Благодаря легкости пользовательского интерфейса Power Pivot сотрудникам бизнес-подразделений не потребуется прибегать к помощи ИТ-специалистов при проектировании отчетов

Одной из главных особенностей нового выпуска платформы окажутся встроенные инструменты бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI), расширяющие возможности привычных для аналитиков продуктов Microsoft Excel 2010 и SharePoint Server 2010. К примеру, компонент Reporting Services позволяет создавать комплексные системы корпоративной отчетности, способные обслуживать тысячи пользователей. Конечным пользователям предлагается простой и удобный инструмент для самостоятельного построения отчетов Report Builder. Встроенный в платформу OLAP-сервер с развитыми возможностями многомерного анализа данных может обрабатывать информацию в реальном времени и обеспечивает логическое представление данных в бизнес-терминах. Также в нем имеется набор интеллектуальных алгоритмов для задач прогнозирования и выявления скрытых закономерностей.

Кроме того, в анонсированное решение входит модуль Power Pivot, который устанавливается как надстройка к электронным таблицам. Этот модуль обеспечивает загрузку в Excel неструктурированных данных из разных источников и приложений, а пользователь сможет самостоятельно описывать эти данные в различных бизнес-терминах, задавая между ними внутренние связи, добавляя собственную информацию и расчетные формулы. Благодаря легкости пользовательского интерфейса Power Pivot сотрудникам бизнес-подразделений не потребуется прибегать к помощи ИТ-специалистов при проектировании отчетов, что сэкономит время и оптимизирует стоимость владения всем BI-решением.

По словам директора по маркетингу платформы приложений Microsoft в Центральной и Восточной Европе Тары Сеппы, 75-80% всех усовершенствований платформы SQL Server 2008 так или иначе связано с бизнес-аналитикой. В то же время часть обновлений платформы нацелена на повышение масштабируемости, эффективности и управляемости решений. Важным новшеством с точки зрения эффективости аналитических решений стала технология StreamInsight, поддерживаемая SQL Server 2008 R2. Ее суть заключается в том, что она позволяет обрабатывать и анализировать поступающие данные на лету, без предварительной очистки и загрузки в хранилище. Специальные программные фильтры выделяют из потока данных только значимые для конкретного бизнес-процесса сведения, что дает возможность минимизировать объем хранимой исторической информации без потери качества.

Благодаря применению алгоритма потоковой обработки данных о событиях (Complex Event Processing, CEP) сокращается время выявления различных закономерностей и повышается скорость принятия решений. Такое свойство технологии StreamInsight обеспечивает ей широкую востребованность в телекоммуникационной сфере, где операторам необходимо анализировать каждое тарифицируемое событие в сети, чтобы исключить возможную утечку доходов.

Заместитель руководителя службы технического анализа дирекции по управлению фродом и гарантированию доходов компании «Вымпелком» Валентин Кошкин рассказал, как используется решение на базе Microsoft StreamInsight у этого сотового оператора. По его мнению, на рынке сегодня представлено не много промышленных систем класса FMRA (Fraud Management & Revenue Assurance), причем все они очень дороги. Сейчас такие решения внедрены лишь в самых крупных региональных отделениях «Вымпелкома». В остальных же офисах используется ручной труд аналитиков, работающих с СУБД и системами бизнес-аналитики.

Перед подразделением Кошкина была поставлена задача разработать типовое решение на базе SQL Server 2008 R2, которое затем можно будет тираживать во все филиалы компании. В пилотном проекте, реализованном в «Вымпелкоме» всего за три месяца, была обеспечена полнота тарификации сервиса SMS путем сравнения количества тарифицируемых событий на SMS-центре и в биллинговой системе. На выходе аналитической системы формируются предупреждения о расхождении в данных. В результате аналитики «Вымпелкома» теперь имеют дело не с «сырыми» данными, а с предупреждениями, которые характеризуются заметно меньшим объемом. Анализ данных по конкретному SMS-центру, как отметил Кошкин, производится на три-четыре часа быстрее, чем раньше.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF