Привет, Хабр. Меня зовут Максим Еремин, отвечаю за развитие PaaS-сервисов в beeline cloud. Этой статьей мы запускаем цикл публикаций, в которых вместе с коллегами будем комментировать и рассказывать о ситуации на рынке BI.  Сегодня поговорим о data-driven культуре и импортозамещении. А если возникнут вопросы — буду рад обсудить их в комментариях.

Громкие заголовки, возвещающие о «кончине» business intelligence (BI), встречаются на тематических площадках уже лет десять. Но сегмент и не думает отходить на второй план, напротив — растет и развивается. Аналитики из Precedence Research говорят, что к 2032 году мировой рынок BI достигнет планки в $55 млрд. Их коллеги из Fortune Business Insights дают еще более оптимистичные оценки — та же сумма, но к 2030-му.

Технология глубоко проникла в стеки крупного, малого и среднего бизнеса. Ту или иную BI-систему имеет 80% компаний со штатом более 5 тыс. сотрудников. В фирмах поменьше показатель составляет 26%, но постепенно увеличивается.

Если взглянуть на российский рынок разработки и интеграции BI-решений, то он тоже достаточно зрелый. Два года назад его объем составлял 35 млрд рублей. Сегодня эксперты прогнозируют ускорение темпов роста в полтора-два раза. Развитие рынка стимулируют несколько факторов — рост объемов данных, развитие систем ИИ и необходимость импортозамещения.

Больше данных и устройств

Количество мобильных устройств в мире стабильно увеличивается — их уже больше 15 млрд — и они давно стали рабочим инструментом. По статистике, 92% топ-менеджеров имеет второй смартфон для бизнеса.

В то же время число гаджетов коррелирует с объемами генерируемых данных. Данные — новая нефть, поэтому подавляющее большинство организаций инвестирует в big data, переходит на data-driven модель управления. Она подразумевает, что руководство принимает решения на основе статистики, а не только на основе опыта и личного восприятия ситуации. Управление с упором на данные позволяет компаниям в 23 раза эффективнее привлекать клиентов и быстрее выходить на стабильную прибыль.

К сожалению, даже в новой парадигме, многие действуют по старинке — собирают данные для анализа в электронных таблицах, проводят расчеты вручную. Еще пару лет назад такую картину можно было наблюдать в крупном российском издательстве. Инфраструктура компании содержала несколько учетных систем на базе 1С, необходимых для управления процессами выпуска книг. Однако сотрудники агрегировали данные в документах Excel и использовали это программное обеспечение для построения отчетов.

Такой подход имеет очевидные неудобства — информацию приходится вручную дополнять из сторонних источников, в итоге возникает путаница и несколько версий «правды». В то же время аналитики тратят силы на составление отчётов, а не поиск инсайтов. Поэтому компании, которые действовали по такой схеме, постепенно отказываются от привычных паттернов, переходят на BI-решения, что стимулирует развитие рынка.

Системы бизнес-аналитики открывают доступ к данным не только для дата-сайентистов и менеджеров, но и для рядовых сотрудников. Например, предлагают возможности low-code аналитики, помогают агрегировать и визуализировать информацию даже тем, кто не обладает опытом в сфере баз данных и SQL.

Развитие систем ИИ

Решения вроде ChatGPT уже несколько месяцев не сходят с заголовков СМИ. Повышенное внимание к системам искусственного интеллекта стимулирует развитие решений класса Augmented Business Intelligence (ABI). Это — платформы бизнес-аналитики со встроенными технологиями машинного обучения и дополненной реальности. Они получают логическое развитие в контексте больших объемов неструктурированных данных и сложностей их обработки. Классические BI-системы плохо подходят для работы с такого рода данными, так как они требуют предварительной подготовки — дедупликации, разметки, фильтрации и так далее. Обычно эти вопросы отнимают время у десятков специалистов в компании, но системы ИИ автоматизируют рутину.

В контексте BI машинное обучение также предлагает дополнительный инструментарий для повышения информационной безопасности. Системы ИИ могут противостоять кибератакам, мониторить сети, телематику, комплексное ПО. Бизнес выигрывает от возможности снизить риски на ранних этапах.

Необходимость импортозамещения

Это — специфический для российского рынка фактор. Он заметен не только на примере крупных компаний с госучастием, но и в контексте частных корпораций. Если разбить реализованные BI-проекты на отраслевые сегменты, то 15% придется на торговлю, 10% на финансовые услуги и еще 7% на сектор информационных технологий. По крайней мере, такие цифры приводят аналитики консалтинговой компании ONSIDE.

Перейти на отечественное решение к концу 2024 года планирует крупная российская авиакомпания. Система BI нужна, чтобы объединить данные из баз данных о продажах дополнительных услуг, пассажиропотоке, расписании рейсов. Единый источник знаний нужен для анализа динамики спроса и управления ценами, а также подготовки отчетности для топ-менеджмента.

Сегодня на российском рынке представлены порядка 40 крупных вендоров. Из них всего несколько способны заменить ушедшие продукты. Эксперты ожидают, что именно между ними развернётся наибольшая конкуренция.

Также происходит сдвиг в сторону открытых BI-решений. Так, одна некоммерческая спортивная организация в прошлом году перешла на Apache Superset из-за отказа западных поставщиков продлить лицензии на свое ПО.

Что дальше

В целом переход на отечественные решения идет достаточно быстрыми темпами. Однако российские компании сталкиваются с дефицитом профильных специалистов. Долгое время рынок зависел от иностранных продуктов, на работу с ними ориентировались интеграторы и корпоративные ИТ-департаменты. Все это наложило отпечаток на экспертность и количество подготовленных кадров. Специалистов по российским платформам было немного. Но с прошлого года формируются новые центры компетенций.

Эксперты сходятся на мысли, что в 2023 году продолжится миграция на российские BI-системы, число которых увеличивается на 3–4 решения ежегодно. Следом возрастет интерес к услугам интеграторов по внедрению и сопровождению таких систем.

Кризисные периоды всегда выступали катализатором для сегмента бизнес-аналитики. Компании ищут способы сократить издержки, лучше контролировать процессы. Для этих целей определенно нужны эффективные аналитические инструменты, позволяющие быстрее извлекать ценные инсайты. Поэтому можно ожидать, что по итогам текущего турбулентного периода сфера BI покажет серьезный рост, как это произошло в коронакризис.