Данные решают. Как управлять данными, чтобы создавать ценность для бизнеса - Светлана Бова
55
Рекомендации участникам финансового рынка по концептуальному дизайну процесса «Руководство данными». М., 2024. URL: cbr.ru/content/document/file/170698/recommendations_27122024_4.pdf.
56
Например, в европейской и китайской.
57
ERJ Global Tire Report, 2025. URL: european-rubber-journal.com/files/assets/documents/2151842/GTR%202025.pdf.
58
Michelin: From Siloed Data to a Global AI Fabric With Dataiku. URL: dataiku.com/stories/detail/michelin/.
59
Стоит отметить, что разные отрасли имеют разный потенциал получения эффектов от технологического лидерства. Так, согласно исследованию McKinsey&Company от 2024 года Rewired and running ahead: Digital and AI leaders are leaving the rest behind, среднегодовые темпы роста возврата на акционерный капитал для компаний из сферы услуг (страхование) в 6 раз различаются между лидерами цифровой повестки и ИИ и аутсайдерами, тогда как разрыв в сфере энергетики — всего в два раза. Это означает, что в ряде индустрий, например бигтехов, работа с данными и ИИ приносит гораздо больше финансовых эффектов. Именно поэтому на их подходы стоит равняться как на лучшую практику. При этом ожидания по эффектам должны быть скорректированы в зависимости от отраслевой принадлежности компании.
60
Обратимся к одному из наиболее авторитетных медицинских объединений — Американской кардиологической ассоциации (American Heart Association, AHA). Согласно их исследованию, проведенному для 120 тысяч человек за более чем 30 лет наблюдения, продолжительность жизни более чем на 12 лет дольше у некурящих людей с нормальным индексом массы тела, получающих более 30 минут физических нагрузок в день, умеренно потребляющих алкоголь и придерживающихся высокого качества диеты по сравнению с людьми, не придерживающимися ни одной из этих привычек. См., например: Li Y., Pan A., Wang D. D. et al. Impact of Healthy Lifestyle Factors on Life Expectancies in the US Population, 2018. Осталось лишь осознать, чего стоят двенадцать дополнительных лет жизни, чтобы замотивировать себя на ежедневную утреннюю зарядку.
61
Метрики выбраны авторами на основании рыночной практики и материалов на базе публичных источников, например: Data-Driven Transformation: Accelerate at Scale Now, BCG. Data management and Governance, PwC и др.
62
Под моделью продвинутой аналитики может пониматься как классическая статистическая или машинная модель (например, логистическая регрессия или градиентный бустинг), так и специализированное решение, построенное на базе большой языковой модели (LLM), например ChatGPT или Gigachat.
63
Годовые затраты на платформу данных для упрощения включают в себя затраты на внедрение, доработку и поддержку платформы в годовом выражении, а также затраты на реализацию модели доступов к данным, правил производства ИТ-продуктов и затраты на инфраструктуру, необходимую для функционирования платформы.
64
По данным из практического опыта авторов.
65
LLM (Large Language Models) — большие языковые модели. Прим. ред.
66
Данные на основании практического опыта авторов. Метрика 70% релевантна для крупных организаций с большим количеством ИТ-систем (более 1500) и штатом ИТ-департамента от 3000 человек.
67
В частности, в аудиторской деятельности проверка профессионального суждения компании — область повышенного риска и значимое ограничение аудита, что зафиксировано в российских и международных стандартах аудита. Мнению (профессиональному суждению) компании можно противопоставить только мнение (профессиональное суждение) аудитора, и определить, чье же суждение более «профессионально», невозможно, согласно стандартам международных регуляторов.
68
Чтобы понять масштаб и уровень детализации расчета эффектов от работы с данными, можно обратиться к методике оценки эффектов от внедрения ИИ, разработанной Альянсом в сфере искусственного интеллекта («Методология оценки финансовой эффективности от ИИ / ГенИИ»). Также нужно понимать, что не все эффекты от программы управления данными могут быть оценены количественно, некоторые будут качественными. Это норма для любой стратегической программы, в том числе программы по данным.
69
Якокка Л. Карьера менеджера. Минск: Попурри, 2022.
70
Вопросы ИТ-инфраструктуры, продвинутости хранилища (DWH) или платформы данных, а также статуса программы импортозамещения, актуальные для российского бизнеса начиная с 2022 года, остаются за рамками этой книги, хотя их понимание важно для извлечения ценности из данных. Для погружения в эту тему рекомендуем почитать, например: Майхжак Я., Балноян С., Сивяк М. «Data mesh в действии» или Горелик А. «Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе».
71
На практике включать бюджет на трансформацию платформы данных в программу управления данными требуется не всегда, например, когда для модернизации или импортозамещения платформы данных уже выделены ресурсы в рамках отдельной стратегической программы в компании. Это бывает, когда развитие и/или поддержка платформы данных не входят в сферу ответственности CDO.
72
«Ракета» (Rocket) — один из первых в мире паровозов, построенный Р. и Дж. Стефенсонами в 1829 году.
73
Generative AI: Steam Engine of the Fourth Industrial Revolution? // Davos, 2024. World Economic Forum. URL: weforum.org/meetings/world-economic-forum-annual-meeting-2024/sessions/industry-applications-of-generative-ai/.
74
Исигуро К. Клара и Солнце. М.: Эксмо, 2021.
75
Пелевин В. Transhumanism Inc. М.: Эксмо, 2021.
76
Трудная проблема сознания была сформулирована Д. Чалмерсом в 1995 году в статье Facing Up to the Problem of Consciousness и не решена до сих пор.
77
Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016.
78
Кай Фу Ли в рамках панельной дискуссии Digital Brige 2025, Астана, Казахстан: «Стратегии цифровизации: как правительства и бизнес формируют будущее с помощью ИИ».
79
Beyond AGI: Ray Kurzweil’s Vision of Human-AI Merger and Technological Transcendence. URL: twit.tv/posts/tech/beyond-agi-ray-kurzweils-vision-human-ai-merger-and-technological-transcendence.
80
Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. URL: consultant.ru/document/cons_doc_LAW_335184/1f32224a00901db9cf44793e9a5e35567a4212c7/.
81
В первую очередь речь, конечно, о Калифорнии, штаб-квартире большинства технологических гигантов.
82
FLOPS — FLoating-point OPerations per Second — метрика для измерения производительности суперкомпьютеров. На настоящий момент самый производительный компьютер имеет производительность более 1 эксафлопса, то
