В начале 70-х годов появились первые системы поддержки принятия решений, причем они кардинально отличались от приложений обработки транзакций или управления операциями (ввод заказов, управление складом, обслуживание фонда заработной платы). Со временем стали появляться все новые приложения для поддержки принятия решений: информационные системы для руководителей, системы оперативной аналитической обработки (Online Analytical Processing, OLAP) и предиктивного анализа, благодаря чему рос и развивался соответствующий сектор рынка. В начале 90-х годов Ховард Дресснер, в то время аналитик компании Gartner Group, ввел термин бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI), который сегодня используется очень широко для описания аналитических приложений, особенно в практической сфере. Например, системам BI отдают самый высокий приоритет многие ИТ-директора информационной службы. В опросе, проведенном Gartner, в котором приняли участие 1400 руководителей информационных служб, большинство из них самой приоритетной технологией в 2007 году назвали именно бизнес-аналитику. «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.
Платформа BI
На рис. 1 бизнес-аналитика показана в виде процесса, включающего в себя два основных вида операций: получение данных и передачу данных.
Хранилища данных
Процесс получения (добычи) данных предусматривает перемещение данных из множества систем-источников в интегрированное хранилище. Системы-источники, как правило, представляют собой гетерогенные технические платформы и структуры данных. Источники могут находиться внутри организации или вне ее, когда данные предоставляются внешними поставщиками или партнерами по бизнесу.
Группа, обслуживающая хранилище данных, извлекает информацию из систем-источников и преобразует ее таким образом, чтобы она была содержательной с точки зрения принятия решений. Например, записи из нескольких систем могут сравниваться и объединяться с учетом идентификационного номера клиента; или значения всех полей, в которых указываются денежные средства, могут быть преобразованы к одной валюте. Иногда эта группа специалистов во время преобразования данных создает новые поля, в которые, например, заносятся итоги за определенные периоды времени или показатели ценности клиента.
Получение данных — самый сложный аспект BI, требующий около 80% всех ресурсов. И именно на этот этап приходится свыше 50% всех непредвиденных затрат по проекту, что вызвано целым рядом причин, в том числе низким качеством данных в системах-источниках, несовершенством политики владения данными и особенностями унаследованных технологий.
Сотрудники, обслуживающие хранилище, помещают преобразованные данные в предметно-ориентированный, интегрированный, меняющийся во времени и энергонезависимый склад данных. Это классические характеристики хранилища данных, которые Билл Инмон описал в 1991 году в своем основополагающем труде «Создание хранилища данных» (Building the Data Warehouse (QED/Wiley).
Если позволяет архитектура, хранилище данных может поставлять информацию киоскам данных, у которых более узкая направленность, чем у хранилища. Киоски ориентированы на конкретную функциональную область, географический регион, приложение или подразделение организации. Предоставление данных для поддержки принятия решений из хранилища или киосков гарантирует наличие «одного источника корректной информации».
Метаданные играют главную роль в хранении, учитывая сложность процесса переноса информации. Группы, поддерживающие хранилища, и бизнес-пользователи должны разбираться во множестве характеристик данных для того, чтобы эффективно с ними работать. Метаданные, по своей природе, являются техническими характеристиками и учитывают специфику бизнеса. Они описывают значения полей, их размеры, диапазоны, определения полей, владельцев данных, задержку и процессы преобразования. Метаданные обеспечивают прозрачность по мере передачи данных от источников в хранилище, а затем — конечным пользователям.
Бизнес-аналитика
Только когда пользователи и приложения имеют доступ к данным и на их основе принимают решения, организация может в полной мере воспользоваться всеми возможностями хранилищ данных. В силу этого, способу получения данных в организации уделяется особое внимание. Этот вид операций часто называют бизнес-аналитикой, предусматривая, что бизнес-пользователи и приложения обращаются к данным, находящимся в хранилище, с целью генерации отчетов, выполнения OLAP-запросов и предиктивного анализа.
Применение и ценность BI
Стоимость аппаратного и программного обеспечения и суммы, выделяемые на оплату труда сотрудников, требуемых для работы распределенной платформы поддержки принятия решений, весьма значительны.
Преимущества
Прежде всего, BI снижает расходы на инфраструктуру ИТ, поскольку избавляет от избыточных процессов извлечения данных и дублирования информации, размещаемой в независимых киосках по всему предприятию. Например, компания 3M окупила свою платформу хранилища данных стоимостью несколько миллионов долларов благодаря экономии от консолидации киосков данных [1].
Системы бизнес-аналитики экономят время поставщиков данных и потребителей за счет более эффективной доставки информации. Конечные пользователи при анализе значительных по объему накопленных данных вначале задают вопрос «Что произошло?» Возможность анализировать большие массивы данных дает зримые преимущества, поскольку позволяет уменьшить число сотрудников (а этот параметр легко измерить). Однако, как правило, эти преимущества носят локальный характер.
