Круглый стол
Тенденции и тренды в сфере бизнес-аналитики
В круглом столе принимают участие
Михаил Александров, руководитель направления платформенных решений, SAS Россия/СНГ
Юрий Бондарь, заместитель генерального директора, SAP СНГ
Алексей Кабачников, ведущий специалист, АО «НЕОЛАНТ»
Евгений Линник, начальник отдела работы с большими данными департамента прикладных решений, компания «Техносерв»
Дмитрий Мельников, специалист, АО «НЕОЛАНТ»
Надежда Паркаева, архитектор практики ERP компании «Атринити» (группа «Астерос»)
Роман Раевский, главный конструктор системы, компания «Полиматика Рус»
Дмитрий Сергеев, директор по развитию бизнеса Центра программных решений, компания «Инфосистемы Джет»
Виктор Сусойкин, директор по консалтингу Центра финансовых решений, РДТЕХ
Если для некоторых людей «жизнь в эпоху перемен» является чуть ли не родовым проклятием, то для настоящих бизнесменов, смело идущих навстречу вызовам времени, изменения на рынке всегда открывают новые возможности. Мы решили побеседовать с экспертами в сфере бизнес-аналитики, чтобы узнать из первых рук, какие основные тенденции и тренды будут определять облик BI в ближайшее время, какое влияние на развитие бизнес-аналитики оказывает распространение облачных технологий, можно ли уже сегодня говорить о перспективах замещения импортных решений в сфере бизнес-аналитики на российском рынке.
Какие основные тенденции в сфере бизнес-аналитики за последние год-полтора вы могли бы выделить?
Михаил А
лександров
В последнее время трендом становится анализ внешних источников данных. В первую очередь это мониторинг социальных сетей. Кроме того, для анализа используются данные внешних поставщиков, например о продажах конкурентов или о продажах по рынку в целом. Несколько компаний уже агрегируют и предоставляют такие данные.
Другой важный тренд: сейчас аналитика предполагает серьезный уровень погружения в предметную область. Если раньше ставились общекорпоративные задачи по анализу общих показателей, например выручки или себестоимости, то теперь уклон идет в глубокие аналитические BI-системы уровня департамента с более детальным погружением до разрезов и первичных данных.
Юрий Бондарь
Портрет обычного потребителя BI-технологий стремительно меняется с каждым годом. Традиционно это всегда были технологически зрелые компании. Но если раньше интерес к подобным продуктам проявляли только топ-менеджеры, которые применяют бизнес-аналитику, для того чтобы оперативно получать данные по бизнесу в целом, то сегодня BI-технологии используют уже и менеджеры среднего звена, и рядовые сотрудники. Одновременно с этим наличие у руководства возможностей мониторить ситуацию онлайн создает момент единого доступа у всех пользователей системы для бизнес-анализа в режиме реального времени.
Стоит также отметить, что сегодня, с обширным ростом информации и данных для анализа, увеличением решений, основанных не только на текущем состоянии, но и на прогнозе, BI-системы уже уходят от классической отчетности в сторону построения непрерывных процессов, тесно связанных с основной деятельностью бизнеса компании. Моделирование различных сценариев при принятии решений, управление рисками и борьба с корпоративным мошенничеством, прогнозирование ремонтных работ и качества готовой продукции – все эти задачи ставились бизнесом и раньше, однако стоимость их реализации и сложность воплощения в сочетании с необходимостью анализа больших массивов информации не позволяли в полной мере реализовать их на практике.
Евгений Линник
В 2016 г. индустрия бизнес-анализа продолжает закономерное движение по пути, который был намечен в прошлом году:
- продолжается увеличение количества задач, которые решаются путем повышения прозрачности бизнеса и уровня знаний о клиентах;
- бизнес активно пытается экономить на внедрении новых решений класса BI, как, впрочем, и других ИT-решений, вследствие снижения бюджетов;
- в компаниях-«локомотивах» бизнес-анализа (банки, телеком, ритейл) возрастает интерес к обработке больших данных – для получения новых знаний о своем бизнесе. Никто не хочет проигрывать в конкурентной гонке;
- взят курс на импортозамещение и создание реестра российского ПО.
