BI-системы внедряются для аргументациии основы при принятии управленческих решений на основе данных, но на практикечасто превращаются в набор красивых дашбордов, которые не помогают бизнесу.Причина кроется в допущенных на этапе запуска и проектирования. В этой статьеразберем, какие ошибки компании совершают чаще всего и почему BI в итоге неработает так, как ожидалось.
О том, что такое BI-системы и зачем они нужны бизнесу – писали в первой части
Часто BI-проекты начинаются с подключения источников данных и выбора инструментов, а не с понимания, какие управленческие задачи должна решать аналитика. Предполагается, что, если собрать данные и построить отчеты, польза для бизнеса появится сама собой. На практике это приводит к аналитике ради аналитики.
В системе появляются дашборды и показатели, которые выглядят корректно, но не отвечают на конкретные вопросы бизнеса. Руководитель видит цифры, но не понимает, какие решения они должны поддерживать. BI фиксирует происходящее, но не дает контекста и не подсказывает направления действий для управленцев.
Подход «соберем данные, а потом разберёмся» быстро приводит к избыточной аналитике и разным трактовкам одних и тех же показателей. И, как итог, BI система перестает быть полезной и использованной в компании, а бизнес теряет деньги.
Как избежать этой ошибки: запуск BI должен начинаться с формулировки бизнес-требований и управленческих сценариев. Аналитика должна быть привязана к решениям: какие метрики отслеживаются, кто за них отвечает и какие действия предпринимаются при отклонениях. Только в этом случае BI становится рабочим инструментом, а не витриной данных.
В таких случаях также помогает работа с командой, которая уже проходила через подобные проекты и умеет переводить бизнес-задачи на язык метрик, моделей данных и управленческой аналитики. Это позволяет выстроить BI как инструмент принятия решений, а не просто систему отчётности.
Сегодня BI — это один из базовых элементов цифрового управления, и это подтверждается как глобальной, так и российской статистикой.
По оценкам аналитиков, глобальный рынок BI в 2025 году составляет порядка 36–43 млрд долларов и продолжает расти. Прогнозы на горизонте 2033–2034 годов говорят уже о 63–130 млрд долларов, в зависимости от методологии расчёта, с устойчивым среднегодовым ростом. Это означает, что внедрение BI — не краткосрочный тренд, а долгосрочное направление развития корпоративных IT-систем.
При этом важно не только сколько компаний внедряют BI, но как он реально используется. По международным обзорам, сегодня BI-инструментами регулярно пользуются около 26% сотрудников — примерно каждый четвёртый работник. Это показывает ключевую проблему: BI всё чаще внедряется на уровне компании, но не всегда становится рабочим инструментом для принятия решений.
Отдельно стоит отметить сдвиг в зрелости аналитики. По данным глобальных отчётов, почти 60% организаций уже используют продвинутые BI-платформы, а более половины компаний системно занимаются интеграцией данных между подразделениями.
Российский рынок BI развивается ещё более динамично. В 2024–2025 годах сегмент локальных BI-решений показал рост более 25%, что связано как с импортозамещением, так и с общим ростом потребности в управлении данными.
Наибольшую активность демонстрируют:
• банки и финтех,
• государственные структуры,
• промышленность,
• розничные сети и e-commerce.
В большинстве BI-проектов именно работа с данными оказывается самым сложным и трудоемким этапом, хотя на старте ей часто не придают должного значения. Распространённое ожидание выглядит так: данные уже существуют в корпоративных системах, значит задача BI сводится к их сбору и визуализации. На практике этого оказывается недостаточно.
В реальном ИТ-ландшафте компании данные распределены между разными системами и формируются по разной логике. ERP, CRM, финансовые и операционные контуры описывают одни и те же процессы с разных точек зрения. Формально источники есть, но без предварительной подготовки они не образуют единой, согласованной картины бизнеса.
При прямом подключении таких источников к BI быстро появляются расхождения в показателях. Одни и те же метрики начинают отличаться в разных отчетах, цифры интерпретируются по-разному, а обсуждение результатов смещается от управленческих решений к выяснению того, каким данным можно доверять. В этом состоянии BI не упрощает работу с информацией, а усложняет ее.
Отдельно стоит отметить страх, который часто возникает у компаний на этом этапе: кажется, что актуализация данных — это бесконечный ручной процесс, требующий постоянного контроля и ресурсов. На практике современные BI-платформы решают эту задачу за счет автоматизации. Интеграция с корпоративными системами и ETL-процессы позволяют выстроить регулярный, управляемый цикл загрузки и обновления данных без ручного вмешательства.
