BI-системы (Business Intelligence — бизнес-аналитика) — это инструменты и технологии сбора, обработки и анализа больших объемов данных с целью предоставления руководству организаций понятной и наглядной аналитической информации для принятия обоснованных управленческих решений.
Основные функции включают отчетность, визуализацию данных, аналитику и прогнозирование.
- Рейтинг BI-систем от SPB CIO Club
- Сводная таблица
- Позиции на рынке
- Краткая характеристика
- Дополнительные сведения о системах
- Основные функции BI-систем
- Дискуссия про ИИ и ML
- Масштаб по объёму данных
- Виды BI-систем
- Self-service BI (самообслуживаемая BI)
- Enterprise BI (корпоративная BI)
- Выводы
- Тенденции на рынке BI
- Заключение
Рейтинг BI-систем от SPB CIO Club
Инициативная группа Санкт-Петербургского Клуба ИТ-директоров провела сравнение российских BI-систем и представила полученные результаты в виде одной удобной таблицы.
Сводная таблица
В сводной таблице приведены итоговые оценки BI-систем по укрупнённым показателям.
Рейтинг рассчитан по нормированной шкале и представляет собой отношение количества положительных характеристик решений к общему числу характеристик.
| Место | BI-система | Рейтинг | Позиции на рынке | Базовые возможности | Расширенные возможности | Кол-во визуализаций данных | Форматы поставки |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Visiology | 95% | ■■■ | ■■■ | ■■■ | ■■■ | ☁🖥⌧ |
| 2 | Форсайт. Аналитическая платформа | 86% | ■■■ | ■■■ | ■■ | ■■ | — 🖥⌧ |
| 3 | Polymatica | 85% | ■■■ | ■■■ | ■■ | ■■ | ☁🖥⌧ |
| 4 | Luxms BI | 85% | ■■■ | ■■■ | ■■ | ■■■ | ☁🖥⌧ |
| 5 | PIX BI | 83% | ■■ | ■■ | ■■ | ■■ | ☁🖥⌧ |
| 6 | DataLens | 82% | ■■■ | ■■■ | ■■ | ■■ | ☁🖥 — |
| 7 | Alpha BI | 78% | ■■ | ■■ | ■■■ | ■■ | — 🖥⌧ |
| 8 | AW BI | 77% | ■■ | ■■ | ■■ | ■■ | ☁🖥⌧ |
| 9 | PolyAnalyst | 74% | ■ | ■■■ | ■■ | ■■ | ☁🖥⌧ |
| 10 | Modus BI | 68% | ■ | ■ | ■■ | ■ | ☁🖥⌧ |
| 11 | FlyBI | 64% | ■ | ■■■ | ■ | ■■ | — 🖥⌧ |
| 12 | Visary BI | 56% | ■ | ■■ | ■ | ■■ | ☁🖥⌧ |
При подготовке материала учтены ответы вендоров касаемо характеристик их продуктов, а также собственный опыт использования систем бизнес-аналитики Членами Клуба.
Позиции на рынке
В таблице представлены рыночные характеристики российских систем бизнес-аналитики (BI).
| Место | BI-система | Рейтинг | Реестр ПО | Тип системы | Количество Заказчиков | Максимальное внедрение, пользователей | Количество партнеров по внедрению |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Visiology | 95% | ➕ | Self-service | 280 | 10 000 | 220 |
| 2 | Форсайт. Аналитическая платформа | 86% | ➕ | Enterprise | 150 | 11 000 | 79 |
| 3 | Polymatica | 85% | ➕ | Enterprise | 51 | 42 000 | 50 |
| 4 | Luxms BI | 85% | ➕ | Enterprise | 200 | 10 000 | 80 |
| 5 | PIX BI | 83% | ➕ | Self-service | 20 | — | 42 |
| 6 | DataLens | 82% | ➕ | Self-service | 3 000 | 5 000 | 30 |
| 7 | Alpha BI | 78% | ➕ | Enterprise | 47 | 6 878 | 69 |
| 8 | AW BI | 77% | ➕ | Self-service | 150 | 1 510 | 65 |
| 9 | PolyAnalyst | 74% | ➕ | Self-service | 20 | 100 | 5 |
| 10 | Modus BI | 68% | ➕ | Self-service | 44 | 300 | 11 |
| 11 | FlyBI | 64% | ➕ | Упрощенная | 5 | — | 60 |
| 12 | Visary BI | 56% | ➕ | Enterprise | 470 | 6 | 3 |
Краткая характеристика
В таблице представлена краткая характеристика российских систем бизнес-аналитики.
