По мнению ряда экспертов, стагнация российского рынка ИТ захватила и один из некогда наиболее активных его сегментов, отвечающий за использование средств бизнес-аналитики. Даже компания «Прогноз», в свое время входившая в соответствующий магический квадрант Gartner, испытывала в последние годы серьезные проблемы и в итоге передала права на Prognoz Platform компании «Форсайт», входящей в холдинг Inline Technologies Group (ITG). В какой-то степени стагнация объясняется тем, что большинство крупных предприятий уже внедрили традиционные BI-системы, а компании малого и среднего бизнеса в нынешних сложных экономических условиях вынуждены ограничивать свои инвестиционные программы. С другой стороны, государством инициируются программы построения цифровой экономики, импортозамещения и более широкого использования СПО (Open Source), которые способны дать заметный толчок развитию ИТ-рынка в целом и его BI-сегмента в частности. Кроме того, перед многими компаниями встают новые задачи, требующие применения таких инновационных технологий, как Big Data и Интернет вещей (IoT). В последние годы ведущие мировые эксперты относят BI к более широкому классу средств бизнес-анализа, что, в частности, нашло отражение в названии ежегодного отчета Gartner — Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms.
Каков нынешний объем российского рынка BI и какой будет его динамика в ближайшей перспективе? Какие цели сегодня ставятся в первую очередь — оптимизация затрат или поиск новых моделей развития бизнеса? Какие отрасли остаются активными потребителями BI-решений и какие задачи в каждой из таких отраслей решают средства бизнес-анализа? С этими вопросами мы обратились к экспертам из ведущих российских компаний, работающих на рынке бизнес-аналитики.
Специалисты Gartner полагают, что мировой рынок BI в нынешнем году вырастет на 7,3% и достигнет уровня 18,3 млрд. долл. А что у нас в стране? «Уникальность российского рынка BI заключается, пожалуй, в том, что когда в остальных ИТ-сегментах отмечается снижение или нулевая динамика, то он, наоборот, растёт», — считает директор компании «Терн» Екатерина Лозовая. По мнению генерального директора компании Polymedia Елены Новиковой, объем российского рынка BI — несколько десятков миллиардов рублей. Он устойчиво растет и в ближайшие годы положительная динамика сохранится. Это связано не только с запросом на повышение эффективности, но и с тем, что в компаниях идет процесс накопления данных и они осознают, что данные являются ценным активом.
Более осторожен архитектор BI-решений компании «АйТеко» Александр Трифонов: «По нашей оценке, заметных изменений сравнительно с показателями
По мнению директора по маркетингу компании «Полиматика Рус» Андрея Пашкова, в последние пять-шесть лет российский рынок систем бизнес-аналитики демонстрирует стабильный рост, в среднем на
«Бурный рост 2012 — 2014 гг. повторить уже не удастся, однако говорить о стагнации все же рано», — полагает заместитель генерального директора компании «Техносерв Консалтинг» Ольга Рубцова.
«Оценить объем рынка BI в конкретных цифрах довольно сложно, так как есть немало „закрытых“ компаний из банковской и нефтегазовой отраслей, — сетует руководитель направления аналитики компании КРОК Роман Баранов. — Другими словами, пока у заказчиков нет активной смены систем, все ждут увеличения бюджетов на внедрение новых аналитических платформ. Так как у многих компаний решения уже откровенно устарели и необходима их высококачественная поддержка, у них нет другого пути, кроме полной смены платформы».
О сложности оценки российского BI-рынка, связанной с наличием «закрытых» клиентов, говорит и заместитель генерального директора «SAP СНГ» Юрий Бондарь: «Бюджеты этих заказчиков на внедрение BI-решений составляют больше половины всего объема рынка. Если оценивать статистику по нашим клиентам, то можно констатировать ежегодный рост в
Все наши эксперты отметили, что наиболее активными потребителями BI-решений являются отрасли финансов, торговли, телекоммуникаций, а также нефтегазовый и госсектор. Так, компании, в которых «Инфосистемы Джет» осуществляют BI-проекты, по словам начальника технологического отдела Центра внедрения бизнес-систем компании Дмитрий Кулагин, представляют финансовый, нефтегазовый и ритейловый сектора. К отраслям, существенно зависящим от аналитики, Ольга Рубцова относит еще и фармацевтику. В большинстве из этих индустрий информация о клиентах имеет особую ценность. «Здесь своевременная и качественная аналитика дает результат, который заметен сразу, — отмечает Андрей Пашков. — Например, рост среднего чека для торговых сетей или снижение оттока клиентов для телеком-операторов. Из решаемых задач в первую очередь надо сказать о клиентской аналитике. В последнее время рост интереса к BI мы отмечаем также со стороны департаментов ИТ, отделов безопасности и других подразделений».
«В банках и страховых компаниях аналитика нужна для поиска новых бизнес-моделей и моделей продаж, привлечения клиентов, анализа эффективности цифровых каналов, анализа мошеннических транзакций и соответствия требованиям регулятора, — констатирует Антон Заяц, директор по развитию бизнеса „SAS Россия/СНГ“. — Это понятные задачи с доказанной эффективностью. Торговые сети с помощью аналитики налаживают процессы ценообразования, целевого маркетинга, прогнозирования спроса и оптимизации остатков, ассортиментного планирования». По мнению Александра Трифонова, большинство решаемых задач относится к таким категориям, как анализ консолидированных из разных источников данных, выявление взаимосвязей и выдвижение гипотез, прогнозирование. Ведущий специалист по решениям бизнес-аналитики представительства IBM в России и СНГ Расиль Сайфуллин отмечает рост интереса клиентов к прогнозной и предписывающей аналитике, когда система не только прогнозирует тенденции изменения тех или иных показателей, но и выдает рекомендации для оптимального выполнения задач.
«Нынешнее состояние волатильности на рынке требует от компаний быстрого принятия решений, — убежден Юрий Бондарь. — Для этого нужны аналитические in-memory-решения и „продвинутые“ технологии. Многие отечественные промышленные предприятия внедрили ERP- и производственные MES-системы, накопили большой объем ценных данных, которые надо грамотно обрабатывать и использовать».
Наши эксперты не стали выделять какое-либо направление из двух — оптимизация затрат и поиск новых моделей развития бизнеса, — полагая, что большинство компаний, использующих передовые BI-системы, будут решать оба типа задач. «На повестке дня стоят разные задачи: в первую очередь, конечно, повышение эффективности за счет экономии расходов, — констатирует Елена Новикова. — Но наряду с этим компании ищут, как извлечь новую пользу из данных: например, в промышленности речь может идти об оптимизации конечных свойств получаемого продукта с помощью методов машинного обучения». Генеральный директор компании Solit Clouds Сергей Астахов, уточнив, что рынок бизнес-аналитики включает в себя также средства визуализации информации, выразил уверенность, что на первый план сегодня выходит поиск новых моделей развития бизнеса: «Реинжиниринг бизнес-процессов предполагает, в первую очередь, перестройку бизнеса в связи с внедрением ИТ-систем. Аналитика же позволяет делать это максимально эффективно». И трудно не согласиться с Андреем Пашковым, утверждающим, что использование BI-системы «с умом» даст положительный результат для любой компании вне зависимости от решаемых ею бизнес-задач.
Государство как движущая сила
В прежние годы российский госсектор был далеко не самым активным пользователем BI. Однако сегодня ситуация меняется: у государства есть деньги на крупные ИТ-проекты, и оно намерено активно участвовать в построении в нашей стране так называемой цифровой экономики. Насколько велик спрос на средства бизнес-анализа со стороны органов государственного управления разных уровней? Может ли он стать драйвером роста данного сегмента отечественного ИТ-рынка?
Все опрошенные эксперты отметили заметный рост спроса со стороны органов госуправления и компаний с государственным участием на инструменты бизнес-аналитики. Впрочем, причины такого роста они видят по-разному. По мнению Екатерины Лозовой, повышать эффективность госуправления действительно необходимо: об этом говорят многие эксперты, и цель построения аналитических систем — помочь выполнить данную задачу. Главное — обдуманный, взвешенный подход и чёткое понимание того, зачем это делается.
«Действительно, есть очень большой спрос на программное обеспечение для анализа данных, а также на средства, используемые для реинжиниринга и оптимизации бизнес-процессов, — отмечает Дмитрий Кулагин. — Связано это с тем, что продолжается оптимизация штата сотрудников органов государственного управления и внутренних процессов в компаниях. Однако в отличие от коммерческого сектора, здесь наблюдается спрос либо на системы Open Source, либо на решения российских вендоров, которые по своим функциональным возможностям становятся все ближе к западным продуктам».
Платформа Visiology
Аналитическая платформа Visiology — российское программное обеспечение для построения информационно-аналитических систем, полностью соответствующее требованиям современных платформ бизнес-аналитики (Business Intelligence).
Visiology позволяет быстро и эффективно решать задачи сбора больших объемов разнородных данных, их обработки с применением математических методов анализа и визуализации на любых дисплеях, включая мобильные устройства и экраны сверхвысокого разрешения.
Преимуществами платформы являются: многомерная In-Memory-база данных ViQube для быстрого выполнения запросов, продвинутая система визуализации и поддержка видеостен, возможность интеграции со стеком технологий Big Data и Data Science, встроенная система сбора данных через веб-формы. Для удобной работы с данными с мобильных устройств разработаны приложения Visiology под ОС Android и iOS.
Платформа Visiology — разработка одноименной компании Visiology, созданной в 2015 г. как инвестиционный проект Елены Новиковой, главы компании Polymedia, ведущего системного интегратора и разработчика программных и аппаратных решений, признанного на международном рынке. В Polymedia сформирована команда специалистов, имеющих экспертизу по внедрению и сопровождению информационных и информационно-аналитических систем, проектированию и разработке хранилищ данных, а также по визуализации и дизайну аналитических отчетов. Решения Polymedia, связанные с анализом данных, реализуются на платформе Visiology.
Платформа Visiology находит широкое применение в следующих отраслях: государственное управление, энергетика, строительство, финансовый сектор, образование, транспорт, медицина и фармацевтика, страхование, промышленное производство.
При внедрении аналитической системы на основе платформы Visiology компания Polymedia учитывает отраслевую специфику заказчика на всех этапах работы с данными: от сбора их в ручном или автоматизированном режиме до отображения с учетом корпоративного стиля.
СПЕЦПРОЕКТ КОМПАНИИ POLYMEDIA
Одну из основных причин роста спроса Александр Трифонов видит в увеличении числа дистанционных услуг для граждан, что приводит к значительному росту объёмов используемых данных, к потребности в их обработке и последующем анализе. При этом акцент всё больше делается на системы класса Data Discovery, а спрос на традиционные BI-решения снижается. Юрий Бондарь отмечает активизацию отрасли здравоохранения. В частности, администрация Тюменской области для совершенствования качества медицинской помощи планирует использовать возможности интеллектуального анализа больших данных. Обработка накопленных медицинских данных, как ожидается, позволит выявлять пациентов, находящихся в группе риска. По словам Елены Новиковой, спрос органов государственной власти на инструменты BI нередко связан с созданием ситуационных центров и центров мониторинга различного уровня.
Андрей Пашков, опираясь на опыт своей компании, реализовавшей за последний год ряд проектов в госсекторе, обращает внимание на своеобразный «вирусный механизм». Проект, как правило, не ограничивается решением какой-то конкретной задачи. После внедрения системы в одном департаменте смежные подразделения начинают проявлять интерес к своим более «продвинутым» коллегам, оценивать и понимать эффективность использования BI-инструментов для решения своих задач.
«В России государство может стать драйвером роста любого сегмента в произвольном секторе экономики, — убежден директор по маркетингу компании BI Partner Сергей Шургин. — Рост интереса госсектора к аналитическим решениям обусловлен в основном необходимостью предоставлять отчетность контролирующим ведомствам, при этом большая часть работ связана с проектированием интеграционной среды».
Относительно способности госсектора стать драйвером отечественного рынка BI мнения экспертов разошлись. На взгляд Александра Трифонова, госсектор и дальше будет входить в список лидеров и «локомотивов» российского этого рынка и гипотетически может стать его драйвером. А Андрей Пашков считает, что для полноценного роста всего BI-рынка интереса со стороны только госсектора недостаточно. «Немногие органы государственной власти могут похвастаться большим объемом данных, а в тех регионах, где данные действительно есть, например, Москва — BI-системы предпочитают создавать „in house“, внутренними силами, — констатирует Елена Новикова. — Поэтому госсектор вряд ли станет драйвером роста рынка BI-систем». По мнению Романа Баранова, ждать запросов на какие-то прорывные решения со стороны государственных структур не приходится. В этом смысле госзаказчики, как правило, на три-пять лет отстают от инноваторов, например банков.
Отметив, что спрос со стороны госсектора недостаточно велик, Сергей Астахов связывает это с тем, что далеко не все руководители в состоянии оценить возможности, которые дают средства аналитики. Сегодня очень много государственных систем, которые занимаются автоматизацией «беспорядка», но чтобы понять, как навести порядок и оптимизировать деятельность организации, нужны средства бизнес-анализа. «Конечно, государственный сектор может стать драйвером роста отечественного сегмента бизнес-аналитики, так как он располагает большими данными и финансовыми возможностями для этого», — убежден он. Ольга Рубцова, не отрицая, что этот сегмент рынка BI планомерно развивается и продолжит свое развитие в ближайшие годы, все-таки склоняется к тому, что стать драйвером ему вряд ли суждено.
Другие драйверы
Уместно задаться вопросом, что же еще в ближайшей перспективе может стать движущей силой более широкого применения BI в российских компаниях.
Андрей Пашков в этом смысле называет увеличение количества специалистов по работе с данными из числа бизнес-аналитиков, понимающих особенности бизнеса, стратегию развития и цели компании, — людей, способных предлагать новые варианты и модели развития бизнеса, людей, способных извлекать из данных важные и нетривиальные знания. Антон Заяц считает, что в финансовом секторе, где на построение аналитической отчетности и управление рисками сильно влияют регуляторные требования, таким стимулом могут быть новые регуляторные инициативы и изменения в законодательстве, а также переход бизнеса в digital-среду.
