Мировые тренды в Business Intelligence

Наталья Яшенкова, руководитель направления развития отраслевых решений Polymatica, компания SL Soft

Как разработчик инструментов бизнес-аналитики мы стараемся держать руку на пульсе мировых тенденций. Среди основных источников — Gartner, BARC, Qlik, Tableau и ряд других ресурсов, посвященных BI-отрасли. Наша задача — понять, совпадают ли наши векторы развития и что полезного мы можем почерпнуть для дорожной карты, чтобы опережать запросы заказчиков.

Критерии Магического квадранта Gartner

Проанализируем исследование «Магический квадрант Gartner», вышедшее в апреле 2023 года. В этом году появилось три новых критерия оценки: «Интеграция с Data Science», «Хранилище метрик» и «Коллаборация».

Интеграция с Data Science отражает растущую потребность в том, что бизнес-аналитику требуется использовать Data Science для проверки определенных гипотез, и что специалистам по обработке данных тоже нужна визуализация данных для отслеживания, например, качества моделей ML.

До недавнего времени хранилища метрик строились за пределами BI-системы в рамках проекта, фактически являясь реализацией методологии расчетов метрик для стандартизации в наборах данных и инструментах обработки данных. Это позволяет одинаково для всех предоставлять информацию по таким важным показателям, как «доход», «новые пользователи» и «рост клиентов». Сейчас такая функциональность может быть представлена BI-системой.

Коллаборация, то есть совместная работа с аналитикой, – это сочетание многих функций, которые в совокупности улучшают способность организации оперативно создавать информационные панели и принимать решения на основе общего согласия.

Поскольку критериев оценки всегда 12, то при добавлении трех новых пунктов, три пункта, потерявших актуальность, исключаются. В 2023 году из отчета Gartner убрали безопасность, генерацию текста на естественном языке (объединена с «дата-сторителлингом») и облачную аналитику, которая теперь рассматривается как стратегия выхода на рынок. Также бонусом был добавлен критерий «Открытость и совместимость», поскольку интеграция с облачными экосистемами и бизнес-приложениями отмечена как важный фактор при выборе BI решения заказчиками.

Мировые тренды BI

Взяв критерии Gartner за основу, я рассмотрела еще 8 источников, объединив их по частоте упоминания, в результате получился такой рейтинг (источники*).

Больше всего баллов получил тренд «Управление данными», что логично, так как этот вопрос стоит остро перед многими компаниями. Второе и третье места заняли тренды Data science integration и Automated insights, связанные с искусственным интеллектом – машинное обучение внедряется в BI и становится неотъемлемой частью системы бизнес-аналитики. На пятом месте, после ключевой функции BI Data visualization/Data discovery, идет Data literacy – тренд, связанный с формированием культуры работы с данными. И действительно возможности self-service BI имеют ценность, когда пользователи имеют представление о том, как работать с данными и трансформировать полученные результаты в экономический эффект. Всего в список вошло 22 тренда, и я хочу подробнее остановиться на пунктах, совпадающих с видением Polymatica.

Тренды Polymatica

Интеграция Data Science в BI (Data Science Integration)

В 2021 году в экосистему Polymatica был добавлен продукт, позволяющий в графическом интерфейсе создавать модели машинного обучения и использовать их в виде сервиса или пакетного применения. В настоящий момент в конструктор входят следующие алгоритмы для обучения с учителем: дерево решений, случайный лес, байесовская, линейная и логистическая регрессии, линейные модели, нейронная сеть, LDA, градиентные бустинги, GLM и Auto ML.

Auto ML был специально разработан для упрощения создания моделей машинного обучения пользователями без специальных знаний в Data Science: после выбора целевой переменной и предикторов автоматически формируется пайплайн данных. Узлу Auto ML выделяется время на перебор разных алгоритмов, и в результате система предоставляет вариант с наиболее высокими качественными характеристиками. Узел Auto ML можно комбинировать c другими узлами-алгоритмами для выбора модели-чемпиона.

Применение этого инструмента позволяет аналитикам данных и бизнес-пользователям создавать дашборды в Polymatica Dashboards, содержащие не только исторические данные, но и прогнозные значения. Например, при сборе данных по выполнению заявок отобразить информацию по рисковым заявкам – тем, срок выполнения которых с большой вероятностью будет просрочен. Также можно визуализировать на информационной панели регионы, исполнителей, таблицу с заявками и другие показатели, которые позволят дать лучшее представление о ситуации с потенциальными просрочками.

