Поделиться
Названы причины торможения рынка больших данных
Рынок больших данных будет демонстрировать рост в период до 2019 г. Однако его доля в составе более крупной отрасли Business Analytics будет убывать. Аналитики назвали основные причины этой тенденции.Динамика рынка
Среднегодовой темп роста мирового рынка технологий и услуг для больших данных в период с 2014 по 2019 гг. составит 23,1% и достигнет $48,6 млрд в 2019 г., сообщает IDC.
Рынок технологий и услуг для больших данных включает три крупных сегмента — инфраструктуру, программное обеспечение и услуги. Инфраструктура — это серверы, коммутаторы, системы хранения данных и другое оборудование. Программное обеспечение для больших данных служит для управления информацией, ее обнаружения и анализа. Сюда также входят традиционные приложения. Наконец, сегмент услуг включает такие услуги, как внедрение и поддержку.
Согласно IDC, среднегодовой рост сегмента инфраструктуры в указанный период составит в денежном выражении 21,7%, сегмента ПО — 26,2%, услуг — 22,7%.
При этом общемировые расходы на инфраструктуру для больших данных составят примерно половину всех расходов на большие данные в рассматриваемый период.
Причины торможения
По мере развития в IDC ожидают увеличения доли больших данных в составе более крупного рынка Business Analytics. Однако из года в год темп роста больших данных в составе этого рынка будет постепенно снижаться. Главным образом это будет обусловлено ростом цен на инфраструктурные решения и увеличением стоимости коммерциализации открытого программного обеспечения. Влияние на динамику также окажут доступность и уровень подготовки ИТ-специалистов, специализирующихся на больших данных.
Уровень подготовки специалистов
«Уровень подготовки ИТ-специалистов — действительно очень важный фактор. Многие наши клиенты, которые используют технологии больших данных, отмечают недостаток экспертов на рынке (например, эту проблему озвучил «Вымпелком»)», — рассказал заместитель генерального директора SAP СНГ Дмитрий Шепелявый.
«Сейчас ощущается недостаток специалистов по построению систем класса больших данных и аналитиков, способных ставить задачу, строить запросы и получать информацию. Поэтому многие крупные компании обращаются к вендорам, так как они обеспечивают не только технологии больших данных, которые проще разворачивать и поддерживать, но и консалтинговые услуги по внедрению, а также предоставляют возможность обучить специалистов компании. Использовать open-source системы — это большие риски, так как клиент в этом случае сильно зависит от специалистов, которые внедряют и обслуживают системы», — продолжил представитель SAP.
Директор по развитию систем аналитики и отчетности Банка «Открытие» Алексей Благирев согласен с мнением Шепелявого. По его словам, отсутствие людей, знающих ту или иную выбранную технологию для реализации, является одним из барьеров на пути к большим данным. «На текущий момент есть отставание в обучении специалистов технологиями работы с большими данными, а также теми решениями, которые представляют вендоры», — добавил он.
Другие сложности
Кроме того, по словам Благирева, при внедрении больших данных нет понимания бизнес-кейса. «Решения продвигаются от ИТ-составляющей нежели от бизнес-составляющей, и фактически технология продается ради технологии», — отметил он.
Помимо этого, традиционными барьерами на пути внедрения больших данных являются безопасность и конфиденциальность и сопутствующие сложности при сборе, обработке и управлении персональными данными клиентов. Изменения в законодательстве, связанные с обработкой данных, накладывают на участников рынка определенные обязательства и задачи.
Региональные особенности
Следует отметить, что расходы на большие данные неравномерно распределены между развитыми странами и государствами с развивающейся экономикой. «По факту размеры рынков больших данных сильно отличаются в глобальной экономике и странах БРИКС. Именно последние страны сейчас проводят масштабные инвестиции в инфраструктуру», — заявил Благирев. Группа БРИКС включает Бразилию, Россию, Индию, Китай и ЮАР.
Преимущества больших данных
В то время как факторы внедрения больших данных, возникающие барьеры и преследуемая выгода различны от отрасли к отрасли, компании, обращающиеся к большим данным, в первую очередь, преследуют цель с их помощью повысить качество опыта у клиентов, сделать продукты и услуги более инновационными и оптимизировать бизнес-процессы, считают в IDC.
«Под опытом клиента подразумевается взаимодействие пользователя с каким-либо сервисом или продуктом (при условии, конечно, что аудитория этого проекта такова, что позволяет оперировать термином «большие данные»)», — пояснил директор по информационным технологиям Mail.Ru Group Александр Горный. Например, большие данные могут использоваться для фильтрации спама, оптимизации поиска, подборки более релевантных объявлений, ускорения работы технической поддержки. «Один из примеров возможного улучшения продукта с помощью больших данных — это таргетинг в рекламе», — добавил он.
«Способность использовать большие данные для обретения целостной картины активности клиентов и бизнес-процессов представляет собой конкурентное преимущество для компаний в любых отраслях, — заявила руководитель программ в IDC Джессика Гепферт (Jessica Goepfert). — Однако, помимо новых возможностей, большие данные несут и некоторые существенные риски и новые обязательства. Руководителям организаций необходимо сознательно, ответственно и гибко подходить к решению возникающих задач».
Крупнейшие отрасли-потребители
Крупнейшими отраслями, исходя из расходов на большие данные, являются дискретное производство ($2,1 млрд в 2014 г.), банковская сфера ($1,8 млрд в 2014 г.) и непрерывное производство ($1,5 млрд в 2014 г). Наиболее же высокие темпы роста расходов на большие данные покажут сфера инвестиций и ценных бумаг (среднегодовой темп роста прогнозируется на уровне 26%), банковская сфера (также 26%) и медиа (25%).
Короткая ссылка
