Бизнес-аналитика для каждого

Исследователи из TDWI представляют средства бизнес-аналитики нового
поколения, обеспечивающие быстрое реагирование на изменения условий внешней и
внутренней среды.

Известно, что рынок средств бизнес-аналитики переживает период интенсивного роста, появляются новые направления, развиваются передовые технологии. Это ярко иллюстрируют результаты отчёта о недавнем исследовании, проведённом Институтом хранилищ данных (The Data Warehouse Institute, TDWI). Быстрое принятие решений, опасность упущения возможностей в пользу конкурентов и постоянная необходимость приспосабливаться к потрясениям глобальной экономики стимулирует спрос на гибкие решения бизнес-аналитики. Организациям нужна способность адаптации к внешним условиям, пока же, даже если какая-то организационная структура переходит к поддержке гибкого принятия решений и быстрого реагирования на меняющиеся условия, системы бизнес-аналитики, поставляющие жизненно важные данные для аналитиков, не поспевают за изменениями.

Стремление к самостоятельности

Как показало исследование, вне зависимости от того, являются ли они сотрудниками IT-отделов или бизнес-подразделений, профессионалы, ответственные за проектирование, разработку и внедрение систем бизнес-аналитики и хранилищ данных, чувствуют определённый дискомфорт. Приложения для выпуска стандартной отчётности не обеспечивают должной маневренности. Поэтому эксперты TDWI рекомендуют изменить подходы к разработке и внедрению так, чтобы системы реагировали на потребности бизнеса и были ориентированы на обеспечение самообслуживания, минимизируя зависимость пользователей от IT. Бизнес-аналитика, предназначенная для работы в режиме самообслуживания, однако, должна сохранять баланс между свободой пользователей в управлении данными и необходимостью стабильной работы для всех сотрудников.

По мнению аналитиков TDWI, нетехническим пользователям-управленцам уже недостаточно стандартных отчётов, электронных таблиц и статических панелей. Им нужно самим управлять доступом к данным, самостоятельно проводить их анализ, не запрашивая помощь IT при подготовке каждого нового отчёта и информационной панели. Среди желаемых возможностей для самостоятельной работы находится и интерактивность в обращении с данными, предусматривающая углублённую детализацию, пусть даже лишь немного «глубже», чем позволяют стандартные отчёты и информационные панели. Оказалось, многие пользователи хотят еще большей детализации, а также возможности проводить анализ «что, если», оценивая последствия изменения определённых переменных. Средства OLAP уже давно обеспечивают функциональность углублённого анализа и вращения кубов данных для получения различных перспектив. Тем не менее, OLAP оказался сложен в использовании. Нынешнее поколение BI-средств для работы в режиме самообслуживания аналитики призвано обеспечить некоторые из наиболее сложных функций OLAP, но в более удобной для использования среде.

Как показал опрос, применительно к технологиям бизнес-аналитики и обнаружения данных это направление «самообслуживания» и «самоуправления»  набирает силу. Так, больше половины респондентов заявили, что увеличение самостоятельности пользователей при использовании бизнес-аналитики и сокращение их зависимости от IT – это очень важные цели, треть опрошенных считает их просто важными. Участники исследования TDWI заявили, что наиболее распространённой причиной внедрения BI-инструментов для самостоятельной работы было желание пользователей делать больше собственными силами (67% опрошенных). Формулировка второй причины помогает понять, почему пользователи хотят больше самостоятельности - по словам 58% респондентов «IT не может идти в ногу с изменчивыми потребностями бизнеса».

Эксперты из TDWI считают, что потребителей разочаровывает необходимость ожидания новых приложений и функций, тогда как даже стратегические потребности бизнеса растут интенсивнее. Кроме того, 31% респондентов выбрал «недостаток адекватной экспертизы IT в бизнес-аналитике» в качестве фактора, который может быть причиной отставания, что демонстрирует недостаток уверенности некоторых организаций в способности IT-отделов эффективно решать бизнес-аналитические вопросы (рис. 1).

Рис. 1. Основные причины внедрения BI-инструментов для работы в режиме самообслуживания

Сложность изменений

Многим организациям перемещение аналитических систем в центр внимания вместо транзакционных систем далось нелегко. Большинство хранилищ данных и систем бизнес-аналитики начинали как «пасынки» онлайновых процессинговых систем (OLTP). В прежние времена (а во многих компаниях и сегодня) запросы и отчёты выполняются в пакетном режиме в нерабочие часы. Аналитикам приходилось «охотиться» за машинным временем для проведения углублённого анализа.

Известно, что специалисты по проектированию и разработке хранилищ данных традиционно были вынуждены работать в условиях ограниченных ресурсов. Новейшие технологические возможности, такие как виртуализация, вычисления в оперативной памяти, Hadoop и MapReduce с течением времени смогут сделать некоторые из ресурсных ограничений менее актуальными. Варианты реагирования на недостаток гибкости появятся с развитием технологий.

Исследование TDWI установило, насколько хорошо организации реагируют на необходимость корректировки или обновления хранилища данных или системы бизнес-аналитики. Выяснилось, что наиболее сложными изменениями для аналитических систем являются изменения бизнес-правил или процессов (так считают 76% опрошенных), структурные или функциональные изменения, затрагивающие проекты (74% опрошенных), и изменения миссии или целей проекта (74% опрошенных) (рис.2).

Рис. 2. Изменения в каких проектных или пользовательских требованиях вызывают сложности для перенастраивания или обновления систем бизнес-аналитики и хранилищ данных

Внесение изменений в бизнес-правила может создать различные сложности для систем бизнес-аналитики и хранилищ данных. Во-первых, правила зачастую недостаточно хорошо документированы, что затрудняет понимание того, какие элементы и поля данных затрагиваются ими. Некоторые правила весьма стабильны, тогда как другие, наоборот, должны допускать определённую гибкость. Они могут храниться в BI-отчётах, OLAP-кубах, слоях ETL или где-либо ещё. Для понимания влияния правил на информацию организациям следует знать свои данные. Этого можно достигнуть путём профилирования, проверки, изучения и выявления зависимостей между данными, детализации бизнес-правил и других подобных процессов.

Как оказалось, большинство опрошенных организаций сталкивались с трудностями, пытаясь привнести изменения в элементы данных и процессы управления, приведенные ниже, на рисунке 3. Неудивительно, что в эру больших данных, внесение или интеграция неструктурированной информации получило пальму первенства как наиболее сложная задача. Так считают 74% опрошенных (из них 38% назвали эту задачу очень сложной).

Проблемы с данными

Известно, что неструктурированные данные не соответствуют реляционной табличной структуре, преобладающей в системах бизнес-аналитики и хранилищ данных. Тем не менее, для получения наиболее полного представления о бизнесе необходимо интегрировать со структурированной информацией данные онлайн-поведения клиентов, социальных медиа и прочих источников. Интересно, что изменение объёма информации - возможно наиболее очевидная сложность, связанная с большими данными - было сочтено участниками исследования наименьшей проблемой. Так, лишь половина сочла эту проблему действительно сложной, а почти такое же количество (44%) не согласилось с этим утверждением.

Больше проблем вызвало изменение качества данных (73% респондентов считают это большой, и 28% - очень большой проблемами). Вопросы качества часто возникают при наличии изменений в базовых источниках данных, что было обозначено в качестве отдельной проблемы (72% опрошенных). Новые или обновлённые операционные системы также были сочтены проблемой 73% участниками исследования. Транзакционные данные, особенно поступающие из нескольких приложений, могут быть избыточными и иметь сомнительное качество, например, содержать значения, используемыми только в некоторых определенных приложениях без какой-либо сопутствующей документации.

Рис. 3. Изменения в каких элементах данных или управленческих процессах вызывают сложности для перенастраивания или обновления системы бизнес-аналитики и хранилищ данных

В ходе исследования стало известно, что для значительного числа отчетов не достаточно данных, находящихся в хранилище. Так, по оценке приблизительно трети респондентов, для почти половины отчетов требуются данные хранилища, которые должны в нем быть, но отсутствуют. Еще одна треть опрошенных заявила, что более чем для половины отчётов необходимы данные, находящиеся за пределами хранилища.

Для трети организаций-респондентов (31%) требуется от одного до трёх месяцев на то, чтобы внести данные в хранилище и сделать их доступными для отчётности, причём для 19% этот процесс требует даже большего времени. Тем не менее, не может не обнадеживать тот факт, что 15% участников исследования способны добавлять данные намного быстрее – всего лишь за две недели (рис. 4).

Рис. 4. Сколько в среднем необходимо времени для добавления новых данных в хранилище и последующего выпуска отчётности

Публикации

Дэвид Стоддер (David Stodder) «Достижение большей гибкости с помощью бизнес-аналитики» (Achieving greater agility with business intelligence) 4 января 2013 г.

Автор: По материалам зарубежных сайтов