В совокупности все это приводит к следующим решениям:
- крупные компании предпочитают усиливать внутреннюю экспертизу или создавать дочерние ИT-организации, опасаясь утечки бизнес-чувствительной информации;
- компании все чаще смотрят в сторону российских продуктов и программного обеспечения с открытым исходным кодом (open source) – для минимизации затрат на схожие функциональные возможности;
- продолжается развитие «централизации» хранилищ для построения аналитики. Внедряются так называемые единые хранилища данных, на базе которых можно получить максимально полную информацию о состоянии организации. Это также приводит к сокращению расходов на обслуживание множества систем одного класса в каждом бизнес-подразделении организации.
Дмитрий Мельников
За последние несколько лет рынок бизнес-аналитики значительно вырос. Наблюдение за развитием программных продуктов и растущими потребностями бизнеса позволяет выделить несколько тенденций развития указанной области. Во-первых, производители ПО для этой сферы продвигают свои продукты для визуального представления данных в веб-среде, что дает возможность пользователям быть независимыми от мощностей локального компьютера, а графический вид позволяет им получать более наглядную и прозрачную картину на основе собранной информации, нежели табличное представление. Также это больше подходит для работы на мобильных устройствах, что является трендом во всей ИT-индустрии.
Кроме того, если раньше основной задачей аналитики было составление отчетов по собранным статистическим данным, то современная бизнес-аналитика предлагает нам широкий набор инструментов для всестороннего исследования и прогнозирования дальнейшего развития ситуации. Специалист может выдвигать гипотезы и быстро строить прогнозные модели прямо в браузере. В большинстве случаев не требуются специальные знания в области программирования – все современные продукты предоставляют для работы интуитивно понятный интерфейс-конструктор. Полученная при моделировании информация помогает в принятии решений: будь то продвижение специализированных услуг банком для определенной категории клиентов, которые с большей вероятностью примут его, или прогнозирование выполнения строительных, закупочных и других видов работ при строительстве крупных инфраструктурных объектов (что является профилем нашей компании). Таким образом, можно говорить о качественном изменении в этой сфере – круг задач аналитика расширяется, что приводит к повышению требований к его знаниям и навыкам или, как сейчас принято говорить, к его компетенциям.
Наряду с задачами непосредственного анализа перед производителями ПО стоит проблема увеличения скорости доступа и обработки больших объемов данных, что должно позволить конечному пользователю быстрее получать материалы для анализа и принятия решений. Это критично, например, в топливно-энергетическом комплексе, где от скорости принятия решения на основе полученных данных зависит не только работоспособность предприятия, но и жизнь людей. Или в сфере спорта: за один заезд болида «Формулы-1» всевозможные датчики собирают с одного автомобиля порядка 10 терабайт информации, и ее быстрая обработка здесь крайне важна, поскольку времени на принятие решений остается мало. Сейчас разработчики стараются максимально повысить доступность инструментов для обработки таких объемов информации, считающейся уже Big Data, скрывая от пользователя часть настройки сложных элементов системы и предоставляя только интерфейсы взаимодействия с данными.
Надежда Паркаева
Тенденции развития продуктов BI напрямую связаны с растущими запросами к качеству и доступности информации, поступающими от пользователей систем бизнес-аналитики. Статическая отчетность становится менее интересна современному бизнесу, при этом увеличивается потребность в гибких средствах представления и анализа данных, которые решают задачи геоаналитики, различных прогнозных вычислений, трендов развития и т. д. Причем такие решения должны обеспечивать бесперебойный доступ к данным в режиме 24×7.
Практически все основные BI-вендоры развивают свои продукты в направлении user-friendly, стремясь создать решения с максимально простым и удобным инструментарием обработки и визуализации данных для пользователей, не обладающих техническими знаниями. К тому же такие параметры, как оперативность представления, быстродействие, должны быть на необходимом комфортном уровне.
