16 августа 2023

Российский рынок BI: текущее состояние, критерии выбора и нюансы внедрения

Потребность компаний различных отраслей в аналитике данных усиливается по мере роста объемов накапливаемой информации, необходимости оптимизации бизнес-процессов, быстрого принятия стратегических и операционных решений. Как обстоят дела на российском рынке BI-платформ, каковы критерии выбора решений и как проходит процесс их внедрения?

Современные инструменты Business Intelligence способны как анализировать структурированные данные, так и решать более сложные задачи, связанные со слабоструктурированными источниками и комплексной визуализацией данных. И если несколько лет назад программные инструменты данного класса применялись только для моделирования данных, то сегодня практически все BI-платформы имеют встроенные средства очистки, консолидации и нормализации структурированных данных. Причем они способны работать с очень большими объемами записей.

Одна из ключевых целей BI – поддержка принятия решений при реализации тех или иных бизнес-процессов. Более десяти лет назад для этого применялись модульные программные приложения, решающие частные задачи. Дефицит консолидированных данных затруднял получение объективной оценки необходимых для анализа факторов. Однако эволюция технологий управления большими данными и возросшая производительность ИТ-инфраструктуры компаний позволили им использовать более прозрачный и универсальный подход к BI, перейти от пакетной обработки данных к потоковой. Это, в свою очередь, определило потребность в инструментах многомерной визуализации данных. При этом прогрессивные статистические методы для корреляционного анализа, прогнозирования, нелинейного анализа – приобретают всё большую значимость. Специалист, принимающий решения с помощью BI, опирается на динамические показатели фактических данных и расчетных показателей в агрегированном виде.

Сценарии применения BI

BI-системы сегодня имеют обширное распространение как в виде полноценных независимых программных решений, так и в виде аналитических модулей различных приложений. По сути, анализировать данные можно везде, где они есть. При этом чем больше компания собирает потоковой информации, тем выше потребность в ее качественном анализе. И, поскольку современные корпоративные системы способны обеспечить упорядоченное хранение информации, обработка агрегированных данных доступна организациям самых разных сфер деятельности.

Так, промышленное оборудование оснащено датчиками, позволяющими получать данные о работе линии, каждого производственного элемента. Как правило, такая информация хранится локально или во внешних базах данных. Благодаря ее анализу руководители могут выстраивать более эффективные процессы: например, оптимизировать расход сырья или предупреждать поломки. В сфере услуг оцифровываются взаимоотношения компаний с потребителем. Кассы, CRM, логистические системы – благодаря всему этому появляются большие группы данных, которые можно рассматривать в различных разрезах.

Современный уровень развития ПО и производительности ИТ-систем позволяет визуализировать данные не только в виде классических диаграмм, но и в виде геокарт, тепловых карт и в других разновидностях. А применение нейронных алгоритмов дает возможность прогнозирования на основе анализа массивов информации. Например, в медицине, анализируя диагностические данные, можно выявлять в них некие закономерности или аномалии – и на этой основе корректировать методики лечения пациентов. Для сельскохозяйственных предприятий можно выстроить систему оперативного мониторинга, управляя разными локациями, учитывая погодные изменения и т. д.

Имея возможность оперативно менять срезы данных, можно максимально быстро принимать решения. Поэтому BI-системы активно применяются в ситуационных центрах. Качество таких решений напрямую зависит от качества созданной для них модели данных.

Развитие BI в России

История BI-систем в России тесно связана с развитием ИТ-рынка в целом. До ухода иностранных компаний местным разработчикам было довольно сложно конкурировать с хорошо зарекомендовавшими себя программными решениями мирового уровня. В случае BI это, прежде всего, Tableau, Power BI и Qlik. Российские вендоры находили точки роста в более узких нишах, в разработке и внедрении специализированных BI-систем. Те из них, кто выдержал конкуренцию, сегодня могут предоставить заказчикам решения с востребованными функциями.

ИТ-командам нужны инвестиции в технологическое развитие и кадровый потенциал. Сейчас ситуация на локальном рынке резко изменилась, для отечественных разработчиков конкурентное поле со стороны зарубежных вендоров опустело. Но никуда не ушли законы рынка: усилилась борьба теперь уже между российскими компаниями. Появились лидеры в отраслевых сегментах, часть игроков сошла с дистанции. Направление BI не стало исключением. Здесь на настоящий момент уже сформировался пул надежных разработчиков с хорошим потенциалом развития программных продуктов. Независимые аналитические агентства, а также некоторые интеграторы публикуют рейтинги и дают развернутые характеристики наиболее зарекомендовавших себя систем.

Критерии выбора BI-платформы

Современные BI-системы различаются по функциональности, масштабируемости, возможности применения no-code/low-code и другим более специфическим критериям. В то же время они могут быть применены во многих отраслях для решения конкретных задач.

Например, если в компании внедрены такие системы, как CRM, ERP, MRP, и не хватает встроенных отчетов, – можно использовать BI для раздельного или консолидированного анализа, создания единой модели данных. Если в компании много лет используется Excel в качестве универсального инструмента для создания и хранения данных, а базы становятся все больше – однозначно следует рассмотреть внедрение BI. При этом сначала можно заняться построением моделей данных из слабоструктурированных источников, а затем уже непосредственно проектированием аналитических отчетов с наглядными графиками и таблицами агрегируемых данных.

