Как отмечает доцент кафедры бизнес-информатики Финансового университета Казанбиева Аида Хизриевна, роль бизнес-аналитики растет с каждым годом, как и растет конкуренция. Инструменты бизнес-аналитики также развиваются, например, раньше можно было прогнозировать с помощью обычной программы Excel, которая имеется на 95% процентах всех компьютеров, а теперь вопрос прогнозов может ложиться на BI-платформу, которая легко интегрируется с базой данных.

Одним из главных трендов в данной сфере является self-service. Данные тренд в системах бизнес-аналитики представляет собой стремление предоставить конечным пользователям возможность самостоятельно проводить анализ данных, создавать отчеты и дэшборды без значительной зависимости от ИТ-специалистов. Упор строится не только на простоте понимания и восприятия аналитики для пользователя, но и на облегчении работы разработчика. Интерфейсы bi-систем становятся более интуитивными, а функционал Drag-and-Drop ускоряет процесс создания дэшбордов. Во многих системах бизнес-аналитики присутствуют готовые шаблоны и решения, для экономии времени разработчиков.

Эксперт кафедры бизнес-информатики Финансового университета, кандидат экономических наук, доцент Зубов Ярослав Олегович считает, что внедрение BI-платформы позволит компании повысить эффективность работы, оптимизировать бизнес-процессы, а также принимать более взвешенные решения на основе полученных аналитических данных.

Ключевым трендом в настоящее время является интеграция искусственного интеллекта в системы бизнес-аналитики. Обработка постоянно растущих объемов данных различных типов становится неотъемлемой частью современной аналитики. Обычные BI-системы не всегда способны работать с такими данными, требуя их предварительной обработки, что занимает много времени и требует усилий множества специалистов. Тем не менее, модели машинного обучения способны постоянно мониторить данные, выявлять аномалии, анализировать различные подмножества данных и предоставлять ценную информацию. При правильном обучении моделей они показывают высокую точность работы.

Согласно исследованию CNEWS лучшей в рейтинге российских систем бизнес-аналитики стал Pix BI от компании PIX Robotics. PIX BI основан на принципах serf-service, ориентирован на удобство бизнес-пользователей и предоставляет возможность создавать аналитические отчеты, модели данных и визуализации без необходимости привлечения программистов. Доступ к системе осуществляется через веб-браузер внутри корпоративной сети компании, в системе возможна настройка прав доступа.

Pix BI появился на рынке в октябре 2022 года, поэтому продукт все еще находится на стадии доработки до продуктов уровня западных вендоров. Данная система бизнес-аналитики имеет ограниченное количество поддерживаемых источников данных (Microsoft SQL Server, PostgresSQL, ClickHouse, Excel, CSV, JSON, XML). Процесс построения модели данных усложнен тем фактом, что нет автоматической настройки связей между таблицами, поэтому пользователям, которые не являются профессиональными дата-аналитиками, может быть сложно создать свой отчет.

Новые BI-продукты могут сталкиваться с ограниченным опытом и обратной связью от пользователей. В отличие от западных продуктов, которые прошли множество циклов обновлений на основе опыта, новым продуктам может не хватать ценных данных и обратной связи для полноценной оптимизации.

Проведем сравнительный анализ лучшей российской bi-системы Pix BI и лучших решений западных вендоров: Microsoft (Power BI) и Salesforce (Tableau).

Проведенный анализ выявил ключевые преимущества и недостатки наиболее популярных BI-систем. Российская система Pix BI все еще находится на стадии доработки поэтому во многих компонентах уступает западным аналогам, но ее несомненным достоинством является то, что данная система позволяет реализовать инновационные возможности, которые не применяются в иных системах.

Выбор системы бизнес-аналитики – это индивидуальный кейс для каждой отдельно взятой компании. Важны потребности бизнеса, технологическая и информационная архитектура предприятия. При этом следует отметить, что система Pix BI в процессе доработки может быть адаптирована практически к любым требованиям.