Импортозамещение BI: как российские компании адаптируют аналитику к новым реалиям

После 2022 года бизнес в России оказался в ситуации, когда привычные BI‑инструменты либо стали недоступны, либо перестали обновляться. Tableau, Power BI, Qlik и другие крупные западные игроки свернули активность, что вызвало эффект домино. За уходом вендоров с российского рынка последовали отсутствие поддержки, риски безопасности, сложности с обновлением систем, а в случае с SAP — даже отключения пользователей.

Раньше импортозамещение ПО было скорее трендом в ответ на предписания: например, организации со статусом критической информационной инфраструктуры (КИИ) обязаны использовать только отечественное ПО. Однако в текущих реалиях цифровая независимость стала необходимостью, поскольку опора на одного вендора, особенно зарубежного, — всегда риск.

Но если, например, инструменты по учету рабочего времени без ущерба для бизнеса можно заменить в последнюю очередь, то BI-решения будут в ней одними из первых. Давайте разберемся почему. 

BI — это больше, чем просто отчеты

BI-системы давно вышли за рамки инструмента для отчетности, став ядром стратегического управления и оперативной аналитики. Управленческие решения, инвестиционные стратегии, производственные циклы — все сегодня опирается на качественные данные.

Это стало возможным благодаря тому, что современные BI‑платформы включают в себя не только классические инструменты визуализации и построения отчетов, но и:

• Self-service аналитику, позволяющую бизнес-пользователям самостоятельно получать нужные данные без участия ИТ‑отдела;
• ИИ‑модули и машинное обучение, которые помогают выявлять скрытые закономерности, строить прогнозы и рекомендательные модели;
• DataOps-подходы, обеспечивающие стабильность, автоматизацию и масштабируемость всего аналитического конвейера — от сбора данных до их интерпретации;
• Интеграции с различными источниками данных, включая ERP-системы, CRM, IoT-датчики и облачные хранилища;
• Масштабирование на большие объемы данных. Платформы справляются с миллионами записей и сложными расчетами практически в реальном времени;
• Поддержку облачных и гибридных сценариев, что особенно важно для распределенных команд и компаний.

Российские BI‑платформы: что выбрать в 2025 году

Коробочные решения

Alpha BI

Эта платформа бизнес-аналитики обрабатывает большие объемы данных и на их основе создает полезные бизнес-инсайты и аналитические отчеты. Основная цель платформы — помочь компаниям лучше понимать свои данные, оптимизировать бизнес-процессы, принимать обоснованные решения и повысить конкурентоспособность.

Подробнее

AW BI

AW BI (ранее — Analytics Workspace) — это BI-платформа со встроенным аналитическим хранилищем, мощным ETL, ML-прогнозированием и гибкой визуализацией. Она поддерживает классические и индивидуальные отчеты, распространение данных и работу с большими объемами информации.

Подробнее

Visiology

Visiology позволяет более точно анализировать информацию и визуализировать большие массивы данных в одном месте, повышая прозрачность и эффективность бизнеса и обеспечивая сбор данных из различных источников в одном месте. В результате вы получаете оперативную информацию о состоянии предприятия в режиме реального времени. 

Подробнее

Облачные SaaS

VK Cloud BI

BI-сервис, интегрированный в инфраструктуру VK Cloud, предлагает все необходимые инструменты для построения аналитических отчетов, дашбордов и визуализации данных в браузере и подходит для компаний, работающих в экосистеме VK и ищущих гибкое решение без развертывания собственной инфраструктуры. Сервис поддерживает подключение к популярным источникам данных и использует российские ЦОДы для обеспечения соответствия требованиям КИИ.

RuBI

Отечественная облачная BI‑платформа, ориентированная на безопасность и соответствие регуляторным требованиям. RuBI предоставляет удобный интерфейс для создания отчетов, совместной аналитики и визуализации, а также возможности интеграции с ERP, CRM и другими корпоративными системами. Подходит для государственных и коммерческих организаций, стремящихся к полному импортозамещению.

Yandex DataLens

Облачная BI‑платформа от Яндекса для визуализации, анализа и совместной работы с данными. DataLens подключается к различным источникам — от облачных хранилищ до PostgreSQL и ClickHouse — и позволяет строить дашборды в режиме реального времени, а также поддерживает контроль доступа, фильтры и интерактивные элементы и легко масштабируется под задачи как малого, так и крупного бизнеса.

Сравнение коробочных и облачных BI-решений

Как выбрать BI‑систему

Выбор BI‑платформы зависит от задач бизнеса, уровня зрелости аналитики и требований к инфраструктуре. Подбирая решение для своего бизнеса, обязательно обратите внимание на:

Масштаб и объем данных

Если ваша компания работает с большими массивами информации (это характерно, например, для ритейла, производства или логистики), BI‑система должна легко справляться с большим объемом запросов и обеспечивать высокую производительность без задержек.

Источники данных и интеграции

Убедитесь, что BI‑платформу можно интегрировать с вашими ключевыми системам — ERP, CRM, IoT-датчиками, складским и маркетинговым платформам и другим ПО. Многие отечественные BI-решения включают готовые коннекторы и API, что существенно упростит внедрение и ускорит их запуск.

Возможности визуализации и self-service BI

Современным пользователям важно не только видеть готовые отчеты, но и уметь создавать собственные дашборды, фильтры и визуализации без участия ИТ‑отдела. Это повышает вовлеченность и снижает нагрузку на технические команды.

Функции ИИ и ML и прогнозная аналитика

Если вы планируете использовать предиктивную аналитику, важно выбрать решение с поддержкой встроенных моделей машинного обучения или возможностью интеграции с внешними ИИ‑сервисами.

Безопасность и соответствие требованиям законодательства

Для компаний, подпадающих под 152‑ФЗ, закон о критической информационной инфраструктуре и иные регуляции, необходимо выбирать BI‑решения, развернутые в российских ЦОДах и сертифицированные для обработки персональных данных.

Стоимость и модель лицензирования

Рассчитайте не только стартовые затраты, но и общую стоимость владения, в которую входит стоимость подписки, поддержки, сопровождения, обучения пользователей и обновлений. Иногда коробочное решение оказывается дороже в долгосрочной перспективе.

Удобство поддержки и обновлений

Облачные BI‑платформы выигрывают за счет регулярных автоматических обновлений. Коробочные требуют собственных ресурсов на обслуживание и внедрение новых версий.

Пользовательский интерфейс и обучение

Интерфейс должен быть интуитивно понятным как для аналитиков, так и для бизнес‑пользователей. Хорошая BI‑платформа предлагает встроенные обучающие материалы, подсказки и шаблоны отчетов.

Переход на отечественные BI-решения: поэтапный план

Импортозамещение в сфере аналитики — это не просто смена инструмента, а полноценный проект с техническими, организационными и бизнес-рисками. Чтобы сократить любые потери и ускорить эффект от внедрения, важно действовать поэтапно.

Этап 1: аудит текущего ландшафта и требований

Первый шаг — аудит всех BI‑инструментов, источников данных, отчетов и ETL‑процессов. В рамках этого этапа анализируется, какие подразделения используют BI, какие задачи решаются, где есть критические зависимости от иностранных решений, а также формируются требования к новой платформе.

Этап 2: разработка PoC и выбор платформы

На основе требований, собранных на первом этапе, проводится пилотное тестирование (PoC) 2–3 решений. Цель — проверить, как они справляются с типичными задачами, например, построением дашбордов и работой с большими объемами данных. При этом оценивается не только функциональность, но и удобство интерфейса, техническая поддержка, стабильность и стоимость.

Этап 3: миграция моделей, дашбордов и конвертация ETL‑процессов

После выбора платформы начинается технический перенос, в который входят:

• Миграция отчетов, визуализаций и расчетных моделей;
• Конвертация ETL‑процессов (часто вручную, если нет автоматических конвертеров);
• Настройка хранилищ и проверка соответствия расчетов.

При переносе важно сохранить структуру и бизнес-логику, чтобы пользователи быстрее адаптировались к работе с новым решением.

