Российские BI-системы: обзор и сравнение популярных решений после ухода Power BI

Российский рынок Business Intelligence (BI) переживает бурную трансформацию после ухода крупных иностранных вендоров. В 2022 году Microsoft, Tableau, Qlik и другие приостановили работу в России, лишив многие компании привычных инструментов аналитики. Теперь бизнесу приходится срочно искать замены: кто-то временно оставляет иностранные решения через обходные схемы, кто-то обращается к open-source платформам, но большинство организаций смотрят в сторону отечественных BI-продуктов. К счастью, альтернативы существуют – на российском рынке представлено порядка 40 BI-систем, и многие из них способны заменить зарубежные аналоги. В этой статье мы подробно рассмотрим самые популярные российские BI-системы (включая Yandex DataLens и open-source варианты вроде Apache Superset), их возможности, плюсы и минусы. Разберёмся, на что переходят компании после прекращения поддержки Microsoft Power BI, и сравним ключевые решения для бизнес-аналитики, доступные без VPN и официально работающие в РФ.

BI после ухода Microsoft Power BI: новые реалии и пути перехода

Уход западных BI-платформ резко изменил расклад сил. Многие предприятия, для которых Power BI, Tableau или Qlik были стандартом, столкнулись с риском потери инструментария для отчётности. В ответ на это возникли три основных сценария адаптации к новой реальности:

• Продолжение работы с иностранными BI через «серые» схемы – например, используя юрлица за рубежом или субаренду лицензий. Однако это рискованный путь: лицензии могут быть отозваны, техподдержка недоступна, интеграции тормозятся. Рано или поздно большинству компаний всё равно придётся искать замену.
• Переход на open-source BI. Крупные организации с сильным ИТ-отделом начали осваивать решения с открытым кодом, прежде всего Apache Superset. Такой подход обеспечивает независимость от вендоров и гибкость настройки. Но внедрение open-source BI требует глубокой экспертизы и ресурсов на доработку – то, что малому и даже среднему бизнесу зачастую не по карману.
• Миграция на отечественные BI-системы. Этот вариант стал массовым: российские разработчики за последние годы выпустили ряд конкурентоспособных продуктов, которые могут полноценно заменить иностранные. Так, одна из крупнейших авиакомпаний РФ начала переход на российское BI-решение и планирует завершить его к концу 2024 года. Многие компании энергетики, ритейла, финансов последовали тем же путём.

Важно отметить, что сегмент российских BI активно развивался ещё до 2022 года, поэтому сегодня доступен широкий спектр решений. Можно выделить как Enterprise-платформы (аналоги SAP BI, Oracle BI, Cognos) для сложной корпоративной аналитики, так и более легковесные self-service BI на замену Power BI или Tableau. Ниже мы рассмотрим самые популярные российские BI-системы – именно их чаще всего выбирают в рамках импортозамещения. К таким решениям относятся, например: Visiology, Alpha BI, Analytic Workspace (AW BI), Luxms BI, Форсайт, Триафлай, PolyAnalyst, PIX BI, Yandex DataLens и др.. Эти продукты созданы с учётом лучших практик западных BI-платформ (Power BI, Tableau и даже Metabase) и способны закрыть потребности бизнеса разных масштабов. Ниже приводим их обзор, особое внимание уделив Yandex DataLens как одному из лидеров рынка.

Yandex DataLens – облачная BI-платформа от Яндекса

Пример дашборда, созданного в Yandex DataLens (источник: Yandex Cloud)

Yandex DataLens – пожалуй, самое известное отечественное BI-решение в стиле self-service. Это облачная платформа от Яндекса для визуализации и анализа данных, по сути отечественный аналог Microsoft Power BI. DataLens позволяет подключаться к различным источникам, описывать модели данных, выполнять вычисления и строить интерактивные дашборды, которыми легко поделиться с коллегами. Сервис запущен в 2019 году и быстро набрал популярность: им уже пользуются тысячи компаний – от стартапов до крупных банков и ритейлеров. Внутри Яндекса DataLens стал корпоративным стандартом BI для десятков тысяч сотрудников, а в открытом виде насчитывает более 100 000 отдельных рабочих пространств команд и компаний в Yandex Cloud. После ухода Power BI множество российских фирм начали миграцию именно на DataLens – например, «Магнит» делает на нём аналитику программ лояльности, «ТрансКонтейнер» перенёс отчётность для 600 сотрудников, «Ренессанс Страхование» всего за 3 месяца перевёл в DataLens всю свою корпоративную аналитику. Даже Яндекс.Маркет и Yandex Go, исторически использовавшие Tableau, постепенно перевели отчётность на DataLens, найдя его более удобным и экономичным для массовых пользователей.

Плюсы DataLens:

• Простота и скорость внедрения. Интерфейс интуитивно понятен, отчёты собираются перетаскиванием полей (drag-n-drop) без программирования. Есть множество готовых шаблонов графиков и дашбордов, что снижает порог входа для начинающих аналитиков. Начать работу можно за считанные часы – достаточно Яндекс.ID для входа.
• Облачная доступность и интеграции. DataLens – SaaS-сервис, размещённый в российских дата-центрах Яндекса. Это означает высокую доступность без необходимости собственной инфраструктуры. Платформа отлично интегрируется с экосистемой Yandex Cloud: «из коробки» поддерживается подключение к ClickHouse, YTsaurus и другим сервисам больших данных Яндекса. Можно напрямую подключать внешние базы данных (в облаке или on-premise) и сразу строить по ним дашборды – DataLens не требует выгрузки данных, а выполняет запросы напрямую к источникам.
• Бесплатное использование (с оговорками). Яндекс предоставляет DataLens в базовом режиме бесплатно – плати только за потребляемые облачные ресурсы (хранилище, запросы и пр.). Для малых проектов часто хватает бесплатного тарифа. С апреля 2024 доступны два тарифа – Community (бесплатный) и Business – с расширенными корпоративными возможностями. Такой подход сильно снижает начальные затраты на BI.
• Регулярное развитие и поддержка. Крупная компания-вендор (Яндекс) активно обновляет DataLens, добавляя функции под нужды локального рынка. Например, недавно была открыта open-source версия DataLens – Яндекс выложил исходный код на GitHub под Apache 2.0. Это позволяет развернуть DataLens локально на своих серверах и модифицировать под себя. Фактически DataLens стала открытой BI-платформой российского происхождения, что повышает доверие бизнеса и гибкость в использовании. Кроме того, вокруг DataLens сложилось большое сообщество (тысячи участников в чатах), где можно получить поддержку.
• Локализация и соответствие требованиям. DataLens полностью русифицирована, соответствует российским стандартам безопасности и включена в реестр отечественного ПО. Для многих государственных и крупных корпораций это критичный момент при выборе инструмента.

