Успешные бизнес-инициативы начинаются с надежных качественных данных — разочарование от сервисов низкого качества, вызванного ошибками в управлении данными, длится дольше, чем радость от низкой цены подобного сервиса. В промышленности польза от цифрового близнеца объекта непосредственно определяется качеством входных данных и, соответственно, степенью доверия к управленческим решениям, сделанным на основе выходных данных. Масштабное применение в здравоохранении систем ИИ, суждения в которых принимаются исключительно на основе данных, может привести к невосполнимым потерям в случае использования недостоверных и ошибочных данных. Ведущие эксперты российских ИТ-компаний поделились своими оценками и прогнозами относительно настоящего и будущего отечественной индустрии управления данными.

От глобальных тенденций не уйти, но и отечественной специфики не избежать

Традиционно российский рынок ИТ следовал вслед за глобальным, но в 2022 году ситуация изменилась, и теперь отечественным заказчикам в основном приходится рассчитывать на локальных игроков. Означает ли это, что наш рынок управления данными пойдет своим собственным путем?

Алексей Арустамов считает, что рынок, как и прежде, будет следовать в русле мировых тенденций: «Мода на те или иные технологии возникает не просто так, на то имеются серьезные причины. И в мире, и в России имеется потребность в работе с данными, оптимизации бизнес-процессов, и пр. Единственная особенность российского рынка связана с исходом глобальных компаний и волной импортозамещения. Но этот фактор влияет только на выбор вендоров или продуктов, а не на проблемы и методы их решения».

С ним соглашается Алексей Никитин: «Российские решения будут похожи на зарубежные, но не в силу моды, а в силу целесообразности. Схожесть позволяет использовать практики, наработанные в течение многих лет, и упрощает переезд с иностранных систем».

Лариса Малькова продолжает: «Отличие российского пути от мирового в том, что мы долго находились в технологическом поле зарубежных программных продуктов, занимавших лидирующие позиции в мире и на российском рынке. И теперь отечественным разработчикам предстоит быстро эти решения заместить, чему, с одной стороны, способствует текущий спрос и конкурентная рыночная среда, а с другой, мешают дефицит квалифицированных специалистов и сжатые сроки, за которые необходимо создать зрелые продукты».

Мнение собеседников о том, что российский рынок решений для управления данными будет пока тяготеть к общемировым тенденциям, разделяет и Денис Рогозянов — с его точки зрения, это связано с большим объемом существующих в данном сегменте эффективных методологических подходов, архитектурных и технических паттернов, а также прикладных инструментов.

Константин Кондратьев полагает, что в обозримом будущем следует ожидать преобладания гибридного подхода, поскольку российская отрасль управления данными, с одной стороны, основана на общемировой практике, но, с другой, учитывает специфику потребностей отечественных заказчиков и уровни развития их ИТ-ландшафтов.

«Российский рынок, бесспорно, оглядывается на основные тенденции в области управления данными, тем не менее можно утверждать, что у нас свой путь, не полностью повторяющий достижения глобального рынка», — такой точки зрения придерживается Алексей Цырюльников.

Согласно наблюдениям Ирины Хворостян, российская отрасль управления данными активно адаптируется к сложившейся ситуации, на которую влияют как общемировые стандарты, так и санкционная риторика недружественных стран, но при этом учитывает особенности российской экономики и требования регуляторов, в частности, законодательные нормы хранения данных на территории России. Кроме того, со стороны регуляторов наблюдается усиление контроля за оборотом, сбором и обработкой данных через федеральные информационные системы.

«В любом случае развитие каждого рынка идет в обоих направлениях, — развивает дискуссию Олег Гиацинтов. — Мы видим, например, что запросы, которые приходят от заказчиков в отношении функций для управления данными, часто отличаются и от того, что заложено в западные решения, и от того, что вообще требуется компаниям за рубежом. Поэтому развитие нашего рынка будут в первую очередь определять запросы отечественных заказчиков, при этом необходимо понимать, что сами они внимательно следят за тем, как работают их коллеги за рубежом».

