Что такое Business Intelligence? Обзор BI систем

Business intelligence (BI) - программное обеспечение, созданное для помощи менеджеру в анализе информации о своей компании и её окружении. Большинство инструментов Business intelligence применяются конечными пользователями для доступа, анализа и генерации отчетов по данным, которые чаще всего располагаются в хранилище, витринах данных или оперативных складах данных. Разработчики приложений используют BI-платформы для создания и внедрения BI-приложений, которые не рассматриваются как BI-инструменты. Примером BI-приложения является информационная система руководителя EIS.

2016. Microsoft, Qlik и Tableau вышли в лидеры рынка Business Intelligence

Аналитическая компания Gartner опубликовала магический квадрант провайдеров систем бизнес-аналитики. И если в прошлом году на этой диаграмме невозможно было выделить лидеров (там была толпа вендоров), то в этом году выделились три явных лидера, оставивших конкурентов далеко позади: Microsoft, Qlik и Tableau. Особенно отмечается прогресс Microsoft, чье решение Power BI, основанное на облачных вычислениях, машинном обучении и голосовом интерфейса Cortana, оказалось одновременно мощным и простым для пользователей.

2015. Компания Интерпроком - бронзовый бизнес-партер IBM Cognos Business Intelligence

Компания «Интерпроком», системный интегратор, разработчик и дистрибьютор программного обеспечения, получила статус сертифицированного бронзового партнера IBM Cognos Business Intelligence. «Интерпроком» стал вторым в России партнером IBM, аккредитованным для работы с системами на платформе IBM Cognos BI. Чтобы получить новый статус, специалисты компании прошли сертификацию, подтвердив свои глубокие знании платформы IBM Cognos BI: умение интегрировать ее с различными приложениями, строить модели, дорабатывать процессы и формы необходимые бизнесу заказчика, - а также доказали, что качество реализованных ими проектов полностью отвечает всем стандартам IBM. Статус эксперта по наиболее актуальным платформам IBM свидетельствует, что заказчики «Интерпроком» получают полный спектр услуг интеграции систем мировых вендоров при образцовом качестве реализации проектов.

2014. Искусственный интеллект Watson подключат к Твиттеру ради бизнес-пользователей

(Джинни Рометти, глава IBM, и Дик Костроло, глава Twitter)Недавно компания IBM решила использовать свой суперкомпьютер Watson для помощи бизнесменам и руководителям. Они запустили сервис , который позволяет строить аналитические таблицы и графики посредством запросов, написанных на человеческом (английском) языке. Однако, анализировать собственные данные компаний - это слишком легкая задача для искусственного интеллекта Watson. Вот проанализировать всю социальную сеть типа Twitter и выдать ценный совет руководителю - это более достойное занятие. Для этого IBM заключила соглашение с Twitter и получила прямой доступ к его базе данных. Представители компаний говорят, что бизнесы уже некоторое время используют сканеры социальных сетей для целей поддержки и маркетинга, однако это лишь "скольжение по поверхности реки данных". Интеграция Twitter и Watson позволит опуститься гораздо глубже - например, использовать отзывы людей для разработки новых продуктов или оптимизации логистики производства.

2014. Oracle запустил облако Business Intelligence

Oracle представила новый сервис Business Intelligence Cloud Service , позволяющий анализировать данные из различных источников, включая приложения Oracle, развернутые в "облаке" или непосредственно на предприятии, чтобы быстро создать функционально насыщенные, интерактивные аналитические приложения. Клиенты могут получать информацию и анализировать ее в любое время, в любом месте с мобильных устройств. Простой интерактивный пользовательский интерфейс со встроенными подсказками ускоряет освоение продукта и повышает продуктивность. Пользователи с навыками работы с Oracle BI или Oracle Cloud Applications могут приступить к использованию сервиса без дополнительного обучения.

2014. КРОК запустил облачное решение класса Business Intelligence

Системный интегратор Крок запустил сервис бизнес-аналитики с говорящим названием "Business Intelligence as a Service" или BIaaS. Решение рассчитано на крупные организации, заинтересованные в снижении капитальных затрат и ускорении принятия управленческих решений. Система построена на продукте EMC Greenplum и представляет собой решение уровня Big Data. С помощью этого инструмента можно анализировать и сравнивать большие объемы информации, выстраивать ключевые показатели и принимать бизнес-решения, минуя стадию капитальных затрат на приобретение софта, лицензий и возможную модернизацию инфраструктуры. Решение позволяет реализовать три возможных сценария работы с данными - аналитика для ритейла, анализ показателей работы контакт-центра, а также оценка управленческой деятельности организации на соответствие KPI.

2013. BusinessQ - web система бизнес анализа для малых и средних компаний

Обычно малый и средний бизнес не может приобрести и внедрить дорогостоящую систему бизнес-анализа, а затем держать в штате специалиста для работы с этой системой. Поэтому руководители малых компаний даже и не думают над тем, какие выгоды их бизнесу может принести Business Intelligence система. Хорватская компания Qualia создала Business Intelligence решение, предназначенное специально для малого и среднего бизнеса - BusinessQ . Теперь эта система стала доступна и в нашей стране. Это довольно простое веб-приложение с низкой стоимостью. Необходим всего час на изучение и настройку, и дальше вся нужная информация в наглядном виде поступает пользователю. Можно создавать не только статические отчеты, но и интерактивные панели (дашборды) для руководителя, чтобы он был в курсе важных показателей работы компании.

2012. SQL Server 2012 получит инструменты Business Intelligence

Microsoft провела веб-презентацию следующего поколения СУБД корпорации - SQL Server 2012. В ходе веб-трансляции выступили с докладами вице-президенты Microsoft Тед Куммерт и Квентин Кларк, первый из которых рассказал о «замысле Microsoft в области эволюции данных», второй - сделал обзор особенностей нового SQL Server. SQL Server 2012 будет выпущен в трех редакциях, в том числе впервые - в варианте Business Intelligence, в котором будут присутствовать современные функции анализа и визуализации данных. Кроме того, запланирована редакция Enterprise Edition, в которой помимо всех особенностей варианта BI будут развитые функции безопасности и высокой готовности, а также столбцовое хранение данных.

2011. Oracle Business Intelligence работает на iPad

Oracle представил новую версию системы бизнес-аналитики Oracle Business Intelligence , которая теперь может работать на iPad и iPhone. Мобильная версия обеспечивает доступ к полному спектру приложений Oracle Business Intelligence, включая интерактивные и регламентные отчеты, информационные панели, уведомления, системы сбалансированных показателей с поддержкой всех стандартов как реляционного, так и OLAP-анализа. Таким образом, руководитель может в удобном графическом виде просматривать аналитику для данных из ERP и CRM, инициировать действия и запускать рабочие процессы непосредственно на своем мобильном устройстве, что помогает сократить время, необходимое для принятия решений, и способствует повышению гибкости и динамичности организации в целом.

2010. Аплана и Cyscom запустили SaaS сервис класса Business Intelligence

Российский интегратор Аплана и британский SaaS провайдер (с российскими разработчиками) Cyscom, выводят на российский рынок сервис PinPoint . Это инструмент для бизнес-анализа, обеспечивающий визуальное и интуитивно понятное представление данных из множества различных источников (включая информационные системы, базы данных, неструктурированные файлы, веб-приложения, корпоративные порталы, документы MS Office и новостные ленты). PinPoint позволяет легко создавать информационные панели и работает как в онлайн, так и оффлайн режимах.. Cyscom уже довольно давно присутствует на российском рынке. В частности, в прошлом году они совместно с IBS Datafort и Softkey создали SaaS сервис для совместной работы Point4All . В основе облачной платформы Cyscom Cloudseed, на которой строятся все эти приложения, лежат технологии Microsoft - .Net, SQL, WSS, Windows и собственные разработки компании.

2010. SAP запустил SaaS сервис для Business Intelligence

SAP наконец-то выпустил свое первое полноценное SaaS приложение. И им стала не ожидаемая ERP система, а решение для бизнес-аналитики, созданное на базе купленной в 2007 году французской системы Business Objects. Продукты подразделения SAP BusinessObjects уже некоторое время предоставлялись в аренду клиентам компании, но SAP BusinessObjects BI OnDemand - это действительно классическое SaaS приложение с multitenant-архитектурой, объединяющее все эти инструменты в один сервис. Система предназначена для среднего бизнеса и обеспечивает быстрый доступ к данным, поиск по ключевым словам, инструменты формирования отчетов, визуализации данных и обмена ими, причем для этого не нужно переключаться между разными приложениями. Начальная версия уже доступна клиентам и партнерам компании, которые могут заниматься ее внедрением - интеграцией с онлайновыми или внутрикорпоративными источниками данных.

2009. Business Intelligence в России 2009: системы бизнес-анализа

Центр выбора технологий и поставщиков TAdviser предлагает Вашему вниманию аналитический отчет Business Intelligence в России 2009: системы бизнес-анализа 13 подробно рассмотренных платформ для бизнес-анализа, более 70 BI-проектов. Аналитики центра TAdviser объявили о завершении исследования универсальных платформ для бизнес-анализа (BI), представленных на российском рынке. В ходе подготовки отчета были рассмотрены все универсальные решения данного класса, доступные в России. Согласно полученным результатам, на российском рынке представлены BI-платформы 13 вендоров, 3 из которых - российские компании. Основной задачей подготовленного отчета являлся сбор максимально полной и достоверной информации о функциональных возможностях современных BI-систем, а также об опыте уже реализованных проектов в России. В ходе исследования собраны данные более чем о 70 проектах по созданию аналитических систем. Для анализа возможностей представленных на российском рынке BI-платформ использовались как открытые источники информации, к которым относятся новостные материалы, рекламные и технические материалы поставщиков, периодические публикации в прессе и обсуждения на тематических форумах, так и закрытые, в частности, внутренняя информация поставщиков BI-систем и собственные материалы исследователя.

2008. ФБ Консалт стал официальным партнером QlikTech, мирового лидера в области Business Intelligence

Компания ФБ Консалт подписала договор о партнерстве с компанией QlikTech, предлагающей передовую полнофункциональную платформу бизнес-аналитики (BI) QlikView. QlikView дает четкое видение эффективности работы, обеспечивая гибкость и высокую скорость реакции на изменения, тем самым, повышая общую прозрачность управления бизнесом. Это, в свою очередь, не только оптимизирует процессы и сокращает расходы организации, но также повышает качество обслуживания и обеспечивает неоспоримые конкурентные преимущества на рынке. Для амбициозных компаний, нацеленных на успешное и быстрое развитие, QlikView является незаменимым инструментом. QlikView является простым в использовании, быстрым и гибким аналитическим решением для повышения эффективности работы организации. Новая технология позволяет за очень короткий срок строить даже самые сложные модели для анализа, без особых усилий формировать по ним отчетность и поддерживать их в актуальном состоянии.

2007. Business Objects открыла SaaS сервис для бизнес-аналитики

Компания Business Objects запустила SaaS сервис Business Intelligence OnDemand, который позволит компаниям получить доступ к широкому спектру инструментов бизнес-анализа, входящих в состав пакетов Crystal Reports, Crystal Xcelsius и Web Intelligence по запросу. В распоряжение руководителей и аналитиков предоставляются настраиваемые отчеты, контрольные панели, мастер запросов и аналитические инструменты. Система Business Intelligence OnDemand базируется на популярном SaaS-решении crystalreports.com. Также выпущена отдельная версия Business Intelligence OnDemand, ориентиованная на пользователей решения Salesforce.com и предполагающая максимально тесное взаимодействие с указанной онлайновой CRM-системой.

2007. Business Objects приглашает тестировать средства Web 2.0

На протяжении последних нескольких месяцев компания Business Objects на своем сайте Business Objects Labs публикует прототипы средств бизнес-интеллекта, отвечающих концепциям Web 2.0, к тестированию которых она приглашает заказчиков. В Business Objects их называют BI 2.0; новинки пользуются принципами Mashups и полагаются на совместную деятельность через Web. Недавно компания опубликовала очередной прототип - BI Annotator, который предоставляет возможность объединения внешних потоков данных со структурированной информацией из корпоративного хранилища. Например, сельскохозяйственная компания может с его помощью сопоставить поток сводок температуры воздуха со своими внутренними данными по урожайности. Предполагается, что BI Annotator позволит учитывать больше "контекстной" информации, помогая принимать более информированные бизнес-решения. Еще один новый инструмент компании - BI Desktop, отображающий актуальную аналитическую информацию на "рабочем столе". Имеется также Business Objects Masher для объединения онлайн-сервисов и BI Coordinator, подключаемый модуль для Windows Live Messenger, позволяющий обмениваться аналитическими данными посредством IM-сервиса.

2007. Oracle покупает лидера BI-систем Hyperion

Американская компания Oracle достигла соглашения о приобретении Hyperion Solutions - одного из ведущих мировых поставщиков решений в области программного обеспечения систем эффективного управления. Сумма сделки, которая состоится после одобрения антимонопольных органов, составит $3,3 млрд. Глава Oracle Ларри Эллисон заявил, что приобретение Hyperion выводит его компанию в лидеры рынка систем управления предприятием. «Программное обеспечение Hyperion EPM и решения Business Intelligence (BI) от Oracle, включающие инструменты сбора, обработки и анализа информации наряду с аналитическими приложениями, составят превосходную систему эффективного управления, в которую войдет планирование, составление смет, консолидация, оперативная аналитика и система отчетов», - отметил Эллисон.

2007. Microsoft предоставила пользователям Microsoft Dynamics CRM превосходные средства бизнес-анализа

Корпорация Microsoft анонсировала продукт Microsoft Dynamics CRM Analytics Foundation. Указанное решение позволит клиентским организациям использовать BI-механизмы от Microsoft для решения широкого спектра задач, связанных с изучением взаимодействий с клиентами. В том числе пользователи Microsoft Dynamics CRM смогут заниматься исследованием агрегированных клиентских данных, проводить упреждающий анализ, составлять исчерпывающие отчеты и многое другое. Разработчики решения рассматривают бизнес-анализ как неотъемлемую часть повседневной деятельности корпоративных пользователей и предоставляют в распоряжение руководителей и рядовых сотрудникам все необходимые инструменты для принятия верных и обоснованных решений. Продукт тесно интегрируется с решениями Microsoft SQL Server 2005, Microsoft SharePoint, Microsoft Office Business Scorecard Manager и Microsoft Office Excel, а, кроме того, сможет взаимодействовать с платформой Microsoft PerformancePoint Server 2007, которая появится на рынке в этом году.

2003. Cognos Series: Business Intelligence в браузере

Система Cognos Series 7 V. 2 станет первой из модификаций программного продукта класса Business Intelligence, доступный через браузер. Web-интерфейс Cognos дает возможность пользоваться всеми теми же функциями, что и первые версии Windows-клиентов. Для работы с Web-интерфейсом не нужна даже загрузка каких-либо Java-приложений. Программный продукт легко интегрируется с другими системам оперативной аналитической обработки, включая SAP и IBM DB2.

Главная часть BI-инструментов делится на корпоративные BI-наборы и BI-платформы. Средства генерации запросов и отчетов в большой степени поглощаются и замещаются корпоративными BI-наборами. Многомерные OLAP-механизмы или серверы, а также реляционные OLAP-механизмы являются BI-инструментами и инфраструктурой для BI-платформ.

Большинство BI-инструментов применяются конечными пользователями для доступа, анализа и генерации отчетов по данным, которые чаще всего располагаются в хранилище, витринах данных или оперативных складах данных. Разработчики приложений используют BI-платформы для создания и внедрения BI-приложений, которые не рассматриваются как BI-инструменты. Примером BI-приложения является информационная система руководителя EIS.

Инструменты генерации запросов и отчетов

Генераторы запросов и отчетов - типично «настольные» инструменты, предоставляющие пользователям доступ к базам данных, выполняющие некоторый анализ и формирующие отчеты. Запросы могут быть как незапланированными (ad hoc), так и иметь регламентный характер. Имеются системы генерации отчетов (как правило, серверные), которые поддерживают регламентные запросы и отчеты. Настольные генераторы запросов и отчетов расширены также некоторыми облегченными возможностями OLAP. Развитые инструменты этой категории объединяют в себе возможности пакетной генерации регламентных отчетов и настольных генераторов запросов, рассылки отчетов и их оперативного обновления, образуя так называемую корпоративную отчетность (corporate reporting). В ее арсенал входят сервер отчетов, средства рассылки, публикации отчетов на Web, механизм извещения о событиях или отклонениях (alerts). Характерные представители - Crystal Reports, Cognos Impromptu и Actuate e.Reporting Suite.

