Обзор CNews о мировом и российском рынке BI
В 2021 г. на российском рынке BI доминировали иностранные вендоры
Аналитики предсказывают рост мирового рынка работы с большими данными в среднем на 11% в год вплоть до 2026 г. Рынок бизнес-аналитики будет расти чуть медленнее — на 7,6% в год. Строить долгосрочные прогнозы развития российского рынка пока сложно. 2021 г. был очень успешным, однако его лидерами по числу внедренных решений оставались западные вендоры. Тем не менее, отечественные продукты и Open Source-технологии также активно развивались. В 2022 г. рынок сможет оценить результаты этого развития.
Мировой рынок
По данным MarketsandMarkets, в 2021 г. мировой рынок средств работы с большими данными составил $162,6 млрд. В июне 2022 г. аналитики опубликовали прогноз развития рынка, в котором предсказали его рост в среднем на 11% в год до $273,4 млрд к 2026 г. По мнению MarketsandMarkets, развитие индустрии больших данных обусловлено резким увеличением их объема. Основная тенденция — обработка данных при помощи облачных сервисов.
Что касается мирового рынка бизнес-аналитики, то по мнению MarketsandMarkets, к 2025 г. он вырастет до $33,3 млрд, средний готовой темп роста составит 7,6%. Стимулами для роста будут растущее внимание к цифровой трансформации, рост инвестиций в аналитику, увеличение спроса на информационные панели для визуализации данных, рост популярности облаков и объемов данных.
Аналитики IDC также подсчитали объем мирового рынка больших данных и бизнес-аналитики (оборудование, программное обеспечение и услуги): в 2021 г. он вырос на 10,1% до $215,7 млрд. Около 30% этой суммы приходится на финансовый сектор, дискретное производство и профессиональные услуги. Активнее всего в ближайшее время рынок будет развиваться в телеком-сегменте.
На продажи услуг приходится $85 млрд, еще $82 млрд компании потратили на программное обеспечение, при этом половина этой суммы направляется на инструменты для формирования запросов конечных пользователей, отчетов и анализа, хранилища реляционных и нереляционных данных.
Что касается тенденций развития рынка, то в Gartner нашли 12 основных. Первая —внедрение адаптивных систем искусственного интеллекта, которые помогают быстро принимать решения. Для их создания рекомендуется внедрять методы проектирования ИИ.
Второй тренд — ИИ, ориентированный на данные (data-centric AI). Аналитики советуют разработать стратегию управления данными, например, использовать матрицу данных и управлять метаданными. Третий тренд — матрицы данных на основе метаданных. Их использование позволяет на 70% упростить задачи управления данными, включая проектирование, развертывание и эксплуатацию.
Аналитики Gartner рекомендуют активнее делиться данными, в том числе рассмотреть возможность создания единой архитектуры для обмена данными между гетерогенными внутренними и внешними источниками. По их мнению, будущее за контекстным анализом данных (context-enriched analysis) — к 2025 г. контекстная аналитика и модели ИИ заменят 60% традиционных моделей.
Gartner выступает за модульный подход к данным и аналитике (composable D&A), который позволяет бизнес-пользователям или бизнес-технологам совместно создавать бизнес-данные и реализовывать новые аналитические возможности. При внедрении решений в области аналитики надо ориентироваться на технологии, направленные на принятие решений. По оценкам Gartner, к 2023 г. более 33% крупных организаций будут иметь в штате специалистов, практикующих аналитику принятия решений, включая их моделирование.
Также Gartner призывает развивать навыки в области работы с данными у сотрудников, усиливать роль аналитики в процессе управления организациями, уделять больше внимания управлению рисками и безопасностью ИИ.
Локальное законодательство в сфере безопасности заставляет глобальные организации создавать региональные экосистемы данных, соответствующие местным требованиям. Эта тенденция ускорится в новом многополярном мире. По оценкам аналитиков Gartner, к 2025 г. более 50% критически важных для предприятия данных будут создаваться и обрабатываться за пределами центра обработки данных или облака.
Российский рынок в 2021 г.
2021 г. был успешным и для российских поставщиков решений в сфере аналитики данных. Совокупная выручка топ-15 участников рейтинга крупнейших поставщиков решений для анализа данных составила ₽33 млрд. Таким образом, за последний год она увеличилась на 32,5%.
По данным MarketsandMarkets, в 2021 г. мировой рынок средств работы с большими данными составил $162,6 млрд. В июне 2022 г. аналитики опубликовали прогноз развития рынка, в котором предсказали его рост в среднем на 11% в год до $273,4 млрд к 2026 г. По мнению MarketsandMarkets, развитие индустрии больших данных обусловлено резким увеличением их объема. Основная тенденция — обработка данных при помощи облачных сервисов.
Что касается мирового рынка бизнес-аналитики, то по мнению MarketsandMarkets, к 2025 г. он вырастет до $33,3 млрд, средний готовой темп роста составит 7,6%. Стимулами для роста будут растущее внимание к цифровой трансформации, рост инвестиций в аналитику, увеличение спроса на информационные панели для визуализации данных, рост популярности облаков и объемов данных.
Аналитики IDC также подсчитали объем мирового рынка больших данных и бизнес-аналитики (оборудование, программное обеспечение и услуги): в 2021 г. он вырос на 10,1% до $215,7 млрд. Около 30% этой суммы приходится на финансовый сектор, дискретное производство и профессиональные услуги. Активнее всего в ближайшее время рынок будет развиваться в телеком-сегменте.
На продажи услуг приходится $85 млрд, еще $82 млрд компании потратили на программное обеспечение, при этом половина этой суммы направляется на инструменты для формирования запросов конечных пользователей, отчетов и анализа, хранилища реляционных и нереляционных данных.
Что касается тенденций развития рынка, то в Gartner нашли 12 основных. Первая —внедрение адаптивных систем искусственного интеллекта, которые помогают быстро принимать решения. Для их создания рекомендуется внедрять методы проектирования ИИ.
Второй тренд — ИИ, ориентированный на данные (data-centric AI). Аналитики советуют разработать стратегию управления данными, например, использовать матрицу данных и управлять метаданными. Третий тренд — матрицы данных на основе метаданных. Их использование позволяет на 70% упростить задачи управления данными, включая проектирование, развертывание и эксплуатацию.
Аналитики Gartner рекомендуют активнее делиться данными, в том числе рассмотреть возможность создания единой архитектуры для обмена данными между гетерогенными внутренними и внешними источниками. По их мнению, будущее за контекстным анализом данных (context-enriched analysis) — к 2025 г. контекстная аналитика и модели ИИ заменят 60% традиционных моделей.
Gartner выступает за модульный подход к данным и аналитике (composable D&A), который позволяет бизнес-пользователям или бизнес-технологам совместно создавать бизнес-данные и реализовывать новые аналитические возможности. При внедрении решений в области аналитики надо ориентироваться на технологии, направленные на принятие решений. По оценкам Gartner, к 2023 г. более 33% крупных организаций будут иметь в штате специалистов, практикующих аналитику принятия решений, включая их моделирование.
Также Gartner призывает развивать навыки в области работы с данными у сотрудников, усиливать роль аналитики в процессе управления организациями, уделять больше внимания управлению рисками и безопасностью ИИ.
Локальное законодательство в сфере безопасности заставляет глобальные организации создавать региональные экосистемы данных, соответствующие местным требованиям. Эта тенденция ускорится в новом многополярном мире. По оценкам аналитиков Gartner, к 2025 г. более 50% критически важных для предприятия данных будут создаваться и обрабатываться за пределами центра обработки данных или облака.
Российский рынок в 2021 г.
2021 г. был успешным и для российских поставщиков решений в сфере аналитики данных. Совокупная выручка топ-15 участников рейтинга крупнейших поставщиков решений для анализа данных составила ₽33 млрд. Таким образом, за последний год она увеличилась на 32,5%.
«Ковидные ограничения начали активно отменяться. Отложенный спрос подтолкнул не только всплеск активности потребителей, но и активность компаний в реализации проектов по оптимизации бизнеса», — говорит Юлий Гольдберг, руководитель направления импортозамещения GlowByte.
К понятию «Аналитика» можно отнести и классический BI, и различные проекты по имплементации ИИ в бизнес-процессы промышленных компаний, и проекты по оптимизации процессов с использованием методов process mining и многое другое. Не говоря уже об инфраструктурных проектах по созданию хранилищ, озер, витрин данных. В BI, например, наметился четкий тренд, когда крупные компании, распробовавшие эти технологии в предыдущие годы, стали активно наращивать объем их использования внутри организации. Счет пошел уже не на сотни, а на тысячи рабочих мест. «Один из крупнейших наших клиентов расширил лицензию сразу до 8 тыс. пользователей и, соответственно, запланировал множество проектов в разных подразделениях по развитию своей системы бизнес-аналитики, — рассказывает Юрий Гольдберг. — В целом можно сказать, что аналитические технологии и решения были востребованы, и по некоторым направлениям рост год к году у нас превысил 50%».
Он отмечает, что в прошлом году лидерами рынка аналитики по большинству направлений были западные вендоры — в BI это традиционная троица Microsoft Power BI, Tableau, Qlik. В сегменте аналитических CRM — SAS, HCL, Sales Force, Exponea. В Process Mining — Celonis, Minit и т.п. Но были области, где уже к прошлому году доминировал Open Source. Например, машинное обучение, где на смену продуктам SAS и SPSS повсеместно пришли разработки на Python. Или область интеграции данных: здесь, например, в лидеры вышли Airflow и Kafka.
Он отмечает, что в прошлом году лидерами рынка аналитики по большинству направлений были западные вендоры — в BI это традиционная троица Microsoft Power BI, Tableau, Qlik. В сегменте аналитических CRM — SAS, HCL, Sales Force, Exponea. В Process Mining — Celonis, Minit и т.п. Но были области, где уже к прошлому году доминировал Open Source. Например, машинное обучение, где на смену продуктам SAS и SPSS повсеместно пришли разработки на Python. Или область интеграции данных: здесь, например, в лидеры вышли Airflow и Kafka.
