Informační systémy pro budování Bi technologií. Moderní systémy Business Intelligence (BI), jak je doloženo IBM Cognos BI. Časté chyby implementace

Módní buzzwords, populární terminologie, ne zcela jasné definice a zcela neznámé lexikální jednotky. Vše výše uvedené lze použít jak pro pojem „business intelligence“, tak pro frázi „data science“. Pokusme se překonat nejen potíže s překladem, ale také pochopit, jak se liší „věda o údajích“ a „obchodní zpravodajství“.

Business Intelligence: inteligence, inteligence, porozumění, analytika

Mnoho lidí je přesvědčeno, že pojem „business intelligence“ se poprvé objevil v 80. letech. minulého století, ale to není úplně pravda. Faktem je, že první použitý termín byl Hans Peter Lun, výzkumný pracovník v IBM, v roce 1958. A v roce 1989 Howard Dresner, který se později stal analytikem v Gartneru, definoval „obchodní inteligenci“ jako to, co popisuje jako „koncepty a metody pro zlepšení obchodního rozhodování pomocí systémů založených na obchodních údajích“.

Poslouchejme další odborníky. Jonathan Wu, manažer Netgear, definuje BI jako proces shromažďování vícerozměrných informací o předmětu, který je předmětem výzkumu. A zde je interpretace, kterou nabízí The Data Warehousing Institute: Business inteligence je proces přeměny dat na znalosti a znalosti na obchodní akce pro zisk.

BI lze považovat nejen za proces, ale také za výsledek procesu získávání znalostí. Pokud však zkompilujete všechny definice, které se „driftují“ na trhu, lze tvrdit, že obchodní inteligence v nejširším slova smyslu je proces přeměny dat na obchodní znalosti, které se používají k lepším rozhodnutím. Kromě toho je to také informační technologie pro sběr dat a jejich konsolidaci. A konečně BI představuje obchodní znalosti, které jsou získány prostřednictvím hloubkové analýzy dat. Stručně řečeno, obchodní inteligence je technologie, analýza a znalosti.

Data Science: Science of Chaos Tidied Up

V poslední době je věda o údajích považována nejen za akademickou disciplínu, ale také za praktický mezisektorový obor činnosti. Samotný termín navrhl William Cleveland, profesor na Purdue University, který je považován za jeden z největších autorit ve statistice, strojovém učení a vizualizaci dat.

Podle definice Mezinárodní rady pro CODATA (Mezinárodní rada pro vědu: Výbor pro data pro vědu a technologii) je věda o údajích disciplínou, která kombinuje různé oblasti statistiky, těžby dat a strojového učení. Nejoblíbenější definice je však uvedena v článku „Co je to Data Science?“ Mike Lukidis, redaktor O „Reilly Media a autor knih o operačních systémech, počítačové architektuře a programování. Stojí za zmínku, že tato interpretace je dnes zásadní. technologie, které jsou navrženy tak, aby vytvářely data jako produkt. Pokud porovnáte vědu s údaji s tradiční statistikou, na první pohled by se mohlo zdát, že mezi nimi nejsou žádné rozdíly. integrovaný přístup a data-vědci studovat data, a jejich použití.

Došli jsme tedy k závěru, že Data Science studuje problémy analýzy, zpracování a použití dat. Toto je tak fantastický „sortiment“, díky kterému se můžete roztočit: zde najdete statistiky a těžbu dat a umělou inteligenci, která zpracovává velké množství dat a metody návrhu databáze a mnohem více.

Pod datovým nebem není nic nového

Cloud computing a další technologický pokrok přiměly společnosti, aby se více soustředily na budoucnost, než aby analyzovaly zprávy založené na minulých datech. Pro získání konkurenční výhody začaly společnosti integrovat a transformovat data, která jsou součástí vědy o reálných datech.

Současně praktikují Business Intelligence, vytvářejí grafy, sestavy a tabulky na základě obdržených dat. Ačkoli existují velké rozdíly mezi Data Science a Business Intelligence, jsou stejně důležité a vzájemně se doplňují.

Abychom mohli praktikovat BI a Data Science, mnoho společností najímá odborníky, kteří kombinují dvě pozice najednou - analytici BI a vědci v oblasti dat. Právě zde však dochází k nejasnostem v důsledku nedorozumění, že tyto role vyžadují různé odborné znalosti.

Je nefér očekávat, že analytik BI provede přesné obchodní prognózy. A to může mít katastrofální následky pro každou společnost. Po prostudování hlavních rozdílů mezi BI a vědou o údajích se však můžete naučit, jak vybrat ty správné kandidáty pro plnění určitých úkolů, které vaše firma zamýšlí vyřešit.

Oblast zájmu

Na jedné straně tradiční přístup Business Intelligence zahrnuje vytvoření dashboardů pro zobrazování historických dat v souladu s pevnou sadou klíčových ukazatelů výkonu. Z toho vyvozujeme, že BI spoléhá více na zprávy, aktuální trendy a klíčové ukazatele výkonnosti (KPI).

Na druhé straně se datová věda zaměřuje spíše na předpovídání toho, co se nakonec stane v budoucnosti. Vědci se tak více zaměřují na studium vzorců a různých modelů, jakož i na hledání korelací pro obchodní prognózy.

Například obchodní společnosti musí předpovídat rostoucí potřebu nových typů školení založených na existujících vzorcích a požadavcích firemních společností.

Analýza a kvalita dat

BI vyžaduje, aby se analytici mohli soustředit nejen na současnost a budoucnost, ale také nahlížet do minulosti - tedy aktivně využívat historická data. Analýza analytiků BI je proto retrospektivnější. Business Intelligence je naprosto přesná data založená na tom, co se skutečně stalo v minulosti.

Například čtvrtletní výsledky společnosti jsou sestavovány ze skutečných údajů o podnikání za poslední tři měsíce. Chyby v tomto případě jsou jednoduše nemožné, protože hlášení je popisné a nemůže být subjektivní.

Pokud jde o vědu o údajích, měli by vědci používat prediktivní a direktivní analýzu. Jsou povinni přesně předpovídat, co se stane v budoucnosti, pomocí pravděpodobností a úrovně důvěry.

Jak společnost provede nezbytná opatření na základě prediktivní analýzy a předpovědí pro budoucnost, nemůže být založeno na jednoduchých odhadech. Věda o údajích samozřejmě nemůže být stoprocentně přesná, ale musí být „dostatečně dobrá“, aby podnik mohl přijímat včasná rozhodnutí a akce a poskytovat nezbytné výsledky.

Ideálním příkladem datové vědy v akci je vyhodnocení příjmu společnosti v příštím čtvrtletí.

Konverze zdrojů a dat

Business Intelligence se chystá dopředu a připravuje se na jejich transformaci pomocí správné kombinace zdrojů dat. Aby bylo možné získat relevantní informace o zákaznících, obchodních operacích a produktech, je Data Science schopna transformovat data za chodu pomocí zdrojů informací, které jsou k dispozici na vyžádání.

Potřeba zmírnění

Analytici BI by neměli zmírňovat žádné nejistoty ohledně historických dat, protože jsou založeny na skutečných situacích. Tyto údaje jsou přesné a nenaznačují žádné pravděpodobnosti.

Analytický přehled: BI v Rusku 2009

Analytici v Centru TAdviser dokončili přípravu otevřeného přezkumu platforem podnikových analýz (BI) prezentovaných na ruském trhu. Na této stránce si můžete přečíst nejzajímavější části recenze.

Výhody používání systému BI

Systémy pro obchodní analýzu řeší velmi širokou škálu úkolů. Takže „blízkým horizontem“ je sledování, analýza a úprava operačních cílů:

podpora rozvoje obchodních procesů a strukturálních změn podniku;

schopnost simulovat různé obchodní situace v jediném informačním prostředí;

provádění operační analýzy nestandardních požadavků;

snížení rutinní pracovní zátěže zaměstnanců a uvolnění času pro hlubší analytickou práci;

stabilní provoz při zvýšení množství zpracovaných informací, schopnost škálování.

Z hlediska podpory strategického rozvoje podniku poskytují BI-systémy:

posouzení účinnosti různých oborů podnikání;

posouzení dosažitelnosti cílů;

posouzení účinnosti zdrojů, včetně dceřiných společností;

posouzení účinnosti provozních, investičních a finančních činností;

obchodní modelování a hodnocení investičních projektů;

řízení nákladů, daňové plánování, plánování kapitálových investic.

Podle odborníků společnosti Gartner dnes jen 15–20% firemních uživatelů aktivně pracuje s aplikacemi BI, zatímco ostatní považují systémy pro obchodní analýzu za příliš obtížné. Situace však brzy zlepší aktivní vývoj nástrojů pro interaktivní vizualizaci dat a další šíření internetových technologií.

Podle analytiků v MiPro Consulting představuje zavedení nezávislého systému BI v organizaci řadu výhod oproti použití analytických nástrojů zabudovaných do jiných podnikových informačních systémů. Mezi tyto výhody systému BI:

větší viditelnost a pohodlí při práci s informacemi pro firemní uživatele, včetně uživatelů z top managementu;

možnost využití několika analytických řešení pro různé oblasti činnosti v celém podniku, nikoli v rámci jednotlivých divizí;

umožňuje extrahovat, analyzovat a konsolidovat data z prakticky jakéhokoli zdroje;

založené na průmyslové, podporované a vyvinuté platformě BI;

má status nezávislé, strategické, obchodní kritické aplikace;

poskytuje potřebnou škálovatelnost, účinnost, výkon;

umožňuje vytvářet a udržovat v celé organizaci komplexní postupy a procesy zpracování, jednotlivé centralizované analytické modely a projekty;

obsahuje vestavěné nástroje pro řešení různých a různorodých analytických úkolů jak z hlediska podnikání, tak iz hlediska IT;

poskytuje přístup k datům a analytickým nástrojům pro větší počet uživatelů.

Použití analytických nástrojů zabudovaných do jiných podnikových informačních systémů, jako je třída ERP nebo CRM, má obvykle následující omezení:

omezená sada implementovaných analytických nástrojů, které jsou stejné pro všechny uživatele, bez ohledu na jejich role a úkoly;

schopnost používat pouze interní, interní data pro analýzu, zatímco informace z jiných systémů zůstávají nepřístupné a data z různých zdrojů nelze konsolidovat;

nedostatek vyvinutých vestavěných nástrojů pro analýzu vede k tomu, že se systém používá pouze k extrahování dat v něm uložených, která jsou poté exportována a analyzována v Excelu;

Systémy ERP a CRM mají zpravidla omezený počet uživatelů, což omezuje velký počet zaměstnanců společnosti od analytiků, kterým by tyto informace byly užitečné a zajímavé (výrazný nárůst počtu uživatelů snižuje výkon transakčních systémů);

transakční systémy obvykle neobsahují všechny ukazatele nezbytné pro analýzu, nezahrnují nástroje, jako jsou dashboardy, které se staly standardem pro prezentaci analytických informací;

výsledky analýzy v takových systémech jsou obvykle prezentovány ve formě tabulkových sestav nebo tabulek, které neumožňují podrobný a komplexní obraz skutečné situace a neposkytují odpověď na mnoho vzniklých otázek;

schopnost vytvářet flexibilní uživatelské (ad hoc) požadavky je omezená;

omezené použití velkého množství historických informací.

