Платформы бизнес-анализа (Business Intelligence, BI): Определение Forrester Wave™

Business Intelligence (BI) дает огромные конкурентные преимущества

Вряд ли можно сказать лучше, чем сказал один из ТОП-менеджеров, представляющий индустрию развлечений и туризма:

«Мне не нужны ИТ-решения, которые решают только вопросы производительности и эффективности. Если у нас хромает производительность и эффективность – мы занимаемся не своим делом. Я хочу, чтобы мои коллеги из ИТ были полноценными партнерами в бизнесе и предлагали решения, дающие нашей компании возможность завоевать новые сферы деятельности и выйти на новые рынки. Мне нужно ИТ в качестве реального бизнес-партнера, а не просто учетного подразделения».

В современных экономических условиях, когда продукты и услуги все явственней становятся товаром — все большее число компаний соревнуются при помощи аналитики. Получить лучшее видение картины бизнеса благодаря информации, основанной на более полных фактических данных, сложных моделях, или даже принимать те же решения, что и другие компании, но чуть-чуть раньше них – это тот путь, на котором современные предприятия выигрывают в конкурентной борьбе. Средства и технологии бизнес-анализа (Business Intelligence, BI) создают тот фундамент, который поддерживает и питает это конкурентное преимущество.

Бизнес-анализ (Business Intelligence, BI) — это уже не просто отчетность

Вопреки распространенному мнению, Business Intelligence (BI) — это не только отчетность и аналитика. Forrester определяет Business Intelligence (BI) как:

Набор методологий, процессов, архитектур и технологий для переработки первичных данных в значимую и полезную информацию, используемую для эффективного понимания бизнес-процессов и принятия обоснованных решений на стратегическом, тактическом и операционном уровнях.

Для Business Intelligence (BI) требуется ряд различных компонентов — иногда более 40 — чтобы создать масштабируемую, надежную, безопасную и богатую функционально среду Business Intelligence (BI) в масштабах крупного предприятия. Сегодня Business Intelligence (BI) – это не только отчетность, аналитика и доставка информации, но и такие компоненты архитектуры, как сбор данных, их интеграция, управление качеством данных. Отчетность – это всего лишь верхушка айсберга.

Рынок Business Intelligence (BI) находится в процессе консолидации и еще далек от зрелости. В противовес общепринятому мнению, этот наполненный энергией рынок развивается во всех отношениях. Сейчас мы наблюдаем рождение нового поколения систем Business Intelligence (BI), использующих новый пользовательский интерфейс, интеграцию с процессом, принцип самообслуживания конечного пользователя, альтернативные аналитические технологии СУБД и многое другое. На сегодняшний момент ключевые компоненты Business Intelligence (BI) — корпоративная отчетность и аналитика — преобразовались в следующие восемь основных элементов функциональности BI-продукта:

Производственная/операционная отчетность для массовой, и при этом жестко-целевой рассылки. Не важно, какой объем BI-сервисов самообслуживания нужен пользователям, старые добрые средства разработки отчетности, используемые в основном профессиональными программистами, остаются душой продуктовой линейки Business Intelligence (BI). Хотя этот инструментарий можно использовать и для анализа данных или компоновки наглядных информационных панелей (dashboards), в первую очередь он служит для массовой рассылки сложноорганизованных отчетов, таких как отчеты по заказчикам. Требования, предъявляемые к таким продуктам включают, как правило, точное позиционирование данных и графики, язык сценариев, равный по возможностям полноценному языку программирования, и возможность работать со сложными заголовками, нижними колонтитулами, вложенными промежуточными суммами и многочисленными диапазонами отчетов на одной странице.
Инструментарий нерегламентированных запросов обеспечивает быстрый ответ на вопросы о состоянии бизнеса. Когда нет потребности в форматировании отчета или его рассылке и специалисты по управлению информацией и знаниями нуждаются только в получении быстрых ответов на вопросы типа — «Сколько единиц продукции было продано вчера?» или «Каковы итоги по продажам за 2007 год?» — применяются специализированные инструменты запросов с удобным и быстрым пользовательским интерфейсом.
Инструментарий OLAP для вопросов типа «как» и «что». В то время как отчетность и специализированные средства запросов отвечают на вопросы типа «Что произошло?» и «Когда и где это произошло?», средства аналитической обработки в режиме реального времени (OLAP) используются для ответа на вопросы: «Почему это произошло?», а также для выполнения анализа по сценарию «Что, если…?». Анализ «slicing and dicing» (особенно сверхбыстрые сводные таблицы), инструменты OLAP позволяют подготовленному пользователю видеть любые фактические данные (числовые, типичные суммируемые величины, такие, как суммы по операциям и бухгалтерские балансы) с практически непрерывной перегруппировкой, повторной сортировкой и группировкой по любому параметру (описательному элементу типа времени, региона, организационной единицы или продуктовой линейки).
Информационные панели (dashboards) как интерактивный, наглядный пользовательский интерфейс (UI), а не просто как инструментарий отчетности или анализа. Информационные панели (dashboards) должны использоваться как UI для доступа к операционной или аналитической информации. Информационные панели разработаны для предоставления исторической, текущей и прогнозной информации, представляемой обычно в виде ключевых показателей эффективности (KPI), на них используются визуальные подсказки для привлечения внимания пользователя к важным тенденциям и отклонениям параметров. Термин «dashboards» часто используется в качестве синонима к термину «scorecard» (система показателей), однако Forrester рассматривает scorecard как один из вариантов dashboards, который привязывает KPI к целям, задачам и стратегиям. Многие системы показателей строятся по конкретной методологии, как, например, Balanced Scorecard, Six Sigma, Capability Maturity Models и т.д. Другие варианты dashboards включают информационную панель для мониторинга хозяйственной деятельности (Business Activity Monitoring (BAM) Dashboards) и для визуализации операций сбора данных и текстового поиска.
Business Activity Monitoring (BAM) дает отчетность по потокам обработки информации и по данным в режиме реального времени. В отличие от информационных панелей, которые могут использоваться как компонент графического интерфейса (GUI), мониторинг хозяйственной деятельности (BAM) также фиксирует данные и обрабатывает события (например, число заявок на кредит, обработанных сегодня и число находящихся в очереди), сопоставляет их и группирует в системы показателей (например, относительное значение обработанных, одобренных и отклоненных заявок в час), а также отображает в режиме реального времени значения метрик и отслеживающих шаблонов.
Прогнозное моделирование отвечает на вопросы о возможных вариантах развития событий. Использование различных статистических моделей позволяет прогнозировать вероятность достижения определенных показателей в будущем, с учетом различных меняющихся во времени условий. Типичным примером прогнозного моделирования является анализ потребительской корзины, призванный предсказать вероятность приобретения покупателем конкретного продукта при условии, что покупатель уже купил другой продукт в конкретном магазине, в конкретные время года, дату, время, и с учетом конкретных экономических условий, таких как процентные ставки, цены на газ и др.
Рабочие места систем Business Intelligence (BI) предоставляют конечному пользователю реальные условия самообслуживания. Несмотря на то, что большинство систем Business Intelligence (BI) стремятся соответствовать запросам пользователей в плане самообслуживания, они все же накладывают много ограничений, таких как фиксированные модели данных, невозможность добавления новых параметров в процессе работы и, иногда, ограниченный доступ к производственным данным. Forrester определяет рабочее место Business Intelligence (BI) как среду исследования данных, в которой опытный пользователь может анализировать производство, очищать данные, используя широкие возможности по модификации моделей данных, пополнять наборы данных и проводить анализ когда это необходимо, вне зависимости от ограничений, накладываемых производственной средой и службой ИТ. Некоторыми примерами таких рабочих мест могут служить многомерные OLAP–кубы (MOLAP), модели данных в оперативной памяти, либо ПО для Business Intelligence (BI), предоставляемое по схеме «ПО как услуга» (SaaS).
Средства управляемого поиска в Business Intelligence (BI) поддерживают анализ и оперативные нерегламентированные запросы. Средства OLAP, оперативные запросы и отчетность прекрасно работают, если запрос сформулирован точно, но могут возникнуть трудности, если пользователь ищет что-то, в чем он сам не очень уверен. Торговый представитель, готовясь к встрече с важным клиентом, может не знать точно, какая информация ему понадобится и как сформулировать наилучшим образом запросы для сбора необходимой информации. В таких случаях лучше, если торговый представитель может ввести несколько ключевых слов для поиска подходящих параметров для данного клиента в базе данных, затем использовать графический интерфейс для углубленного просмотра информации. Этот подход эффективно решает одну из старейших проблем Business Intelligence (BI): чтобы получить значимый ответ, надо точно понять, как сформулировать вопрос.

www.forrester.com