🔗 РСХБ создал платформу для бизнес-аналитиков

**ТЭК на данных: как отрасль готовится к следующему этапу цифровизации? 📊** Аналитики «Контур Университет» в новом исследовании https://ict.moscow/analytics/tek-na-dannykh-gotova-li-otrasl-k-sleduiushchemu-etapu-tsifrovizatsii/ подробно разбирают, с какими барьерами сталкиваются компании топливно-энергетического комплекса (ТЭК) при работе с данными и куда будут направлены основные инвестиции в ближайшие годы. **Выбрали главное из исследования:** 🔹 Российская нефтегазовая отрасль генерирует **10 Пб данных ежедневно** . При этом используется **меньше 1% от их общего объема** , что связано с серьезным разрывом между генерацией, сбором и реальной обработкой данных. 🔹 Объем новых данных увеличивается **на 20–30% в год** . Основной прирост обеспечивают неструктурированные данные: компьютерное зрение, а также данные, которые начинают собираться при внедрении ИИ и цифровых двойников. 🔹 Как отмечают аналитики, данные создают базовый слой, без которого невозможно масштабировать цифровые проекты, в том числе в сфере цифровых двойников и искусственного интеллекта. 🔹 Горизонт планирования развития инфраструктуры данных в отрасли составляет **3–5 лет** , а time-to-value (время получения ценности) масштабных новых инфраструктурных решений часто превышает **3–4 года** . 🔹 **88%** компаний ТЭК реализуют крупные проекты в области данных и инфраструктуры **в 2026–2028 годах** . В приоритете — качество данных, метаданные и нормативно-справочная информация (52%), ИИ (48%), интеграция ИТ- и производственных источников данных (41%), импортозамещение находится на четвертом месте (38%). 🔹 Компании переходят от инфраструктуры под отдельные проекты **к общему платформенному слою** , который объединяет мощности хранения, интеграции, инструменты управления качеством и безопасностью. Параллельно с этим в отрасли распространяются **децентрализованные подходы** к работе с данными. 📌 **Кейс компании «СИБУР»** В исследовании одним из **примеров** https://www.tbank-online.com/invest/social/profile/Arenadata/816b4187-f448-4657-9756-ff69cb3aa086/ замещения части платформы зарубежного вендора отмечен опыт компании «СИБУР». На базе продуктов **Arenadata Hyperwave (ADH) и Arenadata Streaming (ADS)** компания выстроила инфраструктуру для работы с критически важными данными. **Масштаб проекта** : платформа обслуживает более 100 информационных систем, выдерживая нагрузку стриминга в 50 тыс. сообщений в секунду. ✏️ **Вывод** Многие компании ТЭК уже создали базовую инфраструктуру и накопили значительные объемы данных. Следующий этап цифровизации будет зависеть от динамики развития в области управления качеством данных, работы с производственными данными и способности масштабировать цифровые сценарии и инфраструктуру данных без пропорционального увеличения затрат. DATA #исследование

**Почему цифровизация не всегда делает производство «умным»? 🏭** Промышленные предприятия внедряют системы автоматизации, цифровые двойники и искусственный интеллект, но не всегда получают ожидаемый экономический эффект. О причинах этого разрыва и условиях перехода к управлению производством на основе данных в новой статье рассказывает **Максим Власюк**, директор по работе с корпоративным сектором Группы Arenadata. **Вы узнаете:** 🔸 почему автоматизация без пересмотра существующих процессов не гарантирует повышения эффективности; 🔸 как разрозненные и некачественные данные ограничивают возможности аналитики и ИИ; 🔸 что мешает масштабировать успешные пилотные проекты; 🔸 какие расходы важно учитывать при оценке окупаемости цифровых решений. 💡 **«Умным» производство становится, когда данные влияют на принятие решений**, а цифровые технологии помогают сокращать простои, повышать качество продукции, снижать себестоимость и выполнять план. 🔗 **Подробнее — в нашем материале:** https://arenadata.tech/ru/news/datchiki-est-rezultata-net-pochemu-umnoe-proizvodstvo-ne-dayot-ozhidaemogo-effekta DATA #Технологии

**🔍 Результаты опроса использования ИИ в компаниях** Группа Arenadata провела **опрос** https://arenadata.tech/ru/news/opros-kazhdaya-vtoraya-organizaciya-ne-kontroliruet-ispolzovanie-ii среди участников форума «Цифровые решения». Результаты показывают, что между массовым внедрением ИИ и безопасностью образовался серьезный разрыв. **Цифры говорят сами за себя:** ➡️ **76%** организаций уже используют ИИ в работе. ➡️ **78%** компаний не имеют утвержденной политики применения ИИ. ➡️ Почти **70%** респондентов замечали, что коллеги передают ИИ закрытую корпоративную информацию. ➡️ Зрелость внедрения технологий пока невысока: чаще всего дело ограничивается чат-ботами (**50%** компаний). Сквозная автоматизация бизнес-процессов реализована лишь у **12%** опрошенных. ➡️ При этом специалисты активно используют зарубежные нейросети (ChatGPT, Qwen), а доля компаний, использующих исключительно отечественные модели, пока не превышает **20%**. ➡️ Вопрос распределения ответственности остаётся предметом разногласий: **59%** респондентов считают, что за ошибки при использовании ИИ должен отвечать сотрудник, **41%** выступает за совместное распределение ответственности между человеком и технологией. ➡️ Передачу данных в ИИ считают недопустимой лишь **15%** опрошенных. 👤 **Пётр Емельянов**, директор по дата-стратегии и искусственному интеллекту Группы Arenadata, прокомментировал: «Мы сами "нанимаем" AI-ассистентов, предоставляем им пароли к почте и календарю, разрешаем работать с файлами на компьютере, пускаем в корпоративные системы. Всё это неконтролируемо увеличивает поверхность атаки, риски утечек и компрометации». **Что дальше❓** Участники опроса сходятся во мнении, что бизнес должен создавать технически защищенную среду для работы с ИИ. Это внедрение локальных моделей, обезличивание данных и пересмотр правил обращения с конфиденциальной информацией. **Вывод 📝** Технологии ИИ развиваются быстрее, чем регулирование. Важно помнить, что инструмент эффективен ровно настолько, насколько безопасна среда, в которой он работает. А в вашей компании уже есть регламенты по использованию ИИ? Делитесь в комментариях! 👇 DATA [#ИИ](/social/hashtag/ИИ)