Екатерина Лозовая напоминает, что на рынке BI каждые пять-семь лет появляется прорывная технология — так было с предсказательным моделированием, с большими данными и Интернетом вещей. Не исключено, что подобные изменения произойдут в ближайшие год-два, например, благодаря квантовым компьютерам или нейросетям. Сергей Шургин возлагает надежды на новую бизнес-аналитику, связанную с Интернетом вещей. Кроме того, можно выделить целый комплекс задач, как правило, связанных с кластеризацией, выявлением отклонений, определением зависимостей, построением шаблонов поведения и пр. на основе статистической обработки больших массивов данных.
Елена Новикова уверена, что такими стимулами могут стать накопление больших объемов данных и осознание того, что это ценный актив, сочетание имеющихся собственных данных и привлечение информации из открытых источников, построение моделей развития ситуаций с использованием внешних и внутренних данных. Например, страховым компаниям давно нужен доступ к информации по судебным решениям, с ее использованием они могли бы более точно оценить риски по надежности заемщиков. Кроме того, не за горами широкое применение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
По мнению Александра Трифонова, оживить рынок способны возрастающая потребность в удобных инструментах работы с огромными массивами неструктурированных данных, а также развитие облачных технологий, позволяющих повысить скорость развертывания BI-решений и сократить стоимость владения ими. Роман Баранов усматривает высокий рыночный потенциал в увеличении скорости обработки больших данных: «Будет ли это связано с вычислениями на графических картах или с появлением удобных интерфейсов, предлагающих множество предрасчетов, сейчас сказать сложно, но предпосылки уже есть». Сергей Астахов возлагает большие надежды на аналитику, связанную с Интернетом вещей, кредитным скорингом и мониторингом работы сотрудников на каждом этапе бизнес-процесса.
Расиль Сайфуллин надеется, что росту спроса будет способствовать появление внешне привлекательных и интуитивно понятных BI-платформ, делающих инструменты бизнес-анализа доступными для более широких категорий конечных пользователей. «В ближайшее время, особенно в крупных компаниях, одной из главных тем развития BI-технологий станет HR-аналитика, — убеждена Ольга Рубцова. — Анализ показателей численности, вовлеченности, укомплектованности, текучести становится приоритетным для российских компаний, равно как и работа с человеческим капиталом в целом в условиях высококонкурентной среды и экономического спада».
Многие заказчики нередко закупают BI-инструментарий и затем пытаются, причем далеко не всегда успешно, строить на его основе нужные им решения. Насколько велик спрос отечественных компаний на специализированные отраслевые BI-системы?
Новый тренд: фабрика моделей
Александр Ефимов, руководитель направления аналитики «SAS Россия/СНГ»:
— Имеете ли вы дело с данными Интернета вещей или с большим объемом поведенческой информации, в любом случае для того, чтобы из этой информации извлечь ценность, вам нужно строить аналитические модели. В этом смысле аналитика переходит от экстенсивного пути развития к интенсивному: рост объема задач, причем типовых, и ограничения в ресурсах заставляют искать способы максимальной автоматизации самих процессов разработки, обучения и актуализации моделей.
В аналитике сейчас наметился новый тренд — переход от индивидуальной ручной сборки моделей к созданию фабрики моделей, когда моделирование ставится на поток, а ресурсы аналитиков в компаниях привлекаются только для тех моделей, которые требуют корректировки или явно уникальны. Например, такой принцип реализовали в Wargaming. Миллионы людей во всем мире играют в их игры, и компании важно понимать, кто к какому сегменту относится, как меняется поведение игроков, склонны ли они к покупкам внутри игр, к привлечению друзей или уходят в спящий режим. Внедрив SAS Factory Miner, аналитики из Wargaming получили возможность еженедельно строить по тысяче новых моделей и быстро оценивать все сегменты аудитории.
Важно грамотно выстроить весь цикл производства моделей. Продвинутая фабрика моделей требует на входе качественного сырья, т.е. подготовленных данных, а на выходе — интеграцию с системами дистрибуции, т.е. инструментов развертывания моделей, их применения, дообучения и актуализации моделей с течением времени. Инструменты SAS позволяют создать такую целостную инфраструктуру, которая охватывает все перечисленные этапы.
СПЕЦПРОЕКТ КОМПАНИИ SAS
«Спрос большой, и он растет, — полагает Антон Заяц. — Специалистов, которые из набора технологий могут построить работающее решение, не хватает. Как следствие, повышается спрос на промышленные продукты и на облачные аналитические сервисы. Более того, на наш взгляд, отраслевые решения представляют единственный вариант, когда заказчик действительно может справиться со своей задачей и быстро окупить инвестиции. Кредитный скоринг для банков, скоринг контрагентов для телекома, прогнозирование спроса и оптимизация товарных запасов для ритейла, оптимизация севооборота в сельском хозяйстве, всё это реальные задачи, и они требуют специализированных прикладных решений». Александр Трифонов напоминает, что вендоры охотно идут навстречу разработчикам специализированных решений на базе их BI-систем. А по словам Расиля Сайфуллина, в отдельных случаях отраслевые BI-решения разрабатываются как совместные с заказчиком проекты.
«Не уверен, что специализированные отраслевые BI-решения существуют, — сомневается Сергей Астахов. — Если мы говорим о крупных и средних отечественных компаниях, они в основном смотрят на „топовых“ зарубежных вендоров. При этом их продукты из-за своей универсальности настолько неповоротливы, что для решения конкретной бизнес-задачи необходимо реализовывать огромный сложный бизнес-проект, который часто не достигает своей цели. Спрос на специализированные системы со стороны отечественных предприятий велик, но для их создания необходимо, чтобы заказчиком был сам руководитель компании. Только тогда и возникнет полезное решение, которое можно тиражировать в рамках одной отрасли».
По мнению Андрея Пашкова, высокий спрос на такие системы ставит производителей BI-решений перед выбором. Ведь разработка продукта, ориентированного на узкий класс задач, с одной стороны, является залогом успеха, но с другой — резко ограничивает рынок. Наиболее эффективным подходом, на его взгляд, может стать создание универсальной аналитической платформы, решающей большую часть аналитических задач с использованием базового функционала и предоставляющей открытые интерфейсы для интеграции со сторонними приложениями и сервисами.
Prognoz Platform — универсальный инструмент для построения цифровой экосистемы организации
Алексей Выскребенцев, эксперт по развитию продуктов компании «Форсайт»:
— Сегодня на рынке представлен универсальный отечественный инструментарий для создания бизнес-приложений — BI-платформа Prognoz Platform, которая уверенно конкурирует с западными аналогами. В числе ее преимуществ — широкая функциональность, быстродействие, наличие инструментов продвинутой аналитики, возможность применения в любых отраслях для решения самых разных задач.
Prognoz Platform является тем самым инструментом, который помогает двигать предприятия в сторону «цифровой экономики». Платформа позволяет быстро и с максимальной эффективностью решить вопрос создания цифровой экосистемы: для этого в ней существуют все необходимые технологии — инструменты для сбора, обработки и хранения данных, всестороннего анализа, визуализации, а также инструменты принятия решений для оптимального управления и возможность интеграции с любыми сторонними системами.
С другой стороны, уже сегодня российский бизнес ощущает влияние глобализации и обострение конкуренции, что вынуждает компании искать пути повышения эффективности. Платформа располагает интеллектуальными инструментами для решения подобных задач: это и оптимальное управление складскими запасами, логистическая оптимизация, управление ремонтами, динамическое ценообразование, борьба с оттоком, увеличение среднего чека, управление маркетинговыми кампаниями, управление производством и многие другие задачи, требующие применения технологии predictive analytics.
Важно, что инструменты продвинутой аналитики Prognoz Platform являются настолько гибкими, что позволяют автоматизировать любые задачи, в то же время в них учтены лучшие мировые практики в сфере BI. Системы на базе платформы могут быть глубоко интегрированы в существующие бизнес-процессы, и для этого заказчикам не требуется перестраивать свои методы работы.
Стоит также отметить, что Prognoz Platform является полностью отечественным продуктом, в котором не используется зарубежное ПО, и это позволяет рассматривать ее в качестве инструментария, способного с успехом заменить западные решения в рамках политики импортозамещения. Инструменты в платформе появлялись эволюционно на основе реального применения в различных секторах экономики и опыта применения в различных странах мира, поэтому, с одной стороны, они гарантировано адаптированы под реалии российского бизнеса, а с другой — отвечают вызовам глобальных компаний.
CПЕЦПРОЕКТ КОМПАНИИ «ФОРСАЙТ»
А Дмитрий Кулагин полагает, что хотя на рынке есть немало узкоспециализированных решений для различных отраслей, спрос на них остается небольшим. Основная причина заключается в том, что даже в этом случае для развития функционала требуется дополнительная настройка программного обеспечения. Солидарна с ним и Екатерина Лозовая: «Наш опыт позволил создать набор преднастроенных моделей для отдельных конкретных отраслей, но внедрения в любом случае всё равно являются индивидуальными: какие-то задачи уже решены, какие-то более актуальны, и разрабатывать специализированные решения под каждую ситуацию, на мой взгляд, очень сложно и не совсем верно». Алексей Выскребенцев — эксперт по развитию продуктов компании «Форсайт», получившей после поглощения фирмы «Прогноз» холдингом ITG все права на развитие платформы Prognoz, — отмечает, что так называемые «коробочные», или out-of-the-box, решения часто обладают необходимым инструментарием для выполнения задач заказчиков «под ключ», однако не так просто интегрируются в ИТ-систему организации, а иногда требуют перестройки ее бизнес-процессов. Ольга Рубцова, соглашаясь с тем, что нишевые решения на рынке есть, все-таки убеждена, что спрос на них нельзя позиционировать в отдельный класс предложений.
Надежда на СМБ?