Минусы DataLens:

• Только облачный сервис (ранее). До появления open-source версии DataLens работала исключительно в облаке Яндекса. Отсутствие on-premise версии затрудняло использование в контуре повышенной безопасности. Теперь проблему частично решает открытая версия, но её развёртывание требует усилий. В целом компаниям, желающим полностью автономное решение, следует учитывать этот момент.
• Нет собственного хранилища и ETL. DataLens не хранит данные в себе – все запросы идут в внешние БД в режиме live. С одной стороны, это плюс (актуальные данные, нет дублирования), с другой – нагрузка на источники. Также в DataLens нет встроенного модуля подготовки данных (ETL): трансформацию и очистку данных нужно делать вне платформы – средствами СУБД или отдельного ETL-инструмента. Яндекс предлагает для этого использовать другие сервисы (Data Streams, Data Proc и т.п.), но сам DataLens выполняет лишь функции визуализации и лёгких агрегатных расчётов. Для сложных конвейеров данных придётся выстраивать дополнительную инфраструктуру.
• Ограниченная расширяемость и интеграция. По состоянию на сегодня DataLens не позволяет встраивать сторонние скрипты или подключать произвольные внешние плагины. Возможности интеграции ограничены: например, нельзя программно из DataLens вызвать внешний API или выполнять сложные сценарии внутри системы. Также отсутствует механизм расширения стандартной библиотеки визуализаций собственными виджетами (в Superset или Power BI Pro это возможно через плагины). Существуют API для управления объектами DataLens, но они пока довольно базовые. Кроме того, DataLens не интегрируется напрямую с другими приложениями (CRM, ERP) – можно лишь публиковать дашборды как встроенные iframe на веб-страницах. Для многих сценариев этого достаточно, но крупным предприятиям может не хватать глубокой интеграции BI в бизнес-приложения.
• Ограничения бесплатного режима. Хотя начать с DataLens можно бесплатно, в бесплатной версии есть лимиты – на объём обрабатываемых данных, число одновременных запросов, отсутствие некоторых корпоративных функций (расширенная безопасность, управление пользователями и т.п.). Для полноценной работы в большом коллективе скорее всего потребуется переход на коммерческий тариф. Стоимость же может увеличиваться по мере роста нагрузки, что важно предусмотреть в бюджете.
• Меньше функций продвинутой аналитики. DataLens отлично закрывает типовые задачи BI (дашборды, фильтрация, простые расчёты). Однако специализированные возможности – такие как продвинутая предиктивная аналитика, встроенные средства data mining, сложные сценарии what-if анализа – отсутствуют или реализованы ограниченно. Например, язык DAX (как в Power BI) не поддерживается, сложные вычисляемые меры требуют писать SQL вручную. Для большинства пользователей этого не критично, но сравнительно с Power BI или Tableau функционал DataLens в части глубокого анализа пока более скромный. Тем не менее, платформа быстро развивается, и разрыв сокращается.

Для кого подходит: DataLens изначально ориентирован на малый и средний бизнес, интернет-компании, стартапы – тех, кому нужен быстрый и недорогой старт в аналитике. Отлично подходит маркетологам и продакт-менеджерам для визуализации данных веб-аналитики, рекламных кампаний, пользовательской активности. В то же время, успешные кейсы крупных предприятий (ритейл, транспорт, финансы) показывают, что DataLens масштабируется и на корпоративный сегмент при правильной организации источников данных. Если вашей задаче соответствует модель «легко подключился – быстро получил дашборд», то DataLens – один из лучших выборов. Но если требуются сложные вычисления, интеграция BI в специфические бизнес-процессы или строгий on-premise, возможно, придётся рассмотреть более «тяжёлые» платформы, о которых далее.

Обзор популярных российских BI-систем (аналоги Power BI, Tableau, Qlik)

Теперь перейдём к обзору других отечественных BI-решений, которые приобрели популярность в России. После ухода иностранных конкурентов российские вендоры предлагают широкий спектр продуктов – от сравнительно простых self-service инструментов до мощных корпоративных платформ. Рассмотрим ключевые системы, их особенности, плюсы и минусы.

Visiology

Visiology – одна из наиболее известных российских BI-платформ для корпоративного сегмента. Разработана отечественной компанией, имеющей богатый опыт в сфере Business Intelligence и big data. Visiology изначально создавалась как аналог Tableau/Qlik для крупных организаций, поэтому упор сделан на производительность и масштабируемость.

Плюсы:

• Высокая производительность на больших данных. Платформа справляется с массивными наборами данных и сложными расчетами без значительной потери скорости. Используются оптимизированные хранилища (PostgreSQL, собственные механизмы in-memory) для быстрого выполнения запросов. Это важно для банков, телеком и прочих предприятий, где данные измеряются миллиардами записей.
• Гибкая кастомизация и ролевая модель. Visiology позволяет глубоко настраивать дашборды под разные роли пользователей – отдельные представления для топ-менеджеров, аналитиков, операционистов и т.д.. Развитая система прав доступа и разграничения данных обеспечивает безопасную одновременную работу большого числа пользователей в единой среде.
• Различные варианты внедрения. Поддерживается установка on-premise на серверах заказчика, а также облачная версия. Это даёт свободу выбора инфраструктуры. Кроме того, Visiology интегрируется с популярными в РФ системами – имеются коннекторы к 1С, отечественным СУБД, мобильные приложения для iOS/Android для доступа к отчетам.

Минусы:

• Сложность и требовательность. Visiology – масштабная система с множеством модулей (ETL, хранилище, визуализация). Её внедрение и поддержка требуют квалифицированных специалистов. Обучение пользователей тоже займёт время – интерфейс хоть и дружелюбный, но насыщен функциями. Для малых компаний эта платформа может быть избыточной и слишком сложной.
• Стоимость владения. Решение ориентировано на B2B-сектор, лицензирование обычно рассчитано на корпоративных клиентов. Цена лицензий и сопровождения высока по меркам малого бизнеса. Таким образом, Visiology экономически целесообразна прежде всего для средних и крупных предприятий, готовых инвестировать в мощный BI.
• Закрытость кода. Visiology – проприетарный продукт, нет возможности самим модифицировать его функциональность. Зависимость от вендора означает, что дорабатывать под специфические нужды можно только силами поставщика (за доп. плату) либо средствами внешних API, если они достаточны. В условиях динамичного развития DataLens (ставшего открытым) это может восприниматься как недостаток.

Для кого: Крупные компании и холдинги, которым нужна масштабируемая BI-платформа с полной поддержкой отечественного производителя. Visiology хорошо показывает себя в финансах, промышленности, госсекторе – там, где одновременно работают сотни пользователей и требуется централизованная сложная аналитика с гарантированной поддержкой вендора. Для малого бизнеса Visiology избыточна, а вот для организации с оборотом в миллиарды – очень даже подходит.

Analytic Workspace (AW BI)

Analytic Workspace (AW BI) – российская self-service BI-система, разработанная командой специалистов по автоматизации управления и аналитического ПО. Проект известен также просто как AW BI. Это универсальная платформа для хранения, анализа и визуализации корпоративных данных, делающая упор на полный цикл работы с данными.

Плюсы:

• Гибкость моделирования данных. AW BI позволяет строить сложные модели данных, объединять разнородные источники и настраивать витрины под нужды бизнеса. Пользователь может на лету менять структуры, добавлять вычисляемые показатели. Поддерживается собственное хранилище на базе ClickHouse для хранения больших объёмов данных.
• Встроенный ETL и комплексный функционал. Платформа включает полноценный модуль ETL для извлечения, преобразования и загрузки данных из разных систем. То есть AW BI закрывает всю цепочку – от сбора данных до визуализации – «из коробки». Это удобно: не нужно отдельного инструмента для интеграции, все шаги можно настроить внутри AW.
• Быстрая интеграция с популярными системами. Предусмотрены коннекторы к распространённым CRM/ERP (в том числе отечественным). Заявлена интеграция с 1С, SAP, Oracle, Microsoft SQL и др. через прямые коннекторы или JDBC/ODBC драйверы. Для пользователей Excel есть знакомые механизмы работы (построение сводных, выгрузка данных в таблицы).

Минусы:

• Относительно новый продукт. Хотя AW BI уже зарекомендовала себя на рынке, её узнаваемость ниже, чем у решений от крупных компаний. Сообщество пользователей пока не столь обширно. Это накладывает ограничения на обмен опытом – информации и готовых решений в открытом доступе меньше, чем по DataLens или Superset.
• Интерфейс и удобство. По отзывам, интерфейс AW BI функционален, но местами менее интуитивен, чем у конкурентов. Освоение некоторых модулей (например, ETL-конструктора) требует времени и обучения. Однако разработчики активно работают над улучшением юзабилити, выпуская обновления.
• Лицензирование per-user. AW BI – коммерческий продукт, лицензии тарифицируются обычно по числу пользователей (разделяются роли разработчика, аналитика, зрителя и т.д.). Для небольших команд это может быть приемлемо, но при масштабировании на сотни пользователей затраты могут заметно возрасти. Бесплатная версия (если предлагается) имеет ограничения.

Для кого: AW BI позиционируется как универсальная BI-платформа для средних и крупных организаций. Хорошо подходит компаниям, которые хотят получить полный стек BI (ETL+Storage+Visualization) от одного вендора и избежать интеграции нескольких разрозненных инструментов. Особенно полезна, если нужно импортозамещение западных продуктов уровня SAP BI или Cognos – AW закрывает многие аналогичные функции. Также интересно вузам и образовательным проектам – есть специальные условия лицензирования для обучения.

Glarus BI

Glarus BI – ещё одно решение российского производства, ориентированное на глубокую аналитику данных. Разработчиком является отечественная ИТ-компания, имеющая опыт автоматизации в промышленности и торговле. Продукт не столь на слуху, как DataLens или Visiology, но имеет свои сильные стороны.

Плюсы:

• Продвинутая аналитика и ML. Glarus BI не ограничивается стандартными дашбордами – платформа включает возможности прогнозирования, моделирования и даже элементы машинного обучения. Это позволяет, к примеру, строить прогноз динамики продаж или выявлять аномалии спроса с помощью встроенных алгоритмов.
• Прогнозирование показателей. Система предоставляет инструменты для экстраполяции трендов, что полезно в управлении запасами, планировании производства и т.д.. Бизнес-пользователи могут получать прогнозные значения KPI на основе исторических данных без обращения к дата-сайентистам.
• Интеграция через коннекторы. Glarus BI поддерживает соединение с распространенными БД и сервисами. Утверждается о наличии готовых коннекторов, в том числе к 1С, что актуально для российского рынка. Это упрощает внедрение в среде, где 1С – ключевой источник данных.

Минусы:

• Нишевая известность. Glarus BI менее известна широкому кругу. Это может означать ограниченную экосистему поддержки: меньше обучающих материалов, примеров, экспертов на рынке. При возникновении проблем придётся тесно работать с командой разработчика.
• Сложность функционала. Наличие ML-модулей и расширенной аналитики – это преимущество, но и усложняет систему. Возможно, не всем предприятиям нужны такие возможности, а за простоту использования при этом приходится платить. Пользователям без подготовки может быть нелегко разобраться с настройкой прогнозных моделей.
• Неясность развития. Информации об обновлениях и дорожной карте Glarus BI не так много в открытом доступе. Компании, выбирающие этот продукт, должны убедиться в активной поддержке и развитии со стороны вендора, чтобы не столкнуться с устареванием.

Для кого: Glarus BI может быть особенно полезна производственным предприятиям и крупному ритейлу, где требуется объединять BI с элементами предиктивной аналитики. Например, прогнозировать потребности в сырье, анализировать сезонность продаж, оптимизировать запасы с помощью ML. Если бизнес-задачи выходят за рамки простого отображения метрик и включают моделирование – есть смысл присмотреться к Glarus.

PIX BI

PIX BI – российская BI-система, созданная как простая и наглядная платформа визуальной аналитики. Позиционируется как альтернатива Power BI и Qlik для компаний, которым важна простота и скорость внедрения BI. Разработчик сфокусирован на том, чтобы даже новичок смог быстро собрать понятный дашборд.

Плюсы:

• Удобство для новичков. Одно из главных преимуществ PIX BI – дружелюбный интерфейс. Отчеты и графики конструируются буквально за несколько кликов, без знаний SQL. Это снижает порог входа: даже сотрудник без ИТ-опыта может научиться работать в системе за короткое время.
• Гибкая кастомизация визуалов. Несмотря на простоту, PIX BI позволяет настраивать отчёты под свои нужды: менять цветовые схемы, добавлять брендирование, настраивать пользовательские фильтры. Дизайн дашбордов можно привести в соответствие с корпоративным стилем.
• Быстрое внедрение. Платформа легковесна в плане инфраструктуры, её можно развернуть и начать использовать практически сразу. Для SMB-компаний, которые ранее жили на Excel, переход на PIX BI проходит очень быстро и безболезненно. Стоимость владения также относительно невысока: предлагаются подписки или единоразовая покупка лицензии.

