Что такое платформенный бизнес
Платформы анализа данных: что они умеют и как понять, нужны ли они вашему бизнесу
Рынок ИТ- продуктов переполнен предложениями платформенных решений для анализа больших данных: их обсуждают, рекомендуют и внедряют, но всем ли они необходимы? Алексей Ершов, эксперт по продуктам Factory5 (входит в группу Ctrl2GO), ответил на главные вопросы об аналитических платформах для ИТ-директоров, менеджеров проектов и других участников data science инициатив на предприятиях.
Это первая обзорная статья из цикла материалов о платформах анализа данных.
Далеко не все такие инициативы успешны: глобальные исследования Gartner и других компаний показывают, что до 85% проектов не приносят бизнесу результатов. Например, аналитические модели не получается интегрировать в бизнес-процессы. Это происходит по разным причинам, в том числе техническим. Компании работают со множеством сервисов — иногда от разных производителей. Это и инструменты business intelligence, и реляционные и NoSQL-базы данных, и инструменты для big data и data science. Возникают проблемы с интеграцией, передачей данных и их согласованной обработкой. Часть информации может просто потеряться. Эти трудности решает такой класс продуктов, как платформы для анализа больших данных, или, как еще называют, data science платформы.
Платформы анализа больших данных: что это такое и зачем они нужны
Платформа для обработки больших данных — это решение, которое объединяет различные инструменты, необходимые специалистам по data science. Такие платформы существенно упрощают их работу, охватывая весь жизненный цикл data science проектов: от идеи и исследования данных до построения и развертывания аналитических моделей. Они позволяют решить так называемую проблему «последней мили»: интегрировать результаты анализа данных в операционную деятельность, чтобы они влияли на принятие решений и трансформировали бизнес-процессы. Это может быть реализовано в виде API предиктивной модели, к которой обращаются другие системы, веб-приложения, которым могут пользоваться сотрудники, или просто ежедневного отчета, отправляемого на почту.
Объяснить, зачем нужны платформы, можно с помощью простой аналогии. Представьте, что на промышленном предприятии конструкторский отдел разработал новый продукт. Принесет ли один опытный образец пользу бизнесу? Нет — прибыль даст только серийное производство. А для этого потребуется не только оборудование, но и регулярные поставки комплектующих, технологические карты, настроенные процессы контроля качества, обслуживания, модернизации продукта. Чтобы поставить производство на поток, нужны дополнительные ресурсы и компетенции.
Аналогичная ситуация возникает и в data science проектах. Ключевой результат работы дата сайентиста — аналитическая модель — это и есть тот самый опытный образец. Она работает, ее можно запустить, показать в действии. Но если сделать только модель, то на бизнес это не повлияет. Чтобы разрабатывать модели и превращать их из пилотных проектов в работающие бизнес-приложения, чтобы модели работали с потоками данных и не «падали», чтобы выдавали результат за разумное время, нужна соответствующая технологическая оснастка — data science платформы.
Такие решения делают работу data science специалистов прозрачной и масштабируемой. Платформы могут использовать и системные интеграторы, и конечные заказчики, у которых есть специалисты по обработке данных и аналитике.
Какие функции есть у платформ анализа больших данных
Каждый data science-проект проходит жизненный цикл, состоящий из трех этапов:
сбор данных и исследование
экспериментирование и разработка модели
развертывание и интеграция.
На каждом этапе специфические задачи, которые помогает выполнять платформа. И есть более общие задачи, включающие управление данными, управление процессами обработки и масштабирования.
Для решения всех этих задач платформы обработки данных предлагают такой технический функционал: прием, подготовка и исследование данных, генерация признаков, создание, обучение, тестирование и деплой моделей, мониторинг и обслуживание системы. Также платформа должна обеспечивать безопасность данных и их хранение, каталогизацию источников, предоставлять инструменты для визуализации и формирования отчетов. Облачные платформы дополнительно дают большой объем хранилища и вычислительных мощностей.
Все перечисленные функции платформ нужны, чтобы:
Ускорять работу специалистов.
Публиковать модели и интегрировать их в бизнес-процессы.
Делиться понятными, читаемыми результатами анализа с сотрудниками всех подразделений.
Сохранять прошлые наработки, включая метаданные, код, датасеты и обсуждения, и использовать их в новых проектах.
Создать общую базу знаний и собирать лучшие практики, на которых будут учиться новые сотрудники.
Безопасно внедрять новые инструменты, не ломая текущие процессы и не вмешиваясь в работу коллег.
Масштабировать вычислительные мощности.
Контролировать доступы к каждому проекту, чтобы его видели только определенные сотрудники.
Зачем Data Science, если есть системы Business Intelligence
Иногда платформы Data Science воспринимают как аналоги систем Business Intelligence (BI), так как они тоже содержат инструменты для визуализации результатов анализа данных. Важно понимать отличия между ними, чтобы выбирать область применения.
Традиционно BI-решения используются для статических отчетов о текущем или прошлом состоянии бизнеса. Они отвечают на такие вопросы, как: «Какая динамика объема продаж в прошедшем квартале? За счет чего произошел рост или падение продаж? Какой тип продукции произвели больше всего за месяц?». Это так называемый дескриптивный или описательный анализ. Кроме того, BI системы работают со структурированными данными, извлеченными из хранилищ данных и представляют результат анализа в виде интерактивных информационных панелей — дашбордов или отчетов.
Платформы анализа больших данных — это уже инструмент для прогностического и динамического анализа. Они позволяют делать прогнозы по развитию любой сферы бизнеса и на их основе принимать более точные решения. Типовые вопросы: «Какой оптимальный сценарий развития бизнеса? Что будет, если продолжатся текущие тренды? Что случится, если принять новое управленческое решение?». Платформы могут использовать как структурированные, так и неструктурированные данные из множества источников, и умеют обрабатывать большие данные. Так как предиктивный анализ связан нацелен на прогнозирование какого-то параметра или события, то он фокусируется на конкретной задаче, в отличие от business intelligence. Дескриптивный же анализ должен позволять пользователям гибко создавать отчет в том разрезе, который им потребуется.
Современные BI-системы, например, Tableau или PowerBI, имеют большой набор средства визуализации: от линейных графиков и круговых диаграмм до тепловых карт и диаграмм санкей. Поэтому хотя BI-системы и data science платформы предназначены для разных задач, но они могут дополнять друг друга. Например, существующая BI-система может в удобном виде представить результаты анализа данных, которые поступают из платформы.
Платформы или open source
В некоторых компаниях специалисты по big data по-прежнему работают с open source-инструментами. Дата сайентисты чаще всего учатся на них и продолжают использовать их уже на работе. Это подтверждает исследование Normal Research и агенства New.HR при поддержке портала GeekJOB среди аналитиков, в котором респонденты чаще всего упоминают языки Python, R и соответствующие библиотеки (NumPy, Pandas и другие).
Это объяснимо, ведь у таких инструментов низкий технический порог входа: ими легко пользоваться на личном ноутбуке. Но в реальном бизнесе, когда растет и объем данных, и сложность вычислений, когда нужно обеспечить процессинг и масштабирование, объем сопутствующих работ резко увеличивается.
Эти задачи лежат уже в инженерной плоскости, а не в аналитической. Специалисты сталкиваются с необходимостью «подружить» разные решения, поделиться кодом и моделями с другими сотрудниками, а также с вопросами безопасности. На интеграцию уходит дополнительное время, а зачастую это требует и дополнительных расходов. Поддержка разных инструментов тоже закономерно требует больших усилий, чем единого решения. И даже когда open source-инструменты покрывают потребности в обработке и анализе данных, они не интегрированы с другими сервисами компании — в итоге специалистам сложно встроить ML-модели в существующее ИТ-окружение.
Современные платформы анализа больших данных не заменяют, а дополняют известные дата сайентистам open source-инструменты. Они по-прежнему могут разрабатывать модели с помощью привычных фреймворков и библиотек, а платформы предоставляют необходимый технический функционал для продуктивной работы и реализации полного цикла data science проектов. Такой подход позволяет специалистам не переучиваться и быстрее разрабатывать аналитические продукты для бизнеса.
Когда стоит внедрять платформы для анализа больших данных
Обычно в компании у каждой команды есть инструмент для упорядочивания процессов и совместной работы над задачами. Платформы обработки данных — такой же нужный инструмент для дата сайентистов, как система контроля исходного кода для разработчиков, CRM для отдела продаж и helpdesk для технической поддержки. Например, в небольших компаниях вместо CRM используются excel файлы или облачные kanban сервисы. Разные менеджеры могут использовать разные инструменты. На определенном этапе возникают проблемы: информация не хранится в одном месте, нет единого доступа к ней у руководителей, файлы увеличиваются в объеме, в них долго искать информацию и трудно масштабировать такую систему. Схожие трудности возникают и в data science проектах. Вот признаки того, что вам пора начать использовать платформу анализа больших данных:
Снижение продуктивности
Если вы замечаете, что инструментов становится слишком много, вы тратите много времени на рутинные задачи, а время на обработку данных и обслуживание разных инструментов только растет — вероятнее всего, вам пора переходить на DS-платформу.
Трудности масштабирования
Когда вам необходимо тиражировать разработанное приложение на другие направления бизнеса, или один из этапов обработки данных потребовал больше вычислительных ресурсов, то возникает потребность в масштабировании. Если вам нужно масштабироваться, но вы не очень хорошо представляете, как именно это сделать, то платформа просто необходима.
Нехватка прозрачности
Если в команде дата сайентистов начинаются проблемы с коммуникацией, то это говорит об отсутствии централизованных знаний, которыми можно легко делиться между собой. Современные платформы предоставляют доступ разным сотрудникам, вовлеченным в проект.
Рынок data science платформ растет вместе с рынком искусственного интеллекта и углубленной аналитики данных. По оценкам агентства Markets and Markets, рынок платформ для анализа больших данных растет в среднем на 30% в год. Появляются новые продукты, которые разработчики называют «платформами для анализа данных» или “data science platform”, и неподготовленному человеку может быть сложно в них разобраться.
Как зарабатывают цифровые платформы
Начнем с потоков внутри платформы. Платформа должна создавать ценность для каждого из участников и делать это лучше, чем любые другие альтернативы. Поэтому следует позаботиться обо всех сторонах, которые вовлечены в работу с платформой через призму трёх потоков: продукт, либо услуга, деньги, информация.
Главный вопрос при создании платформы это то, как на этом заработать? Есть два главных момента, которые я стараюсь донести при общении со студентами.
Почему вы должны заботиться обо всех трех? Потому что иначе вы не сможете контролировать и монетизировать их. Например: если оплата товара происходит за пределами платформы, вы не можете требовать комиссию, которая зависит от конечной цены сделки (например, как на ebay)
Правило. Сделайте так, чтобы через платформу проходило как можно больше потоков.
Это базовая модель. Просто возьмите плату за сделку между потребителем и производителем. В зависимости от потребностей участников, вы можете взимать плату с производителя, с потребителя или с обоих участников.
В этой модели, опять же, самое важное — это размер базы пользователей вашей платформы. Потребители или производители будут рассматривать вашу платформу как машину для лидогенерации. Поэтому вы должны брать оплату с того сегмента участников, который нуждается в другой стороне больше. Например, ресторанам нужны посетители (Opentable), или рекрутёрам нужны специалисты (Linkedin).
Главной ценностью платформы является сетевой эффект — чем больше у вас участников, тем лучше это для ваших партнеров. Поэтому вы можете взимать с них плату за внимание пользователей платформы. Как Youtube делает с рекламодателями: чтобы реклама появилась в начале видео, рекламодателю нужно заплатить.
Что-то вроде модели с freemium. Основные функции предоставляются бесплатно или по цене ниже, чем функции более высокого класса. Таким образом, использование платформы на базовом уровне бесплатно, но если вы хотите сделать что-то большее, вы должны заплатить. Как функция личных сообщений на Linkedin.
На воркшопах мы обычно берем эти четыре модели в качестве отправной точки на этапе разработки идеи. Это помогает участникам понять принципы монетизации и сформировать собственные гипотезы.
Эта статья подготовлена для вас экспертной сетью Rocketmind. Мы помогаем компаниям создавать цифровые платформы.
Почему умирают цифровые платформы
Мы выделяем два основных типа цифровых платформ. Инновационные платформы позволяют сторонним фирмам добавлять дополнительные продукты и услуги в основной продукт или технологию. Известные примеры таких платформ – операционные системы Google Android и Apple iPhone, а также Amazon Web Services. Другой тип платформ – транзакционные. Они обеспечивают обмен информацией, товарами или услугами. К таким относятся Amazon Marketplace, Airbnb и Uber.
Однако создать успешный бизнес на базе платформы не так-то просто. «Платформомания» похожа на захват земель: компании считают, что должны стать первопроходцами, присвоить новую территорию, использовать сетевой эффект и возвести барьеры для входа на рынок. Среди наиболее очевидных недавних примеров – неистовые усилия Uber по завоеванию каждого города мира и стремление Airbnb организовать аренду жилья в глобальном масштабе.
Проблема в том, что платформенные бизнес-модели прогорают с угрожающей частотой. Выявив источники неудач, менеджеры смогут избежать очевидных ошибок.
Статистика смертности
Чтобы понять, почему и как случается провал, мы попытались найти как можно больше обанкротившихся американских платформенных компаний, которые на протяжении последних 20 лет конкурировали с 43 успешными платформами. Анализ 209 неудач позволил нам вынести некоторые общие уроки о том, почему возникают проблемы.
Средний срок жизни платформы составляет всего 4,9 года. Многие платформы гиг-экономики прогорели в течение 2–3 лет из-за недостатка пользователей или финансирования. С учетом больших финансовых потребностей неудивительно, что век автономных компаний был, как правило, короче в сравнении с теми бизнесами, которые были приобретены или созданы как часть более крупной фирмы или консорциума. Самостоятельным проектам в среднем удавалось продержаться всего 3,7 года. Приобретенные фирмы (как правило, с более крепким балансом) были способны бороться дольше (в среднем 7,4 года), в то время как у структур в составе более крупных компаний срок функционирования был средним.
Типы ошибок
Мы выделили четыре вида наиболее распространенных просчетов:
ошибочная ценовая политика в отношении одной из сторон рынка;
неспособность заработать доверие пользователей и партнеров;
преждевременное списание со счетов конкурентов;
слишком поздний выход на рынок.
Ценовая политика
Ценообразование уже всесторонне изучено исследователями, но менеджеры продолжают ошибаться. Платформам часто приходится привлекать одну часть рынка в ущерб другой. Но самым важным для любой платформы может оказаться умение понять, с кого взимать плату, а кого субсидировать.
Как управлять цифровыми бизнес-сообществами
Когда на рынке есть две и более платформы, в попытках создать сетевой эффект, возможно, придется забыть о разумной ценовой политике. Например, сервис Sidecar первым предложил модель совместных поездок без посредников еще до появления Uber и Lyft, но бренд так и не стал популярным. Компания целенаправленно внедряла инновации и придерживалась консервативной стратегии медленного роста, так как считала своим долгом нести финансовую ответственность. Роковой ошибкой стало то, что в компании не поняли важность привлечения на платформу пассажиров и водителей. Сервис Sidecar также привлек гораздо меньше венчурного капитала, чем Uber и Lyft, и не смог нарастить достаточную базу водителей и пассажиров, чтобы успешно преодолеть фазу стартапа. Однако Uber и Lyft уже потеряли миллиарды долларов и, даже став публичными компаниями, вполне возможно, не станут прибыльным и жизнеспособным бизнесом.
Доверие
Платформам необходимо обеспечить контакт двух или более сторон независимо от того, знакомы они друг с другом или нет. Таким образом, крайне важно выстраивание доверия, которого обычно удается достичь с помощью рейтинговых систем, механизмов оплаты или страхования. При отсутствии доверия клиентам приходится действовать на свой страх и риск. Одним из крупнейших провалов в этом отношении стала площадка eBay в Китае. В начале 2000-х гг. сервис eBay был в Китае первопроходцем с самой большой долей рынка. Но потом этот рынок завоевала компания Alibaba. Генеральный директор eBay China признался в интервью, что «самой большой проблемой eBay стало доверие». Платформа еBay использовала сервис PayPal, который был разработан по принципам банковской платежной системы. У не знакомых с электронной коммерцией китайских потребителей такое решение не вызывало доверия. Платежная система Alipay у Alibaba использовала модель временного депонирования (платеж перечисляется только в том случае, если потребитель получает покупку). Такая схема свела на нет преимущество первенства eBay, и Alibaba быстро захватила значительную часть рынка.
Конкуренция
Распространенное заблуждение относительно платформ заключается в том, что, как только рынок склонится в вашу пользу, вы станете победителем в долгосрочной перспективе. Зачастую это так. Но лучше воспринимать преимущество в клиентских предпочтениях по-другому – как возможность для победителя проиграть. Высокомерие, самонадеянность и заносчивость могут привести к впечатляющим провалам. Например, браузеры были классической инновационной платформой: чтобы использовать ключевые функции браузера, веб-мастерам приходилось оптимизировать свои сайты. Когда к 2004 г. Microsoft Internet Explorer захватил почти 95% рынка, эксперты объявили, что война браузеров завершена, рынок захвачен и Microsoft победил. Казалось, потерять рынок после такой победы можно только в результате феноменального исторического провала, но именно он и случился. Прошло без малого 10 лет, и корпорация Microsoft упустила свои лидирующие позиции: крайне плохая реализация продукта в период между 2004 и 2008 гг. дала возможность закрепиться на рынке браузеру Firefox, а позднее и Google Chrome.
