Станислав Берко, эксперт по BI-платформам компания AT Consulting
Алексей Виноградов, эксперт по BI-платформам компания AT Consulting
Термин «Business Intelligence» был впервые предложен в далеком 1989 г. аналитиком компании Gartner Говардом Дреснером. Однако в России программные продукты этого класса начали активно распространяться с начала XXI в. вместе с внедрением хранилищ данных. На тот момент подобные технологии могли позволить себе только крупные и прогрессивные отечественные компании. Какие же изменения произошли за минувшие 25 лет?
В начале двухтысячных крупные компании внедряли централизованные решения для получения прежде всего статической отчетности, хотя уже на тот момент в лучших решениях присутствовали все возможности ad-hoc-анализа и построения относительно простых информационных панелей. Позднее, оправившись от кризиса 2008 г., темой BI начал интересоваться и средний бизнес, а для большинства крупных компаний (особенно в финансовой и телекоммуникационной отраслях) внедрение хранилища данных и BI-решения стало, по сути, правилом хорошего тона. С этого момента российский рынок BI рос поистине гигантскими темпами – на 20–30% в год, хотя далеко не все проекты можно признать успешными. Различные порталы и аналитические агентства предоставляли достаточно много статистики и отчетов о проектах, но можно с уверенностью сказать, что за громкими анонсами, красивыми цифрами и презентациями не всегда скрывался тот результат, для которого и нужны системы BI. Насколько выросла эффективность бизнеса после внедрения системы? К сожалению, на этот вопрос в проектах редко встречался однозначный позитивный ответ.
В 2013–2014 гг. наступила относительная зрелость рынка: компании начали осознавать возможности, необходимость и предназначение инструментов BI. Нынешняя экономическая и политическая ситуация служит своеобразным катализатором этого процесса.
Разумеется, как только рядовые бизнес-пользователи стали массово рассматривать инструменты BI для решения своих повседневных задач, возник целый ряд вопросов к функциональности продуктов. Еще недавно любому вендору при продаже своего продукта достаточно было показать несколько красивых интерактивных отчетов или информационных панелей (dashboards). Возможность их просмотра на iPad с плавными перемещениями между разделами и анимацией вызывала общий восторг бизнес-заказчиков. Сейчас требуются не просто «красивые картинки», а подробная демонстрация и хорошие знания функциональных возможностей системы, особенно в части интерактивного визуального анализа и подключения дополнительных внешних источников данных, удобство и простота их загрузки и возможность объединения с данными из корпоративного хранилища (КХД) в рамках одного отчета. Во всех территориально распределенных компаниях, работающих в нескольких регионах, все более актуальной становится геоаналитика, т. е. отображение показателей на карте.
Службы ИТ за последние годы тоже освоили BI-инструменты, многие сотрудники успели распробовать несколько BI-продуктов и достаточно хорошо представляют их технические особенности. Поэтому помимо традиционных вопросов о производительности, масштабируемости, палитре визуальных и графических элементов в конструкторе отчетов встают вопросы удобства, быстроты разработки, качества поддержки и сроков выпуска исправлений и новых версий, возможности интеграции в другие корпоративные приложения и подключения внешних библиотек с графическими элементами.
При этом российский рынок следует за общемировыми тенденциями. Очевидно, что объем обрабатываемых данных растет буквально каждый день, появляется все больше внешних источников информации о клиентах, конкуренция и события на рынке заставляют все быстрее находить ответы на вопросы эффективности бизнеса, поиска лишних затрат и их сокращения, потерянной прибыли или клиента. Добавьте к этому чрезмерную перегруженность сотрудников, непрозрачность бизнес-процессов и непонимание между ИТ- и бизнес-подразделениями в большинстве компаний, что приводит к увеличению сроков внедрения нового функционала или подключения новых источников данных в КХД. Становится понятно, почему самый свежий тренд на рынке – так называемые data discovery приложения, позволяющие пользователям самим и в сжатые сроки получать графическое представление полезной информации на основе разрозненных источников данных.
Отдельно отметим возросший интерес к встроенным инструментам статистической обработки данных, прогнозным и data mining-функциям, возможности построения моделей. Это неудивительно, ведь за сухими цифрами и графиками обычных отчетов могут скрываться полезные знания о поведении клиентов, вероятности их потери или возможности получить большую прибыль за счет предложения какого-то уникального продукта. Для того чтобы быть более эффективным и конкурентоспособным, нужно детально изучить поведение клиента, проанализировать его ежедневные активности путем объединения данных из всех доступных источников.
