Какие факторы влияют на развитие дата-инноваций

Если ответить в двух словах, как развивать дата инновации-сегодня, то также как и другие инновации: прагматично отслеживая «цикл хайпа» и учитывая лучшие практики в применении к собственному бизнесу. Дата-инновации развиваются стремительно как вширь, так и вглубь, важно не терять прикладной фокус их применения и не делать инновации ради их инновационности без измеримой оценки потенциального применения. Это можно назвать «инновацией от проблемы»: сформулировать не как «у нас есть нейросеть, куда бы ее пристроить?», а с ключевых бизнес-вызовов: «Как снизить отток клиентов?» или «Как оптимизировать цепочку поставок?», используя современные решения.

Стартовой точкой развития подходов, основанных на данных, является безусловно наличие непосредственно данных, их полнота и качество, это «кровеносная система», фундамент — построение хранилищ данных, внедрение процессов обеспечения качества и управления данными, создание единой точки правды, поскольку тезис «некачественные данные ведут к некачественным выводам» всегда будет сохранять свою актуальность.

Факторы влияния

Тормозит развитие в первую очередь кадровый голод, инженерия данных очень динамичная сфера ИТ, развиваются СУБД, платформы, фреймворки, методологии работы с данными. Необходимо очень быстро бежать чтобы хотя бы просто стоять на месте.

Сказываются также ограничения по доступу к современному «железу» — есть сложности с закупкой мощных GPU, специализированных процессоров, а также с использованием топовых управляемых сервисов мировых облаков (хотя российские облака активно развиваются), но в России традиционно более популярны решения, развернутые на собственных серверах.

Также заметный тормоз — «сырые» данные и низкая культура данных. Классическая проблема: данные разрознены, нет единых справочников, метаданных, контроля качества. Наведение порядка — это 80% усилий в любом проекте.

Можно упомянуть и низкий на текущий момент уровень зрелости самого бизнеса в подходе, основанном на данных — бизнес ждет быстрой отдачи, не готов инвестировать в долгосрочную инфраструктуру и фундамент. Много «точечных» пилотов, которые не становятся промышленными решениями.

Однако, с другой стороны, текущие ограничения работают и как мощнейшие драйверы роста.

Геополитическая ситуация и импортозамещение выступают как мощнейший катализатор. Компании вынуждены быстро развивать собственные компетенции, создавать внутренние решения и адаптировать open-source инструменты. Государственные гранты и поддержка в рамках «Цифровой экономики» также работают как ускоритель.

Уход крупных западных вендоров и активное развитие open-source инструментов становятся де-факто отраслевым стандартом и позволяют строить современные решения без прямой зависимости от вендоров.

Экономическая ситуация, конкуренция и сокращение маржинальности заставляют бизнес искать точки роста в оптимизации (логистика, запасы, ценообразование) и повышении конверсии (персонализация, рекомендации).

Спрос на специалистов по работе с данными породил рост числа курсов, программ переподготовки, развитие внутренних центров компетенций — компании понимают потребность в подобных ресурсах.

Цифровизация госсектора и регулируемых отраслей. Требования по отчетности, мониторингу и контролю создают спрос на системы сбора и анализа данных (например, в ФНС, строительстве, ЖКХ, и тд.).

Критичные и преодолимые факторы

Критичные (требуют системных изменений): Дефицит кадров, низкая data-культура. Решаются долгой работой по построению образовательных программ, перестройке процессов и мотивации.

Преодолимые (решаются внутри компании): «Сырые» данные, синдром быстрых результатов — это вопрос правильного управления, приоритизации и наличия сильных CDO.