- 23 февраля 2006 г.
Основные тенденции Business Intelligence 2006 г.
В статье, на основании аналитических материалов известных американских
исследовательских компаний, рассказывается об основных тенденциях развития BI в
2006 г. По мнению западных аналитиков, основными факторами, определяющими
развитие технологии BI в новом году, будут качество информации и создание
корпоративных систем BI.
Технология Business Intelligence (BI) была очень популярна в 2005 г., и на это есть свои причины. Ежегодный опрос информационных руководителей организаций, проведенный компанией Gartner, показал, что BI была на втором месте среди их главных 10 технологических приоритетов. Исследование компании Forrester также продемонстрировало, что технология Business Intelligence занимает ведущее место в списках приложений, которые компании планируют приобрести. Аналогично, опрос информационных директоров, проведенный компанией Merill Lynch в феврале и сентябре 2005 г., показал, что BI остается среди их трех главных приоритетов.
Безусловно, организации вложили немало средств в BI в 2005 г., но возникает вопрос - достигли ли они своих целей? И будут ли продолжаться эти инвестиции в 2006 г.? В предлагаемом материале рассматриваются основные тенденции, которые будут влиять на корпоративные подходы к BI в 2006 г. Эти тенденции показывают, что компании достигают успехов в освоении BI, их подходы к BI становятся более уверенными и зрелыми, но для максимально полного использования потенциала своих данных им еще предстоит проделать большую работу.
Тенденция №1. Качество информации - в центре многих бизнес-проблем и бизнес-возможностей
Раньше ни одна компания не хотела признавать плохое качество своих данных и решать эту проблему на корпоративном уровне. Но сейчас все больше организаций сознают, что начинать решение многих сложных бизнес-проблем надо именно с вопроса качества информации. Низкое качество информации затрудняет выполнение законодательных требований, а также снижает качество принимаемых решений и эффективность работы организации. По прогнозу компании Forrester, рынок программного обеспечения и профессиональных услуг в области качества информации достигнет одного миллиарда долларов к 2008 г. Это говорит о том, что компании весьма серьезно относятся к подобным потенциальным проблемам и готовы вкладывать средства в их решение.
Программа повышения качества информации должна включать не только традиционную очистку и профилирование данных, но и возможности управления данными, нормативно-справочной информацией и метаданными, сертификации и проверки данных, а также средства защиты данных. Программа повышения качества информации - это серьезный проект, но существуют способы ее пошаговой реализации, а также определения приоритетов среди составляющих ее более мелких проектов. Многие организации поняли, что управление нормативно-справочной информацией (см. тенденцию №2) - это отличное начало для повышения качества всей информации.
На общем уровне в любой программе повышения качества информации существуют три основных компонента. Первый - это измерение. Систематические навыки измерений - это отправная точка любой программы повышения качества информации. Если качество данных не оценивать, то остается непонятным, что же необходимо улучшать. Второй компонент - это собственно повышение качества, что представляет собой итеративный процесс, а не одноразовую попытку. Наконец, третий компонент - проверка, т.е. повторная оценка качества информации. Получение значений показателей, характеризующих качество информации, в начале и конце процесса позволяет создать основание для соглашения об уровне качества информации. А это, в свою очередь, дает возможность конечным пользователям осуществлять "сертификацию" данных. Сертификация данных более подробно рассмотрена при описании тенденции №5.
Конкретные компоненты программы повышения качества информации рассматриваются ниже как отдельные тенденции. Эти компоненты включают управление нормативно-справочной информацией и данными, а также сертификацию данных и их проверку.
Тенденция №2. Управление нормативно-справочной информацией: создание общего языка
Энтузиазм по поводу управления нормативно-справочной информацией (НСИ) существенно возрос за последние годы. Компания IDC прогнозирует, что в течение ближайших пяти лет рынок этих средств будет ежегодно расти на 14%. Управление НСИ может рассматриваться как составная часть общей проблемы повышения качества данных. Как уже говорилось выше, многие организации выбирают управление НСИ как хорошее начало для решения своих проблем качества данных. НСИ - это информация, которая описывает основные бизнес-понятия организации, такие как потребители, продукты и поставщики. НСИ обеспечивает семантическое постоянство организационных вопросов и бизнес-процессов и упрощает процессы и интеграцию данных.
