По словам аналитиков, почти треть организаций крупного и среднего бизнеса планируют в 2025 году увеличить бюджеты на проекты, связанные с большими данными. При этом более 60% опрошенных пока не научились оценивать эффективность таких инициатив, и воспринимают их как стратегические инвестиции. Чтобы оптимизировать свои затраты на обработку больших данных, в 2025 году более половины опрошенных намерены использовать облачные решения.
В более чем половине случаев (57 %) запрос на внедрение решений big data исходит от бизнеса. Большинство компаний (39 %), которые только запускают пилотные проекты, оценивают текущие затраты на внедрение big data в размере до 10 млн рублей. Компании, затраты которых составляют от 10 до 50 млн рублей (15 %), находятся на этапе активного масштабирования своих big data инициатив. 6 % респондентов заявили о затратах от 50 млн рублей и выше — это крупные компании с финансовыми ресурсами.
Большинство опрошенных воспринимают решения big data как инвестиции, окупаемость которых сложно измерить традиционными способами. Многие уверены, что большие данные — это своего рода «гигиена», без которой бизнес не может функционировать.
При этом части респондентов (38 %) все-таки удаётся измерять влияние больших данных на рост бизнеса. 35 % опрошенных анализируют влияние работы с big data на сокращение затрат, 21 % — на рост выручки, 16 % — на скорость изменений в компании. Около половины компаний используют не менее двух подходов одновременно.
В условиях меняющегося рынка и роста объёмов данных компании стремятся использовать облачные решения для повышения эффективности своих процессов. В ближайшее время 65 % опрошенных начнут внедрять облачные решения в работу с данными, что открывает новые горизонты для анализа и роста бизнеса.
Отечественные решения big data внедряет значительное количество компаний респондентов (36 %). Равное количество опрошенных (по 28 %) выбирают зарубежные продукты и open source. 40 % компаний используют комбинации разных решений. Большинство участников опроса ранее пользовались западными решениями on premise от вендоров Oracle, IBM, Vertica, Microsoft или облачными, например, Google BigQuery.
По данным исследования, российские решения big data становятся альтернативой западным. Респонденты отмечают улучшение их качества и успешно реализуемые проекты на их основе. Однако для повышения конкурентоспособности отечественных решений необходимо время и накопление успешных кейсов.
Основными вызовами при внедрении big data остаются нехватка квалифицированных кадров, необходимость изменения корпоративной культуры и отношения к данным, а также технические сложности. 4 из 5 участников опроса отмечают дефицит специалистов на рынке, что подчёркивает необходимость увеличения инвестиций в обучение и развитие экспертного потенциала. Одним из ключевых организационных факторов успешного внедрения big data респонденты назвали создание обособленного подразделения работы с данными с выделенным бюджетом. Кроме того, важную роль играет позиция Chief Data Officer (CDO), который должен отстаивать интересы и защищать бюджет подразделения на уровне топ-менеджеров. Однако 83 % опрошенных заявили, что выделенной роли CDO с соответствующими полномочиями и бюджетом в их компании пока нет.
Несмотря на потенциал генеративного ИИ, на сегодняшний день 81 % респондентов не используют ИИ-инструменты для работы с big data. Основные причины отсутствия внедрения технологий ИИ — недостаток успешных кейсов и длительность обучения моделей. Тем не менее, интерес к аналитике существующих решений с помощью ИИ постепенно растёт.
Ранее «Телеспутник» узнал у ведущих игроков облачного рынка направления развития, ожидания бизнеса от провайдеров и об особенностях работы в облаке компаний, которые используют технологии искусственного интеллекта.
