В 2007 году на рынке BI-платформ произошли серьезные изменения, связанные с его существенной консолидацией. Крупные вендоры совершили стратегические приобретения: Oracle завершила сделку по присоединению Hyperion, SAP объявила о присоединении Business Objects, Cognos закончила присоединение Applix и согласилась на слияние с IBM.
Как же данные события повлияли на рынок BI-платформ? Наиболее наглядный ответ на этот вопрос можно получить, взглянув на «магический квадрат» Gartner (рис. 1), где показано распределение ведущих производителей BI-платформ на начало 2007 и 2008 годов.
Рис. 1. Положение ведущих вендоров на рынке BI-платформ (источник: Gartner)
Перед тем как прокомментировать обозначенные выше изменения, кратко рассмотрим методологию Gartner по отбору и представлению вендоров BI-платформ на плоскости «магического квадрата». Прежде всего поясним, что Gartner понимает под понятием «BI-платформа».
Что такое BI-платформа в толковании Gartner
В самом общем плане Gartner определяет BI-платформу как инструмент, который дает организациям возможность строить приложения, позволяющие изучать и понимать их бизнес. Согласно более подробному толкованию, Gartner определяет BI-платформу (BI platform) как программную платформу, предоставляющую 12 функций, которые, в свою очередь, делятся на три группы: интеграция, средства предоставления информации и средства анализа информации.
Интеграция
Общая BI-инфраструктура - все инструменты платформы должны использовать одни и те же средства обеспечения безопасности, общие метаданные, общие средства администрирования, общие средства генерации запросов, а также иметь однотипные интерфейсы.
Управление метаданными - все инструменты приложения должны не только опираться на одни и те же метаданные, но также должны обеспечиваться быстрый поиск, хранение, использование и публикация таких объектов метаданных, как размерности, иерархии, параметры оценки производительности и параметры оформления отчетов.
Средства разработки - наряду со средствами создания отдельных BI-приложений, BI-платформа должна предоставлять средства программной разработки для интеграции приложений в общий бизнес-процесс или обеспечивать их встраивание в другое приложение. BI-платформа должна давать разработчикам возможность создания BI-приложений без кодирования, на основе применения мастеров (wizard-like components) для визуального редактирования.
Совместная работа и управление рабочими процессами - данная возможность позволяет BI-пользователям разделять информацию и обсуждать ее с помощью общих папок и средств ведения дискуссионных тредов (discussion threads). В дополнение BI-приложения могут назначать и отслеживать события или задачи, возложенные на отдельных пользователей, на основе неких заранее определенных бизнес-правил. Обычно данная функциональность предоставляется на базе интеграции с отдельным workflow-инструментом.
Средства предоставления информации
Средства создания отчетов (Reporting) - дают возможность создавать форматированные интерактивные отчеты. В дополнение к этому поставщики BI-платформ должны предоставлять широкий набор типов отчетов (финансовых, операционных и т.п.) в виде приборных панелей дэшбордов (dashboards).
Дэшборды (Dashboards) - одна из составных частей отчетов, представление информации в виде интуитивно понятного графического изображения, включая диаграммы, круговые шкалы, светофоры и т.п. Данные индикаторы показывают состояние анализируемого параметра на фоне его целевого назначения (рис. 2).
Рис. 2. Пример информационной панели (Dashboard)
Руководитель или аналитик, подобно пилоту самолета, видит перед собой «доску приборов» и управляет системой, ориентируясь на значения индикаторов. При этом ключевые факторы, необходимые для управления предприятием, должны быть так или иначе измерены и представлены в виде показателей. Девиз концепции: «Если вы не можете это измерить, значит вы не можете этим управлять» (“If you can’t measure it, you can’t manage it”).
Генератор нерегламентированных запросов (Ad hoc query) - данная функция, известная также как создание отчетов в режиме самообслуживания, дает пользователям возможность получать ответы на возникающие вопросы. Система предоставляет средства навигации по доступным ресурсам данных.
Интеграция с Microsoft Office - в ряде случаев BI-платформы используются как промежуточное звено в цепочке анализа информации, а Microsoft Office (в частности Excel) выступает как BI-клиент. В этих случаях очень важно, чтобы BI-вендор обеспечивал интеграцию с Microsoft Office, включая поддержку форматов документов, формул и сводных таблиц.
Средства анализа информации
OLAP (Online Analytical Processing - аналитическая обработка в реальном времени) - технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчетов и документов. Используется для быстрой обработки сложных запросов к базе данных. Технология OLAP обеспечивает высокую скорость обработки запросов. Она делает мгновенный снимок реляционной БД и структурирует ее в пространственную модель для запросов. Дело в том, что реляционные БД хранят сущности в отдельных таблицах и сложные многотабличные запросы выполняются в них относительно медленно, в то время как пространственная БД является более удачной моделью для запросов. Заявленное время обработки запросов в OLAP составляет около 0,1% от аналогичных запросов в реляционную БД.
Продвинутая визуализация - инструменты продвинутой визуализации позволяют представлять данные для более эффективного их восприятия посредством использования интерактивных картинок и диаграмм вместо таблиц (рис. 3). Обычно пользователи в динамическом режиме могут менять графическое представление, использовать масштабирование, объединять данные, изменять цвета.
Рис. 3. Пример использования визуализации в предоставлении данных
на дэшборде Cognos
Предиктивное моделирование и дейта майнинг. Предиктивное моделирование (Predictive Modelling) - это процесс создания (или выбора) модели для предсказания вероятности наступления некоторого события. Дейта майнинг (Data Mining) - это процесс обнаружения в «сырых» данных ранее неизвестных, нетривиальных полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений. Информация, найденная в процессе использования методов Data Mining, должна описывать новые связи между свойствами, предсказывать значения одних признаков на основе других и т.д. Найденные знания должны быть применимы и по отношению к новым данным с некоторой степенью достоверности. Когда извлеченные знания непрозрачны для пользователя, должны существовать методы постобработки, позволяющие привести их к интерпретируемому виду. Задачи, решаемые методами Data Mining, включают:
- классификацию - отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из заранее известных классов;
- регрессию, в том числе задачи прогнозирования; установление зависимости непрерывных выходных от входных переменных;
- кластеризацию - группировку объектов (наблюдений, событий) на основе данных (свойств), описывающих сущность этих объектов. Объекты внутри кластера должны быть похожими друг на друга и отличаться от объектов, входящих в другие кластеры. Чем больше похожи объекты внутри кластера и чем больше различий между кластерами, тем точнее кластеризация;
- ассоциацию - выявление закономерностей между связанными событиями. Примером такой закономерности служит правило, указывающее на то, что из события X следует событие Y . Такие правила называются ассоциативными. Впервые эта задача была предложена для нахождения типичных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее еще называют анализом рыночной корзины (market basket analysis);
- последовательные шаблоны - установление закономерностей между связанными во времени событиями, то есть обнаружение зависимости, согласно которой если произойдет событие X , то спустя заданное время произойдет событие Y ;
- анализ отклонений - выявление наиболее нехарактерных шаблонов.
