Analitički poslovni sustavi. Što je Business Intelligence? Za i protiv tehnologije

Korištenje poslovne inteligencije poboljšava kvalitetu i učinkovitost upravljačkih odluka, a također pomaže u upravljanju poslovnim procesima, što dovodi do povećane konkurentnosti tvrtke. To je bio jedan od glavnih razloga značajnog porasta interesa za BI rješenja (poslovna inteligencija), koje IDC u Rusiji slavi od 2010. godine.

Stručnjaci raspravljaju o funkcionalnosti informacijskih sustava koji omogućuju analizu poslovanja. Ali postupak rada s analitičkim podacima i IT rješenje namijenjeno za te svrhe uopće nisu ista stvar. Prije nego što se upusti u implementaciju BI sustava, tvrtka se mora pripremiti za njegovu upotrebu: formalizirati poslovne procese, odrediti točke prikupljanja podataka, vrste prikupljenih podataka i svrhu za koju će se te informacije koristiti. Nakon toga možemo razgovarati o specifičnim BI alatima koje je poduzeću potrebno.

Poslovna inteligencija razlikuje se od ručne analize mjernih podataka u Excel proračunskim tablicama poput aviona s zmaja. Pitanje je daleko od brzine. Napokon, BI je automatizacija procesa prikupljanja informacija i izvještavanja. Tijekom rada s Excelom sugerira da netko treba prikupiti analizirane podatke iz svih izvora informacija tvrtke, dovesti do jedinstvenog predloška i tek potom generirati izvještaje.

Razlika u rezultatima rada s ovim podacima također je velika. BI je višedimenzionalnost korištenih podataka i sposobnost brzog generiranja izvještaja u bilo kojem odjeljku koristeći bilo koje informacije dostupne u tvrtki. Drugim riječima, sustav će riješiti problem s kojim će se ljudi suočiti za jedan dan (na primjer, izračunati ovisnost prodaje određenih modela odjeće o demografskom sastavu stanovništva i prometnoj infrastrukturi distrikta) u nekoliko minuta.

Dugo vremena su BI rješenja bila bazirana na takozvanim OLAP kockama. Upotreba takvih sustava traje do danas. Oni predstavljaju informacije pohranjene u skladištu na takav način da u bilo kojem trenutku možete uzeti bilo koje dostupne pokazatelje kao osi „kocke“ i napraviti analizu prema potrebnim odsječcima, konstruirajući ravnu tablicu ili grafikon ovisnosti jednog pokazatelja o drugom. Ono što je važno, analiza se odvija u stvarnom vremenu, što kaže i kratica OLAP - mrežna analitička obrada.

Između ostalih značajki izdvajamo prisutnost funkcija upravljanja metapodacima, razvojnih alata, alata za suradnju i upravljanje procesima, alata za izvješćivanje, napredne vizualizacije, prediktivnog modeliranja i funkcija iskopavanja podataka i pokazatelja vrijednosti.

Sada tržište nastavlja rasti prodaju BI-sustava koji implementiraju u-memorijsku tehnologiju. Glavna ideja in-memory je princip trajnog pohranjivanja podataka u RAM-u. To omogućuje korisnicima da odgovore dobiju odmah - u djeliću sekunde - čak i u slučajevima kada rade s ogromnim količinama podataka. Međutim, takva rješenja nisu prikladna svima s tehničkog stajališta i mnogi kupci i dalje koriste OLAP tehnologiju.

Prisutnost mrežne analitičke obrade jedna je od značajki analitičkog sustava koja mu omogućava da se ona nazove cjelovitom BI platformom prema Gartneru.

Uz različite tehnološke arhitekture, BI sustave odlikuje se niz alata za različite kategorije poslovnih korisnika.

Na primjer, punopravne BI platforme vrlo su različite u pogledu funkcionalnosti od BI-modula ugrađenih u neke korporacijske informacijske sustave i imaju ograničene mogućnosti prezentacije.

Svaka uloga korisnika ima svoje nadzorne ploče koje u obliku tablica ili infografika predstavljaju ključne pokazatelje poslovanja potrebne ovim zaposlenicima. BI alat također nudi alate za izvještavanje i sučelje za njihovo gledanje: u prozoru sustava, putem weba ili na mobilnom uređaju korisnika. Alat za utvrđivanje povezanosti podataka pomaže pri sastavljanju izvještaja.

Jedan od dominantnih trendova posljednjih pet godina na tržištu BI je rastuća potražnja za mobilnom analitikom. Korisnici BI-sustava, ocjenjujući njihovu važnost za poslovanje, također su shvatili vrijednost stalnog pristupa takvim alatima. Gotovo svaki veliki dobavljač BI-a danas je spreman korisnicima pružiti internetske alate za analizu. Istovremeno, mobilne radne stanice usmjerene su ne samo na top menadžere, već i na brojne druge kategorije korisnika kojima je potrebno stalno imati ažurne podatke o statusu određenih poslovnih procesa. Tako je BI-mobilnost od „privilegiranja šefa“ postala sredstvo za brzo reagiranje na događaje za srednje menadžere i analitičare. Budući da BI-sustav omogućuje rad s velikim količinama podataka koji ulaze u spremište iz različitih informacijskih sustava i u nestrukturiranom obliku, može se koristiti za rad s "velikim podacima", što je poslovanje toliko zainteresirano posljednjih godina. To ne čudi, jer količina spremljenih i obrađenih informacija raste bržim tempom, pa su tvrtke prisiljene razmišljati o stjecanju dodatne računalne moći. Štoviše, u stvarnom poslu obično se koristi do 30% svih pohranjenih podataka, dok ostatak postaje samo izvor troškova za njegovo pohranjivanje.

Prisutnost velikih količina nestrukturiranih i potencijalno korisnih informacija u tvrtkama, kao i velike mogućnosti koje BI sustavi pružaju analitičarima postali su jedan od pokretača napretka u ovom području. Danas sve više analitičara traži fleksibilnije alate koji bi im omogućili proučavanje bilo kakvih podataka i izgradnju poslovnih hipoteza. To je dovelo do pojave nove klase alata - otkrivanje podataka. Temelje se na fleksibilnom modelu podataka i interaktivnim korisničkim sučeljima koja su za poslovne korisnike pogodnija od analitičara. Na primjeru otkrivanja podataka vidimo kako se alata postupno razvija u neovisan smjer IT sustava za analitiku.

Budući da BI nije samo analiza trenutne situacije, već i predviđanje, razvijeni su napredni alati za analitičare i menadžere kako bi testirali svoje hipoteze. A za kontrolu ključnih pokazatelja u analizi pomoći će obavještavanje o njihovom postizanju graničnih vrijednosti.

Kako će se BI priručnik i njegova upotreba u ruskim tvrtkama razvijati u budućnosti? Hoće li biti novih korisničkih uloga, novih sučelja, hoće li vrhunski menadžeri raditi više na poslovnoj inteligenciji? Savjetnica Softline Maria Golikova uvjerena je da je jedan od vektora razvoja povezan s rastućom potražnjom za "oblacima" i alatima za vizualizaciju: "Razvojem tehnologija oblaka mnogi su veliki BI programeri počeli nuditi dodatne značajke dostupne posebno u oblaku.

Ako tvrtka ima „tradiciju“ pripreme izvještaja u obliku statičnih Excel tablica, mnogi će zaposlenici to teško odbiti. Međutim, nadamo se da će se s vremenom povećati broj tvrtki koje će dobiti sveobuhvatne informacije koristeći informativne nadzorne ploče. "

Također, prema mišljenju stručnjaka, pažljiv razvoj programera prema prijateljskom sučelju i stvaranju mobilnih radnih mjesta doprinijet će popularnosti BI-a: „BI-alati se sada kreću prema neovisnoj analizi - rješenja postaju što jednostavnija za korištenje. To poslovnim korisnicima omogućuje promjenu trenutnih izvješća ili stvaranje novih putem intuitivnog sučelja. Vrhunsko upravljanje danas privlači i mogućnost korištenja mobilnih BI-rješenja. Glava može krenuti u poslovno putovanje, ali istovremeno na ekranu prijenosnog uređaja vide glavne pokazatelje njegova poslovanja. "

Govoreći o tome koji alati koje pružaju BI platforme najviše traže ruski kupci, Aleksandar Gerasimov, direktor Odjela za informatičke i oblačne usluge tvrtke J'son & Partners Consulting, primjećuje: „Ono što se sada koristi su alati za oblikovanje raznolikog upravljanja i marketinga naknadno izvještavanje na temelju analize podataka iz transakcijskih sustava, kao što su ERP, OSS / BSS (posebno naplata), automatiziranih bankarskih sustava itd.

Ono što ima dobre izglede je tehnologija analize velikih podataka: ne samo strukturirane informacije o transakcijskim sustavima, već i slabo (ili složeni) strukturirani podaci, kao što su, na primjer, zapisnici i geodatci korisnika pametnih telefona i još mnogo toga. Sada se takve informacije uglavnom koriste za obogaćivanje i poboljšanje kvalitete naknadnog izvještavanja. U budućnosti se mogu koristiti izravno u upravljačkim sustavima - s ciljem njihove intelektualizacije ".

Neki BI sustavi preporučuju korištenje više infografika umjesto klasičnih tabličnih izvještaja. Ali nisu svi spremni uočiti grafičke podatke.

Analitički pregled: BI u Rusiji 2009

Analitičari u TAdviser Centru dovršili su pripremu pregleda na otvorenom tržištu platformi za poslovnu analizu (BI) predstavljenih na ruskom tržištu. Na ovoj stranici možete pročitati najzanimljivije dijelove recenzije.

Prednosti upotrebe BI sustava

Sustavi za poslovnu analizu rješavaju vrlo širok raspon zadataka. Dakle, „blizu horizonta“ je nadzor, analiza i prilagođavanje operativnih ciljeva:

podrška razvoju poslovnih procesa i strukturalnih promjena poduzeća;

sposobnost simulacije različitih poslovnih situacija u jednom informacijskom okruženju;

provođenje operativne analize za nestandardne zahtjeve;

smanjenje rutinskog opterećenja osoblja i oslobađanje vremena za dublji analitički rad;

stabilan rad uz povećanje količine obrađenih informacija, mogućnost skaliranja.

U smislu podrške strateškom razvoju poduzeća, BI sustavi pružaju:

procjena učinkovitosti različitih djelatnosti;

procjena dostupnosti ciljeva;

procjena učinkovitosti resursa, uključujući podružnice;

procjena učinkovitosti operativnih, investicijskih i financijskih aktivnosti;

poslovno modeliranje i procjena investicijskih projekata;

upravljanje troškovima, porezno planiranje, planiranje kapitalnih ulaganja.

Do danas, prema mišljenju stručnjaka iz Gartnera, samo 15-20% poslovnih korisnika aktivno radi s BI aplikacijama, dok ostali smatraju da su sustavi za poslovnu analizu previše teški za korištenje. Međutim, aktivni razvoj alata za interaktivnu vizualizaciju podataka i daljnje širenje internetskih tehnologija ubrzo će poboljšati situaciju.

Prema analitičarima MiPro Consultinga, uvođenje neovisnog BI sustava u organizaciju pruža niz prednosti u odnosu na korištenje analitičkih alata ugrađenih u druge korporacijske informacijske sustave. Među tim prednostima BI sustava:

veća vidljivost i praktičnost rada s informacijama za poslovne korisnike, uključujući one iz najvišeg menadžmenta;

mogućnost korištenja nekoliko analitičkih rješenja za različita područja djelovanja u poduzeću, a ne unutar pojedinih odjela;

omogućuje vam izdvajanje, analizu i konsolidaciju podataka iz gotovo bilo kojeg izvora;

temelji se na industrijskoj, podržanoj i razvijenoj BI platformi;

ima status neovisne, strateške, poslovno kritične aplikacije;

pruža potrebnu skalabilnost, učinkovitost, performanse;

omogućuje vam izgradnju i održavanje u cijeloj organizaciji krajnjih postupaka i procesa obrade, pojedinačnih centraliziranih analitičkih modela i projekata;

sadrži ugrađene alate za rješavanje različitih i raznolikih analitičkih zadataka, kako sa stanovišta poslovanja, tako i sa stanovišta IT-a;

većem broju korisnika omogućuje pristup podacima i analitičkim alatima.

Upotreba analitičkih alata ugrađenih u druge korporacijske informacijske sustave, poput ERP ili CRM klase, obično ima sljedeća ograničenja:

ograničeni skup implementiranih analitičkih alata koji su isti za sve korisnike, bez obzira na njihovu ulogu i zadatke;

sposobnost korištenja samo internih, internih podataka za analizu, dok su podaci iz drugih sustava i dalje nepristupačni, a podaci iz različitih izvora ne mogu se objediniti;

nedostatak razvijenih ugrađenih alata za analizu dovodi do činjenice da se sustav koristi samo za vađenje podataka pohranjenih u njemu, koji se potom izvoze i analiziraju u Excelu;

ERP i CRM sustavi u pravilu imaju ograničen broj korisnika, što velik broj zaposlenika tvrtke uklanja od analitičara kojima bi ove informacije bile korisne i zanimljive (značajno povećanje broja korisnika smanjuje rad transakcijskih sustava);

transakcijski sustavi obično ne sadrže sve pokazatelje potrebne za analizu, ne uključuju alate kao što su nadzorne ploče koji su postali standard za prezentiranje analitičkih podataka;

rezultati analize u takvim sustavima obično se prikazuju u obliku tabelarnih izvještaja ili grafikona, što ne dopušta detaljnu i sveobuhvatnu sliku stvarne situacije i ne daje odgovor na mnoga pitanja koja se postavljaju;

mogućnost stvaranja fleksibilnih korisničkih (ad-hoc) zahtjeva je ograničena;

ograničena uporaba velikih količina povijesnih podataka.

Prilikom odabira ili ažuriranja sustava za poslovnu analizu trebalo bi razmotriti načine pohrane i integriranja podataka, vizualizacije i analitike.

Spremanje podataka

Ako je tvrtka suočena sa zadatkom identificiranja dugoročnih ili periodičnih trendova, odnosno korisnici trebaju analizirati povijesne podatke koji dolaze iz raznih odjela tijekom posljednjih 3-5 godina, tada je najvjerojatnije trebalo pažljivo razmotriti organizaciju ETL operacija za učitavanje podataka u skladišta podataka.

Ako tvrtka ili bilo koji njen odjel treba analizirati podatke mjesečno ili tjedno, optimalno rješenje bi bilo izolirati i organizirati u te svrhe (za svaki odjel ili za rješavanje specifičnih problema) zasebne podatkovne baze, također koristeći ETL alate.

Ako tvrtka planira analizirati operativne podatke u približnom načinu rada u stvarnom vremenu (tj. Ažurirati ih nekoliko puta tijekom dana), možda biste trebali napustiti organizaciju skladišta podataka i obratiti pažnju na razvoj alata za integraciju temeljenih na intermedijarnom virtualnom sloju metapodataka s razradom odgovarajuća sučelja i algoritmi (prema principu EII).

Integracija podataka

Kao što je već napomenuto gore, ako je cilj uvođenja BI sustava riješiti pojedinačne, specifične probleme, tada je prikladno ograničiti organizaciju podataka. Nadalje, nije potrebna uporaba zasebnih algoritama integracije.

Ako se, naprotiv, BI uvede radi dobivanja jedinstvenog, holističkog uvida u opće stanje poslovanja, možda stvaranje centraliziranog skladišta podataka i, u skladu s tim, uvođenje potrebnih ETL alata nije dovoljno. Osim toga, da bi se dobila doista adekvatna slika poslovanja, potrebno je obratiti posebnu pozornost na osiguravanje visoke kvalitete podataka koji se analiziraju, a to će zahtijevati uvođenje proširenog skupa alata za njihovo "čišćenje" - identificiranje nepotpunih ili pogrešnih podataka, dupliciranih podataka, dovođenje podataka iz različitih izvora u jedinstveni formatu.

Ako se tvrtka fokusira na proučavanje operativnih podataka, tada biste trebali razmotriti načine repliciranja i pristup.

Vizualizacija i analitika

Ovisno o postavljenim zadacima, kao i o kvalifikacijama korisnika, alati se također biraju za vizualizaciju podataka - upravljačke ploče, ljestvice, izvješća, OLAP kocke.

Za iskusne, kvalificirane korisnike najbolji će alat biti OLAP kocke, koji će im omogućiti duboku i detaljnu analizu poslovanja s potrebnim stupnjem detalja.

Korisnici koji su se u svojim svakodnevnim aktivnostima suočili s potrebom donošenja menadžerskih odluka, kao i analize poslovnih rezultata, zainteresirani su za organiziranje radnog mjesta u obliku kontrolne ploče na kojoj je prikazan status tvrtke u cjelini u obliku vizualne ljestvice i pokazatelja, uz mogućnost prebacivanja između zasebnih smjerova aktivnost.

Običnim rukovodiocima potrebna su sredstva za rješavanje trenutnih zadataka, praćenje napretka određenih vrsta poslovanja, ali i za praćenje aktivnosti svojih zaposlenika (svakog pojedinog zaposlenika i tima u cjelini). Pored toga, kako bi se organizirala jasna interakcija s povezanim jedinicama (ili regijama), potrebno je biti u stanju steći predodžbu o napretku u obavljanju povezanih zadataka.

Okomito ili vodoravno rješenje

Na tržištu postoje horizontalna BI rješenja koja implementiraju skup općenito primjenjivih alata, kao i specijalizirana vertikalna rješenja "prilagođena" specifičnim industrijama ili zadacima. Oboje imaju svoje prednosti i mane.

Prednošću horizontalnih rješenja može se smatrati njihova sposobnost rasta s organizacijom. Ovakva rješenja su obično skalabilna i mogu obuhvatiti sva područja djelovanja i sve odjele velike tvrtke, a također ih je lakše mijenjati. Svrha ove mogućnosti je potreba za duljim i temeljitijim prilagođavanjem rješenja, prilagođavanjem specifičnim zahtjevima. Programi za implementaciju postaju sve skuplji, a zahtjevi za IT stručnjacima sve veći.

Vertikalna rješenja, s druge strane, ne zahtijevaju odvojeno dugo i naporno postavljanje da bi se riješili specifični problemi i ispunili zahtjevi regulatornih organizacija industrije (financijske, medicinske itd.). Međutim, može se ispostaviti da različiti odjeli unutar iste strukture neće moći koristiti jedno rješenje, a bit će potrebni razvoj i integracija nekoliko različitih sustava za poslovnu analizu.

One organizacije koje se sada i u budućnosti planiraju uključiti u svoje specifične aktivnosti koje zahtijevaju poštivanje određenih strogih propisa, vjerojatno će imati koristi od uvođenja vertikalnih rješenja. Ako u budućnosti ne postoji povjerenje u takvu predanost određenoj vrsti aktivnosti i vjerovatno je da će se specijalizacija poduzeća značajno proširiti, odabir vertikalnog BI rješenja predstavlja određeni rizik.

24.04.2003 Valery Artemiev

Izraz "poslovna inteligencija" postoji relativno dugo vremena, iako se u našoj zemlji ne koristi puno zbog nedostatka odgovarajućeg prijevoda i jasnog razumijevanja, što je, pak, karakteristično i za zapad. Pokušajmo razumjeti njegovu suštinu.

Na ruskom jeziku riječ "inteligencija" nedvosmisleno se shvaća kao mentalna sposobnost osobe. Na prvi pogled dobar prijevod za izraz Poslovna inteligencija predloženo u „rudarstvu podataka“, ali odmah se postavlja pitanje postoji li „rudarstvo bez podataka“.

Na dvosmislenost termina o kojem se raspravlja utjecala je polisemija engleske riječi "inteligencija":

sposobnost prepoznavanja i razumijevanja; spremnost za razumijevanje;
znanje koje se prenosi ili stječe kroz obuku, istraživanje ili iskustvo;
radnju ili stanje u procesu spoznaje;
inteligencija, obavještajni podaci.

Na ruskom jeziku riječ "inteligencija" nedvosmisleno se shvaća kao mentalna sposobnost osobe. Na prvi pogled, dobar izraz za pojam Poslovna inteligencija predložen je u "rudarstvu podataka", ali odmah se postavlja pitanje postoji li "vađenje podataka". Jezični putevi su neoborivi, pa ćemo se služiti izvornikom na engleskom i trag-papirom „poslovne inteligencije“.

Razne definicije

Pojam su prvi put pojavili "poslovna inteligencija", analitičari Gartnera krajem osamdesetih godina 20. stoljeća, kao "proces usmjeren na korisnika koji uključuje pristup i istraživanje informacija, njegovu analizu, razvoj intuicije i razumijevanja, što dovodi do poboljšanog i neformalnog odlučivanja". Kasnije 1996. pojavilo se pojašnjenje - "alati za analizu podataka, izgradnju izvještaja i upita mogu pomoći poslovnim korisnicima da prevladaju more podataka kako bi iz njih sintetizirali značajne informacije - danas ti alati kolektivno spadaju u kategoriju zvanu poslovna inteligencija ( Poslovna inteligencija). "

BI kao metode, tehnologije, sredstva za vađenje i prezentiranje znanja

Prema početnim definicijama, BI je proces analize informacija, razvijanja intuicije i razumijevanja za poboljšano i neformalno donošenje odluka od strane poslovnih korisnika, kao i alata za vađenje poslovnih podataka relevantnih. Treba napomenuti da većina definicija "poslovnu inteligenciju" tumači kao proces, tehnologiju, metode i sredstva vađenja i prezentiranja znanja.

