The post has been translated automatically. Original language: Russian
Leaders are implementing automation practices for data pipelines and models, which reduces the time it takes to bring solutions into commercial operation.
Both decentralization in the form of a Data Mesh (data as a product, responsibility for the domain is transferred to business teams, and the central team provides infrastructure and standards) and centralization on a Data Platform (unified data platforms as a service for business units) are widely used.
Rapid prototyping tools on LowCode/NoCode platforms exist and are actively used to quickly obtain PoC and substantiate the economic effect for the business in order to further develop and scale the hypothesis.
Widespread adoption of BI and Self-Service Analytics: Bringing dashboards and interactive reports to end business users, reducing the threshold for entry into the technology and, as a result, the burden on analysts.
The active use of data analysis tools in applied tasks, such as document recognition, speech analytics in analyzing the tone of calls in call centers, and quality control in production facilities, has already proven itself and is ingrained in business processes.
Areas with maximum impact
Fintech is traditionally the leader, and it is difficult to imagine a modern bank with a low level of digitalization. Telecom is not far behind, followed by retail and e-commerce, insurance companies, industry, and logistics.
Лидеры внедряют практики автоматизации пайплайнов данных и моделей, что сокращает время вывода решений в промышленную эксплуатацию.
Широко применяется как децентрализация в виде Data Mesh (данные как продукт, ответственность за домен передается бизнес-командам, а центральная команда предоставляет инфраструктуру и стандарты), так и централизация на Data Platform (единые платформы данных как сервис для бизнес-юнитов).
Существуют и активно применяются инструменты быстрого прототипирования на LowCode/NoCode платформах для быстрого получения PoC и обоснования экономического эффекта для бизнеса с целью дальнейшего развития и масштабирования гипотезы.
Повсеместное внедрение BI и Self-Service Analytics: Доведение дашбордов и интерактивных отчетов до конечных бизнес-пользователей, снижая порог входа в технологию и как следствие нагрузку на аналитиков.
Активное использование инструментов анализа данных в прикладных задачах, таких как распознавание документов, речевая аналитика в анализе тональности обращений в кол-центрах, контроль качества на производствах, уже зарекомендовало себя и укоренилось в рабочих бизнес-процессах.
Области с максимальной отдачей
Лидером традиционно является финтех, сложно представить современный банк с низким уровнем цифровизации. Телеком не отстает, далее ритейл и e-commerce, страховые компании, промышленность, логистика.
Share
