Bi технологии построения информационных систем. Современные Business Intelligence (BI) системы на примере IBM Cognos BI. Частые ошибки при внедрении

Модные словечки, востребованная терминология, не совсем понятные определения и совершенно незнакомые лексические единицы. Все вышеуказанное можно применить как к понятию «business intelligence», так и к словосочетанию «data science». Попробуем не только преодолеть трудности перевода, но и разобраться в том, чем разнятся «наука о данных» и «бизнес интеллект».

Business Intelligence: интеллект, разведка, осмысление, аналитика

Многие уверены, что термин «business intelligence» впервые появился на свет в 80-х гг. прошлого столетия, но это не совсем так. Дело в том, что первым этот термин использовал Ханс Питер Лун, исследователь из компании IBM, в далеком 1958 году. А в 1989-ом Говард Дреснер, который позже стал аналитиком в Gartner, дал определение «business intelligence» как тому, что описывает «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».

Давайте прислушаемся к другим экспертам. Так, Джонатан Ву, менеджер компании Netgear, определяет BI как процесс сбора многоаспектной информации о предмете, который исследуется. А вот какую трактовку предложил Институт хранилищ данных (The Data Warehousing Institute): Business intelligence – это процесс превращения данных в знания, а знаний в бизнес-действия для получения выгоды.

BI можно рассматривать не только как процесс, но и как результат процесса получения знаний. Однако если компилировать все определения, которые «дрейфуют» на рынке, можно утверждать, что business intelligence в самом широком смысле этого понятия – это процесс превращения полученных данных в знания о бизнесе, которые используются для принятия улучшенных решений. Кроме того, это еще и информационные технологии сбора данных и их консолидации. И, наконец, BI представляет собой знания о бизнесе, которые добываются путем проведения углубленного анализа данных. Если говорить коротко, то business intelligence – это технологии, анализ и знания.

Data Science: наука о хаосе, приведенном в порядок

С недавних пор наука о данных рассматривается не только как академическая дисциплина, но и как практическая межотраслевая сфера деятельности. Сам термин был предложен Уильямом Кливлендом, профессором университета Пердью, который считается одним из самых больших авторитетов в области статистики, машинного обучения и визуализации данных.

Согласно определению международного совета CODATA (International Council for Science: Committee on Data for Science and Technology), наука о данных представляет собой дисциплину, которая объединяет различные направления статистики, data mining и машинное обучение. Однако наиболее популярное определение дано в статье «Что такое Data Science?» Майка Лукидиса, редактора O"Reilly Media и автора книг об операционных системах, компьютерной архитектуре и программировании. Стоит отметить, что данная трактовка на сегодняшний день является основополагающей. – это обобщенное название технологий, которые предназначены для производства данных как продукта. Если сравнивать науку о данных с традиционной статистикой, то на первый взгляд может показаться, что между ними нет никаких отличий. Однако Data Science характеризуется комплексным подходом, а data-ученые не изучают данные, а используют их.

Таким образом, мы приходим к выводу, что Data Science изучает проблемы анализа, обработки и использования данных. Это такое фантастическое «ассорти», от которого голова идет кругом: здесь вам и статистика, и интеллектуальный анализ данных, и искусственный интеллект, обрабатывающий большие объемы data, и методы проектирования баз данных, и многое другое.

Ничто не ново под… data-небосводом

Облачные вычисления и другие технические достижения заставили компании сосредоточиться больше на будущем, а не анализировать отчеты на основании данных прошлого. Чтобы получить конкурентные преимущества, компании начали объединять и преобразовывать данные, которые являются частью реальной науки о данных.

В то же время они практикуют Business Intelligence, создавая графики, отчеты и таблицы на базе полученных данных. И хотя между Data Science и Business Intelligence есть большие различия, они в равной степени важны и дополняют друг друга.

Для того чтобы практиковать BI и Data Science, многие компании нанимают специалистов, которые совмещают сразу две должности – BI-аналитиков и дата-сайентистов. Тем не менее, именно здесь и возникает путаница из-за непонимания того, что эти роли требуют различных экспертных знаний.

Несправедливо ожидать, что BI-аналитик может сделать точные бизнес-прогнозы. А это может стать причиной катастрофических последствий для любой компании. Однако, изучив главные различия между BI и наукой о данных, можно научиться подбирать подходящих кандидатов для выполнения определенных задач, которые намерен решить ваш бизнес.

Сфера интересов

С одной стороны, традиционный подход Business Intelligence подразумевает создание инструментальных панелей для отображения исторических данных в соответствии с фиксированным набором ключевых показателей эффективности. Отсюда делаем вывод, что BI больше полагается на отчеты, современные тренды и ключевые показатели эффективности (KPI).

С другой стороны, наука о данных больше фокусируется на предсказании того, что в конечном итоге может случиться в будущем. Таким образом, дата-сайентисты больше сосредоточены на изучении закономерностей и различных моделей, а также на нахождении корреляций для бизнес-прогнозов.

Например, компаниям, занимающимся , нужно предсказывать растущую потребность в новых видах обучения, основываясь на существующих шаблонах и требованиях корпоративных компаний.

Анализ и качество данных

BI требует от аналитиков умения сосредотачиваться не только на настоящем и будущем, но и заглядывать в прошлое – то есть активно использовать исторические данные. Поэтому анализ BI-аналитиков является в большей степени ретроспективным. Фокус Business Intelligence – это абсолютно точные данные, основанные на том, что на самом деле произошло в прошлом.

Например, ежеквартальные результаты компании формируются из реальных данных о ведении бизнеса на протяжении последних трех месяцев. Ошибки в этом случае попросту невозможны, потому что отчетность носит описательный характер и не может быть субъективной.

Что касается науки о данных, то дата-сайентисты должны использовать предиктивную и директивную аналитику. Они обязаны довольно точно предсказывать то, что должно произойти в будущем, используя вероятности и уровни уверенности.

То, как компания будет выполнять необходимые действия на основе предиктивного анализа и прогнозов на будущее, не может базироваться на простых догадках. Конечно, наука о данных не может быть точной на 100%, но она должна быть «достаточно хороша» для бизнеса, чтобы принимать своевременные решения и действия, а также обеспечивать необходимые результаты.

Идеальный пример науки о данных в действии – оценка прибыли компании в следующем квартале.

Источники и преобразование данных

Business Intelligence – это заблаговременное планирование и подготовка к использованию правильной комбинации источников данных для их преобразования. Чтобы получить соответствующие инсайты о клиентах, деловых операциях и продуктах, Data Science в состоянии на лету преобразовывать данные, используя те источники информации, которые доступны по требованию.

Потребность в смягчении

BI-аналитики не должны смягчать любые неопределенности, окружающие исторические данные, так как они основаны на реальных ситуациях. Такие данные точны и не предполагают каких-либо вероятностей.

Аналитический обзор: BI в России 2009

Аналитики центра TAdviser завершили подготовку открытого обзора рынка платформ для бизнес-анализа (BI), представленных на российском рынке. На этой странице Вы можете прочитать наиболее интересные разделы обзора.

Преимущества использования BI-системы

Системы для бизнес-анализа решают очень широкий спектр задач. Так, «ближним горизонтом» является мониторинг, анализ и корректировка оперативных целей:

поддержка развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятия;

возможность моделирования различных бизнес-ситуаций в единой информационной среде;

проведение оперативного анализа по нестандартным запросам;

снижение рутинной нагрузки на персонал и высвобождение времени для более глубокой аналитической работы;

устойчивая работа при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования.

В части поддержки стратегического развития предприятия BI-системы обеспечивают:

оценку эффективности различных направлений бизнеса;

оценку достижимости поставленных целей;

оценку эффективности использования ресурсов, в том числе дочерними предприятиями;

оценку эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельности;

бизнес-моделирование и оценку инвестиционных проектов;

управление затратами, налоговое планирование, планирование капитальных вложений.

На сегодняшний день, по оценкам экспертов из Gartner, с BI-приложениями активно работают только 15-20% бизнес-пользователей, остальные же считают системы для бизнес-анализа чересчур сложными для использования. Однако активное развитие средств для интерактивной визуализации данных и дальнейшее распространение интернет-технологий должны будут в скором времени улучшить ситуацию.

По мнению аналитиков компании MiPro Consulting, внедрение в организации самостоятельной BI-системы обеспечивает целый ряд преимуществ перед использованием аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы. Среди таких преимуществ BI-системы:

большая наглядность и удобство работы с информацией для бизнес-пользователей, в том числе из числа топ-менеджмента;

возможность использования несколько аналитических решений для различных направлений деятельности в масштабах всего предприятия, а не в рамках отдельных подразделений;

позволяет извлекать, анализировать и консолидировать данные практически из любых источников;

базируется на промышленной, поддерживаемой и развиваемой BI-платформе;

имеет статус самостоятельного, стратегического, критически важного для бизнеса приложения;

обеспечивает необходимую масштабируемость, эффективность, производительность;

позволяет выстраивать и поддерживать в масштабах всей организации сквозные процедуры и процессы обработки, единые централизованные аналитические модели и проекты;

содержит встроенные инструменты для решения различных и разнообразных аналитических задач, как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения ИТ;

обеспечивает доступ к данным и аналитическим инструментам большего числа пользователей.

Использование же аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы, например класса ERP или CRM, имеет, как правило, следующие ограничения:

ограниченный набор реализованных аналитических инструментов, одинаковых для всех пользователей, независимо от их ролей и задач;

возможность использования для анализа только собственных, внутренних данных, при этом информация из других систем остается недоступной, а данные из различных источников не могу быть консолидированы;

отсутствие развитых встроенных инструментов для анализа приводит к тому, что система используется лишь для извлечения хранимых в ней данных, которые затем экспортируются и анализируются в Excel;

ERP и CRM системы, как правило, имеют ограниченное число пользователей, что «отсекает» от аналитики большое число сотрудников компании, которым эта информация была бы полезна и интересна (существенное увеличение же числа пользователей снижает производительность транзакционных систем);

транзакционные системы обычно не содержат всех необходимых для проведения анализа показателей, не включают в себя такие инструменты, как информационные панели (dashboards), ставшие уже стандартом для представления аналитической информации;

результаты анализа в таких системах представляются обычно в виде табличных отчетов или диаграмм, что не позволяет получить детального и всестороннего представления о реальном положении дел и не дает ответа на многие возникающие вопросы;

возможности создания гибких пользовательских (ad-hoc) запросов ограничена;

ограничено использование больших объемов накопленной исторической информации.

