Объем данных продолжает расти, но это не решает проблему качества и согласованности аналитики. Компании пересматривают подход к бизнес-аналитике — от подготовки отчетов к управлению данными, метриками и доступом. В результате ключевым становится не набор функций, а способность системы обеспечивать достоверность показателей и поддерживать принятие решений.
От отчетности к инструменту принятия решений
Системы бизнес-аналитики (BI) долгое время решали задачу постфактум-контроля: данные собирались из разных источников, сводились в отчеты и передавались ограниченному кругу пользователей. Это позволяло фиксировать результаты, но почти не помогало управлять ситуацией в моменте.
С ростом объемов данных и усложнением процессов такой подход перестал отвечать запросам бизнеса. Важны не сами показатели, а отклонения и возможность реагировать на них сразу — без ожидания отчетного периода и длительной подготовки аналитики.
Спрос смещается к оперативному контролю и прогнозированию. Компании переходят от вопроса «что произошло» к вопросу «что произойдет и что с этим делать», отмечает генеральный директор Modus Кирилл Кузнецов.
Топ-10 платформ для бизнес-аналитики 2026. Структура баллов
Подробнее: Обзор «Российские системы бизнес-аналитики 2026»
В пресс-службе Сбер2B также связывают это изменение с расширением роли BI в компании. Системы бизнес-аналитики перестают быть инструментом только для подготовки отчетов и визуализации данных. Их используют для контроля ключевых показателей, быстрого реагирования на отклонения, поиска точек роста, оптимизации процессов и поддержки стратегических решений, включая планирование и сценарное моделирование.
Меняется и круг пользователей. BI выходит за пределы аналитических подразделений: руководители и операционные сотрудники ожидают прямого доступа к данным в ежедневной работе. В этой модели ценность системы определяется не визуализацией, а скоростью и точностью принятия решений.
BI становится единой точкой работы с данными. Системы используют для выявления узких мест, снижения издержек, управления ресурсами и удержания клиентов. Сценарии зависят от отрасли — от мониторинга производства и прогнозирования спроса до анализа продаж и маркетинга, поясняет директор по развитию Yandex DataLens Сергей Сошников.
Основа остается неизменной: собрать разрозненные данные в единую модель и обеспечить к ним доступ. Именно это превращает данные из набора источников в инструмент управления, отмечает директор по развитию бизнеса Luxms Александр Тютюнник.
BI выходит за рамки отчетности и становится частью операционной среды компании — от нее зависит скорость реакции на изменения и качество управленческих решений.
Визуализация как основной интерфейс работы с данными
Дашборды перестают быть статичными отчетами и превращаются в рабочий инструмент. Пользователь больше не ждет готовый отчет — он работает с данными напрямую: фильтрует, сравнивает, уточняет показатели и получает ответы в процессе. Это меняет требования к визуализации. Она должна не «показывать», а помогать понять ситуацию и принять решение. Перегруженные графики и неоднозначные метрики становятся фактором риска — ошибки в интерпретации напрямую влияют на бизнес.
Меняется и сам подход к построению аналитики. Вместо готовых отчетов используются наборы элементов — виджеты, блоки и визуализации с заложенной логикой. Пользователь не создает график с нуля, а собирает нужное представление под задачу, комментирует операционный директор Luxms Александр Вятчинин. Визуализация становится интерфейсом работы с данными. Через нее контролируют отклонения, ищут причины изменений и проверяют гипотезы.
Возможность работать с исходными данными, а не только с агрегированными показателями, позволяет быстрее находить ответы на нестандартные вопросы и анализировать причинно-следственные связи, поясняет владелец продукта PIX BI Сергей Полехин.
Доступность данных как ключевое требование
Бизнес ожидает получать нужную информацию сразу — без очереди на отчет и участия ИТ. Важным моментом становится скорость работы с данными. Возможность самостоятельно получить показатель, проверить гипотезу или собрать дашборд становится базовым требованием. Это меняет модель BI — от централизованной отчетности к self-service.
Self-service уже показал эффект: сотрудники, по мнению Сергея Сошникова, начинают работать с данными самостоятельно и быстрее принимать решения. В отдельных проектах время подготовки аналитики сокращается с дней до минут.
При этом доступность требует контроля. Без единой модели и согласованных метрик аналитика распадается на набор разрозненных отчетов. Поэтому компании выстраивают «управляемый self-service»: данные и логика задаются централизованно, а пользователи работают в этих рамках, отмечает Кирилл Кузнецов.
Дополнительную роль играет совместная работа с данными. Результаты обсуждаются, гипотезы проверяются командно, а выводы быстрее внедряются в процессы, комментирует Сергей Полехин.
Данные и архитектура: от хранилищ к единой среде
Компании работают с разными источниками — от транзакционных систем до потоковых и неструктурированных данных. Задача уже не в сборе информации, а в объединении ее в единую среду, где данные согласованы и пригодны для анализа. Без этого визуализация и self-service не дают результата.
BI-платформы должны интегрироваться с различными системами хранения и обработки — от решений на базе Postgres, Greenplum и ClickHouse до новых архитектур, сочетающих транзакционную и аналитическую нагрузку. Кроме подключения источников, важны инструменты управления справочниками, расчета показателей и разработки аналитики, поясняет директор по стратегическому развитию «Форсайт» Юлия Кудрявцева.
Архитектура также меняется. По оценкам экспертов, для работы с большими объемами данных классического Data Lake уже недостаточно — компании переходят к Data Lakehouse, который объединяет гибкость озера данных с управляемостью хранилища и позволяет работать с разнородными источниками в единой модели.
