Главная Курсы валют Business intelligence systems пример работы. Business Intelligence (BI) системы для бизнес-анализа

Business intelligence systems пример работы. Business Intelligence (BI) системы для бизнес-анализа

В современном мире существуют определенные классы программного обеспечения, которое ориентированно в основном на корпоративный сегмент (крупный и средний бизнес) и соответственно не имеет широкого распространения. Но некоторые программные комплексы имеют достаточно интересные функции, которые можно применить не только в сфере мелкого бизнеса, но и в качестве персонального инструмента. Вот об одном из таких программных комплексов и пойдет речь в данной статье.

Примечание

Я являюсь техническим специалистом, соответственно статья имеет более технический уклон. Если есть желание почитать информацию по продукту, ориентированную на бизнес пользователей, то вам на офсайт IBM.

Основная цель этой статьи, показать вам как сделать свой первый «Hello World» (по аналогии с программированием) в IBM Cognos BI.

Также хочу отметить, что я имею большой опыт написания пошаговых инструкций со скриншотами каждого шага. Но эта статья не будет очередной пошаговой инструкцией, здесь я хочу показать концепцию работы с системой, а не сделать еще один мануал.

Что такое BI?

Итак, что же такое BI система? Если в трех словах, то это продвинутая система отчетности. Что-бы было более понятно, ниже перечислю список основных функций, которыми располагают современные системы класса BI:

возможность подключения к различным источникам данных (от файла Excel до универсального ODBC подключения)
возможность построения как простых отчетов (типа график или таблица), так и сложных параметризированных отчетов с комбинированной структурой и ссылочными связями (Drill-Trough, Drill-Up/Drill-Down)
возможность прозрачной работы с разными источниками данных (например, Excel и SQL Server) с полноценной обработкой связей между ними
возможность интерактивной работы с данными (формирование отчетов «на лету»)
возможность представления реляционных данных как многомерные
возможность распределения прав доступа используя как внутренние источники аутентификации, так и внешние (NTLM, LDAP и т. д.)
возможность запуска формирования отчетов как вручную, так и автоматически по расписанию
возможность автоматической рассылки сформированных отчетов
возможность построения отчетов в различных форматах (Excel, HTML, PDF и т. д.)

Говоря простым русским языком, BI система – это такая программа, которая предоставляет пользователю удобные инструменты анализа фактически любых данных (будь то файл Excel либо промышленное хранилище данных).

Возможность применения BI системы в качестве персонального инструмента

Сразу становится вопрос, как можно использовать эту систему в качестве персонального инструмента? Отвечу по личному примеру, я использую IBM Cognos BI в качестве инструмента по анализу статистики в своих проектах и инструмента по анализу статистики домашней бухгалтерии.

Тут конечно можно возразить, что-то в духе «я и обычным SQL запросами отлично анализирую статистику» или «встроенных функций Excel вполне достаточно чтобы проанализировать всю домашнюю бухгалтерию», но «все познается в сравнении». Как показывает практика, гораздо проще просто натаскать мышкой нужные элементы данных и получить результат в готовом виде, чем возится с написанием SQL запросов или перенастраиванием функций Excel.

Опять-таки, все написанное это лично мое мнение, с которым вы не обязаны соглашаться.

Архитектура IBM Cognos BI

Архитектура системы относительно несложная (как для системы корпоративного класса). Итак, ключевым элементом системы является IBM Cognos BI сервер (см. схему ниже), который работает с источниками данных, используя созданное пользователем описание (именуемое метаданными). Далее, посредством Web доступа, IBM Cognos BI сервер предоставляет доступ ко всем основным функциям системы.

Концептуальная архитектура комплекса IBM Cognos BI (схема получилась весьма громоздкой)

Этапы работы с системой

Чтобы сделать свой первый отчет необходимо выполнить несколько основных этапов:

Создать подключение к источнику данных
Сформировать описание источника данных, т. е. создать метаданные
Создать и опубликовать пакет метаданных на IBM Cognos BI сервере
Создать отчет

Структура тестового источника данных

Перед тем как приступить к реализации вышеописанных этапов, я хочу сказать пару слов об тестовом источнике данных. С одной стороны, структура тестового источника данных относительно простая (как для промышленного хранилища данных) с другой стороны она несколько сложнее чем простой лист Excel. Все данные в источнике являются синтетическими (сгенерированы алгоритмами на основе случайных чисел), из-за этого агрегатные показатели выглядят весьма ровно.

Как видно на схеме выше, в тестовой базе данных содержится 3 иерархических измерения: «Группа товара -> Товар», «Континент -> Страна -> Город -> Торговая точка», «Год -> Полугодие -> Квартал -> Месяц -> Дата»; 2 плоских (одномерных) измерения: «Кассир», «Региональный руководитель»; и 2 таблицы фактов: «Продажи», «План продаж».
Причем измерение «Кассир» расположено в одной из таблиц фактов в денормализованном виде, а измерение «Региональный руководитель» привязано к уровню «Страна» измерения «Торговая точка» связью «многие ко многим» (подразумевается, что один руководитель может управлять разными странами).

Подключение к источнику данных

В IBM Cognos BI все необходимые параметры для подключения к источникам данных хранятся в специальных объектах системы, которые так и называются «Data Source Connections». Чтобы создать новое подключение, необходимо выполнить несколько простых шагов: зайти на портал IBM Cognos BI, перейти в раздел «Администрирование» («Administration»), открыть вкладку «Конфигурация» («Configuration»), выбрать подраздел «Подключения источника данных» («Data Source Connections») и нажать кнопку «Новый источник данных» («New Data Source») в панели инструментов. Далее появится серия диалоговых окон, в которых будет необходимо задать несколько параметров, таких как название подключения, тип соединения, сервер, логин, пароль и т. д.

Разработка метаданных

Разработка метаданных, это один из самых сложных и ответственных моментов. От качества метаданных зависит, как работоспособность системы (скорость формирования отчетов, корректность сформированных результатов и т. д.) так и удобство разработки отчетов. Но несмотря на вышесказанное, сложность разработки метаданных прямо пропорциональна сложности источника данных. Например, чтобы построить реляционное описание нашего тестового источника данных, достаточно запустить мастер построения метаданных, несколько раз кликнуть кнопку «Next», и метаданные готовы.

Итак, как я уже писал ранее, метаданные – это описание источника данных. В IBM Cognos BI. Фундаментом метаданных являются объекты «Query Subject» и связи между ними. Объект «Query Subject» это синоним «View» из реляционных СУБД. Т. е. в основе «Query Subject» стоит запрос к СУБД, определяющий структуру объекта источника, а связи между «Query Subject» это описание логического взаимодействия между этими запросами.

Для создания метаданных в IBM Cognos BI используется отдельное приложение IBM Cognos Framework Manager (единственное не Web приложение в комплексе IBM Cognos BI). После запуска Framework Manager будет предложено создать новый проект (необходимо будет ввести наименование проекта и его расположение в локальной файловой системе).

Следует понимать, что проект Framework Manager (также именуемый как модель Framework Manager) это набор локальных файлов, с которыми работает локальная программа, а пакет метаданных это результат, который располагается на IBM Cognos BI сервере (если проводить аналогию с программированием, то проект – это исходный код, а пакет – это скомпилированное приложение). На базе одного проекта Framework Manager можно создать несколько наборов пакетов.

После того как проект Framework Manager создан, лучше всего начать работу с запуска мастера импорта метаданных (Action -> Run Metadata Wizard …). Мастер импорта предложит выбрать существующий источник данных или создать новый и позволит выбрать необходимые объекты для импорта. В простейшем случае (например, когда источником данных является файл Excel, который в 99,9% случаев содержит данные в денормализованном виде) нужно будет полям объекта «Query Subject» задать правильный тип использования (атрибут «Usage») и на этом работу с моделью Framework Manager можно заканчивать и приступать к формированию и публикации пакета метаданных. В более сложном варианте (как в нашем тестовом примере), необходимо будет проверить правильность импортированных связей между объектами «Query Subject», исправить некорректные и добавить недостающие. В более профессиональных вариантах есть возможность создавать вычисляемые поля, менять структуру «Query Subject», сформировать многомерное (multidimensional) представление, определить алгоритмы безопасности и т.д.

Создание и публикация пакета метаданных

После того как метаданные созданы, необходимо сформировать метапакет и опубликовать его на IBM Cognos BI сервере. Как я упоминал ранее, метапакет – это некоторое подмножество метаданных, которое публикуется на сервере и с которым работают все Web приложения комплекса IBM Cognos BI. Настройки метапакета позволяют скрыть или не публиковать некоторые объекты метаданных. Например, в тестовых метаданных есть некоторый «Query Subject» , который влияет на логику обработки данных источника (является связующим звеном между страной и региональным директором), но не представляет ценности при разработке отчетов, вот такой объект метаданных имеет смысл скрыть на уровне пакета. Или, например, поля с идентификаторами, их тоже имеет смысл скрыть от пользователей метапакетов.

Чтобы создать метапакет необходимо в Framework Manager, в разделе «Packages» вызвать контекстное меню и выбрать пункт «Create -> Package», после чего появится мастер создания метапакета. После того как метапакет будет создан, система сразу предложит его опубликовать на сервере. Начинающему пользователю можно сильно не вникать опции мастера публикации пакетов (просто нажимать кнопку Next и Publish). Единственно что, на последней вкладке (где будет не кнопка Next, а кнопка Publish) будет птичка «Verify package before publish», она определяет проверять ли метапакет на наличие логических неоднозначностей перед публикацией и отображает список этих неоднозначностей, если они буду найдены. Настоятельно рекомендую никогда не пропускать этот шаг и исправлять все найденные неоднозначности перед публикацией.

Создание отчетов (анализ данных)

Вот мы потихоньку и подобрались к самому интересному и регулярному процессу – это создание отчетов. Так сложилось что инструменты для создания регулярных отчетов и инструменты для быстрого анализа данных в IBM Cognos BI одни и те же (несмотря на то что в одних удобнее проводить быстрый анализ, а в других удобнее формировать регулярные отчеты, все они позволяют сохранять свои результаты в виде отчетов).

Лично я предпочитаю для всех BI задач использовать инструмент IBM Cognos Report Studio. Это наиболее универсальный инструмент, позволяющий строить отчеты фактически любой сложности и в тоже время предоставляет относительно удобные инструменты для быстрого анализа данных.

Предположим, что нам необходимо создать быстрый отчет, содержащий факт продаж в разрезе страны, товарной группы и периодичностью в квартал. Этот достаточно простой отчет можно сделать, выполнив следующие шаги:

запустить веб приложение IBM Cognos Report Studio
в окне приветствия нажать кнопку «создать» («create»)
в списке базовых шаблонов выбрать «перекрестная таблица» («corsstab»)
разместить элементы данных согласно схеме, представленной ниже
запустить отчет на выполнение

После запуска отчета на выполнение, получится примерно такой результат.

Глядя на получившийся отчет можно смело сказать, что оформлен он откровенно плохо, числа не отформатированы, экономический смысл откровенно сомнителен и т. д. Но все эти недостатки оформления можно убрать путем задания свойств соответствующих элементов настроек, а чтобы экономический смысл был более интересен, можно, например, сделать план/факт анализ.

Например, чтобы сделать отчет, показанный ниже (на готовых метаданных) я, как специалист с опытом, потратил где-то 20-30 минут.

А чтобы его полностью переоформить в темную цветовую схему, я потратил где-то еще 10 минут.

Заключение

Я надеюсь, что в этой статье читатель смог получить общие сведения о BI системах и принципе их работы. Конечно в рамках небольшой статьи невозможно рассмотреть относительно подробно ни один из затронутых аспектов (например, о том, как правильно сформировать метаданные, можно написать целую книгу), но я думаю, что если вы решите попробовать, то эта статья подскажет с чего начать и какого результата ожидать.

Также я совсем не затронул некоторые интересные механизмы и функции (например, механизм представления реляционного источника данных как многомерного), но это из-за того, что количество необходимого материала (минимум теории и минимум практики) потянет на отдельную статью.

Немного о лицензиях

Если вы решите купить отдельно систему IBM Cognos BI для персонального пользования или для небольшой фирмы, то наверняка цены вас неприятно удивят, но у IBM есть специальная комплексная система IBM Cognos Express, которая рассчитана на небольшие организации, содержит в себе несколько продуктов (включая BI) и стоит значительно дешевле.

Аналитический обзор: BI в России 2009

Аналитики центра TAdviser завершили подготовку открытого обзора рынка платформ для бизнес-анализа (BI), представленных на российском рынке. На этой странице Вы можете прочитать наиболее интересные разделы обзора.

Преимущества использования BI-системы

Системы для бизнес-анализа решают очень широкий спектр задач. Так, «ближним горизонтом» является мониторинг, анализ и корректировка оперативных целей:

поддержка развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятия;

возможность моделирования различных бизнес-ситуаций в единой информационной среде;

проведение оперативного анализа по нестандартным запросам;

снижение рутинной нагрузки на персонал и высвобождение времени для более глубокой аналитической работы;

устойчивая работа при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования.

В части поддержки стратегического развития предприятия BI-системы обеспечивают:

оценку эффективности различных направлений бизнеса;

оценку достижимости поставленных целей;

оценку эффективности использования ресурсов, в том числе дочерними предприятиями;

оценку эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельности;

бизнес-моделирование и оценку инвестиционных проектов;

управление затратами, налоговое планирование, планирование капитальных вложений.

На сегодняшний день, по оценкам экспертов из Gartner, с BI-приложениями активно работают только 15-20% бизнес-пользователей, остальные же считают системы для бизнес-анализа чересчур сложными для использования. Однако активное развитие средств для интерактивной визуализации данных и дальнейшее распространение интернет-технологий должны будут в скором времени улучшить ситуацию.

По мнению аналитиков компании MiPro Consulting, внедрение в организации самостоятельной BI-системы обеспечивает целый ряд преимуществ перед использованием аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы. Среди таких преимуществ BI-системы:

большая наглядность и удобство работы с информацией для бизнес-пользователей, в том числе из числа топ-менеджмента;

возможность использования несколько аналитических решений для различных направлений деятельности в масштабах всего предприятия, а не в рамках отдельных подразделений;

позволяет извлекать, анализировать и консолидировать данные практически из любых источников;

базируется на промышленной, поддерживаемой и развиваемой BI-платформе;

имеет статус самостоятельного, стратегического, критически важного для бизнеса приложения;

обеспечивает необходимую масштабируемость, эффективность, производительность;

позволяет выстраивать и поддерживать в масштабах всей организации сквозные процедуры и процессы обработки, единые централизованные аналитические модели и проекты;

содержит встроенные инструменты для решения различных и разнообразных аналитических задач, как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения ИТ;

обеспечивает доступ к данным и аналитическим инструментам большего числа пользователей.

Использование же аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы, например класса ERP или CRM, имеет, как правило, следующие ограничения:

ограниченный набор реализованных аналитических инструментов, одинаковых для всех пользователей, независимо от их ролей и задач;

возможность использования для анализа только собственных, внутренних данных, при этом информация из других систем остается недоступной, а данные из различных источников не могу быть консолидированы;

отсутствие развитых встроенных инструментов для анализа приводит к тому, что система используется лишь для извлечения хранимых в ней данных, которые затем экспортируются и анализируются в Excel;

ERP и CRM системы, как правило, имеют ограниченное число пользователей, что «отсекает» от аналитики большое число сотрудников компании, которым эта информация была бы полезна и интересна (существенное увеличение же числа пользователей снижает производительность транзакционных систем);

транзакционные системы обычно не содержат всех необходимых для проведения анализа показателей, не включают в себя такие инструменты, как информационные панели (dashboards), ставшие уже стандартом для представления аналитической информации;

результаты анализа в таких системах представляются обычно в виде табличных отчетов или диаграмм, что не позволяет получить детального и всестороннего представления о реальном положении дел и не дает ответа на многие возникающие вопросы;

возможности создания гибких пользовательских (ad-hoc) запросов ограничена;

ограничено использование больших объемов накопленной исторической информации.

Выбирая или обновляя систему для бизнес-анализа следует продумать способы хранения и интеграции данных, средства визуализации и аналитики.

Хранение данных

Если перед компанией стоит задача выявления долгосрочных или периодических трендов, то есть пользователям необходимо анализировать исторические данные, поступающие из различных подразделений в течение последних 3-5 лет, то, скорее всего, следует тщательнее продумывать организацию ETL-операций для загрузки данных в хранилища данных.

Если же компании или какому-либо из ее подразделений необходимо анализировать информацию ежемесячно или еженедельно, то оптимальным решением будет выделение и организация для этих целей (для каждого из подразделений или для решения конкретных задач) отдельных витрин данных, также с применением ETL-инструментов.

Если же компания планирует анализировать оперативные данные в режиме, приближенном к реальному времени (то есть обновляемые несколько раз в течение дня), то, возможно, следует отказаться от организации хранилища данных и обратить внимание на проработку средств интеграции на основе промежуточного виртуального слоя метаданных с проработкой соответствующих интерфейсов и алгоритмов (по принципу EII).

Интеграция данных

Как уже отмечалось выше, если целью внедрения BI-системы является решение отдельных, конкретных задач, то целесообразно ограничиться организацией витрин данных. При этом использование никаких отдельных интеграционных алгоритмов не потребуется.

Если же, напротив, BI внедряется с целью получения единого, целостного взгляда на общее состояние бизнеса, то без создания централизованного хранилища данных и, соответственно, внедрения необходимых ETL-инструментов, пожалуй, не обойтись. Кроме того, для получения действительно адекватной картины бизнеса необходимо обратить особое внимание на обеспечение высокого качества анализируемых данных, а для этого потребуется внедрение расширенного набора средств для их «очистки» - выявления неполных или ошибочных данных, дублирующейся информации, приведения данных из различных источников к единому формату.

Если же в компании делают акцент на изучении оперативных данных, то следует продумать средства репликации и обеспечения доступа.

Визуализация и аналитика

В зависимости от поставленных задач, а также от квалификации пользователей, выбираются и средства для визуализации данных – контрольные панели, карты показателей, отчеты, OLAP-кубы.

