СПб +7 812 502 70 48    МСК +7 495 877 44 27     ENG

 

Тренды BI-рынка 2021 (III часть)

06.01.2022

В некоторых кругах бытует мнение, что рост доли self-service-BI решений может повлечь снижение спроса на квалифицированных аналитиков данных, поскольку любой менеджер сможет выполнять их функции. Вот что думают по этому поводу сами участники рынка.

Кадровые проблемы

Светлана ВРОНСКАЯ (ГК «КОРУС Консалтинг»):

«В 2020 году  Gartner провела исследование, согласно которому уровень грамотности в области данных среди рядовых пользователей настолько низок, что реальное распространение self-service BI в ближайшее время не представляется возможным».

Эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Светлана ВРОНСКАЯ отмечает, что вектор на self-service BI действительно подразумевает самостоятельную работу бизнес-пользователей с информацией и результатами ее обработки, без привлечения профессионалов, но у сотрудников большинства компаний до сих пор недостаточно навыков для выполнения этих базовых задач. Даже там, где общий уровень data literacy (грамотность в области работы с данными) растет, аналитики данных продолжают развивать свой уровень и параллельно становятся экспертами в смежных областях, говорит г-жа Вронская.

Сергей ГРОМОВ (BI Consult):

«Ожидания от no-code, low-code, на мой взгляд, преувеличены. Эти технологии позволяют закрыть только простейшие потребности, а сложное решение без программиста сделать все еще невозможно».

Генеральный директор BI Consult Сергей ГРОМОВ признает, что распространение self-service BI – значимая тенденция, но она охватывает в первую очередь аналитиков. Их вряд ли ждут сокращения, ведь данные нужно не только визуализировать, но и делать определенные бизнес-выводы, находить точки их сопоставления, выяснять причины трендов. Даже по методологии DAMA-DMBOK в каждом отделе нужен data steward, так что чем более активно компания будет опираться на данные в своей работе, тем выше должна быть квалификация аналитиков, убежден г-н Громов. «Распространение ИИ и других технологических новаций чаще связывают с потребностью в разработчиках или программистах BI, которые специализируются, к примеру, на ETL-процессах или моделях данных, – продолжает он. – Но кадровый голод в этом сегменте очень высок: специалистов катастрофически не хватает, зарплаты перегреты, а технологии могут лишь немного снизить накал проблемы». Как считает г-н Громов, ожидать на рынке труда достаточного количества специалистов в сфере BI точно не стоит, по крайней мере в обозримой перспективе.

Алексей ВЫСКРЕБЕНЦЕВ («Форсайт»):

«Думаю, пройдет еще немало времени, пока решения станут настолько интеллектуальными и простыми, что их сможет применять любой менеджер. Ведь основная ценность аналитиков  не в достижении конечных результатов в виде красивых панелей».

По мнению руководителя центра экспертизы решений компании «Форсайт» Алексея ВЫСКРЕБЕНЦЕВА, следует разделять понятия. Сможет ли менеджер на основе доступных ему данных визуализировать их? Безусловно. А сможет ли он заменить квалифицированного аналитика? Нет, так как вряд ли будет разбираться в сложных алгоритмах обработки данных и понимать, какая структура подходит для того или иного алгоритма. Необходимо понимать, что огромная доля работы проводится именно на нижнем и среднем уровне: начиная от подготовки и структурирования данных, формулировки и постановки математической задачи и заканчивая рутинными расчетами. «Когда это сделано и нужно только воспользоваться результатом – да, на этом этапе может подключиться менеджер. Когда машина сможет взять сырые данные, сформулировать все концепции, собрать под них data-set‘ы, провести расчеты и сделать выводы, тогда можно говорить о том, что аналитики больше не нужны, а до тех пор спрос на них будет только расти», – резюмирует г-н Выскребенцев.

Людмила ОСТРОВСКАЯ («ФОРС – Центр разработки»):

«Полная автоматизация функций аналитики означала бы, что потенциал данных как ресурса исчерпан. На самом же деле он освоен настолько мало, что спрос на высококвалифицированных аналитиков продолжает расти».

Руководитель проектов отделения комплексного проектирования информационных систем компании «ФОРС – Центр разработки» (ГК ФОРС) Людмила ОСТРОВСКАЯ напоминает, что инструменты пользовательского уровня для углубленного анализа данных в некоторых отраслях используются уже очень давно. Например, приложения для оценки рисков в банковском секторе едва ли не старше BI-технологий. Однако это только один пункт из бессчетного множества направлений для применения алгоритмов машинного обучения. В нынешних реалиях Data-Science-специалисты относятся к одной из самых востребованных и высокооплачиваемых категорий на рынке труда. Но, помимо соответствующих знаний в этой области, они должны отлично владеть предметной областью, в которой работают, – именно для того, чтобы находить новые возможности для извлечения из данных реальной пользы, уточняет г-жа Островская.

Дмитрий СЫСОЕВ («НОРБИТ»):

«Думаю, этого не произойдет. Применение self-service в BI работает на готовом базисе (модели данных), но кто-то должен его создать и научить с ним работать».

Директор департамента управленческого консалтинга и BI компании «НОРБИТ» (ГК «ЛАНИТ») Дмитрий СЫСОЕВ поясняет, что аналитик данных, как правило, не работает со статичной моделью, его задача – эту модель дополнять, развивать, повышать качество данных и их достоверность, проектировать и реализовывать новые модели. А это требует более высокой квалификации владения BI-инструментами, языками обработки данных (SQL, Python, R) и знания методов оптимизации. Аналитик данных – одна из наиболее востребованных профессий на рынке BI, и эта тенденция сохранится надолго, уверен г-н Сысоев.

Марина РОМАНОВА («Т1 Консалтинг»):

«С помощью математических алгоритмов уже давно научились строить прогнозные модели, выявлять тренды, но ценность человека проявляется как раз в тот момент, когда ситуация приобретает черты аномалии. Иными словами, алгоритмы не заменят грамотного аналитика, который способен видеть картинку целиком».

Развитие технологий приводит к увеличению целевой аудитории решений Data Discovery, и это только подогревает интерес к эксплуатации инструментов бизнес-аналитики без привлечения специалистов, говорит директор проектов «Т1 Консалтинг» Кирилл ЯКОВЛЕВ. Таким образом, число пользователей, применяющих готовые отчеты и информационные панели для выполнения рядовых задач, также растет: благодаря простым настройкам BI-платформ и дружественным интерфейсам бизнес может самостоятельно проводить более глубокую аналитику, упрощается процесс извлечения данных и их презентации. Однако спрос на аналитиков только увеличивается. Более того, использование self-service-решений требует повышения квалификации пользователей в дисциплинах обработки данных, отмечает г-н Яковлев.

С другой стороны, отпадает необходимость ручного составления графиков для управленческой отчетности: система сама это делает и периодически обновляет инфографику. Именно поэтому, по словам руководителя отдела консалтинга по аналитическим решениям подразделения ERP «Т1 Консалтинг» Марины РОМАНОВОЙ, self-service BI-решения хороши для небольших компаний и стартапов, а в крупных компаниях они станут дополнительным инструментом для самих аналитиков.

BI-мотивация


Отдельно стоит коснуться вопроса мотивации клиентов и заказчиков к более широкому использованию возможностей BI-решений, хотя здесь наши собеседники особых сложностей не наблюдают.

Светлана ВРОНСКАЯ (ГК «КОРУС Консалтинг»):

«Повышать общую грамотность участников рынка в области работы с данными и реализовывать успешные проекты по созданию аналитической отчетности – вот два основных шага к тому, чтобы российский рынок больше склонялся к использованию BI».

Сергей ГРОМОВ (BI Consult):

«От интеграторов и консалтинговых компаний требуется информировать бизнес о лучших практиках, помогать в повышении квалификации сотрудников и распространении культуры, основанной на данных (data-driven culture)».

Сергей ГРОМОВ (BI Consult) напоминает, что развитие всегда идет по ступеням. Сегодня главная ценность – непосредственно внедрение технологий, а завтра – умение правильно их использовать. При этом внедрение IT-решения (и это касается любой системы, а не только BI) уже давно не является для бизнеса самоцелью, которой добиваются только для того, чтобы быть первыми, – сейчас запуск осуществляется с опорой на бизнес-потребности. И если у руководителей предприятий есть понимание, что BI-решения – двигатель успешности, то и продвижение будет идти естественным путем, считает г-н Громов.

Алексей ВЫСКРЕБЕНЦЕВ («Форсайт»):

«Мне кажется, уже не осталось заказчиков, которые не понимали бы ценности работы с данными. Другое дело, что не у всех есть бюджет на внедрение платформенных решений. Но это вовсе не означает отсутствия спроса».

Алексей ВЫСКРЕБЕНЦЕВ («Форсайт») считает, что для мотивации потенциальных клиентов наиболее эффективно знакомство с успешными историями внедрения. Не менее важно доверие со стороны инвесторов. Впрочем, и то и другое указывает, что уже сегодня в data-driven-подход верят больше, чем в импульсивное принятие рыночных решений, заключает он.

Людмила ОСТРОВСКАЯ («ФОРС – Центр разработки»):

«Современный руководитель и так отлично мотивирован использовать все возможности, дающие преимущество его компании. В том числе те, которые можно извлечь из анализа данных».

Людмила ОСТРОВСКАЯ («ФОРС – Центр разработки») добавляет, что, помимо потенциальных возможностей новых BI-систем, грамотного руководителя будут интересовать стоимость продукта, время и стоимость его внедрения, дальнейшего обслуживания и развития системы.

Дмитрий СЫСОЕВ («НОРБИТ»):

«Мотивировать нужно посредством демонстрации бизнес-эффектов, которых добиваются другие клиенты с помощью BI-решений».

Марина РОМАНОВА («Т1 Консалтинг»):

«Особенно эффективными BI-решения могут быть в тех областях, где бизнес имеет дело с большим количеством операций: в одних случаях это казначейские операции, в других – управление складской недвижимостью или логистикой. Вручную такой объем информации не обработать, а математика и Data Science способны помочь».


Кирилл ЯКОВЛЕВ («Т1 Консалтинг») отмечает, что в условиях повышенной нестабильности внешней среды решающее конкурентное преимущество бизнесу дают инструменты, позволяющие быстро оценивать ситуацию и корректно реагировать на изменения. Фильтровать и брать в работу только самое необходимое, оценивать эффективность до и после каждого усилия, повышать скорость реализации изменений – во всем этом помогут BI-решения, которые должны быть в арсенале каждого подразделения.