Главная > Костюмы > 1 bi технологии управления бизнес процессами. Что такое Business Intelligence. BI, EIS, DSS, электронный бизнес и коммерция

1 bi технологии управления бизнес процессами. Что такое Business Intelligence. BI, EIS, DSS, электронный бизнес и коммерция

Существует огромное количество терминов: аналитика, data mining, анализ данных, business intelligence и разница между ними не всегда столь очевидна даже для людей, которые с этим связаны. Сегодня мы расскажем о том, что же такое Business Intelligence (BI) доступным и понятным языком. Тема безусловна огромна и её не покрыть лишь одной короткой статьей, но наша задача - помочь сделать первый шаг и заинтересовать читателя темой. Заинтересованный же читатель также найдет исчерпывающий список для дальнейших шагов.

Структура статьи

Зачем всё это нужно: из жизни аналитика

(кликабельно)

Представим, нами (неким аналитиком Петровичем у поставщика Цветочек) стоит задача оценить продажи ряда магазинов (куда мы поставляем товар) и каждый магазин ведет свой учет проданных товаров. Реальность такова, что формы учета будут заполнены не пойми как и не пойми кем, то есть у них будет разная структура и разный формат хранения (некоторая форма таблиц). Схематично эта задача изображена на схеме выше.

Казалось бы задача несложная и поэтому рассмотрим лобовое решение: пусть у нас есть N таблиц и нам нужно их собрать вместе в одну таблицу, тогда напишем N скриптов, которые преобразуют эти таблицы и один сборщик, который собирает их вместе.

Минусы такого подхода:

  • необходимо поддерживать N скриптов одновременно (где N в порядках тысяч);
  • при изменении структуры отчетов магазинов во времени (например, в магазине появился новый сотрудник) необходимо искать и переписывать отдельные скрипты;
  • при появлении нового магазина, необходимо писать новый скрипт;
  • при изменении нашей отчетности (поставщика Цветочек), необходимо вносить изменения во все скрипты;
  • сложная отладка и поддержка, так как магазины не уведомляют об изменении структуры и не следуют никаким спецификациям.

Если мы поднимемся на уровень целой организации, то увидим, что проблем даже больше.

В чем задача: проблема на уровне компании

(кликабельно)

Производитель Цветочек на самом деле работает не напрямую с магазинами, а через некоторых посредников. Посредники посещают магазины и непосредственно своими действиями пытаются стимулировать продажи. Соответственно, они являются материально заинтересованными лицами и информацию, которую они выдают, приходится перепроверять.

Принципиально, задача выглядит схожим образом: пусть у нас есть N магазинов и K дистрибьюторов, можем ли агрегировать данные магазинов и сравнить их с результатами дистрибьюторов? (У всех данные имеют разную структуру и формат.)

Здесь помимо таблиц, мы уже можем столкнуться с целым зоопарком форматов, к которым добавляются отчеты дистрибьюторов. Как правило задача характеризуется очень низким качеством данных, в том числе дублированием, несогласованностью и ошибками. На основе полученных результатов и сравнения данных, отдел по закупкам принимает решения о том сколько, кому и почем чего отгружать. То есть решение этой задачи непосредственно влияет на финансовые показатели компании, что безусловно важно.

Рассмотрим несколько вариантов решения на уровне компании:

  • самописное решение: компании производителю будет необходимо нанять специалиста не по профилю компании и критичное ПО будет зависеть от данного специалиста. Если он уйдет, то компания будет вынуждена срочно искать замену, которая сможет поддерживать ПО и качество будет напрямую зависеть от нанятого специалиста;
  • закупить ПО у третьей стороны, тут три ключевых фактора: цена, качество и время интеграции. Как правило цена и время интеграции слишком высоки для среднего производителя, и в том числе требует существенных временных затрат сотрудников. Выбор поставщика также не тривиален;
  • SaaS решения: методология еще нова для рынка и многие компании скептически относятся к подобным сервисам.

В целом если мы говорим о небольшом или среднем производителе, то с точки зрения времени интеграции, цены и качества решения сервис выглядит оптимальным вариантом, так как ценообразование динамическое и интеграция минимальна через веб. Как правило плюсом корпоративного ПО является настраиваемость и касмтомизированность (каждый бизнес считает себя уникальным), но описанная задача достаточно типична и стандартна для достаточно широкого круга компаний. Безусловно, нет единого решения для всех, но для каждого в отдельности его можно найти.