Этап 4: интеграция, тестирование и обучение пользователей

На этом этапе новая BI‑платформа подключается ко всем необходимым источникам данных, настраиваются роли и права, проводится нагрузочное тестирование. Параллельно организуется обучение ключевых пользователей и аналитиков, поскольку их успешная адаптация критически важна для успешного внедрения.

Этап 5: промышленный запуск и оптимизация

После тестирования BI‑решение переносится в продуктивную среду, после чего начинается этап оптимизации. В него входят: 

• Настройка производительности; 
• Доработка визуализаций;
• Построение новых отчетов;
• Автоматизация обновления данных;
• Сбор обратной связи от пользователей; 
• Формирование плана доработок.

Этап 6: поддержка и развитие решения

После промышленного запуска важно обеспечить стабильную работу платформы и постоянно развивать решение. Также рекомендуется отслеживать метрики использования платформы и собирать обратную связь от пользователей, чтобы вовремя выявлять узкие места и улучшать пользовательский опыт.

Поддержка, доработка и масштабирование BI‑системы

Этому вопросу стоит уделить отдельное внимание, поскольку BI‑решение должно развиваться вместе с компанией, оставаясь актуальным и полезным инструментом для принятия решений. Что же входит в эти процессы?

Подводные камни проекта

Однако даже при наличии четкого плана и сильной команды переход на отечественную BI‑платформу не всегда может пройти гладко. С какими же сложностями можно столкнуться в процессе?

Ошибки в оценке трудозатрат на миграцию

Перенос визуализаций и ETL‑процессов — это не «экспорт‑импорт». Часто отчеты приходится воссоздавать вручную, особенно если ранее использовались уникальные функции иностранных платформ.

Совет: начинайте с аудита и классификации всех отчетов и используйте PoC, чтобы заранее протестировать сложные кейсы.

Сопротивление со стороны пользователей

Сотрудники привыкают к определенному интерфейсу, логике построения отчетов, порядку действий. Поэтому даже если старая BI‑система уже не справляется с нагрузками, она остается понятной и привычной. А новое решение поначалу вызывает раздражение и страх ошибки.

Совет: не рассчитывайте, что пользователи привыкнут со временем. Вовлекайте их на этапе PoC и настройки, сделав переход не принудительным, а совместным шагом. 

Трудности с интеграцией и источниками данных

BI‑система может не включать готовых коннекторов к используемым у вас системам, особенно если речь о кастомных решениях или устаревших базах.

Совет: проверьте на этапе PoC совместимость с основными источниками. Если нужны редкие коннекторы, заложите время и бюджет на их разработку.

Недостаток ресурсов со стороны ИТ

У ИТ-команды могут быть другие приоритеты, особенно если миграция BI идет параллельно с другими проектами, например, внедрением ERP.

Совет: сформируйте выделенную рабочую группу и определите ответственных за каждый этап. Если ресурсов не хватает, привлекайте внешних интеграторов.

Перенос логики расчетов

Не всегда бизнес-логика легко конвертируется в рамках нового решения. Например, могут отличаться функции, формулы, подходы к агрегации.

Совет: задокументируйте бизнес-логику до начала миграции и создайте отдельный этап на ее проверку и валидацию в новой платформе.

Интеграция BI-систем в текущих реалиях

Интеграция BI‑платформ с корпоративной ИТ‑средой — один из самых ресурсоемких и критичных этапов, который в условиях российского рынка осложняется не только техническими, но и регуляторными ограничениями. 

Интеграция BI и ERP-, CRM- и других бизнес-систем

Для большинства российских компаний основным источником данных остается ERP- и CRM-системы отечественных вендоров или до сих пор используемые версии западных платформ.

Пути интеграции:

• Прямое подключение через готовые коннекторы;
• Использование промежуточного хранилища или витрины данных;
• Выгрузка в формате CSV/JSON/SQL с последующей обработкой в BI.

