Итоги 2023 года: 9 трендов на рынке BI

Какие задачи решают BI-системы

Проблема эффективного использования накопленных в организациях данных на сегодняшний день решается с помощью различных методологий и технологических инструментов. Широко распространенная концепция data driven подразумевает, что для обеспечения конкурентоспособности на рынке, сокращения расходов и увеличения прибыли компания должна научиться управлять своими данными, принимать оперативные и стратегические решения на основе их анализа. Как оценить прибыль бизнеса

Реализовать такой подход не всегда бывает просто, поскольку для этого необходимо обеспечить сбор больших объемов данных из разрозненных источников в едином хранилище, структурировать их, определить ключевые параметры для аналитики и предоставить конечному заказчику (владельцу бизнеса, руководителю подразделения и т. д.) в виде визуализированного отчета.

Для указанных задач и предназначены системы Business Intelligence (BI). Мировой рынок BI-систем планомерно растет: по оценке Statista, к 2023 году он составил 25,7 млрд долларов, а к 2028 году увеличится до 34,16 млрд долларов.

На российском рынке в направлении BI до начала 2022 года доминировали продукты глобальных лидеров — Microsoft, SAS, Tableau и QlikTech. После их ухода освободившуюся нишу начали занимать отечественные компании. Однако чтобы убедить искушенного заказчика, привыкшего к удобным западным инструментам, пользоваться новой системой, российским вендорам необходимо следовать всем мировым тенденциям в этой области. Чтобы помочь участникам рынка определить векторы развития и скорректировать дорожные карты, мы проанализировали ряд наиболее весомых исследований, касающихся критериев оценки BI-систем.

Тренды Gartner с прошлого года

Эксперты Gartner рассматривают двенадцать критериев оценки систем бизнес-аналитики. Девять из них остались в трендах с прошлого года.

Автоматизированная аналитика (automated insights) — это важнейшая функция расширенной аналитики (augmented analytics), позволяющая адаптировать технически сложные аналитические выкладки для бизнес-пользователей — лиц, принимающих решения в организации.

Аналитический каталог (analytics catalog) помогает легко находить в системе и использовать результаты аналитической работы: например, нужный отчет или дашборд.

Подготовка данных (data preparation), связь с источниками данных (data source connectivity) и отчетность (reporting) относятся к ключевым бизнес-процессам BI. Подготовка данных подразумевает консолидацию данных из различных источников в едином хранилище и возможность работы с ними в графическом интерфейсе. Связь с источниками — это способность системы подключаться и загружать структурированные данные из различных типов локальных и облачных хранилищ с помощью специальных коннекторов. Отчетность — возможность системы создавать четкие, регламентированные (Pixel Perfect) отчеты и распространять их среди большого количества пользователей, в том числе по заданному расписанию.

Дата-сторителлинг (data storytelling) и визуализация данных (data visualization) — взаимосвязанные функции. С помощью визуализации данные предоставляются пользователю в виде диаграмм. Помимо круговых, столбчатых и линейных графиков к обязательным относятся тепловые карты, древовидные диаграммы, точечные графики и другие визуальные элементы, в том числе для геоаналитики. Соответственно, задача data storytelling заключается в объединении интерактивной визуализации данных с техниками повествования для предоставления информации в убедительной, легко понятной форме: от главных аспектов к деталям.

Управление данными (governance) — это административная функция: управление доступом и мониторинг использования аналитического контента.

Запрос на естественном языке (natural language query, NLQ) позволяет пользователям отправлять системе запросы о данных в текстовом поле поиска или с помощью голоса.

Какие тренды появились в 2023 году

В 2023 году в перечне трендов Gartner появились новые пункты. Перечислим их.

Интеграция с data science (data science integration). Это, с одной стороны, возможность аналитика данных создавать модели машинного обучения для проверки определенных гипотез, а с другой — возможность применения инструментов аналитики и визуализации для задач data science.

Хранилище метрик (metrics store). Это место для хранения и предоставления пользователю типовых атрибутов данных, необходимых для стандартизации в наборах данных и инструментах обработки данных. До недавнего времени хранилища метрик строились за пределами BI-системы в рамках проекта, но сейчас такой функционал может предоставлять и BI-система.

Коллаборация (collaboration). Это предоставление пользователям среды взаимодействия для совместной работы над аналитическим проектом и коллегиального принятия решений.