Сам процесс на уровне компании выглядит схожим образом: консолидируется данные, определенным образом трансформируются (агрегируются) и загружаются в систему для анализа.
(кликабельно)

Обобщаем задачу: всё это звенья одной цепи

(кликабельно)

В чём же разница между аналитикой, data mining и business intelligence (BI)? Первые включают в себя комплекс методов для анализа уже чистых данных, а на практике очистка и преобразование данных в удобный для анализа формат - важный и неотъемлемый процесс. Так же помимо работы с преобразованием и консолидацией данных, основная задача BI - это принятие решений для бизнеса.

Аналитический обзор: BI в России 2009

Аналитики центра TAdviser завершили подготовку открытого обзора рынка платформ для бизнес-анализа (BI), представленных на российском рынке. На этой странице Вы можете прочитать наиболее интересные разделы обзора.

Преимущества использования BI-системы

Системы для бизнес-анализа решают очень широкий спектр задач. Так, «ближним горизонтом» является мониторинг, анализ и корректировка оперативных целей:

    поддержка развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятия;

    возможность моделирования различных бизнес-ситуаций в единой информационной среде;

    проведение оперативного анализа по нестандартным запросам;

    снижение рутинной нагрузки на персонал и высвобождение времени для более глубокой аналитической работы;

    устойчивая работа при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования.

В части поддержки стратегического развития предприятия BI-системы обеспечивают:

    оценку эффективности различных направлений бизнеса;

    оценку достижимости поставленных целей;

    оценку эффективности использования ресурсов, в том числе дочерними предприятиями;

    оценку эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельности;

    бизнес-моделирование и оценку инвестиционных проектов;

    управление затратами, налоговое планирование, планирование капитальных вложений.

На сегодняшний день, по оценкам экспертов из Gartner, с BI-приложениями активно работают только 15-20% бизнес-пользователей, остальные же считают системы для бизнес-анализа чересчур сложными для использования. Однако активное развитие средств для интерактивной визуализации данных и дальнейшее распространение интернет-технологий должны будут в скором времени улучшить ситуацию.

По мнению аналитиков компании MiPro Consulting, внедрение в организации самостоятельной BI-системы обеспечивает целый ряд преимуществ перед использованием аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы. Среди таких преимуществ BI-системы:

    большая наглядность и удобство работы с информацией для бизнес-пользователей, в том числе из числа топ-менеджмента;

    возможность использования несколько аналитических решений для различных направлений деятельности в масштабах всего предприятия, а не в рамках отдельных подразделений;

    позволяет извлекать, анализировать и консолидировать данные практически из любых источников;

    базируется на промышленной, поддерживаемой и развиваемой BI-платформе;

    имеет статус самостоятельного, стратегического, критически важного для бизнеса приложения;

    обеспечивает необходимую масштабируемость, эффективность, производительность;

    позволяет выстраивать и поддерживать в масштабах всей организации сквозные процедуры и процессы обработки, единые централизованные аналитические модели и проекты;

    содержит встроенные инструменты для решения различных и разнообразных аналитических задач, как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения ИТ;

    обеспечивает доступ к данным и аналитическим инструментам большего числа пользователей.

Использование же аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы, например класса ERP или CRM, имеет, как правило, следующие ограничения:

    ограниченный набор реализованных аналитических инструментов, одинаковых для всех пользователей, независимо от их ролей и задач;

    возможность использования для анализа только собственных, внутренних данных, при этом информация из других систем остается недоступной, а данные из различных источников не могу быть консолидированы;

    отсутствие развитых встроенных инструментов для анализа приводит к тому, что система используется лишь для извлечения хранимых в ней данных, которые затем экспортируются и анализируются в Excel;

    ERP и CRM системы, как правило, имеют ограниченное число пользователей, что «отсекает» от аналитики большое число сотрудников компании, которым эта информация была бы полезна и интересна (существенное увеличение же числа пользователей снижает производительность транзакционных систем);

    транзакционные системы обычно не содержат всех необходимых для проведения анализа показателей, не включают в себя такие инструменты, как информационные панели (dashboards), ставшие уже стандартом для представления аналитической информации;

    результаты анализа в таких системах представляются обычно в виде табличных отчетов или диаграмм, что не позволяет получить детального и всестороннего представления о реальном положении дел и не дает ответа на многие возникающие вопросы;

    возможности создания гибких пользовательских (ad-hoc) запросов ограничена;

    ограничено использование больших объемов накопленной исторической информации.

