ИИ в российских BI-системах: что умеют DataLens, Visiology, Glarus BI, Luxms BI

К концу 2026 года ИИ-функции есть у большинства крупных российских BI-платформ, но умеют они разное. Одни отвечают на вопросы по уже готовым дашбордам, другие пишут SQL и собирают отчеты по запросу, третьи пока только готовят ИИ к выпуску. Общее у всех одно — ИИ работает поверх модели данных и не заменяет ее подготовку.

Ниже коротко по каждой платформе. Данные взяты из документации и официальных анонсов вендоров на ноябрь 2026 года, функции меняются с каждым релизом.

Yandex DataLens

ИИ-помощник в DataLens называется Нейроаналитик. Он анализирует дашборды и отдельные чарты, ищет причины изменения показателей и добавляет на дашборд виджеты с выводами. В агентском режиме он работает с датасетом и может построить новый чарт, которого на дашборде не было. Еще Нейроаналитик помогает писать формулы вычисляемых полей и код в редакторе чартов, а также кратко пересказывает содержимое рассылок.

Помощник работает на базе Yandex AI Studio. По умолчанию данные не покидают Yandex Cloud и не используются для дообучения, а администратор может отключить его для всего экземпляра или отдельных дашбордов. На число запросов действуют лимиты. Самое важное ограничение  — агент работает с одним датасетом, и качество ответов зависит от того, насколько хорошо этот датасет подготовлен и описан. Подробнее мы разбирали помощника в обзоре Нейроаналитика DataLens.

Visiology

ИИ-модуль Visiology называется Cortex и состоит из нескольких агентов под разные задачи. В версии 3.15 (ноябрь 2025 года) появились умный поиск, который отвечает на вопросы по сотням дашбордов с учетом прав доступа, и помощник по формулам DAX. В версии 3.18 (июнь 2026 года) добавились

1. SQL-агент для подготовки данных, который пишет и объясняет запросы, работает локально без доступа в интернет и создает только запросы на чтение;
2. агент оформления виджетов, который настраивает подписи, оси и условное форматирование по текстовому описанию;
3. подключение внешних ИИ-ассистентов по протоколу MCP. Они получают данные дашбордов только на чтение, в рамках прав пользователя и со ссылкой на виджет-источник каждой цифры.

Администратор может ограничить доступ к Cortex по пользователям и группам. Акцент Visiology — инструменты для разработчиков и контроль доступа, что важно для крупных компаний и госсектора.

Glarus BI

У Glarus BI ИИ-ассистент называется Glarus AI. По описанию вендора, он принимает вопросы обычным языком, сам формирует SQL-запрос, ищет тренды и аномалии и может создавать дашборды, метрики, фильтры и рассылки. Иначе говоря, ассистент выполняет те же действия, что пользователь в интерфейсе, в пределах его роли и прав на данные.

Отличие Glarus — выбор языковой модели. Заявлена поддержка GigaChat, YandexGPT, моделей MWS, DeepSeek и зарубежных моделей, а также работа в закрытом контуре компании. Еще есть настраиваемые агенты для повторяющихся задач и поиск по загруженным документам.

Luxms BI

В июне 2026 года вышла Luxms BI v12 со встроенным ИИ-аналитиком. Он понимает структуру аналитической модели, отвечает на вопросы обычным языком, собирает дашборды и отчеты по запросу, а также помогает создавать кубы и модели данных. Платформа позволяет подключать разные языковые модели, в том числе локальные, чтобы данные не выходили за периметр компании. ИИ-функции поставляются как расширение с отдельной лицензией, это стоит учитывать при оценке бюджета.

Сравнение

На что смотреть при выборе

Демонстрация на тестовых данных почти всегда выглядит убедительно. Чтобы понять, как ИИ поведет себя в вашей компании, стоит проверить несколько вещей

1. Где обрабатываются данные. В облаке вендора или в контуре компании. Для персональных данных это вопрос соблюдения 152-ФЗ.
2. Учитывает ли ИИ права доступа. Сотрудник не должен через ассистента увидеть то, что ему закрыто в отчетах.
3. С какими данными он работает. С одним датасетом, с моделью данных или со всеми дашбордами сразу.
4. Можно ли проверить ответ. Хорошо, когда ассистент показывает запрос или чарт, на который опирался.
5. Как лицензируется ИИ. В составе платформы, отдельным модулем или с лимитами на запросы.

И главное — проверять ИИ на своих данных. Если выручка в разных системах считается по-разному, любой ассистент будет выдавать разные цифры на один и тот же вопрос.

Итог

Российские BI-платформы идут к ИИ разными путями. DataLens делает ставку на анализ дашбордов в облаке, Visiology на инструменты для разработчиков и контроль доступа, Glarus и Luxms на ассистента, который сам собирает отчеты, и выбор модели. Но во всех случаях точность ответов зависит от того, насколько хорошо подготовлены данные и описаны показатели. Поэтому выбор платформы с ИИ стоит начинать с проверки собственных данных, а не со сравнения демо. Сравнение самих платформ без учета ИИ мы собрали в обзоре российских BI-платформ.

Примеры внедрения BI на разных платформах смотрите в кейсах VSL-BI. Если выбираете платформу или хотите понять, готовы ли ваши данные к BI-аналитике.