Меняется и обработка данных: к традиционным ETL добавляются потоковые и инкрементальные подходы, а управление смещается на уровень метаданных. В центре — не витрины, а целостная среда данных. Требования к качеству данных растут. Несогласованные или неполные данные не компенсируются аналитикой — они лишь быстрее приводят к ошибочным выводам.
Машинное обучение и предиктивная аналитика
BI-системы выходят за рамки описательной аналитики, и, если раньше они отвечали на вопрос «что произошло», то теперь — «что будет и что делать». Машинное обучение используется для прогнозирования спроса, выявления аномалий и анализа факторов, влияющих на показатели. Эти задачи становятся частью повседневной аналитики, а не отдельными экспериментами.
При этом сами задачи аналитики не меняются — меняются способы их реализации. От BI-платформ ожидают, что классическая и продвинутая аналитика будет дополняться возможностями ИИ и автоматизации работы с данными, отмечает Юлия Кудрявцева.
Большие языковые модели начинают использоваться как интерфейс к данным: пользователь формулирует запрос на естественном языке и быстрее получает результат, дополняет Сергей Сошников.
В Сбер2B считают, что генеративный ИИ и LLM-модели меняют сам принцип взаимодействия с аналитикой. Пользователь постепенно уходит от сложных интерфейсов и запросов к диалоговой работе с данными: формулирует вопрос на естественном языке и получает ответ или визуализацию. Это снижает требования к технической подготовке сотрудников и делает BI доступнее для более широкого круга пользователей.
Массовое внедрение ИИ сдерживают инфраструктура, стоимость и требования к безопасности. Поэтому такие решения пока применяются точечно — там, где эффект очевиден. Решающим остается не наличие технологии, а ее практическая применимость. Пользователь ожидает не сложных моделей, а инструмента, который помогает быстрее находить ответы и принимать решения, отмечает Сергей Полехин.
«Из коробки»: быстрый старт или ограничение
Интерес к готовым BI-решениям связан с желанием быстрее запустить аналитику и снизить зависимость от ИТ. Преднастроенные дашборды, модели данных и типовые сценарии позволяют начать работу без разработки с нуля. Но «коробка» работает только при подготовленных данных. Они должны быть собраны, очищены и приведены к единой модели — иначе результат нестабилен, отмечает Юлия Кудрявцева.
Похожую позицию занимают и в Сбер2B: готовую аналитику корректнее рассматривать не как замену полноценного BI-проекта, а как точку входа. Шаблоны, преднастроенные дашборды и self-service позволяют быстрее получить первый результат, но максимальная ценность появляется после адаптации под процессы компании, ее источники данных и управленческие задачи.
Универсальные решения закрывают базовые задачи, но при специфических требованиях требуют доработки. В этом случае «коробка» становится основой, которую нужно адаптировать под бизнес.
Фактически речь идет уже не о «коробке» в классическом смысле, а о платформе с накопленной экспертизой, которая позволяет решать прикладные задачи без разработки с нуля, отмечает директор по развитию продуктового бизнеса Luxms Андрей Васильев.
Кто работает с BI — аналитик или бизнес-пользователь
Self-service меняет роли. Бизнес-пользователи получают доступ к данным и работают с ними напрямую — без постоянного участия ИТ. Но полностью отказаться от специалистов нельзя. Данные нужно подготовить: настроить источники, расчеты, доступы. Без этого аналитика не работает стабильно, отмечает Александр Вятчинин. Формируется разделение: аналитики и дата-инженеры отвечают за данные и логику, бизнес — за использование и решения.
Свобода пользователей требует ограничений. Без единой модели появляются разные версии отчетов и расхождения в показателях. Поэтому компании выстраивают «управляемый self-service»: пользователь работает самостоятельно, но в рамках заданной модели данных, поясняет Кирилл Кузнецов.
Российский рынок BI: особенности и ограничения
Рынок BI в России развивается под влиянием импортозамещения. Ограничение доступа к зарубежным решениям ускорило рост отечественных платформ и их функциональности.
Для многих компаний внедрение BI связано не только с развитием аналитики, но и с заменой прежних систем. Важно сохранить привычную логику работы и получить новые возможности — от self-service до предиктивной аналитики, отмечает главный конструктор Luxms Дмитрий Дорофеев. Ограничения сохраняются в деталях: глубина отдельных функций, зрелость интеграций, удобство интерфейсов. В ряде случаев системы требуют доработки под конкретные задачи.
Конкуренция смещается от набора функций к качеству реализации и развитию ИИ — насколько быстро и надежно он встраивается в аналитические процессы.
Что определяет выбор BI-платформы в 2026 г.
Выбор BI-платформы смещается от списка функций к удобству работы с данными. На первый план выходят скорость получения результата, понятность интерфейса и возможность самостоятельной работы пользователей. Базовые требования сохраняются: интеграция с источниками, масштабируемость, поддержка разных типов анализа и стоимость владения. Они оцениваются в комплексе.
Ключевым становится работа с данными — не только подключение источников, но и единые правила расчета и структура данных, которые обеспечивают согласованность показателей и снижают риск ошибок. Отдельное значение приобретает ИИ-функциональность: работа с данными на естественном языке, автоматическая генерация отчетов и пояснений становится частью стандартных возможностей BI.
Решающее значение имеет практический эффект — насколько система ускоряет принятие решений и позволяет использовать данные в повседневной работе.
Поделиться