Время
Самой типичной ошибкой цифровых платформ оказывается выбор времени. Рынок смартфонов наглядно демонстрирует, как с отличным продуктом и всеми ресурсами мира можно тем не менее прийти к провалу, если компания слишком поздно вышла на рынок. Корпорация Microsoft служит ярким примером неудачи и в этом случае. Несмотря на многомиллиардные инвестиции на протяжении 10 лет, операционная система Windows Phone от Microsoft не справилась с конкуренцией. Запуск бизнеса через пять лет после Apple и через три года после Google означал лишь, что Microsoft упустил момент и так и не смог наверстать отставание.
Работа над ошибками
Вот главные выводы нашего исследования о причинах неудач платформенных компаний.
Поскольку на рынке платформ многое может получиться не так, как было задумано, менеджеры и предприниматели должны согласовать усилия и извлекать опыт из неудач. Несмотря на огромные возможности роста, платформенная стратегия компании не обязательно увеличивает шансы на успех в бизнесе.
Поскольку платформы в конечном итоге развиваются благодаря сетевому эффекту, главными задачами остаются правильные цены и правильный выбор субсидируемой стороны. В Uber отлично просчитали (а в Sidecar фатально не учли) силу влияния сетевого эффекта на объем сделок при резком снижении цены и расходов для обеих сторон рынка. В то время как Uber все еще изо всех сил бьется над экономикой проекта (и все еще может потерпеть неудачу как бизнес), Google, Facebook, eBay, Amazon, Alibaba, Tencent и многие другие платформы начали с агрессивного субсидирования по крайней мере одной стороны рынка и вышли на высокую прибыльность.
Первоочередной заботой должно стать доверие. Просить клиентов или поставщиков действовать на свой страх и риск без какой-либо истории сотрудничества с другой стороной сделки – это чересчур для любой платформы. EBay не смогла создать механизмы выстраивания доверия в Китае, а у Alibaba с площадкой Taobao это получилось. Руководители платформ могут и должны избегать подобных ошибок.
Решающее значение имеет выбор момента. Первым быть предпочтительнее, но это не гарантия успеха: вспомните сервис Sidecar. А вот опоздание может быть смертельным. Подтверждением тому служит катастрофическая задержка Microsoft в создании конкурента для iOS и Android.
И наконец, заносчивость тоже приводит к провалу. Даже если у вас безоговорочное преимущество, пренебрежение конкуренцией непростительно. Если вы не можете оставаться конкурентоспособным, ни одна позиция на рынке не будет безопасной. Ужасная реализация продукта Internet Explorer от Microsoft – наглядный тому пример.
Об авторах: Дэвид Йоффи – преподаватель кафедры международного управления бизнесом в Гарвардской школе бизнеса; Аннабель Гавер – старший преподаватель цифровой экономики и директор Центра цифровой экономики в Университете Суррея, Великобритания; Майкл Кусумано – почетный профессор в Школе менеджмента им. Слоуна при MIT в Кембридже.
ru.knowledgr.com
Предвестники современных цифровых экономических платформ можно найти на протяжении всей истории, особенно во второй половине XX века. Однако лишь в 2000 году «платформенная» метафора стала широко использоваться для описания цифровых сватовщиков и инновационных платформ. Особенно после финансовых криков 2008 года компании, работающие с новой «бизнес-моделью платформы», быстро стали контролировать растущую долю мировой экономической активности, иногда нарушая традиционный бизнес. В качестве примеров можно привести деклайн BlackBerry и Nokia из-за конкуренции со стороны компаний-платформ, закрытие Blockbuster из-за конкуренции со стороны платформы Net x или многие другие брий и минометные ритейлеры, которые частично закрылись из-за конкуренции со стороны В и других онлайн-ритейлеров. В 2013 году эксперт по платформам Маршалл Ван Алстин заметил, что три из пяти лучших компаний мира использовали бизнес-модель платформы. Однако традиционные предприятия не всегда должны быть ущемлены платформами; они могут даже получить выгоду, создав свои собственные или воспользовавшись существующими платформами сторонних производителей. Согласно опросу, проведенному в 2016 году компанией Acc.81% исполнителей говорят, что бизнес-модели на базе платформ будут основой их стратегии роста в течение трех лет. По состоянию на 2016 год насчитывалось более 170 компаний-платформ, стоимость которых составляла 1 млрд. долл. США или более. Также увеличивается создание и использование цифровых платформ в правительственном секторе и секторе NGO.
Определение платформы
Метафора «платформы» уже давно используется различными способами. В контексте платформенной экономики использование слова platform 21-го века иногда относится исключительно к онлайн-матчмейкерам, таким как Uber, Airbnb, TaskRa it и т.д. Академическая работа и некоторые бизнес-книги часто используют этот термин в более широком смысле, чтобы включить нецифровых сватов, таких как бизнес-парк или nightclub, а также к другим организациям, функции которых не в первую очередь поддерживать транзакции. Соавтор платформы Алекс Моазед (Alex Moazed), что «платформы не владеют средствами производства, они создают средства соединения». Платформы ученые профессор Карлисс Й. Балдвин (Carliss Y. Baldwin) и доктор К. Джудард (C. J. Woodard) предложили обобщенное определение экономических платформ, где акцент был сделан на техническую сторону платформы: «набор стабильных компонентов, которые поддерживают разнообразие и эволюционизм в системе». Вудард и Балдвин заявили, что при высоком уровне воздержания архитектура всех платформ одинакова: система, разделённая на набор основных компонентов с низким разнообразием и комплементный набор периферальных компонентов с высоким разнообразием. Другие определяют его с точки зрения экосекции, где основное внимание уделяется факторам вокруг платформы экосекции (например, покупателям, продавцам). Дополнительные сведения об определениях см. в документе Digital Platforms: A Review and Future Directions (Цифровые платформы: обзор и будущие направления)
Платформенная экономика
Также известная как цифровая платформа или онлайновая платформенная экономика, платформенная экономика является экономической (покупка, продажа и совместное использование товаров и услуг) и социальной деятельностью, облегчаемой платформами. Такая деятельность шире, чем просто коммерческие транзакции, включая, например, интерактивное сотрудничество по таким проектам, как Wikipedia. В то время как изучение платформ иногда включает обсуждение нецифровых платформ, термин «платформенная экономика» часто используется в том смысле, что охватывает только онлайн-платформы.
