Çfarë është bi. Dallimi midis inteligjencës së biznesit dhe shkencës së të dhënave. Lidhja me një burim të dhënash

ekziston sasi e madhe termat: analitika, nxjerrja e të dhënave, analiza e të dhënave, inteligjenca e biznesit dhe ndryshimi midis tyre nuk është gjithmonë aq i dukshëm edhe për njerëzit që janë të lidhur me këtë. Sot do të flasim se çfarë është Business Intelligence (BI) në një gjuhë të arritshme dhe të kuptueshme. Tema është padyshim e madhe dhe nuk mund të mbulohet vetëm me një artikull të shkurtër, por detyra jonë është të ndihmojmë të hedhim hapin e parë dhe të interesojmë lexuesin për temën. Lexuesi i interesuar do të gjejë gjithashtu një listë të plotë të hapave të ardhshëm.

Struktura e artikullit

Pse është e nevojshme e gjithë kjo: nga jeta e një analisti

(e klikuar)

Le të imagjinojmë se ne (një analist i caktuar Petrovich në furnizuesin Flower) kemi për detyrë të vlerësojmë shitjet e një numri dyqanesh (ku furnizojmë mallra) dhe secili dyqan mban regjistrat e tij të mallrave të shitura. Realiteti është se formularët e kontabilitetit do të plotësohen nga askush nuk e di se si dhe nga kush, domethënë do të kenë një strukturë të ndryshme dhe format të ndryshëm të ruajtjes (një formë tabelash). Kjo detyrë është paraqitur në mënyrë skematike në diagramin e mësipërm.

Duket se detyra nuk është e vështirë, kështu që le të shqyrtojmë një zgjidhje të drejtpërdrejtë: le të kemi N tabela dhe duhet t'i mbledhim ato së bashku në një tabelë, pastaj do të shkruajmë N skripta që konvertojnë këto tabela dhe një koleksionues që i mbledh ato së bashku. .

Disavantazhet e kësaj qasjeje:

• është e nevojshme të mbështeten skriptet N në të njëjtën kohë (ku N është në rendin e mijërave);
• kur struktura e raporteve të dyqaneve ndryshon me kalimin e kohës (për shembull, një dyqan ka punonjës i ri) është e nevojshme të kërkoni dhe rishkruani skriptet individuale;
• kur shfaqet një dyqan i ri, duhet të shkruani një skenar të ri;
• kur raportimi ynë (Lulja e furnizuesit) ndryshon, është e nevojshme të bëhen ndryshime në të gjitha skriptet;
• Korrigjimi dhe mbështetja e vështirë, pasi dyqanet nuk njoftojnë për ndryshimet e strukturës dhe nuk ndjekin asnjë specifikim.

Nëse ngrihemi në nivel gjithë organizatës, atëherë do të shohim që ka edhe më shumë probleme.

Cila është sfida: problemi është në nivelin e kompanisë

(e klikuar)

Prodhuesi Flower në fakt nuk punon drejtpërdrejt me dyqanet, por përmes disa ndërmjetësve. Ndërmjetësuesit vizitojnë dyqanet dhe drejtpërdrejt përpiqen të stimulojnë shitjet përmes veprimeve të tyre. Prandaj, ata janë palë të interesuara financiarisht dhe informacioni që ata japin duhet të kontrollohet dy herë.

Në thelb, problemi duket i ngjashëm: le të themi se kemi N dyqane dhe K shpërndarës, a mund t'i grumbullojmë të dhënat e dyqaneve dhe t'i krahasojmë ato me rezultatet e shpërndarësve? (Të dhënat e secilit kanë një strukturë dhe format të ndryshëm.)

Këtu, përveç tabelave, tashmë mund të hasim një kopsht zoologjik të tërë formatesh, të cilave u shtohen raportet e distributorëve. Në mënyrë tipike, një detyrë karakterizohet nga cilësi shumë e ulët e të dhënave, duke përfshirë dyfishimin, mospërputhjen dhe gabimet. Bazuar në rezultatet e marra dhe krahasimin e të dhënave, departamenti i blerjeve merr vendime se sa, kujt dhe me çfarë çmimi do të dërgojë çfarë. Kjo do të thotë, zgjidhja e këtij problemi ndikon drejtpërdrejt treguesit financiarë kompani, e cila është padyshim e rëndësishme.

Le të shqyrtojmë disa opsione zgjidhjesh në nivel kompanie:

• Zgjidhje e shkruar vetë: kompania prodhuese do të duhet të punësojë një specialist jo në profilin e kompanisë, dhe softueri kritik do të varet nga ky specialist. Nëse ai largohet, kompania do të detyrohet të kërkojë urgjentisht një zëvendësues që mund të mbështesë softuerin dhe cilësia do të varet drejtpërdrejt nga specialisti i punësuar;
• Kur blini softuer nga një palë e tretë, ekzistojnë tre faktorë kryesorë: çmimi, cilësia dhe koha e integrimit. Si rregull, çmimi dhe koha e integrimit janë shumë të larta për prodhuesin mesatar, dhe gjithashtu kërkojnë kohë të konsiderueshme të punonjësve. Zgjedhja e një furnizuesi gjithashtu nuk është e parëndësishme;
• Zgjidhjet e SaaS: metodologjia është ende e re në treg dhe shumë kompani janë skeptike për shërbime të tilla.

Në përgjithësi, nëse po flasim për një prodhues të vogël ose të mesëm, atëherë nga pikëpamja e kohës së integrimit, çmimit dhe cilësisë së zgjidhjes, shërbimi duket si opsioni më i mirë, pasi çmimi është dinamik dhe integrimi është minimal nëpërmjet ueb. Si rregull, avantazhi i softuerit të ndërmarrjes është përshtatshmëria e tij (çdo biznes e konsideron veten unik), por detyra e përshkruar është mjaft tipike dhe standarde për një gamë mjaft të gjerë kompanish. Natyrisht, nuk ka zgjidhje të vetme për të gjithë, por mund të gjendet për çdo individ.

Vetë procesi në nivel kompanie duket i ngjashëm: të dhënat konsolidohen, transformohen (agregohen) në një mënyrë të caktuar dhe ngarkohen në sistem për analizë.
(e klikuar)

Le të përmbledhim problemin: të gjitha këto janë hallka në një zinxhir

(e klikuar)

Cili është ndryshimi midis analitikës, minierave të të dhënave dhe inteligjencës së biznesit (BI)? Të parat përfshijnë një grup metodash për analizimin e të dhënave tashmë të pastra, por në praktikë, pastrimi dhe konvertimi i të dhënave në një format të përshtatshëm për analizë është një proces i rëndësishëm dhe integral. Gjithashtu, përveç punës me transformimin dhe konsolidimin e të dhënave, detyra kryesore e BI është marrja e vendimeve të biznesit.

24.04.2003 Valery Artemyev

Termi “inteligjencë biznesi” ekziston për një kohë relativisht të gjatë, megjithëse në vendin tonë përdoret pak për shkak të mungesës së përkthimit adekuat dhe kuptimit të qartë, gjë që megjithatë është tipike edhe për Perëndimin. Le të përpiqemi të kuptojmë thelbin e saj.

Në rusisht, fjala "inteligjencë" kuptohet qartë si aftësia e të menduarit të një personi. Në pamje të parë, një përkthim i mirë për termin Inteligjenca e biznesit propozuar në “data mining”, por menjëherë lind pyetja nëse ka “non-data mining”.

Paqartësia e termit në diskutim u ndikua nga polisemia fjalë angleze"inteligjencë":

• aftësia për të njohur dhe kuptuar; gatishmëria për të kuptuar;
• njohuritë e transmetuara ose të fituara përmes trajnimit, kërkimit ose përvojës;
• veprim ose gjendje në procesin e njohjes;
• inteligjencë, të dhëna të inteligjencës.

Në rusisht, fjala "inteligjencë" kuptohet qartë si aftësia e të menduarit të një personi. Në pamje të parë, një përkthim i mirë për termin Inteligjenca e Biznesit propozohet si "data mining", por menjëherë lind pyetja nëse ka "analizë të të dhënave jo-minerare". Mënyrat e gjuhës janë të padepërtueshme, kështu që ne do të përdorim si origjinalin në anglisht ashtu edhe letrën gjurmuese "inteligjencë biznesi".

Përkufizime të ndryshme

Termi "inteligjencë biznesi" u krijua për herë të parë nga analistët e Gartner në fund të viteve 1980 si "një proces i përqendruar te përdoruesi që përfshin aksesin dhe eksplorimin e informacionit, analizimin e tij, zhvillimin e intuitës dhe të kuptuarit që çojnë në vendimmarrje të përmirësuara dhe joformale". Më vonë në 1996, u sqarua se "analiza e të dhënave, raportimi dhe mjetet e pyetjes mund të ndihmojnë përdoruesit e biznesit të lundrojnë në detin e të dhënave për të sintetizuar informacione kuptimplote prej tyre - sot, këto mjete kolektivisht bien në një kategori të quajtur inteligjencë biznesi (Inteligjenca e Biznesit )".

BI si metoda, teknologji, mjete për nxjerrjen dhe paraqitjen e njohurive

Sipas përkufizimeve origjinale, BI është procesi i analizimit të informacionit, krijimit të intuitës dhe njohurive për vendimmarrje të përmirësuar dhe joformale nga përdoruesit e biznesit, dhe mjete për nxjerrjen e informacionit të rëndësishëm për biznesin nga të dhënat. Duhet të theksohet se shumica e përkufizimeve interpretojnë "inteligjencën e biznesit" si proces, teknologji, metoda dhe mjete për nxjerrjen dhe paraqitjen e njohurive.

BI, EIS, DSS, e-biznesi dhe tregtia

Gjatë 10 viteve të fundit, emrat dhe përmbajtja e informacionit dhe sistemeve analitike kanë ndryshuar nga sistemet e informacionit ekzekutiv (EIS) në sistemet e mbështetjes së vendimeve (DSS) dhe tani në sistemet e inteligjencës së biznesit.

Në ditët e kompjuterëve mainframe dhe minikompjuterëve, kur shumica e përdoruesve nuk kishin akses të drejtpërdrejtë në kompjuterë, organizatat vareshin nga departamentet e tyre të TI-së për t'u ofruar atyre raporte standarde dhe parametrike. Por për të marrë raporte të tjera nga ato standarde, përdoruesit duhej të porosisnin zhvillimin e tyre dhe të prisnin disa ditë ose javë.

Aplikacionet EIS u personalizuan për të përmbushur nevojat e drejtuesve dhe menaxherëve dhe për të ofruar informacione kyçe të grumbulluara për shëndetin e biznesit të tyre në formën e tabelave ose grafikëve. Zakonisht ato përfshinin pyetje rutinë me një sërë parametrash. Paketa të tilla zakonisht zhvilloheshin nga departamentet e tyre të TI-së. Për të marrë informacione shtesë dhe analiza të mëtejshme, u përdorën aplikacione të tjera ose u krijuan pyetje ose raporte të personalizuara në SQL.

