Аналитики оценили темпы роста мирового рынка больших данных

Рынок технологий и услуг для больших данных включает трикрупных сегмента — инфраструктуру, программное обеспечение и услуги.Инфраструктура — это серверы, коммутаторы, системы хранения данных и другоеоборудование. Программное обеспечение для больших данных служит для управленияинформацией, ее обнаружения и анализа. Сюда также входят традиционныеприложения. Наконец, сегмент услуг включает такие услуги, как внедрение иподдержку. Согласно IDC, среднегодовой рост сегмента инфраструктуры вуказанный период составит в денежном выражении 21,7%, сегмента ПО — 26,2%,услуг — 22,7%. При этом общемировые расходы на инфраструктуру для большихданных составят примерно половину всех расходов на большие данные врассматриваемый период. Следует отметить, что расходы на большие данные неравномернораспределены между развитыми странами и государствами с развивающейсяэкономикой. «По факту размеры рынков больших данных сильно отличаются вглобальной экономике и странах БРИКС. Именно последние страны сейчас проводятмасштабные инвестиции в инфраструктуру», — заявил CNews директорпо развитию систем аналитики и отчетности Банка «Открытие» Алексей Благирев.Группа БРИКС включает Бразилию, Россию, Индию, Китай и ЮАР. По мере развития в IDC ожидают увеличения доли большихданных в составе более крупного рынка Business Analytics. Однако из года в годтемп роста больших данных в составе этого рынка будет постепенно снижаться.Главным образом это будет обусловлено ростом цен на инфраструктурные решения иувеличением стоимости коммерциализации открытого программного обеспечения.Влияние на динамику также окажут доступность и уровень подготовкиИТ-специалистов, специализирующихся на больших данных. «Уровень подготовки ИТ-специалистов — действительно оченьважный фактор. Многие наши клиенты, которые используют технологии большихданных, отмечают недостаток экспертов на рынке (например, эту проблему озвучил«Вымпелком»)», — рассказал заместитель генерального директора SAP СНГ ДмитрийШепелявый. «Сейчас ощущается недостаток специалистов по построениюсистем класса больших данных и аналитиков, способных ставить задачу, строитьзапросы и получать информацию. Поэтому многие крупные компании обращаются квендорам, так как они обеспечивают не только технологии больших данных, которыепроще разворачивать и поддерживать, но и консалтинговые услуги по внедрению, атакже предоставляют возможность обучить специалистов компании. Использоватьopen-source системы — это большие риски, так как клиент в этом случае сильнозависит от специалистов, которые внедряют и обслуживают системы», — продолжилпредставитель SAP. Благирев из «Открытия» согласен с мнением Шепелявого. По егословам, отсутствие людей, знающих ту или иную выбранную технологию дляреализации, является одним из барьеров на пути к большим данным. «На текущиймомент есть отставание в обучении специалистов технологиями работы с большимиданными, а также теми решениями, которые представляют вендоры», — добавил он. Кроме того, по словам Благирева, при внедрении большихданных нет понимания бизнес-кейса. «Решения продвигаются от ИТ-составляющейнежели от бизнес-составляющей, и фактически технология продается радитехнологии», — отметил он. Помимо этого, традиционными барьерами на пути внедрениябольших данных являются безопасность и конфиденциальность и сопутствующиесложности при сборе, обработке и управлении персональными данными клиентов.Изменения в законодательстве, связанные с обработкой данных, накладывают научастников рынка определенные обязательства и задачи. В то время как факторы внедрения больших данных, возникающиебарьеры и преследуемая выгода различны от отрасли к отрасли, компании,обращающиеся к большим данным, в первую очередь, преследуют цель с их помощьюповысить качество опыта у клиентов, сделать продукты и услуги болееинновационными и оптимизировать бизнес-процессы, считают в IDC. «Под опытом клиента подразумевается взаимодействиепользователя с каким-либо сервисом или продуктом (при условии, конечно, чтоаудитория этого проекта такова, что позволяет оперировать термином «большиеданные»)», — пояснил директор по информационным технологиям Mail.Ru Group АлександрГорный. Например, большие данные могут использоваться для фильтрации спама,оптимизации поиска, подборки более релевантных объявлений, ускорения работытехнической поддержки. «Один из примеров возможного улучшения продукта спомощью больших данных — это таргетинг в рекламе», — добавил он. «Способность использовать большие данные для обретенияцелостной картины активности клиентов и бизнес-процессов представляет собойконкурентное преимущество для компаний в любых отраслях, — заявила руководительпрограмм в IDC Джессика Гепферт (Jessica Goepfert). — Однако, помимоновых возможностей, большие данные несут и некоторые существенные риски и новыеобязательства. Руководителям организаций необходимо сознательно, ответственно игибко подходить к решению возникающих задач». Крупнейшими отраслями, исходя из расходов на большие данные,являются дискретное производство ($2,1 млрд в 2014 г.), банковская сфера ($1,8млрд в 2014 г.) и непрерывное производство ($1,5 млрд в 2014 г). Наиболее жевысокие темпы роста расходов на большие данные покажут сфера инвестиций иценных бумаг (среднегодовой темп роста прогнозируется на уровне 26%),банковская сфера (также 26%) и медиа (25%). Ссылка на источник