Можно надеяться на то, что драйвером отечественного рынка BI станут предприятия среднего и малого бизнеса. Но как активизировать спрос на BI-системы со стороны сегмента СМБ? Какие решения целесообразно предлагать таким компаниям?
По мнению Андрея Пашкова, для активизации спроса со стороны небольших компаний нужно, чтобы вендор в портфеле своих решений имел отдельную версию продукта, по цене доступную для представителей СМБ. Дополнительным фактором, который может оказать влияние на рост спроса, является удобная интеграция BI-продукта с бухгалтерскими и учетными программами, системами кассовых операций. Стоит выделить также простоту использования решения и минимальный срок обучения работе в аналитической системе конечных пользователей. Сергей Шургин отмечает потенциал BI-платформ нового поколения, которые подходят СМБ в значительно большей степени, нежели традиционный BI, так как не требуют выделенных хранилищ данных и могут эффективно использоваться без вложений в масштабные проекты. По мнению Ольги Рубцовой, интерес клиентов из СМБ можно стимулировать предложением готовых коробочных решений быстрого развертывания. Собственники таких предприятий, как правило, хотят четко понимать, на что тратятся их деньги и в какой временной перспективе они смогут получить результат. Относительно малое количество внедрений BI в СМБ, несмотря на наличие высокого спроса, объясняется достаточным высоким ценовым порогом входа в проект и дополнительной нагрузкой на ИТ-инфраструктуру, убеждена Елена Новикова. Коммерчески привлекательным решением для данного сектора является подписка на сервис, то есть возможность эксплуатировать решение уровня Enterprise за месячную оплату и изменять интенсивность использования BI-решения в зависимости реальных потребностей.
«Финансовый кризис особенно затронул небольшие компании, ведь у них далеко не всегда был достаточный „запас прочности“, как у крупных предприятий, — объясняет Екатерина Лозовая. — И хотя аналитические системы могут помочь им развиваться, стоят они не мало. Но есть и компромисс. Сейчас активно развивается направление облачных аналитических решений, и это, на мой взгляд, наиболее удобный подход к аналитике для развивающегося бизнеса».
Целесообразность использования облачных сервисов, особенно для небольших предприятий, отметили все наши эксперты. По словам Дмитрия Кулагина, малому бизнесу больше интересны публичные облачные решения с преднастроенными отчетами и информационными панелями, а также с возможностью доступа через мобильные устройства и простым администрированием. В этом случае компании не надо содержать собственных администраторов, а сервис покупается пакетом. Роман Баранов сообщает, что заказчики из сегмента СМБ уже сегодня вполне успешно используют облачные сервисы. Важным аргументом в пользу облачных решений Юрий Бондарь считает сложность для компаний СМБ самостоятельно развивать свою инфраструктуру и создавать ИТ-департаменты, а также следить, чтобы всё работало бесперебойно.
Импортозамещение и Open Source
Еще один потенциальный драйвер отечественного рынка BI — импортозамещение. Насколько актуальна эта задача и каковы возможные пути ее решения за счет применения проприетарных и Open Source-продуктов? Могут ли заказчики положиться на отечественных вендоров, экономическое положение которых нередко менее устойчиво, чем у западных грандов?
«Идея импортозамещения, с одной стороны, верна: оно позволяет удержать перспективных специалистов, создать дополнительные рабочие места в выскотехнологичных отраслях, повысить престиж страны и пополнить бюджет, — рассуждает Екатерина Лозовая. — Но с другой стороны, сейчас у крупных вендоров огромная фора, в десятилетия разработок, в тысячи проектов, в миллионы строк программного кода. И догнать их не получится ни за пять, ни за десять лет, как бы нам этого ни хотелось! Системы с открытым кодом могут быть неплохим вариантом, но с рядом оговорок. Во-первых, необходимо задуматься над безопасностью. Во-вторых, такие системы при каждом внедрении придётся дописывать, а это дополнительные расходы. В-третьих, крупные вендоры обеспечивают техническую поддержку всех своих клиентов и оперативно вносят исправления, оптимизируя код, добавляя новый функционал или закрывая уязвимость. С Open Source это происходит значительно реже, а получить грамотную техподдержку заметно труднее. С учетом этого было бы правильно стимулировать отечественные разработки, не запрещая всё иностранное, а предоставляя различные льготы и господдержку».
«Задача импортозамещения безусловно актуальна для многих организаций, — соглашается Елена Новикова. — Мы видим особенный интерес к отказу от западных проприетарных решений не только в части прикладного (BI) ПО, но и используемых СУБД и ОС».
По мнению Андрея Пашкова, использование Open Source-продуктов — это всегда риск: что будет, если сообщество прекратит разработку системы, сменит вектор развития продукта (недавний пример — запрещение поставок Linux Fedora в Крым)?! Проприетарное ПО в этом плане, как ни парадоксально, надежнее. Что касается разработчиков российских продуктов, то одно из их достоинств — возможность договориться о выпуске нужного заказчику кастомизированного модуля для решения специфических бизнес-задач. Сергей Шургин ничего не имеет против систем Open Source, но напоминает, что они значительно менее «user friendly» и требуют больших усилий по внедрению, чем коммерческие платформы.
