Российский рынок BI: основные игроки и ключевые направления развития

20 December 2018

Российский рынок BI-решений продолжает расти и развиваться. Повышение роли аналитики в организации и оптимизации рабочих процессов компаний, вкупе с резким ростом количества обрабатываемой информации и развитием инновационных инструментов обработки данных, способствуют увеличению продаж аналитического ПО.

Рост рынка BI также стимулируется программой «Цифровая экономика» – в ней, в числе важнейших цифровых технологий, выделены большие данные и искусственный интеллект.

Бизнес-руководители начинают более осознанно подходить к цифровой трансформации компаний. Они понимают, что выстраивать ИТ-инфраструктуру необходимо вокруг тех решений, которые помогают комплексно и непрерывно управлять большими данными, которые собираются бизнесом.

Сергей Цурукалов, руководитель BI-практики компании BI Partner (ГК «АйТеко»), рассказывает, что в последние два года рынок бизнес-аналитики в России переживает позитивные трансформации, связанные с развитием технологической основы, проникновением больших данных в обычную жизнь предприятий и появлением разработок российских компаний, которые могут составить конкуренцию глобальным вендорам. В качестве примера он приводит платформу Polymatica - высокопроизводительную систему для обработки больших массивов информации.

О наращивании спроса на BI-решения говорит Тимур Ахмеров, генеральный директор «БАРС Груп». По его словам, интерес к BI–технологиям сейчас достигает докризисного уровня.

Оживление рынка замечает Юрий Ефаров, генеральный директор Sapiens solutions. Этому, по его мнению, способствуют два основных драйвера:

Егор Осипов, эксперт по большим данным «Крок», добавляет, что направление анализа данных переживает серьезные изменения, подходы к аналитике меняются. Востребованными становятся не преднастроенные отчеты и модели, как это принято в классических BI-системах, а возможности самостоятельно работать с набором структурированных и неструктурированных данных. На первый план выходит self-service data analytics.

Если же говорить про аналитику в более широком смысле, то очевидно интерес компаний уже уходит в сторону прогнозных моделей. Простой отчет в классической BI-системе позволяет понять, что уже произошло, но потребности смещаются в сторону ответа на вопрос «что произойдет?». Для таких прогнозов стандартной BI-системы уже недостаточно. Нужно применение алгоритмов машинного обучения, прогнозных моделей, которые позволят по факту предсказывать будущее, а еще лучше – моделировать идеальную картину из шагов по достижению тех или иных бизнес-результатов.

Выручка участников рынка

По итогам 2017 года лидером рынка BI в России является ГК GlowByte. Её выручка от BI-проектов за отчетный период увеличилась почти на 30% до 2,2 млрд рублей. Ближайшие конкуренты в этой сфере – «Техносерв» и «Крок». Показатели первой составляют 1,5 млрд рублей, второй – 1,4 млрд рублей.

Наибольшая динамика выручки от BI-проектов зафиксирована у компании «Форсайт». Её показатели по итогам 2017 года увеличились на 418,5%. Схожий рост выручки зафиксирован и у ГК «Корус Консалтинг» - 382,3%. Кроме того, в 3 раза выросла BI-выручка у Navicon, в 2 раза – у ГК «Айтеко».

Выручка участников российского рынка BI-систем в 2016-2017 годах

№КомпанияВыручка от BI-проектов в 2017 году, млн руб. с НДСв т.ч. от продаж лицензийв т.ч. от услуг*Выручка от BI-проектов в 2016 году, млн руб. с НДСв т.ч. от продаж лицензийв т.ч. от услуг*Динамика 2017/2016Крупнейшие заказчики (проекты) в 2016-2017 годах1ГК GlowByte2 193,9н/дн/д1 711н/дн/д28,2н/д2Техносерв1 525,5н/дн/дн/дн/дн/дн/дАэрофлот, ВТБ Лизинг, Газпромнефть3Крок1 377,9н/дн/д1 308,4н/дн/д5,3н/д4ГК Айтеко**513,599,1413,8252н/дн/д103,7н/д5Инфосистемы Джет400н/дн/дн/дн/дн/дн/дн/д6БАРС Груп386573293317026116,6Росавиация, Минздрав РФ (ЕГИСЗ), Главгосэкспертиза России (ИАС ЦС), Алабуга7Форсайт313,3264,948,460,4н/дн/д418,5Транснефть8Navicon312,9122,4190,5105н/дн/д198Heineken Россия, Акрихин9РДТЕХ311,9147,6161,8300,5144,2155,33,8н/д10ГК Корус Консалтинг299н/дн/д62н/дн/д382,3н/д11Sapiens solutions173-173145-14519,3МегаФон, М.Видео, Детский мир, Газпром, Лента, Сбербанк12ГК Форс157,331,5125,8159,471,787,7-1,3н/д13АйДи - Технологии управления110,9н/дн/д80,4н/дн/д37,9Россети, Атомэнергопром, МОЭСК, ФСК ЕЭС14Норбит79,433,745,749,523,725,860,4н/д* - Услуги внедрения, поддержки, обучения, интеграцииTAdviser 2018** - Выручка за 2017 год подана от ГК "АйТеко" (АО "Ай-Теко", "БиАй Партнер", Витте Консалтинг). Выручка за 2016 год подана от BI Partner.редактировать

Основные направления развития BI-систем

Рынок аналитики – один из самых прогрессивных с точки зрения внедрения в него новейших ИТ-инструментов, так как результаты анализа данных могут прямо влиять на эффективность управленческих решений и, соответственно, на показатели бизнеса. Технологии облачных вычислений, машинное и глубокое обучение, IoT – все эти новейшие инструменты уже используются для повышения скорости и прозрачности работы с информацией.

Одно из самых популярных инновационных направлений на аналитическом рынке – интеграция BI-систем с инструментами машинного обучения. Обучение позволяет находить любые закономерности, даже скрытые, в больших объемах данных. Поэтому такие инструменты полезны, например, при настройке рекомендательных сервисов: система, обрабатывающая раз за разом большие массивы информации о сделках, контрактах и договорах, может автоматически предлагать варианты потенциальных партнеров, обновлять клиентскую базу, или же рекомендовать способы очистки данных в зависимости от того, как они стандартизировались раньше.

Тесно с этим связан рост популярности инструментов прогнозной (или предиктивной) аналитики данных. Предсказательные ИТ-системы прогнозируют сценарии развития событий в бизнесе на базе инструментов статистического моделирования и машинного обучения – и опираются при этом на все доступные исторические данные, которые собрала организация.

Артем Капцов, руководитель департамента интеграционных услуг и комплексных решений Navicon, комбинацию BI с технологиями машинного обучения, искусственного интеллекта и роботизации называет «интеллектуальной аналитикой». Однако пока такой подход не повсеместен: так, в передовой с точки зрения ИТ финансовой индустрии только 10% руководителей внедрили интеллектуальную автоматизацию во всех географических регионах и бизнес-процессах, еще 17% экспериментируют с такими решениями, подсчитали в Capgemini. При этом большинство руководителей уже задумываются о внедрении инноваций для решения отдельных задач в области аналитики. Тем более, большинство облачных BI-платформ предоставляют возможности интеллектуального анализа данных и текстов, эконометрического анализа или аналитики больших данных в режиме реального времени без серьезных затрат на «поумневшую» ИТ-инфраструктуру.

Он также добавляет, что компании теперь могут использовать сложные алгоритмы, чтобы получить представление о поведении потребителей, определения тенденций на рынке и в бизнесе в режиме реального времени и принятия обоснованных решений, которые дадут им преимущество перед конкурентами.

Современные системы бизнес-аналитики ориентированы на интерактивное взаимодействие с данными, а не на подготовку печатных форм. Построение графиков, интерактивных диаграмм или карт позволяет упростить восприятие информации. Руководителям бизнеса и всем тем, кому нужно оперативно принимать решения с опорой на результаты аналитики, достаточно сложно быстро ориентироваться в многостраничных документах Excel. Поэтому интерактивная визуализация является важным инструментом для аналитики.

Юрий Ефаров, генеральный директор Sapiens solutions, перечисляет еще ряд направлений развития BI-систем:

  • управление жизненным циклом данных: горячие, теплые и холодные данные распределены по разным технологическим платформам с единой внешней оболочкой для пользователя.
  • BI-система (или внешняя система) управляет собственными метаданными BI в парадигме корпоративной модели данных
  • архитектура микроприложений против монолитных решений
  • данные для бизнес-пользователей и аналитиков «под заказ»: супермаркет данных
  • смешение обработки данных по расписанию и в реальном времени (лямбда-архитектура)

Денис Сероштанов, руководитель направления информационно-аналитических систем «Интерпроком», замечает, что ведущие вендоры BI-движков все чаще обращают внимание на Open Source и интегрируют в свои системы возможность использовать открытые библиотеки и решения, сокращая объем установочных проблем и время разработки. Таким образом продвинутые пользователи могут самостоятельно создавать свои зачастую полупромышленные решения, которые легко встраиваются в существующий ИТ-ландшафт компаний. А компании могут быстрее находить на рынке специалистов для поддержки решений на основе Open Source.