Российские компании осознают ценность данных и переходят от системо-центричной к дата-центричной ИТ-архитектуре. Ключ к успеху такого перехода — качественные и синхронизированные данные, хорошо структурированное хранилище и правильные инструменты анализа, позволяющие хранить данные вне систем бизнес-анализа.

За последние годы российский бизнес наконец осознал ценность данных. В условиях кризисов, когда зашкаливает уровень неопределенности, а горизонт планирования сузился до нескольких часов, именно актуальные и точные данные позволяют топ-менеджерам принимать взвешенные решения, сохраняя самообладание.

Сегодня у руководителей начал меняться как сам подход к данным, так способам управления ими — если раньше многие воспринимали данные лишь как «сырье» для ИТ-систем, то сейчас пришел подход data-driven, при котором данные стали центральным звеном принятия решений на всех уровнях руководства компаний.

Одновременно произошли изменения, связанные с исходом западных вендоров. Ранее импортные ИТ-решения в сегменте бизнес-аналитики, CRM и ERP занимали до 70–80% отечественного рынка, в то время как локальные поставщики были представлены в основном лишь в государственном секторе. Сегодня практически полностью сформировался рынок отечественных решений для продвинутой аналитики — российские вендоры уже готовы предложить компаниям продукты, предназначенные для решения как задач корпоративного уровня, так среднего и малого бизнеса.

Однако отечественные компании, которым пришлось срочно переходить на российское ПО, столкнулись и с рядом трудностей. Одна из основных — потеря данных при миграции. Во многих западных продуктах бизнес-аналитики предусматривалось хранение данных непосредственно внутри системы [1], в связи с чем переход на новые платформы оказался чрезвычайно дорогим процессом, сопряженным с огромными трудозатратами, а также утратой важных исторических данных.

Сегодня руководители бизнеса и ИТ-лидеры прекрасно понимают: как раньше — больше не работает. Нужны другие подходы к организации ИТ-ландшафта, позволяющие в любых условиях сохранять, использовать данные и извлекать из них максимальную пользу — даже если ИТ-архитектура полностью перестраивается. Это означает, что данные должны быть доступны и независимы от других ИТ-продуктов.

От системоцентричных архитектур российская ИТ-индустрия движется сегодня в сторону дата-центричных.

Волшебная пуля

Системы — величина переменная, тогда как данные должны быть стабильны как один из главных активов компаний. Дата-центричность подразумевает переключение фокуса бизнеса на данные с выстраиванием всей архитектуры именно вокруг них. В такой модели можно безболезненно заменить любую из систем без нарушения доступа к информационным потокам. Простой пример — во многих российских компаниях до 2022 года использовалась аналитическая система QlickView и все данные хранились внутри нее — при отключении QlickView в России заказчики фактически потеряли все свои данные. В выигрыше оказались компании, заранее построившие отдельное хранилище, — система бизнес-аналитики перестала работать, а данные остались. Теперь перед компаниями встала задача выбора и внедрения российского решения, которое позволит без потерь мигрировать на новую аналитическую систему.

Сейчас ИТ-ландшафт поддержки бизнеса становится очень подвижным и модульным. Адаптация к любым новым реалиям рынка — будь то уход вендоров или смена ИТ-инструментов — в дата-центричной модели выполняется намного проще и дешевле.

«Три кита» дата-центричной архитектуры

Архитектура, соответствующая целям бизнеса, управляемого данными, должна быть построена вокруг трех ключевых компонентов, составляющих вместе единое ядро.

Система MDM (система управления мастер-данными или НСИ). Данные в компании должны быть точными, полными и актуальными. Именно системы MDM отвечают за то, чтобы справиться с потоком разнородных основных данных, унифицировать их, синхронизировать и очищать. MDM может хранить различные сведения, а также иметь расширенные возможности работы с информацией. Например, предоставлять инструменты low-code, позволяющие оперативно адаптировать MDM к новым задачам, интегрироваться с множеством внутренних и внешних источников и т. д.