Роман Раевский
Основная тенденция сегодня – возрастание интереса к аналитическим инструментам со стороны государственных заказчиков и компаний с государственным участием. Это неудивительно: выступая в качестве операторов громадных объемов данных, российские государственные структуры все чаще сталкиваются с проблемами их качественного анализа. При этом потенциал, скрытый в аналитической обработке имеющейся в их распоряжении информации, воистину огромен. При правильном подходе к решению этой проблемы они смогут повысить как эффективность собственной деятельности, так и качество предоставляемых услуг. Правда, пока этот интерес ограничивается только пилотными проектами и тестированием различных BI-систем. Например, решение нашей компании – отчетно-аналитическая платформа «Полиматика» – в настоящее время участвует сразу в трех таких проектах.
Еще одним трендом является увеличение числа конечных пользователей систем бизнес-аналитики. Всего пару лет назад пользователями аналитических инструментов были исключительно специалисты, обладающие математической базой и специфическими знаниями. Остальные сотрудники, в том числе руководители, работали с готовыми отчетами, итоговыми графиками и диаграммами. Сегодня все больше сотрудников заинтересованы в использовании аналитических инструментов в своей повседневной деятельности. Формирование ad hoc («ситуативных») отчетов, дополнительная аналитика по клиенту или проекту – вот типовые задачи, для решения которых необходимы системы бизнес-аналитики.
Дмитрий Сергеев
Последние несколько лет на рынке BI революций не происходит. Основные потребители бизнес-аналитики – ритейл, банки, страховые компании и др. – давно уже провели у себя внедрения и сейчас занимаются развитием собственных систем. Все чаще в таких компаниях возникают задачи на ускорение обработки данных (in-memory), задачи, связанные с предиктивным анализом и развитием мобильного BI. В настоящее время уже недостаточно лишь быстро получать информацию из исторических данных компании – для развития бизнеса важно искать новые инструменты и использовать новые подходы для принятия решений. Например, можно на основе исторических данных продаж создать модель и проанализировать продажи с учетом будущих акций, а также спрогнозировать их эффективность.
Виктор Сусойкин
Основную тенденцию последних лет можно охарактеризовать в двух аспектах. В плане развития технологий существенной тенденцией является расширение возможностей бизнес-аналитики в части работы с неструктурированной информацией и интеграцией с внешними источниками. В аспекте эксплуатации – значительно меняется пропорция в сторону самостоятельной работы пользователей с данными вместо традиционной работы с готовыми отчетами.
Какое влияние на развитие бизнес-аналитики оказывает распространение облачных технологий?
Михаил Александров
Что касается практики, на текущий момент облачные технологии находятся только на стадии обсуждения и планирования – реальных внедрений в России пока совсем немного. Безусловно, интерес есть, и он связан с тем, что первоначальные вложения в облачные технологии значительно ниже, чем стоимость построения аналитической системы внутри компании. Но облака относятся скорее к сфере изучения и экспериментов, нежели к действующим трендам.
Вероятно, существенный рост облачных развертываний и реально работающих облачных решений мы увидим лишь через несколько лет, сейчас облака – лишь возможность развития и перспектива на будущее. Что касается поставщиков решений, то рост интереса к реализации систем бизнес-аналитики в облаке предъявляет определенные требования: современные аналитические решения должны работать как внутри компании, так и в облаках.
Юрий Бондарь
Появление облачных BI-решений уже привело к фундаментальным изменениям: ранее компании инвестировали в увеличение своих вычислительных мощностей, а сегодня они получают возможность использовать более экономически выгодные облачные ресурсы для сбора, анализа и хранения данных. В итоге бизнес получает очень простой, удобный и интуитивно понятный сервис, защищенный доступ, высочайшую скорость обработки данных, практически ничем не ограниченную масштабируемость ресурсов, а также новый уровень оперативности и точности принимаемых решений.