Мария Аверина отмечает ряд возможных сценариев развития отрасли управления данными. Один из наиболее вероятных заключается в том, что развитие российского сегмента рынка пойдет по общемировому вектору, но при этом будет опираться на сложившуюся ситуационную специфику. И тогда российские вендоры будут, скорее всего, частично повторять путь западного рынка, но развиваться продолжат самостоятельно. Определяющим фактором второго возможного сценария станет усиление контроля и управления рынком со стороны государства, желающего отслеживать эффективность своих инвестиций в ИТ. «Конкуренция никуда не исчезнет, однако создание критически важных решений, таких как операционные системы, СУБД, ERP, АСУ ТП и некоторые другие, вероятно, будет контролироваться государством в большей степени, чем сегодня, — считает Аверина. — Таким образом, мы постепенно движемся к своего рода плановой ИТ-экономике. Однако если грамотно ею управлять, рынок только выиграет».

Дмитрий Изместьев считает, что рынок данных в России находится сейчас в достаточно комфортном положении — здесь меньше регулирования, при этом больше возможностей создавать полезные для компаний и граждан решения: «Например, в России пока меньше ограничений по сбору и хранению персональной информации. Как результат, отечественные компании станут накапливать больше персональных данных, чем западные, и будут всесторонне использовать их — разумеется, в рамках разрешенного законодательством».

Более того, уже сейчас российский рынок управления данными растет быстрее мирового, уверен Иван Новоселов: «Мы наблюдаем взрывной интерес со стороны крупных и средних предприятий. Компании применяют инструментарий для самостоятельной работы сотрудников с данными, внедряют элементы машинного обучения, используют накопленные данные для поддержки принятия управленческих решений». Чтобы можно было все это эффективно запустить, нужны достоверные, качественные и документированные данные, добавляет Новоселов. Как следствие, каталоги данных становятся стандартными элементами корпоративных хранилищ данных.

В промышленном производстве описание объектов НСИ в системе MDM невозможно представить без информации об их взаимосвязях и совместимости. Подавляющее большинство номенклатурных позиций, используемых российскими предприятиями, связаны смысловыми отношениями, которые создают дополнительные возможности для ориентации и перемещения по горизонтальным связям объектов, принадлежащих различным группам классификационных иерархий. Андрей Андриченко уверен, что только правильно построенная семантическая сеть объектов НСИ в среде MDM позволит организовать навигацию по предварительно настроенным и автоматически вычисляемым смысловым связям, что даст возможность многократно сократить время поиска необходимой информации, например, при подборе объектов аналогов, что сегодня особенно актуально для отечественных предприятий, вынужденных корректировать логистические цепочки, искать альтернативных поставщиков и выполнять проекты миграции данных.

Технологические тенденции во многом совпадают с мировыми, но есть ключевое отличие

Все эксперты сходятся во мнении о том, что ключевые тенденции в области управления данными в России те же, что и в мире: облачные решения, использование механизмов искусственного интеллекта, машинного обучения и больших языковых моделей, освоение инструментария Self-Service. Следует также ожидать новых законодательных инициатив в области работы с данными и усиления роли регуляторов в отдельных отраслях. Кроме того, в организациях растет интерес не только к вопросам кибербезопасности, но и к управлению иными рисками, связанными с данными. При этом наиболее сильное влияние на рынок будут, вероятнее всего, оказывать, инициативы крупных предприятий, в частности, госкорпораций, обладающих не только финансовыми ресурсами, но и богатым опытом в области управления данными. Однако сдерживающим фактором будет дефицит кадров.

Все эксперты уверены, что ключевым отличием российского рынка станет импортозамещение — его локомотивами с большой вероятностью станут крупные организации и структуры.

По данным опроса, проведенного компанией Navicon, которые приводит Аверина, 80% крупных заказчиков заявили, что не планируют возвращаться к зарубежному ПО и останутся на независимых продуктах, даже при наличии возможности приобретения лицензии на иностранные программы. Остальные 20% опрошенных сообщили, что они могут рассмотреть какие-то отдельные фрагменты западных решений, но не готовы глобально менять свой корпоративный ИТ-ландшафт.

«Технологии управления данными являются одними из ключевых элементов базовой архитектуры информационного слоя любой крупной компании, — отмечает Рогозянов. — Поэтому технологическая защищенность и независимость в плане политических, структурных и глобальных факторов риска должны быть приоритетными как для государственных организаций, так и для частных компаний. Более того, стратегия технологической независимости страны и весь комплекс мер, осуществляемых государством, явно свидетельствуют о том, что это не просто тенденция, а актуальная реальность».