Связь с аналогичными терминами цифровой экономики
«Платформенная экономика» является одним из ряда терминов, направленных на захват подмножеств общей экономики, которые в настоящее время опосредованы цифровыми технологиями. Термины используются с различными и иногда перекрывающимися средствами; некоторые комментаторы используют такие термины, как «экономика совместного использования» или «экономика доступа» в таком широком смысле они фактически означают одно и то же. Другие ученые и комментаторы пытаются сделать и использовать различные термины для разграничения различных частей более широкой цифровой экономики. Термин «экономика платформы» может рассматриваться как более узкий по охвату, чем «цифровая экономика», но более широкий по охвату, чем такие термины, как «экономика по спросу», «экономика совместного использования» или «экономика gig». Несколько ученых утверждали, что «платформенная экономика» является предпочтительным термином для нескольких аспектов зарождающейся цифровой феномены в начале 21-го века.
Цифровая экономика
Термин цифровая экономика обычно относится ко всей или почти ко всей экономической деятельности, основанной на компьютерах. Как таковая его можно рассматривать как имеющий самый широкий охват, охватывающий экономику платформы, а также цифровую деятельность, не опосредованную реальными платформами. Например, экономические операции, завершаемые исключительно по электронной почте, или обмены через EDI, некоторые из которых работают только между двумя компаниями, слишком закрыты, чтобы считаться платформами. Некоторые ученые проводят между платформами и более ранними веб-сайтами, изучая даже такие сайты, как Craigslist, которые используются для поддержки экономических сделок. Такие площадки можно рассматривать вне экономики платформы не потому, что они слишком закрыты, а потому, что они слишком открыты, чтобы их можно было классифицировать как платформы.
Экономика по требованию
Термины «On-demand» или экономика доступа иногда используются в широком смысле, чтобы включить всю деятельность из операционных платформ и многое другое. Некоторые комментаторы, однако, экономику доступа более узким определением, так что она платформы в экономике совместного использования. Тем не менее, даже когда платформы совместного использования и по требованию различаются таким образом, они все еще включены в более широкую «платформенную экономику».
Совместное использование экономики
Термин экономика совместного использования также используется с широким спектром областей. По словам Рахеля Боцмана, одного из видных аналитиков экономики совместного использования, экономика совместного использования, как термин, неправильно применяется к идеям, где существует только модель сопоставления предложения со спросом, но нулевое разделение и сотрудничество. Существует фундаментальное различие между платформами, такими как Theroo, Dashdoor, которые действуют на основе удовлетворения мгновенного спроса с постоянным пулом рабочей силы и платформами, такими как BlaBlaCar или Airbnb, которые действительно построены на совместном использовании недоиспользуемых активов. Таким образом, доставка mere может не быть экономией совместного использования, но она является мобильной версией доставки от точки к точке. Однако из-за позитивного коннотации слова «совместное использование» несколько платформ, которые не включают совместное использование в традиционном смысле этого слова, все еще любят определять себя как часть экономики совместного использования. Тем не менее, академические и некоторые популярные комментаторы определяют экономику совместного использования как только включающую в себя деятельность, которая включает в себя одноранговые сделки; в этих узких определениях большая часть экономики платформы находится вне экономики совместного использования.
Гигская экономика
Слово «gig» в термине «gig economy» является, определяющим краткосрочные аранжировки, типичные для музыкального события. Такие заказы обычно имеют определенное время и не будут длительными. В результате нет гарантии повторного бронирования, а иногда и определенного способа оплаты. Существуют параллели между этимологическим значением термина, связанного с задачами и экономикой gig. Например, рабочие места на рабочих местах классифицируются как строгие рабочие отношения (в контексте США), а не как штатные или даже хороводные должности. Задачи в экономике gig были охарактеризованы как короткие, временные, нестабильные и непредсказуемые. Они также могут повысить доступность, и социальную вовлеченность на рынках труда, а также обеспечить работникам чувство автономности.
История
Эпоха до Интернета
Отправить в Интернет
Жизнеспособность крупномасштабных операционных платформ была значительно повышена из-за ухудшения связи и подключения, вызванного Интернетом. Платформы онлайн-рынка, такие как Craigslist и eBay, были запущены в 1990-х. Предшественники современных социальных сетей и онлайн-платформ сотрудничества также были запущены в 1990-х годах, с более успешными платформами, такими как Myspace и появившимися в начале 2000-х. После финансового кризиса 2007-2008 годов, новые типы онлайн-платформ поднялись до уровня, включая платформы для совместного использования активов, такие как Airbnb, и платформы для рынка труда, такие как TaskRa it.
Ученость и этимология
По данным ОЭД, слово «платформа» используется с 16 века, как в конкретном смысле для обозначения поднятой поверхности, так и в качестве метафоры. Однако лишь в 1990-е годы концепции экономических платформ стало уделяться значительное внимание со стороны академиков. В начале 90-х годов такая работа, как правило, была сосредоточена на инновациях или платформах продуктов, определяемых в широком смысле, которые не были сосредоточены на онлайн-активности. Даже в конце 1998 года было мало внимания к операционным платформам, и, по словам профессоров Дэвида С. Эванса и Ричарда Л. Аленси, бизнес-модель платформы, как она будет понята в 21 веке, тогда не была учеными.
Первым научным документом, посвященным бизнес-модели платформы и ее применению к цифровым сопоставителям, является «Конкуренция платформ на двухсторонних рынках» Жана-Шарля Роше и Жана Тироле. Ранней исследовательской книгой в области управления на платформах была «Platform Leadership: How Intel, Microsoft и Cisco Drive Industry Innovation» Анnovation, изданной Аннабель Gawer и Micael Gauel Gauel Gawer и Micaues Micauel ceel ce Ceel Caues ce Cauel Caues ce ce Cul Cuke Cue Cue Cue ce CUue Kua ceel Cue (2002). Одной из ученых, наиболее ответственной за связь тех, кто работает в формирующейся области платформенности, была профессор Аннабель Гавер, в 2008 году она провела первую международную конференцию по платформам в Лондоне.
Бизнес-модель платформы
Бизнес-модель платформы предполагает получение прибыли от платформы, которая позволяет взаимодействовать двум или более группам пользователей. Модель предшествует интернету, например, с классифицированным разделом объявлений эффективно использует бизнес-модель платформы. Появление цифровых технологий «затормозило» модель, хотя это отнюдь не верный путь к успеху. В то время как наиболее успешные «рожденные социальные» фирмы могут всего за несколько лет достичь многобилларовых, наряду с лояльностью бренда, сравнимой с крупнейшими традиционными компаниями, большинство платформенных предприятий начинают безрезультатно.
По сравнению с традиционными бизнес-моделями некоторые из принципов, регулирующих работу матричных платформ, отличаются друг от друга. Продажа продуктов или услуг занимает центральное место в большинстве традиционных предприятий, в то время как для операционных платформ ключевым направлением является подключение различных групп пользователей. Например, традиционная компания мини-такси продает услуги такси, в то время как компания-платформа может связывать водителей с пассажирами. другой отличительной особенностью бизнес-модели платформы является то, что она подчеркивает сетевые эффекты и взаимозависимость спроса между различными группами, которые используют платформу. Таким образом, в случае платформенного бизнеса часто имеет смысл предоставлять услуги бесплатно одной стороне платформы, например, пользователям социальных сетей, таких как Facebook. Стоимость этой субсидии более чем компенсируется дополнительным спросом, который создает большая пользовательская база для генерирующей доход стороны (сторон) платформы (например, рекламодателей).
Создание цифровой платформы
Техническая функциональная
Сетевые эффекты
Платформы, как правило, являются сильным бенефициаром сетевых эффектов; феномена, которая может действовать, чтобы повысить ценность платформы для всех участников по мере того, как все больше людей присоединяются. Иногда платформе имеет смысл по-разному относиться к разным сторонам своей сети. Например, торговая платформа лежит как на покупателях, так и на продавцах, и если есть, скажем, нехватка покупателей по сравнению с количеством продавцов, то оператору платформы может быть целесообразно субсидировать покупателей, по крайней мере, временно. Возможно, с бесплатным доступом или даже с наградами за выбор использования платформы. Иногда пользу сетевых эффектов можно переоценить, как, например, с так называемым «грабом всех глазных яблок ошибочностью», где большая аудитория прикована к платформе, но выгодного способа ее монетизации не бывает.
Эко ́ сь
Владельцы платформ, как правило, пытаются продвигать и поддерживать всех важных участников в своей экономической деятельности, хотя иногда между владельцем и некоторыми из компаний в своей экономической деятельности существуют конкурентные отношения, очень иногда даже хостильные.
Типология
Платформы транзакций
Также известные как двунаправленные рынки, многоплановые рынки или фирмы, делающие цифровые спички, платформы транзакций, безусловно, являются наиболее распространенным типом платформы. Эти платформы часто облегчают различные формы онлайн-покупки и продажи, хотя иногда большинство или все транзакции, поддерживаемые платформой, будут бесплатными.
Инновационные платформы
Инновационные платформы обеспечивают основу, часто включающую набор общих стандартов, на основе которых третьи стороны могут разрабатывать комплиментарные продукты и услуги для перепродажи потребителям и другим предприятиям. Примерами компаний-платформ являются Microsoft и Intel. Инновационные платформы часто стимулируют эко-инновации.
Интегрированные платформы
Интегрированные платформы объединяют в себе характеристики как операционных, так и инновационных платформ. Apple, Google и Alibaba были классифицированы как интегрированные платформы. Несколько интегрированных платформенных компаний, работающих с несколькими дискреетными платформами, также могут быть описаны как «платформенные конгломераты», в то время как некоторые другие являются более интегрированными и синергиями от объединения инновационных и транзакционных платформ.
Инвестиционные платформы
Глобальное распределение, международное развитие и геостратегия
Платформы иногда изучаются с помощью их различных распределений и воздействия в регионах мира. Некоторые ранние работы предполагали, что подъем экономики платформы может стать новым средством, с помощью которого Соединенные Штаты смогут сохранить свою гегемонию. В то время как крупнейшие платформенные компании по рыночной капитализации остаются базирующимися в США, платформы, базирующиеся в Индии и Азии, быстро догоняют, и несколько авторов, написавших в 2016 году и позже, придерживались противоположного мнения, предполагая, что платформенная экономика поможет ускорить сдвиг экономической мощи в сторону Азии.
Африка
Агент M-Pesa в Танзании. Платформа M-Pesa предоставляет форму финансового включения для людей без банковских счетов. Они могут отправлять и получать кредиты на дешевые мобильные телефоны SMS, затем обменивать кредит на наличные деньги или товары в многочисленных магазинах и киосках, которые гораздо чаще, чем банковские филиалы в большей части Африки.
В Африке были запущены многочисленные успешные платформы, некоторые из которых выращиваются на дому. В начале 2010-х годов журналисты, ученые и работники сферы развития сообщали, что Африка лидирует в мире в некоторых технологиях, связанных с платформами, таких как «скачкообразное» использование традиционных интернет-приложений фиксированной связи и прямой переход к разработке мобильных приложений. Например, в области мобильных денег именно успех M-Pesa компании Kenya привлек внимание мировой общественности к этой технологии.