При решении таких задач сложно обойтись без удобного, понятного и единого интерфейса, широкого набора функций «продвинутой аналитики» и in-memory-технологий, позволяющих быстро обрабатывать большие массивы данных.
Попробуем рассмотреть этот процесс с другой стороны. Десять лет назад производители продуктов BI также уверяли бизнес в мощности и гибкости ad-hoc-аналитики, но реальное проникновение этой базовой функциональности, по нашему мнению, остается крайне низким, особенно в крупных компаниях – не выше 10–20%. Таким образом, если рассматривать большие проекты внедрения платформ BI в рамках всей компании, то и сейчас большинству бизнес-пользователей нужен лишь доступ к статической или красивой интерактивной отчетности и информационным панелям. А те самые 10–20% энтузиастов – это департаменты аналитиков или выделенные специалисты финансовых, маркетинговых и стратегических отделов, риск-менеджеры. Многие из них на хорошем уровне знают язык SQL, прекрасно овладели всеми возможностями Excel и, наверное, дальше продолжали бы использовать этот привычный и проверенный инструментарий, но увеличившийся объем данных и резко сократившиеся сроки вынуждают искать другие способы решения повседневных задач.
В своем последнем обзоре Gartner делает вывод, что в течение 2015–2018 гг. будет осуществляться трансформация подходов и архитектур BI: компании будут переходить от единого централизованного хранилища данных и общекорпоративной BI-платформы к полностью децентрализованной архитектуре, где разные отделы компании будут использовать свои инструменты BI со встроенными возможностями хранения данных или с локальными витринами данных. Стоит отметить, что именно такую архитектуру уже достаточно давно используют многие российские компании. Причем речь идет о совместном использовании нескольких полноценных BI-платформ (таких как SAP Business Objects, Oracle BI EE, Microstrategy и IBM Cognos), а не об отдельных продуктах data discovery и data mining. Довольно часто используются и несколько локальных хранилищ данных. Конечно, в нынешней экономической ситуации в целях оптимизации затрат на поддержку крупные компании будут менять эти решения на узкоспециализированные продукты data discovery и глубокой аналитики для пользователей-аналитиков, а статическую отчетность для остальных пользователей постараются держать в одной BI-платформе.
Какие же продукты предлагает рынок BI в России? Если посмотреть на магический квадрат Gartner, то мы увидим, что на российском рынке представлены многие вендоры. На текущий момент это 14 компаний, хотя не все они имеют полноценные представительства в России (рис. 1).
Рис. 1. Магический квадрат Gartner
Традиционные лидеры общемирового рынка – SAP, Oracle, SAS, IBM, Microstrategy, Microsoft – в последние годы все более явно уступают по динамике количества внедрений новым игрокам рынка BI (Tableau, Qlik), несмотря на то что показывают стабильный рост по общим доходам от продажи лицензий и поддержки. Показательна ситуация на российском рынке, где последние несколько лет активно внедряется продукт QlikView компании QlikTech. Хотя очень большая доля рынка остается в тени (рис. 2), можно с уверенностью сказать, что по количеству внедрений лидируют QlikView (с ежегодным ростом в 30–50%) и решения российской компании Prognoz.
Рис. 2. Доли BI-платформ в общем количестве проектов
Чем же обусловлен такой успех этих двух компаний? Причины достаточно просты. Продукт QlikView появился в нужное время и в нужном месте. Ключевые факторы его успеха: относительно легкий интерфейс, построенный по принципам data discovery, in-memory-архитектура и встроенный функционал загрузки данных. Продукт лучше других подошел под современные требования аналитиков российских компаний. Не стоит забывать и тот факт, что продукты SAP, Oracle, IBM, SAS для компаний, которые только собираются внедрять BI-решение, достаточно дороги и сложны. Если еще учесть весьма активный маркетинг и мощную поддержку именно российского офиса QlikTech, то этот успех выглядит вполне логичным.
Успех российской компании Prognoz обусловлен успешными проектами для государственного сектора. Общий курс на информатизацию в госстуктурах и российское происхождение компании обеспечили ее решениям повышенный спрос со стороны госорганов. Особенной популярностью решение Prognoz пользуется при создании веб-порталов с аналитической информацией (как для внутреннего использования, так и для публичного). Причем такие внедрения есть не только в России, но и в целом ряде финансовых структур за рубежом (Центральный Банк Сейшельских островов, Международный валютный фонд, Азиатский банк развития, Африканский банк развития и др.).
