4 июня 2025 г.
Исследование «BI-круг Громова» представляет собой комплексный анализ российского рынка BI-систем (систем бизнес-аналитики), выполненный на основе информации из открытых источников, реестра отечественного ПО, а также входящих заявок от вендоров на сайте проекта.
На этапе первичного анализа было выявлено 105 игроков рынка. Однако в процессе детального изучения продуктов и взаимодействия с вендорами выяснилось, что некоторые решения используют компоненты других BI-систем. Например, TURBO BI базируется на Insight BI, который также представлен в исследовании как самостоятельное решение. Кроме того, около 5 продуктов изменили свое позиционирование и больше не относятся к классу BI-систем (например, «Портал Бизнес Приложений» и «Триафлай»).
Примечательно, что около 10 BI-решений, существовавших в 2023 году, прекратили свое существование к моменту участия в исследовании. Некоторые вендоры были исключены из анализа командой проекта, так как их продукты не имели полноценного выхода на рынок (например, отсутствовала посадочная страница) или представляли собой разработки, созданные исключительно в рамках выигранных грантов, без наличия готового продукта.
Публикуем ниже фрагмент материалов исследования.
Прогноз ключевых трендов развития BI-платформ для B2B-сегмента на 2025 год
Системы бизнес-аналитики (BI) играют важную роль в цифровой трансформации компаний, помогая эффективно использовать накопленные данные для принятия управленческих решений. Концепция data-driven подхода предполагает, что для повышения конкурентоспособности, оптимизации затрат и увеличения прибыли организации должны научиться извлекать ценные инсайты из данных и действовать на их основе.
Однако реализация этого подхода на практике сопряжена с рядом сложностей — с необходимостью агрегировать данные из разрозненных источников, структурировать их, определить ключевые метрики для анализа и представить результаты бизнес-пользователям в наглядной форме. Решение этих задач и берут на себя современные BI-платформы.
Мировой рынок BI-систем показывает устойчивый рост. По оценке Statista, в 2023 году объем рынка BI достиг 25,7 млрд долларов и, как ожидается, к 2028 году превысит 34 млрд долларов. На российском рынке до 2022 года доминировали решения глобальных вендоров, но после их ухода освободившуюся нишу стали занимать отечественные игроки. Чтобы убедить искушенных заказчиков, привыкших к функциональным западным продуктам, в целесообразности миграции на новые BI-платформы, российским разработчикам критически важно следовать актуальным трендам развития этого класса систем.
Уход зарубежных вендоров продолжает оказывать значительное влияние на российский рынок и в 2024 году. Рынок находится в стадии активного развития: появляются новые вендоры и BI-решения. На данный момент рынок далек от стадии зрелости или насыщения.
В последние годы цифровая грамотность заказчиков значительно выросла, как и осознание необходимости внедрения BI-систем для эффективного управления бизнесом. Если еще пять лет назад приходилось объяснять клиентам, что такое BI и для чего он нужен, то сегодня потребность в оперативной, достоверной и наглядной информации для принятия управленческих решений очевидна каждому финансовому директору. Этот фактор также способствует стремительному росту рынка.
Одной из интересных особенностей российского BI-рынка является развитие многих решений на основе самописных систем крупных финансовых и технологических компаний. Изначально создававшиеся для внутренних нужд, эти системы после успешного внедрения внутри компании выходят на внешний рынок, при этом зачастую без четкой отраслевой или доменной специализации.
Дальнейшие перспективы рынка: два возможных сценария
- Сохранение или ужесточение текущей ситуации с зарубежными игроками. В этом случае рынок продолжит демонстрировать высокий потенциал роста. Полное импортозамещение, которое со временем станет неизбежным, приведет к увеличению объемов продаж. Однако отсутствие конкуренции может замедлить улучшение функциональности и качества отечественных решений. В таких условиях российским BI-системам потребуется длительный путь, чтобы достичь уровня лучших мировых аналогов.
