Revizuire analitică: BI în Rusia 2009
Analiștii centrului TAdviser au finalizat pregătirea revizuirii deschise a pieței platformelor pentru analiza de afaceri (BI) prezentată pe piata ruseasca. Pe această pagină puteți citi cele mai interesante secțiuni ale recenziei.
Beneficiile utilizării unui sistem BI
Sistemele de analiză de afaceri rezolvă o gamă foarte largă de sarcini. Astfel, „orizontul apropiat” este monitorizarea, analiza și ajustarea obiectivelor operaționale:
sprijin pentru dezvoltarea proceselor de afaceri și a schimbărilor structurale ale întreprinderii;
posibilitatea modelării diverselor 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 creșterea volumului de informații procesate, posibilitatea de scalare.
În ceea ce privește sprijinirea dezvoltării strategice a unei întreprinderi, sistemele BI oferă:
evaluarea eficacității diferitelor domenii de activitate;
evaluarea fezabilității 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.
Până în prezent, conform experților de la Gartner, doar 15-20% dintre utilizatorii de afaceri lucrează activ cu aplicații BI, în timp ce restul consideră că sistemele de analiză de afaceri sunt prea complicate de utilizat. 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, introducerea 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. Unele dintre beneficiile unui sistem BI includ:
o mai mare vizibilitate și confort de lucru cu informații pentru utilizatorii de afaceri, inclusiv managementul de vârf;
capacitatea de a utiliza mai multe soluții analitice pentru diferite domenii de activitate la scară la nivel de întreprindere, și nu în cadrul departamentelor individuale;
vă permite să extrageți, să analizați și să consolidați date din aproape orice sursă;
se bazează 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 sarcinilor analitice diverse și diverse, 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, de exemplu, clasa ERP sau CRM, de regulă, are următoarele limitări:
un set limitat de instrumente analitice implementate care sunt aceleași pentru toți utilizatorii, indiferent de rolurile și sarcinile acestora;
abilitatea de a utiliza numai 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 „decupează” un număr mare de angajați ai companiei de la analiză care ar găsi aceste informații utile și interesante (o creștere semnificativă a numărului de utilizatori reduce performanța sistemelor tranzacționale);
sistemele tranzacționale nu conțin de obicei toți indicatorii necesari analizei, nu includ instrumente precum tablourile de bord, care au devenit deja standardul de prezentare a 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 idei detaliate și cuprinzătoare despre starea reală a lucrurilor și nu răspunde la multe întrebări care apar;
capacitatea de a crea cereri 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.
Stocare a datelor
Dacă o companie 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 ar trebui să se gândească cu atenție la organizarea operațiunilor ETL pentru a încărcați datele în depozitele de date.
Dacă o companie sau oricare dintre departamentele sale are nevoie să analizeze informații lunar sau săptămânal, atunci cea mai bună soluție ar fi să aloce și să organizeze în aceste scopuri (pentru fiecare dintre departamente sau pentru rezolvarea unor probleme specifice) magazine de date separate, folosind totodată Instrumente ETL.
Dacă compania intenționează să analizeze datele operaționale într-un mod aproape în timp real (adică actualizate de mai multe ori în timpul zilei), atunci poate fi necesar să renunțe la organizarea depozitului de date și să acorde atenție dezvoltării instrumentelor de integrare bazate pe pe stratul intermediar de metadate virtuale cu elaborarea de interfețe și algoritmi corespunzători (conform principiului EII).
Integrarea datelor
După cum am menționat mai sus, dacă scopul implementării unui sistem BI este de a rezolva sarcini individuale, specifice, atunci este recomandabil să ne limităm la organizarea de magazine de date. În acest caz, nu este necesară utilizarea oricăror algoritmi de integrare separati.
Dacă, dimpotrivă, BI este implementat pentru 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, introducerea 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 datelor incomplete sau eronate, duplicarea informațiilor, aducerea datelor din diverse surse într-un singur format.
Dacă compania se concentrează pe studiul datelor operaționale, atunci ar trebui să luați în considerare mijloace de replicare și acces.
Vizualizare și analiză
În funcție de sarcinile stabilite, precum și de calificările utilizatorilor, sunt selectate și instrumente de vizualizare a datelor - panouri de control, tabele de punctaj, rapoarte, cuburi OLAP.
Pentru utilizatorii experimentați, calificați, cuburile OLAP vor fi cel mai bun instrument, care le va permite să efectueze analize de afaceri profunde și detaliate, cu gradul de detaliu necesar.
Utilizatori care, în activitățile lor zilnice, se confruntă cu nevoia de a adopta decizii de management, precum și analiza performanței afacerii, sunt interesați de organizarea unui loc de muncă sub forma unui panou de control, care afișează starea afacerii în ansamblu sub formă de scale vizuale și indicatori, cu capacitatea de a comuta între zonele individuale ale activitate.
Managerii obișnuiți au nevoie de fonduri pentru a-și rezolva sarcinile curente, pentru a controla progresul anumite tipuri operațiunile, precum și să controleze activitățile angajaților acestora (fiecare angajat individual și echipa în ansamblu). În plus, pentru a organiza o interacțiune clară cu departamentele (sau regiunile) aferente, este necesar să vă puteți face o idee despre progresul implementării 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 văzut ca fiind capacitatea lor de a crește odată cu organizația. Astfel de soluții sunt de obicei scalabile și pot acoperi toate liniile de afaceri și toate departamentele. companie mareși sunt, de asemenea, mai ușor de schimbat. Dezavantajul acestei largi de posibilități este necesitatea unei personalizări mai lungi și mai minuțioase a soluțiilor, adaptarea la cerințele specifice. Proiectele de implementare devin din ce în ce mai costisitoare, iar cerințele pentru profesioniștii IT devin din ce în ce mai mari.
Soluțiile verticale, la rândul lor, nu necesită o configurare separată lungă și laborioasă pentru a rezolva probleme specifice și pentru a îndeplini 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 poate fi necesar să stăpânească și să integreze mai multe sisteme diferite pentru analiza afacerii.
Acele organizații care acum 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 este probabil ca specializarea companiei să se extindă semnificativ, atunci alegerea unei soluții de BI verticală reprezintă un anumit risc.
sisteme BI sunt sisteme analitice concepute pentru analiza de afaceri care sunt capabile să combine date din surse complet diferite de informații. Date sisteme software procesează informațiile și oferă un raport într-o interfață convenabilă pentru studiul detaliat și evaluarea ulterioară a informațiilor obținute în cadrul procesului.
Datele de raportare obținute și utilizarea lor optimă ajută la atingerea obiectivelor de afaceri stabilite. Analiza datelor într-un complex este dobândirea de cunoștințe, un fel de strângere dintr-o masă de surse, inclusiv direcția afacerii, care poate crește semnificativ eficiența procesului și poate reduce semnificativ costurile.
Sistemele BI sunt o sursă unică, extrem de transparentă și completă a tuturor datelor despre afacerea companiei pentru resursa sa administrativă, dar în principal pentru management.
Astăzi, generarea de rapoarte și analiza competentă nu mai sunt un lux, ci mai degrabă o necesitate pentru companii; documentația de raportare este necesară atât în cadrul unei afaceri, cât și în fiecare element constitutiv al întregului proces.
Soluțiile oferite de sistemul BI sunt optime pentru întocmirea tuturor raportărilor, inclusiv acoperind toate aspectele afacerii fără excepție, prezența unor astfel de capabilități este deja considerată obligatorie și este considerată, împreună cu alte tehnologii de bază, ca un standard corporativ.
- Instrumente BI. Aceste instrumente sunt împărțite în generatoare de interogări și rapoarte, instrumente de procesare analitică BI, platforme BI corporative și suite BI. Cea mai mare parte a instrumentelor BI constă din suite BI pentru întreprinderi și platforme BI. Instrumentele furnizate pentru generarea de interogări și rapoarte sunt în mare parte absorbite sau suitele BI corporative le înlocuiesc. Motoare OLAP - servere de prelucrare a datelor analitice online, inclusiv cele relaționale. Motoarele OLAP sunt infrastructura pentru platformele BI și instrumentele BI. Majoritatea instrumentelor sunt folosite de utilizatori pentru acces, precum și pentru analiză, inclusiv pentru generarea de rapoarte, care în cele mai multe cazuri sunt situate în depozite, un data mart sau un depozit operațional pentru date.
- aplicații BI. Aplicații care nu sunt considerate instrumente. Un exemplu este EIS, un sistem de informații executiv.
Caracteristici caracteristice ale sistemelor BI
- Sistemele folosesc tehnologii portal care oferă un singur punct de intrare la Internet și spațiul informațional al întreprinderilor.
- Interfața este prezentată sub forma unui panou de control sau tablou de bord care afișează mai mulți indicatori cheie. Acest lucru face posibilă evaluarea rapidă a situației. De asemenea, oferă posibilitatea de a accesa rapid indicatori cheie pe departamente și divizii, acestea sunt stocate într-un folder separat situat pe tabloul de bord.
- Stratificat: Toate datele sunt afișate în mai multe straturi, fiecare strat ulterior prezentând informații din ce în ce mai detaliate despre indicatori, evenimente sau procese.
- Interactivitatea sistemelor BI, care permite utilizatorului să navigheze rapid, inclusiv vizualizarea datelor în diverse secțiuni și secțiuni, precum și date de „foraj”, deplasându-se prin diferite tipuri de măsurători. Utilizatorii pot efectua direct operațiuni asupra datelor.
- manevrabilitate și relevanță. Proactivitate, care conține un motor de reguli care permite utilizatorilor să definească ținte și praguri pentru diverși indicatori și să determine la ce valori ale datelor ar trebui să fie emisă o alertă. Sistemul oferă posibilitatea de a seta parametri sau indicatori: dacă ating valori critice, pe monitor sunt afișate semnale de alarmă - vizuale și/sau sonore.
- Personalizarea sistemelor BI - configurație individuală a telecomenzii sau a tabloului de bord pentru nivelul de control și rolul de utilizator. Personalizarea permite utilizatorului să selecteze în mod independent obiectele din listele autorizate și să aranjeze datele pe tabloul de bord în funcție de importanța acestora.
- Accesul flexibil permite utilizatorilor să acceseze în mod intuitiv datele și rapoartele de care au nevoie dintr-o gamă largă de rapoarte și grafice cu rezultate, inclusiv acces la distanță și aplicații mobile.
- Colaborarea presupune colaborarea simultană a unui grup mare de angajați, inclusiv vizualizarea rapoartelor.
Cadrele magice
Evaluarea cu competență a stării pieței moderne, precum și o descriere obiectivă exhaustivă a principalilor săi jucători, este o sarcină destul de netrivială. Există mulți producători pe piață, care diferă unul de celălalt prin dimensiunea afacerii lor, structuri organizatorice, stilul de management, strategia și alți factori.
Această stare de lucruri complică foarte mult procesul de comparare a acestora, iar direcția de mișcare și dezvoltare a pieței este extrem de ambiguă și dificil de prezis. Pentru a rezolva această problemă, a fost dezvoltat un „cadrant magic” al sistemelor BI, în care sunt utilizați 2 indicatori, unul dintre ei este completitatea viziunii. Celălalt este capacitatea de a realiza.
24.04.2003 Valery Artemiev
Termenul de „business intelligence” există de relativ mult timp, deși este puțin folosit în țara noastră din cauza lipsei unei traduceri adecvate și a unei înțelegeri clare, ceea ce este însă tipic și pentru Occident. Să încercăm să-i înțelegem esența.
În rusă, cuvântul „inteligență” este înțeles fără ambiguitate ca fiind capacitatea mentală 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”.
Ambiguitatea termenului în discuție a fost influențată de ambiguitatea cuvântului englezesc „intelligence”:
- capacitatea de a recunoaște și înțelege; dorinta de a intelege;
- cunoștințe transferate sau dobândite prin formare, cercetare sau experiență;
- acțiune sau stare în procesul de cunoaștere;
- inteligență, date de inteligență.
În rusă, cuvântul „inteligență” este înțeles fără ambiguitate ca fiind capacitatea mentală a unei persoane. La prima vedere, o traducere bună pentru termenul Business intelligence este propusă în „data mining”, dar imediat se pune întrebarea dacă există „non-mining data analysis”. Modalitățile de limbă sunt de nepătruns, așa că vom folosi atât originalul în engleză, cât și hârtia de calcă „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 include accesul la informații și explorarea, analiza, intuiția și înțelegerea care conduc la luarea deciziilor îmbunătățite și informale”. Mai târziu, în 1996, a apărut o clarificare - „instrumentele pentru analiza datelor, crearea de rapoarte și interogări pot ajuta utilizatorii de afaceri să navigheze în marea de date pentru a sintetiza informații semnificative din ele - astăzi aceste instrumente se încadrează în mod colectiv într-o categorie numită business intelligence ( business intelligence).
BI ca metode, tehnologii, mijloace de extragere și reprezentare a cunoștințelor
Conform definiții originale, BI este procesul de analiză a informațiilor, generare de intuiție și înțelegere 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 un proces, tehnologii, metode și mijloace de extragere și reprezentare a cunoștințelor.
