Как заработать на Big Data: DaaS-платформы, DMP и биржи данных

Завершая серию статей про DaaS-подход, сегодня рассмотрим наиболее популярные решения класса Data as a Service, а также поговорим, какое место в этой области занимают маркетплейсы/биржи данных и DMP-платформы. Читайте в нашей статье, как заработать на информации о своих пользователях и получить аналитику больших данных для бизнес-инсайтов без локального развертывания сложной ИТ-инфраструктуры и привлечения дорогостоящих специалистов по Big Data.

Облачные платформы и биржи данных: краткий обзор современного DaaS-рынка

Из наиболее известных решений стека «данные как услуга» можно отметить следующие [1]: Oracle DaaS, Azure Open Datasets, SAP NAHA Cloud, Informatica DaaS, Qlick DataMarket, Talend Data Cloud, продукты компаний ClimaCell, Dynata, Location Inc., GuideStar, Spectrum и ISG. Также к категории Data as a Service можно причислить так называемые биржи данных (Data Exchange) и облачные DMP-платформы (Data Management Platform), которые, в основном, используются в маркетинговых целях. В последние время эти DaaS-сервисы становятся все более востребованы, в т.ч. и в России.

Вообще разговор о создании так называемого «открытого рынка» или маркетплейса данных в нашей стране ведется еще с 2014 года, когда группа компаний «Ланит» в рамках проекта Cleverdata начала разработку биржи данных (Data Exchange). Предполагалось, что эта Big Data система объединит облачный депозитарий для хранения «сырых» данных (логи, события, транзакции и пр) в зашифрованном виде, сервисы аналитики больших данных и торговую площадку. Биржа обеспечивает биллинг, обмен ключами доступа к данным, контроль и статистику сделок, а также сопоставление внутренних данных с данными третьей стороны. Последнее особенно актуально для организаций, которые не могут передавать данные о своих клиентах вовне, например, банков. Примечательно, что еще 5 лет назад, в 2015 году, идея универсальной биржи данных от Cleverdata была уникальной. На тот момент за рубежом и в России существовали сервисы обмена данными, заточенные на таргетированную рекламу. Например, как платформа BlueKai, приобретенная компанией Oracle в начале 2014 года, которая специализировалась на сегментировании аудитории, а не обмене чистыми данными [2].

Сегодня ГК Ланит выделила биржу данных в отдельное направление в рамках проекта 1DMC (Data Monetization Cloud), который считается самой крупной отечественной DaaS-площадкой, объединяющий потребителей и поставщиков данных, которые хотят монетизировать свои информационные массивы. При этом сохраняется тесная интеграция с другими проектами: собственной cloud-платформой управления данными Cleverdata и Big Data системой сбора, хранения, унификации и управления данными о целевой аудитории Herman.AI. Примечательно, что все 3 проекта уже включают необходимые модули Machine Learing и другие методы искусственного интеллекта, которые обеспечивают аналитику больших данных и позволяют получать ценные для бизнеса инсайты [3].

Другой пример отечественной биржи данных – система Konverta, которая не продает информацию, а сдает данные от поставщиков в аренду потребителям для таргетированной рекламы, сохраняя анонимность пользователей [4].

При общей целевой направленности бирж данных на монетизацию через маркетинговые активности, они позиционируются как универсальные DaaS-решения, в отличие от DMP-платформ, заточенных именно на таргетированную рекламу. DMP позволяет собирать, обрабатывать и хранить любые типы аудиторных данных, включая возможность их активации, использования и обогащения через различные медиа-каналы (DSP, Trading desk), внутренние CRM- и CMS-системы. Платформа управления данными создается для рекламного маркетинга с целью определения необходимой целевой аудитории. Сегодня наиболее популярными DMP-платформами за рубежом считаются TURN, Lotame, Neustar, Oracle, Nugg.ad, Weborama и Adobe Audience Manager. В России часто применяются CleverData, AmberData и aiData [5]. Также востребованными считаются программатик-платформы DataMind, Auditorius, VisualDNA, Soloway, которые позволяют сегментировать пользовательские интересы и интегрировать их в партнерские рекламные сети Google, MyTarget, Rambler, Intensy, GetIntent, AdSniper, Kavanga и пр. [6].

В декабре 2019 года на этот рынок вступила и компания Mail.ru Group, представив собственную DMP-платформу, которая тесно интегрирована с другими маркетинговыми инструментами корпорации (Social CRM и Performance Retail). Первым крупным клиентом стала компания PepsiCo, которая планирует использовать обезличенные данные проектов Mail.ru Group и собственную CRM для детального таргетирования своей целевой аудитории [7].

Как заработать на больших данных: монетизация Big Data через биржу

Итак, самостоятельная биржа данных или в рамках DMP-платформы – это типичный пример облачной DaaS-платформы, которая является единой точкой доступа к данным и расчетов между поставщиками и потребителями данных, упрощая их взаимодействие и делая обмен данными легальным, быстрым и безопасным благодаря конфиденциальности данных обеих сторон. Безопасность данных и соответствие требованиям 152-ФЗ и GDPR обеспечивается за счет обезличивания приватной информации, а также хранения и передачи данных в зашифрованном виде [8].

Монетизация данных для поставщиков заключается в предоставлении информации о своих пользователях согласно формату и протоколу, заданным DaaS-сервисом. В частности, биржа данных Konverta собирает информацию от поставщиков через cookie-файлы, когда требуется для сбора пользовательских данных и отправку на биржу просто установить на сайт специальный HTML-код [4]. А биржа 1DMC требует периодической отправки данных в специализированном JSON-файле с заранее определенной структурой, предписывая поставщику данных самостоятельно определить атрибуты сегментирования целевой аудитории [3].

В любом случае, независимо от выбранной DaaS-платформы, чтобы соблюсти требования 152-ФЗ и GDPR при монетизации пользовательских данных, необходимо известить пользователей об этом и получить их согласие на сбор, обработку и передачу приватной информации. Это уведомление делается с помощью специального баннера, который предупреждает о сборе пользовательских данных [9].

На стороне DaaS-платформы происходит обработка переданных поставщиком пользовательских данных, а обмен информацией между поставщиками и потребителями происходит через процедуру сделок. Благодаря этому каждый участник биржи может отследить всю цепочку сбора, обработки и монетизации данных с соблюдением их полной конфиденциальности. Ключевым преимуществом для потребителя данных здесь является наличие в DaaS-сервисе модулей машинного обучения для очистки и аналитики, что позволяет сэкономить на Big Data инфраструктуре и специалистах, получая ценный для бизнеса результат. Завтра мы продолжим разговор про сервисный поход и рассмотрим, как он воплощается на примере администрирования кластеров Apache Kafka в тревел-агрегаторе Booking.com. А про DaaS-решения также поговорим в следующей статье.

А как на практике интегрировать модель Data as a Service в проекты цифровизации своего бизнеса или цифровой трансформации государственных и муниципальных предприятий вы узнаете в рамках нашего обновленного курса «Аналитика больших данных для руководителей» в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве.

Смотреть расписание

Записаться на курс

Источники