- Возвращение всех или части иностранных вендоров. Этот сценарий может существенно ослабить позиции некоторых российских игроков, особенно тех, чьи продукты пока уступают западным по функциональности. Однако для опытных вендоров, сумевших закрепиться на рынке до 2022 года, такое развитие событий не станет критичным. Во многом это объясняется тем, что даже в случае возвращения иностранных BI-систем часть заказчиков будет относиться к ним с осторожностью, опасаясь повторного ухода. Кроме того, для многих компаний, особенно с государственным участием, использование зарубежного ПО останется под ограничениями вне зависимости от сценария.
Для крупных игроков и российского BI-рынка в целом возвращение западных решений могло бы стать положительным фактором. Как пример, можно привести рынок CAD/CAM систем, имеющий большую историю, чем рынок BI. Здесь российские разработки, начав с нуля в 90‑е годы, в течение последующих 20 лет заняли достойное место на рынке именно и только в жесткой конкурентной борьбе с западными аналогами. Мы уверены, что такой же путь ожидает и российский BI-рынок.
Ключевые тенденции развития BI
Команда Круга Громова выделяет следующие ключевые тренды развития BI-платформ для корпоративного сектора на ближайшие годы.
1. Демократизация аналитики и упор на self-service
Одним из главных трендов развития BI на ближайшие годы станет дальнейшая демократизация аналитики через развитие инструментов самообслуживания (self-service BI). Такие решения позволяют бизнес-пользователям самостоятельно работать с данными, создавать отчеты и дашборды без глубоких технических знаний и необходимости постоянно привлекать ИТ-специалистов.
Ожидается, что BI-вендоры будут активно развивать low-code/no-code функционал, упрощающий настройку и адаптацию систем бизнес-аналитики под нужды конкретных пользователей или департаментов. Эти инструменты визуального конфигурирования позволят быстро создавать нужные витрины данных, показатели и отчеты простым перетаскиванием элементов (drag-and-drop), минимизируя потребность в кодировании.
Благодаря self-service BI станет возможным гибкое внедрение аналитики в любые бизнес-процессы организации, где есть потребность в принятии решений на основе данных. Бизнес-подразделения смогут получать нужные им инсайты в режиме реального времени, без «узкого горлышка» в виде ИТ-отдела. Это существенно повысит скорость реакции компании на изменения рынка и общую отдачу от инвестиций в аналитические системы.
Однако важно понимать, что концепция self-service BI не универсальна и может трактоваться по-разному. Для одних организаций self-service означает доступ бизнес-пользователей только к предопределенному набору дашбордов и отчетов, а для других — возможность полноценной работы с данными, вплоть до создания новых моделей и алгоритмов.
Поэтому для каждой компании критически важно определить правильный баланс между гибкостью и управляемостью аналитического решения, исходя из уровня data-грамотности сотрудников, зрелости аналитической культуры, регуляторных требований индустрии.
В частности, безграничная свобода в работе с данными может быть опасна для компаний с низкой зрелостью процессов Data Governance и высокими рисками ошибок или злоупотреблений.
Наша команда готовит мини-исследование, которое детально раскроет суть понятия self-service BI, предложит четкие критерии для разделения решений на классы self-service и корпоративных BI-платформ, а также сформулирует рекомендации по выбору оптимального решения под конкретные потребности и контекст организации.
Эксперты сходятся во мнении, что будущее рынка аналитики — именно за self-service BI, поскольку такой подход обеспечивает недостижимую ранее гибкость и демократичность в работе с данными. Однако вендоры должны уделять больше внимания средствам управления, безопасности, валидации моделей, чтобы self-service BI не превращалось в хаос и источник некорректных выводов.
2. Интеллектуализация BI за счет ИИ и машинного обучения
В ближайшие годы технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) будут активно интегрироваться в BI-платформы, делая их по-настоящему интеллектуальными помощниками бизнеса.
ИИ и ML возьмут на себя многие рутинные задачи аналитики — от очистки данных до поиска скрытых закономерностей. Методы обработки естественного языка (NLP) позволят извлекать ценную информацию из неструктурированных текстов. ИИ-ассистенты будут рекомендовать оптимальные способы визуализации, находить инсайты в данных и даже генерировать связные выводы на естественном языке (Augmented Analytics).
Продвинутая визуальная аналитика на базе ИИ обеспечит адаптивное представление информации с учетом персональных особенностей каждого пользователя. Предиктивное и прескриптивное моделирование с применением ML повысит точность прогнозов и качество рекомендаций для принятия решений в различных сценариях.
ИИ-системы поддержки принятия решений будут предлагать оптимальные варианты действий, опираясь на анализ данных, бизнес-правил и целевых критериев. Они помогут ЛПР быстрее реагировать на возникающие возможности и риски.
ИИ не заменит человека в BI, но усилит его возможности. Бизнес-пользователи смогут сосредоточиться на решении творческих и стратегических задач, требующих понимания контекста и навыков коммуникации.
Однако внедрение ИИ в BI-системы должно происходить постепенно и контролируемо. Организациям потребуются процедуры валидации рекомендаций ИИ, контроля качества моделей, чтобы избежать ошибочных решений из-за некорректных алгоритмов или данных.
Таким образом, ИИ и ML станут факторами трансформации BI-систем в полноценных интеллектуальных ассистентов, способных не только предоставлять информацию, но и активно помогать в принятии решений.
В российском BI технологии искусственного интеллекта находятся пока на самом начальном этапе своего развития. Только у отдельных решений имеются встроенные алгоритмы машинного обучения, такие как кластеризация, поиск ассоциативных правил, обработка временных рядов и др. Ряд вендоров также начинают предлагать встроенных ИИ-помощников (по типу Copilot) для работы с расчетным движком и построением визуализаций.
3. Увеличение доли облачных вариантов BI-решений
После 2022 г. из-за соображений безопасности произошел существенный сдвиг в сторону on-premise типа развертывания BI-систем. В последнее время наблюдается тренд на постепенный рост облачных решений, которые обеспечивают быструю развертку и легкость использования, масштабируемость, упрощенную интеграцию, большую экономическую эффективность по сравнению с размещением на серверах компании. Также следует отметить тенденцию на отказ от десктопных версий интерфейса в пользу веб-приложений.
4. Создание бесплатных локальных версий BI-решений
Они имеют полный функционал без возможности совместной работы и без поддержки клиент-серверной архитектуры (аналог Qlik Sense Desktop, PowerBI Desktop). Такие версии направлены на популяризацию продукта и могут быть использованы в личных целях, для тестирования, для начинающих пользователей, которые хотят повысить свою уровень квалификации в работе с данными.
5. Фокус на безопасности и конфиденциальности данных
С ростом объемов обрабатываемых данных будут ужесточаться требования к обеспечению их защиты и конфиденциальности. BI-платформы должны будут соответствовать отраслевым стандартам информационной безопасности и требованиям регуляторов.
В России особую важность приобретет соответствие BI-систем требованиям ФСТЭК, регламентирующим защиту конфиденциальной информации и персональных данных. Сертификация ФСТЭК станет обязательным условием для использования BI-платформ в государственных организациях и компаниях с госучастием.
Ключевым фактором станет и соответствие BI-решений требованиям
Для компаний, работающих с данными из критических информационных инфраструктур (КИИ), важно соответствие BI-систем требованиям
BI-платформы должны обеспечивать гибкую настройку прав доступа, маскирование конфиденциальных данных, аудит действий пользователей, защиту от утечек (DLP) и других угроз ИБ. Наличие сертификатов ФСТЭК и соответствие отраслевым стандартам безопасности станут преимуществами при выборе BI-решения.
Законодательство в сфере защиты данных постоянно развивается, поэтому вендоры BI должны оперативно адаптировать свои продукты под меняющиеся требования регуляторов.
Прозрачность и готовность к аудиту ИБ также будут важными факторами доверия к поставщикам BI-решений.
6. Развитие средств интеграции для построения единой экосистемы данных
Для получения ценности от аналитики BI-платформы будут развивать инструменты интеграции данных, позволяющие консолидировать информацию из различных источников в едином корпоративном хранилище данных (DWH).