Для опытных, квалифицированных пользователей оптимальным инструментом станут OLAP-кубы, которые позволят им проводить глубокий и развернутый бизнес-анализ, с необходимой степенью детализации.

Пользователи, которые в своей повседневной деятельности сталкиваются с необходимостью принятия управленческих решений, а также анализа эффективности бизнеса, заинтересованы в организации рабочего места в виде контрольной панели, на которой в виде наглядных шкал и индикаторов отображается состояние бизнеса в целом, с возможностью переключения между отдельными направлениями деятельности.

Рядовым менеджерам необходимы средства для решения своих текущих задач, контроля хода выполнения отдельных видов операций, а также для контроля деятельности своих сотрудников (каждого отдельного работника и команды в целом). Кроме того, для организации четкого взаимодействия со смежными подразделениями (или регионами) необходимо иметь возможность получать представление о ходе выполнения взаимосвязанных задач.

Вертикальное или горизонтальное решение

На рынке существуют как горизонтальные BI-решения, в которых реализован набор общеприменимых инструментов, так и специализированные вертикальные решения, «заточенные» под конкретные отрасли или задачи. И те, и другие имеют свои достоинства и недостатки.

Преимуществом горизонтальных решений может считаться их способность расти вместе с организацией. Такие решения обычно масштабируемы и могут охватывать все направления деятельности и все подразделения крупной компании, а также легче поддаются изменениям. Обратной стороной такой широты возможностей является необходимость более длительной и тщательной настройки решений, адаптации под конкретные требования. Проекты внедрения становятся более дорогостоящими, а требования к ИТ-специалистам – более высокими.

Вертикальные решения, со своей стороны, не требуют отдельной длительной и трудоемкой настройки для решения специфических задач и для соответствия требованиям отраслевых регламентирующих организаций (финансовых, медицинских и т.п.). Однако может оказаться, что различные подразделения в рамках одной структуры не смогут использовать единое решение, и потребуется освоение и интеграция нескольких различных систем для бизнес-анализа.

Те организации, которые и в настоящее время, и в будущем планируют заниматься своей специфической деятельностью, требующей соблюдения определенных строгих регламентов, скорее всего, выиграют именно от внедрения вертикальных решений. Если же уверенности в такой приверженности определенному виду деятельности в будущем нет, и велика вероятность того, что специализация компании значительно расширится, то выбор вертикального BI-решения является определенным риском.

Каждый крупный бизнес и большинство средних структур сталкиваются с проблемой предоставления руководству неточных данных о состоянии дел компании. Причины могут быть разные, но последствия всегда одинаковы – неверные или несвоевременные решения, отрицательно сказывающиеся на результативности финансовых операций. Для исключения подобных ситуаций предназначена профессиональная система бизнес аналитики или BI ( с англ. – Business Intelligence ). Эти высокотехнологичные «помощники» способствуют построению системы управленческого контроля каждого аспекта внутри бизнеса.

По своей сути BI системы – это продвинутое аналитическое программное обеспечение для бизнес-анализа и формирования отчетности. Эти программы могут использовать данные из различных источников информации и предоставлять их в удобном виде и разрезе. В результате руководство получает быстрый доступ к полной и прозрачной информации о положении дел компании. Особенность отчетов, полученных с помощью BI – возможность самостоятельного выбора руководителем, в каком разрезе получить информацию.

Современные Business Intelligence системы многофункциональны. Именно поэтому в крупных компаниях они постепенно вытесняют другие способы получения бизнес-отчетности. К основным их возможностям специалисты относят:

Подключения к различным базам данных;
Формирование отчетов разной сложности, структуры, вида и компоновки с высокой скоростью. Также есть возможность задать расписание формирования отчетности по расписанию без непосредственного участия и рассылки данных;
Прозрачную работу с данными;
Обеспечение четкой связи между информацией из различных источников;
Гибкую и интуитивно понятную настройку прав доступа сотрудников в системе;
Сохранение данных в любом удобном для вас формате – PDF, Excel, HTML и многих других.

Возможности информационных систем бизнес-аналитики позволяют руководителю не зависеть от IT-отдела или своих помощников, подающих требуемую информацию. Также это отличная возможность демонстрировать правильное направление своих решений не словами, а точными цифрами. Многие крупные сетевые корпорации на Западе уже давно используют BI-системы, среди которых всемирно известные Amazon, Yahoo, Wall-Mart и др. Вышеназванные корпорации тратят приличные деньги на бизнес-аналитику, но внедренные BI системы приносят неоценимую пользу.

Польза профессиональных систем бизнес аналитики базируется на принципах, которые поддерживаются во всех передовых BI приложениях:

Наглядность. Основной интерфейс любого ПО для анализа бизнеса должен отражать основные показатели. Благодаря этому руководитель быстро сможет оценить положение дел на предприятии и начать предпринимать что-либо в случае необходимости;
Кастомизация. Каждый пользователь должен иметь возможность настроить интерфейс и функциональные клавиши максимально удобным для себя образом;
Многослойность. Каждый набор данных должен иметь несколько разрезов (слоев) для предоставления той детализации информации, которая необходима на конкретном уровне;
Интерактивность. Пользователи должны иметь возможность собирать информацию из всех источников и по нескольким направлениям одновременно. Необходимо, чтобы система имела функцию настройки оповещения по ключевым параметрам;
Многопоточность и разграничение доступа. В BI системе должна быть реализована одновременная работа большого количества пользователей с возможностью установки им различных уровней доступа.

Всё IT-сообщество сходиться во мнении, что информационные системы бизнес аналитики являются одним из перспективнейших направлений развития отрасли. Однако их внедрение зачастую затрудняют технические и психологические преграды, неслаженная работа менеджеров и отсутствие прописанных сфер ответственности.

При размышлении о внедрении систем класса BI важно помнить, что успех проекта будет во многом зависеть от отношения сотрудников компании к нововведению. Это относится ко всем IT-продуктам: скептическое отношение и страх перед сокращением могут свести на нет все усилия по внедрению. Поэтому очень важно понимать, какие чувства вызывает система бизнес аналитики у будущих пользователей. Идеальная ситуация сложится в случае, когда сотрудники компании будут относиться к системе как к помощнику и инструменту усовершенствования работы.