Эффективный подход к НСИ требует рассмотрения организационных изменений и трансформаций процессов, необходимых для определения, управления и обмена ключевой нормативно-справочной информацией в корпорации. Управление НСИ - это целая программа, а не одноразовый проект. Нормативно-справочная информация организации все время меняется, поэтому управление ею требует итеративного подхода, который обеспечивает постоянное наблюдение, оценку, проверку и создание НСИ. Программный подход обеспечивает поэтапное осуществление изменений, что способствует упорядочиванию проектов и достаточно быстрому появлению преимуществ для бизнеса. Он также содействует использованию моделей качества, столь необходимых для усовершенствования управления НСИ.
Тенденция №3. Управление данными: преодоление организационных барьеров
Управление данными - это функция бизнеса, которая обеспечивает выработку стратегического направления для программ повышения качества информации, устанавливает стандарты и процессы и способствует достижению целей программ повышения качества информации. Эта функция содействует решению важных организационных вопросов, связанных с попытками повышения качества информации, за счет управления изменениями и развития процессов, ведущих к достижению согласия. Эффективная функция управления данными должна работать с шестью основными измерениями: политика и планирование, организация, стандарты, процессы и методы, наблюдение и коммуникация. Без эффективной функции управления данными попытки повышения качества информации не достигнут успеха.
Поскольку в фокусе управления данными находится преодоление организационных барьеров, один из наиболее важных моментов - принятие решения о том, кто должен участвовать в организации этого управления. Здесь должны быть как IT-специалисты, так и представители собственно бизнеса, поскольку именно бизнес обычно лучше всего приспособлен для владения и управления данными организации. Представительство от бизнес-подразделений и отделений должно быть максимально справедливым, что позволит учитывать политическую динамику и преодолеть организационные барьеры. Некоторые компании считают полезным привлекать внешнего консультанта для определения функции управления. Третья сторона может обеспечить необходимую объективность и гарантировать, что организация не будет терять из виду более общую картину при определении целей повышения качества информации.
Тенденция №4. Корпоративная BI: получение интегральной картины бизнеса
В настоящее время уже многие организации имеют целью создание общекорпоративной системы Business Intelligence. Это действительно является жизненной необходимостью. Выполнение требований законодательства требует интегрального представления данных; слияние с другими компаниями или приобретение нового бизнеса вызывает необходимость быстрой интеграции разрозненных инфраструктур данных; высшие руководители все больше озабочены консолидированной картиной эффективности работы корпорации. Многие организации пытались создать интегральную, стандартизированную картину деятельности корпорации, но потерпели неудачу. Другие сделали несколько шагов в направлении корпоративной BI, но столкнулись с определенными препятствиями, которые существенно замедлили их прогресс на этом пути. Недавнее исследование компании Knightsbridge, охватившее около 500 бизнес- и IT-профессионалов, информирует, что 24% организаций, представленных в исследовании, уже достигли определенных успехов в построении корпоративной BI. В центре их внимания были либо создание стандартов и показателей эффективности, либо нововведения, связанные с управлением эффективностью в режиме реального времени.
Несмотря на существенный прогресс в области технологий интеграции данных, нет универсальных рецептов для построения корпоративной системы BI, поскольку эта задача также требует существенных организационных изменений и преобразования организационных процессов. Компании, старающиеся получить общекорпоративное представление своих данных, должны начинать с разработки стратегии корпоративной BI и архитектуры, которая отражает вклад как бизнеса, так и IT-специалистов. Им необходима поддержка со стороны высшего руководства, обеспечивающая постоянство финансирования и содействие в осуществлении организационных изменений, требуемых для достижения успеха в построении системы корпоративной BI. Здесь необходим итеративный подход; попытки сразу создать корпоративную систему BI обречены на неуспех. Ситуация дополнительно осложняется проблемами, существующими в области построения Хранилищ данных на основе систем планирования ресурсов предприятия (enterprise resource planning, сокр. ERP). Хранилища данных ERP - это существенная часть общего решения для управления информацией. Но когда компании внедряют их без учета более широких информационных потребностей корпорации, выходящих за рамки данных ERP, то они сталкиваются с проблемами масштабируемости, архитектурными ограничениями решений, связанных с продуктами Хранилищ данных ERP, а также суженными попытками интеграции систем, которые задерживают реализацию корпоративных проектов BI.