Gjenerata e parë e aplikacioneve DSS ishin paketa softuerike aplikative që gjeneronin në mënyrë dinamike skriptet SQL bazuar në llojin e informacionit të kërkuar nga përdoruesi. Ata lejuan analistët të merrnin informacion nga bazat e të dhënave relacionale pa kërkuar njohuri të SQL. Ndryshe nga EIS, aplikacionet DSS mund t'i përgjigjen një game të gjerë pyetjesh biznesi, të kenë opsione të shumta raportimi dhe aftësi specifike formatimi. Megjithatë, fleksibiliteti i paketave të tilla ishte ende i kufizuar për shkak të fokusimit të tyre në një grup specifik detyrash.

Me ardhjen e PC dhe rrjetet lokale gjenerata e ardhshme e aplikacioneve DSS është ndërtuar mbi bazën e BI dhe lejon një përdorues joprogramues të marrë me lehtësi dhe shpejt informacion nga burime të ndryshme, të gjenerojë raportet e veta të personalizuara ose pamjet grafike dhe të kryejë analiza shumëdimensionale të të dhënave. Zhvillimi i sistemeve të inteligjencës së biznesit ka kaluar nga klientë "të trashë" në aplikacione ueb në të cilat përdoruesi kryen kërkime duke përdorur një shfletues dhe mund të punojë nga distanca. Ju gjithashtu mund të krijoni skenarë what-if dhe të rishikoni dhe përditësoni kolektivisht informacionin.

Megjithëse përdoruesit e informacionit të ndërmarrjes BI kanë qenë tradicionalisht të vendosur brenda ndërmarrjes, me ngritjen e Uebit, e-biznesi, përdoruesit B2B, CRM dhe SCM BI mund të jenë të jashtëm të ndërmarrjes, dhe në B2C, C2B dhe platformat tregtare Përdoruesit e BI janë përdorues të internetit.

BI dhe magazinat e të dhënave

Koncepti, metodat dhe mjetet e një depoje të dhënash (Data magazina) përcaktojnë qasjet dhe sigurojnë integrimin, pastrimin, ruajtjen retrospektive të informacionit të destinuar për analizë, përgjigjen në pyetjen "Si të përgatisim informacionin për analizë?" Teknologjia e inteligjencës së biznesit përcakton metodat dhe mjetet e aksesit dhe analizës operacionale të informacionit për sa i përket fushës lëndore. Mjetet e BI nuk duhet domosdoshmërisht të punojnë në infrastrukturën e magazinës së të dhënave, por në këtë rast atyre u është caktuar problemi i pastrimit dhe rakordimit të të dhënave dhe këto operacione do të duhet të kryhen në fluturim ose paraprakisht, por për një të veçantë burim informacioni. Përveç kësaj, ka një ndikim në performancën dhe besueshmërinë e sistemit të përpunimit të transaksioneve në internet. Kjo është arsyeja pse është praktikë e mirë e korporatës që të veçohen komponentët transaksionalë dhe analitikë dhe të zbatohen këto të fundit në zgjidhje të ndryshme nga magazina e të dhënave. Lidhjet kryesore ndodhin jo vetëm në nivelin e informacionit, por edhe në nivelin e meta të dhënave. Në rastin e një depoje të dhënash, është e mundur të sigurohet një menaxhim i centralizuar i meta të dhënave.

Duhet të theksohet se termi "magazinë e të dhënave" shpesh i referohet një sistemi të mbështetjes së vendimeve DSS ose një sistemi informacioni dhe analitik të bazuar në depon e të dhënave dhe teknologjitë e inteligjencës së biznesit.

Klasifikimi i produkteve të inteligjencës së biznesit

Sot, kategoritë e produkteve të BI përfshijnë: mjetet BI dhe aplikacionet BI. Të parët, nga ana tjetër, ndahen në: gjenerues të pyetjeve dhe raporteve; mjete të zhvilluara BI, kryesisht mjete për përpunim analitik në internet (OLAP); suita BI të korporatave (suite BI të ndërmarrjeve, EBIS); platformat BI. Pjesa kryesore Mjetet BI ndahen në suita BI të ndërmarrjeve dhe platforma BI. Mjetet e pyetjeve dhe raportimit janë duke u zhytur dhe zëvendësuar në masë të madhe nga paketat e BI të ndërmarrjeve. Motorët ose serverët shumëdimensionale OLAP, si dhe motorët OLAP relacionale, janë mjete dhe infrastrukturë BI për platformat BI. Shumica e mjeteve të BI-së përdoren nga përdoruesit fundorë për të hyrë, analizuar dhe gjeneruar raporte mbi të dhënat që ndodhen më shpesh në një magazinë, tregje të dhënash ose depo të dhënash operacionale. Zhvilluesit e aplikacioneve përdorin platforma BI për të krijuar dhe zbatuar aplikacione BI që nuk konsiderohen si mjete BI. Një shembull i një aplikacioni BI është sistemi i informacionit kreu i EIS.

Mjetet e gjenerimit të pyetjeve dhe raporteve

Gjeneruesit e pyetjeve dhe raporteve janë zakonisht mjete desktopi që u ofrojnë përdoruesve akses në bazat e të dhënave, kryejnë disa analiza dhe gjenerojnë raporte. Kërkesat mund të jenë ose të paplanifikuara (ad hoc) ose të një natyre rutinë. Ka sisteme të gjenerimit të raporteve (zakonisht të bazuara në server) që mbështesin pyetjet dhe raportet rutinë. Gjeneruesit e pyetjeve dhe raporteve në desktop janë përmirësuar gjithashtu me disa aftësi të lehta OLAP. Mjetet e avancuara në këtë kategori kombinojnë aftësitë e gjenerimit të grupeve të raporteve rutinë dhe gjeneratorëve të pyetjeve në desktop, shpërndarjen e raporteve dhe përditësimin e tyre të shpejtë, duke formuar të ashtuquajturin raportim të korporatës. Arsenali i tij përfshin një server raportesh, mjete shpërndarjeje, publikim të raporteve në ueb dhe një mekanizëm për njoftimin e ngjarjeve ose devijimeve (lajmërimet). Përfaqësuesit tipikë janë Crystal Reports, Cognos Impromptu dhe Actuate e.Reporting Suite.

OLAP ose mjete të avancuara analitike

Mjetet OLAP janë mjete analitike që fillimisht bazoheshin në bazat e të dhënave shumëdimensionale (MDB).

MDB-të janë baza të të dhënave të krijuara posaçërisht për të mbështetur analizën e të dhënave sasiore me dimensione të shumëfishta, që përmbajnë të dhëna në një formë "të pastër" shumëdimensionale. Shumica e aplikacioneve përfshijnë një dimension kohor, dimensionet e tjera mund të lidhen me gjeografinë, njësitë organizative, klientët, produktet, etj. OLAP ju lejon të organizoni dimensionet në një hierarki. Të dhënat paraqiten në formën e hiperkubeve (kubeve) - modele logjike dhe fizike të treguesve që përdorin kolektivisht dimensionet, si dhe hierarkitë brenda këtyre dimensioneve. Disa të dhëna grumbullohen paraprakisht në bazën e të dhënave, të tjera llogariten menjëherë.

Mjetet OLAP ju lejojnë të eksploroni të dhëna përgjatë dimensioneve të ndryshme. Përdoruesit mund të zgjedhin se cilat metrikë të analizojnë, cilat dimensione dhe si t'i shfaqin ato në skedën e kryqëzimit, të ndërrojnë rreshtat dhe kolonat në "strumbullar", më pas të presin në copa dhe me zare për t'u fokusuar në një kombinim specifik dimensionesh. Ju mund të ndryshoni shkallëzimin e të dhënave duke lëvizur nëpër nivele duke përdorur "stërvitje poshtë/rrokullisje lart" dhe "stërvitje poshtë", si dhe "stërvitje" nëpër dimensione të tjera.

Për të mbështetur MDB, përdoren serverë OLAP, të optimizuar për analiza shumëdimensionale dhe të pajisur me aftësi analitike. Ato ofrojnë performancë të mirë, por zakonisht kërkojnë shumë kohë për të ngarkuar dhe zgjeruar MDB-në. Ato vijnë me aftësi "arritjeje", duke ju lejuar të kaloni nga agregatët në detaje në bazat e të dhënave relacionale. Serveri klasik OLAP - Serveri Hyperion Essbase.

Sot, DBMS-të relacionale përdoren për të imituar MDB-të dhe për të mbështetur analizat shumëdimensionale. OLAP për bazat e të dhënave relacionale (ROLAP) ka avantazhin e shkallëzueshmërisë dhe fleksibilitetit, por humbet në performancë ndaj OLAP shumëdimensionale (MOLAP), megjithëse ka metoda për të përmirësuar performancën, siç është skema e yjeve. Megjithëse MDB-të janë ende më të përshtatshmet për përpunimin analitik në internet, kjo aftësi tani po ndërtohet ose zgjerohet nga DBMS-të relacionale (për shembull, Shërbimet e Analizës MS ose Shërbimet ORACLE OLAP nuk janë të njëjta me ROLAP). Ekziston edhe Përpunimi Analitik Hybrid Online (HOLAP) për produktet hibride që mund të ruajnë të dhëna shumëdimensionale në mënyrë origjinale, si dhe në një paraqitje relacionale. MDB-të aksesohen duke përdorur API për të gjeneruar pyetje shumëdimensionale, ndërsa bazat e të dhënave relacionale aksesohen përmes pyetjeve SQL. Një shembull i një serveri ROLAP është Serveri Microstrategy7i.

Veglat e desktopit OLAP (p.sh. BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer) të integruara tani në EBIS e bëjnë më të lehtë për përdoruesit fundorë shikimin dhe manipulimin e të dhënave shumëdimensionale që mund të vijnë nga burimet e të dhënave ROLAP ose MOLAP. Disa nga këto produkte kanë aftësinë për të ngarkuar kube në mënyrë që të mund të funksionojnë në mënyrë autonome. Si pjesë e EBIS, këto mjete desktopi kanë aftësi të përpunimit të serverit që shkojnë përtej aftësive të tyre tradicionale, por nuk konkurrojnë me mjetet MOLAP. Mjetet e desktopit kanë pak performancë dhe fuqi analitike në krahasim me mjetet MOLAP. Ndërfaqja shpesh ofrohet përmes Excel, për shembull, MS Excel2000/OLAP PTS, BusinessQuery për Excel. Pothuajse të gjitha mjetet OLAP kanë shtesa në ueb (për shembull, Business Objects WebIntelligence), për disa ato janë themelore.

