Время больших данных

При общем тренде на импортозамещение ИТ-продуктов в приоритете оказываются критичные информационные системы, без которых компания не сможет работать. Но несмотря свою кажущуюся «некритичность» некоторые решения – в частности, аналитика – постепенно переходят в разряд необходимых. 

Недавнее исследование показало, что только 6% российских компаний полностью решили вопрос с импортозамещением ИТ-продуктов. В приоритете традиционно ERP, CRM, системы бухгалтерского и финансового учета. Аналитические ИТ-решения, позволяющие работать с большими объемами данных, а также хранилища данных, скорее всего, окажутся в конце этого списка. Это вполне оправдано с точки зрения компаний, бизнес-модель которых не зависит или мало зависит от аналитики. Если, к примеру, перестанет работать высоконагруженная ERP или учетная система, то предприятие остановится, а без BI или хранилища данных бизнес, на первый взгляд, ничего страшного не случится.

Однако современный бизнес, для которого эффективная работа с данными – основа самосохранения, не может обойтись без аналитических ИТ-решений. Например, все ритейлеры, у которых есть онлайн-продажи, активно работают с данными. Они собирают информацию о поведении клиентов: какие продукты предпочитает покупатель, на какой товар обратил внимание, как часто совершает покупки и т.д. На основе этих данных торговые сети формируют индивидуальные предложения для клиента. В том числе благодаря обработанным массивам данных, цена для каждого покупателя назначается максимально точно – клиент остается доволен покупкой.

Однако сегодня к аналитическим решениям и работе с Большими данными обращаются те компании, которые до недавнего времени практически не использовали BI-системы или Data Governance (стратегии управления корпоративными данными). Так, мы наблюдаем существенный рост инвестиций в аналитические решения в промышленности. В период экономической турбулентности производственные предприятия «распробовали» работу с данными: заводы используют аналитические платформы для оптимизации составов и рецептуры, управления маржинальной прибылью, оперативного анализа себестоимости продукции и ценообразования. Классические дистрибуторы также проявляют интерес к цифровой аналитике, которая помогает точно оценивать уровень спроса.

Современные аналитические решения позволяют мониторить ситуацию как внутри компании, так и на внешних рынках и принимать оперативные управленческие решения, основанные на глубоком анализе. Бизнес, у которого есть возможность собирать и систематизировать различную информацию о клиентах, конкурентах и рынке, получает преимущества, потому что быстро определяет неочевидные на первый взгляд закономерности, например, в поведении потребителей или в «конкуренции» разных продуктов одной компании в структуре общей прибыли.

Традиционно российский бизнес преимущественно пользовался тремя зарубежными BI-платформами от Microsoft, Qlik и Tableau. Эти вендоры ушли с российского рынка. Сегодня есть около 50 отечественных систем бизнес-анализа, однако пока ни одна из них не стала полноценной заменой зарубежным системам. Дополнительно, спросом пользуется китайская система FineBI (вендор FanRuan) – прямой конкурент ушедшим западным продуктам. Для успешного закрепления на рынке новых российских или иностранных платформ кроме качества продуктов важно наличие ресурсов для внедрения и поддержки – нужны консультанты, разработчики, сервисные центры. 

При этом, несмотря на проблемы с закупкой зарубежного серверного оборудования, возникшие из-за санкций, проектов по организации хранения или управления данными меньше не становится. Сегодня на рынке представлены отечественные транзакционные базы данных на базе open source технологий. Также развиваются альтернативные облачные базы данных – только за 2022 год рынок услуг облачных провайдеров в России вырос более чем на 40%.

В период экономической нестабильности бизнесу приходится кратно повышать конкурентоспособность, оптимизировать внутренние процессы и пересматривать свои бизнес-модели. Уже понятно, что в ближайшие годы для большинства отраслей экономики аналитика данных станет важнейшей составляющей для повышения операционной эффективности и быстрого реагирования на волатильные рынки.