Тенденция №5. Выполнение законодательных требований - двигатель инвестиций в BI
Дальновидные компании подходят к выполнению законодательных требований комплексно и стараются определить, как BI соответствует корпоративным решениям, используемым для выполнения этих требований. Законодательные требования отличаются в различных отраслях. Таким образом, их выполнение не может быть достигнуто с помощью одного универсального решения, а требует разработки специальной программы, обращенной к более глубоким технологическим и бизнес-проблемам, которые включают, в том числе, и вопросы качества информации и интеграции данных.
В отраслях, характеризующихся значительным законодательным регулированием, таких как сфера финансовых услуг, проекты повышения качества данных используются для организации процессов сертификации, необходимых для выполнения законодательных требований. Сертифицированные данные - это данные, подвергнутые структурированному процессу повышения качества. Такая операция гарантирует, что данные будут соответствовать стандартам потребителей, для которых они предназначаются, или даже превосходить эти стандарты. Возможность представлять сертифицированные данные и, что еще лучше, обеспечивать процессы управления и интеграции сертифицированных данных, - это значительный шаг в выполнении законодательных требований. Сертифицированные данные позволяют компаниям давать права собственности данных, выполнять законодательные требования, предъявляемые к отчетности, а также улучшать свою общественную репутацию и повышать доверие акционеров.
Защита информации - это еще одна область пересечения BI и выполнения законодательных требований. Предмет особой заботы компаний - защита данных о потребителях. Уже для многих высших руководителей очевидно, что более высокий уровень защиты данных о потребителях требует более согласованной интеграции бизнес-процессов и технологических усовершенствований.
Возможность контроля данных (Data auditability) также играет важную роль в выполнении законодательных требований. Эта возможность позволяет организации реконструировать состояние бизнеса в исторической перспективе. Для любой компании не составляет проблемы понять, каковы были ее потоки и преобразования данных вчера или неделю назад. Но расширение временных рамок прошлого, например, до трех лет существенно усложняет задачу. Эффективный механизм реконструкции состояния бизнеса в исторической перспективе - это существенный вклад в выполнение законодательных требований.
Тенденция №6. Прозрачность корпоративных данных
Потребность в прозрачности корпоративных данных тесно связана с концепцией контроля данных, охарактеризованной в предыдущем разделе. Возможности контроля данных позволяют увеличить прозрачность корпоративных данных. Прозрачность корпоративных данных означает, что внутри организации можно проследить происхождение любых данных, т.е., другими словами, что "родословная" данных может быть охарактеризована в исторической перспективе. Это означает, что при агрегировании данных можно быть уверенным, что процесс производится именно с теми данными, с которыми нужно, и что эти данные сравнимы и упорядочены по всем областям бизнеса. В понятие прозрачности также входит понимание всех трансформаций и преобразований данных, которым они подвергаются внутри организации.
Одна из технологий, которая будет способна поддерживать прозрачность данных, - это управление метаданными, в частности, с помощью приложений технологии извлечения, преобразования и загрузки (extract, transform, and load, сокр. ETL). В настоящее время инструментами метаданных пользуются только IT-специалисты. В будущем бизнес-пользователи также смогут получить доступ к этим инструментам для того, чтобы определять и применять бизнес-правила и понимать происхождение данных. Сейчас наблюдается определенная эволюция инструментов метаданных: теперь они позволяют работать с данными таким образом, который удобен и необходим бизнес-пользователям, причем без вмешательства IT-специалистов.
Тенденция №7. Реально действующая бизнес-аналитика (Actionable BI): превращение массивов данных в полезную информацию
По мере того как возрастает потребность в корпоративном управлении эффективностью, организации начинают понимать, что у них отсутствует связь между стратегическими целями и их основными бизнес-операциями. Эти организации задаются вопросом: как можно использовать огромные объемы информации, собранные в Хранилищах данных и других репозиториях, чтобы создать эту связь и улучшить бизнес-процессы и оценку эффективности работы. Хотя они могут получить достаточно важные стратегические представления с помощью своих решений BI, организации также стремятся понять, как использовать данные для того, чтобы повысить эффективность своей ежедневной деятельности.
Это существенно повысило интерес к разработке операционных показателей и выяснению того, как они могут быть более тесно связаны с корпоративным управлением эффективностью и системами оценки, которые уже имеются в организации. Часто существует организационный разрыв между показателями и системами оценки, созданными на корпоративном уровне, и теми данными, которые характеризуют каждое бизнес-подразделение, линейку продуктов и т.д.
Компании также все чаще используют прогнозную аналитику для получения полезной информации из тех огромных массивов данных, которые они имеют. Хотя эти инструменты пока остаются преимущественно сферой деятельности статистиков и опытных аналитиков, они постепенно развиваются и начинают отражать потребности более широкого круга пользователей BI, а также становятся более приспособленными для их уровня подготовки.
Тенденция №8. Сервис-ориентированная архитектура: установление связи с BI
Сервис-ориентированная архитектура (СОА) - это одно из модных технологических направлений 2005 и 2006 годов. СОА обещает многочисленные преимущества как с точки зрения бизнеса, так и информационных технологий. Компания Forrester считает, что в случае успешного внедрения СОА приложения начинают работать как "технологическое воплощение бизнеса", предлагая "объединенную среду для проектирования бизнес-процессов, оценки бизнес-операций и постоянной и пошаговой оптимизации бизнеса". Преимущества СОА для оперативной обработки транзакций очевидны, но компании также пытаются понять, как СОА может быть использована для целей BI.
В центре СОА находятся не данные; в сферу ее действия не входит вопрос о том, как сервисы могут повлиять на данные. С другой стороны, в фокусе BI находятся именно данные. Компаниям необходимо самим устанавливать связь между СОА и BI путем моделирования отношений между сервисами и моделями данных. Другими словами, они должны рассматривать свои сервисы через призму данных. Потенциально СОА предлагает очень много преимуществ, но компаниям надо не забывать о влиянии СОА на данные и управление информацией.
Тенденция №9. Повышение эффективности разработки систем BI
Привлечение зарубежных фирм к выполнению работ по разработке систем BI получило достаточно широкое признание. Но в последние один-два года энтузиазм в этой области стал снижаться. Часть компаний, осуществлявших свои проекты BI за рубежом, не получили ожидаемых результатов и теперь пытаются исправить свои подходы. Другие компании наслышаны об этих неудачах и проявляют б?льшую осторожность при использовании такого подхода. В центре внимания сейчас находится другая тактика: использование как собственных ресурсов, так и привлечение других компаний, в том числе зарубежных, для получения наиболее качественных результатов по минимально возможной цене и при максимальном снижении рисков. При этом соотношение трех данных элементов (собственные ресурсы, другие компании и зарубежные компании) может меняться в зависимости от задачи.
Один из полезных подходов, который может помочь компаниям оценивать свои возможности привлечения сторонних ресурсов и организовывать их мониторинг, - это анализ деятельности IT-сектора и разработчиков систем BI. Применение средств BI для решения проблемы поможет компаниям понять истинную цену и преимущества их возможностей привлечения сторонних ресурсов. Важно, чтобы компании вначале создали надежную методологию разработки и программу оценки эффективности работы IT-специалистов внутри организации, и лишь затем приступали к оценке эффективности использования зарубежных ресурсов. Если компания не знает, насколько эффективно работает ее собственный IT-отдел, то она не сможет сравнить его деятельность с зарубежными или национальными сторонними ресурсами.
Тенденция №10. Использование полу-структурированных и неструктурированных данных в средствах BI
Полу-структурированные данные (т.е. данные с неповторяющимися структурами, где могут быть распознаны атрибуты) представляют в настоящее время проблему для интеграции контекстной информации в среду баз данных. Инструменты реализации нормативно-справочной информации, связанные с пакетами ERP, дают возможность интеграции полу-структурированных данных в базы данных. Такие недавно появившиеся решения расширяют контекстный смысл нормативно-справочных файлов, таких как файлы с нормативно-справочной информацией о потребителях или продуктах. Помимо этого, появились инструменты управления содержанием, призванные помочь сблизить неструктурированную (информация о предпочтениях и наклонностях потребителей, качественная динамика цепей поставок, защита данных о потребителях) и структурированную информацию.
Следующая проблема, с которой сталкиваются компании, - интеграция неструктурированных и структурированных данных таким образом, чтобы их можно было анализировать. Группы инструментов BI и управления содержанием обычно являются достаточно разобщенными во многих компаниях, а современные решения для их объединения, как правило, обеспечивают лишь поверхностную интеграцию (например, портал, отражающий оба типа инструментов на одном и том же пользовательском интерфейсе) или требуют от пользователей значительных объемов ручной работы при переходах между этими данными. По прогнозам компании Gartner, к концу 2007 г. должны появиться структура и терминология, которые помогут компаниям согласовывать свои структурированные и неструктурированные данные. Но уже сейчас компании начинают понимать, что это новая серьезная проблема. Поэтому в 2006 г. наиболее передовые организации вплотную подойдут к решению проблемы интеграции неструктурированных данных.
Большинство вышеназванных тенденций взаимосвязаны. Основными являются две тенденции, связанные с качеством информации и созданием корпоративной BI. Данные тенденции характеризуют наиболее широкие направления, а остальные тренды находятся в рамках этих двух направлений и представляют их отдельные аспекты или компоненты. Создание корпоративной BI и качество информации также тесно связаны между собой.
Взаимные связи между этими тенденциями говорят о сложности проблем внедрения и использования BI. Но технологии и методы BI активно развиваются. Сегодня организациям уже легче найти помощь, необходимую для выработки приоритетов и определения точек отсчета для следующих проектов BI. Кроме того, сейчас компании имеют возможность учиться как на ошибках, так и на передовом опыте тех, кто раньше начал реализацию проектов BI.
Мега-тенденции BI 2006 г.
Все вышеназванные тенденции являются как бы "внутренними" тенденциями BI, т.е. относятся собственно к инструментам и средствам Business Intelligence. Наряду с этим существуют и более общие параметры, которые характеризуют технические и экономические аспекты развития BI. Это такие характеристики, как размер, скорость, взаимосвязь систем и экономические аспекты.
Размер имеет отношение к целому ряду параметров, таких как величина пакетов данных, которые интегрируются с помощью ETL или других процессов, размеры репозиториев, количество данных в Хранилище, витрине или оперативном складе данных. Сюда же можно добавить характеристики, не относящиеся собственно к данным: размер пользовательской базы, количество потребителей и производителей отчетов, а также собственно число отчетов. Техническая характеристика, связанная с размером - это масштабируемость.
Скорость означает не только время обработки запросов. Сюда же относится такая характеристика, как частота. В настоящее время компании осуществляют сбор данных и их интеграцию в Хранилище гораздо чаще. Необходимо выйти за рамки пакетных процессов, поскольку в них скорость является существенным фактором для интеграции данных. Следующий шаг - это работа Хранилищ данных в режиме реального времени.
Такой фактор, как взаимосвязь систем, пока в значительной мере игнорируется. Тенденция будущего - это совместная работа различных элементов общей структуры. Например, операции ETL должны работать вместе со средствами интеграции корпоративных приложений (enterprise application integration, сокр. EAI), платформой отчетности, отчетами оценочных и инструментальных панелей. Иногда единственный способ получить данные из приложения - это использовать технологию EAI.
Наиболее распространенная современная практика - использование нескольких технологий интеграции для загрузки данных в Хранилище. При этом необходимо быть уверенным в том, что они не внесут изменения в те данные, с которыми они работают. В будущем данные станут напрямую передаваться от одной технологии интеграции к другой, что является необходимым условием для сервис-ориентированной архитектуры и работы средств Business Intelligence в режиме реального времени.
Наконец, в экономическом аспекте важно соотношение цены продуктов BI и роста объемов данных. Цены технических и программных средств сейчас снижаются, но разрастание репозиториев и связанные с этим проблемы качества данных требуют дополнительных вложений для консолидации и очистки последних. Безусловно, разумная экономия необходима, но те организации, которые поставят экономию во главу угла, существенно снизят свои шансы получить максимальную отдачу от Business Intelligence.
Автор: По материалам зарубежных сайтов