Komplet BI të ndërmarrjes

EBIS është një rrugë e natyrshme për ofrimin e mjeteve të BI që më parë janë dorëzuar si produkte të ndryshme. Këto grupe janë të integruara në kutitë e veglave të pyetjeve, raportimit dhe OLAP. Kompletet e BI të ndërmarrjes duhet të jenë të shkallëzueshme dhe të shtrihen jo vetëm tek përdoruesit e brendshëm, por edhe tek klientët kryesorë, furnitorët, etj. Produktet e paketës së BI duhet të ndihmojnë administratorët të zbatojnë dhe menaxhojnë BI pa shtuar burime të reja. Për shkak të marrëdhënies së ngushtë midis Uebit dhe paketave BI të ndërmarrjes, disa shitës i përshkruajnë paketat e tyre BI si portale BI. Këto oferta portalesh ofrojnë një nëngrup të aftësive EBIS nëpërmjet një shfletuesi uebi, por shitësit po zgjerojnë vazhdimisht funksionalitetin e tyre më afër atij të mjeteve të trasha të klientit. EBIS tipike ofrohen nga Business Objects dhe Cognos.

platformat BI

Platformat BI ofrojnë grupe mjetesh për krijimin, zbatimin, mbështetjen dhe mirëmbajtjen e aplikacioneve të BI. Ka aplikacione të pasura me të dhëna me ndërfaqe të personalizuara të përdoruesit fundor, të organizuara rreth problemeve specifike të biznesit, me analiza e synuar dhe modele. Platformat BI, edhe pse jo aq shpejt në rritje dhe të përdorura gjerësisht sa EBIS, janë një segment i rëndësishëm për shkak të rritjes së pritshme dhe të vazhdueshme të aplikacioneve të BI. Për shkak të përpjekjeve të furnizuesve relacionalë të DBMS që krijojnë zgjerime OLAP të DBMS-ve të tyre, shumë furnizues platformash që siguruan DBMS shumëdimensionale për OLAP u detyruan të migrojnë në fushën e aplikacioneve BI për të mbijetuar. Familjet e produkteve të bazës së të dhënave që ofrojnë aftësi BI janë me të vërtetë nxitëse e rritjes së tregut të platformës BI. Kjo është pjesërisht për shkak të rritjes së aktivitetit nga një numër i shitësve të bazës së të dhënave. Duke parë mjete të ndryshme, shohim se EBIS janë mjete shumë funksionale, por ato nuk i kanë të tilla me rëndësi të madhe si platforma BI ose aplikacione të personalizuara të BI. Por platformat BI zakonisht nuk janë aq të plota nga ana funksionale sa suitat e BI të korporatave. Kur zgjidhni platformat BI, duhet të keni parasysh karakteristikat e mëposhtme: modularitetin, arkitekturën e shpërndarë, mbështetjen për standardet XML, OLE DB për OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM dhe mbështetje për të punuar në ueb. Ato gjithashtu duhet të ofrojnë funksionalitet specifik për inteligjencën e biznesit, përkatësisht aksesin në bazën e të dhënave (SQL), manipulimin e të dhënave shumëdimensionale, funksionet e modelimit, analizat statistikore dhe grafikë të biznesit. Kjo kategori produktesh përfaqësohet nga Microsoft, Instituti SAS, ORACLE, SAP dhe të tjerë.

aplikacionet BI

Aplikacionet e inteligjencës së biznesit shpesh kanë mjete të integruara të BI (OLAP, gjeneratorë të pyetjeve dhe raporteve, mjete modelimi, analiza statistikore, vizualizimi dhe miniera e të dhënave). Shumë aplikacione të BI nxjerrin të dhëna nga aplikacionet ERP. Aplikacionet e BI zakonisht fokusohen në një funksion ose detyrë organizative specifike, të tilla si analiza dhe parashikimi i shitjeve, buxhetimi financiar, parashikimi, analiza e rrezikut, analiza e trendit, "analiza e turbullimit" në telekomunikacion, etj. Ato mund të përdoren më gjerësisht si në rastin e aplikacioneve ose sistemeve të menaxhimit të performancës së ndërmarrjes kartat e balancuara të rezultateve(kartolinë e balancuar).

Inteligjenca e të dhënave

Minimi i të dhënave është procesi i zbulimit të korrelacioneve, tendencave, modeleve, marrëdhënieve dhe kategorive. Ajo kryhet përmes gërmimit të kujdesshëm të të dhënave duke përdorur teknologjitë e njohjes së modeleve, si dhe statistikore dhe metodat matematikore. Miniera e të dhënave kryen në mënyrë të përsëritur operacione dhe transformime të ndryshme mbi të dhënat e papërpunuara (përzgjedhja e veçorive, shtresimi, grupimi, vizualizimi dhe regresioni) që janë krijuar për të: 1) gjetur njohuri që janë intuitive për njerëzit, të cilët nga ana tjetër kuptojnë më mirë proceset e biznesit që qëndrojnë në themel të aktiviteteve të tyre ; 2) për të gjetur modele që mund të parashikojnë rezultatin ose kuptimin e situatave të caktuara duke përdorur të dhëna historike ose subjektive.

Ndryshe nga përdorimi i OLAP, inteligjenca e të dhënave është shumë më pak e drejtuar nga përdoruesit, duke u mbështetur në algoritme të specializuara që lidhin informacionin dhe ndihmojnë në njohjen e tendencave të rëndësishme (dhe të panjohura më parë), pa paragjykime dhe supozime të përdoruesit.

Metoda dhe mjete të tjera BI

Përveç mjeteve të listuara, BI mund të përfshijë mjetet e mëposhtme të analizës: paketat e analizës statistikore dhe analizën e serive kohore dhe vlerësimin e rrezikut; mjete modelimi; paketa për rrjete nervore; mjetet e logjikës fuzzy dhe sistemet e ekspertëve.

Për më tepër, është e nevojshme të shënohen mjetet për dizajn grafik rezultatet: mjetet e biznesit dhe grafika shkencore-teknike; “Pulte”, hartografi analitike dhe harta topologjike; mjetet shumëdimensionale të vizualizimit të të dhënave.

Arkitektura e inteligjencës së biznesit

Një arkitekturë BI e ndërmarrjes duhet të zhvillohet pasi të përcaktohen nevojat për BI të përdoruesve, por përpara se të zgjidhen mjetet e BI. Arkitektura e Inteligjencës së Biznesit përcakton komponentët e shpërndarjes së informacionit të BI dhe komponentët e teknologjisë BI (Fig. 1). Pasi të jenë identifikuar profilet e përdorimit të informacionit të BI, mund të dizajnohet një arkitekturë e shpërndarjes së informacionit bazuar në këto profile dhe llojin e vendosjes së kërkuar. Kjo mund të jetë çdo përzierje e klientëve desktop me lidhje me rrjetin, klientë dhe serverë desktop, klientë të hollë të bazuar në ueb dhe pajisje të tjera kompjuterike celulare. Arkitektura e shpërndarjes së informacionit do të përcaktojë ndërfaqet e përdoruesit, të cilat shpesh janë portale të personalizueshme.

Fig.1. Arkitektura e inteligjencës së biznesit

Arkitektura e teknologjisë BI përcakton infrastrukturën dhe komponentët e nevojshëm për të mbështetur zbatimin, funksionimin dhe administrimin e mjeteve dhe aplikacioneve të BI, si dhe komunikimin ndërmjet këtyre komponentëve. Një arkitekturë e fortë e teknologjisë BI do të përbëhet nga dy shtresa të rëndësishme: infrastruktura dhe shërbimet e aplikacionit (ose funksionaliteti). Shtresa e infrastrukturës përfshin burimet e informacionit, administrimin dhe rrjetet. Në këtë shtresë, të dhënat mblidhen, integrohen dhe vihen në dispozicion. Ruajtja e të dhënave është një nga komponentët e mundshëm të shtresës së infrastrukturës. Përdorimi i BI në sistemet operative mund të kërkojë një dyqan të dhënash operacionale (ODS), ndoshta të lidhur me strukturat e korporatës rrjedhën e punës Shërbimet e aplikacionit përfshijnë të gjitha shërbimet e BI, të tilla si motorët e kërkimit, analizës, raportimit dhe vizualizimit, si dhe sigurinë dhe metadatat.

Mjedisi i ruajtjes dhe aksesi në informacionin e BI

Përveç zgjidhjeve tradicionale të depove të të dhënave Oracle9i dhe MS SQL Server2000, ka një numër në rritje të aplikacioneve të magazinës ERP, për shembull, SAP BW për R/3, ose PeopleSoft Enterprise Warehouse me aplikacione Enterprise Performance Management BI. Sidoqoftë, në të dyja rastet funksionaliteti është i lidhur me specifikat Sistemet ERP, dhe për këtë arsye e kufizuar.

Përdorimi i ROLAP për ruajtjen e informacionit BI po rritet me shpejtësi për shkak të komoditetit të DBMS-ve relacionale për aplikacione me baza të dhënash shumë të mëdha dhe të detajuara dhe përfshirjes së aftësive OLAP në DBMS. Përdorimi i MDB dhe OLAP mbetet i pandryshuar dhe më mbizotëruesi, sepse ato ofrojnë performancë dhe funksionalitet më të mirë ku të dhënat e grumbulluara dhe analitika komplekse janë të rëndësishme.

Nuk është për t'u habitur që duke pasur parasysh koston e lartë të strukturave klient-server me dy nivele, aksesi në BI po bëhet gjithnjë e më shumë nëpërmjet Uebit. Qendra e gravitetit po zhvendoset te serveri, duke reflektuar faktin se aksesi në informacionin e BI të ndërmarrjes është një element i rëndësishëm, ndërsa PC-të e pavarur nuk janë qartësisht mjaft funksionalë. Dorëzimi i raporteve të BI nëpërmjet email, dhe metodat e dorëzimit celular dhe me valë janë ende të ngadalta në përhapje.

Metadatat

Shumica e mjeteve të BI në treg përdorin një shtresë ose depo metadata. Metadatat e biznesit përfshijnë përkufizime të të dhënave të ruajtura në burimet e të dhënave në terma domeni. Ato mund të përmbajnë gjithashtu rregulla dhe llogaritje që duhet të përcaktohen për atë biznes. Për më tepër, ekzistojnë meta të dhëna teknike për aksesimin e të dhënave fizike. Mjetet CASE, DBMS-të relacionale, mjetet e nxjerrjes, transformimit dhe ngarkimit të të dhënave përdorin metadata. Kur ndërtoni magazina të dhënash dhe marte të dhënash, shpesh është e mundur të nxirren automatikisht meta të dhënat nga burimet e të dhënave, por ndonjëherë përdoruesit duhet t'i marrin vetë meta të dhënat. Kështu, një situatë komplekse është e mundur me disa depo që ekzistojnë në një organizatë. Mungesa e meta të dhënave të përbashkëta për mjetet - për shkak të mungesës së standardeve për meta të dhënat - është një problem serioz për departamentet e TI-së.

Të mirat dhe të këqijat e teknologjisë

Aftësia e përdoruesit për të kryer analiza operacionale me shumë aspekte të informacionit në terma specifikë të fushës për të mbështetur vendimmarrjen e biznesit po zgjerohet me shpejtësi. Lëvizja paralele nga anarkia e informacionit ose diktatura në demokracinë e informacionit po zgjeron numrin e përdoruesve të inteligjencës së biznesit. Nevoja për akses fleksibël në të dhënat e korporatës vjen e para, dhe jo vetëm nevoja për të zgjidhur një specifikë detyrë funksionale. Varësia e drejtpërdrejtë nga departamentet e IT-së që prodhojnë raporte ose pyetje me porosi është reduktuar. Është e mundur kalimi nga raportet rregullatore statike në një "raport të drejtpërdrejtë", dhe analistët më të avancuar kanë mundësinë të kryejnë analiza ndërtematike dhe të ndërtojnë raporte përmbledhëse nga e para, duke pasur një shtresë semantike që përshkruan të gjithë treguesit dhe seksionet. informacione të korporatës. Programuesit mund të përdorin të njëjtat mjete për të krijuar shpejt raporte rutinë, parametrike. Qasja në ueb në BI (përmbajtje statike dhe dinamike) do të sigurojë një hapësirë ​​të vërtetë informacioni të korporatës dhe punë kolektive të punonjësve.

Rreziku kryesor janë ndryshimet shumë të shpejta në teknologjinë BI dhe përdorimi i zgjidhjeve dhe mjeteve të patestuara. Është e nevojshme të gjurmohen furnizuesit, të vlerësohet qëndrueshmëria e tyre, drejtimet e zhvillimit, të provohen rregullisht mjete të reja dhe të kryhet tipizimi dhe unifikimi i BI. Një rrezik tjetër lidhet me cilësinë e të dhënave - nëse ato nuk transformohen, pastrohen dhe konsolidohen siç duhet, atëherë asnjë sasi e mjeteve ose aplikacioneve të shkëlqyera të BI-së nuk mund të rrisë besueshmërinë e të dhënave. Një numër problemesh mund të lindin për shkak të mospërputhjes së meta të dhënave. Brenda një korporate të madhe, këto çështje zgjidhen në nivelin e infrastrukturës duke krijuar një depo të të dhënave të korporatës dhe menaxhimin e centralizuar të meta të dhënave. Krijimi i një depoje do të ndihmojë në vendosjen e rendit në nomenklaturën e treguesve të mbledhur, mbledhjen e të dhënave, shpërndarjen dhe autorizimin e aksesit. Vetë teknologjia BI nuk është në gjendje t'i zgjidhë plotësisht këto probleme dhe neglizhimi i tyre i kthehet anarkisë së informacionit dhe "silosit të të dhënave".

Lojtarët kryesorë në fushën e BI

Sipas kuadrateve magjike proverbiale të Gartner, liderët e teknologjisë në EBIS sot janë Business Objects dhe Cognos, Information Builders është në kufirin midis liderëve dhe sfiduesve dhe Microsoft dhe Oracle janë ndër sfiduesit. Njëri nuk ka një klient të pavarur OLAP, por përdor funksionalitetin e tabelës kryesore Excel200x dhe nuk ka një gjenerator raportesh, tjetri nuk ka ende një zëvendësues për Analizën e Oracle Express. Në grupin e “vizionarëve”, Crystal Decisions spikat në kufirin me drejtuesit. Gjithashtu vlen të përmenden Actuate dhe MicroStrategy.

Praktikisht nuk ka liderë për platformat BI, gjë që tregon papjekurinë e teknologjisë dhe tregut. Deri më tani, vetëm Microsoft është në kufirin e kësaj zone për shkak të zgjidhjeve për futjen e shërbimeve OLAP në MS SQL Server dhe zhvillimin e tyre në një server analitik. Konkurrentët e tjerë përfshijnë Institutin SAS, i ndjekur nga Oracle, PeopleSoft dhe SAP. Hyperion është fjalë për fjalë në një udhëkryq - SAS dhe Hyperion kanë humbur pozicionet e tyre drejtuese në 2000. I dukshëm ndër vizionarët është MicroStrategy. Fatkeqësisht, Crystal Decisions është ende një lojtar i veçantë.

Tendencat

Ndër mjetet e BI, EBIS po përjeton rritjen më të madhe, duke reflektuar rritjen e konkurrencës në ekonominë e sotme. Përdorimi i mjeteve për gjenerimin e pyetjeve, raporteve dhe analizave të të dhënave është në rënie, dhe organizatat po i përmirësojnë ato dhe po i zëvendësojnë ato me paketat e BI të ndërmarrjeve. Mjetet kryesore (pyetjet e paplanifikuara, raportimi dhe analiza bazë OLAP) janë ende më të zakonshmet, duke mbuluar shumicën e nevojave. Përdorimi i OLAP dhe mjeteve të tjera të avancuara të BI të ngjashme me teknologjinë e minierave të të dhënave po rritet gjithashtu. Sidoqoftë, mjetet e pavarura të minierave të të dhënave po zhduken, kjo teknologji po absorbohet dhe përfshihet në mjete të tjera BI, për shembull, në shtesat DBMS.

Pritet që brenda 5 viteve, aftësitë si XML për analizë (XML/A), shërbimet e BI Web, bashkëpunimi, komunikimet pa tel dhe celularë do të kombinohen në formën e rrjeteve të inteligjencës së biznesit (rrjeteve BI), të cilat do të plotësohen me aktivitetet e mjeteve të monitorimit të biznesit (Monitorimi i aktivitetit të biznesit, BAM).

XML për analizë. XML/A fillimisht u shfaq si një protokoll komunikimi midis shtresave të ndryshme të BI (klient, server analitik, server i bazës së të dhënave). XML/A ka probleme serioze të performancës - krijon shumë shpenzime dhe aktualisht është i zbatueshëm vetëm për një klient "të lehtë" OLAP. Megjithatë, nëse këto çështje zgjidhen, XML/A mund të bëhet një gjuhë e zakonshme midis mjediseve të ndryshme të BI, duke kaluar domene të shumta, shitës dhe teknologji, duke mbështetur kështu rrjetet BI.

Shërbimet e Uebit të BI. Shitësit shpesh identifikojnë produktet EBIS si portale të BI-së sepse versionet në ueb të këtyre produkteve ofrojnë një pikë hyrjeje në informacionin e ndërmarrjes. Në fakt, këto portale BI shpesh mbështesin gjithashtu lidhje me informacione të pastrukturuara, megjithëse kjo zakonisht kërkon një lloj sistemi integrues. Gjithnjë e më shumë, produktet EBIS fokusohen në komponentët e jashtëm të korporatës (ekstranet e-biznesit inteligjencës). Arkitektura e re e komponentit SOA e orientuar nga shërbimi është një evolucion i serverëve të aplikacioneve dhe portalet e korporatave. Kjo risi është e lidhur edhe me teknologjitë J2EE dhe .NET. Shërbimet e Uebit të BI i bëjnë mjetet e BI të hapin komponentë me ndërfaqe të njohura dhe të disponueshme në të gjitha llojet e rrjeteve. Ka një numër në rritje të furnizuesve të produkteve të BI që i zbatojnë ato në formën e shërbimeve të ueb-it, por më shpesh nën maskën e portaleve.

Bashkëpunimi. Shtimi i shënimeve në raporte dhe ndarja e rezultateve të analizave ndërmjet përdoruesve të shumtë ka qenë e mundur që nga ditët e EIS, por tani ky funksionalitet është i popullarizuar dhe shumë aplikacione të BI-së kanë shtuar aftësi të rrjedhës së punës. Pritet që përdoruesit të jenë në gjendje të punojnë njëkohësisht me një model ose që aplikacione të ndryshme të BI të lidhen në kohë reale.

Inteligjenca e biznesit me valë dhe celular. Një tjetër prirje e fortë në shpërndarjen e informacionit të BI-së shihet me shitësit që mundësojnë që produktet e BI të ofrojnë raporte nëpërmjet teknologjisë celulare, duke përfshirë PDA-të, telefonat e internetit dhe pagerët.

Monitorimi i aktivitetit të biznesit. Teknologji e re BAM është në thelb BI operacionale dhe kombinon integrimin e aplikacioneve në kohë reale me aftësitë e inteligjencës së biznesit. Duke përdorur të dhëna transaksionale të nxjerra nga sistemet e përpunimit të transaksioneve në kohë reale, mjetet e BI analizojnë këto të dhëna dhe ofrojnë sinjalizime dhe informacione të ngjarjeve kritike për vendimmarrësit operacionalë.

Letërsia

1. Korneev V.V., Gareev A.F., Vasyutin S.V., Raikh V.V. Bazat e të dhënave. Përpunimi inteligjent i informacionit. // M.: Dituria, 2001
2. Tom Sullivan.
3. Kimbal R. Paketa e veglave të Depove të të Dhënave: Teknika Praktike për Ndërtimin e Depove Dimensionale të të Dhënave. John Willey & Sons, 1996
4. Thomsen E. Zgjidhjet OLAP: Ndërtimi i Sistemeve të Informacionit Shumëdimensional. Wiley Computer Publishing, 1997
5. Spearley E. Depot e të dhënave të korporatave. Planifikimi, zhvillimi, zbatimi. Vëllimi 1: Përkth. nga anglishtja // M.: Williams, 2001
6. Archipenkov S., Golubev D., Maksimenko O. RUAJTJA E TË DHËNAVE. Nga koncepti në zbatim / Ed. Ed. S.Ya. Arkhipenkova // M.: DIALOG-MEPhI, 2002
7. V., Samoilenko A. Minierat e të dhënave: kurs trajnimi. // Shën Petersburg: Pjetri, 2001
8. Brenda Gartner Group (rusisht), Dresner H., Hostmann B. dhe F. Buytendijk. Kujdes: Përditësuar Gartner Magic Squares for Business Intelligence Systems, 2003, shkurt
9. Liautaud B., Hammond M. Inteligjenca e Biznesit elektronik: Shndërrimi i informacionit në njohuri në fitim. McGraw-Hill, 2001
10. Christine Comaford. .
11. Tom Sullivan. .

Valery Artemyev(avi @cbr.ru) - Këshilltar i Drejtorit të Qendrës Kryesore për Informatizimin e Bankës së Rusisë (Moskë).

Fjala të zhurmshme, terminologji popullore, përkufizime jo plotësisht të qarta dhe njësi leksikore krejtësisht të panjohura. Të gjitha sa më sipër mund të zbatohen si për konceptin e "inteligjencës së biznesit" dhe për shprehjen "shkenca e të dhënave". Le të përpiqemi jo vetëm të kapërcejmë vështirësitë e përkthimit, por edhe të kuptojmë ndryshimin midis "shkencës së të dhënave" dhe "inteligjencës së biznesit".

Inteligjenca e Biznesit: inteligjenca, inteligjenca, të kuptuarit, analitika

Shumë besojnë se termi "inteligjencë biznesi" u shfaq për herë të parë në vitet '80. shekullit të kaluar, por kjo nuk është plotësisht e vërtetë. Fakti është se ky term u përdor për herë të parë nga Hans Peter Luhn, një studiues në IBM, në vitin 1958. Dhe në vitin 1989, Howard Dresner, i cili më vonë u bë analist në Gartner, përcaktoi "inteligjencën e biznesit" si diçka që përshkruan "konceptet dhe teknikat për përmirësimin e vendimmarrjes së biznesit duke përdorur sisteme të bazuara në të dhënat e biznesit".

Le të dëgjojmë ekspertë të tjerë. Kështu, Jonathan Wu, një menaxher në Netgear, e përkufizon BI-në si proces të mbledhjes së informacionit shumëdimensional për subjektin që hulumtohet. Këtu është interpretimi i ofruar nga Instituti i Deponimit të të Dhënave: Inteligjenca e biznesit është procesi i kthimit të të dhënave në njohuri dhe njohurive në veprime biznesi për të marrë përfitime.

