Ce este bi. Diferența dintre Business Intelligence și Data Science. Conectarea la o sursă de date

Există cantitate uriașă termeni: analytics, data mining, analiză de date, business intelligence și diferența dintre ele nu este întotdeauna atât de evidentă chiar și pentru persoanele care sunt asociate cu acest lucru. Astăzi vom vorbi despre ce este Business Intelligence (BI) într-un limbaj accesibil și ușor de înțeles. Subiectul este, fără îndoială, uriaș și nu poate fi acoperit doar cu un articol scurt, dar sarcina noastră este să ajutăm să facem primul pas și să interesăm cititorul în subiect. Cititorul interesat va găsi, de asemenea, o listă cuprinzătoare a pașilor următori.

Structura articolului

De ce este nevoie de toate acestea: din viața unui analist

(se poate da clic)

Să ne imaginăm că noi (un anume analist Petrovici de la furnizorul Flower) avem sarcina de a evalua vânzările unui număr de magazine (unde furnizăm mărfuri) și fiecare magazin ține propriile evidențe ale mărfurilor vândute. Realitatea este că formularele contabile vor fi completate de nimeni nu știe cum sau de către cine, adică vor avea o structură diferită și un format de stocare diferit (un fel de tabele). Această sarcină este prezentată schematic în diagrama de mai sus.

S-ar părea că sarcina nu este dificilă, așa că să luăm în considerare o soluție simplă: să avem N tabele și trebuie să le colectăm împreună într-un singur tabel, apoi vom scrie N scripturi care convertesc aceste tabele și un colector care le adună împreună. .

Dezavantajele acestei abordări:

• este necesar să se suporte N scripturi simultan (unde N este de ordinul miilor);
• când structura rapoartelor magazinului se modifică în timp (de exemplu, un magazin are nou angajat) este necesar să se caute și să rescrie scripturi individuale;
• când apare un nou magazin, trebuie să scrieți un nou script;
• atunci când raportarea noastră (furnizorul Flower) se modifică, este necesar să facem modificări la toate scripturile;
• Depanare și suport dificil, deoarece magazinele nu notifică modificările structurii și nu respectă nicio specificație.

Dacă urcăm nivelul intreaga organizatie, atunci vom vedea că sunt și mai multe probleme.

Care este provocarea: problema este la nivelul companiei

(se poate da clic)

Producătorul Flower de fapt nu lucrează direct cu magazinele, ci prin niște intermediari. Intermediarii vizitează magazinele și încearcă direct să stimuleze vânzările prin acțiunile lor. În consecință, aceștia sunt părți interesate din punct de vedere financiar și informațiile pe care le furnizează trebuie să fie verificate de două ori.

În principiu, problema arată similară: să presupunem că avem N magazine și K distribuitori, putem agrega datele magazinelor și le putem compara cu rezultatele distribuitorilor? (Datele fiecăruia au o structură și un format diferit.)

Aici, pe lângă tabele, putem întâlni deja o întreagă grădină zoologică de formate, la care se adaugă rapoartele distribuitorilor. De obicei, o sarcină este caracterizată de o calitate foarte scăzută a datelor, inclusiv dublare, inconsecvență și erori. Pe baza rezultatelor obținute și a comparației datelor, departamentul de achiziții ia decizii cu privire la cât, cui și la ce preț să expedieze ce. Adică, soluția la această problemă afectează direct indicatori financiari companie, ceea ce este cu siguranță important.

Să luăm în considerare mai multe opțiuni de soluție la nivel de companie:

• soluție auto-scrisă: compania producătoare va trebui să angajeze un specialist care nu este în profilul companiei, iar software-ul critic va depinde de acest specialist. Daca pleaca, firma va fi nevoita sa caute urgent un inlocuitor care sa suporte software-ul iar calitatea va depinde direct de specialistul angajat;
• Achiziționând software de la o terță parte, există trei factori cheie: prețul, calitatea și timpul de integrare. De regulă, prețul și timpul de integrare sunt prea mari pentru producătorul obișnuit și necesită, de asemenea, timp semnificativ de angajat. Alegerea unui furnizor nu este, de asemenea, banală;
• Soluții SaaS: metodologia este încă nouă pe piață și multe companii sunt sceptice cu privire la astfel de servicii.

În general, dacă vorbim despre un producător mic sau mijlociu, atunci din punct de vedere al timpului de integrare, al prețului și al calității soluției, serviciul pare cea mai bună opțiune, deoarece prețul este dinamic, iar integrarea este minimă prin web. De regulă, avantajul software-ului pentru întreprinderi este personalizarea acestuia (fiecare afacere se consideră unică), dar sarcina descrisă este destul de tipică și standard pentru o gamă destul de largă de companii. Desigur, nu există o soluție unică pentru toată lumea, dar poate fi găsită pentru fiecare individ.

Procesul în sine la nivel de companie arată similar: datele sunt consolidate, transformate (agregate) într-un anumit mod și încărcate în sistem pentru analiză.
(se poate da clic)

Să rezumam problema: toate acestea sunt verigi dintr-un singur lanț

(se poate da clic)

Care este diferența dintre analiză, data mining și business intelligence (BI)? Primele includ un set de metode pentru analiza datelor deja curate, dar în practică, curățarea și conversia datelor într-un format convenabil pentru analiză este un proces important și integral. De asemenea, pe lângă lucrul cu transformarea și consolidarea datelor, sarcina principală a BI este luarea deciziilor de afaceri.

24.04.2003 Valeri Artemiev

Termenul de „business intelligence” există de o perioadă relativ îndelungată, deși este puțin folosit în țara noastră din cauza lipsei de traducere adecvată și a înțelegerii clare, ceea ce este însă tipic și pentru Occident. Să încercăm să-i înțelegem esența.

În rusă, cuvântul „inteligență” este clar înțeles ca capacitatea de gândire a unei persoane. La prima vedere, o traducere bună pentru termen Business intelligence propus în „data mining”, dar imediat se pune întrebarea dacă există „non-data mining”.

Vagul termenului în discuție a fost influențat de polisemie Cuvânt englezesc"inteligenta":

• capacitatea de a recunoaște și înțelege; disponibilitatea de a înțelege;
• cunoștințe transmise sau dobândite prin formare, cercetare sau experiență;
• acțiune sau stare în procesul de cunoaștere;
• inteligență, date de inteligență.

În rusă, cuvântul „inteligență” este clar înțeles ca capacitatea de gândire a unei persoane. La prima vedere, o traducere bună pentru termenul Business intelligence este propusă ca „mining de date”, dar imediat apare întrebarea dacă există „analiza de date non-mining”. Modalitățile de limbaj sunt incontestabile, așa că vom folosi atât originalul în engleză, cât și hârtia de calc „business intelligence”.

Diferite definiții

Termenul „business intelligence” a fost inventat pentru prima dată de analiștii Gartner la sfârșitul anilor 1980 ca „un proces centrat pe utilizator care implică accesarea și explorarea informațiilor, analizarea acesteia, dezvoltarea intuiției și înțelegerii care conduc la luarea deciziilor îmbunătățite și informale”. Mai târziu, în 1996, s-a clarificat că „instrumentele de analiză, raportare și interogare a datelor pot ajuta utilizatorii de afaceri să navigheze în marea de date pentru a sintetiza informații semnificative din acestea – astăzi, aceste instrumente se încadrează în mod colectiv într-o categorie numită business intelligence ( Business Intelligence). )".

BI ca metode, tehnologii, mijloace de extragere și prezentare a cunoștințelor

Conform definițiilor originale, BI este procesul de analiză a informațiilor, generarea de intuiție și perspectivă pentru luarea deciziilor îmbunătățite și informale de către utilizatorii de afaceri și instrumente pentru extragerea informațiilor relevante pentru afaceri din date. Trebuie remarcat faptul că majoritatea definițiilor interpretează „business intelligence” ca proces, tehnologii, metode și mijloace de extragere și prezentare a cunoștințelor.

BI, EIS, DSS, e-business și comerț

În ultimii 10 ani, denumirile și conținutul sistemelor informatice și analitice s-au schimbat de la sisteme de informații executive (EIS) la sisteme de sprijin pentru decizii (DSS) și acum la sisteme de business intelligence.

Pe vremea calculatoarelor mainframe și minicalculatoarelor, când majoritatea utilizatorilor nu aveau acces direct la computere, organizațiile depindeau de departamentele lor IT pentru a le furniza rapoarte standard și parametrice. Dar pentru a obține alte rapoarte decât cele standard, utilizatorii trebuiau să-și ordoneze dezvoltarea și să aștepte câteva zile sau săptămâni.

Aplicațiile EIS au fost personalizate pentru a răspunde nevoilor directorilor și managerilor și pentru a oferi informații cheie agregate despre sănătatea afacerii lor sub formă de tabele sau diagrame. De obicei, acestea includ interogări de rutină cu un set de parametri. Astfel de pachete au fost de obicei dezvoltate de propriile departamente IT. A primi Informații suplimentareși analize ulterioare, au fost folosite alte aplicații sau au fost create interogări sau rapoarte personalizate în SQL.

