Проблемы развития технологий big data в современной России

Большие данные (Big data) – обозначение структурированных и неструктурированных данных гигантских объемов и значительного разнообразия, эффективно обработанных горизонтально масштабируемыми программными инструментами, которые появились в конце 2000-х годов и являются альтернативой традиционным системам управления базами данных и решениям Business Intelligence.

В широком смысле о «больших данных» говорят как о социальноэкономическом явлении, связанном с появлением технологических возможностей для анализа огромных объемов данных, в некоторых проблемных областях – всего мирового объема данных и "Мировая наука" №12(33) 2019                 science-j.com     288

трансформационных последствий, возникающих в результате этого.

В рамках российского рынка, явление Big data только набирает обороты. Российские производители и потребители начинают осознавать всю технологическую и практическую ценность данных технологий. В России технологию активно используют в банковской сфере, энергетике, логистике, государственном секторе, телекоммуникациях и промышленности. Однако стоит отметить, что российский рынок столкнулся с рядом трудностей, связанных как с внедрением, так и с непосредственным применением технологий обработки больших данных.

Это такие проблемы, как:

• 1)    Высокая стоимость решений и отсутствие быстрых результатов

Хотя интерес к решениям Big Data растет во всех областях, основным сдерживающим фактором, особенно в средних компаниях, является стратегия выживания в отсутствие стратегии развития и прорыва, и, как следствие, экономия на ИТ-бюджет. Заказчикам нужны не только ИТ-технологии, но и конкурентные бизнес-идеи и выгоды в ближайшем будущем.

• 2)    Нехватка специалистов

На рынке по-прежнему ощущается нехватка специалистов, способных реализовать проекты в области больших данных. В России еще не созданы центры компетенции, которые бы занимались их массовым обучением. Поэтому успешные случаи - это, скорее всего, истории отдельных компаний и разработчиков. Кроме того, в России пока нет профессионального сообщества, которое бы взяло на себя большую задачу по информированию рынка изнутри.

• 3)    Данные низкого качества

Проблема некачественных данных по-прежнему актуальна для российских заказчиков - невозможно эффективно решать аналитические задачи на основе разрозненных или неточных данных.

Но важно указать направление и проследить общий прогресс, и на рынке есть российские инструменты бизнес-аналитики, которые обеспечивают интеграцию с различными источниками данных, что жизненно важно для реализации проектов больших данных с помощью передовых инструментов аналитики.

• 4)    Ограниченный выбор решений

На рынке не так много решений, которые действительно способны эффективно работать с большими объемами неструктурированных данных. В то же время ими могут пользоваться только крупнейшие игроки рынка, объем данных которых исчисляется в петабайтах.

И даже среди них далеко не все удовлетворены реальными результатами внедрения существующих решений - их все еще необходимо серьезно доработать, сделать более ориентированными на практику. Аналитика больших данных не должна реализовываться ради самой аналитики, иначе бизнес не получит финансовые результаты в обозримом будущем.

Говоря в целом, технологии больших данных сегодня часто воспринимаются негативно, поскольку в последние годы вокруг них было много шума, но многие компании не видели очевидных сценариев применения для себя. В результате некоторые организации делают ошибочный вывод, что это скорее модно, чем полезно.

Таким образом, чтобы технологии анализа больших данных успешно внедрились на российские рынки, необходимо провести основательную работу по наращиванию кадрового потенциала, а также использовать новейшие мировые разработки, позволяющие снизить затратность применения.