«ПЕРСПЕКТИВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ РОССИЙСКОЙ ОТРАСЛИ ИНФОРМАЦИОННОКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (Долгосрочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight) Москва, 2007 Долгосрочный технологический прогноз РОССИЙСКИЙ ...»

ИТОГОВЫЙ АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОТЧЕТ

на тему:

ПЕРСПЕКТИВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ

РОССИЙСКОЙ ОТРАСЛИ ИНФОРМАЦИОННОКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

(Долгосрочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight)

Москва, 2007

Долгосрочный технологический прогноз

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

СОДЕРЖАНИЕ

ВСТУПИТЕЛЬНОЕ СЛОВО МИНИСТРА

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СВЯЗИ РФ 3

ПРЕДИСЛОВИЕ

МЕТОДОЛОГИЯ

АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ГРУПП

Группа 1. Технологии организации и систематизации контента Группа 2. Технологии доставки и отслеживания контента Группа 3. Технологии искусственного интеллекта Группа 4. Технологии параллельной и распределенной обработки данных Группа 5. Технологии ведения регламентированных процессов в интернете Группа 6. Технологии для организации совместной работы (collaboration) и виртуальных сообществ (community) Группа 7. Технологии моделирования и прикладные приложения информационных технологий Группа 8. Технологии, основывающиеся на новых физических методах

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ГРУПП

И ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ В РОССИИ

Приложение 1. Технологические группы и технологии Приложение 2. Общий рейтинг приоритетности технологий Приложение 3. Список экспертов проекта «Российский ИТ Foresight» Приложение 4. Список участников круглых столов Страница 2 из Долгосрочный технологический прогноз

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

ВСТУПИТЕЛЬНОЕ СЛОВО МИНИСТРА

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И СВЯЗИ РФ

Дорогие читатели!

Перед вами итоговый аналитический отчет, подготовленный в рамках проекта «Долгосрочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight».

Проект был начат в 2006 году под эгидой Центра развития информационного общества и Министерства информационных технологий и связи Российской Федерации с целью определить и назвать основные тенденции и направления научно-технического прогресса в сфере информационных технологий.

В рамках проекта было важно выработать консолидированное мнение экспертов в области информационных технологий по всем поставленным вопросам и обеспечить взаимопонимание между научными, государственными и предпринимательскими кругами. Достижение такого консенсуса позволяет воплотить в жизнь те высокие технологии, которые будут обеспечивать всем нам наилучшее качество жизни.

По нашему мнению, это исследование – первый опыт такого рода – должно быть использовано для решения задачи ускоренного инновационного развития России и обеспечения ей достойного места в складывающейся системе глобальных экономических отношений. В процессе подготовки были использованы передовые зарубежные наработки по применению метода Foresight.

Проект был направлен на изучение тенденций развития информационных технологий, так как сегодня глобальной тенденцией становится их проникновение во все сферы человеческой деятельности. Сеть Интернет, мобильный телефон, компьютер, спутниковые системы телевещания и ориентирования на местности и многие другие достижения научно-технического прогресса являются неотъемлемыми атрибутами нашего времени. Возможно, в ближайшем будущем возникнут новые, еще никому не известные технологии, которые перевернут наше привычное восприятие. В то же время некоторые из кажущихся сейчас перспективными технологий станут ненужными вследствие невостребованности их обществом и экономикой. Представляемый вашему вниманию отчет содержит описание и оценку технологий, которые, по мнению экспертного сообщества и с точки зрения отрасли, будут наиболее интересны для развития в России.

В информационном обществе будущего наибольшего благополучия достигнут те страны, которые смогут стать производителями информационных продуктов, услуг и технологий, востребованных мировым рынком.

Сейчас Россия имеет возможность войти в число лидеров постиндустриальной цивилизации и успешно вступить в формирующееся информационное общество. Наша задача заключается в том, чтобы это произошло как можно скорее и успешнее.

Страница 3 из Долгосрочный технологический прогноз

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Надеюсь, подготовленный отчет найдет своего заинтересованного читателя среди широких слоев российского общества и будет полезен при изучении перспектив развития отрасли, а также поможет сделать правильный выбор в ситуациях, связанных с принятием стратегических решений, которые позволяют реально определять будущее.

Уверен, что сейчас из успехов отдельных компаний отрасли ИКТ, в конечном счете, складывается общее экономическое и социальное благосостояние России.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

ПРЕДИСЛОВИЕ

В 2006 году в России впервые был реализован проект «Долгосрочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight», целью которого являлось определение приоритетов и перспектив развития информационно-коммуникационных технологий в нашей стране. При проведении этого исследования были задействованы ведущие представители науки, бизнеса и органов государственной власти России, а также ряд зарубежных экспертов.

Когда в декабре 2004 года Министерство информационных технологий и связи РФ представило на заседании Правительства России Концепцию развития рынка информационных технологий, главных вопросов обсуждения было два: во сколько обойдутся бюджету все меры поддержки отечественного производства ИТ, предлагаемые министерством, и каковы будут результаты реализации Концепции для экономики.

Ответ на первый вопрос, которым интересовался, прежде всего, экономический блок Правительства, был дан при утверждении государственной программы развития технопарков, а также постановления о создании Российского инвестиционного фонда информационно-коммуникационных технологий, обосновании налоговых льгот для производителей ИКТ.

Данный отчет – ответ на второй вопрос. Во-первых, рынок ИТ является, несомненно, одним из самых динамичных и глобализованных. Поэтому, в отличие, например, от рынка розничной торговли, при прогнозировании его развития нужно и можно пользоваться глобальными прогнозами технологической эволюции. Сомнения в перспективности развития высокотехнологичных отраслей экономики (и, прежде всего, ИКТ) высказывает кто угодно, но только не инвесторы – доля этих индустрий в индексе FT500 выше, чем у любых других, включая финансы, традиционную промышленность и даже нефтегазовую отрасль вкупе с энергетикой.

Во-вторых, возможности, предоставленные России на глобальном рынке ИТ, не безграничны. Создание институтов развития в отрасли, перспективы которой не вызывают сомнения, должно предшествовать определению конкретных технологических приоритетов. И если к 2010 году не будут созданы комфортные условия для развития в России ИТ-бизнеса, способного производить инновационные технологические решения для глобального рынка и занимать на нем лидирующие позиции, вера в выдающиеся способности отечественных программистов постепенно сойдет на нет.

В-третьих, прогнозы технологического развития – сфера вероятности, требующая тщательного поиска консенсуса экспертов из различных областей. С момента первого объявления об инициативе «Российский ИТ Foresight» до выхода этого отчета прошло 16 месяцев. И, скажу честно, ни для кого из лидеров экспертных групп, социологов, сотрудников РИО-Центра и Министерства информационных технологий и связи РФ это не были самые легкие 16 месяцев в жизни.

Получившийся результат нельзя назвать бесспорным. Однако, те, кто согласился вместе с инициаторами прогноза заглянуть на 10-15 лет вперед, чтобы понять, как изменят нашу жизнь новые технологии и что для этого может сделать российская ИТ-промышленность, уже проявили недюжинную смелость. Многое было непросто в этот первый раз. Непросто формировалось экспертное сообщество, и даже понимание важности проекта было не для всех одинаковым.

Меня, например, поразило, что среди тех, кто отказался от заполнения анкеты по причине бесплатности этой работы, был один из проректоров моего родного университета. Между тем, в Японии само по себе присутствие в списке экспертов Foresight является почетным пунктом в резюме любого исследователя. При создании «Российский ИТ Foresight» оплачивались только профессиональные услуги социологов и аналитиков по обсчету данных и литературной обработке отчета.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Именно поэтому я хочу выразить благодарность всем, кто принял участие в исследовании «Российский ИТ Foresight», всем, без чьего прямого содействия и поддержки осуществление такого масштабного и важного для развития российского общества проекта было бы невозможно.

Все время создания ИТ Foresight нас поддерживал неподдельный интерес к его результатам со стороны руководства Министерства информационных технологий и связи РФ. Без понимания приоритетности и важности этого проекта со стороны Л.Д. Реймана, А.А. Фурсенко, Д.А. Милованцева и Д.В. Ливанова он вряд ли мог состояться.

Хотелось бы поблагодарить организаторов исследования «Российский ИТ Foresight» – Центр развития информационного общества (РИО-Центр), и прежде всего И.Ю. Юргенса и В.С. Липицкого, а также два коллектива, которые внесли основной вклад в его исполнение, – Центр политических технологий (Б.И. Макаренко), разработавший методологию и проводивший социологическое исследование, и аналитическое агентство CNews Analytics (С.В. Шалманов), которому обязан своим появлением на свет этот отчет.

Бремя лидерства и невероятный по объему вклад в содержание исследования взяли на себя семь человек, возглавившие экспертные группы по направлениям технологического развития. Самое важное на первом этапе, когда нужно было, собственно, выделить эти направления, сделали четыре человека – И.Р. Агамирзян (Microsoft; EMC), А.В. Галицкий (Элвис+), Ф.М. Мучник (Softkey) и М.В. Елашкин (Elashkin Research). Именно благодаря их содействию мы смогли структурировать сотни предложений, поступивших на первом этапе, и свести анкету к анализу 74 технологий. Круглые столы, которые состоялись по итогам опроса, с большой пользой для проекта провели И.Р. Агамирзян (Microsoft; EMC), А.С. Гавердовский (ЕРАМ Systems), А.В. Галицкий (Элвис+), А.В. Гиглавый (Лицей информационных технологий), С.К. Гулев (Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН), Ф.М. Мучник (Softkey) и Д.Е. Ян (ABBYY).

Также хочется выразить искреннюю благодарность всем 138 участникам экспертного опроса – ведущим представителям российской науки, бизнеса и государственных структур, а также зарубежным экспертам, которые нашли возможность выделить время для участия в исследовании, поделиться ценным опытом и экспертизой, без которых реализация проекта «Российский ИТ Foresight» была бы невозможной. По собственному опыту могу сказать, что на заполнение анкеты каждый из них затратил не менее 2-3 часов сосредоточенной работы, потребовавшей применения всех знаний, накопленных за долгие годы карьеры в бизнесе, науке и образовании.

Наконец, все это время форсайт требовал постоянного внимания «внутренней» команды министерства и РИО-Центра – благодаря именно их усилиям была обеспечена слаженная работа экспертов, согласованы и выдержаны сроки взаимодействия, независимо от того, в какой бы географической точке и часовом поясе ни находились эксперты. Я глубоко признателен В.А. Водопьянову и Е.А. Громовой за то, что даже когда загрузка по другим направлениям превышала разумные пределы, работы по ИТ Foresight ни на минуту не прерывались, и все необходимое было сделано.

Спасибо всем. Теперь наша совместная работа станет общественным достоянием, и судить о ней вправе каждый, для кого важно четко понимать приоритеты и возможности развития российской ИТ-отрасли. Конечно, в следующий раз ИТ Foresight будет лучше – он будет правильнее спланирован, у него будет более широкий состав экспертов, более достоверные результаты. Но главную задачу нам удалось решить – впервые при обсуждении долгосрочных планов технологического развития компаний, при формировании механизмов государственной поддержки исследований в сфере ИКТ, при анализе стартапов зарождающимися российскими венчурными фондами основанием может выступать документ, вклад

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

в который внесло экспертное сообщество, а не мнение одного эксперта, каким бы выдающимся авторитетом он не был... Впрочем, ответственность за решение и его результаты каждый должен нести сам.

Министерства информационных технологий и связи Российской Федерации В период реализации ИТ-форсайта (февраль 2006 – июнь 2007 гг.). С 15 июня 2007 г. – директор по консалтингу в телекоммуникациях, СМИ, энергетике и ЖКХ, ИБМ Восточная Европа/Азия.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

МЕТОДОЛОГИЯ

Итоговый аналитический отчет на тему «Перспективные направления развития российской отрасли информационно-коммуникационных технологий» разработан на основе результатов исследования «Долгосрочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight», впервые проведенного в России в 2006 году и направленного на определение приоритетов и перспектив развития различных информационно-коммуникационных технологий. Исследование проводилось Центром развития информационного общества (РИО-Центр) по инициативе и при поддержке Министерства информационных технологий и связи РФ.

Исследование данного типа в России проводилось впервые. Технологические прогнозы по методике Foresight (предвидение) являются разновидностью так называемого «дельфийского метода». Смысл метода состоит в многоэтапной процедуре выработки консенсусного мнения экспертов по поводу перспектив научно-технического прогресса. Такая процедура включает в себя очные и заочные методы общения экспертов: опросы, интервью, «мозговые штурмы» и т.п., причем на каждой последующей стадии фиксируется «зона коненсуса» и отсекаются мнения и прогнозы, не попадающие в эту зону. Итогом исследования становится разделяемый большинством привлекаемых экспертов прогноз научного или технологического развития. Впервые данный метод был использован в 1944 году американской авиастроительной корпорацией «Дуглас» для прогнозирования развития технологий, которые могут иметь отношение к военной авиации; данный проект получил название RAND, из него впоследствии родилась одноименная корпорация. В 60-е годы прошлого века данная методика стала применяться для масштабных прогнозов научно-технического прогресса, что положило начало методике Foresight.

Первоначально применяемый в научно-технической отрасли, сегодня метод используется во многих сферах. Метод Foresight служит инструментом определения долгосрочных перспектив инновационного развития науки и технологий, образования, социально-экономической сферы. Участие в таких проектах является показателем высокого общественного статуса участника и научного авторитета.

В настоящее время Foresight используется в разных странах мира. При поддержке организации ООН по промышленному развитию (UNIDO) технологические Foresight проведены в 36 странах как глобальные инициативы, поддержанные на уровне правительств.

Опыт стран Европы показывает, что методика Foresight постоянно развивается. Каждая страна адаптирует метод к своим условиям с учетом национальных интересов, используя различные подходы прогнозирования будущего2.

Целью исследования «Долгосрочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight» было, на основе экспертных оценок и суждений, определить наиболее важные и перспективные технологии, на развитие которых должны быть направлены основные усилия, а также параметры, с учетом которых станет возможным наиболее эффективное развитие технологий. Результаты исследования будут положены в основу принятия государственных решений по поддержке приоритетных технологий и выделению средств на их разработку и развитие.

Предметом проекта (в отличие от многих зарубежных аналогов) является не широкий набор научных знаний и технологий, а одна, но предельно широкая сфера – технологии, имеющие отношение к сектору ИКТ.

http://iee.org.ua/files/alushta/81-shelyubskaya-forsite_mech.pdf

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

В основу анализа и написания итогового аналитического отчета «Перспективные направления развития российской отрасли информационно-коммуникационных технологий» была положена следующая информация:

I. Результаты количественного исследования экспертов Первым этапом сбора данных в рамках проекта «Долгосрочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight» был опрос экспертов, который проводился независимым фондом «Центр политических технологий» в апреле-июне 2006 года. Исследование проводилось методом количественного экспертного опроса. Анкеты высылались участникам опроса по электронной почте для самостоятельного заполнения.

В опросе приняли участие 138 представителей государственных органов, науки и бизнеса, являющихся экспертами в области информационно-коммуникационных технологий. Среди них – 135 российских и 3 зарубежных эксперта. Опрос проводился по формализованной анкете.

Экспертам предлагалось высказать свое мнение относительно 74 технологий, объединенных в 8 технологических групп. Список технологий изначально был разработан экспертными рабочими группами. В исследовании были представлены следующие группы технологий3:

1. Технологии организации и систематизации контента;

2. Технологии доставки и отслеживания контента;

3. Технологии искусственного интеллекта;

4. Технологии параллельной и распределенной обработки данных;

5. Технологии ведения регламентированных процессов в интернете;

6. Технологии для организации совместной работы (collaboration) и виртуальных сообществ (community);

7. Технологии моделирования и прикладные приложения информационных технологий;

8. Технологии, основывающиеся на новых физических методах.

При представлении каждой технологии в анкете была осуществлена попытка отразить стадию ее развития: появление, разработка и широкое распространение технологии. Целью анкетирования было выявить мнение большого числа экспертов относительно следующих параметров развития рассматриваемых технологий:

• приоритетность и важность технологии для России;

• прогноз объемов мирового рынка для технологии;

• прогноз количества рабочих мест в мировой экономике при реализации технологии;

• временной прогноз реализации, то есть в какие сроки ожидается реализация технологии (появление, разработка, широкое распространение);

• страны-лидеры в области технологий;

• ожидаемые эффекты от внедрения;

• необходимые меры государственной политики для развития технологий.

Помимо детального рассмотрения 74 технологий, экспертам предлагалось ответить на общие вопросы относительно возможных изменений, которые произойдут в российской экономике и политике, а также последствий успешного развития сектора ИКТ в России на перспективу до 2020 года.

Прогнозный период исследования составлял 15 лет – с 2006 по 2020 год. При этом делалось допущение, что в этот период не будет мировых войн или природных катаклизмов глобального масшПолный список технологий в указанных группах представлен в приложении 1.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

таба. Всего было опрошено около 500 экспертов (450 отечественных и 50 зарубежных). Получены валидные данные от 138 экспертов, в том числе 66 экспертов из сфер бизнеса и науки.

При обработке полученных результатов учитывалась осведомленность экспертов в каждой из технологий, определяемая по шкале самооценки:

• Высокая: глубокие знания по данной теме, накопленные в процессе научно-исследовательской или практической работы;

• Средняя: некоторый опыт работы по данной теме или достаточный опыт работы в • Невысокая: знаком(а) с данной темой по литературе или из общения с экспертами в • Не осведомлен – полное отсутствие опыта.

«Индекс осведомленности» рассчитывался по следующей формуле:

ИО = 100%высок. + 50%средн. + 25%низк. + 0% не осведомл.

В среднем, каждый эксперт считал себя высокоосведомленным в 10 из 74 технологий.

Одной из проблем исследования было составление панели экспертов. В странах, где Foresight стал привычным и знакомым явлением, для любого эксперта само приглашение принять участие в такой работе престижно, поскольку является признанием высокого научного авторитета.

В России же впервые пришлось определять, кто обладает не просто набором знаний, но и достаточно широким горизонтом мышления, чтобы высказать экспертное мнение по максимально возможному числу из 74 перспективных направлений развития технологической мысли.

В основу принципа отбора был положен статус экспертов. Среди 138 экспертов, заполнивших анкеты, – 38 докторов и 48 кандидатов наук, 33 руководителя вузов и НИИ, 32 научных работника в ранге «старшего» или выше, 29 президентов и президентов компаний. В то же время в выборке недостаточно представлен слой молодых талантливых специалистов, силами которых будут реализовываться прорывные проекты.

Представляется, что по всем значимым параметрам (количество респондентов, процент возврата анкет, научная и практическая квалификация экспертов, средний уровень их осведомленности) выборка отвечает задачам, поставленным в исследовании, его результаты представляются валидными и позволяющими проводить на их основе последующие стадии проекта «Долгосрочный технологический прогноз Российский IT Foresight».

После проведенного опроса экспертов и анализа результатов количественного исследования по каждой технологической группе проводились групповые обсуждения – круглые столы. К участию в круглых столах приглашались представители науки, бизнеса и государственной власти (независимо от того, принимали они участие в опросе или нет), являющиеся экспертами по отдельной технологической группе. Организатором групповых обсуждений был РИО-Центр.

Целью проведения круглых столов являлось обсуждение результатов количественного исследования, определение текущей ситуации развития технологий определенной технологической группы в России, выявление проблем, определение приоритетных технологий, а также условий и ожидаемых результатов от их эффективного развития. Таким образом, формировалась зона консенсуса относительно перспектив развития технологий. Результаты количественного исследования, в случае необходимости, корректировались.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Было проведено 9 круглых столов: два по первой группе технологий и по одному по остальным семи группам. Всего во всех круглых столах приняло участие 56 человек. Следует отметить, что в отличие от первого (количественного) этапа, где представители бизнеса и науки были представлены достаточно равномерно, среди участников круглых столов преобладали представители бизнеса, а многие из ученых, участвовавших в исследовании на данном этапе, были непосредственно вовлечены в работу бизнес-структур. Этим можно объяснить направленность большей части выводов не на перспективную разработку новых технологий, а на широкое распространение и внедрение в России уже существующих технологий, то есть, по сути - «догоняющую модель» развития либо реализацию перспективных «заделов» в тех областях, где Россия имеет конкурентное преимущество на мировом рынке.

Помимо результатов количественного исследования и обсуждений на круглых столах при анализе ситуации в области развития технологий для предоставления полной картины осуществлялся анализ открытых источников информации. Кабинетное исследование проведено аналитической группой CNews Analytics. Для анализа были использованы следующие виды открытой информации:

• публикации в специализированных изданиях (web-сайты, публикации в газетах и журналах и другие открытые источники);

• аналитические материалы и данные исследований специализированных отраслевых консалтинговых и исследовательских агентств, российских и зарубежных;

• аналитические материалы и данные исследований ведущих зарубежных и российских компаний, представленных на рынке ИКТ;

• материалы специализированных международных и российских организаций и ассоциаций;

• данные предыдущих исследований CNews Analytics.

Опираясь на основные виды используемой информации, структура построения анализа рассматриваемых 8 групп технологий выглядела следующим образом и содержала основные блоки.

• Основные характеристики развития отдельных технологий группы. При рассмотрении основных характеристик каждой технологии в группе анализировалась текущая ситуация развития технологий в России и мире, объем и потенциал рынка рассматриваемой технологии, уровень приоритетности технологии и ожидаемые возможные эффекты от ее эффективного развития, необходимые меры государственной поддержки и сценарии развития.

• Тренды по технологической группе. При выделении основных трендов по технологической группе в целом уделялось внимание общим характеристикам группы технологий в целом – приоритетность развития, позитивные последствия от развития группы в целом, сценарий развития и меры государственной политики, способные интенсифицировать развитие технологий, также проводился сравнительный анализ технологий, входящих в группу, по всем вышеуказанным параметрам.

• SWOT-анализ по технологической группе, выявляющий основные характеристики технологической группы, связанные с ее позитивными и негативными сторонами, как с позиций самой отрасли, так и с позиций ее окружения.

• Основные выводы. В сжатой форме отражают выводы, сделанные по группе технологий в целом, выделяются наиболее перспективные технологии в технологической группе, отражается их место в общем рейтинге.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Такой подход позволил проанализировать каждую из 74 технологий и сопоставить результаты с учетом всех изучаемых в исследовании параметров.

В результате итоговый аналитический отчет «Перспективные направления развития российской отрасли информационно-коммуникационных технологий» содержит в себе комплексный анализ состояния технологий в настоящее время в России и в мире, обобщает результаты опроса экспертов, обсуждений круглых столов и анализа ситуации относительно развития и перспектив технологий. Отчет представляет информацию, которая может быть использована в качестве основы для принятия государственных решений по поддержке приоритетных технологий.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ГРУПП

Исследование «Долгосрочный технологический прогноз Российский ИТ Foresight» направлено на определение приоритетов и перспектив развития различных информационно-коммуникационных технологий в России. Целью исследования было на основе экспертных оценок и суждений определить наиболее важные и перспективные технологии, на развитие которых должны быть направлены основные усилия, а также параметров, с учетом которых станет возможным наиболее эффективное развитие технологий.

Для рассмотрения были представлены 74 технологии, объединенные в 8 технологических групп. По каждой технологии определялись следующие параметры: приоритетность и важность технологии для России, прогноз объемов мирового рынка и количества рабочих мест в мировой экономике при реализации технологии, временной прогноз реализации, страны-лидеры в области технологий, ожидаемые эффекты от внедрения и необходимые меры государственной политики для развития технологий.

В последующих разделах представлен анализ технологий по технологическим группам, основанный на результатах исследования, а также анализе информации о ситуации в России и за рубежом в области данных технологий.

Группа 1. Технологии организации и систематизации контента 1. Основные характеристики развития технологий Развитие интернета и web-технологий существенно видоизменяет методы поиска, распределения и использования информации. Современные пользователи информационных систем перестали быть просто потребителями контента – они становятся его полноправными создателями.

Наряду с этим, формируются крупные хранилища информации с применением метаданных (репозитории); для наиболее крупных репозиториев актуальной становится проблема разработки новых алгоритмов обработки контента и методов добычи знаний. Результатом деятельности крупных международных исследовательских консорциумов становится совершенствование моделей непрерывного профессионального образования.

Реализация технологии Web 2.0 позволяет массовым пользователям интернета вносить свой вклад в создание контента и тем самым расширять и совершенствовать так называемый «коллективный интеллект». Одновременно к разработке концептуальной модели «Семантической Сети» подключаются все новые группы исследователей.

Однако без развития технологий организации и систематизации контента тенденции к его накапливанию и распространению не приносят желаемого результата. Требуются значительно более совершенные, чем сегодня, методы поиска и агрегирования контента.

В условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью быстро растет спрос как корпоративных, так и массовых пользователей интернета на средства работы с мультимедийной информацией. Особенным разнообразием отличаются в этой связи существующие и исследуемые методы и средства построения классификационных схем систематизации контента (метаданных).

Свидетельством актуальности поиска универсальных моделей доставки контента по запросам пользователей является постоянное совершенствование программного инструментария для

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

формирования и отображения web-страниц, все более широкое использование web-сервисов, а также распространение мобильных цифровых устройств, обеспечивающих беспроводной доступ в интернет. В условиях насыщения рынка клиентских цифровых устройств (получивших собирательное название коммуникаторов) все большее внимание привлекают методы и средства персонализации и обеспечения приватности потоков контента.

Модели человеко-машинного интерфейса применительно к новым Человеко-машинный интерфейс, или интерфейс пользователя, представляет собой совокупность средств, при помощи которых пользователь получает доступ к функциям различных устройств, чаще всего – к компьютеру и массовым изделиям цифровой техники. В настоящее время наибольшее распространение получают графические интерфейсы пользователя и интерфейсы пользователя, базирующиеся на web-страницах (web-based). Этот класс интерфейсов пользователя находится в постоянном развитии, стимулируется разработкой и совершенствованием таких технологий, как Microsoft.NET, AJAX и Java.

Особое внимание в web-based интерфейсах пользователя уделяется вопросу интерактивности. В частности, модель AJAX4 представляет собой своеобразный подход к построению интерактивных интерфейсов пользователя. Ее отличительной особенностью является возможность частичной перезагрузки web-страниц, что значительно сокращает время реагирования системы на действия пользователя.

Появление мобильных платформ сопряжено с необходимостью как разработки новых типов интерфейсов пользователя, так и усовершенствования моделей, на которых эти интерфейсы построены.

Наиболее перспективными с точки зрения адаптируемости к новым клиентским платформам являются следующие типы пользовательских интерфейсов:

• Динамичные пользовательские интерфейсы, которые отслеживают действия пользователя на предмет выбора наиболее оптимального момента для прерывания этих действий или для того, чтобы выбрать наиболее приемлемый формат представления данных. Эти функции особенно важны для пользователей мобильных компьютерных устройств, отличающихся от обычных пользователей тем, что часто использование ими компьютера совмещено во времени с другой деятельностью (например, с вождением транспортного средства). Поэтому выбор момента прерывания и формата предоставления данных в таких условиях приобретает большое значение.

• Интеллектуальные пользовательские интерфейсы, целью которых является повышение эффективности процедур сбора и отображения данных. Перспективными направлениями в разработке интеллектуальных пользовательских интерфейсов является появление систем распознавания голоса и жестов, а также интеграция систем искусственного интеллекта с пользовательским интерфейсом, что позволяет проводить обработку информации, получаемой от пользователя, с учетом ее семантики.

• Бескомандные пользовательские интерфейсы, которые базируются на способности системы воспринимать характер деятельности и предугадывать наиболее вероятные действия пользователя. Это устраняет необходимость формулировки четкой последовательности команд со стороны пользователя, что существенно упрощает процесс взаимодействия с системой. Бескомандные пользовательские интерфейсы могут также использовать информацию от автономных агентов – специализированных программ, Сокращенно от «асинхронный JavaScript и XML».

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

которые от лица пользователя выполняют определенную функцию (например, постоянное отслеживание наиболее выгодных предложений по отдыху в Испании).

Разработка и применение новых типов пользовательских интерфейсов основывается на постоянном совершенствовании моделей построения интерактивных программ. Распространенная сегодня модель MVC (Model View Controller), разделяющая модель данных, интерфейс пользователя и управляющую логику на три отдельных компонента, обеспечивает минимальное влияние данных и управляющей логики на интерфейс пользователя, что способствует повышению его универсальности.

