Продукт нельзя совершенствовать до бесконечности. У него всегда есть точка, после которой предельная полезность достигнута. И после её достижения дальнейшие обновления носят экспериментальный характер и менее востребованы, чем фундаментальный функционал. Расскажу, как понять, что предельная полезность достигнута на примере Power BI.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Смирнов. Эта статья написана на основе моего доклада для закрытого комьюнити Skillbox Code Experts, объединяющего экспертов разных направлений программирования, работающих над образовательными продуктами. 

Я занимаюсь аналитикой всю свою карьеру, являюсь тренером Microsoft по Power BI и Power Platform. Сейчас руковожу созданием импортозамещающего BI-продукта в «ПСБ». А ещё возглавляю компанию Kongru.Consulting, где мы обучаем и внедряем BI и DWH, в том числе и Power BI, с 2018 года. Веду канал «Аналитика сегодня». 

Что такое предельная полезность

Давайте начнём с теории: предельная полезность в экономике – это способность товара или услуги удовлетворять человеческие потребности. Бывают два типа полезности: общая и предельная. Общая полезность – совокупная удовлетворённость от товара или услуги. Предельная полезность – польза от дополнительной единицы потребляемого блага. В этой статье речь пойдёт про предельную. То есть когда с потреблением блага необходимость в каждой следующей его единице снижается. Потреблять благо до бесконечности невозможно. На определённом этапе ты просто перестаёшь нуждаться в нём. 

Например, вы можете себе позволить заказать в ресторане два или три завтрака, но всё равно можете съесть только один. И даже если вы можете себе позволить заказать еды за раз на 15 тыс. калорий, то физически с очень большим трудом сможете всё это осилить. (Да и зачем?) Удовольствие с каждой следующей калорией после определённого количества будет только снижаться. И также, даже если вы очень хотите пить, с каждым следующим глотком вы будете получать всё меньше и меньше удовлетворения и удовольствия. А в какой-то момент произойдёт обратный эффект и от выпитого может даже стать плохо.

Моя гипотеза заключается в том, что каждый успешный продукт, в том числе цифровой, достигает уровня предельной полезности. Это момент, когда он уже удовлетворил все базовые и небазовые потребности клиента. С этого момента дальнейшие доработки продукта будут гораздо менее востребованы, чем предыдущие. И продукт лучше перепридумать, чем вносить невостребованные доработки. Я буду рассказывать детально про Power BI, чтобы стало понятнее о чём речь. Но вы можете посмотреть на любой продукт в аналогичном разрезе, чтобы понять, а достиг ли он предельной полезности или нет. 

Например, в онлайн-кинотеатрах за последние годы, по моему опыту, в лучшую сторону изменилось не так много. И вовсе не потому, что их делают люди, которые не в состоянии придумать, как улучшить пользовательский интерфейс. Просто улучшать — нечего. Когда и так всё хорошо работает, нет потребности радикально что-то менять. То же самое можно сказать про такси: все последние обновления «Яндекс Go» вообще не меняют сути продукта. Или например, если вы автомобилист, по попробуйте перечислить полезные и востребованные доработки Навигатора за последние годы.

Вернёмся к Power BI и посмотрим, а что происходило и происходит с ним: достиг ли он предельной пользы или ещё нет. 

Каким был Power BI в начале или архитектурный этап

С Power BI я познакомился в 2017 году, а внедрять его начал с 2018-го. Всё это время любил и люблю этот продукт и считаю, что он почти идеальный в своей нише. Это подтверждают как международные рейтинги Garnter’a, Forrester и BARC Score, так и количество вакансий на рынке России. 

Но Power BI появился на рынке не в 2017, а ещё в 2010-2011 годах. Но тогда он был не самым успешным и в рейтингах занимал далеко не первое место.

Я встречал разработчиков-аналитиков, которые работали с Power BI до 2017 года, а потом по каким-то причинам прекращали. И у всех было скорее негативное восприятие. Тем не менее, за первые 7 лет его существования разработчики создали всю архитектуру и принципы работы: Power Query – Low Code ETL, единственный в своём роде продукт на рынке, DAX - библиотека аналитических функций, базовые визуальные элементы: линейчатые графики, гистограммы, круговые диаграммы и так далее. Когда всё это уже было создано, продуманы и реализованы фундаментальные функции продукта, его разработчики смогли задуматься об удобстве пользователей.

