Visiology вошла в число лидеров исследования «Self-Service-круг Громова 2026»

Платформа Visiology получила высокую оценку в новом исследовании «Self-Service-круг Громова 2026» как один из ведущих инструментов для реализации self-service цифровой трансформации. Исследование оценивает зрелость подходов к self-service в корпоративной работе с данными в России.

«Self-Service-круг Громова 2026» — часть линейки исследований «Круги Громова», которая выходит с 2019 года и анализирует российский рынок ИТ-продуктов. В отличие от прежних обзоров, сфокусированных на BI, новое исследование рассматривает самостоятельную работу с данными во всём технологическом стеке — от подключения источников и подготовки данных до моделирования, управления метриками, качества и доступов.

Методология оценивает платформы не по набору функциональных возможностей, а по тому, насколько они позволяют бизнес-пользователям автономно работать с данными во всей цепочке — без постоянного вовлечения ИТ, при сохранении качества, контроля и единого понимания метрик.

В этом контексте Visiology выделяется как наиболее корпоративно зрелая платформа. Среди её сильных сторон:

• модель данных;
• DAX;
• единые метрики;
• RLS;
• сертификация дашбордов и наборов данных;
• Cortex AI;
• управляемый enterprise-контур.

Авторы исследования отмечают, что ключевая особенность Visiology заключается не в ориентации на создание отчётов как таковых, а на внедрение управления на основе данных. По их оценке, платформа позволяет связать KPI, отклонения и управленческие решения в единую систему. А уже в рамках неё цифровые показатели становятся основанием для действий, а не просто визуализацией.

Ценность подхода, применённого в исследовании, прокомментировал руководитель отдела экспертизы Visiology Максим Губин. По его словам, важнее всего то, что авторам удалось зафиксировать зрелое понимание self-service. Долгое время этот подход воспринимался как возможность пользователя самостоятельно собрать отчёт или дашборд. Но в реальной жизни крупного бизнеса людям важно самостоятельно работать с данными, сохраняя единое понимание метрик, доверие к данным и общие правила работы с ними.