«Для многих СПО-продуктов существует как коммерческая полнофункциональная версия, так и бесплатная (Community), — поясняет Елена Новикова. — Версию Community можно использовать для пилотов и простых проектов, но для перехода к промышленной эксплуатации придется покупать коммерческую версию с проприетарными компонентами, так как именно это заложено в лицензионную политику вендором. На наш взгляд, сложное прикладное СПО может использоваться на крупных предприятиях только при наличии компании, которая предоставляет для него квалифицированную поддержку, имея в своем штате участников разработки данного продукта (контрибьюторов), которые могут дорабатывать продукт независимо, иначе это мало чем отличается от обычной интеграции западных решений. На российском рынке мы таких примеров пока не видим».
Александр Трифонов полагает, что задача импортозамещения актуальна для госсектора и аффилированных с ним компаний, однако для коммерческих предприятий смены курса в сторону замещения импорта не наблюдается. «Учитывая тот факт, что на законодательном уровне государственные структуры и организации с государственным участием не могут приобретать зарубежное ПО и одновременно именно госзаказчики во многом формируют отечественный ИТ-рынок, тема импортозамещения весьма актуальна, — возражает Роман Баранов. — Вот жаль только, российские разработчики настолько адаптировались к этой выигрышной для себя ситуации, что стоимость локальной разработки иногда выше, чем цена западных решений». По мнению Ольги Рубцовой, отечественные вендоры, предлагая вполне достойный функционал, существенно уступают западным в плане маркетинга и продвижения. А для успешного применения технологий Open Source компания должна иметь в своем составе сильную группу специалистов, включая аналитиков. В целом соглашаясь с ней, Юрий Бондарь добавляет, что при выборе российских или западных вендоров основной вопрос — не страновая принадлежность программного продукта, а способность поставщика обеспечить его качество и высокий уровень сервиса по сопровождению.
«При выборе решений следует руководствоваться не соображениями моды, а рациональными доводами относительно того, что лучше применить в данном конкретном случае, — настаивает Сергей Астахов. — Если лучше использовать отечественный продукт — надо использовать. Более того, я могу сказать, что отечественных платформ (продуктов) достаточно много, большинство из них не уступает западным аналогам, а некоторые даже лучше них. Если же говорить о рисках, связанных с работой с российскими компаниями, то риск потери устойчивости компании гораздо ниже риска неэффективной реализации проекта».
Курс на инновации
Не исключено, что активизации данного сегмента рынка будет способствовать интерес отечественных предприятий к средствам «продвинутой» аналитики (прогнозирование, оценка рисков, выявление скрытых взаимосвязей и закономерностей). Но велик ли он? В каких отраслях такие технологии применяются наиболее активно?
С тем, что немалый интерес компаний к «продвинутой» аналитике есть уже сегодня, согласились все наши эксперты. Ольга Рубцова полагает, что тема прогнозирования выходит на первый план во многих отраслях экономики: в металлургии, фармацевтике, ритейле, телекоме, банковском и страховом бизнесе и других. По ее мнению, это будет ключевое направление развития технологий BI в ближайшие два года. Юрий Бондарь добавил бы в этот список игровую индустрию, спорт, здравоохранение, транспорт и образование. Александр Трифонов полагает, что руководителям всё чаще бывает необходимо получать «скрытые» знания с использованием методов прогнозирования, моделирования, выявления взаимосвязей, выполнения задач «what if/what needed for». Расиль Сайфуллин отметил, что у промышленных и добывающих компаний растет интерес к «продвинутой» аналитике для определения оптимальных технологических параметров и повышения срока бесперебойной работы оборудования.
«Задачи с помощью такой аналитики решаются вполне понятные: прогнозирование вероятности реализации рисков и возможного ущерба — в реальном секторе; в банках — оптимизация целевого маркетинга, кредитный скоринг, аналитическое противодействие мошенничеству; в рознице — прогнозирование спроса, запасов, цен и ассортиментное планирование; на транспорте — оптимизация логистики; в сельском хозяйстве — прогнозирование урожайности, оптимизация севооборотов и заполняемости хранилищ и элеваторов; в промышленности — ценообразование и прогнозирование спроса, предиктивное управление техническим обслуживанием оборудования», — констатирует Антон Заяц.
По мнению Сергея Астахова, интерес к продвинутой аналитике все-таки недостаточно велик. В то же время она была бы очень полезна в секторах, которые занимаются массовым обслуживанием граждан. Прежде всего, в таких государственных структурах, как здравоохранение и медицина, ЖКХ, транспорт и др. Особенно высока потребность со стороны общественного транспорта, так как это огромная высоконагруженная система, нуждающаяся в интеллектуальной аналитике.