BI, EIS, DSS, e-poslovanje i trgovina

Tijekom posljednjih 10 godina, nazivi i sadržaji informacijsko-analitičkih sustava promijenili su se iz izvršnih informacijskih sustava (EIS) u sustave podrške odlučivanju (DSS) i sada u sustave poslovne inteligencije.

U danima velikih računala i miniračunala, kada većina korisnika nije imala izravan pristup računalima, organizacije su ovisile o njihovim IT odjelima, koji su im pružali standardna i parametrična izvješća. No kako bi dobili izvješća različita od standardnih, korisnici su morali naručiti njihov razvoj i čekati nekoliko dana ili tjedana.

EIS aplikacije prilagođene su potrebama rukovoditelja i rukovoditelja i omogućile su dobivanje osnovnih agregiranih podataka o stanju njihovog poslovanja u obliku tablica ili dijagrama. Obično su uključivali redovne zahtjeve sa skupom parametara. Takve pakete obično su razvili njihovi IT odjeli. Za više informacija i daljnju analizu korištene su druge aplikacije ili SQL upiti ili izvješća na zahtjev.

DSS aplikacije prve generacije bili su aplikativni paketi s dinamičnom generiranjem SQL skripti prema vrsti podataka koje traži korisnik. Omogućili su analitičarima da dobiju informacije iz relacijskih baza podataka bez traženja znanja SQL-a. Za razliku od EIS-a, DSS aplikacije mogu odgovoriti na širok raspon poslovnih pitanja, imati nekoliko opcija izvješćivanja i određene opcije oblikovanja. Međutim, fleksibilnost takvih paketa i dalje je ograničena zbog usmjerenosti na određeni skup zadataka.

Pojavom PC-a i lokalnih mreža, nova generacija DSS aplikacija već je izgrađena na temelju BI-a i omogućuje neprogramiranom korisniku da lako i brzo izvlači informacije iz različitih izvora, kreiraju vlastita prilagođena izvješća ili grafičke prikaze te provode multivarijantnu analizu podataka. Razvoj sustava poslovne inteligencije prešao je od debelih klijenata do web aplikacija u kojima korisnik vrši istraživanje putem preglednika i može raditi na daljinu. Također možete stvoriti scenarije ako se dogodi i zajedno pregledati i ažurirati informacije.

Iako se korporativni korisnici BI podataka tradicionalno nalaze unutar poduzeća, s širenjem Interneta za e-poslovanje, B2B, CRM i SCM korisnici BI-a mogu biti vanjski u poduzeću, a u B2C, C2B i na trgovačkim pločama, BI korisnici su korisnici interneta.

BI i skladištenje podataka

Koncept, metode i alati skladišta podataka određuju pristupe i osiguravaju integraciju, čišćenje i retrospektivno pohranjivanje podataka namijenjenih za analizu, odgovor na pitanje "Kako pripremiti podatke za analizu?". Tehnologija poslovne inteligencije definira metode i načine pristupa i operativne analize informacija u odnosu na predmetno područje. BI alati ne moraju raditi u infrastrukturi skladišta podataka, ali u tom je slučaju problem čišćenja i koordinacije podataka dodijeljen njima, a te će se operacije morati izvoditi u pokretu ili ranije, ali za zaseban informacijski resurs. Pored toga, postoji učinak na performanse i pouzdanost operativnog sustava za obradu transakcija. Zato je dobra korporativna praksa izolirati transakcijske i analitičke komponente i primijeniti različita rješenja skladišta podataka za drugo. Glavni zglobovi nisu samo na razini informacija, već i na razini metapodataka. U slučaju skladišta podataka može se osigurati centralizirano upravljanje metapodacima.

Treba napomenuti da često pojam „skladište podataka” znači sustav za podršku odlukama DSS-a ili informacijsko-analitički sustav temeljen na tehnologijama podataka i poslovnoj inteligenciji.

Klasifikacija proizvoda poslovne inteligencije

Danas BI kategorije proizvoda uključuju: BI alate i BI aplikacije. Prvi se, pak, dijele na: generatore upita i izvješća; razvijeni BI alati, prije svega alati za internetsku analitičku obradu (OLAP); BI BI paketa (Enterprise BI suite, EBIS); BI platforme. Glavni dio BI alata dijeli se na korporativne BI skupove i BI platforme. Alati za upite i generiranje izvještaja snažno se apsorbiraju i zamjenjuju ih korporativni BI skupovi. Višedimenzionalni OLAP mehanizmi ili serveri, kao i relacijski OLAP mehanizmi, BI su alati i infrastruktura za BI platforme. Većina BI alata krajnji korisnici koriste za pristup, analizu i generiranje izvještaja o podacima koji se najčešće nalaze u skladištu podataka, prodavaonici podataka ili mrežnom skladištu podataka. Programeri aplikacija koriste BI platforme za stvaranje i implementaciju BI aplikacija koje se ne smatraju BI alatima. Primjer BI aplikacije je informacijski sustav EIS Manager.

Alati za upit i generiranje izvješća

Generatori upita i izvješća obično su alati za radnu površinu koji korisnicima pružaju pristup bazama podataka, obavljaju neke analize i generiraju izvješća. Zahtjevi mogu biti ili neplanirani (ad hoc) ili imaju regulatorni karakter. Postoje sustavi izvješćivanja (obično poslužiteljski) koji podržavaju rutinske upite i izvješća. Upitnici za generiranje upita i računala također su prošireni s nekim laganim OLAP značajkama. Razvijeni alati u ovoj kategoriji kombiniraju mogućnosti skupne generacije redovitih izvještaja i generatora upita generatora, šalju izvješća i brzo ih ažuriraju, tvoreći takozvano korporativno izvješćivanje. Njegov arsenal uključuje poslužitelj izvještaja, alate za distribuciju, objavljivanje izvješća na webu, mehanizam za obavještavanje o događajima ili odstupanjima (upozorenja). Reprezentativni predstavnici su Crystal Reports, Cognos Impromptu i Actuate e.Reporting Suite.

OLAP ili napredni analitički alati

OLAP alati su analitički alati koji su se izvorno temeljili na višedimenzionalnim bazama podataka (MDBs).

MDB su baze podataka dizajnirane posebno za podršku analiziranju kvantitativnih podataka s više dimenzija i sadrže podatke u "čisto" višedimenzionalnom obliku. Većina aplikacija uključuje mjerenje vremena, ostala mjerenja mogu se odnositi na zemljopis, organizacijske jedinice, kupce, proizvode itd. OLAP vam omogućuje organiziranje mjerenja u hijerarhiji. Podaci su prikazani u obliku hiperkuba (kocke) - logičkih i fizičkih modela pokazatelja koji zajedno koriste mjerenja, kao i hijerarhije u tim mjerenjima. Neki se podaci prethodno agregiraju u bazi podataka, a drugi se računaju u letu.