BI mund të shihet jo vetëm si një proces, por edhe si rezultat i procesit të përvetësimit të njohurive. Megjithatë, nëse përpilojmë të gjitha përkufizimet që “driftojnë” në treg, mund të argumentohet se inteligjenca e biznesit në kuptimin më të gjerë të konceptit është procesi i shndërrimit të të dhënave të marra në njohuri biznesi që përdoren për të marrë vendime të përmirësuara. Për më tepër, është gjithashtu Teknologjia e informacionit mbledhjen dhe konsolidimin e të dhënave. Së fundi, BI përfaqëson njohuritë e biznesit që fitohen përmes analizës së thellë të të dhënave. Me pak fjalë, inteligjenca e biznesit është teknologji, analizë dhe njohuri.

Shkenca e të Dhënave: shkenca e kaosit e vënë në rregull

Kohët e fundit, shkenca e të dhënave është parë jo vetëm si një disiplinë akademike, por edhe si një fushë veprimtarie praktike ndër-industriale. Vetë termi u krijua nga William Cleveland, një profesor në Universitetin Purdue, i cili konsiderohet si një nga autoritetet më të mëdha në fushën e statistikave, mësimit të makinerive dhe vizualizimit të të dhënave.

Sipas përcaktimit këshilli ndërkombëtar CODATA (Këshilli Ndërkombëtar për Shkencën: Komiteti për të Dhënat për Shkencën dhe Teknologjinë), shkenca e të dhënave është një disiplinë që kombinon fusha të ndryshme të statistikave, miniera të të dhënave dhe mësimin e makinerive. Sidoqoftë, përkufizimi më i popullarizuar është dhënë në artikullin "Çfarë është Shkenca e të Dhënave?" Mike Loukidis, redaktor i O"Reilly Media dhe autor i librave mbi sistemet operative, arkitekturën kompjuterike dhe programimin. Vlen të përmendet se ky interpretim është themelor sot. Ky është një emër i përgjithësuar për teknologjitë që janë krijuar për të prodhuar të dhëna si produkt. Nëse krahasojmë shkencën e të dhënave me statistikat tradicionale, atëherë në shikim të parë mund të duket se nuk ka dallime midis tyre, megjithatë, Shkenca e të Dhënave karakterizohet. një qasje të integruar, dhe shkencëtarët e të dhënave nuk i studiojnë të dhënat, por i përdorin ato.

Kështu, arrijmë në përfundimin se Data Science studion problemet e analizimit, përpunimit dhe përdorimit të të dhënave. Ky është një "asortiment" kaq fantastik që ju bën kokën të rrotullohet: këtu keni statistika, miniera të të dhënave dhe inteligjencës artificiale, përpunimi i vëllimeve të mëdha të të dhënave dhe metodat e projektimit të bazës së të dhënave, dhe shumë më tepër.

Asgjë nuk është e re nën… kupën qiellore të të dhënave

Cloud computing dhe përparime të tjera teknologjike i kanë detyruar kompanitë të përqendrohen më shumë në të ardhmen sesa të analizojnë raportet bazuar në të dhënat nga e kaluara. Për të marrë avantazhet konkurruese, kompanitë kanë filluar të kombinojnë dhe transformojnë të dhënat, të cilat janë pjesë e shkencës reale të të dhënave.

Në të njëjtën kohë ata praktikojnë Business Intelligence duke krijuar grafikë, raporte dhe tabela bazuar në të dhënat e marra. Edhe pse ka dallime të mëdha midis Data Science dhe Business Intelligence, ato janë po aq të rëndësishme dhe plotësojnë njëra-tjetrën.

Për të praktikuar BI dhe Shkencën e të Dhënave, shumë kompani punësojnë specialistë që kombinojnë dy pozicione njëherësh - analistë të BI dhe shkencëtarë të të dhënave. Megjithatë, këtu lind konfuzioni për shkak të mungesës së të kuptuarit se këto role kërkojnë ekspertizë të ndryshme.

Është e padrejtë të pritet që një analist i BI të jetë në gjendje të bëjë parashikime të sakta biznesi. Dhe kjo mund të shkaktojë pasoja katastrofike për çdo kompani. Sidoqoftë, duke mësuar dallimet kryesore midis BI dhe shkencës së të dhënave, mund të mësoni se si të identifikoni kandidatët e duhur për detyrat specifike që biznesi juaj dëshiron të zgjidhë.

Zona e interesit

Nga njëra anë, qasje tradicionale Inteligjenca e Biznesit përfshin krijimin e paneleve për të shfaqur të dhënat historike kundrejt një grupi fiks treguesish kryesorë të performancës. Nga kjo konkludojmë se BI mbështetet më shumë në raporte, trendet moderne Dhe treguesit kryesorë efikasiteti (KPI).

Shkenca e të dhënave, nga ana tjetër, fokusohet më shumë në parashikimin e asaj që mund të ndodhë përfundimisht në të ardhmen. Kështu, shkencëtarët e të dhënave janë më të fokusuar në studimin e modeleve dhe modeleve të ndryshme, si dhe në gjetjen e korrelacioneve për parashikimet e biznesit.

Për shembull, kompanitë në biznes duhet të parashikojnë nevojën në rritje për lloje të reja trajnimi bazuar në modelet ekzistuese dhe kërkesat e kompanive të korporatave.

Analiza dhe cilësia e të dhënave

BI kërkon që analistët të jenë në gjendje të përqendrohen jo vetëm në të tashmen dhe të ardhmen, por edhe të shikojnë në të kaluarën - domethënë të përdorin në mënyrë aktive të dhënat historike. Prandaj, analiza e analistëve të BI është kryesisht retrospektive. Fokusi i Business Intelligence janë të dhënat plotësisht të sakta bazuar në atë që ka ndodhur në të kaluarën.

Për shembull, rezultatet tremujore të një kompanie bazohen në të dhënat aktuale të biznesit gjatë tre muajve të fundit. Gabimet në këtë rast janë thjesht të pamundura, sepse raportimi është përshkrues dhe nuk mund të jetë subjektiv.

Kur bëhet fjalë për shkencën e të dhënave, shkencëtarët e të dhënave duhet të përdorin analitikë parashikuese dhe parashikuese. Atyre u kërkohet të parashikojnë me saktësi se çfarë do të ndodhë në të ardhmen duke përdorur probabilitetet dhe nivelet e besimit.

Mënyra se si një kompani do të ndërmarrë veprimet e nevojshme bazuar në analizat parashikuese dhe parashikimet e ardhshme nuk mund të bazohet thjesht në supozime. Sigurisht, shkenca e të dhënave nuk mund të jetë 100% e saktë, por duhet të jetë "mjaft e mirë" që një biznes të marrë vendime dhe veprime në kohë dhe të japë rezultatet që i nevojiten.

Një shembull ideal i shkencës së të dhënave në veprim është vlerësimi i fitimeve të një kompanie për tremujorin e ardhshëm.

Burimet dhe transformimi i të dhënave

Inteligjenca e Biznesit ka të bëjë me planifikimin dhe përgatitjen para kohe për të përdorur kombinimin e duhur të burimeve të të dhënave për ta transformuar atë. Për të fituar njohuri të rëndësishme rreth klientëve, operacioneve të biznesit dhe produkteve, Data Science është në gjendje të transformojë të dhënat në fluturim duke përdorur burime informacioni që janë të disponueshme sipas kërkesës.

Nevoja për zbutje

Analistët e BI nuk duhet të zbusin asnjë pasiguri rreth të dhënave historike, pasi ato bazohen në situata të jetës reale. Të dhëna të tilla janë të sakta dhe nuk nënkuptojnë ndonjë probabilitet.

Në vitin 2007, tregu i platformës BI pësoi ndryshime të mëdha që lidhen me konsolidimin e tij të rëndësishëm. Shitësit e mëdhenj kanë bërë blerje strategjike: Oracle përfundoi blerjen e Hyperion, SAP njoftoi blerjen e Business Objects, Cognos përfundoi blerjen e Applix dhe ra dakord të bashkohej me IBM.

Si ndikuan këto ngjarje në tregun e platformës BI? Përgjigja më e qartë për këtë pyetje mund të merret duke parë "katrorin magjik" të Gartner (Fig. 1), i cili tregon shpërndarjen e prodhuesve kryesorë të platformave BI në fillim të 2007 dhe 2008.

Oriz. 1. Pozicioni i shitësve kryesorë në tregun e platformës BI (burimi: Gartner)

Përpara se të komentojmë ndryshimet e përshkruara më sipër, le të shqyrtojmë shkurtimisht metodologjinë e Gartner për zgjedhjen dhe paraqitjen e shitësve të platformës BI në planin "katror magjik". Para së gjithash, le të shpjegojmë se çfarë kupton Gartner me konceptin e "platformës BI".

Çfarë është një platformë BI siç përcaktohet nga Gartner

Në bazë të saj, Gartner përcakton një platformë BI si një mjet që u mundëson organizatave të ndërtojnë aplikacione që u mundësojnë atyre të mësojnë dhe kuptojnë biznesin e tyre. Sipas më shumë interpretimi i detajuar, Gartner përcakton një platformë BI si një platformë softuerike që ofron 12 funksione, të cilat, nga ana tjetër, ndahen në tre grupe: integrimi, mjetet e shpërndarjes së informacionit dhe mjetet e analizës së informacionit.

Integrimi

GjeneralInfrastruktura BI- të gjitha mjetet e platformës duhet të përdorin të njëjtat mjete sigurie, meta të dhëna të zakonshme, mjete të zakonshme administrimi, mjete të zakonshme të gjenerimit të pyetjeve dhe gjithashtu të kenë të njëjtin lloj ndërfaqesh.

Menaxhimi i meta të dhënave Jo vetëm që të gjitha mjetet e aplikimit duhet të mbështeten në të njëjtat meta të dhëna, por gjithashtu duhet të jenë në gjendje të gjejnë, ruajnë, përdorin dhe publikojnë shpejt objektet e meta të dhënave si dimensionet, hierarkitë, opsionet e matjes së performancës dhe opsionet e raportimit.

Mjetet e Zhvillimit- Së bashku me mjetet për krijimin e aplikacioneve individuale të BI, platforma BI duhet të ofrojë mjete për zhvillimin e softuerit për integrimin e aplikacioneve në një proces të përbashkët biznesi ose për të siguruar integrimin e tyre në një aplikacion tjetër. Platforma BI duhet t'u japë zhvilluesve mundësinë për të krijuar aplikacione BI pa kodim, bazuar në përdorimin e magjistarëve (komponentëve të ngjashëm me magjistarin) për redaktimin vizual.

Menaxhimi i bashkëpunimit dhe rrjedhës së punës - këtë mundësi lejon përdoruesit e BI të ndajnë dhe diskutojnë informacione duke përdorur dosje të përbashkëta dhe tema diskutimi. Përveç kësaj, aplikacionet e BI mund të caktojnë dhe gjurmojnë ngjarje ose detyra të caktuara për përdoruesit individualë bazuar në disa rregulla të paracaktuara biznesi. Në mënyrë tipike, ky funksion ofrohet përmes integrimit me një mjet të veçantë të rrjedhës së punës.

