Цифровые технологии активно входят во все сферы бизнеса, все больше и больше компаний применяют или планируют применять их в своей работе. И лишь строительная отрасль продолжает оставаться в числе догоняющих, в том числе и по количеству готовых делиться своими знаниями.

Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет во втором выпуске новой серии дайджестов «Мониторинг цифровой трансформации бизнеса» обзор применения технологий сбора, обработки, анализа больших данных в практике российских компаний.

Данные получены в рамках обследования более 4 тыс. организаций 10 отраслей экономики, проведенного в июне – июле 2023 г.

Так, технологии сбора, обработки, анализа больших данных, в том числе предиктивная аналитика, – в числе наиболее распространенных видов цифровых технологий в российских компаниях. Большие данные уже используют или планируют использовать в ближайшие 3 года 35,5% отечественных компаний. Причем 52,4% из них отмечают рост объема собираемых данных за последнее время. А 34,6% действующих пользователей технологий анализа больших данных стали применять их относительно недавно – в «ковидном» 2020 году или позже.

Лидеры по применению больших данных – крупные сервисные компании. Интерес к большим данным коррелирует с размером бизнеса: чем крупнее компания, тем больше у нее собственных источников данных, ресурсов для развертывания инфраструктуры их сбора, хранения и обработки и формирования продвинутой аналитики. В то же время малый и средний бизнес незначительно отстает от крупного по уровню использования больших данных.

Среди крупных компаний 37,9% используют или планируют начать использовать данные технологии в ближайшие 3 года, средних – 33,2%, малых – 28,3%.

По доле пользователей больших данных лидируют сервисные компании в финансовом секторе, телекоме и отрасли ИТ, в том числе цифровые платформы и экосистемы – таких свыше 50% компаний. Их бизнес практически невозможен без аналитики больших данных о клиентах и трансакциях, на основе которой компании могут более гибко формировать предложение, улучшать и персонализировать продукты, повышать эффективность процессов, оценивать риски, выстраивать экосистемный бизнес и др. Большинство отраслей реального сектора пока в 2–3 раза отстают от лидеров по внедрению больших данных.

Практическое применение

Масштабы использования данных Интернета вещей пока ограничены. Компании используют преимущественно имеющиеся данные корпоративных информационных систем и гораздо реже используют данные, собираемые с IoT-устройств и сенсоров.

Развертывание сетей Интернета вещей зачастую ограничивают неготовность производственной инфраструктуры компаний, отсутствие проработанных моделей информационных потоков, проблемы совместимости и стандартизации промышленных данных. В ближайшие 3 года ожидается рост использования данных Интернета вещей в 1,5 раза. При этом 6–8% компаний накапливают массивы данных, но не анализируют и не используют их.

Чаще всего компании внедряют технологии больших данных для оптимизации продаж и производства – 45,9%. Прежде всего, речь идет о торговле, телекоме и ИТ, а также о финансовом секторе.

Высока востребованность технологий больших данных в производстве, включая техническое обслуживание оборудования – 40,9%. В ключевых отраслях реального сектора – сельском хозяйстве, добыче, обрабатывающей промышленности и энергетике именно производственные процессы на первом месте по интенсивности внедрения больших данных. Лидеры в области больших данных – телеком, ИТ и финансовый сектор – активно применяют инструменты аналитики при разработке и выводе на рынок новых продуктов и услуг.

Для ЖКХ основной сферой внедрения больших данных стало администрирование.

В строительстве, которое отстает от других отраслей по интенсивности использования больших данных, они востребованы в основном в администрировании и управлении – в частности, для оптимизации управления проектами, что особенно важно для крупных застройщиков.

В транспортной отрасли большие данные используются преимущественно при взаимодействии с поставщиками, оказании услуг, в логистике и складской деятельности, включая обслуживание транспортных средств, инфраструктуры.

Для работы с данными – внутренние ресурсы

50,5% компаний считают, что их собственных компетенций достаточно для анализа собираемых больших данных и машинного обучения. Как и в целом по использованию больших данных лидером здесь выступает крупный бизнес из сфер телекома, ИТ и финансов.

63,9% компаний стремятся развивать компетенции своих сотрудников по работе с большими данными. Стоит отметить, что средний и малый бизнес также проявляет высокую заинтересованность в таких специалистах. Лишь каждая пятая компания опирается преимущественно на внешние компетенции – привлеченных аналитиков, консультантов. Подобный аутсорсинг работы по анализу данных относительно чаще встречается в обрабатывающей промышленности, транспорте и практически не применим в финансовой сфере из-за конфиденциальности клиентских данных.

Аналогичная картина наблюдается и в области инфраструктуры: и крупный, и малый бизнес использует в основном собственные вычислительные мощности для хранения и обработки данных. Доля компаний, которые обычно обращаются к внешним провайдерам облачной инфраструктуры, не превышает 18%, в малом бизнесе – 28,4%.

В то же время две трети российских компаний – 65,6%, применяющих технологии анализа больших данных, подходят к этому системно. Они уже сформировали элементы управления на основе данных и считают, что научились извлекать из них ценность. В то же время каждой пятой компании еще предстоит провести организационные изменения для реализации возможностей использования больших данных в бизнес-процессах.

Для многих компаний, которые работают с большими данными или планируют это, они уже стали ликвидным активом – 19,3%. Высокая готовность делиться данными отмечается у организаций транспорта, телекома и ИТ. Однако спрос на данные явно опережает предложение: 23,4% компаний готовы приобретать датасеты, а 38,6% хотели бы получить доступ к данным государственных структур.

Наибольшая заинтересованность в приобретении данных, в том числе государственных, – в телекоме, отрасли ИТ, финансах, торговле, сельском хозяйстве и на транспорте.

В сфере строительства готовы приобретать данные у других организаций 13%, важен доступ к государственным данным – 26,1%, готовы продавать данные/делиться ими – 8,7%.

По материалам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