Технологические и функциональные тренды рынка BI

15 мая 2021
6
Технологические и функциональные тренды рынка BI

Российский рынок BI продолжает расти, несмотря на корректировки, которые внесла пандемия коронавируса COVID-19. В исследовании «BI-круг Громова 2021», посвященном обзору российских BI-систем, названы ключевые тренды, которые определят развитие рынка BI в ближайшие годы.

Направления цифровизации

Сохранение цифрового импульса. В рамках направления «Цифровое государственное управление» до 2024 года на первый план вышло развитие инфраструктуры электронного правительства, внедрение сквозных платформенных решений в государственное управление. Внедрение BI за счет расширенного обнаружения и анализа данных позволит поддержать активную цифровизацию в госсегменте.

Управление данными и систематизация, а не болото данных. Единое хранилище данных и культура управления данными — основные преамбулы бизнеса. Именно поэтому растет потребность в функционале, позволяющем делиться источниками данных, передавать данные из BI-платформы другим системам.

Также явно просматривается тренд отказа от Excel для ввода данных. Пользователям необходим единый каталог данных для поиска, понимания и использования любого источника данных, получения аналитической информации.

Важным трендом является рост тенденции управления качеством данных (DQM) — это долгожданное облегчение для всех предприятий. Управление качеством данных сочетает в себе технологию, процесс, нужных людей и организационную культуру для предоставления данных, которые не только точны, но и полезны.

Облачный вариант использования. На рынке фиксируется тренд на использование технологии обработки данных в реальном времени и, соответственно, на беспрепятственное перемещение данных в реальном времени между несколькими облачными средами и озерами данных.

Распространяется тренд на данные как услугу (DaaS) — под этим термином понимается облачная служба, использующая облачные вычисления для предоставления услуг хранения, обработки, интеграции данных и анализа данных компаниям, использующим сетевое соединение.

Следовательно, DaaS могут использоваться организациями, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию с помощью данных, автоматизировать часть производства, создавать более качественные продукты в соответствии с рыночным спросом и т. д. DaaS уже предоставляется многими глобальными поставщиками услуг, такими как Microsoft Azure, SAP и т. д. Россия идет в ногу с остальным миром.

Фокус на язык программирования Python. Основная причина роста Python — это универсальность языка. Как и Java, Python применяется в огромном количестве областей и способен справляться с абсолютно разными задачами. Эта пластичность в плане применения и делает Python столь привлекательным для множества разработчиков по всему миру. Дополняет указанный фактор еще и низкий порог вхождения в язык, так что армия «питонистов», как в случае с PHP или JS, постоянно пополняется новыми и новыми людьми. Одно из важных преимуществ — это наличие библиотек для работы с данными и машинного обучения, имеющих удобный интерфейс. Например, на основе библиотеки sklearn легко собирать конвейеры предварительной обработки данных и построения моделей. Все алгоритмы и настройки машинного обучения инкапсулированы внутри классов и объектов, что делает код очень простым.

Анализ внешней информации из структурированных и неструктурированных источников. Покупатели BI-платформ хотят получать максимальную пользу от внутренних и внешних данных — последних становится все больше в открытом доступе. Например, ритейлерам интересно, какое влияние оказывает погода и региональные новости на входящий поток в точки продаж. Параллельно наблюдается запрос на упрощение работы с неструктурированными данными, а также потребность в предиктивной и предписывающей аналитике.

Тренд на кибербезопасность

По прогнозам исследований Genesys, Redwood Software и Sapio Research, в 2022 году более 60% компаний расширят права и предоставят сотрудникам возможности для работы с данными, искусственным интеллектом и безопасностью, чтобы повысить свою продуктивность, адаптивность и способность принимать решения в условиях быстрых изменений. Компаниям нужны команды и сотрудники, которые будут работать автономно, принимая решения в условиях большой неопределенности. Передовые сотрудники получат больше возможностей для оценки изменений в поведении клиентов и внешней среде в режиме реального времени. И, соответственно, все более остро будет стоять вопрос обеспечения кибербезопасности организаций.

Безопасность дистанционной работы. Тренд на безопасность корпоративной сети при дистанционной работе станет первоочередной целью организаций в 2021 году. По подсчетам крупнейшего российского коммерческого банка «Сбербанк», потери от кибератак в нашей стране составляют порядка 650 млрд рублей ежегодно, при этом количество инцидентов продолжит увеличиваться. И большинство российских компаний это понимают: так, Дмитрий Пятунин из Oberon отмечает, что более 67% уже инвестируют в кибербезопасность.

Формирование партнерства по использованию данных между государством и бизнесом. Прозрачность действий всех операций должна обеспечиваться таким образом, чтобы у каждого участника процесса всегда была информация о каждом шаге всех партнеров. Поэтому растет спрос на блокчейн-инструменты, хранение данных по транзакциям, действиям.

Data sharing — более быстрый процесс обмен данными. Data sharing также означает сотрудничество и рост. Ключевым требованием, наряду с безопасностью и надежностью, является доступность всего за несколько кликов. Примечательно, что существует потребность в инструментах, которые могут быть легко доступны как программистам, так и аналитикам. Для участников отрасли и правительств важно работать вместе над созданием инфраструктур данных, которые позволяют организациям, а также отдельным пользователям иметь полный контроль над своими данными, включая безопасные способы их совместного использования. Так, Минцифры уже предложило вывести геоданные абонентов из-под действия тайны связи.

Искусственный интеллект и сквозные технологии

Платформы non-code, поддержка NoSQL, гибкая BI-разработка; интерактивные информационные панели без кода для повествования данных. Платформы без кода и с низким уровнем кодирования стали широко обсуждаемой технологией, которая привлекла внимание технических сообществ. Компании, поставляющие такие инструменты, убивают двух зайцев одним выстрелом. Команды разработчиков и отдельные разработчики освобождаются от утомительной работы по написанию кода для каждого взаимодействия вручную, в то же время это открывает доступ к данным для «нетехнических» специалистов, которые могут внести свой вклад в эти проекты. Трудно переоценить ценность такого рода инструментов для бизнеса, особенно когда речь идет об интерактивных панелях мониторинга для Data Storytelling. Аналитики данных могут проводить анализ закономерностей и получать индивидуальную визуализацию практически мгновенно, без программирования.

Цифровые ассистенты. Проекты с голосовыми решениями на базе искусственного интеллекта взлетели в 2020 г. Когда бизнес перешел на работу в дистанционном режиме, время стало еще более ценным ресурсом: трата его на просмотр дашборда превратилась в непозволительную роскошь. Люди хотят получать ответы на вопросы через голосовое общение, важна обработка естественного языка без участия человека, возможность легко и быстро обнаруживать закономерности, выявлять возможности и отбрасывать ненужную информацию.

Мобильная бизнес-аналитика. Мобильная бизнес-аналитика все больше интегрируется в решения бизнес-аналитики, и в следующем году эта тенденция, безусловно, не потеряет своего значения. Фактически, это одна из наиболее заметных новых тенденций в области бизнес-аналитики. Физическое присутствие в офисе с каждым годом становится все менее необходимым, и это, безусловно, влияет и на бизнес-индустрию. Мобильная бизнес-аналитика позволяет компаниям иметь доступ к своим данным в режиме реального времени, обеспечивая более быструю реакцию на любые события в бизнесе и предоставляя больше свободы пользователям, которые в настоящее время не находятся в офисе, но нуждаются в доступе к важной бизнес-информации на ходу.

Самообслуживание. Сегодня аналитики BI самостоятельно выгружают, очищают и преобразовывают данные без помощи ETL-разработчиков. Среда для работы становится все более интерактивной. Self-service BI позволяет бизнес-пользователям самостоятельно решать задачи бизнес-аналитики без привлечения специалистов по данным или ИТ-специалистов. Таким образом, он дает пользователям возможность фильтровать, сортировать и анализировать корпоративные данные, не обладая необходимыми техническими навыками анализа данных. Интересно, что в будущем self-service BI позволит производить больше аналитики, чем специалисты по данным. Это указывает на растущую важность самообслуживания BI. Поскольку все больше и больше компаний планируют использовать бизнес-аналитику для продвижения культуры, основанной на данных, тенденция самообслуживания бизнес-аналитики будет только набирать обороты.

Data-driven системы/управление. ML и ИИ-системы в BI-платформах. Классификация, регрессия и кластеризация. Машинное обучение встроено в программное обеспечение и будет направлять пользователей по их запросам к данным. Формируется спрос на инструменты для моделирования принятия решений.

Обработка графов (Graph Processing). Обработка графов относится к методам, которые включают графическое представление отношений между различными объектами, включая места, вещи и людей. Обработка графов, которая обеспечивает адаптивную и сложную науку о данных, имеет широкий спектр приложений в области социального анализа, обнаружения мошенничества и исследования генома. Методы графической и сетевой аналитики для открытия новых бизнес-идей и возможностей.

Визуализация данных

1 график = 1 мысль. Все визуализации необходимо сводить к простой инфографике, расставлять акценты, а не давать море информации. Цель интерфейсов — видеть результат, делать вывод и принимать решение.

Анимация. Пользователи хотят видеть историю данных, в том числе за счет подкрашивания важных элементов при выборе фильтров. Цель — видеть основное и фокусировать взгляд. Подобный функционал помогает легче обнаруживать и понимать изменения. Растет спрос и на представление данных — storytelling.

Приятные, приглушенные и гармоничные оттенки. В современных BI-системах наблюдается тенденция к использованию пастельных цветов. При этом возможность применения монохрома и легкого градиента делают визуализацию более профессиональной.

«О том, что рынок не стагнирует, свидетельствует множество факторов. В частности, мы зафиксировали появление новых отечественных BI-продуктов и активное развитие функционала ранее представленных – и это несмотря на далеко не самую благоприятную экономическую ситуацию. Отрадно, что разработчики смогли не только выжить, но и реализовать дорожные карты развития платформ, – резюмирует автор исследования, эксперт в области BI, Сергей Громов.
 

Читать еще

Искусственный интеллект и все, все, все...

«Интернет поведения», умные очки и дисплеи-трансформеры: невероятные техно-прогнозы на будущее

Big Bank – теория цифрового взрыва в банкинге


3263
Поделиться
Коментарии: 6
  • Андрей Лабутин
    Рейтинг: 80
    ОАО "Завод им. В.А. Дегтярева"
    Начальник отдела Разработки системы управления ресурсами организации. Управления информационных технологий
    11.06.2021 09:23

    > «Цифровое государственное управление» до 2024 года... внедрение BI...

    Нет в стратегии цифрового государства ничего про BI. Так же нет ничего про BI в стратегии Минцифры по цифровизации.

    >растет потребность в функционале, позволяющем делиться источниками данных, передавать данные из BI-платформы другим системам.

    Можно какой то пример? Просто звучит так словно BI стал интегрирующей шиной, хотя по факту BI требует глубокой денормализации и серьезного перестроения структуры данных.

    Не кажется ли Вам, что такая цена для интеграции запредельно высока - я говорю даже не о цене (абсолютно неоправданной) за сам BI, а о цене двойного перестроения структур данных, для передачи данных куда-то дальше за BI?

    >Также явно просматривается тренд отказа от Excel для ввода данных.

    У Вас есть реальные кейсы, когда компании с Excel сразу на BI переходили? Серьезно? Ну, для меня это звучит примерно как из детского сада сразу докторскую защищать пошел.

    >На рынке фиксируется тренд на использование технологии обработки данных в реальном времени и, соответственно, на беспрепятственное перемещение данных в реальном времени между несколькими облачными средами и озерами данных.

    Давайте назовем пока этот тренд - технологическим.
    Если бы статья была не про BI, а про работу с данными смартфонов физических лиц - я бы наверное принял Ваш посыл за тренд, который вероятнее всего состоится и будет удобен людям, НО - физическим лицам не нужен BI...

    Только вчера прошла конференция предприятий ОПК под председательством О.В. Бочкарева, на которой предприятиями очень остро был поднят вопрос о защите и принадлежности информации, размещаемой в облаках - о выработке требований к такой защите на уровне государства.

    Т.е. по сути крупный бизнес ещё не приобрел доверие к возможностям хранения в облаке, а Вы уже говорите о некоем тренде на рспределенные данные и мультиоблачность.

    Люди на предприятиях при интеграции двух разных СУБД на закрытых площадках думают как обеспечить безопасный обмен и решения не всегда бывают простыми, а тут - ТРЕНД мультиоблачности для BI....

    >Следовательно, DaaS могут использоваться организациями, чтобы лучше понимать свою целевую аудиторию с помощью данных, автоматизировать часть производства

    А можно пример автоматизации части производства в облаке - не важно в каком, просто посмотреть, что реально сделано, а не заявлено...

    Сегодня на рынке, не в России, а в мире, нет ни одной системы, которая бы предоставила решение по автоматизации производства по принципу bought-installed-work, до базового DaaS скажем мастера от момента старта договора у кого-то уходит 3-5 у кого-то 7-10 лет. Приведенный в примере SAP - система, которая сильна чем угодно, но не производственным модулем.

    >Фокус на язык программирования Python.

    Строка, из-за которой я собственно и начал комментировать. На мой скромный взгляд, уже сейчас возможности библиотек Python позволяют говорить о том, что Python является очень достойной альтернативой любой системе BI.
    А доступность, бесплатность и открытость Python, а также отсутствие необходимости перекраивать структуру данных для построения нормальной отчетности, как того требует BI, лично для меня, выводит Python далеко вперед перед любой BI системой.

    Python далеко не без недостатков. Основной - производительность! Низкая производительность! Однако, даже по этому критерию он всё равно лучше любого BI, потому что, если не перекраивать базу под BI, а пытаться показать отчеты непосредственно из структур СУБД, то большинство BI систем вообще неспособны показать результат в сколь-нибудь разумные сроки.

    >Сегодня аналитики BI самостоятельно выгружают, очищают и преобразовывают данные без помощи ETL-разработчиков. Среда для работы становится все более интерактивной. Self-service BI позволяет бизнес-пользователям самостоятельно решать задачи бизнес-аналитики без привлечения специалистов по данным или ИТ-специалистов.

    Self-service BI обладает ИИ, который способен разобраться в сырых данных? Разложить по типам данные с разными разделителями и разными обозначениями пустых данных? Способен сам сформировать набор статистических показателей по разным направлениям совместимости данных и выявить ошибочные данные, которые портят общий тренд или общую картину?
    Способен самомтоятельно подобрать наиболее эффективный инструментарий анализа данных и их преобразования? Способен автоматически сгенерировать нужные структуры данных для максимально эффективного их использования под конкретные задачи?

    Способен сам построить кубы под заданные данные для анализа?

    Ну перестаньте. Потребность рынка в аналитиках и DS сейчас настолько велика именно из-за того, что когда компании копили данные, они не думали о предитивной аналитике, ML и ИИ, которые требует немного иного отношения к данным.

    Ну и вишенка... А разве существуют сейчас BI со встроенным ИИ?

    Написанное ниже абзаца про Self-service BI я не буду комментировать, поскольку, ИМХО, из практически всего, что написано ниже можно смело убрать слова про BI, кроме раздела визуализация, жаль, что не написано, что существуют куда более эффективные по критерию цена/возможности/скорость разработки/качество системы.

  • Сергей Громов
    Рейтинг: 11
    BI Consult
    генеральный директор
    15.06.2021 14:59

    >> Нет в стратегии цифрового государства ничего про BI. Так же нет ничего про BI в стратегии Минцифры по цифровизации.

    Это одна из технологий, которая может принести пользу в данном начинании. Поэтому нам никто не мешает ее обсудить, тем более в контексте того, что Российские компании тратят силы на ее создание и считают одним из потребителей - государство.

    >> Можно какой то пример? Просто звучит так словно BI стал интегрирующей шиной, хотя по факту BI требует глубокой денормализации и серьезного перестроения структуры данных. Не кажется ли Вам, что такая цена для интеграции запредельно высока - я говорю даже не о цене (абсолютно неоправданной) за сам BI, а о цене двойного перестроения структур данных, для передачи данных куда-то дальше за BI?

    Пример - прогнозирование (хотя я лично не поддерживаю это направление), но тем не менее в BI можно создавать прогнозы и передавать их обратно в BI, в качестве планового значения. Еще пример - роботизация - в BI находим отклонение и передаем в CRM систему задачу для исполнителя. Тоже вполне реальная практика.
    Цена не высока, такая шина выйдет существенно дешевле любых возможных шин (WebSphere для примера). Безусловно - это костыль. Однако данные денормолизовать будет не нужно, так как они уже представлены в нормальном для выполнениях этих операций виде.

    >> У Вас есть реальные кейсы, когда компании с Excel сразу на BI переходили? Серьезно? Ну, для меня это звучит примерно как из детского сада сразу докторскую защищать пошел.

    Нет, Excel вечен :)

    >> Давайте назовем пока этот тренд - технологическим.
    Если бы статья была не про BI, а про работу с данными смартфонов физических лиц - я бы наверное принял Ваш посыл за тренд, который вероятнее всего состоится и будет удобен людям, НО - физическим лицам не нужен BI...

    Тут речь идет о том, что BI-вендоры, тоже пытаются создать экосистемы (заграницей получается) и они сейчас имеют в портфолио не только сам BI-продукт, а средства для репликации данных, аналоги DWH, каталоги данных и т.д. и т.д.

    >> Только вчера прошла конференция предприятий ОПК под председательством О.В. Бочкарева, на которой предприятиями очень остро был поднят вопрос о защите и принадлежности информации, размещаемой в облаках - о выработке требований к такой защите на уровне государства. Т.е. по сути крупный бизнес ещё не приобрел доверие к возможностям хранения в облаке, а Вы уже говорите о некоем тренде на рспределенные данные и мультиоблачность. Люди на предприятиях при интеграции двух разных СУБД на закрытых площадках думают как обеспечить безопасный обмен и решения не всегда бывают простыми, а тут - ТРЕНД муьтиоблачности для BI....

    Все вендоры переходят на модель подписок и на модель размещения в облаках. Согласен, что компании и гос-учреждения еще не приобрели доверие, однако их просто вынудят :) И уже вынуждают. Может быть не так быстро....

    >> пример автоматизации части производства в облаке

    Уверен (знаю), что есть ERP работающие в облаке. И они вполне автоматизируют производства. Скажу больше - часть гос-сектора автоматизированы тоже из облака, только чуть более частного (строят ЦОД по всей стране). Но скоро и эти облака будут более публичными.

    >> "Python"

    я бы не стал сравнивать BI с Python, но я рад, что он вам нравится.

    >> "Self-service BI обладает ИИ"

    да, термин ИИ - не очень правильно понят. В таком виде как вы описываете - скорее нет, чем да. Но в зарубежных решениях что-то из описанного реализовано. Согласен - это не отменяет работу людей в области аналитики.

    ===========================================================
    Я рад, что вы прокомментировали данную статью и надеюсь, вы скачали отчет и изучили его. Буду рад общению.
    Если нужно что-то из обсужденного показать - прошу найти меня и выйти на связь (можно написать из формы с сайта https://biconsult.ru/ )

  • Андрей Лабутин
    Рейтинг: 80
    ОАО "Завод им. В.А. Дегтярева"
    Начальник отдела Разработки системы управления ресурсами организации. Управления информационных технологий
    16.06.2021 10:09

    Доброе утро Сергей.

    Давайте начнем обсуждение с темы, из-за которой я начал своё комментирование Python VS BI и Вашей фразы

    >я бы не стал сравнивать BI с Python, но я рад

    Непонятно зачем Вы упомянули тогда Python с своей статье про BI, но поскольку из песни слов не выкинешь, то давайте их всё-таки попробуем поставить в один ряд. Свои аргументы в пользу Python по сравнению с BI я уже назвал, и могу повторить
    - доступность для освоения
    - бесплатность
    - открытый исходный код
    - нет необходимости в консультациях или обследованиях вендора или внешнего консалта для внедрения в компании
    - огромный набор функциональных библиотек, которые возмжостями перекрывают возможности BI систем по визуализации, по анализу данных - тут вообще нет смысла упоминать BI, на фоне Python

    Каковы Ваши аргументы в пользу того, что Python не нужно ставить в один ряд с BI ?

  • Андрей Лабутин
    Рейтинг: 80
    ОАО "Завод им. В.А. Дегтярева"
    Начальник отдела Разработки системы управления ресурсами организации. Управления информационных технологий
    16.06.2021 10:25

    И вот эту тему я очень хотел бы прямо разжевать
    >роботизация - в BI находим отклонение и передаем в CRM систему задачу
    >для исполнителя. Тоже вполне реальная практика.
    >... Однако данные денормолизовать будет не нужно, так как они уже
    >представлены в нормальном для выполнениях этих операций виде.

    В случае отсутствия процедуры денормализации данных, всё что с ними будет делать BI для передачи в CRM или самому себе, или ещё куда-то - это либо агрегация, либо объединение, либо сортировки, либо всё это вместе.

    Любую из этих процедур и даже все вместе, любая СУБД (oracle, ms sql, mysql, postgresql и уже тем более nosql базы) выполнит быстрее, по причине того, что в большинстве из них помимо оптимизации хранения и оптимизации структур для быстрого доступа, есть ещё и внутренние оптимизаторы запросов.

    Таким образом, BI как шина, какой бы ни был BI, будет выполнять те-же операции, что умеет делать сама база, заведомо с меньшей производительностью, чем база.

    Более того, BI для передачи не в себя, а в CRM:

    - если передача будет на лету, вынужден будет провести двойное конвертирование данных - сперва из СУБД в формат объектов BI, потом из формата объектов BI в читаемый из CRM. Это будет либо API CRM, либо промежуточные универсальные форматы типа json, xml, csv и т.д. - а это медленный парсинг;

    - если передача не на лету, то BI, после выполнения каких-то операций, должен будет снова положить данные в СУБД, но уже в кластер CRM'а. А это снова двойное конвертирование - сперва из СУБД в формат объектов BI, потом из формата объектов BI в формат СУБД.

    Самым удивительным станет то, что архитектура систем может быть на одной СУБД, и тогда BI в данной схеме будет не просто костыль, а ещё и самый крутой тормоз, который вообще ускорить никак невозможно, если только аппликэйшен сервер не сделать мощнее, чем сервера основной базы... Но это уже будет совсем перегиб...

  • Андрей Лабутин
    Рейтинг: 80
    ОАО "Завод им. В.А. Дегтярева"
    Начальник отдела Разработки системы управления ресурсами организации. Управления информационных технологий
    16.06.2021 10:37

    >Уверен (знаю), что есть ERP работающие в облаке. И они вполне автоматизируют производства.

    Просто назовите компанию и систему, мне для дальнейшего получения информации будет более чем достаточно.

    >Скажу больше - часть гос-сектора автоматизированы тоже из облака, только чуть более частного (строят ЦОД по всей стране).

    Давайте не будем путать ЦОД с Облаками. ЦОДы, распределенные по стране, принадлежащие, пусть даже одному холдингу - не станут вдруг облачными, пока не научаться предоставлять ресурсы по требованию с минимальными эксплуатационными и ресурсными затратами. Безусловно мы можем назвать DaaS'ом и АРМ мастера на распределенных ЦОДах - но он от этого не станет полноценным DaaS, хотя формально модель будет соответствовать.

    Но вот когда в неё войдет сразу 700 мастеров со всего холдинга и 500 из них тупо повиснут в ожидании просто показа плана цехов под их задачи, который на тот момент уже даже может быть сформирован, но распределенная инфраструктура ЦОДов не имея единого ПО балансировки нагрузки и перераспределения ресурсов, поставит их в очередь обслуживания по классике СУБД - вот тогда, встанет вопрос, как перейти от сети ЦОДов, к мультиоблаку на ресурсах этих ЦОДов.

  • Андрей Лабутин
    Рейтинг: 80
    ОАО "Завод им. В.А. Дегтярева"
    Начальник отдела Разработки системы управления ресурсами организации. Управления информационных технологий
    16.06.2021 10:49

    >Все вендоры переходят на модель подписок и на модель размещения в облаках. Согласен, что компании и гос-учреждения еще не приобрели доверие, однако их просто вынудят

    Очень хочу увидеть подпись какого-нибудь должностного лица из госкорпорации или министерства, который в приказном порядке загонит данные по заработной плате или себестоимости или составу продукции ВПК или Росатома в частное облако, не принадлежащее соответствующей госкорпорации и не контролируемое ей в соответствие с документами по защите информации.

    Предприятия не противятся переходу в облака, мы может быть даже и хотели бы попробовать, НО - предприятия говорят, что на сегодня системы безопасности и контроля Облаков не соответствуют требованиям государства в области обеспечения безопасности информации по большой номенклатуре продукции в разных отраслях и большому числу экономических и производственных параметров этой продукции.

    И пока этот вопрос не будет урегулирован на уровне законодательства и не будет технически обеспечен владельцами облаков, переход не представляется возможным, а частичный переход выглядит неэффективным, не только с технической точки зрения, но и с экономической.

Предметная область
Отрасль
Управление