Количество трендов в перечне Gartner всегда равно двенадцати, и если в нем появляется новый пункт, то старые выводятся или распределяются по другим пунктам. Так, присутствовавший в списке 2022 года критерий natural language generation (генерация текста на естественном языке) вошла в состав data storytelling, security (безопасность) — в governance и частично в reporting, а cloud analytics (аналитика в облаке) из критерия оценки превратилась в компонент стратегии вывода продукта на рынок.

Также значимым фактором при рассмотрении BI-решения Gartner называет открытость и функциональную совместимость — то есть ее широкие возможности интеграции с облачными экосистемами и бизнес-приложениями.

Другие тренды: BARC и Qlik

Компания BARC, занимающаяся экспертизой в области ПО для business intelligence, опубликовала результаты опроса около 2000 отраслевых специалистов о трендах в области бизнес-аналитики на 2023 год. Рейтинг BARC содержит 19 позиций.

Согласно исследованию, первое место специалисты отводят master data и data quality management, то есть технологиям управления ключевыми бизнес-данными и их качеством. На второй позиции достаточно неожиданно оказалась establishing a data driven culture — концепция культуры работы с данными. Третье место поделили очевидные тренды, которые уже были упомянуты выше — data governance и data discovery/visualization. Пятый пункт — self-service analytics — логично связан с культурой использования данных: для достижения хорошего результата при самостоятельном применении BI-инструмента специалисту необходимо знать, что именно он хочет получить от данных. Результаты исследования BARCQlik выпустил отчет, посвященный десяти важнейшим трендам BI на 2023 год. По мнению экспертов, из-за нарушения цепочек поставок компании должны научиться по-новому обрабатывать данные: в том числе необходимо делать акцент на обработке в режиме реального времени. Среди перечисленных аналитиками тенденций — необходимость быстрого принятия решений, аналитика в облаках, инструменты low code и high code, использование технологий искусственного интеллекта и сторителлинг.

Резюме: топ-9 трендов BI

Специалисты Polymatica проанализировали девять авторитетных обзоров, касающихся тенденций в сфере BI, и подсчитали количество упоминаний в них тех или иных пунктов. В результате мы получили сводный рейтинг, объективно отражающий современную ситуацию на рынке.

Восемь упоминаний из девяти — у управления данными (governance, или data management). Очевидно, что эта тема сейчас наиболее востребована всеми компаниями.Семь упоминаний — у data science integration и automated insights.Шесть — у data visualization (или data discovery), data literacy (или establishing a data driven culture) и natural language generation.Пять — у data preparation, collaboration и cloud.Из этой статистики можно сделать вывод о том, что развитие BI-систем органично продолжается с учетом развития ИТ-рынка в целом и появления на нем инновационных технологий. По оценке Gartner, 95% решений на основе данных сегодня можно хотя бы частично автоматизировать

На сегодняшний день спрос на отечественные BI-решения очень велик. Импортозамещение в полный рост проходит преимущественно в органах государственной власти, госкомпаниях и телекоме — значит, существенная часть рынка пока не охвачена, и рынок BI в ближайшие годы будет только расти. По прогнозам компании Polymatica основная миграция на отечественное ПО придется на 2024—2025 годы.Рынок отечественного BI активно развивается, и каждый вендор формирует дорожную карту развития продуктов не только исходя из потребностей клиентов, но и в соответствии с мировыми тенденциями.Среди указанных тенденций большую роль играют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Пройдя цикл хайпа, они находят реальное применение и воплощаются в реализованных проектах. По мнению IDC, эффективность сотрудников компаний к 2026 году увеличится на 25% благодаря сочетанию экспертного мнения и искусственного интеллекта, в том числе технологий распознавания образов и запросов на естественном языке.

Чтобы соответствовать ключевым трендам, BI-вендорам необходимо двигаться в следующем направлении:

• Расширять и улучшать функциональные возможности продуктов, чтобы упростить переход с импортных BI-решений.
• Формировать линейку продуктов, которая позволит комплексно решать задачи клиентов, покрывая полный цикл бизнес-процессов.
• Развивать направление открытой и доступной архитектуры, обеспечивающей функциональную совместимость и позволяющей упростить интеграцию со смежными приложениями, а также дающей возможность разрабатывать собственные компоненты и расширения для продуктов.
• Создать продуктовое комьюнити, обладающее компетенциями и экспертизой по продуктам.

Наконец, большое внимание мы рекомендуем уделять культуре работы с данными, а именно обучению пользователей приемам аналитики данных и data-driven-подходу.