Бизнес на скорости: стоит ли промышленным предприятиям торопиться переходить на real-time обработку данных⠀

В промышленности, где на карту поставлены не только экономические показатели, но и безопасность, скорость принятия решений приобретает особое значение. Конкуренция ужесточается, стоимость ресурсов растёт, а требования к эффективности усиливаются. В связи с этим всё чаще перед предприятиями встаёт вопрос: нужно ли бизнесу в промышленном секторе стремиться к real-time обработке данных в режиме реального времени? И если да, то когда и в каких процессах это действительно оправданно?

Что такое real-time аналитика данных и зачем она промышленности

Обработка данных в режиме реального времени означает, что информация, поступающая от производственного оборудования, сенсоров или корпоративных систем, анализируется сразу после её получения без задержек. Это даёт возможность мгновенно реагировать на изменения в техническом процессе, отклонения показателей от нормы или нестандартные ситуации. В идеале такая система позволяет не просто видеть, что происходит, но и в автоматизированном режиме корректировать работу оборудования или бизнес-процессов.

Однако внедрение таких систем требует значительных затрат и организационных усилий, которые должны быть целесообразны и обоснованны.

Не все данные одинаково срочны

Практика показывает, что потребность в real-time аналитике зависит от контекста. В большинстве производственных сценариев данные делятся на два типа: 

• те, что генерируются постоянно и требуют немедленного реагирования, 
• те, что возникают редко и анализируются постфактум. 

Например, в производственном блоке важен непрерывный мониторинг отклонений и контроль ключевых SLA, в том числе в логистике, ИТ и закупках. В будущем этот подход может быть распространён и на другие сервисы.

Таким образом, real-time аналитика наиболее востребована в задачах оперативного управления технологическим процессом, где любое промедление может привести к потере ресурсов, снижению качества или даже к аварийным ситуациям. Например, если давление в реакторе превышает норму, система должна отреагировать мгновенно — здесь задержка анализа может стоить дорого.

С другой стороны, стратегические, бюджетные или кадровые решения вполне могут основываться на данных уровня Т-1. Более того, перегрузка руководителя избыточной оперативной информацией может снижать концентрацию и вызывать информационное утомление, когда данных много, а решений нет. 

Срочность — не всегда главное. Важно понимать, где именно оперативность становится конкурентным преимуществом, а где — лишь избыточной сложностью.

Цена скорости: где граница целесообразности

Вопрос о внедрении real-time невозможно рассматривать в отрыве от стоимости решений и инфраструктурной готовности. Экономика должна становиться основным фильтром при принятии решений о внедрении такой аналитики данных. Внедрять только потому, что это модно, — путь в никуда. При этом многие компании до сих пор не оценивают совокупную стоимость владения данными (TCO — Total Cost of Ownership).

Расчёт стоимости владения включает не только покупку решений, но и эксплуатацию, сопровождение, обновление, обучение персонала и риски от простоев. Без этих расчётов цифровизация превращается в стихийный процесс, теряющий фокус.

Ключевой фактор здесь — не просто наличие технологий, а ценность оперативных решений. Если ошибка в моменте может привести к финансовым или операционным потерям, целесообразно заранее выстраивать мониторинг и потоковое обновление данных. Однако реализация должна быть строго обоснована: нет смысла внедрять real-time ради моды.

Есть и операционные нюансы. Подключение даже одного интеллектуального датчика на производстве может потребовать остановки процесса, что крайне нежелательно. Альтернативой становятся внешние сенсоры, не требующие врезки в систему, но и их использование должно согласовываться с промышленной безопасностью, что не всегда просто.

Пока одно из главных препятствий на пути к real-time аналитике — не отсутствие технологий, а цена стабильности и надёжности.

Архитектура имеет значение

Переход к real-time требует технологического переосмысления архитектуры. Классические монолитные решения, основанные на реляционных базах данных, плохо справляются с потоковой обработкой. Именно поэтому всё больше промышленных предприятий рассматривают микросервисные платформы. Такая модель позволяет эффективно работать как со структурированными, так и с неструктурированными данными, обеспечивая масштабируемость решений и упрощая поддержку.

Доверие к данным⠀

Даже самые совершенные технологии не работают без вовлечённости людей. Один из главных вызовов — человеческий фактор. 

Во-первых, это неоднородность восприятия данных: в одних подразделениях цифровизация воспринимается позитивно, в других — вызывает настороженность. Поэтому вовлечение бизнеса — ключевой фактор успеха. Без доверия и интереса со стороны функциональных подразделений даже продвинутые решения могут остаться невостребованными. 

Главная сложность цифровой трансформации заключается именно в вовлечении бизнеса. Можно создать идеальный проект, но без искренней заинтересованности и активного использования конечного продукта со стороны сотрудников и руководителей он рискует исчезнуть из рабочих процессов. Технологии должны не просто существовать, они должны стать частью повседневной практики.

Во-вторых, существует дефицит компетенций. Особенно важно иметь ключевую команду, способную развивать архитектуру и поддерживать её устойчивость.

Real-time-обработка невозможна без уверенности в достоверности данных. Поэтому компании всё чаще начинают системную работу с качеством и каталогизацией данных. Предприятия автоматизируют сбор информации, минимизируя ручной труд и человеческий фактор. Цель — построить систему, в которой данные становятся полноценным активом.

И всё же стоит ли торопиться?

Real-time аналитика — это не только про технологии, но и про экономику. Пока далеко не все компании готовы считать стоимость владения данными. Лишь некоторые предприятия уже используют методики, позволяющие оценивать эффективность ИТ-подразделений и обосновывать инвестиции, в то время как другие только планируют внедрение таких подходов.

Главный вывод, к которому приходят многие эксперты промышленного сектора, заключается в том, что спешка при переходе к real-time может быть ошибкой. Реальная ценность заключается не в самой скорости, а в умении использовать данные с умом в нужный момент и в нужном месте. 

Более зрелая стратегия — движение от простого к сложному: сначала обеспечить базовую автоматизацию и качество данных, затем перейти к near-real-time, а уже после — к полной потоковой аналитике. Такой путь позволяет избежать избыточных затрат и повышать цифровую зрелость организации постепенно, шаг за шагом.

Текст: Максим Власюк, директор по работе с промышленным сектором Группы Arenadata