Пора менять Tableau, Power BI, Qlik? Как выбрать русский BI? Или не русский? Или не BI?

Лидерство на BI-рынке, что в мире, что в РФ, в последние годы удерживала американская троица — Tableau, Power BI, Qlik. Хотя с 2014 года в России активно продвигается импортозамещение, но это оказывало на рынок лишь минимальный эффект. Хотя и способствовало развитию альтернативных BI продуктов российскими разработчиками. На практике же, Tableau, Power BI, Qlik по-прежнему держали большую часть российского рынка. Благодаря более развитому функционалу и грамотной ценовой, маркетинговой, партнерской политике.

Сегодня крупнейшие иностранные разработчики BI останавливают сотрудничество с российскими клиентами и замораживают свою деятельность в РФ. Часть вендоров отказываются не только продавать новые лицензии, но и закрывают возможности для продления и поддержки уже имеющихся.

В марте 2022 года, возможность потерять работающее в компании BI-решение, это уже не какой-то неопределенный риск, а свершившийся факт. Компании, для которых BI стал частью корпоративной культуры, встали перед необходимостью оперативного импортозамещения.
Хорошая новость — альтернативы Tableau, Power BI, Qlik на нашем рынке есть. Плохая новость — все имеющиеся решения это далеко не полный аналог выбывающих игроков. Выбрать и внедрить новый продукт сложно. Выбор может затянуться и отнять то драгоценное время, которое осталось до момента отключения существующей лицензии.

Как в условиях цейтнота выбрать подходящий российский BI, а может не российский, а может не BI? Чтобы успеть оперативно заменить существующие решения. Конечно, все понимают, что единственно верного решения и даже алгоритма его выработки нет. Мы надеемся, что наши рекомендации помогут вам выработать свое уникальное решение в этом вопросе и при этом снизить риск ошибки. Избежать риска существенных потерь денег, потерь в качестве управления.

В обычных условиях BI-платформа долго и тщательно выбирается заказчиками и потом внедряется в режиме пилота на какой-то небольшой задаче/области использования. Например, на 10−20 пользователей. Только после того, как подтверждена на практике пригодность и удобство использования данного ПО в конкретной компании, оно начинает поэтапно тиражироваться.

Сегодня у многих пользователей зарубежного ПО сложилась ситуация, что мигрировать на новое решение нужно очень быстро т.к. лицензии на сервисы скоро закончатся. А заменить нужно сразу на сотнях или даже тысячах рабочих мест. Потому, что все эти люди уже используют BI и лишить их этого функционала, значит нанести существенный удар по эффективности работы компании. Поэтому выбор придется проводить в необычных условиях.

Предлагаем сразу принять за аксиому, что при выборе любого программного продукта, максимальный функционал является далеко не единственным, а зачастую и не самым главным критерием. У каждого клиента свои потребности в функциях BI и своя значимость для каждого функционального критерия.

Просто взять какой-то обзор, даже самый полный и решить, что лидер этого обзора лучший и точно вам подойдет не получится.

Кто-то планирует централизованно разрабатывать дашборды и отчеты в рамках центра компетенции с IT-экспертами в его составе. Кто-то делает упор на Self-Service и возможность построения дашбордов без программирования. Кто-то имеет хорошее ХД, где все есть в идеальном порядке. А кто-то только кучу данных из разных систем сваленных в Hadoop и хочет возложить на BI задачу и ELT, и DQ и даже бизнес-глоссария и дата-каталога.

Мы в GlowByte сформировали больше 130 функциональных критериев, сгруппированных в 8 блоков, которые характеризуют BI решение. Мы оценивали по этим критериям мировых лидеров BI рынка. С 2021 года стали вносить оценки и по российским производителям BI. Каждый критерий, для каждого BI продукта оценивали по трехбалльной шкале.

Про какие блоки требований нужно не забыть проводя оценку функциональности:

• Возможность работы с разными источниками и разными структурами данных (наличие в списке всех СУБД, которые есть в ваших источниках, но вообще чем шире список источников тем лучше).

• Наличие встроенного функционала трансформации данных. Желательно без кодирования, поскольку бизнес-пользователи тоже должны иметь возможность подключаться к данным и проводить их хотя бы минимальную трансформацию.

