Qlever Solutions на BItech 2026: 5 сдвигов, которые меняют подход к BI

23 апреля в Москве прошла конференция BItech 2026 от издательства «Открытые системы». В мероприятии, объединившем представителей крупного бизнеса, ведущих интеграторов и разработчиков BI-платформ, от Qlever Solutions приняли участие директор по развитию Дмитрий Корнеев и технический директор Андрей Харлак.

Программа BITech 2026 была выстроена вокруг трех блоков — «Бизнес», «Технологии» и «Практики», что позволило рассмотреть как стратегические задачи аналитики, так и конкретные архитектурные решения, и кейсы внедрения. Отдельным акцентом стала дискуссия «ИИ – эволюция или революция BI?», в которой обсуждались реальные сценарии применения AI и ограничения текущих подходов. В конференции приняли участие представители крупнейших компаний: «Газпром нефть», ВТБ, «Альфа-Банк», «СИБУР», ДИТ Москвы, «Балтика» и другие.

О чем говорили на BITech 2026?

В материале делимся инсайтами о self-service, ИИ, аналитике как корпоративном активе. Выделяем 5 ключевых идей, которые сегодня меняют подход к BI и выводят компании на новый уровень аналитической зрелости.

1. BI – не просто визуализатор, а ключевой инструмент управления

Еще несколько лет назад BI ассоциировался с автоматизацией отчетности и визуализацией текущих метрик. Сегодня процессы компаний становятся сложнее, а аналитические задачи разнообразнее.

Ценность BI теперь состоит в том, насколько быстро система помогает пользователю принять управленческое решение или предпринять действие на основе полученных инсайтов.

BI-платформа становится инструментом управления, когда способна обеспечить:

Омниканальность или доступность аналитики в любом месте, с любого устройства
Интерактивность и поддержку разнообразных сценариев аналитики
Возможность работы с большими объемами данных без потери производительности
Интеграцию с текущими процессами и рабочими бизнес-приложениями (Embedded Analytics)
Self-service и ИИ-инструменты для автоматизации анализа и снижения порога входа
Единую модель данных и консистентность метрик для стандартизации процессов
Управляемую безопасность, разграничение доступа и контроль действий пользователей
Высокую скорость реакции на требования бизнеса и рынка, масштабируемость, гибкость

Сравнили ведущие BI-платформы для вашего бизнеса

Свяжитесь с нами. Расскажем о ключевых различиях, возможностях, сценариях использования и подберем BI-платформу, которая усилит ваши управленческие решения.
Получить консультацию

2. Self-service BI стал нормой, но требует зрелости

Компании стремятся дать пользователям больше самостоятельности в анализе данных и создании отчетов для сокращения времени поиска нужных инсайтов. Но даже при развитых self-service технологиях ключевым барьером к быстрому принятию решений остается низкое качество данных и недоверие к ним.

Инструменты аналитики работают только когда сотрудники им доверяют и умеют ими пользоваться.

Для внедрения и масштабирования self-service BI важно начать с:

Регулярных мероприятий по повышению качества данных (Data Quality)
Формирования внутренних BI-команд и центров компетенций
Внедрения системы правил, процессов и ролей для эффективного управления данными (Data Governance)
Проведения регулярных воркшопов, создания базы знаний, развития поддержки пользователей и обучения для повышения Data Literacy – грамотности при работе с данными

3. Архитектура аналитической системы важнее эстетики

Один из самых заметных сдвигов сегодня — изменение логики выбора инструментов аналитики. Если раньше ключевыми критериями выбора были интерфейс и возможности визуализации, то сегодня фокус сместился на:

Возможности интеграции разнообразных источников
Масштабируемость и гибкость, которые позволяют бесшовно развивать систему
Производительность, скорость обработки запросов и загрузки отчетов
Обеспечение безопасности данных и гибкое управление правами доступа

Такие перемены связаны с растущей сложностью ИТ-ландшафта компаний и необходимостью анализа данных из разрозненных информационных систем.

Объедините данные и подготовьте их к аналитике с помощью DWH

Корпоративное хранилище данных (DWH) собирает и структурирует данные из ERP, CRM, Excel, 1С и маркетплейсов — включая исторические. В результате вы получаете чистую и согласованную аналитику без ручных ошибок и быстрее принимаете решения.

Узнайте, как известный бренд детской одежды на 80% снизил количество ошибок при планировании отгрузок на маркетплейсы после внедрения DWH
Читать кейс

4. Данные превратились в актив, а BI – во внутренний продукт бизнеса

Еще один устойчивый тренд — переход от восприятия данных как побочного продукта эксплуатации информационных систем к данным как активу. Компании используют данные как ключевой ресурс для генерации прибыли, оптимизации процессов или создания новых продуктов.

Как любой актив, данные требуют:

Распределения зон ответственности
Регламентирования и инвентаризации
Управления качеством
Оценки стоимости

В связи с появлением измеримой ценности данных внедрение BI перестает быть однократным ИТ-проектом, а превращается во внутренний аналитический продукт, который постоянно развивается и поддерживается.

BI-продукт живет до тех пор, пока компания нуждается в данных.

5. ИИ в BI — это эволюция, но только при условии высокого качества данных

Одной из самых обсуждаемых тем конференции стало повсеместное внедрение искусственного интеллекта. С помощью встроенных ИИ-инструментов современные BI-платформы предлагают:

Быструю обработку и анализ больших массивов данных
Автоматическую генерацию инсайтов
Помощь в построении отчетов и выборе визуализаций
Доступность аналитики для пользователей вне зависимости от технических навыков

ИИ работает феноменально быстро и способен заменить ручные операции, но при этом его эффективность напрямую зависит от качества и релевантности первоначальных данных.

Если в данных есть скрытые ошибки, ИИ может возвести их в абсолют, делая ошибочные выводы с высокой уверенностью.

Экспертный взгляд Qlever Solutions по итогам BITech 2026

“

Российский рынок предлагает достаточное разнообразие технологий, с помощью которых можно решить практически любые аналитические задачи. Но ключевая проблема бизнеса — это не выбор ПО, а отсутствие целостной системы работы с данными. В реальных проектах это проявляется одинаково: низкое качество данных в системах-источниках, некорректная логика расчетов, сопротивление пользователей работе в BI. В стремлении решить эти проблемы все компании приходят к необходимости строить DWH, проводить мероприятия в области Data Quality, внедрять Data Governance еще до проекта BI. Основной фокус смещается на порядок в данных и прозрачность процессов, без этого развивать аналитику и новые решения на базе ИИ просто невозможно.

Андрей Харлак, технический директор Qlever Solutions

“

Главный вывод по итогам конференции BItech 2026 — зрелость компании определяется не внедренными аналитическими инструментами, а способностью эффективно извлекать ценность из данных. Успешные BI-проекты сегодня строятся вокруг качественных данных, вовлеченности бизнеса и развития data-driven культуры в компании. BI приносит реальную пользу, только когда становится полноценным продуктом, который развивают и совершенствуют, а бизнес доверяет аналитике и фактам при принятии решений.

Дмитрий Корнеев, директор по развитию Qlever Solutions

Управляйте на основе фактов, а не интуиции

Команда Qlever внедрит DWH и BI под специфику вашего бизнеса.
Разберем текущие процессы, улучшим качество данных и выстроим единую аналитическую систему, чтобы управленческие решения были более точными и взвешенными.

ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