Выбирая или обновляя систему для бизнес-анализа следует продумать способы хранения и интеграции данных, средства визуализации и аналитики.

Хранение данных

Если перед компанией стоит задача выявления долгосрочных или периодических трендов, то есть пользователям необходимо анализировать исторические данные, поступающие из различных подразделений в течение последних 3-5 лет, то, скорее всего, следует тщательнее продумывать организацию ETL-операций для загрузки данных в хранилища данных.

Если же компании или какому-либо из ее подразделений необходимо анализировать информацию ежемесячно или еженедельно, то оптимальным решением будет выделение и организация для этих целей (для каждого из подразделений или для решения конкретных задач) отдельных витрин данных, также с применением ETL-инструментов.

Если же компания планирует анализировать оперативные данные в режиме, приближенном к реальному времени (то есть обновляемые несколько раз в течение дня), то, возможно, следует отказаться от организации хранилища данных и обратить внимание на проработку средств интеграции на основе промежуточного виртуального слоя метаданных с проработкой соответствующих интерфейсов и алгоритмов (по принципу EII).

Интеграция данных

Как уже отмечалось выше, если целью внедрения BI-системы является решение отдельных, конкретных задач, то целесообразно ограничиться организацией витрин данных. При этом использование никаких отдельных интеграционных алгоритмов не потребуется.

Если же, напротив, BI внедряется с целью получения единого, целостного взгляда на общее состояние бизнеса, то без создания централизованного хранилища данных и, соответственно, внедрения необходимых ETL-инструментов, пожалуй, не обойтись. Кроме того, для получения действительно адекватной картины бизнеса необходимо обратить особое внимание на обеспечение высокого качества анализируемых данных, а для этого потребуется внедрение расширенного набора средств для их «очистки» - выявления неполных или ошибочных данных, дублирующейся информации, приведения данных из различных источников к единому формату.

Если же в компании делают акцент на изучении оперативных данных, то следует продумать средства репликации и обеспечения доступа.

Визуализация и аналитика

В зависимости от поставленных задач, а также от квалификации пользователей, выбираются и средства для визуализации данных – контрольные панели, карты показателей, отчеты, OLAP-кубы.

Для опытных, квалифицированных пользователей оптимальным инструментом станут OLAP-кубы, которые позволят им проводить глубокий и развернутый бизнес-анализ, с необходимой степенью детализации.

Пользователи, которые в своей повседневной деятельности сталкиваются с необходимостью принятия управленческих решений, а также анализа эффективности бизнеса, заинтересованы в организации рабочего места в виде контрольной панели, на которой в виде наглядных шкал и индикаторов отображается состояние бизнеса в целом, с возможностью переключения между отдельными направлениями деятельности.

Рядовым менеджерам необходимы средства для решения своих текущих задач, контроля хода выполнения отдельных видов операций, а также для контроля деятельности своих сотрудников (каждого отдельного работника и команды в целом). Кроме того, для организации четкого взаимодействия со смежными подразделениями (или регионами) необходимо иметь возможность получать представление о ходе выполнения взаимосвязанных задач.

Вертикальное или горизонтальное решение

На рынке существуют как горизонтальные BI-решения, в которых реализован набор общеприменимых инструментов, так и специализированные вертикальные решения, «заточенные» под конкретные отрасли или задачи. И те, и другие имеют свои достоинства и недостатки.

Преимуществом горизонтальных решений может считаться их способность расти вместе с организацией. Такие решения обычно масштабируемы и могут охватывать все направления деятельности и все подразделения крупной компании, а также легче поддаются изменениям. Обратной стороной такой широты возможностей является необходимость более длительной и тщательной настройки решений, адаптации под конкретные требования. Проекты внедрения становятся более дорогостоящими, а требования к ИТ-специалистам – более высокими.

Вертикальные решения, со своей стороны, не требуют отдельной длительной и трудоемкой настройки для решения специфических задач и для соответствия требованиям отраслевых регламентирующих организаций (финансовых, медицинских и т.п.). Однако может оказаться, что различные подразделения в рамках одной структуры не смогут использовать единое решение, и потребуется освоение и интеграция нескольких различных систем для бизнес-анализа.

Те организации, которые и в настоящее время, и в будущем планируют заниматься своей специфической деятельностью, требующей соблюдения определенных строгих регламентов, скорее всего, выиграют именно от внедрения вертикальных решений. Если же уверенности в такой приверженности определенному виду деятельности в будущем нет, и велика вероятность того, что специализация компании значительно расширится, то выбор вертикального BI-решения является определенным риском.

Перевод

Пытаясь оценить различные BI платформы часто сложно понять, где миф, а где правда, поскольку каждый вендор позиционирует свой продукт, как “лучший на рынке”, приводя в качестве аргумента сотни субъективных обзоров, заполонивших Интернет. Если же вы хотите разобраться, какой инструмент подходит именно вашей компании, не пролистывая сотни страниц “честных” мнений, то ниже будет то, что нужно.

