Консалтинг по большим данным не прижился
Сейчас Yandex Data Factory разрабатывает собственные облачные сервисы холдинга
Подразделение «Яндекса» Yandex Data Factory (YDF), созданное для аналитики больших данных на заказ, перестало искать новых клиентов. «Яндекс» приостановил развитие консалтинговой модели YDF, проект стал частью команды, которая разрабатывает облачные решения для бизнеса, сообщил представитель «Яндекса». О том, что YDF ушла с рынка консалтинга по большим данным, знают два источника, знакомых с несколькими экс-сотрудниками YDF. По данным одного из них, YDF продолжает поддерживать лишь контракты с металлургическими компаниями. Новых клиентов YDF не ищет, знает один из собеседников «Ведомостей». В феврале и марте этого года некоторые клиенты YDF обращались за услугами к компании Datadvance (занимается предиктивной аналитикой – одно из применений больших данных), рассказал «Ведомостям» сооснователь компании Сергей Морозов.
Еще в своем февральском отчете за IV квартал 2017 г. «Яндекс» называл YDF «экспериментальным подразделением». Но сейчас она уже переросла этот статус, рассказывает представитель «Яндекса». Сейчас YDF занялась созданием универсальных решений вместо разработки эксклюзивных, поясняет он. Итоговый бренд облачных сервисов, использующих машинное обучение, будет сформирован после завершения тестирования, рассказывает представитель «Яндекса».
У заводов была проблема: они не обладали чистыми данными, нужными для обработки, говорит человек, знакомый с несколькими экс-сотрудниками YDF. «Яндекс» не захотел заниматься настолько узкими проектами и перевел специалистов по анализу данных на более профильные для интернет-холдинга проекты, рассказывает другой собеседник «Ведомостей», знакомый с экс-сотрудниками YDF. После этого около половины команды YDF (которая насчитывала почти 30 человек) покинули «Яндекс», чтобы дальше заниматься индустриальными проектами, сказал он.
275 млн руб.
планировал ежегодно экономить ММК на производстве стали благодаря внедрению одной из технологий Yandex Data Factory. О пилотном проекте компании заявляли еще в 2015 г. Сервис принимает данные по исходному составу и массе смеси исходных материалов для производства стали, требования по содержанию химических элементов в готовой стали, другие параметры плавки и в реальном времени выдает оператору рекомендации по использованию ферросплавов и добавочных материалов
С начала 2017 г. YDF сосредоточилась на проектах, связанных только с промышленностью, говорил представитель «Яндекса». В 2018 г. пилотный проект с YDF провел Челябинский трубопрокатный завод, в ходе которого производительность термообработки труб выросла на 3,5%, рассказал представитель завода. По его словам, завод и дальше намерен сотрудничать с YDF и пользоваться матмоделями, основанными на больших данных. Еще YDF обслуживала Банк России, X5 Retail Group, ЦУМ.
Бизнес ждет мгновенного эффекта от предсказательной аналитики, хотя для его получения нужно время на сбор данных, анализ, модификацию существующих бизнес-процессов, рассказывает Морозов. Поэтому многие компании, не получив быстрой отдачи от пилотного проекта, не решаются его продолжать, указывает он. Одновременно многие компании недооценивают технические сложности внедрения систем предиктивной аналитики, поскольку машинное обучение должно сочетаться с инженерными методами, объясняет Морозов. Наконец, для высокомаржинального бизнеса нужно тиражировать готовый продукт – а его у YDF не было.