Тренды BI-рынка 2021 (III часть)
Эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг» Светлана ВРОНСКАЯ отмечает, что вектор на self-service BI действительно подразумевает самостоятельную работу бизнес-пользователей с информацией и результатами ее обработки, без привлечения профессионалов, но у сотрудников большинства компаний до сих пор недостаточно навыков для выполнения этих базовых задач. Даже там, где общий уровень data literacy (грамотность в области работы с данными) растет, аналитики данных продолжают развивать свой уровень и параллельно становятся экспертами в смежных областях, говорит г-жа Вронская.
Сергей ГРОМОВ (BI Consult):
Генеральный директор BI Consult Сергей ГРОМОВ признает, что распространение self-service BI – значимая тенденция, но она охватывает в первую очередь аналитиков. Их вряд ли ждут сокращения, ведь данные нужно не только визуализировать, но и делать определенные бизнес-выводы, находить точки их сопоставления, выяснять причины трендов. Даже по методологии DAMA-DMBOK в каждом отделе нужен data steward, так что чем более активно компания будет опираться на данные в своей работе, тем выше должна быть квалификация аналитиков, убежден г-н Громов. «Распространение ИИ и других технологических новаций чаще связывают с потребностью в разработчиках или программистах BI, которые специализируются, к примеру, на ETL-процессах или моделях данных, – продолжает он. – Но кадровый голод в этом сегменте очень высок: специалистов катастрофически не хватает, зарплаты перегреты, а технологии могут лишь немного снизить накал проблемы». Как считает г-н Громов, ожидать на рынке труда достаточного количества специалистов в сфере BI точно не стоит, по крайней мере в обозримой перспективе.
Алексей ВЫСКРЕБЕНЦЕВ («Форсайт»):
По мнению руководителя центра экспертизы решений компании «Форсайт» Алексея ВЫСКРЕБЕНЦЕВА, следует разделять понятия. Сможет ли менеджер на основе доступных ему данных визуализировать их? Безусловно. А сможет ли он заменить квалифицированного аналитика? Нет, так как вряд ли будет разбираться в сложных алгоритмах обработки данных и понимать, какая структура подходит для того или иного алгоритма. Необходимо понимать, что огромная доля работы проводится именно на нижнем и среднем уровне: начиная от подготовки и структурирования данных, формулировки и постановки математической задачи и заканчивая рутинными расчетами. «Когда это сделано и нужно только воспользоваться результатом – да, на этом этапе может подключиться менеджер. Когда машина сможет взять сырые данные, сформулировать все концепции, собрать под них data-set‘ы, провести расчеты и сделать выводы, тогда можно говорить о том, что аналитики больше не нужны, а до тех пор спрос на них будет только расти», – резюмирует г-н Выскребенцев.
Людмила ОСТРОВСКАЯ («ФОРС – Центр разработки»):
Руководитель проектов отделения комплексного проектирования информационных систем компании «ФОРС – Центр разработки» (ГК ФОРС) Людмила ОСТРОВСКАЯ напоминает, что инструменты пользовательского уровня для углубленного анализа данных в некоторых отраслях используются уже очень давно. Например, приложения для оценки рисков в банковском секторе едва ли не старше BI-технологий. Однако это только один пункт из бессчетного множества направлений для применения алгоритмов машинного обучения. В нынешних реалиях Data-Science-специалисты относятся к одной из самых востребованных и высокооплачиваемых категорий на рынке труда. Но, помимо соответствующих знаний в этой области, они должны отлично владеть предметной областью, в которой работают, – именно для того, чтобы находить новые возможности для извлечения из данных реальной пользы, уточняет г-жа Островская.
Дмитрий СЫСОЕВ («НОРБИТ»):
Директор департамента управленческого консалтинга и BI компании «НОРБИТ» (ГК «ЛАНИТ») Дмитрий СЫСОЕВ поясняет, что аналитик данных, как правило, не работает со статичной моделью, его задача – эту модель дополнять, развивать, повышать качество данных и их достоверность, проектировать и реализовывать новые модели. А это требует более высокой квалификации владения BI-инструментами, языками обработки данных (SQL, Python, R) и знания методов оптимизации. Аналитик данных – одна из наиболее востребованных профессий на рынке BI, и эта тенденция сохранится надолго, уверен г-н Сысоев.
Марина РОМАНОВА («Т1 Консалтинг»):
Развитие технологий приводит к увеличению целевой аудитории решений Data Discovery, и это только подогревает интерес к эксплуатации инструментов бизнес-аналитики без привлечения специалистов, говорит директор проектов «Т1 Консалтинг» Кирилл ЯКОВЛЕВ. Таким образом, число пользователей, применяющих готовые отчеты и информационные панели для выполнения рядовых задач, также растет: благодаря простым настройкам BI-платформ и дружественным интерфейсам бизнес может самостоятельно проводить более глубокую аналитику, упрощается процесс извлечения данных и их презентации. Однако спрос на аналитиков только увеличивается. Более того, использование self-service-решений требует повышения квалификации пользователей в дисциплинах обработки данных, отмечает г-н Яковлев.
С другой стороны, отпадает необходимость ручного составления графиков для управленческой отчетности: система сама это делает и периодически обновляет инфографику. Именно поэтому, по словам руководителя отдела консалтинга по аналитическим решениям подразделения ERP «Т1 Консалтинг» Марины РОМАНОВОЙ, self-service BI-решения хороши для небольших компаний и стартапов, а в крупных компаниях они станут дополнительным инструментом для самих аналитиков.
BI-мотивация
Отдельно стоит коснуться вопроса мотивации клиентов и заказчиков к более широкому использованию возможностей BI-решений, хотя здесь наши собеседники особых сложностей не наблюдают.
Светлана ВРОНСКАЯ (ГК «КОРУС Консалтинг»):
Сергей ГРОМОВ (BI Consult):
Сергей ГРОМОВ (BI Consult) напоминает, что развитие всегда идет по ступеням. Сегодня главная ценность – непосредственно внедрение технологий, а завтра – умение правильно их использовать. При этом внедрение IT-решения (и это касается любой системы, а не только BI) уже давно не является для бизнеса самоцелью, которой добиваются только для того, чтобы быть первыми, – сейчас запуск осуществляется с опорой на бизнес-потребности. И если у руководителей предприятий есть понимание, что BI-решения – двигатель успешности, то и продвижение будет идти естественным путем, считает г-н Громов.
Алексей ВЫСКРЕБЕНЦЕВ («Форсайт»):
Алексей ВЫСКРЕБЕНЦЕВ («Форсайт») считает, что для мотивации потенциальных клиентов наиболее эффективно знакомство с успешными историями внедрения. Не менее важно доверие со стороны инвесторов. Впрочем, и то и другое указывает, что уже сегодня в data-driven-подход верят больше, чем в импульсивное принятие рыночных решений, заключает он.
Людмила ОСТРОВСКАЯ («ФОРС – Центр разработки»):
Людмила ОСТРОВСКАЯ («ФОРС – Центр разработки») добавляет, что, помимо потенциальных возможностей новых BI-систем, грамотного руководителя будут интересовать стоимость продукта, время и стоимость его внедрения, дальнейшего обслуживания и развития системы.
Дмитрий СЫСОЕВ («НОРБИТ»):
Марина РОМАНОВА («Т1 Консалтинг»):
Кирилл ЯКОВЛЕВ («Т1 Консалтинг») отмечает, что в условиях повышенной нестабильности внешней среды решающее конкурентное преимущество бизнесу дают инструменты, позволяющие быстро оценивать ситуацию и корректно реагировать на изменения. Фильтровать и брать в работу только самое необходимое, оценивать эффективность до и после каждого усилия, повышать скорость реализации изменений – во всем этом помогут BI-решения, которые должны быть в арсенале каждого подразделения.
Опубликовано 06.01.2022
Светлана ВРОНСКАЯ (ГК «КОРУС Консалтинг»):