Выбирая или обновляя систему для бизнес-анализа следует продумать способы хранения и интеграции данных, средства визуализации и аналитики.

Хранение данных

Если перед компанией стоит задача выявления долгосрочных или периодических трендов, то есть пользователям необходимо анализировать исторические данные, поступающие из различных подразделений в течение последних 3-5 лет, то, скорее всего, следует тщательнее продумывать организацию ETL-операций для загрузки данных в хранилища данных.

Если же компании или какому-либо из ее подразделений необходимо анализировать информацию ежемесячно или еженедельно, то оптимальным решением будет выделение и организация для этих целей (для каждого из подразделений или для решения конкретных задач) отдельных витрин данных, также с применением ETL-инструментов.

Если же компания планирует анализировать оперативные данные в режиме, приближенном к реальному времени (то есть обновляемые несколько раз в течение дня), то, возможно, следует отказаться от организации хранилища данных и обратить внимание на проработку средств интеграции на основе промежуточного виртуального слоя метаданных с проработкой соответствующих интерфейсов и алгоритмов (по принципу EII).

Интеграция данных

Как уже отмечалось выше, если целью внедрения BI-системы является решение отдельных, конкретных задач, то целесообразно ограничиться организацией витрин данных. При этом использование никаких отдельных интеграционных алгоритмов не потребуется.

Если же, напротив, BI внедряется с целью получения единого, целостного взгляда на общее состояние бизнеса, то без создания централизованного хранилища данных и, соответственно, внедрения необходимых ETL-инструментов, пожалуй, не обойтись. Кроме того, для получения действительно адекватной картины бизнеса необходимо обратить особое внимание на обеспечение высокого качества анализируемых данных, а для этого потребуется внедрение расширенного набора средств для их «очистки» - выявления неполных или ошибочных данных, дублирующейся информации, приведения данных из различных источников к единому формату.

Если же в компании делают акцент на изучении оперативных данных, то следует продумать средства репликации и обеспечения доступа.

Визуализация и аналитика

В зависимости от поставленных задач, а также от квалификации пользователей, выбираются и средства для визуализации данных – контрольные панели, карты показателей, отчеты, OLAP-кубы.

Для опытных, квалифицированных пользователей оптимальным инструментом станут OLAP-кубы, которые позволят им проводить глубокий и развернутый бизнес-анализ, с необходимой степенью детализации.

Пользователи, которые в своей повседневной деятельности сталкиваются с необходимостью принятия управленческих решений, а также анализа эффективности бизнеса, заинтересованы в организации рабочего места в виде контрольной панели, на которой в виде наглядных шкал и индикаторов отображается состояние бизнеса в целом, с возможностью переключения между отдельными направлениями деятельности.

Рядовым менеджерам необходимы средства для решения своих текущих задач, контроля хода выполнения отдельных видов операций, а также для контроля деятельности своих сотрудников (каждого отдельного работника и команды в целом). Кроме того, для организации четкого взаимодействия со смежными подразделениями (или регионами) необходимо иметь возможность получать представление о ходе выполнения взаимосвязанных задач.

Вертикальное или горизонтальное решение

На рынке существуют как горизонтальные BI-решения, в которых реализован набор общеприменимых инструментов, так и специализированные вертикальные решения, «заточенные» под конкретные отрасли или задачи. И те, и другие имеют свои достоинства и недостатки.

Преимуществом горизонтальных решений может считаться их способность расти вместе с организацией. Такие решения обычно масштабируемы и могут охватывать все направления деятельности и все подразделения крупной компании, а также легче поддаются изменениям. Обратной стороной такой широты возможностей является необходимость более длительной и тщательной настройки решений, адаптации под конкретные требования. Проекты внедрения становятся более дорогостоящими, а требования к ИТ-специалистам – более высокими.

Вертикальные решения, со своей стороны, не требуют отдельной длительной и трудоемкой настройки для решения специфических задач и для соответствия требованиям отраслевых регламентирующих организаций (финансовых, медицинских и т.п.). Однако может оказаться, что различные подразделения в рамках одной структуры не смогут использовать единое решение, и потребуется освоение и интеграция нескольких различных систем для бизнес-анализа.

Те организации, которые и в настоящее время, и в будущем планируют заниматься своей специфической деятельностью, требующей соблюдения определенных строгих регламентов, скорее всего, выиграют именно от внедрения вертикальных решений. Если же уверенности в такой приверженности определенному виду деятельности в будущем нет, и велика вероятность того, что специализация компании значительно расширится, то выбор вертикального BI-решения является определенным риском.

В современном мире существуют определенные классы программного обеспечения, которое ориентированно в основном на корпоративный сегмент (крупный и средний бизнес) и соответственно не имеет широкого распространения. Но некоторые программные комплексы имеют достаточно интересные функции, которые можно применить не только в сфере мелкого бизнеса, но и в качестве персонального инструмента. Вот об одном из таких программных комплексов и пойдет речь в данной статье.

Примечание

Я являюсь техническим специалистом, соответственно статья имеет более технический уклон. Если есть желание почитать информацию по продукту, ориентированную на бизнес пользователей, то вам на офсайт IBM.

Основная цель этой статьи, показать вам как сделать свой первый «Hello World» (по аналогии с программированием) в IBM Cognos BI.

Также хочу отметить, что я имею большой опыт написания пошаговых инструкций со скриншотами каждого шага. Но эта статья не будет очередной пошаговой инструкцией, здесь я хочу показать концепцию работы с системой, а не сделать еще один мануал.

Что такое BI?

Итак, что же такое BI система? Если в трех словах, то это продвинутая система отчетности. Что-бы было более понятно, ниже перечислю список основных функций, которыми располагают современные системы класса BI:
  • возможность подключения к различным источникам данных (от файла Excel до универсального ODBC подключения)
  • возможность построения как простых отчетов (типа график или таблица), так и сложных параметризированных отчетов с комбинированной структурой и ссылочными связями (Drill-Trough, Drill-Up/Drill-Down)
  • возможность прозрачной работы с разными источниками данных (например, Excel и SQL Server) с полноценной обработкой связей между ними
  • возможность интерактивной работы с данными (формирование отчетов «на лету»)
  • возможность представления реляционных данных как многомерные
  • возможность распределения прав доступа используя как внутренние источники аутентификации, так и внешние (NTLM, LDAP и т. д.)
  • возможность запуска формирования отчетов как вручную, так и автоматически по расписанию
  • возможность автоматической рассылки сформированных отчетов
  • возможность построения отчетов в различных форматах (Excel, HTML, PDF и т. д.)
Говоря простым русским языком, BI система – это такая программа, которая предоставляет пользователю удобные инструменты анализа фактически любых данных (будь то файл Excel либо промышленное хранилище данных).

Возможность применения BI системы в качестве персонального инструмента

Сразу становится вопрос, как можно использовать эту систему в качестве персонального инструмента? Отвечу по личному примеру, я использую IBM Cognos BI в качестве инструмента по анализу статистики в своих проектах и инструмента по анализу статистики домашней бухгалтерии.

Тут конечно можно возразить, что-то в духе «я и обычным SQL запросами отлично анализирую статистику» или «встроенных функций Excel вполне достаточно чтобы проанализировать всю домашнюю бухгалтерию», но «все познается в сравнении». Как показывает практика, гораздо проще просто натаскать мышкой нужные элементы данных и получить результат в готовом виде, чем возится с написанием SQL запросов или перенастраиванием функций Excel.

Опять-таки, все написанное это лично мое мнение, с которым вы не обязаны соглашаться.

Архитектура IBM Cognos BI

Архитектура системы относительно несложная (как для системы корпоративного класса). Итак, ключевым элементом системы является IBM Cognos BI сервер (см. схему ниже), который работает с источниками данных, используя созданное пользователем описание (именуемое метаданными). Далее, посредством Web доступа, IBM Cognos BI сервер предоставляет доступ ко всем основным функциям системы.