Мы рассмотрим наиболее популярные платформы, такие как QlikView, Klipfolio, Tableau и Power BI, и сравним их ключевые параметры: удобство использования, цену, легкость установки, поддержку, работу с различными типами данных и многое другое. Итак, вперед!

Все это, вместе или по отдельности, открывает огромные возможности для анализа различных метрик, создания и настройки уникальных визуализаций, чтобы в итоге извлекать полезную информацию для бизнеса из любых данных.

Также в платформе был сделан упор на совместимость с различными девайсами, от смартфонов и планшетов до Smart TV в конференц-залах.

Особенности

Лучше всего Klipfolio подходит для мониторинга и контроля в реальном времени непрерывных потоков данных, когда важна их динамика, и нужно быстро принимать важные решения.

Ключевые характеристики

Интеграция различных источников данных в один отчет.
Неограниченное количество потенциально подключенных пользователей.
Управление правами и ограничениями доступа к важной информации.
Доступность на мобильных ОС (iOS, Android, BlackBerry, Windows).
Гибкий REST коннектор для подключения специальных источников данных.
Поддержка форматов Excel, CSV, JSON, XML и др.
Возможность добавить удобные аннотации к отчетам, которые будут видны конечным пользователям.
Автоматическая система настройки KPI.
Возможность легко добавить пороговые индикаторы к графикам.

Удобство использования

В Klipfolio можно строить десятки различных типов графиков, включая круговые, гистограммы, диаграммы областей и еще множество различных комбинаций. Также, пользователь, владеющий HTML и CSS может создавать собственные, неповторимые визуализации, накладывая все необходимые компоненты на дашборд через WYSIWYG редактор, а более сложные элементы графиков можно добавить с помощью различных формул и функций. Таким образом, с помощью Klipfolio можно представить информацию практически в любом виде, однако сперва нужно подумать о том, как подготовить данные.

Цена

Являясь одним из самых старых игроков в BI отрасли с огромным опытом, сегодня Klipfolio делает ставку на свои облачные решения. Klipfolio Dashboard (в качестве SaaS) предлагается по цене за пользователя, начинающейся (с некоторыми вариациями) с 19$/месяц. Этот план можно подстроить под себя и добавить дополнительные опции. Также возможен и 14-дневный пробный период.

Tableau

Еще одна крупная платформа - это Tableau . Как и большинство BI инструментов, Tableau специализируется на анализе данных через их визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных, с помощью удобных и простых, но не менее эффективных графиков.

Как и многие другие сервисы, Tableau поддерживает множество разных источников данных, организованных в формате файлов (CSV, JSON, XML, MS Excel и др.), реляционных и нереляционных БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB и др.) и облачных систем (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).

Ключевое отличие Tableau от конкурентов заключается в его особой функции - смешивании данных - комбинировании данных из разных БД и источников. Также Tableau позволяет нескольким пользователям одновременно работать над отчетом в реальном времени. Еще, в платформе реализовано несколько способов того, как можно делиться отчетами: 1) публикуя их на сервере Tableau; 2) через e-mail Tableau Reader; 3) через доступ по ссылке. Такое разнообразие добавляет гибкости и снимает многие ограничения.

Отличительные особенности

Tableau обладает широчайшими возможностями визуализации: богатая библиотека платформы включает в себя облака слов, пузырьковые и древовидные диаграммы, которые позволяют достигнуть более высокого уровня понимания своих данных и их контекста.

Как уже было сказано, дашборды Tableau чрезвычайно гибки. Основные функции сервиса позволяют невероятным образом размещать элементы на дашборде и совмещать и накладывать их друг на друга любым образом, что очень полезно в эпоху эргономики рабочего места.

Tableau довольно дружелюбен для начинающих пользователей, платформа направлена на тех, кто до этого еще не вдавался в технические детали процесса визуализации. Эта цель достигается за счет интуитивно понятного интерфейса: все необходимое чаще всего достигается не больше, чем за 2 клика мышкой, фильтры найти легко, а все операции понятно задокументированы.

С Tableau легко работать не только с точки зрения разработки и создания отчетов, но и со стороны конечного пользователя - менеджмента. Дополнительные фильтры, создание новых параметров, простая и понятная интерактивность данных - все это значительно ускоряет принятие решений и делает их более эффективными.

Ключевые характеристики

Отличные возможности для распространения отчетов и дашбордов.
Поддержка более 30 типов данных.
Смешивание данных из разных источников.
Интеграция с R.
Самое активное сообщество пользователей, которые создают тысячи обучающих видео, блогов и форумов.

Удобство использования

Потрясающее удобство и легкость использования - главная причина, почему Tableau считают одним из самых простых для освоения BI сервисов, а лучше всего он себя проявляет при анализе структурированной информации. Импортировать данные, строить красивые графики, делиться ими и публиковать их в открытом доступе - ни одна другая платформа не может обеспечить пользователей настолько широкими возможностями при такой простоте. Более того, огромное количество различных руководств и гайдов практически обнуляет вероятность столкнуться с какими-либо трудностями.

Цена

Tableau имеет 3 различных продукта с тремя различными ценами: Tableau Desktop, Tableau Online и Tableau Server. Детальную информацию можно найти .