Při výběru nebo aktualizaci systému pro obchodní analýzu byste měli zvážit způsoby ukládání a integrace dat, vizualizace a analytiky.

Ukládání dat

Pokud se společnost potýká s úkolem identifikovat dlouhodobé nebo periodické trendy, to znamená, že uživatelé musí analyzovat historická data pocházející z různých oddělení za posledních 3-5 let, pak s největší pravděpodobností byste měli pečlivě zvážit organizaci ETL operací pro načítání dat do datových skladů.

Pokud společnost nebo některá z jejích divizí potřebuje analyzovat informace měsíčně nebo týdně, pak by optimálním řešením bylo izolovat a uspořádat pro tyto účely (pro každou z divizí nebo pro řešení specifických problémů) samostatné datové tituly, také za použití nástrojů ETL.

Pokud společnost plánuje analyzovat provozní data v přibližném režimu v reálném čase (tj. Aktualizovat se několikrát během dne), pak byste možná měli opustit organizaci datového skladu a věnovat pozornost vývoji integračních nástrojů založených na přechodné virtuální virtuální metadatové vrstvě se zpracováním odpovídající rozhraní a algoritmy (podle principu EII).

Integrace dat

Jak již bylo uvedeno výše, je-li cílem zavedení systému BI řešit individuální, specifické problémy, je vhodné omezit organizaci datových serverů. Kromě toho je vyžadováno použití samostatných integračních algoritmů.

Pokud je naopak BI zaveden za účelem získání jednotného, \u200b\u200bholistického pohledu na celkový stav podnikání, pak možná nestačí vytvoření centralizovaného datového skladu a v důsledku toho zavedení potřebných nástrojů ETL nestačí. Kromě toho, aby bylo možné získat skutečně adekvátní obraz o podnikání, je třeba věnovat zvláštní pozornost zajištění vysoké kvality analyzovaných údajů, což bude vyžadovat zavedení rozšířené sady nástrojů pro jejich „čištění“ - identifikaci neúplných nebo chybných údajů, duplicitní informace, přenos dat z různých zdrojů do jediného formát.

Pokud se společnost zaměřuje na studium provozních údajů, měli byste zvážit způsoby replikace a přístupu.

Vizualizace a analytika

V závislosti na nastavených úkolech a na kvalifikaci uživatelů jsou také vybírány nástroje pro vizualizaci dat - ovládací panely, výsledkové karty, zprávy, kostky OLAP.

Pro zkušené a kvalifikované uživatele bude nejlepším nástrojem kostka OLAP, která jim umožní provádět podrobnou a podrobnou obchodní analýzu s nezbytným stupněm podrobnosti.

Uživatelé, kteří se ve svých každodenních činnostech potýkají s potřebou přijímat manažerská rozhodnutí, jakož i analyzovat výkonnost podniku, mají zájem o uspořádání pracoviště ve formě ovládacího panelu, na kterém je stav podniku jako celku zobrazován ve formě vizuálních měřítek a indikátorů, se schopností přepínat mezi jednotlivými směry činnosti.

Obyčejní manažeři potřebují finanční prostředky na řešení svých současných úkolů, sledování postupu určitých typů operací a také na sledování činností svých zaměstnanců (každého jednotlivého zaměstnance a týmu jako celku). Kromě toho, aby bylo možné zorganizovat jasnou interakci s příbuznými jednotkami (nebo regiony), je nutné získat představu o pokroku při plnění souvisejících úkolů.

Vertikální nebo horizontální řešení

Na trhu existují jak horizontální řešení BI, která implementují sadu obecně použitelných nástrojů, tak specializovaná vertikální řešení „šitá na míru“ pro konkrétní průmyslová odvětví nebo úkoly. Oba mají své výhody i nevýhody.

Výhodou horizontálních řešení může být jejich schopnost růst s organizací. Taková řešení jsou obvykle škálovatelná a mohou pokrýt všechny oblasti činnosti a všechny divize velké společnosti a lze je také snadněji změnit. Druhou stranou této šíři možností je potřeba delšího a důkladnějšího vyladění řešení, přizpůsobení konkrétním požadavkům. Realizační projekty jsou stále dražší a požadavky na IT profesionály se zvyšují.

Vertikální řešení naopak nevyžadují samostatné, dlouhé a pracné nastavení pro řešení specifických problémů a pro splnění požadavků průmyslových regulačních organizací (finančních, lékařských atd.). Může se však ukázat, že různá oddělení ve stejné struktuře nebudou schopna používat jediné řešení a bude vyžadován vývoj a integrace několika různých systémů pro obchodní analýzu.

Těmto organizacím, které se nyní i v budoucnu chystají zapojit do svých specifických činností, které vyžadují dodržování určitých přísných předpisů, bude pravděpodobně přínosem zavedení vertikálních řešení. Pokud neexistuje důvěra v takový závazek k určitému druhu činnosti v budoucnosti a je pravděpodobné, že se specializace společnosti výrazně rozšíří, pak je určitým rizikem výběr vertikálního řešení BI.

Překlad

Při pokusu o vyhodnocení různých platforem BI je často obtížné pochopit, kde je mýtus a kde je to pravda, protože každý prodejce uvádí svůj produkt jako „nejlepší na trhu“ a jako argument cituje stovky subjektivních recenzí, které zaplavily internet. Pokud chcete zjistit, který nástroj je pro vaši společnost vhodný, aniž byste procházeli stovky stránek „poctivých“ názorů, potřebujete níže.

Budeme se zabývat nejpopulárnějšími platformami, jako jsou QlikView, Klipfolio, Tableau a Power BI, a porovnáme jejich klíčové parametry: použitelnost, cena, snadná instalace, podpora, práce s různými typy dat a mnoho dalšího. Tak do toho!