Ближайшие годы покажут, насколько зрелыми и совершенными являются российские решения
Андрей Байбутов, директор по развитию бизнеса департамента аналитических решений «КОРУС Консалтинг», говорит, что 2021 г. был годом роста конкуренции для ключевых игроков рынка аналитики данных. На самом рынке были как моменты положительного роста (рост емкости рынка, количества проектов, числа доступных продуктов и технологий, уровня компетенций у клиентов, количества обучающих мероприятий), так и отрицательного (повышения фонда оплаты труды, усиления конкуренции за специалистов, оттока клиентов, снижения среднего уровня компетенций среди архитекторов, разработчиков, аналитиков и других специалистов).
Он также отмечает активное развитие Open Source-технологий и решений отечественных производителей (Luxms, Arenadata, «Яндекс», VK, Ростелеком, «Цифровые Сервисы» и др.), нацеленные импортозамещение. «Если говорить об отдельных направлениях, продолжался рост рынка Data Governance, причем как в части задействованных специалистов в компаниях, развития процессов по управлению данными в компаниях, так и в части развития Open Source-технологий и продуктов. Судя по количеству упоминаний, выросло и количество проданных экземпляров DAMA Book», — продолжает Андрей Байбутов.
Сейчас на первый план у заказчиков выходят задачи создания платформ, позволяющих организовать качественный сбор данных, их хранение, обработку и визуализацию. Также важно обеспечить безопасность данных, которая по умолчанию должна быть качественно реализована во всех решениях. «Учитывая это, поставщики решений в области аналитики данных должны предоставлять бизнес-заказчику комплексные подходы и технологии, которые бы решали все задачи по управлению данными», — говорит Александр Спивак, директор департамента внедрения платформ данных Rubytech. По его мнению, особенно динамично в последние годы развивались такие направления, как обработка больших данных и большого потока данных, поступающих в режиме реального времени, Data Governance.
«Самый высокий запрос рынка мы видим на self-service решения, благодаря которым BI становится понятными и удобными инструментом для самых разных категорий сотрудников», — говорит Юлия Власова, эксперт департамента развития бизнеса компании Parma TG. Кроме того, продолжается активное проникновение в BI технологий искусственного интеллекта.
По ее мнению, основная сложность во внедрении BI-решений связана с катастрофически низкими объемами и качеством данных. Во многих организациях исторические данные практически отсутствуют, чаще всего они не стандартизированы и не структурированы. Поэтому практически все проекты создания систем аналитики включают в себя гигантскую работу по подготовке существующих данных, а также реинжиниринг и выстраивание новых процессов управления качеством данных.
Ближайшие годы покажут, насколько зрелыми и совершенными являются российские решения и смогут ли они в полной мере заменить продукты покинувших рынок иностранных вендоров.
Он также отмечает активное развитие Open Source-технологий и решений отечественных производителей (Luxms, Arenadata, «Яндекс», VK, Ростелеком, «Цифровые Сервисы» и др.), нацеленные импортозамещение. «Если говорить об отдельных направлениях, продолжался рост рынка Data Governance, причем как в части задействованных специалистов в компаниях, развития процессов по управлению данными в компаниях, так и в части развития Open Source-технологий и продуктов. Судя по количеству упоминаний, выросло и количество проданных экземпляров DAMA Book», — продолжает Андрей Байбутов.
Сейчас на первый план у заказчиков выходят задачи создания платформ, позволяющих организовать качественный сбор данных, их хранение, обработку и визуализацию. Также важно обеспечить безопасность данных, которая по умолчанию должна быть качественно реализована во всех решениях. «Учитывая это, поставщики решений в области аналитики данных должны предоставлять бизнес-заказчику комплексные подходы и технологии, которые бы решали все задачи по управлению данными», — говорит Александр Спивак, директор департамента внедрения платформ данных Rubytech. По его мнению, особенно динамично в последние годы развивались такие направления, как обработка больших данных и большого потока данных, поступающих в режиме реального времени, Data Governance.
«Самый высокий запрос рынка мы видим на self-service решения, благодаря которым BI становится понятными и удобными инструментом для самых разных категорий сотрудников», — говорит Юлия Власова, эксперт департамента развития бизнеса компании Parma TG. Кроме того, продолжается активное проникновение в BI технологий искусственного интеллекта.
По ее мнению, основная сложность во внедрении BI-решений связана с катастрофически низкими объемами и качеством данных. Во многих организациях исторические данные практически отсутствуют, чаще всего они не стандартизированы и не структурированы. Поэтому практически все проекты создания систем аналитики включают в себя гигантскую работу по подготовке существующих данных, а также реинжиниринг и выстраивание новых процессов управления качеством данных.
Ближайшие годы покажут, насколько зрелыми и совершенными являются российские решения и смогут ли они в полной мере заменить продукты покинувших рынок иностранных вендоров.