Переход на новые технологии управления данными потребует перестройки всей инфраструктуры компании-заказчика, поэтому займет не год-два, а скорее всего, лет пять, полагает Арустамов: «В первую очередь необходимо создать российские аналоги лучших из мировых продуктов, а затем внедрить их».

Цырюльников также считает, что тенденция к импортозамещению решений для управления данными сохранится в ближайшие пять, а возможно, и более лет: «Западным производителям вход на наш рынок среднего и крупного бизнеса будет пока закрыт. Производители из других стран, конечно же, будут пытаться войти на наш рынок, но на это у них уйдут годы из-за отсутствия опыта и понимания российской специфики».

С коллегами соглашается и Гиацинтов: «Тенденция к импортозамещению решений для управления данными будет довольно длительной. Потому что в первую очередь их замена производится в тех компаниях, где такие решения уже были, а их не очень много. С другой стороны, есть компании, которые вынуждены менять решения из-за требований законодательства. Есть и новые заказчики, которые еще не внедряли решений управления данными или занимались ими фрагментарно. Они начнут внедрять российские решения, вероятно, тогда, когда те будут довольно зрелыми или когда начнутся проблемы с технической поддержкой зарубежных продуктов».

«Замена одних решений на другие сопровождается миграцией данных, представляющих высочайшую ценность для компаний, — продолжает Малькова. — Эффективная организация процесса такой миграции становится важной задачей и отдельным видом деятельности индустрии данных».

Нужно также учесть, что на российском рынке имеется много специалистов, обладающих многолетним опытом работы с иностранными системами. «Если мы хотим, чтобы они легко перешли на российские продукты и сразу начали эффективно работать, а не тратили год на обучение, то эти продукты должны быть во многом похожи на зарубежные аналоги», — считает Никитин.

Импортозамещение будет проходить на фоне поиска оптимального подхода к созданию единого универсального решения для работы с данными или разработке специализированных решений, считает Кондратьев. Возможно, в отдельных случаях появится возможность пересмотреть сформировавшиеся подходы и улучшить их. При этом темпы импортозамещения будут определяться тем, насколько быстро бизнес получит отечественные инструменты для работы с данными и как быстро осознает экономическую целесообразность их использования. «Отечественные решения для работы с данными в этом смысле конкурируют не только и уже не столько с зарубежными аналогами, сколько с электронными таблицами и файловыми хранилищами», — добавляет Кондратьев.

«Более половины российских заказчиков выражают интерес к отечественным решениям для управления данными, поскольку компании приходят к пониманию, что обеспечение безопасности и соблюдение регуляторных требований становятся неотъемлемой частью их бизнес-стратегии, — убежден Хворостян. — Импортозамещение требует много времени и ресурсов для разработки и внедрения собственных решений, поэтому ниша, появившаяся после ухода зарубежных поставщиков решений и составляющая не менее 10% от совокупного рынка, будет заполняться как отечественными, так и альтернативными зарубежными решениями управления данными».

Новоселов также видит заметный спрос на альтернативные западным решения, в том числе отечественные, но и не только, поскольку не во всех сегментах рынка требуется обязательное вхождение продуктов в Реестр отечественного ПО: «Спрос на отечественные продукты наблюдается и со стороны компаний, у которых нет требований по импортозамещению, но при этом им нужны надежные поставщики и зрелые решения».

Впрочем, как отмечает Изместьев, на пути к широкому внедрению российских продуктов есть множество препятствий. Основными из них он считает недостаточную пока функциональность отечественных решений и необходимость встраивания новых решений в ИТ-ландшафты организации: «Компании будут переходить на российские продукты при условии, что это ПО в достаточной мере охватит функционал уже внедренных ранее иностранных решений. Кроме того, нужно учитывать, что интеграция любой системы — это всегда затратный процесс».

Какие сферы управления данными будут пользоваться наибольшим спросом

По мнению экспертов, следует ожидать устойчивый спрос на решения из самых разных областей управления данными.

