Российский рынок BI-решений интенсивно развивается последние два года: появляются новые игроки и продукты, вендоры предлагают все больше функциональных возможностей, улучшают юзабилити. В среднем российский рынок BI с 2020 по 2022 годы вырос на 13%, тогда как мировой на 11%. В 2022 году объем российского рынка BI составил 45–50 млрд руб., по оценкам аналитиков TAdviser. Толчком к росту спроса на российские BI-системы стал уход западных вендоров и ужесточение санкций.

Владимир Турин

О том, какие тренды сейчас влияют на рынок и разработку решений – рассказывает Владимир Турин, системный архитектор компании «Нетрика Медицина» (входит в N3.Group и ГК «Ташир МЕДИКА»).

Рост объемов импортозамещения

В 2022 году с рынка ушли основные западные поставщики. На фоне этого бизнес и госсектор начали наращивать темпы импортозамещения, изучать российские продукты, выделять финансирование на их внедрение.

И если коммерческие компании пока все же могут продолжать использовать иностранный софт, то для государственных предприятий миграция на отечественные BI-платформы стала обязательной. Можно сказать, что государственный сектор стал движущей силой активного импортозамещения в области бизнес-аналитики.

Тенденция импортозамещения затрагивает не только аналитические системы, но и их компоненты. Все технологии, системы управления базами данных, операционные системы должны быть отечественными.

Вендоры стремятся удовлетворить требования рынка, предлагая продукты, способные заменить иностранные решения. Но пока они не могут полноценно конкурировать с платформами, на разработку и развитие которых зарубежные разработчики тратили десятилетия. Это подтверждает и ежегодное исследование «BI-круг Громова». Как отмечают эксперты, российские BI-системы все еще здорово проигрывают по своей функциональности зарубежным аналогам. При этом отечественные решения уже успешно эксплуатируются и приносят пользу как в малому бизнесу, так и крупным корпорациям. Об этом открыто говорят не только вендоры, но и заказчики.

Кроме того, стоимость проектов по внедрению российских продуктов выше, чем ранее была у иностранных разработчиков. Правда, вендоры готовы обсуждать гибкие условия лицензирования с корпоративными клиентами. Обычно цену определяет количество пользователей и компонентный состав решений. В некоторых решения, как у нас, например, стоимость зависит только от объема внедряемой функциональности, без ограничений по количеству пользователей.

Искусственный интеллект

Безусловный тренд ближайших лет в любой области ИТ – «искусственный интеллект». Интерес к технологиям ИИ, нейросетям и машинному обучению совсем не нов, но невероятный мировой успех ChatGPT от Open AI, вывел распространение технологии на совершенно иной уровень.

На какое-то время нейросети на базе больших языковых моделей (LLM) даже стали синонимом искусственного интеллекта. Многие компании сегодня активно внедряют решения, построенные именно на основе LLM, и получают действительно впечатляющие результаты. Подобные решения помогают эффективно (зачастую, даже эффектно) решать проблемы скорости и простоты получения ответов на различные вопросы здесь и сейчас. И, конечно, для сферы бизнес-аналитики такие инструменты тоже актуальны.

Однако, никуда не делись другие насущные проблемы: достоверность, непротиворечивость и безопасность данных. Конечно, здорово общаться с BI-системой на естественном языке, но важно получать от нее достоверный, обоснованный и доказуемый ответ. Также важно сохранить безопасность, уделить внимание этическим аспектам обработки и использования данных.

Управление данными

Тренд на управление данными появился не так давно, но уже играет важную роль в цифровой трансформации компаний. Поэтому сегодня сложно себе представить крупный бизнес без своего data-офиса.

С развитием технологий и увеличением объемов данных, компании сталкиваются с необходимостью более ответственно работать с информацией, соблюдать законы о защите данных и обеспечивать прозрачность в обработке персональной информации. Для решения этих задач данными необходимо управлять.

