ТОП-5 российских self-service BI-систем в 2024

По данным ежегодных исследований, проводящихся авторитетными ИТ-изданиями после введения санкционной политики западными вендорами в 2022 году, ежегодно объем рынка российских BI-систем увеличивается на 16 — 20%. Со ссылкой на исследование Центра компетенций по импортозамещению в области ИКТ 2023 издание отмечает, что сейчас доля отечественных BI-систем находится в диапазоне 35-45% с трендом на увеличение. Эксперты расходятся в оценке дальнейших перспектив импортозамещения в сфере BI, однако по самым осторожным прогнозам прирост отечественной доли рынка составит до 63-65% в ближайшие 3 года.

Наряду с этим мы видим огромное разнообразие российских BI-продуктов на рынке. По некоторым оценкам, сейчас имеется более 80 различных уникальных проприетарных отечественных BI-решений. Для заказчика, впервые внедряющего BI-систему или нуждающегося в импортозамещении, может быть непросто выбрать подходящее отечественное решение из широкого спектра доступных вариантов. В этой статье мы попробуем структурировать рынок российских BI-решений, изучим, на какие аспекты делают ставку ведущие отечественные вендоры, и обратим ваше внимание на ТОП-6 наиболее перспективных BI-продуктов для импортозамещения.

Российские системы бизнес аналитики можно условно разделить на три класса:

1. BI-системы Enterprise-уровня – предназначены для замены зарубежных решений, таких как SAP BI, Oracle BI, IBM Cognos. Эти платформы предлагают мощные функциональные возможности для аналитики и отчетности в крупных компаниях. Однако их стоимость весьма высока, а настройка и внедрение требуют высококвалифицированного ИТ-персонала. К этому классу относятся такие отечественные решения, как Alpha BI, Форсайт, Delta BI и Luxms BI.

2. Узкоспециализированные BI-продукты – разработаны для конкретных отраслей. Примерами могут послужить N3.Аналитика для медицины и GOOD.BI для маркетинга.

3. Self-service BI-системы – ориентированы на замену таких решений, как Power BI, Tableau и Qlik. Они достаточно просты в внедрении и освоении, доступны даже для пользователей с минимальными техническими навыками и имеют сравнительно низкую стоимость.

В данной статье мы сосредоточимся на сравнении российских self-service BI-платформ, чтобы помочь заказчикам выбрать оптимальное решение для своих бизнес-задач.

Необходимо отметить, что сейчас российский рынок BI таков, что на нем «нужно очень быстро бежать, чтобы оставаться на месте»: конкуренция высока, и вендоры прилагают достойные восхищения усилия для постоянной модернизации и улучшения своих платформ. Так, например, за последний год вышло 9 релизов системы Analytic Workspace общей сложностью более 400 изменений. И другие популярные платформы, которые войдут в наш рейтинг, развиваются с похожей скоростью. Таким образом, если вы подробно изучали характеристики и рейтинги BI-платформ за 2023 год — сейчас вы уже сильно отстали от жизни. Предлагаем актуальный рейтинг популярных BI-решений конца 2024 года.

5 место: Yandex DataLens.

Бесплатная облачная версия BI-системы Yandex DataLens, выпущенная Яндексом на рынок еще в 2019 году, разом привлекла большое количество российских пользователей с момента введения санкционной политики со стороны западных вендоров. Яндекс смог сфокусироваться не на продаже лицензий DataLens, а на увеличении доходов от облачных мощностей Yandex Cloud и связанных с ним сервисов экосистемы. Таким образом, DataLens стала своего рода «магнитом» для пользователей, что, однако, не снижает её достоинств, и удобства нативной интеграции с популярными сервисами Яндекса.

Будучи исключительно облачной BI-системой, Yandex DataLens не имеет собственного хранилища данных. Интеграция данных реализуется специализированными инструментами платформы данных Yandex Cloud и напрямую с BI не связана. То же относится к ETL-процессам: для их реализации необходимо подключить Yandex Data Transfer, Yandex DataProc, Yandex DataSphere, Yandex Cloud Functions, Yandex Managed Kafka.

4 место: PIX BI.

