Всем привет! На связи практика Business Intelligence GlowByte. Открываем год полезной информацией.
В 2022 году мы опубликовали на Habr статью про выбор BI-платформы, публикация набрала более 24 000 просмотров. Тогда наш подход был простым: составили большую таблицу сравнения по множеству критериев, поставили баллы — и вуаля, выбирайте лидера.
Четыре года спустя понимаем: такой подход работал для своего времени, но сегодня устарел. В условиях большой неопределенности компании действительно искали универсальные решения "на все случаи жизни". Логика была понятной: выбираем один инструмент, который закроет максимум потребностей на годы вперед.
Но рынок BI созрел. Заказчики стали подходить к выбору осознаннее, исходя не из абстрактного функционала, а из конкретных бизнес-сценариев. И оказалось, что попытка найти "универсальную пилюлю" часто приводит к разочарованию.
Расскажу, как мы в GlowByte пересмотрели методику выбора BI и почему сценарный подход работает эффективнее.
Проблема универсального подхода
Все критерии равны, но некоторые равнее
Классические методики предлагают оценивать BI-платформы по 30-50 критериям: от качества визуализации до возможностей администрирования. Каждый критерий получает вес, платформы — баллы, в итоге выбираем лидера по сумме.
Проблема: в реальных проектах критерии имеют кардинально разную важность в зависимости от задач.
Пример из практики. Клиент выбирал BI для финансового директора. По нашей "универсальной" таблице лидировал Power BI — доступный, функциональный, с хорошей интеграцией.
Через полгода после внедрения финдир был недоволен:
дашборды выглядели "по-офисному", не подходили для презентаций совету директоров,
экспорт в PowerPoint терял форматирование,
мобильная версия работала нестабильно.
В итоге пришлось доплачивать за Tableau, который изначально проигрывал по общему рейтингу, но идеально подходил под конкретную задачу.
Когда "лучший" инструмент оказывается худшим
Другой кейс. Региональному менеджеру нужна была простая аналитика продаж. По нашей методике побеждал мощный OLAP-инструмент с кучей возможностей.
Результат: менеджер не смог освоить инструмент самостоятельно, пришлось нанимать аналитика. Бюджет на BI вырос в разы, а польза была минимальной.
Эти и другие похожие кейсы заставили нас пересмотреть подход.
Сценарный подход: фокус на задачах, а не на функциях
Четыре ключевых сценария использования BI
Проанализировав десятки проектов, мы выделили 4 базовых сценария, которые покрывают 90% потребностей в корпоративной аналитике:
1. Отчеты для руководителя
Кто пользователь: топ-менеджмент, совет директоров.
Что нужно: презентабельные дашборды с высоким уровнем агрегации.
Ключевые требования:
производительность — критично,
мобильная версия — критично,
экспорт в PowerPoint без потери форматирования — критично,
простота создания отчетов — желательно,
подключение к файлам — не важно.
Пример задачи: ежемесячный отчет для совета директоров с ключевыми метриками компании, доступный на планшете во время встреч.
2. Self-service аналитика
Кто пользователь: менеджеры среднего звена, аналитики бизнес-подразделений.
Что нужно: возможность самостоятельно строить аналитику по своим данным.
Ключевые требования:
простота интерфейса — критично,
подключение к Excel и корпоративным источникам — критично,
базовые ETL-возможности — критично,
возможности администрирования — не важно.
Пример задачи: региональный менеджер хочет сам анализировать продажи, соединяя данные из CRM с планами из Excel-таблиц.
3. Регламентная отчетность
Кто пользователь: специалисты финансовых и учетных служб.
Что нужно: отчеты, готовые к печати и экспорту в строго определенном формате.
Ключевые требования:
табличные возможности — критично,
условное форматирование — критично,
экспорт в Excel с сохранением стилей — критично,
поддержка печатных шаблонов — критично,
интерактивность — желательно,
красивые графики — не важно.
Пример задачи: ежемесячная управленческая отчетность в формате, утвержденном регламентом компании.
