VK Cloud и Arenadata провели исследование среди российских ИТ-директоров, директоров по данным и по цифровизации. Целью было выяснить планы компаний по работе с Big Data в 2022 году: готовы ли они использовать эти технологии, с какими проблемами сталкиваются и какими инструментами пользуются. SLDDigital представляет 8 основных выводов из исследования. Подробности вы можете изучить в полном материале: «Как российские компании будут работать с большими данными в 2022 году».
- Российский рынок Big Data сформирован.
- Интерес компаний к большим данным растет.
- При внедрении и эксплуатации компании испытывают похожие проблемы.
- Для проектов привлекают внешних интеграторов.
- Почти половина компаний уже работает с Big Data в облаках.
- Компании понимают, что переход в облако – это выгодно, но пока имеют опасения.
- Снизился порог входа для компаний, начинающих внедрять технологии больших данных.
- Инвестиции в Big Data продолжаются несмотря на сложные времена.
1. Российский рынок Big Data сформирован.
Большая часть участников исследования (62%) используют для работы технологии Big Data. Из них 34% встали на этот путь уже более 3 лет назад. За этот период времени компании находят и утверждают подходы к работе с большими данными для эффективного решения собственных проблем и задач, а также переходят к совершенствованию своего инструментария.
Диаграмма из исследования VK Cloud и Arenadata
2. Интерес компаний к большим данным растет.
По оценке Ассоциации больших данных, российский рынок Big Data вырастет с 30 млрд рублей в 2022 году до 300 млрд рублей к 2024 году. Из 62% респондентов, использующих Big Data, 28% внедряли эти решения в течение последних двух лет, а 10% – в течение года. Такой активный всплеск интереса может объясняться как активным переходом в цифру во время пандемии, так и общим стремлением к повышению конкурентоспособности и прибыльности.
3. При внедрении и эксплуатации компании испытывают похожие проблемы.
Самая распространенная общая проблема при внедрении и эксплуатации Big Data – это нехватка квалифицированных кадров. К распространенным схожим проблемам также можно отнести недостаток финансирования и неготовность ИТ-инфраструктуры.
При внедрении (см. диаграмму ниже) выделяется такая актуальная для большинства (21%) трудность, как плохо каталогизированные данные. Чем ниже качество данных, тем хуже точность аналитики. Справится с этим можно с помощью инвентаризации, ведения каталогов данных, ликвидации любых факторов, которые оказывают плохое влияние на качество данных.
В процессе работы с технологиями больших данных на первый план уже выходит сложность выбора инструментов и подходящей архитектуры (21%). Среди прочих проблем при эксплуатации называют: обеспечение безопасности (13%), трудности масштабирования (13%), недостаточную поддержку со стороны вендоров и провайдеров (4%). Те организации, которые тщательно занимаются стратегическим планированием и анализом возникающих проблем компании, сталкиваются со всем перечисленным гораздо реже.
4. Для проектов привлекают внешних интеграторов.
Большинство компаний (36%) предпочитают сотрудничать со специалистами со стороны, а не создавать собственные центры компетенций. Это следует из проблемы нехватки профессиональных кадров, описанной пунктом выше. 21% тех, кто все-таки делает ставку на внутреннюю экспертизу, чаще всего относятся к крупным компаниям, в которых технологии больших данных прочно укоренились.
5. Почти половина компаний уже работает с Big Data в облаках.
46% опрошенных используют облачные решения, а 29% планируют начать. У меньшей части (25%) таких планов нет. Участники отмечают выгоду работы с Big Data через облака, так как они позволяют сокращать издержки, передавать администрирование и обслуживание инфраструктуры узкоспециализированным специалистам.
6. Компании понимают, что переход в облако – это выгодно, но пока имеют опасения.
Чаще всего миграцию проводят компании, которые нуждаются в расширении инфраструктуры и масштабировании проектов. Переход в облако упрощает управление, повышает безопасность, позволяет быстрее получать прибыль. С облачными решениями можно оперативно запускать пилоты проектов Big Data, оценивать их потенциал, находить выгоды для бизнеса в нестабильные времена. Однако компании по-прежнему имеют причины для беспокойства, связанные с обеспечением безопасности и защиты данных в облаке (18%), с соблюдением требований 152-ФЗ о работе с персональными данными (16%) и др.
Диаграмма из исследования VK Cloud и Arenadata
7. Снизился порог входа для начинающих внедрение технологий больших данных.
Исследование показало, что зрелость рынка Big Data-решений в России позволяет новым компаниям легче начинать работу с такими технологиями. Они могут опираться на опыт предыдущих внедрений, пользоваться установленным технологическим стеком, располагать информацией о распространенных проблемах и путях их устранения. Это позволяет новичкам свободнее внедрять новые решения, оценивать возможности Big Data и их экономический эффект.
8. Инвестиции в Big Data продолжаются несмотря на сложные времена.
65% респондентов не планируют менять подход к затратам на инфраструктуру для Big Data в 2022 году. Как правило, это те компании, которые уже давно реализовали проекты по большим данным, окупили их и получают результат. 24% даже планируют увеличить затраты, к ним относятся банки, финансовые организации, ритейл, FMCG, ТЭК. Во многих случаях такая необходимость возникает из-за вынужденной смены вендоров и перезапуска проектов на российских платформах и облаках. 11% респондентов все же сократят бюджеты из-за внешних факторов, но по оценке VK Cloud и Arenadata основная причина такой экономии все же связана с ошибками в стратегическом планировании проектов.
Комментарий специалиста Softline
«Исследование VK Cloud и Arenadata полностью отражает картину, которую мы наблюдаем на рынке и в работе с нашими клиентами. Традиционно осторожный подход компаний к размещению данных в публичных облаках многие сегодня пересматривают, и мы видим растущий интерес к запуску проектов, в том числе и Big Data, в облаке. Также мы отмечаем увеличение числа проработок клиентами гибридных облачных моделей, которые позволяют хранить критические данные внутри корпоративного периметра. Что касается дефицита и высокой стоимости квалифицированных Data Science специалистов, это действительно «узкое горлышко» большинства Big Data проектов. Как технологический партнер мы стараемся помочь своим клиентам также и в решении вопроса кадрового дефицита. Для этого у нас, к примеру, сформирована команда Data Science специалистов, которых мы готовы оперативно выводить на проекты к нашим заказчика в аутстафф-режиме, дабы реализация проекта не «спотыкалась» об отсутствие конкретных узких ролей», – Юлия Пчелинцева, директор по развитию бизнеса Softline Digital.
Полный материал исследования доступен по ссылке.
Получайте новые статьи моментально в Telegram по ссылке: https://t.me/sldonline_bot
