Содержание |
2022: Как будет развиваться рынок решений в сфере бизнес-аналитики. 10 прогнозов
5 декабря 2022 года аналитическая компания IDC опубликовала прогноз по развитию глобального рынка решений в области бизнес-аналитики. Говорится, что организации, инвестирующие средства в соответствующей сфере, будут более устойчивы в цифровом плане, гибки и динамичны, нежели их конкуренты.
Аналитики отмечают, что повышение эффективности корпоративной аналитики часто требует согласованных финансовых вложений и действий на нескольких уровнях: от платформ данных (чтобы обеспечить большую открытость, гибкость, масштабируемость и возможность коммуникаций) до различных процессов (для достижения более качественной и последовательной обработки данных). Кроме того, во внимание необходимо брать различные инструменты, способы принятия решений и культурные аспекты.
Корпоративный интеллект позволяет компаниям преуспевать в любых макроэкономических условиях. Прогноз IDC описывает ключевые тенденции, которые произойдут до 2028 года и о которых следует знать руководителям, стремящимся повысить уровень корпоративного развития.
Прогноз 1. К 2024 году организации с более развитым корпоративным интеллектом будут иметь 5-кратное преимущество в плане времени реагирования на рыночную обстановку, что даст постоянный выигрыш в использовании новых возможностей.Российский рынок облачных ИБ-сервисов только формируется 
Прогноз 2. К концу 2025 года руководители высшего звена из 2000 крупнейших публичных компаний мира (Global 2000) будут инвестировать на 40 % больше средств в корпоративную и рыночную аналитику, что поможет им противостоять рецессии и преодолевать экономические вызовы.
Прогноз 3. К концу 2024 года 30 % предприятий, использующих технологии видеонаблюдения, также будут применять аналитику видеоданных для поддержки принятия оперативных решений, требующих значительного контроля.
Прогноз 4. К 2024 году примерно 80 % компаний из списка Global 2000 увеличат инвестиции в системы сбора информации об угрозах, связанных с внешними факторами, такими как сбои в цепочках поставок.
Прогноз 5. Около 30 % организаций из рейтинга Global 2000 не смогут достичь своих целей в области корпоративной аналитики к 2026 году, потому что они не сосредоточили достаточно усилий на развитии культуры данных.
Прогноз 6. К 2025 году 90 % крупных компаний будут использовать аналитику в режиме реального времени для улучшения таких результатов, как качество обслуживания клиентов. В этом помогут технологии потоковой передачи информации о событиях.
Прогноз 7. К 2027 году 66 % крупных предприятий сделают инвестиции в технологии управления данными, которые помогут измерять риски, а также снижать их влияние за счёт инструментов безопасности и проверки.
Прогноз 8. К концу 2025 года более 50 % организаций из рейтинга Global 2000 столкнутся с трудностями, если они не будут использовать искусственный интеллект для обнаружения и автоматического исправления ошибок из-за растущей сложности, нестабильности и нехватки ресурсов.
Прогноз 9. По мнению экспертов IDC, столкнувшись с растущей востребованностью навыков корпоративной аналитики, к 2028 году 70 % крупных организаций внедрят программы улучшения грамотности и повышения квалификации сотрудников.
Прогноз 10. К 2026 году приблизительно 30 % крупных компаний инвестируют средства в инфраструктуру искусственного интеллекта для высокопроизводительных вычислений, чтобы решать самые сложные проблемы с помощью эффективных методов моделирования. Это поможет в улучшении результатов деятельности и укреплении рыночного положения.[1]
2020: Gartner назвала 10 тенденций в области сбора и анализа данных
В конце июня 2020 года компания Gartner представила 10 основных тенденций в сфере сбора и аналитики данных на 2020 год.
1. ИИ становится умнее, быстрее, ответственнее
К концу 2024 года 75% организаций начнут внедрять ИИ-алгоритмы, что обеспечит пятикратный рост инфраструктуры передачи и аналитики данных. Такие ИИ-методики, как машинное обучение (ML), оптимизация и обработка на естественном языке (NLP), уже активно используются в различных сферах. Обучение с подкреплением и распределенное обучение создают более адаптируемые и гибкие системы для работы в сложных бизнес-ситуациях.
2. Значение панели инструментов падает
Динамический анализ данных, нацеленный на пользователя, заменит принцип «укажи и щелкни». Такой подход с использованием расширенной аналитики или NLP означает, что наиболее важные идеи будут передаваться каждому пользователю в зависимости от контекста, роли или использования этих данных.
3. ИИ для поддержки принятия решений
По прогнозам Gartner, более 33% крупных организаций будут иметь специалистов по анализу решений, в том числе по их моделированию. Новые инструменты позволят проектировать, моделировать, согласовывать, выполнять, отслеживать и настраивать модели и процессы принятия решений в контексте бизнеса.
4. X-аналитика
Согласно Gartner, X может обозначаться любое дополнение из ряда структурированных и неструктурированных данных. Таким образом появляются текстовая аналитика, видеоаналитика, аудиоаналитика и т. д. Х-аналитика в сочетании с ИИ и другими методами будут играть ключевую роль в прогнозировании стихийных бедствий и других кризисов.
5. Расширенное управление данными
Расширенное управление данными использует методы машинного обучения и ИИ для оптимизации операций. Инструмент также преобразует метаданные из аудита и отчетности в мощные динамические системы. Используя существующие данные о рабочей нагрузке, эти инструменты могут оптимизировать конфигурацию, безопасность и производительность бизнес-процессов.
6. Облачные технологии как основа всего
К 2022 году публичные облачные сервисы будут требоваться для 90% инноваций в области данных и аналитики. Лидерам в области данных и аналитики необходимо определить приоритеты рабочих нагрузок, которые могут использовать облачные возможности, и сосредоточиться на оптимизации затрат при переходе на облачный сервис.
7. Столкновение мира данных и аналитики
Управление данными и аналитика традиционно рассматривались как отдельные объекты и контролировались соответствующим образом. Инструменты расширенной аналитики стирают различия между двумя рынками. В результате расширится и спектр профессий по работе с этими возможностями.
8. Торговые площадки и биржи данных
Ожидается, что 35% крупных организаций будут либо продавать, либо покупать данные через официальный онлайн-рынок. Торговые площадки и биржи данных предоставляют единую платформу для консолидации подобных предложений и снижают затраты на торговлю и приобретение сторонних данных.
9. Блокчейн в сфере данных и аналитики
Блокчейн-технологии решают две проблемы в области данных и аналитики. Во-первых, блокчейн обеспечивает полную линию активов и транзакций. Во-вторых, блокчейн обеспечивает прозрачность в сложных сетях. Эти технологии позволят не только оформлять "умные" контракты, но и проводить аудит источников данных на предприятии.
10. Взаимосвязи — основа ценности данных и аналитики
Графическая аналитика — это набор аналитических методов, который позволяет исследовать отношения между объектами, представляющими интерес, такими как организации, люди и транзакции. Такие инструменты помогают специалистам находить неизвестные связи и анализировать данные, которые не поддаются традиционным методикам.[2]
2019: Топ-10 трендов в сфере управления и анализа данных
18 февраля 2019 года аналитическая компания Gartner представила 10 трендов в сфере управления и анализа данных на 2019-й и последующие годы:
1. Расширенная аналитика
Расширенная аналитика — это подход к разработке, использованию и распространению аналитического контента на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. К 2020 году расширенная аналитика станет доминирующим фактором в сфере бизнес-аналитики и встроенной аналитики.
2. Расширенное управление данными
Расширенное управление данными использует возможности машинного обучения и механизмы ИИ для работы с данными, в том числе для контроля их качества, интеграции и настройки систем управления базами данных. Этот подход автоматизирует многие задачи и позволяет высококвалифицированным специалистам сосредоточиться на более приоритетных направлениях. К 2022 году задачи по управлению данными будут на 45% автоматизированы.
3. Непрерывно работающий ИИ
К 2022 году более половины крупных бизнес-систем будут использовать контекстные данные в реальном времени для принятия наиболее эффективных решений. Непрерывно работающий ИИ, который интегрируется с бизнес-системами, обрабатывает имеющиеся и поступающие данные, по возможности автоматизируя принятие решений.
4. Объясняемый ИИ
Чтобы завоевать доверие пользователей, разработчики приложений должны показать, как работают их ИИ-модели. Для этого приложение может автоматически генерировать объяснения на естественном языке с точки зрения достоверности, атрибутов, статистики моделей и функций.
5. Графы
Аналитика на основе графов - это набор аналитических методов, который позволяет исследовать отношения между объектами, представляющими интерес, такими как организации, люди и транзакции. Такие аналитические системы способны эффективно оценивать сложные взаимосвязи между данными.
6. Фабрика данных
Фабрика данных обеспечивает беспроблемный доступ и обмен информацией. Она позволяет создать единую и согласованную структуру управления данными, которая обеспечивает беспрепятственный доступ к данным и их обработку.
7. Обработка текстов на естественных языках
К 2020 году 50% аналитических запросов будут генерироваться с помощью технологий обработки естественного языка. Необходимость анализировать сложные комбинации данных и предоставлять результаты в доступном и понятном виде будет способствовать более широкому внедрению этих технологий.
8. Коммерческое применение ИИ и машинного обучения
К 2022 году 75% новых решений для конечных пользователей, использующих технологии ИИ и машинного обучения, будут основаны на коммерческих продуктах, а не на программах с открытым исходным кодом.
9. Блокчейн
Основная ценность блокчейна — обеспечение децентрализованной прозрачной системы, объединяющей ненадежных участников. Потенциально блокчейн способен значимо изменить аналитику, однако пройдет несколько лет, прежде чем несколько основных блокчейн-технологий станут доминирующими. До этого момента конечные пользователи будут вынуждены интегрироваться с другими клиентами или сетями, но затраты на интеграцию могут перевесить любые потенциальные выгоды. Пока блокчейн не способен соперничать с существующими технологиями управления данными, отмечают аналитики в феврале 2019 года.
10. Серверы постоянной памяти
Новые технологии постоянной памяти помогут снизить затраты и сложность внедрения архитектур с поддержкой вычислений в оперативной памяти. Постоянная память способна повысить производительность приложений, доступность данных и безопасность аналитики при сокращении расходов. Она поможет ускорить работу, сняв необходимость в дублировании данных.[3]
2008: Тенденции развития рынка BI — Gartner
По мнению аналитиков Gartner, в трудные времена первым шагом на пути к выживанию и развитию бизнеса должно стать повышение его прозрачности, что позволит выявить основные центры затрат и более четко выстроить стратегию управления. Поэтому даже в период экономического кризиса и сокращения затрат на ИТ, спрос на аналитические инструменты остается высоким. Однако темпы роста рынка BI все же замедлятся.
«Высокие» продажи в 2008 году объясняются, отчасти, тем, что BI-решения стали первыми кандидатами для осуществления кросс-продаж после того, как крупные вендоры осваивали клиентскую базу поглощенных ими разработчиков. Однако эти процессы близки к завершению, и первая половина 2009 года продемонстрировала это.
По мнению экспертов из Gartner, при оценке будущих инвестиций в BI потенциальные клиенты будут уделять больше внимания полноте предлагаемого стека бизнес-приложений и взаимодействию с интеграционными платформами, отказавшись от ориентации на лучшие в своем классе решения (best-of-breed). Однако, по утверждению аналитиков, это не мешает развитию и более мелких, нишевых BI-разработчиков, темпы развития которых в 2007 году даже опережали общерыночные.
Присутствуют на рынке и другие тенденции, способные отчасти выровнять положение и не допустить окончательного перекоса рынка в сторону небольшого числа основных игроков. Среди главных тенденций 2008 года аналитики отметили «взросление» сегмента «открытого» ПО, развитие технологий Web 2.0 и уверенный рост в области BI-систем «по требованию» (SaaS).
ERP-системы, уже внедренные в очень многих крупных и средних компаниях, порождают огромные объемы оперативной информации. Чтобы сделать эту информацию действительно ценной, ее необходимо анализировать. В этом смысле именно BI-системы способны реально улучшить обоснованность управленческих, в том числе стратегических решений. Помимо уже привычных функций по построению отчетности и OLAP-анализа, разработчики BI-систем начали предлагать такие инструменты, как информационные панели (dashboards), карты показателей и другие средства для визуализации и поддержки стратегического мышления.
