ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ BI-РЕШЕНИЙ, НА 2025 ГОД

REVIEW OF EXISTING BI- SOLUTIONS, FOR 2025

Ivan Nikolaev

student, Department of Information Security, Tula State University,

Russia, Tula

Marina Safronova

scientific supervisor, candidate of technical sciences, docent, Tula State University,

Russia, Tula

АННОТАЦИЯ

Статья рассматривает современные BI-системы, акцентируя внимание на их возможностях, ограничениях и тенденциях развития на 2025 год. Приведён обзор пяти популярных платформ, показаны ключевые нововведения, даны рекомендации по выбору решений с учётом потребностей бизнеса.

ABSTRACT

The article examines modern BI systems, focusing on their capabilities, limitations and development trends for 2025. Five popular platforms are reviewed, key innovations are shown, and recommendations are given for choosing solutions tailored to business needs.

Ключевые слова: бизнес-аналитика, предиктивная аналитика, машинное обучение, искусственный интеллект, стратегическое планирование, дашборд.

Keywords: business intelligence, predictive analytics, machine learning, artificial intelligence, strategic planning, dashboard.

Введение. В условиях современной цифровой трансформации бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) приобретает ключевое значение для эффективного управления данными и принятия обоснованных управленческих решений.

Концепция BI претерпела значительные изменения за последние десятилетия. Изначально бизнес-аналитика (BI) ассоциировалась преимущественно с системами отчетности и анализа данных, предназначенными для поддержки принятия управленческих решений. Однако с развитием технологий, а также увеличением объемов данных, концепция BI значительно расширилась. Сегодня она охватывает не только анализ данных, но и их подготовку, визуализацию и интеграцию, что позволяет принимать более обоснованные и своевременные решения в реальном времени. А сама концепция имеет следующее определение:

Business Intelligence (бизнес-аналитика) – это комплекс технологий, аппаратно-программных средств, помогающих добывать определенную информацию с целью дальнейшего использования этих знаний и достижения, поставленных задач бизнеса». [1]

BI-системы обеспечивают возможность преобразования больших объемов данных в структурированные отчёты, визуальные представления и аналитические выводы, что способствует повышению качества стратегического планирования и оперативных управленческих процессов в условиях высокой конкурентной среды и динамично меняющихся рыночных реалий.

Цель исследования заключается в проведении системного обзора и анализа современных BI-решений, актуальных на 2025 год. Основной задачей является выявление и систематизация ключевых характеристик, преимуществ, ограничений и новейших функциональных возможностей рассматриваемых BI-инструментов. Такой подход позволяет сформировать объективное представление о текущем состоянии рынка BI-технологий и определить основные тенденции их дальнейшего развития.

Индивидуальный анализ Bi-систем. В данном исследовании мы сосредоточились на пяти самых популярных Bi-системах которые теперь проанализируем подробнее:

Power BI. Power BI — мощная аналитическая платформа от Microsoft, используемая для подготовки, обработки и визуализации данных [2] Она интегрируется с Office 365 и Azure, облегчая обмен информацией между приложениями. Гибкое ценообразование делает её доступной для малого и среднего бизнеса. Платформа поддерживает облачные и локальные версии, предоставляя доступ к данным с разных устройств и сохраняя их безопасность.

В сентябре 2024 года была добавлена функция Metrics Hub для управления метриками, а в ноябре — обновлённая функция Copilot для мобильных версий, улучшающая работу с данными на ходу. В планах — улучшение работы с большими данными и развитие искусственного интеллекта, включая предсказательную аналитику.

Power BI помогает организациям повышать конкурентоспособность благодаря эффективному использованию данных и постоянным инновациям.

Qlik. Qlik — это платформа для бизнес-аналитики с уникальным ассоциативным движком, позволяющим пользователям свободно исследовать данные и находить скрытые взаимосвязи [3] Она широко применяется в различных отраслях для принятия обоснованных решений. Ассоциативная модель данных Qlik облегчает глубокое исследование информации и быстрое реагирование на изменения. Функции искусственного интеллекта, такие как предиктивная аналитика и машинное обучение, улучшают качество анализа и прогнозирования.

Платформа отличается высокой масштабируемостью и интеграцией с облачными сервисами, что делает её подходящей для крупных организаций. Новые алгоритмы машинного обучения позволяют точнее прогнозировать и анализировать данные. В будущем Qlik планирует оптимизацию своего движка и разработку решений для малых и средних предприятий, чтобы расширить свою аудиторию.

Qlik остаётся важным инструментом для повышения конкурентоспособности компаний, постоянно обновляясь и внедряя инновации в область бизнес-аналитики.

Tableau. Tableau — это мощная платформа для визуализации данных, завоевавшая популярность благодаря своим интерактивным и наглядным дашбордам [4] Организации из различных сфер применяют её для анализа и представления данных, что помогает принимать взвешенные управленческие решения и лучше понимать бизнес-процессы.

Tableau поддерживает подключение к разнообразным источникам данных, включая облачные сервисы и разные базы данных. Такая гибкость позволяет объединять данные из различных систем, усиливая аналитический потенциал и повышая удобство доступа к информации. Особенно востребована эта платформа у компаний с многослойной информационной архитектурой.

В последних версиях, появился ряд дополнительных функций:

В версии 2024.1 появилась функция Tableau Pulse, обеспечивающая персонализированный доступ к данным и упрощающую восприятие ключевых показателей.

Версия 2024.3 принесла возможность использовать Table Viz Extension, которая позволяет встраивать детализированные таблицы и сеточные представления прямо в дашборды.

В ближайших обновлениях Tableau планируется активное внедрение искусственного интеллекта для автоматизации анализа данных и выдачи рекомендаций на основе запросов и поведения пользователей. Кроме того, разработчики уделяют внимание упрощению интерфейса, чтобы сделать платформу более доступной даже для начинающих пользователей и ускорить их знакомство с инструментами визуализации.

Looker. Looker — это облачная аналитическая платформа от Google*, ориентированная на создание гибких отчетов и визуализаций в реальном времени [5]. Она идеально подходит для компаний, обрабатывающих большие объёмы данных, и позволяет настраивать отчёты под уникальные требования бизнеса.

Интеграция с продуктами Google*, такими как BigQuery, обеспечивает быстрый доступ к актуальным данным из облака. Язык запросов LookML помогает глубоко управлять запросами и оптимизировать производительность.

В 2024 году Looker добавил интеграцию с искусственным интеллектом Google* для автоматической генерации выводов и прогнозов. Функция Looker Blocks упрощает создание отчётов и аналитику для менее опытных пользователей.

Будущие обновления будут направлены на упрощение интерфейса и усиление интеграции с ИИ и машинным обучением. Looker остаётся важным инструментом для повышения эффективности анализа данных и принятия решений.

SAP BusinessObjects. SAP BusinessObjects — это мощная BI-платформа для крупных организаций, предлагающая инструменты для аналитики, отчетности и визуализации данных [6]. Глубокая интеграция с решениями SAP ERP делает её идеальной для компаний, использующих продукты SAP. Платформа поддерживает масштабируемость и работу с большими объёмами данных, обеспечивая высокую производительность.

В 2024 году улучшилась интеграция с SAP Analytics Cloud, что позволило пользователям работать с аналитикой в облаке. Также были усовершенствованы функции аналитики в реальном времени для оперативного анализа данных.

В будущем SAP BusinessObjects планирует упростить внедрение и настроить систему для работы в гибридных и мультиоблачных средах, что сделает платформу более доступной и функциональной.

Изучив возможности систем, разработана таблица 1, в которой рассмотрены технические особенности для каждого Bi-инструмента.

Таблица 1.

Индивидуальный анализ Bi-систем

Тенденции BI-систем на 2025 год

На основе проведенного индивидуального анализа BI-систем становится очевидным, что текущие тенденции развития этих систем открывают новые возможности для бизнеса. Важно понимать, какие изменения произойдут в ближайшие годы, чтобы эффективно адаптироваться к новым условиям рынка. Рассмотрим ключевые тенденции BI-систем на 2025 год, которые окажут значительное влияние на развитие компаний и их стратегическое планирование:

Автоматизация аналитики. Современные BI-системы все чаще включают инструменты для автоматизации отчетов и анализа данных. Это позволяет снизить зависимость от ручного труда, повысить скорость обработки информации и минимизировать ошибки.

Интеграция с искусственным интеллектом и машинным обучением. Внедрение алгоритмов ИИ и машинного обучения значительно расширяет функционал BI. Эти технологии позволяют не только анализировать исторические данные, но и предсказывать будущее развитие событий. Например, алгоритмы машинного обучения активно используются для прогнозирования спроса, управления цепочками поставок и персонализации клиентских предложений.

Акцент на self-service BI. Системы self-service BI позволяют пользователям без технических навыков самостоятельно создавать отчеты и визуализации, что существенно повышает их доступность. В 2024 году особое внимание уделялось упрощению интерфейсов и повышению интуитивности инструментов, на 2025 год этот тренд продолжит существовать.

Эти тенденции подчеркивают необходимость адаптации BI-решений к постоянно изменяющимся условиям бизнеса и ожиданиям пользователей.

Заключение. В данной статье был представлен обзор существующих на 2025 год BI-решений, с акцентом на их ключевые характеристики, возможности и новшества. Рассмотрены наиболее популярные системы, такие как Power BI, Tableau, Qlik, Looker и SAP BusinessObjects. Обозначены текущие тренды в области BI, включая рост популярности self-service BI, усиление роли искусственного интеллекта и предиктивной аналитики, а также тенденцию к улучшению доступности решений для малого и среднего бизнеса.

Сделан вывод, что каждое из рассмотренных решений имеет свои уникальные преимущества и ограничения, что делает их подходящими для различных типов пользователей.

*(По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.)

Список литературы:

1. Определение Business Intelligence // Tadviser. – 30.08.2014. – URL: https://www.tadviser.ru/a/80987 (дата обращения: 01.03.2025);
2. Power BI // Microsoft. – URL: https://www.microsoft.com/ru-ru/power-platform/products/power-bi/?market=ru (дата обращения: 03.03.2025);
3. Современная интеграция данных, искусственный интеллект и аналитика. Работа с данными по-другому // Qlik. – URL: https://www.qlik.com/ (дата обращения: 03.03.2025);
4. Tableau. Принимайте более эффективные решения с помощью гибкой аналитической платформы на базе искусственного интеллекта // Tableau. – URL: https://mkt.tableau.com/ (дата обращения: 03.03.2025);
5. “Ваши данные прекрасны. Используйте их”. Раскройте мощь ваших данных с помощью интерактивных панелей и красивых отчетов, которые вдохновляют на принятие более разумных бизнес-решений // Looker Studio. – URL: https://lookerstudio.google.com/datasources/create?connectorId=37 (дата обращения: 03.03.2025)*;
6. Пакет SAP BusinessObjects Business Intelligence. Что такое SAP BusinessObjects Business Intelligence? // SAP BusinessObjects Business Intelligence. – URL: https://www.sap.com/products/technology-platform/bi-platform.html (дата обращения: 03.03.2025).