Карты показателей (Scorecards) используют контрольные показатели, отображаемые на информационной панели, для более глубокого анализа путем наложения их на некоторую стратегическую карту, которая увязывает ключевые параметры производительности со стратегическими задачами. Данную концепцию поясняет рис. 4. Технология предполагает дальнейший анализ на базе применения методологии управления производительностью, например Six Sigma.
Рис. 4. Сравнение ключевых параметров производительности
со стратегическими задачами
После того как мы пояснили термин BI-платформа, вернемся к анализу «магического квадрата» на рис. 1.
Критерии отбора и оценки компаний
В исследовании Gartner (см. рис. 1) участвовали компании, отобранные по следующим принципам:
- предоставляющие как минимум 8 из 12 функций, свойственных BI-платформе;
- занимающие заметную долю рынка BI-платформ, что подтверждается объемами продаж не менее 20 млн долл.;
- решения на платформах которых работают на уровне предприятия, а не только на уровне отделов.
На рис. 1 использован ряд терминов, в соответствии с которыми вендоры расположены на плоскости квадрата. Поясним их значение:
- возможность реализации - определяется следующими факторами:
- насколько конкурентными и успешными являются продукты,
- какова вероятность того, что вендор будет продолжать инвестировать в продукт/сервис,
- насколько успешную ценовую политику проводит вендор,
- насколько вендор устойчив к изменениям на рынке,
- насколько клиенты информированы в области предложений вендора,
- насколько вендоры имеют возможность выполнять маркетинговые обещания,
- насколько клиенты довольны сервисной поддержкой вендора;
- полнота видения - это умение вендора эксплуатировать тенденции на рынке для создания дополнительных сервисов для клиентов и соответствующих выгод для себя. Полнота видения может быть оценена исходя из качества:
- прогнозов потребностей покупателей,
- маркетинговой стратегии,
- стратегии продаж,
- стратегии развития на вертикальных сегментах рынка,
- стратегии выхода на удаленные рынки;
- лидеры - это вендоры, обеспечивающие широкую функциональность своих продуктов, их успешное внедрение и предоставляющие качественную поддержку на глобальном уровне;
- претенденты - обладают ограничениями, которые могут быть связаны не только с широтой спектра технологических решений, но и с рыночными показателями, такими как качество сбытовой сети и т.п.;
- провидцы - это вендоры, обладающие мощной стратегией продвижения BI-платформ, что проявляется в открытости стандартов, гибкости архитектуры решений и глубине функциональности создаваемых приложений. Это лидеры в области инновационной деятельности;
- нишевые игроки - занимают лидирующие позиции в некоторой ограниченной продуктовой или технологической области.
Тенденции на рынке BI-платформ
Как видно из рис. 1, мегавендоры начинают доминировать на BI-рынке. Действительно, менее чем за год Microsoft, Oracle, SAP и IBM прошли путь от владения четвертью рынка до владения его двумя третями.
При сравнении квадратов за 2007-й и 2008 годы видно, что Microsoft поднялась и занимает первое место по возможностям реализации. SAP пока не попадает в лидеры, по всей видимости потому, что объединение с Business Objects еще не закончено. Oracle переместилась на второе место после SAS по полноте видения.
Таким образом, «магический квадрат» BI-платформ за 2008 год отражает тот факт, что лидерство переходит от независимых BI-вендоров, таких как Business Objects и Cognos, к мегавендорам.
В июле 2007 года Oracle завершила сделку по приобретению Hyperion. Это привело к тому, что две конкурирующие платформы - Hyperion System 9 и Oracle Business Intelligence Enterprise Edition - объединились под руководством Oracle и соответственно расширили BI-ресурсы Oracle как в технологическом плане, так и в отношении людских ресурсов.
В октябре 2007 года SAP объявила о присоединении Business Objects с целью расширения своего присутствия на рынке. Данное присоединение (оно было закончено в январе 2008 года) закрывает существенный пробел SAP в части генераторов запросов и отчетов.
Cognos закончила присоединение Applix, обладающего мощной OLAP-технологией, и, в свою очередь, согласилась на свое поглощение корпорацией IBM.
За тот же период такие факторы, как взросление BI-портфеля Microsoft, развитие технологий Web 2.0, развитие продуктов BI с открытым кодом, развитие предложений ПО как услуги (SaaS), привели к тому, что BI-функциональность стала более доступной, чем ранее.
OpenSource BI-решения существенно продвинулись в своем развитии, однако оборот от их внедрения пока незначителен. Один из крупнейших вендоров в этой области JasperSoft утверждает, что у него имеется более 7 тыс. коммерческих клиентов и более 70 тыс. активных внедрений.
Наблюдается также растущий интерес к предоставлению BI-решений в форме SaaS. В частности, компания Business Objects является лидером в бизнесе по предоставлению BI-приложений по запросу (OnDemand), но существуют и более мелкие фирмы, такие как Seatab, Oco и LucidEra, предоставляющие BI-решения как услугу. Использование BI-решений в виде OnDemand-сервиса подходит не всем организациям, оно малоприменимо для организаций, которые работают с секретными данными. Тем не менее с каждым годом все больше компаний выбирают SaaS-модель как более экономичную и достаточно надежную.
Анализ положения ведущих вендоров
Business Objects
Среди компаний, специализирующихся исключительно на BI-решениях, Business Objects предлагает наиболее полную платформу с хорошо проработанной технологией генерации отчетов и запросов.
Около 90% организаций, внедривших данное решение, отмечают, что оно является стандартным для их организации.
Business Objects расширила спектр BI-предложений в 2007 году после присоединения фирмы Inxight.
Быстрый рост BI-предложений Business Objects по запросу (OnDemand), количество пользователей которых составляет уже более 70 тыс., делает ее де-факто лидером в сфере SaaS-BI.
Business Objects должна будет скорректировать свою стратегию после приобретения нового статуса в результате перехода в собственность компании SAP, то есть должна будет потратить некоторое время на изменение каналов продаж, систему поддержки и т.п.
По отзывам клиентов, OLAP является слабой стороной в решениях Business Objects.
Cognos
Cognos имеет исключительно высокий процент внедрений своей BI-платформы в качестве стандартного для предприятий решения. Более 90% опрошенных считают Cognos стандартом для своей организации.
Cognos активно инвестирует в работы по улучшению архитектуры платформы. С появлением версии 8.2 и будущей версии 8.3 Cognos 8 BI практически избавилась от проблем с недостаточной стабильностью работы и слабой технической поддержкой. В настоящее время большинство клиентов эксплуатирует последнюю версию Cognos BI.
После завершения присоединения Cognos к компании IBM платформа Cognos BI выиграет из-за возможности интеграции с технологиями IBM.
Еще одно преимущество Cognos получит по мере освоения технологии Applix TM1 OLAP.
Дейтамайнинговые технологии Cognos по-прежнему слабее, чем предложения ее конкурентов.
Microsoft
Удачная ценовая политика и интеграция с MS Office делает решения Microsoft особенно привлекательными для организаций, которые базируются на инфраструктурных решениях этой компании.
При продвижении своих BI-решений Microsoft может опереться на большую аудиторию разработчиков. По оценкам Microsoft, это 2 тыс. OEM/ISV-партнеров по внедрению ее BI-решений.
По отзывам клиентов, BI-решения от Microsoft вызывают минимальные нарекания.
BI-решения Microsoft были созданы именно ею, а не приобретены вместе с присоединенной фирмой.
Microsoft с опозданием включилась в гонку по продвижению BI-платформ и поэтому сейчас ее стратегия - «догнать и перегнать». По оценкам клиентов, Microsoft все еще отстает от компаний, традиционно занимающихся продвижением BI-платформ, особенно в плане управления мета-данными, генерирования отчетов и создания дэшбордов.
MicroStrategy
Вместо тактики присоединения MicroStrategy полностью построила технологию своими собственными силами. Это обеспечивает высокую степень интеграции в рамках платформы.
MicroStrategy имеет положительные отзывы клиентов по всем 12 критериям, которые оценивает Gartner.
Развитие новых технологий может привести к ослаблению позиций MicroStrategy, которые она пока занимает в области обработки сверхбольших объемов данных.
MicroStrategy имеет репутацию компании, предлагающей дорогие решения, на которые трудно получить скидку.
MicroStrategy фокусируется исключительно на BI-платформах и уделяет недостаточно внимания смежным технологиям - CPM (Corporate Performance Management - управление производительностью корпораций) и интеграции данных.
MicroStrategy имеет малый объем продаж в Азиатско-Тихоокеанском регионе.
Oracle
Еще до присоединения Hyperion, в середине 2007 года, позиции Oracle на рынке BI были достаточно сильными: ее комбинация BI-платформы и аналитических приложений (Oracle BI Enterprise Edition (OBIEE) и Oracle Analytic Applications) представляла собой весьма успешное предложение.
Клиенты дают E положительные отзывы на OBIE. Они отмечают широкие возможности решения относительно организации коллективной работы, а также продвинутые средства визуализации, являющиеся, по их словам, одними из лучших на рынке.
Сильные стороны Essbase OLAP-движка и возможности интеграции Hyperion с Microsoft Office повышают потенциал Oracle на рынке BI.
Компания Oracle имеет хорошие шансы продвигать свои BI-технологии различным клиентам, а не только приверженцам платформы Oracle.
Процесс интеграции BI-решений, полученных в результате слияния, займет немало времени в 2008 году.
Есть сведения, что среди инсталяций базы Hyperion BI процент последней версии невелик, что указывает на тот факт, что клиенты не спешат переходить на последнюю версию продукта.
Oracle следует улучшить техническую поддержку.
SAP
Имея более 13 тыс. внедрений, компания SAP добилась больших успехов в продвижении решения NetWeaver BI. Более 75% клиентов SAP из опрошенных Gartner свидетельствовали, что BI-решения от SAP являются стандартными в их организациях.
После завершения интеграции SAP и Business Objects фирма SAP станет крупнейшим вендором BI-платформ, который будет вдвое больше любого другого своего конкурента.
Сильные стороны Business Objects, в первую очередь генерирование форматированных отчетов и генерирование отчетов в режиме самообслуживания (self-service report creation), удачно восполняют пробелы, имеющиеся в решениях SAP BI.
В ходе исследования Gartner клиенты SAP, использующие последнюю версию SAP BI, отметили трудности, касающиеся ее внедрения.
Присоединение Business Objects несколько снижает показатель SAP, который Gartner условно называет возможностью реализации. Это связано с неизбежной неопределенностью для клиентов, которые рассчитывали на уже существующие внутренние продукты SAP в области BI.
Несмотря на тот факт, что внедренные решения на базе NetWeaver BI способны импортировать данные из не SAP-приложений, SAP может назвать не более 25 крупных предприятий, внедривших NetWeaver BI, где бы не доминировали учетные системы SAP. Для достижения лидерства на рынке SAP необходимо продемонстрировать, что она может внедрять свою платформу и на предприятиях, где SAP-приложения не являются доминирующими.
SAS
SAS лидирует в области продвинутой аналитики (Advanced Analytic Solutions).
SAS предлагает аналитические решения, которые не только обеспечивают базовую функциональность на уровне анализа KPI, но и предлагают продвинутую аналитику обнаружения бизнес-проблем, например таких, как выявление мошенничества.
SAS - это известный бренд, решения SAS имеют сервисную поддержку по всему миру.
Приложения SAS считаются трудными в освоении. Многие приложения продвинутой аналитики требуют применения специального языка программирования SAS - это является достоинством для программистов и существенным ограничением для людей, не обладающих подобными навыками.
В заключение перечислим основные тенденции на рынке BI-платформ:
- актуальность задачи оптимизации производительности компаний на всех уровнях стимулирует спрос на BI-решения;
- возможности BI-платформ расширяются, и, помимо традиционных генераторов отчетов и запросов, а также OLAP-функциональности, активное развитие получили «приборные панели» (dashboards), карты показателей (scorecards) и продвинутая визуализация;
- мегавендоры начинают доминировать на BI-рынке;
- BI-решения в форме SaaS активно продвигаются многими производителями;
- процесс слияний и стандартизации является двигателем рынка.
Аналитический обзор: BI в России 2009
Аналитики центра TAdviser завершили подготовку открытого обзора рынка платформ для бизнес-анализа (BI), представленных на российском рынке. На этой странице Вы можете прочитать наиболее интересные разделы обзора.
Преимущества использования BI-системы
Системы для бизнес-анализа решают очень широкий спектр задач. Так, «ближним горизонтом» является мониторинг, анализ и корректировка оперативных целей:
поддержка развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятия;
возможность моделирования различных бизнес-ситуаций в единой информационной среде;
проведение оперативного анализа по нестандартным запросам;
снижение рутинной нагрузки на персонал и высвобождение времени для более глубокой аналитической работы;
устойчивая работа при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования.
В части поддержки стратегического развития предприятия BI-системы обеспечивают:
оценку эффективности различных направлений бизнеса;
оценку достижимости поставленных целей;
оценку эффективности использования ресурсов, в том числе дочерними предприятиями;
оценку эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельности;
бизнес-моделирование и оценку инвестиционных проектов;
управление затратами, налоговое планирование, планирование капитальных вложений.
На сегодняшний день, по оценкам экспертов из Gartner, с BI-приложениями активно работают только 15-20% бизнес-пользователей, остальные же считают системы для бизнес-анализа чересчур сложными для использования. Однако активное развитие средств для интерактивной визуализации данных и дальнейшее распространение интернет-технологий должны будут в скором времени улучшить ситуацию.
По мнению аналитиков компании MiPro Consulting, внедрение в организации самостоятельной BI-системы обеспечивает целый ряд преимуществ перед использованием аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы. Среди таких преимуществ BI-системы:
большая наглядность и удобство работы с информацией для бизнес-пользователей, в том числе из числа топ-менеджмента;
возможность использования несколько аналитических решений для различных направлений деятельности в масштабах всего предприятия, а не в рамках отдельных подразделений;
позволяет извлекать, анализировать и консолидировать данные практически из любых источников;
базируется на промышленной, поддерживаемой и развиваемой BI-платформе;
имеет статус самостоятельного, стратегического, критически важного для бизнеса приложения;
обеспечивает необходимую масштабируемость, эффективность, производительность;
позволяет выстраивать и поддерживать в масштабах всей организации сквозные процедуры и процессы обработки, единые централизованные аналитические модели и проекты;
содержит встроенные инструменты для решения различных и разнообразных аналитических задач, как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения ИТ;
обеспечивает доступ к данным и аналитическим инструментам большего числа пользователей.
Использование же аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы, например класса ERP или CRM, имеет, как правило, следующие ограничения:
ограниченный набор реализованных аналитических инструментов, одинаковых для всех пользователей, независимо от их ролей и задач;
возможность использования для анализа только собственных, внутренних данных, при этом информация из других систем остается недоступной, а данные из различных источников не могу быть консолидированы;
отсутствие развитых встроенных инструментов для анализа приводит к тому, что система используется лишь для извлечения хранимых в ней данных, которые затем экспортируются и анализируются в Excel;
ERP и CRM системы, как правило, имеют ограниченное число пользователей, что «отсекает» от аналитики большое число сотрудников компании, которым эта информация была бы полезна и интересна (существенное увеличение же числа пользователей снижает производительность транзакционных систем);
транзакционные системы обычно не содержат всех необходимых для проведения анализа показателей, не включают в себя такие инструменты, как информационные панели (dashboards), ставшие уже стандартом для представления аналитической информации;
результаты анализа в таких системах представляются обычно в виде табличных отчетов или диаграмм, что не позволяет получить детального и всестороннего представления о реальном положении дел и не дает ответа на многие возникающие вопросы;
возможности создания гибких пользовательских (ad-hoc) запросов ограничена;
ограничено использование больших объемов накопленной исторической информации.
Выбирая или обновляя систему для бизнес-анализа следует продумать способы хранения и интеграции данных, средства визуализации и аналитики.
Хранение данных
Если перед компанией стоит задача выявления долгосрочных или периодических трендов, то есть пользователям необходимо анализировать исторические данные, поступающие из различных подразделений в течение последних 3-5 лет, то, скорее всего, следует тщательнее продумывать организацию ETL-операций для загрузки данных в хранилища данных.
Если же компании или какому-либо из ее подразделений необходимо анализировать информацию ежемесячно или еженедельно, то оптимальным решением будет выделение и организация для этих целей (для каждого из подразделений или для решения конкретных задач) отдельных витрин данных, также с применением ETL-инструментов.
Если же компания планирует анализировать оперативные данные в режиме, приближенном к реальному времени (то есть обновляемые несколько раз в течение дня), то, возможно, следует отказаться от организации хранилища данных и обратить внимание на проработку средств интеграции на основе промежуточного виртуального слоя метаданных с проработкой соответствующих интерфейсов и алгоритмов (по принципу EII).
Интеграция данных
Как уже отмечалось выше, если целью внедрения BI-системы является решение отдельных, конкретных задач, то целесообразно ограничиться организацией витрин данных. При этом использование никаких отдельных интеграционных алгоритмов не потребуется.
Если же, напротив, BI внедряется с целью получения единого, целостного взгляда на общее состояние бизнеса, то без создания централизованного хранилища данных и, соответственно, внедрения необходимых ETL-инструментов, пожалуй, не обойтись. Кроме того, для получения действительно адекватной картины бизнеса необходимо обратить особое внимание на обеспечение высокого качества анализируемых данных, а для этого потребуется внедрение расширенного набора средств для их «очистки» - выявления неполных или ошибочных данных, дублирующейся информации, приведения данных из различных источников к единому формату.
