Исследование российского рынка Big Data: тренды 2022 года и перспективы развития

В большинстве крупных российских компаний уже используют Big Data-проекты для оптимизации бизнес-процессов и принятия управленческих решений. При этом ИТ-руководители всё чаще обращают внимание на облачные программные продукты для работы с большими данными. Компании VK Cloud и Arenadata провели исследование с участием руководителей ИТ-подразделений 150 крупных российских компаний и выяснили, как предприятия работают с большими данными, какие сложности испытывают, как планируют развивать Big Data-решения в 2022 году с учетом дефицита инфраструктуры и потребности в миграции на новый стек инструментов. Результаты исследования с подробными комментариями можно бесплатно получить по ссылке. 

Интерес бизнеса к работе с Big Data в глобальном масштабе постоянно растет. По данным IDC, в 2021 году объем мирового рынка больших данных вырос на 10,1% по сравнению с 2020 годом (https://www.osp.ru/news/2021/0817/13039860). Такие технологии, как интеллектуальный анализ данных, Data Mining входят в число устойчивых ИТ-трендов наряду с технологиями искусственного интеллекта. Возрастает популярность концепции Data-Driven – подхода, при котором управленческие решения принимают на основе аналитики данных. Насколько эти тенденции актуальны для России?

Эксперты VK Cloud и Arenadata провели опрос и глубинные интервью с руководителями ИТ-подразделений 150 крупных российских компаний. Целью исследования стало выявление подходов к работе с большими данными, основных сдерживающих факторов при внедрении проектов, ожиданий бизнеса от работы с большими данными, а также планов по разработке и развитию Big Data-решений в 2022 году. Среди респондентов исследования компании различных отраслей: FMCG (Fast-Moving Consumer Goods, товары повседневного спроса) – 17%, розничная торговля и E-commerce – 16%, финсектор – 15%, машиностроение – 10%, ТЭК – 7%, медицина и фармацевтика – 6% и др.

Сдерживающие факторы для работы с большими данными

По результатам исследования ИТ-менеджеры большинства крупных российских компаний знакомы с преимуществами применения технологий Big Data. 62% респондентов отметили, что уже используют решения для работы с большими данными, причем 34% – внедрили проекты с использованием больших данных в течение последних трех лет. Достаточно высокий интерес к работе с большими данными обусловлен несколькими факторами: ускорением цифровой трансформации бизнеса в период пандемии, увеличением объема собираемых данных в информационных системах, стремлением бизнеса повысить прибыль за счет более точного прогнозирования в условиях высокой конкуренции на отдельных рынках (например, в розничной торговле).

Многие предприятия, которые внедрили проекты по работе с большими данными, сталкиваются со сдерживающими факторами, не позволяющими полноценно реализовать Big Data-проекты и получить результат от аналитики больших данных.

• О недостатке необходимых компетенций в ИТ-команде заявили 22% респондентов. Эти сведения коррелируют с результатами других исследований. Например, в отчете 2020 года «Портрет российского Data Scientist» (авторы – Академия больших данных MADE и HeadHunter) отмечается дефицит резюме на вакансии по специальностям Data Scientist и ML Specialist.
• Неготовность инфраструктуры является главным препятствием для 12% респондентов.
• На сложность выбора технологического стека решений среди большого количества инструментов для работы с Big Data указали 11% респондентов. Усложняет задачу и потребность в оперативной миграции на новый стек технологий, поиск ПО для построения оптимальных решений.

Также среди сложностей были отмечены: отсутствие понимания ценности работы с Big Data (13%), высокая стоимость проектов (12%). Несмотря на появление доступных инструментов для сбора и хранения данных, а также на снижение стоимости оборудования и технологий для работы с большими данными Big Data-проекты по-прежнему требуют значительных инвестиций в инфраструктуру и программное обеспечение, реорганизацию бизнес-процессов, усиление компетенций команд. Один из способов снижения расходов — полная миграция в облачную среду или тестирование в облаке гипотез по работе с Big Data.

Анализ ответов показал, что трудности при использовании технологий Big Data во многом схожи со сложностями внедрения таких проектов. Например, 32% респондентов сталкиваются с проблемой нехватки кадров, 21% – со сложностью выбора инструментов, 15% – с трудностями из-за необходимости капитальных вложений.

38% респондентов указали на то, что их компании не работают с большими данными. В качестве причин были указаны следующие:

• отсутствие больших данных и потребности в их обработке;
• нехватка специалистов с нужным уровнем компетенций;
• разрозненность ИТ-инфраструктуры;
• проблема каталогизации данных;
• отсутствие механизмов интеграции результатов аналитики в производственные процессы и в бизнес-процессы;
• несформированная культура работы с данными.

Большие данные стремятся в облако

По данным исследования, в России облачные решения для работы с Big Data-проектами уже используют 46% компаний, а 29% планируют начать работать с облаками в ближайшее время. Участники исследования позитивно оценивают тренд на переход с собственной локальной инфраструктуры на облачную. Они видят выгоду от использования преднастроенных сервисов в облаке: не нужно самостоятельно администрировать сервисы, обслуживать инфраструктуру, выполнять базовую настройку. Безусловно, большое влияние на эту тенденцию оказали актуальные технологические вызовы: ограниченные возможности развития собственной ИТ-инфраструктуры, дефицит квалифицированных кадров, необходимых для ее построения и обслуживания.

Анализ ответов показал, что наиболее востребованным облачным решением являются инструменты для BI-аналитики: их применяют в компаниях 47% респондентов. 24% респондентов ответили, что работают в облаке с IaaS- решениями: виртуальными серверами и сетями, сервисами резервного копирования, средствами управления ресурсами. IaaS выбирают для экономии на инфраструктуре, использования современных технологий, снижения нагрузки на ИТ-отдел. Для 18% опрошенных основным облачным решением являются инструменты для машинного обучения.

Инструменты для обработки и хранения данных, облачные базы данных и другие инструменты замыкают список. В России начинает формироваться тренд на применение этих решений — в перспективе они могут стать основными драйверами российского рынка облачных решений.

Перспективы рынка больших данных в России

Несмотря на указанные выше нюансы 65% респондентов заявили, что их компании в 2022 году сохранят бюджет на технологии для работы с Big Data на запланированном уровне. Согласно результатам глубинного интервью такой позиции придерживаются организации, которые давно внедрили Big Data, вышли на окупаемость этих проектов и эффективно используют результаты аналитики.

24% компаний увеличат затраты на проекты Big Data в 2022 году: это представители банков и финансовой индустрии, розничной торговли, FMCG, ТЭК.

Для внедрения решений Big Data компании часто обращаются к технологическим партнерам – интеграторам. Эксперты VK Cloud и Arenadata прогнозируют, что такая тенденция сохранится в ближайшее время, поскольку на рынке остается дефицит специалистов по работе с данными уровня Senior.

Кроме того, в связи с уходом с российского рынка ряда зарубежных ИТ-вендоров здесь может сформироваться новый тренд: повышенный спрос на специалистов по работе с Open-Source-решениями.

Полное исследование VK Cloud и Arenadata «Технологии для работы с Big Data: готовность к использованию и основные барьеры» можно скачать по ссылке.

Реклама ООО «ВК Цифровые технологии»