Интеграция этой модели с коммуникационными, организационными и аналитическими шаблонами проектирования программ позволит сделать пользовательские интерфейсы адаптивными и приведет к их более широкому распространению. Внедрение базовых компонентов пользовательского интерфейса в ключевые операционные системы также будет способствовать достижению этих целей.

Ведущими странами в области разработки новых моделей человеко-машинного интерфейса в настоящее время являются, по мнению участников исследования, Япония и США. В то же время в разработке пользовательского интерфейса Япония делит первое место с Соединенными Штатами. Страны Евросоюза находятся на втором месте, а другие страны, в том числе и Россия, пока находятся на нижних позициях.

Тем не менее, это не означает, что в России эти разработки не ведутся. В частности, к специфическим особенностям России в отношении данной технологии, по мнению экспертов, можно отнести заинтересованность разработчиков и пользователей контента в ультратонких клиентах, функциональные возможности которых позволяют только предоставлять контент в заданном формате, но никак его не обрабатывать. Причины такой заинтересованности следует, по-видимому, искать в сложности защиты авторских прав на существующий контент, а также в ограниченной оснащенности компьютерных платформ, используемых для визуализации контента.

Согласно прогнозным оценкам экспертов, появление моделей пользовательского интерфейса применительно к новым платформам в России ожидается к 2010 году.

Оценки объема мирового рынка и количества рабочих мест довольно неоднозначны, однако при прогнозе количества рабочих мест 40%5 ответивших на вопрос экспертов придерживаются мнения, что количество рабочих мест составит 10 000, наиболее вероятно, что реальная оценка соответствует именно этому значению.

Согласно индексу приоритетности развития данной технологии в России, модели человекомашинного интерфейса относятся к наименее приоритетным технологиям рассматриваемой группы – в рейтинге приоритетности она занимает 22 место из 32 выявленных.

В силу того, что основная цель разработки моделей человеко-машинного интерфейса заключается в упрощении взаимодействия пользователей с цифровыми устройствами, к наиболее явным эффектам появления данного типа технологии эксперты относят социальный эффект и влияние на качество жизни людей.

Говоря о необходимых мерах со стороны государства, направленных на развитие этой группы технологий, необходимо отметить, что к основным проблемам многие эксперты сегодня относят дефицит квалифицированных кадров. Данная ситуация связана в первую очередь с последствиями 90-х годов, заключающимися в резком снижении качества образования и оттоке квалифицированных кадров за рубеж. Таким образом, рассматривая необходимые меры На вопрос ответили 23 человека, из них 40% (9 человек) придерживаются мнения, что количество рабочих мест в сфере разработки моделей человеко-машинного интерфейса, применимого к новым платформам, составит 10 000.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

со стороны государства для развития технологий пользовательских интерфейсов, эксперты отмечают, что в первую очередь необходимо выделить меры, направленные на развитие человеческих ресурсов. Участники исследования выделяют также важность и необходимость мер государственной политики, направленной на развитие инфраструктуры НИОКР, сотрудничество государства, бизнеса и науки и улучшение предпринимательской среды.

Новые модели распределенного поиска и агрегирования контента по стереотипным С одной стороны, рост объема контента ведет к более равномерному распределению информационных ресурсов – большинство организаций получает возможность хранить и обрабатывать информацию локально, используя собственные базы данных и хранилища информации с применением метаданных (репозитории). С другой стороны, локализация информации приводит к рассредоточению контента, что усложняет его поиск, обработку и доставку конечному пользователю. Поиск компромиссных решений стимулирует постоянное совершенствование методов поиска информации в интернете и исследование комфортных для массовых пользователей инструментов агрегирования информации (syndication).

Изначально принцип действия программ, получивших название «поисковых движков (engine)», был основан на простом подсчете частоты появления ключевого слова запроса пользователя в рассматриваемом документе. Затем этот подсчет стал дополняться анализом контекста, в котором используется ключевой термин, на основе метаданных, описывающих документ, а также тех ссылок, которые в нем используются. В результате такого анализа проводилось либо ранжирование документов (Google), либо их категоризация (Yahoo!).

C увеличением объема, динамичности и распределенности контента такие простые способы его поиска перестали удовлетворять пользователей – количество найденных документов зачастую значительно превосходит то число, которое пользователь способен результативно изучить. Поэтому новые поисковые методы берут на себя дополнительные функции контекстуализации и логической обработки найденной информации. Последние разработки поисковых программ (Powerset, Medstory, Riya и им подобные) используют экспертные системы и методы искусственного интеллекта для категоризации пользователей, формализации их стереотипных запросов и адаптации способов представления найденной информации к пожеланиям пользователя.

Помимо поиска информации, в распределенных хранилищах данных актуальной задачей обработки контента является его агрегирование, особенно в условиях большого объема и быстрого изменения обрабатываемой информации. В отношении агрегирования контента можно выделить два основных тренда технологического развития, направленные на повышение эффективности сбора информации:

• Первый тренд основан на использовании программных средств распознавания и доставки требуемой информации пользователю контента. К таким средствам можно причислить специализированные программы-агенты, предназначенные для автономного выполнения функций от лица пользователей.

• В основе второго тренда развития лежит разработка и широкое распространение стандартов для предоставления и использования динамического контента. Примером такой технологии является RSS6 – семейство XML-форматов, предназначенных для описания лент новостей, анонсов статей, изменений в блогах и тому подобное. Информация из Really Simple Syndication – очень простое приобретение информации.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

различных источников может быть собрана, обработана и представлена пользователю в удобном для него виде специальными программными агрегаторами, упомянутыми выше.

По мнению российских экспертов, работающих в сфере информационных технологий, вовлечение широкой массы пользователей в процесс создания контента приводит к необходимости разработок эффективных поисковых и агрегационных программ, способных отфильтровывать нужный контент.

Одним из предложенных российскими специалистами подходов к решению задачи распределенного поиска и агрегирования контента является его методологизация, то есть выделение неких методов, которые контент в себе несет. Этот подход основан на пропускании контента сквозь призму той деятельности, в контексте которой данный контент рассматривается. Тогда пользователь становится деятельно ориентирован на изучение контента, сбор необходимой информации, а также в некоторых случаях на создание своего контента.

В контексте российского рынка ИТ-услуг разработка новых и широкое распространение существующих методов распределенного поиска и агрегирования контента способны создать в средне- и долгосрочной перспективе дополнительные рабочие места, способные мотивировать разработчиков приложений.

Неоспоримым лидером на рынке данных технологий являются США, на втором месте находится Евросоюз7. В настоящее время, по мнению экспертов, Россия находится на третьем месте по разработке и внедрению моделей распределенного поиска и агрегирования контента по стереотипным запросам массовых категорий пользователей.

Широкое распространение новых моделей распределенного поиска и агрегирования контента по стереотипным запросам массовых категорий пользователей ожидается к 2012 году.

С точки зрения приоритетности для России, данные технологии находятся на третьем месте в группе, то есть относятся к приоритетным – в рейтинге приоритетности им принадлежит место из 32. Более того, среди ожидаемых эффектов от широкого распространения данных технологий можно выделить социально-экономический эффект, развитие человеческого капитала, включая развитие науки, культуры и образования, а также рост конкурентоспособности России. Таким образом, согласно экспертным оценкам, развитие и распространение данных технологий обладает потенциалом для развития и усиления конкурентоспособных позиций России на мировом рынке.

Тем не менее, для успешного развития данных технологий необходимо наличие квалифицированных кадров, дефицит которых в настоящее время ощущается, на развитие человеческих ресурсов должны быть направлены основные меры государственной политики. Кроме этого, необходимо более эффективное сотрудничество государства, бизнеса и науки. 28% экспертов отметили здесь необходимость государственных мер по улучшению предпринимательской среды.

Системы хранения контента и технологии поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью Распределение контента по рассредоточенным репозиторям, о котором говорилось в предыдущем разделе, подразумевает наличие эффективных каналов передачи данных. Интенсивное развитие Евросоюз в качестве ведущих стран отметило 26% экспертов, Россию – 15%.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

сетевых технологий, сопровождающееся уменьшением их стоимости, позволило обеспечить передачу нескольких лямбда8 по индивидуальным каналам оптоволоконной сети. Это привело к тому, что сетевой метод хранения контента постепенно превращается из вспомогательного в основной, видоизменяя тем самым архитектуру компьютерных систем.

Если традиционные системы хранения информации базировались на локальных магнитных и оптических носителях, то в настоящее время все больше проявляет себя тенденция к использованию сетевых методов хранения и доступа к информации. Различают три вида сетевого хранения:

• NAS (Network-Attached Storage), которое позволяет работать как с локальными, так и с удаленными файловыми системами, хранящимися на компьютерах, объединенных локальной сетью;

• SAN (Storage Area Network), обеспечивающее доступ не только к файлам на удаленных серверах, но и к контроллерам их устройств хранения информации, что позволяет операционной системе работать с ними как с локальными устройствами. Это особенно важно при разработке бизнес-логики приложений, ориентированных на поиск и обработку хранимого в SAN контента;

• Сетевые компьютеры, которые лишены собственных устройств хранения данных и целиком полагаются на функции NAS и SAN для предоставления им требуемой информации.

Широкому распространению SAN способствует, как уже отмечено, быстрый рост пропускной способности каналов передачи данных, в результате чего создаются «супер»-сети, базирующиеся на grid-технологиях. Эти технологии обеспечивают не только мощные вычислительные ресурсы, но и позволяют проводить интеграцию разнородного контента, управление им, а также его защиту от несанкционированного использования.

