CIO.com, США

Потребность в аналитике возникает там, где присутствует множество функций и бизнес-процессов, и сегодня становится ясно, что не за горами появление нового поколения средств бизнес-анализа

Маркетологи и аналитики выдвигают множество гипотез относительно того, какие технологии станут наследниками сегодняшних систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI). Какими чертами будет обладать программное обеспечение BI 2.0?

Исторически этот сегмент программного рынка обслуживался такими компаниями, как Business Objects и Cognos. Однако конкурентная атмосфера меняется. На этот рынок сегодня стремительно ворвалась корпорация Microsoft, предложившая использовать ресурсы своих серверов баз данных для широкомасштабного развертывания средств BI и сервисов формирования отчетов. Корпорация Oracle почувствовала, каких успехов можно добиться, извлекая информацию из баз данных для ее последующего анализа. Созданные в результате хранилища данных породили новый вид услуг по хранению, обработке и доставке «стратегически важной» информации в нужную точку организации. Тем временем крупные производители бизнес-приложений (в частности, SAP и Siebel) тоже выпустили свои пакеты BI. Компания SAS, в течение многих лет работающая на рынке статистических инструментов, выдвинулась на верхние строчки рейтинга систем BI, позиционируя себя в качестве поставщика аналитического программного обеспечения.

Потребность в аналитике возникает там, где присутствует множество функций и бизнес-процессов, и сегодня становится ясно, что не за горами появление нового поколения средств бизнес-анализа. Растущая и влиятельная группа пользователей-экспертов, часто играющих в своих компаниях роль своеобразной «палочки-выручалочки», нуждается в аналитических инструментах, которые позволили бы им эффективно решать повседневные задачи. Эти люди отвечают за управление операциями — они занимают должности менеджеров по продуктам, менеджеров по продажам, исследователей, инженеров и специалистов по маркетингу.

Рок Гнатович — президент компании Spotfire, поставляющей аналитическое программное обеспечение. Электронную почту ему можно направлять по адресу rock.gnatovich@spotfire.com

ИТ-руководители зачастую отождествляют направление бизнес-аналитики (Business Analytics, BA) с направлением BI. Системы такого рода ассоциируются с предоставлением высшему руководству приборных панелей (dashboard) и отчетности, позволяющей следить за выполнением прогнозов и достижением ключевых параметров эффективности (Key Performance Indicator, KPI), которые являются составной частью долгосрочных циклов планирования.

Каждый генеральный директор хочет иметь в своем распоряжении приборную панель, обладать еще одним средством оценки своих действий и механизмом предупреждений, который уведомит о том, что что-то выполняется неправильно. К тому же приборные панели помогают обеспечить соблюдение положений нормативных актов.

Где заканчивается BI и начинается BA

Средства построения отчетов систем BI ограничены возможностями приборных панелей, которые помогают решать лишь некоторые вопросы планирования бизнеса, в то время как средства BA готовы предоставить экспертам все остальное. Просто эти программные инструменты должны работать с данными совершенно иным по сравнению с традиционными системами BI способом.

Эксперты ежедневно сталкиваются с незапланированными ситуациями и результатами. Их работа заключается в том, чтобы добиваться уменьшения степени риска и извлекать максимум выгоды из имеющихся возможностей. Архитектура систем BI не рассчитана на выполнение новых сценариев и не позволяет мгновенно реагировать на возникновение вопросов, которые не были сформулированы заранее. Она предназначена лишь для получения стандартных отчетов, с помощью которых осуществляется контроль за предварительно установленными ключевыми показателями.

Разработчики систем BI рассматривают перенос данных в Excel в качестве дополнительной возможности. Но я полагаю, что в этом заключается грубейшая ошибка, еще одно свидетельство того, что, покупая систему BI, вы не получаете возможностей BA. Архитектура BI не удовлетворяет операционные потребности пользователей, не позволяет им задавать вопросы и получать ответы при изменении ситуации на рыночном пространстве и возникновении там новых событий.

Excel — не выход. Как только данные переносятся в Excel, пользователь выходит за рамки системы BI, и обратного пути у него уже нет. Любое открытие, которое пользователь делает, интерпретируя электронные таблицы, остается в его голове — все возможности для их изучения в масштабе всей организации и для улучшения бизнес-процессов оказываются утеряны.

Таким образом, требования к аналитике принципиально отличаются от требований, предъявляемых к системам BI, но и выигрыш от использования соответствующих средств тоже получается совершенно иным.

Говоря техническим языком

Надо отметить, что технические требования к поддержке бизнес-аналитики отличаются от технических требований к системе BI. Чтобы упростить формирование отчетности и создание приборных панелей, системы BI работают с агрегированными данными. Но в операционной среде пользователи не могут полагаться только на агрегированные данные. Они должны иметь доступ к деталям. Агрегированные данные намного затрудняют выделение в общем объеме информации ключевых аспектов или возможностей.

Данные BI обычно помещаются в гиперкуб OLAP. Эксперты, занимающиеся аналитикой, должны напрямую обращаться к исходной информации в базе данных. Ключевых фактов, необходимых для принятия решения, в гиперкубе, как правило, не оказывается, потому что сотрудники ИТ-службы не предусмотрели такой возможности. В данном случае нельзя сослаться на то, что за деревьями не видно леса — вы обязаны видеть и то, и другое. Пользователей нельзя отрывать от информации, имеющей критически важное значение для принятия ключевых решений.

Каковы же отличительные черты организации, эффективно использующей аналитику? Прежде всего, хотелось бы отметить, что аналитика позволяет увеличить частоту циклов планирования, сделать этот процесс более интенсивным. У разработчиков планов появляется возможность корректировать их, разбивать на отдельные этапы, перемещая ресурсы в области с более высокой отдачей с целью занять лидирующее положение на рынке и никогда не держать на складе модные товары, после того как мода на них прошла. Во-вторых, склонные к опоре на аналитику организации демонстрируют более высокую гибкость (способность адаптироваться к ситуации и реагировать на ее изменение) в тех случаях, когда конкурент выпускает новый продукт, происходят изменения в рыночной ценовой структуре или же с успехом завершается их собственная маркетинговая кампания.

Таким образом, нужно понимать, что покупая средства бизнес-интеллекта, вы не получаете бизнес-аналитики. Требования к этим системам во многом отличаются, но и выгода от их использования оказывается совершенно иной. Отдача от информации и уровня компетентности, который приобретают при использовании средств аналитики люди, отвечающие за управление операциями, значительно превосходит вложения в существующие системы BI.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями