Только 22% промышленных компаний заместили ПО для работы с данными более чем на 70%
При этом 82% промышленных предприятий стали больше доверять отечественному ПО по работе с данными. 40% готовы внедрять такие решения в процессы планирования, аналитики и оптимизации производственных процессов. При выборе ПО 59% компаний смотрят на безопасность ПО, 51% — на его функциональность. 47% предприятий ожидают, что Big Data повысит эффективность ИТ-инфраструктуры. Возврата инвестиций в проекты с Big Data 67% промышленных предприятий ожидают через 3-5 лет.
К2Тех и Arenadata провели опрос 97 руководителей и ИТ-директоров предприятий с оборотом от 2 млрд рублей из разных отраслей промышленности: нефтегазовой, химической, энергетической, металлургической, горнодобывающей, машиностроительной и агропромышленной. Результаты исследования представил заместитель генерального директора К2Тех Игорь Зельдец на Промышленно-энергетическом форуме TNF.
Исследование показало, что три кита при выборе промышленными предприятиями решений с Big Data — безопасность решения (ее отметили 59% респондентов), функциональность (51%) и цена обслуживания (44%). Значимые объекты КИИ (критической информационной инфраструктуры) строго регулируются государством и увеличивают последствия возможных инцидентов, поэтому в промышленности безопасность всегда в приоритете. Важна, конечно же, и функциональность технологии, которая позволяет предприятиям получать больше эффектов. Что касается цены обслуживания, предприятия всегда стремятся к тому, чтобы проект окупился.
Предприятия стараются внедрять преимущественно отечественное ПО, чтобы достичь импортонезависимости.
«Достижение суверенитета и увеличение процента импортонезависимости оборудования и технологий — это задача, которую невозможно одномоментно решить, она требует системного подхода», — прокомментировал руководитель Центра компетенций Технологического развития ТЭК при Министерстве энергетики РФ Олег Жданеев.
Процент отечественного ПО на предприятиях пока невысокий. 78% предприятий заместили менее 70% решений по работе с данными. При этом большинство из них находятся в диапазоне замещения от 31% до 50%.
«Ситуация по импортозамещению решений по большим данным в промышленности, которую показало исследование, практически точно попадает под закон Парето. 22% компаний заместили более 70% решений по работе с данными. В основном это крупные предприятия, которые имели возможность быстро приступить к миграции и выделять на это достаточный бюджет. И именно эти 22% дают импульс для импортозамещения оставшихся 78%. Наличие на рынке промышленности реальных проектов с применением отечественного ПО по работе с данными позволяет российским вендорам получать обратную связь по своим решениям и дорабатывать их под запросы рынка, а для других предприятий-заказчиков такие кейсы — реальный пример экономических эффектов от решений с Big Data, повышающий доверие к российскому ПО», — отметил заместитель генерального директора К2Тех Игорь Зельдец.
Основные препятствия для внедрения решений по работе с данными, в том числе отечественных, по мнению респондентов, — высокая стоимость (19%), кадровый дефицит (19%), неготовность инфраструктуры (12%) и низкое качество имеющегося на рынке ПО (12%).
Решение этих проблем — вопрос времени. Вендоры будут активнее дорабатывать ПО, на рынке постепенно будут появляться более квалифицированные специалисты. С ростом количества эффективных кейсов заказчики будут готовы выделять средства на проекты с большими данными, предиктивной и прескриптивной аналитикой, а также на подготовку ИТ-инфраструктуры для их внедрения.
Важным шагом к решению проблем является также рост доверия к российским решениям. 82% промышленных предприятий стали больше доверять отечественному ПО по работе с данными за последние 1-2 года. У 41% респондентов доверие выросло благодаря появлению успешных кейсов на рынке, у 25% — благодаря получению собственного опыта успешного внедрения. 16% отметили рост качества российских продуктов как ключевой фактор увеличения доверия.
Для внедрения Big Data заказчики выбирают те направления, где видят наибольшую потенциальную экономическую выгоду, а также где на рынке уже есть реализованные проекты с доказанной эффективностью. Так, 40% промышленных предприятий готовы внедрять решения по работе с Big Data в процессы планирования, аналитики и оптимизации производственных процессов. 39% фокусируются на аналитике показателей продаж и маркетинга, 37% — на мониторинге и контроле технологического процесса и качества продуктов.
«Данные — важный актив для промышленных предприятий, и лидеры отрасли это понимают. Поэтому все чаще запускают полноценные проекты по работе с данными, разворачивают пилоты. Исследование показывает, что промышленники представляют, какие бизнес-эффекты может принести внедрение технологий Big Data, и активно взаимодействуют с вендорами, у которых уже есть успешные кейсы внедрения их решений», — пояснил директор департамента Группы Arenadata по работе с промышленным сектором Максим Власюк.
Из реальных эффектов 40% заказчиков надеются на увеличение прибыли. 30% намерены снизить издержки, а 28% — получить информацию для принятия обоснованных управленческих решений.
Интересно, что при применении анализа больших данных многие заказчики ожидают увидеть рост эффективности не только бизнес-процессов, но и ИТ-инфраструктуры. Его как ожидаемый эффект отмечают 47% предприятий, что больше цифр по другим целям внедрения технологии. Это объясняется тем, что ИТ-инфраструктура — основа развития цифрового потенциала предприятия, рост ее эффективности может существенно повысить эффективность всего бизнеса. Решения, развернутые на ИТ-инфраструктуре, генерят много данных. А если эти данные при помощи Big Data отслеживать, хранить, анализировать и визуализировать, можно достичь повышения производительности, масштабируемости, безопасности и управляемости ИТ-инфраструктуры.
Важно отметить, что заказчики не питают иллюзий к сверхскоростному возврату инвестиций в проекты с применением Big Data. Все понимают, что это сложные и масштабные проекты. 44% компаний ожидают возврата инвестиций в течение 3-4 лет. А 23% — в течение 5 лет. Поэтому больше реальных эффектов от Big Data на рынке промышленности точно появится, но с течением времени.
