Исследование Qlever Solutions: российская бизнес-аналитика в 2018 г.

Бизнес
мобильная версия
, Текст: Эльяс Касми

Компания Qlever Solutions, российский поставщик услуг в области работы с данными, сообщила о тенденциях на российском рынке бизнес-аналитики, которые стали заметны в 2018 г.

Дефицит специалистов сдерживает рост рынка.

В 2018 г. расширение использования компаниями бизнес-аналитики сдерживалось дефицитом доступных на рынке специалистов в области работы с данными. Причём недоставало всех типов специалистов, которые обычно составляют проектную команду по созданию BI-системы: разработчиков, администраторов, архитекторов данных.

В 2019 г. дефицит специалистов по работе с данными сохранится. Рынок будет приспосабливаться, и стоимость часовых ставок квалифицированных разработчиков и архитекторов начнет расти. У поставщиков услуг могут значительно измениться приоритеты в корпоративном управлении. Если сегодня их усилия направлены на поддержание своей технической экспертизы, то в следующем году им придется больше внимания уделять формированию культуры управления проектами.

Начнет меняться распространенное в России мнение о том, будто бизнес-аналитика доступна лишь крупным компаниям. В результате интерес к анализу своих данных в 2019 г. появится у небольшого бизнеса.

Однако, потребности со стороны традиционных и наиболее крупных в России заказчиков бизнес-аналитики будут смещаться в сторону сложных услуг — именно в этом сегменте и будет наблюдаться дефицит специалистов.

Гибкие методики управления проектами позволяют создавать сложные BI-системы.

Тенденцией 2018 г. стало распространение гибких методик (Agile) в управлении BI-проектами. Применение Agile позволяет заказчикам сразу, не дожидаясь окончания проекта, начать пользоваться результатами отдельных этапов.

Такой подход имеет целый ряд преимуществ. В их числе: ниже проектные риски, проще планировать ресурсы, выше предсказуемость хода проекта и инвестиций. Кроме того, если меняются требования, то применение гибких методик позволяет корректировать течение проекта — менять приоритетность задач и подключать нужных специалистов.

Вторая волна интереса к BI: решение накопившихся проблем требует экспертизы.

Первая проблема, с которой сталкиваются заказчики — это слишком большой промежуток времени от события до отражения его в отчетности.

Еще несколько лет назад событие отражалось в отчёте спустя несколько часов после его наступления. Такая скорость формирования отчётности считалась приемлемой. Но сегодня требования меняются. Заказчикам нужно, чтобы загрузка и трансформация данных происходила за несколько минут.

Вторая проблема — быстрый рост сложности структуры хранения и обработки корпоративных данных. У компаний накопилось много данных, которые созданы разными способами, хранятся в разных системах и сильно отличаются с точки зрения качества и пригодности для анализа. Так, количество данных у компаний выросло, а их качество упало.

В результате простое решение, функциональность которого состоит из загрузки данных из нескольких источников и превращения их в таблицы или диаграммы, скорее всего окажется бессмысленным в том случае, если при его проектировании не учитывалось качество данных в разных системах, их полнота и особенности хранения.

Меняется роль ИТ-служб: они теряют инициативу и становятся сервисными.

До 2018 г. ИТ-руководители обычно становились инициаторами и ключевыми участниками тех проектов, которые связаны с обработкой данных. В качестве проектной команды со стороны заказчика выступали ИТ-специалисты. Однако, уже в 2018 г. число вовлеченных в проекты функциональных менеджеров резко выросло и стало превышать количество ИТ-специалистов. Роль ИТ-подразделений стала превращаться в сервисную — они обеспечивают инфраструктуру для обработки данных и определяют регламенты. Владельцами данных все чаще становятся бизнес-пользователи.

На стороне поставщика услуг всё чаще будут появляться владельцы продукта (product owner). Понимание бизнес-процессов заказчика позволяет владельцу продукта учитывать и объединять запросы менеджеров из разных кросс-функциональных областей. Например, такое понимание значительно упростит разработку в том случае, когда из одних и тех же данных создаются отчеты для разных департаментов.

BI для Big Data: использование BI-платформ для анализа больших данных.

Традиционно BI-платформы использовались компаниями для анализа внутренних данных — то есть тех данных, которые создаются и обрабатываются в корпоративных информационных системах. Это данные о продажах, о клиентах, о движении товаров, показатели эффективности процессов (KPIs). Однако, в 2018 г. бизнес-руководители все чаще хотели научиться извлекать пользу из объединения своих внутренних данных с внешними. Это могут быть данные из открытых источников, геоданные, а также данные, которые накапливаются у компаний, собирающих их попутно со своей основной деятельностью. В 2019 г. к числу поставщиков данных могут добавиться операторы фискальных данных (ОФД). Также оказать влияние на рынок открытых данных может расширение списка товаров, подлежащих обязательной маркировке, которая сделает рынок более прозрачным не только для контролирующих органов, но и для поставщиков.