Что можно делать с Большими данными

Что можно делать с Большими данными

02.11.2014 15400
Что можно делать с Большими данными
Большинство руководителей предприятий верят, что внедрение систем больших данных значительно отразится на конкуренции в их отраслях. Многие компании уже активно инвестируют средства в эту сферу, и в течение следующих лет сегмент будет быстро расти.

87% руководителей предприятий верят, что аналитика больших данных позволит полностью пересмотреть конкурентную среду в их отраслях в течение следующих трех лет. 89% считают, что компании, которые не займутся внедрением аналитической стратегии на основе систем больших данных, рискуют потерять рыночную долю и рост бизнеса.

Об этом говорится в новом исследовании компаний Accenture и General Electric, посвященном тому, как комбинация больших данных и интернета вещей меняет конкурентную среду целых индустрий. Эксперты Accenture и General Electric называют «промышленным интернетом» использование датчиков, программного обеспечения, машинного обучения и других технологий для сбора и анализа данных, позволяющих управлять операциями и запускать новые сервисы с добавленной стоимостью.

Согласно исследованиям, опубликованным ранее, к 2020 г. глобальные расходы на промышленный интернет должны достигнуть отметки в $500 млрд в год. Этот показатель включает в себя продажу оборудования, программного обеспечения и сервисов.
Также в исследовании говорится, что 36% предприятий инвестируют большую часть своего времени в анализ, 13% применяют аналитику больших данных, чтобы предсказывать последствия, и только 16% используют аналитические приложений для оптимизации процессов и стратегий.

Аналитики Accenture и General Electric отмечают, что 73% компаний уже инвестируют более двадцати процентов своих ИТ-бюджетов на аналитику больших данных, а около 20% – вкладывают в эту сферу более 30% бюджета. 76% опрошенных руководителей компаний заявили, что ожидают увеличения расходов на аналитику больших данных в ближайшем будущем.

В частности, аналитика больших данных быстро стала приоритеным направлением для компаний в таких отраслях, как авиация (61%), ветроэнергетика (45%) и прозводство (42%). 74% респондентов заявили, что их основные конкуренты уже используют большие данные для успешного определения своих конкурентных преимуществ при работе с клиентами, средствами массовой информации и инвесторами. Многие предприятия считают, что отказ от внедрения систем аналитики может привести к тому, что конкуренты будут увеличивать свою долю рынка за их счет.

Впрочем, предприятия также сталкиваются и с различными сложностями в сфере внедрения систем больших данных. Главными проблемами респонденты называют системные барьеры между подразделениями, мешающие сбору данных и их использованию с максимальным эффектом (36%), угрозу безопасности как причину отказа от внедрения крупномасштабных программ аналитики больших данных (35%), а также консолидацию разразненных данных с последующим их использованием.

Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора SAP СНГ, рассказал о масштабах распространения больших данных в России. «По данным аналитической компании IDC, глобальные расходы на большие данные в 2014 г. должны вырасти на 30% и превысить $14 млрд. Российские компании не отстают от западных и активно реализуют подобные. В данный момент мы ведем десятки проектов в различных индустриях. Россия – страна больших данных: у нас длиннейшая в мире протяженность железнодорожных путей, огромное количество месторождений трудноизвлекаемых природных ресурсов, один из самых высоких в мире уровень проникновения мобильной связи и мобильного интернета. Для нашей страны проекты в области больших данных актуальны практически для любой индустрии: в нефтегазовых компаниях они могут пригодиться, чтобы повысить эффективность извлечения нефти из самых разных месторождений. На металлургических предприятиях на инновационной платформе создаются ремонтные системы на основе предиктивной аналитики. В розничных сетях идут проекты по созданию Customer Activity Repositories, в рамках которых все чеки попадают в единое хранилище с разбивкой вплоть до продуктов, это позволяет делать выводы об эффективности каждого магазина, дает основу для оптимизации ассортимента, уменьшения складских запасов, формирования индивидуальных предложений и пр. В банковском секторе аналитика в реальном времени помогает бороться с мошенничеством», – заявил эксперт.

«Сегодня большие данные – это очень модное в ИТ-индустрии понятие, однако если отвлечься от споров о том, что следует вкладывать в этот термин, каковы перспективы развития больших данных, я бы относился к нему с определенной долей осторожности. Чтобы претендовать на работу с действительно большими данными, компания должна обладать определенным объемом бизнеса. Например, аудитории проектов Mail.Ru Group таковы, что большие данные — это часть нашей повседневной работы, и мы используем их, чтобы делать наши продукты простыми и удобными, фильтровать спам, оптимизировать поиск, подбирать релевантные объявления в Таргете, ускорять работу техподдержки. Но много ли игроков, во-первых, работают с такими аудиториями и, во-вторых, обладают технологиями и мощностями для хранения и систематизации такого количества информации? Это лишь несколько интернет-компаний, сотовых операторов, банков, страховых компаний, может быть, несколько компаний из других отраслей, но в любом случае список очень узкий», – отметил Александр Горный, директор по информационным технологиям Mail.Ru Group.

«Данные, которыми оперирует большинство, едва ли могут претендовать на определение «большие». Таким образом, российский рынок аналитики пока делает лишь первые шаги, хотя, по мнению большинства экспертов, обладает огромным потенциалом роста. Впрочем, эти слова скорее всего справедливы и во множестве других стран. Факторы, специфические для России, положительны для нашего рынка. Во-первых, у нас традиционно сильная инженерная школа, способная подготовить специалистов с достаточной для решения таких задач квалификацией. Во-вторых, мы одна из немногих стран, где есть собственные интернет-сервисы: социальные сети, поисковые системы, почты, а значит, есть собственные источники генерирования больших данных. Создать и внедрить в широкую практику технологию работы с ними – это лишь дело времени», – подчеркнул Александр Горный.

Возврат к списку