Mjetet e dhënies së informacionit

Mjetet e raportimit(Raportimi) - bëjnë të mundur krijimin e raporteve interaktive të formatuara. Përveç kësaj, ofruesit e platformës BI duhet të ofrojnë një gamë të gjerë të llojeve të raporteve (financiare, operacionale, etj.) në formën e tabelave.

Paneli(Planet e kontrollit) është një nga komponentët raportet, prezantimi i informacionit në formën e imazheve grafike intuitive, duke përfshirë diagramet, numrat, semaforët, etj. Këta tregues tregojnë gjendjen e parametrit të analizuar në sfondin e qëllimit të tij të synuar (Fig. 2).

Oriz. 2. Shembull i një pulti

Një menaxher ose analist, si një pilot aeroplan, sheh një "bord instrumentesh" përpara tij dhe kontrollon sistemin, duke u fokusuar në vlerat e treguesve. Në të njëjtën kohë faktorët kyç, e nevojshme për menaxhimin e ndërmarrjes, duhet të matet në një mënyrë ose në një tjetër dhe të paraqitet në formën e treguesve. Motoja e konceptit: "Nëse nuk mund ta matësh, nuk mund ta menaxhosh".

Gjenerator i pyetjeve ad hoc(Ad hoc query) - Ky funksion, i njohur gjithashtu si raportimi i vetë-shërbimit, i lejon përdoruesit të marrin përgjigje për pyetjet e tyre. Sistemi ofron një mjet për të lundruar nëpër burimet e disponueshme të të dhënave.

Integrimi me Microsoft Office- në disa raste, platformat BI përdoren si një lidhje e ndërmjetme në zinxhirin e analizës së informacionit, dhe Microsoft Office (në veçanti Excel) vepron si një klient BI. Në këto raste, është thelbësore që shitësi i BI të sigurojë integrim me Microsoft Office, duke përfshirë mbështetjen për formatet e dokumenteve, formulat dhe tabelat kryesore.

Mjetet e analizës së informacionit

OLAP(Përpunimi analitik online - përpunimi analitik në kohë reale) - teknologjia e përpunimit të informacionit, duke përfshirë përpilimin dhe publikimin dinamik të raporteve dhe dokumenteve. Përdoret për të përpunuar shpejt pyetje komplekse të bazës së të dhënave. Teknologjia OLAP ofron shpejtësi të lartë përpunimin e kërkesave. Ai merr një fotografi të bazës së të dhënave relacionale dhe e strukturon atë në një model kërkimi hapësinor. Fakti është se bazat e të dhënave relacionale ruajnë entitetet në tabela të veçanta dhe pyetjet komplekse me shumë tabela ekzekutohen në to relativisht ngadalë, ndërsa një bazë të dhënash hapësinore është një model më i suksesshëm për pyetjet. Koha e deklaruar e përpunimit për pyetjet në OLAP është rreth 0.1% e pyetjeve të ngjashme në një bazë të dhënash relacionale.

Vizualizimi i avancuar- Mjetet e avancuara të vizualizimit ju lejojnë të paraqisni të dhëna për perceptim më efektiv përmes përdorimit të fotografive dhe grafikëve interaktive në vend të tabelave (Fig. 3). Në mënyrë tipike, përdoruesit në modalitetin dinamik mund të ndryshojnë paraqitjen grafike, të përdorin shkallëzimin, të kombinojnë të dhënat dhe të ndryshojnë ngjyrat.

Oriz. 3. Shembull i përdorimit të vizualizimit në prezantimin e të dhënave
në pultin e Cognos

Modelimi parashikues dhe nxjerrja e të dhënave. Modelimi parashikues është procesi i krijimit (ose përzgjedhjes) të një modeli për të parashikuar gjasat e ndodhjes së ndonjë ngjarjeje. Minimi i të dhënave është procesi i zbulimit të të dhënave “të papërpunuara” të panjohura më parë, njohurive jo të parëndësishme të dobishme dhe të interpretueshme të nevojshme për vendimmarrje. Informacioni i gjetur në procesin e përdorimit të metodave të Data Mining duhet të përshkruajë lidhje të reja midis pronave, të parashikojë vlerat e disa veçorive bazuar në të tjerat, etj. Njohuritë e gjetura duhet të jenë të zbatueshme për të dhënat e reja me njëfarë shkalle besueshmërie. Kur njohuritë e nxjerra nuk janë transparente për përdoruesin, duhet të ekzistojnë metoda të pas-përpunimit për ta bërë atë të interpretueshme. Problemet e zgjidhura me metodat e të dhënave të minierës përfshijnë:

• klasifikim - caktimi i objekteve (vëzhgimeve, ngjarjeve) në një nga klasat e njohura më parë;
• regresioni, duke përfshirë problemet e parashikimit; vendosja e varësisë së prodhimit të vazhdueshëm nga variablat e hyrjes;
• grupim - grupim i objekteve (vëzhgime, ngjarje) bazuar në të dhëna (veti) që përshkruajnë thelbin e këtyre objekteve. Objektet brenda një grupi duhet të jenë të ngjashëm me njëri-tjetrin dhe të ndryshëm nga objektet e përfshira në grupe të tjera. Sa më të ngjashme të jenë objektet brenda një grupimi dhe sa më shumë ndryshime midis grupimeve, aq më i saktë është grumbullimi;
• asociacion - identifikimi i modeleve midis ngjarjeve të lidhura. Një shembull i një modeli të tillë është rregulli që tregon se nga një ngjarje X ngjarja vijon Y. Rregulla të tilla quhen asociative. Kjo detyrë u propozua fillimisht për të gjetur modelet tipike të blerjeve të bëra në supermarkete, kështu që ndonjëherë quhet edhe analiza e shportës së tregut;
• modele sekuenciale - vendosja e modeleve midis ngjarjeve të lidhura në kohë, domethënë zbulimi i një marrëdhënieje sipas së cilës nëse ndodh një ngjarje X, atëherë pas një kohe të caktuar ngjarja do të ndodhë Y;
• analiza e devijimit - identifikimi i modeleve më jokarakteristike.

Fletët e rezultateve Kartat e rezultateve përdorin standardet e shfaqura në një panel kontrolli për të ofruar analiza më të thella duke i mbivendosur ato në një hartë strategjie që lidh metrikat kryesore të performancës me objektivat strategjike. Ky koncept është ilustruar në Fig. 4. Teknologjia përfshin analiza të mëtejshme bazuar në aplikimin e metodologjisë së menaxhimit të performancës, për shembull Six Sigma.

Oriz. 4. Krahasimi parametrat kryesorë produktivitetit
me objektiva strategjikë

Pasi të kemi shpjeguar termin platformë BI, le të kthehemi te analiza e "katrorit magjik" në Fig. 1.

Kriteret për përzgjedhjen dhe vlerësimin e kompanive

Studimi Gartner (shih Figurën 1) përfshiu kompanitë e përzgjedhura bazuar në parimet e mëposhtme:

• ofrimi i të paktën 8 nga 12 funksionet e qenësishme në platformën BI;
• duke zënë një pjesë të konsiderueshme të tregut të platformave BI, siç dëshmohet nga vëllimet e shitjeve prej të paktën 20 milionë dollarësh;
• zgjidhje në platformat e të cilave funksionojnë në nivel ndërmarrje, dhe jo vetëm në nivel departamenti.

Në Fig. 1 janë përdorur një sërë termash, sipas të cilëve shitësit ndodhen në rrafshin e sheshit. Le të shpjegojmë kuptimin e tyre:

• realizueshmëria përcaktohet nga faktorët e mëposhtëm:
  • sa konkurrues dhe të suksesshëm janë produktet,
  • cilat janë gjasat që shitësi të vazhdojë të investojë në produkt/shërbim,
  • Sa e suksesshme është politika e çmimeve të shitësit?
  • sa rezistent është shitësi ndaj ndryshimeve në treg,
  • Sa të informuar janë klientët për ofertat e shitësit?
  • deri në çfarë mase shitësit janë në gjendje të përmbushin premtimet e marketingut,
  • Sa të kënaqur janë klientët me mbështetjen e shërbimit të shitësit?
• plotësia e vizionit është aftësia e shitësit për të shfrytëzuar tendencat e tregut për të krijuar shërbime shtesë për klientët dhe përfitimet përkatëse për veten e tyre. Plotësia e vizionit mund të vlerësohet bazuar në cilësinë e:
  • parashikimet e nevojave të klientëve,
  • strategjia e marketingut,
  • strategjitë e shitjeve,
  • strategjitë e zhvillimit vertikal segmentet e tregut,
  • strategjitë për hyrjen në tregje të largëta;
• liderët janë shitës që sigurojnë funksionalitet të gjerë të produkteve të tyre, zbatimin e tyre të suksesshëm dhe ofrojnë mbështetje me cilësi të lartë në nivel global;
• aplikantët kanë kufizime që mund të lidhen jo vetëm me gjerësinë e gamës së zgjidhjeve teknologjike, por edhe me treguesit e tregut, si cilësia e rrjetit të shitjeve, etj.;
• Vizionarët janë shitës që kanë një strategji të fuqishme për promovimin e platformave BI, e cila manifestohet në hapjen e standardeve, fleksibilitetin e arkitekturës së zgjidhjeve dhe thellësinë e funksionalitetit të aplikacioneve që ata krijojnë. Këta janë liderë në këtë fushë aktivitet inovativ;
• lojtarët e ngrohtë - zënë një pozitë udhëheqëse në një zonë të kufizuar produkti ose teknologjie.

Tendencat në tregun e platformës BI

Siç mund të shihet nga Fig. 1, megashitësit kanë filluar të dominojnë tregun e BI. Në të vërtetë, në më pak se një vit, Microsoft, Oracle, SAP dhe IBM kanë kaluar nga zotërimi i një të katërtës së tregut në zotërimin e dy të tretave të tij.

Kur krahasojmë kuadratet për 2007 dhe 2008, është e qartë se Microsoft është ngritur dhe renditet i pari për sa i përket aftësive të zbatimit. SAP nuk është ende ndër liderët, me sa duket sepse bashkimi me Business Objects nuk ka përfunduar ende. Oracle u zhvendos në vendin e dytë pas SAS në kompletimin e vizionit.

Kështu, sheshi magjik i platformës BI për vitin 2008 pasqyron faktin se lidershipi po lëviz nga shitës të pavarur të BI-së si Business Objects dhe Cognos në megashitës.

Në korrik 2007, Oracle përfundoi blerjen e Hyperion. Kjo çoi në dy platforma konkurruese - Hyperion System 9 dhe Oracle Business Intelligence Enterprise Edition - të bashkohen nën udhëheqjen e Oracle dhe në përputhje me rrethanat duke zgjeruar burimet e BI të Oracle si teknologjikisht dhe në lidhje me burimet njerëzore.

Në tetor 2007, SAP njoftoi shtimin e Objekteve të Biznesit për të zgjeruar praninë e saj në treg. Kjo lidhje (u përfundua në janar 2008) mbyll një boshllëk të rëndësishëm në SAP për sa i përket gjeneruesve të pyetjeve dhe raporteve.

Cognos përfundoi blerjen e Applix, e cila ka teknologji të fuqishme OLAP, dhe, nga ana tjetër, ra dakord të blihej nga IBM.

Gjatë të njëjtës periudhë, faktorë të tillë si maturimi i portofolit të BI të Microsoft-it, zhvillimi i teknologjive Web 2.0, zhvillimi i produkteve BI me burim të hapur dhe zhvillimi i ofertave të softuerit si shërbim (SaaS) kanë bërë që funksionaliteti i BI-së është bërë më i madh. të arritshme se më parë.

Zgjidhjet e OpenSource BI kanë bërë përparim të konsiderueshëm në zhvillimin e tyre, por qarkullimi nga zbatimi i tyre është ende i parëndësishëm. Një nga shitësit më të mëdhenj në këtë fushë, JasperSoft, pretendon se ka më shumë se 7 mijë klientë komercialë dhe më shumë se 70 mijë vendosje aktive.

Ekziston gjithashtu një interes në rritje për ofrimin e zgjidhjeve të BI si SaaS. Në veçanti, Business Objects është një lider në biznesin e aplikacioneve OnDemand BI, por ka edhe firma më të vogla si Seatab, Oco dhe LucidEra që ofrojnë zgjidhje BI si shërbim. Përdorimi i zgjidhjeve të BI në formën e një shërbimi OnDemand nuk është i përshtatshëm për të gjitha organizatat, por ka pak përdorim për organizatat që punojnë me të dhëna të ndjeshme. Sidoqoftë, çdo vit gjithnjë e më shumë kompani zgjedhin modelin SaaS si më ekonomik dhe mjaft të besueshëm.

Analiza e pozicionit të shitësve kryesorë

Objektet e Biznesit

Ndër kompanitë e specializuara ekskluzivisht në zgjidhjet e BI, Business Objects ofron platformën më gjithëpërfshirëse me teknologji të zhvilluar mirë të raportimit dhe gjenerimit të pyetjeve.

Rreth 90% e organizatave që kanë zbatuar këtë zgjidhje vërejnë se ajo është standarde për organizatën e tyre.

Business Objects zgjeroi ofertat e saj BI në 2007 me shtimin e Inxight.

Rritja e shpejtë e ofertave OnDemand BI të Business Objects, me më shumë se 70,000 përdorues, e bën atë lider de facto në SaaS-BI.

Business Objects do të duhet të rregullojë strategjinë e saj pas marrjes së një statusi të ri si rezultat i kalimit në pronësi të SAP, domethënë do të duhet të kalojë pak kohë duke ndryshuar kanalet e shitjeve, sistemin e mbështetjes, etj.

Sipas rishikimeve të klientëve, OLAP është anën e dobët në zgjidhjet e objekteve të biznesit.

Cognos

Cognos ka një normë jashtëzakonisht të lartë të adoptimit të platformës së saj BI si një zgjidhje standarde e ndërmarrjes. Më shumë se 90% e të anketuarve e konsiderojnë Cognos standardin për organizatën e tyre.

Cognos po investon në mënyrë aktive në përpjekjet për të përmirësuar arkitekturën e platformës. Me ardhjen e versionit 8.2 dhe versionit të ardhshëm 8.3, Cognos 8 BI praktikisht ka eliminuar problemet me stabilitetin e pamjaftueshëm dhe të dobët mbështetje teknike. Aktualisht, shumica e klientëve po ekzekutojnë versionin më të fundit të Cognos BI.

Me përfundimin e bashkimit të Cognos me IBM, platforma Cognos BI do të përfitojë nga integrimi me teknologjitë IBM.

Cognos do të fitojë një avantazh tjetër pasi zotëron teknologjinë Applix TM1 OLAP.

Teknologjia e nxjerrjes së të dhënave të Cognos është ende më e dobët se ofertat e konkurrentëve të saj.

Microsoft

Politika e suksesshme e çmimeve dhe integrimi me MS Office i bëjnë zgjidhjet e Microsoft veçanërisht tërheqëse për organizatat që bazohen në zgjidhjet infrastrukturore të kësaj kompanie.

Kur promovon zgjidhjet e tij BI, Microsoft mund të mbështetet në një audiencë të madhe zhvilluesish. Sipas vlerësimeve të Microsoft, këta janë 2 mijë partnerë OEM/ISV për zbatimin e zgjidhjeve të saj BI.

Sipas rishikimeve të klientëve, zgjidhjet BI nga Microsoft shkaktojnë ankesa minimale.

Zgjidhjet BI të Microsoft-it u krijuan prej tij dhe nuk u blenë së bashku me një kompani të lidhur.

Microsoft iu bashkua me vonesë garës për të promovuar platformat BI dhe për këtë arsye tani strategjia e tij është të "kapë hapin dhe parakalimin". Sipas klientëve, Microsoft ende mbetet prapa kompanive tradicionale të platformës BI, veçanërisht për sa i përket menaxhimit të meta të dhënave, gjenerimit të raporteve dhe krijimit të panelit të kontrollit.

Mikrostrategjia

Në vend të një taktike shtesë, MicroStrategy e ndërtoi teknologjinë tërësisht brenda saj. Kjo siguron një shkallë të lartë integrimi brenda platformës.

MicroStrategy ka vlerësime pozitive të klientëve në të 12 kriteret e vlerësuara nga Gartner.

Zhvillimi i teknologjive të reja mund të çojë në një dobësim të pozicionit që MicroStrategy aktualisht mban në fushën e përpunimit të vëllimeve ultra të mëdha të të dhënave.

MicroStrategy ka një reputacion për ofrimin e zgjidhjeve të shtrenjta që janë të vështira për t'u zbritur.

MicroStrategy fokusohet ekskluzivisht në platformat BI dhe nuk i kushton vëmendje të mjaftueshme teknologjive të ndërlidhura - CPM (Corporate Performance Management) dhe integrimit të të dhënave.

MicroStrategy ka shitje të vogla në rajonin Azi-Paqësor.

Orakulli

Edhe përpara se Hyperion të bashkohej në mesin e vitit 2007, pozicioni i Oracle në tregun e BI ishte mjaft i fortë: kombinimi i tij i platformës BI dhe aplikacioneve analitike (Oracle BI Enterprise Edition (OBIEE) dhe Oracle Analytic Applications) përfaqësonte një ofertë shumë të suksesshme.

Klientët japin E komente pozitive në OBIE. Ata vënë në dukje gamën e gjerë të zgjidhjeve për organizimin e punës në grup, si dhe mjetet e avancuara të vizualizimit, të cilat, sipas tyre, janë ndër më të mirat në treg.

Pikat e forta të motorit Essbase OLAP dhe aftësitë integruese të Hyperion me Microsoft Office rritin potencialin e Oracle në tregun e BI.

Oracle ka shanse të mira promovoni teknologjitë tuaja BI te klientë të ndryshëm, jo ​​vetëm adhurues të platformës Oracle.

Procesi i integrimit të zgjidhjeve të BI që rezultojnë nga bashkimi do të marrë shumë kohë në vitin 2008.

Ka prova që midis instalimeve të bazës së të dhënave Hyperion BI, përqindja e versionit të fundit është e vogël, gjë që tregon faktin se klientët nuk po nxitojnë të kalojnë në versionin më të fundit të produktit.

Oracle duhet të përmirësojë mbështetjen e saj teknike.

SAP

Me më shumë se 13 mijë zbatime, Kompania SAP ka arritur sukses të madh në promovimin e zgjidhjes NetWeaver BI. Më shumë se 75% e klientëve të SAP të anketuar nga Gartner treguan se zgjidhjet SAP BI janë standarde në organizatat e tyre.

Pasi të përfundojë integrimi i SAP dhe Objekteve të Biznesit, SAP do të bëhet shitësi më i madh i platformës BI, dy herë më i madh se çdo konkurrent tjetër.

Pikat e forta të Objekteve të Biznesit, kryesisht gjenerimi i raporteve të formatuara dhe krijimi i raporteve të vetë-shërbimit, plotësojnë në mënyrë efektive boshllëqet në zgjidhjet SAP BI.

Në një sondazh të Gartner, klientët SAP që përdorin versionin më të fundit të SAP BI vunë re sfidat e zbatimit.

Bashkëngjitja e Objekteve të Biznesit redukton pak rezultatin SAP, të cilin Gartner e quan lirshëm fizibilitet. Kjo është për shkak të pasigurisë së pashmangshme për klientët që mbështeteshin në ekzistimin prodhimet vendase SAP në fushën e BI.

Përkundër faktit se zgjidhjet e implementuara të bazuara në NetWeaver BI janë në gjendje të importojnë të dhëna nga aplikacione jo-SAP, SAP mund të emërojë jo më shumë se 25 ndërmarrjet e mëdha të cilët kanë implementuar NetWeaver BI, kudo ku dominon kontabiliteti Sistemet SAP. Për të arritur lidershipin në treg, SAP duhet të demonstrojë se mund të zbatojë platformën e tij në ndërmarrjet ku aplikacionet SAP nuk janë dominuese.

SAS

SAS është lider në fushën e analitikës së avancuar (Advanced Analytic Solutions).

SAS ofron zgjidhje analitike që jo vetëm ofrojnë funksionalitet bazë në nivelin e analizës KPI, por gjithashtu ofrojnë analitikë të avancuar për të zbuluar problemet e biznesit, si zbulimi i mashtrimit.

SAS është markë e famshme, zgjidhjet SAS mbështeten në mbarë botën.

Aplikacionet SAS konsiderohen të vështira për t'u mësuar. Shumë aplikacione të avancuara analitike kërkojnë përdorimin e gjuhës së programimit të specializuar SAS, e cila është një përfitim për programuesit, por një kufizim i rëndësishëm për njerëzit pa aftësi të tilla.

Si përfundim, ne rendisim tendencat kryesore në tregun e platformës BI:

• rëndësia e detyrës së optimizimit të produktivitetit të kompanive në të gjitha nivelet stimulon kërkesën për zgjidhje BI;
• aftësitë e platformave të BI-së po zgjerohen dhe, përveç gjeneratorëve tradicionalë të raporteve dhe pyetjeve, si dhe funksionalitetit OLAP, "panelët", kartat e rezultateve dhe vizualizimi i avancuar kanë marrë zhvillim aktiv;
• megashitësit kanë filluar të dominojnë tregun e BI;
• Zgjidhjet BI në formën e SaaS promovohen në mënyrë aktive nga shumë prodhues;
• procesi i bashkimeve dhe standardizimit drejton tregun.

Rishikim analitik: BI në Rusi 2009

Analistët e qendrës TAdviser kanë përfunduar përgatitjen rishikim i hapur tregu për platformat e inteligjencës së biznesit (BI) të paraqitura në tregu rus. Në këtë faqe mund të lexoni pjesët më interesante të rishikimit.

Përfitimet e përdorimit të një sistemi BI

Sistemet e analizës së biznesit zgjidhin një gamë shumë të gjerë problemesh. Kështu, "horizonti i afërt" është monitorimi, analiza dhe rregullimi i qëllimeve operacionale:

mbështetje për zhvillimin e proceseve të biznesit dhe ndryshimeve strukturore në ndërmarrje;

aftësia për të simuluar situata të ndryshme biznesi në një mjedis të vetëm informacioni;

kryerja e analizave operative për kërkesat jo standarde;

reduktimin e ngarkesës rutinë të punës për stafin dhe lirimin e kohës për punë më të thellë analitike;

funksionim i qëndrueshëm me vëllim në rritje të informacionit të përpunuar, shkallëzueshmëri.