Перед началом проекта по внедрению BI технологии необходимо провести тщательный анализ бизнес-процессов компании и принципов принятия управленческих решений. Ведь именно эти данные будут участвовать в анализе ситуации в компании. Также это поможет сделать выбор BI системы вместе с другими основными критериями:

Цели и задачи внедрения BI систем;
Требования к хранению данных и возможность ими оперировать;
Функции интеграции данных. Без использования данных из всех источников в компании руководство не сможет получить целостной картины положения дел;
Возможности по визуализации. Для каждого человека идеальная BI аналитика выглядит по-разному, и система должна удовлетворять потребности каждого пользователя;
Универсальность или узкая специализация. В мире существуют системы, направленные на определенную отрасль, так и универсальные решения, позволяющие собрать информацию в любом разрезе;
Требовательность к ресурсам и цена на программный продукт. Выбор BI системы, как и любого ПО, зависит от возможностей компании.

Вышеперечисленные критерии помогут руководству сделать осознанный выбор среди всего многообразия известных систем бизнес аналитики. Существуют и другие параметры (например, структура хранения данных, веб-архитектура), но они требуют квалификации в узких IT-областях.

Недостаточно просто сделать выбор, купить ПО, установить и настроить его. Успешное внедрение BI систем любого направления основывается на следующих правилах:

Корректность данных. Если данные для анализа неверные, то существует вероятность серьезной ошибки системы;
Полноценное обучение каждого пользователя;
Быстрое внедрение. Необходимо сосредоточится на верном формировании необходимых отчетов на всех ключевых местах, а не на идеальном обслуживании одного пользователя. Скорректировать внешний вид отчета или добавить еще один его разрез для удобства всегда можно после внедрения;
Осознавайте окупаемость инвестиций в систему BI. Эффект зависит от множества факторов и в некоторых случаях оказывается виден лишь через несколько месяцев;
Оборудование должно быть рассчитано не только на современную ситуацию, но и на ближайшее будущее;
Осознавайте, зачем было начато внедрение системы BI, и не требуйте от программного обеспечения невозможного.

По статистике всего лишь 30% руководителей компаний довольны внедрением BI систем. За долгие годы существования ПО для анализа бизнеса специалисты сформулировали 9 ключевых ошибок, которые могут снизить эффективность до минимума:

Внедрение BI систем – важный шаг, способный помочь вывести бизнес на новый уровень. Но для этого потребует не только достаточно большого вливания финансов, но и времени, и сил каждого сотрудника компании. Далеко не каждый бизнес готов грамотно закончить проект внедрения системы анализа бизнеса.

На большинстве предприятий по-прежнему падают продажи и производство, дорожают кредитные ресурсы, уменьшается потребление. Все это требует проведения срочных изменений в компании, и в частности, сокращения затрат. Именно поэтому, сейчас от управленца требуется использование при этом современного ИТ- инструментария. Можно даже сказать, что использование современных аналитических систем (Business Intelligence) является сегодня одним из условий выживания компании.

Business Intelligence — управление на основе информации

Еще в восьмидесятых годах прошлого века появились первые аналитические приложения, которые предназначались для поддержки принятия решений. Эти инструменты серьезно отличались от транзакционных учетных приложений, которые в первую очередь были сконцентрированы на операционной деятельности. Тот объем информации, который был сформирован благодаря использованию таких систем, дал серьезный импульс развитию нового класса приложений предназначенных для поддержки принятия решений менеджментом. Эти системы были названы системами оперативной аналитической обработки (Online Analytical Processing, OLAP ). Уже в начале девяностых годов компания Gartner Group, ввела термин бизнес-аналитика, который сегодня широко используется для обозначения аналитических приложений.

«Business Intelligence (BI) превратилась в стратегическую инициативу, и теперь ИТ-директора и руководители бизнеса признают ее как средство повышения эффективности работы и инновационности предприятий», - считает вице-президент Gartner по исследованиям Андреас Биттерер.
По результатам опроса, проведенного этой компаний, в котором приняли участие более тысячи руководителей информационных служб, бизнес-аналитика была признана приоритетной технологией в 2008 году. При этом интерес к бизнес-аналитике сохраняется уже боле трех лет подряд. И только этот год показал изменение тренда интереса к данной теме, в 2009 году бизнес-аналитика стала восьмой с точки зрения приоритетов, и это связано с тем, что большинство зарубежных компаний уже включили данный инструмент в практику своей деятельности.

Однако российская практика применения BI-инструментария пока находится в зачаточном состоянии, и ближайшие пару лет можно не беспокоиться о спаде интереса к этим технологиям. Ведь, к сожалению, несмотря на достаточно высокий уровень существующей автоматизации российских компаний, большинство генеральных директоров еще пока не имеют компьютера на своих рабочих местах, и уж точно не принимают решения на основе анализа информации из аналитических систем. Внедренные во многих компаниях ERP-системы дали возможность планировать ресурсы компании и сделать ее прозрачнее. Но от этого принятие решений на высшем уровне не стало проще, и все еще важнейшим является такое качество руководителя, как интуиция.

Как не странно, но основным результатом прошедшего бума автоматизации российских компаний являются затраты в миллионы долларов, при этом стратегические решения все также принимаются по старинке. Многие генеральные директора сейчас задают вопрос: «Мы потратили не один миллион на автоматизацию, но почему я не вижу осязаемых результатов в моей деятельности». В большинстве случаев это связано с тем, что во многих компаниях есть ответственный за информационные технологии – директор по ИТ, но нет ответственного за информацию. Ведь сейчас в большинстве компаний накоплены «океаны информации», и для того чтобы ее обработать и применить для поддержки принятия решений необходимы специализированные технологии —.

Практика показывает, что в настоящее время с огромной скоростью растет объем хранимой и анализируемой информации во всех отраслях, при этом некоторые из них можно назвать явными лидерами. В банках, страховых компаниях, телекоммуникационных компаниях и розничной торговле объем обрабатываемых данных исчисляется терабайтами, а от правильности использования этих данных зависит уровень удовлетворения требований клиентов, а значит и конкурентные преимущества. Те, кто первые смогут преобразовать накопленные данные в информацию необходимую для принятия взвешенных решений смогут победить в конкурентной борьбе.