В большинстве современных облачных решений были объединены все необходимые аналитические функции, в том числе планирование, прогнозный анализ и бизнес-аналитика. Простые современные интерфейсы помогают пользователям систем быстрее планировать, анализировать и строить прогнозы, а также взаимодействовать в общем контексте.
Евгений Линник
В настоящий момент проникновение облачных технологий в бизнес-аналитику имеет значительный масштаб только в сегментах малого и среднего бизнеса. Это связано прежде всего с необходимостью передачи данных на сторону сервиса для построения отчетов, прогнозных моделей и других видов результирующих процессов анализа. Передача данных для крупной компании связана с двумя основными сложностями. Во-первых, объем данных настолько значителен, что без организации отдельного канала передачи данных невозможно обеспечить готовность результата в требуемый срок. Во-вторых, передача бизнес-чувствительных данных, таких как личные данные клиентов, номера счетов и др., невозможна не только с точки зрения раскрытия коммерческой тайны, но и зачастую с точки зрения законов РФ.
Тем не менее рынок облачных сервисов для бизнес-аналитики является сегодня перспективным направлением как в России, так и во всем мире.
Дмитрий Мельников
Во-первых, речь идет о масштабируемости. Если раньше заказчик должен был изначально представлять, каким образом и с каким объемом данных он будет работать, и в случае неоптимального выбора платформы ему пришлось бы вносить большое количество изменений в свой парк оборудования, то теперь у него есть возможность просто настроить продукт под себя, в любой момент, например, подключить дополнительные компоненты к своей системе, добавить вычислительные мощности, когда имеющихся становится недостаточно.
Такая модель позволяет производителям вводить более гибкую ценовую политику. Это может быть полезно стартапам и новым направлениям бизнеса, не имеющим достаточных финансовых ресурсов для содержания собственных серверов, но нуждающимся в аналитических инструментах для своей деятельности.
Во-вторых, отсутствие затрат на инфраструктуру обработки данных. Отпадает необходимость в постоянном обслуживании и модернизации оборудования, от которого напрямую зависит скорость анализа данных. Теперь это ответственность поставщика BI-решения.
В-третьих, на провайдера облачных решений переходят вопросы резервного копирования данных и обеспечения безопасности данных. Последний пункт является как плюсом, так и минусом, ведь многие компании не хотят хранить свои данные вне стен собственных офисов, возможно, даже в другой стране. Однако все ведущие разработчики BI-решений работают над этой проблемой, чтобы все большее число компаний могли почувствовать все преимущества облаков.
Надежда Паркаева
Облачные технологии значительно расширяют возможности систем бизнес-анализа, качественно меняют процессы сбора данных и их аналитики, «облегчают» BI-решения за счет снижения потребности в аппаратном обеспечении для хранения данных.
Облака позволяют бизнес-аналитике становится доступнее и актуальнее. Так, в BI-системах появляются дополнительные возможности разнообразить информацию за счет социального контекста, а также упростить работу с большими объемами данных в режиме реального времени.
Роман Раевский
Бурное развитие облачных технологий привело к повышению требований, предъявляемых к системам бизнес-аналитики. В частности, современная аналитическая платформа должна обеспечивать интеграцию с локальными хранилищами и облачными источниками данных. Производителям BI-решений необходимо обеспечивать работу системы как локально, в закрытом контуре и на базе инфраструктуры заказчика, так и в облаке. Предлагать варианты поставки своего решения не только из «коробки», по лицензиям, но и как услугу, по моделям PaaS (Platform-as-a-Service) и SaaS (Software-as-a-Service).
Хочется отметить в связи с этим один интересный момент: теоретически облачные технологии предоставляют неограниченные ресурсы для аналитической обработки больших данных. На практике же развитие облачных технологий приводит к увеличению количества BI-систем класса «интерактивных визуализаторов» – систем с ограниченным набором инструментов по аналитической работе с данными (фильтрация и сортировка), которые рисуют красивые интерактивные графики и диаграммы.
Если говорить о больших продуктах, базирующихся на облачных вычислениях, то сегодня они используются в основном для решения узкоспециализированных, зачастую научных или исследовательских, задач. Их возможности и ресурсы пока не стали доступным решением для обычного бизнеса.
Дмитрий Сергеев
Облачный рынок BI растет, но не так быстро, как хотелось бы вендорам. В среднесрочной перспективе классические BI-решения будут преобладать над облачными – они понятны, по стоимости сопоставимы и не имеют уникальных бизнес-преимуществ.
Российские компании никогда не спешили отдавать корпоративные данные на сторону, а если еще вендор не имеет облачных ЦОД в России, то шансы занять свою нишу у него стремительно понижаются.
Какие подходы чаще всего используются сегодня для создания аналитических моделей: классический, гибридный, in-memory? Чем это обусловлено?
Михаил Александров
Бóльшая часть реализованных в последние пять-десять лет аналитических моделей использует классический подход, но сейчас компании проявляют высокий интерес к in-memory и гибридному подходам. Они применяются там, где нужна высокопроизводительная аналитика и где необходимо обрабатывать большие массивы данных. Поскольку реализация полномасштабной аналитической системы in-memory в рамках всей организации – удовольствие не из дешевых, то гибридный подход получает широкое распространение.
Юрий Бондарь
Сегодня мы наблюдаем интересную тенденцию в использовании in-memory-подходов к созданию аналитических моделей, которые позволяют нам получать данные в режиме реального времени. Благодаря применению такой технологии мы предоставляем возможность пользователям в один клик создавать отчеты, оперативно анализировать данные и реагировать на все изменения рынка в условиях жесткой конкуренции.
В то же время, из-за того что in-memory-подход является самым дорогим, на рынке также присутствует гибридный подход, когда одна часть данных находится в оперативной памяти, а другая – на жестких дисках. Это позволяет снизить затраты на оборудование и при этом решить проблемы пользователя, связанные с производительностью.
Евгений Линник
Выбор подхода для построения аналитической модели чаще всего бывает обусловлен несколькими факторами: алгоритмом, объемом данных, выбором решения, доступными вычислительными мощностями и задачами.
Для построения отчетности на больших объемах данных сейчас применяются в основном классические системы. В то же время для решения специфических задач, связанных с принятием срочных решений в динамически меняющихся условиях, многие компании предпочитают использовать in-memory и гибридный методы.
Дальнейшее развитие in-memory будет напрямую зависеть от динамики цен на оборудование и программные продукты, которые позволяют его использовать.
Роман Раевский
Сейчас все большую ценность приобретает общее время решения задачи – от ее постановки до конечного распространения результата на полный массив данных. С этой точки зрения in-memory-вычисления вытесняют классические методы моделирования.
Однако и in-memory-вычисления не являются самым быстрым способом расчетов. Например, в нашей системе применяются гибридные технологии «in-memory CPU + GPU», использующие возможности современных видеопроцессоров для массовых вычислений. На некоторых операциях это дает выигрыш в 160 раз по сравнению с обычными расчетами in-memory.
Дмитрий Сергеев
Большинство компаний, которые задумываются над внедрением BI-решения, используют сегодня классическую модель. При таком подходе 85% организаций получают решение своих задач в рамках среднего бюджета. Оставшиеся 15% решают иные задачи. У них, как правило, уже есть BI, и применение in-memory-подхода происходит в рамках проекта по развитию BI. Например, ритейл, страховые компании и банки генерируют огромное количество транзакционных данных каждый год. На них строятся отчеты для бизнеса, и порой приходится жертвовать их детализацией. Подход in-memory эффективно решает все эти проблемы, используя целый комплекс технологий: программно-аппаратную реализацию, поколоночное хранение данных, сжатие. Оправдан подход in-memory и при финансовом моделировании и прогнозной аналитике. Стоимость таких решений на порядок выше классических, что резко ограничивает их доступность для малого и среднего бизнеса.
