Сегодня данные — один из самых ценных активов бизнеса. Компании, которые эффективно используют информацию и анализируют ее, получают конкурентное преимущество: они лучше понимают своих клиентов, быстрее реагируют на изменения и видят внутренние процессы, которые следует оптимизировать. Без анализа данных даже самые перспективные стратегии могут оказаться неэффективными, а бизнес — уязвимым перед вызовами рынка.

В 2024 году благодаря сотрудничеству с компанией и Invento Labs (ООО «Лаборатории Инвенто») в Беларуси впервые появилась облачная платформа для управления и аналитики данных. До этого такой сервис был недоступен для белорусских компаний, поскольку они не могли использовать иностранные решения из-за трансграничной передачи данных.

Евгений Шиперко, руководитель направления облачных услуг и ИКТ-решений Noventiq Belarus

— Евгений, расскажите, как проходил запуск облачной услуги по аналитике данных?

— В 2023 году Noventiq Belarus запустила собственный центр обработки данных и начала оказывать облачные услуги под брендом iqData. Перед нами стояла цель не просто предоставлять свои вычислительные мощности, а предлагать белорусским компаниям новые, уникальные услуги.

Так мы заключили стратегическое партнерство с Invento Labs. Это позволило объединить наш более чем 20-летний опыт по цифровизации с 16-летним опытом коллег в разработке систем по аналитике данных и предложить решение, у которого сегодня в Беларуси нет аналогов.

— А в чем заключается преимущество облачного решения в сравнении с классическим решением?

— Облачная аналитика данных доступна даже для небольших компаний и имеет ряд преимуществ в сравнении с классической версией решения, таких как:

• оптимизация затрат на внедрение и использование аналитики;
• обработка больших объемов данных вне зависимости от собственных вычислительных ресурсов;
• возможность быстро масштабироваться при возникновении такой необходимости;
• защита данных современными средствами информационной безопасности;
• техническая поддержка 24/7.

Также все данные, которые мы собираем у клиентов, хранятся в аттестованном в соответствии с требованиями законодательства контуре нашего центра обработки данных. Так что клиент может быть уверен в сохранности своих данных.

— Какие планы на будущее по развитию продукта?

— Новый проект нацелен на создание интеллектуальной аппаратно-программной платформы для работы с большими данными, которая кардинально упростит их сбор, хранение и анализ. Благодаря встроенным алгоритмам машинного обучения система сможет выявлять скрытые закономерности, оптимизировать бизнес-процессы и генерировать ценные инсайты. Это решение поддерживает различные модели машинного обучения и может быть адаптировано под задачи конкретного бизнеса, который работает с большими данными, — от финансового сектора до телекоммуникаций и промышленности. Оно рассчитано на работу с данными любого объема — от терабайт до эксабайт, а благодаря оптимизированным алгоритмам и аппаратному ускорению обработка данных происходит в разы быстрее аналогов. При этом встроенные механизмы шифрования и контроля доступа гарантируют защиту конфиденциальной информации.

Евгений Шишков, заместитель директора по продажам и маркетингу Invento Labs

— Евгений, насколько сегодня аналитика данных интересна белорусским организациям и клиенты из каких сфер наиболее заинтересованы в таких решениях?

— Белорусский рынок сам по себе достаточно инертный в технологическом плане, но интерес к анализу данных растет с каждым годом. Наиболее активные участники в этом процессе — компании из ретейла, банковского и телекоммуникационного секторов. Эти отрасли исторически были на острие технологического развития, и их бизнес-модели во многом зависят от эффективного использования технологий. Такая тенденция наблюдается уже и в других отраслях — например, в производственных и сервисных компаниях. Многие из них уже пришли к тому, что данные — это не просто цифры, а ключевой бизнес-актив, которым необходимо управлять. Тем не менее некоторые компании все еще находятся на пути к пониманию того, как интегрировать в свою стратегию задачи по управлению данными.

Компании, которые уже начали заниматься управлением данными, сделали значительные шаги вперед и стремятся к улучшению эффективности своего бизнеса. Многие из них переходят от классического анализа исторических данных к предиктивному, используют технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для достижения новых результатов.

— Анализ данных нужен только крупным компаниям или средний и мелкий бизнес тоже заинтересован в таких решениях?

— Анализ данных необходим любому бизнесу, независимо от его размера. В условиях высокой конкуренции — как на локальном, так и на международном уровне — информация становится ключевым активом.

Бизнес обращается к решениям по анализу данных в различных ситуациях: например, для оптимизации бизнес-процессов, повышения эффективности производства или улучшения клиентского сервиса.

Однако у компаний разных размеров есть разные ресурсы. То, что необходимо крупному бизнесу, может быть недоступно для среднего или малого. Поэтому мы разрабатываем решения, которые могут быть адаптированы под конкретные нужды клиента — Invento Labs предлагает как кастомизированные решения для крупных игроков, так и более простые и доступные инструменты для малых и средних предприятий.

А облачное направление, которое мы совместно с коллегами начали развивать в прошлом году, делает аналитику данных доступной для еще большего количества компаний за счет оптимизации расходов на внедрение и использование решения.

— Какие данные может анализировать ваше решение?

— Сейчас мы сосредоточены на работе со структурированными данными, которые уже имеются у наших заказчиков. Это позволяет им максимально эффективно использовать свои внутренние ресурсы. Большинство клиентов обращаются к нам именно с такими запросами, так как понимают, что для достижения большинства бизнес-целей зачастую достаточно уже имеющихся данных.

Также у нас предусмотрена возможность интегрировать открытые источники информации, если это необходимо заказчику. Это позволяет глубже анализировать ситуацию и принимать обоснованные решения.

Все больше заказчиков выражают интерес к работе со слабо структурированными данными и целыми объектами. Например, это может быть работа с изображениями или звуковыми записями. Мы понимаем, что это не просто тренд, а направление, которое будет активно развиваться в ближайшие несколько лет.

Наша команда уже начала развивать свой продукт QuAnt Data Management — комплексное решение по управлению данными в этом направлении, включая обработку объектов в корпоративных хранилищах данных и использование технологий машинного зрения. Мы исследуем возможности применения моделей для преобразования голоса в текст. Элементы машинного обучения становятся неотъемлемой частью нашей работы.

— Как IT-решения по аналитике данных могут повлиять на развитие бизнеса?

— Аналитика данных позволяет компаниям принимать решения на основе фактов, а не только интуиции. Это снижает риски и повышает вероятность успешных исходов, оптимизируя бизнес-процессы.

Компании, использующие такие IT-решения, могут быстрее других реагировать на изменения в потребительских предпочтениях и рыночных условиях, что дает им преимущество перед конкурентами, позволяя персонализировать предложения, прогнозировать тренды и управлять рисками. Своевременное использование аналитики данных помогает избежать ошибок и оптимизировать стратегии в долгосрочной перспективе.

Измеримость бизнеса, процессов, процедур для оценки обстановки и выработки решений абсолютно в любой отрасли или сфере деятельности в эпоху информационного общества — это уже реальная обязательная необходимость, без которой просто невозможно быть конкурентным и соответствовать ожиданиям и потребностям этого информационного общества. И именно на решение этой сложной, но очень нужной задачи нацелены IT-решения по управлению данными и их аналитике.

В условиях растущей конкуренции компании, использующие аналитические инструменты, могут быстрее адаптироваться к изменениям на рынке, выявлять новые возможности и реагировать на действия конкурентов. Современные IT-решения не только оптимизируют внутренние процессы, но и способствует росту бизнеса, повышая его гибкость и адаптивность в условиях быстро меняющегося рынка.

— Как развивается ваше облачное направление?

— Благодаря сотрудничеству с партнерами из iqData мы успешно запустили нашу услугу и уже работаем с несколькими белорусскими компаниями, в том числе с крупными заказчиками из сферы ретейла и промышленности. Мы разработали несколько тарифов, которые подойдут для компаний разного масштаба и с различными запросами к аналитике данных.

А в апреле мы приняли участие в конференции InTech Belarus 2025 и смогли убедиться, что белорусский рынок нуждался в подобной услуге — аналитика данных из облака интересна как крупным промышленным предприятиям, так и компаниям из среднего бизнеса, которые обрабатывают большие объемы информации.

Иван Носенко, QuAnt DM Product Owner, руководитель отдела бизнес-анализа Invento Labs

— Иван, можете описать маршрут данных? Какой путь они проделывают из информационных систем заказчика в ваше решение?

— QuAnt Data Management — это комплексное решение, которое охватывает весь жизненный цикл управления данными и состоит из множества различных систем. Процесс начинается со сбора и загрузки данных из разных источников, которые могут быть как внутренними, так и внешними по отношению к компании.