Кроме того, развитие новых технологий, таких как обработка данных в оперативной памяти, предоставление ПО «по требованию», развитие инфраструктуры «облачных» вычислений, сервисно-ориентированная архитектура и развитие поисковых алгоритмов, позволяют значительно облегчить сами процессы внедрения и использования BI-систем, а также сделать BI-решения более доступными и привлекательными для компания малого и среднего бизнеса.
Значительная часть управленческих решений относятся к разряду оперативных, то есть должны приниматься в режиме, близком к реальному времени. Поэтому спрос на решения для оперативного бизнес-анализа продолжает расти. Кроме того, помимо глобальных BI-решений, охватывающих компанию в целом, вероятен рост спроса на более узкие решения, предназначенные для решения задач в рамках одного подразделения или направления бизнеса.
Часть компаний, нормализовав процессы в области операционного управления, переходят к решению задач повышения эффективности бизнеса, как в области управления финансами, так и при регулировании «неденежных» потоков (управлении клиентской базой или цепочками поставок).
Еще одной из ключевых тенденций развития BI аналитики считают стандартизацию, которая является как «подстегивающим», так и сдерживающим фактором развития рынка. С одной стороны, она обеспечивает вендорам огромный «фронт работ», а с другой стороны позволяет клиентам упорядочивать существующую ИТ-инфраструтуру, не прибегая к покупке новых крупных решений.
По мнению аналитиков из AMR Research, решения для бизнес-анализа (BI) и для анализа эффективности (PM) бизнеса будут теснее интегрироваться между собой, поскольку компании все больше осознают взаимосвязь между операционными и финансовыми результатами, причем эта взаимосвязь будет развиваться как вширь, охватывая все стороны управления предприятием и даже взаимоотношения с партнерами, клиентами и поставщиками, так и вглубь, обеспечивая более четкое понимание причинно-следственных связей.
Согласно выводам экспертов из The Data Warehousing Institute (TDWI), растущий спрос на BI-решения заставит вендоров пересмотреть политику ценообразования. Так, кроме алгоритмов расчета стоимости ПО, основанных на количестве работающих пользователей, появятся новые методы расчета, которые отталкиваются от количества используемых серверов. С другой стороны, компании-«стартапы», выходящие на рынок BI-систем, в качестве одного из своих конкурентных преимуществ предлагают упрощенную систему ценообразования по принципу «все включено».
Завоевывает популярность относительно новый класс BI-систем – управляемый событиями (event-driven). Во многих платформах уже реализованы возможности для непрерывного мониторинга и запуска предопределенных бизнес-процессов при выявлении критических состояний или обнаружении заданных событий. Кроме того, совершенствуются инструменты для администрирования на основе анализа активности пользователей. Такие возможности оказываются особенно востребованными при значительном увеличении числа пользователей. И если ранее эти инструменты разрабатывались отдельными нишевыми игроками, то сейчас они встраиваются непосредственно в BI-платформы.
Что касается аппаратной части, то большая часть внедрений BI будет использовать кластеры серверов, имеющие собственные средства для защиты от сбоев и восстановления данных. Кроме того, процессы извлечения и обработки данных (ETL) будут распараллеливаться, строиться на основе микро-пакетов или событийных триггеров, позволяющих сделать эти процессы максимально приближенными к реальному времени и обеспечить их непрерывное функционирование в режиме 24x7.
В 2009 году, по мнению экспертов из TDWI, системы для бизнес-анализа будут использоваться все более широким кругом пользователей в рамках компании. Так, если изначально предполагалось, что разработкой индивидуальных отчетов, предназначенных для решения текущих задач, будут заниматься максимум несколько десятков квалифицированных бизнес-пользователей, то теперь очевидно, что доступ к таким возможностям потребуется практически всем сотрудникам компании, число которых может достигать нескольких сотен, и даже более. Причем зачастую эти рядовые сотрудники не имеют достаточных знаний для разработки грамотных и четких запросов, безошибочно отвечающих на интересующие их вопросы. И BI-решения должны будут обеспечить гибкий, эффективный и интуитивно-понятный интерфейс, позволяющий справиться с этой проблемой. Решать эти задачи предлагается не только программными методами, но и путем создания специализированных программно-аппаратных комплексов.