• Производительность. Наличие встроенного in-memory ядра, которое позволяет быстро выполнять стандартные BI-операции (фильтрации, сортировки, агрегации и т. п.) с большими объемами данных).

• Возможность работы в режиме прямых запросов к БД, а не только в режиме экстракции. Это необходимо для анализа информации в режиме близком к реальному времени, экстракция тут не сработает.

• Наличие мобильного приложения. Некоторые вендоры заверяют, что можно использовать веб-интерфейс и открыть дашборд в браузере. К сожалению, это не работает. Если нет мобильного приложения, то ваши руководители не смогут смотреть дашборды на телефоне.

• Поддержка Self-Service BI. Это один из наиболее важных факторов, который отличает лидеров рынка от прочих решений. Очень непросто сделать такой функционал, который бы с одной стороны был очень широким и гибким, но при это максимально простым в использовании. Чтобы пользователь мог и проанализировать данные, и склеить в нужном виде, и расчетные показатели просчитать (более сложные, чем сумма и среднее), и разные нетривиальные визуализации построить без дополнительных усилий. И все это по-возможности без программирования, без JS, без SQL.

• Поддержка BI-продуктом тех стандартов инфраструктуры, которые приняты в вашей организации. Если вы хотите поместить BI-сервер в линуксовый контейнер, если у вас многие пользователи сидят на Маках. При сравнении разных вендоров стоит сразу отсечь те варианты, которые точно не вписываются в вашу утвержденную архитектуру (если она есть). Иначе можете зря потратить время, поскольку далеко не все локальные продукты также всеядны, как лидеры мирового рынка. Здесь не стоит упускать из виду и вопросы ИБ. Если вам требуется управление доступом пользователей на уровне строк внутри BI, то стоит заранее подумать об этом и проверить наличие нужных вам функций. Желательно еще и посмотреть, как это реально работает, потому что может быть по-всякому.

Очевидно, что сравнение предлагаемых решений по функциональности — это самое первое, что приходит в голову. Сейчас на всех на интернет-ресурсах, группах и чатах активно обсуждается именно это. Но на самом деле функционал — это только гигиенический фактор. Конечно, в системе должно быть реализовано то, что критично для решения ваших задач. Но помимо функционала, есть и другие важные критерии. Их тоже придется принимать во внимание.

Мы собрали 11 факторов, которые нужно проверить и сопоставить. Иначе есть риск потратить много времени на функциональные сравнения и столкнуться с непреодолимым барьером при миграции.

1) Лицензионная политика и цена продукта. Обратите внимание, что некоторые продукты лицензируются по ядрам, некоторые по пользователям, какие-то по модулям, какие-то по типам рабочих мест. Кто-то предлагает годовую подписку, а кто-то перпетуал лицензии. В большинстве случаев лицензионная политика это какая-то комбинация вышеперечисленного. Трудно в такой ситуации не начать сравнивать яблоки с апельсинами. BI-решение - это обычно развиваемая тема и то, что сегодня приобретено, завтра нужно будет апгрейдить увеличивая функционал, мощность, число пользователей. Выбор тут в основном основывается нескольких факторах.

• Наличие и размер выделенного бюджета. Рассмотрите вариант единовременно приобрести большее количество лицензий и получить скидку за объем. Лучше если лицензия будет бессрочной.
• Масштаб требуемой системы и перспективы роста. В нашем случае речь идет о миграции на альтернативный BI, то по идее этот фактор должен быть гораздо лучше понятен на входе, чем в случае внедрения BI «с нуля». Например, если пользователей будет тысячи, что возможно, продукт с лицензированием по ядрам будет выгодной альтернативой.
• Уверенность в необходимости для вас именно этого BI-продукта. Если не уверены и хотите лишь попробовать, то, конечно, тратить значительный бюджет не целесообразно.
• Непрозрачные лицензионные метрики, которые трудно понять и заранее оценить, обычно несут в дальнейшем проблемы. При прочих равных лучше выбрать продукт с более прозрачной лицензионной политикой, даже если он окажется чуть дороже. Иначе есть риск получить проблемы с неожиданным поиском дополнительного бюджета.
• Российские BI-системы, как правило, стоят недешево. Особенно, если вендор находится в Москве, а не в регионе. Основная причина в том, что у вендоров очень мало клиентов и нужно содержать команду разработчиков за счет продаж относительно небольшого числа лицензий. Например, у западных лидеров BI десятки тысяч клиентов по всему миру. У российских вендоров - десятки клиентов. Другая причина для высоких цен - определенный монополизм на рынке - кто не в реестре, тот не допущен.