Prima generație de aplicații DSS au fost pachete de aplicații software care generau dinamic scripturi SQL pe baza tipului de informații solicitate de utilizator. Acestea le-au permis analiştilor să obţină informaţii din baze de date relaţionale fără a necesita cunoştinţe de SQL. Spre deosebire de EIS, aplicațiile DSS pot răspunde la o gamă largă de întrebări de afaceri, au mai multe opțiuni de raportare și capabilități specifice de formatare. Cu toate acestea, flexibilitatea unor astfel de pachete era încă limitată din cauza concentrării lor asupra unui set specific de sarcini.

Odată cu apariția PC-ului și rețele locale următoarea generație de aplicații DSS este construită pe baza BI și permite unui utilizator non-programator să preia ușor și rapid informații din diverse surse, să-și genereze propriile rapoarte personalizate sau vizualizări grafice și să efectueze analize multidimensionale a datelor. Dezvoltarea sistemelor de business intelligence a trecut de la clienți „groși” la aplicații Web în care utilizatorul efectuează cercetări folosind un browser și poate lucra de la distanță. Puteți, de asemenea, să creați scenarii ce se întâmplă și să revizuiți și să actualizați informațiile în mod colectiv.

Deși utilizatorii informațiilor BI ale întreprinderii au fost localizați în mod tradițional în cadrul întreprinderii, odată cu apariția Web-ului, e-business utilizatorii , B2B, CRM și SCM BI pot fi externi întreprinderii, iar în B2C, C2B și platforme de tranzacționare Utilizatorii BI sunt utilizatori de Internet.

BI și depozite de date

Conceptul, metodele și instrumentele unui depozit de date (Data warehousing) definesc abordări și asigură integrarea, curățarea, stocarea retrospectivă a informațiilor destinate analizei, răspunde la întrebarea „Cum să pregătesc informațiile pentru analiză?” Tehnologia Business Intelligence definește metodele și mijloacele de acces și de analiză operațională a informațiilor în ceea ce privește domeniul de studiu. Instrumentele BI nu trebuie neapărat să funcționeze în infrastructura depozitului de date, dar în acest caz li se atribuie problema curățării și reconcilierii datelor, iar aceste operațiuni vor trebui efectuate din mers sau în avans, dar pentru o perioadă separată. resursă informațională. În plus, există un impact asupra performanței și fiabilității sistemului de procesare a tranzacțiilor online. Acesta este motivul pentru care este o bună practică corporativă să se separe componentele tranzacționale și cele analitice și să le aplici pe acestea din urmă diverse solutii prin depozit de date. Conexiunile principale apar nu numai la nivel de informație, ci și la nivel de metadate. În cazul unui depozit de date, este posibil să se asigure un management centralizat al metadatelor.

Trebuie remarcat faptul că termenul „depozit de date” se referă adesea la un sistem de suport decizional DSS sau la un sistem de informare și analitic bazat pe depozit de date și tehnologii de business intelligence.

Clasificarea produselor de business intelligence

Astăzi, categoriile de produse BI includ: instrumente BI și aplicații BI. Primele, la rândul lor, se împart în: generatoare de interogări și rapoarte; a dezvoltat instrumente BI, în primul rând instrumente pentru procesarea analitică online (OLAP); suite BI corporative (suite BI pentru întreprinderi, EBIS); Platforme BI. Partea principală Instrumentele BI sunt împărțite în suite BI pentru întreprinderi și platforme BI. Instrumentele de interogare și raportare sunt în mare măsură absorbite și înlocuite de suitele BI pentru întreprinderi. Motoarele sau serverele OLAP multidimensionale, precum și motoarele OLAP relaționale, sunt instrumente și infrastructură BI pentru platformele BI. Cele mai multe instrumente de BI sunt folosite de utilizatorii finali pentru a accesa, analiza și genera rapoarte privind datele care se află cel mai adesea într-un depozit, magazine de date sau depozite de date operaționale. Dezvoltatorii de aplicații folosesc platforme BI pentru a crea și implementa aplicații BI care nu sunt considerate instrumente BI. Un exemplu de aplicație BI este sistem informaticșeful EIS.

Instrumente de interogare și generare de rapoarte

Generatorii de interogări și rapoarte sunt de obicei instrumente desktop care oferă utilizatorilor acces la baze de date, efectuează unele analize și generează rapoarte. Solicitările pot fi fie neplanificate (ad-hoc), fie de rutină. Există sisteme de generare de rapoarte (de obicei bazate pe server) care acceptă interogări și rapoarte de rutină. Generatoarele de interogări și rapoarte de pe desktop sunt, de asemenea, îmbunătățite cu unele capabilități OLAP ușoare. Instrumentele avansate din această categorie combină capacitățile de generare a loturilor de rapoarte de rutină și generatoare de interogări desktop, distribuirea rapoartelor și actualizarea promptă a acestora, formând așa-numita raportare corporativă. Arsenalul său include un server de rapoarte, instrumente de distribuție, rapoarte de publicare pe Web și un mecanism de notificare a evenimentelor sau abaterilor (alerte). Reprezentanții tipici sunt Crystal Reports, Cognos Impromptu și Actuate e.Reporting Suite.

OLAP sau instrumente analitice avansate

Instrumentele OLAP sunt instrumente analitice care au fost inițial bazate pe baze de date multidimensionale (MDB).

MDB-urile sunt baze de date concepute special pentru a sprijini analiza datelor cantitative cu dimensiuni multiple, care conțin date într-o formă „pur” multidimensională. Majoritatea aplicațiilor includ o dimensiune de timp, alte dimensiuni pot fi legate de geografie, unități organizaționale, clienți, produse etc. OLAP vă permite să organizați dimensiunile într-o ierarhie. Datele sunt prezentate sub formă de hipercuburi (cuburi) - modele logice și fizice ale indicatorilor care folosesc colectiv dimensiuni, precum și ierarhii în cadrul acestor dimensiuni. Unele date sunt pre-agregate în baza de date, altele sunt calculate din mers.

Instrumentele OLAP vă permit să explorați datele de-a lungul diferitelor dimensiuni. Utilizatorii pot alege ce valori să analizeze, ce dimensiuni și cum să le afișeze în tabelul încrucișat, să schimbe rândurile și coloanele pentru a „pivota”, apoi să detalieze și să se concentreze pe o anumită combinație de dimensiuni. Puteți modifica granularitatea datelor deplasându-vă prin niveluri folosind drill down/roll up drill down și drill down, precum și drill down cross-down prin alte dimensiuni.

Pentru a susține MDB, sunt utilizate servere OLAP, optimizate pentru analiză multidimensională și dotate cu capabilități analitice. Ele oferă performanțe bune, dar de obicei necesită mult timp pentru a încărca și extinde MDB. Acestea vin cu capabilități de „reach-through”, permițându-vă să treceți de la agregate la detalii în bazele de date relaționale. Server OLAP clasic - Server Hyperion Essbase.

Astăzi, SGBD-urile relaționale sunt folosite pentru a emula MDB-urile și pentru a sprijini analiza multidimensională. OLAP pentru baze de date relaționale (ROLAP) are avantajul scalabilității și flexibilității, dar pierde în performanță față de OLAP multidimensional (MOLAP), deși există metode de îmbunătățire a performanței, cum ar fi schema stea. Deși MDB-urile sunt încă cele mai potrivite pentru procesarea analitică online, această capacitate este acum integrată sau extinsă de SGBD-urile relaționale (de exemplu, MS Analysis Services sau ORACLE OLAP Services nu sunt la fel cu ROLAP). Există, de asemenea, Hybrid Online Analytical Processing (HOLAP) pentru produse hibride care pot stoca date multidimensionale nativ, precum și într-o reprezentare relațională. MDB-urile sunt accesate folosind API-uri pentru a genera interogări multidimensionale, în timp ce bazele de date relaționale sunt accesate prin interogări SQL. Un exemplu de server ROLAP este Microstrategy7i Server.

Instrumentele OLAP pentru desktop (de exemplu, BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer) acum integrate în EBIS facilitează vizualizarea și manipularea datelor multidimensionale pentru utilizatorii finali care pot proveni din backend-ul resurselor de date ROLAP sau MOLAP. Unele dintre aceste produse au capacitatea de a încărca cuburi, astfel încât să poată funcționa autonom. Ca parte a EBIS, aceste instrumente desktop au capabilități de procesare a serverului care depășesc capacitățile lor tradiționale, dar nu concurează cu instrumentele MOLAP. Instrumentele desktop au performanță și putere analitică reduse în comparație cu instrumentele MOLAP. Interfața este adesea furnizată prin Excel, de exemplu, MS Excel2000/OLAP PTS, BusinessQuery pentru Excel. Aproape toate instrumentele OLAP au extensii Web (Business Objects WebIntelligence, de exemplu), pentru unele sunt de bază.

Suite BI pentru întreprinderi

EBIS este o cale naturală pentru furnizarea de instrumente BI care au fost livrate anterior ca produse disparate. Aceste seturi sunt integrate în seturile de instrumente de interogare, raportare și OLAP. Suitele Enterprise BI trebuie să fie scalabile și să se extindă nu numai la utilizatorii interni, ci și la clienții cheie, furnizorii etc. Produsele suite BI ar trebui să ajute administratorii să implementeze și să gestioneze BI fără a adăuga noi resurse. Datorită relației strânse dintre web și suitele BI pentru întreprinderi, unii furnizori își descriu suitele BI ca portaluri BI. Aceste oferte de portal oferă un subset de capabilități EBIS printr-un browser Web, dar furnizorii își extind continuu funcționalitatea mai aproape de cea a instrumentelor pentru client gros. EBIS tipice sunt furnizate de Business Objects și Cognos.