Но не стоит думать, что это единственная причина успеха. Присутствие в квадрате Gartner третий год подряд уже говорит о достаточной функциональности продукта. Конечно, он стоит особняком на рынке, если рассматривать его через призму обычных требований к BI-платформам от коммерческих организаций. Тут создают препятствие три фактора: исторически сложившееся недоверие менеджмента коммерческих организаций к российским ИТ-разработкам, непрозрачность лицензионной политики и его «некоробочность», ведь каждое внедрение Prognoz уникально и выполняется под конкретного заказчика силами самой компании-разработчика. В предыдущих версиях создавали трудности отсутствие возможности установки на ОС Linux и проблемы при работе с большим объемом данных. Да и отсутствие рекламной кампании не способствовало продвижению решения на массовом коммерческом рынке. В октябре 2014 г. вышла новая версия продукта Prognoz Platform 8. В ней оптимизирована производительность, появился data discovery-функционал, используются in-memory-технологии хранения данных, интерфейс стал еще более дружелюбным и современным, обеспечиваются возможность установки на ОС Linux, прямые запросы к источнику данных, функция импорта пользовательских данных. Не стоит забывать, что при прямом сравнении с зарубежными BI-платформами Prognoz обладает полной широтой функционала (включая средства загрузки данных, формирования кубов, прогнозные функции и средства углубленного анализа) в единой интегрированной пользовательской среде. Корпорации SAP, IBM, Oracle предлагают, по сути, набор продуктов (многие из которых были поглощены вместе с компаниями-разработчиками) с разрозненными интерфейсами и слабой интеграцией.
Понятно, что после выпуска новой версии какое-то время необходимо на лечение «детских болезней», но если весь заявленный функционал будет работать должным образом в коробочной версии, то при хорошей маркетинговой поддержке и разумной цене продукт однозначно ждет успех и в коммерческом секторе.
Помимо Prognoz на рынке BI активно работают и часто внедряются еще две отечественные разработки – системы Contour BI и Deductor от BaseGroup Labs. Оба продукта занимают свою уникальную рыночную нишу и относительно мало конкурируют с BI-платформами западных вендоров.
Deductor можно классифицировать скорее как решение data mining, а не BI-платформу. Этот аналитический комплекс позволяет загрузить данные в свое хранилище, очистить их, провести факторный и корреляционный анализ и, используя различные алгоритмы data mining, построить необходимые модели, результат расчета которых можно просматривать в отдельном приложении. Поставщик сейчас активно работает над повышением производительности системы при взаимодействии с большими объемами данных. Клиенты компании – как правило, небольшие организации, которым нужен мощный, но недорогой инструмент data mining.
С помощью Contour BI, как заявляет сам производитель на своем сайте, можно создавать информационно-аналитические системы, системы публикации данных в Интернете и аналитические порталы на основе собственного встроенного хранилища данных. Среди клиентов BaseGroup Labs государственные учреждения и различные банки, которые используют это решение для создания аналитических порталов.
Есть и другие российские разработки, но их сегмент чрезвычайно узок. Рассматривать эти продукты как полноценные BI-инструменты нельзя. Например, Luxms BI – конструктор бизнес-приложений для iOS, а FLEXTERRA BI – наборы готовых отчетов для финансового сектора (включая модель данных, ETL-процессы) на основе SAP Business Objects в качестве BI-инструмента, который является конкурентом скорее Oracle BI Applications.
Таким образом, для всех отечественных разработчиков характерна бизнес-модель, при которой развивается адаптация своей платформы и готовых наработок под конкретного заказчика и отрасль (причем наибольшую долю занимает именно госсектор). Но только Prognoz Platform можно рассматривать как полноценную BI-платформу, конкурирующую с ведущими западными решениями. По уровню широты функционала, общей интегрированности компонентов в единую архитектуру и интерфейс она напоминает недооцененный на российском коммерческом рынке BI-продукт Microstrategy.
AT Consulting также приступила к разработке собственного BI-решения, к тестированию продукта привлечен один из наших клиентов. К концу текущего года мы планируем выпустить его первую версию. В ней будут учтены самые актуальные функциональные требования к общекорпоративной BI-платформе: удобное управление рассылкой отчетов, интеграция пользовательских данных, простой и легко настраиваемый интерфейс, широкая палитра диаграмм, карт и управляющих элементов.
С учетом продолжающейся санкционной войны, колебаний курсов валют, сокращения расходов на стороне заказчиков, трансформации самого представления и подходов использования BI-инструментов, а также большого потенциала рынка BI-аналитики в России очевидно, что отечественные разработки имеют самый высокий за все годы шанс для развития. Разумеется, для создания BI-продукта компания-разработчик должна обладать не только соответствующим штатом программистов, но и хорошо понимать тенденции рынка, потребности российского бизнеса, обладать широкой экспертизой в области внедрения BI-продуктов.
