Все больше компаний принимают решения на основе больших данных. Однако остаются актуальными вопросы: насколько экономически оправданы такие проекты? Как определить реальную ценность анализа данных для бизнеса? И какие инструменты big data позволят выстроить правильную аналитику?
Облачный провайдер K2 Cloud и разработчик систем управления и обработки данных Arenadata провели исследование уровня зрелости рынка по проектам больших данных. Компании проанализировали влияние таких проектов на бизнес-процессы, возникающие барьеры и сложности внедрения, а также роль облачных технологий в их развитии.
Кто принял участие
Опрос охватил более 200 ИТ-руководителей — CIO, CTO, CDO и CDTO — из крупных российских компаний. В выборку вошли представители ритейла, FMCG, логистики, финтеха, ИТ и фармацевтики.
Основные выводы в цифрах
36% используют отечественные решения big data
30% планируют увеличение бюджета на проекты big data в 2025 году
39% используют облачные решения big data
81% не используют ИИ в работе с большими данными
83% отмечают дефицит кадров по работе с большими данными
А как к проектам больших данных относится ритейл?
Согласно исследованию, ритейл и FMCG демонстрируют самый быстрый рост объемов данных: 45% участников из этих сфер сообщили о кратном увеличении, ещё 37% — о росте от 30 до 99% в год. Причины — внедрение новых источников данных и фокус на гиперперсонализацию.
Анализ больших данных помогает компаниям оперативно реагировать на изменения рынка и поведения клиентов, обеспечивая конкурентное преимущество. Облачные технологии, включая GPU-сервисы, позволяют тестировать гипотезы с помощью нейросетевых решений без больших затрат. Однако успех внедрения зависит от адаптивного подхода: как отмечают CDO, принявшие участие в исследовании, вместо революционных решений нужна постепенная интеграция проектов больших данных с учетом специфики бизнеса, накопление экспертизы и тесные коммуникации внутри компании по задачам. Это минимизирует организационные риски при внедрении таких проектов, а также раскроет потенциал использования больших данных.
Подробнее ознакомиться с текстом исследования можно по ссылке.