| Место | BI-система | Рейтинг | Краткая характеристика |
|---|---|---|---|
| 1 | Visiology | 95% | Наиболее успешное коммерческое решение Единственное решение с поддержкой DAX (язык запросов Power BI) Интеграция с GPT, внедрение ИИ-помощников |
| 2 | Форсайт. Аналитическая платформа | 86% | Проверенное решение, много крупных клиентов Развитая экосистема продуктов Устаревающий технологический стек |
| 3 | Polymatica | 85% | Покрывает все основные функции аналитики Анализ и отчётность — два разных приложения Геоаналитика, интеграция с картами |
| 4 | Luxms BI | 85% | Универсальная система, проработаны все базовые функции Анализ данных в реальном времени Датацентричная архитектура |
| 5 | PIX BI | 83% | Связка роботов PIX RPA для сбора данных и аналитики PIX BI Развивается как аналог Qlik ETL начального уровня |
| 6 | DataLens | 82% | Привязка к Yandex Cloud. Полноценной on-prem версии всего 1 год Слабые возможности по кастомизации (Editor) Подключение к источникам только через коннекторы Не поддерживает ETL |
| 7 | Alpha BI | 78% | Собственный OLAP-сервер на базе Mondrian Широкие возможности ETL и MDM Работа с несколькими источниками данных |
| 8 | AW BI | 77% | Универсальная BI с минималистичным интерфейсом Сильный модуль ETL-трансформации с ML-возможностями Геоаналитика слабее конкурентов |
| 9 | PolyAnalyst | 74% | Акцент на технологии ИИ Внедрение GPT и LLM, Speech to Text и OCR |
| 10 | Modus BI | 68% | Позиционируется как low-code BI-платформа ETL-модуль выведен в отдельный продукт Акцент на сферу промышленности и ритейла |
| 11 | FlyBI | 64% | Облегченное решение от Форсайт Акцент на скорость работы и Data Discovery из разных источников Менее глубокая проработка функций |
| 12 | Visary BI | 56% | Экосистема продуктов (СЭД, BPM, ERP и др.) Много заказчиков из госсектора Акцент на разные источники: СУБД, Excel, ПО, Big Data |
Дополнительные сведения о системах
В таблице представлена дополнительная информация и особенности российских систем бизнес-аналитики.
| Место | BI-система | Рейтинг | Дополнительные сведения |
|---|---|---|---|
| 1 | Visiology | 95% | Является лидером рынка по числу коммерческих клиентов (проигрывает только Яндекс Datalens, но он долгое время был бесплатным и завязан на инфраструктуру Yandex Cloud).
Наиболее продвинутая российская BI-система. Первой на рынке реализовала поддержку языка запросов DAX, используемого в Microsoft Power BI. Язык DAX знает большинство бизнес-аналитиков, что упрощает работу с платформой и поиск сотрудников. Активное развитие ИИ-возможностей, помогающих писать запросы и выполнять обработку данных. |
| 2 | Форсайт. Аналитическая платформа | 86% | Вендор с огромными компетенциями и опытом в сфере аналитики, планирования, прогнозирования.
Решение существует много лет, за это время вокруг него появилось много прикладных приложений, что позволяет решать самые разные задачи, при этом усложняет сам процесс работы. Отмечается недостаточная поддержка low-code инструментария. |
| 3 | Polymatica | 85% | Вендор развивает два аналитических продукта: Polymatica Analytics для многомерного анализа данных и Polymatica Dashboards для создания отчетов и витрин данных.
Проведена работа по усилению геоаналитики, интеграции с картами Яндекс и Google. Ведётся работа по сертификации с российскими ОС и СУБД. |
| 4 | Luxms BI | 85% | Система аналитики с инженерным уклоном.
Сделан акцент на быстрый доступ к данным, что актуально для ситуационных центров. ETL/ELT-инструментарий вынесен в отдельный продукт Data Boring Датацентричная архитектура, которая позволяет масштабироваться без необходимости приобретения дополнительных ресурсов за счет горячего слоя данных Широкие возможности по кастомизации |
| 5 | PIX BI | 83% | Решение развивается как self-service, повторяя путь Qlik.
Изначально вендор занимался системами роботизации, и сейчас вместе с PIX BI поставляется робот PIX RPA, предназначенный с целью сбора данных для последующей аналитики. Механизмы ETL начального уровня, для более полной работы нужны интеграции. |
| 6 | DataLens | 82% | Большое значение оказывает сила вендора. Яндекс — одна из крупнейших ИТ-компаний России. Изначально решение было бесплатным, что позволило привлечь больше всего пользователей на рынке с целью продвижения Yandex Cloud.