По мнению российских экспертов, принявших участие в исследовании, основной проблемой систематизированного хранения контента и эффективного его поиска является большой объем неструктурированных данных, обработка которых требует специализированных решений. Одной из возможных методик, с помощью которых эта проблема может быть решена, является внедрение ассоциативных методов хранения информации, позволяющих специальным образом описывать контент. Это описание должно иметь систематический характер, что позволит в автоматизированном режиме проводить поиск и агрегирование контента, хранящегося в сосредоточенных репозиториях и базах данных. Преимущества такой организации особенно проявляются в случае мультимедийного контента, где данные хранятся в графическом, аудио- и видеоформате, при передаче которого требуется высокая пропускная способность коммуникационных каналов.

Россия в настоящее время не находится среди стран-лидеров по разработке систем хранения контента и технологий поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью. Традиционно первое место по данным системам занимают США (67% экспертов), на втором месте находится Евросоюз (33%), и далее следует Япония (24%). Одним из значимых игроков данного рынка также является Корея. Только десятая часть экспертов (12%) отнесла Россию к значимым игрокам данного рынка.

Широкое распространение систем хранения контента и технологий поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью в России ожидается к 2012 году.

По приоритетности для России данные технологии находятся на четвертом месте в группе рассматриваемых технологий, индекс важности соответствует значению 69, в общем рейтинге – диапазон световой волны на специально отведенном оптоволоконном канале связи, обеспечивающем пропускную способность до 10 Гбит/с.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

приоритетности технология занимает 13 место из 32. Социально-экономический эффект от широкого распространения данных технологий рассматривается как наиболее значимый. Также, по мнению участников исследования, развитие данной технологии может привести к созданию возможностей для прорывного развития науки, культуры и образования и повышению конкурентоспособности России и завоевание ею принципиально иного места в международном разделении труда и новых ниш на мировых рынках.

Для широкого распространения систем хранения контента и технологий поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью в первую очередь необходимо сотрудничество государства, бизнеса и науки и развитие человеческих ресурсов; треть экспертов отмечает важность развития инфраструктуры НИОКР. При этом нужно учитывать, что развитие сотрудничества необходимо не только в рамках развития этой группы технологий; это – один из наиболее важных компонентов формирования среды успешного функционирования экономики страны.

Мобильные и геоинформационные запросы в поисковых системах Развитие мобильных компьютерных платформ расширило доступ к информационным ресурсам за счет появления новых видов сервисов, ориентированных на мобильного пользователя.

Эти сервисы способны брать в расчет местонахождение пользователя, тем самым привнося дополнительную размерность в задачу поиска и доставки контента.

Сервисы, способные распознавать местонахождение пользователя, обычно группируются в категорию location-based services. Location-based services используют информацию либо от GPS-приемников9 для определения того места, где пользователь сервиса в настоящий момент находится, либо с помощью радиолокационного метода, базирующегося на оценке амплитуды сигнала как функции расстояния абонента от ближайших вышек мобильной телефонной связи.

Эта технология позволяет предоставлять набор сервисов, которые могут быть категоризированы следующим образом:

• B2B – business-to-business. Примером таких решений является мониторинг расположения транспортных средств, курьеров и т.п.;

• B2C – business-to-consumer. В качестве примера здесь можно привести предоставление информации о наиболее выгодных ценах на товары, продающиеся в магазинах, находящихся в непосредственной близости от пользователя;

• C2B – consumer-to-business. Типичным примером в данном случае будет являться поиск близлежащих музеев, ресторанов, заправочных станций;

• C2C – consumer-to-consumer. Примером может являться сервис, способный информировать пользователя о том, что один из знакомых ему людей находится на близком расстоянии и есть возможность с ним встретиться.

Несмотря на наличие некоторых неразрешенных вопросов в отношении защиты приватности пользователя, location-based services получают все большее распространение, и их клиентская база постоянно расширяется.

Особенно актуальной является проблема интеграции location-based services в существующие поисковые системы, способные предоставить услуги из категории C2B. Широкое распростраGPS - geographical positioning system, системы географического позиционирования.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

нение систем GPS, а также расширение зон действия мобильной телефонной связи могут привести к быстрому росту потребности в сервисах, способных обрабатывать мобильные и геоинформационные запросы.

По мнению российских экспертов, технологии, предоставляющие мобильный контент и обработку геоинформационных запросов, в основном своем объеме остаются неосвоенными. Тем не менее, их значимость и перспективность сомнения не вызывают.

Страной-лидером по данному типу технологий являются США, на втором месте находится Евросоюз и на третьем – Япония. Эксперты невысоко оценили позиции России в этом секторе рынка10.

Тем не менее, согласно прогнозам международных исследовательских компаний, рынок location-based services в настоящее время принадлежит к числу наиболее динамичных. Так, согласно данным ABI Research, оценка объема этого сектора рынка в США в конце 2007 года составляет около 2,1 млрд. долларов США. Объем услуг на базе определения местоположения пользователя в том же году в Западной Европе будет составлять около 330 млн. долларов США.

При этом, по мнению аналитиков ABI Research, прогнозируемые темпы роста данного рынка в Западной Европе в течение последующих четырех лет составят около 500%. Оценки Berg Insight – менее оптимистичные; согласно прогнозу этой компании, среднегодовые темпы прироста рынка location-based services в Европе составят около 34%. и к 2010 году его объем достигнет 622 млн. евро (около 840 млн. долларов США).

Широкое распространение рассматриваемых технологий в России, по мнению экспертов, произойдет к 2012 году.

Согласно индексу приоритетности, широкое распространение мобильных и геоинформационных запросов в поисковых системах находится на седьмом месте в группе, то есть относится к наименее приоритетным из технологий группы. В общем рейтинге приоритетности технология занимает 21 место из 32. Наиболее значимым эффектом от распространения этих технологий, по экспертным оценкам, является социально-экономический эффект, на втором месте находится качество жизни. Только 20% экспертов считают, что данные технологии могут повысить конкурентоспособность России.

Среди наиболее эффективных мер государственной политики для развития этой группы технологий участники исследования выделяют сотрудничество государства и бизнеса, развитие человеческих ресурсов и инфраструктуры НИОКР.

Необходимо также отметить, что широкое распространение услуг на базе определения местоположения пользователя в России сталкивается с рядом объективных проблем. При этом основными ограничениями развития данного рынка являются неразвитость картографического рынка, ограничения законодательства, а также технологические ограничения.

Общедоступные методы и программные средства построения классификационных схем систематизации контента (формирование номенклатур, таксономий и онтологий Большой объем накопленного контента и ускорение темпов его создания, о которых уже говорилось в описании предыдущих групп технологий, делают необходимым процесс систематизаРоссию ведущей страной в данной технологии назвали 7% экспертов.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

ции контента, без которого его эффективное использование становится невозможным. Кроме того, появление новых компьютерных платформ, в частности мобильных, привносит дополнительные требования к предоставлению контента.

В последние годы сформировался сектор рынка информационных систем, получивших собирательное название CMS (Content Management Systems – системы по управлению контентом).

Основной функцией CMS является обеспечение быстрого доступа к хранимой информации с целью ее использования в бизнес-процессах предприятий.

Эта задача решается наиболее эффективно, если контент хранится в систематизированной форме, для чего и разрабатываются классификационные программные средства. С появлением XML-стандарта этот класс систем развивается ускоренными темпами. Стандарт XML позволяет разметить документ таким образом, что его содержание (семантика) становится доступным программам-приложениям без непосредственного участия пользователя.

Первыми программными средствами, построенными на этом стандарте, были специальные трансляторы (parsers), способные вычленить требуемую информацию из используемых документов. На базе трансляторов строятся так называемые DOM-схемы (DOM – Document Object Model, объектная модель документа), существенно упрощающие навигацию по содержанию документа, агрегирование данных, предоставляющих интерес, а также когнитивную обработку всего содержания. Особенно полезны DOM-схемы в контексте web-страниц, из которых зачастую приходится выбирать отдельные компоненты, напрямую относящиеся к запросу пользователя.

Концепция тотальной систематизации web-контента известна сегодня как «Семантическая Сеть». Она базируется на разнообразных онтологиях предметных областей, которые определяют соответствующую терминологию и описывают взаимосвязи между различными компонентами (таксономии). Число создаваемых в различных областях знания онтологий постоянно увеличивается, что способствует распространению программных средств, предназначенных для систематизации контента. Отмечается весьма высокая трудоемкость создания онтологий.

Широкому распространению программных средств классификации контента в России препятствуют отсутствие общепринятых стандартов разметки документов и ограниченность онтологий, разработанных на русском языке, – большинство классификаторов предполагает англоязычное содержание документов. Поэтому основная перспектива развития данной технологии видится в выработке единых разметочных стандартов и в наращивании базы систематизированных документов на русском языке. Это позволит существенно ускорить документооборот, а также может привести к более эффективной организации бизнес-процессов российских предприятий.

В то же время 22% экспертов отметили Россию как страну, занимающую ведущую позицию по разработке и внедрению данной технологии, что соответствует наиболее высокой оценке России в группе. Хотя среди стран-лидеров по методам и программным средствам построения классификационных схем систематизации контента Россия все же занимает только третье место после США (54% экспертов) и Евросоюза (28%).

Появление общедоступных методов и программных средств построения классификационных схем систематизации контента (формирование номенклатур, таксономий и онтологий предметных областей) в России ожидается, по мнению участников исследования, в 2014 году.

По индексу приоритетности рассматриваемые технологии относятся к тройке лидеров в данной технологической группе, индекс важности которых составляет 71, при этом в общем рейСтраница 21 из

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

тинге технология заняла 11 место по приоритетности из 32. К наиболее значимым эффектам от появления этих технологий в России можно отнести социально-экономический эффект и влияние на развитие человеческого капитала. Кроме этого, более 30% экспертов сходятся во мнении, что развитие данных технологий может повлиять на конкурентоспособность России, что объясняется тем, что именно в этих технологиях Россия уже в настоящее время занимает неплохие позиции.

