Сегмент Business Intelligence в России продолжит рост
Запрос на аналитику бизнес–данных усиливается в течение последних лет. С чем это связано, кем сегодня востребованы продукты Business Intelligence (BI) и какие решения получат развитие в ближайшем будущем, рассказал исполнительный директор iFellow Сергей Зубарев.
— Сергей, BI традиционно считается инструментом для зрелого бизнеса, который уже прошел стадию автоматизации сбора данных. По состоянию на 2022 год это все еще инструмент преимущественно для крупного бизнеса, или BI начал пользоваться популярностью и в среднем сегменте?
Действительно, бытует такое мнение. На самом деле, бизнес–аналитика востребована и в среднем, и в малом предпринимательстве. Каждой компании важно регулярно отслеживать такие показатели, как выручка, прибыль, маржинальность, успешность проектов, стабильность кадровых ресурсов и другие метрики. Вся информация должна быть в доступе в режиме онлайн, чтобы можно было оперативно принимать решения. Для этого, по сути, можно использовать любой источник данных, например, 1С или какие–то специализированные системы, которые применяются в организации в зависимости от специфики ее работы. BI может представлять собой один дашборд или, наоборот, сложную систему хранения данных. Все зависит от задач, которые ставит перед собой предприниматель. Но главное — внедрение инструментов бизнес–аналитики не является дорогим и затратным по времени.
— Какие выраженные потребности должны быть у компании, чтобы задумываться о внедрении решений для бизнес–аналитики? Как на практике BI помогает в работе?
Как я уже сказал, даже чтобы отслеживать базовые показатели компании, эти решения нужны. BI — очень гибкий инструмент, который позволяет сфокусировать на одной странице все потоки данных, отражающие реальные потребности бизнеса. Это актуально и для продвинутых историй, управляющих бизнесом по kpi, которые не находятся в базовых системах типа 1С, и для небольших компаний, которые ведут управленческую отчетность, например, в Excel — его тоже можно подключить в качестве источника данных.
— Расскажите о своем опыте внедрения BI. Какие метрики вы отслеживаете, какие решения благодаря им принимаете, откуда и какие берете данные?
Систему управления компанией мы изначально строили на базе автоматизации, используя BPMS. Смысл в чем — каждая система имеет свои преимущества: 1С хорошо работает с бухгалтерской информацией, другой продукт правильно ведет учет проектов и т.п. Мы объединили системы через BI, автоматизировав все бизнес–процессы, конечный итог — представление данных в отчетах и дашбордах, это очень удобно. Наш опыт весьма успешный — примерно через три месяца уже увидели результаты. Визуализация таких ключевых показателей, как выручка, прибыль, маржинальность проектов, проектный учет, который очень важен в случае IT–компаний, ресурсное обеспечение, кадровое производство, позволила принять ряд эффективных управленческих решений, что особенно важно в быстро меняющейся обстановке. Каждый наш проект имеет свою специфику, и нужно понимать, насколько он успешен с финансовой точки зрения. А HR, например, ведет свою оценку в разрезе каждого проекта. BI позволяет нам всю эту разноплановую информацию собирать в целостную картину, отслеживать и своевременно регулировать ключевые параметры компании, оперативно принимать управленческие решения на основе данных.
— Сегмент бизнес–аналитики растет уже несколько лет, в том числе и во время пандемии. Как вы оцениваете его динамику в 2022–23 годах? Axenix, например, прогнозирует увеличение сегмента BI в России на 40%. И войдут ли BI–решения в первый эшелон систем для импортозамещения или это будет отложенный спрос?
Да, в последние годы BI развивалась достаточно быстро. Представители бизнеса по достоинству оценили преимущества применения системы. Поэтому соглашусь, рост данного сегмента в России по итогам этого года и следующего вполне может составить 40%. Свою роль сыграет и курс на импортозамещение. В сложившейся ситуации многие компании задумались о переходе на отечественные аналоги ПО или решения open source. Конечно, российские продукты пока уступают западным с точки зрения удобства и поддержки процессов внедрения, а те, что open source, могут отставать от коммерческих предложений по качеству, удобству или инструментарию. У нас в компании есть отдельное направление — Центр по импортозамещению, где мы помогаем участникам рынка с выбором решений и миграцией на оптимальные российские аналоги. Переходить с одного инструмента на другой, особенно если речь идет о крупных компаниях, довольно сложно с учетом текущих наработок и внедрений. Однако тренд уже наметился.
— Как вы оцениваете зрелость отечественных или open source BI–решений? Какие рекомендуете клиентам?
В целом, многие решения достаточно зрелые. Для примера могу привести несколько решений: Alpha BI, Luxms BI, Polymatica, Visiology, FlyBI — список на самом деле достаточно длинный, из нескольких десятков продуктов. Мы видим, что российское ПО активно развивается и коллеги его дорабатывают. У нас есть вендорская стратегия — follow the vendor, когда мы вместе идем к заказчику и решаем, что нужно улучшить.
— Изменилась ли структура спроса ваших клиентов на BI?
Все происходит постепенно. Сейчас идет анализ рынка и тех решений, изменений, которые необходимы для перехода на новое ПО. С начала 2022 года многие компании стали об этом задумываться, формируется устойчивый спрос, с которым мы уже активно работаем. Структура спроса действительно меняется. Думаю, в перспективе следующих трех лет начнут появляться большие проекты на отечественных решениях. Есть ситуации первоочередного, вынужденного перехода, как например в случае с Microsoft Office — когда компании переводят сотрудников на российский «Мой офис». Затем с точки зрения бизнеса целесообразно уделить внимание BI, учитывая гибкость и рациональную стоимость внедрения этого инструмента.
— В какую сторону развивается бизнес–аналитика как технология? Каких нововведений вы ожидаете от BI–решений в ближайшие несколько лет?
На сегодняшний день BI используется в основном в классическом виде — как некое хранилище данных, но уже есть много проектов так называемого второго и третьего поколений. Речь о Data Lake, когда для решения задач используются не только структурированные данные из единого хранилища. Это могут быть и видеоматериалы, и аудиофайлы. С появлением голосовых помощников, чат–ботов, систем наблюдения и распознавания – уже грани искусственного интеллекта — данное направление стало активно развиваться. Но для этого нужны новые хранилища данных. Ведь из этих файлов также необходимо извлекать информацию и как–то ее визуализировать, обнаруживать паттерны и зависимости, представлять их в удобном виде. К слову, на российском рынке уже есть хорошие продукты в данном сегменте.