При работе с данными ключевую роль будет играть поддержка современных архитектурных подходов, таких как озеро данных (data lake), витрины данных (data mart) и управление слоями данных (data layering).
BI-платформы должны обеспечивать бесшовную интеграцию с data lake, позволяя обрабатывать и анализировать как структурированные, так и неструктурированные данные.
Для повышения гибкости и скорости работы с данными BI-системы будут поддерживать создание виртуальных витрин данных «на лету», без необходимости физического перемещения данных. Это позволит быстрее реагировать на меняющиеся аналитические потребности бизнеса.
Управление слоями данных станет ключевым фактором для обеспечения качества и согласованности информации в BI-решениях. Платформы будут предоставлять инструменты для формирования сырого (raw), базового (foundation) и семантического (semantic) слоев данных с поддержкой профилирования, очистки и обогащения данных на каждом уровне.
Развитие получат и средства автоматизации процессов извлечения, трансформации и загрузки данных (ETL/ELT) из различных источников в DWH или data lake. BI-платформы будут предлагать графические интерфейсы для визуального конфигурирования потоков данных и минимизации ручного кодирования.
Параллельно будет развиваться интеграция BI-платформ с корпоративными системами управления данными (Data Governance), такими как каталоги данных, системы управления мастер-данными (MDM).
Это позволит обеспечить единое понимание терминологии и показателей, используемых в BI, на уровне всей организации.
Широкое развитие получит в BI-системах возможность подключения языков программирования для различных задач: HTML, CSS (для построения кастомных визуализаций), JS, Python (для сложного ETL или построения моделей машинного обучения).
Таким образом, BI-платформы будут играть центральную роль в формировании единой экосистемы корпоративных данных, обеспечивая интеграцию различных компонентов архитектуры данных (DWH, data lake, data mart) и предоставляя инструменты для управления качеством и согласованностью информации в масштабах предприятия.
7. Совместимость и открытость архитектуры
Открытость архитектуры BI-платформ и их способность интегрироваться с корпоративными системами станут ключевыми критериями выбора. Лидеры рынка будут придерживаться принципов открытой архитектуры, предоставляя широкий набор API и коннекторов для интеграции с различными источниками данных, фреймворками big data, облачными платформами и контейнерными технологиями и расширяя набор имеющихся ≪из коробки≫ библиотек адаптеров подключений (на фоне развития российских СУБД и других систем хранения данных). Многие вендоры включают в свой roadmap упрощение и усовершенствование работы с файлами, прежде всего Excel, направленное на максимально простой механизм экспорта и импорта таких файлов с минимальными ограничениями и искажениями их исходной структуры.
8. Доступность исходного кода и SDK платформы
для разработки кастомных модулей и расширений Это позволит заказчикам адаптировать функциональность BI-решения под свои потребности. Появление маркетплейсов с готовыми плагинами, шаблонами отчетов и отраслевыми моделями данных ускорит внедрение и настройку аналитических решений. Открытость и совместимость архитектуры BI-платформ обеспечит их успешное встраивание в меняющийся ИТ-ландшафт организаций. Способность интегрироваться с любыми источниками данных и адаптироваться к новым технологиям позволит BI-решениям сохранять актуальность и эффективность в долгосрочной перспективе.
Указанные тенденции будут определять облик корпоративных BI-систем на ближайшую перспективу. Им необходимо следовать отечественным вендорам, чтобы укрепить свои позиции на динамично меняющемся рынке. Разработчикам стоит обратить внимание на повышение удобства и доступности своих продуктов для бизнес-пользователей, интеграцию передовых технологий (ИИ/ML), создание специализированных отраслевых решений, проработку вопросов безопасности и совместимости.
Кроме того, принципиально важным моментом является культура работы с данными в организациях. Вендорам следует уделять внимание обучению пользователей методам анализа данных и подходу принятия решений на основе данных. Именно синергия продвинутых технологических платформ и data-driven мышления сотрудников позволит компаниям по-настоящему реализовать потенциал аналитики для цифровой трансформации бизнеса.
Исследование «BI-круг Громова»
Источник: Пресс-служба Проекта «Круг Громова»