Минусы:

• Ограниченная функциональность. За простоту приходится платить урезанными возможностями. PIX BI менее приспособлен для сложных вычислений, нет своего развитого языка формул (как DAX). Встроенный ETL-модуль присутствует только в базовом виде – для серьёзной трансформации данных всё равно понадобится внешний инструмент.
• Масштабируемость. Решение в первую очередь рассчитано на малые и средние компании. При большом количестве пользователей или очень больших объемах данных PIX BI может уже не справляться так эффективно. В таких случаях возможны проблемы с производительностью, т.к. архитектура более простая (например, внутреннее хранилище на PostgreSQL).
• Меньше примеров и интеграций. По сравнению с более «старшими» платформами, у PIX BI может не быть ряда коннекторов к экзотическим источникам. Также сообщество вокруг продукта не такое большое, поэтому придется больше экспериментировать самим при настройке нестандартных сценариев.

Для кого: Малый бизнес, начинающие в аналитике компании, стартапы – основные пользователи PIX BI. Если у вас нет выделенной команды BI и нужны простые дашборды «для всех», PIX BI может закрыть задачу. Например, небольшая торговая фирма может быстро прикрутить PIX BI к своей базе продаж и получать наглядные отчеты по продажам без найма дорогих аналитиков. Для крупного же предприятия с комплексными данными PIX BI скорее всего будет недостаточно мощной.

Modus BI

Modus BI – российская BI-платформа, разработанная компанией из сферы автоматизации бизнес-процессов. Основной акцент Modus BI – глубокая интеграция в корпоративные системы и гибкая доработка под нужды клиента. Девиз можно сформулировать так: «BI, который впишется именно в ваш бизнес».

Плюсы:

• Высокая кастомизируемость. Modus BI спроектирован так, чтобы его можно было адаптировать под специфические требования организации. Предусмотрена возможность доработки функционала, добавления новых модулей и отчётов под заказ. Это особенно ценно для предприятий с уникальными процессами, куда типовые BI-системы «из коробки» не ложатся.
• Бесшовная интеграция. Платформа легко встраивается в существующую ИТ-инфраструктуру компании. Есть API и коннекторы для обмена данными с ERP, CRM, бухучётом и прочими системами. Modus BI может выступать как единый аналитический слой, объединяющий данные из разных источников в актуальные дашборды для всех подразделений.
• Инструменты совместной работы. В Modus BI уделено внимание коллаборации: несколько сотрудников могут одновременно работать над проектом, комментировать отчёты, совместно готовить дашборды. Реализована развитая система прав доступа, позволяющая чётко управлять, кто что видит и редактирует.

Минусы:

• Необходимость в доработках. Сильная сторона Modus BI – гибкость – оборачивается и сложностью. Для раскрытия полного потенциала платформы часто нужны доработки (обычно силами интегратора или самого вендора). Это увеличивает сроки и бюджет внедрения. Если же использовать Modus BI «как есть» без кастомизации, возможно, часть преимуществ останется не у дел.
• Отсутствие широкой известности. Modus BI менее разрекламирован, чем, скажем, DataLens или Visiology. При выборе этого решения компания должна быть готова полагаться на партнёра-внедренца. Найти на рынке независимых специалистов, знакомых с Modus BI, может быть непросто, что создаёт некоторую зависимость от производителя.
• Стоимость кастомизации. Базовая стоимость лицензий может оказаться лишь частью расходов. Индивидуальные доработки обычно тарифицируются отдельно. В итоге итоговая цена проекта с Modus BI может оказаться выше, чем казалось изначально, особенно если требования изменяются в ходе внедрения.

Для кого: Крупный бизнес с особыми требованиями, где стандартные решения не закрывают все задачи. Modus BI часто выбирают многопрофильные организации, холдинги, которые хотят единое аналитическое пространство, но с учётом своих бизнес-особенностей. Если у вас есть сильная ИТ-служба или партнёр, готовый «подогнать» BI под вас – Modus BI предоставит отличную основу для такого проекта.

Форсайт (Foresight Analytics Platform)

«Форсайт» – именитая российская BI-платформа, присутствующая на рынке уже давно. Разработчик (группа компаний «Форсайт») известен системами для прогнозной аналитики и управленческих решений. Foresight Analytics Platform можно считать отечественным аналогом продуктов класса IBM Cognos, SAP BO – упор на мощную аналитику для enterprise.

Плюсы:

• Продвинутые аналитические возможности. Форсайт изначально создавался для сложных задач анализа данных. Он поддерживает прогнозирование трендов, сценарное моделирование, вычисление сложных метрик с множеством переменных. Это не просто инструмент для графиков, а полноценная платформа поддержки принятия решений.
• Интеграция с ERP/OLAP. Платформа способна интегрироваться с распространёнными системами класса ERP, хранилищами данных и OLAP-кубами. Например, заявлена совместимость с 1С, SAP, Oracle и т.д.. Можно подтягивать данные напрямую из операционных систем и выполнять над ними сложные расчеты.
• Гибкие варианты развёртывания. Форсайт может работать в клиент-серверном варианте, устанавливаться на корпоративные серверы, поддерживает работу в защищённых контурах (что важно для силовых структур, госорганов). Имеется модуль веб-доступа для распределённого доступа пользователей к отчётам.

Минусы:

• Сложность и устаревшие элементы. Учитывая «возраст» платформы, её интерфейс и архитектура могут показаться устаревшими по сравнению с более новыми BI. Обучение работе с Форсайтом – нетривиальная задача. Нужны подготовленные аналитики или ИТ-специалисты. Для небольших компаний это неподъёмно.
• Дороговизна. Форсайт – решение enterprise-класса, стоимость лицензий и внедрения соответствующая (индивидуальные корпоративные предложения). Оправдано для крупных проектов с бюджетом, но недоступно малому бизнесу.
• Долгий цикл внедрения. Внедрить Foresight Platform – значит, по сути, реализовать серьёзный ИТ-проект. Это не «поставил и сразу построил пару графиков». Сроки могут измеряться месяцами и более, особенно если требуется настройка прогнозных моделей под заказчика.

Для кого: Сферы с высокой долей аналитики – финансовый сектор, нефтегаз, телеком – исторически целевая аудитория Форсайта. Там, где нужно точно прогнозировать динамику показателей, просчитывать риски, строить сложные сценарии – возможности Форсайта будут кстати. Для простого BI эта платформа избыточна, её стоит рассматривать, если бизнес-задача выходит за рамки обычной отчётности и предполагает DSS (системы поддержки решений) на базе данных.

Alpha BI

Alpha BI – современная российская BI-система, созданная как быстрый по внедрению аналог Power BI. Разработчиком выступает компания «Барс Груп» (решение также известно как Bars.ALPHA). Основная идея – облегчить переход с зарубежных BI-платформ на отечественную с минимальным дискомфортом для пользователей.

Плюсы:

• Быстрое развёртывание и интеграция. Alpha BI можно оперативно развернуть в корпоративной сети, подключив к существующим базам данных. Заявлена высокая скорость интеграции с корпоративными хранилищами – многие проекты запускаются за считанные недели. Это достигается за счёт готовых коннекторов и архитектуры, совместимой с типовыми СУБД.
• Простота создания дашбордов. Интерфейс ориентирован на бизнес-пользователей и напоминает чем-то Power BI. Создавать и редактировать отчёты можно без глубоких знаний программирования, с помощью визуальных средств. Это важно для компаний, где конечные пользователи – менеджеры, экономисты, которым нужна простая замена привычного инструмента.
• Адаптация под локальные стандарты. Платформа учитывает российские реалии: поддержку отечественных ОС (Астра Linux, РЕД ОС), совместимость с процессорами Байкал/Эльбрус, соответствие требованиям безопасности. Это делает её привлекательной для госорганизаций и корпораций, стремящихся к импортонезависимости.

Минусы:

• Фокус на замену, а не инновации. Поскольку Alpha BI ставит целью заменить зарубежные решения, собственных прорывных функций у неё может быть не так много. В основном реализован набор возможностей, аналогичных Power BI/Tableau. Это неплохо, но если организация ищет чего-то существенно нового, Alpha BI вряд ли удивит.
• Ориентированность на 1С/OLAP. Как продукт от Барс Груп, Alpha BI тесно интегрируется с экосистемой 1С и собственными OLAP-решениями (Alpha OLAP). Вне этого контекста её применение тоже возможно, но наиболее ярко система раскрывается именно в сочетании с 1С:ERP и аналогами. Компаниям без 1С эти достоинства могут быть не столь актуальны.
• Лицензирование и поддержка. Alpha BI – коммерческий продукт, требующий приобретения лицензий. Масштабирование на большую организацию потребует дополнительных затрат на лицензии, а также, вероятно, услуг интегратора для настройки. Пока сообщество вокруг Alpha BI небольшое, поэтому при внедрении почти наверняка придётся полагаться на поддержку Барс Груп напрямую.

Для кого: Организации, планирующие быстро заменить Power BI или Tableau чем-то российским. Если у вас уже выстроена культура BI, но вы потеряли лицензию на иностранный софт – Alpha BI старается обеспечить максимально гладкий переход. Особенно эффективна в среде, где широко используется 1С и требуется интеграция аналитики с учётными системами. Также интересна государственным предприятиям благодаря соответствию требованиям реестра российского ПО.

Luxms BI

Luxms BI – отечественная BI-платформа, разработанная командой из Санкт-Петербурга. Делает упор на оперативную аналитику и гибкую визуализацию. Компания-разработчик уделяет особое внимание скорости обработки данных и удобству для пользователя.

Плюсы:

• Очень быстрая генерация отчётов. Одно из ключевых преимуществ Luxms BI – высокая скорость формирования дашбордов даже при серьёзной нагрузке на данные. Архитектура оптимизирована для работы в реальном времени: система способна почти мгновенно обновлять визуализации при поступлении новых данных, что ценно для мониторинговых панелей.
• Настраиваемые дашборды. Пользователи Luxms BI могут самостоятельно создавать и конфигурировать дашборды под свои нужды, выбирая метрики, типы графиков, раскладку элементов. Визуальный редактор достаточно гибкий, чтобы удовлетворить и технического специалиста, и обычного менеджера. Это повышает вовлечённость бизнес-пользователей.
• Модульная архитектура. Платформа построена по модульному принципу: можно подключать необходимые компоненты по мере роста потребностей. Например, добавить модуль расширенной аналитики или интеграции с новым источником данных. Это облегчает масштабирование и интеграцию Luxms BI в существующие системы.

Минусы:

• Меньшая известность за пределами определённых отраслей. Luxms BI, хоть и давно на рынке, наиболее известна в кругах телекоммуникаций и логистики (где были ключевые внедрения). Для широкого круга компаний название может быть не на слуху. Из-за этого сложнее найти независимых экспертов по Luxms или обменяться опытом с коллегами из другого бизнеса.
• Ограниченность аналитических функций. Luxms, фокусируясь на скорости и визуализации, может уступать в глубине аналитики более «тяжёлым» системам. Например, продвинутого прогнозирования или ML-алгоритмов из коробки здесь нет. Если нужно не только видеть показатели, но и копаться в данных с поиском скрытых закономерностей, Luxms может оказаться не самым богатым на инструменты.
• Коммерческая модель. Как и большинство перечисленных решений, Luxms BI требует покупки лицензий. Модель лицензирования и стоимость не опубликованы широко, обычно обсуждаются индивидуально. Для небольших компаний прайс может оказаться высоким, особенно учитывая, что Luxms ориентируется на корпоративный сегмент.

Для кого: Luxms BI хорошо подходит там, где ценится оперативность и наглядность аналитики – примером служат проекты в логистике и ритейле, где нужно в реальном времени отслеживать движения товаров, транспорт, продажи. Если вашей компании нужен быстрый визуальный контроль за ключевыми метриками (KPI дашборды с обновлением в реальном времени), Luxms BI – достойный кандидат. При этом для задач глубокого анализа данных (data science) придётся привлекать доп. инструменты.

PolyAnalyst

PolyAnalyst – аналитический комплекс российского производства, созданный компанией Megaputer. В отличие от остальных, PolyAnalyst – это не столько классическая BI для дашбордов, сколько платформа для интеллектуального анализа данных (Data Mining). Тем не менее, её часто упоминают среди BI-систем, т.к. она тоже решает бизнес-задачи на основе данных.

Плюсы:

• Инструменты Data Mining и AI. PolyAnalyst оснащён методами интеллектуального анализа: кластеризация, классификация, нейронные сети, поиск аномалий – всё это доступно пользователю без углубления в код. То есть помимо стандартных отчётов, система может искать скрытые закономерности в данных, выявлять нетривиальные инсайты.
• Работа с неструктурированными данными. Важное отличие – поддержка анализа текстов, документов, неструктурированной информации. PolyAnalyst умеет извлекать смысл из текстовых полей, что полезно, например, для анализа обращений клиентов, соцмедиа, медицинских записей и т.п.
• Современный интерфейс визуализации. Хотя фокус на анализе, в PolyAnalyst есть и средства визуализации результатов в режиме реального времени. Интерфейс обновлён под современные стандарты UX, так что результаты интеллектуального анализа можно удобно представить менеджерам через дашборды.