Если же в компании делают акцент на изучении оперативных данных, то следует продумать средства репликации и обеспечения доступа.
Визуализация и аналитика
В зависимости от поставленных задач, а также от квалификации пользователей, выбираются и средства для визуализации данных – контрольные панели, карты показателей, отчеты, OLAP-кубы.
Для опытных, квалифицированных пользователей оптимальным инструментом станут OLAP-кубы, которые позволят им проводить глубокий и развернутый бизнес-анализ, с необходимой степенью детализации.
Пользователи, которые в своей повседневной деятельности сталкиваются с необходимостью принятия управленческих решений, а также анализа эффективности бизнеса, заинтересованы в организации рабочего места в виде контрольной панели, на которой в виде наглядных шкал и индикаторов отображается состояние бизнеса в целом, с возможностью переключения между отдельными направлениями деятельности.
Рядовым менеджерам необходимы средства для решения своих текущих задач, контроля хода выполнения отдельных видов операций, а также для контроля деятельности своих сотрудников (каждого отдельного работника и команды в целом). Кроме того, для организации четкого взаимодействия со смежными подразделениями (или регионами) необходимо иметь возможность получать представление о ходе выполнения взаимосвязанных задач.
Вертикальное или горизонтальное решение
На рынке существуют как горизонтальные BI-решения, в которых реализован набор общеприменимых инструментов, так и специализированные вертикальные решения, «заточенные» под конкретные отрасли или задачи. И те, и другие имеют свои достоинства и недостатки.
Преимуществом горизонтальных решений может считаться их способность расти вместе с организацией. Такие решения обычно масштабируемы и могут охватывать все направления деятельности и все подразделения крупной компании, а также легче поддаются изменениям. Обратной стороной такой широты возможностей является необходимость более длительной и тщательной настройки решений, адаптации под конкретные требования. Проекты внедрения становятся более дорогостоящими, а требования к ИТ-специалистам – более высокими.
Вертикальные решения, со своей стороны, не требуют отдельной длительной и трудоемкой настройки для решения специфических задач и для соответствия требованиям отраслевых регламентирующих организаций (финансовых, медицинских и т.п.). Однако может оказаться, что различные подразделения в рамках одной структуры не смогут использовать единое решение, и потребуется освоение и интеграция нескольких различных систем для бизнес-анализа.
Те организации, которые и в настоящее время, и в будущем планируют заниматься своей специфической деятельностью, требующей соблюдения определенных строгих регламентов, скорее всего, выиграют именно от внедрения вертикальных решений. Если же уверенности в такой приверженности определенному виду деятельности в будущем нет, и велика вероятность того, что специализация компании значительно расширится, то выбор вертикального BI-решения является определенным риском.
Бизнес любит конкретику. Если идут продажи, то руководству нужно точно знать, сколько товара продано сегодня, сколько за прошлый месяц, насколько это больше или меньше по сравнению с прошлым годом. Каков оборот, сколько составила прибыль, какова динамика издержек? Такие вопросы с поправкой на отраслевую специфику возникают в любой компании.
Вся необходимая информация есть в корпоративных системах, и она доступна менеджерам. В маленькой компании можно вести таблицы в Excel, в более крупной - выгружать данные из многочисленных систем, помогающих управлять производством, поставками, складом, отношениями с клиентами и прочими направлениями.
Но для чего бизнесу нужна эта информация? Посмотреть отчеты и дать команду все оптимизировать, издержки сократить, а прибыль увеличить? На самом деле, примерно так дело и обстоит, только содержательность управленческих решений полностью зависит от глубины анализа имеющейся информации. И, к сожалению, анализ «плоских» данных, когда рассматриваются цифры только в одном-единственном разрезе, потому что других нет или нужно долго считать, не позволяет гибко управлять компанией.
Если топ-менеджмент волнуют глобальные вопросы, то линейные руководители больше озабочены состоянием дел на своем конкретном направлении. Как изменится прибыль с каждой машины, отправленной контрагентам А и Б в разных регионах, если на 5% повысится цена на топливо? Какие продукты необходимо дозакупить сети кафе с учетом меню, динамики цен, издержек, а также сроков и условий хранения? Нужно ли переводить контакт-центр по обслуживанию покупателей из Москвы в регион - и в какой конкретно, с учетом местных ставок арендной платы, стоимости каналов связи, наличия квалифицированной рабочей силы и размера средней заработной платы? Какой товар нужно выставить рядом с кассой в супермаркете?
Собирая данные из разрозненных приложений, которыми владеют разные подразделения, BI-система выдает корректный ответ в едином формате. По сути, она предоставляет в наглядном виде информацию о том, что происходит в бизнесе по выбранному направлению и что будет происходить при заданных аналитиком условиях. Более того, система помогает правильно ставить вопросы.
Важность BI доказывает тот факт, что этими системами занимаются ведущие мировые поставщики ИТ, в числе которых IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, QlikTech и другие. По сути, на многомерных данных, которыми оперирует BI, строится вся аналитическая отчетность компаний.
Какие же конкретные задачи решают BI-системы? Топ-менеджер видит с их помощью прибыльные и убыточные направления бизнеса, динамику доходов и расходов. Получая необходимые данные по определенным срезам, он может обоснованно предсказывать развитие ситуации по направлениям и принимать решения.
Отдел продаж имеет инструмент для планирования и оценки выполнения планов. В отчетах видна эффективность каждого менеджера и динамика продаж каждому клиенту. Анализ позволяет также выявить зависимость продаж от ряда сопутствующих факторов: сезона, наличия конкурентов в определенном районе и др.
Ответы на эти вопросы, как правило, нужны быстро и без участия ИТ-службы. Для решения таких задач и существуют системы BI (Business Intelligence). Это давно и активно развивающийся класс приложений, позволяющих взять все значимые для бизнеса параметры и строить по ним аналитические отчеты самостоятельно, мгновенно и в любом разрезе.
Финансисты могут использовать BI-систему для планирования бюджетов, получать консолидированную финансовую отчетность, анализировать с помощью системы движение денежных средств, контролировать погашение кредитов заемщиками.
Руководители производственных подразделений и логисты используют бизнес-аналитику для разработки производственного плана, управления поставками, складскими запасами, отношениями с поставщиками, для анализа маршрутов движения транспортных средств и т. д.
