АНАЛИЗ ТЕКУЩИХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЯ ЗАРУБЕЖНЫХ BI СИСТЕМ В РОССИИ

ANALYSIS OF CURRENT OPPORTUNITIES FOR IMPORT SUBSTITUTION OF FOREIGN BI SYSTEMS IN RUSSIA

Andrey Kurgansky

master's student, Institute of Industrial Management, Economics and Trade, Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University,

Russia, Saint Petersburg

Dmitrii Markov

master's student, Institute of Industrial Management, Economics and Trade, Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University,

Russia, Saint Petersburg

АННОТАЦИЯ

В настоящее время Россия сталкивается с важной задачей развития своей собственной информационной инфраструктуры и снижения зависимости от зарубежных информационных систем [1]. Одной из областей, требующих особого внимания, является поиск альтернатив системам класса Business Intelligence, которые играют ключевую роль в принятии управленческих решений в современных организациях [2]. В данной статье будет проведен анализ текущего состояния и перспектив импортозамещения BI систем в России, будут рассмотрены существующие вызовы и возможности, а также предложены рекомендации по развитию отечественных BI решений.

ABSTRACT

Currently, Russia is facing an important task of developing its own information infrastructure and reducing dependence on foreign information systems [1]. One of the areas requiring special attention is the search for Business Intelligence systems, which play a key role in management decision-making in modern organizations [2]. In this article, the current state and prospects of import substitution of BI systems in Russia will be analyzed, existing challenges and opportunities will be considered, and also recommendations for the development of domestic BI solutions will be offered.

Ключевые слова: Business Intelligence; Qlik Sense; Power BI, Tableau, PIX BI, Visiology, DataLens, анализ, импортозамещение.

Keywords: Business Intelligence; Qlik Sense; Power BI, Tableau, PIX BI, Visiology, DataLens, analysis, import substitution.

BI системы являются неотъемлемой частью современного бизнеса, обеспечивая компаниям доступ к аналитическим инструментам для принятия грамотных управленческих решений. Однако, большинство BI систем на российском рынке являются зарубежными продуктами, что создает проблемы в области информационной безопасности и экономической зависимости [3, 4]. В связи с этим, важно разработать стратегию импортозамещения и стимулировать развитие отечественных BI систем.

Согласно аналитическому агентству Gartner на 2023 год мировыми лидерами в области Business Intelligence являются 3 компании (см. рисунок 1):

1. Microsoft – продукт Power BI.
2. Salesforce – продукт Tableau.
3. Qlik – продукт Qlik Sense.

Рисунок 1. Квадрант Gartner в области BI 2023 [5]

До прекращения своей деятельности на территории РФ именно продукты этих трех компаний использовались в большинстве российских организаций, поэтому далее предлагается рассмотреть особенности этих трех систем.

Power BI — набор программных средств, разработанных компанией Microsoft для бизнес-анализа. Power BI использует специальный язык запросов Power Query, позволяющий разработчику легко осуществлять ETL процесс.

Дополняет Power Query язык DAX (Data Analysis eXpressions). Его используют уже когда модель данных сформирована и необходимо проанализировать данные (агрегировать данные, добавить измерения и выражения в диаграмму).

Ключевой особенностью Power BI является тот факт, что это продукт компании Microsoft. Это подразумевает полную интеграцию со главными продуктами компании, такими как Excel, Azure, SQL Server, Teams. Пользователю, уже работавшему с Excel, будет легко разобраться как в интерфейсе Power BI, так и в Power Query (функционал Power Query уже встроен по умолчанию в Excel и находится на вкладке «Данные (Data)» в виде группы «Получить и преобразовать»). Также Power BI Desktop распространяется бесплатно [6]. Пример работы в данной программе изображен на рисунке 2.

Рисунок 2. Пример работы в Power BI

Tableau – это платформа визуальной аналитики, созданная компанией Tableau Software, которая была поглощена компанией Salesforce в 2019 году. Ключевой особенностью Tableau является data blending (смешивание данных). Это метод объединения данных из нескольких источников. Смешивание данных берет дополнительную информацию из вторичного источника данных и отображает ее с данными из первичного источника данных непосредственно в отчете. Смешивание не объединяет данные по-настоящему, вместо этого данные запрашиваются независимо друг от друга, затем они агрегируются до необходимого уровня и после этого уже отображаются. Это позволяет работать одновременно с данными разного уровня визуализации.

Важным плюсом является возможность одновременной работы нескольких пользователей над одним дашбордом (если он размещен в Tableau Online или Tableau Server). Можно утверждать, что в визуальном плане из «большой тройки BI» в Tableau самые красочные дашборды. Это объясняется обширной библиотекой диаграмм из коробки с глубокой кастомизацией, а также тем, что для создания дашборда не нужно знать языков программирования, так как используется технология drag and drop для перетаскивания элементов на рабочий лист.

В Tableau нет встроенного ETL инструмента [7]. Как выглядит работа в программе представлено на рисунке 3.

Рисунок 3. Пример работы в Tableau

Qlik Sense – BI платформа от компании QlikTech, ориентированная на self-service подход. Self-service BI позволяет бизнес-пользователям исследовать данные и создавать отчеты, не полагаясь на специалистов по данным или аналитиков.

Главной особенностью продуктов от компании Qlik является ассоциативный движок, который позволяет связать каждый элемент данных в каждом поле таблицы с каждым другим элементом данных в любой таблице во всей схеме данных. Например, пусть у нас есть модель данных с тремя таблицами: заказы, клиенты и товары. Все таблицы ассоциированы друг с другом, это означает, что при выборе товара автоматически выбираются все заказы с этим товаром и все клиенты, купившие этот товар.

Qlik Sense обладает собственным скриптовым языком, синтаксисом похожим на SQL. В руках разработчика этот язык превращается в очень мощный инструмент ETL. Наряду с ним присутствует анализ множеств (set analysis), позволяющий создавать сложные объекты визуализации.

Еще одним преимуществом является разработанный Qlik собственный формат файлов qvd, который могут прочитать Qlik Sense и QlikView. Визуально он напоминает лист Excel, чтение данных из этого файла обычно в 10–100 раз быстрее, чем чтение из других источников данных.

Также присутствует возможность сохранять скрипт в qvs файле, который можно будет подключать к разным приложениям, чтобы каждый раз не переписывать код [8]. Ознакомиться с работой в данной программе можно на рисунке 4.

Рисунок 4. Пример работы в Qlik Sense

Подводя итог, среди особенностей зарубежных BI-систем можно выделить:

1. Будучи зрелыми продуктами, у всех есть большое интернет сообщество и подробно написанная техническая документация;
2. Большая библиотека кастомных визуализаций;
3. Имеется большой список коннекторов к разным системам (Oracle, SAP, ODBC, OLEDB, HTTP и т.д.);
4. Есть собственные языки программирования, которые помогают детально настроить элементы визуализации на дашборде;
5. Системы являются «самописными», то есть не используются open source решения;
6. Имеется ETL модуль для обработки данных;
7. Имеется модуль для распространения отчетности (например, по электронной почте);
8. Есть разграничение прав доступа по дашбордам, а в Qlik даже и по данным внутри дашборда (технология Section Access);
9. Имеется поддержка Active Directory.

Теперь предлагается рассмотреть отечественные BI решения, которые вендорами предполагаются как замена вышеперечисленных систем.

PIX BI – это платформа для визуализации данных и бизнес-аналитики, разработанная PIX Robotics в 2022 году. Система включена в реестр отечественного ПО, есть визуальное сходство с Qlik Sense (см. рисунок 5).

Рисунок 5. Пример работы в PIX BI

Обладает поддержкой формата хранения данных qvd, разработанного QlikTech и используемого в решениях Qlik. В качестве ETL модуля используется open source решение от Яндекс – Clickhouse. В качестве движка для визуализаций используется open source библиотека Apache Echarts. Имеется коннектор по ODBC, JDBC и REST протоколам, то есть к системам типа SAP или 1С напрямую подключиться не получится. Есть сообщество в Telegram с примерно 700 участниками. Языка для детальной работы с объектами визуализации нет, модуля распространения отчетности и поддержки Active Directory тоже нет. Бесплатная демо-версия отсутствует [9].

Аналитическая платформа «Visiology» была выпущена на российском рынке программного обеспечения в 2016 году. Она разработана компанией Visiology, специализирующейся на решениях для визуализации и анализа данных. Система была включена в реестр отечественного ПО в 2017 году.

Вендором предполагается как замена Power BI, главная особенность – поддержка языка DAX, присутствующего в Power BI. Визуализация сделана через open source библиотеку D3.js. В отличие от PIX BI имеются коннекторы к 1С, SAP. Есть также сообщество в телеграм и подробная документация на платформе Confluence, на официальном сайте есть чат бот с лайв поддержкой. «Из коробки» ETL модуля нет, но вендор советует использовать бесплатное решение ViXtract или Loginom. Поддержка разграничения доступа через Active Directory присутствует. На сайте можно запросить бесплатный демо-стенд для тестирования системы [10]. Пример дашборда в Visiology показан на рисунке 6.

Рисунок 6. Пример работы в Visiology

Конкурентом Tableau выступает также внесенный в единый реестр российского ПО Yandex DataLens.

Yandex DataLens – это инструмент для визуализации данных, разработанный компанией Yandex в 2019 году. Продукт входит в экосистему Yandex и тесно интегрирован с такими сервисами Yandex, как Yandex.Cloud, Yandex.Metrica и Yandex.Direct. Это позволяет использовать данные из различных источников, хранить их в облаке Yandex и эффективно работать с ними. Аналогично Tableau DataLens предлагает интуитивное перетаскивание и создание визуальных компонентов, таких как диаграммы, графики и таблицы, для отображения данных. Собственного ETL нет, рекомендуется использование Yandex ClickHouse. Развертывается только в Yandex Cloud, версия on-premise отсутствует. Модуля распространения отчетности нет, языка для детальной работы с визуализацией тоже [11]. Пример дашборда в Visiology показан на рисунке 7.

Рисунок 7. Пример работы в Yandex DataLens

После анализа отечественных BI решений можно сделать следующие выводы:

1. Сами системы достаточно молодые, сообщества еще развиваются, поэтому с проблемами, возникающими в процессе создания дашборда, скорее всего придется разбираться самому.
2. В системах отсутствуют ETL модули, так что для обработки данных будет необходимо разворачивать дополнительное ПО.
3. Визуализация основана на open source библиотеках, это означает, что для создания кастомных объектов или глубокой детализации встроенных диаграмм необходимо знание front-end разработки.
4. Несмотря на то, что компании по типу SAP, Oracle и Microsoft тоже ушли с российского рынка, они все еще используются в компаниях, поэтому коннекторы к таким системам необходимы. Также из-за использования Windows необходима поддержка технологии Active Directory для разграничения прав доступа. Из перечисленных выше систем таким функционалом обладает только Visiology.
5. В системах отсутствуют модули распространения отчетности по расписанию.

Список литературы:

1. Указ Президента РФ от 2 марта 2022 г. № 83 «О мерах по обеспечению ускоренного развития отрасли информационных технологий в Российской Федерации».
2. Информационные технологии в управлении бизнесом / И. В. Ильин, С. В. Широкова, А. И. Левина [и др.]. – Санкт-Петербург: Политех-пресс, 2022. – 215 с. – ISBN 978-5-7422-8022-4. – EDN BDONSR.
3. Цифровая трансформация российского бизнеса / И. В. Ильин, А. И. Левина, А. С. Дубгорн [и др.]. – Санкт-Петербург: Политех-пресс, 2021. – 315 с.
4. Организационно-экономическое обеспечение эффективной хозяйственной деятельности и устойчивого развития промышленных предприятий и предпринимательских структур / Д. И. Бадьянова, И. В. Богомазова, Ю. А. Болтенко [и др.]. – Воронеж : Воронежский государственный университет инженерных технологий, 2013. – 284 с.
5. Gartner Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms [Электронный ресурс] – Официальный сайт Qlik – Режим доступа https://www.qlik.com/us/gartner-magic-quadrant-business-intelligence (дата обращения 21.05.2023).
6. PowerBI [Электронный ресурс] – Официальный сайт Microsoft – Режим доступа: https://powerbi.microsoft.com (дата обращения 21.05.2023).
7. Tableau [Электронный ресурс] – Официальный сайт Tableau – Режим доступа: https://tableau.com (дата обращения 21.05.2023).
8. Qlik [Электронный ресурс] – Официальный сайт Qlik – Режим доступа: https://www.qlik.com (дата обращения 21.05.2023).
9. PIX BI [Электронный ресурс] – Официальный сайт PIX BI – Режим доступа: https://pix.ru/products/pix-bi/bi/ (дата обращения 21.05.2023).
10. Visiology [Электронный ресурс] – Официальный сайт Visiology – Режим доступа: https://ru.visiology.su/ (дата обращения 21.05.2023).
11. DataLens [Электронный ресурс] – Официальный сайт DataLens – Режим доступа: https://cloud.yandex.ru/services/datalens (дата обращения 21.05.2023).