С уходом крупных международных аналитических компаний, таких как IDC и Gartner, российский ИТ-рынок столкнулся с серьёзными трудностями в области качественной аналитики. Нехватка достоверных данных и разрозненные подходы в оценке и классификации информации привели к усложнению стратегического планирования и оценок рынка. На площадке АНО «Цифровая экономика» состоялся круглый стол «Российская аналитика ИТ-отрасли: новая система координат». В нашей статье мы рассмотрим текущие проблемы и возможные пути их решения.
1. Разрозненность методологий и отсутствие единого стандарта
Сегодня российская ИТ-аналитика представлена данными от разных организаций: Росстат, РУССОФТ, TADVISER, CNews Analytics и других. Каждый источник использует собственные методологические подходы, что делает невозможным консолидацию и сопоставление данных. Например, Росстат оценивает расходы крупного бизнеса на цифровые технологии в 2023 году в 4,05 трлн рублей (+8% по сравнению с 2022 г.), но эти показатели не соответствуют отраслевым оценкам, а структура расходов отличается от принятых международных стандартов.
2. Фрагментация классификации
Из-за отсутствия единой модели классификации многие компании и сегменты рынка просто не попадают в аналитику. Например, отчеты показывают, что на программное обеспечение и ИТ-услуги в 2023 году пришлось 68% рынка, тогда как на оборудование — всего 32%. Однако эти данные варьируются в зависимости от источника, что затрудняет формирование единой картины для бизнеса и государственных органов.
3. Проблемы с валидацией данных
Российские компании часто предоставляют данные на добровольной основе, и они не всегда проходят проверку. Отсутствие стандартов валидации приводит к ошибкам в аналитике, снижая доверие к предоставляемым результатам и влияя на точность прогнозов. Это особенно важно, когда речь идет о стратегических планах и распределении ресурсов.
Почему создание ИТ-консорциума может стать решением?
Для эффективной и независимой аналитики российскому ИТ-рынку необходима платформа, которая сможет объединить участников рынка и стандартизировать подходы к сбору и обработке данных.
Создание аналитического ИТ-консорциума решает сразу несколько задач:
Основные проблемы аналитики российского ИТ-рынка
1. Разрозненность методологий и отсутствие единого стандарта
Сегодня российская ИТ-аналитика представлена данными от разных организаций: Росстат, РУССОФТ, TADVISER, CNews Analytics и других. Каждый источник использует собственные методологические подходы, что делает невозможным консолидацию и сопоставление данных. Например, Росстат оценивает расходы крупного бизнеса на цифровые технологии в 2023 году в 4,05 трлн рублей (+8% по сравнению с 2022 г.), но эти показатели не соответствуют отраслевым оценкам, а структура расходов отличается от принятых международных стандартов.
2. Фрагментация классификации
Из-за отсутствия единой модели классификации многие компании и сегменты рынка просто не попадают в аналитику. Например, отчеты показывают, что на программное обеспечение и ИТ-услуги в 2023 году пришлось 68% рынка, тогда как на оборудование — всего 32%. Однако эти данные варьируются в зависимости от источника, что затрудняет формирование единой картины для бизнеса и государственных органов.
3. Проблемы с валидацией данных
Российские компании часто предоставляют данные на добровольной основе, и они не всегда проходят проверку. Отсутствие стандартов валидации приводит к ошибкам в аналитике, снижая доверие к предоставляемым результатам и влияя на точность прогнозов. Это особенно важно, когда речь идет о стратегических планах и распределении ресурсов.
Почему создание ИТ-консорциума может стать решением?
Для эффективной и независимой аналитики российскому ИТ-рынку необходима платформа, которая сможет объединить участников рынка и стандартизировать подходы к сбору и обработке данных.
Создание аналитического ИТ-консорциума решает сразу несколько задач:
- Разработка единой методологии для сбора данных и анализа. Консорциум позволит согласовать стандарты и говорить на одном языке, формируя единую картину рынка.
- Создание предиктивных моделей для анализа трендов и долгосрочного планирования. С помощью таких моделей бизнес и государство смогут прогнозировать изменения в ИТ-сегментах, оценивать перспективные направления и сокращать риски.
- Внедрение системы валидации данных для повышения точности и объективности. Это позволит избежать непроверенных данных и создать основу для качественной аналитики.