Виктор Сусойкин
Наибольшее распространение имеет классический подход. Технологии in-memory тоже достаточно часто внедряются, однако пока они не имеют такого широкого применения, прежде всего по причине высокой цены и лицензирования.
Один из ИТ-трендов на глобальном рынке – мобильность. Какие возможности доступны пользователям BI-решений в этом направлении? На основе каких технологий развиваются подобные инструменты?
Михаил Александров
Все основные поставщики BI-решений предлагают приложения для мобильных устройств, поскольку мобильность и возможность работать с данными из любого места – важное требование современного пользователя. Например, недавно один из клиентов стал использовать наше BI-решение для топ-менеджеров компании, в том числе на мобильных устройствах. Теперь совещание на уровне топ-менеджеров проходит с использованием планшетов, что позволяет получать достоверные данные и обсуждать текущее состояние дел.
Несмотря на удобство мобильных решений, следует отметить, что одним из подводных камней их использования является безопасность данных. Одно дело, когда аналитический инструмент и BI-решение работают внутри корпоративной системы, где корпоративные правила и политики безопасности уже отработаны и внедрены. Другое дело, когда мы выводим внутреннюю информацию для анализа на уровень мобильных решений. Это обязательно нужно учитывать при выборе решения, и в процессе внедрения необходимо уделять данному фактору достаточное внимание.
Юрий Бондарь
Получать доступ к корпоративным данным в любом месте и в любое время – это одна из основных задач, которую решает мобильная аналитика. Пользователь должен иметь возможность не просто просматривать статистические отчеты, но и вносить изменения в данные, анализировать их по различным параметрам (отчетность на лету), а также комментировать и делиться информацией с коллегами.
Сегодня существует много различных технологий в области мобильной аналитики. В настоящий момент востребованы готовые мобильные приложения, которые позволяют анализировать информацию. Сейчас популярность приобретают интерфейсы, способные подстраиваться под любые мобильные устройства. Основные функциональные возможности таких систем включают в себя способность считывания касаний и жестов, улучшенные поисковые технологии, управление голосом и широкие мультимедийные сервисы. При разработке приложений необходимо учитывать, что они должны быть кроссплатформенными, т. е. поддерживать максимально большое количество цифровых устройств.
Алексей Кабачников
Тренд мобильности не обошел стороной BI-область. У многих разработчиков существуют приложения для мобильных устройств, которые позволяют оценивать происходящее в их компании и оперативно принимать решения. Сегодня руководители крупных банков и производственных компаний все чаще проводят свои совещания с планшетами в руках, оценивая ситуацию в компании в режиме онлайн. Разработчики ПО делают упор на информативную и удобную визуализацию данных на мобильных устройствах, а также на интерфейс пользователя.
Необходимо также отметить, что в крупных компаниях довольно жесткая политика в сфере информационной безопасности, в основном не предусматривающая возможность входа во внутреннюю сеть компании извне. Поэтому возможности BI-инструмента для просмотра в режиме онлайн обычно остаются только в рамках офиса или с использованием специализированных решений по защите информации.
Для аналитиков, непосредственно работающих с данными, мобильные приложения пока не представляют большого интереса: как правило, функциональные возможности мобильного клиента урезаны – невозможно рассмотреть данные в разных разрезах или применить различные математические модели. Именно этот этап является самым трудоемким, ведь от него зависит качество подготовленного материала для принятия решений руководителями. Да и по удобству мобильные устройства из-за своих небольших размеров уступают ПК.
Вполне вероятно, что разработчики BI-решений будут стараться со временем устранить эти недостатки, но пока мобильное решение остается исключительно инструментом поддержки принятия решений для руководителя.