тоже время вместе с объемом информации растет и скорость ее генерации, а также ее разнообразие, что требует стратегического подхода к управлению информацией и внедрению BI инструментов. Ведь выбирая технологии для решения сегодняшних задач без учета будущих потребностей, можно столкнуться с их негодностью уже через пару лет. Еще одной сложностью для большинства компаний является низкое качество данных, а значит и недостаточная достоверность получаемой информации. Ведь если информацию вносить в систему раз в месяц и из недостоверных источников, то и решение, принятое на основе такой информации, скорее всего, будет уже «посмертным». В такой ситуации невозможно работать по старинке, рано или поздно понадобятся специализированные инструменты верификации и анализа информации.

Именно поэтому, аналитическая компания Gartner уже несколько лет отмечает общемировой интерес к аналитическим приложениям, а на российском рынке наблюдается огромное число проектов по внедрению данных инструментов. Это связано с тем, что от внедренных ERP-систем пока нет той отдачи, на которую все рассчитывали. И сейчас только BI технологии позволяют автоматизировать сбор и анализ информации, а также представление ее в виде удобном для менеджмента.

Задачи анализа информации настолько разнообразны, что помимо отраслевой специализации BI инструменты имеют различия по классу решаемых задач. При этом, как бы ни хотелось решить все задачи единым и универсальным BI инструментом – это невозможно. В настоящее время на российском рынке сейчас присутствует множество различных BI инструментов, закрывающие те или иные потребности компаний. Однако, покупка BI — инструмента, часто не дает ожидаемых результатов, ведь нужно не только купить инструментарий и развернуть его в своей компании, но и много времени уделить качеству существующих данных и способам их верификации. К сожалению, во многих компаниях сейчас еще нет той единой версии правды, которая необходима для принятия решения.

Именно поэтому, покупка инструментов Business Intelligence (BI) не приведет компанию к успеху. Для эффективного внедрения BI-инструментов в компании необходимо создать соответствующие условия, и в первую очередь это поддержка руководителей. Ведь пользователями данных приложений должны быть первые лица компании, и если этого не будет, то инструменты, скорее всего, будут «пылиться на полке». Переломить привычку управлять по старинке, вот что нужно сделать в компании, а это не так просто.
Помимо изменений в управлении, необходимо согласование мероприятий по использованию BI-инструментов с существующей бизнес- стратегией компании.

Что и когда измерять? На каких показателях основывать стратегические и тактические решения? Кто отвечает за конкретные показатели? Без ответов на эти вопросы внедрение и развитие BI-инструментов может пойти неправильным путем.

И конечно для быстрого и эффективного развертывания технологий бизнес-анализа необходимо определение ответственного сотрудника и соответствующего центра компетенции, иначе ничего не выйдет. Ведь чтобы собрать воедино все потребности множества функциональных заказчиков и создать соответствующую информационную инфраструктуру, необходимо постоянная работа и принятие многих управленческих решений на уровне первых руководителей. Стратегия использования BI должна проходить сквозь всю компанию и начинаться от процессов сбора первичных данных и заканчиваться процессами принятия стратегических решений, иначе доверия к получаемой информации не будет, а значит, при принятии решений аналитическая информация не будет использована.

Внедрение Business Intelligence

Фактически для успешного внедрения BI-технологий в компании необходимо создание BIG team – Business Intelligence Governance , – т.е. центра компетенции по управлению информацией на уровне всей компании. Создание такого центра компетенции по BI позволяет централизовать ответственность и компетенцию за управление информацией в компании, а также навести порядок среди используемых BI инструментов.

Центр компетенции по BI может иметь стандартную структуру в которой объединяются бизнес- заказчики и сотрудники, зона ответственности которых лежит в области управления информационными технологиями и информацией (ИТ-директор, архитектор информации, бизнес-аналитики и т.д.). При этом в качестве основных задач центра компетенции можно выделить следующие: управление потребностями бизнес -заказчиков, выбор технологий управления информацией, методологическое руководство, стандартизация работ и используемых технологий, накопление компетенции, управление качеством данных.

Способы организации такого центра компетенции тоже могут быть разные:
· функциональное подразделение, подчиняющееся ИТ-подразделению;
· подразделение, подчиняющееся операционному управлению;
· распределенная структура с подчинением генеральному директору;
· виртуальная организация.

Форма организации может быть любая, главное чтобы в компании появились ответственные за управление информацией и бизнес-анализ. По информации компании Gartner, наиболее часто BIG team находится в ИТ-подразделении, что не всегда позволяет придать нужные приоритеты данным работам. Ведь создание такого центра компетенции в первую очередь необходимо для централизации ответственности за управления информацией и использование BI приложений. Поэтому наиболее эффективно, если центр компетенции будет подчиняться напрямую генеральному директору или его заместителю. При этом основополагающим вопросом, с точки зрения эффективности созданного подразделения, является присвоение ему соответствующих полномочий. На практике данные структуры существуют не более чем в одном проценте российских компаний, что еще раз подтверждает невысокую зрелость российского менеджмента в области управления информацией.

Для понимания стратегии развития данного направления первым результатом работы созданного центра компетенции должна стать стратегия в области управления информацией и использования инструментов бизнес-анализа. Без такого системного взгляда есть большая вероятность, что бизнес — заказчики будут использовать различные BI-инструменты с пересекающейся функциональностью, что в свою очередь увеличит затраты, и не позволит получить ожидаемые преимущества. Сейчас нет смысла тратить деньги без определения четкой стратегии развития, иначе возникнет зоопарк BI — приложений, который будет неуправляем.

Существующие сейчас тенденции развития рынка BI приложений заключаются в росте отраслевой и функциональной специализации BI платформ, а также к увеличению их числа. Таким образом, со стороны компании необходимо четкое понимание своих потребностей и выбор соответствующих BI-приложений, при этом учитывая рост числа пользователей BI-инструментов в компании, это становится все более и более критичным.

Как уже отмечалось, прошедшая волна внедрений ERP систем в российских компаниях создала платформу, на основании которой, с помощью BI-инструментов, можно и нужно выбрать необходимую для принятия решений информацию. Поэтому, с ухудшением внутренней ситуации, компании обратили внимание на вопросы своей внутренней организации и эффективности, и начали активно использовать BI приложения, которые раньше скорее были игрушкой бизнес-аналитиков, чем реальным инструментом.
Одной проблемой, которая сейчас требует решения при внедрении BI- инструментов — качество данных в компании. Аналитическая компания Gartner предлагает следующую классификацию в качества данных по уровням: оптимизированный, управляемый, упреждающий, реактивный, осведомленный. При этом чем выше качество данных в компании, тем больше выгода для бизнеса, что в свою очередь позволяет перейти от управления на основе интуиции к управлению на основе хорошего ощущения.

Преимущества Business Intelligence

В качестве преимуществ использования BI приложений можно выделить следующие. Прежде всего, Business Intelligence (BI) снижает расходы на управление информацией, поскольку избавляет от избыточных процессов извлечения данных и существующего дублирования информации. Системы BI экономят время сотрудников за счет более эффективной обработки информации, а возможность анализировать большие массивы данных позволяет уменьшить число сотрудников требуемых для обработки информации.

По мере развертывания средств бизнес-анализа в компании, пользователи начинают выполнять анализ и делать прогнозы, и тогда преимущества BI- приложений становятся еще заметнее. Например, применение Business Intelligence (BI) на стратегическом уровне может позволить выйти на новый рынок, изменить направление развития компании или выпустить новую линию услуг.
С точки зрения развития BI-приложений, тренд развития этих систем направлен на усиление специализации. Уже появились системы анализа бизнеса в реальном времени Business Activity Monitor (BAM), которые позволяют предоставлять для принятия решений данные, которые появились несколько минут назад. Эти системы оказывают значительную помощь среднему уровню менеджмента, поскольку позволяют поддерживать принятие оперативных решений. Также в отдельный класс выделились системы анализа бизнес-процессов – Process Intelligence, которые позволяют осуществлять контроль и анализ (контроллинг) исполняемых бизнес-процессов, а также анализ организационной эффективности сотрудников.

Такое пересечение технологий управления бизнес-процессами (Business Process Management) и систем бизнес-анализа (Business Intelligence) позволяют не просто увидеть проблему, но и найти ее причину, что в свою очередь дает возможность ее исправить до наступления последствий.
В качестве заключения можно отметить, что рынок BI-инструментов растет, и на нем происходят серьезные поглощения. Крупные игроки, такие как SAP, Microsoft, Oracle покупают наиболее перспективные BI-технологии, и интегрируют их в свои решения. А это явный знак востребованности BI инструментария и показатель того, что ближайшее годы развитие компаний будет идти в этом направлении.

Андрей Коптелов, Журнал Генеральный Директор

Перевод

Пытаясь оценить различные BI платформы часто сложно понять, где миф, а где правда, поскольку каждый вендор позиционирует свой продукт, как “лучший на рынке”, приводя в качестве аргумента сотни субъективных обзоров, заполонивших Интернет. Если же вы хотите разобраться, какой инструмент подходит именно вашей компании, не пролистывая сотни страниц “честных” мнений, то ниже будет то, что нужно.

Мы рассмотрим наиболее популярные платформы, такие как QlikView, Klipfolio, Tableau и Power BI, и сравним их ключевые параметры: удобство использования, цену, легкость установки, поддержку, работу с различными типами данных и многое другое. Итак, вперед!

Все это, вместе или по отдельности, открывает огромные возможности для анализа различных метрик, создания и настройки уникальных визуализаций, чтобы в итоге извлекать полезную информацию для бизнеса из любых данных.

Также в платформе был сделан упор на совместимость с различными девайсами, от смартфонов и планшетов до Smart TV в конференц-залах.

Особенности

Лучше всего Klipfolio подходит для мониторинга и контроля в реальном времени непрерывных потоков данных, когда важна их динамика, и нужно быстро принимать важные решения.

Ключевые характеристики

Интеграция различных источников данных в один отчет.
Неограниченное количество потенциально подключенных пользователей.
Управление правами и ограничениями доступа к важной информации.
Доступность на мобильных ОС (iOS, Android, BlackBerry, Windows).
Гибкий REST коннектор для подключения специальных источников данных.
Поддержка форматов Excel, CSV, JSON, XML и др.
Возможность добавить удобные аннотации к отчетам, которые будут видны конечным пользователям.
Автоматическая система настройки KPI.
Возможность легко добавить пороговые индикаторы к графикам.

Удобство использования

В Klipfolio можно строить десятки различных типов графиков, включая круговые, гистограммы, диаграммы областей и еще множество различных комбинаций. Также, пользователь, владеющий HTML и CSS может создавать собственные, неповторимые визуализации, накладывая все необходимые компоненты на дашборд через WYSIWYG редактор, а более сложные элементы графиков можно добавить с помощью различных формул и функций. Таким образом, с помощью Klipfolio можно представить информацию практически в любом виде, однако сперва нужно подумать о том, как подготовить данные.

Цена

Являясь одним из самых старых игроков в BI отрасли с огромным опытом, сегодня Klipfolio делает ставку на свои облачные решения. Klipfolio Dashboard (в качестве SaaS) предлагается по цене за пользователя, начинающейся (с некоторыми вариациями) с 19$/месяц. Этот план можно подстроить под себя и добавить дополнительные опции. Также возможен и 14-дневный пробный период.

Tableau

Еще одна крупная платформа - это Tableau . Как и большинство BI инструментов, Tableau специализируется на анализе данных через их визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных, с помощью удобных и простых, но не менее эффективных графиков.

Как и многие другие сервисы, Tableau поддерживает множество разных источников данных, организованных в формате файлов (CSV, JSON, XML, MS Excel и др.), реляционных и нереляционных БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB и др.) и облачных систем (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).

Ключевое отличие Tableau от конкурентов заключается в его особой функции - смешивании данных - комбинировании данных из разных БД и источников. Также Tableau позволяет нескольким пользователям одновременно работать над отчетом в реальном времени. Еще, в платформе реализовано несколько способов того, как можно делиться отчетами: 1) публикуя их на сервере Tableau; 2) через e-mail Tableau Reader; 3) через доступ по ссылке. Такое разнообразие добавляет гибкости и снимает многие ограничения.