Концептуальная архитектура комплекса IBM Cognos BI (схема получилась весьма громоздкой)


Этапы работы с системой

Чтобы сделать свой первый отчет необходимо выполнить несколько основных этапов:
  1. Создать подключение к источнику данных
  2. Сформировать описание источника данных, т. е. создать метаданные
  3. Создать и опубликовать пакет метаданных на IBM Cognos BI сервере
  4. Создать отчет

Структура тестового источника данных

Перед тем как приступить к реализации вышеописанных этапов, я хочу сказать пару слов об тестовом источнике данных. С одной стороны, структура тестового источника данных относительно простая (как для промышленного хранилища данных) с другой стороны она несколько сложнее чем простой лист Excel. Все данные в источнике являются синтетическими (сгенерированы алгоритмами на основе случайных чисел), из-за этого агрегатные показатели выглядят весьма ровно.

Как видно на схеме выше, в тестовой базе данных содержится 3 иерархических измерения: «Группа товара -> Товар», «Континент -> Страна -> Город -> Торговая точка», «Год -> Полугодие -> Квартал -> Месяц -> Дата»; 2 плоских (одномерных) измерения: «Кассир», «Региональный руководитель»; и 2 таблицы фактов: «Продажи», «План продаж».
Причем измерение «Кассир» расположено в одной из таблиц фактов в денормализованном виде, а измерение «Региональный руководитель» привязано к уровню «Страна» измерения «Торговая точка» связью «многие ко многим» (подразумевается, что один руководитель может управлять разными странами).

Подключение к источнику данных

В IBM Cognos BI все необходимые параметры для подключения к источникам данных хранятся в специальных объектах системы, которые так и называются «Data Source Connections». Чтобы создать новое подключение, необходимо выполнить несколько простых шагов: зайти на портал IBM Cognos BI, перейти в раздел «Администрирование» («Administration»), открыть вкладку «Конфигурация» («Configuration»), выбрать подраздел «Подключения источника данных» («Data Source Connections») и нажать кнопку «Новый источник данных» («New Data Source») в панели инструментов. Далее появится серия диалоговых окон, в которых будет необходимо задать несколько параметров, таких как название подключения, тип соединения, сервер, логин, пароль и т. д.

Разработка метаданных

Разработка метаданных, это один из самых сложных и ответственных моментов. От качества метаданных зависит, как работоспособность системы (скорость формирования отчетов, корректность сформированных результатов и т. д.) так и удобство разработки отчетов. Но несмотря на вышесказанное, сложность разработки метаданных прямо пропорциональна сложности источника данных. Например, чтобы построить реляционное описание нашего тестового источника данных, достаточно запустить мастер построения метаданных, несколько раз кликнуть кнопку «Next», и метаданные готовы.

Итак, как я уже писал ранее, метаданные – это описание источника данных. В IBM Cognos BI. Фундаментом метаданных являются объекты «Query Subject» и связи между ними. Объект «Query Subject» это синоним «View» из реляционных СУБД. Т. е. в основе «Query Subject» стоит запрос к СУБД, определяющий структуру объекта источника, а связи между «Query Subject» это описание логического взаимодействия между этими запросами.

Для создания метаданных в IBM Cognos BI используется отдельное приложение IBM Cognos Framework Manager (единственное не Web приложение в комплексе IBM Cognos BI). После запуска Framework Manager будет предложено создать новый проект (необходимо будет ввести наименование проекта и его расположение в локальной файловой системе).

Следует понимать, что проект Framework Manager (также именуемый как модель Framework Manager) это набор локальных файлов, с которыми работает локальная программа, а пакет метаданных это результат, который располагается на IBM Cognos BI сервере (если проводить аналогию с программированием, то проект – это исходный код, а пакет – это скомпилированное приложение). На базе одного проекта Framework Manager можно создать несколько наборов пакетов.

После того как проект Framework Manager создан, лучше всего начать работу с запуска мастера импорта метаданных (Action -> Run Metadata Wizard …). Мастер импорта предложит выбрать существующий источник данных или создать новый и позволит выбрать необходимые объекты для импорта. В простейшем случае (например, когда источником данных является файл Excel, который в 99,9% случаев содержит данные в денормализованном виде) нужно будет полям объекта «Query Subject» задать правильный тип использования (атрибут «Usage») и на этом работу с моделью Framework Manager можно заканчивать и приступать к формированию и публикации пакета метаданных. В более сложном варианте (как в нашем тестовом примере), необходимо будет проверить правильность импортированных связей между объектами «Query Subject», исправить некорректные и добавить недостающие. В более профессиональных вариантах есть возможность создавать вычисляемые поля, менять структуру «Query Subject», сформировать многомерное (multidimensional) представление, определить алгоритмы безопасности и т.д.