К наиболее важным мерам со стороны государства, направленным на развития данных технологий, эксперты относят развитие человеческих ресурсов, что уже традиционно для рассматриваемой группы технологий по организации и систематизации контента, а также сотрудничество государства, бизнеса и науки, развитие инфраструктуры НИОКР и государственное финансирование фундаментальных исследований.

Модели непрерывного профессионального образования По мнению многих экспертов, непрерывное профессиональное образование в условиях динамичности современной жизни и резкого сокращения интервалов времени от создания до практического внедрения научно-технических разработок становится ключевой моделью получения знаний, требующихся в повседневной деятельности. Важная роль в этом процессе отводится информационным технологиям, способным не только предоставить образовательный контент, но и реализовать новые методы обучения, обладающие целым рядом преимуществ.

Расширяющийся доступ к интернет-ресурсам позволяет использовать их в образовательных целях (e-learning). Педагогическое преимущество e-learning заключается в его опоре на конструктивистский подход к образованию, характеризующийся значительно более активной ролью, которую учащиеся играют в процессе получения знаний. В частности, они не только воспринимают подаваемый им контент, но и сами способны его дополнять и даже изменять.

Примерами технологий, поддерживающих такую форму активности пользователей, являются блоги, онлайновые форумы и чаты, wikis, тренировочные тесты и некоторые другие. Все это способствует совершенствованию методов добычи знаний и их эффективного использования.

Помимо педагогического эффекта, упомянутого выше, концепция e-learning открывает дополнительные возможности для доставки образовательного контента. Существуют программные платформы, на основе которых можно строить образовательные порталы для предоставления как краткосрочных программ профессионального обучения, так и более комплексных сертифицированных программ дистанционного образования. В формате e-learning можно при этом получать не только теоретические знания, но и практические навыки, используя, например, такие формы деятельности, как видеоконференции, web-семинары (webinar) и виртуальные тренажеры.

Географические размеры России, а также часто встречающаяся удаленность производственных предприятий от образовательных центров делают проблему развития непрерывного профессионального образования актуальной. Некоторые крупные российские компании («Русский Алюминий», «Газпромнефть» и другие) уже успешно практикуют дистанционное профессиональное образование своих сотрудников. К сожалению, далеко не все российские предприятия имеют возможность и требуемый уровень квалификации персонала для разработки собственного образовательного контента. Ситуация усугубляется еще и сложностью отслеживания использования контента и отсутствием законодательства, регламентирующего его качество и защиту авторских прав. Поэтому для повсеместного распространения этой группы технологий требуется активная поддержка на государственном уровне как в законодательной, так и в фиСтраница 22 из

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

нансовой плоскостях.

В настоящее время лидирующими странами в области создания систем непрерывного профессионального образования посредством дистанционного обучения, по мнению участников исследования, являются США и Евросоюз. В силу увеличивающегося спроса на дополнительное образование со стороны коммерческих компаний, заинтересованных в повышении уровня квалификации своих сотрудников без отрыва от работы, данный рынок растет достаточно высокими темпами. Так, по оценкам исследовательских компаний, в 2007 году размер мирового рынка e-learning составит около 200 млрд. долларов США.

В России развитие услуг дистанционного образования сталкивается в настоящее время с рядом проблем, основной из которых является недостаточная развитость информационно-коммуникационной структуры. Согласно экспертным оценкам, распространение моделей непрерывного профессионального образования в России ожидается к 2014 году.

Приоритетность развития данных технологий для России достаточно высока, и эксперты поставили модели непрерывного профессионального производства на 2 место в общем рейтинге приоритетности всех рассматриваемых технологий. Соответственно, внутри группы они находятся на первом месте. Положительные эффекты от развития данной технологии очевидны и ярко выражены: к наиболее значимым эффектам от развития данных технологий относятся развитие человеческого капитала (59%), социально-экономический эффект (50%) и повышение конкурентоспособности России (50%). Более трети (38%) экспертов при развитии данного направления ожидают повышения качества жизни.

Тем не менее, для развития систем непрерывного профессионального образования необходимо не только развитие информационно-коммуникационной структуры, но и наличие собственных высококвалифицированных кадров. Поэтому эксперты, говоря о необходимых государственных мерах, направленных на развитие данных технологий, в первую очередь выделили необходимость развивать человеческие ресурсы (57%), а также сотрудничество государства, бизнеса и науки (51%).

Модели доставки контента по запросам пользователей с опорой на новые методы классификации и презентации мультимедийной информации Основной объем существующего ныне контента рассчитан на пользователя, работающего на персональном компьютере или рабочей станции с наличием широкополосного канала доступа к интернету. В наибольшей мере это относится к web-контенту.

Однако современные тенденции развития информационных технологий, в частности появление мобильных цифровых устройств, заставляют искать более универсальные методы доставки контента, позволяющие видоизменять доставляемую информацию в зависимости от требований конкретного пользователя.

В решении данной задачи активно применяется метод профилизации пользователей, который позволяет описать типичные характеристики, технические возможности и группу интересов индивидуального пользователя. Если такие профили созданы, то доставить контент, запрашиваемый конкретным пользователем в требуемом формате, будет значительно проще.

Следует также отметить, что в универсальной модели доставки контента немаловажную роль играют технологии классификации и систематизации контента. Учитывая возрастающую потребность пользователей в мультимедийном контенте, развитие новых и более эффективных

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

методов его классификации и разметки является актуальным.

Участники исследования сошлись во мнении, что развитию технологий доставки контента в России больше всего мешает отсутствие четких и регламентированных бизнес-моделей оплаты за получение контента. Из-за этого страдает как качество доступного контента, так и темпы его формирования.

Решение проблемы качества контента российские специалисты видят в проведении сертификации контента. В отношении доступности контента эксперты предлагают существенно расширить права разработчиков и улучшить возможности создания контента при одновременном усилении ответственности за несанкционированное использование контента. Особую важность в таких условиях приобретает разработка и распространение концептуальной модели «открытого кода», ведущая роль в создании которого отводится ИТ-компаниям, заинтересованным в скорейшем выходе на рынок информационных услуг и расширении своей клиентской базы.

К ведущим странам по этой группе технологий относятся США; 64% экспертов сошлись во мнении, что данная страна является лидером по соответствующим разработкам и их внедрению.

На втором месте находится Евросоюз (27%) и Япония (22%).

Появление универсальных моделей доставки контента по запросам пользователей с опорой на новые методы классификации и презентации мультимедийной информации в России ожидается к 2012 году.

Согласно экспертным оценкам, наиболее явным эффектом от внедрения данных технологий будет социально-экономический эффект, также появление новых моделей доставки контента приведет к развитию человеческого капитала. Кроме этого, эксперты видят потенциал развития рассматриваемых технологий в повышении конкурентоспособности России на мировой арене.

К наиболее эффективным мерам государственной политики, способным привести к развитию новых технологий доставки контента, эксперты относят развитие человеческих ресурсов и сотрудничество государства, бизнеса и науки.

Новые алгоритмы обработки контента в крупных репозиториях на основе распараллеливания операций обработки контента и выявления семантических связей Классификация и систематизация контента, о которых много говорилось в описании предыдущих групп технологий, требует использования значительных вычислительных мощностей, способных перерабатывать большое количество информации в единицу времени. Эти вычислительные мощности обеспечиваются серверами, которые обрабатывают информацию, хранимую в репозиториях, и передают ее на клиентские платформы.

Для того чтобы справиться с теми объемами контента, которые находятся в репозиториях и базах данных, вычислительные мощности серверов должны использоваться максимально эффективно.

Для достижения этих целей разрабатываются новые алгоритмы обработки контента в крупных хранилищах данных. Эти алгоритмы основаны на одновременной работе специализированных программ, способных автономно проводить независимую обработку данных. Примерами таких программ могут служить web-сервисы, изначально разработанные для работы с web-контентом и адаптированные затем к более широкому кругу задач.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Эффективное функционирование web-сервисов подразумевает повсеместное внедрение стандартов представления, поиска и распространения контента (таких, как WSDL, UDDI и SOAP). Использование этих стандартов существенно упрощает работу с данными и информационными ресурсами, хранимыми в крупных репозиториях. Особенно ярко это проявляется в тех случаях, когда выявлены семантические связи между различными информационными ресурсами, что позволяет обрабатывать контент без непосредственного участия пользователя.

В отношении этой группы технологий российские специалисты отмечают довольно низкую осведомленность пользователей о существующих разработках и методах их использования, в частности о рубрикаторах и функциональных возможностях классификации контента. Наличие только англоязычного описания многих web-сервисов также затрудняет их широкое распространение. Тем не менее, с постепенным введением оплаты не за сам контент, а за услуги по его обработке эта группа технологий получит дополнительный стимул к развитию.

Ведущей страной в разработке новых алгоритмов обработки контента являются США (57% экспертов), за ними следуют страны Евросоюза (30%). В то же время на третьем месте находится и Россия, которая, по мнению 21% экспертов, участвовавших в исследовании, является одной из стран-лидеров в данном направлении.

Разработка рассматриваемых технологий в России, согласно экспертным оценкам, начнется в 2014 году. Согласно индексу приоритетности, разработка данных технологий достаточно важна для России, хотя и не является самой приоритетной. Так, индекс приоритетности составляет 67, данные технологии находятся на шестом месте в рейтинге внутри группы и на 15 месте из 32 в общем рейтинге приоритетности. Эксперты считают, что Россия имеет здесь хороший потенциал, и развитие этой группы технологий приведет к заметным социально-экономическим эффектам, повышению конкурентоспособности России и созданию возможностей для прорывного развития науки, культуры и образования.