PIX BI — это относительно новая российская BI-система, которая появилась на рынке в 2022 году. Инструмент разработан компанией PIX Robotics и глубоко интегрирован в экосистему сервисов PIX. В частности, программный робот для автоматизации сбора данных PIX RPA предлагается бесплатно вместе с PIX BI, что делает их отличным тандемом для бизнеса, которому необходима аналитика.

Кроме того, у PIX BI имеется сильная команда разработчиков, которые ранее занимались внедрением Qlik в России. Их опыт позволил создать систему, максимально похожую на Qlik, что удобно для аналитиков, привыкших работать с этой платформой. Однако из-за молодости инструмента некоторые недостатки пока не полностью устранены, и в сообществе можно встретить значительное количество вопросов, связанных с нестабильной работой системы.

Хранилище данных PIX BI построено на PostgreSQL и Clickhouse, при этом PIX BI может работать в режиме прямого подключения к данным из таких СУБД: PostgreSQL, ClickHouse, MS SQL Server.

Встроенный ETL-модуль PIX BI на базе С++ обладает только базовыми возможностями, для большинства бизнес-задач необходимо докупать интеграцию со специализированными ETL-сервисами.

3 место: Visiology.

Visiology — одно из самых устоявшихся BI-решений на российском рынке, которое начало завоевывать доверие пользователей с 2015 года. На момент ухода зарубежных вендоров в 2022 году Visiology было самым зрелым инструментом среди отечественных BI-платформ. Однако сейчас ситуация изменилась, и конкурентное давление вынуждает команду Visiology искать новые пути к привлечению своих пользователей. Одним из таких прорывов в версии Visiology 3.0 стала поддержка языка DAX.

DAX (Data Analysis Expressions) — это язык запросов, который используется в Microsoft Power BI. Он позволяет создавать сложные вычисления и метрики, расширяя возможности анализа данных в многомерных моделях. Сотни тысяч пользователей Power BI знакомы с написанием запросов на DAX и теперь могут продолжать работать в привычной среде, используя Visiology.

Хотя DAX в Visiology пока что имеет существенно ограниченные возможности по сравнению с Power BI, он активно развивается с каждым новым обновлением. Также стоит отметить наличие виртуального помощника ViTalk, представляющего собой встроенный чат на базе GPT, который помогает пользователям формулировать корректные запросы на языке DAX в версии Visiology.

Встроенное хранилище данных Visiology построено на базе PostgreSQL, и Arenadata, однако платформа дает возможность работать не только в In-Memory, но и в режиме push-down автоматической генерации SQL-запросов к распределенным СУБД c массовым параллелизмом.

Встроенный ETL-модуль ViXtract обладает ограниченными возможностями и подходит только для простых преобразований. Для сложных проектов придется докупить интеграции с Loginom, Apache Airflow или Pentaho Data Integration.

Одной из примечательных особенностей Visiology является модуль Smart Forms, который позволяет автоматизировать ручной ввод данных с помощью веб-форм. Этот инструмент также поддерживает загрузку готовых документов Excel, обеспечивая мгновенное перенесение данных на BI-платформу с их последующим отображением на реальных дашбордах.

Visiology имеет активное Телеграм-сообщество и общирную университетскую программу, в которую входят МГУ, РЭУ им. Плеханова, ВШБ ВШЭ.

В то же время стоит отметить достаточно высокую стоимость системы и серьезные требования к «железу» и инфраструктуре заказчика для обеспечения полноценной работы инструмента.

2 место. Insight BI (Goodt).

Самобытная BI-платформа Insight, созданная компанией Goodt, успешно внедрена в нескольких крупных государственных организациях и выделяется среди конкурентов благодаря яркому акценту на визуализацию данных. Одним из ключевых модулей этой BI-системы является Insight Visual Studio — портал для разработчиков, который объединяет drag’n’drop визуальный конструктор дашбордов и приложений, встроенные библиотеки шаблонов и маркетплейс готовых решений.

Хотя Insight BI вовсе не имеет встроенного ETL-модуля, она свободно интегрируется с Loginom, Apache AirFlow, Apache NiFi. Insight BI работает с подключаемыми по принципу push-down, осуществляя потоковые операции «на лету» и предлагая набор инструментов для проектирования приложений со встроенной аналитикой.