Аналогичные системы были внедрены els в Африке, например, m-S in Uganda. Сам M-Pesa распространился из Африки как на Азию, так и на Восточную Европу. Система позволяет людям, у которых есть только дешевые мобильные телефоны с поддержкой SMS, отправлять и получать деньги. Эти и аналогичные платформенные услуги были с энтузиазмом как конечными пользователями, так и разработчиками, которые отметили их влияние на жизнь. Ушахиди является еще одним набором технологий, разработанных в Африке и широко используемых на платформах для предоставления различных социальных благ. В то время как многие платформы в Африке доступны только для SMS, загрузка смартфонов также высока, при этом FT сообщила в 2015 году, что внедрение мобильного интернета происходит с удвоенной мировой скоростью. По сравнению с другими регионами, в Африке, возможно, имели место менее негативные последствия, вызванные платформами, поскольку экономическая инфраструктура была менее легальной для разрушения, что также дало возможность построить новые системы с нуля. Хотя некоторые легальные предприятия все еще были нарушены в результате роста платформ в Африке, иногда только более продуктивные фирмы могут преодолеть препятствия на пути внедрения цифровых технологий.
К 2017 году некоторые из волнений, связанных с технологией домашних платформ и более широким районом Африки, остыли в соответствии с недавним падением цен на сырьевые товары, что снижает краткосрочные экономические перспективы большей части континента. Тем не менее сохраняется оптимизм в отношении того, что континент движется в правильном направлении. В ходе глобального обследования было выявлено 176 компаний-платформ с свыше одного миллиарда долларов, однако лишь одна из них базировалась в Африке. Это был Naspers, который находится в Кейп-Таун, городе, который также принимает много других небольших компаний платформы. Опрос, посвященный более мелким платформам, базирующимся в Африке, показал, что немногие из них либо являются полностью иностранными, либо принадлежат отдельным лицам, причем большинство из них представляют собой смесь.
В 2019 году цифровые платформы Африки зафиксировали уверенный рост в виде 365 уникальных платформ, составив 37% прирост год к году. Они представляют собой внештатные, торговые и электронные платформы. Однако по мере того, как платформенная экономика на континенте продолжает расти, а на рынок выходят новые платформы, наблюдается высокий уровень ch (большое количество таких платформ, поступающих на рынок, и сопутствующих выходящих). Здесь существует крайняя конкуренция за инкумбентные платформы. Около 64% всех платформ опосредуют деятельность, которая основана на месте, что непосредственно способствует отсутствию способности местной рабочей силы. Сообщается, что эти плейформы на местах были полезны для доставки основных товаров потребителям в свете мер ограничения COVID-19 в ключевых африканских (Гана, Кения, А, Рванда, Южная Африка, Танзания, Уганда и Замбия).
Европа
Однако начиная с 2020 года правительства Германии и Франции с королем из Европейской комиссии продвигают идею GAIA-X, интегрированной суперплатформенности, которая даст ЕС цифровую автономию от влияния крупных американских и китайских платформенников, иногда называемых «Airbus for Cloud.»
Северная Америка
Южная Америка
Платформы по владельцам
Частный сектор
Государственный сектор
Некоторые цифровые платформы управляются многосторонними учреждениями, национальными правительствами и местными муниципальными органами.
Более 90% НГО поддерживают присутствие на крупных частных платформах социальных сетей, таких как Facebook, причем некоторые из них также используют свои собственные платформы.
Платформенный кооператизм
Платформенный кооператизм включает в себя взаимно принадлежащие платформы, управляемые «снизу вверх» вовлеченными людьми. Иногда эти платформы могут эффективно конкурировать для бизнеса с частными платформами. В других случаях платформенный кооператизм стремится помочь порядочным людям высказаться по политическим вопросам дня, возможно, поддерживая взаимодействие с местными органами власти.
Оценка
Гораздо ранняя оценка была в высшей степени положительной, иногда даже принимая «утопический» взгляд на преимущества платформ. Было утверждено и в некоторой степени продемонстрировано, что платформы могут увеличить предложение услуг, повысить производительность, снизить издержки (например, за счет отсутствия посредничества), снизить эффективность существующих рынков, помочь создать совершенно новые рынки, повысить способность и доступность рынка труда для работников и быть особенно полезными для менее развитых стран. Например, как IMF, так и Всемирный банк предположили, что именно страны и отрасли быстрее всего внедряют новые платформенные технологии, обеспечивающие наиболее быстрый и устойчивый рост.
Пост 2017 клаш
До 2017 года большинство мейнстримовых оценок экономики платформы в значительной степени положительно оценивали ее пользу для более широкого общества. Существовали некоторые исключения; предшествующий techlash был предсказан Зан Вулдридж еще в 2013 году. Дальнейшее усиление отношения к платформам со стороны некоторых комментаторов и регуляторов обнаруживалось, по крайней мере, с начала 2015 года. Было высказано несколько крайне критических мнений, например, от Евгения Морозова, который в 2015 году охарактеризовал большинство платформ как «parasitic: feeding from existing social and economic relations». Тем не менее такие негативные оценки были редкими, особенно от видных комментаторов, которые имели внимание разработчиков политики. Это начало меняться в 2017 году. Во всем мире более крупные частные платформы подвергались все большему сомнению относительно их расширяющейся роли и ответственности.
В США газета Financial Times сообщила о заметной смене отношения к онлайн-платформам по всему американскому политическому зрелищу, проистекает из их «небольшого размера и силы». Среди U.S. лидеры крупных платформенных компаний, как сообщается, прошли путь от «героев до париахов» всего за несколько месяцев. Такие громкие деятели, как Стив Бэннон и Ричард Спенсер, выступали за распад крупных технологических компаний, и, как сообщалось, на выборах в Конгресс 2018 года по антитехнологичным билетам баллотировалось больше мейнстрима.
2017 год также увидел повышенное критическое внимание к более крупным платформам со стороны европейских и китайских регуляторов. В случае с Китаем, где уже были запрещены несколько более крупных американских платформ, основное внимание было уделено их самым большим домашним платформам, при этом комментаторы высказывали опасения, что они стали слишком мощными.
Большая часть критики в последнее время сосредоточена на крупных платформах, которые являются слишком большими, слишком мощными, антиконкурентными, наносящими ущерб демократии, например, в связи с вмешательством России в выборы 2016 года, и вредными для психического здоровья пользователей. В декабре 2017 года Facebook признал, потребление социальных сетей может быть вредным для психического здоровья, хотя сказал, что активное участие может быть полезным. В феврале 2018 года Unilever, один из ведущих мировых спендеров на рекламу, пригрозил вытащить адверты из цифровых платформ, если они «создадут деление, фостер ненавидит или провалится, чтобы защитить детей».