OLAP alati omogućuju vam istraživanje podataka o različitim dimenzijama. Korisnici mogu odabrati koji pokazatelji analiziraju, koja mjerenja i kako prikazati u unakrsnoj kartici, razmjenjivati \u200b\u200bredove i stupce "okretno", a zatim napraviti kriške i posjekotine ("kriška i kockica") kako bi se koncentrirali na određenu kombinaciju dimenzija. Možete promijeniti detalje podataka, krećući se kroz razine pomoću bušenja / izvijanja i bušenja kroz bušenje kroz druge dimenzije.

Za podršku MDB-ova koriste se OLAP poslužitelji koji su optimizirani za multivarijantnu analizu i imaju analitičke mogućnosti. Oni pružaju dobre performanse, ali obično zahtijevaju mnogo vremena za preuzimanje i proširenje MDB-ova. Omogućeno pomoću mogućnosti dosega, omogućujući vam prelazak s agregata na dijelove u relacijskim bazama podataka. Klasičan OLAP poslužitelj je Hyperion Essbase Server.

Danas se relacijski DBMS-ovi koriste za oponašanje MDB-ova i podržavaju multivarijantnu analizu. OLAP za relacijske baze podataka (ROLAP) ima prednost skalabilnosti i fleksibilnosti, ali gubi se u performansama u višedimenzionalnom OLAP-u (MOLAP), iako postoje metode za poboljšanje performansi poput sheme zvijezda. Unatoč činjenici da su MDB i dalje najprikladniji za operativnu analitičku obradu, sada je ova značajka ugrađena u relacijske DBMS-ove ili proširena (na primjer, MS Analysis Services ili ORACLE OLAP Services - to nije isto što i ROLAP). Postoji i hibridna mrežna analitička obrada podataka (HOLAP) za hibridne proizvode koji mogu pohraniti višedimenzionalne podatke na prirodan način, kao i u relacijskom prikazu. Pristup MDB-ovima vrši se pomoću API-ja za generiranje višedimenzionalnih upita, dok se relacijskim bazama podataka pristupa putem SQL upita. Primjer ROLAP poslužitelja je Microstrategy7i Server.

Desktop OLAP alati (poput BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer) ugrađeni u EBIS sada krajnjim korisnicima olakšavaju pregled i manipuliranje višedimenzionalnih podataka koji mogu doći iz podataka podataka ROLAP ili MOLAP poslužitelja. Neki od ovih proizvoda mogu učitati kocke kako bi mogli raditi izvan mreže. Kao dio EBIS-a, ovi alati za radne površine opremljeni su mogućnostima za obradu poslužitelja koji nadilaze njihove tradicionalne mogućnosti, ali ne konkuriraju MOLAP alatima. U usporedbi s alatima MOLAP, alati za radne površine imaju niske performanse i analitičku snagu. Sučelje putem Excel-a često se pruža, na primjer, MS Excel2000 / OLAP PTS, BusinessQuery za Excel. Gotovo svi OLAP alati imaju proširenja za web (na primjer, WebIntelligence poslovnih objekata), za koja su osnovna.

Enterprise BI setove

EBIS je prirodni način isporuke BI alata koji su prethodno isporučeni kao različiti proizvodi. Ti se skupovi integriraju u alate za upite, izvještavanje i OLAP alate. Korporativni BI skupovi trebali bi biti skalabilni i primjenjivati \u200b\u200bse ne samo na interne korisnike, već i na ključne kupce, dobavljače itd. BI-set proizvodi trebali bi pomoći administratorima u implementaciji i upravljanju BI-om bez dodavanja novih resursa. Zbog bliskog odnosa Web i poslovnog BI paketa, neki dobavljači svoje BI pakete opisuju kao BI portale. Ove ponude portala pružaju podskup mogućnosti EBIS-a putem web preglednika, ali dobavljači neprestano povećavaju svoju funkcionalnost, približavajući ga mogućnostima alata za "debele" klijente. Tipične EBIS pružaju Poslovni objekti i Cognos.

BI platforme

BI platforme nude alate za stvaranje, implementaciju, podršku i održavanje BI aplikacija. Postoje bogate podacima s "prilagođenim" sučeljima za krajnjeg korisnika, organiziranim oko specifičnih poslovnih problema, s ciljanom analizom i modelima. BI platforme, iako ne tako brzo rastuće i široko korištene kao EBIS, važan su segment zbog očekivanog i stalnog rasta BI aplikacija. Naporima dobavljača relacijskih DBMS-a koji stvaraju OLAP proširenja za svoje DBMS, mnogi dobavljači platforme koji su pružali višedimenzionalne DBMS-ove za OLAP kako bi preživjeli bili su prisiljeni preći na polje BI aplikacija. Obitelji DBMS proizvoda koji pružaju BI mogućnosti zaista pokreću rast tržišta BI platformi. Djelomično je to posljedica veće aktivnosti velikog broja dobavljača DBMS-a. Promatrajući razne alate, vidimo da su EBIS visoko funkcionalni alati, ali nemaju toliko važnost kao BI platforme ili prilagođene BI aplikacije. Ali BI platforme obično nisu toliko funkcionalno pune kao korporativni BI setovi. Prilikom odabira BI platforme, morate uzeti u obzir sljedeće karakteristike: modularnost, distribuirana arhitektura, podrška za XML standarde, OLE DB za OLAP, LDAP, CORBA, COM / DCOM i podršku za rad na webu. Oni bi također trebali osigurati funkcionalnost specifičnu za poslovnu inteligenciju, a to su: pristup bazi podataka (SQL), manipulacija višedimenzionalnim podacima, modeliranje funkcija, statistička analiza i poslovna grafika. Ovu kategoriju proizvoda predstavljaju Microsoft, SAS Institute, ORACLE, SAP i drugi.

BI aplikacije

BI alati (OLAP, generatori upita i izvještaja, modeliranje, statistička analiza, vizualizacija i rudarjenje podataka) alati su često ugrađeni u aplikacije poslovne inteligencije. Mnoge BI aplikacije izvlače podatke iz ERP aplikacija. BI aplikacije obično su usredotočene na određenu funkciju organizacije ili zadatka, poput analize i predviđanja prodaje, financijskog budžetiranja, predviđanja, analize rizika, analize trendova, „analize usporavanja“ u telekomunikacijama itd. Mogu se primijeniti šire kao u slučaju aplikacija za upravljanje učinkom poduzeća (upravljanje performansama poduzeća) ili uravnotežene tablice rezultata.

Istraživanje podataka

Iskopavanje podataka proces je otkrivanja korelacija, trendova, obrazaca, odnosa i kategorija. Izvodi se temeljitim istraživanjem podataka koristeći tehnologije prepoznavanja uzoraka, kao i statističke i matematičke metode. Tijekom istraživanja podataka opetovano se izvode razne operacije i transformacije neobrađenih podataka (odabir značajki, stratifikacija, grupiranje, vizualizacija i regresija) koji su osmišljeni: 1) kako bi pronašli intuitivne reprezentacije za ljude koji zauzvrat bolje razumiju poslovanje -procesi u kojima se temelji njihova aktivnost; 2) pronaći modele koji pomoću povijesnih ili subjektivnih podataka mogu predvidjeti ishod ili značaj određenih situacija.