Для выбора BI-системы можно рекомендовать оценить следующие функции и критерии продукта:

  • импорт данных с сервера БД (SQL и др.),
  • импорт данных из файлов (csv, txt, xls),
  • объединение источников данных,
  • создание модели данных,
  • фильтрация данных,
  • наличие стандартных визуализаций,
  • внедрение дополнительных визуализаций (JavaScript, Python),
  • создание интерактивных отчетов,
  • создание вычисляемых полей,
  • функции агрегации,
  • различный экспорт данных,
  • управление правами доступа,
  • адаптация под другие технические устройства,
  • автоматическое обновление отчетов по расписанию,
  • обучающая документация и наличие сообществ,
  • публикация отчетов в веб-представлении,
  • стоимость решения.

По нашей практике, заказчики чаще отдают предпочтение проверенным и известным продуктам. Однако именно в направлении BI процесс внедрения продукта всегда носит проектный характер и нередко требуется кастомизация. С этой точки зрения малоизвестные решения могут оказаться гораздо гибче в кастомизации, что может положительно сказываться на сроках реализации проекта. В то же время у «коробочных» решений есть свои неоспоримые преимущества: возможность удобного обновления по мере выхода новых релизов, наличие всей необходимой документации и более широкое экспертное сообщество.

Внедрение BI: на что обратить внимание

Алгоритм внедрения BI-систем верхнеуровнево не отличается от внедрения других ИТ-платформ. Как правило, проект разбивается на этапы:

  • аудит и анализ требований на стороне заказчика,
  • составление плана миграции (если у заказчика уже есть другая BI-система),
  • разработка моделей данных,
  • добавление средств визуализации (дашбордов, таблиц),
  • тестирование и обучение,
  • запуск в эксплуатацию,
  • контроль и расширение аналитических срезов.

Специфика BI-систем подразумевает участие в проекте вендора и системного интегратора. Вендор занимается поддержкой и доработкой платформы. Интегратор обладает многогранными экспертными знаниями, которые необходимы для реализации проекта – ведь заказчику часто приходится решать задачи не только установки BI-платформы, но и ее интеграции с ИТ-окружением.

Самыми затратными по ресурсам и времени (до 80% затрат, по нашим подсчетам) являются этапы аудита и разработки модели данных. Они требуют тщательного изучения исходных источников данных компании и возможностей разработки средств визуализации. Именно поэтому длительность реализации проекта BI иногда бывает сложно определить: указанные этапы могут растянуться во времени из-за обеспечения доступности, бесструктурного хранения, множества видов источников информации, отсутствия формализованного описания имеющихся данных и т.д.

Проектный подход подразумевает создание совместной группы, состоящей из представителей заказчика и исполнителя. Крайне важно, чтобы на стороне заказчика хотя бы один сотрудник был привлечен к поддержке системы: знал корректные источники для модели и регламенты сбора исходных данных, мог управлять политиками доступа.

Автор – Николай Рыков, продукт-менеджер по программным решениям компании Konica Minolta
Источник: Директор информационной службы

Исследование iTrend: зарплата для ИТ-специалистов — не решающий фактор при выборе работодателя

23 апреля 2024

Эксперты коммуникационного агентства iTrend провели исследование, в рамках которого проанализировали критерии выбора работы, а также медиапредпочтения более 300 высокоуровневых специалистов из крупных российских ИТ-компаний.

 

Команда iTrend начала работу с Институтом iSpring

19 апреля 2024

Институт iSpring — частный ИТ-вуз нового поколения. Он был основан в 2021 году в Йошкар-Оле российским предпринимателем и основателем международной ИТ-компании iSpring Юрием Усковым.

 

Вебинар РУССОФТ, iTrend и BiToBe: «Работодатель-as-a-Service: новая реальность привлечения ИТ-специалистов»

15 апреля 2024

23 апреля в 15:00 пройдет открытый вебинар «Работодатель-as-a-Service: Новая реальность привлечения ИТ-специалистов»

 

iTrend: освоить маркировку интернет-рекламы можно только на собственном опыте

25 марта 2024

В феврале 2024 года в Москве прошла Конференция «Digital-коммуникации России». Организатор мероприятия – Ассоциация директоров по коммуникациям и корпоративным медиа России (АКМР). Эксперты конференции обсудили острые вопросы рынка digital, в том числе маркировку интернет-рекламы. Об опыте коммуникационного агентства в рамках перехода на работу по новым правилам рассказала Екатерина Саранцева, директор по развитию iTrend.

 

Медиалогия: iTrend – в ТОП-4 коммуникационных агентств по медиаиндексу за январь 2024 года

20 марта 2024

Коммуникационное агентство iTrend вошло в пятерку агентств, получивших наиболее высокий медиаиндекс по данным рейтинга «Медиалогии» за январь 2024 года. Компания заняла четвёртую строчку ранкинга, набрав 433,2 пункта МИ. Медиаактивность участников рынка оценивалась на основе анализа базы российских СМИ, включающей в себя более 88 тыс. источников — ТВ, радио, газеты, журналы, информационные агентства и Интернет-СМИ.

 
Все новости iTrend