Данные для автопрома – лекарство или проклятие

Автомобильная индустрия меняется у нас на глазах. Автомобильные журналы продолжают писать про подвески и моторы, хотя они уже мало влияют на направление развития автомобильного рынка. Больше половины руководства по эксплуатации моей машины посвящено использованию ее информационной системы. Будущее автомобилей определяют данные, информационные и облачные технологии.

По мнению международной консалтинговой компании McKinsey & Company, услуги, основанные на данных, такие как ride-sharing (совместное использование поездок), e-hailing (вызов такси или автомобиля для особых случаев при помощи мобильного устройства) и прочие, способны увеличить доходы автомобильной индустрии на 30%, или в денежном выражении - до $1,5 трлн к 2030 году.

К этой же сфере относится создание развлекательного контента для автомобиля и электронных помощников. В частности, компания Toyota осенью-зимой 2017 года представила концепт кроссовера Future Toyota Adventure Concept, в оснащение которого интегрированы технические решения для создания и шеринга мультимедийных материалов об активном отдыхе, а также начала в России продажи моделей с предустановленной системой "Яндекс.Авто".

Развитие обмена данными между автомобилями и другими устройствами, системы автономного вождения принципиально меняют и взаимодействие человека с машиной, и автомобильный бизнес. Это новый вызов для индустрии, и не все производители к нему готовы. Автомобильные компании активно ищут цифровые направления развития. Из опыта общения с нашими клиентами мы выделили следующие ключевые задачи, стоящие перед ними.

Управление огромным объемом данных

Количество данных, генерируемых автомобилями, увеличивается взрывными темпами. Брайан Кржанич, генеральный директор Intel, считает, что к 2020 году каждый автономный автомобиль будет генерировать до 4 ТБ данных в день - эквивалент почти 170 тысячам часов музыки! Как хранить и использовать эту информацию?

Монетизация данных

Данные, сгенерированные датчиками и устройствами автомобиля, содержат ценную информацию, которую можно использовать для поиска новых клиентов и оптимизации предложений существующим заказчикам. Стоимость этой информации может превышать стоимость автомобиля.

Например, данные о стиле вождении могут быть предложены страховым компаниям. Получив их, страховщик разрабатывает персональное предложение для каждого водителя в зависимости от его потребностей и профиля рисков. Подобные технологии уже используют крупнейшие российские страховые компании - например, "Ингосстрах" ("Росгострах").

Новые бизнес модели

Возможность монетизации данных может существенно изменить существующие и создать новые бизнес модели, в которых основным предложением будет не автомобиль, а информация и услуги. В частности, автономное вождение может радикально изменить транспортную отрасль.

Как стать лидером этого растущего рынка? Как избежать участи безымянного поставщика "железяк" для новых интеллектуальных транспортных средств?

Чтобы выиграть в этой гонке, производителям машин нужно выбрать наиболее привлекательные направления инвестиций в прикладное программное обеспечение и определиться с платформой, на которой оно будет реализовано. На мой взгляд, есть две области разработки приложений, где производители автомобилей обладают конкурентным преимуществом и где высок потенциал монетизируемости.

Во-первых, это мониторинг состояния и управления транспортными средствами. Реализация таких решений сравнительно проста. Она основана на существующих технологиях интернета вещей. Область использования информации весьма широка - проактивное сервисное обслуживание автомобиля, создание прозрачной истории эксплуатации и владения, определение "профиля" предпочтений и стиля вождения водителя. Покупатели услуг - сервисные и страховые компании, продавцы и покупатели машин на вторичном рынке.

Вторая область - автономное вождение. Многие компании уже активно работают в этой области. Мы стремительно приближаемся к коммерческому использованию беспилотного автотранспорта. Появление автономных машин радикально изменит бизнес-модели в области перевозок, перекроит карту профессий. Однако и проблем здесь пока хватает, как в области технологий, так и в правовом поле.

При реализации каждого из этих направлений потребуется анализировать и хранить такое количество данных, что для этого процесса необходимо применять специальные алгоритмы, машинное обучение и распределенные методы вычисления и хранения. Сегодня наиболее эффективным решением этих задач является облачная модель. Опыт Oracle показывает, что компании могут добиться в среднем 20-30% и до 50% экономии расходов на IT за счет перемещения рабочих нагрузок в облачную среду. Кроме того, это должна быть облачная инфраструктура корпоративного уровня. Управление транспортом не допускает сбоев и задержек систем. Вы не можете подождать перезагрузки. Вам нужно исключить доступ хакеров к машине. Для поддержки транспортных средств нужна профессиональная облачная платформа, обеспечивающая отказоустойчивость, безопасность, производительность, масштабирование при изменении нагрузки.

В конечном счете умы, сердца (и деньги) клиентов получат компании, которые смогут лучше использовать огромные объемы собранных данных. Для этого понадобятся масштабные инвестиции автопроизводителей в информационные решения, и мы видим, что это уже происходит. Точное распределение ресурсов будет иметь ключевое влияние на финансовые показатели, бюджеты, технологическую платформу и даже модель управления.

Выиграет тот, кто сможет максимально точно определить, что необходимо развивать внутри компании, что можно перенести в облачную среду и как правильно выбрать поставщика облачных услуг.