Для разработки и дальнейшего развития новых алгоритмов обработки контента в крупных репозиториях участники исследования выделяют необходимые меры государственной политики, среди которых государственные меры в области развития человеческих ресурсов, эффективное сотрудничество государства, бизнеса и науки, а также госфинансирование фундаментальных исследований.

Методы и средства персонализации и обеспечения приватности потоков контента, привязанных к пользователю и не зависящих от устройств доступа Как отмечалось при описании технологий доставки и распространения контента, создание профилей пользователей позволяет повысить качество доставляемого контента и персонализировать формат его представления, включая введение специальных мер по защите приватности контента. Профили пользователей строятся на базе:

• демографической информации;

• группы интересов (обычно сформулированных с помощью ключевых слов);

• списка интернет-сайтов, наиболее часто посещаемых пользователем;

• формата предоставления контента;

• предпочтений в отношении используемых компьютерных платформ (стационарные или мобильные), а также прав пользователя на доступ к той или иной информации.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

В силу повышения мобильности пользователей в настоящее время разрабатываются новые подходы к обеспечению персонализации и приватности контента. В частности, широкое распространение получили методы распределенного хранения профилей пользователей. При такой организации локальные серверы, расположенные в местах частого пребывания пользователя, будут сохранять информацию о нем, а также предоставлять специализированные сервисы. Примером такого сервиса может быть предварительный сбор (prefetching) информации, предоставляющий интерес для пользователя, и доставка ее в наиболее подходящий для этого момент.

Для персонализации контента можно также использовать интеллектуальные программные средства, способные отслеживать динамику интересов пользователя и учитывать контекстуальную информацию (пользователь находится в офисе, на улице, в транспорте и т.п.) в процессе представления контента.

В области персонализации контента российские эксперты, принявшие участие в данном исследовании, особое внимание уделяют вопросам безопасности передачи данных и защиты персонифицированного контента. Специалистами, в частности, была отмечена целесообразность использования микроформатных сигнатур, позволяющих защитить передаваемые данные от несанкционированного использования. В среднесрочной перспективе развития важная роль отводится разработке широкого спектра дополнительных услуг по персонализации получаемого контента, отвечающих запросам индивидуальных пользователей.

Наиболее значимым участникам рынка методов и средств персонализации и обеспечения приватности контента, по мнению участников исследования, являются США (56% экспертов). На втором месте находятся страны Евросоюза (21%) и Япония (21%). Россия, по оценкам экспертов, занимает третье место, в качестве одной из ведущих стран по данному направлению ее выделили 16% участников опроса.

Ожидается, что появление рассматриваемых методов и средств персонализации и обеспечения приватности потоков контента, привязанных к пользователю и не зависящих от устройств доступа, придется в России на 2012 год.

Методы средств персонализации и обеспечения приватности контента относятся к числу высокоприоритетных технологий, в общем рейтинге они занимают 4 место из 32 существующих.

По мнению участников исследования, наибольший эффект, который следует ожидать от развития данной технологии – социально-экономический, т.е. создание новых производственных мощностей и рабочих мест, выпуск инновационной продукции и развитие социально-экономической инфраструктуры. В то же время развитие методов, средств персонализации и обеспечения приватности потоков контента может оказать влияние на повышение качества жизни и развитие человеческого капитала. Среди наиболее важных мер, требуемых к реализации государством для появления данных технологий, эксперты называют сотрудничество государства, бизнеса и науки и развитие человеческих ресурсов, что характерно и для других технологий рассматриваемой группы.

Группа технологий организации и систематизации контента находится на третьем месте по приоритетности среди восьми рассматриваемых технологических групп.

Наиболее высокий уровень приоритетности внутри группы заняли технологии непрерывноСтраница 26 из

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

го профессионального образования с опорой на методы добычи знаний (№6). Такой высокий уровень приоритетности, выводящий данные технологии на третье место в общем рейтинге и на первое место внутри группы, объясняется существующей проблемой недостаточной квалификации кадров как в географическом, так и в индустриальном разрезе. Согласно оценкам экспертов, вопросы обучения и повышения квалификации без отрыва от производства в настоящее время являются одними из наиболее важных. Поэтому вопрос развития инфраструктуры дистанционного обучения сегодня стоит особенно остро.

На втором месте по приоритетности в группе технологий находятся методы и средства персонализации и обеспечения приватности потоков контента, привязанных к пользователю и не зависящих от устройств доступа (№9).

Таблица: Позиции технологий группы в общем технологическом рейтинге Модели непрерывного профессионального образования с опорой на методы добычи знаний Методы и средства персонализации и обеспечения приватности потоков контента, привязанных к пользователю и не зависящих от устройс- 78 Новые модели распределенного поиска и агрегирования контента по стереотипным запросам массовых категорий пользователей Общедоступные методы и программные средства построения классификационных схем систематизации контента (формирование номенк- 71 латур, таксономий и онтологий предметных областей) Системы хранения контента и технологии поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью Универсальные модели доставки контента по запросам пользователей с опорой на новые методы классификации и презентации мульти- 68 медийной информации Новые алгоритмы обработки контента в крупных репозиториях на основе распараллеливания операций обработки контента и выявления 67 семантических связей Модели человеко-машинного интерфейса применительно к новым (в т.ч. мобильным) платформам Основным эффектом от внедрения технологий организации и систематизации контента является социально-экономический. По всем технологиям более 40% экспертов выделили его как основной. Действительно, технологии данной группы призваны в первую очередь обеспечивать более эффективное управление контентом, что приводит к повышению производительности труда, конкурентоспособности предприятий, способных более эффективно реагировать на быстро меняющиеся условия бизнес-среды и, как следствие, производить более конкурентоспособную продукцию. Кроме этого, развитие и внедрение данных технологий позволяет развивать человеческий капитал, что, опять-таки, объясняется в первую очередь эффективными способами получения и обработки информации, позволяющими пользователям в минимальный срок получать максимально полезную информацию из всех доступных источников и улучшать качество жизни.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Таблица: Значимые* эффекты развития технологий данной технологической группы Модели человеко-машинного интерфейса 1 применительно к новым (в т.ч. мобильным) Новые модели распределенного поиска и агрегирования контента по стереотипным запросам массовых категорий пользователей Системы хранения контента и технологий поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью Мобильные и геоинформационные запросы в поисковых системах Общедоступные методы и программные средства построения классификационных 5 схем систематизации контента (формирование номенклатур, таксономий и онтологий предметных областей) Модели непрерывного профессионального 6 образования с опорой на методы добычи Универсальные модели доставки контента по запросам пользователей с опорой на новые методы классификации и презентации мультимедийной информации Новые алгоритмы обработки контента в крупных репозиториях на основе распараллеливания операций обработки контента и выявления семантических связей Методы и средства персонализации и обеспечения приватности потоков контента, привязанных к пользователю и не зависящих от устройства доступа * Отметили более 30% ответивших.

По потенциальным оценкам объемов мирового рынка, на первом месте внутри группы находятся также модели непрерывного профессионального образования с опорой на методы добычи знаний. В то же время, по оценкам экспертов, наибольшее количество потенциальных рабочих мест в мире могут создать системы хранения контента и технологии поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью.

Явным лидером в данных технологиях являются США. По результатам исследования, более 50% экспертов отметили лидерство этой страны по всем технологиям. При этом наиболее сильные позиции (67%) США занимают в системах хранения контента и технологиях поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью. На втором месте находятся страны Евросоюза – в среднем, по мнению 30% экспертов, Евросоюз занимает ведущие позиции в области технологий организации и систематизации контента.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Позиции России во всех рассматриваемых технологиях относительно слабы, тем не менее, к наиболее развитым относятся технологии 5 и 8, по которым более 20% экспертов считают, что Россия является одним из основных игроков.

Согласно прогнозам реализации технологий организации и систематизации контента, большинство технологий будет реализовано в период до 2014 года, в среднем – в 2012 году.

Таблица: Прогнозируемый срок реализации технологий Модели человеко-машинного интерфейса применительно к новым (в т.ч. мобильным) Новые модели распределенного поиска и агрегирования контента по стереотипным запросам массовых категорий пользователей (№2) Системы хранения контента и технологий поиска в условиях использования каналов передачи данных с высокой пропускной способностью (№3) 2012 Мобильные и геоинформационные запросы в поисковых системах (№4) Универсальные модели доставки контента по запросам пользователей с опорой на новые методы классификации и презентации мультимедийной информации (№7) Методы и средства персонализации и обеспечения приватности потоков контента, привязанных к пользователю и не зависящих от устройства доступа (№9) Общедоступные методы и программные средства построения классификационных схем систематизации контента (формирование номенклатур, таксономий и онтологий предметных 2014 Модели непрерывного профессионального образования с опорой на методы добычи знаний Новые алгоритмы обработки контента в крупных репозиториях на основе распараллеливания операций обработки контента и выявления семантических связей (№8) *В скобках указан номер технологии, под которым она проходила по анкете.

Согласно оценкам экспертов, большинство технологий данной группы в мире находится на стадии появления. При этом участники исследования оценивают, что основные технологии данной группы получат широкое распространение в России в период до 2014 года.

Диаграмма. Приоритетность и перспектива реализации технологий организации и систематизации контента Внутри группы технологии с наиболее высоким уровнем приоритетности, тем не менее, относятся к наиболее поздним в реализации, а технологии с наименее высоким уровнем приориСтраница 29 из

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

тетности ожидаются к реализации уже в ближайшие три года. Однако, необходимо учитывать, что данное деление достаточно условно, так как уже отмечалось, что реализация всех технологий ожидается до 2014 года.

