Не всё старое нужно выбрасывать: как IT-оптимизация ломает аналитику (и почему Excel с AI неожиданно усилился)
В последние годы в компаниях почти по одному сценарию проходит «цифровая трансформация».
Появляется новая IT-команда или внедряется современная BI-платформа и вместе с этим приходит идея: наконец-то навести порядок в аналитике.
Под «порядком» обычно понимается одно - убрать всё старое.
И первыми кандидатами на вынос становятся OLAP-кубы, как пример Microsoft Analysis Services и привычные инструменты, на которых годами работали финансы и аналитики.
Логика понятна: единая система, современный стек, меньше поддержки.
Но дальше происходит то, что в презентациях обычно не показывают.
Когда порядок снижает скорость
BI-системы действительно хорошо решают свою задачу - дают понятную и аккуратную картинку:
дашборды - KPI - агрегированные показатели
Это удобно для менеджмента и регулярного мониторинга.
Но как только задача выходит за рамки «посмотреть статус» и превращается в «разобраться, почему так произошло», ситуация меняется.
Финансовая аналитика почти всегда требует:
- быстро менять разрезы
- проверять гипотезы
- проваливаться в детали
- сравнивать данные под разными углами
И здесь возникает разрыв: дашборд показывает ответ, но не даёт инструмента, чтобы к этому ответу прийти.
Что теряется вместе с OLAP
Когда из архитектуры убирают OLAP-кубы, пользователи теряют не просто инструмент - они теряют привычный способ работы с данными.
Исчезает возможность:
- самостоятельно строить сводные
- гибко «крутить» данные
- мгновенно менять логику анализа
- работать без ожидания доработок
Вместо этого появляется зависимость от системы:
любое новое измерение → задача в IT → ожидание → компромисс
И в какой-то момент бизнес делает предсказуемый шаг - начинает обходить систему.
Данные выгружаются. Аналитика снова собирается в Excel.
Почему Excel никуда не делся
Это не потому, что пользователи «консервативны».
А потому что Excel (особенно в связке с OLAP) остаётся самым быстрым интерфейсом для работы с данными.
Он позволяет:
- сразу проверить гипотезу
- быстро собрать модель
- мгновенно изменить расчёт
- контролировать результат
Фактически это продолжение мышления аналитика, а не отдельная система. И именно поэтому попытки полностью заменить его дашбордами почти всегда приводят к параллельным процессам.
И здесь появился новый фактор — AI
До недавнего времени это ещё можно было считать спором «старое против нового». Но сейчас ситуация изменилась.
Excel внезапно получил серьёзное усиление за счёт AI.
Аналитик теперь может:
- использовать AI для построения формул и моделей
- автоматически находить аномалии
- генерировать выводы по данным
- ускорять сценарный анализ
- проверять гипотезы в разы быстрее
По сути, к привычному инструменту добавился интеллектуальный слой. И это произошло без сложных внедрений - прямо на уровне пользователя.
Почему это усиливает разрыв с BI и к чему это приводит в компаниях
На этом фоне становится заметно ещё одно отличие.
В большинстве BI-систем:
- работа с AI либо ограничена, либо находится на ранней стадии
- нет полноценного «диалога» с данными
- пользователь по-прежнему ограничен заранее заданной логикой
То есть BI остаётся инструментом отображения, а Excel + OLAP начинает превращаться в инструмент исследования с поддержкой AI.
Именно поэтому возникает парадоксальная ситуация:
то, что считалось «устаревшим стеком», начинает снова выигрывать за счёт гибкости и скорости развития.
Если в этот момент организация уже отказалась от старых инструментов, последствия становятся заметны довольно быстро:
- аналитика замедляется
- растёт нагрузка на IT
- пользователи ищут обходные пути
- падает глубина проработки данных
И самое важное - снижается качество решений, потому что их становится сложнее проверить и обосновать.
Что работает на практике
Компании, у которых получается сохранить эффективность, обычно идут не по пути «заменить всё», а по пути сочетания инструментов.
В этой модели:
- BI используется для витрин и управленческой отчётности
- OLAP остаётся для глубокой аналитики
- Excel выступает как рабочая среда пользователя
- AI усиливает всё это на уровне аналитика
Это не компромисс между старым и новым.
Я рекомендую
Если инструмент:
- ускоряет анализ
- даёт гибкость
- уже встроен в процессы
- и теперь ещё усиливается AI
, его нельзя просто убрать из-за возраста. Иногда самый рациональный шаг - оставить систему в покое и дать ей развиваться дальше. Потому что в аналитике выигрывает не тот, у кого новее стек, а тот, кто быстрее понимает свои данные.
ЗЫ
Сегодня складывается довольно парадоксальная, но абсолютно практическая ситуация:
самый недооценённый стек аналитики - это Excel + OLAP + AI.
Пока его пытаются «оптимизировать» и заменить, он начинает обгонять «современные» решения за счёт скорости, гибкости и того, что находится прямо в руках у пользователя.
И именно поэтому выигрывают не те компании, у которых «новее стек», а те, у которых аналитика реально работает.