Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Журнал ВРМ World

Все дороги ведут в Хранилище

Многообразие компьютерных проектов

Рассмотрим всевозможные виды проектов бизнес-систем, инициируемых организациями в наши дни: BPR, EIS, DSS, TPS, KBS, AI, CBR, SI, EDI. У нас получится довольно объемистый список аббревиатур, отражающий разнообразие систем, требующих поддержки в виде данных. Ряд этих систем являются источниками данных для других. Некоторым не повредила бы проверка разработчиками подобных входных данных.

Бизнес: работа против отчетности

Что касается бизнес-систем, разработка обычно ведется всего в двух направлениях - системы, отвечающие за ведение бизнеса, и системы, поддерживающие бизнес-отчетность. Между этими двумя разновидностями существует принципиальное различие - первые ориентированы на ввод данных, вторые - на вывод. Общими элементами таких систем являются: организация доступа к данным, эффективность, интеграция и анализ - все то, что обычно обещает нам Хранилище данных.

Поддержка бизнеса

Среди систем поддержки бизнеса можно называть системы обработки транзакций (transaction processing systems, TPS), реинжениринга бизнес-процессов (business process reengineered, BPR), электронного обмена данными (electronic data interchange, EDI) и приложения для интеграции традиционных систем. Эти системы генерируют массу данных, которых с нетерпением ждут корпоративные бизнес-аналитики, специалисты по маркетингу, руководство компаний, менеджеры, работники служб клиентской поддержки и финансовые руководители. Ограниченный доступ к таким данным одновременно ограничивает эффективность их работы, а предоставление этих данных в их распоряжение приводит к очевидной и существенной экономии средств и новым источникам дохода.

Реинжениринг бизнес-процессов

Будучи популярным "конкурентным преимуществом" конца 80-х - начала 90-х, BPR сегодня является естественным откликом на стратегические оперативные или организационные изменения. Если руководство решило перестроить бизнес, стандартные аргументы менеджеров по информационным системам (ИС-менеджеров) в духе "Мы всю жизнь делали это по-другому" не пройдут. Находчивому ИС-менеджеру правильнее задать вопрос - "А как я получу для вас необходимую информацию, господин Начальник, способную помочь вам выбрать наиболее эффективный способ реинжениринга?". И снова ответом на вопрос будет доступ к данным, эффективность, интеграция и анализ - опять все то, что можно получить с помощью Хранилища данных.

Кроме того, такой менеджер знает, что проект реализации Хранилища данных для поддержки BPR-инициативы должен занять всего около трех-четырех месяцев. Реализация нужного дизайна реинженируемых систем не должна вызывать затруднений. К тому же, такой мягкий подход может помочь подготовить информационные системы к BPR! Сам по себе BPR вероятнее всего имеет какие-то свои требования по улучшению доступа к данным конечных пользователей. Поэтому зная о проблемах, встречавшихся при организации доступа конечных пользователей к оперативным данным в прошлом, ИС-менеджер может предложить реализовать в рамках BPR Хранилище данных. Результат последует незамедлительно - налицо будет эффективная работа, непрерываемые бизнес-системы и неограниченный доступ конечных пользователей к информации.

Системы основанные на знаниях (Knowledge Based Systems)

Другой разновидностью систем, используемых в поддержке бизнеса, являются системы искусственного интеллекта/знаний (artificial intelligence (AI) / knowledge based system (KBS)). Эти приложения, обычно интегрированные с одной из других традиционных ИС-приложений, вместо создания массы данных жадно охотятся за ними.

Широко известные неудачи и ограниченная популярность таких систем в значительной степени обусловлена их неспособностью работать с транзакционными данными в объемах, необходимых для любого приемлемого уровня эффективности работы системы. KBS-приложения, работающие с действующими оперативными базами данных, обречены на малую эффективность и информационный голод. Обычно группы проектировщиков вынуждены ограничивать общую "интеллектуальность" и спектр функциональных возможностей таких систем. Если попробовать объединить все это с обычными ожиданиями от реализации KBS-систем, становится понятно, почему такие проекты так редко удовлетворяют как требованиям менеджеров, так и нуждам пользователей.

Теперь сравним описанную выше аналитику с высокофункциональным, доступным и грамотно организованным Хранилищем данных.

Системы обработки транзакций

Большинство проблем с TPS-приложениями относятся к процессу их обслуживания. Основные функции поддержки требуют сбора постоянно расширяющегося спектра и растущего объема данных. Бизнес-аналитики и другие конечные пользователи информации рассматривают TPS как первоисточник всех данных - место сбора и создания всех необходимых им аналитических параметров. С ростом и расширением требований бизнеса и рынка по объему и многообразию данных эти TPS нагружаются все более сложными обслуживающими процессами. Например, маркетинговые системы, ранее занимавшиеся исключительно продажами по продуктам, теперь вынуждены отслеживать записи по обслуживанию, дополнительным каналам распространения, данным по продажам по отрасли, и углубленную историю. При этом в случае Хранилища данных большинство требований по интеграции новых и исторических данных могут быть легко размещены параллельно переориентированным данным TPS там, где им место - вне унаследованной TPS-среды.

Электронный обмен данными

Во многом родственные TPS-приложениям, EDI-системы порождают огромные объемы данных. Однако здесь данные должны быть отформатированы, а базы данных организованы для специфической обработки согласно договоренности между обменивающимися сторонами. Это исключает введение вспомогательных данных, используемых только одной из сторон. В Хранилище данных и EDI-данные и дополнительная информация могут мирно сосуществовать в интегрированной базе данных и предоставляться конечным пользователям и другим бизнес-системам.

Системная интеграция

Многие ранние проекты системной интеграции включали координацию обработки двух или более бизнес-функций, например продаж и производства. Сегодня мы наблюдаем попытки таких проектов стимулировать интеграцию бизнес-единиц приобретенных другими или объединившихся между собой компаний. Но решения старой проблемы интеграции или переноса систем без воздействия на текущую работу пока не найдено. Неудивительно, что ответом здесь часто становится все то же Хранилище данных. Оно позволяет ИС спроектировать интегрированную базу данных, объединяющую функциональность двух систем или просто обеспечивающую аналитикам и менеджерам единое представление объединенных операций. На самом деле схема Хранилища данных становится руководством по слиянию на уровне бизнес-процессов.

Бизнес-репортинг

Другой стороной монетки ИС являются системы, созданные для выпуска отчетности и анализа бизнеса. Сюда относятся системы поддержки процесса принятия решений (decision support systems, DSS, СППР), управленческие информационные системы (executive information systems, EIS, УИС) и приложения "интеллектуальных" CASE-обоснований (CASE-based reasoning, CBR). В целом, эти системы нуждаются в огромном по ширине спектре и глубине данных - и даже не только данных, но и информации. Превращение данных в информацию включает реорганизацию данных, извлечение новых данных, интеграцию разрозненных данных и предоставление данных конечному пользователю. Как было сказано выше, доступ к оперативным данным также является весьма важным аспектом.

Тем не менее, мы наблюдали, к сколь пагубным последствиям может привести наличие у пользователей доступа к необработанным (первичным) данным: в результате мы рискуем столкнуться с тем, что система не оправдывает ожиданий, а унаследованные системы подвергаются неуправляемому вмешательству. Давайте посмотрим, как Хранилище данных решает подобные проблемы и насколько оно отвечает требованиям и ожиданиям DSS, EIS и CBR-проектов.

Системы поддержки процесса принятия решений (Decision Support Systems)

СППР может рассматриваться как несколько ограничивающий термин для семейства приложений, поддерживающих специалистов по базам знаний в рамках организации. Другое толкование считает, что это приложения, поддерживающие популярную философию "управления с открытыми книгами" - Open Book Management: обеспечения сотрудников всех уровней доступом к финансовой и бизнес-информации, находящейся в сфере их непосредственного влияния.

С другой стороны, требования СППР определяют, что такая информация должна предоставляться в виде, простом для понимания и применения бизнес-правил для получения новой информации. Эти требования сводятся к следующим общим принципам управления данными в СППР:

  • Данные должны быть расшифрованы - для представления их пользователям совместно с наглядной понятной информацией.
  • Данные должны быть физически организованы по предмету - для быстрого извлечения без сложных запросов или массивных объединений.
  • Общие формулы и анализ должен применяться к данным заранее - для упрощения и согласования полученной информации.

Заметьте, что это принципы управления данными, а не рецепт для преобразования данных "сходу" из унаследованных систем в настольные приложения, считающийся рецептом неудачи. В Хранилище данных эти принципы легко применимы и конечные пользователи СППР приобретают таким образом большую уверенность в целостности, доступности и глубине.