Tableau Desktop предназначен для отдельных пользователей и стоит 999$ в год за человека и 1,999$ для корпоративного пользования, включая поддержку. В первом случае предполагается подключение до 6 источников данных, а во втором - до 44.

Tableau Online - это облачная платформа с веб-интерфейсом, которую можно использовать бесплатно, но при условии, что все решения будут храниться на общем сервере и будут опубликованы в открытом доступе. Приватная же версия стоит 500$ в год за одного пользователя.

Наконец, Tableau Server - это монолитный бизнес-инструмент для компаний, которые управляют своими серверами и хотят иметь полный контроль над потоками данных и их безопасностью. Однако стоить такое удовольствие будет 10,000$ в год за 10 пользователей, а поддержка обойдется в дополнительные 25% от этой суммы.

Power BI

Power BI - это онлайн-сервис, разработанный Microsoft для бизнес-аналитики с возможностью подключения различных источников данных и сторонних приложений. Платформа обладает веб-интерфейсом, позволяющим создавать кастомизированные визуализации, а с помощью настольного приложения можно проводить стандартизацию и очистку данных. Интересно, что существует также и мобильная версия Power BI, доступная на различных ОС, чтобы принимать решения на ходу.

Power BI прост и минималистичен, но в то же время обладает мощью и стабильностью. Как и любое другое ПО, у него есть как плюсы, так и минусы.

Отличительные особенности

Что отличает Power BI от других решений?

Во-первых, это продукт Microsoft, а значит он следует философии, принципам и архитектуре, схожими с другими продуктами IT-гиганта. Интерфейс программы будет хорошо знаком пользователям Windows.

Во-вторых, принадлежность к Microsoft дает и другое преимущество: Power BI тесно связан с главными продуктами компании, такими как MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server.

Вообще говоря, Power BI был создан с целью расширить функциональность MS Excel и прокачать его до нового уровня и использовать при решении задач, в которых он ранее не был задействован.

Ключевые характеристики

Есть бесплатная базовая версия, позволяющая сначала попробовать поработать с Power BI.
Поддерживает множество способов импорта данных (потоковые данные, облачные сервисы, книги Excel и сторонние приложения).
Интерактивные дашборды с изменением данных в реальном времени.
Простое API для интеграции Power BI в ваши приложения.
Делиться отчетами и дашбордами можно несколькими разными способами.
Поддержка нескольких платформ (Веб-, настольное или мобильное приложение).

Удобство использования

Интерфейс прост и будет понятен всем, кто знаком с Windows (то есть почти каждому), поэтому работать с Power BI обычно приятно. Множество кнопок и функций выглядят похоже на MS Excel и другие продукты MS Office.

Визуализации же создаются старым добрым способом drag-and-drop. Все, что вам нужно для создания какого-либо графика - нажать на необходимый элемент и перетащить его на пустое место в отчете. Тот же принцип работает и при выборе того, какие данные необходимо визуализировать - просто выделите кусок данных и поместите его на то место, где находится график.

Цена

Microsoft Power BI считается качественным инструментом бизнес-аналитики, многих привлекает и достаточно демократичная ценовая политика. В нее входят два варианта: бесплатная версия сервиса с ограниченными возможностями и корпоративная лицензия Power BI Pro с полным спектром функций.

Бесплатная версия доступна для любого отдельного пользователя и обладает следующими характеристиками: лимит памяти в 1 Гб, скорость обработки потоковых данных 10,000 строк/час вместе с ограничениями на обновление и совместную работу над отчетами.

Power BI Pro стоит 9,99$ за одного пользователя в месяц и увеличивает лимит памяти до 10 Гб на человека вместе со скоростью в 1 млн строк/час. Также появляется возможность доступа к источникам данных напрямую, связывая их с данными компаниями через Data Connectivity Gateway. Наконец, становятся доступными продвинутые инструменты совместной работы, такие как Office 365 Groups, Active Directory groups и каталог данных.

Теперь, чтобы структурировать все, что было сказано выше, приведем сравнительную таблицу всех рассмотренных платформ:

Теги: Добавить метки

Использование бизнес-аналитики повышает качество и оперативность управленческих решений, а также помогает управлять бизнес-процессами, что приводит к повышению конкурентоспособности компании. Это стало одной из главных причин значительного всплеска интереса к решениям класса BI (business intelligence), который IDC отмечает в России с 2010 года.

Эксперты спорят о функциональности информационных систем, позволяющих проводить бизнес-анализ. Но сам процесс работы с аналитическими данными и предназначенное для этих целей ИТ-решение – совсем не одно и то же. Прежде чем приступать к внедрению BI-системы, компания должна подготовиться к ее использованию: формализовать бизнес-процессы, определить точки сбора информации, типы собираемых данных и цели, с которой эта информация будет использоваться. После этого можно говорить о конкретных инструментах BI, необходимых бизнесу.

Бизнес-аналитика отличается от ручного анализа показателей в таблицах Excel примерно как самолет от дельтаплана. Вопрос далеко не только в скорости. Ведь BI – это автоматизация процесса сбора информации и построения отчетности. В то время как работа с Excel предполагает, что анализируемые данные кто-то должен собрать из всех информационных источников компании, привести к единому шаблону и уже потом формировать отчеты.