To vše společně nebo odděleně otevírá velké příležitosti pro analýzu různých metrik, vytváření a přizpůsobování jedinečných vizualizací, aby bylo možné v konečném důsledku extrahovat užitečné informace pro firmu z jakýchkoli dat.

Platforma se také zaměřila na kompatibilitu s různými zařízeními, od chytrých telefonů a tabletů až po Smart TV v konferenčních místnostech.

Funkce

Klipfolio je nejvhodnější pro monitorování a kontrolu nepřetržitých datových toků v reálném čase, pokud je jejich dynamika důležitá a důležitá rozhodnutí musí být rychle učiněna.

Klíčové vlastnosti

Integrace různých zdrojů dat do jedné sestavy.
Neomezený počet potenciálně připojených uživatelů.
Spravujte práva a omezení přístupu k důležitým informacím.
Dostupnost v mobilním operačním systému (iOS, Android, BlackBerry, Windows).
Flexibilní konektor REST pro připojení speciálních zdrojů dat.
Podpora pro Excel, CSV, JSON, XML atd.
Schopnost přidat pohodlné anotace do přehledů, které budou viditelné koncovým uživatelům.
Automatický konfigurační systém KPI.
Schopnost snadno přidat prahové ukazatele do grafů.

Použitelnost

V Klipfolio můžete sestavovat desítky různých typů grafů, včetně koláčů, sloupců, ploch a mnoha dalších kombinací. Uživatel, který zná HTML a CSS, si také může vytvořit vlastní jedinečné vizualizace a překrýt všechny potřebné komponenty na palubní desce pomocí editoru WYSIWYG a složitější grafické prvky lze přidat pomocí různých vzorců a funkcí. Pomocí Klipfolia tedy můžete prezentovat informace téměř v jakékoli formě, ale nejdřív musíte přemýšlet o tom, jak data připravit.

Cena

Jako jeden z nejstarších hráčů v BI průmyslu s obrovskými zkušenostmi, dnes Klipfolio spoléhá na svá cloudová řešení. Klipfolio Dashboard (jako SaaS) je cena za uživatele začínající (s některými variantami) od 19 $ / měsíc. Tento plán lze přizpůsobit a přidat další možnosti. Je také možné 14denní zkušební období.

Tableau

Další hlavní platformou je Tableau. Stejně jako většina nástrojů BI se i Tableau specializuje na analýzu dat prostřednictvím své vizualizace. Je snadné v něm vytvořit interaktivní dashboardy, které vám umožní studovat dynamiku, trendy a strukturu dat pomocí pohodlných a jednoduchých, ale neméně efektivních grafů.

Stejně jako mnoho jiných služeb podporuje Tableau mnoho různých zdrojů dat organizovaných ve formátu souborů (CSV, JSON, XML, MS Excel atd.), Relační a nerelační databáze (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB atd.) A cloud systémy (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).

Klíčovým rozdílem mezi společností Tableau a jejími konkurenty je její speciální funkce - směšování dat - kombinování dat z různých databází a zdrojů. Tableau také umožňuje více uživatelům současně pracovat na sestavě v reálném čase. Platforma přesto implementuje několik způsobů sdílení zpráv: 1) jejich zveřejněním na serveru Tableau; 2) prostřednictvím e-mailu Tableau Reader; 3) prostřednictvím přístupu odkazem. Tato odrůda zvyšuje flexibilitu a odstraňuje mnoho omezení.

Charakteristické rysy

Tableau má nejširší možnosti vizualizace: bohatá knihovna platformy zahrnuje slovní mraky, bublinové a stromové diagramy, které vám umožňují dosáhnout vyšší úrovně porozumění vašim datům a jejich kontextu.

Jak již bylo zmíněno, dashboardy Tableau jsou velmi flexibilní. Hlavní funkce služby umožňují neuvěřitelně umisťovat prvky na palubní desku a kombinovat je a překrývat na sebe jakýmkoli způsobem, což je velmi užitečné v éře ergonomie pracoviště.

Tableau je docela přátelský pro začínající uživatele, platforma je zaměřena na ty, kteří dosud nepřišli do technických detailů vizualizačního procesu. Tohoto cíle je dosaženo pomocí intuitivního rozhraní: vše, co potřebujete, je nejčastěji dosaženo ne více než dvěma kliknutími myši, filtry lze snadno najít a všechny operace jsou jasně dokumentovány.

S Tableau je snadné pracovat nejen z hlediska navrhování a vytváření sestav, ale také ze strany koncových uživatelů - správy. Další filtry, vytváření nových parametrů, jednoduchá a jasná interaktivita dat - to vše výrazně urychluje rozhodování a zvyšuje jejich efektivitu.

Klíčové vlastnosti

Skvělé příležitosti k distribuci sestav a dashboardů.
Podpora více než 30 typů dat.
Míchání dat z různých zdrojů.
Integrace s R.
Nejaktivnější komunita uživatelů, kteří vytvářejí tisíce vzdělávacích videí, blogů a fór.

Použitelnost

Ohromující použitelnost je hlavním důvodem, proč je Tableau považován za jednu z nejjednodušších služeb BI, kde se může učit, a je nejlepší při analýze strukturovaných informací. Import dat, vytváření krásných grafů, jejich sdílení a publikování ve veřejné doméně - žádná jiná platforma nemůže uživatelům poskytnout tolik příležitostí s takovou jednoduchostí. Navíc velké množství různých průvodců a průvodců prakticky ruší pravděpodobnost, že se setká s jakýmikoli problémy.

