Тенденции развития рынка BI
Статья посвящена ключевым тенденциям развития глобального рынка BI-систем.
2025: 9 трендов на рынке аналитики данных
Повсеместная цифровизация и стремительное внедрение искусственного интеллекта приводят к быстрому росту объемов генерируемой информации. Для ее обработки и использования требуются эффективные инструменты. Компания Gartner в обзоре от 5 марта 2025 года обозначила 9 ключевых трендов на глобальном рынке аналитики данных.
1. Продукты данных
Чтобы извлечь выгоду из массивов информации, предприятиям следует сосредоточиться на критически важных для бизнеса вариантах использования. При этом, по мнению Gartner, необходимо организовать эффективное взаимодействие между поставщиками данных и их потребителями.
2. Управление метаданными
Добавление метаданных к неструктурированным массивам информации необходимо для обеспечения смысла и контекста, что важно при разработке ИИ. Применение инструментов для автоматизированной маркировки и аннотации данных ускоряет соответствующий процесс, повышает его качество и снижает затраты.ИИ в госсекторе: Перспективные сценарии и план для начала использования 
3. Мультимодальная фабрика данных
Речь идет о создании надежной и эффективной модели управления метаданными, которая включает сбор и анализ информации разного типа на всех этапах. Упомянута концепция DataOps — гибкая, процессно-ориентированная методология разработки и предоставления аналитических данных.
4. Синтетические данные
Выявление областей, где данные отсутствуют, неполны или их получение является слишком дорогим, имеет решающее значение для реализации проектов в области ИИ. Нехватка информации может быть компенсирована за счет синтетических данных — это специально сгенерированные наборы сведений, имитирующие реальные данные. Они создаются с помощью вычислительных алгоритмов и моделирования на основе технологий ГенИИ.
5. Агенты ИИ
Это автономные интеллектуальные системы, которые способны выполнять определенные задачи без вмешательства человека. Они используют машинное обучение для сбора и обработки огромных массивов данных в реальном времени. По мнению Gartner, агенты ИИ помогут в решении сложных задач автоматизации. Они способны взаимодействовать с окружающей средой, собирать данные и на их основе самостоятельно определять и выполнять задачи, позволяющие добиться заранее определенных целей.
6. Малые языковые модели
В отличие от универсальных больших языковых моделей (LLM), малые модели предназначены для решения узкоспециализированных задач. При использовании таких нейросетей компании могут добиться существенного сокращения затрат и снижения требований к вычислительным ресурсам.
7. Композитный ИИ
Идея заключается в объединении различных методов ИИ для повышения точности и эффективности обучения. По мнению Gartner, композитный ИИ позволит выполнять комплексный анализ данных самого разного типа. Это позволит принимать более «осознанные» решения.
8. Агентная аналитика
Этот подход дает возможность проводить более сложный анализ данных и получать более глубокие знания. Агенты ИИ анализируют собранную информацию и прогнозируют наилучшие достижимые результаты в соответствии с заранее поставленными целями. Агентная аналитика может повысить эффективность бизнес-операций и улучшить качество обслуживания клиентов. Кроме того, снижаются затраты, связанные с несовершенством процессов, человеческими ошибками и ручными операциями.
9. Платформы принятия решений
В обзоре Gartner говорится, что в условиях цифровой трансформации большое значение имеет переход от модели, основанной на данных, к концепции, ориентированной на принятие наиболее эффективных решений. При этом должны учитываться этические, юридические и другие аспекты систем автоматизации принятия решений.[1]
2024: Названы 4 главных тренда в сфере аналитики данных
Технологии искусственного интеллекта и генеративные сервисы меняют способы работы людей и взаимодействия команд. В условиях продолжающейся технологической революции организации, которые не смогут эффективно использовать данные и средства аналитики (D&A), могут столкнуться с рядом сложностей. Об этом говорится в исследовании компании Gartner, результаты которого обнародованы 25 апреля 2024 года. В документе называются четыре основных тренда в области D&A.
Проникновение ИИ
Стремительное распространение технологий ИИ приводит к изменению принципов ведения бизнеса в различных отраслях. На этом фоне организации могут столкнуться с лавинообразным ростом затрат. Специалисты Gartner рекомендуют руководителям направления D&A внедрять практику FinOps — это корпоративный процесс управления затратами, в котором вместо дата-центров с длинными закупочными циклами используются облака с различными типами тарификации на используемые ресурсы. В целом, как отмечается, руководителям следует развивать навыки работы с ИИ. В противном случае такие проблемы, как нерациональное распределение ресурсов и недостаточно эффективное использование инвестиций, будут продолжать обостряться.
Контролируемая сложность операций
Эксперты Gartner подчеркивают, что многие системы D&A являются достаточно «хрупкими», и их избыточность может породить хаос и дополнительные затраты. Ведущие организации работают над тем, чтобы превратить этот хаос во что-то, с чем они смогут справиться. Признание сложности процессов дает реалистичное понимание динамичной среды и помогает командам D&A предпринимать необходимые действия. Gartner заявляет, что руководителям необходимо учитывать возникающие сложности и использовать инструменты на базе ИИ для автоматизации и повышения продуктивности. Рекомендованы инвестиции в расширенное управление данными, автоматизацию принятия решений и аналитические возможности, такие как средства обработки естественного языка (NLP).
Доверие
По мере внедрения приложений генеративного ИИ (ГенИИ) все острее становится проблема доверия к информации. Достоверность данных постоянно подвергается сомнению, поскольку нейронные сети склонны «галлюцинировать» — выдумывать несуществующие факты. В такой ситуации могут возникать проблемы, связанные с принятием решений. Поэтому внедрение эффективного управления и ответственных практик ИИ имеет решающее значение для установления доверия. Gartner говорит, что данные, которые применяются в системах ИИ, должны проходить определенную подготовку, направленную на соблюдение этических норм, требований безопасности и пр. В этом случае ИИ-системы смогут генерировать максимально точные и корректные ответы.
Повышение эффективности работы сотрудников
В исследовании Gartner сказано, что организациям следует вкладывать средства в повышение грамотности своих сотрудников в области ИИ. Необходимо внедрять основанный на доверии подход к управлению информационными активами, помогая людям понять происхождение используемых ими данных. Подчеркивается, что работники не должны чувствовать угрозу из-за применения искусственного интеллекта и генеративных сервисов. Напротив, такие инструменты должны помогать в повышении эффективности и производительности труда. В целом, при внедрении ИИ требуется качественно новый подход к обучению сотрудников компаний. Дело в том, что набор навыков, необходимый для опытных пользователей ИИ, сильно отличается от навыков других пользователей.[2]
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.
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.[3]
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.[4]
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.[5]
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.