Минусы:

• Не типовая BI-система. PolyAnalyst скорее дополняет классические BI, чем заменяет их. Для ежедневного мониторинга KPI или финансовых отчётов он избыточен. Его сила – в проектах анализа данных. Поэтому внедрение PolyAnalyst имеет смысл, если в организации есть задача именно data science уровня. Для простых же задач его функциональность будет избыточной и сложной.
• Высокий порог входа в аналитику. Несмотря на визуальные инструменты, получение ценности от PolyAnalyst требует квалифицированных аналитиков, понимающих методы машинного обучения. Без грамотной постановки задач и интерпретации результатов система не даст бизнесу пользы. Это не та штука, куда можно «залить данные и получить магический инсайт» одним кликом.
• Дороговизна и нишевость. PolyAnalyst – решение для крупных корпораций и научных центров. Стоимость соответствующая – приобретают корпоративную лицензию. Для малого бизнеса и даже многих средних компаний цена и сложность не оправданы. К тому же специалистов по PolyAnalyst на рынке мало (платформа достаточно уникальна).

Для кого: Научно-исследовательские организации, R&D-отделы, крупные компании в фарме, финансах – там, где нужно копаться в больших массивах сырых данных, искать новые знания, строить модели прогнозирования на уровне данных, а не просто отчёты. PolyAnalyst применяют, например, для анализа эффекта лекарств, поиска мошеннических схем в банках, обработки больших текстовых массивов. В рамках задачи «быстро сделать отчёт по продажам» этот инструмент, конечно, избыточен.

Триафлай (Triafly)

«Триафлай» (Triafly) – российская модульная аналитическая платформа, которую можно отнести к классу BI + BPM/DSS. Она не только визуализирует данные, но и может автоматизировать некоторые бизнес-процессы и сбор данных от пользователей. Разработчик заявляет, что Triafly позволяет «закрыть все потребности в BI-инструментах» за счёт богатого функционала.

Плюсы:

• Больше, чем BI. Под «капотом» Triafly есть встроенное хранилище данных и конструктор моделей, то есть платформа может выступать единым источником данных для аналитики. Фактически это BI-система, совмещенная с OLAP и ETL, что снижает зависимость от внешних СУБД.
• Сбор и ввод данных пользователями. Уникальная особенность – возможность организовать ввод данных через формы прямо в BI-системе. Пользователи могут заполнять показатели вручную (например, плановые данные, комментарии), и эти данные сразу участвуют в отчетах. Это очень полезно для управленческого учёта, бюджетирования, сбора прогнозов от подразделений и т.д.
• Редактирование данных на лету, версионирование. Triafly допускает редактирование данных непосредственно в отчёте и отслеживает версии данных с контролем изменений. По сути, система поддерживает сценарии what-if анализа и позволяет хранить несколько сценарных версий показателей. Это серьёзное отличие от классических BI, где данные считаются неизменными.
• No-code настройка решений. Платформа нацелена на self-service без программирования – многие вещи настраиваются визуально. Можно, например, сконфигурировать отчёт с вводом плановых цифр и их сравнением с фактом – всё через интерфейс, без написания кода.

Минусы:

• Высокая сложность и избыточность для простых задач. Triafly – мощный комбайн. Если компании нужны просто дашборды по паре источников, использовать Triafly – как стрелять из пушки по воробьям. Её сильные стороны (ввод данных, версии) могут оказаться невостребованными, но при этом усложняют систему. Внедрение требует времени и хорошего понимания возможностей.
• Ориентация на крупные корпорации. Платформа явно проектировалась для больших холдингов, финконгломератов и т.п. – там, где BI тесно увязан с управленческими процессами. Для малого бизнеса она слишком тяжеловесна и, вероятно, слишком дорога. Даже среди российских BI Triafly стоит особняком как корпоративная DSS-платформа, и не каждая компания готова к её внедрению.
• Дефицит специалистов. Triafly – сравнительно редкое решение на рынке. Найти опытных консультантов или сотрудников, знакомых с ним, может быть трудно. Скорее всего, потребуется тесно сотрудничать с партнером (например, компанией- интегратором вроде Navicon, активно продвигающей Triafly) на протяжении всего цикла использования системы.

Для кого: Крупные корпорации и холдинги, особенно с распределенной структурой, где нужно не только сводить данные, но и организовать сбор плановой/фактической информации от множества участников. Triafly хорошо впишется, например, в процессы бюджетного планирования, когда филиалы вводят свои прогнозы, а головной офис собирает и анализирует консолидированные данные. Также подходит для сложных сценариев, где классические BI+Excel уже не справляются. Но требует зрелости бизнес-процессов и готовности инвестировать в серьёзный инструмент.

Insight BI

Insight BI – платформа бизнес-аналитики, разработанная российской компанией Goodt. Она известна рядом внедрений в государственных организациях и характеризуется ярко выраженным уклоном в визуализацию данных. Одним из ключевых компонентов Insight BI является модуль Insight Visual Studio – своего рода конструктор приложений и дашбордов.

Плюсы:

• Фокус на визуализации. Insight BI предоставляет богатый набор штатных визуальных компонентов – более 70 типов диаграмм, карт, таблиц и пр.. С помощью Insight Visual Studio пользователи могут собирать интерактивные панели из виджетов, практически проектируя мини-приложения аналитики без программирования. Есть библиотека шаблонов и маркетплейс готовых решений для ускорения разработки дашбордов.
• Специализация на регламентированной отчётности. Платформа имеет отдельный модуль для регламентных отчётов – то есть, заранее настроенных форм, которые нужно периодически генерировать и рассылать. Это актуально для госучреждений и крупных компаний, где требуется автоматизировать выпуск стандартных отчётных форм.
• Внедрения в госсекторе. Insight BI успешно применяется в ряде государственных структур (по неподтверждённым данным). Это означает соответствие требованиям безопасности, возможность работы в изолированных контурах и интеграции с государственными информационными системами.

Минусы:

• Нет собственного хранилища данных. Insight BI не обладает встроенным data warehouse – он работает с подключаемыми БД и витринами. Собственного движка хранения нет. Это накладывает ограничения: для консолидации данных нужен отдельный DWH или SУБД, BI выступает только надстройкой.
• Нет ETL-модуля. В Insight BI отсутствует встроенный ETL для подготовки данных. Предполагается использование сторонних ETL-средств или загрузка уже готовых витрин. Таким образом, решение ориентировано скорее на визуализацию и анализ, тогда как задачи интеграции данных остаются за рамками продукта.
• Закрытость экосистемы. Сообщество вокруг Insight BI сравнительно небольшое (например, нет активного открытого Telegram-чата). Это значит, что получать поддержку придётся в основном от вендора или его партнёров. Документация и обучающие материалы тоже не так широко доступны, как по некоторым другим системам.

Для кого: Insight BI часто рассматривают организации, которым нужна яркая, презентабельная визуализация для широкого круга пользователей, особенно в госсекторе. Если у вас уже есть настроенное хранилище данных и вы ищете инструмент, чтобы красиво и удобно представить информацию руководству и публике, Insight BI может быть подходящим выбором. Он позволит создать «витрину данных» с эффектными панелями и интерактивностью. Однако для полного цикла аналитики (сбор + хранение + обработка + визуализация) его возможностей недостаточно – Insight BI лучше применять в составе более широкой архитектуры, где он отвечает за front-end аналитики.

Дельта BI

Дельта BI – относительно молодое self-service BI-решение российского происхождения, активно развивающееся после 2022 года. Позиционируется как новая альтернатива Qlik Sense и другим self-service инструментам. Согласно данным CNews, Дельта BI вошла в топ-5 BI-платформ в 2023 году, что свидетельствует о её быстром росте.

Плюсы:

• Полноценный функционал «в одном флаконе». Дельта BI заявлена как комплексная система: в неё встроен визуальный ETL-конструктор, обширная библиотека коннекторов (200+ типов источников) и средства визуализации. То есть платформа закрывает все этапы работы с данными – от загрузки и подготовки до построения дашбордов – без необходимости внешних инструментов.
• Современные технологии. Разработчики активно внедряют новые фишки: например, поддержка генеративного ИИ (ChatGPT) прямо в BI для объяснения данных и создания презентаций, конструктор pixel-perfect отчётности, мобильные дашборды и т.п. Благодаря тому, что продукт новый, он изначально делается с прицелом на современные тренды (cloud-ready архитектура, AI integration и т.д.).
• Импортозамещение и реестр ПО. Дельта BI входит в реестр российского ПО, активно рекламируется как продукт для полного импортозамещения западных BI. Есть интеграции с отечественными СУБД (Arenadata, Логином и др.), поддержка русскоязычного NLP (для запросов на естественном языке, вероятно). Для многих заказчиков это важные преимущества.

Минусы:

• Молодость продукта. Несмотря на заявленные преимущества, Дельта BI ещё не прошла проверку временем в такой степени, как более зрелые системы. Возможны сырые места, неучтённые сценарии. Некоторый функционал может быть в стадии доработки. Компания-вендор небольшая, поэтому масштаб поддержки нужно оценивать.
• Необходимость обучения. Пользователям, привыкшим к Power BI или Qlik, придётся переучиваться. Интерфейс и логика работы у Дельты свои – хотя и похожи на западные аналоги, но нюансы есть. Материалы по обучению пока ограничены (хотя проводятся вебинары, есть документация). На рынке мало специалистов, знакомых с продуктом, т.к. он новый.
• Возможны изменения стратегии. Быстрорастущие стартапы порой меняют курс или модель лицензирования. Пока Дельта BI агрессивно развивается и борется за долю рынка, но компания должна доказать устойчивость. Инвестируя в это решение, предприятие отдает предпочтение новичку – это риск, хотя и оправданный при успешном развитии.

Для кого: Дельта BI явно нацелена на те компании, что остались без Qlik Sense, Tableau, Power BI и хотят перейти на отечественный аналог с минимальной потерей функциональности. Подходит для средних и крупных бизнесов, ценящих современный удобный интерфейс и готовых попробовать новинку. Есть примеры миграции розничных сетей и финансовых организаций на Дельту (сама компания публикует кейсы миграции). Если вы любите быть на острие прогресса и готовы дать шанс новому игроку – Дельта BI может стать выгодным вложением, учитывая скорость её развития.

1С:Аналитика

Нельзя не упомянуть и 1С:Аналитику – BI-систему, являющуюся частью платформы «1С:Предприятие 8». Это специализированное решение от фирмы 1С, предназначенное прежде всего для пользователей продуктов 1С. 1С:Аналитика позволяет строить отчёты и дашборды на данных, хранящихся в информационной базе 1С. Фактически она упрощает переход от типовых печатных форм 1С к интерактивной бизнес-аналитике.

Плюсы:

• Бесшовна для 1С-пользователей. Раз 1С:Аналитика интегрирована в 1С, то работать с ней можно прямо из привычного интерфейса 1С:Предприятия. Для компаний, активно использующих 1С (ERP, УПП, Управление холдингом и т.п.), это большой плюс – не нужно выгружать данные вовне, BI доступна внутри основной системы.
• Реальное время. Отчёты строятся напрямую по данным 1С, можно получать аналитику на лету с актуальными цифрами. Например, построить диаграмму по продажам прямо поверх документов реализации. Это ускоряет получение информации, избегает задержек на выгрузку/загрузку данных.
• Простая визуализация для управленцев. 1С:Аналитика предназначена для управленческого учёта, поэтому акцент на простые диаграммы, понятные топ-менеджменту. С её помощью руководитель может сам получить нужный график, не привлекая программистов.

Минусы:

• Ограничена экосистемой 1С. Данное решение заточено под анализ данных внутри 1С. Подключать внешние источники либо невозможно, либо сильно затруднено. То есть, если у вас много данных вне 1С (CRM, веб-аналитика и т.д.), 1С:Аналитика мало поможет объединить их.
• Базовый функционал. По сути, это надстройка над механизмом отчетов 1С. Набор визуализаций и возможностей сравнительно скромен – до уровня полноценной BI-системы ей далеко. Скорее, это инструмент для расширения возможностей штатных отчётов 1С. Сложные интерактивные дашборды, наверное, лучше делать в других системах и при необходимости загружать туда данные из 1С.
• Зависимость от платформы. Использование 1С:Аналитики требует обновленной платформы 1С и соответствующих лицензий. Возможно, это не самый дешевый вариант, учитывая стоимость самих продуктов 1С.

Для кого: Организации, полностью живущие в экосистеме 1С:Предприятие и желающие получить базовые BI-функции без покупки сторонней BI-платформы. Это может быть удобно среднему бизнесу, который пока не готов внедрять отдельную BI-систему, но хочет улучшить аналитику в рамках 1С. Для серьезных BI-задач 1С:Аналитика, конечно, не заменит специализированные решения, но как стартовый шаг – вполне.

Open-source BI: Apache Superset и другие альтернативы

Отдельно нужно сказать про BI с открытым кодом. После начала санкций многие компании обратили внимание на open-source инструменты, чтобы снизить зависимость от вендоров. Здесь лидером выступает Apache Superset – современная платформа BI, открытая и бесплатная (лицензия Apache 2.0). Superset изначально разработан в Airbnb, сейчас развивается сообществом и Apache Software Foundation. По возможностям он близок к Tableau: поддерживает множество источников данных, имеет десятки типов визуализаций, тонкую настройку прав доступа.

Apache Superset – плюсы:

• Полностью открытый код и независимость. Superset действительно open-source, без скрытых коммерческих модулей. Его можно свободно модифицировать, разворачивать на своих серверах, не опасаясь отключения лицензий. В текущих реалиях это большой плюс – никаких рисков блокировки за использование.
• Сообщество и развитие. У Superset огромное мировое сообщество: на GitHub более 50k звезд, постоянные обновления. Многие крупные компании используют его, что способствует быстрому развитию функциональности. В России также формируются компетенции по Superset – есть блоги, телеграм-чаты, эксперты, готовые внедрять и поддерживать его.
• Близость к коммерческим BI по функционалу. Superset из коробки предлагает мощные возможности: подключение практически ко всем популярным СУБД (через SQLAlchemy драйверы), создание интерактивных дашбордов, фильтры, алерты, шаринг, даже простую multi-tenant поддержку. В последних версиях улучшены инструменты no-code (датасеты, визуальный конструктор графиков). Многие команды отмечают, что Superset способен покрыть 80–90% задач, решаемых Power BI/Tableau.

Superset – минусы:

• Требует технической экспертизы. Несмотря на улучшение no-code интерфейсов, Superset во многом рассчитан на пользователей, знакомых с SQL. Создание сложных метрик, продвинутые фильтрации – всё это предполагает понимание работы баз данных. Для полностью «бизнесовых» пользователей Superset менее дружелюбен, чем условный Power BI.
• Отсутствие официальной поддержки и гарантий. Open-source значит, что нет официального вендора, который несёт ответственность. Можно заключить договор со сторонней фирмой на поддержку, но всё же это не совсем то, что гарантия от Microsoft или Яндекса. При обновлениях возможны баги, которые придётся решать своими силами или ждать коммьюнити.
• Развёртывание и администрирование. В отличие от SaaS-сервисов (типа DataLens) или коробочных продуктов, Superset нужно самому установить, настроить на сервере, интегрировать с корпоративной аутентификацией и пр. Это требует усилий DevOps/админов. Не у каждой компании есть ресурсы для этого. Впрочем, есть и облачные манажеемые решения, но их предоставляют обычно зарубежные сервисы (что не всем подходит сейчас).

Кроме Superset, известны и другие open-source BI: Metabase, Redash, Apache Zeppelin, BIRT и т.д. Metabase славится простотой и приятным интерфейсом, Redash – удобством SQL-запросов и лёгкостью деплоя. Однако стоит учитывать, что последние версии Metabase уже не полностью open-source (Enterprise-функции выделены в платную подписку), Redash после покупки Databricks развивается не так активно. Эксперты отмечают, что из truly open-source BI на сегодня именно Superset является самым стабильным выбором с наименьшими рисками. К тому же, как мы обсуждали, даже Yandex DataLens теперь открыт и может рассматриваться как open-source вариант, но с сильной поддержкой крупной компании.

Для кого open-source BI: Крупные компании с мощными ИТ-отделами – в первую очередь. Они могут позволить себе команду, которая развернет и адаптирует Superset/Metabase под нужды бизнеса. Например, Сбербанк или Газпром вполне могут пойти по этому пути, имея армаду разработчиков. Для средних и малых предприятий open-source BI тоже привлекателен отсутствием лицензий, но нужно четко оценить свои ресурсы: кто будет администрировать систему, обучать пользователей, дорабатывать функциональность? Если такого человека нет, возможно, лучше взять готовое решение с поддержкой. Тем не менее, некоторые SMB идут и на open-source, используя упрощенные сценарии (скажем, Metabase как веб-интерфейс к базе данных для пары аналитиков).

Заключение

Российский рынок BI сейчас переживает этап стремительного роста и конкуренции. За последние пару лет отечественные BI-системы совершили качественный скачок, во многом закрыв функциональные пробелы с ушедшими западными продуктами. Компании, оставшиеся без Power BI или Tableau, сегодня имеют в своем распоряжении целую палитру вариантов: от простых и доступных (типа Yandex DataLens, PIX BI) до мощных и специализированных (Visiology, Фoresight, Triafly). Многие уже сделали выбор: кто-то мигрировал на DataLens ради быстрого эффекта, кто-то внедряет Visiology ради производительности, а кто-то рискнул поставить Superset, ценя его открытость.

Важно понимать, что идеальной “замены Power BI” один-в-один не существует – каждое решение имеет свои особенности, плюсы и минусы. Поэтому выбор BI-системы должен основываться на конкретных потребностях вашего бизнеса: требуются ли продвинутые расчеты или достаточно стандартных дашбордов? Нужен ли on-premise или облако допустимо? Какой бюджет и сроки вы готовы выделить? Ответы на эти вопросы помогут сузить круг вариантов.

Хорошая новость в том, что российские BI-платформы способны полностью заменить зарубежные аналоги – и нередко даже превосходят их по части локальных адаптаций и поддержки отечественных стандартов. Рынок динамично развивается: появление открытого DataLens, рост новых игроков вроде Дельта BI, совершенствование признанных лидеров – всё это играет на руку конечным пользователям. Конкуренция стимулирует инновации, а значимый спрос (ожидается рост рынка BI в РФ около 40% в 2023 году) гарантирует, что вендоры будут инвестировать в свои продукты.

Таким образом, после ухода Microsoft Power BI компании переходят на сочетание отечественных BI-систем и open-source решений. Ключевые бенефициары – Yandex DataLens, Visiology, AW BI, Luxms, Alpha BI и другие перечисленные платформы, которые уже зарекомендовали себя в проектах. Им на смену, вероятно, придут новые конкуренты, но уже сейчас понятно: российский BI-ландшафт сформировался, и у бизнеса есть выбор. При грамотном подходе переход на новую BI-платформу может пройти успешно, а отечественные инструменты вполне способны обеспечить бизнесу ту самую «прозрачность данных» и качество аналитики, которые раньше давали импортные продукты. Главное – тщательно взвесить плюсы и минусы каждого варианта применительно к своим задачам и не бояться пробовать новое в поисках оптимального решения.