Должны ли корпоративные ГИС (как ArcGIS) быть такими дорогими?

Должны ли корпоративные ГИС (как ArcGIS) быть такими дорогими?

Поделиться:

В прошлой жизни мне приходилось руководить проектами по выбору и внедрению разных корпоративных систем, включая ГИС. Это довольно утомительный и скучный процесс.

После получения ответов на RFP и составления матрицы систем-кандидатов процесс включает в себя перебор многочисленных вариантов лицензирования, долгие переговоры с настойчивыми отделами продаж и всегда высокую стоимость в первой версии коммерческого предложения.

Например, работа в серверной среде в Esri ArcGIS может стоить десятки миллионов рублей, что слишком дорого для малого и среднего бизнеса. Да и крупные компании часто считают такие затраты препятствием для полной интеграции корпоративных ГИС.

Цель статьи — разобраться, почему эти опции такие дорогие, а также как стартапы, такие как Mapbox или NextGIS (или наш Epsilon Metrics) предлагают аналогичные функциональные возможности за небольшую цену.

Почему корпоративные геоинформационные системы (ГИС) такие дорогие?

Разработчики и поставщики ГИС часто не стремятся менять модели лицензирования. Причина этого в том, что бо́льшая часть их прибыли поступает от государственных органов, оборонного сектора и правительственных учреждений, где такие изменения могут не быть особенно востребованы.

Программное обеспечение (ПО) настолько сильно интегрировано во внутренние системы и процессы, что ИТ-руководители готовы выполнять любые финансовые требования, только чтобы быть спокойными за бесперебойную эксплуатацию всего ИТ-ландшафта в целом.

Деньги не их, чего не скажешь об ответственности в случае, если миграция на новую систему пойдёт не по плану. Как говорили у нас в банке: «Никого еще не увольняли за покупку IBM».

Замена ГИС для этих клиентов всегда представляет собой «тяжёлый», рискованный и дорогостоящий проект. Именно так объясняют обычно ИТ-подразделения, почему нельзя заменить существующую систему.

Когда перед ИТ-подразделением, которое привыкло работать исключительно с текущей системой, стоит задача перехода на более современное и экономичное решение, процесс может оказаться сложным. А если при этом команде придётся осваивать новые навыки или она рискует стать невостребованной из-за перехода, то шансы на успешную миграцию снижаются ещё больше. Подобные ситуации встречаются довольно часто, и я сама был свидетелем таких непростых проектов.

Эта проблема прослеживается и при импортозамещении, когда крупные компании не мытьём, так катаньем оттягивают переход даже с тех систем, которые уже давно перестали поддерживаться в России.

Поэтому вместо уменьшения стоимости своих продуктов, компании вроде Esri направляют до 25% своих доходов на разработку и исследования, чтобы создавать новые решения. Кроме того, они часто приобретают другие компании, чтобы расширять клиентскую базу.

Почему ИТ-руководители никогда не хотят менять программное обеспечение?

Переход компаний к конкурентам или поиск альтернативных решений в области ИТ — не всегда лёгкое решение. Традиционно несколько факторов делают этот процесс сложным:

Интеграция и совместимость. Системы, используемые компанией, часто интегрированы в её бизнес-процессы. Переход к новой системе требует оценки совместимости нового решения с существующей инфраструктурой и бизнес-процессами.

Затраты и риски. Переход к новому поставщику или системе может быть связан с высокими затратами, как финансовыми, так и временны́ми. Также существует риск прерывания бизнес-процессов во время перехода.

Работа с поставщиками. Долгосрочные контракты с поставщиками могут включать условия, затрудняющие быстрый переход на другие решения без значительных финансовых потерь.

Оценка рынка и альтернатив. Нужно тщательно оценить альтернативные варианты, учитывая не только стоимость, но и функциональность, надёжность и поддержку. Часто процесс выбора новой системы оказывается даже более сложным, чем сама миграция.

Вопросы безопасности и соблюдения регуляторных требований. Вопросы безопасности данных и соответствие законодательным и отраслевым стандартам играют ключевую роль в выборе.

Внутреннее сопротивление. Изменение систем может встретить сопротивление со стороны сотрудников, которые привыкли к текущим системам и процессам.

Как насчёт открытого исходного кода? Разве оно не более доступно?

Программное обеспечение с открытым исходным кодом предлагает отличную альтернативу для многих компаний. В области геоинформационных технологий развитие такого ПО координируется некоммерческой организацией OSGeo, каждый год проводится конференция FOSS4G (Free and Open Source for Geospatial) Conference, и профессиональное сообщество более отзывчивое, и все решения отлично задокументированы.

У нас есть публикация, посвящённая использованию инструментов пространственного анализа с открытым исходным кодом для охвата всего цикла проектов пространственного анализа, с подробными примерами и ссылками.

В этой статье я привела лишь краткое описание, для понимания, что практически все задачи можно решить с использованием инструментов с открытым исходным кодом.

  • GeoServer. Популярный серверный программный продукт, позволяющий пользователям делиться и управлять геоданными. Поддерживает стандарты Open Geospatial Consortium (OGC) и обеспечивает обширную функциональность для работы с картами и геопространственными данными.
  • PostGIS. Расширение для PostgreSQL, предназначенное для работы с геопространственными данными.
  • OpenLayers и GeoExt. Библиотеки JavaScript для взаимодействия с картами в веб-приложениях.
  • Geonode. Платформа для управления геоданными и картами, которая обеспечивает удобный интерфейс для доступа, обмена и управления геопространственной информацией.
  • PySAL, GeoPandas, Leafmap. Библиотеки Python для пространственного анализа.
  • GDAL (Geospatial Data Abstraction Library). Библиотека для работы с растровыми и векторными геоданными.

