|
|
 |
|
|
 |
Qlever Solutions на BItech 2026: 5 сдвигов, которые меняют подход к BI
23 апреля в Москве прошла конференция BItech 2026 от издательства «Открытые системы». В мероприятии, объединившем представителей крупного бизнеса, ведущих интеграторов и разработчиков BI-платформ, от Qlever Solutions приняли участие директор по развитию Дмитрий Корнеев и технический директор Андрей Харлак.
Программа BITech 2026 была выстроена вокруг трех блоков — «Бизнес», «Технологии» и «Практики», что позволило рассмотреть как стратегические задачи аналитики, так и конкретные архитектурные решения, и кейсы внедрения. Отдельным акцентом стала дискуссия «ИИ – эволюция или революция BI?», в которой обсуждались реальные сценарии применения AI и ограничения текущих подходов. В конференции приняли участие представители крупнейших компаний: «Газпром нефть», ВТБ, «Альфа-Банк», «СИБУР», ДИТ Москвы, «Балтика» и другие.
О чем говорили на BITech 2026?
В материале делимся инсайтами о self-service, ИИ, аналитике как корпоративном активе. Выделяем 5 ключевых идей, которые сегодня меняют подход к BI и выводят компании на новый уровень аналитической зрелости.
1. BI – не просто визуализатор, а ключевой инструмент управления
Еще несколько лет назад BI ассоциировался с автоматизацией отчетности и визуализацией текущих метрик. Сегодня процессы компаний становятся сложнее, а аналитические задачи разнообразнее.
Ценность BI теперь состоит в том, насколько быстро система помогает пользователю принять управленческое решение или предпринять действие на основе полученных инсайтов.
BI-платформа становится инструментом управления, когда способна обеспечить:
- Омниканальность или доступность аналитики в любом месте, с любого устройства
- Интерактивность и поддержку разнообразных сценариев аналитики
- Возможность работы с большими объемами данных без потери производительности
- Интеграцию с текущими процессами и рабочими бизнес-приложениями (Embedded Analytics)
- Self-service и ИИ-инструменты для автоматизации анализа и снижения порога входа
- Единую модель данных и консистентность метрик для стандартизации процессов
- Управляемую безопасность, разграничение доступа и контроль действий пользователей
- Высокую скорость реакции на требования бизнеса и рынка, масштабируемость, гибкость
2. Self-service BI стал нормой, но требует зрелости
Компании стремятся дать пользователям больше самостоятельности в анализе данных и создании отчетов для сокращения времени поиска нужных инсайтов. Но даже при развитых self-service технологиях ключевым барьером к быстрому принятию решений остается низкое качество данных и недоверие к ним.
Инструменты аналитики работают только когда сотрудники им доверяют и умеют ими пользоваться.
Для внедрения и масштабирования self-service BI важно начать с:
- Регулярных мероприятий по повышению качества данных (Data Quality)
- Формирования внутренних BI-команд и центров компетенций
- Внедрения системы правил, процессов и ролей для эффективного управления данными (Data Governance)
- Проведения регулярных воркшопов, создания базы знаний, развития поддержки пользователей и обучения для повышения Data Literacy – грамотности при работе с данными
3. Архитектура аналитической системы важнее эстетики
Один из самых заметных сдвигов сегодня — изменение логики выбора инструментов аналитики. Если раньше ключевыми критериями выбора были интерфейс и возможности визуализации, то сегодня фокус сместился на:
- Возможности интеграции разнообразных источников
- Масштабируемость и гибкость, которые позволяют бесшовно развивать систему
- Производительность, скорость обработки запросов и загрузки отчетов
- Обеспечение безопасности данных и гибкое управление правами доступа
Такие перемены связаны с растущей сложностью ИТ-ландшафта компаний и необходимостью анализа данных из разрозненных информационных систем.
4. Данные превратились в актив, а BI – во внутренний продукт бизнеса
Еще один устойчивый тренд — переход от восприятия данных как побочного продукта эксплуатации информационных систем к данным как активу. Компании используют данные как ключевой ресурс для генерации прибыли, оптимизации процессов или создания новых продуктов.
Как любой актив, данные требуют:
- Распределения зон ответственности
- Регламентирования и инвентаризации
- Управления качеством
- Оценки стоимости
В связи с появлением измеримой ценности данных внедрение BI перестает быть однократным ИТ-проектом, а превращается во внутренний аналитический продукт, который постоянно развивается и поддерживается.
BI-продукт живет до тех пор, пока компания нуждается в данных.
5. ИИ в BI — это эволюция, но только при условии высокого качества данных
Одной из самых обсуждаемых тем конференции стало повсеместное внедрение искусственного интеллекта. С помощью встроенных ИИ-инструментов современные BI-платформы предлагают:
- Быструю обработку и анализ больших массивов данных
- Автоматическую генерацию инсайтов
- Помощь в построении отчетов и выборе визуализаций
- Доступность аналитики для пользователей вне зависимости от технических навыков
ИИ работает феноменально быстро и способен заменить ручные операции, но при этом его эффективность напрямую зависит от качества и релевантности первоначальных данных.
Если в данных есть скрытые ошибки, ИИ может возвести их в абсолют, делая ошибочные выводы с высокой уверенностью.
Экспертный взгляд Qlever Solutions по итогам BITech 2026
"Российский рынок предлагает достаточное разнообразие технологий, с помощью которых можно решить практически любые аналитические задачи. Но ключевая проблема бизнеса — это не выбор ПО, а отсутствие целостной системы работы с данными. В реальных проектах это проявляется одинаково: низкое качество данных в системах-источниках, некорректная логика расчетов, сопротивление пользователей работе в BI. В стремлении решить эти проблемы все компании приходят к необходимости строить DWH, проводить мероприятия в области Data Quality, внедрять Data Governance еще до проекта BI. Основной фокус смещается на порядок в данных и прозрачность процессов, без этого развивать аналитику и новые решения на базе ИИ просто невозможно."
Андрей Харлак, технический директор Qlever Solutions
"Главный вывод по итогам конференции BItech 2026 — зрелость компании определяется не внедренными аналитическими инструментами, а способностью эффективно извлекать ценность из данных. Успешные BI-проекты сегодня строятся вокруг качественных данных, вовлеченности бизнеса и развития data-driven культуры в компании. BI приносит реальную пользу, только когда становится полноценным продуктом, который развивают и совершенствуют, а бизнес доверяет аналитике и фактам при принятии решений."
Дмитрий Корнеев, директор по развитию Qlever Solutions
Контактное лицо: Галина Акатьева (написать письмо автору)
Компания: Qlever Solutions (все новости этой организации)
Добавлен: 21:56, 19.05.2026
Количество просмотров: 36
Страна: Россия
| Формирование ВIM-каталога производителя в Model Studio CS Кабельное хозяйство, АО «СИЭС Групп», 22:57, 21.07.2026, |
307 |
| Кабельная трасса в цифровой модели начинается с данных, которые видит проектировщик. На вебинаре CS Group покажем, как в Model Studio CS Кабельное хозяйство работают с базами данных для моделирования кабеленесущих систем, прокладки кабелей и выбора продукции для проектных решений. |
 |
| Формирование ВIM-каталога производителя в Model Studio CS Отопление и вентиляция, АО «СИЭС Групп», 22:57, 21.07.2026, |
310 |
| Чтобы климатическое и вентиляционное оборудование попало в проект, проектировщик должен увидеть его в рабочем каталоге. На вебинаре CS Group разберем, как формируется BIM-каталог производителя для Model Studio CS Отопление и вентиляция и что важно учесть при подготовке номенклатуры. |
 |
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
