78% промышленных компаний заместили менее 70% ПО для работы с данными

78% промышленных компаний заместили менее 70% ПО для работы с данными

78% промышленных компаний заместили менее 70% ПО для работы с данными

Согласно совместному исследованию К2Тех и Arenadata, 22% российских промышленных компаний достигли высокого уровня замещения (более 70%), а 78% — заместили менее 70% ПО.

В исследовании приняли участие 97 руководителей и директоров компаний из различных отраслей промышленности.

Как показал опрос, 82% промышленных предприятий стали больше доверять отечественному ПО для работы с данными. 40% готовы внедрять такие решения в процессы планирования, аналитики и оптимизации производственных процессов.

Доля отечественного ПО на предприятиях пока относительно невысокая. 78% предприятий заместили менее 70% решений по работе с данными. При этом большинство из них находятся в диапазоне замещения от 31% до 50%.

Ключевые критерии решений для обработки Big Data — безопасность решения (59% респондентов), функциональность (51%) и цена обслуживания (44%). Высокий показатель по безопасности связан с тем, что значительная часть респондентов подпадает под регулирование объектов критической критической информационной инфраструктуры.

Основные препятствия для внедрения решений по работе с данными, в том числе отечественных, по мнению респондентов, — высокая стоимость (19%), кадровый дефицит (19%), неготовность инфраструктуры (12%) и низкое качество имеющегося на рынке ПО (12%).

Из реальных эффектов 40% заказчиков надеются на увеличение прибыли. 30% намерены снизить издержки, а 28% — получить информацию для принятия обоснованных управленческих решений. Но заказчики не питают иллюзий к сверхскоростному возврату инвестиций в проекты с применением Big Data. 44% компаний ожидают возврата инвестиций в течение 3-4 лет, 23% — в течение 5 лет.

«Ситуация по импортозамещению решений по большим данным в промышленности, которую показало исследование, практически точно попадает под закон Парето. 22% компаний заместили более 70% решений по работе с данными. В основном это крупные предприятия, которые имели возможность быстро приступить к миграции и выделять на это достаточный бюджет. И именно эти 22% дают импульс для импортозамещения оставшихся 78%. Наличие на рынке промышленности реальных проектов с применением отечественного ПО по работе с данными позволяет российским вендорам получать обратную связь по своим решениям и дорабатывать их под запросы рынка, а для других предприятий-заказчиков такие кейсы — реальный пример экономических эффектов от решений с Big Data, повышающий доверие к российскому ПО», — отметил заместитель генерального директора К2Тех Игорь Зельдец.

«Данные — важный актив для промышленных предприятий, и лидеры отрасли это понимают. Поэтому все чаще запускают полноценные проекты по работе с данными, разворачивают пилоты. Исследование показывает, что промышленники представляют, какие бизнес-эффекты может принести внедрение технологий Big Data, и активно взаимодействуют с вендорами, у которых уже есть успешные кейсы внедрения их решений», — пояснил директор департамента Группы Arenadata по работе с промышленным сектором Максим Власюк.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru