На рынке бизнес-аналитики возрождается допандемийный тренд – спрос на автоматизацию планирования бизнес-деятельности на основе прогнозной аналитики. К такому выводу пришла маркетинговая служба компании Intersoft Lab, проанализировав предварительные данные по рынку CPM-систем (Corporate Performance Management) из отрытых источников за 2021 год.
Более трети стартовавших в этот период CPM-проектов (34,8%) были связаны с решением задач из категории BPF — budgeting, planning and forecasting. На второй позиции - реализация задач, связанных с операционным управлением (30,4%) с помощью инструментов для подготовки аналитической отчетности. На третьем месте – проекты регуляторной направленности (18,1%), а на четвертом – управление прибыльностью (13,6%).
Указанный тренд обозначился накануне пандемии. Тогда, по оценке Intersoft Lab, российский CPM-рынок достиг уровня зрелости: в 2019 году его развитие определялось мировыми тенденциями. Но, как и в предыдущие кризисные периоды, в первый год пандемии драйвером рынка бизнес-аналитики стали инициативы регуляторов - 38% проектов были запущены для соответствия надзорным требованиям.
В 2021 году российский рынок бизнес-аналитики вернулся в русло мировых трендов. Приложения для подготовки бюджетов и прогнозов второй год подряд занимают первое место среди наиболее востребованной CPM-функциональности, согласно ежегодному международному опросу BPM Pulse Survey. По данным APQC, в 2021 году 83% зарубежных финансистов – основного заказчика CPM-систем - поставили эти приложения на первое место (для сравнения: в 2020 году – 73%).
Бизнес-аналитика по-прежнему наиболее востребована в отечественной финансовой вертикали – на нее приходится почти половина стартовавших проектов (48,3%). Более половины рынка удерживают отечественные разработчики, их совокупная доля превышает 60%. Доля компании Intersoft Lab по количеству проектов составила 45,4%.
Юлия Амириди, заместитель генерального директора Intersoft Lab:
«Возврат к допандемийному вектору развития закономерен. Цифровая трансформация, ускорившаяся в период пандемии, породила огромные массивы готовых к употреблению данных. «Запитав» ими современные инструменты прогнозирования, использующие вычислительные мощности хранилищ данных и методы машинного обучения, можно обеспечить более высокое качество планирования. Их применение позволяет повысить детальность и обоснованность прогнозов состояния банковских портфелей, лежащих в основе планов, в сотни раз сократить сроки их подготовки. Высвободившееся время можно направить на подготовку различных версий планов, чтобы быть готовым к любым изменениям на рынке, что особенно ценно в эпоху неопределенности».