GlowByte разработала методику выбора BI на основе сценарного анализа

Практика Business Intelligence компании GlowByte разработала подробное руководство по сценарному выбору BI с готовой Excel-матрицей для сравнения платформ. Методика учитывает изменения в BI-ландшафте, запрос на адаптивность и гибкость, а также необходимость подстраивать инструмент под задачу, а не наоборот. Исследование содержит детальные чек-листы по каждому сценарию, критерии оценки и примеры расчетов. 

GlowByte выделяет 4 ключевых сценария с разными потребностями и акцентами: 

• отчеты для руководителя, 
• self-service,  
• регламентная отчетность, 
• исследование данных.

Сценарии в матрице сопровождаются своим набором релевантных критериев, каждый из которых имеет оценку критичности:

• обязательный — влияет максимально;
• желательный — влияет с понижающим коэффициентом;
• нейтральный — не влияет на результат.

Это позволяет адаптировать расчет под конкретный проект: при изменении критичности пересчитываются все баллы, и BI-платформа получает новую оценку.

Благодаря сценарному подходу можно не только сравнивать BI-инструменты, но и понимать, где каждая из них особенно сильна, а также:

• определять, можно ли закрыть задачи одной платформой,
• строить стек BI-средств под комплексную аналитику.

Методика GlowByte для выбора BI-инструмента является собственной разработкой компании. Впервые команда Business Intelligence GlowByte выпустила сравнительную таблицу инструментов для анализа данных в 2022 году.

«Наша таблица оказалась востребованной — публикацию прочитали более 24 тысяч человек, мы получили много откликов от бизнеса. Это подтвердило: рынок нуждался в понятном и практичном инструменте для выбора BI-систем, — рассказывает Александр Брежнев, руководитель отдела продаж практики Business Intelligence, GlowByte. — Тогда, в условиях высокой неопределенности и ускоренной цифровизации, многие компании были вынуждены принимать стратегические решения по аналитической платформе быстро, но с прицелом на долгие годы. Подход был логичным для того времени: чем больше критериев при выборе платформы, тем лучше. Заказчики старались «посмотреть все», не всегда опираясь на реальные потребности. Сегодня ситуация изменилась. Рынок BI стабилизировался, подходы к аналитике стали более зрелыми. Все больше клиентов подходят к выбору BI-платформы осознанно, исходя не из универсального функционала, а из конкретных бизнес-сценариев и задач: кому-то важно обеспечить self-service, кому-то — закрыть управленческую отчетность, а кто-то готов строить гибридный стек. Поэтому мы отказались от универсального списка критериев «на все случаи жизни» в пользу сценарного анализа. Это позволило сделать исследование более сфокусированным и полезным для конечного пользователя».