Конференции BITECH и CNews «Цифровизация промышленности»: итоги
На прошлой неделе наша команда посетила 2 отраслевые конференции в Москве:
• BITech — посвящена бизнес-аналитике и BI
• CNews «Цифровизация промышленности» — о кейсах и трендах внедрений в промышленном секторе
Инсайтами с мероприятий поделилась Ксюша, руководитель отдела аналитики в Атвинте ↘️
🙋♀️ Инсайт №1. Первые секунды решают всё
На BITech спикер из Инновационного центра «Безопасный транспорт» сказал: «Городом управляет экран. То, что человек видит в первые секунды — определяет его действия». Речь шла про дашборды для городского управления, но это буквально про любой digital-продукт. Мы проектируем не интерфейс — мы проектируем структуру внимания.
🙋♀️ Инсайт №2. ИИ в производстве: главное ограничение — данные, не технологии
Несколько спикеров на промышленной конференции признали открыто: большинство кейсов про ИИ в производстве — маркетинг. На практике работают классические алгоритмы, компьютерное зрение и предиктивная аналитика. Реальный барьер — качество исходных данных.
Один из спикеров провел год только на нормализации справочника должностей — прежде чем вообще можно было двигаться дальше. Без порядка в данных разговор про ИИ преждевременен.
🙋♀️ Инсайт №3. Self-service аналитика — уже не тренд, а стандарт
Почти все крупные компании (Газпром, Синтез-Полимеры, РСКБ и ряд других) переходят от централизованной разработки дашбордов к модели, где бизнес-подразделения строят отчеты самостоятельно. Инструменты для этого есть.
Основная сложность — не в технологии, а в методологии: нужны внутренние стандарты, обучение и управление изменениями. Без этого self-service превращается в хаос из несогласованных отчетов.
🙋♀️ Инсайт №4. ИИ упирается не в технологию — а в доверие к данным
Альфа-Банк, Правительство Москвы, Биннофарм Групп — крупные, зрелые организации — назвали качество данных барьером №1 перед внедрением ИИ.
Причем формулировка везде была не «данных мало», а «данным не доверяем»: разные системы дают разные цифры, источник правды не определен, консолидация происходит вручную. И ни один из спикеров не называл это «техническим долгом» — все говорили об этом как об организационной проблеме.
Данные — это не ИТ-задача. Это вопрос внутренних договоренностей о том, что в компании считается правдой.
🙋♀️ Инсайт №5. Импортозамещение создает огромный рынок для отечественных BI-платформ
Компании массово уходят с Tableau, SAP BO, Oracle BI на Visiology, Yandex DataLens, 1С: Аналитика, Форсайт. Но переход болезненный — не потому что новые платформы хуже, а потому что вместе с иностранным ПО уходит накопленная годами экспертиза: шаблоны, логика отчетов, пользовательские привычки.
Компании по сути заново учатся работать с аналитикой. Это и есть окно возможностей: выигрывает не тот, кто «установит платформу», а тот, кто помогает выстроить аналитическую культуру с нуля.
🙋♀️ Инсайт №6. Промышленная интеграция — следующий фронт импортозамещения
С уходом Siemens, ABB и других западных вендоров обнажилась структурная проблема: разнородное оборудование на заводах не умеет взаимодействовать между собой.
Исторически роль «переводчика» выполняли иностранные интеграционные шины — теперь эту нишу нужно закрывать отечественными решениями с поддержкой OPC, SCADA и промышленных протоколов. Запрос есть, вендоров пока мало. Это один из самых незакрытых рынков, который на конференции звучал как открытая боль, а не как тема для дискуссии.
😍 Поездка получилась очень продуктивная. Много подтверждений того, что делаем правильно, и несколько точных попаданий в то, над чем думаем прямо сейчас.
