Современное состояние бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI)
Аналитические программы
становятся сегодня основным средством повышения эффективности работы компаний.
В начале 70-х годов появились первые системы поддержки принятия решений, причем они кардинально отличались от приложений обработки транзакций или управления операциями (ввод заказов, управление складом, обслуживание фонда заработной платы). Со временем стали появляться все новые приложения для поддержки принятия решений: информационные системы для руководителей, системы оперативной аналитической обработки (Online Analytical Processing, OLAP) и предиктивного анализа, благодаря чему рос и развивался соответствующий сектор рынка. В начале 90-х годов Ховард Дресснер, в то время аналитик компании Gartner Group, ввел термин бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI), который сегодня широко используется для описания аналитических приложений, особенно в практической сфере. В опросе, проведенном Gartner, в котором приняли участие 1400 руководителей информационных служб, большинство самой приоритетной технологией в 2007 году назвали именно бизнес-аналитику. «Business Intelligence (BI) превратилась в стратегическую инициативу, и теперь ИТ-директора и руководители бизнеса признают ее как средство повышения эффективности работы и инновационности предприятий», — считает вице-президент Gartner по исследованиям Андреас Биттерер.
Платформа Business
Intelligence (BI)
На рис.
1 Бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) показана в виде
процесса, включающего в себя два основных вида операций: получение данных
и передачу данных.
Хранилища данных в Business Intelligence (BI)
Процесс получения
(добычи) данных предусматривает
перемещение данных из множества систем-источников в интегрированное хранилище.
Системы-источники, как правило, представляют собой гетерогенные технические
платформы и структуры данных. Источники могут находиться внутри организации или
вне ее, когда данные предоставляются внешними поставщиками или партнерами
по бизнесу.
Группа, обслуживающая хранилище данных, извлекает информацию из систем-источников и преобразует ее таким образом, чтобы она была содержательной с точки зрения принятия решений. Например, записи из нескольких систем могут сравниваться и объединяться с учетом идентификационного номера клиента; или значения всех полей, в которых указываются денежные средства, могут быть преобразованы к одной валюте. Иногда эта группа специалистов во время преобразования данных создает новые поля, в которые, например, заносятся итоги за определенные периоды времени или показатели ценности клиента.
Получение данных — самый сложный аспект Business Intelligence (BI), требующий около 80% всех ресурсов. Сотрудники, обслуживающие хранилище, помещают преобразованные данные в предметно-ориентированный, интегрированный, меняющийся во времени и энергонезависимый склад данных.
Если позволяет архитектура, хранилище данных может поставлять
информацию киоскам данных, у которых более узкая направленность,
чем у хранилища. Киоски ориентированы на конкретную функциональную область,
географический регион, приложение или подразделение организации. Предоставление
данных для поддержки принятия решений из хранилища или киосков гарантирует
наличие «одного источника корректной информации».
Метаданные играют главную роль в хранении, учитывая сложность процесса переноса информации. Группы, поддерживающие хранилища, и бизнес-пользователи должны разбираться во множестве характеристик данных для того, чтобы эффективно с ними работать. Метаданные, по своей природе, являются техническими характеристиками и учитывают специфику бизнеса. Они описывают значения полей, их размеры, диапазоны, определения полей, владельцев данных, задержку и процессы преобразования. Метаданные обеспечивают прозрачность по мере передачи данных от источников в хранилище, а затем — конечным пользователям.
Бизнес-аналитика
(Business Intelligence,
BI)
Только когда пользователи и приложения имеют доступ к данным
и на их основе принимают решения, организация может в полной мере
воспользоваться всеми возможностями хранилищ данных. В силу этого, способу
получения данных в организации уделяется особое внимание. Этот вид операций
часто называют бизнес-аналитикой (Business Intelligence, BI), предусматривая,
что бизнес-пользователи и приложения обращаются к данным, находящимся
в хранилище, с целью генерации отчетов, выполнения OLAP-запросов и предиктивного
анализа.
Преимущества Business Intelligence (BI)
Прежде всего, Business Intelligence (BI) снижает расходы на инфраструктуру ИТ,
поскольку избавляет от избыточных процессов извлечения данных и дублирования
информации, размещаемой в независимых киосках по всему предприятию.
Системы бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI) экономят время поставщиков данных и потребителей за счет более эффективной доставки информации. Конечные пользователи при анализе значительных по объему накопленных данных вначале задают вопрос: «Что произошло?». Возможность анализировать большие массивы данных дает зримые преимущества, поскольку позволяет уменьшить число сотрудников (а этот параметр легко измерить). Однако, как правило, эти преимущества носят локальный характер.
Со временем организации «дорастают» до вопросов «Почему это произошло?» и даже «Что произойдет дальше?». По мере того как бизнес-пользователи начинают выполнять анализ и делать прогнозы, преимущества этих систем становятся еще заметнее, но оценить их количественно намного труднее. Например, применение Business Intelligence (BI) на более высоком уровне может стать основой для стратегических решений: выйти на новый рынок, изменить направление деятельности и ориентироваться не столько на продукты, сколько на пользователей или помочь выпустить новую линию продуктов.
Основы успеха Business Intelligence (BI)
Использование Business Intelligence (BI) не приводит к успеху автоматически.
В компании должны существовать определенные, способствующие этому условия.
- Заинтересованность руководства. Для того чтобы система бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI) принесла пользу на корпоративном уровне, нужно, чтобы в ее применении было заинтересовано руководство, которое должно иметь представление о Business Intelligence (BI) и необходимых ресурсах и настаивать на том, чтобы решения принимались, опираясь на информацию.
- Согласование между бизнес-стратегией и BI-стратегией. Когда такое согласование есть, аналитика может стать мощной поддержкой бизнесу, в том числе новых бизнес-моделей, стимулирующих организационные преобразования.
- Эффективное управление Business Intelligence (BI). Для управления и поддержки систем Business Intelligence (BI) необходимы люди, комитеты и процессы. Управление охватывает многие важные вопросы, в том числе согласование, финансирование, определение приоритетности проектов, управление проектами и качество данных.
- Мощная инфраструктура данных для поддержки принятия решений. Хранилища помогают устранить, возможно, самую распространенную причину неудачи Business Intelligence (BI) — отсутствие высококачественных данных. Потребители не примут или не будут полагаться на данные, которым не доверяют.
Для того чтобы пользователи могли добиться успеха, им необходимо предоставить инструментарий для доступа к нужным данным, научить пользоваться этими инструментами и имеющимися данными и дать возможность обратиться к людям, которые могут помочь им в работе с системами Business Intelligence (BI).
Текущие разработки Business Intelligence (BI)
Большой интерес сегодня вызывают несколько новых направлений:
бизнес-анализ в реальном времени, управление эффективностью бизнеса (Business Performance Management, BPM)
и повсеместный бизнес-анализ.
- Бизнес-анализ в реальном времени. Опытные специалисты по Business Intelligence (BI) знают, что всегда есть потребность в самой свежей информации. Сейчас технологии интеграции информации предприятия (Enterprise Information Integration, EII) и интеграции приложений предприятия (Enterprise Application Integration, EAI) позволяют предоставлять для поддержки принятия решений данные, которые появились несколько минут назад. Эта разработка оказывает значительную помощь руководству компаний, поскольку позволяет влиять на принятие текущих решений, оперативные бизнес-процессы и приложения, с которыми напрямую работают клиенты.
- Управление эффективностью бизнеса. Многие компании внедряют ведомости показателей (Scorecard) и приборные панели (Dashboard) в качестве основных компонентов инструментов управления эффективностью бизнеса. Эти инструментальные средства интегрируют большие объемы данных, связанных с работой организации. На одном или нескольких экранах пользователи могут сразу увидеть, как реальная производительность соотносится с целями, базовыми показателями и предыдущей производительностью. Поговорка «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать» объясняет пользу ведомостей показателей и приборных панелей.
- Повсеместный бизнес-анализ. Business Intelligence (BI) распространяется на все более широкий круг пользователей, предоставляя им информацию, необходимую для того, чтобы они могли лучше выполнять свою работу. Полезность данных в реальном времени и понятных приборных панелей (Dashboard) — важные составляющие «информационной демократии», но существуют и другие ее компоненты. Системы на базе Web предоставляют доступ к данным из любого места, где есть подключение к Internet. Триггеры событий используются для инициации уведомлений, например, сотрудникам службы продаж может быть передано сообщение об отсутствии какого-то товара на складе и о том, что они должны предлагать альтернативный товар. Business Intelligence (BI) также интегрируется в бизнес-процессы (такие, как операции контакт-центра) и различные приложения (скажем, по управлению рекламной кампанией), для того чтобы повысить эффективность работы организации или сделать аналитику более прозрачной для пользователей.
Хью Уотсон, Барбара Викском
Комментариев нет:
Отправить комментарий
Дорогие друзья!
Если наш блог оказался для Вас интересным поделитесь им со своими друзьями в любимых социальных сетях.