Арустамов видит спрос на решения для обеспечения качества данных, управления мастер-данными и Data Governance. Гиацинтов отмечает популярность запросов на все, что связано с различной аналитикой, исследованием данных (Data Science) и последующим принятием решений на основе полученных данных. Кондратьев также прогнозирует спрос на решения для сбора данных, позволяющие оперативно оценивать состояние активов или бизнес-процессов, предоставляющих основу для принятия управленческих решений. Рогозянов добавляет к ним формирование хранилищ данных разного рода, аналитику исторических и транзакционных данных, а также модели машинного обучения на основе имеющихся архитектур управления данными и решения для анализа и интерпретации неструктурированных данных.

По оценке Новоселова, пристальное внимание заказчики будут уделять подключению и интеграции данных из разных источников, а также интеграции метаданных в единую систему управления: «Ландшафт данных чрезвычайно сложен, особенно сейчас, когда организации переходят на российский стек программного обеспечения и в то же время продолжают использовать ранее внедренные иностранные продукты».

«Сегодня бизнес уже научился консолидировать информацию в хранилище и визуализировать ее. Теперь на первый план в компаниях выходит именно потребность в повышении качества данных, которые они собирают», — подчеркивает Аверина.

Ключевой сферой в области бизнес-аналитики, к которой, как и сейчас, будет приковано внимание заказчиков, Никитин считает возможности Self-Service: «Пока это одно из слабых мест многих российских решений бизнес-аналитики, именно оно останавливает многих заказчиков от перехода на отечественные системы».

Следует ожидать дальнейшего роста интереса к инструментам для обогащения данных, полагает Изместьев, хотя он пока и не достиг тех масштабов, на которые рассчитывали аналитики и игроки рынка: «Сегодня многие делают ставку скорее на то, чтобы собирать свои собственные данные максимально полно и начинать по-настоящему использовать их в коммуникациях с клиентами, переходя к реальной персонализации и получению с ее помощью конкретной пользы для бизнеса. Сами решения есть — основные сложности касаются их внедрения и масштабирования».

«Если рассматривать тему широко, то наибольшее внимание сейчас приковано к генеративному искусственному интеллекту (GenAI), — отмечает Малькова. — Многие компании экспериментируют с ним и ищут бизнес-сценарии применения, которые позволят получить наибольшую отдачу. Применительно к управлению данными GenAI может выступать как потребителем качественных данных, так и инструментом для обеспечения их качества. Кроме того, GenAI может генерировать синтетические данные, максимально похожие на реальные, сокращая время на накопление нужной статистики».

По мнению Хворостян, наибольшим спросом решения в области управления данными будут пользоваться в финансовом секторе, ретейле, здравоохранении, промышленности и телекоме: «Компании, работающие в сфере B2C, заинтересованы в эффективном анализе клиентского опыта и разработке уникальных предложений для каждого покупателя. В области здравоохранения управление данными позволит улучшить качество услуг и повысить качество прогнозной аналитики в области заболеваний. Промышленные и телекоммуникационные компании будут активно внедрять решения для оптимизации производства, повышения эффективности и качества процессов, в том числе стратегического планирования».

Александр Борисов называет локомотивами интереса к управлению данными в финансовой отрасли возможность снижения ставки резервирования на потери по ссудам, реализацию новой регуляторной отчетности, а также развитие ряда сервисов на основе больших данных, таких как скоринговые модели, продуктовая аналитика и динамическая сегментация клиентов. В крупном ретейле и особенно электронной коммерции по-прежнему будут востребованы сервисы для оптимизации бизнес-процессов. В маркетплейсах появляются сервисы для анализа спроса и прогнозирования продаж. Растет интерес к управлению данными и в госучреждениях, в частности, при решении задач, связанных с мониторингом объектов и территорий, организацией ситуационных центров и повышением оперативности принятия решений на различных уровнях. В нефтегазовых компаниях и транспортной отрасли также есть множество задач и возможностей, основанных на обработке больших данных, но интерес со стороны заказчиков здесь пока недостаточно высок.

