BI в новой системе координат: как меняется индустрия
Но и это не всё. С какими сложностями столкнулись корпоративный бизнес и разработчики BI-систем, и что ждет рынок в ближайшие годы?
KPI для BI
Несмотря на кризис, когда любые все инвестиции должны быть обоснованы, роль бизнес-аналитики остается на высоком уровне. Без нее невозможно представить принятие или оценку ранее принятых решений, особенно в корпорациях или географически распределенных компаниях с огромными объемами данных, множеством процессов, контрагентов, подрядчиков и клиентов.
Рассчитать потенциальную экономическую пользу от внедрения BI-инструмента сложно – он лишь косвенно влияет на выручку. Но это все равно можно сделать, сопоставив расходы, связанные с внедрением платформы, с преимуществами, которые она приносит. Среди трат – стоимость лицензий, услуги по «развертыванию» ПО, бюджет на сопровождение системы. Преимущества – экономия времени и денег за счет сокращения трудоемкости сбора, консолидации и выверки данных. Растет производительность труда аналитиков, которые занимаются более приоритетными и сложными задачами.
Как показывает наш опыт, компании могут получить порядка 30-50% экономии времени работы аналитиков и руководителей подразделений благодаря автоматизации расчета показателей ежемесячной или ежеквартальной отчетности – вручную это можно сделать лишь привлекая от десятка до сотни специалистов. Таким образом BI-системы уменьшают трудозатраты на формирование аналитики и детализации, выверку и согласование показателей, исправление ошибок и консолидацию сведений в финансовых службах. Более того, автоматизация функции позволяет получать любую отчётность по запросу, что важно для формирования планов и кризисного реагирования, подготовиться к которому заранее невозможно.
Ещё кейс. Бизнес-аналитика помогает корректно оценивать результаты работы и принимать верные управленческие решения на разных уровнях: от акционеров до руководителей конкретных подразделений. Например, отдел закупок может проанализировать остатки за прошлый год и скорректировать заказ у поставщиков, чтобы более точно закрывать потребность – не «замораживать» деньги в товарах и не допускать out-of-stock. Безусловно, можно принимать такие решения по наитию, но с данными – надежнее.
Другой клиент – производитель в сфере медицины – использует бизнес-аналитику для работы с дистрибьюторами. Дашборды помогают компании оценивать работу с каждым из них и корректировать свои действия: например, внедрять программу лояльности для стимуляции продаж.
Внешние условия прошлого года, глобальная неопределенность, изменения привычных логистических цепочек, новые риски и уход из России зарубежных вендоров многократно усилили спрос на отечественные BI-разработки. ИТ-рынок, совсем неготовый к такому, столкнулся с серьезными вызовами. Среди ключевых – сложности выбора подходящей системы бизнес-аналитики и ее «встраивание» в еще формирующуюся ИТ-инфраструктуру. А каждом вызове – подробнее.
Выбор подходящей BI-платформы
Геополитические изменения сыграли для российских BI-разработчиков роль позитивного риска. Игроки стали занимать освободившуюся долю рынка, стараясь закрыть нереализованный спрос. Среди наиболее ярких примеров – «Яндекс», который развивает платформу Yandex DataLens, размещенную в облачной инфраструктуре Yandex Cloud. Системные интеграторы продолжают действовать привычным путём – накапливают экспертизу по новым для себя продуктам. Так, Softline приобрела мажоритарную долю в компании Polymatica, разрабатывающей аналитические инструменты low-code.
Отечественный рынок BI-решений переполнен, но не все платформы обладают развитой функциональностью, способной полностью закрыть возможности всем известных Qlik, Tableau и Power BI. При таком обилие предложений основной риск для бизнеса – «сделать ставку» не на того локального вендора.
На этом фоне всё большую роль начинает играть продуктовый маркетинг – как российские разработчики будут «упаковывать» и продвигать ИТ-решение. Не исключено, что за красивым лендингом будет скрываться «сырая» с точки зрения функциональности платформа. Чтобы этого избежать, компаниям следует внимательно подойти к тестированию BI-решений и сбору информации по рынку – от конкурентов, заказчиков и даже бизнес-пользователей этих систем. На это может уйти очень много времени, но зато это нивелирует вероятность того, что сервис не подойдет и нужно будет искать замену.
Российский рынок BI-систем будет живо развиваться. В ближайшие годы сформируется пул лидирующих разработчиков систем бизнес-аналитики. Среди передовых компаний будут те, кто будет предлагать бизнесу мультиоблачные стратегии (отдельные облака применяются для различных сценариев и датасетов), что позволяет бизнесу контролировать затраты, обеспечивать высокую производительность и справляться с рисками.
Ещё один технологический тренд, готовый будет определять первенство на рынке, – возможность бесшовно собирать в одном месте аналитику и интегрировать ее в рабочие процессы. Прогрессивные и крупные компании строят вокруг своих BI-инструментов так называемые «надсистемы», или модули. В результате аналитика встраивается во все большее число бизнес-сценариев и приложений, воплощая data driven подход. Это значит, что топ-менеджеры и функциональные руководители будут принимать решения, основываясь на данных, получаемых «здесь и сейчас».
Проектирование адаптивной BI-системы
На фоне ухода глобальных вендоров многие российские компании решились на масштабную перестройку всей ИТ-инфраструктуры. BI-инструменты не стали исключением – крупному бизнесу важно обеспечить бесперебойность работы в критической отчетности. Интеграторы и ИТ-команды оказались буквально посреди «стройки»: нужно не просто внедрить систему отчетности, но и предусмотреть её работу с учетом, что какие-то ИТ-решения бизнес меняет прямо сейчас, а какие-то – еще только планирует развернуть. Более того, часто BI-проект нужно реализовать на новом технологическом стеке.
Ранее ИТ-интеграторы или внутренние ИТ-команды внедряли BI-платформы, когда инфраструктура «устоялась»: системы и источники известны, бизнес-процессы определены. Сейчас же нужно принимать решения в условиях неопределенности, предугадывая возможные риски. Это нетривиальная задача, справиться с которой можно только при наличии разнообразного опыта реализации BI-проектов: на множестве технологий, в нескольких индустриях.
Некоторые компании склоняются к технологиям Open Source при внедрении BI-решения. Причина – риск выбрать вендора, который проиграет в конкурентной борьбе. Стоимость ошибки достаточно большая – проекты внедрения BI-платформы вне зависимости от вендора стоят прилично. С учетом текущей неопределенности в вопросе ИТ-инфраструктуры, открытый код дает больше возможностей гибко управлять ситуацией.
Резюме
Несмотря на серьезность и сложность этих вызовов, импортозамещение – это шанс российских разработчиков завоевать новые позиции и стремительно развивать функциональность продукта за счет большой обратной связи от клиентов. Безусловно, крупный бизнес с неохотой меняет привычный технологический стек, запускает сложные и рискованные проекты. Но есть обратная сторона медали. Сейчас отличная возможность навести порядок «под капотом»: спроектировать архитектуру под новые требования рынка и бизнеса, систематизировать данные, избавиться от ненужных «надстроек», которые появились за многие годы, и выйти на новый уровень цифровизации.
Опубликовано 02.08.2023