В числе решаемых задач Алексей Выскребенцев видит также сплит-тестирование и динамическое формирование контента для улучшения метрик, распознавание образов, автоклассификацию объектов с целью контроля и безопасности, автоматизацию обслуживания через чат-боты, IVR с распознаванием речи, определение эмоций клиентов для оценки лояльности, поиск объектов в видеопотоке и т. д.
«Интерес огромный, причем как раз в данной области Open Source-инструментарий (R, Python, WEKA и т. п.) на сегодняшний день уже на голову выше проприетарных решений, — напоминает Елена Новикова. — Поэтому вендоры BI-инструментов обязательно поддерживают интеграцию с ним. Что касается отраслей, то это телеком, финансы и ритейл, но по нашим наблюдениям даже в таких отраслях потребность закрыта едва ли на 30%».
В какой степени на оживление российского рынка BI может повлиять растущий спрос на облачные и мобильные аналитические сервисы? Относительно мобильных решений наши эксперты были единодушны: их широкое применение как в среде топ-менеджмента, так и в среднем звене управленцев уже началось и со временем будет только расширяться. По мнению Андрея Пашкова, применяться они в основном будут для оперативного получения отчетности или значений ключевых бизнес-показателей, поскольку анализировать клиентов, выявлять паттерны их поведения — скорее сценарий работы аналитика, который вряд ли будет делать это на своем смартфоне. А Роман Баранов полагает, что спрос на такие решения не настолько активен, чтобы изменить рыночную ситуацию.
Относительно облаков, при всех их достоинствах, мнения высказывались довольно разные. Например, Дмитрий Кулагин напоминает, что российские предприятия стараются хранить информацию у себя. Поэтому на рынке появляются новые решения, когда облако разворачивается на территории заказчика или в ЦОДе системного интегратора. Такие решения набирают популярность, поскольку они соответствуют корпоративной политике информационной безопасности. По мнению Андрея Пашкова, по этой же причине облачные сервисы являются скорее вариантом для небольших компаний, которые не используют для аналитики критически важные клиентские данные, в том числе персональные. Юрий Бондарь полагает, что облачные BI-сервисы наиболее актуальны для среднего и малого бизнеса, интернет-компаний и территориально распределенных организаций.
«Мы наблюдаем спрос на сервисы, связанные с получением конкретных результатов, а не на облачные платформы и приложения для них, — рассказывает Антон Заяц. — Иными словами, заказчик хочет получить комплексное решение: готовый бизнес-процесс, наполненный данными, результат работы аналитических приложений и команды аналитиков и бизнес-экспертов». По мнению Александра Трифонова, основной фактор роста спроса — финансовая выгода от использования облачной модели (отсутствие капитальных затрат и гибкость масштабирования). Тем не менее, объёмы онпремисного и облачного BI в России пока несравнимы. И ожидать массовой миграции в облака в ближайшей перспективе не стоит, поскольку, в частности, компаниями уже вложено много средств в существующие решения онпремис.
Сергей Астахов убежден, что облачная архитектура значительно более удобна для широкого спектра отраслей: финансовой сферы, государственного управления, логистики, туризма и гостиничного дела, медицины и здравоохранения: «Облачный подход позволяет связывать разрозненные звенья управления, контролировать весь бизнес-процесс, видеть текущую ситуацию в реальном времени».
Сергей Шургин напоминает, что аналитика корпоративных данных (традиционный BI) даже в облаке не обходится без участия ИТ-службы, предварительной подготовки данных, настройки системы на работу с источниками и управления интеграционными процессами. С Big Data, как это ни парадоксально, в этом смысле проще. Практика показывает, что облачные сервисы становятся популярными в тех случаях, когда бизнес-пользователь все задачи может решать сам и требуется минимум интеграции.
«При обсуждении облачных решений обычно на первое место ставят вопрос безопасности данных, но не менее важен и детальный расчет TCO, который может быть не очевиден для BI-систем, — полагает Елена Новикова. — Совершенно точно облачные решения — это оптимальный путь для СМБ. В крупных компаниях зачастую требуется сложная интеграция с различными сложными системами (в том числе унаследованными), и из-за этого размещение в облаке и постоянное обновление ПО может оказаться неэффективным или просто невозможным. Значительного спроса на облачные решения здесь мы не видим».
Расиль Сайфуллин обращает внимание на неоспоримые преимущества облаков при использовании уникальных и дорогостоящих платформ, которые поддерживают «умные» приложения и сервисы, базирующиеся на когнитивных технологиях. При этом предприятия, не делая вложений в инфраструктуру, получают в свое распоряжение широкие возможности предсказательной аналитики.
По мнению Ольги Рубцовой, спрос в России на облачные аналитические сервисы только формируется и его нельзя назвать устойчивым: «Формирование этого спроса займет около двух лет, по прошествии которых, возможно, мы увидим значительный разворот клиентов от онпремисных решений к облаку».
