4 тренда в области корпоративных данных и бизнес-аналитики в 2026: Data Governance, ИИ, Data Quality, гиперавтоматизация

Несмотря на постоянно изменяющийся рынок, непростые экономические условия и санкции, цифровизация российского бизнеса продолжается. Компании осознают важность внедрения современных технологий, изменения устаревших моделей управления и способов принятия решений для того, чтобы оставаться на плаву в нестабильные времена.

Параллельно во всем мире набирают обороты тренды, связанные с внедрением ИИ, data-driven культурой, гиперавтоматизацией процессов.

Как на фоне общемировых перемен будет меняться работа с корпоративными данными и бизнес-аналитика в 2026 году? В статье сформулировали тренды в области данных 2026 и рассказали, как эффективно внедрить новые технологии в компании.

1. Data Governance и использование данных как стратегического актива

Сегодня бизнесу важно рассматривать данные не как побочный продукт эксплуатации информационных систем, а как ключевой ресурс для принятия обоснованных решений, повышения операционной эффективности и получения конкурентных преимуществ — то есть, определить данные как актив компании.

Для организации управления данными как активом необходимо внедрение Data Governance — совокупности процессов, стандартов и метрик, которые обеспечивают контролируемое, безопасное и эффективное использование данных.

Это стратегический уровень управления, который создает фундамент для всей работы с данными в компании и строится на трех направлениях:

1. Люди — распределение ролей и ответственностей среди бизнес-пользователей, ИТ и менеджмента на разных уровнях работы с данными
2. Процессы — формализация работ с данными (управление качеством, обеспечение безопасности, работа с метаданными и т.д.), гарантирующая их повторяемость и последовательность
3. Технологии — внедрение инструментов для автоматизации процессов и помощи ответственным: от Data Catalogs и MDM-систем до корпоративных хранилищ DWH и BI-систем

2. ИИ (AI), RPA и ML для автоматизации аналитики и генерации данных

По данным отчета AI Index 2025 доля компаний, использующих ИИ для решения бизнес-задач, выросла до 78%. Внедрение ИИ в 2026 году поможет компаниям автоматизировать анализ данных, выявлять тренды и прогнозировать события.На смену точечному использованию нейросетей, от пилотов к промышленной эксплуатации придут комплексные решения на базе искусственного интеллекта — ИИ-агенты.

В связке с машинным обучением (ML) ИИ-агенты способны собирать и обрабатывать массивы Big Data в режиме реального времени, автоматизировать предиктивную аналитику и заменить ручные рутинные операции специалистов по работе с данными.

Для обучения агентов редким, но важным сценариями продвинутой аналитики используются синтетические данные — сгенерированные ИИ массивы, имитирующие статистические свойства и закономерности реальных данных.

Такой подход значительно расширяет возможности бизнес-аналитики и позволяет обойти ограничения, связанные с политиками безопасности, нехваткой и стоимостью сбора реальных данных.

На уровне BI многие поставщики уже сейчас предлагают роботизацию RPA или ИИ-помощников для решения рутинных задач.

RPA (Robotic Process Automation) — это технология автоматизации бизнес-процессов с помощью программных роботов, имитирующих действия человека в цифровых системах.

Например, российская BI-платформа PIX BI легко интегрируется с решением PIX RPA, которое распознает и собирает необходимые для анализа данные, а также с YandexGPT или Sber GIGA Chat для помощи в написании формул и аналитики.

В последней версии платформы FineBI 7.0 встроенный ИИ-ассистент FineChatBI позволяет бизнес-пользователям задавать вопросы на естественном языке, мгновенно создавать дашборды и находить инсайты в данных.

ИИ-ассистенты хорошо автоматизируют отдельные операции — генерацию скриптов, подсказки по визуализациям, поиск аномалий, — но не умеют самостоятельно определить, какие данные имеют смысл именно для вашего бизнеса, как обучить сотрудников поддержанию качества этих данных, и какие последствия повлекут ошибочные управленческие решения.

Именно поэтому нейросети не смогут на 100% заменить бизнес-аналитиков — специалистов, которые занимают ключевую роль в процессе принятия бизнес-решений.

Кто такой бизнес-аналитик и как им стать? Узнайте в статье

3. Обеспечение качества данных — нулевой этап перед внедрением любых инструментов

Внедрение ИИ, инструментов Big Data и продвинутой аналитики значительно повышает цену ошибок в данных. По прогнозам Gartner и Forrester до 50–60% инициатив с ИИ в 2026 могут не дать ожидаемого эффекта из-за проблем с качеством, контекстом и интерпретацией данных.

В России сегодня вопрос качества данных стоит особенно остро, так как из-за импортозамещения происходит переформирование всего аналитического ландшафта: миграция BI, перенастройка интеграций, параллельная эксплуатация старых и новых контуров.

В отсутствии «best practices» западных вендоров, без своевременно формализованных правил и повышения аналитической грамотности сотрудников качество данных деградирует само по себе.

Для решения этой проблемы компаниям важно:

1. Распределить ответственность за управление данными не только внутри ИТ-отдела, но и на все подразделения компании
2. Ввести KPI, позволяющие определить уровень качества данных: количество инцидентов из-за ошибок в данных, индекс доверия к данным, % управленческих решений, принятых на основе достоверных данных и другие
3. Пересмотреть технологии сбора, хранения и обработки данных, внедряя современные корпоративные хранилища данных

DWH (Data Warehouse, корпоративное хранилище данных) — централизованный источник структурированных и очищенных данных из различных источников компании, от ERP и онлайн-платформ, до Excel-таблиц.В результате сбора, хранения и обработки данных в DWH компания получает доступ к единым данным высокого качества для последующей аналитики.

Узнайте больше о том, как DWH помогает повысить доверие к данным

4. Гиперавтоматизация и переход от отдельных инструментов к платформам данных

В ИТ-решениях современному бизнесу важен масштаб, высокая скорость изменений и возможность не быть привязанными к одному вендору продуктов.

В связи с этим в тренд выходит гиперавтоматизация — стратегический подход для быстрой автоматизации максимального числа бизнес-процессов в компании с помощью комплексного использования технологий (ИИ, машинного обучения, RPA, low-code и др.).

В результате гиперавтоматизации компания создает интегрированную, самодостаточную цифровую экосистему, переходящую от автоматизации рутинных задач к автономному управлению сложными сквозными процессами, где человек выполняет только самые нетривиальные операции.

Аналитика становится частью цифровой экосистемы и также развивается от уровня монолитных разрозненных решений к единой платформе сбора, хранения, обработки и анализа данных, в которую интегрированы облачные сервисы, BI, Big Data, ИИ, ML и другие инструменты.

Такой подход ускоряет вывод сервисов, снижает стоимость владения аналитическим решением и повышает уровень качества данных, а значит, и принимаемых на их основе решений. Но внедрение подобной единой платформы требует от компании высокого уровня зрелости в управлении данными и корректной настройки интеграций.

Что важно предпринять компаниям, чтобы успевать за тенденциями

В условиях сокращения бюджетов и постоянных изменений рынка успех компаний измеряется не количеством новых внедренных технологий, а способностью подготовиться к проектам, точно рассчитать риски и затраты.

Чтобы успевать за тенденциями и инвестировать в эффективность, стоит начать со следующих шагов:

• Сформировать и зафиксировать «единый язык бизнеса»

Составить матрицу ключевых метрик и правил расчета, внедрить «золотые» справочники и MDM там, где без них постоянно конфликтуют цифры

• Встроить мероприятия по обеспечению качества и наблюдаемости данных в процессы

Внедрить контроль качества данных как обязательный процесс, проводить мониторинг актуальности/полноты/аномалий данных, отслеживать data lineage (полный жизненный цикл данных и их происхождение)

• Стартовать мероприятия Data Governance

Определить ответственность и распределить роли: директор по данным, владельцы данных (ответственные за определенный набор данных), стюарды данных (специалисты по управлению данными) и другие. Обучить бизнес-пользователей работе с данными и инструментами аналитики, внедрить self-service BI

• Встраивать ИИ в аналитику через ограниченные сценарии и измеримые KPI

Начинать внедрение с use-cases, где понятна цена ошибки и критерии успеха: время подготовки отчета, затраты ручного труда, скорость принятия решений. Не запускать ИИ-агентов без фундамента в виде качественных данных: если данные ненадежны, ИИ будет масштабировать ошибки и затраты

• Пересмотреть имеющиеся инструменты сбора, хранения и обработки данных

Для внедрения современного, масштабируемого корпоративного хранилища данных DWH обратитесь к проверенной команде интеграторов Qlever Solutions. Наши специалисты более 10 лет внедряют корпоративные аналитические решения ля лидеров отраслей добывающего производства, ритейла, ресторанного бизнеса, легкой промышленности, энергетики

Извлеките максимум пользы из данных в 2026 году

Свяжитесь с нами. Подберем современные инструменты аналитики, отвечающие вашим уникальным задачам