Создание и публикация пакета метаданных

После того как метаданные созданы, необходимо сформировать метапакет и опубликовать его на IBM Cognos BI сервере. Как я упоминал ранее, метапакет – это некоторое подмножество метаданных, которое публикуется на сервере и с которым работают все Web приложения комплекса IBM Cognos BI. Настройки метапакета позволяют скрыть или не публиковать некоторые объекты метаданных. Например, в тестовых метаданных есть некоторый «Query Subject» , который влияет на логику обработки данных источника (является связующим звеном между страной и региональным директором), но не представляет ценности при разработке отчетов, вот такой объект метаданных имеет смысл скрыть на уровне пакета. Или, например, поля с идентификаторами, их тоже имеет смысл скрыть от пользователей метапакетов.

Чтобы создать метапакет необходимо в Framework Manager, в разделе «Packages» вызвать контекстное меню и выбрать пункт «Create -> Package», после чего появится мастер создания метапакета. После того как метапакет будет создан, система сразу предложит его опубликовать на сервере. Начинающему пользователю можно сильно не вникать опции мастера публикации пакетов (просто нажимать кнопку Next и Publish). Единственно что, на последней вкладке (где будет не кнопка Next, а кнопка Publish) будет птичка «Verify package before publish», она определяет проверять ли метапакет на наличие логических неоднозначностей перед публикацией и отображает список этих неоднозначностей, если они буду найдены. Настоятельно рекомендую никогда не пропускать этот шаг и исправлять все найденные неоднозначности перед публикацией.

Создание отчетов (анализ данных)

Вот мы потихоньку и подобрались к самому интересному и регулярному процессу – это создание отчетов. Так сложилось что инструменты для создания регулярных отчетов и инструменты для быстрого анализа данных в IBM Cognos BI одни и те же (несмотря на то что в одних удобнее проводить быстрый анализ, а в других удобнее формировать регулярные отчеты, все они позволяют сохранять свои результаты в виде отчетов).

Лично я предпочитаю для всех BI задач использовать инструмент IBM Cognos Report Studio. Это наиболее универсальный инструмент, позволяющий строить отчеты фактически любой сложности и в тоже время предоставляет относительно удобные инструменты для быстрого анализа данных.

Предположим, что нам необходимо создать быстрый отчет, содержащий факт продаж в разрезе страны, товарной группы и периодичностью в квартал. Этот достаточно простой отчет можно сделать, выполнив следующие шаги:

  1. запустить веб приложение IBM Cognos Report Studio
  2. в окне приветствия нажать кнопку «создать» («create»)
  3. в списке базовых шаблонов выбрать «перекрестная таблица» («corsstab»)
  4. разместить элементы данных согласно схеме, представленной ниже
  5. запустить отчет на выполнение

После запуска отчета на выполнение, получится примерно такой результат.

Глядя на получившийся отчет можно смело сказать, что оформлен он откровенно плохо, числа не отформатированы, экономический смысл откровенно сомнителен и т. д. Но все эти недостатки оформления можно убрать путем задания свойств соответствующих элементов настроек, а чтобы экономический смысл был более интересен, можно, например, сделать план/факт анализ.

Например, чтобы сделать отчет, показанный ниже (на готовых метаданных) я, как специалист с опытом, потратил где-то 20-30 минут.

А чтобы его полностью переоформить в темную цветовую схему, я потратил где-то еще 10 минут.

Заключение

Я надеюсь, что в этой статье читатель смог получить общие сведения о BI системах и принципе их работы. Конечно в рамках небольшой статьи невозможно рассмотреть относительно подробно ни один из затронутых аспектов (например, о том, как правильно сформировать метаданные, можно написать целую книгу), но я думаю, что если вы решите попробовать, то эта статья подскажет с чего начать и какого результата ожидать.

Также я совсем не затронул некоторые интересные механизмы и функции (например, механизм представления реляционного источника данных как многомерного), но это из-за того, что количество необходимого материала (минимум теории и минимум практики) потянет на отдельную статью.

Немного о лицензиях

Если вы решите купить отдельно систему IBM Cognos BI для персонального пользования или для небольшой фирмы, то наверняка цены вас неприятно удивят, но у IBM есть специальная комплексная система IBM Cognos Express, которая рассчитана на небольшие организации, содержит в себе несколько продуктов (включая BI) и стоит значительно дешевле.