Как только бизнес достигает масштабов, при которых таблицы Excel перестают считаться аналитикой, потому что не помогают ориентироваться в многомерном мире, он задается вопросом, какую систему аналитики использовать. Впрочем, как мы упоминали в самом начале, бизнес любит конкретику. И вопрос на самом деле звучит примерно так: «Как изменится моя прибыль, если изменится одно или несколько условий деятельности, и кто поможет мне решить, что нужно предпринять для ее увеличения?» За ответом стоит обратиться к BI.
В России к решениям на базе BI-систем обращаются компании из разных секторов экономики. По оценке главного редактора аналитического издания TAdviser Александра Левашова, наиболее востребованны BI-системы у заказчиков из финансового сектора, торговли и госсектора. Также эти решения пользуются спросом у представителей фармацевтической отрасли, пищевой промышленности, применяются в энергетике и телекоммуникационном сегменте.
Дмитрий Глушков, консультант аналитического отдела компании Softline, также обращает внимание на отраслевую специфику спроса на BI: «Наибольшее количество BI-проектов реализуется сейчас в трех отраслях: финансовом сегменте, ритейле и госсекторе. При этом в каждом из сегментов бизнес-аналитика дает возможность решать специфические задачи.
Например, банкам и страховым компаниям BI-системы позволяют автоматизировать процессы сбора и формирования отчетности, предоставляя топ-менеджерам оперативную информацию об основных показателях деятельности организаций. Это дает возможность быстро принимать необходимые решения для максимизации финансовых показателей.
Сегменту розничной торговли аналитические инструменты также предоставляют множество возможностей применения. Это анализ продаж, отчеты типа like-for-like, визуализация данных на различных географических картах, анализ продуктовой корзины.
Что касается госсектора, то здесь характерными являются запросы на реализацию механизмов прогнозирования, автоматизацию процессов бюджетирования, построение инструментов для мониторинга различных показателей».
Отличается ли российский рынок BI от западного? По мнению Александра Левашова, нет серьезных отличий с точки зрения проникновения или потребления BI-решений. Важной особенностью является то, что в нашей стране развита собственная экспертиза в области разработки программного обеспечения для бизнес-аналитики (речь о компании «Прогноз»). Мало какая страна может похвастаться этим.
Маркетологи приобретают инструмент для конкретного, в цифрах, анализа рынка в целом и по секторам, изучения конкурентов, поведения покупателей, прогнозирования спроса и предложения, определения самых эффективных инструментов продаж и анализа эффективности маркетинговых акций.
Использование бизнес-аналитики повышает качество и оперативность управленческих решений, а также помогает управлять бизнес-процессами, что приводит к повышению конкурентоспособности компании. Это стало одной из главных причин значительного всплеска интереса к решениям класса BI (business intelligence), который IDC отмечает в России с 2010 года.
Эксперты спорят о функциональности информационных систем, позволяющих проводить бизнес-анализ. Но сам процесс работы с аналитическими данными и предназначенное для этих целей ИТ-решение – совсем не одно и то же. Прежде чем приступать к внедрению BI-системы, компания должна подготовиться к ее использованию: формализовать бизнес-процессы, определить точки сбора информации, типы собираемых данных и цели, с которой эта информация будет использоваться. После этого можно говорить о конкретных инструментах BI, необходимых бизнесу.
Бизнес-аналитика отличается от ручного анализа показателей в таблицах Excel примерно как самолет от дельтаплана. Вопрос далеко не только в скорости. Ведь BI – это автоматизация процесса сбора информации и построения отчетности. В то время как работа с Excel предполагает, что анализируемые данные кто-то должен собрать из всех информационных источников компании, привести к единому шаблону и уже потом формировать отчеты.
Велика и разница в результатах работы с этой информацией. BI – это многомерность используемых данных и возможность оперативно формировать отчеты в любом разрезе, используя для этого любую имеющуюся в компании информацию. Иначе говоря, задачу, с которой люди будут справляться сутки (например, высчитывать зависимость продаж магазином определенных моделей одежды от демографического состава населения и транспортной инфраструктуры района), система решит за минуты.
Долгое время в основе решений BI лежали так называемые OLAP-кубы. Применение таких систем продолжается и по сей день. Они представляют находящуюся в хранилище информацию таким образом, что в любой момент можно взять любые имеющиеся показатели в качестве осей «куба» и сделать по нужным срезам анализ, построив плоскую таблицу или график зависимости одного показателя от другого. Что немаловажно, анализ происходит в режиме реального времени, о чем и говорит аббревиатура OLAP – online analytical processing.
Среди других признаков выделим наличие функций управления метаданными, средств разработки, инструментов для совместной работы и управления процессами, средств создания отчетов, продвинутой визуализации, функций предиктивного моделирования и интеллектуального анализа (data mining), карт показателей.
Сейчас на рынке продолжают расти продажи BI-систем, в которых реализованы технологии іn-memory. Основная идея in-memory заключается в принципе постоянного хранения данных в оперативной памяти. Это дает пользователям возможность получать ответы моментально – за доли секунды – даже в случаях, когда они работают с огромными объемами данных. Однако такие решения с технической точки зрения подходят не всем, и многие заказчики продолжают использовать технологию OLAP.
Наличие online analytical processing является одним из признаков аналитической системы, позволяющей ей называться полноценной BI-платформой по версии Gartner.
Помимо различной технологической архитектуры, системы BI отличаются набором инструментов для разных категорий бизнес-пользователей.
Например, полноценные BI-платформы сильно отличаются с точки зрения функциональных возможностей от BI-модулей, встроенных в некоторые корпоративные информационные системы и имеющих ограниченные возможности представления.
Для каждой роли пользователя существуют свои информационные панели, представляющие нужные именно этим сотрудникам ключевые показатели бизнеса в виде таблиц или инфографики. Инструментарий BI предусматривает также средства построения отчетов и интерфейс для их просмотра: в окне системы, через web или на мобильном устройстве пользователя. В построении отчетов помогают инструменты для определения корреляции данных.
