме того, должна быть обеспечена возможность определять целевые показатели социально-демографических характеристик региона за отчетный период в нормативный срок до 8 часов.

Предиктивная аналитика

Частью субтехнологии вывода данных является предиктивная аналитика. Это – финальное и самое ответственное звено в извлечении пользы из больших данных для бизнеса и государства. Готовность российских разработок в данной сфере находится на восьмом уровне, отставая от уровня готовности зарубежных решений на одно деление.

Мировой рынок соответствующих решений в 2018 г. составил $4,5 млрд, к 2024 г. он вырастет почти в десять раз до $43 млрд. В России данный рынок в 2018 г. составлял $200 млн – 4,5% от мирового.

В данной сфере запланировано поддержание решений обработки и утилизации данных с использованием предиктивной аналитики и разработка СПО, позволяющего предоставлять валидированыне прогнозные данные, сформированные на основе больших данных. Таким образом, должны быть созданы технологии создания предиктивных признаков, технологии анализа данных, технологии обучения моделей для подготовки прогнозов.

Благодаря предлагаемым мерам скорость обработки данных для принятия решения сократится до нескольких минут, а точность прогноза повыситься до 65 – 85%.

Сколько российская экономика заработает за счет больших данных

Авторы документа подсчитали, какой процент данных, используемых в различных отраслях российской экономики, станет доступен для анализа к 2024 г. (см таблицу).

Прогноз доступного для анализа процента данных по ключевым операциям производства в отраслях российской экономики

Топ потребностей индустрий Год Сбор, % Хранение, % Обработка,% Выдача, %
Добыча полезных ископаемых
Цифровые двойники, планирование ремонтов, разведка полезных ископаемых, прогнозирование производственных мощностей Предиктивная и прескриптивная аналитика, повышение качества обслуживания Повышение производительности труда, повышение квалификации и переобучение, промышленная безопасность, экологическая безопасность 2021 0-25 25-50 25-50 0-25
2024 50-75 75-100 50-75 25-50
Торговля оптовая и розничная: ремонт
Применение устройств интернета вещей на всех этапах, внедрен быстрый и эффективный документооборот, внедрены новейшие технологии. Сокращение издержек. Своевременное и достаточное обеспечение населения товарами в зависимости от необходимостей/сезонностн доходов населения 2021 25-50 50-75 25-50 0-25
2024 25-50 75-100 50-75 25-50
Недвижимость и строительство
Оцифровка модели при проектировании, строительстве и приёмке объектов (цифровая модель в строительстве) Снижение рисков залогового кредитования под строительство Отсутствие технологических нарушений, увеличение доступности покупки недвижимости 2021 0-25 25-50 0-25 0-25
2024 25-50 75-100 25-50 25-50
Транспортировка и хранение
Применение технологий обработки данных интернета вещей (применение датчиков, платформ, эффективное хранение и обработка данных), обеспечена автоматизация транспорта. Обеспечена эффективность использования транспортного комплекса. Обеспечена эффективность грузо- и пассажироперевозок. Оптимизация работы систем общественного транспорта 2021 25-50 50-75 25-50 0-25
2024 50-75 75-100 50-75 25-50
Деятельность финансовая и страховая
Технологии обогащения данных применяются для разработки персонализированных продуктов и услуг, построение таргетированных предложений 2021 50-75 50-75 25-50 0-25
2024 75-100 75-100 50-75 25-50
Рост выручки за счет применения персонализированных услуг и сервисов, снижение рисков, снижение стоимости кредитных и страховых продуктов Удовлетворенность пользователей уровнем услуг, зашита прав потребителей
Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг
Повышение % правильных диагнозов (точности), ускоренное прогнозирование диагнозов, персонификация лекарств Повышение производительности труда населения, увеличение % экономически активного населения. Увеличение продолжительности жизни граждан, снижение заболеваемости, доступность высокоэффективных лекарственных средств, персонифицированная медицина 2021 25-50 50-75 0-25 0-25
2024 50-75 50-75 25-50 25-50
Государственное управление и обеспечение военной безопасности: социальное обеспечение
Применение технологий интернета вещей при сборе и обработке экологических данных, промышленной безопаснсти и в сфере ЖКХ Экономия за счет экономии и оптимального потребления ресурсов 2021 0-25 50-75 25-50 75-100
2024 50-75 75-100 50-75 25-50
Повышение качества услуг ЖКХ. снижение стоимости услуг, улучшение экологической обстановки в городах и районах
Деятельность в области информации и связи
Построение моделей для таргетированных предложений Персонифицированные предложения, предложение наиболее оптимального продукта для клиета. снижение затрат на производство персонифицированных услуг Снижение обшей стоимости продуктовых сервисов, ускорение внедрения перспективных технологий (технологии беспроводной связи, интернет вещей 2021 50-75 75-100 25-50 0-25
2024 75-100 75-100 25-50 25-50