Существуют два аспекта: технологический и методологический. Говоря о трендах, среди методологий управления данными, популярных в России, стоит упомянуть DAMA-DMBOK, а также современные архитектурные концепции: виртуализация данных, Data Mesh и Data Fabric.

Что касается технологической платформы – она должна обслуживать процессы, согласно принятой методологии и архитектуры. Так или иначе – это набор сервисов, которые должны обеспечивать: обнаружение и идентификацию данных, организацию механизмов доступа к ним, отслеживание происхождения (Data Lineage), управление качеством, и многое другое.

Облачные решения и сокращение мощностей

Вендоры все чаще предлагают заказчикам использовать облачную инфраструктуру. Так, порядка 70% участников исследования «BI-круг Громова» готовы предоставлять свои услуги в формате SaaS.

Облачные сервисы аналитики данных пользуются спросом преимущественно у малого и среднего бизнеса, так как для их использования не нужно выстраивать всю необходимую инфраструктуру, ее можно брать в аренду, что значительно дешевле и проще.

Кроме того, использование облачных решений позволяет компаниям сократить затраты на «железо» и мощности, оптимизировать процессы.

При этом крупный бизнес, корпорации и государственные заказчики на первое место ставят надежность, защиту данных и управляемость, поэтому предпочитают развертывание аналитических сервисов в своих ЦОДах. На наш взгляд это оправданный выбор.

Развитие партнерских отношений и объединение усилий

Крупные вендоры заключают партнерские соглашения с консалтинговыми компаниями и интеграторами. Такие коллаборации действительно меняют рынок. Разработчики предоставляют партнерам доступ ко всем обучающим материалам, проводят технические консультации, поддерживают на протяжении всего жизненного цикла продукта, и при этом не тратят время на продажи и сопровождение клиентов. Эту работу выполняют как раз партнеры. Благодаря такому сотрудничеству вендоры могут развивать компетенции, а интеграторы предоставлять клиентам качественные решения.

Функциональность BI

Наблюдается спрос на решения двух принципиально-разных классов:

  • легковесный BI, позволяющий аналитику прямо у себя на компьютере подключить почти любой источник данных, выполнить минимальные преобразования и тут же нарисовать графики.
  • полноценный, глубоко-интегрированный в корпоративную систему управления данными, интерфейс, предоставляющий low/no-code механизмы поиска данных, доступа, визуализации и публикации, продвинутых моделей авторизации (RBAC, ABAC), доступа к сведениям о происхождении (Data-Lineage) и качестве (Data Quality) данных, и т. д.

Так же имеется спрос на гео-аналитику, интеграцию с мессенджерами, механизмы прогнозирования и продвинутой аналитики, low-code и self-service, интерактивные, настраиваемые, и просто современно-выглядящие визуализации.

***

Пользователи BI-систем становятся все более требовательными и при выборе решения обращают внимание как на базовую функциональность, так и на новые возможности. Заказчики хотят, чтобы их эксперты безопасно работали с информацией и аналитикой, не обременяя себя знаниями о технической составляющей данных.

Отмечу, что, наблюдая за опытом других разработчиков, можно понять, в верном ли направлении развивается то или иное решение. Так, наша BI «N3.Аналитика» стала трансформироваться из классической системы бизнес-аналитики в полноценную платформу управления данными после того, как мы изучили российские и мировые тенденции, а также запросы пользователей. Мы используем передовые технологии, ориентируемся на современные методологии и концепции, и реализуем self-service инструменты, позволяющие работать с данными аналитикам, обладающим глубокой экспертизой в предметной области, но не обязательно владеющими техническими знаниями, языками программирования, SQL, и т. д.

То, что компания выбрала правильное направление, подтверждает упомянутое выше исследование «BI-круг Громова», в котором мы регулярно участвуем. Оно помогает оценить не только собственные возможности, но также изучить текущее состояние и тенденции развития российского рынка BI-систем, свериться с его ожиданиями.