Рынок BI-технологий в России: анализ перехода на отечественные решения в контексте импортозамещения

  • Савелий С. Гудзь Санкт-Петербургский электротехнический университет «ЛЭТИ», Санкт-Петербург, Россия; Wone IT (ООО «Ван Ай Ти»), Санкт-Петербург, Россия https://orcid.org/0009-0000-0252-9264
  • Ольга А. Цуканова Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, Россия https://orcid.org/0000-0002-9442-2268
Ключевые слова: рынок BI-технологий, импортозамещение, BI-самообслуживания, визуализация данных, бизнес-аналитика

Аннотация

Российский рынок технологий бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI) претерпел значительные преобразования под влиянием политики импортозамещения и геополитических сдвигов. Уход крупных зарубежных вендоров, таких как Microsoft Power BI, Tableau и Qlik, изменил ситуацию, увеличив спрос на отечественные решения BI. В данном исследовании рассматривается текущее состояние российского рынка BI, анализируются проблемы и возможности, связанные с переходом на локальные платформы. В то время как мировые тенденции делают упор на внедрение облачных технологий, BI с самообслуживанием и аналитику на основе искусственного интеллекта, российский рынок сталкивается с определенными барьерами, включая нормативные ограничения облачных сервисов, нехватку квалифицированных специалистов и ограниченную функциональность отечественных решений по сравнению с их международными аналогами. В исследовании используется сравнительный анализ глобальных и отечественных платформ BI, оцениваются их преимущества и ограничения в контексте импортозамещения. Ключевые российские решения в области BI, такие как «Форсайт. Аналитическая платформа», «Visiology» и «Yandex DataLens», продемонстрировали потенциал в заполнении пробела, оставленного иностранными поставщиками, предлагая функциональные возможности, адаптированные к потребностям местного бизнеса. Однако остаются проблемы в таких областях, как удобство использования, масштабируемость и интеграция с корпоративной ИТ-инфраструктурой. В статье также исследуется роль государственных инициатив и корпоративных инвестиций в ускорении развития конкурентоспособных отечественных BI-технологий. Полученные данные свидетельствуют о том, что, несмотря на трудности адаптации, российский рынок BI развивается за счет усиления цифровизации, растущего спроса предприятий на принятие решений на основе данных и необходимости развития независимых аналитических экосистем. Решение таких вопросов, как улучшение обучения пользователей, расширение возможностей платформы и укрепление сотрудничества между ИТ-разработчиками и предприятиями, будет иметь решающее значение для успешного продвижения BI-технологий в России. Это исследование вносит вклад в продолжающийся дискурс об эволюции российского рынка BI, подчеркивая его роль в поддержке конкурентоспособности бизнеса и устойчивости экономики в условиях быстро меняющейся технологической и нормативной среды.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Литература

Krawatzeck R., Dinter B., Pham Thi D.A. (2015) How to make business intelligence agile: The Agile BI actions catalog. 48th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS’2015), pp. 4762–4771.

Gudz S.S., Tsukanova O.A. (2024) BI-systems as a tool of data-driven enterprise management. Petersburg Economic Journal, no. 2, pp. 125–134 (in Russian).

Ilyashenko O.Y., Ilin I.V., Lepekhin I.V. (2017) Innovative development of IT-architecture of the enterprise through the introduction of business analytics system. Science and business: Ways of Development, no. 8, pp. 59–66 (in Russian).

Tcukanova O.A., Yarskaya A.A., Torosyan A.A. (2022) Artificial Intelligence as a New Stage in the Development of Business Intelligence Systems. 2022 International Conference on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT&QM&IS), Saint Petersburg, Russian Federation, 2022, pp. 315–318. https://doi.org/10.1109/ITQMIS56172.2022.9976832

Jain A., Shah D., Churi P. (2020) A review on Business Intelligence systems using Artificial Intelligence. Computational Vision and Bio-Inspired Computing. ICCVBIC 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1108. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-37218-7_107

Pirogova O.E., Zubatov M.A. (2024) Digital transformation of the medical services market: Problems and directions of development. Scientific notes of the International Banking Institute, no. 3(49) (in Russian).

Gurcan F., Ayaz A., Menekse Dalveren G.G., Derawi M. (2023) Business Intelligence strategies, best practices, and latest trends: Analysis of scientometric data from 2003 to 2023 using Machine Learning. Sustainability, vol. 15(13), article 9854. https://doi.org/10.3390/su15139854

Sonnenfeld J., Tian S., Sokolowski F., et al. (2022) Business retreats and sanctions are crippling the Russian economy. S&P Global Market Intelligence Research Paper Series. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4167193

vc.ru (2023) Microsoft will not renew licenses. Available at: https://vc.ru/id1145787/791175-microsoft-ne-prodlit-licenzii (accessed 01 September 2025) (in Russian).

Strategy Partners (2023) Russian market of infrastructural software and prospects of its development. Available at: https://strategy.ru/research/research/47 (accessed 01 September 2025) (in Russian).

TAdviser (2020) Expanded analytics. Available at: https://tadviser.com/a/e.php?id=527679 (accessed 01 September 2025).

Nigmatulin Sh.I., Zhirniy A.V. (2024) The impact of innovative technologies on economic growth. EGI, no. 5(55), pp. 263–266 (in Russian).

Skochilova E.Yu., Pekarskaya L.V. (2021) The role of internships in the practice-oriented approach to the implementation of advanced training programs of additional professional education. Scientific and methodological support of education quality assessment, no. 1(12), pp. 136–142 (in Russian).

Scott P.J., Yampolskiy R.V. (2019) Classification schemas for Artificial Intelligence failures. Delphi – Interdisciplinary Review of Emerging Technologies, vol. 2, no. 4, pp. 186–199. https://doi.org/10.21552/delphi/2019/4/8

McKinsey & Company (2020) How COVID-19 has pushed companies over the technology tipping point—and transformed business forever. Available at: https://www.mckinsey.com/capabilities/strategy-and-corporate-finance/our-insights/how-covid-19-has-pushed-companies-over-the-technology-tipping-point-and-transformed-business-forever (accessed 01 September 2025).

Mishra S., Tripathi A.R. (2021) AI business model: an integrative business approach. Journal of Innovation and Entrepreneurship, vol. 10, article 18. https://doi.org/10.1186/s13731-021-00157-5

TAdviser (2024) Business Intelligence (Russian market). Available at: https://tadviser.com/a/e.php?id=53194 (accessed 01 September 2025).

QlikTech International (2019) Beyond the Hype: How to get real value from AI in analytics. Available at: https://decisioninc.com/wp-content/uploads/2020/01/E-book-How-to-get-real-value-form-AI-analytics.pdf (accessed 01 September 2025).

DAMA International (2025) DAMA Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK). Available at: https://dama.org/learning-resources/dama-data-management-body-of-knowledge-dmbok/ (accessed 01 September 2025).

Khan W.A., Chung S.H., Awan M.U., Wen X. (2020) Machine learning facilitated business intelligence (Part I): Neural networks learning algorithms and applications. Industrial Management & Data Systems, vol. 120(1), pp. 164–195. https://doi.org/10.1108/IMDS-07-2019-0361

Evsenkina Yu.M., Frolova E.S. (2019) Assessment of the current state of the market for BI class systems. Business. Education. Law, no. 3(48), pp. 109–115 (in Russian). https://doi.org/10.25683/VOLBI.2019.48.342

Axenix (2022) Research of the market of Russian (and not only) BI-platforms. Available at: https://habr.com/ru/companies/axenix/articles/695960/ (accessed 01 September 2025) (in Russian).

Vakhmyanin I. (2022) BI market in Russia: expected and unexpected changes. Open systems. Available at: https://www.osp.ru/articles/2022/0923/13056321/ (accessed 01 September 2025) (in Russian).

IP Gromov S.L. (2025) BI-Gromov circle. Available at: http://russianbi.ru/ (accessed 01 September 2025) (in Russian).

Gromov S. (2022) Comparison of Fine BI and Fine Report. Available at: https://habr.com/ru/articles/690722/ (accessed 01 September 2025) (in Russian).

Eido W., Zeebaree S. (2025) Smarter marketing with AI: How Cloud Technology is changing business. Asian Journal of Research in Computer Science, vol. 18(4), pp. 331–359. https://doi.org /10.9734/ajrcos/2025/v18i4623

Опубликован
2025-09-30
Как цитировать
ГудзьС. С., & ЦукановаО. А. (2025). Рынок BI-технологий в России: анализ перехода на отечественные решения в контексте импортозамещения. Бизнес-информатика, 19(3), 85-100. https://doi.org/10.17323/2587-814X.2025.3.85.100
Раздел
Статьи