19 февраля 2025 
IT Channel News 
7 минут 
В феврале этого года был опубликован 44-страничный отчет «Big data: выгодное вложение или дорогостоящий эксперимент?», подготовленный компаниями Arendata и K2 Cloud по итогам опроса свыше 200 представителей крупного и среднего бизнеса из различных отраслей.
В нём, в частности, есть такие слова: «По оценкам экспертов, российский рынок больших данных растет на 25-35% в год (для сравнения, среднегодовые темпы роста мирового рынка — 12%)... Сегмент облачных решений Big Data в России ежегодно прирастает на 30-40%. Эта тенденция обусловлена преимуществами облачных инструментов, такими как оптимизация затрат, расширение возможностей по управлению и сохранению данных, упорядочение рабочих процессов».
Ранее относительно темпов роста российского рынка больших данных звучали ещё более оптимистичные оценки. Так например, в публикации от 26 сентября 2022 г. «Большие данные как повод для партнерства», со ссылкой на оценки «Ассоциации больших данных» высказывалось предположение, что российский рынок Big Data вырастет в 10 раз за 2 года: с 30 млрд руб. в 2022 г. до 300 млрд руб. в 2024-м.
А что думают о динамике российского рынка больших данных сами участники рынка? Решив прояснить ситуацию, мы задали несколько вопросов разработчикам ПО и системным интеграторам.
На наш вопрос «Что вы можете сказать о динамике спроса на свои услуги по продаже, внедрению и/или технической поддержке инструментов анализа больших данных? Какие именно инструменты анализа больших данных вы считаете наиболее востребованными» коммерческий директор Группы Arenadata Андрей Жуков ответил так: «Российский рынок услуг по продаже, внедрению и/или технической поддержке инструментов анализа больших данных демонстрирует не просто устойчивое, а ускоряющееся развитие на протяжении последних лет. В среднем он растёт на 25-35% ежегодно, что значительно опережает глобальные темпы роста данного, которые составляют около 12% в год. Потенциал отечественных ИТ-решений, предназначенных для хранения, анализа, обработки и визуализации больших массивов данных, подогревается растущей потребностью бизнеса в извлечении ценности из данных и необходимостью импортозамещения иностранных продуктов.
Мы видим стабильный рост спроса со стороны всех отраслей экономики на инструменты анализа больших данных. Почти все крупные компании уже внедрили решения для работы с большими данными. Представители среднего бизнеса также проявляют всё больший интерес к data-аналитике. Компании финансового сектора и ритейла стали флагманами с точки зрения эффективной работы с данными. Но сегодня заметен растущий интерес со стороны промышленных предприятий и государственных организаций, заинтересованных в том, чтобы сделать данные ценным работающим активом.
Если говорить о наиболее востребованных продуктах, то они напрямую связаны с актуальными задачами бизнеса. Так, для ритейла и банков критична возможность сбора и аналитики данных в режиме реального времени. Промышленники заинтересованы в том, чтобы благодаря данным перейти на интенсивный путь развития и повышать эффективность уже существующих мощностей, используя технологии ИИ и IoT. Многие компании, как правило, комбинируют несколько инструментов обработки данных в зависимости от специфики отрасли, задач и доступной инфраструктуры. Поэтому вендоры строят свои комплексные платформы, которые позволяют легко интегрировать новые продукты и использовать их в нужный момент».
Руководитель продукта Artimate, компания «Пруфтек ИТ» Дмитрий Кошкин комментирует ситуацию так: «Рынок больших данных в России продолжает стремительно расти, что обусловлено двумя основными факторами: экспоненциальным увеличением объёмов информации и потребностью бизнеса в автоматизированных инструментах для её обработки. Компании сталкиваются с огромными потоками структурированных и неструктурированных данных, и их эффективный анализ становится критически важным для принятия решений и конкурентоспособности. Одним из ключевых направлений, где работа с большими данными выходит на первый план, является ИТ-мониторинг. Который, если рассуждать в терминах Классификатора Единого реестра отечественного ПО, реализуется с помощью инструментов, относящихся к классу программ 02.08 («Cредства мониторинга и управления»), который, в свою очередь, входит в раздел «Системное программное обеспечение».
Для любого крупного современного ИТ-ландшафта на сегодняшний день характерны:
- Масштаб — непрерывный рост количества новых источников и объёма данных, как структурированных, так и неструктурированных, слабоструктурированных.
- Гибкость — добавление новых цифровых сервисов и их вывод на рынок обеспечивает удобство и привлекательность для конечного пользователя (как внешнего, так и внутреннего), как результат повышает конкурентоспобосность.
Выживает сильнейший, поэтому на рынке остаются только крупные игроки, предлагающие эффективные современные подходы и инструменты для работы с большими данными».
А вот что рассказал руководитель отдела продуктовых продаж компании «Дататех» Александр Чулапов: «Спрос на услуги по продаже, внедрению и/или технической поддержке инструментов анализа больших данных продолжает расти. Мы видим интерес заказчиков как в части миграции и импортозамещения, так и в создании новых информационных систем. Заказчики, которые ранее не внедряли средства обработки больших данных и корпоративные хранилища различных архитектур (Data Lake, Data Warehoouse, Data Lakehouse и так далее), сейчас активно смотрят в этом направлении. Интерес вызывает весь перечень инструментов работы: от сбора и обработки данных, построения хранилища до применения больших данных в прикладных аналитических системах.