Велика и разница в результатах работы с этой информацией. BI – это многомерность используемых данных и возможность оперативно формировать отчеты в любом разрезе, используя для этого любую имеющуюся в компании информацию. Иначе говоря, задачу, с которой люди будут справляться сутки (например, высчитывать зависимость продаж магазином определенных моделей одежды от демографического состава населения и транспортной инфраструктуры района), система решит за минуты.

Долгое время в основе решений BI лежали так называемые OLAP-кубы. Применение таких систем продолжается и по сей день. Они представляют находящуюся в хранилище информацию таким образом, что в любой момент можно взять любые имеющиеся показатели в качестве осей «куба» и сделать по нужным срезам анализ, построив плоскую таблицу или график зависимости одного показателя от другого. Что немаловажно, анализ происходит в режиме реального времени, о чем и говорит аббревиатура OLAP – online analytical processing.

Среди других признаков выделим наличие функций управления метаданными, средств разработки, инструментов для совместной работы и управления процессами, средств создания отчетов, продвинутой визуализации, функций предиктивного моделирования и интеллектуального анализа (data mining), карт показателей.

Сейчас на рынке продолжают расти продажи BI-систем, в которых реализованы технологии іn-memory. Основная идея in-memory заключается в принципе постоянного хранения данных в оперативной памяти. Это дает пользователям возможность получать ответы моментально – за доли секунды – даже в случаях, когда они работают с огромными объемами данных. Однако такие решения с технической точки зрения подходят не всем, и многие заказчики продолжают использовать технологию OLAP.

Наличие online analytical processing является одним из признаков аналитической системы, позволяющей ей называться полноценной BI-платформой по версии Gartner.

Помимо различной технологической архитектуры, системы BI отличаются набором инструментов для разных категорий бизнес-пользователей.

Например, полноценные BI-платформы сильно отличаются с точки зрения функциональных возможностей от BI-модулей, встроенных в некоторые корпоративные информационные системы и имеющих ограниченные возможности представления.

Для каждой роли пользователя существуют свои информационные панели, представляющие нужные именно этим сотрудникам ключевые показатели бизнеса в виде таблиц или инфографики. Инструментарий BI предусматривает также средства построения отчетов и интерфейс для их просмотра: в окне системы, через web или на мобильном устройстве пользователя. В построении отчетов помогают инструменты для определения корреляции данных.

Одна из доминирующих тенденций последних пяти лет на рынке BI – это рост спроса на мобильную аналитику. Пользователи BI-систем, оценившие их значение для бизнеса, поняли также и ценность постоянного доступа к такому инструментарию. Практически каждый крупный BI-вендор сегодня готов предоставить пользователям средства онлайн-аналитики. При этом мобильные рабочие места ориентированы не только на топ-менеджеров, но и на ряд других категорий пользователей, которым необходимо постоянно иметь актуальную информацию о состоянии тех или иных бизнес-процессов. Так что из «привилегии начальника» BI-мобильность стала средством быстрого реагирования на события для руководителей среднего звена и аналитиков. Поскольку BI-система предусматривает работу с большими массивами данных, поступающими в хранилище из различных информационных систем и в неструктурированном виде, она может использоваться для работы с «большими данными» (big data), которыми в последние годы так интересуется бизнес. Это и неудивительно, поскольку объемы хранимой и обрабатываемой информации растут опережающими темпами, следовательно, компании вынуждены думать о приобретении дополнительных вычислительных мощностей. При этом в реальном бизнесе обычно используются до 30% всей хранимой информации, остальная же часть становится только источником затрат на ее хранение.

Наличие больших объемов неструктурированной и потенциально полезной информации в компаниях, а также большие возможности, предоставляемые аналитикам системами BI, стали одним из драйверов прогресса в этой области. Сегодня все больше аналитиков ищут более гибкие инструменты, которые бы позволили изучать любые данные и строить бизнес-гипотезы. Это привело к появлению нового класса инструментов - data discovery. Они базируются на гибкой модели данных и интерактивных пользовательских интерфейсах, более удобных бизнес-пользователям, чем аналитикам. На примере data discovery мы видим, как инструментарий постепенно вырастает в самостоятельное направление ИТ-систем для аналитики.

Поскольку BI – это не только анализ текущей ситуации, но и прогнозирование, для аналитиков и руководителей разработаны продвинутые средства для проверки выдвинутых ими гипотез. А контролировать ключевые показатели при анализе поможет нотификация о достижении ими пороговых значений.

Как будет развиваться инструментарий BI-систем и его использование российскими компаниями в будущем? Появятся ли новые роли пользователей, новые интерфейсы, станут ли топ-менеджеры больше работать с бизнес-аналитикой? Консультант аналитического отдела компании Softline Мария Голикова убеждена, что один из векторов развития связан с растущим спросом на “облака” и средства визуализации: «С развитием облачных технологий многие крупные разработчики BI стали предлагать дополнительные возможности, доступные именно в облаке.

Если в компании существует “традиция” готовить отчеты в виде статичных Excel-таблиц, то многим сотрудникам будет сложно от этого отказаться. Однако надо надеяться, что со временем будет расти число компаний, которые будут получать исчерпывающую информацию, пользуясь информативными дашбордами».

Также, по мнению эксперта, росту популярности BI будет способствовать внимательное отношение разработчиков к дружественности интерфейсов и созданию мобильных рабочих мест: «BI-инструментарий сейчас движется в сторону самостоятельного анализа – решения становятся максимально простыми в использовании. Это дает возможность бизнес-пользователям за счет интуитивно-понятного интерфейса самостоятельно изменить текущие отчеты либо создать новые. Топ-менеджмент сегодня также привлекает возможность использования мобильных BI-решений. Руководитель может уехать в командировку, но при этом на экране портативного устройства видеть основные показатели деятельности своего бизнеса».

Говоря о том, какие инструменты, предоставляемые BI-платформами, в наибольшей степени востребованы российскими заказчиками, директор департамента ИТ и облачных сервисов J’son & Partners Consulting Александр Герасимов отмечает: «То, что используется сейчас, - это инструменты формирования разнообразной управленческой и маркетинговой отчетности постфактум на основе анализа данных транзакционных систем, таких как ERP, OSS/BSS (биллинг в частности), автоматизированные банковские системы и т. п.

То, что имеет хорошие перспективы, - это технологии анализа больших данных: не только структурированной информации транзакционных систем, но и слабо (или сложно) структурированных данных, таких как, например, логи и геоданные пользователей смартфонов и многое другое. Сейчас подобная информация используется в основном для обогащения и улучшения качества отчетности постфактум. В перспективе они могут применяться уже непосредственно в системах управления - с целью их интеллектуализации».

Некоторые BI-системы предлагают использовать больше инфографики вместо классических табличных отчетов. Но далеко не все готовы воспринимать графическую информацию.

Каждый крупный бизнес и большинство средних структур сталкиваются с проблемой предоставления руководству неточных данных о состоянии дел компании. Причины могут быть разные, но последствия всегда одинаковы – неверные или несвоевременные решения, отрицательно сказывающиеся на результативности финансовых операций. Для исключения подобных ситуаций предназначена профессиональная система бизнес аналитики или BI ( с англ. – Business Intelligence ). Эти высокотехнологичные «помощники» способствуют построению системы управленческого контроля каждого аспекта внутри бизнеса.

По своей сути BI системы – это продвинутое аналитическое программное обеспечение для бизнес-анализа и формирования отчетности. Эти программы могут использовать данные из различных источников информации и предоставлять их в удобном виде и разрезе. В результате руководство получает быстрый доступ к полной и прозрачной информации о положении дел компании. Особенность отчетов, полученных с помощью BI – возможность самостоятельного выбора руководителем, в каком разрезе получить информацию.

Современные Business Intelligence системы многофункциональны. Именно поэтому в крупных компаниях они постепенно вытесняют другие способы получения бизнес-отчетности. К основным их возможностям специалисты относят:

Подключения к различным базам данных;
Формирование отчетов разной сложности, структуры, вида и компоновки с высокой скоростью. Также есть возможность задать расписание формирования отчетности по расписанию без непосредственного участия и рассылки данных;
Прозрачную работу с данными;
Обеспечение четкой связи между информацией из различных источников;
Гибкую и интуитивно понятную настройку прав доступа сотрудников в системе;
Сохранение данных в любом удобном для вас формате – PDF, Excel, HTML и многих других.

Возможности информационных систем бизнес-аналитики позволяют руководителю не зависеть от IT-отдела или своих помощников, подающих требуемую информацию. Также это отличная возможность демонстрировать правильное направление своих решений не словами, а точными цифрами. Многие крупные сетевые корпорации на Западе уже давно используют BI-системы, среди которых всемирно известные Amazon, Yahoo, Wall-Mart и др. Вышеназванные корпорации тратят приличные деньги на бизнес-аналитику, но внедренные BI системы приносят неоценимую пользу.

Польза профессиональных систем бизнес аналитики базируется на принципах, которые поддерживаются во всех передовых BI приложениях:

Наглядность. Основной интерфейс любого ПО для анализа бизнеса должен отражать основные показатели. Благодаря этому руководитель быстро сможет оценить положение дел на предприятии и начать предпринимать что-либо в случае необходимости;
Кастомизация. Каждый пользователь должен иметь возможность настроить интерфейс и функциональные клавиши максимально удобным для себя образом;
Многослойность. Каждый набор данных должен иметь несколько разрезов (слоев) для предоставления той детализации информации, которая необходима на конкретном уровне;
Интерактивность. Пользователи должны иметь возможность собирать информацию из всех источников и по нескольким направлениям одновременно. Необходимо, чтобы система имела функцию настройки оповещения по ключевым параметрам;
Многопоточность и разграничение доступа. В BI системе должна быть реализована одновременная работа большого количества пользователей с возможностью установки им различных уровней доступа.

Всё IT-сообщество сходиться во мнении, что информационные системы бизнес аналитики являются одним из перспективнейших направлений развития отрасли. Однако их внедрение зачастую затрудняют технические и психологические преграды, неслаженная работа менеджеров и отсутствие прописанных сфер ответственности.