Корпоративная сервисная шина (Enterprise Service Bus, ESB). Эта технология позволяет транспортировать данные между различными системами. Без ESB [2] интеграция нескольких систем превращается в «спагетти-код», которым трудно управлять и очень дорого поддерживать. По сути, ESB — «кровеносная система» дата-центричной архитектуры, которая разносит данные по различным ИТ-решениям (см. рис.):

Рис. Пример дата-центричной ИТ-инфраструктуры

Хранилище данных — инструмент, позволяющий собрать все данные в одной точке. Благодаря хранилищу исключается хаос: дублирования и ошибки в данных. Это, по сути, единый источник правды о бизнесе, который предоставляет «сырье» для корпоративной отчетности всех уровней.

Поверх ядра могут устанавливаться различные бизнес-приложения. Такая структура обеспечивает гибкость и подвижность ИТ-ландшафта — при изменении одной системы требуется перенастроить только соответствующие интеграции.

Сама интеграция в дата-центричных архитектурах, как правило, в 3–7 раз быстрее и дешевле. А в ходе эксплуатации общие расходы на ИТ также уменьшаются за счет снижения сложности внедрения любых новых систем.

Дата-центричная архитектура на российских компонентах

Возможно ли построить дата-центричную архитектуру полностью на доступных российских компонентах? Да. В целом отечественный рынок данных развивается очень быстро. Уже сейчас определяются лидеры — компании, которые инвестируют всю прибыль в развитие своей продуктовой линейки и стараются догнать глобальных западных лидеров.

В качестве MDM-ядра можно использовать «Гармония MDM», а для построения ESB — Arenadata Streaming или ее аналоги категории Open Source. В разрезе СУБД для построения хранилищ данных стоит обратить внимание на СУБД Arenadata DB, которая легко масштабируется благодаря массивно-параллельной архитектуре.

Среди систем для аналитики данных также есть продукты, доступные на российском рынке, — в частности, «Дельта BI» и Visiology, способные покрыть большую часть стандартной функциональности своих зарубежных аналогов. Их ключевая ценность состоит в реализации подхода self-service, позволяющего максимально быстро получить результат. Кроме того, в базовой комплектации таких продуктов уже внедрены инструменты искусственного интеллекта. Благодаря этому такие системы в сжатые сроки могут освоить как продвинутые пользователи, которые много лет применяли иностранные аналоги, так и начинающие аналитики без глубоких технических навыков.

В то же время внедрение data-driven-подхода сопряжено и с рисками. В ходе проекта бизнес может столкнуться с изначально низким качеством данных в компании, например, большим массивом устаревших сведений, постоянно меняющимися требованиями к их составу, большим количеством дубликатов и т. д. Кроме того, запутанные ролевые модели доступа, потеря данных при увольнении сотрудников, низкая техническая экспертиза работников — все это тоже может затруднить переход к дата-центричной архитектуре. На решение этих задач собственными силами или с привлечением системного интегратора компании может потребоваться несколько лет.

Экономические выгоды дата-центричного подхода

Проекты по перестройке ИТ-ландшафта, который складывался годами, — дело не одного дня. Тем не менее реализация подхода data-driven в компании может принести бизнесу значительный, осязаемый и просчитываемый эффект, который складывается из сокращения прямых затрат предприятия на ФОТ сотрудников, занятых ручным управлением данных, а также за счет отсутствия ошибок, связанных с человеческим фактором. Однако важнейший экономический эффект от внедрения data-driven — это возможность в режиме, приближенном к реальному времени, принимать решения на основе достоверных данных. Это открывает большие перспективы для бизнеса, вынужденного работать в условиях неопределенности, обеспечивая ему дополнительную «подушку безопасности».

Чтобы начать переход на дата-центричную архитектуру, компании не следует забывать и про культуру работы с данными. В первую очередь сами сотрудники должны понимать, зачем использовать средства автоматизации для работы с информацией, какую пользу они получат от таких ИТ-решений. Далее стоит приступать к последовательному внедрению «трех китов» data-driven. Как итог — пользователям не придется отвлекаться на нормализацию, очистку и передачу данных. Все необходимые сведения будут всегда доступны и высокого качества.

***

Российские компании постепенно осознают ценность данных и переходят от системоцентричной ИТ-инфраструктуры к дата-центричной. Ключ к успеху такого перехода — качественные и синхронизированные данные, хорошо структурированное хранилище и эффективные инструменты анализа.

Источник: Открытые Системы.