На базе технологий обработки больших данных активно растет и новое прикладное направление — искусственный интеллект. Генеративные модели открыли новые возможности для автоматизации бизнеса с применением ИИ. Прежде всего, речь идет о формировании запросов на естественном языке и генерации ответов в виде готовых аналитических отчетов и панелей, рекомендованных действий и предзаполненных форм. В рамках развития этого направления растет спрос на различные виды цифровых ассистентов для бизнес-подразделений и разработчиков. Это цифровые ассистенты для бухгалтерии, юридических отделов, маркетинга, операционных специалистов, отделов продаж, ИТ-службы и других подразделений в компаниях. В полной мере реализовать потенциал генеративного искусственного интеллекта позволяют каталоги данных. Они обеспечивают необходимый контекст для решения задач бизнеса».
«Техническое (таблицы и поля) и функциональное (бизнес-понятия и логика) описание данных, показателей, отчетов и моделей в каталоге данных и глоссарии позволяют сформировать точный и релевантный ответ на запрос бизнеса, — продолжает Александр Чулапов. — Ответ цифрового ассистента может включать в себя набор необходимых действий, которые может предпринять человек, или набор автоматических инструкций, которые выполняет информационная система. Ответ в зависимости от требований заказчика — это рекомендация или возможное решение поставленной задачи.
Востребованность большого количества различных аналитических отчетов и дашбордов, ML-моделей и цифровых ассистентов в бизнес-подразделениях заказчика создает потребность в построении полноценной экосистемы ИИ-сервисов. Реализация подобных комплексных сервисных экосистем, включающих аналитику и искусственный интеллект, требуют от заказчиков перехода к платформенному подходу. Именно с этими вопросами к нам приходят наши заказчики».
Технический директор DIS Group Олег Гиацинтов добавляет: «Рынок больших данных растет существенно в России, хотя, с моей точки зрения, он прирастает сейчас не за счет облачных решений, а за счет роста используемых крупными организациями озер данных и аналитических решений. Явно видно изменение рынка в сторону работы с данными для аналитических исследований с учетом разнообразия исходных данных. Резко увеличилось и число кейсов, для которых данные используются.
Спрос на решения в области больших данных растет, хотя он и сдерживается инициативами по импортозамещению зарубежных решений, поскольку решить сразу все задачи сложно. Отдельно хочу отметить, что на рынке стали появляться решения класса data lakehouse, что означает переход на новый уровень работы с большими данными. Возможности решений такого плана по скорости обработки данных, независимости от форматов и даже места хранения информации дают поистине новые подходы к ускорению обработки больших данных».
Разумеется, не все так просто и однозначно.
С одной стороны, мы видим продолжающийся рост интереса компаний к работе с данными, их глубокому анализу с целью выявления инсайдов, которые способствуют развитию бизнеса. С другой — текущее замедление экономики в мире и РФ заставляет клиентов более осторожно тратить деньги на ИТ-проекты, действовать более консервативно, оценивать, какой риск инвестиций допустим в моменте, выбирать ключевые инициативы, а не пробовать весь набор идей. Да, интерес рынка к инструментам анализа больших данных продолжает расти. Но на фоне упомянутых «более осторожных инвестиций» меняются и подходы игроков, которые предоставляют эти услуги. Появляются больше партнерств и консорциумов. Там, где раньше конкуренты боролись за клиента обособленно, мы видим все больше совместных проектов: сейчас задача большинства вендоров и ИТ-интеграторов состоит не в том, чтобы «перетянуть одеяло» на себя, а в том, чтобы предложить клиенту общее комплексное решение.
Что же касается инструментов, то фокус постепенно смещается от классических хранилищ данных и реляционных решений к объектно-ориентированным проектам. Вендоры распробовали интерес рынка к lakehouse (гибридная архитектура управления данными, объединяющая озера и хранилища данных), развивают и предлагают более современные решения для реализации более широкого спектра задач по аналитике. И эти решения заточены, в том числе, на работу с искусственным интеллектом, который является одним из важнейших трендов последних лет и ближайшего будущего.
Оптимистично настроены представители «Ассоциации больших данных» (АБД): «Российский рынок больших данных развивается динамично, демонстрируя показатели, превышающие ранние прогнозы АБД. В рамках подготовки Стратегии развития рынка до 2030 года мы анализируем итоги реализации Стратегии до 2024 года, а также проводим оценку текущего состояние рынка больших данных и искусственного интеллекта.
Окончательные данные за 2023-2024 годы будут доступны в июне, поскольку их сбор и обработка зависят от статистических циклов. Однако уже сейчас можно отметить, что темпы роста рынка и эффект от внедрения технологий больших данных в указанный период оказались выше прогнозов 2019 и 2022 годов. В частности, тренд эффекта в индустриях вырос в 1,5 раза, что подтверждает более позитивный сценарий развития рынка больших данных. Детальный анализ соответствия фактических показателей прогнозам будет представлен АБД позднее».
в Telegram