BI-системы – это аналитические системы, предназначенные для бизнес-анализа, которые способны объединить данные из совершенно разных источников информации. Данные программные системы обрабатывают информацию и предоставляют отчёт в удобном интерфейсе для детального изучения и последующей оценки полученных в процессе сведений.

Полученные отчётные данные и их оптимальное использование помогают в достижении поставленных бизнес-целей. Анализ данных в комплексе – это получение знаний, своего рода выжимка из массы источников, включая направление бизнеса, которая позволяет существенно повысить эффективность процесса и значительно снизить издержки.

BI-системы – это единый, предельно прозрачный и полный источник всех данных о бизнесе компании для её административного ресурса, но главным образом для руководства.

На сегодняшний день генерация отчётности и грамотный анализ уже далеко не роскошь, а, скорее, необходимость для компаний, отчётная документация требуется как внутри бизнеса, так и в каждом слагающем элементе всего процесса.

Решения, предусмотренные BI-системой, оптимальны для подготовки всей отчётности, в том числе охватывают все без исключения аспекты бизнеса, наличие таких возможностей уже считается обязательным и рассматривается вкупе с другими базовыми технологиями как корпоративный стандарт.

  1. BI-инструменты . Данные инструменты делят на генераторы запросов и отчётов, BI-инструменты аналитической обработки, корпоративные BI-платформы и BI-наборы. Основная часть BI-инструментов состоит из корпоративных BI-наборов и BI-платформ. Средства, предусмотренные для генерации запросов и отчётов, в основном поглощаются, или же корпоративные BI-наборы заменяют их. OLAP-механизмы – оперативная аналитическая обработка данных или серверы, в том числе реляционные. OLAP-механизмы являются инфраструктурой для BI-платформ и BI-инструментов. Большинство инструментов применимы пользователями для доступа, а так же анализа, включая генерацию отчётов, которые в большинстве случаев располагаются в хранилищах, витрине данных или же оперативном складе для данных.
  2. BI-приложения . Приложения, которые не рассматриваются как инструменты. Примером является EIS – информационная система для руководителя.

Характерные особенности BI-систем

  • В системах используют портальные технологии, которые обеспечивают единую точку входа в Интернет и информационное пространство предприятий.
  • Интерфейс представлен в виде пульта управления или приборной доски с отображением нескольких основных показателей. Это даёт возможность быстро оценить положение дел. Также предоставлена возможность быстро обращаться к ключевым показателям по отделам и подразделениям, они хранятся в отдельной папке, расположенной на приборной доске.
  • Многослойность: все данные отображаются в виде нескольких слоёв, при этом каждый последующий слой представляет все более детальную информацию относительно показателей, событий или процессов.
  • Интерактивность BI-систем, позволяющая пользователю быстро осуществлять навигацию, в том числе просматривать данные в различных разрезах и сечениях, а также проводить «бурение» данных, перемещаться по разного рода измерениям. Пользователи могут непосредственно выполнять операции над данными.
  • Управляемость и актуальность. Проактивность, содержащая машину построения правил, дающая возможность пользователям определять цели и пороговые ограничения для разного рода показателей и определять, при каких значениях данных должно выдаваться предупреждение. В системе предусмотрена возможность задавать параметры или показатели: если таковые достигнут критических значений, на монитор выдаются тревожные сигналы — визуальные и/или звуковые.
  • Кастомизация BI-систем — индивидуальная настройка пульта или приборной доски под уровень управления и роль пользователя. Персонализация даёт возможность пользователю самостоятельно выбирать объекты из авторизованных списков и располагать данные на приборной доске по мере их важности.
  • Гибкий доступ позволяет пользователям интуитивно обращаться к нужным данным и отчётам из огромного набора отчётов с результатами и графиков, в том числе предоставляет удалённый доступ и мобильные приложения.
  • Коллаборативность предусматривает одновременную совместную работу большой группы сотрудников, в том числе просмотр отчётов.

Магические квадранты

Грамотно оценить состояние современного рынка, а также дать исчерпывающее объективное описание основных его игроков – задача довольно нетривиальная. На рынке присутствует множество производителей, которые отличаются друг от друга размерами бизнеса, организационными структурами, стилем управления, стратегией и другими факторами.

