Демократия данных: почему компаниям нет смысла платить за софт по старым правилам

Исторически производители программного обеспечения привязывали модель ценообразования к «железу», на котором работают их решения. Такой подход был связан с техническими ограничениями аппаратных платформ. Если на аппаратную платформу поступает определенный поток событий, с которым она может справиться, логично определять стоимость решения через скорость этого потока.

Даже сейчас компании продолжают платить за скорость обработки данных — «число событий в секунду», или количество единовременных пользователей IT-продуктов. Но с каждым годом у бизнеса возникает все больше вопросов — почему собранные данные, которые проходят через «бутылочное горлышко» поставщика решения, стоят по-разному в зависимости от скорости перекачки? Это понятно техническому специалисту, но не воспринимается бизнесом, думающим о своей выгоде. 

За что платить

И, как показывает общение с потенциальными заказчиками, они все реже готовы соглашаться с объяснением «потому что», особенно в условиях дефицитного рынка. Бизнес задает поставщикам неудобные вопросы: почему он должен платить за скорость перемещения данных из точки А в точку В, хотя пользы от самого перемещения не получает? Или как его выгода зависит от количества людей, которые единовременно зашли в интерфейс системы?

Ценность подобных метрик для клиента — мизерная. Представьте, что вы владелец сети магазинов с 10 000 кассовых аппаратов. У вас собран годовой архив данных — 1,8 Пб. Ежемесячно к ним добавляются еще 5 Тб данных. Это ваше озеро данных — условный «дата-Байкал». Но чтобы находить в нем инсайты, вы переносите данные в облако стороннего провайдера, арендуете «трубу» и платите за скорость перекачки. 

Другой пример — у вас сотня сотрудников, которым нужен доступ к инсайтам из данных. Увольняется один, а 35 — устраиваются на работу. Стоимость системы, которую поставляют по модели оплаты за число одновременных пользователей, возрастает на треть. Меняется ли объем исходных данных, с которыми они работают, или полученные инсайты? Нет. 

Получается парадоксальная ситуация: в обоих случаях заказчики платят за пропускную способность системы, которую приобретают. Но это чисто техническая метрика, которая не несет бизнес-нагрузки. В ситуации, когда бюджеты на IT сокращаются, объяснять руководителям такую логику становится все сложнее. 

Они хотят видеть осязаемую ценность. А она — в накопленном массиве исходных данных, к которому чаще всего теряют доступ при заключении лицензионного контракта. Бизнес получает готовые результаты анализа, а не исходники, которые обрабатываются сторонней системой. Если данные «ушли» в закрытый сторонний контур, владелец полностью утрачивает контроль над ними. Иногда это приводит к совершенно курьезным ситуациям — например, к дублированию систем просто для того чтобы иметь доступ к собственным данным.  

Этот разрыв между технической логикой и экономикой данных привел к появлению на рынке нового подхода — «датацентричности 2.0».

Обосновать бизнес-метрику

Суть обновленной концепции — вернуть владельцу данных право распоряжаться ими как своей интеллектуальной собственностью, а не превращать их в «сырье», которое утекает в чужие системы. При этом у него остается полная свобода в том, в каком состоянии и где их хранить, насколько глубоко анализировать, с какой скоростью и куда передавать. Компания может использовать данные для любых задач: выявления инцидентов, поиска инсайтов, обучения ИИ, аудита или анализа поведения сотрудников. 

Это полностью меняет подход к лицензированию и ценообразованию. Вместо того, чтобы платить за перемещение данных, бизнес платит за возможность работать с конкретным фиксированным массивом исходных данных. Как при покупке облачного диска: вы берете 1 ТБ — и можете заливать файлы хоть по одной фотографии в месяц, хоть сотню сразу. Главное — размер, а не скорость. Новая модель дает прозрачность: вы платите за 100 ТБ — и это понятно. Такую бизнес-метрику можно обосновать. 

С технической стороны это тоже выглядит логично: исходные данные никуда не деваются, они в конечном итоге сколько-то весят. И по большому счету поставщику все равно, где именно они хранятся или в каком состоянии — жидком, твердом, газообразном — находятся. Он получает фиксированную оплату за используемый ресурс. 

Такой подход позволяет снять напряжение, связанное с урезанием расходов на IT. Бизнесу понятно, почему он видит ту или иную статью расходов. Он видит, как физически растет объем данных, которые нужно обрабатывать. И может самостоятельно контролировать этот процесс: к примеру, журнал посещения интернет-магазина можно стирать еженедельно, а бизнес-транзакции хранить в соответствии с требованиями законодательства. Это помогает оптимизировать затраты.

Новая норма прозрачности 

Раньше клиенты принимали условия — альтернативы не было, а ресурсов было больше. Сегодня заказчики задают обоснованные «неудобные» вопросы — и ожидают, что их расходы на IT обоснуют понятными бизнес-метриками. На тендерах все чаще выигрывают такие решения, которые являются не только технически прогрессивными,  но и обладают понятной бизнес-логикой, очевидной ценностью и ее разумным соотношением с ценником.

Это не значит, что рынок сразу перейдет на новые правила игры. Те, кто диктовал правила, продолжат это делать. Но у заказчиков будет выбор — а это уже шаг к более прозрачному и бизнес-ориентированному ценообразованию на IT-рынке. Возможно, именно так начнется демократизация данных — с позиции не риторики, а экономики. Потому что настоящая свобода начинается с права платить за то, что действительно ценно: не за трубу, а за воду.

Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора