Тенденции и комментарии

Бизнес-аналитика: в ожидании «волшебной палочки»

Аналитики уже достаточно давно говорят о «больших переменах», ожидаемых ими на рынке средств бизнес-анализа. По их словам, происходит активный переход от решений, направленных в первую очередь на отчетность, к средствам прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений.

Альтернативой «традиционным» инструментам BI становится подход Data Discovery (исследование данных). Он подразумевает решения, где инициатива в действиях принадлежит пользователям, работающим вне стандартных шаблонов, —

BI-конструкторы, не требующие вмешательства ИТ-департаментов. Аналитики признают растущую важность средств Data Discovery на рынке бизнес-аналитики: не случайно в отчете, опубликованном в начале нынешнего года, эксперты Gartner впервые выделили их из рынка традиционных BI-систем.

В рамках дискуссии «BI-система будущего, которая оставит ИТ без хлеба» на портале Global CIO эксперты сошлись во мнении, что радикальных изменений в аналитических системах в ближайшие несколько десятилетий ждать не стоит, да и потребность в них еще не сформировалась.

«Когда я посмотрел на свою сферу деятельности, то пришлось признать, что систем бизнес-аналитики — или, как раньше их называли, систем поддержки принятия управленческих решений — так и не существует. Я говорю даже не об искусственном интеллекте, который выдавал бы советы, как вести бизнес, а об инструменте непосредственно для бизнес-аналитика, таком же интуитивно понятном, каким сейчас является Excel», — говорит Алексей Колоколов, директор Института бизнес-аналитики. Что бы ни заявляли вендоры, таких законченных продуктов не существует. Есть лишь платформы, «кормящие» ИТ-специалистов, занимающихся поддержкой внутри предприятия, и интеграторов, осуществляющих внедрение и даже создающих свои отраслевые, полукоробочные решения.

«Программирование, даже на языке высокого уровня — это далеко не все, чем занимаются программисты, — напоминает Марк Шварцблат, директор департамента ИТ и проектного управления группы компаний «Квадрат». — Есть много вещей, которые недоступны без специальных знаний.

В обозримом будущем — то есть пока системы искусственного интеллекта не шагнут на прикладной уровень — никакие BI-конструкторы не спасут».

«У нас 90% сотрудников Excel толком не знают, а мы про BI-систему будущего фантазируем», — иронизирует Илья Козлов, директор по ИТ концерна «Энергомера».

Как отмечает Искандер Аглиуллин, начальник управления ИТ РОСИНКАС Банка России, основные затраты при внедрении аналитических систем — это вовсе не труд программистов и не настройка различных процессов обработки, а определение того, что компания хочет получить от проекта. Сам процесс настройки занимает не более 10% времени, а остальное уходит на то, чтобы понять пожелания заказчика, а также на согласование справочников и очистку данных.

С развитием современных средств BI существенно упростилась технологическая часть, поэтому на первое место вышли вопросы «что нужно?», «для чего?» и «что с этим делать?», а не «как получить?». Чтобы решения BI стали более актуальными для большинства компаний, речь нужно вести не о создании суперсредства получения данных, а о жесткой классификации информации, которую должна давать сама информационная система.

«Залог успешного использования BI — в обоюдном понимании ИТ и бизнесом своей миссии и задач компании, в осознании факта нахождения «в одной лодке». Без этого ни один самый мощный инструмент не спасет», — уверен Виктор Федько, начальник управления ИТ МПО им. Румянцева. Просмотрев много BI-решений, в МПО им. Румянцева пришли к выводу, что, во-первых, они довольно дороги, а во-вторых, все равно их придется дорабатывать с ощутимыми расходами. Поэтому для оперативного управления производством, где зачастую нужны мгновенные решения, используется собственная разработка, аккумулирующая данные четырех корпоративных систем.

С помощью все новых ИТ-инструментов компании стараются облегчить жизнь конечному пользователю, оставить время на анализ данных и принятие решений, дать возможность самому конструировать необходимые выборки и их анализировать. Вся проблема в компетенциях пользователя. Да, растущая мощь ИТ приводит к расширению возможностей, но расширение возможностей еще не есть повышение интеллектуального потенциала. Постепенно уходит поколение инженеров, конструкторов, экономистов с советским образованием. Наблюдается, конечно, не атрофирование мозгов, но вполне похожий на торможение процесс.

Вера в некий всеохватывающий мощный инструмент — это вера в панацею, в мифическое всеобщее благополучие. Такого инструмента — «волшебной палочки» в сфере BI — не будет еще очень долго.