OLAP или развитые аналитические инструменты

Инструменты OLAP являются аналитическими инструментами, которые первоначально были основаны на многомерных базах данных (МБД) .МБД - это базы данных, сконструированные специально для поддержки анализа количественных данных с множеством измерений, содержат данные в «чисто» многомерной форме. Большинство приложений включают измерение времени, другие измерения могут касаться географии, организационных единиц, клиентов, продуктов и др. OLAP позволяет организовать измерения в виде иерархии. Данные представлены в виде гиперкубов (кубов) - логических и физических моделей показателей, коллективно использующих измерения, а также иерархии в этих измерениях. Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются «на лету».

Средства OLAP позволяют исследовать данные по различным измерениям. Пользователи могут выбрать, какие показатели анализировать, какие измерения и как отображать в кросс-таблице, обменять строки и столбцы «pivoting», затем сделать срезы и вырезки («slice&dice»), чтобы сконцентрироваться на определенной комбинации размерностей. Можно изменять детальность данных, двигаясь по уровням с помощью детализации и укрупнения «drill down/ roll up», а также кросс-детализации «drill across» через другие измерения.

Для поддержки МБД используются OLAP-серверы, оптимизированные для многомерного анализа и поставляемые с аналитическими возможностями. Они обеспечивают хорошую производительность, но обычно требуют много времени для загрузки и расширения МБД. Поставляются с возможностью «reach-through», позволяя перейти от агрегатов к деталям в реляционных БД. Классический OLAP-сервер - Hyperion Essbase Server.

Сегодня реляционные СУБД применяются для эмуляции МБД и поддерживают многомерный анализ. OLAP для реляционных БД (ROLAP) имеет преимущество по масштабируемости и гибкости, но проигрывает по производительности многомерному OLAP (MOLAP), хотя существуют методы повышения производительности, наподобие схемы «звезда». Несмотря на то что МБД являются по-прежнему наиболее подходящими для оперативной аналитической обработки, сейчас эту возможность встраивают в реляционные СУБД или расширяют их (например, MS Analysis Services или Oracle OLAP Services - это не то же самое, что ROLAP).

Также существует гибридная оперативная аналитическая обработка данных (HOLAP) для гибридных продуктов, которые могут хранить многомерные данные естественным образом, а также в реляционном представлении. Доступ к МБД осуществляется с помощью API для генерации многомерных запросов, тогда как к реляционным БД доступ производится посредством запросов на SQL. Примером ROLAP-сервера является Microstrategy7i Server.

Настольные OLAP-инструменты (например, BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer), встроенные сейчас в EBIS, облегчают конечным пользователям просмотр и манипулирование многомерными данными, которые могут поступать из серверных ресурсов данных ROLAP или MOLAP. Некоторые из этих продуктов имеют возможность загружать кубы, так что они могут работать автономно. Как часть EBIS эти настольные инструменты оснащены возможностями серверной обработки, которые выходят за пределы их традиционных возможностей, но не конкурируют с MOLAP-инструментами. Настольные инструменты по сравнению с MOLAP-средствами имеют небольшую производительность и аналитическую мощь. Нередко обеспечивается интерфейс через Excel, например, MS Eхcel2000/OLAP PTS, BusinessQuery for Excel. Практически все OLAP-инструменты имеют Web-расширения (Business Objects WebIntelligence к примеру), для некоторых они являются базовыми.

Корпоративные BI-наборы

EBIS - естественный путь для предоставления BI-инструментов, которые ранее поставлялись в виде разрозненных продуктов. Эти наборы интегрируются в наборы инструментов генерации запросов, отчетов и OLAP. Корпоративные BI-наборы должны иметь масштабируемость и распространяться не только на внутренних пользователей, но и на ключевых заказчиков, поставщиков и др. Продукты BI-наборов должны помогать администраторам при внедрении и управлении BI без добавления новых ресурсов. Из-за тесного родства Web и корпоративных BI-наборов некоторые поставщики описывают свои BI-наборы как BI-порталы. Эти портальные предложения обеспечивают подмножество возможностей EBIS с помощью Web-браузера, однако поставщики постоянно увеличивают их функциональность, приближая ее к возможностям инструментов для «толстых» клиентов. Типичные EBIS поставляют Business Objects и Cognos.

BI-платформы

BI-платформы предлагают наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений. Имеются насыщенные данными приложения с «заказными» интерфейсами конечного пользователя, организованные вокруг специфических бизнес-проблем, с целевым анализом и моделями. BI-платформы, хотя и не так быстро растут и широко используются как EBIS, являются важным сегментом благодаря ожидаемому и уже происходящему росту BI-приложений. Стараниями поставщиков реляционных СУБД, создающих OLAP-расширения своих СУБД, многие поставщики платформ, которые предоставили многомерные СУБД для OLAP, чтобы выжить были вынуждены мигрировать в область BI-приложений. Семейства продуктов СУБД, обеспечивающие возможности BI, действительно подталкивают рост рынка BI-платформ. Отчасти это происходит благодаря большей активности ряда поставщиков СУБД.

Рассматривая различные инструменты, видим, что EBIS являются высоко функциональными средствами, но они не имеют такого большого значения, как BI-платформы или заказные BI-приложения. Зато BI-платформы обычно не так функционально полны, как корпоративные BI-наборы. При выборе BI-платформ нужно учитывать следующие характеристики: модульность, распределенную архитектуру, поддержку стандартов XML, OLE DB for OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM и обеспечение работы в Web. Они должны также обеспечивать функциональность, специфическую для бизнес-интеллекта, а именно: доступ к БД (SQL), манипулирование многомерными данными, функции моделирования, статистический анализ и деловую графику. Эту категорию продуктов представляют фирмы Microsoft, SAS Institute, Oracle, SAP и другие.

BI-приложения

В приложения бизнес-интеллекта часто встроены BI-инструменты (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и data mining). Многие BI-приложения извлекают данные из ERP-приложений. BI-приложения обычно ориентированы на конкретную функцию организации или задачу, такие как анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций, «churn analysis» в телекоммуникациях и т.п. Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия (enterprise perfomance management) или системы сбалансированных показателей (balanced scorecard).

Разведка данных

Разведка данных (data mining) представляет собой процесс обнаружения корреляции, тенденций, шаблонов, связей и категорий. Она выполняется путем тщательного исследования данных с использованием технологий распознавания шаблонов, а также статистических и математических методов. При разведке данных многократно выполняются различные операции и преобразования над сырыми данными (отбор признаков, стратификация, кластеризация, визуализация и регрессия), которые предназначены:

1) для нахождения представлений, которые являются интуитивно понятными для людей, которые, в свою очередь, лучше понимают бизнес-процессы, лежащие в основе их деятельности;

2) для нахождения моделей, которые могут предсказать результат или значение определенных ситуаций, используя исторические или субъективные данные.

В отличие от использования OLAP разведка данных в значительно меньшей степени направляется пользователем, вместо этого полагается на специализированные алгоритмы, которые устанавливают соотношение информации и помогают распознать важные (и ранее неизвестные) тенденции, свободные от предвзятости и предположений пользователя.

Другие методы и средства BI

Кроме перечисленных инструментов, в состав BI могут входить следующие средства анализа: пакеты статистического анализа и анализ временных рядов и оценки рисков; средства моделирования; пакеты для нейронных сетей; средства нечеткой логики и экспертные системы. Дополнительно нужно отметить средства для графического оформления результатов: средства деловой и научно-технической графики; «приборные доски», средства аналитической картографии и топологических карт; средства визуализации многомерных данных.

Лекция 14

Направления, которые чрезвычайно актуальны в последние годы (2007-2012) для современного рынка информационных систем (BI, корпоративные порталы, АУТСОРСИНГ).

Тема 12. Современные направления развития информационных систем

Термин Business Intelligence был введен еще в 1989 году аналитиком компании Gartner Ховардом Дреснером взамен расплывчатого понятия информационной системы управления и поддержки принятия решений.

Основное назначение технологий Business Intelligence (BI) выявить потенциал, скрытый в данных, накапливаемых в процессе операционной деятельности предприятий и компаний и преобразовать их в ИНФОРМАЦИЮ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ . Для этого необходимо последовательно пройти как минимум три этапа - 1) создать прочный методологический и технологический фундамент для накопления данных и их аналитической обработки, 2) научиться управлять данными и 3) контролировать эффективность операций и на этой основе совершенствовать бизнес-процессы и операции.

12.1. Business intelligence

Главный смысл тех глобальных изменений, которые происходят сегодня, заключается в том, что сейчас, прежде всего, требуется выбирать ДАННЫЕ ИЗ ТРАДИЦИОННЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ и превращать их в ИНФОРМАЦИЮ (ЗНАНИЯ), которая может быть использована ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕСОМ .

На рисунке представлена эволюция различных инструментов с начала 80-х годов. Некоторые их них были рассмотрены ранее:

Информационные системы для управляющих (executive information system, EIS),

Системы поддержки принятия решений (decision support),

Многомерная аналитическая обработка данных (multidimensional online analytical processing, MOLAP) и реляционная аналитическая обработка данных (relational online analytical processing, ROLAP)

Извлечение информации из неструктурированных данных (text mining),

Интеллектуальная обработка данных, прогнозная аналитика (data mining).

Примерно 5…6 лет назад (2006…2007 годы) появился термин business intelligence .

Определение

Во многих существующих публикациях для термина «business intelligence » нет адекватного перевода и четкого понимания, что, впрочем, характерно и для Запада.

На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность английского слова «intelligence »:

способность узнавать и понимать; готовность к пониманию;

знания, переданные или приобретенные путем обучения, исследования или опыта;

действие или состояние в процессе познания;

разведка, разведывательные данные.

Business Intelligence - это не продукт и не система, а общий термин, который включает архитектуру, приложения и базы знаний . Business intelligence в широком смысле слова определяет:

1) информационные технологии сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес пользователей к знаниям;

2) процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и неформальных решений;

3) знания о бизнесе , добытые в результате углубленного анализа детальных данных и консолидированной информации.

Классификация продуктов business intelligence

Наиболее общепринятая классификация BI-продуктов включает:

Инструменты генерации запросов и отчетов

BI-инструменты

BI -платформы

BI-приложения .

Инструменты генерации запросов и отчетов

Генераторы запросов и отчетов - типично «настольные» инструменты, предоставляющие пользователям доступ к базам данных, выполняющие некоторый анализ и формирующие отчеты. Запросы могут быть как незапланированными, так и иметь регламентный характер .

1) Системы генерации отчетов (как правило, серверные), которые поддерживают регламентные запросы и отчеты.

2) Настольные генераторы запросов и отчетов расширены также некоторыми облегченными возможностями OLAP.

3) Развитые инструменты этой категории объединяют в себе возможности пакетной генерации регламентных отчетов и настольных генераторов запросов, рассылки отчетов и их оперативного обновления, образуя так называемую корпоративную отчетность (corporate reporting ) .

• В ее арсенал входят сервер отчетов, средства рассылки, публикации отчетов на Web, механизм извещения о событиях или отклонениях (alerts).

Характерные представители подобных продуктов - Crystal Reports, Cognos Imprompt и Actuate e-Reporting Suite.

BI-инструменты

BI-инструменты – это, в первую очередь, аналитические инструменты, основанные на OLAP и Data Mining

Инструменты OLAP, основанные на многомерных или реляционных БД.

Многомерные БД - это БД, сконструированные специально для поддержки анализа количественных данных с множеством измерений, содержат данные в «чисто» многомерной форме. Большинство приложений включают измерение времени, другие измерения могут касаться географии, организационных единиц, клиентов, продуктов и др. OLAP позволяет организовать измерения в виде иерархии. Данные представлены в виде гиперкубов (кубов) - логических и физических моделей показателей, коллективно использующих измерения, а также иерархии в этих измерениях. Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются «на лету».

Реляционные СУБД применяются для эмуляции МБД и поддерживают многомерный анализ. OLAP для реляционных БД (ROLAP) имеет преимущество по масштабируемости и гибкости, но проигрывает по производительности многомерному OLAP (MOLAP), хотя существуют методы повышения производительности, наподобие схемы «звезда». МБД являются по-прежнему наиболее подходящими для оперативной аналитической обработки, но сейчас эту возможность встраивают в реляционные СУБД или расширяют их (MS Analysis Services или ORACLE OLAP Services - это не то же самое, что ROLAP).

Настольные OLAP-инструменты (BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer) облегчают конечным пользователям просмотр и манипулирование многомерными данными, которые могут поступать из серверных ресурсов данных ROLAP или MOLAP.

Некоторые из этих продуктов имеют возможность загружать кубы, так что они могут работать автономно. Эти инструменты по сравнению с MOLAP-средствами имеют небольшую производительность и аналитическую мощь.

Практически все OLAP-инструменты имеют Web-расширения (Business Objects WebIntelligence), для некоторых они являются базовыми.

BI-платформы

BI-платформы – это наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений.

При выборе BI-платформ нужно учитывать следующие характеристики: модульность, распределенную архитектуру, поддержку стандартов XML, OLE DB for OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM и обеспечение работы в Web.

Они должны также обеспечивать функциональность, специфическую для бизнес-интеллекта, а именно: доступ к БД (SQL), манипулирование многомерными данными, функции моделирования, статистический анализ и деловую графику.

BI-приложения

BI-приложения – это комплекс программных средств, ориентированных на конкретную бизнес функцию организации или задачу (анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций, «churn analysis» в телекоммуникациях и т.п.).

В состав отдельного приложения входят:

1) BI-инструменты (OLAP, Data Mining)

2) генераторы запросов и отчетов,

3) средства моделирования, статистического анализа, визуализации.

BI-приложения извлекают данные из ERP-приложений. Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия (enterprise performance management) или системы сбалансированных показателей (balanced scorecard).

Основные игроки на поле BI

BI-системы – это аналитические системы, предназначенные для бизнес-анализа, которые способны объединить данные из совершенно разных источников информации. Данные программные системы обрабатывают информацию и предоставляют отчёт в удобном интерфейсе для детального изучения и последующей оценки полученных в процессе сведений.

Полученные отчётные данные и их оптимальное использование помогают в достижении поставленных бизнес-целей. Анализ данных в комплексе – это получение знаний, своего рода выжимка из массы источников, включая направление бизнеса, которая позволяет существенно повысить эффективность процесса и значительно снизить издержки.

BI-системы – это единый, предельно прозрачный и полный источник всех данных о бизнесе компании для её административного ресурса, но главным образом для руководства.

На сегодняшний день генерация отчётности и грамотный анализ уже далеко не роскошь, а, скорее, необходимость для компаний, отчётная документация требуется как внутри бизнеса, так и в каждом слагающем элементе всего процесса.

Решения, предусмотренные BI-системой, оптимальны для подготовки всей отчётности, в том числе охватывают все без исключения аспекты бизнеса, наличие таких возможностей уже считается обязательным и рассматривается вкупе с другими базовыми технологиями как корпоративный стандарт.

1. BI-инструменты . Данные инструменты делят на генераторы запросов и отчётов, BI-инструменты аналитической обработки, корпоративные BI-платформы и BI-наборы. Основная часть BI-инструментов состоит из корпоративных BI-наборов и BI-платформ. Средства, предусмотренные для генерации запросов и отчётов, в основном поглощаются, или же корпоративные BI-наборы заменяют их. OLAP-механизмы – оперативная аналитическая обработка данных или серверы, в том числе реляционные. OLAP-механизмы являются инфраструктурой для BI-платформ и BI-инструментов. Большинство инструментов применимы пользователями для доступа, а так же анализа, включая генерацию отчётов, которые в большинстве случаев располагаются в хранилищах, витрине данных или же оперативном складе для данных.
2. BI-приложения . Приложения, которые не рассматриваются как инструменты. Примером является EIS – информационная система для руководителя.

Характерные особенности BI-систем

• В системах используют портальные технологии, которые обеспечивают единую точку входа в Интернет и информационное пространство предприятий.
• Интерфейс представлен в виде пульта управления или приборной доски с отображением нескольких основных показателей. Это даёт возможность быстро оценить положение дел. Также предоставлена возможность быстро обращаться к ключевым показателям по отделам и подразделениям, они хранятся в отдельной папке, расположенной на приборной доске.
• Многослойность: все данные отображаются в виде нескольких слоёв, при этом каждый последующий слой представляет все более детальную информацию относительно показателей, событий или процессов.
• Интерактивность BI-систем, позволяющая пользователю быстро осуществлять навигацию, в том числе просматривать данные в различных разрезах и сечениях, а также проводить «бурение» данных, перемещаться по разного рода измерениям. Пользователи могут непосредственно выполнять операции над данными.
• Управляемость и актуальность. Проактивность, содержащая машину построения правил, дающая возможность пользователям определять цели и пороговые ограничения для разного рода показателей и определять, при каких значениях данных должно выдаваться предупреждение. В системе предусмотрена возможность задавать параметры или показатели: если таковые достигнут критических значений, на монитор выдаются тревожные сигналы — визуальные и/или звуковые.
• Кастомизация BI-систем — индивидуальная настройка пульта или приборной доски под уровень управления и роль пользователя. Персонализация даёт возможность пользователю самостоятельно выбирать объекты из авторизованных списков и располагать данные на приборной доске по мере их важности.
• Гибкий доступ позволяет пользователям интуитивно обращаться к нужным данным и отчётам из огромного набора отчётов с результатами и графиков, в том числе предоставляет удалённый доступ и мобильные приложения.
• Коллаборативность предусматривает одновременную совместную работу большой группы сотрудников, в том числе просмотр отчётов.

Магические квадранты

Грамотно оценить состояние современного рынка, а также дать исчерпывающее объективное описание основных его игроков – задача довольно нетривиальная. На рынке присутствует множество производителей, которые отличаются друг от друга размерами бизнеса, организационными структурами, стилем управления, стратегией и другими факторами.

Такое положение дел значительно усложняет процесс их сравнения, а также направление движения и развития рынка крайне неоднозначны и труднопредсказуемы. Для решения данной проблемы был разработан «магический квадрант» BI-систем, в котором используют 2 показателя, один из них – полнота видения. Другой – способность реализации.

Бизнес-аналитика, или BI, - это общий термин, подразумевающий под собой разнообразные программные продукты и приложения, созданные для анализа первичных данных организации.

Бизнес-анализ как деятельность состоит из нескольких связанных между собой процессов:

• интеллектуальный анализ данных (data mining) ,
• аналитическую обработку в реальном времени (online analytical processing) ,
• получение информации из баз данных (querying) ,
• составление отчетов (reporting) .

Компании используют BI для принятия обоснованных решений, сокращения издержек и поиска новых перспектив для бизнеса. BI - это нечто большее, чем обычная корпоративная отчетность или некий набор инструментов для получения информации из учетных систем предприятия. IT-директора используют бизнес аналитику, чтобы выявить неэффективные бизнес-процессы, которые «созрели» для перестройки.

Используя современные инструменты бизнес-анализа, бизнесмены могут начать анализировать данные самостоятельно и не ждать, пока IT-департамент сформирует сложные и запутанные отчеты. Такая демократизация доступа к информации дает пользователям возможность подкреплять реальными цифрами свои бизнес-решения, которые в обратном случае были бы основаны на интуиции и случайностях.

Несмотря на то что системы BI достаточно перспективны, их внедрение может быть затруднено техническими и «культурными» проблемами. Менеджерам необходимо обеспечивать четкие и согласованные данные для BI приложений, чтобы пользователи могли им доверять.

Какие компании используют BI-системы?

Ресторанные сети (например, Hardee’s, Wendy’s, Ruby Tuesday и T.G.I. Friday’s) активно используют системы бизнес-аналитики. BI крайне полезен им для принятия стратегически важных решений. Какие новые продукты добавить в меню, какие блюда исключить, какие неэффективно работающие точки закрыть и т.д. Они также используют BI для таких тактических вопросов, как пересмотр договоров с поставщиками продуктов и выявление путей совершенствования неэффективных процессов. Поскольку ресторанные сети сильно ориентированы на свои внутренние бизнес-процессы и поскольку BI занимает в контроле этих процессов центральное место, помогая управлять предприятиями, рестораны, среди всех отраслей, входят в элитную группу компаний, которые получают реальную выгоду от этих систем.

Бизнес-аналитика является одним из ключевых компонентов BI. Этот компонент важен для достижения успеха компании из любой отрасли.

В секторе розничной торговли Wal-Mart широко применяет анализ данных и кластерный анализ для того, чтобы сохранять свое доминирующее положение в секторе. Harrah’s изменил основы своей политики конкурентной борьбы в игральном бизнесе, сделав упор на анализ лояльности клиентов и уровня обслуживания, вместо поддержания мега-казино. Amazon и Yahoo - это не просто крупные веб-проекты, они активно используют бизнес-аналитику и общий подход «протестируй и пойми» для налаживания своих бизнес-процессов. Capital One проводит более 30 000 экспериментов ежегодно для выявления целевой аудитории и оценки предложений по кредитным картам.

С чего или с кого должно начаться внедрение BI?

Общая вовлеченность сотрудников жизненно необходима для успеха BI-проектов, поскольку каждый, кто задействован в процессе, должен обладать полным доступом к информации, чтобы иметь возможность изменить способы и методы своей работы. BI-проекты должны начинаться с высшего руководства, а следующей группой пользователей должны быть менеджеры по продажам. Их основная обязанность - наращивать продажи, и заработная плата часто зависит от того, насколько хорошо они это делают. Поэтому они гораздо быстрее воспримут любой инструмент, способный помочь им в работе, при условии, что этот инструмент легко использовать и что они доверяют получаемой с его помощью информации.

Вы можете заказать свой пилотный проект на платформе для бизнес-анализа.

Используя BI-системы, сотрудники корректируют работу над индивидуальными и групповыми задачами, что ведет к более эффективной работе команд продавцов. Когда руководители отделов продаж видят существенную разницу показателей нескольких отделов, они стараются довести «отстающие» отделы до того уровня, на котором работают «лидирующие».

Внедрив бизнес-аналитику в отделах продаж, можно продолжать внедрение уже в других департаментах организации. Положительный опыт продавцов будет способствовать переходу на новые технологии других сотрудников.

Как внедрить BI-систему?

Перед внедрением BI-системы, компаниям следует проанализировать механизмы принятия управленческих решений и понять, какая информация необходима руководителям для более обоснованного и оперативного принятия этих решений. Также желательно проанализировать, в каком виде руководители предпочитают получать информацию (в качестве отчетов, графиков, онлайн, в бумажной форме). Уточнение данных процессов покажет, какую информацию компании необходимо получить, анализировать и консолидировать в своих BI-системах.

Качественные BI-системы должны предоставлять пользователям контекст. Недостаточно просто составлять отчеты о том, какими были продажи вчера и какими - год назад в этот же день. Система должна давать возможность понять, какие факторы привели именно к такому значению объема продаж в один день и другому - в тот же день год назад.

Подобно многим IT проектам, внедрение BI не окупится, если пользователи будут чувствовать «угрозу» или скептически относиться к этой технологии и в результате откажутся от ее использования. BI, будучи внедренной в «стратегических» целях, должна, по идее, фундаментальным образом изменить функционирование компании и процесс принятия решений, поэтому руководителям IT-департаментов необходимо с особым вниманием подходить к мнениям и реакциям пользователей.

7 этапов запуска BI-систем

1. Убедитесь, что ваши данные корректны (достоверны и пригодны для анализа).
2. Проведите полноценное обучение пользователей.
3. Внедряйте продукт как можно более оперативно, привыкая пользоваться им уже по ходу внедрения. Не стоит тратить огромное количество времени на разработку «идеальных» отчетов, поскольку отчеты можно будет добавить по мере по мере развития системы и потребности пользователей. Составляйте отчеты, которые быстро обеспечат максимальную пользу (потребность пользователей в данных отчетах максимальна), а затем корректируйте их.
4. Придерживайтесь интегративного подхода к построению хранилища данных. Убедитесь, что вы не «запираете» себя в неработающей в длительной перспективе стратегии обработки данных.
5. Перед тем как начать, четко оцените ROI. Определите конкретные преимущества, которые намереваетесь получить, и затем проверяйте их соответствие действительным результатам каждый квартал или каждые полгода.
6. Сфокусируйтесь на целях вашего бизнеса.
7. Не покупайте программное обеспечение для аналитики, потому что вы думаете , что вам это нужно. Внедряйте BI с мыслями, что среди ваших данных существуют показатели, которые необходимо получить. При этом, важно иметь хотя бы примерное представление о том, где конкретно они могут быть.

Какие могут возникнуть проблемы?

Крупное препятствие на пути к успеху BI-систем - сопротивление пользователей. Среди прочих возможных проблем - необходимость «просеивать» большие объемы нерелевантной информации, а также данные неудовлетворительного качества.

Ключ к получению значимых результатов от работы BI-систем - это стандартизированные данные. Данные являются фундаментальным компонентом любой BI системы. Компаниям необходимо привести свои хранилища данных в строгий порядок прежде, чем они смогут начать извлекать необходимую информацию и доверять полученным результатам. Без стандартизации данных есть риск получать некорректные результаты.

Еще одной проблемой может стать некорректное понимание роли аналитической системы. BI- инструменты стали более гибкими и удобными для пользователей, однако основная их роль по-прежнему - составление отчетов. Не стоит ждать от них автоматизированного управления бизнес-процессами. Впрочем, определенные изменения в этом направлении все же намечаются.

Третьим препятствием при трансформации бизнес-процессов с использованием BI системы является недостаточное понимание компаниями собственных бизнес-процессов. Как следствие, компании просто не понимают, как можно эти процессы улучшить. Если процесс не оказывает прямого влияния на прибыль или компания не собирается стандартизировать процессы во всех своих подразделениях, внедрение BI системы может оказаться неэффективным. Компаниям необходимо понимать все виды деятельности и все функции, которые составляют отдельный бизнес-процесс. Также важно знать, как передается информация и данные через несколько разных процессов, и как данные передаются между бизнес-пользователями, и то, как люди используют эти данные для осуществления своих задач в рамках конкретного процесса. Если стоит цель оптимизировать работу сотрудников, все это необходимо понять еще перед тем, как запустить BI-проект.

Некоторые преимущества от использования BI-решений

Большое количество BI-приложений помогло компаниям с лихвой отбить вложенные средства. Системы бизнес-аналитики используются для изучения способов сокращения издержек, выявления новых возможностей для развития бизнеса, представления ERP-данных в наглядной форме, а также для быстрого реагирования на изменение спроса и оптимизации цен.

Кроме повышения доступности данных, BI может предоставить компаниям больше преимуществ во время переговоров, упрощая оценку отношений с поставщиками и клиентами.

В рамках предприятия существует множество возможностей экономить деньги путем оптимизации бизнес-процессов и процесса принятия решений в целом. BI способен эффективно помогать в совершенствовании этих процессов, проливая свет на допущенные в них промахи. Например, сотрудники одной компании в Альбукерке использовали BI для определения путей сокращения использования мобильных телефонов, работы в сверхурочные часы и других текущих расходов, сэкономив для организации $2 миллиона за три года. Также, с помощью BI-решений, Toyota осознала, что вдвое переплатила своим перевозчикам общей суммой $812 000 в 2000 г. Использование BI-систем для обнаружения дефектов в бизнес-процессах ставит компанию в более выгодное положение, давая конкурентное преимущество перед компаниями, которые используют BI просто для того, чтобы отслеживать происходящее.

• Проанализируйте, как принимают решения руководители.
• Подумайте, какая информация нужна руководителям для оптимизации принятия оперативных управленческих решений.
• Обращайте внимание на качество данных.
• Продумывайте показатель эффективности, который имеет наибольшее значение для бизнеса.
• Обеспечивайте контекст, который влияет на показатель эффективности.

И помните, BI - это нечто большее, чем поддержка принимаемых решений. Благодаря развитию технологий и тому, как их внедряют руководители IT-департаментов, системы бизнес-анализа обладают потенциалом трансформировать организации. IT-директора, которые успешно используют BI для улучшения бизнес-процессов, вносят гораздо более значимый вклад в деятельность свой организации, руководители, внедряющие базовые инструменты составления отчетов.

По материалам www.cio.com