Cena

Tableau má 3 různé produkty se třemi různými cenami: Tableau Desktop, Tableau Online a Tableau Server. Podrobné informace naleznete.

Tableau Desktop je určen pro jednotlivce a stojí 999 $ za rok na osobu a 1,999 $ pro firemní použití, včetně podpory. V prvním případě se předpokládá připojení až 6 zdrojů dat a ve druhém až 44.

Tableau Online je cloudová platforma s webovým rozhraním, které lze použít zdarma, avšak pod podmínkou, že všechna řešení budou uložena na sdíleném serveru a budou zveřejněna ve veřejné doméně. Soukromá verze stojí 500 USD ročně pro jednoho uživatele.

A konečně, Tableau Server je monolitický obchodní nástroj pro společnosti, které spravují své servery a chtějí mít plnou kontrolu nad datovými toky a jejich bezpečností. Takové potěšení však bude stát 10 000 dolarů ročně pro 10 uživatelů a podpora bude stát dalších 25% této částky.

Power BI

Power BI je online služba vyvinutá společností Microsoft pro obchodní inteligenci s možností propojení různých zdrojů dat a aplikací třetích stran. Platforma má webové rozhraní, které vám umožňuje vytvářet přizpůsobené vizualizace, a pomocí desktopové aplikace můžete standardizovat a vyčistit data. Zajímavé je, že existuje také mobilní verze systému Power BI, která je k dispozici na různých operačních systémech a umožňuje rozhodování na cestách.

Power BI je jednoduchý a minimalistický, ale zároveň má sílu a stabilitu. Stejně jako jakýkoli jiný software má i výhody i nevýhody.

Charakteristické rysy

Co odlišuje Power BI od ostatních řešení?

Za prvé, jedná se o produkt společnosti Microsoft, což znamená, že sleduje filozofii, principy a architekturu, které jsou podobné ostatním produktům IT gigantu. Programové rozhraní bude známo uživatelům Windows.

Za druhé, patří společnosti Microsoft další výhoda: Power BI je úzce spjata s hlavními produkty společnosti, jako jsou MS Excel, Azure Cloud Service a SQL Server.

Obecně lze říci, že Power BI byl vytvořen s cílem rozšířit funkčnost MS Excel a načerpat jej na novou úroveň a použít jej k vyřešení problémů, do kterých nebyl dříve zapojen.

Klíčové vlastnosti

K dispozici je bezplatná základní verze, která vám umožní nejprve zkusit pracovat s Power BI.
Podporuje mnoho způsobů importu dat (streamování dat, cloudové služby, sešity Excel a aplikace třetích stran).
Interaktivní dashboardy se změnami dat v reálném čase.
Jednoduché API pro integraci Power BI do vašich aplikací.
Existuje několik různých způsobů, jak sdílet přehledy a dashboardy.
Podpora více platforem (webové, stolní nebo mobilní aplikace).

Použitelnost

Rozhraní je jednoduché a srozumitelné pro každého, kdo je obeznámen s Windows (tj. Téměř každý), takže práce s Power BI je obvykle příjemná. Mnoho tlačítek a funkcí vypadá podobně jako MS Excel a další produkty MS Office.

Vizualizace jsou vytvářeny starou dobrou metodou drag-and-drop. Vše, co potřebujete k vytvoření grafu, je kliknout na potřebný prvek a přetáhnout jej na prázdné místo v sestavě. Stejný princip funguje při výběru, která data je třeba vizualizovat - stačí vybrat část dat a umístit je na místo, kde je umístěn graf.

Cena

Microsoft Power BI je považován za vysoce kvalitní nástroj business intelligence. Mnoho z nich přitahuje také cenově přijatelná cenová politika. Obsahuje dvě možnosti: bezplatnou verzi služby s omezenými funkcemi a objemovou licenci Power BI Pro s celou řadou funkcí.

Bezplatná verze je k dispozici pro každého jednotlivého uživatele a má následující vlastnosti: 1 GB limitu paměti, 10 000 řádků za hodinu zpracování datového proudu spolu s omezeními na aktualizaci a spolupráci na sestavách.

Power BI Pro stojí 9,99 $ na uživatele za měsíc a zvyšuje paměťový limit na 10 GB na osobu, spolu s rychlostí 1 milion řádků za hodinu. Existuje také možnost přímého přístupu k datovým zdrojům a jejich propojení s firemními daty prostřednictvím brány Data Connectivity Gateway. Nakonec jsou k dispozici pokročilé nástroje pro spolupráci, jako jsou skupiny Office 365, skupiny Active Directory a datový adresář.

Nyní, ke struktuře všeho, co bylo řečeno výše, dáváme srovnávací tabulku všech uvažovaných platforem:

Tagy: Přidejte tagy

Využití podnikové inteligence zlepšuje kvalitu a efektivitu manažerských rozhodnutí a také pomáhá řídit obchodní procesy, což vede ke zvýšené konkurenceschopnosti společnosti. To byl jeden z hlavních důvodů výrazného nárůstu zájmu o řešení BI (business intelligence), který IDC slaví v Rusku od roku 2010.

Odborníci se dohadují o funkčnosti informačních systémů, které umožňují obchodní analýzu. Proces práce s analytickými daty a IT řešení určené pro tyto účely však vůbec nejsou stejné. Před zahájením implementace systému BI by se společnost měla připravit na jeho použití: formalizovat obchodní procesy, určit body shromažďování informací, typy shromažďovaných údajů a účel, pro který budou tyto informace použity. Poté můžeme hovořit o konkrétních nástrojích BI, které podnik potřebuje.

Obchodní inteligence se liší od manuální analýzy metrik v tabulkách Excelu jako letadlo ze závěsného kluzáku. Otázka není ani zdaleka rychlá. Koneckonců, BI je automatizace procesu shromažďování informací a hlášení. Při práci s Excelem navrhuje, aby někdo shromažďoval analyzovaná data ze všech informačních zdrojů společnosti, vedl k jediné šabloně a teprve pak generoval zprávy.

Velký je rozdíl ve výsledcích práce s těmito informacemi. BI je multidimenzionalita použitých dat a schopnost rychle generovat sestavy v kterékoli sekci pomocí jakýchkoli informací dostupných ve společnosti. Jinými slovy, systém vyřeší problém, se kterým se lidé za den vypořádají (například pro výpočet závislosti prodeje určitých oděvních modelů na demografickém složení obyvatelstva a dopravní infrastruktuře okresu) systémem během několika minut.

BI řešení byla dlouhodobě založena na tzv. OLAP kostkách. Používání takových systémů pokračuje dodnes. Představují informace uložené ve skladu takovým způsobem, že kdykoli můžete vzít jakékoli dostupné ukazatele jako osy „kostky“ a provést analýzu podle potřebných řezů vytvořením ploché tabulky nebo grafu závislosti jednoho ukazatele na jiném. Důležité je, že analýza probíhá v reálném čase, což je zkratka OLAP - online analytické zpracování.

Mezi další funkce vyzdvihujeme přítomnost funkcí správy metadat, vývojových nástrojů, nástrojů pro spolupráci a řízení procesů, nástrojů pro vytváření přehledů, pokročilé vizualizace, prediktivního modelování a funkcí dolování dat a scorecards.

Nyní trh pokračuje v růstu prodeje systémů BI, které implementují technologie paměti. Hlavní myšlenkou in-memory je princip trvalého ukládání dat v RAM. To umožňuje uživatelům okamžitě přijímat odpovědi - ve zlomcích vteřiny - i v případech, kdy pracují s velkým množstvím dat. Taková řešení však z technického hlediska nejsou vhodná pro všechny a mnoho zákazníků nadále používá technologii OLAP.

Přítomnost online analytického zpracování je jednou z funkcí analytického systému, která mu umožňuje podle Gartnera nazvat plnohodnotnou platformu BI.

Kromě různých technologických architektur se systémy BI vyznačují sadou nástrojů pro různé kategorie firemních uživatelů.

Například plnohodnotné platformy BI se z hlediska funkčnosti velmi liší od modulů BI zabudovaných v některých podnikových informačních systémech a mají omezené možnosti prezentace.

Každá role uživatele má své vlastní dashboardy představující klíčové obchodní ukazatele nezbytné pro tyto zaměstnance ve formě tabulek nebo infografik. Sada nástrojů BI také poskytuje nástroje pro hlášení a rozhraní pro jejich prohlížení: v systémovém okně, prostřednictvím webu nebo na mobilním zařízení uživatele. Nástroje pro určování korelace dat pomáhají při vytváření sestav.

Jedním z dominantních trendů posledních pěti let na trhu BI je rostoucí poptávka po mobilní analytice. Uživatelé BI systémů, kteří hodnotili jejich význam pro podnikání, pochopili také hodnotu stálého přístupu k těmto nástrojům. Téměř každý hlavní dodavatel BI je dnes připraven poskytnout uživatelům nástroje pro online analýzu. Současně se mobilní pracovní stanice zaměřují nejen na top manažery, ale také na řadu dalších kategorií uživatelů, kteří potřebují neustále mít aktuální informace o stavu určitých obchodních procesů. Z „privilegia šéfa“ se tedy BI-mobilita stala prostředkem rychlé reakce na události pro střední manažery a analytiky. Protože BI-systém zajišťuje práci s velkým množstvím dat vstupujících do úložiště z různých informačních systémů a v nestrukturované podobě, lze jej použít pro práci s „velkými daty“, o které se v posledních letech tolik zajímalo. To není překvapivé, protože objem uložených a zpracovaných informací roste rychleji, proto jsou společnosti nuceny přemýšlet o získání dalšího výpočetního výkonu. Navíc se v reálném podniku obvykle používá až 30% všech uložených informací, zatímco zbytek se stává pouze zdrojem nákladů na jeho uložení.

Přítomnost velkého množství nestrukturovaných a potenciálně užitečných informací ve společnostech, jakož i velké příležitosti, které analytici poskytují v systémech BI, se stali jednou z hnacích sil pokroku v této oblasti. V dnešní době stále více analytiků hledá pružnější nástroje, které by jim umožnily studovat jakákoli data a vytvářet obchodní hypotézy. To vedlo ke vzniku nové třídy nástrojů - vyhledávání dat. Jsou založeny na flexibilním datovém modelu a interaktivních uživatelských rozhraních, která jsou pro firemní uživatele výhodnější než analytici. Na příkladu zjišťování dat vidíme, jak se sada nástrojů postupně rozrůstá do nezávislého směru IT systémů pro analytiku.

Protože BI není jen analýzou současné situace, ale také předpovídáním, byly vyvinuty pokročilé nástroje pro analytiky a manažery k testování jejich hypotéz. A kontrola klíčových ukazatelů v analýze pomůže upozornit na dosažení prahových hodnot.

Jak se bude v budoucnu vyvíjet sada nástrojů BI a její využití ruskými společnostmi? Budou existovat nové uživatelské role, nová rozhraní, budou top manažeři více pracovat s business intelligence? Softwarová konzultantka Maria Golikova je přesvědčena, že jeden z vývojových vektorů souvisí s rostoucí poptávkou po „cloudových“ a vizualizačních nástrojích: „S vývojem cloudových technologií začalo mnoho velkých vývojářů BI nabízet další funkce dostupné konkrétně v cloudu.

Pokud má společnost „tradici“ přípravy zpráv ve formě statických tabulek Excel, bude pro mnoho zaměstnanců obtížné to odmítnout. Doufáme však, že se postupem času zvýší počet společností, které získají komplexní informace pomocí informačních panelů. “

Také, podle odborníka, pozorný přístup vývojářů k vstřícnosti k rozhraní a vytváření mobilních pracovišť přispěje k popularitě BI: „Nástroje BI nyní směřují k nezávislé analýze - řešení se začínají používat co nejjednodušší. To umožňuje podnikovým uživatelům měnit stávající zprávy nebo vytvářet nové prostřednictvím intuitivního rozhraní. Vrcholový management dnes přitahuje také možnost využití mobilních řešení BI. Vedoucí může jít na služební cestu, ale zároveň na obrazovce přenosného zařízení vidět hlavní ukazatele své firmy. “

Alexander Gerasimov, ředitel oddělení IT a cloudových služeb společnosti J'son & Partners Consulting, uvádí: „V současné době se používají nástroje k vytvoření rozmanité správy a marketingu. reportování ex post na základě analýzy dat z transakčních systémů, jako je ERP, OSS / BSS (zejména fakturace), automatizovaných bankovních systémů atd.

Dobrou perspektivou je technologie analýzy velkých dat: nejen strukturované informace o transakčních systémech, ale také slabě (nebo komplexní) strukturovaná data, jako jsou například protokoly a geodata uživatelů smartphonů a mnoho dalšího. Nyní se tyto informace používají hlavně k obohacení a zlepšení kvality podávání zpráv ex post. V budoucnosti mohou být použity přímo v řídicích systémech - s cílem jejich intelektualizace. ““

Některé systémy BI navrhují použít více infografik namísto klasických tabulkových sestav. Ale ne každý je připraven vnímat grafické informace.

Každý velký podnik a většina středních organizací čelí problému poskytování vedení nepřesnými údaji o stavu společnosti. Důvody se mohou lišit, ale důsledky jsou vždy stejné - nesprávná nebo předčasná rozhodnutí, která nepříznivě ovlivňují účinnost finančních transakcí. Profesionální obchodní zpravodajský systém nebo BI ( z angličtiny - Business Intelligence) Tito špičkoví „pomocníci“ přispívají k vytvoření systému manažerské kontroly všech aspektů podnikání.

Ve svém jádru jsou systémy BI pokročilým analytickým softwarem pro obchodní analýzu a reporting. Tyto programy mohou používat data z různých zdrojů informací a poskytovat je ve vhodné formě a sekci. Díky tomu management získá rychlý přístup k úplným a transparentním informacím o stavu společnosti. Zvláštností zpráv obdržených pomocí BI je možnost nezávislého rozhodnutí vedoucího, v jakém kontextu bude informace přijímána.

Moderní systémy Business Intelligence jsou multifunkční. Proto ve velkých společnostech postupně vytlačují další způsoby, jak získat obchodní zprávy. Mezi jejich hlavní schopnosti patří:

Připojení k různým databázím;
Hlášení o různé složitosti, struktuře, typu a rozvržení vysokou rychlostí. Je také možné stanovit plán pro podávání zpráv o plánu bez přímé účasti a distribuce dat;
Transparentní práce s daty;
Poskytování jasného propojení mezi informacemi z různých zdrojů;
Flexibilní a intuitivní nastavení přístupových práv pro zaměstnance v systému;
Ukládání dat v jakémkoli vhodném formátu - PDF, Excel, HTML a mnoho dalších.

Schopnosti podnikových informačních informačních systémů umožňují manažerovi, aby nebyl závislý na IT oddělení nebo jeho asistentech, kteří předkládají požadované informace. Je to také skvělá příležitost ukázat správný směr vašich rozhodnutí nikoli slovy, ale v přesných počtech. Mnoho velkých síťových společností na Západě používá systémy BI po dlouhou dobu, včetně světově proslulých Amazon, Yahoo, Wall-Mart atd. Výše \u200b\u200buvedené společnosti utratí slušné peníze na obchodní analytiku, ale implementované systémy BI přinášejí neocenitelné výhody.

Výhody profesionálních systémů business intelligence jsou založeny na principech, které jsou podporovány ve všech pokročilých aplikacích BI:

Viditelnost. Hlavní rozhraní jakéhokoli softwaru pro obchodní analýzu by mělo odrážet hlavní ukazatele. Díky tomu bude manažer rychle schopen posoudit stav v podniku a v případě potřeby začít něco dělat;
Přizpůsobení Každý uživatel by měl být schopen přizpůsobit rozhraní a funkční klávesy nejpohodlnějším způsobem;
Vrstvení. Každý soubor údajů by měl mít několik oddílů (vrstev), aby poskytoval podrobné informace, které jsou potřebné na konkrétní úrovni;
Interaktivita Uživatelé by měli mít možnost shromažďovat informace ze všech zdrojů a několika směry současně. Je nezbytné, aby systém měl funkci nastavení výstrah pro klíčové parametry;
Vícevláknové a řízení přístupu. V systému BI by měla být implementována simultánní operace velkého počtu uživatelů s možností nastavit různé úrovně přístupu.

Celá IT komunita souhlasí s tím, že informační systémy podnikové inteligence jsou jednou z nejslibnějších oblastí rozvoje průmyslu. Jejich realizaci však často brání technické a psychologické bariéry, nekoordinovaná práce manažerů a nedostatek předepsaných oblastí odpovědnosti.

Při úvahách o zavedení systémů třídy BI je důležité si uvědomit, že úspěch projektu bude do značné míry záviset na přístupu zaměstnanců společnosti k inovacím. To platí pro všechny IT produkty: skepticismus a strach ze snížení mohou negovat veškeré úsilí o implementaci. Proto je velmi důležité pochopit, jaké pocity má systém business intelligence pro budoucí uživatele. Ideální situace je, když zaměstnanci společnosti zacházejí se systémem jako s asistentem a nástrojem ke zlepšení práce.

Před zahájením projektu na zavedení technologie BI je nutné provést důkladnou analýzu obchodních procesů společnosti a zásad manažerských rozhodnutí. Ve skutečnosti se tato data budou podílet na analýze situace ve společnosti. Pomůže také při výběru systému BI spolu s dalšími hlavními kritérii:

Cíle a cíle implementace systémů BI;
Požadavky na ukládání dat a schopnost s nimi pracovat;
Funkce integrace dat. Bez použití dat ze všech zdrojů ve společnosti nebude mít management možnost získat ucelený obrázek o situaci;
Vizualizační funkce. Pro každou osobu vypadá ideální analytika BI jinak a systém by měl uspokojovat potřeby každého uživatele;
Všestrannost nebo úzká specializace. Ve světě existují systémy zaměřené na konkrétní odvětví, jakož i univerzální řešení pro sběr informací v jakémkoli kontextu;
Poptávka po prostředcích a ceně softwarového produktu. Výběr systému BI, stejně jako jakýkoli software, závisí na schopnostech společnosti.

Výše uvedená kritéria pomohou managementu učinit informovaný výběr mezi širokou škálou známých systémů business intelligence. Existují další parametry (například struktura ukládání dat, webová architektura), ale vyžadují kvalifikace v úzkých oblastech IT.

Nestačí jen vybrat, koupit software, nainstalovat a nakonfigurovat ho. Úspěšná implementace systémů BI v jakékoli oblasti je založena na následujících pravidlech:

Správnost údajů. Pokud jsou údaje pro analýzu nesprávné, existuje možnost závažné systémové chyby;
Úplné školení pro každého uživatele;
Rychlá implementace. Je nutné se zaměřit na správnou tvorbu potřebných zpráv na všech klíčových místech, nikoli na ideální službu jednoho uživatele. Po implementaci můžete vždy upravit vzhled sestavy nebo přidat další sekci pro větší pohodlí;
Realizujte návratnost investic do systému BI. Účinek závisí na mnoha faktorech a v některých případech je viditelný až po několika měsících;
Zařízení by mělo být navrženo nejen pro současnou situaci, ale také pro nejbližší budoucnost;
Pochopte, proč byl systém BI spuštěn a nevyžadují od softwaru nemožné.

Podle statistik je s implementací systémů BI spokojeno pouze 30% vedoucích pracovníků společnosti. Během dlouhých let existence softwaru pro obchodní analýzu formulovali odborníci 9 klíčových chyb, které mohou snížit účinnost na minimum:

Nejasnost účelu implementace pro orientaci. Projekt je často vytvářen IT oddělením bez úzkého zapojení manažerů. Ve většině případů v procesu implementace a provozu vyvstávají otázky týkající se cílů a cílů systému BI, výhod a snadnosti použití;
Nedostatek transparentnosti v řízení, práci zaměstnanců a rozhodování. Manažeři nemusí znát pracovní algoritmy terénních zaměstnanců a rozhodnutí vedení mohou být učiněna nejen na základě suchých skutečností. To povede k neschopnosti zachovat stávající paradigma v důsledku implementace systému BI. A často není možné narušit kulturu správy a řízení společností, která se v průběhu let vyvíjí;
Nedostatečná spolehlivost dat. Získání nepravdivých informací do systému obchodní analýzy je nepřijatelné, protože jinak zaměstnanci nebudou schopni jim důvěřovat a používat je;
Špatný výběr profesionálního systému business intelligence. Mnoho příkladů v historii, kdy vedení najímá organizaci třetí strany k implementaci systému BI a nezúčastní se jeho výběru, mluví samo za sebe. Výsledkem je zavedení systému, který neumožňuje získání požadované zprávy nebo s nímž není možné integrovat jeden ze stávajícího softwaru ve společnosti;
Chybějící plán pro budoucnost. Zvláštností systémů BI je to, že nejde o statický software. Je nemožné dokončit implementační projekt a nevzpomenout si na něj. Od uživatelů a vedení existuje mnoho požadavků na vylepšení;
Přenos systému BI třetích stran na podporu. Jak ukazuje praxe, takové situace nejčastěji vedou k izolaci produktu a izolaci systému od skutečného stavu. Vlastní tým podpory reaguje mnohem rychleji a efektivněji na recenze uživatelů a požadavky na správu;
Touha zachránit. V podnikatelské sféře je to normální, ale analytika BI funguje, pouze pokud zohledňuje všechny aspekty společnosti. Proto jsou nejúčinnější hluboké analytické systémy s vysokými náklady. Touha dostávat několik zpráv o oblastech zájmu vede k častým chybám dat a velké závislosti na kvalifikaci IT specialistů;
Různé terminologie ve společnosti. Je důležité, aby všichni uživatelé rozuměli základním pojmům a jejich významu. Jednoduché nedorozumění může vést k nesprávné interpretaci zpráv a indikátorů systému BI;
Chybějící jediná strategie obchodní analýzy pro podnik. Bez jediného kurzu zvoleného pro všechny zaměstnance bude jakýkoli systém třídy BI jen souborem rozptýlených zpráv, které splňují požadavky jednotlivých manažerů.

Implementace systémů BI je důležitým krokem, který může pomoci přivést firmu na novou úroveň. To však bude vyžadovat nejen dostatečně velkou inflaci financí, ale také čas a úsilí každého zaměstnance společnosti. Ne každý podnik je připraven kompetentně dokončit projekt zavedení systému obchodní analýzy.