BI-платформа Insight предлагает более 70 встроенных типов визуализации и адаптивную версию, подходящую для различных экранов. Портал Insight Visual Studio позволяет не просто создавать дашборды, а объединять их в единое поле, свободно оперируя различными виджетами, создавая их произвольные комбинации. Платформа также предоставляет сервис для настройки формирования регламентных отчетов в форматах Word и Excel, а также формы ввода данных.

Что касается экспорта отчетов, пользователи могут выгружать витрины данных в форматах xlsx и csv, а также создавать регламентные отчеты в xlsx и docx. Кроме того, доступна выгрузка страниц проектов и виджетов в нескольких форматах, включая pdf, png, jpeg и webp.

Для обучения работе на платформе вендором создан 40-часовой онлайн-курс.

1 место: Analytic Workspace (AW BI)

Analytic Workspace — это универсальный BI-инструмент, способный решать практически любые аналитические задачи. В отличие от других российских BI-решений, которые стремились копировать зарубежные интерфейсы, AW BI выбрала свой путь, что оказалось удачным решением: многие отмечают простоту освоения и легкость работы с интерфейсом AW BI.

Уникальная особенность AW BI – наличие self-service ETL-блоков, которые позволяют пользователям самостоятельно создавать сложные логические модели с неограниченным количеством уровней вложенности для решения любых аналитических задач, включая прогнозирование.

Еще одним значительным преимуществом является доступность бесплатной версии AW BI Free, которая позволяет освоить работу с системой, подключать собственные источники (базы данных, файлы, веб-сервисы), строить модели данных и визуализировать их. Важно отметить, что бесплатная версия AW BI Free предоставляется бессрочно.

Analytic Workspace имеет встроенное хранилище данных на базе Clickhouse, которое входит в стандартный пакет поставки и позволяет заказчикам экономить до 10 млн рублей на создании DWH. В то же время AW BI может подключаться к готовой витрине данных с СУБД Clickhouse. В этом случае данные не хранятся дополнительно в хранилище Analytic Workspace.

AW BI оснащена полноценным встроенным ETL-модулем собственной разработки, с бесшовным подключением к Apache Spark и Apache Airflow, позволяющий проводить любые преобразования данных с использованием SQL или Python. К особым возможностям системы стоит отнести ML-прогнозирование и предиктивную аналитику даже в бесплатной версии (на базе интеграции с библиотеками Phyton) и кастомное ML-прогнозирование инструментами Data-science.

К концу 2024 года Analytic Workspace стала самым популярной из российских on-premise BI-систем по размеру Телеграм-сообщества, которое насчитывает уже около 2.5 тысяч человек. Вендор уделяет особое внимание обучению специалистов: создано 2 бесплатных курса на платформе Stepik, регулярно проходят обучающие марафоны по BI-аналитике и ML-прогнозированию. AW BI преподают в университетах SkyPro, OTUS, ИТИЗ, КАИ.

Выводы

Ключевые моменты сравнения ТОП-5 российских self-service BI-систем представлены в таблице:

При выборе системы аналитики важно сначала определить задачи, связанные с обработкой данных. Если требуется простая визуализация, то Yandex Data Lens станет хорошим и доступным решением. Для более продвинутой визуализации стоит обратить внимание на Analytic Workspace или Insight BI.

Если же необходимо решить задачи по сбору, хранению, трансформации и визуализации данных, разумнее рассматривать комплексные платформы. Крупным компаниям и госкорпорациям подойдут решения из реестра отечественного ПО, которые можно развернуть на своих ресурсах и адаптировать под свои нужды, например, Analytic Workspace или Visiology.

Для малого и среднего бизнеса лучше всего подходят инструменты low-code/no-code (LCNC), предлагающие более доступные тарифы, такие как BI-система Analytic Workspace. Этот инструмент не только имеет простой и интуитивно понятный интерфейс для самообслуживания, но и позволяет решать сложные специализированные задачи благодаря полноценному ETL-модулю, что обеспечивает гибкость в работе с большими объемами данных и помогает получать ценные инсайты для оптимизации бизнес-решений.