Аналитическая платформа РЖД может войти в реестр
На платформе уже реализован предиктивный анализ отказов узлов грузовых вагонов, управленческая аналитика социально-кадрового блока и начальников железных дорог, а также разрабатываются инструменты автоматического распознавания дефектоскопических лент с использованием нейронных сетей.
"Мы рассмотрим вопрос регистрации созданной компанией платформы корпоративного распределенного хранения больших данных и других разработок в реестре ипортозамещенного ПО, чтобы расширять этот опыт. Кроме того, на встрече приняли решение, что совместно с ОАО "РЖД" будем определять инструменты, необходимые для завершения импортозамещения ПО до 2024 г.", - отметил Дмитрий Чернышенко в ходе визита в Центр исследований и разработок холдинга РЖД, где ему были представлены инновационные проекты компании.
Архитектор машинного обучения Softline Digital Lab Николай Князев отмечает, что бизнес data driven, управление бизнесом, основанное на фактических данных, принцип относительно новый, но сейчас выглядит единственно возможным. Со временем все процессы, результаты, которые возможно измерить и сохранить, переводятся в цифровую форму.
"Есть два подхода: набирать специалистов, разрабатывая систему под себя, или заказывать разработку у интегратора. В первом случае компании часто наступают на грабли первых внедрений, однако сохраняют у себя экспертизу, во втором получают доступ к опыту индустрии в целом и прогнозируемый результат, не погружаясь в технические детали такого бизнеса. Первый путь доступен только крупным компаниям - Сбербанку, "Сибуру","Яндексу" и т.д., которые затачивают реализацию под себя, иногда создавая свои продукты и сервисы на основе опыта внедрения", - подчеркивает Николай Князев.
"Шансы выйти на рынок есть у каждого инженера, который готов экспериментировать. Многие крупные компании сегодня когда-то выросли "из гаража", что говорить о такой крупной компании, как РЖД. Вопрос стоит, есть ли у компании и людей, занимающихся разработкой, такая цель и новые подходы, которые могут продвинуть рынок. Если есть, то внедрение в этой крупной компании будет сильным подспорьем при тиражировании продукта", - считает Николай Князев.
Он отмечает, что сейчас у крупных компаний уже в основном есть свое видение и планы по развитию BI-систем, так что в первую очередь это интересно средним компаниям или встающим на путь цифровизации отделам больших организаций (например, отдельные цеха производства).
Руководитель направления Big Data ИТ-компании "Крок" Кристина Проскурина видит значительный рост внедрения BI-решений в России. Это связано с несколькими трендами. Первый - выход на рынок новых игроков, которые позволили снизить среднюю стоимость внедрения и интеграции Business Intelligence. Особенно это касается развития отечественных BI-инструментов. Если еще года два назад не было сильных игроков на рынке, то сейчас есть российские вендоры, которые активно развиваются в этом сегменте. Кроме того, позитивно на динамике рынка сказывается программа импортозамещения. Второй тренд - пандемия, которая ускорила цифровизацию и цифровую трансформацию компаний, усилив потребность в повышении прозрачности и анализе эффективности бизнес-процессов.
"В РЖД действительно высокая техническая экспертиза, которая позволит выйти на отечественный рынок и составить конкуренцию существующим BI-разработчикам. Кроме того, новой BI-платформой могут воспользоваться как партнеры, так и клиенты РЖД, использующие другие сервисы организации. Заинтересованы в этом будут и другие отечественные компании, которые ориентированы на приобретение российского ПО, а также представители смежных отраслей, стремящиеся перенять успешный опыт РЖД", - отмечает Кристина Проскурина.
Руководитель направления "Большие данные" компании "Т1 Интеграция" Денис Рыбченко подчеркивает, что внедрение современных платформ обработки больших данных с использованием искусственного интеллекта является приоритетным направлением: более 90% компаний, по данным TAdviser, используют или планируют внедрение таких решений. Успешная реализация собственного решения ставит РЖД в ряд передовых цифровых компаний РФ.
"Как правило, каждая крупная компания создает решение больших данных под себя, развивая собственную экспертизу. А в качестве платформ анализа больших данных, согласно совместному исследованию "Т1 Интеграция", Huawei и TAdviser на тему "ИТ-инфраструктура искусственного интеллекта в России", большинство компаний (78%) выбирают перспективные платформы с открытым кодом и платной профессиональной технической поддержкой", - отмечает Денис Рыбченко.
"Сегодня огромная нехватка квалифицированных специалистов в области больших данных и искусственного интеллекта, большинство компаний развивают или стартуют внедрение платформ обработки данных и искусственного интеллекта, при этом в РФ значимо усиливается тренд импортозамещения. В этих условиях, учитывая размер рынка РФ, разработка собственных платформ обработки больших данных с нуля отраслевыми компаниями неэффективна. Для успешного выхода на высококонкурентный рынок ИТ-продуктов организации как минимум необходимо стать ИТ-компанией и иметь собственную конкурентную организацию производственных (R&D), коммерческих (Sales) и процессов технической поддержки (Support)", - подчеркивает Денис Рыбченко.
Директор департамента развития бизнеса компании "Рексофт" Николай Потапов отмечает, что практически все крупные компании, имеющие серьезные ИТ-бюджеты, так или иначе работают над системами, позволяющими получать из накопленных данных дополнительную информацию и предиктивную аналитику, помогающую прогнозировать те или иные события или риски в бизнесе или же автоматизировать рутинные задачи. Из всех направлений в области ИИ наиболее проработаны и востребованы именно проекты в сфере интеллектуальной поддержки принятия решений с помощью методов предиктивной аналитики. Эта сфера появилась раньше других, а, следовательно более проработана и востребована бизнесом.
"Чаще всего крупные заказчики создают собственные уникальные платформы по работе с данными, так как у каждой из них собственные индивидуальные потребности, а также собственные стандарты по оптимизации и хранению данных. Яркий пример тому модуль по предиктивному анализу отказов узлов грузовых вагонов. Ясно, что он потенциально интересен ограниченному кругу компаний, где есть собственный подвижной состав. На мой взгляд, решение может быть востребовано у дочерних предприятий РЖД, для унификации работы с данными в экосистеме перевозчика", - считает Николай Потапов.
Директор по развитию web-технологий Artezio Сергей Матусевич отмечает, что крупные российские компании инвестируют значительные средства в автоматизацию производственных процессов и создание платформ для хранения данных. И эти инвестиции - прежде всего в укрепление своей материально-технической базы, создание внутренних программных решений для ускорения и оптимизации бизнес-процессов.
"Это очень большой шаг вперед для многих предприятий, которые еще вчера использовали устаревшие подходы в логистике, организации производства и контроле качества. Мы видим, что программные инструменты позволяют не просто улучшить процессы, а дают иногда значительный экономический эффект", - подчеркивает Сергей Матусевич.
Он отмечает, что за счет современных решений экономятся средства, повышается надежность работы предприятий и снижаются производственные риски. При этом российские компании очень часто используют заказную разработку ПО, так как универсальные продукты, в том числе и западные, не учитывают все тонкости производственных процессов. Они предлагают набор определенных сценариев использования, но не все они совпадают с реальными.
"Поэтому, если мы говорим об автоматизации таких компаний, как РЖД или "Газпром", то имеем в виду применение уникальных программных решений, созданных по запросу заказчика и с учетом конкретных задач. Но у такого подхода есть и другая сторона: иногда очень сложно масштабировать уже готовое решение, даже среди предприятий одного холдинга или подразделений предприятия. Все потому, что качественная разработка всегда учитывает тонкости и специфику определенного участка или производства. Условия ведения работ на другом предприятии или участке могут отличаться, поэтому требуется или доработка решения, или создание комплексного программного продукта. Нужно еще помнить и про безопасность данных, защищенный доступ к внутренним цифровым системам", - подчеркивает Сергей Матусевич.
Так что, полагает эксперт, вряд ли можно ожидать, что РЖД будет предоставлять доступ к своей разработке за пределами собственных предприятий.
Руководитель практики "Прикладные цифровые решения" Accenture в России Иван Попов отмечает, что крупные российские компании сейчас активно внедряют или модернизируют существующие платформы данных, в том числе опираясь на технологии обработки больших данных. При этом аналитика, основанная на искусственном интеллекте, рассматривается как один из важнейших драйверов развития бизнеса и поиска новых источников получения прибыли. Практически все крупные компании во всех индустриях видят подобные BI-системы в своей целевой архитектуре.
"В идеале компания должна иметь определенную внутреннюю экспертизу и архитектурное видение, чтобы определять вектор развития подобных решений, а также формировать архитектурные принципы, подходы и модель взаимодействия с подрядчиками.
Как правило, на реализацию своими силами подобных систем у многих компаний не хватает ресурсов, поэтому услуги по разработке и внедрению таких решений сейчас довольно востребованы на рынке. Основной спрос мы видим в части привлечения ресурсов (разработчиков, аналитиков, архитекторов), которыми компания усиливает свою внутреннюю команду. В отдельных случаях компании готовы привлекать подрядчиков для реализации подобных проектов под ключ", - подчеркивает Иван Попов.
"С одной стороны, если у РЖД будет накоплена определенная экспертиза по созданию систем подобного класса и компания будет готова выделить внутри себя отдельную бизнес-вертикаль - ИТ-компанию, по аналогии с крупнейшими представителями финансовой индустрии, то шансы есть. С другой стороны, есть ряд факторов, которые усложняют эту задачу. Во-первых, опыт вывода дочерних компаний крупными финансовыми игроками сложно пока назвать успешным. Во-вторых, конкуренция на этом рынке очень высока. В-третьих, реализация подобных BI-решений - это почти всегда кастом-разработка, которая выполняется с учетом бизнес-процессов каждой конкретной компании. Поэтому вывод на рынок коробочного решения может оказаться невостребованным. Мы видим большой интерес к подобного рода решениям со стороны представителей всех индустрий, в особенности финансового сектора, ресурсных компаний, ретейла", - отмечает Иван Попов.
