Именно такое мнение высказал Марк Торр, директор глобальной технологической практики компании SAS, на IV международной конференции SAS FORUM RUSSIA2009. Действительно, термин Business Intelligence приобрел расширенное трактование и заменен аналитиками компании IDC на «бизнес-аналитику», хотя существует самостоятельное направление Business Analytics, куда, кроме традиционных средств BI, входят инструменты анализа для решения задач управления бизнесом.
Самый точный перевод слова intelligence, по словам Торра, это «разведка» – BI является информационным обеспечением бизнеса. Кстати, и в англоязычной литературе также нет четкости в разделении Business Intelligence и Business Analytics, но здесь выручает слово reporting, которым обычно обозначают конечный результат BI, главная задача которого состоит в информировании вышестоящего руководства. Этим-то и объясняется взрыв популярности BI.
Иногда делается ошибочный вывод, будто появление технологий BI освободило пользователей от зависимого положения, в которое их поставили специалисты-аналитики, работавшие со специализированными моделями: несмотря на то, что пользователь получил доступ к большему объему данных и средствам их визуализации, во всем этом нет ни малейшего признака аналитики.
Настоящую аналитику, по словам Торра, никто не отменял, она никогда не станет предметом массового потребления и начинается там, где параллельно с представлением данных применяются модели, математические методы и используются архивные данные. Цель аналитики – не столько в удобном предоставлении информации, сколько в извлечении из этих данных новых знаний.
Научные методы работы с данными всегда были основополагающими для SAS.
С момента основания в 1976 году и до сих пор компания остается частной, что гарантирует независимость от акционеров и позволяет развивать технологии в том направлении, которое избрали ее основатели.
За тридцать лет разработки программных продуктов компания SAS прошла путь от простых инструментов статистического анализа инфраструктуры для бизнес-аналитики – SAS Business Analytics Framework, позволяющей собирать из отдельных компонентов системы с заданной функциональностью или с требуемой отраслевой ориентацией. Как отметил на конференции Торр, если, например, требуется построить исключительно аналитическую систему, то следует в единой среде собрать следующие функциональные компоненты:
-
анализ текста и данных (Data and Text Mining) – создание описательных и предикативных моделей;
-
динамическая визуализация данных (Data Visualization);
-
ранжирование контента (Content Categorization);
-
прогнозирование (Forecasting) на основании исторически накопленного опыта;
-
управление аналитическими моделями (Model Management and Deployment);
-
исследование операций (Operations Research) – выбор оптимальной структуры проекта.
-
повышение качества (Quality Improvement) – идентификация и мониторинг выполнения процессов;
-
статистика (Statistics).
Данный набор программных средств является общим для самых разных отраслевых решений – этим, в частности, объяснялся интерес к конференции со стороны руководителей предприятий финансового, телекоммуникационного, транспортного, производственного, топливно-энергетического секторов российской экономики и государственных структур.
Разработанный в SAS комплекс базовых и прикладных решений позволяет предприятию поддерживать любой из восьми уровней аналитики в соответствии со следующей собственной классификацией:
-
Стандартные отчеты, отвечающие на вопросы «что и когда случилось». Например, это ежеквартальные финансовые или другие регламентированные отчеты, которые, разумеется, полезны, но не для стратегического планирования.
-
Специальные отчеты, создаваемые по запросам, отвечающие на вопросы «сколько, как часто, где» и т.п. Такие отчеты могут отражать текущие изменения ситуации, происходящие в отрасли. Их ценность ограничена тем, насколько широко и глубоко они охватывают предмет.
-
Оперативный анализ данных (OLAP) дает ответы на более глубокие вопросы, такие как «в чем причина и где искать решение». Такие отчеты позволяют, например, изучать изменения в потребительском спросе, они полезны на уровне оперативного управления.
-
Уведомления и предупреждения информируют о необходимости предпринимать корректирующие воздействия, выбирать подходящее для этого время. Благодаря им удается вовремя обнаружить проблему и соответствующим образом на нее отреагировать, но не предвидеть ее.
-
Статистический анализ позволят выявить причины происходящих явлений и обнаружить упущенные возможности.
-
Прогнозирование отвечает на количественные и качественные вопросы о том, что произойдет, если сохранятся текущие тренды, когда и какие ресурсы могут потребоваться. Прогнозирование получило сегодня широкое распространение и имеет прекрасные перспективы развития.
-
Прогнозное моделирование на базе адекватной модели позволяет представить поведение изучаемого объекта в изменившихся условиях и соотнести с реальностью.
-
Оптимизация дает возможность выбрать решения, наилучшие из всех возможных.
Лишь первые четыре уровня можно, по словам Торра, отнести к BI: реальная аналитика начинается только с пятого уровня.