Однако автоматизация не отменяет необходимости методологической работы. Если источники истины не определены, а логика расчётов не согласована – проблема с данными может стать критической. Поэтому подготовка данных и автоматизация должны идти параллельно, дополняя друг друга.
Как избежать этой ошибки: до построения отчетов необходимо привести данные в единый контур — договориться о показателях, источниках и правилах их обновления, а затем закрепить эту логику в автоматизированных процессах сбора данных.
При запуске BI многие компании начинают с выбора инструмента. Открываются обзоры, сравниваются рейтинги, выбирается самое популярное или «де-факто стандарт» на рынке. Предполагается, что, если решение широко используется и хорошо известно, оно автоматически подойдёт и для конкретного бизнеса.
На практике этот подход часто даёт обратный эффект. Универсальные BI-платформы изначально ориентированы на усреднённые сценарии: типовые источники данных, стандартные модели, общий набор отчётов. Как только бизнес выходит за эти рамки — появляются сложные расчёты, нестандартные процессы, особенности отрасли — инструмент начинает диктовать ограничения, а не помогать в аналитике.
В результате BI приходится «подгонять» под продукт: усложнять модели, обходить ограничения, мириться с компромиссами в логике данных или интерфейсе. Часть задач решается внешними отчётами, часть — ручной аналитикой, а BI постепенно теряет целостность. Формально система есть, но она не отражает бизнес так, как он устроен на самом деле.
Важно понимать, что проблема здесь не в конкретных платформах. Готовые BI-решения хорошо работают в типовых сценариях. Сложности возникают тогда, когда аналитика должна учитывать уникальные процессы, нетривиальные взаимосвязи данных или специфические управленческие модели.
Как избежать этой ошибки: при выборе BI-решения важно оценивать не только функциональность «из коробки», но и то, насколько система способна адаптироваться под реальные бизнес-процессы. В ситуациях, где аналитика должна учитывать сложные расчёты, нестандартные источники данных и специфическую логику управления, оптимальным вариантом становится разработка кастомной BI-системы или кастомизация BI-платформы под задачи бизнеса. Такой подход позволяет выстроить аналитику вокруг управленческих сценариев, а не подстраивать процессы под ограничения готового ПО.
Даже хорошо спроектированная BI-система быстро теряет ценность, если внутри компании нет четко определённой ответственности за аналитику. BI в этом случае воспринимается как вспомогательный IT-инструмент: отчёты существуют, данные обновляются, но за целостность, развитие и использование аналитики никто не отвечает системно.
Со временем BI становится «ничейной» системой. Дашборды накапливаются, но не пересматриваются, часть отчетов дублируется, часть перестает использоваться. Любые изменения в источниках данных или бизнес-процессах отражаются в аналитике с задержкой или не отражаются вовсе.
Как избежать этой ошибки: BI должен рассматриваться как продукт, а не как набор отчетов. Для него необходим владелец, отвечающий за приоритеты, логику показателей и развитие системы в соответствии с задачами бизнеса. Четкие правила работы с метриками, закрепленные роли и регулярный пересмотр аналитики позволяют BI оставаться актуальным и действительно поддерживать управленческие решения по мере роста компании.
Правильный запуск BI — это управляемый процесс, в котором аналитика развивается вместе с бизнесом, а не разовый IT-проект. Такой подход позволяет получить прикладной эффект уже на ранних этапах и избежать накопления ошибок по мере роста системы.
Большинство описанных ошибок можно избежать, если изначально выстраивать BI как управляемый продукт и работать с подрядчиком, который берёт на себя ответственность за результат. Такой подход позволяет снять с команды компании необходимость погружаться в архитектуру, модели данных и особенности BI-платформ, сохраняя при этом прозрачность и контроль над аналитикой.
В BPA мы специализируемся на разработке и внедрении BI-систем, включая крупные кастомные решения для сложных технологических контуров. Мы умеем быстро выявлять реальные бизнес-потребности, переводить их в метрики и проектировать аналитику так, чтобы она масштабировалась вместе с бизнесом и не превращалась в «головную боль» для внутренней команды.
Нажимая на кнопку «Отправить», вы даете согласие на обработку своих персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Нажимая на кнопку «Отправить», вы даете согласие на обработку своих персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Нажимая на кнопку «Отправить», вы даете согласие на обработку своих персональных данных и соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