Говоря о мерах государственной политики, способствующих развитию технологий данной группы, все эксперты выделяли необходимость развития человеческих ресурсов, а именно формирование собственных кадров, способных участвовать в разработке и реализации данных технологий. Кроме этого, для развития технологий необходимо сотрудничество трех основных институтов:

• бизнеса (реализация, основные заказчики систем);

• государства (финансирование новых разработок, обеспечение законодательной базой, направленной на формирование благоприятной среды для разработки и внедрения • науки (как основной источник новых разработок).

Таблица: Необходимые меры государственной поддержки* Модели человеко-машинного интерфейса 1 применительно к новым (в т.ч. мобильным) платформам Новые модели распределенного поиска и агрегирования контента по стереотипным 2 запросам массовых категорий пользователей Системы хранения контента и технологий поиска в условиях использования каналов 3 передачи данных с высокой пропускной способностью Мобильные и геоинформационные запросы в поисковых системах Общедоступные методы и программные средства построения классификационных 5 схем систематизации контента (формирование номенклатур, таксономий и онтологий предметных областей) Модели непрерывного профессионального образования с опорой на методы Универсальные модели доставки контента по запросам пользователей с опорой на 7 новые методы классификации и презентации мультимедийной информации Новые алгоритмы обработки контента в крупных репозиториях на основе распараллеливания операций обработки контента и выявления семантических связей Методы и средства персонализации и обеспечения приватности потоков контента, привязанных к пользователю и не зависящих от устройства доступа * Отметили более 30% ответивших.

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Необходимо также отметить, что, несмотря на то, что обеспечение реальной защиты авторских прав не находится среди приоритетных мер, данная мера необходима для дальнейшего развития этой группы технологий в России.

Далее приводится описание основных факторов, влияющих на развитие данной технологической группы по четырем основным группам:

• сильные стороны;

• слабые стороны;

• возможности;

Сильные стороны (позитивные внутриотраслевые факторы) В силу того, что последние несколько лет экономика страны характеризовалась достаточно устойчивым ростом, у многих российских организаций изменилась стратегия бизнеса: от стремления получить максимальную прибыль с минимальными издержками в краткосрочной перспективе до разработки стратегии на долгосрочный период, включая инвестиции в дальнейшее развитие. За счет этой трансформации мировоззрения бизнеса, все большее количество организаций вкладывают средства в разработку и приобретение технологий, способных повысить их производительность и, как следствие, конкурентоспособность производимой продукции. Поэтому в последние несколько лет наблюдается рост спроса и на технологии организации и систематизации контента.

Кроме этого, развитость аппаратных средств в настоящее время позволяет разрабатывать передовые технологии в области обработки контента.

Слабые стороны (негативные внутриотраслевые факторы) К слабым сторонам в первую очередь можно отнести нехватку человеческих ресурсов, неразвитость информационно-коммуникационной структуры и несовершенство российского законодательства в данной области. Неразвитость информационно-коммуникационной структуры в первую очередь является ограничивающим фактором для лидера данной технологической группы, а именно – технологий непрерывного профессионального образования с опорой на методы добычи знаний, так как в настоящее время возможность предоставления дистанционного обучения сталкивается с проблемами досягаемости пользователя. Основной проблемой законодательного характера является отсутствие необходимых законов по защите авторских прав. Необходимо также отметить, что успешное развитие дистанционного обучения также невозможно без соответственной законодательной базы. В частности, в настоящее время в России дистанционное обучение не рассматривается министерством как отдельная форма образования.

Угрозы (негативные факторы, связанные с внешним окружением отрасли) К основной угрозе можно отнести ярко выраженное лидерство США во всех технологиях группы. Более того, в настоящее время существует проблема оттока и так небольшого количества квалифицированных кадров в зарубежные компании, что чаще происходит по экономическим и организационным причинам (зарубежные компании по-прежнему предлагают более высокие

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

заработные платы при более четких условиях труда). К существующим угрозам также можно отнести достаточно активное присутствие зарубежных компаний на российском рынке, что приводит к ограничению ниши российских компаний до предоставления сервисов по поддержке и внедрению уже существующих систем крупных производителей.

Возможности (позитивные факторы, связанные с внешним окружением отрасли) Возможности дальнейшего развития данного типа технологий определяются в первую очередь появлением мультимедийного и мобильного контента, приводящего к необходимости совершенствования и разработки новых технологий.

Говоря о возможностях развития дистанционного обучения, необходимо отметить, что уже в настоящее время существует целый ряд крупных организаций, обладающих материальными средствами и желанием приобретать услуги дистанционного образования для повышения квалификации своих сотрудников. При этом многие из этих компаний (например, Lukoil) пока обучают свои кадры в зарубежных вузах, испытывая затруднения с языком, а также неудовлетворенность курсами, которые не учитывают российскую специфику производства. Таким образом, эти компании являются потенциальными клиентами российских образовательных учреждений, способных предоставлять конкурентоспособные курсы.

Данная группа находится на третьем месте в рейтинге приоритетности среди рассмотренных технологий.

В настоящее время лидирующей страной по всем технологиям организации и систематизации контента являются США. На втором месте находятся страны Евросоюза и, соответственно, на третьем - Япония. Россия пока не занимает значимых позиций на мировой арене.

Основным эффектом от внедрения данных технологий является социально-экономический эффект, что объясняется способностью технологий по оптимизации контента привести к росту производительности труда и конкурентоспособности предприятий. Кроме этого, данные технологии могут существенно повлиять на развитие человеческих ресурсов за счет обеспечения возможности наиболее эффективного получения необходимой информации где угодно и когда угодно через множество устройств, в том числе и через устройства мобильной связи.

Среди основных проблем, препятствующих развитию данных технологий, выделена проблема нехватки квалифицированных кадров. Поэтому к наиболее необходимым мерам со стороны государства относятся меры по развитию человеческих ресурсов. Также выделена необходимость успешного взаимодействия бизнеса, государства и науки для дальнейшего развития систем организации и систематизации контента.

В соответствии с рангом приоритетности, к лидерам группы относятся:

Модели непрерывного профессионального образования с опорой на методы добычи знаний (№6) – данные технологии в первую очередь базируются на системах дистанционного образования и находятся на втором месте в общем рейтинге технологий с индексом приоритетности 82, в рамках группы технологий организации и систематизации контента эта технология занимает первое место по приоритетности;

Методы и средства персонализации и обеспечения приватности потоков контента, привязанСтраница 32 из

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

ных к пользователю и не зависящих от устройств доступа (№9) – данные технологии находятся на четвертом месте в общем рейтинге с индексом приоритетности 78, в группе технологий они занимают второе место;

Методы и программные средства построения классификационных схем систематизации контента (№5) и модели распределенного поиска и агрегирования контента по стереотипным запросам массовых категорий пользователей (№2) – технологии, которые занимают равные позиции по важности развития, они обе находятся на 11 месте в общем рейтинге с индексом приоритетности 71; а в этой группе они делят третье место по приоритетности.

Группа 1. Технологии организации и систематизации контента. Основные показатели

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Страница 34 из Группа 1. Технологии организации и систематизации контента. Сводная таблица SWOT-анализа

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Страница 35 из

РОССИЙСКИЙ ИТ FORESIGHT

Группа 2. Технологии доставки и отслеживания контента 1. Основные характеристики развития технологий На протяжении долгого времени развитие информационных технологий в основном базировалось на повышении быстродействия процессоров и увеличении объемов памяти компьютерных систем. Не отрицая значимость этих факторов, следует отметить, что в мире ИТ происходит постепенное перемещение фокуса внимания на улучшение сетевых технологий, позволяющих поддерживать устойчивый рост потребления информационных услуг.

Основными компонентами сетевых технологий, определяющими направление, темпы и масштабы их развития, являются инфраструктура, коммуникационные протоколы, а также программное обеспечение, обеспечивающее эффективную и бесперебойную работу оборудования.

В данном разделе рассматриваются технологии доставки контента, базирующиеся на современных компьютерных сетях, в том числе и на беспроводных, способные вывести предоставляемые пользователю ИТ-услуги на качественно новый уровень. Особое внимание уделяется технологиям отслеживания контента, в развитии которых у российских разработчиков есть определенное преимущество.

Сверхскоростные коммуникационные протоколы, поддерживающие пропускную способность в десятки гигабит в секунду Широкое распространение мультимедийного контента, такого, как видеоконференции, IPTV, мобильное телевидение, online-игры, делает необходимым пропускать по компьютерным сетям большие потоки данных. Приемлемое качество доставки такого контента невозможно обеспечить без существенного увеличения пропускной способности сетей. В то же время обычный трафик – электронная почта, пересылка небольших файлов и тому подобное – проходит через те же сегменты сети, что затрудняет работу сетевых протоколов (TCP), работающих по принципу подтверждения получения данных.

Для гармоничного существования различных типов сетевого трафика необходимы не только увеличение пропускной способности компьютерных сетей, но и разработка новых коммуникационных протоколов, способных эффективно мультиплексировать разнообразные сессии передачи данных. Наиболее перспективные разработки в области повышения пропускной способности сетей основаны на использовании обходных оптоволоконных магистралей (bypass networks), способных обеспечивать пропускную способность от 70 Гбит/с и выше. Примером такой магистрали может служить TransLight - оптоволоконная сеть, поддерживающая не только очень высокую скорость передачи данных, но и предсказуемую задержку (latency) в доставке контента. Задача обходных магистралей, подобных TransLight, - взять на себя большую часть трафика, генерируемого пользователями класса С с большим потоком передаваемых данных, и тем самым облегчить нагрузку на обычные сети.