Привязка к облаку Yandex Cloud ограничивает возможности клиентов. В 2024 году выпущена платная on-prem версия DataLens В системе типовой дизайн вендора и, как следствие, слабые возможности по кастомизации. Инструмент Editor на начальной стадии развития. |
| 7 | Alpha BI | 78% | Сильной стороной является работа с OLAP-кубами данных. Собственный OLAP-сервер на базе Mondrian с поддержкой СУБД PostgreSQL, Oracle или ClickHouse. Ускорение работы за счет кэширования данных.
Поддержка OLTP и OLAP, многослойное хранение. |
| 8 | AW BI | 77% | Система изначально спроектирована как универсальная с акцентом на простой понятный интерфейс. Каждая из функций имеет базовые возможности, но без глубокой детализации. Свой путь развития; не копирует западные сервисы.
Сильные возможности для Data Science за счёт набора ML-инструментов: интеграция с Jupiter-подобными системами, реестр ML-моделей, Phyton для аналитики, готовые ML-модели из коробки. Широкие возможности по трансформации данных ETL. Геоаналитика развита слабо. Есть бессрочная бесплатная версия с ограничениями по объёму данных. |
| 9 | PolyAnalyst | 74% | Система развивается в сторону автоматизированного сбора данных, выполнения ETL/ELT-преобразований и последующей аналитикой, формированием отчетности, использования в RAG-системах.
Получение данных возможно из речи (Speech to Text), документов (распознавание через OCR), автоматизированного сбора из множества источников. Для обработки информации используются технологии машинного обучения ML и интеллектуального анализа текста NLP. |
| 10 | Modus BI | 68% | Платформа развивается как отдельные продукты по ETL, BI, а также профильные приложения для промышленных и торговых предприятий: аналитика запасов и аналитика производительности производственного оборудования.
Акцент на low-code инструментарий для создания отчетов через перетаскивание элементов (drag&drop) Появился встроенный конструктор презентаций по итогам аналитики данных. |
| 11 | FlyBI | 64% | Основное решение Форсайт существует более 20 лет, но для многих компаний считается тяжеловесным и чересчур сложным. FlyBI создано для решения этих проблем. Это облегченная версия системы бизнес-аналитики с акцентом на Data Discovery из разных источников. |
| 12 | Visary BI | 56% | Решение входит в экосистему продуктов Visary (СЭД, BPM, ERP и др.), построенную с использованием low-code инструментария.
Традиционно у вендора сильные позиции в сфере цифровизации госсектора. Позиционируется как система для анализа данных из разных источников данных — учетных систем, СУБД, систем обработки Big Data, Excel-файлов. |
Основные функции BI-систем
1. Сбор и интеграция данных. Объединение разрозненных источников данных в единую систему для последующего анализа.
2. Обработка и очистка данных. Преобразование сырых данных в структурированный вид, устранение ошибок и дубликатов.
3. Хранение данных. Организация хранилищ данных (Data Warehouse), витрин данных (Data Mart) и баз данных для быстрого доступа и эффективного анализа.
4. Анализ данных. Применение различных методов анализа (OLAP-кубы, SQL-запросы, алгоритмы машинного обучения) для выявления закономерностей и тенденций.
5. Отчетность и визуализация. Создание интерактивных отчетов, дашбордов и графиков для наглядного представления результатов анализа.
6. Прогнозирование и моделирование. Построение моделей для предсказания будущих значений показателей и оценки влияния изменений.
7. Поддержка принятия решений. Предоставление руководителям и специалистам актуальной и достоверной информации для повышения качества принимаемых решений.
BI-системы позволяют организациям управлять своими ресурсами, оптимизировать процессы и повышать конкурентоспособность.
Дискуссия про ИИ и ML
Все вендоры идут в сторону ИИ и ML. На начальном этапе речь про GPT-помощника. Более солидное использование ИИ и ML — прогнозирование на основе базы данных с высокой степенью выполнения прогноза. Есть кейсы, когда ручное прогнозирование давало точность 70%, а прогнозирование на базе BI — более 90%.
Масштаб по объёму данных
Наиболее крупные базы данных для BI в российском бизнесе насчитывают порядка 200 млрд строк. Динамика изменений — порядка 30 млн строк ежедневно. С таким объёмом данных готова работать далеко не каждая система.
Виды BI-систем
В рамках рейтинга системы подразделены на self-service и Enterprise BI, что отвечает сложившейся на рынке ситуации.
Self-service BI (самообслуживаемая BI)
Ориентирована на широкий круг пользователей, включая менеджеров и сотрудников без специальной подготовки.
Позволяет самостоятельно создавать отчёты, дашборды и анализировать данные без помощи ИТ-специалистов.
Характеризуется простым интерфейсом, удобным визуальным редактором и поддержкой стандартных операций (фильтрация, сортировка, группировка).
Используется для оперативного анализа данных, выявления тенденций и принятия тактических решений.