В связи с повышением роли технического регулирования и каталогизации выпускаемой промышленной продукции особую значимость приобретают вопросы стандартизации форматов представления и обмена корпоративными мастер-данными. Применение единой унифицированной терминологии для описания классов и характеристик объектов НСИ в среде MDM предоставляет возможность прикладным информационным системам, работающим с корпоративными мастер-данными в различных контекстах, обмениваться информацией независимо от специфики программной реализации. Андрей Андриченко уверен, что модель эталонных мастер-данных, ориентированная на методологию открытых технических словарей Open Technical Dictionary (OTD) стандарта ГОСТ ИСО 22745 «Системы промышленной автоматизации и интеграция. Открытые технические словари и их применение к основным данным», позволит стандартизировать термины и определения, используемые для создания шаблонов описаний товаров, услуг, процессов и организаций.

С какими рисками и затруднениями могут столкнуться заказчики

Во многих организациях, имеющих дело с большими объемами и потоками данных, дисциплина управления данными уже перестала быть экзотикой. Тем не менее сложностей при внедрении и использовании связанных с ней подходов и решений остается достаточно много.

Как отмечает Кондратьев, основные проблемы проектов в этой области связаны в первую очередь со сложностью систем, поскольку приходится управлять большим количеством разнородных бизнес-сущностей и разнородных источников данных: «Для создания моделей, связывающих несколько разнородных доменов, по-прежнему недостаточно квалифицированных кадров, да и инструментов, позволяющих реализовать подобные задачи даже на простом уровне, на нашем рынке тоже пока немного».

Арустамов основной проблемой видит масштабы охвата: «Управление данными пронизывает всю инфраструктуру компании: ERP, CRM, MES и все остальное. Интеграция, обеспечение связанности и согласованности систем — это огромный и самый сложный вызов».

По мнению Цырюльникова, наиболее сложным аспектом любого проекта в области управления данными является понимание реальных целей и задач: «В организациях далеко не всегда ясно понимают, зачем именно внедряется то или иное решение, кто действительно является его потребителем, какие цели будут достигнуты и какие задачи решены после его внедрения. Зачастую решения в области управления данными рассматриваются как инфраструктурные, а не как имеющие собственную бизнес-ценность. Такая позиция нередко приводит к неправильному целеполаганию».

С ним соглашается Гиацинтов: «Далеко не всегда со стороны бизнеса есть интерес к управлению данными. Но без бизнес-заказчика невозможно достичь успеха в выстраивании управления, поскольку появление новых процессов, обработка запросов на данные и принятие решений на их основе вносят определенные сложности в существующую схему работы практически любой организации, особенно крупной. Перестройка этих процессов — это еще один сложный аспект».

Новоселов поддерживает коллег: «Проекты в области управления данными могут потребовать изменения рабочих процессов, культуры организации и еще большего вовлечения сотрудников. Наиболее успешны внедрения систем там, где заказчиками проектов выступают бизнес-подразделения в сотрудничестве с департаментами ИТ».

Согласно наблюдениям Авериной, наиболее актуальной для заказчиков проблемой остается низкое качество данных: «Нет смысла в информации, которую нельзя анализировать или из которой нельзя извлекать какую-либо другую пользу. Поэтому бизнес будет искать способы, которые позволят обеспечить очистку и полноту собранных данных. Имеющиеся на нашем рынке ИТ-инструменты не всегда соответствуют ожиданиям и уровню зрелости российских заказчиков. Впрочем, эта проблема уже достаточно быстро решается».

В числе актуальных задач продолжат оставаться также качественная проработка, сравнение и выбор технологий и прикладных решений в ходе построения платформ для управления данными, полагает Рогозянов. И опять-таки, многим придется столкнуться с нехваткой специалистов, разбирающихся в управлении данными.

«Уход западных вендоров вызвал снижение экспертизы в целом на рынке. У заказчиков повысились риски того, что у выбранного на проект исполнителя нет качественного, системного опыта в области управления данными, — делится опасениями Малькова. — Еще одна проблема связана с тем, что далеко не все импортозамещающие инструменты обладают достаточно высокой зрелостью. Даже лучшие образцы при попытке внедрения не всегда оправдывают ожидания».

На безопасность данных, наличие инфраструктурных ресурсов и регуляторные аспекты обращает внимание Хворостян: «Защита данных от утечек и несанкционированного доступа становится все более важной задачей, которой заказчики должны уделить особое внимание. Также нужно убедиться в достаточности инфраструктурных мощностей, поскольку эффективное управление данными требует наличия надежной, производительной и легко масштабируемой ИТ-инфраструктуры. Наконец, необходимо обеспечить соблюдение требований регуляторов: заказчики должны знать и соблюдать все требования, касающиеся управления данными. Для этого может потребоваться дополнительная экспертиза и контроль».