Интеграция с дата-центрами на территории РФ

Согласно требованиям закона о КИИ и 152-ФЗ данные российских компаний должны храниться и обрабатываться на территории России. Это накладывает серьезные ограничения на выбор хранилищ и облачных платформ.

Пути интеграции:

• Развертывание BI в частном или корпоративном облаке (например, VK Cloud, Selectel, Yandex Cloud);
• Использование российских ЦОДов и защищенных каналов связи (VPN, IPsec);
• Установка системы в локальном контуре предприятия.

Интеграция с отраслевыми системами

К ним относятся узкоспециализированные системы учета, такие как SCADA, PACS, LIMS и другие, которые используются в энергетике, промышленности, медицине и других отраслях.

Пути интеграции:

• Подключение через промежуточные базы (например, MS SQL или PostgreSQL);
• Обмен данными через API, брокеры сообщений или файловые шлюзы.

Использование промежуточного слоя (DWH или ETL)

В больших компаниях данные из разных источников сводятся сначала в единое хранилище, где проходят очистку и трансформацию.

Пути интеграции:

• Подключение BI к дата-хранилищам (DWH) на ClickHouse, Greenplum, PostgreSQL и т. п.;
• Вынос логики обработки данных в ETL-инструменты.

Экономика BI: как подсчитать TCO и ROI

Совокупная стоимость владения (TCO) 

TCO помогает оценить реальные затраты на BI‑систему за весь жизненный цикл проекта. Обычно это 3–5 лет. 

Возврат инвестиций (ROI) 

Чтобы понять, как быстро окупится BI‑внедрение, нужно сопоставить экономический эффект от использования аналитики с понесенными затратами.

Источники ROI:

• Сокращение времени на подготовку отчетов и принятие решений;
• Автоматизация рутинных задач (например, ручных выгрузок и сверок);
• Снижение ошибок в данных и связанных с ними убытков;
• Выявление неэффективных процессов и оптимизация затрат;
• Рост продаж за счет лучшей аналитики клиентского поведения.

В зависимости от масштаба и зрелости аналитической культуры компании срок окупаемости варьируется от 6 месяцев до 2 лет. Облачные решения обычно окупаются быстрее за счет меньших стартовых вложений, коробочные — при долгосрочном использовании и глубокой кастомизации.

Что формирует будущее аналитики

Современный рынок BI стремительно развивается, трансформируясь под влиянием новых технологий, запросов бизнеса и регуляторных требований.

Расширенная бизнес-аналитика

BI‑платформы все чаще оснащаются встроенными ИИ/ML‑модулями, которые помогают не только визуализировать, но и обнаруживать скрытые закономерности, прогнозировать тенденции и формулировать рекомендации. Такие системы способны генерировать инсайты автоматически и объяснять их пользователю на естественном языке, снижая барьер входа в аналитику и сокращая время от вопроса до ответа.

Self‑service аналитика и демократизация данных

Сегодня также растет доля инструментов, ориентированных на пользователей без знаний и опыта в разработке. Self‑service BI упрощает аналитику, сокращает нагрузку на ИТ и делает решения доступными для широкой аудитории.

Аналитика в реальном времени и потоковые данные

Компании переходят от статических отчетов к живым дашбордам, которые обновляются в реальном времени. Это особенно важно для таких отраслей, как ритейл, логистика и финансы, где оперативность влияет на прибыль. Потоковая аналитика позволяет реагировать на отклонения мгновенно, будь то скачок нагрузки, просадка продаж или сбой поставок.

Переход в облако и серверлесс‑архитектуры

Облачные BI-сервисы продолжают вытеснять локальные решения благодаря гибкости, скорости развертывания и отсутствию затрат на инфраструктуру. При этом все чаще BI‑системы разворачиваются по модели Serverless, где ресурсы масштабируются автоматически, а пользователь платит только за фактическое использование. Это снижает TCO и ускоряет запуск.

Современный Data Stack и DataOps‑подходы

Организации отказываются от монолитных решений в пользу модульных архитектур с независимыми компонентами — хранилищем, ETL и мониторингом качества данных. Вместе с этим растет популярность DataOps — методологий, заимствованных из DevOps, которые обеспечивают стабильность, автоматизацию и контроль на всех этапах работы с данными.