Улучшение Power BI — этап обновлений для пользователя

После установочного архитектурного рассмотрим следующий период — с 2017-го по 2022-й. Именно тогда Power BI стал лидером рынка как по международным рейтингам, так и у нас в стране по всем критериям и методологиям, которые только можно придумать. Power BI стал доминирующим игроком и по качеству, и по экономическим параметрам, и по активности развития. 

Важно помнить, что это продукт компании Microsoft, где в 2015 году сменился руководитель и вместо Стива Балмера на роль СЕО пришел Сатья Наделла. Как следствие, изменилась стратегия компании — с концентрации на продажах продуктов Office и Windows на продажу облачных продуктов. Так компании удалось первой из всех IT-гигантов добиться диверсификации бизнеса: 

То есть, если взять выручку Google, Amazon, Apple, Facebook (запрещена в РФ), то более 60% от выручки им приносит один продукт — либо реклама, либо iPhone и так далее. У Microsoft же доминирующий продукт снизился до 28% от выручки уже в 2016 году именно благодаря смене стратегии развития облачных технологий, и как следствие, активного развития Power BI. До этого времени этот продукт был условно бесплатным приложением к базам данных. 

За период, когда Microsoft начал активно обновлять Power BI, добавилось множество возможностей, связанных с пользовательским удобством и лёгкостью внедрения в корпоративную инфраструктуру. Когда я начинал работать с Power BI, большинства этих функций не было.

Например, не было возможности выравнивать элементы по линиям, как в PowerPoint. Если нужно было выровнять два и более элементов, то приходилось идти напрямую в координаты расположения элемента и вбивать пиксели. Теперь же система сама подсказывает, когда элементы выровнены. 

Также сейчас добавились новые визуальные элементы, такие как дерево декомпозиции, которое позволяет любой параметр декомпозировать в различных разрезах. Появились и продвинутые карты (ArcGIS Maps), визуальный элемент «вопросы-ответы», куда можно ввести вопрос с данными и получить на выходе визуальный элемент. Воронка сильно упростила любые визуальные отображения, связанные с продажами. Пока её не было, в большинстве кейсов аналитики воронки продаж нужны были «костыли». Каскадная диаграмма хорошо отображает отчёт о прибылях и убытках. Кольцевая диаграмма стала красивее и современнее, чем круговая. 

Были добавлены и менее востребованные визуальные элементы – например, точечная диаграмма, достаточно сложная для восприятия. Ключевые показатели эффективности — лучше делать такую аналитику вручную. Ленточная диаграмма отличается от графиков и гистограмм тем, что по оси X ещё рейтингует параметры на каждый разрез. Это тоже не всегда просто для восприятия неопытным пользователем. То есть, если мы берем динамику активов в гистограмме и динамику активов ленточной диаграммы, то в ленточной они будут меняться местами: если раньше актив был первым по сумме, а потом стал третьим, он опустится, что не очень удобно. 

Диаграмма «дерево» показывает процент от общего для нескольких уровней вложенности. Также разработчики добавили возможность добавлять в срез строку поиска. Раньше при большом количестве текстовых значений и необходимости найти одно из них, нужно было скроллить. А ещё была кастомная визуализация фильтра с текстовым полем в магазине, но совместить это с обычным срезом в 1 элемент было нельзя. Кастомный визуал работал с проблемами — при удалении в строке поиска не снимался фильтр. Можно было удалить текст, и строка поиска была бы пустой. Но фильтр оставался рабочим до тех пор, пока вы дополнительно не нажмёте на ластик. Теперь этот функционал добавили в классический срез, который фильтрует данные: и в срезе, визуальном элементе, и нативно, через поисковик можно вбивать и выбирать конкретные наименования. 

Также в продукт добавили возможности дополнительной визуализации. Например, удобные ссылки внутри дашборда, то есть возможность настроить гиперссылку и переходить по страницам, либо скрывать/раскрывать визуальный элемент. 

Усовершенствовали и функционал подсказок: когда при наведении на один визуальный элемент всплывает другой, или даже целый дашборд. Допустим, если мы смотрим продажи в динамике, то, при наведении на гистограмму, система с помощью всплывающего окна покажет топ-5 продаж за этот период. 

Также был релиз Power BI Premium – самой топовой облачной версии. А ещё появилась мобильная версия, которая вплоть до 2020-2021 года была очень сырой для работы. Чтобы создать нормальный мобильный дашборд, необходимо было скопировать десктопный, изменить его и загнать в мобильный. В результате запрос заказчика на создание мобильной версии де-факто удваивал и время на внедрение, и расходы на поддержку, потому что нужно было создавать два отдельных дашборда. К концу 2022-го эта функция наконец стала удобной. Появилась возможность редактировать визуальные элементы только для мобильных устройств. 

Также произошла русификация Power BI. В интерфейс обавили множество переводов и локализацию инструмента. Только в кастомных визуализациях можно до сих пор встретить английский язык — там, где разработчик не закладывал русификацию. 

Резюмирую: в архитектурный период задавалась логика продукта, но он был не особо успешным и удобным для пользователя. На следующем этапе, спустя примерно семь лет, начался период доработки для пользователей. Это позволило сделать инструмент удобным, быстрым в освоении и лёгким для внедрения, что и привело Power BI к лидирующей роли на рынке.

Что дальше: 2022 — 2024

Примерно с конца 2021 года я перестал обращать внимание на обновления, так как они носили косметический или экспериментальный характер. Не было ни одного обновления, которое я бы с нетерпением ждал.

За это время начал активно развиваться Power Platform, куда ранее входили всего три инструмента: Power BI, Power Apps (продукт позволяет делать простые Low Code приложения для B2B рынка) и Power Automate (RPA платформа, позволяющая автоматизировать рутинные взаимодействия между продуктами). Microsoft сделал ставку на развитие Power Platform после 2020 года и добавил туда сначала продукт, позволяющий без навыков программирования создавать чат-боты — Virtual Agents, а затем и Power Pages, чтобы создавать сайты без навыков программирования (аналог Tilda). 

Все эти продукты далеко не так востребованы, как Power BI. Они только ищут рынок и имеют все шансы вообще не состояться как продукт. По крайней мере пока, успешные кейсы внедрения чего бы то ни было из этих продуктов кроме Power BI — практически отсутствуют.

Но в Microsoft все продукты Power Platform пронизывают идентичными системами. Например, дублируют коннекторы к данным или интегрируют с хранилищем Dataverse. Интегрируют также идентичные, связанные с искусственным интеллектом функции типа AI Builder. Он, например, умеет преобразовывать идентичные документы в табличный вид. Можно загрузить в него тысячи или десятки тысяч одинаковый счетов в пдф, и он распознает, что в одном месте находится дата счёта, в другой – стоимость, и распарсит это в таблицу. 

Microsoft встроил в Power BI Power Automate и Power Apps. Но в моей практике без них легко можно обойтись. И лишь в каких-то суперспецифичных случаях они могут быть востребованы. Например, Power Apps можно использовать для кейсов, когда мы умножаем данные в дашборде на фиксированный коэффициент, который создаём в Power Apps. Или в Power Automate можно автоматизировать загрузку или обновление данных облачных версий. 

Изначально я был тренером только по Power BI, а затем добавилась Power Platform. И это был не мой выбор. Microsoft требовала интегрировать в тренинги куски по Power Platform. При этом за всю практику у меня так и не появилось чёткого  понимания, что делать со всем остальным и как эти продукты продавать, а успешных кейсов внедрения с помощью этих инструментов чего-то масштабного я так и не встретил. 

Новосозданные визуальные элементы — это метрики, отчёты на страницу, Power Automate, Power Apps, интеграция карт Azure из более верхнеуровневого облачного продукта, новая карточка, новый срез и повествование. Даже если вы работаете с BI, я с высокой вероятностью уверен, что вы не понимаете, что это за визуальные элементы сходу, и нужны пояснения. Те же метрики – это некая заявка на то, что мы можем задавать отслеживание ключевой метрики эффективности, и система сама посчитает, как и что на неё влияет. Де-факто это работает гораздо хуже, чем аналитика, сделанная сеньером. 

Произошла интеграция с Copilot, который сейчас тоже Microsoft повсеместно везде интегрирует. По этому поводу я обычно шучу, что сначала у нас появляются успешные кейсы в маркетинговых целях на конференциях. Но если в кулуарах задать какие-то неприятные вопросы, то станет понятно, что кейс носит маркетинговый характер и де-факто в лучшем случае на него потратили мало времени и быстро поняли, что он ничего не делает, а в худшем — вынуждены были выдумывать мертворожденную идею для конференции. 

Мой вывод на основании этих двух лет, что все последние обновления Power BI носят экспериментальный характер. Они или востребованы слабо, ищут своего пользователя и могут через пару лет дождаться. Или ждут внедрения технологий вроде искусственного интеллекта. Но в любом случае, если раньше каждое обновление сразу было востребовано, то сейчас это скорее вопрос экспериментов. 

В глубокой теории все BI-инструменты идут к ситуации, когда они будут работать, как визуальный элемент вопроса и ответа «на максималках» для пользователя. Это когда я задаю вопрос по данным, а мне выдали дашборд, который отвечает на этот вопрос. Но пока что это глубокая теория. То есть каждая технология проходит сначала периоды фантазий, потом поиска реализации, а затем «обстукивается» об реальность. И пока что эта идея очень далека от реальности, но звучит красиво. 

В любом случае, Microsoft не может не интегрировать искусственный интеллект, потому что это будет противоречить пожеланиям акционеров: ИИ будет увеличивать капитализацию. А ещё Power BI продолжит интегрироваться с Power Platform и, возможно, внедрит какой-нибудь качественный распознаватель данных, который работает как GPT. 

Но с инженерной точки зрения это выглядит довольно сложно, а с точки зрения пользователя нет прямого ответа, чем это лучше, чем продуманный дашборд. Ведь, в конце концов, не всегда пользователь нуждается в том, чтобы задать свободный вопрос. И очень долго придётся формулировать вопрос настолько грамотно, насколько это возможно, чтобы получить нормальный ответ. 

Итого

За весь период моей активной работы с Power BI, с 2017 года никаких фундаментальных, архитектурных изменений, связанных с добавлением к Power BI функционала масштабов DAX или Power Query не произошло. Более того, Power Query и DAX практически не менялись за этот период. С 2017 по 2022 год активно улучшилось удобство для пользователя и менялась визуальная часть, она стала намного лучше. Улучшилась производительность и способы развертывания и передачи доступов после создания дашборда. За период 2022-2024 годов обновления носили экспериментально-косметический характер и не вносили существенных улучшений в продукт. В будущем я предполагаю, что Power BI как продукт в скором времени либо продолжит накатывать экспериментальные обновления, не критичные для продукта, либо поменяется архитектурно и Microsoft его перепридумает заново. 

Перед выводами небольшой офтоп: если мы посмотрим на конкуренцию на IT-рынке с точки зрения продуктов, то обычно первый продукт, появляющийся на рынке, её в итоге проигрывает. Так, Rambler проиграл «Яндексу», Yahoo — Google, «Одноклассники» – VK и так далее. Таких примеров довольно много. И это закономерно, что первооткрыватель почти всегда проигрывает, потому что тот, кто идёт вторым — двигается по проторенному пути. Он хорошо знает, куда развивать продукт, благодаря тому, что первооткрыватель набил шишки, устал и делает в итоге что-то не то. Тот, кто копирует и дорабатывает, часто побеждает по итогам гонки.

Выводы

На примере Power BI я попытался подтвердить свою гипотезу о том, что продукт нельзя развивать до бесконечности. У него есть предельная полезность. Когда в определённый момент он её достигает — обновления перестают быть востребованы. Power BI, на мой взгляд, этого достиг в конце 2021-го. С этого момента продукт необходимо перепридумывать, то есть делать, в сущности, что-то новое или интегрировать с другими технологиями. И все эти пути на успех не обречены, потому что, с точки зрения бизнеса, это pivot-модели. То есть придётся перепридумать продукт именно с точки зрения бизнеса, а это сложно. 

Исходя из всего вышенаписанного, импортозамещение, наоборот, обречено на успех, так как оставляет возможность восстановить полезный функционал ПО и при этом внести улучшающие доработки, исходя из опыта использования. Я в это погружён с точки зрения импортозамещения Power BI, и понимаю, что дорожка уже проторена. И тот путь, что прошёл Power BI с 2011-го до 2022-го, мы сможем пройти года за три-четыре. Доброго пути всем, кто пойдёт этой дорогой!