Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Журнал ВРМ World

Microsoft: бизнес-анализ (Business Intelligence) для народа

Согласно Биллу Бэйкеру, генеральному менеджеру отдела продуктов в области хранилищ данных фирмы Microsoft, технологические решения в сфере бизнес-анализа (BI) помогают организациям понять модели поведения, которыми клиенты руководствуются при покупке, выявить возможности увеличения продаж и прибыли и улучшить качество процесса принятия решений в целом. "Что удивляет меня - так это то, что многим организациям не удается обеспечить своих сотрудников возможностью решать такие задачи. Я был в организациях, где мне говорили, что 15,000-25,000 их сотрудников являются лицами, принимающими решения, но только 250 из них имеют автоматизированные системы поддержки принятия решений. Это поразительная статистика," - говорит Бэйкер.

Бэйкер пришел в Microsoft в 1996 г. и перед тем, как перейти в отдел продуктов в области хранилищ данных, два года проработал менеджером группы сервера интернет-приложений, отвечая за сервер интернет-информации (Internet Information Server), Активные страницы сервера (Active Server Pages), ODBC и OLE DB и Компонентную объектную модель (Component Object Model, COM), включая сервер транзакций Microsoft Transaction Server. Бэйкер подчеркивает, что фирма Microsoft упрощает и делает более доступным помещение данных в хранилище и бизнес-анализ (BI) путем упрощения и интеграции сервисов в саму платформу - Microsoft SQL Server и Microsoft Office - и обеспечения открытых интерфейсов для индивидуального и общего доступа к данным в гетерогенной среде.

"Как генеральный менеджер, я наблюдаю за всем процессом разработки и доставки компонентов бизнес-анализа (BI) хранилищ данных SQL-сервера. Компоненты, которые мы создаем, полностью интегрированы в пакет SQL-сервера. Мы принимаем решение, каким должен быть продукт или следующий релиз продукта, пишем все необходимые спецификации, коды и проводим все тесты продукта. Кроме того, мы много посещаем клиентов и просматриваем журналы (support logs), чтобы определить, что людям кажется простым, а что с ложным для использования. Мы уделяем очень большое внимание тем нашим клиентам, которые уже приобрели наши продукты, и тем вопросам, которые они задают, поскольку это определяет, насколько мы будем успешны на рынке. Движущей силой для нас является обязанность убедиться в том, что наши продукты работают для всех. Это очень сложная задача, требующая от нас множества новаций. Это сложно, но и очень заманчиво," - утверждает Бэйкер.

"Говоря в терминах компонентов, у нас есть Службы OLAP (OLAP Services), которые мы перекрестили в Аналитические службы (Analysis Services), так как они также включают в себя новый компонент по добыче данных (data mining component). У нас также есть Англоязычный запрос (English Query), Репозиторий метаданных (Microsoft Repository), средства управления SQL-сервера - Менеджер предприятия (Enterprise Manager), Анализатор запросов (Query Analyzer), Профайлер (Profiler), Агент (Agent) и Службы преобразования данных (Data Transformation Services). Хранилище данных, в отличие от центральной SQL-машины, как раз и является тем, за что отвечает наша группа," - говорит Бэйкер.

Бейкер говорит: "Одна из историй, которые я люблю рассказывать, о том, как мы создали нашу команду. Важно не предавать слишком большого значения тому, сколько времени займет создание команды, потому что это на самом деле является вложением денег - если вы создадите отличную команду, вы сможете разработать отличный продукт. Большую часть своих сил я трачу сейчас на создание команды. Нашей религией, если хотите, является лозунг: "Хранилища данных - народу". Когда вы думаете о разработке явно сложного программного обеспечения для множества людей, вы должны обратить внимание на команду Microsoft Office. Это люди, которые работают с таблицами, использующимися десятками миллионов людей. И один из первых и ключевых фигур среди нанятых нами сотрудников пришел из команды Office. Хорошо известно также, что мы набирали людей и приобретали технологии из Израиля. Начав с этих первых шести человек, мы построили эту ни с чем не сравнимую команду из почти 40 специалистов по OLAP и более чем в два раза большую - по хранилищам данных в целом". "Если мы совместим наши цели с нашей экономической моделью, мы получим совершенно необычайное качество продукта - такой продукт, который действительно может быть внедрен быстро и с наименьшим количеством ресурсных затрат," - подчеркивает Бэйкер.

"Важна не только простота использования," - утверждает Бэйкер далее. "Важно также, что наши решения очень мощны и наша команда была сформирована из людей, которые хотят создать действительно сильный продукт. Но создавать его и предоставлять пользователям приходится практически в качестве вложения денег, такого своеобразного кредита. Наши продукты, связанные с SQL-сервером/хранилищем данных являются, возможно, самыми открытыми в том смысле, что могут считывать данные из любого внешнего источника данных. Интеграция в компьютерную среду предприятия - это очень важный момент. Вначале люди не верили, что наши продукты могут быть встроены в существующие корпоративные компьютерные среды. Конечно, мы хотели бы, чтобы все использовали SQL-сервер, но реальность такова, что данные есть везде и с помощью OLE и ODBC мы как раз можем охватить все".

"Частью моей работы является необходимость убедиться, что каждый член команды имеет то, что ему нужно, и знает, что необходимо к этому добавить, и это важнее, чем знать, как это сделать. Я больше думаю о том, как мы работаем как команда, и стараюсь убедиться, что мы не утратили чувства юмора. Может быть, люди думают, что мои шутки не так хороши, но мы действительно много смеемся," - говорит Бэйкер.

"Я всегда восхищался тем, что можно сделать с помощью технологий для того, чтобы помочь людям в принятии лучших решений. Способность поддерживать людей в принятии лучших решений должна быть доступна для всех. Я думаю, что ключом к задачам фирмы Microsoft в области объемов производства, вложения средств и желания совершенствовать гибкость является внимание к потребностям тех, кто нуждается во всем этом, и сокрытие их от тех, кто в этом не разбирается. Это наилучшее место для достижения этой цели, и я считаю, что фирма Microsoft - это величайшая софтверная компания в мире," - говорит Бэйкер. "Это волнует - я до сих пор каждое утро просыпаюсь без будильника!"

Выпускник Массачусетского технологического института (МТИ), Бэйкер сравнивает с ним атмосферу в Microsoft. "Когда вы приходите в МТИ, вы оказываетесь среди людей, более умных, чем вы - более активных и ярких индивидуальностей. То же и в Microsoft. Это МТИ в области производства программного обеспечения. Удивительно, насколько умные люди работают здесь. Каждый день ты работаешь бок о бок со множеством преданных, эмоциональных и ярких личностей. В мире нет другого такого места," - утверждает Бэйкер.




Билл Бэйкер, генеральный менеджер отдела продуктов в области хранилищ данных фирмы Microsoft, проводит совещание своего отдела.

Глядя в будущее, Бэйкер говорит о перемещении добычи данных в число основных направлений работы компании. "Data Mining - это удивительно полезная технология, но существуют барьеры для принятия ее обществом. И мы приняли этот вызов при реализации SQL Server 2000. OLAP управляется моделью, Data Mining - данными. Что пугает меня больше всего, так это необходимость заставлять людей выбирать между двумя технологическими решениями. В SQL Server 2000 мы представили одновременно и управляемую данными и управляемую моделью сферы. Теперь мы можем применять добычу данных к кубам или добывать данные в реляционных или построенных измерениях кубов. Существует большое поле взаимодействия между этими двумя технологиями и они начинают превращаться в одно целое. В следующем релизе мы сделаем даже намного больше этого," - говорит Бэйкер.

У Бэйкера есть чем бросить вызов всей индустрии программного обеспечения. "Насколько я вижу, есть три формы замкнутого анализа. Я считаю, мы добились успеха в двух из них, и я хочу предложить индустрии программного обеспечения заняться третьей, поскольку это будет весьма важная инициатива. Привлекательной моделью рассмотрения этого вопроса является выделение в информационно-технологической инфраструктуре трех больших фокусных точек. У нас есть системы, помогающие работе бизнеса, управлению бизнесом, произведению анализа и планирования. Хороший пример первой формы замкнутого анализа включает улучшение уже существующих хранилищ данных. У нас есть такая возможность в SQL Server 2000. Если у меня будет измерение по клиентам длиной в миллион имен, пользователю будет сложно осуществлять навигацию. Но если я воспользуюсь технологией добычи данных для того, чтобы сгруппировать их в некоторые логические группы и построю иерархию на базе того измерения, тогда навигация пойдет легче. Это одна из форм замкнутого анализа. Я использовал аналитический инструмент, вернул результаты обратно в хранилище данных и заставил все это работать лучше. Пример второго типа замкнутого анализа мы получим, если я буду производить некоторый анализ и найду, скажем, 5 000 интересующих меня клиентов. Я решаю послать им брошюру. В SQL Server 2000 у нас есть Действия (Actions), с помощью которых я могу заставить систему CRM или, может быть, систему маркетинга/промоушена выполнить эту задачу. Это форма замкнутого анализа, в которой я беру результаты анализа и возвращаю их обратно в одну из управляющих систем," - поясняет Бэйкер.

"Первый пример был примером внутреннего содержания замкнутого анализа и планирования. Второй пример представлял собой анализ и планирование, возвращающиеся обратно в сферу управления," - говорит Бэйкер. "Процесс движется от аналитического и планового к операционному, и это крайне интересно. Давайте предположим, что я анализирую модель совершения покупок моими клиентами и решаю, что предоставление большей скидки определенным торговцам, объемы закупок которых превышают некоторый уровень, будет действительно способствовать развитию моего бизнеса. И что мне теперь делать с этой информацией, кроме того, что кричать о ней на всех перекрестках? Компаниям нужна способность производить анализ, принимать решения по изменениям в их политике, и затем, с соответствующим процессом работы и разрешениями иметь возможность изменять таблицу скидок в операционной системе так, чтобы следующий клиент, обратившийся с таким же заказом, также получил увеличенную скидку".

"Проблема индустрии программного обеспечения состоит в том, как получить результаты анализа и вернуть их обратно в операционную среду. Со всеми начинаниями в области электронной торговли и электронного бизнеса, этот класс возможностей станет обязательным - и это должно случиться без вмешательства человека. Этот вид анализа основывается не только на клиенте, он также основан на общей политике компании и на сведениях о конкретном клиенте. Мы хотим делать все это с помощью инициатив в сфере метаданных, в частности - имеющейся у нас модели правил бизнеса, через нашу модель бизнес-инжиниринга и через наших партнеров. Мы счастливы, что партнеры у нас такого исключительно высокого качества. Наши партнеры работают с передовыми технологиями - это такие компании, как Knosys, Maximal и Cognos, которые добились действительно большого успеха в области обеспечения данными конечных пользователей. У нас также имеются действительно хорошие партнерские связи с конечными поставщиками, которые могут построить инфраструктуру, на верхушке которой располагаемся мы. Все эти партнерские отношения очень важны для нашего успеха как производителей продукта и как команды," - говорит Бэйкер.

"Когда результаты анализа могут быть совмещены с политикой компании, мы имеем шанс получить супермощный бизнес-анализ (BI). Но мы не можем сделать все это в одиночку. Мы хотим задействовать продавцов средств ERP, инструментов анализа и группы метаданных. Мне хочется, чтобы наша промышленность завершила этот последний цикл," - утверждает Бэйкер.

"Мне нравится говорить, что OLAP является нашим первым актом, Data Mining - вторым, и мы уже знаем, что собой представляет третий, но мы пока не готовы говорить об этом. Но это в наших планах продолжать создавать исключительно полезные технологии, которые легки в использовании. Вы видите нас развивающимися от кубо-центричной модели к схеме "звезда" и к большему применению третьих нормальных форм, более подходящих для хранения операционных данных и тому подобного. В будущем вы увидите множество подобных вещей, например, поток сообщений в и из ODS. Вы также увидите некоторые действительно великолепные вещи классического бизнес-анализа (BI), которые на самом деле нравятся нам самим и которые включают компонент реального времени, дополняющий все это, - и это исключительно важно для мира электронной торговли," - говорит Бэйкер.

С помощью сфокусированной разработки продукта и стратегического партнерства, например - Альянса в области хранилищ данных фирмы Microsoft (Microsoft Data Warehousing Alliance), фирма Microsoft активно убеждает нас в том, что бизнес-анализ (BI) для народа не мечта, а реальность.