Надежда Паркаева
Интерес к мобильным BI-решениям не ослабевает на рынке уже несколько лет, и этот тренд продолжает набирать обороты. Например, в прошлом году появились BI-приложения для смарт-часов. Мобильные BI-решения позволяют с помощью переносных устройств получать доступ к аналитической системе предприятия и комфортно работать с данными в удаленном режиме. В мобильных приложениях, как правило, присутствуют все те же возможности визуализации и прогнозной аналитики, что и в стационарных продуктах. Одной из особенностей мобильных BI-систем является преимущественное использование технологии touch screen.
Роман Раевский
Сейчас границы между «мобильным» и «стационарным» сотрудником если и не исчезли полностью, то существенно стерлись. Доступ к информационным сервисам организации должен быть у каждого работника компании, и системы бизнес-аналитики – не исключение. BI-решения должны обеспечивать работу пользователей из любого места и устройства, поддерживая при этом полноценную функциональность аналитической платформы для мобильных устройств. В любой момент руководителю может понадобиться актуальная информации о работе компании или возникнет необходимость аналитики текущих бизнес-показателей.
Таким образом, по критерию «мобильность» все преимущества получают решения, построенные на базе клиент-серверной архитектуры, и облачные BI-инструменты. То есть выгодно использовать системы, в которых обеспечиваются централизованное хранение данных, их аналитическая обработка и целостность результатов работы. Вариантов два – создание отдельного мобильного приложения или использование веб-браузера для работы в системе. Первый вариант сейчас используется, как правило, производителями сложных аналитических инструментов, второй – разработчиками интерактивных визуализаторов. Правда, в последнее время все больше поставщиков BI-систем создают собственные мобильные приложения, что, вероятно, связано с устоявшимися принципами работы пользователей на мобильных устройствах.
Дмитрий Сергеев
Да, мобильность BI-аналитики расширяет границы анализа и доступа к корпоративным данным, поэтому все крупные поставщики BI имеют решения для мобильных устройств. Сейчас мобильная аналитика – это, скорее, лишь «вишенка на торте» корпоративного BI-решения. Мобильные дашборды должны быть хорошо проработаны методологически и обязаны предоставлять конечному пользователю максимум полезной информации: план/факт-анализ, LFL, ключевые разрезы показателей, тренды. Только в этом случае пользователь получает полезный и эффективный работающий инструмент, а не просто «маркетинговую картинку». Лучше всего мобильный BI реализуется через нативные приложения, впрочем, есть реализации и через Web.
Виктор Сусойкин
Мобильность уже не является трендом, а становится стандартом, как ABS или подушка безопасности в автомобиле. В настоящее время у всех международных поставщиков средств бизнес-аналитики есть опция/режим, позволяющая работать с данными/отчетами через мобильные устройства.
Можно ли говорить о перспективах замещения импортных решений в сфере бизнес-аналитики на российском рынке? Известны ли вам BI-решения, способные составить конкуренцию продуктам зарубежных вендоров?
Михаил Александров
В настоящее время мы не сталкиваемся с острой конкуренцией в сфере бизнес-аналитики со стороны российских поставщиков. При выборе поставщика организации все-таки больше смотрят на функциональные возможности систем, их совокупную стоимость владения, возможности консультационной и технической поддержки, опыт вендора. На этом поле российские поставщики серьезно проигрывают. Они пока не могут предложить полномасштабные BI-решения, которые способны покрыть задачи крупных компаний.
Алексей Кабачников
Прежде всего следует помнить, что BI-решение – это комплексный продукт, состоящий из различных инструментов. В нем можно выделить базовые инструменты для хранения, подготовки и визуализации данных.
Сегодня отдельные базы данных, обработчики и загрузчики, а также приложения для визуализации предоставляются различными российскими компаниями. Комплексное решение, которое покрывало бы все потребности BI, на российском рынке отсутствует, но и в мире его практически нет, за исключением некоторых самых крупных игроков.
