VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

В современном мире жесткой конкуренции успех предприятия часто зависит от скорости реакции на происходящие изменения, которая во многом зависит от времени, необходимого для принятия правильного решения, основанного на актуальной и достоверной информации.

Аналитические системы (Business Intelligence) призваны решить проблемы сбора и анализа информации, представления ее в удобном для пользователей виде.

Аналитические системы — это:

• возможности анализа данных из различных источников – учетные системы, прочие базы данных, плоские файлы;

• разнообразные средства анализа информации: многомерный анализ (OLAP), стандартная отчетность, нерегламентированные запросы; контроль показателей деятельности (KPI, BSC);

• богатые возможности представления результатов (графики, таблицы, диаграммы, «панели приборов»);

• организация совместного доступа и контроль доступа к аналитическим ресурсам: информационные панели, рассылки по электронной почте, настройка прав доступа к данным для различных категорий пользователей [1].

В крупных компаниях нередко возникают проблемы, связанные с переизбытком множество систем автоматизации для решения разнополосных и разноплановых задач, которые при этом имеют разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию. Создается парадоксальная ситуация. С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа. Но, с другой стороны, анализировать информацию, хранящуюся в различных системах, базах данных и электронных таблицах, становится сложным, трудоемким и время затратным процессом.

Основная причина - различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данными из разных источников имеются логические несоответствия. Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем и модулей, а следовательно - и новых данных. Также следует учитывать, что получение данных из транзакционных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, а это может существенно мешать оперативной работе.

Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с человеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов - технического специалиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных, и экономиста, пытающегося свести эти данные в единый аналитический отчет, необходимый руководству. Как показывает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета (руководителя) и самих данных не только требует существенных затрат времени, но и часто приводит к эффекту "испорченного телефона". Кроме того, экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры. О том, чтобы моделировать возможные ситуации, отслеживать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи [2].

В разных компаниях понимание BI может быть разным, и это вполне закономерно. Для одних предприятий BI – это система поддержки принятия решений на уровне всех подразделений, инструмент общей аналитики, который дополняет традиционную отчетность. Другие решают с помощью традиционных инструментов BI-задачи, связанные с оптимизацией конкретного бизнес-процесса. Но в любом случае, BI рассматривается прежде всего, как универсальное средство повышения эффективности и прозрачности бизнеса, необходимое для общего понимания того, что происходит в компании.

По оценкам аналитиков, компании, активно использующие BI в своей деятельности, на 5% более продуктивны и на 6% прибыльнее конкурентов. При этом около половины компаний, внедряющих BI, достигают ощутимых бизнес-результатов в первые 6 месяцев [3].

В качестве примера рассмотрим комплексный проект внедрения BI- решения компания BI Partnerдля Mary Kay на платформе IBM Cognos. На разработку и внедрение данного проекта было потрачено 8 месяцев. Данный проект стартовал в августе 2013 года, а в апрелe 2014 года компания BI Partner сообщила о завершении создания аналитической информационной системы для компании Mary Kay.

В задачи проекта входили: снижение затрат на интеграцию данных, обеспечение высокой степени актуальности информации и переход на принципиально новый уровень ее обработки.

Созданная в Mary Kay информационная система предназначена для анализа данных о продажах продукции компании, планирования и прогнозирования сбыта, управления ассортиментом. Для организации хранилища данных в рамках нового решения используется MS SQL Server, в качестве платформы для бизнес-аналитики – IBM Cognos BI.

В качестве основного источниками информации использовалась система собственной разработки на базе MS SQL Server для складского учета и платформы Oracle для автоматизации процесса обработки заказов. В рамках проекта, продлившегося немногим более полугода, специалистами BI Partner было проведено обследование источников данных, подготовлены требования к интерфейсам, спроектирован свод данных и разработаны BI-компоненты, включая отчеты Cognos ReportStudio, настраиваемые на индивидуальные потребности различных категорий пользователей и набор представлений QueryStudio для задач анализа.

Ожидаемые положительные итоги от внедрения данного проекта оправдали себя. Выбранная архитектура обеспечила три важных качества: гибкость – массовое внесение изменений в модель данных без переделки уже имеющейся области, хорошую масштабируемость – отсутствуют ограничения по увеличению размеров хранилища данных, высокую производительность – снижена сложность и стоимость процессов загрузки данных, что позволила

компании Mary Kayперейти на новый уровень информационного обеспечения процессов, связанных с анализом продаж и управлением потоком заказов и запасами [4].

Аналитики Gartner определили четыре глобальные тенденции, которые в ближайшее время коренным образом изменят положение вещей в сфере BI.

Первое новшество вбирает в себя мобильность, которая уже в 2013 году позволила получать треть функционала BI с мобильных устройств, за счет чего существенно расширилась аудитория пользователей. К этому времени 15% внедренных BI-решений уже сочетали в себе бизнес-аналитику, средства совместной работы и средства поддержки социальных сетей. Весь этот инструментарий также включен в среду принятия решений.

Второе ноу – хау позволило более 30 % аналитических приложений в 2014 году использовать встроенные в оперативную память функции масштабирования и ускорения вычислений. Данное процентное соотношение приложений так же вбирают в себя прогностические возможности.

На бизнес-аналитику будет выделено 40% бюджетов системным интеграторам, а не поставщикам ПО. Сегодня традиционный подход к реализации BI-проекта предполагает покупку программного продукта у его разработчика и последующее привлечение системного интегратора для внедрения приобретенного решения. Однако рост пользовательских инициатив в сфере ПО, расширение роли внешних источников информации и включение неструктурированного контента делает подобный подход все более рискованным и потенциально неконкурентоспособным.

Добавим к этим трендам еще два — увеличение объемов данных (по прогнозам IDC, с 2009 по 2020 год объем информации возрастет в 44 раза) и перенос BI в «облака». Последнее, правда, обсуждается. Одни аналитики считают, что через несколько лет эта участь ждет существенную долю функционала систем [5].

Настоящим и действительно глобальным трендом следует назвать «упрощение» BI-приложений, при котором бизнес-пользователи могут самостоятельно, без участия ИТ-подразделений, их устанавливать, настраивать и применять. «Аналитика для людей», включающая интуитивно понятные интерфейсы, продвинутые поисковые механизмы, средства «бесшовной» интеграции с другими приложениями — вот требования, которые выдвигают к BI ведущие мировые эксперты [6].

Список использованных источников:

1. http://www.hbc.ru/services/business_implement/analytics/

2. http://www.intuit.ru/studies/courses/3481/723/lecture/14236

3. http://www.prognoz.ru/blog/market/bi-evolution-in-russia/

4. http://www.tadviser.ru/index.php/

5. http://expert.ru/ural/2012/08/bi-or-not-to-be/

6. http://www.crn.ru/news/detail.php?ID=85606

Код для цитирования: Скопировать