Управленческие информационные системы (Executive Information Systems)

УИС и СППР-приложения объединяет то, что и та и та ориентированы на предоставление информации для процесса принятия решений. Разумеется, существует и достаточно широкая переходная область, однако УИС-приложения отличаются большей гибкостью при осуществлении поперечных и продольных срезов данных ("slicing-and-dicing"). Для УИС характерны вложенные отчеты, обеспечивающие широчайшие возможности углубления в данные (drill down).

Принципы управления данными в СППР в значительной степени применимы и к УИС. Однако, кроме того, УИС нуждается в еще более интегрированных, обобщенных, исторических и неизменчивых данных. Для дальнейшей интеграции данных недостаточно просто поместить данные из различных источников в одну базу данных. Необходимо также физически объединить таблицы на основе предметно-оринетированных методов денормализации. Для дальнейшего обобщения данных и обеспечения высокофункционального углубления в них (drill down) требуется физический сдвиг строк по подразделению, региону, заводу, временному периоду и/или продукту.

Данные, использующиеся для работы предприятия, часто описывают только текущее состояния бизнеса. Как только они переписываются, предыдущие значения уже нельзя извлечь (урезанная архивная система). Это недопустимо для систем бизнес-репортинга. Счет отклонения цен на товарно-материальные запасы за последний год на данный период времени, например, является критичным для эффективного анализа тенденций, особенно в УИС. Поэтому данные УИС должны иметь неизменную историческую компоненту. (Да, некоторые дополнительные данные со временем несколько утрачивают свое значение, но вопросы степени детализации лежат за пределами данной статьи).

Очевидно, что высокофункциональное и простое в использовании УИС-приложение должно иметь совершенно иную архитектуру данных, чем среда унаследованной системы. И тут снова на помощь приходит Хранилище данных, обеспечивающее место хранения и обработку хранимой интегрированной, обобщенной, реорганизованной, исторической и неизменной информации и предлагающее разнообразные вложенные отчеты и существенно упрощенные возможности углубления в данные (drill-down). Потребность в новом способе физического представления данных для УИС привела к появлению революционных технологий многомерного Хранилища, например схемы "звезда".

CASE-обоснование и др.

На периферии возможности исследования данных решаются за счет других систем - приложений CBR, data mining и неструктурированного извлечения данных. Аналогично приложениям УИС и СППР, для них не менее важны вопросы доступности, организации интеграции и сохранения данных. До сих пор приложения CBR, data mining и неструктурированного извлечения данных обычно оцениваются всего лишь как "удачные ровно настолько, насколько велик объем доступных им данных". CBR-приложения способствуют принятию решений, рассматривая факторы текущих событий, поиска аналогичных событий в прошлом и экстраполяции/интерполяции для получения оптимального ответа. Между тем, этот ответ может быть оптимальным лишь в той мере, насколько оптимальна выборка "случаев" ("cases"), на основе которых дается данный ответ. Для выявления корреляций между кажущимися несвязанными данными приложения data mining используют сложные статистические методы.

В приложениях обнаружения неструктурированных данных пользователи ищут информацию в больших (обычно индексированных текстовых) файлах. Чем больше данных, тем точнее могут быть запросы пользователей. Больший объем данных для поиска выливается в большую степень удовлетворенности пользователей.

Ни одно из этих средств хранения информации не поддерживается типичными унаследованными базами данных. Только хранилище способно реально гарантировать успех таких приложений.

Вывод

В процессе обсуждения проектов информационных систем, реализация которых планируется в ближайшие годы, предприятиям имеет смысл задуматься, как они собираются реагировать на непредсказуемые изменения в организации и потребностях сотрудников. То, что они столкнутся при этом с определенными сложностями, мы можем предсказать уже сейчас:

  • Реинжениринг бизнес-систем потребует информации для выбора наилучшего метода реинжениринга.
  • Могут возникнуть серьезные проблемы с обслуживанием унаследованных систем, обретших способность поставлять пользователям куда более разнообразную информацию.
  • Задача слияния бизнес-систем будет усложняться, все чаще вставая перед предприятием и требуя к себе все более осторожного подхода.
  • Потребность в информации для корпоративной поддержки процесса принятия решений вызовет переосмысление традиционных стратегий управления данными.
  • Необходимость анализа процесса функционирования бизнеса на всех уровнях потребует более глубокой и широкой базы информации, дабы не нарушать работу производственных систем.