Из «коробки» доступна загрузка данных из источников на уровне популярных систем управления базами данных (СУБД), таких как Oracle, MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server и других. Если клиент использует другие системы, которые не входят в стандартный набор интеграций, то мы всегда готовы предложить индивидуальные решения под потребности бизнеса.

В случае облачного решения собранные данные отправляются в центр обработки данных iqData для дальнейшей работы.

— Когда уже собраны все данные, как происходит их анализ и в каком итоговом виде сотрудники компании получают аналитику?

— При загрузке данные проходят проверку качества с помощью нашего модуля Data Quality Management (DQM). Этот этап критически важен, так как позволяет выявить и устранить ошибки или несоответствия в данных еще до их анализа.

Полученные и хранящиеся данные в DWH-модуле QuAnt DM могут быть обогащены при помощи дополнительной нормативно-справочной информации, за которую отвечает отдельный модуль Reference Data Management (RDM). Это позволяет создать более полное представление о данных и улучшить качество анализа.

Далее происходит процесс анализа необходимых метрик, показателей и отчетности, которые необходимы клиенту для получения ценной информации и принятия обоснованных управленческих решений. Все полученные результаты трансформируются в витрины данных для конкретных отчетов. В результате разрабатывается аналитическая или статическая отчетность, которая доступна конечным пользователям в рамках модуля Visual Analytics.

— Насколько сложно проходит процесс внедрения решения по анализу данных? Сколько обычно времени это занимает, какие подготовительные работы проводятся?

— Процесс внедрения может меняться в зависимости от множества факторов. Его сложность определяется масштабом проекта и конкретными потребностями заказчика. Как правило, внедрение может занимать до одного года, а при использовании облачного решения этот срок значительно сокращается.

Первым шагом в этом процессе является тщательная подготовка. Если у заказчика уже есть необходимая документация, которая описывает все системы и их взаимодействие, а также доступы и API для интеграции, то это упрощает задачу. Например, если мы рассматриваем крупный университет, то при наличии всех этих ресурсов внедрение у нас заняло всего два месяца.

Кроме того, важным аспектом является обучение конечных пользователей. После внедрения решения по работе с данными необходимо обучить сотрудников со стороны заказчика эффективному использованию новых инструментов.

Успешное внедрение решения по анализу данных требует комплексного подхода, включающего в себя предварительный анализ, подготовку документации, интеграцию систем и обучение сотрудников. Каждая из этих стадий играет ключевую роль в конечном успехе проекта.

— В чем уникальное отличие вашего решения от аналогов?

— Начнем с того, что сегодня мы — единственные в Беларуси, кто оказывает услугу для управления и аналитики данных в облаке. И в этом плане у нас просто нет аналогов.

Также мы предлагаем клиентам несколько вариантов лицензирования или подписки — от комплексной лицензии или тарифа на все модули продукта до подключения лишь тех модулей, которые необходимы бизнесу сегодня. Это позволяет избежать переплат за функции, которые клиент не будет использовать. Такой подход делает систему гибкой и адаптируемой для компаний с ограниченными ресурсами или специфическими требованиями. Также наша команда разработала удобный интерфейс, поскольку мы понимаем, что простота в освоении и управлении IT-решением критически важна для пользователей.

Еще наш продукт предоставляет простой способ подключения новых источников данных и автоматизации процессов загрузки с помощью модуля DPM. А для обогащения и стандартизации полученных данных мы разработали гибкий и интуитивно понятный способ ведения нормативно-справочной информации в организации — модуль RDM.

QuAnt DM использует передовые технологии для сбора, хранения и обработки больших объемов данных, что обеспечивает высокую производительность и делает его идеальным решением для компаний, работающих с большими данными.

QuAnt DM не требует огромных ресурсов на развитие, это позволяет компаниям легко адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и увеличивать свои мощности по мере необходимости. QuAnt DM независим от производителей «железа» и может быть развернут на стандартных серверах x86 архитектуры, что значительно упрощает процесс внедрения и снижает затраты на оборудование.

И наконец, мы гордимся тем, что наше IT-решение доступно на региональном рынке. Invento Labs предлагает локализованную поддержку и учитывает особенности бизнеса в конкретном регионе.

В совокупности все эти факторы делают QuAnt DM решением, где каждая часть системы приносит свою ценность, отвечая самым современным требованиям бизнеса и помогая нашим клиентам обеспечивать эффективное управление данными и достигать своих бизнес-целей.