Техническая библиотека CITForum.ru CITKIT.ru - все об Open Source Форумы Курилка
Все новости / Все статьи Деловая газета - шквал(!) IT-новостей :: CITCITY.RU
Первая полоса ИТ-Инфраструктура Телекоммуникации Безопасность BI Интеграционные платформы КИС IT-бизнес Ширпотреб Точка зрения

22.08.2017

Новости:


Все новости

Business Intelligence, КИС :: Управление проектами

BI-проект: почему он нужен современной компании

Введение

Передовые компании в 21-м веке используют BI-продукты, чтобы получить более четкое представление о выполнении внутренних операций, о клиентах, о цепочке поставок и финансовых результатах деятельности.

Кроме того, им удается добиться высокой эффективности вложений (ROI, Return on Investment): использование BI-средств позволяет разрабатывать более удачные планы и тактики, быстрее реагировать на любые непредвиденные ситуации, незамедлительно извлекать выгоды из любых новых возможностей. Одним словом, с помощью BI удается вести бизнес разумно.

Передовые компании признают, что BI-продукты принципиально отличаются от других корпоративных систем. Хорошо спроектированные BI-системы адаптивны по своей природе, со временем они изменяются и дают ответы на всё новые и новые бизнес-вопросы.

Лучшие BI-решения формируются годами, разрастаясь со временем в ширину (используется все в большем количестве подразделений) и глубину (приобретает все больше функциональных возможностей). Однако не все BI-проекты оказываются успешными. Еще до начала разработки можно выделить некоторые определяющие признаки, которые указывают, будет ли она успешной, борющейся за успех (потерпевшей ряд неудач, но имеющей надежду на благополучное завершение) или неудачной. Очень важно, чтобы организация имела представление о ключевых факторах успеха, тогда ей удастся преодолеть проблемы, которые связаны с реализацией любого BI-проекта.

В этой статье рассказывается об успешных BI-решениях, для которых характерны следующие признаки:

  1. Финансирующая сторона глубоко заинтересована в проекте и активно участвует в его реализации.
  2. Бизнес-пользователи и разработчики BI-проекта тесно взаимодействуют.
  3. BI-система рассматривается как корпоративный ресурс, на который выделяется адекватное финансирование, что гарантирует долгосрочное развитие и жизнеспособность.
  4. Компания обеспечивают пользователей как статическими, так и интерактивными формами данных.
  5. Команда разработчиков имеет достаточный опыт в области BI, ее поддерживает поставщик и независимые консультанты, согласно партнерскому соглашению.
  6. Организационная культура компании укрепляет BI-проект.

Эти и другие признаки говорят о возможности успеха, но не гарантируют его. В конечном итоге каждая организация должна разработать свой план и выполнить его.

 

Необходимость BI. Эффективность вложений

Business intelligence — не реклама. Многие компании во всем мире в различных отраслях по несколько лет пользуются преимуществами, которые дает технология BI. Например:

  • По оценкам одной крупной авиакомпании, в прошлом году ей удалось повысить доход на 40 млн. долларов и сократить расходы на 31 миллион за счет использования только четырех из 35 приложений, входящих в состав корпоративной BI-среды.
  • Крупный дистрибьютор электроприборов экономит 9 млн. долларов благодаря сокращению расходов и получению дополнительной прибыли в результате использования корпоративного BI-проекта. К 2004 году ожидается окупаемость порядка 70 млн. долларов.
  • Новое BI-решение позволило государственному управлению финансов и доходов сократить ежегодную невыплату налогов на 10 млн.
  • Крупному поставщику электроники удается сэкономить в год 1,3 млн. долларов за счет устранения недостачи товаров на складе. Использование этого же BI-продукта позволяет сократить на 2,3 млн. долларов расходы на хранение товаров — благодаря более своевременным поставкам.
  • Крупный производитель автомобилей получил прибыль в размере 2000% от вложения средств в финансовый BI-проект.

Выше перечислены лишь несколько из множества успешных BI-проектов. Тем не менее, было бы неправильным предполагать, что любое BI-решение приносит ощутимую пользу и хорошо окупается. Далеко не всем компаниям удалось успешно применить BI. Ведь для этого требуется много средств, времени, необходимо грамотное бизнес- и техническое руководство.

Вместе с тем приятно отметить то, что большинство компаний все-таки достигают успеха, даже если они начинали с  неудач. Так, в ходе опроса, проведенного во время последней конференции TDWI (The Data Warehousing Institute), было установлено, что только 18% затянувшихся проектов были отменены. Остальные получили второй шанс — после реорганизации с привлечением других инвесторов, менеджеров проектов, консультантов, либо в результате изменения уровня финансирования.

В этой статье рассматриваются BI-концепции и стратегии, необходимые руководителям компаний для достижения успеха в 21-м веке. Для выявления ключевых признаков успешных BI-проектов использовались данные обзоров, на основе этой информации руководители и компании могут оценивать свою деятельность. Кроме того, выделены факторы успеха и возможные ошибки, которые необходимо избегать при создании BI-решения, дающего настоящие преимущества.

BI-среда

В BI-среду поступает первичный материал — данные, которые затем перерабатываются во множество информационных продуктов (см. рис. 1).

От данных к информации. Хранилище данных извлекает данные из множества транзакционных или оперативных систем, а затем интегрирует и хранит данные в специализированной базе. Например, в Хранилище могут приводиться в соответствие и объединяться в один файл пользовательские записи из пяти оперативных систем (приложений для обработки заказов, обслуживания, продаж, поставок и вкусов потребителя). Такой процесс извлечения и интеграции преобразует данные в новый продукт — информацию.

От информации к знаниям. Затем пользователи, работающие с аналитическими инструментами, (например, для создания запросов, отчетов, OLAP-анализа и выполнения операций data mining) обращаются к информации из Хранилища и анализируют ее. Таким образом удается выявить тенденции, структуры и исключения. Аналитические инструменты помогают пользователям преобразовать информацию в знания.




Рис. 1  BI-среда


От знаний к правилам. Вооруженные такими познаниями пользователи могут создавать правила на основе обнаруженных тенденций и структур. Правила могут быть простыми (например, «Заказать 50 новых единиц, если на складе осталось менее 25»). Кроме того, это могут применяться прогнозы или сценарии «что если», опирающиеся на тенденции и рабочие предположения. Кроме того, правила могут быть очень сложными, основанными на статистических алгоритмах или моделях. Например, статистически-сгенерированные правила могут динамически конфигурировать цены в ответ на изменившиеся условия рынка, оптимизировать расписания транспортировки грузов в крупной сети перевозок, или определять наиболее благоприятные условия перекрестных продаж, используя модели отклика клиентов.

От правил к планам и действиям. Пользователи могут создавать планы выполнения правил. Например, специалисты по маркетингу разрабатывают специальные кампании, сформированные на основе анализа потребительских сегментов, моделей прогнозирующих реакцию клиентов на конкретные предложения, и результатов предыдущих кампаний. В этих кампаниях указывается, какие предложения делать конкретным клиентам по различным каналам (например, через почтовую или электронную рассылку). Затем при выполнении плана знания и правила преобразуются в действия.

Цикл обратной связи. После выполнения плана, цикл повторяется. Оперативные системы собирают информацию о реакции клиентов на предложения или план, а также данные о последующих транзакциях (например о продажах). Затем эти данные извлекаются Хранилищем, интегрируются с другой соответствующей информацией и анализируются пользователями, которые оценивают эффективность своих планов и дорабатывают их нужным образом. Затем цикл снова повторяется.

 

«Обучающиеся» компании

Пятиэтапный цикл обучения. Такой цикл, по сути состоящий из «сбора», «анализа», «планирования», «действия» и «пересмотра», и создает так называемую «обучающуюся» компанию, которая способна гибко и легко реагировать на любые изменения на рынке. (См. рис. 2). Когда организация повторяет этот цикл обучения, у руководства и сотрудников возникает четкое понимание того, как работает бизнес, как их решения и действия влияют на рынок и, наоборот.



Рис. 2. Цикл обучения BI

Лучшие BI-решения обеспечивают мощную поддержку каждого этапа цикла обучения, дают организации возможность предвидеть изменения на рынке.

Среда Хранилища данных

На представленной ниже диаграмме показана базовая BI-среда в виде двух пересекающихся овалов (см. рис. 3). Левый овал называется «средой Хранилища». Это тот участок работы, на который технические специалисты тратят от 60 до 80 процентов времени. Их задача состоит в извлечении, очистке, моделировании, преобразовании, передачи и загрузке транзакционных данных из одной или нескольких оперативных систем в Хранилище.



Рис. 3  Базовая среда Business Intelligence


Реализация этих функций в Хранилище довольно сложная, так как операционные данные редко бывают безошибочными и согласованными, а также плохо поддаются интеграции. Технические специалисты работают как археологи: им требуется расшифровать смысл и значение тысяч элементов данных и величин во множестве операционных систем. Затем необходимо все интегрировать в единую согласованную модель бизнеса, подобно тому, как палеонтолог мог бы воссоздать по оставшимся костям модель динозавра в натуральную величину.

Завершив очистку и анализ данных, технический персонал загружает интегрированные данные в Хранилище, которое обычно представляет собой реляционную базу, оптимизированную для обработки запросов и генерации отчетов. Часто для нужд пользователей конкретного подразделения приходится создавать специализированное подмножество Хранилища, которое называют витриной данных. Витрину можно реализовать в виде реляционной базы или специализированной многомерной базы, которая позволяет пользователям выполнять выборку данных с заданными значениями измерений (slice and dice), таких как клиент, география, время, доходы и т.п.

Аналитическая среда

Правый овал на рис. 3. описывает аналитическую среду — «удел» бизнес-пользователей, которые применяют инструменты для выполнения запросов, отчетов, а также анализа, исследования, визуализации, и (что самое главное) действуют опираясь на данные в Хранилище. Так как большинство бизнес-пользователей работают просто со стандартными отчетами, то последние создаются заранее техническим персоналом и размещаются в корпоративной сети.

Отчеты можно просматривать в виде статических документов, устанавливать фильтры по соответствующим критериям (география, продукты) или перемещаться в разных направлениях (выполнять поиск, углубление в данные, переход от одного измерения к другому) с тем, чтобы изменить представление или уровень детализации. Кроме того, многие организации создают отчеты, управляемые исключениями, например: панели управления или карты показателей, где можно сравнить реальную эффективность с запланированной.

Переход к реальному времени

До недавнего времени BI-системы собирали транзакционные данные, периодически делая «снимки» данных в учетной системе в определенное время дня или недели. Однако сейчас, компании стараются добиться более эффективного принятия оперативных решений (в отличие от стратегических и тактических решений, которые обсуждаются ниже), анализируя интегрированные данные более своевременно. Например, менеджерам магазина нужно рассмотреть доходы за вчерашний день, а не за прошлый месяц, сравнить эффективность работы в тот же день в прошлом году, в других магазинах и т.п.

Для поддержки такого оперативного принятия решений BI-системы постепенно приближаются по своим характеристикам к транзакционным. Команды разработчиков используют «активные Хранилища», «оперативные склады данных» и промежуточное ПО (в том числе применяя интеграцию прикладных систем предприятия — EAI,  Enterprise Application Integration — и Web-сервисы) для сбора данных практически в реальном времени и максимально быстро передают эти данные бизнес-пользователям. Часто фирмы предоставляют «бизнес панели управления» в близком к реальному времени режиму, чтобы пользователи могли отслеживать статус процесса или события, наблюдая за изменениям на счетчиках и шкалах панели.

Многообразие аналитических продуктов

Можно ли назвать BI и аналитику синонимами? Многие считают, что BI относится только к аналитической среде. Это мнение основано на том факте, что единственное, чем манипулируют бизнес-пользователи для доступа к данным и получения ответов на свои вопросы — это аналитический инструмент, установленный на ПК, или доступный через Web-браузер. За аналитическим инструментом они не всегда видят среду Хранилища данных. Но, как уже было показано выше, концептуально и архитектурно BI гораздо шире, чем простое формирование запросов и отчетов и другие аналитические средства. Системы BI образуют среду обучения, которая позволяет организациям более разумно вести свой бизнес.

Эволюция аналитики

Тем не менее, необходимо отметить радикальные изменения в аналитической среде. За последнее десятилетие поставщики аналитических средств добились существенного развития своих продуктов. Многие предлагают программные комплекты, разработанные для решения любых аналитических задач в рамках организации. Другие встраивают эти инструменты в пакеты приложений, т.е. предлагают подготовленные решения, направленные на удовлетворение аналитических потребностей в конкретной отрасли, например для оценки эффективности снабжения или поставок. Третьи сосредоточили свои усилия на создании вертикально-интегрированных пакетов, которые комбинируют ПО для интеграции данных с аналитическими инструментами и приложениями. Прочие делают особый акцент на построении платформ для быстрой разработки специализированных аналитических приложений.



Рис. 4  Многообразие аналитических средств


Выше, на рисунке, показан существующий ныне «аналитический ландшафт» (см. рис. 4). Он отражает четыре основные категории аналитических инструментов, представленных в пересекающихся овалах. Поскольку большинство инструментов выступают в нескольких категориях, овалы пересекаются.

Типы аналитики

Для принятия стратегических и тактических решений используются три основных метода — отчет, анализ и прогноз. Стратегические решения предполагают анализ данных с целью долгосрочного планирования (на следующий квартал или следующий год) или управление деятельностью компании по реализации ее стратегических целей. С другой стороны, тактические решения нацелены на те действия, которые должны быть выполнены в ближайшее время (на следующей неделе или в следующем месяце). Тактические решения больше управляются процессом, чем стратегические. Например, розничный покупатель принимает тактические решения, когда выбирает, какие товары и в каких количествах покупать в тех или иных магазинах.

Как уже отмечалось выше, операционные решения должны выполняться немедленно. Традиционно, пользователи формировали запросы к OLTP-систем и объединяли результаты. Однако появление «активных Хранилищ данных» и аналитических инструментов, работающих в режиме реального времени (таких как панели инструментов, предупреждения, агенты и т.п.), позволяет анализировать в BI-системе данные, приближенные к реальным, в контексте исторических, интегрированных данных. За счет этого пользователи получают более полное и точное представление (сравнение по годам или сезонам) для принятия важных оперативных решений.

Отчетность и реагирование

Не удивительно, что большинство пользователей (75%) применяют инструменты для создания отчетов или выполнения оперативного контроля. В этом случае просто просматриваются «отчеты», которые могут быть статическими (бумажными или интерактивными), параметризуемыми (т.е. отражающими только определенный набор выделенных переменных) или интерактивными (допускающими поиск, детализацию, навигацию по определенной отчетной форме). Отчеты могут быть представлены в виде динамических панелей или карт показателей, которые отражают статус ключевых показателей эффективности.

Анализ и прогнозирование.

Анализ — компетенция бизнес-аналитиков, которые тратят довольно много времени, обрабатывая данные, создавая прогнозы, выясняя коренные причины различных проблем и тенденций в отрасли. Прогнозированием занимаются статистики или аналитики, знакомые со статистическими методами. Многие компании используют средства data mining для создания прогнозирующих и других моделей, которые управляют критически-важными приложениями, например:

  • для выявления случаев мошенничества с кредитными картами,
  • для прогнозирования сбоев в работе частей конвейера,
  • для предварительного поиска клиентов, которые могут откликнуться на конкретное предложение.

 

Аналитическая глубина

Хорошо известно, что организации добиваются более серьезных результатов от внедрения аналитической среды тогда, когда пользователи переходят от простой отчетности («Что произошло?») к анализу («Почему это произошло?»), затем к  прогнозирующему анализу («Что произойдет завтра?») и к оперативному контролю («Что произошло только что?»). Однако это не означает, что все пользователи организации будут следовать по этому эволюционному пути. Важно, чтобы организация в целом развивалась и шла к более сложному уровню аналитики, извлекая тем самым максимум выгоды от вложения средств в BI.

