Что такое рынок ИТ и как его оценить - Подходы к анализу структуры

Предположим, что перед нами стоит задача оценить отечественный рынок информационных технологий (IT).

Под оценкой будем понимать денежный поток за определенный период, например год. Можно смотреть расходы потребителей или выручку поставщиков. В любом случае, если необходима количественная оценка на основе реальных данных, придётся собирать оценку снизу вверх, суммируя доступные данные по каждой категории продуктов, услуг и сервисов (сектору рынка). Качественные оценки можно делать любым мыслимым способом, но точности от таких оценок ждать не приходится. Тем более, что если нам необходимо количественно анализировать структуру рынка, качественная оценка неприменима.

Подходы к определению границ рынка зависят как от целей оценки, так и от доступности данных, и требований к точности оценки и достоверности используемых данных.

Конечно же, любые количественные оценки должны иметь привязку к реальности. Например, период - его размер и привязка к линии времени. Иначе непонятны реальные масштабы и нет потенциальной возможности анализа динамики. Кстати, о динамике, интересно рассматривать не только абсолютные величины, но и их производные - изменения по отношению к сопоставимым предыдущим периодам.

Если спросить отраслевого аналитика, что такое ИТ рынок и из чего он состоит, то консерватор ответит - железо и софт. Кто-то может добавить ИТ сервисы, или ещё какую-нибудь неопределённую категорию.

Вряд-ли такая общая классификация будет полезна для специального анализа, поскольку появлением облачных сервисов и подписочной модели предоставления и использования информационных технологий, разделение рынка на железо, софт и сервисы не очень удобно ни в плане дальнейшей декомпозиции (очень много пересечений), ни в плане анализа (сложнее увидеть зависимости и тренды).

В мире где помимо рынка железа и лицензий есть рынок аренды, подписок и облаков такая классификация попросту устарела (legacy).

Выбор классификации определяется целями анализа. Например:

Предложим несколько вариантов декомпозиции в зависимости от возможных целей анализа.

Фундаментальное противоречие, возникающее при количественном анализе реальных рынков заключается в столкновении теории с практикой. Данные мы собираем снизу вверх, от частного к общему, а классификации строим сверху вниз. Кроме того, не все необходимые данные могут быть доступны. Некоторые доступные данные не точны, или не достоверны. Хорошо, если доступно несколько альтернативных источников одних и тех же данных, но иногда приходится прибегать к качественным оценкам, или экстраполяции для обеспечения полноты покрытия предметной области.

Для целей общего (неспецифического) анализа разумно рассматривать категории сопоставимые по объёму (важности, критичности, привлекательности). Назовём это равномерностью классификации.

Важно выбрать адекватную (целям и задачам) размерность классификации. Линейный (древовидный) подход не очень удобен для динамического анализа, а статическая картина может быть малоинформативной. Например, такой важный параметр как модель продаж (монетизации, использования) технологии - продажа, аренда, подписка (в частности, on premise, collocation, cloud) можно задействовать как на первом, так и на втором уровне классификации, а можно использовать его лишь в некоторых разделах. Вообще, чем сложнее параметрическая модель, тем больше возможностей для выбора способа представления данных и их анализа.

Выберем для классификации следующие параметры:

Предложенные наборы значений параметров могут быть уточнены и дополнены.

Во-вторых, не будем привязываться к жёсткой схеме визуального представления классов:

Такой подход позволит адаптировать визуальное представление данных под цели анализа.

С точки зрения технологического эксперта, отдельный интерес представляет группировка по технологическим уровням.

Для простоты ограничимся тремя слоями:

Дополнительным преимуществом такой классификации будет удобство анализа облаков (I^P^SaaS), которые завоёвывают всё большие объёмы рынка информационных технологий.

Определим инфраструктуру как совокупность базовых универсальных (неспецифичных с точки зрения предметной области) компонентов и технологий.

К этому слою отнесём:

Под платформами будем понимать специфичные с точки зрения предметной области технологические решения.

К этому слою отнесём:

Инструментами назовём функциональные бизнес-решения, построенные на базе одной или нескольких платформ.

К этому слою отнесём:

Отметим, что “вертикали” из традиционной классификации (железо-софт-сервисы) не только отодвинуты на второй уровень классификации, но и гибко встроены в технологические слои первого уровня. Это позволяет при необходимости собрать данные по каждой из “вертикалей” в более понятную структуру с возможностью анализа внутреннего состава каждой вертикали.

Третий уровень классификации сознательно дан лишь схематично. Это связано с тем, что при формировании агрегатов доступных детальных данных, классы третьего уровня следует формировать с учётом однородности объёмов.

Какую бы параметризацию мы не выбрали, для наглядности классификации может потребоваться размывание классов, например за счёт рассмотрения некоторых секторов в нескольких классах, с соответствующим распределением числовых оценок. Для этих целей, можно перейти от линейно-древовидного представления к условно двумерному.

Рассмотрим эту идею на примере системной интеграции (довольно значительная часть рынка, если использовать в качестве параметра классификации типизацию игроков рынка). Будем считать что информация о структуре деятельности (и выручки) системных интеграторов доступна. В таком случае мы можем такие виды деятельности интеграторов, как

разнести по различным классам, визуально объединив их.