На чем сконцентрируются российские производители

Эксперты единодушны в том, что российские поставщики ИТ-решений будут активно встраивать в свои решения механизмы ИИ. Развитие по другим направлениям во многом зависит от особенностей того или иного вендора.

По наблюдениям Гиацинтова, большинство поставщиков будет концентрироваться на двух ключевых задачах: «Первая — догнать зарубежных коллег, в первую очередь Vendor on Premises, и их программные продукты по функционалу. Вторая — создавать те решения и функции, которые требуются заказчикам». Что касается собственно технологий, то следует ожидать развития облачных решений и стабилизации решений в области аналитики и работы с данными.

«Заказчики привыкли к хорошим решениям, в том числе западным. Поэтому первое, что они требуют, — это сделать похоже на то, к чему привыкли, — соглашается Изместьев. — Правда состоит в том, что создателям многих российских продуктов для этого надо постараться, в том числе с обработкой больших объемов данных, безопасностью, удобством, предоставлением простых и понятных интерфейсов».

Согласно оценкам Рогозянова, российские технологические гиганты ИТ-разработки продолжат предлагать полный стек необходимых решений, стремясь при этом к максимальному охвату. Поставщики более специализированных решений будут продолжать создание и совершенствование прикладных решений.

Кондратьев полагает, что вендоры сосредоточатся на достижении синергии решений различных классов, например, на формировании связок «платформа управления данными, система бизнес-аналитики, шина обмена данными, система построения отчетов». Такой подход, реализуемый в условиях ограниченных ресурсов, поможет избежать дублирования функциональных блоков в разных решениях путем сочетания развития функциональности конкретного продукта с привлечением партнеров, чьи решения помогут комплексно решить задачи заказчиков.

Что касается технологических направлений, то, по мнению Мальковой, помимо встраивания и использования ИИ на различных этапах жизненного цикла ПО, можно рассчитывать на развитие облачных решений для хранения данных и разработку высокопроизводительных приложений промышленного уровня.

Среди наиболее значимых тенденций Аверина особо выделяет движение в сторону инструментов Self-Service (в частности, в области визуализации данных) и повышение производительности решений (что неизбежно в условиях роста объемов данных). Вендоры СУБД будут развивать сопутствующие механизмы обработки данных (решения для управления данными, в том числе каталоги и системы управления НСИ). Кроме того, следует ожидать развития сервисной составляющей бизнеса разработчиков.

Арустамов прогнозирует также увеличение доли возможностей самообслуживания, которые помогут вовлечь сотрудников из бизнес-подразделений в процессы, связанные с данными. Кроме того, дальнейшее распространение и развитие получит использование подходов DevOps, DataOps, CI/CD и им подобных. Ну и, конечно же, встраивание ИИ в решения поможет заказчикам выполнить большой объем работ по подготовке данных, связанный в первую очередь с обеспечением их качества.

По мнению Хворостян, механизмы ИИ также помогут автоматизации процессов анализа данных, обнаружения аномалий и прогнозной аналитики. Следует ожидать и существенных сдвигов в развитии механизмов анализа текстовых данных, интеграции данных и их безопасности.

«Люди хотят получать ответы здесь и сейчас, сами собирать и анализировать данные, не зависеть ни от экспертов, ни от сложных инструментов, — считает Глеб Калкутин, — ИИ позволит мгновенно работать с большими объемами данных, создавать нужные отчеты или аналитические модели прямо в процессе работы и получать то, что нужно».

Андрей Андриченко отметил, что крупным отечественным промышленным предприятиям и холдингам сегодня требуются системы, предоставляющие контекстную точку зрения на объекты НСИ, циркулирующие одновременно в финансово-экономическом и производственном контуре организации. Это важно для поддержки актуальности, качества, полноты и достоверности информации с целью реализации требований новизны перспективных производственных технологий, а также обеспечения процессов технического регулирования и стандартизации в условиях обеспечения технологической независимости. Для этого в стране будут востребованы семантические мультидоменные MDM-системы «тяжелого» класса.

Дефицит кадров, «фантомы» западных решений и другие трудности

Дефицит квалифицированных кадров — актуальная, но далеко не единственная сложность, с которой приходится иметь дело российским поставщикам решений для управления данными. Помимо нее, эксперты называют ряд других факторов, затрудняющих развитие индустрии.

В частности, Цырюльников отмечает трудности с финансированием: «В силу специфики бизнеса у российских компаний среднего размера нет ««правильных» активов, которые бы подходили нашему банковскому сектору в качестве залогового обеспечения. Как следствие, очень тяжело получить финансирование на развитие — все приходится делать за свои деньги, что сильно тормозит рост».

Чтобы начинать или поддерживать новую разработку в условиях дефицита кадров, требуются существенные финансовые и технические вложения, соглашается Рогозянов. Кроме того, в стране не так много заказчиков, готовых к пилотированию решений и в то же время интересных вендорам с точки зрения сложности решаемых задач и ценности применения вендорских разработок на практике. И, наконец, никуда не деться от конкуренции с «призраками» западных решений.

«За последние 20 лет клиенты привыкли к определенному уровню качества западных продуктов, к определенной зрелости, — добавляет Аверина. — Им тяжело дается даже кратковременная потеря некоторых функциональных возможностей. Но этот шаг зачастую необходим, ведь чем раньше его сделать, тем быстрее удастся наверстать упущенное».

Арустамов обращает внимание на необходимость повышения зрелости продуктов и развития вокруг них развитых экосистем: «И то и другое требует больших усилий и ресурсов, особенно когда все это нужно обеспечить в короткие сроки». По его мнению, самое сложное — развитие экосистемы: «Для этого требуется много времени — в несколько раз больше, чем реализация нужного функционала в продукте. Быстро экосистема не возникает, нужно время, чтобы ее сформировать».

С точки зрения Кондратьева, определенные сложности представляет долгосрочное планирование в условиях быстро меняющейся ситуации, дефицита кадров и необходимости оперативно предоставлять заказчикам готовые решения.

Еще одной непростой проблемой Малькова видит создание инфраструктурных решений низкого уровня, способных заменить зарубежные аналоги. «И хотя использование продуктов с открытым кодом может облегчить некоторые инфраструктурные задачи, базовые аспекты обработки данных остаются сложными для реализации. Например, полноценно заменить СУБД Oracle — непростая задача. То же касается и больших языковых моделей».

Дополнительную сложность, по мнению Хворостян, представляет соблюдение требований регуляторов: «Российская законодательная среда, определяющая правила работы с данными, постоянно меняется, и вендоры должны следить за изменениями и адаптировать свои решения к новым требованиям». Фактором, серьезно влияющим на бизнес вендоров, будет и доступность вычислительных ресурсов, необходимых для развития их инфраструктурных возможностей.

Не всегда располагает к быстрому развитию вендоров и менталитет российских заказчиков. «Наши люди не готовы быстро внедрять новый продукт, они ожидают, что он обязательно будет адаптирован под потребности их компании. А если продукт “не подстраивается”, то отказываются его внедрять, — поясняет Изместьев. — Перед вендором всегда возникает вопрос, в доработку по требованиям какого клиента инвестировать? И можно ли сделать так, чтобы доработка была универсальной? А может, ее вообще не нужно выполнять, развивая свой продукт согласно намеченному плану?»

Гиацинтов более категоричен: «Самая большая сложность состоит в том, что на уровне организаций-заказчиков пока нет понимания, зачем они занимаются управлением данными, как и зачем применяется Data Science и выстраиваются процессы Data Governance. Многим кажется, что можно работать с данными так же, как 10–15 лет назад. Однако при современных объемах данных и необходимости практически мгновенно реагировать на изменение ситуации будет очень сложно выстроить эффективную работу без использования новых подходов к принятию решений, к управлению самими данными и их перемещению».

***

Оценки, озвученные экспертами, вполне справедливы — чтобы добиться успеха в проектах, связанных с данными, и поставщикам, и заказчикам решений предстоит многое переосмыслить и пересмотреть, вывести корпоративную культуру работы с данными на новый уровень.

Автор: Михаил Зырянов, шеф-редактор, OSP.ру.

Источник: Открытые Системы.