Значительный рост числа пользователей приведет и к лавинообразному росту объемов обрабатываемой информации. Если раньше, анализируя исторические данные, пользователи заглядывали примерно на год назад, то сейчас они хотят иметь возможность проанализировать данные трех-, пяти- и даже десятилетней давности. Кроме того, информация становится более разнообразной - помимо данных из собственных корпоративных приложений, пользователи хотят анализировать и неформализованные данные (например, прайс-листы поставщиков и конкурентов, различную информацию из интернета). Все эти данные должны быть не просто учтены, но и взаимосвязаны между собой. Все это доводит объемы обрабатываемой информации просто до головокружительных величин.
Совершенствование поисковых технологий, считают в Gartner, окажется полезным для развития BI сразу по двум направлениям – для поиска уже готовых, близких по смыслу и структуре отчетов (а в крупных организациях такие стандартные отчетные формы исчисляются сотнями, а то и тысячами), а также для поиска информации, которая может быть полезна для анализа (среди данных других корпоративных приложений, то есть повторно используя уже обработанную и структурированную информацию).
Согласно последним прогнозам Gartner на 2009-2012 годы, в ближайшем будущем от BI-систем компании будут ожидать существенной помощи в выходе из экономического кризиса, планировании преобразований бизнеса, принятии стратегических и операционных решений, а также соответствии ужесточающимся требованиям акционеров и регулирующих организаций по предоставлению полной и прозрачной отчетности, в том числе финансовой. Однако у большинства организаций до сих пор нет достаточных инструментов для получения таких сведений.
До сих пор построением ИТ-инфраструктуры занимались, преимущественно, ИТ-подразделения компаний. В результате бизнес-пользователи отчасти потеряли доверие к создаваемым решениям, к их способности предоставлять необходимую информацию и средства для ее анализа, довольствуясь электронными таблицами или стандартными аналитическими инструментами, встроенными в транзакционные бизнес-приложения. По оценкам аналитиков, к 2012 году контроль над бюджетами BI-проектов на 40% перейдет к бизнес-подразделениям. Плюсы этой ситуации – в том, что они смогут потребовать внедрения BI-систем, содержащих необходимый им функционал для анализа эффективности бизнеса, онлайнового маркетингового анализа и прогнозирования, а не только для формирования отчетности пост-фактум. С другой стороны, это может обернуться неосмотрительным приобретением набора разрозненных решений, которые в целом не смогут обеспечить решения поставленных задач, и при этом создадут дополнительные сложности в процессе анализа информации, необходимой для принятия важных решений. Задачей ИТ-подразделений, в этой связи, становится выработка корпоративных стандартов, ограничивающих разброс рассматриваемых BI-систем.
По мнению экспертов из Gartner, к 2010 году 20% организаций будут иметь в своем портфолио BI-систем отраслевые аналитические приложения, предоставляемые по модели «по требованию». Несмотря на то, что в ближайшее время на рынке, скорее всего, появятся сотни компаний, способных обеспечить агрегирование информации, однако обеспечить должный уровень безопасности и надежности сможет лишь ограниченное число игроков, которые займут и монополизируют избранные ими вертикальные ниши.
Уже в 2009 году можно ожидать появления новой категории программных продуктов, объединяющих возможности BI-платформ и социальных сетей, и предназначенных для поддержки процессов принятия коллективных решений. Такое ПО позволит отказаться от традиционных алгоритмов принятия решений («сверху вниз») и выработать новые методы, основанные на коллективном обсуждении проблем.
К 2012 году около трети всех аналитических систем будут организованы как интегрированный комплекс разнородных приложений. По мнению экспертов из Gartner, мега-вендоры испытывают значительные трудности с объединением приобретенных ими продуктов на единой платформе. Кроме того, ориентация на использование решений единственного разработчика сужает возможности для выбора «лучших в своем классе» решений и в целом ослабляет позиции заказчика при обсуждении условий сделок. С другой стороны, мало кто из клиентов действительно уделяет должное внимание проработке сервисно-ориентированной архитектуры своих комплексных корпоративных систем.
Большинство компаний сейчас используют для интеграции отдельных бизнес-приложений (транзакционных и аналитических) корпоративные порталы. Однако они лишь позволяют пользователям удобно переключаться между различными системами. На смену ему должна прийти следующая ступень интеграции, когда операционные и аналитические приложения перекрываются благодаря наличию единой системы показателей, метрик, запросов, а также общему пользовательскому интерфейсу.