Platforme BI

Platformele BI oferă seturi de instrumente pentru crearea, implementarea, susținerea și întreținerea aplicațiilor BI. Există aplicații bogate în date cu interfețe personalizate pentru utilizatorul final, organizate în jurul unor probleme specifice de afaceri, cu analiză țintită si modele. Platformele BI, deși nu cresc la fel de rapid și sunt utilizate pe scară largă ca EBIS, sunt un segment important datorită creșterii așteptate și continue a aplicațiilor BI. Datorită eforturilor furnizorilor de SGBD relaționali de a crea extensii OLAP ale SGBD-urilor lor, mulți furnizori de platforme care au furnizat SGBD-uri multidimensionale pentru OLAP au fost forțați să migreze în domeniul aplicațiilor BI pentru a supraviețui. Familiile de produse de baze de date care oferă capabilități BI conduc cu adevărat creșterea pieței platformelor BI. Acest lucru se datorează parțial activității crescute din partea unui număr de furnizori de baze de date. Privind diferite instrumente, vedem că EBIS sunt instrumente extrem de funcționale, dar nu au astfel de instrumente de mare importanță ca platforme BI sau aplicații BI personalizate. Dar platformele BI nu sunt de obicei la fel de complete din punct de vedere funcțional precum suitele BI corporative. Atunci când alegeți platformele BI, trebuie să luați în considerare următoarele caracteristici: modularitate, arhitectură distribuită, suport pentru standarde XML, OLE DB pentru OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM și suport pentru lucrul pe Web. De asemenea, trebuie să ofere funcționalități specifice business intelligence, și anume acces la baze de date (SQL), manipulare multidimensională a datelor, funcții de modelare, analiză statistică și grafică de afaceri. Această categorie de produse este reprezentată de Microsoft, SAS Institute, ORACLE, SAP și altele.

aplicații BI

Aplicațiile de business intelligence au adesea instrumente BI încorporate (OLAP, generatoare de interogări și rapoarte, instrumente de modelare, analiză statistică, vizualizare și extragere de date). Multe aplicații BI extrag date din aplicațiile ERP. Aplicațiile BI sunt de obicei concentrate pe o anumită funcție sau sarcină organizațională, cum ar fi analiza și prognoza vânzărilor, bugetarea financiară, prognoza, analiza riscului, analiza tendințelor, „analiza abandonului” în telecomunicații etc. Ele pot fi utilizate mai larg ca în cazul aplicațiilor sau sistemelor de management al performanței întreprinderii cartele de bord echilibrate(tabloul de bord echilibrat).

Inteligența datelor

Miningul de date este procesul de descoperire a corelațiilor, tendințelor, modelelor, relațiilor și categoriilor. Se realizează prin extragerea atentă a datelor folosind tehnologii de recunoaștere a modelelor, precum și statistice și metode matematice. Miningul de date efectuează în mod repetat diverse operațiuni și transformări asupra datelor brute (selectarea caracteristicilor, stratificarea, gruparea, vizualizarea și regresia) care sunt concepute pentru: 1) să găsească perspective care sunt intuitive pentru oameni, care, la rândul lor, înțeleg mai bine procesele de afaceri care stau la baza activităților lor. ; 2) să găsească modele care pot prezice rezultatul sau semnificația anumitor situații folosind date istorice sau subiective.

Spre deosebire de utilizarea OLAP, inteligența datelor este mult mai puțin condusă de utilizator, bazându-se în schimb pe algoritmi specializați care corelează informațiile și ajută la recunoașterea tendințelor importante (și necunoscute anterior), fără prejudecăți și presupuneri ale utilizatorilor.

Alte metode și instrumente BI

Pe lângă instrumentele enumerate, BI poate include următoarele instrumente de analiză: pachete de analiză statistică și analiză de serii cronologice și evaluarea riscurilor; instrumente de modelare; Pachete pentru rețele neuronale; instrumente de logică neclară și sisteme experte.

În plus, este necesar să se noteze mijloacele pentru design grafic rezultate: mijloace de afaceri şi grafică ştiinţifico-tehnică; „tablouri de bord”, cartografie analitică și hărți topologice; instrumente de vizualizare a datelor multidimensionale.

Arhitectura de business intelligence

O arhitectură BI de întreprindere ar trebui dezvoltată după ce nevoile de BI ale utilizatorilor sunt determinate, dar înainte ca instrumentele BI să fie selectate. Arhitectura Business Intelligence definește componentele livrării de informații BI și componentele tehnologiei BI (Fig. 1). Odată ce profilurile de utilizare a informațiilor BI au fost identificate, o arhitectură de livrare a informațiilor poate fi proiectată pe baza acestor profiluri și a tipului de implementare necesar. Acesta ar putea fi orice amestec de clienți desktop cu conexiune la rețea, clienți și servere desktop, clienți subțiri bazați pe web și alte dispozitive de calcul mobile. Arhitectura de livrare a informațiilor va defini interfețele utilizator, care sunt adesea portaluri personalizabile.

Fig.1. Arhitectura de business intelligence

Arhitectura tehnologiei BI definește infrastructura și componentele necesare pentru a sprijini implementarea, operarea și administrarea instrumentelor și aplicațiilor BI, precum și comunicațiile dintre aceste componente. O arhitectură puternică a tehnologiei BI va consta din două straturi importante: infrastructură și servicii de aplicații (sau funcționalitate). Stratul de infrastructură include resurse de informații, administrație și rețele. În acest nivel, datele sunt colectate, integrate și puse la dispoziție. Stocarea datelor este una dintre componentele posibile ale stratului de infrastructură. Utilizarea BI pe sisteme operaționale poate necesita un depozit de date operaționale (ODS), eventual asociat cu structuri corporative fluxul de lucru Serviciile de aplicație includ toate serviciile BI, cum ar fi motoarele de interogare, analiză, raportare și vizualizare, precum și securitate și metadate.

Mediu de stocare și acces la informațiile BI

Pe lângă soluțiile tradiționale de depozit de date Oracle9i și MS SQL Server2000, există un număr tot mai mare de aplicații ale depozitelor ERP, de exemplu, SAP BW pentru R/3 sau PeopleSoft Enterprise Warehouse cu aplicații Enterprise Performance Management BI. Cu toate acestea, în ambele cazuri, funcționalitatea este legată de specific sisteme ERP, și, prin urmare, limitată.

Utilizarea ROLAP pentru stocarea informațiilor BI crește rapid datorită confortului SGBD-urilor relaționale pentru aplicațiile cu baze de date foarte mari și detaliate și încorporării capabilităților OLAP în SGBD. Utilizarea MDB și OLAP rămâne neschimbată și cea mai predominantă, deoarece oferă performanțe și funcționalități mai bune acolo unde datele agregate și analizele complexe sunt importante.

Nu este surprinzător faptul că, având în vedere costul ridicat al structurilor client-server pe două niveluri, accesul la BI are loc din ce în ce mai mult prin Web. Centrul de greutate se mută către server, reflectând faptul că accesul la informațiile BI ale întreprinderii este un element important, în timp ce computerele independente nu sunt în mod clar suficient de funcționale. Livrarea rapoartelor BI prin e-mail, iar metodele de livrare mobile și wireless sunt încă lente să se răspândească.

Metadate

Majoritatea instrumentelor BI de pe piață folosesc un strat de metadate sau un depozit. Metadatele comerciale includ definiții ale datelor stocate în sursele de date în termeni de domeniu. Ele pot conține, de asemenea, reguli și calcule care trebuie definite pentru afacerea respectivă. În plus, există metadate tehnice pentru accesarea datelor fizice. Instrumentele CASE, SGBD-urile relaționale, instrumentele de extragere a datelor, transformare și încărcare folosesc metadatele. Când se construiesc depozite de date și magazine de date, este adesea posibil să se extragă automat metadatele din sursele de date, dar uneori utilizatorii trebuie să recupereze ei înșiși metadatele. Astfel, este posibilă o situație complexă cu mai multe depozite existente într-o singură organizație. Lipsa metadatelor comune pentru instrumente - din cauza lipsei de standarde pentru metadate - este o problemă serioasă pentru departamentele IT.

Avantajele și dezavantajele tehnologiei

Capacitatea utilizatorului de a efectua analize operaționale multi-aspecte a informațiilor în termeni specifici domeniului pentru a sprijini luarea deciziilor de afaceri se extinde rapid. Mișcarea paralelă de la anarhia sau dictatura informațională la democrația informațională mărește numărul utilizatorilor de business intelligence. Nevoia de acces flexibil la datele corporative este pe primul loc, și nu doar nevoia de a rezolva un anume sarcina functionala. Dependența directă de departamentele IT care produc rapoarte sau interogări personalizate este redusă. Este posibil să treceți de la rapoartele de reglementare statice la un „raport live”, iar cei mai avansați analiști au posibilitatea de a efectua analize inter-tematice și de a construi rapoarte rezumative de la zero, având un strat semantic care descrie toți indicatorii și secțiunile. informatii corporative. Programatorii pot folosi aceleași instrumente pentru a crea rapid rapoarte parametrice de rutină. Accesul web la BI (atât conținut static, cât și dinamic) va oferi un adevărat spațiu de informare corporativă și munca colectivă a angajaților.

Riscul principal este schimbările prea rapide în tehnologia BI și utilizarea unor soluții și instrumente netestate. Este necesar să urmăriți furnizorii, să le evaluați sustenabilitatea, direcțiile de dezvoltare, să încercați în mod regulat noi instrumente și să realizați tipificarea și unificarea BI. Un alt risc este legat de calitatea datelor - dacă nu sunt transformate, curățate și consolidate în mod corespunzător, atunci nicio cantitate de instrumente sau aplicații BI fanteziste nu poate crește fiabilitatea datelor. O serie de probleme pot apărea din cauza inconsecvenței metadatelor. În cadrul unei corporații mari, aceste probleme sunt rezolvate la nivel de infrastructură prin crearea unui depozit de date corporative și prin gestionarea centralizată a metadatelor. Crearea unui depozit va ajuta la punerea în ordine în nomenclatura indicatorilor colectați, colectarea datelor, distribuirea și autorizarea accesului. Tehnologia BI în sine nu este capabilă să rezolve în mod cuprinzător aceste probleme, iar neglijarea lor se întoarce la anarhia informațională și „silozurile de date”.

Principalii jucători din domeniul BI

Potrivit proverbialelor pătrate magice ale Gartner, liderii tehnologici din EBIS astăzi sunt Business Objects și Cognos, Information Builders se află la granița dintre lideri și contestatori, iar Microsoft și Oracle sunt printre contestatori. Unul nu are un client OLAP autonom, dar utilizează funcționalitatea tabelului pivot Excel200x și nu are un generator de rapoarte, celălalt nu are încă un înlocuitor pentru Oracle Express Analyzer. În grupul „vizionarilor”, Crystal Decisions se remarcă la granița cu liderii. De asemenea, merită menționate Actuate și MicroStrategy.

Practic nu există lideri pentru platformele BI, ceea ce indică imaturitatea tehnologiei și a pieței. Până acum, doar Microsoft se află la granița acestei zone datorită soluțiilor pentru încorporarea serviciilor OLAP în MS SQL Server și dezvoltarea lor într-un server analitic. Alți concurenți includ SAS Institute, urmat de Oracle, PeopleSoft și SAP. Hyperion se află literalmente la o răscruce - SAS și Hyperion și-au pierdut pozițiile de lider în 2000. Remarcabil printre vizionari este MicroStrategy. Din păcate, Crystal Decisions este încă un jucător de nișă.

Tendințe

Dintre instrumentele BI, EBIS se confruntă cu cea mai mare creștere, reflectând concurența crescută în economia actuală. Utilizarea instrumentelor pentru generarea de interogări, rapoarte și analiză a datelor este în scădere, iar organizațiile le modernizează și le înlocuiesc cu suite BI pentru întreprinderi. Instrumentele de bază (interogări neplanificate, raportare și analiză OLAP de bază) sunt încă cele mai comune, acoperind majoritatea nevoilor. Utilizarea OLAP și a altor instrumente avansate BI similare tehnologiei de data mining este, de asemenea, în creștere. Cu toate acestea, instrumentele autonome de extragere a datelor dispar, această tehnologie este absorbită și inclusă în alte instrumente BI, de exemplu, în extensiile DBMS.

Este de așteptat ca în decurs de 5 ani, capabilități precum XML pentru analiză (XML/A), servicii web BI, colaborare, comunicații wireless și mobile să fie combinate sub forma rețelelor de business intelligence (rețele BI), care vor fi completate de activități de instrumente de monitorizare a afacerii (Monitorizarea activității afacerii, BAM).

XML pentru analizare. XML/A a apărut inițial ca un protocol de comunicare între diferite straturi BI (client, server analitic, server de baze de date). XML/A are probleme serioase de performanță - creează o mulțime de costuri generale și este în prezent aplicabil doar unui client OLAP „ușor”. Cu toate acestea, dacă aceste probleme sunt rezolvate, XML/A ar putea deveni o lingua franca comună între diferite medii BI, traversând mai multe domenii, furnizori și tehnologii, susținând astfel rețelele BI.

Servicii web BI. Furnizorii identifică adesea produsele EBIS ca portaluri BI, deoarece versiunile Web ale acestor produse oferă un punct de intrare la informațiile întreprinderii. De fapt, aceste portaluri BI acceptă adesea și link-uri către informații nestructurate, deși acest lucru necesită de obicei un fel de sistem de integrare. Din ce în ce mai mult, produsele EBIS se concentrează pe componentele externe ale corporației (extranet e-business intelligence). Noua arhitectură de componente SOA orientată spre servicii este o evoluție a serverelor de aplicații și portaluri corporative. Această inovație este asociată și cu tehnologiile J2EE și .NET. Serviciile Web BI fac instrumentele BI să deschidă componente cu interfețe cunoscute și disponibile pe toate tipurile de rețele. Există un număr tot mai mare de furnizori de produse BI care le implementează sub formă de servicii Web, dar mai des sub masca portalurilor.

Colaborare. Adăugarea de adnotări la rapoarte și partajarea rezultatelor analizei între mai mulți utilizatori a fost posibilă încă din zilele EIS, dar acum această funcționalitate este populară și multe aplicații BI au adăugat capabilități de flux de lucru. Este de așteptat ca utilizatorii să poată lucra simultan cu un model sau ca diferite aplicații BI să fie conectate în timp real.

Business intelligence wireless și mobil. O altă tendință puternică în furnizarea de informații BI este observată cu furnizorii care permit produselor BI să livreze rapoarte prin tehnologia mobilă, inclusiv PDA-uri, telefoane de internet și pagere.

Monitorizarea activitatii afacerii. Noua tehnologie BAM este în esență BI operațional și combină integrarea aplicațiilor în timp real cu capabilitățile de business intelligence. Folosind date tranzacționale extrase din sistemele de procesare a tranzacțiilor în timp real, instrumentele BI analizează aceste date și oferă alerte și informații despre evenimente critice factorilor de decizie operaționali.

Literatură

1. Korneev V.V., Gareev A.F., Vasyutin S.V., Raikh V.V. Baze de date. Procesarea inteligentă a informațiilor. // M.: Cunoaștere, 2001
2. Tom Sullivan.
3. Kimbal R. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Willey & Sons, 1996
4. Thomsen E. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems. Editura Wiley Computer, 1997
5. Spearley E. Depozite de date corporative. Planificare, dezvoltare, implementare. Volumul 1: Trad. din engleză // M.: Williams, 2001
6. Archipenkov S., Golubev D., Maksimenko O. DEPOZITARE DATE. De la concept la implementare / Ed. Ed. S.Ya. Arkhipenkova // M.: DIALOG-MEPhI, 2002
7. V., Samoilenko A. Data mining: curs de formare. // Sankt Petersburg: Peter, 2001
8. În interiorul Gartner Group (rus), Dresner H., Hostmann B. și F. Buytendijk. Atenție: Pătratele magice Gartner actualizate pentru sisteme de Business Intelligence, 2003, februarie
9. Liautaud B., Hammond M. e-Business Intelligence: Transformarea informațiilor în cunoștințe în profit. McGraw-Hill, 2001
10. Christine Comaford. .
11. Tom Sullivan. .

Valeri Artemiev(avi @cbr.ru) - Consilier al directorului Centrului principal de informatizare al Băncii Rusiei (Moscova).

Cuvinte la modă, terminologie populară, definiții nu complet clare și unități lexicale complet nefamiliare. Toate cele de mai sus pot fi aplicate atât conceptului de „business intelligence”, cât și expresiei „data science”. Să încercăm nu numai să depășim dificultățile de traducere, ci și să înțelegem diferența dintre „știința datelor” și „inteligența de afaceri”.

Business Intelligence: inteligență, inteligență, înțelegere, analiză

Mulți cred că termenul „business intelligence” a apărut pentru prima dată în anii 80. secolul trecut, dar acest lucru nu este în întregime adevărat. Cert este că acest termen a fost folosit pentru prima dată de Hans Peter Luhn, cercetător la IBM, în 1958. Și în 1989, Howard Dresner, care mai târziu a devenit analist la Gartner, a definit „business intelligence” ca ceva care descrie „concepte și tehnici pentru îmbunătățirea procesului decizional de afaceri folosind sisteme bazate pe date de afaceri”.

Să ascultăm de alți experți. Astfel, Jonathan Wu, manager la Netgear, definește BI ca fiind procesul de colectare a informațiilor multidimensionale despre subiectul cercetat. Iată interpretarea oferită de The Data Warehousing Institute: Business intelligence este procesul de transformare a datelor în cunoștințe, iar cunoștințele în acțiuni de afaceri pentru a obține beneficii.

BI poate fi privit nu numai ca un proces, ci și ca rezultat al procesului de dobândire a cunoștințelor. Cu toate acestea, dacă compilam toate definițiile care „în derivă” pe piață, se poate argumenta că inteligența de afaceri în sensul cel mai larg al conceptului este procesul de transformare a datelor primite în cunoștințe de afaceri care sunt folosite pentru a lua decizii îmbunătățite. Mai mult, este și tehnologia de informație colectarea și consolidarea datelor. În cele din urmă, BI reprezintă cunoștințele de afaceri care sunt dobândite prin analiza aprofundată a datelor. Pe scurt, business intelligence este tehnologie, analiză și cunoaștere.

Data Science: știința haosului adusă la ordine

Recent, știința datelor a fost privită nu numai ca o disciplină academică, ci și ca un domeniu practic de activitate inter-industrial. Termenul în sine a fost inventat de William Cleveland, profesor la Universitatea Purdue, considerat una dintre cele mai mari autorități în domeniul statisticii, învățării automate și vizualizării datelor.

Conform definiției consiliu international CODATA (International Council for Science: Committee on Data for Science and Technology), știința datelor este o disciplină care combină diverse domenii de statistică, data mining și învățarea automată. Cu toate acestea, cea mai populară definiție este dată în articolul „Ce este știința datelor?” Mike Loukidis, editor la O"Reilly Media și autor de cărți despre sistemele de operare, arhitectura computerelor și programare. Este de remarcat faptul că această interpretare este fundamentală astăzi. Acesta este un nume generalizat pentru tehnologiile care sunt concepute pentru a produce date ca produs. Dacă comparăm știința datelor cu statisticile tradiționale, atunci la prima vedere poate părea că nu există diferențe între ele. Cu toate acestea, știința datelor este caracterizată. o abordare integrată, iar oamenii de știință nu studiază datele, ci le folosesc.

Astfel, ajungem la concluzia că Data Science studiază problemele analizării, procesării și utilizării datelor. Acesta este un „sortament” atât de fantastic care vă face capul să învârtă: aici aveți statistici, extragerea datelor și inteligenţă artificială, procesarea unor volume mari de date și metode de proiectare a bazelor de date și multe altele.

Nimic nu este nou sub... firmamentul datelor

Cloud computing și alte progrese tehnologice au forțat companiile să se concentreze mai mult pe viitor decât să analizeze rapoarte bazate pe date din trecut. A obține avantaje competitive, companiile au început să combine și să transforme datele, care fac parte din știința datelor reale.

În același timp, aceștia practică Business Intelligence prin crearea de grafice, rapoarte și tabele pe baza datelor obținute. Deși există diferențe mari între Data Science și Business Intelligence, acestea sunt la fel de importante și se completează reciproc.

Pentru a practica BI și Data Science, multe companii angajează specialiști care combină două posturi deodată - analiști BI și oameni de știință de date. Cu toate acestea, aici apare confuzia din cauza lipsei de înțelegere a faptului că aceste roluri necesită expertiză diferită.

Este nedrept să ne așteptăm ca un analist BI să poată face previziuni precise de afaceri. Și acest lucru poate provoca consecințe catastrofale pentru orice companie. Cu toate acestea, învățând diferențele cheie dintre BI și știința datelor, puteți afla cum să identificați candidații potriviți pentru sarcinile specifice pe care afacerea dvs. dorește să le rezolve.

Zona de interes

Pe de o parte, abordare tradițională Business Intelligence presupune crearea de tablouri de bord pentru a afișa date istorice în raport cu un set fix de indicatori cheie de performanță. De aici concluzionăm că BI se bazează mai mult pe rapoarte, tendinte moderneŞi indicatori cheie eficiență (KPI).

Știința datelor, pe de altă parte, se concentrează mai mult pe prezicerea a ceea ce s-ar putea întâmpla în cele din urmă în viitor. Astfel, oamenii de știință de date sunt mai concentrați pe studierea tiparelor și a diferitelor modele, precum și pe găsirea de corelații pentru predicțiile de afaceri.

De exemplu, companiile din domeniul afacerilor trebuie să prezică nevoia tot mai mare de noi tipuri de formare bazată pe modelele și cerințele existente ale companiilor corporative.

Analiza și calitatea datelor

BI cere analiștilor să se poată concentra nu numai asupra prezentului și viitorului, ci și să privească în trecut - adică să folosească în mod activ datele istorice. Prin urmare, analiza analiștilor BI este în mare măsură retrospectivă. Accentul Business Intelligence este datele complet exacte bazate pe ceea ce sa întâmplat de fapt în trecut.

De exemplu, rezultatele trimestriale ale unei companii se bazează pe datele reale de afaceri din ultimele trei luni. Erorile în acest caz sunt pur și simplu imposibile, deoarece raportarea este descriptivă și nu poate fi subiectivă.

Când vine vorba de știința datelor, oamenii de știință ar trebui să utilizeze analize predictive și prescriptive. Li se cere să prezică destul de precis ce se va întâmpla în viitor folosind probabilități și niveluri de încredere.

Modul în care o companie va lua acțiunile necesare pe baza analizei predictive și a proiecțiilor viitoare nu poate fi bazat pe simple presupuneri. Desigur, știința datelor nu poate fi 100% precisă, dar trebuie să fie „suficient de bună” pentru ca o companie să ia decizii și acțiuni în timp util și să ofere rezultatele de care are nevoie.

Un exemplu ideal de știință a datelor în acțiune este estimarea câștigurilor unei companii pentru următorul trimestru.

Surse de date și transformare

Business Intelligence înseamnă planificare și pregătire din timp pentru a utiliza combinația potrivită de surse de date pentru a o transforma. Pentru a obține informații relevante despre clienți, operațiuni comerciale și produse, Data Science este capabilă să transforme datele din mers folosind surse de informații care sunt disponibile la cerere.

Nevoie de atenuare

Analiștii BI nu ar trebui să atenueze nicio incertitudine privind datele istorice, deoarece acestea se bazează pe situații din viața reală. Astfel de date sunt exacte și nu implică nicio probabilitate.

În 2007, piața platformelor BI a suferit schimbări majore asociate cu consolidarea sa semnificativă. Marii furnizori au făcut achiziții strategice: Oracle a finalizat achiziția Hyperion, SAP a anunțat achiziția Business Objects, Cognos a finalizat achiziția Applix și a fost de acord să fuzioneze cu IBM.

Cum au afectat aceste evenimente piața platformelor BI? Cel mai clar răspuns la această întrebare poate fi obținut analizând „pătratul magic” al lui Gartner (Fig. 1), care arată distribuția producătorilor de top de platforme BI la începutul anilor 2007 și 2008.

Orez. 1. Poziția furnizorilor de top pe piața platformelor BI (sursa: Gartner)

Înainte de a comenta modificările prezentate mai sus, să luăm în considerare pe scurt metodologia Gartner pentru selectarea și prezentarea furnizorilor de platforme BI în planul „pătratului magic”. În primul rând, să explicăm ce înțelege Gartner prin conceptul de „platformă BI”.

Ce este o platformă BI așa cum este definită de Gartner

În mod elementar, Gartner definește o platformă BI ca un instrument care permite organizațiilor să creeze aplicații care să le permită să învețe și să-și înțeleagă afacerea. Potrivit mai mult interpretare detaliată, Gartner definește o platformă BI ca o platformă software care oferă 12 funcții, care, la rândul lor, sunt împărțite în trei grupuri: integrare, instrumente de livrare a informațiilor și instrumente de analiză a informațiilor.

Integrare

GeneralInfrastructura BI- toate instrumentele platformei trebuie să utilizeze aceleași instrumente de securitate, metadate comune, instrumente comune de administrare, instrumente comune de generare de interogări și, de asemenea, să aibă același tip de interfețe.

Managementul metadatelor Nu numai că toate instrumentele aplicației trebuie să se bazeze pe aceleași metadate, dar trebuie și să poată găsi, stoca, utiliza și publica rapid obiecte de metadate, cum ar fi dimensiuni, ierarhii, opțiuni de măsurare a performanței și opțiuni de raportare.

Instrumente de dezvoltare- alături de mijloacele de creare a aplicațiilor BI individuale, platforma BI trebuie să ofere instrumente de dezvoltare software pentru integrarea aplicațiilor într-un proces comun de afaceri sau asigurarea integrării acestora într-o altă aplicație. Platforma BI ar trebui să ofere dezvoltatorilor posibilitatea de a crea aplicații BI fără codare, pe baza utilizării vrăjitorilor (componente asemănătoare vrăjitorilor) pentru editarea vizuală.

Gestionarea colaborării și a fluxului de lucru - această oportunitate permite utilizatorilor BI să partajeze și să discute informații folosind foldere partajate și fire de discuții. În plus, aplicațiile BI pot atribui și urmări evenimente sau sarcini atribuite utilizatorilor individuali pe baza unor reguli de afaceri predefinite. De obicei, această funcționalitate este furnizată prin integrarea cu un instrument separat de flux de lucru.

Mijloace de furnizare a informațiilor

Instrumente de raportare(Raportare) - face posibilă crearea de rapoarte interactive formatate. În plus, furnizorii de platforme BI trebuie să ofere o gamă largă de tipuri de rapoarte (financiare, operaționale etc.) sub formă de tablouri de bord.

Tablouri de bord(Tablouri de bord) este unul dintre componente rapoarte, prezentarea informațiilor sub formă de imagini grafice intuitive, inclusiv diagrame, cadrane, semafoare etc. Acești indicatori arată starea parametrului analizat pe fundalul scopului propus (Fig. 2).

Orez. 2. Exemplu de tablou de bord

Un manager sau un analist, ca un pilot de avion, vede o „planșă” în fața lui și controlează sistemul, concentrându-se pe valorile indicatorilor. În același timp factori cheie, necesare managementului întreprinderii, trebuie măsurate într-un fel sau altul și prezentate sub formă de indicatori. Motto-ul conceptului: „Dacă nu îl poți măsura, nu îl poți gestiona.”

Generator de interogări ad-hoc(Interogare ad-hoc) - Această funcție, cunoscută și sub numele de raportare cu autoservire, permite utilizatorilor să obțină răspunsuri la întrebările lor. Sistemul oferă un mijloc de navigare prin resursele de date disponibile.

Integrare cu Microsoft Office- în unele cazuri, platformele BI sunt folosite ca o verigă intermediară în lanțul de analiză a informațiilor, iar Microsoft Office (în special Excel) acționează ca un client BI. În aceste cazuri, este esențial ca furnizorul BI să ofere integrare cu Microsoft Office, inclusiv suport pentru formate de documente, formule și tabele pivot.

Instrumente de analiză a informațiilor

OLAP(Prelucrare analitică online - procesare analitică în timp real) - tehnologia de prelucrare a informațiilor, inclusiv compilarea și publicarea dinamică a rapoartelor și documentelor. Folosit pentru a procesa rapid interogări complexe de baze de date. Tehnologia OLAP oferă de mare viteză procesarea cererilor. Ia un instantaneu al bazei de date relaționale și o structurează într-un model de interogare spațială. Faptul este că bazele de date relaționale stochează entități în tabele separate, iar interogările complexe cu mai multe tabele sunt executate în ele relativ lent, în timp ce o bază de date spațială este un model mai de succes pentru interogări. Timpul de procesare declarat pentru interogări în OLAP este de aproximativ 0,1% din interogările similare dintr-o bază de date relațională.

Vizualizare avansată- instrumentele avansate de vizualizare vă permit să prezentați date pentru o percepție mai eficientă prin utilizarea de imagini și diagrame interactive în loc de tabele (Fig. 3). De obicei, utilizatorii în modul dinamic pot schimba reprezentarea grafică, pot folosi scalarea, combina date și pot schimba culorile.

Orez. 3. Exemplu de utilizare a vizualizării în prezentarea datelor
pe tabloul de bord Cognos

Modelare predictivă și data mining. Modelarea predictivă este procesul de creare (sau selectare) a unui model pentru a prezice probabilitatea apariției unui eveniment. Miningul de date este procesul de descoperire a unor date „brute” necunoscute anterior, a cunoștințelor utile și interpretabile netriviale necesare pentru luarea deciziilor. Informațiile găsite în procesul de utilizare a metodelor Data Mining ar trebui să descrie noi conexiuni între proprietăți, să prezică valorile unor caracteristici pe baza altora etc. Cunoștințele găsite trebuie să fie aplicabile unor date noi cu un anumit grad de fiabilitate. Atunci când cunoștințele extrase nu sunt transparente pentru utilizator, trebuie să existe metode de post-procesare care să le facă interpretabile. Problemele rezolvate prin metodele Data Mining includ:

• clasificare - atribuirea obiectelor (observații, evenimente) uneia dintre clasele cunoscute anterior;
• regresie, inclusiv probleme de prognoză; stabilirea dependenței ieșirii continue de variabilele de intrare;
• clustering - grupare de obiecte (observații, evenimente) pe baza datelor (proprietăți) care descriu esența acestor obiecte. Obiectele dintr-un cluster trebuie să fie similare între ele și diferite de obiectele incluse în alte clustere. Cu cât obiectele dintr-un cluster sunt mai asemănătoare și cu cât sunt mai multe diferențe între clustere, cu atât este mai precisă gruparea;
• asociere – identificarea tiparelor între evenimentele înrudite. Un exemplu de astfel de model este regula care indică faptul că dintr-un eveniment X urmează evenimentul Y. Astfel de reguli se numesc asociative. Această sarcină a fost propusă mai întâi pentru a găsi modele tipice de cumpărături realizate în supermarketuri, așa că uneori este numită și analiza coșului de piață;
• tipare secvențiale - stabilirea tiparelor între evenimente legate în timp, adică descoperirea unei relații conform căreia dacă are loc un eveniment X, apoi după un timp specificat evenimentul va avea loc Y;
• analiza abaterilor – identificarea celor mai necaracteristice tipare.

Fișe de punctaj Tablourile de bord folosesc benchmark-uri afișate pe un tablou de bord pentru a oferi o analiză mai profundă, suprapunându-le pe o hartă strategică care leagă valorile cheie de performanță cu obiective strategice. Acest concept este ilustrat în fig. 4. Tehnologia implică analize suplimentare bazate pe aplicarea metodologiei de management al performanței, de exemplu Six Sigma.

Orez. 4. Comparație parametri cheie productivitate
cu obiective strategice

După ce am explicat termenul de platformă BI, să revenim la analiza „pătratului magic” din Fig. 1.

Criterii de selectare și evaluare a companiilor

Studiul Gartner (vezi Figura 1) a inclus companii selectate pe baza următoarelor principii:

• furnizarea a cel puțin 8 din 12 funcții inerente platformei BI;
• ocupând o cotă semnificativă de piață a platformelor BI, după cum o demonstrează volumele de vânzări de cel puțin 20 milioane USD;
• soluții pe ale căror platforme funcționează la nivel de întreprindere, și nu doar la nivel de departament.

În fig. 1 se folosesc o serie de termeni, conform cărora vânzătorii se află în planul pătratului. Să explicăm semnificația lor:

• fezabilitatea este determinată de următorii factori:
  • cât de competitive și de succes sunt produsele,
  • care este probabilitatea ca vânzătorul să continue să investească în produs/serviciu,
  • Cât de reușită este politica de preț a furnizorului?
  • cât de rezistent este vânzătorul la schimbările de pe piață,
  • Cât de informați sunt clienții cu privire la ofertele furnizorului?
  • în ce măsură vânzătorii sunt capabili să-și îndeplinească promisiunile de marketing,
  • Cât de mulțumiți sunt clienții de asistența de service oferită de furnizor?
• Completitudinea viziunii este capacitatea vânzătorului de a exploata tendințele pieței pentru a crea servicii suplimentare pentru clienți și beneficiile corespunzătoare pentru ei înșiși. Completitudinea viziunii poate fi evaluată pe baza calității:
  • previziuni ale nevoilor clientilor,
  • strategie de marketing,
  • strategii de vânzare,
  • strategii de dezvoltare verticală segmente de piata,
  • strategii de intrare pe piețele îndepărtate;
• liderii sunt furnizori care asigură funcționalitatea largă a produselor lor, implementarea lor cu succes și oferă suport de înaltă calitate la nivel global;
• solicitanții au limitări care pot fi asociate nu numai cu amploarea gamei de soluții tehnologice, ci și cu indicatorii de piață, precum calitatea rețelei de vânzări etc.;
• Vizionarii sunt furnizori care au o strategie puternică de promovare a platformelor BI, care se manifestă prin deschiderea standardelor, flexibilitatea arhitecturii soluției și profunzimea funcționalității aplicațiilor pe care le creează. Aceștia sunt lideri în domeniu activitate de inovare;
• jucători de nișă - ocupă o poziție de lider într-o zonă limitată de produse sau tehnologie.

Tendințe pe piața platformelor BI

După cum se poate observa din fig. 1, megafurnizorii încep să domine piața BI. Într-adevăr, în mai puțin de un an, Microsoft, Oracle, SAP și IBM au trecut de la deținerea unui sfert din piață la deținerea a două treimi din aceasta.

Când comparăm pătratele pentru 2007 și 2008, este clar că Microsoft a crescut și se află pe primul loc în ceea ce privește capacitățile de implementare. SAP nu este încă printre lideri, se pare că fuziunea cu Business Objects nu este încă finalizată. Oracle s-a mutat pe locul doi în spatele SAS în ceea ce privește caracterul complet al vederii.

Astfel, pătratul magic al platformei BI pentru 2008 reflectă faptul că conducerea trece de la furnizori independenți de BI, cum ar fi Business Objects și Cognos, la megavendors.

În iulie 2007, Oracle și-a finalizat achiziția Hyperion. Acest lucru a condus la reunirea a două platforme concurente - Hyperion System 9 și Oracle Business Intelligence Enterprise Edition - sub conducerea Oracle și, în consecință, extinderea resurselor BI ale Oracle, ca din punct de vedere tehnologicși în raport cu resursele umane.

În octombrie 2007, SAP a anunțat adăugarea Business Objects pentru a-și extinde prezența pe piață. Această conexiune (a fost finalizată în ianuarie 2008) elimină un decalaj semnificativ în SAP în ceea ce privește generatorii de interogări și rapoarte.

Cognos a finalizat achiziția Applix, care are o tehnologie puternică OLAP și, la rândul său, a fost de acord să fie achiziționată de IBM.

În aceeași perioadă, factori precum maturizarea portofoliului BI al Microsoft, dezvoltarea tehnologiilor Web 2.0, dezvoltarea produselor open source BI și dezvoltarea ofertelor software ca serviciu (SaaS) au făcut ca funcționalitatea BI să devină mai mare. accesibil decât înainte.

Soluțiile OpenSource BI au făcut progrese semnificative în dezvoltarea lor, dar cifra de afaceri din implementarea lor este încă nesemnificativă. Unul dintre cei mai mari furnizori din această zonă, JasperSoft, susține că are peste 7 mii de clienți comerciali și peste 70 de mii de implementări active.

Există, de asemenea, un interes din ce în ce mai mare pentru furnizarea de soluții BI ca SaaS. În special, Business Objects este lider în domeniul aplicațiilor OnDemand BI, dar există și firme mai mici, cum ar fi Seatab, Oco și LucidEra, care oferă soluții BI ca serviciu. Utilizarea soluțiilor BI sub forma unui serviciu OnDemand nu este potrivită pentru toate organizațiile, este de puțin folos pentru organizațiile care lucrează cu date sensibile. Cu toate acestea, în fiecare an tot mai multe companii aleg modelul SaaS ca fiind mai economic și destul de fiabil.

Analiza pozitiei furnizorilor de top

Obiecte de afaceri

Printre companiile specializate exclusiv în soluții BI, Business Objects oferă cea mai cuprinzătoare platformă cu tehnologie de raportare și generare de interogări bine dezvoltată.

Aproximativ 90% dintre organizațiile care au implementat această soluție notează că este standard pentru organizația lor.

Business Objects și-a extins ofertele de BI în 2007 prin adăugarea Inxight.

Creșterea rapidă a ofertelor OnDemand BI ale Business Objects, cu peste 70.000 de utilizatori, îl face lider de facto în SaaS-BI.

Business Objects va trebui să își ajusteze strategia după dobândirea unui nou statut ca urmare a trecerii la proprietatea SAP, adică va trebui să petreacă ceva timp schimbându-și canalele de vânzare, sistemul de suport etc.

Conform recenziilor clienților, OLAP este partea slabăîn soluții Business Objects.

Cognos

Cognos are o rată de adoptare excepțional de ridicată a platformei sale BI ca soluție standard de întreprindere. Peste 90% dintre respondenți consideră Cognos standardul pentru organizația lor.

Cognos investește activ în eforturile de îmbunătățire a arhitecturii platformei. Odată cu apariția versiunii 8.2 și a viitoarei versiuni 8.3, Cognos 8 BI a eliminat practic problemele cu stabilitate insuficientă și slabă suport tehnic. În prezent, majoritatea clienților rulează cea mai recentă versiune de Cognos BI.

Odată cu finalizarea fuziunii Cognos cu IBM, platforma Cognos BI va beneficia de integrarea cu tehnologiile IBM.

Cognos va câștiga un alt avantaj pe măsură ce stăpânește tehnologia Applix TM1 OLAP.

Tehnologia de extragere a datelor Cognos este încă mai slabă decât ofertele concurenților săi.

Microsoft

Politica de prețuri de succes și integrarea cu MS Office fac soluțiile Microsoft deosebit de atractive pentru organizațiile care se bazează pe soluțiile de infrastructură ale acestei companii.

Atunci când își promovează soluțiile BI, Microsoft se poate baza pe un public larg de dezvoltatori. Potrivit estimărilor Microsoft, aceștia sunt 2 mii de parteneri OEM/ISV pentru implementarea soluțiilor sale de BI.

Potrivit recenziilor clienților, soluțiile BI de la Microsoft provoacă reclamații minime.

Soluțiile Microsoft BI au fost create de acesta și nu achiziționate împreună cu o companie afiliată.

Microsoft s-a alăturat cu întârziere cursei de promovare a platformelor BI și, prin urmare, acum strategia sa este de a „prinde din urmă și depăși”. Potrivit clienților, Microsoft rămâne în urmă față de companiile tradiționale cu platforme BI, în special în ceea ce privește gestionarea metadatelor, generarea de rapoarte și crearea tabloului de bord.

MicroStrategy

În loc de o tactică suplimentară, MicroStrategy a construit tehnologia în întregime intern. Acest lucru asigură un grad ridicat de integrare în cadrul platformei.

MicroStrategy are recenzii pozitive ale clienților pentru toate cele 12 criterii evaluate de Gartner.

Dezvoltarea de noi tehnologii poate duce la o slăbire a poziției pe care MicroStrategy o deține în prezent în domeniul prelucrării unor volume foarte mari de date.

MicroStrategy are reputația de a oferi soluții costisitoare la care este dificil de obținut o reducere.

MicroStrategy se concentrează exclusiv pe platformele BI și nu acordă suficientă atenție tehnologiilor conexe - CPM (Corporate Performance Management) și integrarea datelor.

MicroStrategy are vânzări mici în regiunea Asia-Pacific.

Oracol

Chiar înainte ca Hyperion să se alăture la mijlocul lui 2007, poziția Oracle pe piața BI era destul de puternică: combinația sa dintre platforma BI și aplicațiile analitice (Oracle BI Enterprise Edition (OBIEE) și Oracle Analytic Applications) reprezenta o ofertă de mare succes.

Clienții îi oferă lui E recenzii pozitive pe OBIE. Aceștia notează gama largă de soluții pentru organizarea muncii în echipă, precum și instrumentele avansate de vizualizare, care, potrivit acestora, sunt printre cele mai bune de pe piață.

Punctele forte ale motorului Essbase OLAP și capacitățile de integrare ale Hyperion cu Microsoft Office sporesc potențialul Oracle pe piața BI.

Oracle are sanse bune promovează-ți tehnologiile BI către diverși clienți, nu doar către adepții platformei Oracle.

Procesul de integrare a soluțiilor BI rezultate în urma fuziunii va dura mult timp în 2008.

Există dovezi că printre instalările bazei de date Hyperion BI, procentul celei mai recente versiuni este mic, ceea ce indică faptul că clienții nu se grăbesc să treacă la cea mai recentă versiune a produsului.

Oracle trebuie să-și îmbunătățească suportul tehnic.

SAP

Cu peste 13 mii de implementări, Compania SAP a obținut un mare succes în promovarea soluției NetWeaver BI. Peste 75% dintre clienții SAP chestionați de Gartner au indicat că soluțiile SAP BI sunt standard în organizațiile lor.

Odată ce integrarea SAP și Business Objects este finalizată, SAP va deveni cel mai mare furnizor de platforme BI, de două ori mai mare decât orice alt competitor.

Punctele forte ale Business Objects, în primul rând generarea de rapoarte formatate și crearea de rapoarte cu autoservire, completează eficient golurile în soluțiile SAP BI.

Într-un sondaj Gartner, clienții SAP care folosesc cea mai recentă versiune a SAP BI au remarcat provocările de implementare.

Atașarea Business Objects reduce puțin scorul SAP, pe care Gartner îl numește vag fezabilitate. Acest lucru se datorează incertitudinii inevitabile pentru clienții care s-au bazat pe existență produse autohtone SAP în domeniul BI.

În ciuda faptului că soluțiile implementate bazate pe NetWeaver BI sunt capabile să importe date din aplicații non-SAP, SAP poate numi cel mult 25 mari intreprinderi care au implementat NetWeaver BI, oriunde domină contabilitatea sisteme SAP. Pentru a atinge liderul pe piață, SAP trebuie să demonstreze că își poate implementa platforma în întreprinderi în care aplicațiile SAP nu sunt dominante.

SAS

SAS este lider în domeniul analizei avansate (Advanced Analytic Solutions).

SAS oferă soluții de analiză care nu numai că oferă funcționalități de bază la nivel de analiză KPI, dar oferă și analize avansate pentru a detecta problemele de afaceri, cum ar fi detectarea fraudelor.

SAS este brand celebru, soluțiile SAS sunt acceptate în întreaga lume.

Aplicațiile SAS sunt considerate dificil de învățat. Multe aplicații avansate de analiză necesită utilizarea limbajului de programare SAS specializat, ceea ce reprezintă un beneficiu pentru programatori, dar o limitare semnificativă pentru persoanele fără astfel de abilități.

În concluzie, enumeram principalele tendințe de pe piața platformelor BI:

• relevanța sarcinii de optimizare a productivității companiilor la toate nivelurile stimulează cererea de soluții BI;
• capacitățile platformelor BI se extind și, pe lângă generatoarele tradiționale de rapoarte și interogări, precum și funcționalitatea OLAP, „tablourile de bord”, tablourile de bord și vizualizarea avansată au primit o dezvoltare activă;
• megafurnizorii încep să domine piața BI;
• Soluțiile BI sub formă de SaaS sunt promovate activ de mulți producători;
• procesul de fuziuni și standardizare conduce piața.

Revizuire analitică: BI în Rusia 2009

Analiștii centrului TAdviser au finalizat pregătirea recenzie deschisă piața platformelor de business intelligence (BI) prezentată la piata ruseasca. Pe această pagină puteți citi cele mai interesante secțiuni ale recenziei.

Beneficiile utilizării unui sistem BI

Sistemele de analiză a afacerilor rezolvă o gamă foarte largă de probleme. Astfel, „orizontul apropiat” este monitorizarea, analiza și ajustarea obiectivelor operaționale:

sprijin pentru dezvoltarea proceselor de afaceri și a schimbărilor structurale în întreprindere;

capacitatea de a simula diverse situații de afaceri într-un singur mediu informațional;

efectuarea de analize operaționale asupra cererilor nestandardizate;

reducerea volumului de muncă de rutină a personalului și eliberarea timpului pentru o muncă analitică mai profundă;

funcționare stabilă cu volum în creștere de informații procesate, scalabilitate.

În ceea ce privește sprijinirea dezvoltării strategice a întreprinderilor, sistemele BI oferă:

evaluarea eficacității diferitelor domenii de activitate;

evaluarea posibilității de realizare a obiectivelor stabilite;

evaluarea eficienței utilizării resurselor, inclusiv de către filiale;

evaluarea eficacității activităților de exploatare, investiții și financiare;

modelarea afacerilor și evaluarea proiectelor de investiții;

managementul costurilor, planificarea fiscală, planificarea investițiilor de capital.

Astăzi, potrivit experților de la Gartner, doar 15-20% dintre utilizatorii de afaceri lucrează activ cu aplicații BI, în timp ce restul consideră sistemele de analiză a afacerii prea complexe pentru a fi utilizate. Cu toate acestea, dezvoltarea activă a instrumentelor pentru vizualizarea interactivă a datelor și răspândirea în continuare a tehnologiilor Internet ar trebui să îmbunătățească în curând situația.

Potrivit analiștilor de la MiPro Consulting, implementarea unui sistem independent de BI într-o organizație oferă o serie de avantaje față de utilizarea instrumentelor analitice integrate în alte sisteme de informații corporative. Printre avantajele sistemului BI:

o mai mare vizibilitate și ușurință în lucrul cu informații pentru utilizatorii de afaceri, inclusiv managementul de vârf;

capacitatea de a utiliza mai multe soluții analitice pentru diverse domenii de activitate în cadrul întreprinderii, și nu în cadrul departamentelor individuale;

vă permite să extrageți, să analizați și să consolidați date din aproape orice sursă;

bazat pe o platformă BI industrială, susținută și dezvoltată;

are statutul de aplicație independentă, strategică, critică pentru afaceri;

asigură scalabilitatea, eficiența, performanța necesară;

vă permite să construiți și să mențineți proceduri și procese de procesare end-to-end, modele analitice centralizate unificate și proiecte în întreaga organizație;

conține instrumente încorporate pentru rezolvarea problemelor analitice diverse și variate, atât din punct de vedere al afacerii, cât și din punct de vedere IT;

oferă acces la date și instrumente analitice pentru mai mulți utilizatori.

Utilizarea instrumentelor analitice integrate în alte sisteme de informații corporative, cum ar fi ERP sau CRM, are de obicei următoarele restricții:

un set limitat de instrumente analitice implementate care sunt aceleași pentru toți utilizatorii, indiferent de rolurile și sarcinile acestora;

capacitatea de a utiliza doar propriile date interne pentru analiză, în timp ce informațiile din alte sisteme rămân inaccesibile, iar datele din diverse surse nu pot fi consolidate;

lipsa instrumentelor integrate dezvoltate pentru analiză duce la faptul că sistemul este folosit doar pentru extragerea datelor stocate în el, care sunt apoi exportate și analizate în Excel;

ERP și sisteme CRM, de regulă, au un număr limitat de utilizatori, ceea ce „taie” de la analiză un număr mare de angajați ai companiei care ar găsi aceste informații utile și interesante (o creștere semnificativă a numărului de utilizatori reduce productivitatea sistemelor tranzacționale);

sistemele tranzacționale nu conțin de obicei toți indicatorii necesari analizei și nu includ instrumente precum tablourile de bord, care au devenit deja un standard pentru prezentarea informațiilor analitice;

rezultatele analizei în astfel de sisteme sunt de obicei prezentate sub formă de rapoarte tabelare sau diagrame, ceea ce nu permite obținerea unei imagini detaliate și cuprinzătoare a stării reale a lucrurilor și nu răspunde la multe întrebări care apar;

capacitatea de a crea interogări flexibile personalizate (ad-hoc) este limitată;

utilizarea unor volume mari de informații istorice acumulate este limitată.

Atunci când alegeți sau actualizați un sistem pentru analiza de afaceri, ar trebui să luați în considerare modalități de stocare și integrare a datelor, instrumente de vizualizare și analiză.

Stocarea datelor

Dacă compania se confruntă cu sarcina de a identifica tendințele pe termen lung sau periodice, adică utilizatorii trebuie să analizeze datele istorice provenite de la diferite departamente în ultimii 3-5 ani, atunci, cel mai probabil, este necesar să se ia în considerare cu atenție organizarea operațiunilor ETL pentru încărcarea datelor în depozite de date.

Dacă o companie sau oricare dintre diviziile sale trebuie să analizeze informații lunar sau săptămânal, atunci soluția optimă ar fi să aloce și să organizeze magazine de date separate în aceste scopuri (pentru fiecare divizie sau pentru a rezolva probleme specifice), folosind totodată instrumente ETL.

Dacă compania intenționează să analizeze datele operaționale într-un mod apropiat de timp real (adică actualizat de mai multe ori pe parcursul zilei), atunci poate fi necesar să renunțe la organizarea unui depozit de date și să acorde atenție dezvoltării instrumentelor de integrare bazate pe pe un strat virtual intermediar de metadate cu elaborarea de interfețe și algoritmi corespunzătoare (conform principiului EII).

Integrarea datelor

După cum am menționat mai sus, dacă scopul implementării unui sistem BI este de a rezolva probleme individuale, specifice, atunci este recomandabil să ne limităm la organizarea de magazine de date. În acest caz, nu este necesară utilizarea unor algoritmi de integrare separati.

Dacă, dimpotrivă, BI este implementat cu scopul de a obține o viziune unică, holistică a stării generale a afacerii, atunci probabil că este imposibil să faci fără crearea unui depozit de date centralizat și, în consecință, implementarea instrumentelor ETL necesare. . În plus, pentru a obține o imagine cu adevărat adecvată a afacerii, este necesar să se acorde o atenție deosebită asigurării calității înalte a datelor analizate, iar acest lucru va necesita introducerea unui set extins de instrumente pentru „curățarea” acestora - identificarea incompletă. sau date eronate, informații duplicate, aducerea datelor din diverse surse într-un singur format.

Dacă compania pune accent pe studierea datelor operaționale, atunci este necesar să se ia în considerare mijloacele de replicare și acces.

Vizualizare și analiză

În funcție de sarcinile atribuite, precum și de calificările utilizatorilor, sunt selectate instrumente pentru vizualizarea datelor - panouri de control, tabele de punctaj, rapoarte, cuburi OLAP.

Pentru utilizatorii experimentați, calificați, instrumentul optim va fi cuburile OLAP, care le vor permite să efectueze analize de afaceri profunde și detaliate, cu gradul de detaliu necesar.

Utilizatorii care, în activitățile lor zilnice, se confruntă cu nevoia de a lua decizii de management, precum și de a analiza performanța afacerii, sunt interesați să organizeze un loc de muncă sub forma unui panou de control, pe care se află starea afacerii în ansamblu. afișate sub formă de scale vizuale și indicatori, cu capacitatea de a comuta între activitățile din zonele individuale.

Managerii obișnuiți au nevoie de instrumente pentru a-și rezolva sarcinile curente și pentru a monitoriza progresul specii individuale operațiunile, precum și să controleze activitățile angajaților săi (fiecare angajat individual și echipa în ansamblu). În plus, pentru a organiza o interacțiune clară cu departamentele (sau regiunile) adiacente, este necesar să se poată obține o imagine de ansamblu asupra progresului sarcinilor interconectate.

Soluție verticală sau orizontală

Există atât soluții orizontale de BI pe piață, care implementează un set de instrumente general aplicabile, cât și soluții verticale specializate, „personalizate” pentru industrii sau sarcini specifice. Ambele au avantajele și dezavantajele lor.

Avantajul soluțiilor orizontale poate fi considerat capacitatea lor de a crește odată cu organizația. Astfel de soluții sunt de obicei scalabile și pot acoperi toate domeniile de activitate și toate departamentele companie mareși sunt, de asemenea, mai ușor de schimbat. Dezavantajul unei astfel de capacități este necesitatea unei configurații mai lungi și mai atentă a soluțiilor și a adaptării la cerințele specifice. Proiectele de implementare devin din ce în ce mai costisitoare, iar cerințele de la specialiștii IT sunt din ce în ce mai mari.

Soluțiile verticale, la rândul lor, nu necesită o configurație separată care necesită timp și forță de muncă pentru a rezolva probleme specifice și pentru a respecta cerințele organizațiilor de reglementare din industrie (financiare, medicale etc.). Cu toate acestea, se poate dovedi că diferite departamente din cadrul aceleiași structuri nu vor putea folosi o singură soluție și mai multe sisteme diferite de analiză a afacerii vor trebui stăpânite și integrate.

Acele organizații care în prezent și în viitor plănuiesc să se angajeze în activitățile lor specifice care necesită respectarea anumitor reglementări stricte sunt susceptibile de a beneficia de implementarea soluțiilor verticale. Dacă nu există încredere într-un astfel de angajament față de un anumit tip de activitate în viitor și există o mare probabilitate ca specializarea companiei să se extindă semnificativ, atunci alegerea unei soluții de BI verticală reprezintă un anumit risc.