Автор: Сергей Гельметдинов, куратор проектов департамента BI ГК «КОРУС Консалтинг».
Для начала я бы разделил потенциальных пользователей решений по бизнес-аналитике на несколько групп: коммерческий сектор, крупные корпорации и госсектор, средние и малые предприятия. Несмотря на то, что они могут работать в одной и той же отрасли, их потребности в отчетности и анализе немного разные.
Для коммерческого сектора BI уже давно является рабочим инструментом анализа своей деятельности. Однако в ближайшем будущем к анализу уже давно понятных областей эти компании добавят аналитику нестандартных данных, которые позволят им быть успешнее. Анализ случайных показателей, измерение индекса удовлетворенности сотрудников на основании изменений заработных плат, валютных курсов и подобных показателей дадут в комплексе информацию, которая позволит прогнозировать рост и развитие компании в плане управления человеческими ресурсами.
Также в коммерческом сегменте набирает популярность использование бизнес-аналитики для изучения работы подразделений, не занимающихся извлечением прибыли напрямую, но влияющих на сокращение издержек и эффективность работы компаний — например, юридических, административных или HR-отделов. Пока у российских предприятий нет достаточного количества данных для полноценного анализа и выводов, основанных на данных этого анализа. Однако через три-пять лет BI-системы наполнятся такими данными и их использование даст мощный инструмент для принятия управленческих решений.
BI-решения в госсекторе и крупных корпорациях имеют совсем другой фокус. Так как эти компании обычно существуют уже давно, в них накоплено большое количество данных. Отчетность для них — уже пройденный этап. Множество источников данных подсказывают таким организациям необходимость обработки больших данных и работу в парадигме интернета вещей. Таким образом, будут создаваться решения для качественного управления и автоматизированного механизма принятия решений и мониторинга деятельности компаний.
В этом же секторе следует отметить и тенденцию к моделированию ситуаций с помощью систем бизнес-аналитики. Она связана напрямую с прогнозным анализом, который помогает понять, как эти изменения повлияют на работу организации. Трудно представить, что финансисты могут обходиться без прогнозного анализа, и большинство систем сосредоточено как раз в финансовых департаментах компаний. Крупные вендоры, такие как SAP, Oracle и IBM, уже имеют возможности для интеграции R-server. Microsoft в следующем релизе своего SQL Server также добавляет использование возможностей языка R как встроенной службы. Можно выделить банковский, страховой сектор, где прогнозный анализ уже давно и успешно используется.
Наверно, единственная тенденция, которая одинаково верна и для среднего коммерческого сектора, и для крупных корпораций — это анализ косвенных связей, неочевидных областей. И средний бизнес, и крупные корпорации, и государственный сектор захотят найти в неочевидных вещах зависимости, влияние на которые поможет эффективнее работать, сокращать затраты и оптимизировать работу с персоналом.
Что касается малого бизнеса, то здесь ситуация очень интересная. Методом проб и ошибок представители малого бизнеса пытаются перебирать различные варианты анализа, чтобы понять, как им вырасти. Именно эти компании являются пионерами в области поиска косвенных связей. Они же в итоге создают определенные подходы к аналитике и новые экономические модели. Хороший пример можно привести из области здравоохранения: сейчас уже получили распространение множество небольших аналитических систем, которые подсчитывают количество и качество того, что мы едим (FatSecret, Diet&Diary), сколько времени проводим в спортивных залах, сколько времени спим (облачные сервисы для фитнеса) и другие показатели. В комплексе эти данные определяют, что влияет на наше здоровье. И именно эти системы были разработаны, так как появился спрос со стороны небольших компаний, которые создают устройства для мониторинга нашего здоровья. Если задаться вопросом о поставщиках облачных BI-систем, то в списке можно подобрать доступные сервисы и выбрать их по цене как от именитых вендоров типа Oracle, Microsoft, IBM, Tableau, так от и мелких типа Zoho, Chartio и других.
Если коснуться технического вопроса, в какой модели будут использоваться системы бизнес-аналитики, то коммерческий сектор, скорее всего, будет хранить системы на собственных мощностях. Крупные корпорации и крупные организации из госсектора будут переносить многие информационные системы, в том числе и бизнес-аналитику, в собственное облако, так как у них есть финансовая возможность его развивать и поддерживать. В малом бизнесе облачные решения в BI уже являются популярной темой. Поэтому можно говорить, что, несмотря на большое количество инсталляций BI-систем у заказчиков, облачные варианты решений по бизнес-анализу продолжат набирать популярность, предоставляя возможность использовать этот инструмент без инвестиций в инфраструктуру. При этом важной задачей для вендоров станет организация легкого масштабирования систем, так как количество данных быстро возрастает.
Надо отметить, что по-прежнему на российском рынке используются в основном западные BI-системы, однако вектор на импортозамещение дал большое ускорение росту популярности отечественных решений.
Российский рынок идет по следам мирового BI-рынка и все тенденции, которые характерны для развития систем бизнес-анализа на международном рынке, повторяются и у нас. Безусловно, в России быстрее повторяют западные тенденции компании, расположенные в федеральных центрах. Однако они дают толчок и пример для подражания другим регионам России. В частности, для передовых регионов в ближайшие три-пять лет будет актуальна работа с большими данными и интернетом вещей.
В заключение я бы хотел отметить, что сам подход к работе с аналитикой очень сильно изменился за последние пять лет. Мы все пользуемся аналитическими системами в повседневной жизни для мониторинга собственного здоровья, расходов и других параметров. Бизнес-пользователи серьезных BI-решений стали более грамотными и требовательными. Именно поэтому все вендоры, без исключения, будут продолжать максимально сосредотачиваться на улучшении эргономичности систем.
И еще одна область, которую пока закрывает другой класс систем — это взаимодействие и групповая работа. Именно здесь я вижу простор для развития BI. Безусловно, уже сейчас функциональность большинства международных BI-программ позволяет пользователю показывать результаты своей работы коллегам, однако механизм еще далек от совершенства и не включает в себя возможности для организации полноценной групповой работы.