Отличительные особенности

Tableau обладает широчайшими возможностями визуализации: богатая библиотека платформы включает в себя облака слов, пузырьковые и древовидные диаграммы, которые позволяют достигнуть более высокого уровня понимания своих данных и их контекста.

Как уже было сказано, дашборды Tableau чрезвычайно гибки. Основные функции сервиса позволяют невероятным образом размещать элементы на дашборде и совмещать и накладывать их друг на друга любым образом, что очень полезно в эпоху эргономики рабочего места.

Tableau довольно дружелюбен для начинающих пользователей, платформа направлена на тех, кто до этого еще не вдавался в технические детали процесса визуализации. Эта цель достигается за счет интуитивно понятного интерфейса: все необходимое чаще всего достигается не больше, чем за 2 клика мышкой, фильтры найти легко, а все операции понятно задокументированы.

С Tableau легко работать не только с точки зрения разработки и создания отчетов, но и со стороны конечного пользователя - менеджмента. Дополнительные фильтры, создание новых параметров, простая и понятная интерактивность данных - все это значительно ускоряет принятие решений и делает их более эффективными.

Ключевые характеристики

Отличные возможности для распространения отчетов и дашбордов.
Поддержка более 30 типов данных.
Смешивание данных из разных источников.
Интеграция с R.
Самое активное сообщество пользователей, которые создают тысячи обучающих видео, блогов и форумов.

Удобство использования

Потрясающее удобство и легкость использования - главная причина, почему Tableau считают одним из самых простых для освоения BI сервисов, а лучше всего он себя проявляет при анализе структурированной информации. Импортировать данные, строить красивые графики, делиться ими и публиковать их в открытом доступе - ни одна другая платформа не может обеспечить пользователей настолько широкими возможностями при такой простоте. Более того, огромное количество различных руководств и гайдов практически обнуляет вероятность столкнуться с какими-либо трудностями.

Цена

Tableau имеет 3 различных продукта с тремя различными ценами: Tableau Desktop, Tableau Online и Tableau Server. Детальную информацию можно найти .

Tableau Desktop предназначен для отдельных пользователей и стоит 999$ в год за человека и 1,999$ для корпоративного пользования, включая поддержку. В первом случае предполагается подключение до 6 источников данных, а во втором - до 44.

Tableau Online - это облачная платформа с веб-интерфейсом, которую можно использовать бесплатно, но при условии, что все решения будут храниться на общем сервере и будут опубликованы в открытом доступе. Приватная же версия стоит 500$ в год за одного пользователя.

Наконец, Tableau Server - это монолитный бизнес-инструмент для компаний, которые управляют своими серверами и хотят иметь полный контроль над потоками данных и их безопасностью. Однако стоить такое удовольствие будет 10,000$ в год за 10 пользователей, а поддержка обойдется в дополнительные 25% от этой суммы.

Power BI

Power BI - это онлайн-сервис, разработанный Microsoft для бизнес-аналитики с возможностью подключения различных источников данных и сторонних приложений. Платформа обладает веб-интерфейсом, позволяющим создавать кастомизированные визуализации, а с помощью настольного приложения можно проводить стандартизацию и очистку данных. Интересно, что существует также и мобильная версия Power BI, доступная на различных ОС, чтобы принимать решения на ходу.

Power BI прост и минималистичен, но в то же время обладает мощью и стабильностью. Как и любое другое ПО, у него есть как плюсы, так и минусы.

Отличительные особенности

Что отличает Power BI от других решений?

Во-первых, это продукт Microsoft, а значит он следует философии, принципам и архитектуре, схожими с другими продуктами IT-гиганта. Интерфейс программы будет хорошо знаком пользователям Windows.

Во-вторых, принадлежность к Microsoft дает и другое преимущество: Power BI тесно связан с главными продуктами компании, такими как MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server.

Вообще говоря, Power BI был создан с целью расширить функциональность MS Excel и прокачать его до нового уровня и использовать при решении задач, в которых он ранее не был задействован.

Ключевые характеристики

Есть бесплатная базовая версия, позволяющая сначала попробовать поработать с Power BI.
Поддерживает множество способов импорта данных (потоковые данные, облачные сервисы, книги Excel и сторонние приложения).
Интерактивные дашборды с изменением данных в реальном времени.
Простое API для интеграции Power BI в ваши приложения.
Делиться отчетами и дашбордами можно несколькими разными способами.
Поддержка нескольких платформ (Веб-, настольное или мобильное приложение).

Удобство использования

Интерфейс прост и будет понятен всем, кто знаком с Windows (то есть почти каждому), поэтому работать с Power BI обычно приятно. Множество кнопок и функций выглядят похоже на MS Excel и другие продукты MS Office.

Визуализации же создаются старым добрым способом drag-and-drop. Все, что вам нужно для создания какого-либо графика - нажать на необходимый элемент и перетащить его на пустое место в отчете. Тот же принцип работает и при выборе того, какие данные необходимо визуализировать - просто выделите кусок данных и поместите его на то место, где находится график.

Цена

Microsoft Power BI считается качественным инструментом бизнес-аналитики, многих привлекает и достаточно демократичная ценовая политика. В нее входят два варианта: бесплатная версия сервиса с ограниченными возможностями и корпоративная лицензия Power BI Pro с полным спектром функций.

Бесплатная версия доступна для любого отдельного пользователя и обладает следующими характеристиками: лимит памяти в 1 Гб, скорость обработки потоковых данных 10,000 строк/час вместе с ограничениями на обновление и совместную работу над отчетами.

Power BI Pro стоит 9,99$ за одного пользователя в месяц и увеличивает лимит памяти до 10 Гб на человека вместе со скоростью в 1 млн строк/час. Также появляется возможность доступа к источникам данных напрямую, связывая их с данными компаниями через Data Connectivity Gateway. Наконец, становятся доступными продвинутые инструменты совместной работы, такие как Office 365 Groups, Active Directory groups и каталог данных.

Теперь, чтобы структурировать все, что было сказано выше, приведем сравнительную таблицу всех рассмотренных платформ:

Теги: Добавить метки