«Мы не должны лишь замещать импортные BI-продукты — надо разрабатывать отечественные решения, удовлетворяющие самым современным требованиям и основанные на передовых технологиях, — обратился к слушателям Михаил Греков, директор по развитию BI-системы Analytic Workspace, открывая первую конференцию разработчиков систем бизнес-аналитики. — Российские разработки — не кальки с зарубежных изделий, а самостоятельные решения со своей архитектурой».

Отечественная система бизнес-аналитики Analytic Workspace разрабатывается с 2020 года и позволяет пользователям без глубоких знаний программирования самостоятельно выполнять анализ данных. Такая возможность снижает нагрузку на ИТ-отделы, давая возможность руководителям оперативно принимать решения на основе актуальных данных. Первоначальная идея заключалась в том, чтобы сделать табличный инструмент для быстрой работы с хранилищем на базе поколоночной СУБД ClickHouse. В 2022 году у системы появились первые пользователи, не имевшие унаследованных решений и заинтересованные в российском средстве бизнес-аналитики. В 2024 году существенно расширилось сообщество пользователей и партнерскую сеть компаний, предлагающих эту систему своим клиентам.

«Самому старому коду не более трех лет — мы стараемся обеспечивать цифровую свежесть продукта», — отметил Греков. В системе используются инструменты извлечения, преобразования и загрузки (ETL) с возможностями управления источниками данных и моделями, а также средства настройки виджетов и информационных панелей. Аналитическое хранилище работает на базе СУБД ClickHouse, а средства машинного обучения доступны уже в бесплатной версии продукта — AW BI Free. «Вместе с тем система Analytic Workspace не идеальна, – честно признался Греков. – Если компания категорически против CliсkHouse для создания аналитического хранилища, то Analytic Workspace не подойдет. Данные для аналитики система может собирать из любых источников, но после преобразований хранит их в СУБД ClickHouse, включенную в поставку».  В системе имеется режим прямой работы (без ETL) с готовыми витринами данных ClickHouse, но в планах компании обеспечить прямое подключение хранилищ на основе и других СУБД.

Денис Смирнов, глава компании «Денвик Аналитика», рассказал собравшимся, как получать данные из «1С» и загружать их в систему бизнес-аналитики. По его словам, сегодня 90% отечественных производственных предприятий хранят учетные данные в экосистеме «1С». С помощью решения «Экстрактор 1С» можно автоматизировать процесс их выгрузки для дальнейшей обработки — достаточно лишь указать в «1С» необходимые объекты. Экосистема «1С» отличается закрытостью: вводить и потреблять данные можно лишь в ее рамках. Однако возможности ее встроенных отчетов достаточно ограниченны, скорость обработки данных не всегда устраивает пользователей, а для анализа доступны лишь данные из «1С». «Экстрактор 1С» поддерживает работу с любой конфигурацией «1С», отслеживает изменения и обеспечивает автоматическую выгрузку данных в хранилища, созданные на основе ClickHouse, Microsoft SQL Server, PostgreSQL и Kafka. Пользовательские системы бизнес-аналитики могут забирать данные из этих хранилищ для дальнейшего анализа. Все это позволяет бизнес-аналитику ускорить свою работу, не привлекая программистов.

Темой выступления Алексея Арустамова, сооснователя и директора Loginom Company, стало превращение данных в бизнес-актив, который можно использовать в режиме самообслуживания. Сегодня уже многие компании предоставляют своим клиентам дата-продукты для проверки контрагентов, оптимизации цепочек поставок, выполнения продуктовой и клиентской аналитики. Пользователи, обогатив отчеты качественными данными из внешних источников, могут самостоятельно, без написания кода, создавать новые дата-продукты и сервисы для монетизации имеющихся данных, замены файлового обмена на веб-сервисы, синхронизации справочников и пр.

Яков Кротов, директор бизнес-центра BI-решений компании «БАРС Груп», привел примеры использования тиражируемых решений бизнес-аналитики в различных отраслях. «До применения данных в специализированных инструментах их можно получать, используя методологию сбора данных для типовых информационных систем и источников данных. Нужно лишь установить закономерности для разных отраслей», — отметил Кротов. На основе такой методологии учета запросов, общих для предприятий отрасли, были развернуты, в частности, системы аналитики данных в медицине, машиностроении и металлургии. Такие системы содержат набор типовых аналитических витрин по ключевым показателям деятельности компании. Например, на «КАМАЗе» в рамках проекта замены Power BI на основе встроенной методологии по работе с данными был разработан архитектурный подход к созданию типовой ИТ-экосистемы, включающей подсистемы «Загрузка цехов», «Ремонты и простои», «Аналитика по дефектам», позволяющие оперативно выявлять и устранять аномалии в производственном процессе.

