Марк Торр: «Настоящую аналитику никто не отменял, она никогда не станет предметом массового потребления» 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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Статистический анализ позволят выявить причины происходящих явлений и обнаружить упущенные возможности.
  6. 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.
  7. Прогнозное моделирование на базе адекватной модели позволяет представить поведение изучаемого объекта в изменившихся условиях и соотнести с реальностью.
  8. 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.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями