Я уже рассказывал о том, как делался первый обзор российских BI-систем и почему было принято решение этим вопросом заняться. Прошел год выхода первой версии отчета. Как все знают, год далеко не самый простой, хоть, по мнению многих экспертов, и позволивший выйти ИТ-составляющей на новый уровень.
Так что мы решили не откладывать выход второго обзора, а посмотреть, удалось ли отечественным разработчикам BI выжить, а может, продолжить или даже ускорить свое развитие. Любопытно было посмотреть и на то, насколько разработчикам удалось реализовать те планы, о которых они говорили годом ранее.
Поэтому критерии анализа мы не меняли – зато несколько изменили сам процесс анализа платформ. В частности, мы устанавливали решение и использовали его на протяжении определенного времени. Кроме того, мы проанализировали восприятие клиентами сильных сторон и проблем BI-продуктов и т.д. К тому же наша команда весь год активно сотрудничала с представителями рынка, чтобы понять, что именно им кажется важным и что нужно отразить в обзоре. Так что изменений много, результат нам кажется интересным.
Вот краткие результаты исследования
В обзор вошли порядка 40 платформ. Основные игроки исследование - Visiology, Модус BI, PolyAnalyst, Криста BI, Polymatica, Loginom, Форсайт.Аналитическая платформа, Yandex DataLens, Alpha BI, Luxms BI, N3.АНАЛИТИКА, Триафлай BI, 1С:Аналитика, Good BI и многие другие. Это позволило разделить их на подгруппы. Мы выделили enterprise-решения, облачные и отраслевые.
Облачные решения – весьма перспективное направление, поэтому даже многие игроки из тех, кто исторически позиционировал свое продукты как исключительно enterprise-решения, запускают или рассматривают на перспективу облачные возможности.
Отраслевые решения мы выделили в отдельную категорию: в нее попали те продукты, которые ориентированы на девелоперов, строительный рынок и решение маркетинговых задач. Так в этой группе оказались GOOD.BI, easyBI и пр. Чем обусловлен интерес разработчиков к этим сферам – большой вопрос. Возможно, в них больше пространства для роста в связи с активной цифровизацией и выше интерес к BI. Нам кажется, что в будущем отраслевых решений будет больше: это общая тенденция ИТ-рынка, так как весомая доля заказчиков хочет, чтобы в решении изначально учитывались особенности конкретной индустрии. Да и долгое допиливание продукта под потребности могут позволить себе не все – результат традиционно нужен как можно быстрее. Отраслевые решения это учитывают.
Как показал анализ, мало кто из разработчиков притормозил работы над своими решениями. Пандемия – пандемией, а реализация задуманных планов должна идти своим чередом. Так что релизы выходили на протяжении всего года, функционал развивался. Рынок видится ИТ-компаниям весьма перспективным – этим обусловлен вывод на рынок новых BI-решений (1С:Аналитика и другие) теми игроками, которые уже зарекомендовали себя в других ИТ-направлениях – «1С» и еще несколько вендоров соответственно. Плюсом таких продуктов является сильный бренд производителей, которые, весьма вероятно, смогут за его счет и благодаря наработанной базе клиентов быстро продвинуться и получить свою долю рынка. Подтверждение этому – быстрое развитие Yandex DataLens.
Тренды
Мы видим, что во многом российские решение не уступают (или очень стараются не уступать) зарубежным платформам. Те технологические и дизайн-тренды, которые аналитики выделяют у глобальных решений, в той или иной степени заметны и у отечественных. Например, все больше внимания разработчики уделяют развитию возможностей расширенной аналитики.
Один из важнейших трендов – фокус на управление данными и систематизацию: бизнес уже не хочет погружаться в болото данных, предъявляя соответствующие требования к BI-платформам. Заметно растет потребность в функционале, позволяющем делиться источниками данных, передавать данные из BI-платформы другим системам. Также явно просматривается тренд отказа от Excel для ввода данных. Важным трендом является и рост внимания к управлению качеством данных (DQM).
Параллельно в решения интегрируется функционал для анализа внешней информации из структурированных и неструктурированных источников. Покупатели BI-платформ хотят получать максимальную пользу от внутренних и внешних данных – и последних становится все больше в открытом доступе. При этом заметен запрос на упрощение работы с неструктурированными данными, а также потребность в предиктивной и предписывающей аналитике.
Распространяется тренд на данные как услугу (DaaS), которая уже предоставляется многими глобальными поставщиками услуг (Microsoft Azure, SAP и т. д.). Россия идет тем же путем – правда, пока не слишком быстро.
Еще один заметный акцент делается на Python. Пластичность в плане применения, низкий порог вхождения в язык и наличие библиотек для работы с данными и машинного обучения, имеющих удобный интерфейс, делают Python привлекательным как для пользователей, так и для разработчиков. И BI-сфера не исключение.
Это далеко не все тренды, которые выделила наша команда, но в целом направления развития совпадают как с глобальными трендами в сфере BI, так и с мировыми тенденциями – причислять российский рынок BI к сильно отстающим точно не стоит. В некоторых направлениях, правда, есть существенные пробелы. Например, на наш взгляд, пока есть отставание в направлении расширенного обнаружения данных. Глобальные компании активно развивают эту сферу, а российские разработчики пока лишь смотрят в сторону расширенного обнаружения данных в части анализа аномалий и различных выбросов в данных, также моделирования и прогнозирования данных, возможности обращения к данным в системе на естественном языке. В планах у игроков отечественного BI-рынка погружение в этот тренд есть, но серьезных достижений пока не видно. Будем ждать.
Резюме
Безоговорочного лидера по всем параметрам на российском рынке нет. Поэтому, как и в прошлом году, мы выделили ряд номинаций по принципу «самый». Ознакомиться с тем, кто по какому параметру опередил других, можно здесь: russianbi.
