ИТ-холдинг Т1: Управление бизнес-процессами на основе данных — абсолютный тренд на рынке

Управление на основе данных стало жизненно необходимым для российских компаний. Один из главных факторов их развития — способность эффективно собирать и аккумулировать большие объемы информации, а также выявлять в них корреляции. Другой заметной тенденцией является усиление из кибербезопасности. Такими выводами поделился Дмитрий Харитонов, первый заместитель генерального директора ИТ-холдинга Т1 на ПМЭФ-2025.

По словам спикера, переход к дата-центричной модели особенно ярко проявляется в ключевых секторах экономики. Эта тенденция подтверждается совместным исследованием Т1 и Фонда «Сколково», результатами которого Дмитрий Харитонов поделился на сессии «Цифровая экономика: стратегические инициативы бизнеса». В числе технологических приоритетов российских компаний — генеративный ИИ, прогнозная аналитика и анализ больших данных. Именно они сегодня становятся ключевыми драйверами сохранения конкурентоспособности и развития бизнеса.

В ритейле анализ данных позволяет детально изучить покупательское поведение, что приводит к оптимизации очередей и ускорению реализации товаров. В промышленности для оперативной обработки телеметрии и принятия производственных решений используются цифровые двойники и аналитические модули в составе АСУ ТП. А в логистике данные применяются в целях предиктивного анализа технического состояния подвижного состава и перенаправления логистических цепочек.

Тренды сферы также обсуждались на сессии «Как большие данные делают экономику умнее». Спикер отметил, что безопасность информации стала неотъемлемой частью «гигиены» бизнеса и требует новых подходов к построению киберзащиты.

«Сегодня компании, использующие большие данные, являются более конкурентоспособными. При этом критически важно не только аккумулировать массивы информации, но и обеспечивать высокий уровень защищенности. Российский бизнес перешел от классических хранилищ к озёрам, научился работать одновременно со структурированными и неструктурированными данными, применять графовые базы и другую сложную аналитику. Дальнейшее развитие именно в этом направлении может открыть принципиально новые модели и подходы для кросс-поведенческой аналитики клиентов», — отметил Дмитрий Харитонов.