---

Аналитика уверенно выходит за рамки традиционных BI-решений – расширяется круг задач, меняются запросы пользователей, появляются новые технологии. Рынок аналитики растет не только в финансовом выражении, компании осваивают новые сегменты, внедряют современные технологии.

В конце 2017 г. Gartner опубликовала очередной прогноз – Топ-10 технологий, которые будут наиболее активно развиваться в 2018 г. Первые три места в этом списке занимают искусственный интеллект, аналитика и «умные приложения», «умные вещи». Текущая ситуация подтверждает прогнозы – сейчас уже невозможно говорить об аналитике в отрыве от новых инструментов и технологий, от искусственного интеллекта или интернета вещей.

Новые технологии в аналитике данных

Сегодня аналитику все чаще ассоциируют с такими технологиями, как искусственный интеллект или интернет вещей. Большинство разработчиков отмечают растущий интерес к подобным решениям, однако в возможности их массового применения в ближайшие года уверены не многие.

«Новые технологии появляются постоянно, но далеко не все из них доходят до массового потребителя и получают широкое распространение, – говорит Григорий Шварц, директор по производству компании РДТЕХ. – Критерием отбора является получение принципиально нового качества продукта. Способность найти применение новой технологии является огромным конкурентным преимуществом, поэтому рост проектов аналитики больших данных неизбежен. В авангарде – высокотехнологичные и территориально-распределенные компании, обладающие необходимой инфраструктурой и финансовыми ресурсами для реализации подобных проектов».

Сдерживающими факторами в данном случае являются как отсутствие у многих поставщиков серьезной экспертизы в прикладном применении таких технологий, так и недостаточно глубокое понимание их возможностей заказчиками. «На мой взгляд, технологии ИИ опережают понимание и готовность их использовать российскими заказчиками, – считает Тимур Мишин. – Например, в этом году активно обсуждались бизнес-кейсы по умному городу Сингапура пятилетней давности. Поэтому всем поставщикам рынка ИИ необходимо продолжать просветительскую работу, рассказывать об успешных кейсах. Самих проектов по ИИ стало больше, увеличилась осведомлённость заказчиков об этапах и основных ценностях. Интеграторы также собирают кейсы по успешному применению ИИ и интернета вещей с цифрами окупаемости для тиражирования другим заказчикам. Пик развития ещё впереди».

Несмотря на активный интерес, остается проблема нечеткого понимания самих технологий. Так, по мнению Алексея Выскребенцева, под искусственным интеллектом каждый понимает под этим что-то своё: к этой категории могут относить машинное обучение, самообучающиеся алгоритмы, а в некоторых случаях даже классические алгоритмы прогнозирования. «В целом, на наш взгляд, пока рано говорить про широкое использование искусственного интеллекта, скорее, речь идет об инструментах интеллектуальной поддержки принятия решений на предприятиях», – комментирует эксперт.

Андрей Шуравин, руководитель направления интернета вещей департамента по работе с промышленными предприятиями компании «Техносерв», называет прошедшие два года этапом становления интернета вещей в России: «В первую очередь, данная технология захватила все-таки не промышленное производство, а сферу ЖКХ, и сельского хозяйство. Причем сельское хозяйство даже в большей степени, так как решения интернета вещей позволяют, например, сократить потери при хранении урожая более чем на 30%. В указанный период также активно начали применяться решения на этой технологии в сфере нефтедобычи и нефтепереработки».

Основным тормозящим фактором Андрей Шуравин называет отсутствие у потенциального потребителя понимания выгод от применения ИВ-решений, не готовность законодательства, а также отсутствие дешевой безопасной и надежной глобальной сети передачи данных, обеспечивающей «самостоятельное» взаимодействие ИВ-устройств.

Светлана Савельева, руководитель департамента развития отраслевой экспертизы группы компаний Softline, рассказывая о применении интернета вещей, приводит в пример отрасль российской энергетики: «Наличие крайне разветвленной и разнообразной инфраструктуры – свыше 2,5 млн. км ЛЭП, около 500 тыс. подстанций, 700 электростанций мощностью более 5 МВт в 2017 году – практически не оставляет предприятиям отрасли выбора. Они вынуждены развертывать инфраструктуру ИВ, чтобы надежно контролировать генерацию, транспортировку и сбыт энергии, а также обеспечивать безопасность на каждом этапе. Массивы данных, собираемых со множества датчиков и других устройств, необходимо обрабатывать. Поэтому развертывание ИВ обычно сопровождается внедрениями систем бизнес-аналитики и искусственного интеллекта, результаты работы которых используются, в том числе, при принятии управленческих решений».

Подробнее: http://www.cnews.ru/reviews/BI_Bigdata_2018/articles/analitika_30_novye_tehnologii_menyayut_rynok