Тренды BI-рынка 2021 II часть

Рынок решений для работы с данными, в том числе бизнес-аналитики (business intelligence, BI), продолжает развиваться, ведь  ключ к успеху лежит в правильном извлечении ценной информации из разных категорий данных, что поняли, наверное, уже во всех компаниях. Причем на рынке труда в этом сегменте сложилась интересная ситуация: особо востребованы бизнес-аналитики, аналитики данных, data-science-специалисты, однако далеко не все руководители четко понимают, что именно хотят получить от каждого из них.

Особенно осложнилась ситуация на фоне активного внедрения технологий искусственного интеллекта (AI, ИИ) и машинного обучения (ML) в BI-инструментарий. Кто-то считает, что это уже помогло или в ближайшем будущем поможет значительному упрощению работы с данными, позволяя привлекать к их анализу сотрудников без соответствующего опыта, а кто-то, наоборот, уверен, что стать профессионалом в этой области стало сложнее. Ну а обычный менеджер как был далек от обсуждаемой темы, так и остался.

На самом деле истина, как обычно, где-то посередине – многое зависит от уровня поставленных задач. Тем более всё еще не до конца ясно, где та грань, за которой традиционная бизнес-аналитика, визуализирующая события прошлых лет, превращается в углубленный прогностический анализ. Об этом и многом другом мы поговорили с ключевыми участниками этого сегмента российского рынка.

Аналитика в динамике

Так какие же новые тенденции наметились за последний год, а какие, наоборот, ушли в тень и какова динамика развития рынка?

Светлана Вронская (ГК «КОРУС Консалтинг»):

«Мы видим, что рынку не хватает специалистов с глубоким опытом и экспертным знанием процессов работы с данными вне зависимости от технологической платформы. Последние 12 месяцев показали, что крупные российские корпорации продолжат создавать собственные центры компетенции — а значит, дефицит кадров в этой области будет еще выше».

Эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Светлана Вронская отмечает, что рынок BI-решений проходит интересный этап. С одной стороны, на нем окончательно укрепились два лидера – Microsoft и Qlik. Их понемногу догоняет Tableau, но пока проигрывает в связи с практическим отсутствием локальной партнерской сети и технической поддержки, а эти факторы принципиально важны при внедрении любой информационной системы. С другой стороны, рынок российского BI дефрагментируется за счет выхода за последний год нескольких десятков отечественных BI-систем разной степени проработки. Среди российских вендоров, запустивших крупные проекты, г-жа Вронская отмечает «Форсайт» и Luxms BI. Кроме того, важной тенденцией, по ее мнению, становится постепенный отход мирового рынка от самого понятия BI – теперь это рынок программных продуктов, значительно расширивших привычные задачи по сбору данных и их визуальному представлению. Кроме того, повысился интерес к решениям, обеспечивающим качество данных (Data Quality) и управление ими (Data Governance). «Мы уже видим инструменты нового уровня, в основном пришедшие из-за рубежа. Среди них решения для организации грамотной работы с данными в компаниях. При этом важно, что многие из них не требуют от пользователей никакого опыта в аналитике», – поясняет г-жа Вронская.

Сергей Громов (BI Consult):

«Рынок BI неуклонно растет: это общемировая тенденция, в которую вписывается и российский сегмент. Однако следует учитывать, что рост в РФ обеспечивают преимущественно решения глобальных вендоров – Qlik, Tableau, Power BI. Отечественные же платформы, хотя их число увеличивается год от года, занимают очень небольшую долю рынка, а способных всерьез конкурировать с мировыми лидерами среди них, увы, пока нет».

Генеральный директор BI Consult Сергей Громов одной из особенностей российского рынка BI называет активное распространение точечных, специализированных решений, созданных на базе технологий лидеров рынка (по принципу white-label). Соответственно увеличивается и число небольших компаний, которые их разрабатывают и внедряют. Среди наиболее значимых технологических трендов г-н Громов выделяет рост интереса к графовым решениям. В принципе это явление не новое, но именно в последний год заметен рост зрелости в понимании Graph Processing в бизнес-аналитике, акцентирует он. Еще один тренд – рост использования технологий ИИ. По мнению г-на Громова, немалую роль в этом сыграла пандемия: наращивание темпов цифровизации в этот период привело к росту доверия к ИИ, в том числе в области прогнозных и оптимизационных моделей BI.

Цифровизация и сопутствующий ей процесс накопления данных стали драйвером появления так называемых фабрик данных (Data Factory) – экосистем, которые объединяют повторно используемые источники данных, конвейеры передачи и обработки информации, API-интерфейсы. В Gartner еще в прошлом году называли Data Factory одним из десяти топовых трендов в области Data Analytics.

«Мы тоже почувствовали усиление этой тенденции. В частности, с ней связано развитие Data Engineering – подготовки данных для поддержки BI-, ML- и AI-процессов и решений. Компания активно нарастила эту практику и занимается внедрением не только классических DWH, но и Data Lake, – поясняет г-н Громов. – Помимо прочего, в BI Consult фиксируют повышенный интерес к Data Governance и Data Literacy. Причем, у бизнеса заметно повысился уровень зрелости в понимании преимуществ data-driven culture: если раньше заинтересованность в ее развитии демонстрировали лишь самые передовые организации, то сейчас каждый проект сопровождается запуском стратегии по внедрению и распространению такой культуры – предприятия видят в этом экономические выгоды. В целом же можно говорить, что за последний год бизнес-аналитика превратилась в одну из ключевых бизнес-функций, интегрированных в систему принятия решений на всех уровнях».

Алексей Выскребенцев («Форсайт»):

«Если раньше BI-решения были востребованы в основном на конкурентных рынках, то сегодня уже повсеместно. Там, где раньше BI использовали только коммерческие подразделения, теперь стали использовать и поддерживающие службы. Очень заметно подтягиваются и другие отрасли, в том числе те, где отсутствует значимая конкуренция. Это и толкает рынок BI наверх».

Руководитель центра экспертизы решений компании «Форсайт» Алексей Выскребенцев замечает, что заказчики стали более зрелыми. Их больше не интересуют решения, позволяющие только «рисовать картинки». Они начинают понимать, что нуждаются в платформенном решении, способном сформировать цифровую копию предприятия и извлечь выгоду из этих данных. Кейсы становятся более комплексными, а заказчики – более требовательными к решениям. Не менее важно, что наметился реальный пайплайн проектов в сфере импортозамещения, а стадия апробаций переходит в фазу внедрений. По-прежнему присутствует осторожность, однако импортозамещение стало очень заметным, все госкомпании выбирают решения из реестра отечественного ПО или СПО, поясняет г-н Выскребенцев.

Людмила Островская («ФОРС – Центр разработки»):

«За последний год каких-то революционных изменений на рынке BI не произошло, хотя продукты здесь продолжают развиваться: наращивается их функциональность, расширяются сферы применения».

Руководитель проектов отделения комплексного проектирования информационных систем компании «ФОРС – Центр разработки» (ГК ФОРС) Людмила Островская убеждена, что самые заметные изменения на этом рынке произошли несколько ранее, когда появились не только новые платформы для создания аналитических систем, но и новые подходы к их реализации, организации работы с данными, стали стандартом новые технологии, позволяющие обрабатывать большие объемы информации. «Big Data перестал быть просто модным термином, став набором конкретных технологий, помогающих крупным компаниям не только сохранять, но и эффективно использовать свои данные. Основным фактором, сделавшим BI-системы, и не только их, доступными среднему и малому бизнесу, стали облачные технологии, благодаря им появились сервисы, позволяющие приобретать аналитическое решение как услугу, – продолжает она. – На сегодняшний день существуют уже и универсальные платформы, и готовые решения для формирования определенных видов стандартной отчетности компаний. При этом массовое использование обеспечило приемлемую стоимость такого решения для небольших организаций и частных предпринимателей».

Дмитрий Сысоев («НОРБИТ»):

«Основная тенденция в BI – переход от анализа факта («что уже случилось») к предиктивному анализу («что случится») и сценарному моделированию («что еще может случиться»), поиску зависимостей в данных и их влияния на бизнес».

Директор департамента управленческого консалтинга и BI компании «НОРБИТ» (ГК «ЛАНИТ») Дмитрий СЫСОЕВ отмечает, что накопление компаниями больших объемов разнородных данных в совокупности с ростом технических возможностей их быстрой обработки (в частности, благодаря in-memory-вычислениям) дали толчок развитию решений искусственного интеллекта и машинного обучения. При этом традиционные BI-инструменты всё так же востребованы, но это пройденный этап, ведь многие компании в том или ином виде уже внедрили такие решения, уточняет г-н Сысоев.

Кирилл Яковлев («Т1 Консалтинг»):

«Возвращается спрос на систематизацию, культуру и качественное управление данными как необходимое требование для существования бизнес-аналитики в экосистеме предприятия».

Как подчеркивает директор проектов «Т1 Консалтинг» Кирилл ЯКОВЛЕВ, бизнес-аналитика становится более мобильной и доступной для рядового пользователя, а росту успешных внедрений способствует активное проникновение Agile-подходов в процессы реализации и сопровождения BI-решений.

В свою очередь, руководитель отдела консалтинга по аналитическим решениям подразделения ERP «Т1 Консалтинг» Марина РОМАНОВА полагает, что сегодня «только мертвая компания не пользуется BI-решениями». Очевидны два тренда: во-первых, растет число решений с красивыми дашбордами, ведь топ-менеджмент заинтересован, чтобы вся информация была собрана в одном месте в виде понятной и яркой инфографики, обновляемой в режиме реального времени. Тем более что сейчас появилась возможность проводить анализ транзакционных данных без их загрузки в обособленную аналитическую систему, а напрямую, поясняет она. Во-вторых, все большее распространение получает Data Mining: объемы данных, с которыми можно проводить аналитическую работу, растут. Задачи становятся комплексными, а математические методы усложняются. Дальнейшая эволюция, по мнению Марины Романовой, во многом связана с ростом производительности IT-систем.