30% российских компаний увеличивают инвестиции в большие данные

По данным исследования, проведенного K2 Cloud и Arenadata, почти треть организаций крупного и среднего бизнеса планируют в 2025 году увеличить бюджеты на проекты big data. 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.

Уровень расходов на внедрение big data

В более чем половине случаев (57%) запрос на внедрение решений big data исходит от бизнеса. При этом большинство компаний оценивают текущие затраты на внедрение big data в размере до 10 млн руб. В основном это организации, которые только запускают пилотные проекты. Компании, затраты которых составляют от 10 до 50 млн руб. (15%), находятся на этапе активного масштабирования своих инициатив, предполагающего более сложные и ресурсозатратные проекты. 6% респондентов заявили о затратах от 50 млн руб. и выше. Это крупные компании с серьезными 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 удается 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.

Рост спроса на облачные сервисы для работы с большими данными

В условиях меняющегося рынка и роста объемов 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. Как отмечают аналитики, эта тенденция обусловлена преимуществами облачных инструментов, такими как оптимизация затрат, расширение возможностей по управлению и сохранению данных, упорядочение рабочих процессов.

Например, многих в облаках интересует использование серверов с графическими процессорами для реализации нейросетей. Постоянно держать на своей площадке сервер с такими процессорами – дорого. Подключение облака помогает сократить затраты и время на проверку гипотезы.

Импортозамещение в сфере аналитики больших данных

Отечественные решения big data внедряет значительное количество компаний (36%). Равное количество опрошенных (по 28%) выбирают зарубежные продукты и инструменты open source. 40% компаний используют комбинации разных решений. Большинство участников опроса ранее пользовались западными on-premise решениями Oracle, IBM, Vertica, Microsoft или облачными – например, Google BigQuery. Сейчас они активно переходят на решения отечественных вендоров (например, Arenadata) либо на стек open source – PostgreSQL, Greenplum, Hadoop, ClickHouse, Kafka.

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.

Динамика роста данных и сферы их применения

В среднем ежегодный рост данных составляет до 30%. Наибольший прирост наблюдается в ретейле и FMCG, где 37% респондентов указывают на рост данных в диапазоне 30-100%, а 45% отмечают их кратное увеличение. Этот рост обусловлен интеграцией новых источников данных и трендом на гиперперсонализацию сервисов. Еще одним из лидеров является сфера транспорта и логистики, где рост данных связан с расширением бизнеса, увеличением числа операций и таким явлением, как дробление заказов.

Барьеры и трудности проектов

Основными вызовами при внедрении big data остаются нехватка квалифицированных кадров, необходимость изменения корпоративной культуры и отношения к данным, а также технические сложности. 80% участников опроса отмечают дефицит специалистов на рынке, что подчеркивает 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 растет.