Одна из доминирующих тенденций последних пяти лет на рынке BI – это рост спроса на мобильную аналитику. Пользователи BI-систем, оценившие их значение для бизнеса, поняли также и ценность постоянного доступа к такому инструментарию. Практически каждый крупный BI-вендор сегодня готов предоставить пользователям средства онлайн-аналитики. При этом мобильные рабочие места ориентированы не только на топ-менеджеров, но и на ряд других категорий пользователей, которым необходимо постоянно иметь актуальную информацию о состоянии тех или иных бизнес-процессов. Так что из «привилегии начальника» BI-мобильность стала средством быстрого реагирования на события для руководителей среднего звена и аналитиков. Поскольку BI-система предусматривает работу с большими массивами данных, поступающими в хранилище из различных информационных систем и в неструктурированном виде, она может использоваться для работы с «большими данными» (big data), которыми в последние годы так интересуется бизнес. Это и неудивительно, поскольку объемы хранимой и обрабатываемой информации растут опережающими темпами, следовательно, компании вынуждены думать о приобретении дополнительных вычислительных мощностей. При этом в реальном бизнесе обычно используются до 30% всей хранимой информации, остальная же часть становится только источником затрат на ее хранение.
Наличие больших объемов неструктурированной и потенциально полезной информации в компаниях, а также большие возможности, предоставляемые аналитикам системами BI, стали одним из драйверов прогресса в этой области. Сегодня все больше аналитиков ищут более гибкие инструменты, которые бы позволили изучать любые данные и строить бизнес-гипотезы. Это привело к появлению нового класса инструментов - data discovery. Они базируются на гибкой модели данных и интерактивных пользовательских интерфейсах, более удобных бизнес-пользователям, чем аналитикам. На примере data discovery мы видим, как инструментарий постепенно вырастает в самостоятельное направление ИТ-систем для аналитики.
Поскольку BI – это не только анализ текущей ситуации, но и прогнозирование, для аналитиков и руководителей разработаны продвинутые средства для проверки выдвинутых ими гипотез. А контролировать ключевые показатели при анализе поможет нотификация о достижении ими пороговых значений.
Как будет развиваться инструментарий BI-систем и его использование российскими компаниями в будущем? Появятся ли новые роли пользователей, новые интерфейсы, станут ли топ-менеджеры больше работать с бизнес-аналитикой? Консультант аналитического отдела компании Softline Мария Голикова убеждена, что один из векторов развития связан с растущим спросом на “облака” и средства визуализации: «С развитием облачных технологий многие крупные разработчики BI стали предлагать дополнительные возможности, доступные именно в облаке.
Если в компании существует “традиция” готовить отчеты в виде статичных Excel-таблиц, то многим сотрудникам будет сложно от этого отказаться. Однако надо надеяться, что со временем будет расти число компаний, которые будут получать исчерпывающую информацию, пользуясь информативными дашбордами».
Также, по мнению эксперта, росту популярности BI будет способствовать внимательное отношение разработчиков к дружественности интерфейсов и созданию мобильных рабочих мест: «BI-инструментарий сейчас движется в сторону самостоятельного анализа – решения становятся максимально простыми в использовании. Это дает возможность бизнес-пользователям за счет интуитивно-понятного интерфейса самостоятельно изменить текущие отчеты либо создать новые. Топ-менеджмент сегодня также привлекает возможность использования мобильных BI-решений. Руководитель может уехать в командировку, но при этом на экране портативного устройства видеть основные показатели деятельности своего бизнеса».
Говоря о том, какие инструменты, предоставляемые BI-платформами, в наибольшей степени востребованы российскими заказчиками, директор департамента ИТ и облачных сервисов J’son & Partners Consulting Александр Герасимов отмечает: «То, что используется сейчас, - это инструменты формирования разнообразной управленческой и маркетинговой отчетности постфактум на основе анализа данных транзакционных систем, таких как ERP, OSS/BSS (биллинг в частности), автоматизированные банковские системы и т. п.
То, что имеет хорошие перспективы, - это технологии анализа больших данных: не только структурированной информации транзакционных систем, но и слабо (или сложно) структурированных данных, таких как, например, логи и геоданные пользователей смартфонов и многое другое. Сейчас подобная информация используется в основном для обогащения и улучшения качества отчетности постфактум. В перспективе они могут применяться уже непосредственно в системах управления - с целью их интеллектуализации».
Некоторые BI-системы предлагают использовать больше инфографики вместо классических табличных отчетов. Но далеко не все готовы воспринимать графическую информацию.
Что такое BI-система, и как она работает
Чтобы построить высотку, директор строительной компании должен знать о проекте все до последнего шурупа: количество этажей, объем необходимых материалов, проверенный макет здания. А еще нужно адаптироваться к сокращающимся графикам постройки, позаботиться о сдаче площадей, уладить множество вопросов с государственными органами.
Этап №2. Организация данных
Тут тоже можно пойти двумя путями: от общих бизнес-требований или от нужд каждого подразделения. В первом случае нужно сначала проанализировать все бизнес-требования, затем проработать нужды каждого департамента. Второй подход итеративный – мы разбиваем весь объем работ на отдельные области, и в деталях описываем, как будут выглядеть аналитика и отчеты для отдела маркетинга, затем для финансов, HR и дальше идем итерациями по всем отделам.
Если хотите быстрее получить результат в виде первых отчетов, то второй вариант подойдет больше – при работе итерациями, пока следующая модель проектируется, первая уже работает. При общем подходе вы быстрее получите конечный результат, то есть общую аналитику по всем отделам.
Этап №3. Выбор стека технологий
Тема безграничная. Кратко опишем, что важно сделать на этом этапе: определить источники данных и уточнить, есть ли в них необходимая информация и показатели. Очень часто приходится дорабатывать учетные системы, чтобы показатели заводились. Когда пул источников собран, можно переходить к учетным системам, веб-ресурсам и внутренним системам компании, чтобы покомпонентно спроектировать архитектуру и прописать роль источников для трансформации данных. Любые сведения в BI-систему поступают в сыром виде, и на этом этапе только от нас зависит, насколько точные и удобные для восприятия данные менеджеры получат на выходе.