Za razliku od korištenja OLAP-a, istraživanje podataka u mnogo manjoj mjeri usmjerava korisnik, umjesto toga, oslanja se na specijalizirane algoritme koji uspostavljaju povezanost informacija i pomažu u prepoznavanju važnih (i prije nepoznatih) trendova koji ne uključuju pristranosti i pretpostavke korisnika.

Ostale BI metode i alati

Uz ove alate, BI može uključivati \u200b\u200bsljedeće alate za analizu: pakete statističke analize i analizu vremenskih serija i procjenu rizika; alati za modeliranje; paketi za neuronske mreže; nerazumljivi logički alati i stručni sustavi.

Uz to, potrebno je zabilježiti i sredstva za grafičku prezentaciju rezultata: sredstva poslovne i znanstveno-tehničke grafike; „Nadzorne ploče“, analitička kartografija i topološke karte; multidimenzionalni alati za vizualizaciju podataka.

Arhitektura poslovne inteligencije

Korporativna BI arhitektura trebala bi se razviti nakon što se utvrde potrebe korisnika BI-a, ali prije izbora BI alata. Arhitektura Business Intelligence definira komponente dostavljanja BI podataka i sastavnice BI tehnologije (Sl. 1). Nakon što se definiraju profili za korištenje BI podataka, može se dizajnirati arhitektura isporuke informacija koja se temelji na tim profilima i zahtijevanu vrstu implementacije. To može biti bilo koji miks stolnih klijenata s mrežnom vezom, desktop klijenata i poslužitelja, web-tankih klijenata i drugih mobilnih računalnih uređaja. Arhitektura pružanja informacija definirat će korisnička sučelja, koja su često personalizirani portali.

Sl. 1. Arhitektura poslovnog obavještavanja

Arhitektura BI tehnologije definira infrastrukturu i komponente potrebne za podršku implementacije, rada i administracije BI alata i aplikacija, kao i odnos tih komponenti. Robusna arhitektura BI tehnologije sastojat će se od dva važna sloja: infrastrukture i aplikacijskih usluga (ili funkcionalnosti). Infrastrukturni sloj uključuje informacijske resurse, administraciju i mreže. Na ovom sloju podaci se prikupljaju, integriraju i stavljaju na raspolaganje. Skladište podataka jedna je od mogućih komponenti sloja infrastrukture. Za korištenje BI-a u operacijskim sustavima možda će vam trebati operativna pohrana podataka (ODS), možda povezana s korporativnim strukturama radnog tijeka. Aplikacijske usluge uključuju sve BI usluge, poput upita, analiza, generiranja izvještaja i mehanizama vizualizacije, kao i sigurnost i metapodatke.

Skladišno okruženje i pristup BI informacijama

Pored tradicionalnih rješenja skladišta podataka Oracle9i i MS SQL Server2000, raste i broj ERP aplikacija za pohranu, na primjer, SAP BW za R / 3 ili PeopleSoft Enterprise Warehouse s BI aplikacijama za upravljanje performansama. Međutim, u oba slučaja funkcionalnost je vezana za određene ERP sustave i stoga je ograničena.

Upotreba ROLAP-a za pohranu BI podataka brzo raste zbog pogodnosti relacijskih DBMS-a za aplikacije s vrlo velikim detaljnim bazama podataka i zbog uključivanja OLAP mogućnosti u DBMS-ove. Korištenje MBD-a i OLAP-a ostaje nepromijenjeno i najviše prevladava oni omogućuju bolje performanse i funkcionalnost tamo gdje su važni zbirni podaci i složeni analitički proračuni.

Nije iznenađujuće da se uz visoku cijenu dvoslojnih struktura klijent-poslužitelj, pristup BI-u sve više događa putem weba. Težište se kreće prema poslužitelju, odražavajući činjenicu da je pristup informacijama o korporativnom BI-u važan element, dok samostalna računala očito nisu dovoljno funkcionalna. Dostava e-pošte BI izvješćima popularna je i raste, dok se mobilna i bežična metoda isporuke još uvijek polako šire.

metapodataka

Većina BI alata na tržištu koristi sloj metapodatka ili skladište. Poslovni metapodaci uključuju definicije podataka koji su pohranjeni u izvorima podataka u odnosu na predmetno područje. Oni mogu sadržavati i pravila i izračune koji se moraju definirati za ovaj posao. Pored toga, postoje tehnički metapodaci za pristup fizičkim podacima. CASE alati, relacijski DBMS-ovi, alati za vađenje, transformaciju i učitavanje koriste metapodatke. Prilikom stvaranja skladišta podataka i marki podataka često je moguće automatski izvući metapodate iz izvora podataka, ali ponekad korisnici sami moraju dobiti metapodate. Dakle, moguća je teška situacija s nekoliko spremišta koje postoje u jednoj organizaciji. Nedostatak zajedničkih metapodataka za alate - zbog nedostatka standarda metapodataka - ozbiljan je problem za IT odjela.

Za i protiv tehnologije

Korisnikova sposobnost da izvrši višedimenzionalnu operativnu analizu informacija u smislu predmetnog područja kao potpora poslovnom odlučivanju brzo se širi. Paralelni pokret od anarhije informacija ili diktature do informacijske demokratije proširuje kontingent korisnika poslovne inteligencije. Na prvom mjestu je potreba fleksibilnog pristupa korporativnim podacima, a ne samo potreba rješavanja određenog funkcionalnog problema. Smanjuje se izravna ovisnost o IT odjelima koji proizvode prilagođena izvješća ili zahtjeve. Prijelaz s statičkih rutinskih izvještaja na „živo izvješće“ moguć je, a najnapredniji analitičari dobivaju priliku izvesti analizu unakrsnih tema i sastaviti sažetke izvještaja ispočetka, imaju semantički sloj koji opisuje sve pokazatelje i odjeljke korporativnih informacija. Programeri mogu pomoću ovih alata brzo stvoriti redovita, parametrična izvješća. Web pristup BI (statički i dinamički sadržaj) pružit će pravi korporativni informacijski prostor i kolektivni rad zaposlenika.

Glavni rizik su prebrze promjene u BI tehnologiji, upotreba neprovjerenih rješenja i alata. Potrebno je pratiti dobavljače, ocjenjivati \u200b\u200bnjihovu održivost, pravce razvoja, redovito isprobavati nove alate, provoditi tipizaciju i objedinjavanje BI-a. Drugi rizik povezan je s kvalitetom podataka - ako se nisu pravilno transformirali, očistili ili konsolidirali, tada nikakve "izmamljene" značajke BI alata ili aplikacija ne mogu povećati pouzdanost podataka. Zbog nedosljednih metapodataka mogu se pojaviti brojni problemi. Unutar velike korporacije ovi se problemi rješavaju na razini infrastrukture stvaranjem korporacijskog skladišta podataka i centraliziranim upravljanjem metapodacima. Stvaranje spremišta pomoći će uspostavi reda u nomenklaturi prikupljenih pokazatelja, prikupljanju podataka, distribuciji i autorizaciji pristupa. Sama BI tehnologija ne može sveobuhvatno riješiti ove probleme, a zanemarivanje istih vraća se u anarhiju informacija i "jame podataka silosa".

Glavni igrači na BI polju

U skladu s ozloglašenim čarobnim trgovima Gartner, vodeći tehnološki tehnolozi EBIS danas su Business Objects i Cognos, na granici između čelnika i podnositelja zahtjeva - Builders informacija te Microsoft i Oracle - podnositelji zahtjeva. Jedan nema samostalni OLAP klijent, ali koristi funkcionalnost stolice Excel200x i nema generatora izvještaja, drugi još nema zamjenu za Oracle Express Analyzer. U skupini "vizionara" ističu se Kristalne odluke na granici s vođama. Također vrijedi napomenuti su Actuate i MicroStrategy.

Praktično nema lidera za BI platforme, što ukazuje na nezrelost tehnologije i tržišta. Do sada je samo Microsoft na granici ovog područja zbog rješenja za ugradnju OLAP usluga u MS SQL Server i njihov razvoj na analitičkom poslužitelju. Među ostalim podnositeljima zahtjeva - SAS Institute, zatim Oracle, PeopleSoft i SAP čine gustu skupinu. Hyperion je doslovno na raskrižju - SAS i Hyperion izgubili su svoju vodeću poziciju 2000. godine. Među vidiocima je i MicroStrategy. Nažalost, Crystal Decisions je još uvijek igra niša.

trendovi

Među BI alatima, EBIS bilježi najveći rast, odražavajući povećanu konkurenciju u današnjoj ekonomiji. Upotreba alata za generiranje upita i izvještaja, analiza podataka je smanjena, organizacije ih ažuriraju i zamjenjuju ih korporativnim BI skupovima. Osnovni alati (neplanirani upiti, izvještavanje i osnovne OLAP analize) i dalje su najčešći i zadovoljavaju većinu potreba. Upotreba OLAP-a i drugih razvijenih BI alata poput tehnologije vađenja podataka također raste. Međutim, samostalni alati za vađenje podataka nestaju, ova se tehnologija apsorbira i ugrađuje u druge BI alate, na primjer, u DBMS ekstenzije.

U roku od 5 godina očekuje se da će se takve značajke kao što su XML za analizu (XML / A), BI web usluge, suradnja, bežična i mobilna komunikacija ujediniti u obliku mreža poslovne inteligencije (BI mreže), koje će biti dopunjene alatima za praćenje poslovanja aktivnosti (Praćenje poslovnih aktivnosti, BAM).

XML za analizu. XML / Izvorno se pojavio kao komunikacijski protokol između različitih BI slojeva (klijent, analitički poslužitelj, poslužitelj baze podataka). XML / A ima ozbiljnih problema s performansama - stvara veliku pokrivenost troškova i primjenjiv je samo za "lagan" OLAP klijent. Međutim, ako se ovi problemi riješe, XML / A bi mogao postati jedinstveni jezik komunikacije (lingua franca) između različitih BI okruženja, prelazeći mnoge domene, dobavljače i tehnologije, podržavajući tako BI mreže.

BI Web Services. Prodavači često identificiraju EBIS proizvode kao BI portale jer web-verzije tih proizvoda pružaju ulaznu točku za korporativne podatke. U stvari, ti BI portali često podržavaju i komunikaciju s nestrukturiranim informacijama, mada to obično zahtijeva neki integracijski sustav. Sve više i više EBIS-ovih proizvoda fokusira se na vanjske komponente korporacije (extranet e-business Intelligence). Nova komponenta arhitekture SOA-e, usmjerena na usluge, je razvoj aplikacijskih poslužitelja i poslovnih portala. Ova je inovacija također povezana s J2EE i .NET tehnologijama. BI web usluge čine BI alate otvorenim kodom s dobro poznatim sučeljima i dostupnim u svim vrstama mreža. Povećava se broj dobavljača BI proizvoda koji ih prodaju kao web usluge, ali češće pod krinkom portala.

Timski rad. Dodavanje napomena u izvješća i dijeljenje rezultata analize između nekoliko korisnika moguće je od EIS-a, ali sada je ova funkcionalnost popularna, a značajke radnog tijeka dodane su u mnoge BI aplikacije. Očekuje se da će korisnici moći raditi istovremeno s istim modelom ili će se osigurati komunikacija različitih BI aplikacija u stvarnom vremenu.

Bežična i mobilna poslovna inteligencija. Još jedan stalni trend u pružanju BI podataka je vidljiv kod dobavljača, što BI proizvodima omogućava slanje izvještaja putem mobilne tehnologije, uključujući PDA osobne elektroničke pomoćnike, internetske telefone i pozive.

Praćenje poslovnih aktivnosti. Nova BAM tehnologija u osnovi je operativni BI i kombinira integraciju aplikacija u stvarnom vremenu s mogućnostima poslovne inteligencije. Koristeći transakcijske podatke izvađene iz sustava za obradu transakcija u stvarnom vremenu, BI alati analiziraju te podatke i izdaju upozorenja o kritičnim događajima i informacijama korisnicima operativnih odluka.

književnost

Korneev V.V., Gareev A.F., Vasyutin S.V., Reich V.V. Baze podataka. Inteligentna obrada podataka // M .: Nolidzh, 2001
Tom Sullivan.
Kimbal R. Priručnik skladišta podataka: Praktične tehnike za izgradnju dimenzijskih skladišta podataka. John Willey & Sons, 1996
Thomsen E. OLAP rješenja: Izgradnja višedimenzionalnih informacijskih sustava. Wiley Computer Publishing, 1997
Spirli E. Skladištenje podataka poduzeća. Planiranje, razvoj, provedba. Svezak 1: Prijenos. s engleskog // M .: Williams, 2001
Arkhipenkov S., Golubev D., Maksimenko O. PODACI O SKLADIŠTU. Od koncepta do implementacije / Pod ukupno. Ed. SY Arkhipenkova // M .: DIALOGUE-MEPhI, 2002
V., Samoilenko A. Iskopavanje podataka: tečaj. // Sankt Peterburg: Peter, 2001
Unutar Gartner grupe (ruski), H. Dresner, B. Hostmann i F. Beitendijk. Za pažnju vodiča: Ažurirani Gartner Magic Squares za inteligentne sustave poslovne podrške, 2003, veljača
Liautaud B., Hammond M. Intelligence e-Business Intelligence: Pretvaranje podataka u znanje i profit. McGraw-Hill, 2001
Kristin Comaford. ,
Tom Sullivan. ,

Valery Artemiev (avi @ cbr.ru) - savjetnik direktora Glavnog centra za informatizaciju Ruske banke (Moskva).

24.04.2003 Valery Artemiev

Na dvosmislenost termina o kojem se raspravlja utjecala je polisemija engleske riječi "inteligencija":

sposobnost prepoznavanja i razumijevanja; spremnost za razumijevanje;
znanje koje se prenosi ili stječe kroz obuku, istraživanje ili iskustvo;
radnju ili stanje u procesu spoznaje;
inteligencija, obavještajni podaci.

Razne definicije

BI kao metode, tehnologije, sredstva za vađenje i prezentiranje znanja

BI, EIS, DSS, e-poslovanje i trgovina

BI i skladištenje podataka

Treba napomenuti da često pojam „skladište podataka” znači sustav za podršku odlukama DSS-a ili informacijsko-analitički sustav temeljen na tehnologijama podataka i poslovnoj inteligenciji.

Klasifikacija proizvoda poslovne inteligencije

Alati za upit i generiranje izvješća

OLAP ili napredni analitički alati

OLAP alati su analitički alati koji su se izvorno temeljili na višedimenzionalnim bazama podataka (MDBs).

Enterprise BI setove

BI platforme

BI aplikacije

Istraživanje podataka

Ostale BI metode i alati

Arhitektura poslovne inteligencije

Sl. 1. Arhitektura poslovnog obavještavanja

Skladišno okruženje i pristup BI informacijama

metapodataka

Za i protiv tehnologije

Glavni igrači na BI polju

trendovi

književnost

Korneev V.V., Gareev A.F., Vasyutin S.V., Reich V.V. Baze podataka. Inteligentna obrada podataka // M .: Nolidzh, 2001
Tom Sullivan.
Kimbal R. Priručnik skladišta podataka: Praktične tehnike za izgradnju dimenzijskih skladišta podataka. John Willey & Sons, 1996
Thomsen E. OLAP rješenja: Izgradnja višedimenzionalnih informacijskih sustava. Wiley Computer Publishing, 1997
Spirli E. Skladištenje podataka poduzeća. Planiranje, razvoj, provedba. Svezak 1: Prijenos. s engleskog // M .: Williams, 2001
Arkhipenkov S., Golubev D., Maksimenko O. PODACI O SKLADIŠTU. Od koncepta do implementacije / Pod ukupno. Ed. SY Arkhipenkova // M .: DIALOGUE-MEPhI, 2002
V., Samoilenko A. Iskopavanje podataka: tečaj. // Sankt Peterburg: Peter, 2001
Unutar Gartner grupe (ruski), H. Dresner, B. Hostmann i F. Beitendijk. Za pažnju vodiča: Ažurirani Gartner Magic Squares za inteligentne sustave poslovne podrške, 2003, veljača
Liautaud B., Hammond M. Intelligence e-Business Intelligence: Pretvaranje podataka u znanje i profit. McGraw-Hill, 2001
Kristin Comaford. ,
Tom Sullivan. ,

Valery Artemiev (avi @ cbr.ru) - savjetnik direktora Glavnog centra za informatizaciju Ruske banke (Moskva).

Glavni dio BI alata dijeli se na korporativne BI skupove i BI platforme. Alati za upite i generiranje izvještaja snažno se apsorbiraju i zamjenjuju ih korporativni BI skupovi. Višedimenzionalni OLAP mehanizmi ili serveri, kao i relacijski OLAP mehanizmi, BI su alati i infrastruktura za BI platforme.

Većina BI alata krajnji korisnici koriste za pristup, analizu i generiranje izvještaja o podacima koji se najčešće nalaze u skladištu podataka, prodavaonici podataka ili mrežnom skladištu podataka. Programeri aplikacija koriste BI platforme za stvaranje i implementaciju BI aplikacija koje se ne smatraju BI alatima. Primjer BI aplikacije je informacijski sustav EIS Manager.

Alati za upit i generiranje izvješća

Generatori upita i izvješća obično su alati za radnu površinu koji korisnicima pružaju pristup bazama podataka, obavljaju neke analize i generiraju izvješća. Zahtjevi mogu biti ili neplanirani (ad hoc) ili imaju regulatorni karakter. Postoje sustavi izvješćivanja (obično poslužiteljski) koji podržavaju rutinske upite i izvješća. Upitnici za generiranje upita i računala također su prošireni s nekim laganim OLAP značajkama. Razvijeni alati u ovoj kategoriji kombiniraju mogućnosti skupne generacije redovnih izvještaja i generatora upita generatora, šalju izvješća i brzo ih ažuriraju, tvoreći takozvano korporativno izvješćivanje. Njegov arsenal uključuje poslužitelj izvještaja, alate za distribuciju, objavljivanje izvješća na webu, mehanizam za obavještavanje o događajima ili odstupanjima (upozorenja). Reprezentativni predstavnici su Crystal Reports, Cognos Impromptu i Actuate e.Reporting Suite.

OLAP ili napredni analitički alati

OLAP alati su analitički alati koji su se izvorno temeljili na višedimenzionalnim bazama podataka (MDBs) .MBB su baze podataka dizajnirane posebno za podršku analiziranju kvantitativnih podataka s više dimenzija, a sadrže podatke u "čisto" višedimenzionalnom obliku. Većina aplikacija uključuje mjerenje vremena, ostala mjerenja mogu se odnositi na zemljopis, organizacijske jedinice, kupce, proizvode itd. OLAP vam omogućuje organiziranje mjerenja u hijerarhiji. Podaci su prikazani u obliku hiperkuba (kocke) - logičkih i fizičkih modela pokazatelja koji zajedno koriste mjerenja, kao i hijerarhije u tim mjerenjima. Neki se podaci prethodno agregiraju u bazi podataka, a drugi se računaju u letu.

Postoji i hibridna mrežna analitička obrada podataka (HOLAP) za hibridne proizvode koji mogu pohraniti višedimenzionalne podatke na prirodan način, kao i u relacijskom prikazu. Pristup MDB-ovima vrši se pomoću API-ja za generiranje višedimenzionalnih upita, dok se relacijskim bazama podataka pristupa putem SQL upita. Primjer ROLAP poslužitelja je Microstrategy7i Server.

Enterprise BI setove

BI platforme

Promatrajući razne alate, vidimo da su EBIS visoko funkcionalni alati, ali nemaju toliko važnost kao BI platforme ili prilagođene BI aplikacije. Ali BI platforme obično nisu toliko funkcionalno pune kao korporativni BI setovi. Prilikom odabira BI platforme, morate uzeti u obzir sljedeće karakteristike: modularnost, distribuirana arhitektura, podrška za XML standarde, OLE DB za OLAP, LDAP, CORBA, COM / DCOM i podršku za rad na webu. Oni bi također trebali osigurati funkcionalnost specifičnu za poslovnu inteligenciju, a to su: pristup bazi podataka (SQL), manipulacija višedimenzionalnim podacima, modeliranje funkcija, statistička analiza i poslovna grafika. Ovu kategoriju proizvoda predstavljaju Microsoft, SAS Institute, Oracle, SAP i drugi.

BI aplikacije

Istraživanje podataka

1) pronaći intuitivne ideje za ljude koji zauzvrat bolje razumiju poslovne procese koji su u osnovi njihovih aktivnosti;

2) pronaći modele koji pomoću povijesnih ili subjektivnih podataka mogu predvidjeti ishod ili značaj određenih situacija.

Ostale BI metode i alati

Uz ove alate, BI može uključivati \u200b\u200bsljedeće alate za analizu: statističke pakete analize i analizu vremenskih serija i procjenu rizika; alati za modeliranje; paketi za neuronske mreže; nerazumljivi logički alati i stručni sustavi. Uz to, potrebno je zabilježiti i sredstva za grafičku prezentaciju rezultata: sredstva poslovne i znanstveno-tehničke grafike; „Nadzorne ploče“, analitička kartografija i topološke karte; multidimenzionalni alati za vizualizaciju podataka.