Инструменты BI актуальны и для Data Science. Например, для мониторинга качества моделей машинного обучения используются дашборды, которые позволяют отслеживать изменение таких метрик, как Gini, AUC ROC и любые другие. Это необходимо для управления жизненным циклом модели и принятия своевременных решений о переобучении или списании.

Открытая архитектура для интеграции и доработки компонентов партнерами и заказчиками (Collaboration. Integration with other platforms)

Продукты Polymatica ML и Polymatica Decision Manager создавались по образу и подобию западного аналога, за исключением принципа открытости архитектуры. Polymaticа как вендор избрала путь предоставления возможности заказчикам и партнерам добавлять в систему собственные компоненты — алгоритмы и визуализации. И это в равной степени актуально и для BI-решения.

Помимо прогнозирования для снижения неопределенности, особенно при планировании, используется сценарное моделирование, или «что-если» анализ. Для применения данного инструмента в Polymatica Dashboards реализована возможность подключения модуля формирования данных, разработанного нашим технологическим партнером компанией Codex Proj.

Продукт Codex Proj предназначен для управления процессом учета данных, который по обоснованным причинам не ведется в информационных системах организации: создание форм, проверки данных, согласования, совместной работы и визуализации. Помимо сценарного моделирования применение этого модуля связано с ручным сбором данных, например, из разных филиалов. В этом случае вместо файла Excel заполняется форма, после ряда проверок информация автоматически попадает в базу данных и, при необходимости, отображается на информационной панели. При этом у нас уже есть кейс с Codex Proj, когда заполнение формы и отображение ее на дашборде происходит в режиме, близком к реальному времени.

Технологическое партнерство позволяет расширять возможности применения продуктов Polymatica в самых разных направлениях. Loginom разработал плагин для загрузки данных, подготовленных с помощью этого ETL-инструмента, напрямую в Polymatica Dashboards. Интеграция Polymatica в SL Soft позволяет создавать совместные решения с Robin RPA, платформой анализа неструктурированной информации «Преферентум», продуктами для управления цифровыми документами «Цитрос», решениями для распознания документов Soica, системой управления персоналом «БОСС».

Встроенная аналитика (Embedded Analytics)

Продолжая тему совместимости и встраиваемости, нельзя не отметить тренд Embedded Analytics, на который Polymatica будет ориентироваться в ближайшей перспективе. Речь идет о том, что, когда перед разработчиком бизнес-приложения встает задача создания модуля, отвечающего за аналитику, у него есть выбор – разрабатывать самим или взять готовое зрелое решение и встроить его к себе. BI-система должна быть готова к такой манипуляции и обладать соответствующими интеграционными механизмами. Polymatica Dashboards используется для реализации модуля аналитики в CRM-системе НОТА МОДУС – российской модульной платформе для автоматизации продаж, маркетинга и клиентского сервиса. Опыт оказался успешным и Polymatica планирует продолжить работать в этом направлении.

Повышение культуры работы с данными (Data literacy)

И в завершении нельзя не затронуть тему формирования культуры работы с данными (Data literacy). Очевидно, что навыки работы с данными наравне со знанием английского языка, становится необходимым soft skill для каждого амбициозного сотрудника, не говоря о руководителях разных уровней. Поэтому постоянно появляются новые обучающие программы, ориентированные на бизнес-пользователей, например, в рамках повышения квалификации. Polymatica сотрудничает с Приволжским и Северо-Западным институтами повышения квалификации ФНС России, РЭУ им. Плеханова, МГИМО, ВШЭ, АВИШ (РУТ МИИТ), МГПУ и рядом других вузов, где обучение проходят как аналитики, так представители социального-экономических и гуманитарных специальностей.

*Источники:

1. Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms, Gartner
2. https://www.softwebsolutions.com/resources/trends-in-advanced-analytics-with-tableau.html#:~:text=In%202023%2C%20we%20will%20see,successful%20in%20the%20long%20run
3. https://www.datapine.com/blog/business-intelligence-trends/
4. https://www.selecthub.com/business-intelligence/business-intelligence-trends/
5. https://www.ailoitte.com/blog/business-intelligence-analytics-trends/
6. https://www.analyticsinsight.net/top-10-analytics-and-business-intelligence-trends-for-2024/
7. https://financesonline.com/business-intelligence-trends/
8. https://bi-survey.com/top-business-intelligence-trends
9. Qlik: Top 10 BI & Data Trends 2023