Со временем организации «дорастают» до вопросов «Почему это произошло?» и даже «Что произойдет дальше?». По мере того как бизнес-пользователи начинают выполнять анализ и делать прогнозы, преимущества этих систем становятся еще заметнее, но оценить их количественно намного труднее. Например, применение BI на более высоком уровне может стать основой для стратегических решений: выйти на новый рынок, изменить направление деятельности и ориентироваться не столько на продукты, сколько на пользователей или помочь выпустить новую линию продуктов.
На рис. 2 показан спектр преимуществ бизнес-аналитики.
Бизнес-стратегия на базе BI
Благодаря бизнес-стратегии, опирающейся на BI, владелец казино и игровых залов корпорация Harrah’s Entertainment добилась существенного успеха, обойдя на этом рынке своих конкурентов [2].
Появление новых законов в конце 80-х и в начале 90-х гг., разрешающих азартные игры на речных судах и в индейских резервациях, высшее руководство компании расценило как возможность для роста за счет приобретения и постройки новых игровых залов. Руководство также приняло решение заняться популяризацией своего бренда, получить детальное представление о своих клиентах и рекламировать игру, в которой задействованы разные казино, с помощью Total Rewards — инновационной программы «карта постоянного клиента». Это было серьезным отходом от существовавшей тогда практики, при которой отдельные менеджеры казино руководили своими игровыми залами как независимыми вотчинами, а маркетинг велся для каждого игрового зала отдельно.
Основой этой инициативы стало ориентированное на клиентов хранилище, в котором размещались данные по играм (например, уровень использования игровых автоматов), отелям и особым событиям (таким, как вечера с дегустацией вина). Анализ этих данных позволил выяснить рентабельность клиента, его долгосрочную ценность и предпочтения, степень популярности различных игр, а также узнать, какие рекламные предложения с большей вероятностью найдут отклик в различных сегментах рынка. Если прошлые маркетинговые кампании и другие решения были основаны на интуитивных представлениях, то теперь стал применяться более научный, основанный на фактах подход к принятию решений.
Вложения Harrah’s в BI оказались очень успешными и привели к большой отдаче от инвестиций, росту доходов и стоимости ее акций. Другие игровые компании пытаются повторить некоторые из самых заметных инициатив Harrah’s.
Основы успеха BI
Использование BI не приводит к успеху автоматически. В компании должны существовать определенные, способствующие этому условия. Многие из таких условий имели для успеха Harrah’s решающее значение.
Для того чтобы система бизнес-аналитики принесла пользу на корпоративном уровне, нужно, чтобы в ее применении было заинтересовано руководство, которое должно иметь представление о BI и необходимых ресурсах и настаивать на том, чтобы решения принимались, опираясь на информацию.
Использование информации и аналитики — это часть культуры организации. Такой подход кардинально отличается от традиционного, когда решения принимают, опираясь на интуицию. Далеко не все могут легко пойти на такие изменения, и, вполне возможно, в компанию придется пригласить новых людей.
Согласование между бизнес-стратегией и BI-стратегией. Когда такое согласование есть, аналитика может стать мощной поддержкой бизнесу, в том числе новых бизнес-моделей, стимулирующих организационные преобразования.
Эффективное управление BI. Для управления и поддержки систем BI необходимы люди, комитеты и процессы. Управление охватывает многие важные вопросы, в том числе согласование, финансирование, определение приоритетности проектов, управление проектами и качество данных.
Мощная инфраструктура данных для поддержки принятия решений. Хранилища помогают устранить, возможно, самую распространенную причину неудачи BI — отсутствие высококачественных данных. Потребители не примут или не будут полагаться на данные, которым не доверяют.
Для того чтобы пользователи могли добиться успеха, им необходимо предоставить инструментарий для доступа к нужным данным, научить пользоваться этими инструментами и имеющимися данными и дать возможность обратиться к людям, которые могут помочь им в работе с системами BI.
Текущие разработки
Большой интерес сегодня вызывают несколько новых направлений: бизнес-анализ в реальном времени, управление эффективностью бизнеса (Business Performance Management, BPM) и повсеместный бизнес-анализ.
Бизнес-анализ в реальном времени
Опытные специалисты по BI знают, что всегда есть потребность в самой свежей информации. Сейчас технологии интеграции информации предприятия (enterprise information integration, EII) и интеграции приложений предприятия (enterprise application integration, EAI) позволяют предоставлять для поддержки принятия решений данные, которые появились несколько минут назад. Эта разработка оказывает значительную помощь руководству компаний, поскольку позволяет влиять на принятие текущих решений, оперативные бизнес-процессы и приложения, с которыми напрямую работают клиенты.
Работа Continental Airlines прекрасно демонстрирует, насколько полезна бизнес-аналитика реального времени, например, в ситуациях с задержками рейсов. Из полетного листа, информации о доходности клиентов, данных о бронировании, сведений о полете, получаемых из самолета в режиме реального времени, а также из данных о сроках прибытия и отправления (все они размещаются в хранилище данных реального времени) компания Continental может определить важных пассажиров, которые рискуют пропустить пересадку, и принимает специальные меры для того, чтобы вовремя доставить этих пассажиров и их багаж на пристыкованный рейс [3].
Управление эффективностью бизнеса
Многие компании внедряют ведомости показателей (scorecard) и приборные панели (dashboard) в качестве основных компонентов инструментов управления эффективностью бизнеса. Эти инструментальные средства интегрируют большие объемы данных, связанных с работой организации. На одном или нескольких экранах пользователи могут сразу увидеть, как реальная производительность соотносится с целями, базовыми показателями и предыдущей производительностью. Поговорка «лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать» объясняет пользу ведомостей показателей и приборных панелей.
Самый крупный в мире поставщик контактных линз, 1-800-CONTACTS, внедрил приборные панели с данными о производительности в своем контакт-центре, чтобы отслеживать ситуацию и создавать дополнительные стимулы своим агентам. На приборные панели выводятся показатели и диаграммы, которые показывают эффективность работы агентов по таким параметрам, как количество совершенных сделок, средний размер заказа, продуктивность работы и качество. В зависимости от этих показателей выплачиваются ежемесячные бонусы. Система обновляет данные каждые 15 минут и показывает не только текущую производительность работы агентов и их результаты за предыдущий месяц, но и то, как это соотносится со средними показателями для контакт-центра, результатами других членов их группы и целью, которую они ставят для самих себя. Сводные панели значительно увеличили качество работы агентов центра.
Повсеместный бизнес-анализ
BI распространяется на все более широкий круг пользователей, предоставляя им информацию, необходимую для того, чтобы они могли лучше выполнять свою работу. Полезность данных в реальном времени и понятных приборных панелей — важные составляющие «информационной демократии», но существуют и другие ее компоненты. Системы на базе Web предоставляют доступ к данным из любого места, где есть подключение к Internet. Триггеры событий используются для инициации уведомлений, например, сотрудникам службы продаж может быть передано сообщение об отсутствии какого-то товара на складе и о том, что они должны предлагать альтернативный товар. BI также интегрируется в бизнес-процессы (такие, как операции контакт-центра) и различные приложения (скажем, по управлению рекламной кампанией), для того чтобы повысить эффективность работы организации или сделать аналитику более прозрачной для пользователей. Компания Microsoft, к примеру, придает BI особое значение и расширяет спектр своих продуктов на рынке BI, в том числе интегрируя новые возможности бизнес-аналитики в Microsoft Office 2007.
Ресурсы по бизнес-аналитике
Data Warehousing Institute
TDWI (www.tdwi.org) — ведущая образовательная организация для менеджеров и специалистов по бизнес-аналитике и хранению данных. TDWI предлагает обучение по BI, проведение исследований и предоставление возможности общения своим членам по всему миру. Каждый год TDWI проводит конкурс на лучшие практические решения в области бизнес-аналитики, в котором отмечаются организации, добившиеся значительного успеха в применении BI.
Teradata University Network
Для преподавателей бизнес-аналитики Teradata University Network (www.teradatauniversitynetwork.com) предлагает различные бесплатные ресурсы, посвященные BI: учебные планы, используемые другими факультетами, главы из книг, статьи, отчеты по исследованиям, примеры применения, проекты, задания, презентации, большие массивы данных, Web-семинары, Web-курсы, дискуссионные форумы, видеозаписи и сертификационные материалы. Сопутствующий сайт, Teradata Student Network (www.teradatastudentnetwork.com), предоставляет студентам доступ к ресурсам, назначенным их преподавателем.
***
BI меняет подход к управлению компаниями, к принятию решений и к работе сотрудников. Ведущие производители, такие как Microsoft, Oracle и SAP, все активнее поддерживают BI и увеличивают свои инвестиции в эти системы. В перспективе появятся и другие разработки: средства интеграции структурированных и неструктурированных данных, механизмы правил, системы управляемой аналитики и улучшенной визуализации данных, что обещает сохранить интерес к бизнес-аналитике. n
Литература
-
H.J. Watson, B.H. Wixom, D.L. Goodhue, Data Warehousing: The 3M Experience. Organizational Data Mining: Leveraging Enterprise Data Resources for Optimal Performance, H.R. Nemati, C.D. Barko, eds., Idea Group Publishing, 2004.
-
H.J. Watson, L. Volonino, Customer Relationship Management at Harrah’s Entertainment. Decision Making Support Systems: Achievements, Trends and Challenges for the Decade, M. Mora, G.A. Forgionne, J.N.D. Gupta, eds., Idea Group Publishing, 2002.
-
R. Anderson-Lehman et al., Continental Airlines Flies High with Real-Time Business Intelligence. MIS Quarterly Executive, Dec. 2004.
Хью Уотсон (hwatson@terry.uga.edu) — руководитель колледжа бизнес-администрирования имени Хермана и Мэри-Виржинии Терри в Университете штата Джорджия. Барбара Викском (bwixom@mindspring.com) — доцент школы коммерции имени Макинтайра в Университете штата Виржиния.
Hugh J. Watson, Barbara H. Wixom. The Current State of Business Intelligence. IEEE Computer, September 2007.
IEEE Computer Society, 2007. All rights reserved. Reprinted with permission.
DW 2.0: хранилища данных следующего поколения
www.osp.ru/os/2007/05/4259922
