Уход глобальных вендоров с российского рынка поставил пользователей Tableau, Power BI и Qlik в непростое положение. Компании лишились привычного софта, который позволял им принимать взвешенные управленческие решения на основе данных. Российский же рынок BI — пока «черный ящик» для пользователей: все знают, что он есть, но никто толком не понимает, как работает. Объясняю.
Российские альтернативы импортным системам есть. Правда, они в большинстве своем отличаются от зарубежных решений и по функциональности, и по спектру решаемых задач. Например, в российских продуктах меньше инструментов self-service и обработки Big Data.
Дело в том, что ниша BI для коммерческого сектора долгие годы полностью была занята западными решениями. У них было не только готовое предложение, но и огромные маркетинговые бюджеты — конкурировать с «великой тройкой» отечественным ИТ-поставщикам было бесполезно.
Российские решения развивались как нишевые и были востребованы преимущественно со стороны государственного сектора — это и определило их специфику. В отечественных BI-системах широко представлены функции, которые важны для государственных организаций: к примеру, визуализация — графики и диаграммы. Инструменты self-service (самообслуживания) и обработки больших данных, которые интересны, в первую очередь, крупным производителям, финансовым организациям, FMCG и ритейл-компаниям, развивались медленно.
Впрочем, думаю, к началу-середине 2023 года ситуация изменится. Крупные BI-поставщики, такие как Yandex DataLens, Visiology, «Полиматика», «Триафлай», Luxms BI, понимают, что текущий кризис — это реальная возможность для них «выстрелить». Они быстро адаптируют системы к потребностям коммерческого сектора.
«Железа» в России не хватает — это факт. Зарубежное оборудование сейчас если и завозят, то окольными путями и по более высоким ценам, чем раньше. Российские серверы покрывают не все потребности бизнеса — в частности, отечественное оборудование сильно отстает в решении задач, требующих высокой производительности. К тому же, даже существующие решения все еще зависят от импортных компонентов. Работа в направлении импортозамещения «железа» ведется, но процесс не быстрый. В лучшем случае мы получим полноценную альтернативу зарубежным серверам через 3-5 лет.
И это проблема не только для тех компаний, которые хотят выстраивать или расширять локальную инфраструктуру для обработки и хранения данных. Даже уже установленное оборудование имеет свойство изнашиваться, и при отсутствии техобслуживания от вендора через несколько лет его так или иначе придется менять. Можно перейти на облачные BI-продукты — для этого не нужно закупать собственные серверы. Но важно понимать, что облачные провайдеры могут наращивать свои мощности тоже при наличии необходимого “железа”. К сожалению, в ближайшие годы всем нам придется работать в условиях дефицита.
Сейчас многие крупные компании начали разрабатывать BI-софт для собственных нужд и предлагать его на рынок как готовый «коробочный» ИТ-продукт. Такие решения чаще всего адаптированы под специфику конкретного бизнеса — их сложно вывести на промышленный уровень, масштабировать на другие компании, организовать необходимый уровень техподдержки. Думаю, именно поэтому так мало успешных кейсов таких внедрений. Вкладываться в них — бесполезно.
Российский рынок BI достаточно зрелый, на нем много игроков (больше, чем, например, в сегменте ERP или CRM). Но он все равно ограничен, а системы по ряду признаков отстают от глобальных аналогов. Заказчикам рано или поздно придется осознать, что новая реальность не предлагает таких средств, как было раньше. Нужно выбирать из того, что есть.
Рынок заказчика превращается в рынок российских вендоров и интеграторов — а их не так много, чтобы покрыть все запросы. У российских интеграторов очередь на миграцию расписана на полгода-год вперед. Нагрузка на отечественные ИТ-компании настолько возросла, что они больше не готовы реализовать бесплатные пилотные проекты. И в ближайшее время ситуация будет становиться лишь более напряженной.
Главная задача на сегодняшний день в области BI — обеспечить какой-то гигиенический минимум по автоматизации. Нужно проинвентаризировать те средства, которые есть, понять, какие из них будут недоступны уже в ближайшее время. Другими словами, найти самые уязвимые места в программно-аппаратной среде. И только после этого — продумывать, чем их можно замещать.