Российская бизнес-аналитика испытывает дефицит специалистов

Qlever Solutions

Компания Qlever Solutions, российский поставщик услуг в области работы с данными, обобщила основные тенденции на российском рынке бизнес-аналитики, которые стали заметны в 2018 г. и, вероятно, будут определять цифровую трансформацию российских компаний в будущем.

Исторически российский рынок бизнес-аналитики формировался благодаря постоянно растущему спросу на анализ корпоративных данных со стороны крупных компаний и холдингов. Заказчиками услуг в области обработки данных и создания BI-систем обычно были ИТ-подразделения, которые отвечали как за ИТ-инфраструктуру, так и за внедрение и развитие бизнес-приложений. Однако технологические тенденции, получившие развитие в последние годы, способны резко изменить направление развития рынка.

Уже на протяжении нескольких лет как в мире, так и в России быстро происходит процесс демократизации данных. Сегодня даже небольшая компания собирает и обрабатывает много данных о продажах, транзакциях, сотрудниках и клиентах. Применение бизнес-аналитики помогает оптимизировать процессы и резко снизить издержки. Кроме того, анализ данных открывает путь для выявления точек роста и поиска новых бизнес-моделей, что превращает BI в основу для цифровой трансформации предприятий.

1. Дефицит специалистов сдерживает рост рынка.

В 2018 г. расширение использования компаниями бизнес-аналитики сдерживалось дефицитом доступных на рынке специалистов в области работы с данными. Причём недоставало всех типов специалистов, которые обычно составляют проектную команду по созданию BI-системы: разработчиков, администраторов, архитекторов данных. Наиболее вероятная причина резкого дефицита кадров в 2018 г. — это шаги по формированию собственной экспертизы, которые, начиная с 2015 г., предпринимает большинство крупнейших российских предприятий.

В 2019 г. дефицит специалистов по работе с данными сохранится. Рынок будет приспосабливаться, и стоимость часовых ставок квалифицированных разработчиков и архитекторов начнет расти. У поставщиков услуг могут значительно измениться приоритеты в корпоративном управлении. Если сегодня их усилия направлены на поддержание своей технической экспертизы, то в следующем году им придется больше внимания уделять формированию культуры управления проектами. Это позволит поставщикам услуг начать экономить время наиболее квалифицированных разработчиков и включать в проектные команды начинающих специалистов и выпускников ВУЗов.

С другой стороны, инструменты для работы с данными становятся проще, и сегодня уже не требуются какие-то специальные знания для того, чтобы самостоятельно научиться простейшим действиям с любой из популярных BI-платформ. Начнет меняться распространенное в России мнение о том, будто бизнес-аналитика доступна лишь крупным компаниям. В результате интерес к анализу своих данных в 2019 г. появится и у небольшого бизнеса.

Однако потребности со стороны традиционных и наиболее крупных в России заказчиков бизнес-аналитики будут смещаться в сторону сложных услуг — именно в этом сегменте и будет наблюдаться дефицит специалистов.

2. Гибкие методики управления проектами позволяют создавать сложные BI-системы

Тенденцией 2018 г. стало распространение гибких методик (Agile) в управлении BI-проектами. Применение Agile позволяет заказчикам сразу, не дожидаясь окончания проекта, начать пользоваться результатами отдельных этапов.

Такой подход имеет целый ряд преимуществ. В их числе: ниже проектные риски, проще планировать ресурсы, выше предсказуемость хода проекта и инвестиций. Кроме того, если меняются требования, то применение гибких методик позволяет корректировать течение проекта — менять приоритетность задач и подключать нужных специалистов.

В области работы с данными гибкие методики сегодня быстро превращаются в стандартный для индустрии подход к созданию BI-систем. Это уже не просто метод, который позволяет ускорить разработку и сэкономить деньги.

Раньше заказчик точно знал, какой результат ему нужен. Специалист искал ответ на вопрос, как из сырых данных получить требуемый отчёт. Но сегодня всё наоборот. У компании есть данные, причём много данных. Никто не знает, что из них можно извлечь и кому из бизнес-пользователей пригодится тот или иной показатель. Приходится отталкиваться от данных — смотреть на их качество и полноту, на источники, на потребности конкретных бизнес-пользователей и их готовность применять ту или иную информацию. Здесь не работает традиционный подход, где результат известен уже на старте.

3. Вторая волна интереса к BI: решение накопившихся проблем требует экспертизы

Задачи, с которыми заказчики в течение 2018 г. обращались в Qlever Solutions, были сложнее с технической точки зрения, чем раньше. Часть запросов была связана с неудовлетворенностью работой уже созданных BI-систем — заказчиков не устраивала скорость получения отчётов и время отклика BI-приложений. Выросло число запросов на создание BI-систем, разработка которых требует большой проектной команды из разных специалистов — разработчиков, администраторов и специалистов в области Data Science.

Первая проблема, с которой сталкиваются заказчики — это слишком большой промежуток времени от события до отражения его в отчетности. Еще несколько лет назад событие отражалось в отчёте спустя несколько часов после его наступления. Такая скорость формирования отчётности считалась приемлемой. Но сегодня требования меняются. Заказчикам нужно, чтобы загрузка и трансформация данных происходила за несколько минут. Скорость доставки отчетов особенно важна для крупных компаний с географически-распределенными филиалами и многоуровневой структурой управления.

Вторая проблема — быстрый рост сложности структуры хранения и обработки корпоративных данных. У компаний накопилось много данных, которые созданы разными способами, хранятся в разных системах и сильно отличаются с точки зрения качества и пригодности для анализа. Так, количество данных у компаний выросло, а их качество упало.

В результате простое решение, функциональность которого состоит из загрузки данных из нескольких источников и превращения их в таблицы или диаграммы, скорее всего окажется бессмысленным в том случае, если при его проектировании не учитывалось качество данных в разных системах, их полнота и особенности хранения.

Сегодня проекты должны начинаться с данных — с поиска ответов на вопрос о том, достаточно ли их для решения бизнес-задач, как нужные данные получить и интегрировать.

4. Меняется роль ИТ-служб: они теряют инициативу и становятся сервисными

До 2018 г. ИТ-руководители обычно становились инициаторами и ключевыми участниками тех проектов, которые связаны с обработкой данных. В качестве проектной команды со стороны заказчика выступали ИТ-специалисты. Однако уже в 2018 г. число вовлеченных в проекты функциональных менеджеров резко выросло и стало превышать количество ИТ-специалистов. Роль ИТ-подразделений стала превращаться в сервисную — они обеспечивают инфраструктуру для обработки данных и определяют регламенты. Владельцами данных все чаще становятся бизнес-пользователи.

На стороне поставщика услуг всё чаще будут появляться владельцы продукта (product owner). Понимание бизнес-процессов заказчика позволяет владельцу продукта учитывать и объединять запросы менеджеров из разных кросс-функциональных областей. Например, такое понимание значительно упростит разработку в том случае, когда из одних и тех же данных создаются отчеты для разных департаментов.

5. BI для Big Data: использование BI-платформ для анализа больших данных

Традиционно BI-платформы использовались компаниями для анализа внутренних данных — т. е. тех данных, которые создаются и обрабатываются в корпоративных информационных системах. Это данные о продажах, о клиентах, о движении товаров, показатели эффективности процессов (KPIs). Однако, в 2018 г. бизнес-руководители все чаще хотели научиться извлекать пользу из объединения своих внутренних данных с внешними. Это могут быть данные из открытых источников, геоданные, а также данные, которые накапливаются у компаний, собирающих их попутно со своей основной деятельностью.