Олег Дмитриев, руководитель направления бизнес-аналитики компании «Открытые Бизнес Технологии», представил проект оптимизации данных в ретейле средствами Analytic Workspace и продемонстрировал на реальных примерах, как бизнес-аналитика помогает сократить расходы и увеличить прибыль. Для предприятий розничной торговли крайне важны свежие, актуальные данные, однако необходимые сведения обычно распределены по сложному цифровому ландшафту, включающему системы CRM, ERP, массивы таблиц Excel и базы «1C» («Управление торговлей», «Торговые площадки», «Электронные магазины», «Рекламные сервисы»), что затрудняет консолидацию и анализ разнообразных, часто «грязных» данных.

«Удачные витрины и эффективные формы представления данных могут помочь выявить скрытые проблемы, обнаружить цифровые разрывы, — подчеркнул Дмитриев. — Особое значение приобретают эргономика и компактность витрин с учетом того, что пользователи часто пытаются разместить на одной витрине десятки параметров, а это сильно затрудняет понимание данных, и тем более их визуализацию на разных устройствах».

Аслан Катеев, руководитель отдела разработки конструктора корпоративных аналитических решений AlphaBI, рассказал слушателям о возможностях российской системы бизнес-аналитики, входящей в цифровой пакет решений компании «БАРС Груп». Система представляет собой конструктор корпоративных аналитических решений, предоставляющий бизнес-пользователям средства самостоятельного анализа данных, а также разнообразные возможности работы с данными — от построения многослойных корпоративных хранилищ информации до формирования и распространения регламентной отчетности. «В условиях текущей технологической турбулентности, когда на отечественном рынке представлено более сотни систем бизнес-аналитики, корпорациям важно иметь решение, покрывающее весь спектр задач анализа данных», — уверен Катеев.

Алексей Сучков, архитектор BI-решений компании GlowByte, проанализировал текущую ситуацию на российском рынке OLAP-решений, где до недавнего времени господствовали компании Oracle, SAP, Microsoft и MicroStrategy, обеспечивавшие поддержку единой семантической модели, создание собственных аналитических показателей, подключение к различным источникам для анализа OLAP-кубов и, конечно, интерфейс с Excel.

«В стране почти нет компаний, развивающих собственные OLAP-решения, — считает Сучков. — Есть лишь «Форсайт» с собственным движком, а также AlphaBI, взявшая за основу Mondrian — сервер аналитической обработки в реальном времени с открытым исходным кодом, написанный на языке Java».

До весны 2024 года российские клиенты еще могли получить лицензии для работы с OLAP-кубами Microsoft, однако сегодня остро встал вопрос миграции таких кубов и систем построения отчетов на российские решения бизнес-аналитики. Кроме того, требуется решить проблему обеспечения работы с унаследованными массивами Excel для консолидированных моделей. Сучков предлагает использовать систему AlphaBI, которая обладает интерфейсом, максимально похожим на майкрософтовский, и способна работать со сводными таблицами Excel. Работа с данными ведется через обычную таблицу Excel, а весь функционал Excel доступен без дополнительных преобразований. Применение комбинации ClickHouse и Mondrian позволяет добиться высокой производительности на больших объемах данных. Для работы с многомерными структурами используется привычный язык MDX, а также конструктор AlphaBI.

Подводя итог конференции, Яков Кротов выступил с инициативой создания мультивендорного сообщества: «Пришло время консолидации поставщиков отечественных решений бизнес-аналитики. Российское ПО отличается высоким качеством, однако импортозамещение не всегда идет так быстро, как хотелось бы».

Миссия такого сообщества — популяризация лучших практик решения задач безопасной доставки, хранения и анализа данных в интересах бизнеса и для обеспечения цифрового суверенитета страны. Среди задач сообщества Кротов видит объединение отечественных экспертов и профессионалов по работе с данными, продвижение лучших отраслевых практик, а также популяризацию отечественных решений работы с данными и технологического партнерства их поставщиков.

«В конечном счете, — считает Кротов, — индустрия станет сильнее благодаря стандартизации и взаимопомощи в развитии рынка, поддержке диалога с регуляторами и созданию единой площадки-ярмарки российских решений бизнес-анализа».