Евгений Линник
Говорить о перспективе, несомненно, можно. Прежде всего следует задать себе вопрос: в чем цели такого замещения? Помимо решений российских поставщиков существует целый пласт решений open source, использование которых абсолютно бесплатно для компаний, однако для этих решений отсутствует какая-либо поддержка. Все задачи – от внедрения до сопровождения – владельцу приходится выполнять собственными силами, что значительно увеличивает совокупную стоимость владения. Российские BI-продукты на рынке есть, и они прекрасно справляются со своими задачами. С несколькими из них «Техносерв» сегодня успешно сотрудничает.
Потенциальным заказчикам решения класса BI для снижения стоимости и исключения рисков, связанных с политической ситуацией, я бы предложил рассмотреть следующие варианты: покупку российского программного продукта или наем компании, которая обеспечивает гарантии и сопровождение программного обеспечения с открытым исходным кодом.
Надежда Паркаева
В России, безусловно, представлены отечественные BI-решения, сравнимые по функционалу и возможностям с продуктами иностранных вендоров, например аналитические платформы компаний «Прогноз» и «Барс Груп». Сегодня российские разработки широко используются в основном в госсекторе. Однако, несмотря на успехи отечественных производителей в этой области, на мой взгляд, несколько преждевременно говорить о перспективах замещения импортных решений российскими в массовом порядке. Преимуществами зарубежных разработок являются объемный многолетний опыт внедрения систем BI и активная стратегия продвижения на рынке.
Роман Раевский
Говорить о перспективах можно всегда, но нужно понимать, что новые технологии не появляются из ниоткуда – это результат долгого и кропотливого труда. Курс на импортозамещение в нашей стране был взят всего чуть более года назад – за это время невозможно создать новую технологию и выпустить на рынок законченное решение.
Так что основными российскими BI-решениями остаются продукты компаний, которые появились не вчера и не сегодня и даже не год назад.
Одной из таких компаний является наша «Полиматика Рус». Мы занимаемся разработкой аналитических инструментов и алгоритмами машинного обучения с 2004 г. За это время наша система прошла долгий путь, можно сказать, эволюцию от подручного аналитического приложения до отчетно-аналитической платформы с поддержкой алгоритмов интеллектуального анализа больших данных.
По поводу конкуренции с зарубежными продуктами приведу всего один пример. В начале июля наш партнер, компания IBS, представила свой новый АПК «СКАЛА СР/Аналитика», предназначенный для работы аналитических систем класса in-memory. Тогда при выборе аналитической платформы компанией был протестирован целый ряд BI-решений, включая продукты зарубежных производителей. По результатам тестов наша разработка была включена в состав АПК «СКАЛА СР/Аналитика». «Полиматика» показала лучшие результаты по скорости и качеству аналитической обработки информации в сравнении с решениями зарубежных вендоров. Если быть точнее, то «Политиматика» вообще оказалась единственной системой, которая способна обрабатывать постоянно нарастающие объемы данных за приемлемое время и выдавать корректный результат работы.
Дмитрий Сергеев
Говорить о перспективах полного импортозамещения BI российскими продуктами даже в течение трех лет нельзя, хотя, конечно, есть несколько успешных российских продуктов, например «Прогноз» и «Дедуктор». Сейчас эти решения используются в основном госсектором или как небольшие внедрения в существующий ландшафт для реализации узких задач, например скоринга в телекоме или банке.
Полноценной конкурентной российской платформы, которая предоставляет мощные инструменты ETL, хранилище и инструменты, покрывающие гибкую, фиксированную отчетность и визуализацию данных, на текущий момент мы не видим.
Виктор Сусойкин
Такие продукты есть, но в настоящее время они не являются реальными конкурентами иностранным вендорам бизнес-аналитики. Очевидно, что сначала должен произойти довольно массовый переход заказчиков на СУБД отечественного производства (либо СУБД свободного ПО), а уже после этого всерьез можно будет рассматривать вопрос о массовом переходе на отечественное ПО для бизнес-аналитики, что, в свою очередь, создаст предпосылки для рывка в его технологическом развитии.