При размышлении о внедрении систем класса BI важно помнить, что успех проекта будет во многом зависеть от отношения сотрудников компании к нововведению. Это относится ко всем IT-продуктам: скептическое отношение и страх перед сокращением могут свести на нет все усилия по внедрению. Поэтому очень важно понимать, какие чувства вызывает система бизнес аналитики у будущих пользователей. Идеальная ситуация сложится в случае, когда сотрудники компании будут относиться к системе как к помощнику и инструменту усовершенствования работы.

Перед началом проекта по внедрению BI технологии необходимо провести тщательный анализ бизнес-процессов компании и принципов принятия управленческих решений. Ведь именно эти данные будут участвовать в анализе ситуации в компании. Также это поможет сделать выбор BI системы вместе с другими основными критериями:

Цели и задачи внедрения BI систем;
Требования к хранению данных и возможность ими оперировать;
Функции интеграции данных. Без использования данных из всех источников в компании руководство не сможет получить целостной картины положения дел;
Возможности по визуализации. Для каждого человека идеальная BI аналитика выглядит по-разному, и система должна удовлетворять потребности каждого пользователя;
Универсальность или узкая специализация. В мире существуют системы, направленные на определенную отрасль, так и универсальные решения, позволяющие собрать информацию в любом разрезе;
Требовательность к ресурсам и цена на программный продукт. Выбор BI системы, как и любого ПО, зависит от возможностей компании.

Вышеперечисленные критерии помогут руководству сделать осознанный выбор среди всего многообразия известных систем бизнес аналитики. Существуют и другие параметры (например, структура хранения данных, веб-архитектура), но они требуют квалификации в узких IT-областях.

Недостаточно просто сделать выбор, купить ПО, установить и настроить его. Успешное внедрение BI систем любого направления основывается на следующих правилах:

Корректность данных. Если данные для анализа неверные, то существует вероятность серьезной ошибки системы;
Полноценное обучение каждого пользователя;
Быстрое внедрение. Необходимо сосредоточится на верном формировании необходимых отчетов на всех ключевых местах, а не на идеальном обслуживании одного пользователя. Скорректировать внешний вид отчета или добавить еще один его разрез для удобства всегда можно после внедрения;
Осознавайте окупаемость инвестиций в систему BI. Эффект зависит от множества факторов и в некоторых случаях оказывается виден лишь через несколько месяцев;
Оборудование должно быть рассчитано не только на современную ситуацию, но и на ближайшее будущее;
Осознавайте, зачем было начато внедрение системы BI, и не требуйте от программного обеспечения невозможного.

По статистике всего лишь 30% руководителей компаний довольны внедрением BI систем. За долгие годы существования ПО для анализа бизнеса специалисты сформулировали 9 ключевых ошибок, которые могут снизить эффективность до минимума:

Неочевидность цели внедрения для руководства. Зачастую проект создается силами IT-отдела без тесного участия руководителей. В большинстве случаев в процессе внедрения и функционирования появляются вопросы по цели и задачам BI системы, выгоде и удобству использования;
Отсутствие прозрачности в управлении, работе сотрудников и принятии решений. Менеджеры могут не знать алгоритмов работы сотрудников на местах, а управленческие решения могут приниматься не только на основе сухих фактов. Это приведет к невозможности сохранения существующей парадигмы в результате внедрения BI системы. И зачастую сломать сложившуюся годами культуру корпоративного управления невозможно;
Недостаточная достоверность данных. Попадание ложной информации в систему анализа бизнеса недопустимо, иначе сотрудники не смогут доверять ей и пользоваться ею;
Неверный выбор профессиональной системы бизнес аналитики. Множество примеров в истории, когда руководство нанимает стороннюю организацию для внедрения BI системы и не принимает участия в ее выборе, говорят сами за себя. В результате внедряется система, не позволяющая получить нужный отчет или с которой невозможна интеграция одного из существующих в компании ПО;
Отсутствие плана на будущее. Особенность BI систем в том, что это не статичное ПО. Невозможно закончить проект внедрения и не вспоминать о нем. Возникает множество требований от пользователей и руководства в части доработок;
Передача BI системы сторонней организации на поддержку. Как показывает практика, чаще всего такие ситуации приводят к изоляции продукта и оторванности системы от реального положения дел. Собственная служба поддержки намного быстрее и эффективнее реагирует на отзывы пользователей и требования руководства;
Желание сэкономить. В сфере бизнеса это нормально, но BI аналитика работает, только если принимает во внимание все аспекты деятельности компании. Именно поэтому наиболее эффективны глубокие аналитические системы с высокой стоимостью. Желание получить несколько отчетов по интересующим областям приводит к частым ошибкам в данных и большой зависимости от квалификации IT-специалистов;
Различная терминология в компании. Важно, чтобы все пользователи понимали основные термины и их смысл. Простое недопонимание может привести к неверной трактовке отчетов и показателей BI системы;
Отсутствие единой стратегии анализа бизнеса на предприятии. Без выбранного единого для всех сотрудников курса любая система класса BI будет лишь набором разрозненных отчетов, удовлетворяющих требования отдельных руководителей.

Внедрение BI систем – важный шаг, способный помочь вывести бизнес на новый уровень. Но для этого потребует не только достаточно большого вливания финансов, но и времени, и сил каждого сотрудника компании. Далеко не каждый бизнес готов грамотно закончить проект внедрения системы анализа бизнеса.