Будущее BI-систем: тренды и перспективы развития технологий бизнес-аналитики

Сегодня BI-системы — это уже не просто модное словосочетание, а реальный инструмент для принятия решений в бизнесе. И, как и любая технология, BI постоянно развивается. Рассмотрим ключевые тренды и перспективы развития бизнес-аналитики.

Рассмотрим ключевые тенденции, которые определяли развитие BI-систем в последние годы.

BI-системы больше не ограничиваются созданием статичных отчётов, представляющих данные в виде таблиц и графиков за прошедший период.

Они всё чаще используют методы прогнозирования, машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) для анализа данных и принятия более обоснованных решений. Например, на основе прошлых продаж, информации о клиентах и рыночных тенденциях BI-система может предсказать будущий спрос на продукцию, учитывая сезонность, рекламные кампании и другие внешние факторы.

Алгоритмы AI и ML обрабатывают большие массивы данных, выявляя сложные взаимосвязи, риски и возможности, которые не всегда заметны человеку при обычном анализе.

Например, BI-система может автоматически обнаружить резкое падение продаж в определенном регионе. Она анализирует связанные данные, находит причины спада (проблемы с доставкой, отток клиентов и т. д.) и предлагает конкретные действия для исправления ситуации: оптимизацию логистики, проведение целевых маркетинговых кампаний или изменение цен.

Расширенная аналитика превращает BI-систему из простого инструмента для создания отчётов в активного помощника для управления бизнесом.

Теперь сотрудники могут самостоятельно создавать отчёты и визуализации, не обращаясь к ИТ-специалистам. Инструменты с функцией перетаскивания (drag-and-drop), понятные интерфейсы и готовые шаблоны упрощают работу с данными. Например, маркетолог может самостоятельно создать отчёт о лидогенерации, настроить фильтры и проанализировать динамику, не привлекая ИТ-отдел.

Это даёт сотрудникам больше свободы и упрощает работу с информационными панелями. Однако важно контролировать доступ к данным, чтобы каждый видел только то, что ему положено, и не выходил за рамки своих обязанностей. В Modus BI, например, можно устанавливать разные роли пользователей («Администратор», «Аналитик», «Пользователь») и настраивать права доступа к отчётам для каждого пользователя отдельно.

Переход на облачные платформы помогает компаниям избежать расходов на создание и обслуживание собственной инфраструктуры для бизнес-аналитики. Облачные BI-платформы дают возможность получать доступ к данным из любой точки мира и работать с ними на любых устройствах.

При необходимости можно легко увеличить вычислительные мощности, добавив дополнительные виртуальные серверы или ресурсы (процессорное время, оперативная память). Например, во время пиковых нагрузок или при обработке очень больших объемов информации. Это удобно для компаний с нестабильным объемом данных или быстрым ростом. Облачные BI-решения выгодны небольшим стартапам — они получают доступ к мощным аналитическим инструментам сразу после регистрации, без необходимости покупать дорогое оборудование и нанимать ИТ-специалистов.

Руководители всё больше осознают, что данные — это главный ресурс для принятия обоснованных решений. Однако для эффективного внедрения этого подхода недостаточно просто иметь доступ к информации и аналитическим инструментам. Необходимо обучать сотрудников методам анализа и принятия решений на основе данных. Кроме того, важно менять корпоративную культуру, поощрять аналитическое мышление и использовать аналитику во всех бизнес-процессах.

В бизнесе накапливается много данных, и просто смотреть на цифры уже недостаточно. Важно понимать, что они означают и какую историю рассказывают. Data storytelling превращает сухие отчёты в понятные и убедительные истории.

В историях, основанных на данных, «персонажами» являются цифры, метрики и графики. «Сюжет» связан с проблемой или задачей, которую нужно решить с их помощью. «Развязка» показывает, что можно сделать на основе полученной информации и какие действия нужно предпринять.

Аналитик может представить руководству историю об увеличении производственных затрат. Он показывает рост затрат на графиках, затем объясняет причины: повышение цен на сырьё, увеличение зарплат сотрудников или неэффективность процессов. Затем предлагает решения, как сократить расходы и повысить эффективность, подтверждая их данными и анализом.

Так цифры не просто показываются, а превращаются в убедительный аргумент для принятия решений.

Сегодня востребованы два типа BI-решений:

Легковесный (Lightweight) BI — такие решения предназначены для быстрого анализа данных и создания простых отчетов. Аналитики могут самостоятельно подключаться к разным источникам информации, проводить простые преобразования и визуализировать данные с помощью стандартных графиков и диаграмм.

Полноценный (Enterprise) BI — это комплексные системы, интегрированные в инфраструктуру компании. Они предлагают инструменты для создания отчетов и визуализаций без программирования (low/no-code), управления доступом, контроля качества данных и отслеживания их происхождения. Популярны также гео-аналитика (анализ информации на картах), интеграция с мессенджерами.

Бизнес-аналитика претерпевает стремительные изменения. К ключевым тенденциям, определяющим эти изменения, относятся искусственный интеллект, обработка естественного языка и облачные вычисления.

Преимущества весьма значительны:

Однако проблемы остаются:

В сфере бизнес-аналитики постоянно появляются новые технологии и подходы. Давайте рассмотрим ключевые тренды, которые будут определять развитие BI-систем в 2025 году.

Генеративный ИИ (GenAI) — это область искусственного интеллекта для создания текста, кода, изображений, музыки. Традиционно бизнес-аналитика анализировала прошлые сведения для выявления закономерностей. Теперь генеративный ИИ сможет создавать прогнозные модели и реалистичные симуляции будущих сценариев на основе текущих данных.

Например, компания в сфере здравоохранения может использовать генеративный ИИ для прогнозирования потребностей в медицинских ресурсах. Система будет анализировать исторические данные о заболеваемости, профили пациентов и внешние факторы (сезонные эпидемии, демографические изменения и другие). Затем GenAI смоделирует разные сценарии с учетом вариаций в объёмах поставок лекарств, графиках работы персонала и стратегиях вакцинации.

Для максимальной эффективности прогностических и аналитических возможностей необходимо интегрировать их в рабочие процессы. Встроенная аналитика даст возможность пользователям получать доступ к данным и аналитическим инструментам непосредственно в контексте их задач. Например, сотрудник службы поддержки может получить доступ к истории покупок клиента, его предыдущим обращениям и другой информации прямо в своей CRM-системе. Это поможет ему оперативно и качественно решать проблемы клиентов.

Обработка естественного языка (NLP) помогает компьютерам понимать человеческую речь. В контексте BI, NLP помогает переводить запросы с обычного языка на язык данных.

Вместо того, чтобы писать сложные SQL-запросы или настраивать фильтры, можно просто спросить чат-бота: «Какие товары лучше всего продавались в прошлом квартале по регионам?». NLP предоставит нужную информацию в виде графика или таблицы.

Мобильные приложения для BI становятся всё более важными для современных компаний. Собственные приложения устанавливаются на смартфоны и планшеты, а адаптивные веб-интерфейсы работают через интернет-браузер и подстраиваются под размер экрана устройства. Они помогают руководителям и сотрудникам получать доступ к аналитике в поездках, на встречах или дома — вся необходимая информация всегда под рукой.

Интернет вещей (IoT) продолжает активно развиваться, соединяя физические устройства и системы с интернетом. IoT дает огромный объём данных в реальном времени, которые могут быть использованы для бизнес-аналитики. Например, датчики на производственных линиях могут собирать данные о производительности оборудования и выявлять потенциальные проблемы до их возникновения. В розничной торговле можно отслеживать перемещение покупателей по магазину, анализировать их поведение и оптимизировать выкладку товаров. Интеграция IoT с бизнес-аналитикой помогает собирать данные в текущем времени, принимать более точные и своевременные решения.

Помимо инструментов для аналитики, важна грамотность в работе с данными — умение читать, понимать, анализировать и передавать информацию в понятном виде. Это помогает выявлять проблемы, критически оценивать полученные результаты и делать обоснованные выводы.

Безопасность данных по-прежнему сохраняет свою важность. Их нужно защищать от несанкционированного доступа, изменения или уничтожения. Для этого необходимо применять шифрование информации, контролировать доступ к отчётам и устанавливать системы защиты от утечек.

Это подход, при котором организации используют несколько облачных платформ от разных провайдеров для бизнес-аналитики. Такая стратегия дает возможность распределять задачи и пользоваться лучшими функциями каждого сервиса. Например одна облачная среда может использоваться для аналитики, а другая — для хранения данных и резервных копий.

BI-системы развиваются, смещая фокус со статических отчётов на проактивную и мобильную аналитику, в том числе с использованием возможностей ИИ. Интеграция с IoT обеспечит анализ данных в реальном времени, а мобильные приложения сделают аналитику доступной повсеместно. Компании, которые адаптируются к этим изменениям, получат существенное конкурентное преимущество.