Në drejtim të mbështetjes së zhvillimit strategjik të ndërmarrjeve, sistemet e BI ofrojnë:

vlerësimi i efektivitetit të fushave të ndryshme të biznesit;

vlerësimi i arritshmërisë së qëllimeve të përcaktuara;

vlerësimi i efikasitetit të përdorimit të burimeve, përfshirë nga filialet;

vlerësimin e efektivitetit të aktiviteteve operative, investuese dhe financiare;

modelimi i biznesit dhe vlerësimi i projekteve investive;

menaxhimi i kostos, planifikimi i taksave, planifikimi i investimeve kapitale.

Sot, sipas ekspertëve nga Gartner, vetëm 15-20% e përdoruesve të biznesit punojnë në mënyrë aktive me aplikacione BI, ndërsa pjesa tjetër i konsideron sistemet e analizës së biznesit shumë komplekse për t'u përdorur. Megjithatë, zhvillimi aktiv i mjeteve për vizualizimin interaktiv të të dhënave dhe përhapja e mëtejshme e teknologjive të internetit duhet të përmirësojë së shpejti situatën.

Sipas analistëve në MiPro Consulting, zbatimi i një sistemi të pavarur BI në një organizatë ofron një sërë avantazhesh ndaj përdorimit të mjeteve analitike të integruara në sistemet e tjera të informacionit të korporatës. Ndër avantazhet e sistemit BI:

shikueshmëri më e madhe dhe lehtësi e punës me informacion për përdoruesit e biznesit, duke përfshirë menaxhmentin e lartë;

aftësia për të përdorur disa zgjidhje analitike për fusha të ndryshme të veprimtarisë në të gjithë ndërmarrjen, dhe jo brenda departamenteve individuale;

ju lejon të nxirrni, analizoni dhe konsolidoni të dhëna nga pothuajse çdo burim;

bazuar në një platformë BI industriale, të mbështetur dhe të zhvilluar;

ka statusin e një aplikacioni të pavarur, strategjik, kritik për biznesin;

siguron shkallëzueshmërinë, efikasitetin, performancën e nevojshme;

ju lejon të ndërtoni dhe mbani procedura dhe procese të përpunimit nga fundi në fund, modele dhe projekte analitike të unifikuara të centralizuara në të gjithë organizatën;

përmban mjete të integruara për zgjidhjen e problemeve të ndryshme dhe të larmishme analitike, si nga pikëpamja e biznesit ashtu edhe nga ana e TI-së;

ofron akses në të dhëna dhe mjete analitike për më shumë përdorues.

Përdorimi i mjeteve analitike të integruara në sisteme të tjera të informacionit të korporatës, si ERP ose CRM, zakonisht ka kufizimet e mëposhtme:

një grup i kufizuar mjetesh analitike të zbatuara që janë të njëjta për të gjithë përdoruesit, pavarësisht nga rolet dhe detyrat e tyre;

aftësia për të përdorur vetëm të dhënat tuaja të brendshme për analizë, ndërsa informacioni nga sistemet e tjera mbetet i paarritshëm dhe të dhënat nga burime të ndryshme nuk mund të konsolidohen;

mungesa e mjeteve të integruara të zhvilluara për analizë çon në faktin se sistemi përdoret vetëm për të nxjerrë të dhënat e ruajtura në të, të cilat më pas eksportohen dhe analizohen në Excel;

ERP dhe Sistemet CRM, si rregull, kanë një numër të kufizuar përdoruesish, gjë që "shkëput" nga analitika një numër i madh punonjësish të kompanisë, të cilët do ta gjenin këtë informacion të dobishëm dhe interesant (një rritje e konsiderueshme e numrit të përdoruesve zvogëlon produktivitetin e sistemeve të transaksioneve);

sistemet e transaksioneve zakonisht nuk përmbajnë të gjithë treguesit e nevojshëm për analizë dhe nuk përfshijnë mjete të tilla si panelet, të cilat tashmë janë bërë standard për paraqitjen e informacionit analitik;

rezultatet e analizës në sisteme të tilla zakonisht paraqiten në formën e raporteve ose diagrameve tabelare, gjë që nuk lejon të merret një pasqyrë e detajuar dhe gjithëpërfshirëse e gjendjes reale të punëve dhe nuk u përgjigjet shumë pyetjeve që lindin;

aftësia për të krijuar pyetje fleksibël me porosi (ad-hoc) është e kufizuar;

përdorimi i vëllimeve të mëdha të informacionit të akumuluar historik është i kufizuar.

Kur zgjidhni ose përditësoni një sistem për analizën e biznesit, duhet të merrni parasysh mënyrat për të ruajtur dhe integruar të dhënat, mjetet e vizualizimit dhe analitikës.

Ruajtja e të dhënave

Nëse kompania përballet me detyrën e identifikimit të tendencave afatgjata ose periodike, domethënë, përdoruesit duhet të analizojnë të dhënat historike që vijnë nga departamente të ndryshme gjatë 3-5 viteve të fundit, atëherë, ka shumë të ngjarë, është e nevojshme të shqyrtohen me kujdes organizimi i operacioneve ETL për ngarkimin e të dhënave në magazinat e të dhënave.

Nëse një kompani ose ndonjë prej divizioneve të saj duhet të analizojë informacionin çdo muaj ose javor, atëherë zgjidhja optimale do të ishte shpërndarja dhe organizimi i tregjeve të veçanta të të dhënave për këto qëllime (për secilin divizion ose për të zgjidhur probleme specifike), duke përdorur gjithashtu mjetet ETL.

Nëse kompania planifikon të analizojë të dhënat operacionale në një mënyrë afër kohës reale (d.m.th., të përditësuar disa herë gjatë ditës), atëherë mund të jetë e nevojshme të braktisni organizimin e një magazine të dhënash dhe t'i kushtoni vëmendje zhvillimit të mjeteve të integrimit të bazuara në një shtresë virtuale të ndërmjetme të meta të dhënave me ndërfaqe dhe algoritme përkatëse përpunuese (sipas parimit EII).

Integrimi i të dhënave

Siç u përmend më lart, nëse qëllimi i zbatimit të një sistemi BI është zgjidhja e problemeve individuale, specifike, atëherë është e këshillueshme që të kufizohemi në organizimin e të dhënave mars. Në këtë rast, nuk kërkohet përdorimi i algoritmeve të veçanta të integrimit.

Nëse, përkundrazi, BI po zbatohet me qëllimin për të marrë një pamje të vetme, holistike të gjendjes së përgjithshme të biznesit, atëherë ndoshta është e pamundur të bëhet pa krijuar një depo të centralizuar të të dhënave dhe, në përputhje me rrethanat, zbatimin e mjeteve të nevojshme ETL . Përveç kësaj, për të marrë një pamje vërtet adekuate të biznesit, është e nevojshme t'i kushtohet vëmendje e veçantë sigurimit të cilësisë së lartë të të dhënave të analizuara, dhe kjo do të kërkojë futjen e një grupi të zgjeruar mjetesh për "pastrimin" e tyre - identifikimin e paplotësuar. ose të dhëna të gabuara, informacione të dyfishta, duke sjellë të dhëna nga burime të ndryshme në një format të vetëm.

Nëse kompania e vë theksin në studimin e të dhënave operacionale, atëherë është e nevojshme të merren parasysh mjetet e përsëritjes dhe aksesit.

Vizualizimi dhe analitika

Në varësi të detyrave të caktuara, si dhe kualifikimeve të përdoruesve, zgjidhen mjetet për vizualizimin e të dhënave - panelet e kontrollit, kartat e rezultateve, raportet, kubet OLAP.

Për përdoruesit me përvojë, të kualifikuar, mjeti optimal do të jenë kubet OLAP, të cilat do t'i lejojnë ata të kryejnë analiza të thella dhe të detajuara të biznesit, me shkallën e kërkuar të detajeve.

Përdoruesit të cilët në aktivitetet e tyre të përditshme përballen me nevojën për të marrë vendime menaxheriale, si dhe për të analizuar performancën e biznesit, janë të interesuar të organizojnë një vend pune në formën e një paneli kontrolli, mbi të cilin është gjendja e biznesit në tërësi. shfaqur në formën e shkallëve vizuale dhe treguesve, me aftësinë për të kaluar midis aktiviteteve të zonave individuale.

Menaxherët e zakonshëm kanë nevojë për mjete për të zgjidhur detyrat e tyre aktuale dhe për të monitoruar progresin specie individuale operacionet, si dhe për të kontrolluar aktivitetet e punonjësve të saj (çdo punonjës individual dhe ekipin në tërësi). Për më tepër, për të organizuar ndërveprim të qartë me departamentet (ose rajonet) ngjitur, është e nevojshme të jeni në gjendje të merrni një pasqyrë të përparimit të detyrave të ndërlidhura.

Zgjidhje vertikale ose horizontale

Ekzistojnë të dyja zgjidhjet horizontale të BI në treg, të cilat zbatojnë një sërë mjetesh përgjithësisht të zbatueshme, dhe zgjidhje të specializuara vertikale, "të përshtatura" për industri ose detyra specifike. Të dyja kanë avantazhet dhe disavantazhet e tyre.

Avantazhi i zgjidhjeve horizontale mund të konsiderohet aftësia e tyre për t'u rritur me organizatën. Zgjidhje të tilla zakonisht janë të shkallëzueshme dhe mund të mbulojnë të gjitha fushat e aktivitetit dhe të gjitha departamentet kompani e madhe, dhe janë gjithashtu më të lehta për t'u ndryshuar. Ana negative e një gjerësie të tillë aftësish është nevoja për një konfigurim më të gjatë dhe më të kujdesshëm të zgjidhjeve dhe përshtatje me kërkesat specifike. Projektet e zbatimit po bëhen më të shtrenjta dhe kërkesat për specialistët e IT-së po rriten.

Zgjidhjet vertikale, nga ana e tyre, nuk kërkojnë konfigurim të veçantë që kërkon kohë dhe punë intensive për të zgjidhur probleme specifike dhe për të përmbushur kërkesat e organizatave rregullatore të industrisë (financiare, mjekësore, etj.). Megjithatë, mund të rezultojë se departamente të ndryshme brenda së njëjtës strukturë nuk do të jenë në gjendje të përdorin një zgjidhje të vetme dhe disa sisteme të ndryshme të analizës së biznesit do të duhet të zotërohen dhe integrohen.

Ato organizata që aktualisht dhe në të ardhmen planifikojnë të angazhohen në aktivitetet e tyre specifike që kërkojnë pajtueshmëri me rregullore të caktuara strikte, ka të ngjarë të përfitojnë nga zbatimi i zgjidhjeve vertikale. Nëse nuk ka besim në një angazhim të tillë për një lloj të caktuar aktiviteti në të ardhmen, dhe ka një probabilitet të lartë që specializimi i kompanisë të zgjerohet ndjeshëm, atëherë zgjedhja e një zgjidhjeje vertikale të BI është një rrezik i caktuar.