Enterprise BI (корпоративная BI)
Предназначена для централизованного анализа данных в масштабе всей организации.
Требует значительных ресурсов для настройки и сопровождения, обычно осуществляется командой профессионалов.
Включает мощные механизмы интеграции с множеством источников данных, а также поддержку сложной аналитики (моделирование, прогнозирование, статистический анализ).
Применяется для стратегического анализа, выработки общей политики и принятия долгосрочных решений на высшем уровне управления.
Выводы
Таким образом, Self-service BI направлена на независимость пользователей и быстроту реакции, а Enterprise BI — на комплексное и глубокое изучение данных для корпоративного уровня управления.
Тенденции на рынке BI
1.Рост влияния искусственного интеллекта и машинного обучения, концепция ABI
— Современные BI-платформы активно применяют технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для автоматического поиска закономерностей, выявления аномалий и построения прогнозов.
— Новые модели, такие как GPT-4, позволяют BI-системам улучшать взаимодействие с пользователями, предлагая более персонализированные и интуитивные решения.
Augmented Business Intelligence (ABI) — это расширенная бизнес-аналитика, которая использует технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) для автоматизации, усиления и повышения точности аналитики и принятия решений в бизнесе.
ABI — это следующий этап развития BI, в котором ИИ помогает пользователям интерпретировать данные, автоматически выявлять инсайты, строить прогнозы и принимать решения с минимальным участием человека.
Пример применения ABI:
Вместо того чтобы вручную строить отчеты и графики, директор может спросить ABI-систему: «Почему прибыль в регионе Урал упала в апреле?»
И система проанализирует данные, выявит, что это связано с оттоком клиентов в определённом сегменте, и порекомендует пересмотреть ценовую политику или маркетинговую стратегию.
2.Импортозамещение и переход на отечественные решения
— Российские компании активно ищут замену иностранным BI-платформам, формируя собственную экосистему аналитических решений.
— Примером успешной адаптации отечественных систем служат крупные организации, такие как РЖД и Северсталь, которые перешли на российские BI-решения.
3.Повышение требований к функциональности BI-систем
— Потребители становятся более избирательными и требуют от BI-решений не только базовых отчетов, но и возможности глубокого анализа, кастомизированной визуализации и интеграции с другими источниками данных.
— Наиболее востребованы возможности автоматической очистки данных, оптимизации хранилищ и поддержки мобильного доступа.
4.Самообслуживание в BI: аналитика для каждого
— Современные BI-платформы позволяют сотрудникам самостоятельно анализировать данные без участия технических специалистов.
— Доступные интерфейсы, шаблоны отчетов и встроенные подсказки способствуют повышению вовлеченности сотрудников в аналитику.
5.Реализация аналитики в реальном времени
— Быстрое реагирование на изменения в данных становится необходимым условием успеха.
— Потоковая обработка данных позволяет мгновенно реагировать на отклонения, снижая риски и повышая эффективность бизнеса.
6.Технологический тренд: искусственный интеллект
— Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) остается ключевым направлением развития BI-рынка.
— Концепция Augmented Business Intelligence (ABI) сочетает традиционные методы анализа с возможностями ИИ, позволяя компаниям получать более глубокие инсайты и автоматизировать процессы принятия решений.
7.Переход на облачные BI-сервисы
— Значительная часть расходов компаний направляется на облачные развертывания BI.
— Этот тренд отражает желание сократить затраты на инфраструктуру и обеспечить доступность аналитических инструментов в любое время и из любого места.
8.Развитие отечественного программного обеспечения
— Активное развитие российских BI-платформ вызвано необходимостью импортозамещения и укрепления национальной независимости.
— Российский рынок демонстрирует уверенный рост, несмотря на санкции и ограничения, показывая стабильное развитие и формирование лидеров среди поставщиков аналитических решений.
9.Изменение восприятия BI-систем
— Традиционные BI-системы перестают восприниматься как просто инструмент визуализации.
— Теперь это полноценная экосистема для принятия стратегических решений, включающая прогнозирование, моделирование и оптимизацию бизнес-процессов.
Российский рынок бизнес-аналитики (BI) характеризуется устойчивым ростом и адаптацией к новым условиям. Импортозамещение, активное внедрение ИИ и развитие отечественной инфраструктуры формируют основу для долгосрочного устойчивого развития. Ожидания от BI-решений повышаются, что ведет к появлению инновационных решений и расширению возможностей анализа данных.
Заключение
Современные BI-системы помогают компаниям визуализировать данные, выявлять закономерности, прогнозировать тенденции и оперативно реагировать на изменения рыночной обстановки.
Их широкое распространение обусловлено необходимостью превращения больших объёмов данных в осмысленную и действенную информацию, способствующую росту конкурентоспособности и устойчивости бизнеса.