Дополнительные опасения были высказаны из-за возрастающей роли АИ. Некоторые ученые утверждают, что АИ является блокбоксом и часто не имеет неспособности. AI может работать как черный ящик, в котором принципы поведения и конечные решения, возможно, не были предсказаны или восприняты создателями AI, не говоря уже о пользователях. Поэтому основные операции, выполняемые AI в платформах, могут быть проверены как смещенные и эксплуатационные. Можно выделить следующие потоки эксплуатации платформы: эксплуатация, связанная с отношениями между алгоритмами и работниками платформы, поведенческая психология, адаптированная к алгоритмическому управлению, и информационная асимметрия, обеспечивающая «мягкий» контроль.
Несмотря на критику со стороны СМИ и, по состоянию на начало 2018 года крупные частные платформы, как правило, оставались «свирепо популярными» среди простых потребителей. После того, как ведущие платформенные компании США в конце апреля 2018 года выявили высокий рост выручки в I квартале, Financial Times сообщила, что их не потряс «клаш», «ниспровергающий» рост мощности их платформ. В январе 2019 года «techlash» был выбран в качестве цифрового слова года Американским диалектным обществом. Тем не менее, несмотря на продолжающуюся громкую критику и юридические действия, в том числе генеральных директоров гигантов платформ, которые были огорчены законодательными органами по обе стороны Атлантики, Daily Tel ph в декабре 2019 года предположила, что techlash в значительной степени не смог растущую силу платформ. В феврале сам Марк Берберг повторил свое мнение о том, что компании большой платформы нуждаются в дальнейшем регулировании со стороны государства.
К маю 2020 года в результате пандемики COVID-19 техлаш, как сообщалось, был приостановлен. На ранних стадиях пандемии несколько основных платформ внесли небольшой, но полезный и популярный вклад, чтобы помочь обществу реагировать на вирус, такие как Apple и Google, формирующие партнерство, чтобы помочь с отслеживанием контактов. После широкого внедрения lockdowns по всему миру платформы были засчитаны за то, что они помогли поддерживать экономику и связь между обществом, при этом число опросов, показывающих популярность компаний-платформ среди общественности, возросло. В октябре 2020 года против Google были выдвинуты антимонопольные обвинения в США, начав судебные разбирательства, которые могут занять годы, но которые были охарактеризованы как наиболее значительный вызов для больших технологий. Вскоре после этого Федеральная торговая комиссия начала судиться с Facebook. В конце 2020 года в России был принят закон, который позволил бы наложить крупные штрафы на платформенные компании по различным причинам, в том числе если бы они застраховали российских граждан. Также в конце 2020 года китайское правительство объявило антимонопольное поручение Alibaba, при этом чиновники отметили важность платформенной экономики для развития Китая, но также выразили опасения по поводу риска чрезмерной концентрации рынка. В феврале года Financial Times писала, что для Techlash это снова «обычный бизнес».
Регулирование
В первые годы их существования цифровые платформы, как правило, пользовались легким регулированием, иногда пользуясь мерами, предназначенными для помощи начинающим интернет-компаниям. «По своей сути пограничный» характер платформ заставил затрудниться регулировать их, даже когда возникало желание. Еще одной трудностью было отсутствие консенсуса относительно того, что именно соответствует экономике платформы. Критики утверждали, что существующее законодательство не предназначено для работы с компаниями, базирующимися на платформе. Они выразили обеспокоенность по поводу таких элементов, как стандарты безопасности и гигиена, налоги, соблюдение, преступность, защита прав и интересов и честная конкуренция.
Поскольку в Китае или США сосредоточено много крупных платформ, появились два подхода к регулированию. В США платформы в основном остались развиваться без государственного регулирования. В Китае, в то время как крупные платформенные компании, такие как Tencent или Baidu, находятся в частной собственности и теоретически имеют гораздо больше свободы, чем государственные предприятия, они по-прежнему строго контролируются, а также защищены государством от иностранной конкуренции, по крайней мере, на их внутреннем рынке.
По состоянию на 2017 год, были разговоры о «третьем пути», разрабатываемом в Европе, меньше Laissez-faire, чем подход в США, но менее, чем подход в Китае. В марте 2018 года ЕС опубликовал руководящие принципы, касающиеся удаления нелегальных СМИ с платформ социальных сетей, утверждая, что если компании платформы не улучшат свое саморегулирование, новые правила вступят в силу на уровне ЕС до конца года. OECD должен рассмотреть вопрос о регулировании работы платформ, в том числе с современными формами, в то время как Европейская комиссия будет работать с новыми формами. С учетом этого Еврокомиссия планирует выступить с новой инициативой по улучшению условий труда работников платформы. Параллельно с этим Еврокомиссия предложила инициативу реформы минимальной ставки ЕС. Новые и существующие профсоюзы стали все активнее участвовать в представительстве работников, занятых на рынке труда в секторе экономики платформы. Поскольку дистанционная работа на платформе привела к созданию того, что фактически является планетарным рынком труда, фонд «Фэрворк» усилия по поощрению подходящих условий труда в глобальном масштабе. Fairwork стремятся двигаться к взаимоприемлемым условиям с сотрудничеством владельцев платформ, рабочих, юнионов и правительств.
15 декабря 2020 года Европейская комиссия опубликовала предложения по двум правилам регулирования экономики платформы: Закон о цифровых услугах (DSA) и Закон о цифровых рынках (DMA). Цель закона о цифровых услугах состоит в том, чтобы сбалансировать ответственность пользователей, платформ и государственных органов перед европейскими ценностями и стимулировать инновации, рост и конкурентоспособность, а также способствовать масштабированию малых платформ, SME и стартапов. Закон о цифровых рынках устанавливает набор узко определенных объективных критериев для утверждения большой онлайн-платформы в качестве так называемой «привратницы». В соответствии с предложением DMA, gateke является компанией, которая: