Масштабируемость и гибкость
Облачные технологии стали удобной основой для внедрения искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML), аналитики больших данных и интернета вещей (IoT) в компаниях разного масштаба и отраслей. Бизнес получает возможность использовать передовые разработки и технологии без необходимости разрабатывать сложную собственную инфраструктуру, содержать большие ИТ-команды и планировать долгие сроки развёртывания. По прогнозу Gartner, к 2027 году более 50% компаний будут использовать отраслевые облачные платформы, чтобы ускорить реализацию бизнес-инициатив.
В облаке компании могут динамически изменять количество используемых ресурсов в зависимости от потребностей практически мгновенно. Это означает, что бизнесу не нужно закупать и поддерживать физические серверы, которые могут не пригодиться впоследствии и стоять мёртвым грузом. Облачные технологии устраняют необходимость в капитальных вложениях, в результате чего бизнес получает возможность внедрять инновации без крупных финансовых рисков и затрат на инфраструктуру.
Доступ к готовым инструментам и сервисам
Облачные провайдеры заранее позаботились о том, чтобы обеспечить клиентов сервисами для ИИ, ML и аналитики, встроив их в свои платформы. Например, в облаках могут быть готовые модули для обработки естественного языка, компьютерного зрения, анализа больших данных и IoT.
Согласно исследованию, спрос на технологии ИИ заметно повлиял на рынок облаков. Прежде всего растёт аренда серверов с графическими ускорителями (GPU), которые используются для построения нейросетей и создания моделей генеративного ИИ. При построении таких моделей требуются значительные ресурсы на этапе обучения модели, а далее до момента следующего переобучения потребность в ресурсах сокращается, поэтому аренда ИТ-инфраструктуры выглядит в этом случае рациональной.
Инфраструктура для обработки данных в реальном времени
Облачные платформы предоставляют высокопроизводительные ресурсы, такие как графические процессоры (GPU) и специализированные процессоры для ML, которые критически важны для тренировки и работы моделей машинного обучения. Для работы и использования IoT необходима возможность сбора и обработки данных в реальном времени. Облачные платформы позволяют получать и обрабатывать данные с тысяч подключённых устройств мгновенно, что не всегда возможно с локальными серверами из-за их ограниченной пропускной способности и масштабируемости. Также облако позволяет централизовать обработку данных, собираемых с распределённых IoT-устройств, упрощая их анализ.
Согласно отчёту Gartner о десяти стратегических технологических трендах на 2025 год, одной из ключевых инноваций становится концепция невидимого окружающего интеллекта. Она предполагает широкое использование датчиков для отслеживания местоположения и состояния различных объектов и окружающей среды. Собранные данные передаются в облако для дальнейшего анализа и хранения, что открывает новые возможности для автоматизации и повышения эффективности бизнес-процессов.
Основное преимущество облаков в этом контексте заключается в их способности обрабатывать огромные объёмы данных в реальном времени и предоставлять высокую вычислительную мощность по запросу.
В производственных процессах технология окружающего ИИ позволяет прогнозировать неисправности оборудования и проводить профилактическое обслуживание, что снижает затраты на простои и ремонт. В ритейле это персонализация клиентского опыта за счёт анализа покупательского поведения в реальном времени. В логистике — оптимизация маршрутов и управление складскими запасами на основе динамических данных.
Быстрое развёртывание и обновление
Облачные платформы позволяют компаниям развёртывать и обновлять ИИ-решения, системы ML и аналитические инструменты быстрее, чем физическая инфраструктура. Сервисы постоянно обновляются, и компании получают доступ к последним версиям инструментов и технологиям без необходимости проводить сложные миграции и обновления оборудования.
Поддержка совместной работы и удалённого доступа
Как показало исследование, треть россиян в 2024 году хотели бы работать удалённо. Лидером среди отраслей остаётся сфера IT, где удалённо работает каждый восьмой сотрудник.
Облако обеспечивает лёгкий доступ к данным и сервисам из любой точки мира, что важно для команд, работающих над ИИ и ML-проектами. Специалисты из разных офисов или стран могут одновременно работать над моделями, анализировать данные и внедрять обновления в режиме реального времени, используя облачную инфраструктуру.
Примеры банков, ритейла и промышленности
Финансовый сектор — один из лидеров по внедрению новых технологий и эффективной работы с данными. Компании используют облака для автоматизации операций, улучшения клиентского опыта и создания новых цифровых продуктов. Облачные платформы позволяют финансовым организациям быстро внедрять решения на основе искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), которые помогают анализировать огромные объёмы данных о клиентах и предлагать персонализированные продукты. Бизнес в финансовом секторе активно применяет облачные технологии для создания чат-ботов и цифровых помощников, которые делают взаимодействие клиентов с сервисом проще и удобнее и автоматизируют стандартные запросы. Например, «Ренессанс страхование» использует хранилище данных в облаках, чтобы повысить скорость обработки данных и оперативность реагирования на запросы клиентов.
В ритейле облачные технологии играют важную роль в управлении цепочками поставок, персонализации предложений и управлении данными. Они позволяют ритейлерам анализировать данные о покупательском поведении, делать точные прогнозы спроса, оптимально управлять ассортиментом и персонализировать предложения для покупателей, делая их покупки более удобными и привлекательными. Так, «Комус», российский ритейлер товаров для офиса и дома, благодаря переходу веб-аналитики на облачный вариант повысил скорость обработки запросов в 2,5 раза, для команд аналитиков развернул self-service-системы, что позволяет им работать самостоятельно, почти не привлекая ИТ-специалистов.
В промышленности облачные решения стали основой для внедрения решений на базе интернета вещей (IoT), цифровых двойников и систем предиктивного обслуживания. Более 70% промышленных предприятий реализовали хотя бы один проект в облаке.
Облака позволяют собирать данные с техники, анализировать их и прогнозировать возможные поломки, что повышает надёжность работы оборудования и снижает затраты на его обслуживание. Предприятия используют облачные технологии для мониторинга состояния своих мощностей и планирования технического обслуживания. Это позволяет компании минимизировать простои и поддерживать производственные процессы на высоком уровне. Также в промышленности активно применяются цифровые двойники, которые создаются и функционируют в облаке. Они позволяют моделировать производственные процессы и оптимизировать их на основе данных, что приводит к снижению затрат и повышению эффективности.
Дефициты и вызовы: проблемы цифровизации
Несмотря на возможности, предоставляемые облачными технологиями, российские компании сталкиваются с несколькими связанными с ними вызовами. В первую очередь это нехватка квалифицированных кадров для работы с новыми технологиями. Даже с доступом к облачным платформам для полноценного использования AI, ML, аналитики и IoT требуются сотрудники с хорошими навыками обработки и интерпретации данных. Недостаток кадровых ресурсов может ограничивать масштаб цифровизации. По данным исследований, спрос на специалистов с навыками работы с ИИ увеличился в два раза, а средняя заработная плата для подходящих кандидатов выросла на 53%. Почти половина компаний, требующих знания ИИ, сталкиваются с трудностями при поиске квалифицированных специалистов.
Также существует проблема недостаточной интеграции облачных решений с устаревшими системами и оборудованием. Так, для компаний с крупными промышленными активами интеграция IoT и аналитических решений в облаке означает обновление инфраструктуры, что может быть связано с высокими затратами.
Облачные технологии стали незаменимым инструментом для бизнеса, предоставляя доступ к мощным аналитическим инструментам, возможностям автоматизации и решениям для гибкого управления данными. Они помогают компаниям оставаться конкурентоспособными, внедрять инновации и быстрее адаптироваться к изменениям на рынке. В перспективе облачные технологии будут ещё сильнее интегрироваться в бизнес-процессы, делая их доступными для компаний любых масштабов. Однако для полноценного использования этих технологий необходимо преодолеть кадровый дефицит и затраты на модернизацию инфраструктуры.
Автор статьи:
Антон Близгарёв
Директор по развитию облачного бизнеса Arenadata
Источник: IKS Media.