Если можно организовать свой процесс разработки так, чтобы каждый шаг поддерживался тем или иным инструментом с открытым исходным кодом, то почему бы не использовать их?

Хотя использование открытого исходного кода выглядит привлекательно, это не всегда просто. Даже если инструменты и бесплатные, входной порог всё равно часто оказывается слишком высоким.

Основная сложность — это интеграция различных модулей в единую рабочую систему. Нужны квалифицированные разработчики, которые могут решать задачи по объединению всех компонентов и модулей.

Далее для перехода от MVP к масштабируемой системе корпоративного уровня понадобится ещё более многочисленная команда. На этом этапе нужно будет позаботиться об интеграции систем, обеспечении информационной безопасности, разработке документации и многом другом.

Также в больших организационных структурах не обойтись без дополнительного подразделения координации и контроля использования открытого исходного кода, например, офиса программ с открытым исходным кодом (OSPO — Open Source Program Office) и согласования внутри компании документа, регламентирующего использования открытого исходного кода разными командами разработки.

В итоге компании могут вкладывать столько же средств и усилий в решения с открытым исходным кодом, как и в коммерческие продукты. Это особенно сложно для компаний, которые не специализируются на разработке программного обеспечения.

Что насчёт гибридного геоинформационного ПО с открытым исходным кодом?

Гибридное ПО с открытым исходным кодом объединяет два ключевых элемента:

Настольные многопользовательские инструменты с открытым исходным кодом (например, QGIS) на локальных компьютерах, и облачные картографические сервисы (например, GIS Cloud, Mapbox, NextGIS), специализирующиеся на облачных вычислениях и совместной работе с геоданными.

Облачные сервисы идеально подходят для управления большими объёмами данных и для реализации проектов, требующих организации удалённого доступа и совместной работы.

Интегрируются эти инструменты с использованием специальных плагинов (например, GIS Cloud Publisher for QGIS).

Настройка и интеграция рабочих процессов в гибридных системах с открытым исходным кодом обычно занимает всего несколько дней. Это гораздо быстрее, чем настройка традиционных серверных сред, например, ArcGIS.

Гибридное ПО также автоматически распределяет нагрузку и адаптируется к изменениям в объёмах обрабатываемых данных и операций, позволяя увеличивать или уменьшать используемые ресурсы и вычислительные мощности системы.

Кроме того, в гибридном ПО есть удобные инструменты интеграции с различными внешними базами данных.

Отдельно стоит обратить внимание на возможность бесплатного использования веб-сервисов от OCG (Open Geospatial Concortium), таких как WMS (Web Mapping Service) и WMF (Web Feature Service) и других, без необходимости приобретать дорогостоящие лицензии.

Также многие облачные решения дают широкие возможности для стилизации карт (например, Carto, Mapbox или Epsilon On Point).

Сравнение цен и вариантов применения ГИС

Давайте посмотрим на цифры. Для нашего сравнения давайте предположим, что у вас есть команда ГИС из 5-ти человек, и им нужно будет выполнить обработку больших объёмов данных, совместную работу над разными наборами данных и публикацию результатов анализа для других подразделений компании. Вот как это будет выглядеть:

Корпоративные ГИС: сравнение цен

Как вы можете видеть, цифры убедительно указывают на гибридное решение.

Доступные корпоративные ГИС

Если корпоративные ГИС стоят дорого, и поставщики не хотят снижать цены, компаниям приходится искать другие способы получить нужные им функции. Например, многие изучают возможности ПО с открытым исходным кодом, которое может быть подходящим решением, но требует дополнительных затрат на разработку и поддержку.

Или отличным выбором могут стать гибридные системы. Они объединяют гибкость и возможности открытого ПО и облачных вычислений, и надёжность локальных систем.

Появление более доступных инструментов и новых моделей ценообразования может значительно продвинуть отрасль геоаналитики и ГИС. Это не только поможет компаниям-разработчикам, но и сделает технологии доступными для большего числа заказчиков.

Статьи по теме

No-code и low-code для дата аналитиков: пространственный анализ без написания кода

No-code и low-code для дата аналитиков: пространственный анализ без написания кода

Статья обсуждает, как платформы no-code и low-code упрощают анализ пространственных данных для аналитиков, избавляя от необходимости в программировании. Освещает преимущества интеграции этих технологий в бизнес-процессы, облегчая работу с большими и разнообразными наборами данных.

Ограничения BI-систем в анализе пространственных данных

Ограничения BI-систем в анализе пространственных данных

Исследуем ключевые ограничения BI-систем в анализе пространственных данных, выявляя проблемы в обработке и визуализации геопространственной информации. Предлагаем пути улучшения и альтернативные решения для повышения эффективности пространственного анализа в бизнес-интеллекте.

Я подписалась на 30 телеграм-каналов о геоаналитике и урбанистике. Вот мои 8 любимых

Я подписалась на 30 телеграм-каналов о геоаналитике и урбанистике. Вот мои 8 любимых

Ознакомьтесь с лучшими русскоязычными телеграм-каналами, охватывающими темы геоаналитики и урбанистики. Экспертный анализ представляет уникальные и ценные источники для профессионалов и энтузиастов в этой области.

Запросить демонстрацию

Готовы увидеть, как это может работать для вашей организации?

Свяжитесь с нами