Аналитическая широта

Чтобы воспользоваться всеми преимуществами аналитической среды, компании должны широко внедрять аналитические инструменты в работу всех сотрудников, а также клиентов и поставщиков. Преимущества BI растут пропорционально количеству пользователей системы. Чем шире используется такой продукт, тем больше выгоды он даст. Однако важно предоставить каждому пользователю соответствующие его деятельности инструменты. Неопытный пользователь, которому необходимо только раз в неделю просматривать стандартные отчеты, будет сбит с толку, если ему предложить сложный OLAP-инструмент или средство data mining. Исторически все аналитические продукты были рассчитаны на продвинутых пользователей. Поэтому многие компании испытывают серьезные трудности, предоставляя своим сотрудникам эти приложения. Поставщики аналитических инструментов в последние годы достигли огромных результатов в плане расширения клиентуры.

Ценность Business Intelligence

В начале статьи мы перечислили шесть примеров организаций, которые извлекли существенную выгоду из использования BI. Несмотря на наличие таких примеров, многие руководители до сих пор сомневаются, стоит ли вкладывать средства в эту технологию. Потерпев неудачу в прошлом, они по понятным причинам неохотно вкладывают с трудом заработанные средства в очередное рискованное предприятия.

История двух Хранилищ данных

Рассмотрим следующий случай: когда несколько лет назад объединились две крупные телекоммуникационные компании, новая организация обнаружила у себя две в большой мере избыточные BI-среды. Поскольку одна среда была реализована как OLTP-система, внесение изменений было трудоемким и дорогостоящим процессом. Ее поддержка обходилась в 20 млн. долларов. Другая среда требовала гораздо меньше средств, а ее архитектура была существенно более гибкой, быстро обновлялась, поддерживала больше функций и требовала для обслуживания меньше персонала. Неудивительно, что новая компания решила перейти к работе с менее крупной, но более гибкой средой — Хранилищем данных. Кроме того, она получила хороший урок: крупные вложения не всегда являются гарантией успеха. «Прежняя компания всегда платила много денег, редко получая результат», — заявил старший менеджер по технологиям.

Оправдание вложений в BI-проекты

Организации, внедрившие BI-проекты, приводят много явных и неявных преимуществ таких решений. В нашем обзоре было показано, что большинство преимуществ неявны по своей сути, и поэтому их тяжело осознать при поверхностном рассмотрении.





Рис. 5  Ценность явных и неявных преимуществ


Хотя трудно задать точную величину возврата инвестиций (ROI) или долларовый эквивалент, получаемый в результате этих преимуществ, большинство передовых руководителей придают большое значение тому факту, что у них теперь есть «единственно верная картина текущей ситуации», более качественная информация для стратегического и тактического принятия решений, а также более эффективные бизнес-процессы. При это они знают, что трудно рассчитать (не говоря уже о том, чтобы предсказать) все преимущества, которые они получат за счет более эффективного доступа к информации, чем в прошлом.

Работа в несколько этапов

Многие специалисты в области BI рекомендуют поэтапную работу технических специалистов, занятых развертыванием BI-проекта, при этом каждый трех-четырех месячный шаг должен приносить определенную пользу бизнесу. Например, BI-проект для вице-президента департамента продаж на первом этапе будет представлять собой настольную систему для руководителя, с помощью которой можно отслеживать доходы и вознаграждение по продавцам и продуктам. На следующем шаге эта информация станет доступна простым распространителям (продавцам) через Web-интерфейс в корпоративной сети. На третьем этапе добавляются данные подразделений и клиентов. Такой «медленный» поэтапный подход не только убеждает руководителей в том, что их видение проекта будет осуществлено, но и позволяет разработчикам настроить и адаптировать систему к изменяющимся требованиям пользователей,не предпринимая дорогих и долговременных переделок программы.

«Поэтапные проекты способствуют итеративному методу разработки. И то и другое — ключевые моменты в успехе BI», — утверждает Дэйв Уэллс (Dave Wells), руководитель департамента образования в TDWI. BI-архитектура развивается постепенно, при этом используется поэтапный итеративный метод разработки, где каждый из шагов нацелен на реализацию очередных компонентов архитектуры.



Intersoft Lab

Комментарии

angel777com, Thu Jan 3 02:49:01 2008:
Я помню тебя по твоей Мечте...

Комментарии заморожены.

Последние комментарии:

Самое интересное:


© 2004–2009 Проект CITCITY.ru