Впервые о таком понятии, как «business intelligence» заговорили в 1958 году. Ханс Питер Лун в своей статье «Возможность понимания связей между представленными фактами» сделал первые попытки дать определение этому понятию. В 1989 году Говард Дреснер определил «business intelligence», как инструмент описания процесса, включающего в себя доступ к информации и ее анализ «для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».
Business Intelligence (BI) — это процесс, технологии, методы и средства исследования, анализа, извлечения и представления информации и знаний, необходимые для принятия улучшенного, неформального управленческого решения [1].
Сегодня BI-инструменты превращаются в нечто гораздо большее, чем просто анализ данных с помощью OLAP. Несмотря на то, что многие организации продолжают использовать OLAP-инструменты в качестве генераторов отчетов, все большее число компаний начинают обращаться к различным технологиям BI, получая конкурентное и стратегическое преимущества.
Business Intelligence имеет отношение к процессу превращения данных в знания, а знаний в действия бизнеса для получения выгоды. Является деятельностью конечного пользователя, которую облегчают различные аналитические и групповые инструменты и приложения, а также инфраструктура хранилища данных[1].
Сегодня на рынке существует несколько платформ BI. В совокупности эти платформы представляются концепцией, представленной на рис. 1.
Рисунок 1: Концепция платформы BI [3].
Концепция заключается в передаче данных между следующими компонентами данной системы:
ETL-инструменты: программы, позволяющие выполнять загрузку данных в DWH из различных учетных систем.
DWH-хранилище: полноценная база данных SQL для подготовки и хранения данных для аналитики.
OLAP-кубы: технология, позволяющая делать в реальном времени (1-5 секунд) любые отчеты и проводить полноценный анализ данных.
Клиентские приложения: как правило, для детального анализа данных и построения динамических отчетов пользователи используют Сводные таблицы Microsoft Excel, подключенные к OLAP-кубам. Для поверхностного анализа и визуализации ключевых показателей также используются WEB-приложения, которые должны поддерживать доступ к отчетам с любого устройства: компьютер, планшет, телефон [3].
Российский рынок BI продолжает расти вслед за ростом количества различных информационных систем, которые используют заказчики, и объема данных, обрабатываемых в этих системах. Основными потребителями BI-решений по-прежнему остаются высококонкурентные отрасли – ритейл, телеком, банки, производство.
Подход российских организаций к внедрению BI-систем отличается от зарубежного. Западные заказчики чаще руководствуются зрелым процессным подходом и внедряют аналитические платформы так, чтобы ими могла пользоваться вся компания. В России более распространена «частичная автоматизация» по дивизионам, когда аналитическая система устанавливается «под задачи» одного-двух подразделений. Особенно эта тенденция была заметна несколько лет назад в банковской отрасли: на волне растущего интереса к бизнес-аналитике банки зачастую заказывали для различных департаментов разные системы [4].
По данным компании Gartner, по итогам 2016 г. выручка от глобальных продаж решений BI составила $16,9 млрд, что на 5,2% больше, чем в 2015 г. Аналитики TechNavio ожидают, что в перспективе до 2020 г. среднегодовые темпы прироста мирового рынка BI превысят 10%.
Своим успехом рынок BI обязан росту спроса на технологии больших данных, объем которых увеличивается по экспоненте. По итогам 2013 г., в мире было сгенерировано 4,4 3Б неструктурированных данных. К 2020 г. эта цифра достигнет 44 ЗБ, а в 2025 г. объем больших данных составит 180 ЗБ, предполагают аналитики IDC. «Океан» больших данных подпитывается за счет новых устройств интернета вещей, которые представляют собой различные бытовые приборы, устройства и сенсоры, подключенные к сети и генерирующие огромное количество данных. Вся эта информация может быть использована для создания новых сервисов. По данным Ericsson Mobility Report, с 2015 г. по 2021 г. ежегодный рост подключений к интернету вещей составит 23%. Таким образом, через 4 года из 28 млрд подключенных устройств 16 млрд будут приходиться на устройства интернета вещей [2].
Главный редактор аналитического издания TAdviser.ru Александр Левашов говорит, что российский интегратор в BI-проектах выступает как в роли консультанта, так и в роли непосредственного внедренца: «Важно, чтобы со стороны интегратора на BI-проект была выставлена квалифицированная команда. Если компания-заказчик небольшая, а стоимость предполагаемого проекта невелика, то не следует обращаться к наиболее крупному поставщику. Есть вероятность, что в его портфеле заказов ваш проект получит 25-й приоритет в связи со скромным бюджетом. Если же компания-заказчик является крупной, то не нужно полагаться на мелких подрядчиков — им может не хватить ресурсов для качественного внедрения в установленные сроки» [4].
Если вкратце остановиться на перспективах развития рынка BI, то можно отметить, что бизнес продолжит вкладываться в решения, способные предоставить ему конкурентные преимущества. Следовательно, мы увидим в ближайшие годы множество проектов по внедрению инструментов бизнес-аналитики, позволяющих бизнесу стать более прозрачным и управляемым.
Список используемой литературы:
Исмаилова З.М., Шавшина С.А. «СОСТОЯНИЕ МИРОВОГО РЫНКА BUSINESS INTELLIGENCE (BI)» [Электронный ресурс] // URL: https://www.scienceforum.ru/2015/972/7662
Лебедев Павел «Обзор: Бизнес-аналитика и большие данные в России 2016» [Электронный ресурс] // URL: http://www.cnews.ru/reviews/bi_bigdata_2016/articles/rossijskij_rynok_bi_ot_otchetov_k_transformatsii_biznesa
Него Сергей «Что такое BI (Business Intelligence) и зачем он нужен?» [Электронный ресурс] // URL: http://biweb.ru/chto-takoe-business-intelligence.html
Аналитическая компания «TADVISER» «Российский рынок BI» [Электронный ресурс] // URL: http://www.tadviser.ru/index.php/BI