Российский бизнес рассматривает накопление массивов данных и как преимущество, и как препятствие для трансформации

• По сравнению с тем, что было три года назад, всего 44% респондентов сказали, что анализируют больше данных.
• 68% опрошенных говорят, что им нужно больше данных, и столько же заявляют, что у них больше данных, чем они сейчас могут обработать.
• Большинство верят в преимущества перехода на модель «как сервис» (aaS), но лишь немногие сделали это.
• 67% компаний намереваются развернуть машинное обучение, чтобы автоматизировать обнаружение аномалий в данных. 

Подробности

Dell Technologies объявила о результатах глобального исследования, проведенного Forrester Consulting (‘Unveiling Data Challenges Afflicting Businesses Around The World’), которое показывает, что хотя данные являются самым ценным активом,  для многих  предприятий  их огромный объем, скорость и разнообразие  создают перегрузку для  технологий, людей и процессов. 

Результаты опроса, проведенного с участием 4036 руководителей  из 45 регионов, включая Россию, основаны на проводимом раз в два года исследовании «Индекс цифровой трансформации» Dell Technologies (Technologies Digital Transformation Index), в котором оценивается цифровая зрелость предприятий по всему миру. Индекс DT 2020 показал, что «перегрузка данными/невозможность извлечения информации из данных» стала основным препятствием для трансформации, поднявшись с 12-го места в 2016 году (нижняя часть рейтинга).

Dell Technologies провела совместно с Forrester Consulting исследование, чтобы понять, почему и как мы можем предотвратить превращение данных  в один из ключевых барьеров в процессе  трансформации.

Результаты исследования были обнародованы на конференции Dell Technologies Forum 2021, главном мероприятии компании, которое объединяет руководителей высшего звена и отраслевых экспертов для обсуждения возникающих тенденций, проблем и новых возможностей роста в динамично развивающемся технологическом секторе.

Исследование выявило несколько парадоксов данных, мешающих сегодня бизнесу, в том числе:

1. Парадокс восприятия

79% респондентов из России утверждают, что их бизнес основан на данных, и что «данные - это жизненная сила их организации». Но только 22% говорят о том, что относятся к данным, как к капиталу и уделяют приоритетное внимание их использованию в рамках всего бизнеса.

Чтобы внести некоторую ясность, Forrester Consulting разработала объективную оценку готовности компаний к использованию данных.

Результаты показывают, что 92% российских предприятий уделяют недостаточно внимания своим технологиям и процессам, либо культуре и навыкам, или тому и другому. Лишь 8% предприятий определены как «чемпионы данных»: компании, которые активно работают в обеих областях (технологии/процессы и культура/навыки).

2. Парадокс «хотят больше данных, но не могут с ними справиться»

Согласно исследованию, 68% опрошенных компаний из России говорят, что собирают данные быстрее, чем могут их анализировать и использовать, но те же 68% утверждают, что им постоянно требуется больше данных, чем позволяют их текущие возможности. Это может быть результатом следующего:

• 67% размещают значительный объем своих данных в центрах обработки данных, которыми они владеют или которыми управляют, и это несмотря на известные преимущества обработки данных непосредственно в месте их генерации (появления).
• Плохое руководство в области данных: 67% признают, что их Советы директоров по-прежнему явным образом не поддерживают стратегию компании в области данных и аналитики.
• ИТ-стратегия без учета масштабирования: 53% респондентов используют все больше разрозненных массивов данных, а не консолидируют свои данные.

Как следствие, бурный рост объемов данных делает работу сложнее, а не легче: 67% респондентов из России жалуются, что у них такой избыток данных, что они не могут удовлетворить требования безопасности и соответствия нормативным требованиям, а 62% компаний говорят, что их специалисты уже перегружены данными, которыми эти компании располагают.

«В цифровой экономике данные являются одним из самых ценных бизнес-активов, но сегодня они могут стать серьезным препятствием для роста. Преодоление этого современного парадокса и превращение огромных объемов данных в практические и полезные результаты может показаться сложной задачей, особенно на пути к цифровой трансформации. Dell Technologies дает компаниям  возможность решать эти проблемы, предлагая индивидуальные комплексные инфраструктурные решения, которые не только поддерживают  рабочую культуру , позволяющую делать прогнозы на основе данных, но и использовать данные для улучшения бизнес-результатов, равно как и  получать эти результаты быстрее», - подчеркивает Борис Щербаков, Вице-президент и генеральный директор Dell Technologies в России.

3. Парадокс «видеть, но не делать»

Хотя экономика пострадала во время пандемии, сектор услуг-по-запросу расширился, положив начало новой волне бизнеса, в котором «данные превыше всего, данные повсюду». Однако количество предприятий в России, которые перевели большую часть своих приложений и инфраструктуры на модель «как сервис», по-прежнему невелико (14%). В отчете также отмечается, что через 1–3 года 52% предприятий в России перейдут на модель «данные как сервис». Эта модель поможет подавляющему большинству организаций, которые в настоящее время борются с одним или несколькими из перечисленных препятствий, чтобы лучше собирать, анализировать и использовать данные.

Надежда на горизонте

Несмотря на то, что сегодня предприятия пытаются преодолеть такие препятствия, многие  из них  планируют изменения: в России 67% компаний намереваются развернуть машинное обучение, чтобы автоматизировать обнаружение аномалий в данных, 55% планирует улучшить и усовершенствовать структуру имеющихся у них «океанов данных», 50% планирует детальнее  изучить технологии, чтобы повысить производительность, изменить архитектуру обработки и использования данных.

Вот три способа, с помощью которых компании могут извлечь выгоду из имеющихся данных:

1. Модернизировать  свою ИТ-инфраструктуру, чтобы данные обрабатывались там, где они создаются. Это включает в себя приближение инфраструктуры и приложений предприятий к тому месту, где необходимо собирать, анализировать и обрабатывать данные. При этом нужно избегать разрастания данных и поддерживать единообразную модель работы с несколькими облаками.
2. Оптимизировать  конвейеры данных, чтобы данные могли передаваться беспрепятственно и безопасно при их обработке и дополнении с помощью алгоритмов ИИ и машинного обучения.
3. Разработать  программное обеспечение для предоставления заказчикам персонализированного интегрированного опыта.