Этап №4. Проектирование интерфейсов
Сотрудники, которые пользуются системой, ценят удобный и приятный глазу интерфейс возможно так же глубоко, как и возможности, которые решение дает. Поэтому на проектах часто вводится этап прототипирования, когда мы отрисовываем формы интерфейса. Причем, если внедряем систему SAP, то UX и UI стараемся делать в интерфейсе этой системы, если Qlik, то рисуем в интерфейсе этой платформы. Благодаря такому этапу клиент понимает, какие графики лучше использовать для визуализации тех или иных показателей, какие цвета подобрать, как удобнее расположить фильтр и т.д. После этапа трансформации данных этот прототип достаточно будет наполнить. В остальном он полностью соответствует ожиданиям бизнес-пользователей.
Этап №5. Тестирование системы
Если вы меняете существующую BI-систему, то убедить пользователей в точности данных и дополнительно проконтролировать расчеты, будет несложно. Нужно взять отчет из одной системы бизнес-аналитики, взять разработанный ответ в новой, и, если все цифры совпадают, то программой можно пользоваться - данные верные. Сложнее, когда разрабатываются новые отчеты или внедряется первая система бизнес-анализа, потому что сравнивать данные не с чем.
В этом случае нужно разработать сценарии тестирования. Возьмите выгрузки по одному из направлений за заданный период и точность сведений на этом же срезе данных из той же учетной системы. Например, вы взяли из системы отчет по остаткам с 1 по 15 февраля, и он был равен 1000 единиц. На этом же срезе данных в учетной системе остаток тоже 1000 единиц. Значит, системе можно верить – данные корректные. По-другому найти эту точку сходимости, на мой взгляд, невозможно.
Отдельная тема – внедрение системы на динамически меняющийся источник данных, или когда мы внедряем решение на данных Excel, но этап загрузки данных необходимо перенести на вновь внедренный источник, в котором могло поменяться все от структуры хранилища до самих сведений. Здесь внедрение и тестирование будет идти по иным правилам.
Этап №6. Обучение команды
На проектах мы стараемся обеспечить максимальный результат от использования системы. Для этого проводим обучение финансистов, маркетологов, IT-специалистов и управленцев: знакомим с платформой, возможностями доработки и управления нашим решением, учим менеджеров максимально использовать все возможности программы. В помощь администраторам и пользователям разрабатывается сопроводительная документация: классические «Руководство администратора» и «Руководство пользователя», а часто и обучающие видеоролики. Самый детальный и сложный, но полезный материал – тот, что обычно называется «Техпроект» или «Спецификация отчетов». Он описывает весь процесс движения данных от источников до конечных отчетных форм. Не пренебрегайте этим документом. С его помощью любой новичок в команде сможет разобраться, как данные попадают в первый слой загрузки, и где они находятся в выходных отчетных формах. С помощью этого материала любое изменение или просьба по доработке системы займут минимальное количество времени.
Частые ошибки при внедрении
Как мы уже говорили, популярная ошибка при построении дерева решений - это движение от потребностей низших уровней к верхним. Но есть еще несколько критичных моментов, на которых чаще всего «прокалываются» неопытные внедренцы.
- Не разбираться в типах платформ. Существуют системы класса in-memory, которым не нужны системные хранилища данных; и платформы, которые требуют двухкомпонентную архитектуру, то есть отдельное хранилище и отдельный BI-инструмент для визуализации.
- Работать крупными мазками. Этапы загрузки, трансформации и последующей загрузки данных в приложение всегда стоит максимально детализировать и разбивать на более короткие отрезки. Многие в одном скрипте загружают, трансформируют данные, и делают последующую выгрузку. С гигантскими кусками кода не справится ни подрядчик, ни клиент. Но если код разбит на маленькие кусочки, определить, что вышло из строя, будет легко. Это сэкономит время и деньги на последующую поддержку.
- Сразу автоматизировать . Нельзя сразу отдавать в разработку отчеты от бизнес-пользователей. Возможно, они не видели других, более удобных форматов. Может быть, раньше они сталкивались с техническими ограничениями и не могли представить анализ по-другому. Простая разработка не решает задач бизнеса – нужно глубже погружаться в отрасль и процессы в компании, выяснять, в чем заключаются проблемы и целенаправленно с ними работать.
Сколько это стоит и от чего зависит
Стоимость готовой системы начинается с маленьких проектов до миллиона рублей и заканчиваются крупными внедрениями под сотню миллионов. Цифры привязаны к объемам работ - количеству отделов и количеству необходимых отчетов. Случается, что клиент хочет очень компактный по времени проект. Такая срочность тоже повлияет на общую стоимость, потому что увеличит затраты на команду и оптимизацию ресурсов.
Чем помогут консультанты
Часто консультанты самостоятельно выполняют весь объем работ и минимально привлекают сотрудников клиента. Но случается, что объем работ собственных сотрудников соизмерим с объемом работ интегратора. В зависимости от задач и финансовых возможностей клиента, компания-консультант может участвовать в проекте в нескольких форматах.
Платформа не справляется с задачей. Неоправданно долгая загрузка, технические ограничения на ввод данных, инструменты визуализации не позволяют давать нужный результат – такие сложности решаются с помощью аудита систем. Консультант знает, как подобные проблемы решаются в других компаниях, много работал с разными платформами. Он разберется в корне проблем и предложит наиболее удачное решение.
Недостаток ресурсов. Чтобы проворно систематизировать требования и не менее стремительно построить на их основе систему, могут потребоваться дополнительные ресурсы, поскольку новые запросы появляются постоянно. Часто для анализа в компании используют один инструмент, для финансовой аналитики – другой, а маркетинговую эффективность считает третий. Целый штат IT-специалистов содержать бессмысленно и неэкономно. Здесь поможет подрядчик, который уже вырастил квалифицированные кадры и умеет оптимизировать затраты на подобные задачи.
Новая задача. Если внедрением IT-решений раньше вы не занимались и не очень четко понимаете, с какого конца начать, стоит хотя бы проконсультироваться со специалистом. Риск потери возможной прибыли и времени абсолютно точно окупит затраты на эту консультацию.
Выводы
Создать любую информационную систему непросто. Проектирование аналитических решений затрудняется капризным и сложным в работе элементом – данными. Команда с опытом решит эту задачу быстрее и без приключений. Независимо от того, предпочитаете ли вы одиночные спуски по порогам Амазонки или контролируемые инструктором, уделите наибольшее внимание действиям с данными. Тогда технические и методологические сложности будут представлять меньшую угрозу, а будущая система сможет решать сложные аналитические задачи без ошибок.