BI, EIS, DSS, eBusiness și Comerț
În ultimii 10 ani, denumirile și conținutul sistemelor informatice și analitice s-au schimbat de la sisteme de informare manager (sisteme de informații executive, EIS) la sistemele de suport de decizie (DSS) și acum la sistemele de business intelligence.
Pe vremea mainframe-urilor și minicalculatoarelor, când majoritatea utilizatorilor nu aveau acces direct la computere, organizațiile depindeau de departamentele lor IT pentru a 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 nevoile directorilor și managerilor și au oferit posibilitatea de a obține informații de bază agregate despre starea afacerii lor sub formă de tabele sau diagrame. De obicei, acestea includeau cereri programate cu un set de parametri. Astfel de pachete au fost de obicei dezvoltate de propriile departamente IT. Pentru obtinerea Informații suplimentareși analize ulterioare, au fost utilizate alte aplicații sau au fost create interogări SQL sau rapoarte la cerere.
Aplicațiile DSS de prima generație erau pachete de aplicații 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 cunoștințe 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 anumite opțiuni de formatare. Cu toate acestea, flexibilitatea unor astfel de pachete era încă limitată din cauza concentrării pe un set specific de sarcini.
Odată cu apariția PC-urilor și a rețelelor locale, următoarea generație de aplicații DSS este construită pe baza BI și permite unui utilizator non-programator să extragă ușor și rapid informații din diverse surse, să-și genereze propriile rapoarte personalizate sau reprezentări grafice și efectuarea unei analize multidimensionale a datelor. Dezvoltarea sistemelor de business intelligence a trecut de la clienți „grași” la aplicații Web în care utilizatorul efectuează cercetări folosind un browser și poate lucra de la distanță. De asemenea, puteți crea scenarii ce se întâmplă și puteți vizualiza și actualiza informațiile în mod colectiv.
Deși utilizatorii informațiilor BI ale întreprinderii au fost localizați în mod tradițional în cadrul întreprinderii, odată cu răspândirea Web-ului pentru e-business, B2B, CRM și SCM, utilizatorii BI pot fi externi întreprinderii și în B2C, C2B și etaje comerciale Utilizatorii BI sunt utilizatori de Internet.
BI și depozite de date
Conceptul, metodele și instrumentele depozitului de date (Data warehousing) definesc abordări și asigură integrarea, curățarea, stocarea retrospectivă a informațiilor destinate analizei, răspunde la întrebarea „Cum se pregătesc informații pentru analiză?”. Tehnologia de business intelligence definește metode și mijloace de accesare și analiză în timp real a informațiilor în termeni de domeniul subiectului. Instrumentele BI nu trebuie să funcționeze în infrastructura depozitului de date, dar în acest caz, le este atribuită problema curățării și reconcilierii datelor, iar aceste operațiuni vor trebui efectuate din mers sau anterior, dar pentru o resursă de informații separată. . În plus, există un impact asupra performanței și fiabilității sistemului de procesare a tranzacțiilor online. De aceea, este o bună practică corporativă să se separe componentele tranzacționale și cele analitice și să aplici pentru a doua diverse solutii prin depozit de date. Principalele articulații nu sunt doar la nivel de informație, ci și la nivel de metadate. În cazul unui depozit de date, metadatele pot fi gestionate centralizat.
Trebuie remarcat faptul că deseori termenul „depozit de date” se referă la un sistem de suport decizional DSS sau un sistem de informare și analitic bazat pe depozit de date și tehnologii de business intelligence.
Clasificarea produselor de business intelligence
Categoriile de produse BI de astăzi includ: instrumente BI și aplicații BI. Primele, la rândul lor, se împart în: generatoare de interogări și rapoarte; instrumente avansate de BI, în primul rând instrumente de procesare analitică online (OLAP); suite BI corporative (suite BI pentru întreprinderi, EBIS); Platforme BI. Partea principală a instrumentelor BI este împărțită în suite BI corporative 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 și motoarele OLAP relaționale sunt instrumente și infrastructură BI pentru platformele BI. Cele mai multe instrumente BI sunt folosite de utilizatorii finali pentru a accesa, analiza și raporta datele care se află cel mai adesea în depozite de date, 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 sistemul de informații executive EIS.
Instrumente de generare de interogări și rapoarte
Generatorii de interogări și rapoarte sunt de obicei instrumente „de birou” care oferă utilizatorilor acces la baze de date, efectuează unele analize și generează rapoarte. Solicitările pot fi fie neprogramate (ad-hoc), fie de rutină. Există sisteme de raportare (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 câteva funcții OLAP ușoare. Instrumentele dezvoltate din această categorie combină capacitățile de generare a loturilor de rapoarte de rutină și generatoare de interogări desktop, distribuția rapoartelor și actualizările operaționale ale acestora, formând așa-numita raportare corporativă (raportare corporativă). Arsenalul său include un server de rapoarte, instrumente de distribuție, publicarea rapoartelor pe Web, un mecanism de notificare a evenimentelor sau abaterilor (alerte). Reprezentanții caracteristici 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 dimensiunea timpului, alte dimensiuni pot fi geografia, unitățile organizaționale, clienții, produsele 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 aceste dimensiuni. Unele date sunt pre-agregate în baza de date, altele sunt calculate din mers.
Instrumentele OLAP vă permit să explorați date în mai multe dimensiuni. Utilizatorii pot alege ce valori să analizeze, ce dimensiuni și cum să se afișeze în tabelul încrucișat, să schimbe rândurile și coloanele „pivotante”, apoi să detalieze și să se concentreze pe o anumită combinație de dimensiuni. Puteți modifica detaliile datelor deplasându-vă prin niveluri folosind detalierea în jos/derulare în sus, detaliere în jos și detaliere în jos, precum și detaliere peste alte dimensiuni.
Pentru a susține MDB, sunt utilizate servere OLAP care sunt optimizate pentru analiză multidimensională și sunt dotate cu capacități analitice. Acestea oferă performanțe bune, dar de obicei durează mult timp pentru a încărca și extinde MDB. Vine cu capacitatea de acces, 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 multivariată. OLAP pentru baze de date relaționale (ROLAP) are avantajul scalabilității și flexibilității, dar pierde performanța în fața 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 este același lucru cu ROLAP). Există, de asemenea, procesare analitică online hibridă (HOLAP) pentru produse hibride care pot stoca date multidimensionale atât nativ, cât și relațional. MDB-urile sunt accesate prin intermediul API-urilor pentru generarea de interogări multidimensionale, în timp ce bazele de date relaționale sunt accesate prin interogări SQL. Un exemplu de server ROLAP este Serverul Microstrategy7i.
Instrumentele OLAP pentru desktop (de exemplu, BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer) acum integrate în EBIS facilitează vizualizarea și manipularea datelor multidimensionale de către utilizatorii finali care pot proveni din resursele backend de date ROLAP sau MOLAP. Unele dintre aceste produse au capacitatea de a descărca cuburi, astfel încât să poată funcționa offline. Ca parte a EBIS, aceste instrumente desktop sunt echipate cu capabilități de procesare pe partea de server care depășesc capacitățile lor tradiționale, dar nu concurează cu instrumentele MOLAP. Instrumentele desktop, în comparație cu instrumentele MOLAP, au performanță și putere analitică reduse. Adesea, o interfață este furnizată prin Excel, cum ar fi 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 modalitate naturală de a furniza instrumente BI care au fost livrate anterior ca produse disparate. Aceste kituri sunt integrate în seturile de instrumente de interogare, rapoarte și OLAP. Suitele Enterprise BI ar trebui să fie scalabile și să se extindă dincolo de utilizatorii interni la clienți cheie, furnizori și alții. 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 vânzători își descriu suitele BI ca portaluri BI. Aceste oferte de portal oferă un subset de capabilități EBIS printr-un browser web, dar vânzătorii își măresc în mod constant funcționalitatea pentru a le aduce mai aproape de capacitățile instrumentelor client gros. EBIS tipice sunt furnizate de Business Objects și Cognos.
Platforme BI
Platformele BI oferă un set 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 business, cu analize și modele țintite. 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. Cu furnizorii de baze de date relaționale care creează extensii OLAP pentru bazele lor de date, mulți furnizori de platforme care au furnizat baze de date multidimensionale pentru OLAP au fost forțați să migreze la aplicațiile BI pentru a supraviețui. Familiile de produse DBMS care furnizează capabilități BI stimulează cu adevărat creșterea pieței platformelor BI. Acest lucru se datorează parțial activității crescute a unui număr de furnizori de DBMS. Privind diferitele instrumente, vedem că EBIS sunt instrumente extrem de funcționale, dar nu sunt la fel de importante ca platformele BI sau aplicațiile BI personalizate. Pe de altă parte, 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 luate în considerare următoarele caracteristici: modularitate, arhitectură distribuită, suport pentru standarde XML, OLE DB pentru OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM și furnizare web. Ele ar trebui să ofere, de asemenea, funcționalități specifice inteligenței de afaceri, cum ar fi accesul la baze de date (SQL), manipularea datelor multidimensionale, funcțiile de modelare, analiza statistică și grafica 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 funcție specifică a unei organizații sau sarcini, cum ar fi analiza și prognoza vânzărilor, bugetarea financiară, prognoza, analiza riscului, analiza tendințelor, „analiza abandonului” în telecomunicații etc. Ele pot fi, de asemenea, aplicate mai larg, ca în cazul aplicațiilor sau sistemului de management al performanței întreprinderii tabloul de bord echilibrat(tabloul de bord echilibrat).
Inteligența datelor
Miningul de date este procesul de descoperire a corelațiilor, tendințelor, modelelor, relațiilor și categoriilor. Se realizează prin extragerea riguroasă a datelor folosind tehnologii de recunoaștere a modelelor, precum și metode statistice și matematice. Recunoașterea datelor este efectuată în mod repetat diverse operatiiși transformări ale datelor brute (selecție de caracteristici, stratificare, grupare, vizualizare și regresie), care sunt concepute pentru: 1) găsirea de reprezentări intuitive pentru oamenii 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, în schimb se bazează 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, trebuie menționate mijloacele de proiectare grafică a rezultatelor: mijloace de afaceri și grafică științifică și tehnică; „tablouri de bord”, mijloace de cartografie analitică și hărți topologice; mijloace de vizualizare a datelor multidimensionale.
arhitectura de business intelligence
O arhitectură BI de întreprindere ar trebui dezvoltată după ce nevoile utilizatorului de BI au fost identificate, dar înainte de alegerea instrumentelor BI. Arhitectura Business Intelligence definește componentele livrării de informații BI și componentele tehnologiei BI (Fig. 1). Odată ce profilurile de utilizare ale informațiilor BI au fost definite, o arhitectură de livrare a informațiilor poate fi proiectată pe baza acestor profiluri și a tipului de implementare necesar. Acesta poate fi orice amestec de clienți desktop conectați la rețea, clienți desktop și server, clienți subțiri bazați pe web și alte dispozitive mobile. dispozitive de calcul. Arhitectura de livrare a informațiilor va defini interfețele utilizator, care sunt adesea portaluri personalizate.
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 interconectarea acestor componente. O arhitectură solidă a tehnologiei BI va consta din două straturi importante: infrastructură și servicii de aplicații (sau funcționalitate). Stratul de infrastructură include resurse informaționale, administrare și rețele. La acest nivel, datele sunt colectate, integrate și puse la dispoziție. Depozitul de date este una dintre componentele posibile ale stratului de infrastructură. Utilizarea BI în sistemele operaționale poate necesita un depozit de date operaționale (ODS), posibil legat de structurile fluxului de lucru corporativ. 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 depozitare de date Oracle9i și MS SQL Server2000, aplicațiile de depozitare ERP sunt în creștere, cum ar fi 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 este în creștere rapidă, datorită confortului SGBD relațional pentru aplicațiile cu baze de date detaliate foarte mari și datorită includerii capabilităților OLAP în SGBD. Utilizarea MDB și OLAP rămâne neschimbată și este cea mai predominantă, de atunci oferă performanțe și funcționalități mai bune acolo unde datele agregate și calculele analitice complexe sunt importante.
Nu este surprinzător că, odată cu costul ridicat al structurilor client-server pe două niveluri, accesul la BI se face din ce în ce mai mult prin Web. Accentul se îndreaptă către server, reflectând faptul că accesul la informațiile BI corporative este un element important, în timp ce computerele independente nu sunt în mod clar suficient de funcționale. Livrarea populară și în creștere a rapoartelor BI 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 care sunt stocate în sursele de date, în ceea ce privește domeniul de subiect. 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 relațional, instrumentele pentru extragerea, transformarea și încărcarea datelor folosesc metadatele. Când se creează depozite de date și magazine de date, este adesea posibil să se recupereze 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 în aceeași organizație. Lipsa metadatelor comune pentru instrumente - din cauza lipsei de standarde pentru metadate - este o problemă majoră pentru departamentele IT.
Avantaje și dezavantaje ale tehnologiei
Capacitatea utilizatorului de a efectua analize operaționale multi-aspecte a informațiilor în ceea ce privește domeniul de subiect pentru a sprijini luarea deciziilor de afaceri se extinde rapid. Mișcarea paralelă de la anarhia sau dictatura informațională la democrația informațională extinde contingentul de utilizatori de business intelligence. Nevoia de acces flexibil la datele corporative vine în prim-plan, și nu doar nevoia de a rezolva o anumită sarcină funcțională. Există mai puțină dependență directă de departamentele IT pentru a produce rapoarte sau interogări personalizate. 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 informațiilor corporative. . Aceleași instrumente pot fi folosite de programatori 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 lucru în echipă a angajaților.
Riscul principal este schimbările prea rapide în tehnologia BI, 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, să tipificați și să unificați BI. Un alt risc este legat de calitatea datelor - dacă acestea nu sunt transformate, curățate și consolidate corespunzător, atunci nicio caracteristică „fantezică” a instrumentelor sau aplicațiilor BI nu va putea crește fiabilitatea datelor. O serie de probleme pot apărea din cauza metadatelor inconsecvente. 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 contribui la punerea în ordine a nomenclatorului indicatorilor colectați, colectarea datelor, diseminarea și autorizarea accesului. Tehnologia BI în sine nu este capabilă să rezolve aceste probleme în mod cuprinzător, iar neglijarea lor se întoarce la anarhia informațională și „fosturile de date”.
Jucători importanți în domeniul BI
Potrivit notoriilor pătrate magice ale Gartner, liderii tehnologiei EBIS de astăzi sunt Business Objects și Cognos, Information Builders la granița dintre lideri și concurenți, iar Microsoft și Oracle sunt concurenți. Unul nu are un client OLAP autonom, dar folosește funcționalitatea tabelului pivot Excel200x și nu are generator de rapoarte, celălalt nu are încă un înlocuitor pentru Oracle Express Analyzer. În grupul „vizionarilor” se remarcă Crystal Decisions la granița cu liderii. De remarcat sunt, de asemenea, Actuate și MicroStrategy.
Practic nu există lideri pentru platformele BI, ceea ce indică imaturitatea tehnologiilor 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. Printre alți concurenți - SAS Institute, mai departe grupul dens este format din Oracle, PeopleSoft și SAP. Hyperion se află literalmente la o răscruce - SAS și Hyperion și-au pierdut pozițiile de lider în 2000. Dintre vizionari, trebuie remarcat 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 și rapoarte, analiza datelor este în scădere, organizațiile le actualizează și le înlocuiesc cu suite BI corporative. Instrumentele de bază (interogări ad-hoc, raportare și analiză OLAP de bază) sunt încă cele mai comune, acoperind majoritatea nevoilor. Există, de asemenea, o utilizare din ce în ce mai mare a OLAP și a altor instrumente avansate BI, cum ar fi tehnologia data mining. Cu toate acestea, instrumentele autonome de extragere a datelor dispar, această tehnologie este absorbită și inclusă în alte instrumente BI, cum ar fi extensiile de baze de date.
În decurs de 5 ani, se așteaptă ca capabilități precum XML pentru analiză (XML/A), servicii web BI, colaborare, comunicații wireless și mobile să convergă pentru a forma rețele de business intelligence (rețele BI), care vor fi completate 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 multă sarcină generală și în prezent este aplicabil doar unui client OLAP „ușor”. Cu toate acestea, dacă aceste probleme sunt rezolvate, XML/A ar putea deveni un limbaj comun (lingua franca) 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 pentru informațiile corporative. 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. Tot mai multe produse 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 a portalurilor de întreprindere. Această inovație este legată și de tehnologiile J2EE și .NET. Serviciile Web BI fac instrumentele BI să deschidă componente cu interfețe cunoscute și disponibile pe toate tipurile de rețele. Un număr tot mai mare de furnizori de produse BI le implementează ca 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 această funcționalitate este acum populară și s-au adăugat capabilități de flux de lucru la multe aplicații BI. Se așteaptă ca utilizatorii să poată lucra la același model în același timp sau să poată conecta diferite aplicații BI în timp real.
Inteligență de afaceri wireless și mobilă. O altă tendință puternică în furnizarea de informații BI este observată cu furnizorii care permit produselor BI să livreze rapoarte prin intermediul tehnologiei mobile, inclusiv PDA-uri, telefoane de internet și pagere.
Monitorizarea activitatii afacerii. Tehnologie nouă 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 emit alerte și informații despre evenimente critice factorilor de decizie operaționali.
Literatură
- Korneev V.V., Gareev A.F., Vasyutin S.V., Raikh V.V. Bază de date. Procesarea inteligentă a informațiilor. // M.: Cunoaștere, 2001
- Tom Sullivan.
- Kimbal R. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Willey & Sons, 1996
- Thomsen E. Soluții OLAP: Construirea sistemelor informaționale multidimensionale. Editura Wiley Computer, 1997
- Spirli E. Depozite de date corporative. Planificare, dezvoltare, implementare. Volumul 1: Per. din engleza. // M.: Williams, 2001
- Arkhipenkov S., Golubev D., Maksimenko O. DEPOZITARE DATE. De la concept la implementare / Ed. Ed. S.Ya. Archipenkova // M.: DIALOG-MEPhI, 2002
- V., Samoilenko A. Exploatarea datelor: curs de pregatire. // Sankt Petersburg: Peter, 2001
- În interiorul Gartner Group (rus), Drezner H., Hostmann B. și F. Beitendijk. Notă de management: Pătratele magice Gartner actualizate pentru sisteme de Business Intelligence, 2003, februarie
- Liautaud B., Hammond M. e-Business Intelligence: Transformarea informațiilor în cunoștințe în profit. McGraw-Hill, 2001
- Christine Comaford. .
- Tom Sullivan. .
Valery Artemiev(avi @cbr.ru) - Consilier al directorului Centrului principal de informatizare al Băncii Rusiei (Moscova).
Există un număr mare de termeni: analiză, data mining, analiză de date, business intelligence și diferența dintre ei nu este întotdeauna atât de evidentă chiar și pentru persoanele care au legătură cu acest lucru. Astăzi vom vorbi despre ce este Business Intelligence (BI) într-un limbaj accesibil și ușor de înțeles. Subiectul este cu siguranță uriaș și nu poate fi tratat într-un singur articol scurt, dar sarcina noastră este să ajutăm să facem primul pas și să interesăm cititorul în subiect. Cititorul interesat va găsi și o listă exhaustivă pentru pașii 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 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 indiferent cum și nimeni nu înțelege de către cine, adică vor avea o structură diferită și un format de stocare diferit (un fel de tabele). Schematic, această sarcină este descrisă în diagrama de mai sus.
S-ar părea că sarcina este simplă și, prin urmare, vom lua în considerare o soluție frontală: să presupunem că 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 colectează. împreună.
Contra acestei abordări:
- este necesar să se suporte N scripturi în același timp (unde N este de ordinul miilor);
- la modificarea structurii rapoartelor magazinului în timp (de exemplu, un nou angajat a apărut în magazin), este necesar să căutați și să rescrieți scripturi individuale;
- când apare un nou magazin, trebuie să scrieți un nou script;
- atunci când ne schimbăm raportarea (furnizorul Flower), este necesar să facem modificări la toate scripturile;
- depanare și suport dificil, deoarece magazinele nu notifică modificările structurii și nu respectă nicio specificație.
Dacă ne ridicăm la nivelul întregii organizații, vom vedea că sunt și mai multe probleme.
Care este problema: o problemă la nivel de companie
(se poate da clic)
Producătorul Flower de fapt nu lucrează direct cu magazinele, ci prin niște intermediari. Intermediarii vizitează magazinele și direct prin acțiunile lor încearcă să stimuleze vânzările. În consecință, aceștia sunt părți interesate din punct de vedere material și informațiile pe care le oferă trebuie să fie verificate din nou.
Practic, problema arată similară: dacă avem N magazine și K distribuitori, putem agrega datele magazinului și le putem compara cu rezultatele distribuitorilor? (Toate datele au o structură și un format diferit.)
Aici, pe lângă tabele, putem deja întâlni o întreagă grădină zoologică de formate la care se adaugă rapoartele distribuitorilor. De regulă, sarcina 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 cât să expedieze ce. Adică, soluția acestei probleme afectează direct indicatori financiari companii, ceea ce este foarte important.
Luați în considerare mai multe soluții la nivel de companie:
- soluție auto-scrisă: producătorul 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 softul iar calitatea va depinde direct de specialistul angajat;
- Cumpărați software de la o terță parte, există trei factori cheie: preț, calitate și timpul de integrare. De regulă, prețul și timpul de integrare sunt prea mari pentru producătorul mediu și necesită, de asemenea, o perioadă semnificativă de timp pentru angajați. Alegerea furnizorului 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 în ceea ce privește timpul de integrare, prețul și calitatea soluției, serviciul arată ca cea mai bună opțiune deoarece prețul este dinamic și integrarea este minimă prin web. De regulă, avantajul software-ului corporativ este personalizarea și personalizarea (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 pentru fiecare în parte poate fi găsită.
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) 
Generalizăm problema: toate acestea sunt verigi ale unui 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, iar 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 pentru afaceri.