Также авторы дорожной карты оценивают, что развитие технологий больших данных к 2021 г. даст дополнительный вклад в ВВП на сумму 1,94 трлн руб. К 2024 г. данная сумма увеличится до 4,2 трлн руб.

В том числе к 2024 г. за счет технологий больших данных отрасль добычи полезных ископаемых получит дополнительно 430 млрд руб., торговли и ремонта – 878 млрд руб., недвижимости – 252 млрд руб., строительства – 480 млрд руб., транспортировки и хранения – 235 млрд руб., финансов и страхования – 141 млрд руб., здравоохранения и социальных услуг – 314 млрд руб., обрабатывающих производств – 408 млрд руб., связи и ИТ – 81 млрд руб.,

Также в сфере административной деятельности за счет больших данных дополнительно будет получено 352 млрд руб., в сфере государственного управления, обеспечения военной безопасности и социального обеспечения – 292 млрд руб., в сфере профессиональной, научной и технической деятельности – 271 млрд руб., в отрасли электроэнергии, газа и пара – 54 млрд руб..

В сфере полезных добычи полезных ископаемых применение больших данных поможет в 2,5 раза повысить эффективность разведки полезных ископаемых и в 2 раза улучшить показатели промышленной безопасности. На 10% будет увеличена скорость бурения скважин, а цифровые двойники позволят спрогнозировать более 75% производственных аварий.

В сфере торговли и ремонта применение больших данных на 10% сократит потери при производстве, транспортировке и хранении товаров. 75% предложений будет формироваться на основе анализа потребительской активности, также 25% предложений будет формироваться с учетом кросс-отраслевых рынков.

В сфере недвижимости и строительства половина жилищного строительства, 75% торгово-развлекательных объектов и все объекты транспортной инфраструктуры будут строиться при прогнозировании заселения, транспортных потоков, загруженности жилого района и торговой проходимости. На 10% будут снижены риски невозврата при использовании кредитных средств при строительстве, на 5% снижена стоимость строительства и до 50% снижены затраты на эксплуатацию построенных объектов.

В сфере транспортировки и хранения на 10% будет сокращено время пребывания в пути на городских маршрутах и на столько же увеличена утилизация грузового автомобильного транспорта. На 15% будет сокращено время доставки грузов железнодорожным транспортом.

В финансовой и страховой сферах благодаря большим данным 80% предложений будет формироваться на основе анализа потребительской активности, а 75% кредитных предложений будут учитывать кросс-отраслевые скоринговые модели. Также на 25% будет сокращена выдача невозвратных кредитных продуктов.

В области здравоохранения и социальных услуг половина диагнозов в онкологии, сердечно-сосудистых заболеваниях и инфекционных заболеваниях будет ставиться с использованием больших данных. А 15% лекарств будет назначаться с учетом персонифицированного подхода.

В области государственного управления половина принимаемых органами государственной власти решений будет основана на анализе больших данных, также половина статистических данных будет собираться с использованием альтернативных методов получения первичных данных. При этом 90% ГИС будет доступно для использования бизнесом.

В области связи и ИТ благодаря большим данным 75% предложений будет формироваться на основе анализа перспективных технологий и такая же доля потребителей будет удовлетворена качеством услуг связи. Также 30% предложений будет учитывать кросс-платформенные потребительские предпочтения.

Мероприятия по развитию в России больших данных

Авторы дорожной карты оценивают, что инвестиционная потребность российских технологий больших данных к 2024 г. составит 195 млрд руб. В том числе по 60 млрд руб. потребуется для субтехнологий сбора данных интернета вещей и конвергентных программно-определяемых хранилищ.

Оценка инвестиционной потребности российских субтехнологий больших данных

2020 2021 2022 2023 2024
Технологии сбора данных интернета вещей 25 млрд руб. 30 млрд руб. 40 млрд руб. 50 млрд руб. 60 млрд руб.
Конвергентные программно-определяемые хранилища данных 45 млрд руб. 50 млрд руб. 55 млрд руб. 60 млрд руб. 60 млрд руб.
Бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) 10 млрд руб. 12 млрд руб. 14 млрд руб. 15 млрд руб. 15 млрд руб.
Обработка и утилизация данных с использованием AI и машинного обучения 20 млрд руб. 25 млрд руб. 30 млрд руб. 30 млрд руб. З0 млрд руб.
Обогащение данных 10 млрд руб. 12 млрд руб. 14 млрд руб. 15 млрд руб. 15 млрд руб.
Предиктивная аналитика 10 млрд руб. 12 млрд руб. 14 млрд руб. 15 млрд руб. 15 млрд руб.

В дорожной карте говорится о необходимости поддержки 20 проектов в области больших данных на общую сумму 9 млрд руб., включая поддержку компаний-лидеров (3 млрд руб.), выделение грантов (1 млрд руб.), субсидии кредитным организациям (500 млн руб.) и разработку и внедрение платформ (780 млн руб.). Также отмечается необходимость принятия 48 проектов нормативно-правовых актов и 10 законодательных инициатив.

Для развития в России технологий больших данных авторы дорожной карты предложили целый ряд мероприятий. Научным организациям и лидирующим исследовательским центрам (ЛИЦ) предлагается обеспечить доступ к государственным информационным системам. С этой целью будет создана система обогащения данными на основании информации, содержащейся в ГИС, включая пользовательские данные и промышленные данные.

Также будет проведено оформление исследований использования кросс-отраслевых данных с участием научных организаций и ЛИЦ. Запланирована модернизация портала открытых данных. С этой целью будут созданы кросс-отраслевые платформы данных на базе портала отрытых данных и обеспечено использование открытых данных для обогащения промышленных данных, включая данные экологическиого и промышленного мониторинга, транспортной ситуации, туризма, строительства.

Государственная единая облачная платформа

Кроме того, будет создана система помощи в принятии решений органами государственной власти и бизнесом. Также будет разработан универсальный программный интерфейс (API) по доступу к данным, содержащимся в ГИС в сыром виде. После чего будут разработаны коммерческие сервисы по использованию больших данных в рамках ГИС.

Далее станет возможным перевод информационных систем и информационных ресурсов в государственную единую облачную платформу для федеральных органов исполнительной власти и государственных внебюджетных фондов (ГЕО), созданную на базе программно-определяемых хранилищ. Также будет обеспечено использование ГЕО для госкорпораций и компаний с госучастием.

С этой целью должны быть созданы вычислительные и телекоммуникационные ресурсы, включая программно-аппаратные комплексы, организованные российскими компаниями на базе программно-определяемых хранилищ с использованием решений с открытым кодом, расположенных на территории РФ. Предоставление сервисных услуг будет осуществляться на базе программно-определяемых хранилищ федеральным органами исполнительной власти и государственными внебюджетными фондами на основании госконтрактов.

СПО для больших данных

Другое мероприятие состоит в поддержке проектов по использованию СПО (свободного программного обеспечения) для развития субтехнологий больших данных. В документе говорится о создании российских СПО-сообществ с привлечением научных организаций по разработке и тестированию СПО-решений в сферах хранения данных с использованием программно-определяемого хранилища, решений, обеспечивающих качество и достоверность данных BI, решений по обогащению данных из различных источников, включая ГИС, и технологий по обработке данных с использованием AI и ML.

Запланирована поддержка российских компаний, разрабатывающих решения по хранению, обработке и отображению качественных данных, которые размещают права на ПО по открытой лицензии. Также речь идет о поддержке российских компаний, участвующих в международных СПО-сообществах по разработке решений в сфере больших данных.

