Традиционные BI-системы предоставляли, по сути, панораму, которая отображалась в зеркале заднего вида. Теперь BI-системы развернуты на 180 градусов. Вы можете двигаться вперед и наблюдать за тем, что произойдет дальше.

Чтобы помочь предприятиям стать сильнее, а их руководству проницательнее, системы бизнес-аналитики анализируют и синтезируют огромные объемы корпоративных данных, порождая терабайты дополнительной информации в организациях любого размера.

Системы бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI) способны извлекать критически важную информацию из потоков данных, обрабатывая их таким образом, чтобы улучшить, повысить качество и трансформировать необходимым образом выполнение операций и организацию продаж и маркетинга. Современные приложения BI генерируют такие объемы данных, что у компаний возникает потребность в сотрудниках нового типа — data scientists (специалистах по работе с данными), которые умеют извлечь из этой информации максимум пользы.

Как же угнаться за улучшениями, которые постоянно происходят в области бизнес-анализа, как извлечь выгоду из инноваций? Каким образом предприятия могут повысить качество обслуживания критически важных клиентов и обеспечить эффективную обработку данных, собранных при помощи систем BI?

Брайан Хопкинс, аналитик Forrester Research, специалист по развивающимся технологиям, отметил, что эволюция традиционного бизнес-анализа приводит к появлению новых, еще более ценных инструментов, которые порождают новые дискуссии внутри компаний.

«ИТ-директор должен проводить беседы с сотрудниками основных подразделений, — рекомендует Хопкинс. — Нужно расширять границы анализируемых корпоративных данных. Объемы этой информации сегодня заметно выросли за счет использования социальных сетей и обработки прочих данных».

Необходимо убедиться в том, что приложениям BI удается охватить постоянно расширяющийся океан данных, генерируемых бизнес-подразделениями.

«Нужно понимать, что все эти новые технологии и потоки данных, обусловленные в том числе и ростом популярности социальных сетей, необходимо учитывать в своей деятельности, — отметил Хопкинс. — С лидерами бизнеса надо обсуждать возможности извлечения дополнительных ценностей из больших объемов нефильтрованных данных».

Что касается поставщиков BI-систем и приложений, то за последние несколько лет в этой области произошли серьезные изменения. Генерируемые данные стали обрабатываться новыми, инновационными способами. По мнению некоторых аналитиков эти изменения могут свидетельствовать о том, что традиционные идеи бизнес-анализа исчерпали себя, но Хопкинс говорит, что не стал бы подписываться под этим заявлением.

«Думаю, что за прошедшее время определение бизнес-анализа изменилось, — подчеркнул он. — Однако актуальности своей это направление не потеряло».

На практике BI-системы, как и раньше, помогают компаниям отвечать на определенные группы вопросов и обеспечивать при этом использование известных наборов хорошо структурированных данных.

Такое стало возможным благодаря применению аналитических инструментов, интегрированных в BI-системы. Эти инструменты помогают предприятиям глубже изучать имеющиеся у них данные, выделяя из них общие шаблоны и описания.

«Традиционные BI-системы предоставляли, по сути, панораму, которая отображалась в зеркале заднего вида, — отметил Хопкинс. —Теперь BI-системы развернуты на 180 градусов. Вы можете двигаться вперед и наблюдать через ветровое стекло за тем, что произойдет дальше».

Современным предприятиям использование BI-систем сулит очень весомые преимущества.

Традиционные приложения BI помогали формулировать вопросы, собирали данные, очищали и структурировали информацию, позволяя проводить опросы. Фильтрация данных способствовала извлечению ценной бизнес-информации, применяемой при разработке стратегии и принятии решений. Традиционные BI-системы формировали отчеты и делали выводы о том, что имело место в прошлом и произойдет в будущем. Они стоили не так дешево, как нам хотелось бы, а на получение результатов уходило больше времени, чем можно было бы пожелать, но в целом они отвечали текущим потребностям.

Эффективные средства бизнес-анализа начали создаваться в последние пять-десять лет, а развитие заложенных в них идей приводит к появлению все более ценных продуктов, которые помогают предприятиям добиться более высоких результатов.

Вместо изучения наборов данных и реагирования на то, что уже произошло, новейшие BI-системы уделяют большее внимание прогнозированию того, что произойдет в перспективе. Отталкиваясь от уже собранных данных, они помогают спланировать будущее.

«Идея упреждающего анализа известна уже давно, — констатирует Хопкинс. — В ней нет ничего нового. Она воплощается в жизнь, а наряду с этим происходит и много других изменений».

По сути, новое поколение приложений BI предоставляет предприятиям дополнительную информацию более высокого качества, которую сотрудники организаций могут изучать и использовать в своей деятельности.

Обсуждению этого вопроса Хопкинс посвятил статью «Big opportunities in big data: positioning your firm to capitalize in a sea of information» («Новые возможности, открываемые большими объемами данных: позиционирование вашей фирмы с целью извлечения выгоды из моря информации»).

«Мы начали замечать это пять-десять лет тому назад, когда авиакомпании стали устанавливать цены на билеты с использованием сложных моделей, — подчеркнул Хопкинс. — Их примеру последовали гостиницы, приступившие к созданию прогнозирующих моделей. Аналогичным образом сейчас рассчитывается даже ваша кредитная благонадежность, а розничные сети планируют складские запасы, отталкиваясь от потребностей клиентов.

Применяя старые методы бизнес-анализа, компании могли лишь оглянуться на прошлое. Они собирали и обрабатывали данные, пропуская их через различные статистические модели. Сегодня мы становимся свидетелями появления нового поколения средств упреждающего анализа, которые избавляют нас от необходимости соответствующего манипулирования данными и их фильтрации».

Еще более важным представляется то, что новые методы бизнес-анализа не заставляют пользователей формулировать специфические вопросы для получения нужных им ответов. Старые методы требовали умения задать правильный вопрос, на который система выдавала релевантную информацию. Теперь достаточно располагать лишь общей идеей ценности, на основании которой уже можно делать определенные выводы. Сегодня порядок использования BI-систем полностью пересматривается.

Новые функции и механизмы способствуют дальнейшей эволюции бизнес-анализа. «Старые способы имеют целый ряд ограничений, — добавил Хопкинс. — Новые аналитические границы охватывают необработанные, нефильтрованные данные. Мы привыкли, что обработка осуществляется в автоматическом пакетном режиме. Сейчас речь идет о том, чтобы отходить от пакетной обработки и проводить анализ в режиме реального времени».

Таким образом, данные можно будет анализировать прямо по мере их поступления, не дожидаясь их размещения в отчетах. Старые способы такого не позволяли, и многие пользователи не справлялись со стремительным наплывом огромных объемов данных.

Границы применения бизнес-анализа заметно расширились. Теперь ИТ-директор имеет возможность использовать эти системы новыми способами. И наше понимание бизнес-анализа в последнее время заметно изменилось.

Руководителям ИТ-служб изменения и дополнительные преимущества BI-систем помогут выявлять корпоративных лидеров и неудачников, чья эффективность действий будет напрямую связана с широтой использования ими нового поколения данных.

Предприятия, стремящиеся к успеху, начнут изыскивать способы принятия решений на основе анализа новых, неструктурированных данных. Для этого им необходимо изучить свои технологические платформы и определить, какие изменения в них следует внести.

 

Todd R. Weiss. Has Business Intelligence Failed? CIO Magazine. June 20, 2011

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF