Сегодня еще одна тенденция стремительно охватывает программное обеспечение для бизнеса, и о ней тоже можно сказать, что она «пожирает мир». Судите сами: только за последние несколько недель компании SAP, Salesforce.com, Tibco Software и Oracle объявили об оснащении своих программных продуктов новыми аналитическими возможностями. А в IBM в феврале сообщили, что вложат 4 млрд долл. в активно развивающиеся направления, в том числе в аналитику. И это лишь немногие из примеров.

Простые в использовании средства бизнес-анализа становятся все более распространенными и дают беспрецедентные возможности все более широкому кругу пользователей.

«В прошлом методы аналитики применялись лишь ограниченно, позволяя принимать более обоснованные решения по узкому кругу бизнес-задач», — отмечает Брэд Питерс, сооснователь, директор по продуктам компании Birst (этот провайдер облачных сервисов бизнес-анализа недавно объявил о получении нового раунда финансирования в размере 65 млн долл.).

Сегодня в организациях понимают, что чем больше данных, тем лучше, поэтому средства аналитики предлагаются практически каждому пользователю. Аналитика — это «демократизирующая сила», которая помогает принимать более умные, быстрые и действенные решения, полагает Питерс.

Демократизации аналитики помогают дефицит специалистов в области исследования данных (data scientist) и стремление организаций не отставать от всеобщей «моды» на аналитику, отмечает Керк Борн, профессор Университета Джорджа Мэйсона.

В результате инструменты анализа данных сегодня используются практически везде, где установлено корпоративное ПО. Но хорошо это или не очень, пока еще неясно.

«Передавая данные в руки тех, кто с ними умеет обращаться лучше, отделы ИТ могут сосредоточиться на управлении информацией, ее защите и инфраструктуре, а также на получении данных, сопровождении и предоставлении ресурсов, вместо того чтобы заниматься составлением запросов и отчетов, — отмечает Франсуа Аженста, вице-президент по управлению продуктами Tableau Software. — Лучшие аналитические умозаключения делаются с помощью созданных самими пользователями информационных панелей, которые работают поверх инфраструктуры, контролируемой отделом ИТ».

С другой стороны, многие бизнес-приложения имеют весьма сложные аналитические функции, которыми не всегда могут эффективно воспользоваться сотрудники без специальной подготовки.

«Конечно, меня беспокоит вероятность возникнования проблем в связи с попаданием мощного инструмента не в те руки, — отметил Борн. — В лучшем случае можно получить результаты, бессмысленные или трудные в интерпретации, в худшем — совершенно неправильные». К примеру, незнание того, что некоторые аналитические методы требуют определенных типов данных или преобразований, может привести к бесполезным результатам и впустую потраченным усилиям, добавил он.

Питерс подтверждает важность обучения пользователей и наличия мер контроля, обеспечивающих использование инструментов по назначению.

Возможно, конечно, что риски нецелевого применения новых средств не выше, чем связанные с любыми инструментами бизнес-анализа, отмечает Аженста: «Всегда есть вероятность, что кто-то примет решение исходя из неверных данных или предположений».

И все же вряд ли «готовые к применению» системы аналитики будут действенными, если конечный пользователь не прошел необходимго обучения и не знает лучших практик, полагает Борн: «Человек без формального образования в области аналитики, но с хорошими математическими способностями наверное справится, но только после обучения и практических занятий».

Со временем аналитические инструменты распространятся еще шире. Интерфейсы программирования аналитических сервисов и готовые к применению инструментарии будут «раскупаться как горячие пирожки» предпринимателями эпохи Интернета вещей, стартапами и новаторами, а также крупными компаниями — старожилами, которые «видят ценность корпоративных решений в сравнении с дорогостоящими специализированными системами собственной разработки», добавил Борн.

Со временем, по его мнению, на предприятиях будут автоматизировать все больше высокоуровневых аналитических функций, и людям с ними придется работать все меньше.

Похожая точка зрения у Грегори Пилатецки-Шапиро, редактора сайта об аналитике KDnuggets.com. Автоматизированные и встроенные аналитические механизмы начнут приживаться, а в конечном итоге за этим последует рост применения искусственного интеллекта и машинного обучения, полагает он. В результате некоторые профессии окажутся под угрозой исчезновения, среди них адвокат, бухгалтер, маркетолог и финансовый консультант.

К этому списку Пилатецки-Шапиро причислил и журналистов, но добавил: «Компьютеры, пользуясь доступными им данными, смогут сами генерировать статьи. Но что-то подобное этой — пока нет».