BI с поддержкой LLM и генеративного ИИ

Новые платформы сегодня включают большие языковые модели (LLM), чтобы пользователи могли писать запросы на естественном языке, получать понятные пояснения к графикам, автоматически формировать SQL-запросы или создавать черновики отчетов. Это делает аналитику еще более доступной и персонализированной.

Поведенческая аналитика и клиентская персонализация

Бизнес стремится не просто видеть цифры, а понимать поведение клиента, и для этого BI‑платформы собирают и анализируют поведенческие триггеры: 

• Как клиент двигается по сайту; 
• Как часто пользуется сервисом;
• На каких этапах обрывается воронка. 

Это позволяет строить точную персонализацию и усиливает маркетинговые стратегии.

Как это применять на практике

1. Постройте поэтапный план внедрения и развития аналитики в компании.
2. Выбирайте системы, которые поддерживают работу с запросами на естественном языке, если хотите упростить доступ к аналитике для сотрудников без технической подготовки.
3. Уделите внимание безопасности, используйте дата-центры, расположенные в России, настраивайте шифрование данных и ведите аудит доступа.
4. Развивайте культуру работы с данными. Обучайте сотрудников, делитесь практическими кейсами, создавайте внутренние сообщества и инструменты поддержки.
5. Контролируйте прозрачность и корректность решений на базе ИИ.

Поддержка на всех этапах перехода к российским BI‑решениям

Команда «Техфорвард» помогает безопасно и эффективно перейти на отечественные BI‑решения, сохранив целостность процессов, данных и аналитической логики. В основе нашего подхода — системная модернизация аналитической инфраструктуры под требования российского рынка.

Как мы можем помочь:

Аудит текущих решений

Мы начинаем с комплексного анализа используемых BI‑платформ, источников данных, интеграций и отчетности. Аудит необходим для оценки степени зависимости от иностранных компонентов, выявления рисков и определения объема работы.

Результат: вы получаете четкую картину текущего состояния и список зон, требующих замены или доработки.

Разработка стратегии перехода

Наши специалисты создают индивидуальный план импортозамещения с детальным описанием каждого этапа от выбора платформы до распределения ресурсов, сроков и этапов миграции.

Результат: подробная дорожная карта, согласованная с вашей ИТ-стратегией.

Переход на отечественные BI‑решения

Команда «Техфорвард» переносит отчеты, модели, визуализации, ETL‑процессы и пользовательские сценарии с иностранных BI‑систем и, при необходимости, конвертирует расчеты и оптимизирует структуру хранения данных.

Результат: привычные отчеты и процессы, но уже в российском решении.

Интеграция и тестирование

Мы настраиваем подключение к ERP, CRM, внешним API и хранилищам, проводим комплексное тестирование и обеспечиваем соответствие требованиям152-ФЗ и стандартам КИИ.

Результат: BI‑платформа полностью встроена в вашу ИТ‑среду и готова к продуктивной работе.

Обучение и поддержка пользователей

Эксперты «Техфорвард» проводят обучающие сессии, готовят документацию и внедряют лучшие практики, а также обеспечивают поддержку по SLA.

Результат: BI-система становится неотъемлемой частью бизнес-процессов, а пользователи уверенно работают с ней.

Развитие и масштабирование

Мы адаптируем BI‑платформу под новые задачи, подключая дополнительные источники, создавая новые дашборды и оптимизируя отчеты. 

Результат: система надежно работает, масштабируется вместе с бизнесом и поддерживает принятие решений на основе данных.

Как аналитика помогает управлять закупками в крупной металлургической компании: кейс из опыта «Техфорвард»

В рамках курса на импортозамещение ПО и повышение управляемости закупочных процессов мы разработали для одного из наших заказчиков — крупной сталелитейной компании — специализированное аналитическое решение «Рабочий стол закупщика».

Компания столкнулась с типичными для распределенного холдинга проблемами:

• Отчетность не была унифицирована между заводами;
• KPI рассчитывались вручную и с задержкой;
• Данные поступали в головной офис с искажениями.

Наша задача заключалась в том, чтобы унифицировать методику расчета показателей, автоматизировать визуализацию и обеспечить персонализированный доступ к аналитике в режиме, близком к реальному времени.

Что мы сделали:

1. Проанализировали текущие процессы, данные, хранилища и роли пользователей.
2. Разработали дашборды и отчетность для разных ролей.
3. Обеспечили сквозную интеграцию с ERP и прямые переходы из дашбордов в документы.
4. Визуализировали жизненный цикл заявок, контроль сроков, загруженность, статус договоров и многое другое.
5. Настроили подсветку проблемных зон и автоматическую фильтрацию данных по ролям.

Результаты:

• Существенно сократилось время реакции на отклонения в заявках и договорах;
• Появилась прозрачная аналитика по закупочным KPI с ежедневным обновлением;
• Повысилась точность планирования и согласования;
• Улучшился контроль над сроками и исполнением по заявкам, тендерам и обращениям;
• Удалось устранить избыточные действия и дублирование, ранее скрытые в массиве ручных операций.

Заключение

Российский рынок уже предлагает отличные готовые решения — как коробочные, так и облачные, — которые успешно справляются со сбором, визуализацией и расчетом, а также поддерживают принятие решений на основе данных. 

Да, миграция требует усилий и ресурсов. Но при правильном подходе с поддержкой специалистов и вниманием к пользователям этот процесс становится возможностью переосмыслить подход к данным и сделать аналитику мощным бизнес-инструментом, а не просто техническим решением.

Если вы планируете переход на отечественные BI‑решения или находитесь в начале пути, важно идти по нему с теми, кто понимает специфику и умеет адаптировать аналитику под реальные задачи бизнеса. «Техфорвард» станет вашим партнером и поддержкой на каждом этапе проекта — от аудита до внедрения и поддержки. Обсудим, как мы можем помочь вам?

Частые вопросы

• Почему импортозамещение BI важнее, чем других ИТ-систем?

Потому что BI напрямую влияет на управляемость бизнеса. Без доступа к актуальным данным компания теряет скорость, точность решений и контроль над процессами.

• Можно ли просто сохранить старую BI-систему и не обновлять ее?

Это возможно, но рискованно: устаревшие системы теряют совместимость, не обновляются по безопасности и не соответствуют законодательству (например, требованиям КИИ).

• Какие российские BI-платформы доступны сейчас?

Среди наиболее зрелых — Alpha BI, AW BI, Visiology, RuBI, Yandex DataLens, VK Cloud BI. 

• Можно ли полностью заменить Power BI или Tableau на отечественные решения?

Да, но потребуется адаптация: пересборка отчетов, миграция логики, обучение пользователей и, возможно, доработка интерфейса.

• Насколько сложен процесс миграции BI-системы?

Это зависит от объема отчетности, количества источников и зрелости текущей аналитики. В среднем проект длится от 3 до 9 месяцев и требует участия ИТ, аналитиков и бизнеса.

• Какие данные чаще всего переносятся при миграции?

Отчеты, визуализации, расчетные формулы, ETL‑процессы, права доступа, настройки фильтров и пользовательские сценарии.

• Можно ли сохранить интеграции при переходе?

Да. Большинство отечественных BI‑систем поддерживают интеграцию с различными источниками данных либо напрямую, либо через промежуточный слой.

• Нужно ли перестраивать бизнес-процессы при переходе на отечественный BI?

Не обязательно, но это хороший повод их переосмыслить. Часто миграция становится драйвером оптимизации и повышения прозрачности.

• Кто участвует в проекте миграции BI?

ИТ-специалисты, аналитики, представители бизнес-подразделений, внешние эксперты по BI и консультанты по импортозамещению.

• Какой экономический эффект можно ожидать от перехода?

Окупаемость BI‑системы обычно достигается за 6–24 месяца за счет сокращения трудозатрат, повышения скорости решений и снижения ошибок в данных.