4. Исследование данных
Кто пользователь: аналитики данных, исследователи.
Что нужно: глубокий анализ с возможностью детализации и поиска закономерностей.
Ключевые требования:
OLAP с drill-down — критично,
кастомные визуализации — критично,
статистические функции — критично,
интеграция с аналитическими пакетами — желательно,
простота использования — желательно.
Пример задачи: исследование факторов, влияющих на отток клиентов, с построением прогнозных моделей.
Почему сценарный подход работает
1. Фокус на важном.
Вместо оценки по 50 критериям сосредотачиваемся на 5-7 действительно значимых для конкретной задачи.
2. Реалистичные ожидания.
Заказчик понимает, что получит, а что — нет. Меньше разочарований после внедрения.
3. Возможность гибридного подхода.
Если один инструмент не покрывает все сценарии — можно осознанно строить стек решений.
💡 Практический инструмент: Мы в GlowByte создали подробное руководство по сценарному выбору BI с готовой Excel-матрицей для сравнения платформ. В исследовании — детальные чек-листы по каждому сценарию, критерии оценки и примеры расчетов.
→ Скачать руководство "Как выбрать BI-платформу в 2026” ←
Практический алгоритм выбора
Шаг 1: Определите сценарии
Ответьте на вопросы:
Кто будет основным пользователем BI-системы?
Какие решения должна поддерживать аналитика?
Насколько важна автономность пользователей?
Есть ли специфические требования к формату отчетов?
Шаг 2: Оцените критичнос��ь требований
Для каждого сценария определите:
критичные требования (без них проект провалится),
желательные требования (улучшают пользовательский опыт),
нейтральные требования (не влияют на успех проекта).
Шаг 3: Сопоставьте с возможностями платформ
Не ориентируйтесь только на маркетинговые материалы. Лучше:
запросите демо под ваши данные,
протестируйте пилотный проект,
поговорите с существующими клиентами.
Шаг 4: Учтите совокупную стоимость владения
Помимо лицензий, включите в расчет:
стоимость внедрения и настройки,
обучение пользователей,
поддержку и развитие,
интеграцию с существующими системами.
Ошибки, которых стоит избегать
1. Выбор по принципу "у всех так"
Ошибка: "Все используют Power BI, значит и нам подойдет".
Почему не работает: ваши задачи могут кардинально отличаться от "всех".
2. Переоценка важности цены
Ошибка: выбор самого дешевого решения.
Почему не работает: экономия на лицензиях часто оборачивается переплатой за доработки и поддержку.
3. Игнорирование пользователей
Ошибка: выбор инструмента без участия будущих пользователей.
Почему не работает: даже самое мощное решение бесполезно, если пользователи его не принимают.
4. Недооценка сложности внедрения
Ошибка: "Купим лицензии и сразу получим результат".
Почему не работает: BI — это не только инструмент, но и процессы, обучение, поддержка.
Заключение
Выбор BI-платформы в 2026 году — это не поиск универсального чемпиона, а подбор инструмента под конкретные сценарии использования.
Ключевые принципы, на которые GlowByte советует обратить внимание:
начинайте с бизнес-задач, а не с технологий,
фокусируйтесь на критичных требованиях,
не бойтесь гибридного подхода,
учитывайте реальные возможности команды.
Такой подход позволяет:
избежать переплат за ненужный функционал,
ускорить внедрение,
повысить удовлетворенность пользователей,
снизить риски проекта.
Практический инструмент для выбора
На основе описанного подхода мы в GlowByte подготовили обновленное исследование "Как выбрать BI-платформу в 2026" со сравнительной матрицей выбора.
Исследование включает:
детальное сравнение платформ по 4 ключевым сценариям,
сравнительную матрицу в формате Excel с возможностью настройки критичности требований,
практические рекомендации по внедрению,
реальные кейсы и уроки из проектов.
Если у вас есть вопросы по выбору BI, задавайте в комментариях или пишите нам на почту bi@glowbyteconsulting.com. Обсудим ваши кейсы и поделимся опытом.
