Металлургия осваивает "большие данные" (ComNews)

1) Увеличивается ли количество компаний промышленно-производственного комплекса, работающих с большими данными?
Лидерами в применении Big Data являются компании финансового сектора, телекоммуникаций, ритейла. Задачи промышленных компаний требуют более многоуровневого подхода к применению больших данных, т.к. эти компании работают с большими объемами разнородной и зачастую неструктурированной информации. Важным стимулом к применению технологий Big Data является развитие Интернета вещей и машинного обучения. Лидером во внедрении Big Data является нефтегазовая промышленность: здесь большие данные могут применяться для оценки эффективности разработки месторождения, анализа потребления и спроса, управления розничными продажами. Также потребность высока в дискретном производстве, где состав производственного заказа часто меняется, а планирование для полноценной загрузки мощностей должно быть долгосрочным, гибким и максимально точным.

2) Какие преимущества дает компаниям промышленно-производственного комплекса работа с решениями по работе с большими данными?
Преимущества по нескольким направлениям:

• Повышение оперативности и полноты контроля производства и других бизнес-процессов

• Более точное и быстрое прогнозирование потребностей производства и других ресурсоемких задач

• Снижение рисков аварий и сбоев благодаря проактивной аналитике, позволяющей выявить возможные проблемы с оборудованием на основе имеющейся долгосрочной статистики, общеотраслевого опыта

• Снижение затрат за счет более точной оценки потребностей, сокращения сроков и объемов складских запасов

3) По вашим оценкам, станет ли применение решений по работе с большими данными повсеместным у российских промышленных компаний?
Тренд больших данных перестал быть модным, «хайповым» - сегодня Big Data является одним из ключевых инструментов повышения эффективности предприятий, уже есть примеры ее применения, за счет расширения массовости снижается стоимость решений – это закон рынка. Все это помогает росту применения Big Data в российских производственных компаниях.

4) Какие есть драйверы для использования решений по работе с большими данными у российских промышленных компаний и какие барьеры?
Драйверы – необходимость перехода к цифровой экономике, роста эффективности и конкурентоспособности, развития межотраслевой кооперации.

Барьеры – нехватка квалифицированных кадров, неготовность ИТ-инфраструктуры производственных компаний к работе с большим объемом данных. Преодолеть эти барьеры можно, переходя к масштабному применению ИТ-сервисов и сотрудничая с крупными сервис-провайдерами. Например, «Сервионика» предоставляет на базе своего ЦОДа услуги аренды вычислительных мощностей и хранения данных, приложений для бизнес-аналитики в высокозащищенном облаке. Перспективным направлением является формирование и предоставление наборов данных: на их основе предприятие может выявлять и моделировать различные сценарии, сравнивать свои показатели с отраслевыми трендами.