На инфраструктуре, находящейся в России, планируется развернуть СПО-решения на случай прекращения возможности их использования по технологическим или иным причинам. Также должно быть проведено тиражирование СПО-решений при использовании субтехнологий больших данных органами государственной власти и компаниями с госучастием.

Предиктивная аналитика для органов госвласти

В дорожной карте говорится об использовании органами государственной власти предиктивной аналитики, предоставляемой со стороны бизнеса. С этой целью в четырех субъектах федерации будут развернуты кросс-отраслевые лаборатории использования больших данных при градостроительном планировании.

Должно быть обеспечено предоставление данных о планируемой градостроительной деятельности субъектов федерации на основе субтехнологий больших данных. От Минстроя и других органов исполнительной власти ожидается утверждение распорядительных документов об использовании больших данных и принятие решений в области госуправления в соответствующих областях.

Также запланирована разработка СПО, позволяющего предоставлять валидированные прогнозные данные, сформированные на основе больших данных.

Предлагается реализовывать проекты использования в официальной государственной статистике больших данных, а также применение органами государственной власти иных данных в целях принятия решений. В том числе всероссийская перепись населения в 2020 г. должна проводиться с использованием технологий больших данных.

В четырех субъектах федерации будут созданы лаборатории по измерению миграции на основании больших данных. Запланировано представление первичных статистических данных на основе субтехнологий больших данных в течение 2020 г.

Российские устройства интернета вещей

Еще одно направление – поддержка разработки оборудования и платформ, обеспечивающих прослеживаемость и интероперабельность данных. Речь идет о разработке российских устройств, шлюзов и драйверов, обеспечивающих обмен информацией между устройствами в сфере энергетики, ЖКХ, транспорта, строительства и добычи полезных ископаемых.

Будут созданы российские платформенные решения интернета вещей, обеспечивающие интероперабельность, сбор и обработку данных внутри отраслей и с государственными системами в отраслях: энергетика, ЖКХ, транспорт, строительство, добыча полезных ископаемых. Также будет обеспечена поддержка российских стартапов, разрабатывающих решения по обработке данных интернета вещей на платформах.

Обогащение данных для органов госвласти

Авторы документа говорят и об использовании органами государственной власти решений по обогащению данных, предоставляемых со стороны бизнеса. В четырех субъектах федерации появятся лаборатории по измерению данных о туризме на основании субтехнологий больших данных. В 2020 г. будет обеспечено представление данных о туристах в субъектах федерации на основе субтехнологий больших данных.

Приказом Минэкономразвития будет утверждена методология по использованию инструментов получения первичных статистических данных и их последующего анализа с использованием субтехнологий больших данных. Также органы исполнительной власти утвердят руководящие документы по использованию технологий обогащения данных при сборе данных для целей принятия решений в сфере гос управления, а 90% ГИС используют российские решения по обогащению данных.

В дорожной карте речь идет и о разработке индексов развития больших данных, влияющих на развитие отраслей экономики России, и сравнении этих показателей с другими странами.

Также предполагается создание стандартов проверки качества и достоверности данных для некритически важных сфер применения. Будет создана система валидации данных на базе ассоциаций, объединяющих владельцев данных, позволяющая признавать результаты обработки данных для применения в отраслях, не связанных с угрозой жизни или здоровью людей и безопасности государства.

В сфере подготовки кадров запланировано открытие новых программ и направлений в профильных вузах по теме исследования больших данных, которые прослушают более 20 тыс. студентов. В том числе будет вестись подготовка по профессиям «аналитик в сфере AI и ML для обработки и хранения данных», «инженер в сфере AI и ML для обработки и хранения данных» и «специалист в программной инженерии больших данных».

Также должны будут появиться программы дополнительного образования по теме больших данных и цифровой трансформации для переобучения менеджеров высшего и среднего звена. Соответствующие программы пройдут более 5 тыс. человек.


Взгляд месяца

Почему идея внутренней разработки себя не оправдала

Александр Глазков

председатель совета директоров, «Диасофт»

Стратегия месяца

Периферийные вычисления перемещаются в центр внимания