2) Наличие ресурсов для миграции и цена миграции. Нужно принять решение:

• Какими силами вы будет выполнять миграцию,
• Сколько времени вы на нее выделяете,
• Оценить достаточно ли этих ресурсов для решения поставленной задачи в срок.

В любом случае, для миграции потребуется существенный бюджет. Оцените, будет ли выгоднее потратить бюджет на развитие своей команды или привлечь специалистов. В срочных задачах (а экстренная миграция, как сейчас, относится именно к ним) потребность в ресурсах сильно превышает потребность в людях для эксплуатации и плавного развития системы. Поэтому если наберете свою команду, то после миграции ее придется сокращать, что всегда непросто. Зачастую, выгоднее воспользоваться outstaff предложениями или же пригласить внешнюю команду на миграцию наиболее критичных блоков. Это позволяет сэкономить время и прокачать команду. Перенять опыт у экспертов, которые сталкивались с задачами такого рода.

3) Возможности обучения и подготовки специалистов.

• Наличие собственного учебного центра,
• расписание регулярно читаемых курсов,
• детально проработанные программы,
• объемные учебные материалы

- все это говорит в пользу вендора.

Запросите информацию об обучении и оцените полученный ответ. Какой бы ни был продукт красивый и удобный на вид, но если ваша команда не сможет получить обучение по функционалу и администрированию, то и внедрение, и эксплуатация превратятся в проблему. На вопросы о сертификации по продукту сейчас можно не тратить время. Мало кто из российских вендоров смог внедрить полноценную сертификацию с независимыми экзаменами.

4) Наличие специалистов по BI платформе данного вендора на рынке. Если вы хотите быстро стартовать своими силами, то без опытных специалистов, сделать это будет тяжело. Придется либо обучаться на собственных ошибках, либо менять концепцию и искать бюджет на оплату работ опытного подрядчика, который решит ваши задачи. К сожалению, даже у самых крупных российских BI-вендоров лишь десятки внедрений. Поэтому рассчитывать на тысячи специалистов, которые были доступны по Tableau, Power BI, Qlik не приходится. Скорее всего придется переучивать людей на новый продукт уже в процессе внедрения.

5) Наличие успешных внедрений в вашей сфере и похожих кейсов. Например, внедрение какой-то BI-системы для поддержки задач ситуационного центра губернатора в регионе РФ совсем не означает, что эта система хорошо подходит для CRM аналитики в ритейлере. Большинство вендоров утверждает, что их решение подходит для любых отраслей и любых задач. Да, наверное, подходит. Вопрос только в том, сколько придется «поработать напильником», чтобы решение стало по настоящему удобным именно для вашей компании и ваших задач.

Если есть референсы в схожих отраслях и в подобных кейсах, то это точно большой плюс.
Во-первых, посмотрите на портфель дашбордов и оцените как могут выглядеть дашборды в этом инструменте на привычных срезах и показателях.
Во-вторых, если уже «допилили» ПО для решения такой задачи, значит можно переиспользовать какие-то наработки и сократить время внедрения.

Большинство российских разработок в области BI развивались и развиваются в ходе конкретных проектов у ключевых крупных клиентов. Например, РЖД, ФНС, Алроса и т.п. Поэтому функционал и его сценарии использования во многом ориентированы на потребности этих клиентов, а не на «общие потребности рынка».

6) Наличие у вендора понятного роадмэпа развития. И совпадение этого роадмэпа с вашими ожиданиями. Например, если вендор все силы бросил на разработку модуля фиксированной отчетности или встраивание блока продвинутой аналитики, а вам это совсем не нужно, то стоит задуматься. Может быть, у другого вендора пока нет какой-то нужной вам функции, но зато она есть в дорожной карте и в целом он смотрит с вами в одном направлении.

Если никакого роадмэпа вообще нет и продукт развивается просто в рамках проектов у ключевых клиентов, то стоит отнестись к этому с опасением.

7) Срок работы вендора на рынке и успехи его продукта. Конечно, если компания выпустила свой продукт только в 2021 году, то не стоит вычеркивать этот вариант. Возможно, что у такого продукта будут свои преимущества в виде современной архитектуры, новых подходов, гибкой ценовой политики и пр.

Разработка требует времени и ресурсов. Например, команда из 20 человек за год не сможет сделать полнофункциональный продукт аналогичный тому, в который вложены десятки тысяч часов и опыт тысяч специалистов. Никакие чудесные средства быстрой разработки тут не помогут.

Наличие тысяч клиентов положительно влияет на качество продукта, поскольку любые баги пропущенные тестировщиками быстро становятся известными и исправляются. А если клиентов меньше десяти, то надеяться придется только на качество тестирования самого вендора. На российском рынке есть вендоры, которые создают и продвигают свой продукт уже более 5 лет, но большинство игроков все-таки новички.

8) Степень фокусировки вендора именно на BI решении. Например, вендор заявляет: «У нас большая команда, 120 разработчиков». Если изучить вопрос, то оказывается, что вендор занимается множеством проектов: разработкой систем управления складом; СЭД; делает порталы по заказам клиентов ну и еще «немножко» разрабатывает BI. Практика показывает, что лучше для продукта, если вендор фокусируется именно на BI.

Лучше, если команда BI выделена в отдельную самостоятельную единицу. Со своими архитекторами, аналитиками, разработчиками и тестировщиками. Это перспективнее, чем если это просто группа разработчиков в составе большой команды, которая занимается всем подряд. По крайней мере будет четко понятно с кем вы имеете дело и кто отвечает за развитие и за поддержку выбранного вами BI продукта.

9) Размер и состав команды вендора (команды, которая развивает и поддерживает продукт). Средний размер российских компаний разработчиков BI несколько десятков человек. Бывают команды и больше ста специалистов. Это как правило означает, что компания занимается не только BI, но и рядом других продуктов.

Если команда состоит лишь из десятка специалистов или того меньше, то говорить о том, что разработан полнофункциональный продукт не приходится. Скорее всего, на этапе эксплуатации возникнут проблемы.

Оцените маркетинговую активность компании, наличие и профессионализм отдела продаж, есть ли выделенная поддержка, учебный центр. Если новости на сайте обновляются раз в квартал, а то и реже, то это может говорить о том, что у компании мало клиентов и она не активна на рынке. Возможно, это сигнал скорого ухода с рынка.

10) Условия и качество поддержки продукта вендором. Оцените, какой SLA (англ. Service Level Agreement – соглашение об уровне сервиса) предоставляет компания в рамках штатного сопровождения.

Важно, чтобы этот SLA включал необходимые вам условия. Иначе придется доплачивать либо вендору за приоритетный уровень саппорта, либо кому-то из партнеров за индивидуальный уровень поддержки.

По нашему опыту, вендор почти никогда не предложит поддержку внедренного у вас решения. Поддерживает только базовый функционал. Если хотите индивидуальной поддержки именно того, что внедрено у вас со всеми кастомизациями и в конкретном ИТ ландшафте, то договора с интегратором не избежать.

11)Наличие партнеров и их услуги. Большое число партнеров у вендора это конечно плюс. Но часто бывает, что многие указанные партнеры это просто те, кто заключил договор на всякий случай и на практике не реализовал ни одного проекта.

В отличие от западных крупных вендоров у российских BI разработчиков партнерская программа гораздо менее формализована. Нет четких планов продаж, нет требований к сертификации определенного количества людей.

Стоит прояснить, кто из перечисленных на сайте партнеров что-то реально внедрял и какой командой он обладает. Уточните, есть ли ресурс для вашего проекта в нужные вам сроки. Например, если данный партнер уже на протяжении трех лет все силы тратит на проект для крупного гос. клиента, то совершенно не факт, что у него найдутся ресурсы, чтобы помочь вам с внедрением.

С другой стороны сейчас высвобождается большое число специалистов, которые внедряли Tableau, Power BI, Qlik и наша практика показывает, что переучить профессиональных BI разработчиков с десятками проектов за плечами их на любой другой BI не так сложно. Поэтому при оценке партнеров и их команд стоит смотреть не только на опыт в конкретном продукте (которого пока у всех не так много), но и на опыт в BI в целом.

Резюмируя этот блок можно сказать, что любую систему можно внедрить. Вопрос лишь в том, сколько ресурсов на это потребуется и на сколько заказчик будет доволен результатом. Банально? Да. Но чтобы получить приемлемый результат, нужно уделить самое пристальное внимание не только сравнению функционала как такового, но и другим вышеперечисленным факторам.

Помимо российских разработок, есть open source (программное обеспечение с открытым кодом) и зарубежные разработки, которые не ушли, а наоборот приходят в нашу страну.

Рассматривая Open source нужно понимать, что это не такая простая вещь как кажется. Сегодня это свободно распространяемое ПО, завтра некие компоненты или расширенная версия становятся платными, а послезавтра и весь продукт может стать проприетарным. И если разработчик, который заберет под себя этот продукт, окажется американским или европейским, то придется в очередной раз искать варианты миграции.

Фактически, из BI продуктов с открытым кодом только Apach Superset на сегодня полностью открыт и несет относительно небольшие риски. Остальные (Metabase, Redash и пр.) уже проблематичны, а в дальнейшем риски их использования в РФ скорее всего возрастут.
Если говорить о зарубежных ПО, то в первую очередь есть смысл посмотреть в сторону Китая и Индии. Выделим главные преимущества:

• ПО этих стран не несет больших санкционных рисков, поскольку эти страны не склонны к присоединению к каким бы то ни было санкциям.
• Большое количество разработчиков, огромный рынок, а также многолетний опыт использования этих продуктов. Например, лидер китайского BI-рынка на сегодня имеет более 18 000 клиентов и почти 200 М USD выручки.
• Объемы данных, которыми оперируют крупные китайские или индийские компании просто гигантские в силу специфики рынка (огромного населения этих стран).
• Благодаря большому числу клиентов и пользователей, такие продукты имеют более широкий и более обкатанный функционал, в том числе в области Self-Service.

При этом нужно понимать, что даже у лучших российских разработок клиентов пока лишь десятки и выручка тоже гораздо ниже (соответственно, возможности для инвестиций скромнее).
Есть, конечно, и недостатки. Компании из поднебесной начали выходить на зарубежные рынки только недавно. Есть проблемы с локализацией, зарубежное комьюнити небольшое, а искать информацию в сети на китайском проблематично.
Тем не менее, для тех, кто ищет BI решение, наиболее полно покрывающее функционал Tableau, Power BI, Qlik и не озабочен наличием записи в реестре российского ПО стоит внимательно присмотреться к китайским и индийским продуктам. Это реальная альтернатива.

Для правильного выбора BI стоит определиться с тем, что такое для вас BI, какие задачи вы решаете с помощью этой технологии, какие из них наиболее приоритетны. Приходится часто видеть, что компании ищут системы планирования и бюджетирования, системы оптимизации, системы прогнозирования, даже системы управления качеством данных и называют все это термином BI.

Возможно, в процессе импортозамещения вы сможете найти какую-то единую российскую систему, которая заменит и Tableau, и SAS, и TM1, и Информатику и что-то еще. Но есть большие сомнения. Сейчас таких готовых решений просто нет.

В такие моменты, как сейчас, лучше сконцентрироваться на главном. Не искать какой-то мифической универсальности, а внедрять софт, который является наиболее подходящим именно для критически важных задач. Если у вас в настоящее время задачи закрываются тремя разными аналитическими продуктами, то и нет большого смысла пытаться найти «серебряную пулю» на все случаи жизни и заменить их одним универсальным инструментом.

Хотим подчеркнуть, что необходимо отдавать себе отчет, что прямых и полных аналогов Tableau, Power BI, Qlik не имеется и искать их нет смысла. Есть множество BI-решений, как российского производства, так и зарубежных, которые имеют свои преимущества и среди них можно подобрать подходящий вам вариант. Но чтобы не ошибиться придется проделать работу по формированию и ранжированию ваших критериев, а затем по исследованию и сравнению нескольких подходящих вариантов.

Компания ГлоуБайт более 6 лет была партнером Tableau в России. В последние годы мы стали самым крупным реселлером в стране. Десяткам клиентов мы помогли не только приобрести лицензии, но и внедрить BI-платформу, обучить сотрудников, организовать Tableau комьюнити. Мы надеемся, что и в дальнейшем мы будем способствовать максимально полному использованию данных для решения бизнес-задач.