Такое положение дел значительно усложняет процесс их сравнения, а также направление движения и развития рынка крайне неоднозначны и труднопредсказуемы. Для решения данной проблемы был разработан «магический квадрант» BI-систем, в котором используют 2 показателя, один из них – полнота видения. Другой – способность реализации.

Business Intelligence

Business intelligence или сокращенно BI - бизнес-анализ, бизнес-аналитика. Под этим понятием чаще всего подразумевают программное обеспечение , созданное для помощи менеджеру в анализе информации о своей компании и её окружении. Существует несколько вариантов понимания этого термина.

  • Бизнес-аналитика - это методы и инструменты для построения информативных отчётов о текущей ситуации. В таком случае цель бизнес-аналитики - предоставить нужную информацию тому человеку, которому она необходима в нужное время. Эта информация может оказаться жизненно необходимой для принятия управленческих решений.
  • Бизнес-аналитика - это инструменты, используемые для преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. При этом с помощью этих средств лица, принимающие решения, должны при использовании подходящих технологий получать нужные сведения и в нужное время.

Таким образом, BI в первом понимании является лишь одним из секторов бизнес-аналитики в более широком втором понимании. Помимо отчётности туда входят инструменты интеграции и очистки данных (ETL), аналитические хранилища данных и средства Data Mining .

BI-технологии позволяют анализировать большие объёмы информации, заостряя внимание пользователей лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений.

История возникновения термина

Термин впервые появился в 1958 году в статье исследователя из IBM Ханса Питера Луна (англ. Hans Peter Luhn ). Он определил этот термин как: «Возможность понимания связей между представленными фактами.»

BI в сегодняшнем понимании эволюционировал из систем для принятия решений, которые появились в начале 1960-х и разрабатывались в середине 1980-х.

В 1989 году Говард Дреснер (позже аналитик Gartner) определил Business intelligence как общий термин, описывающий «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».

Примечания

Ссылки

  • На смену Business Intelligence приходит Business Analytics? (ж-л PC Week/RE № 41 (599) 6 ноября - 12 ноября 2007)
  • BI как инструмент оптимизации маркетинговых кампаний (PC Week Review: Бизнес-аналитика, май 2010)
  • Бизнес-аналитика: сегодня и завтра (Журнал Intelligent Enterprise № 2 (212), февраль 2010 года)
  • Бизнес-аналитика на российской почве (Ж-л PC Week Review: Бизнес-аналитика, май 2010)

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Business Intelligence" в других словарях:

    Business intelligence - (BI) refers to technologies, applications and practices for the collection, integration, analysis, and presentation of business information and sometimes to the information itself. The purpose of business intelligence a term that dates at least… … Wikipedia

    Business Intelligence 2.0 - (BI 2.0) is a loose term referring to some new (2006 7) trends and advances in Business Intelligence (BI). The 2.0 version number alludes to version numbers assigned to software even though it is only an abstract concept not a specific… … Wikipedia

    Business Intelligence - Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), Abk. BI, wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung,… … Deutsch Wikipedia

    Business-Intelligence - Der Begriff Business Intelligence (engl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in… … Deutsch Wikipedia

    Business Intelligence - Informatique décisionnelle Pour les articles homonymes, voir DSS et BI. L’informatique décisionnelle (Management du système d information, en anglais: DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les… … Wikipédia en Français

    business intelligence - noun Any information that pertains to the history, current status or future projections of a business organization … Wiktionary

    business intelligence - / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ noun information that may be useful to a business when it is planning its strategy … Marketing dictionary in english

    Business Intelligence - Sammelbegriff für den IT gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem… … Lexikon der Economics

    Business intelligence tools - are a type of application software designed to report, analyze and present data. The tools generally read data that have been previously stored often, though, not necessarily, in a data warehouse or data mart. Types of business intelligence tools … Wikipedia

    Business Intelligence Development Studio - (BIDS) is the IDE from Microsoft used for developing data analysis and Business Intelligence solutions utilizing the Microsoft SQL Server Analysis Services, Reporting Services and Integration Services. It is based on the Microsoft Visual Studio… … Wikipedia

Книги

  • Business Intelligence. Data Mining and Optimization for Decision Making , Carlo Vercellis , Business intelligence is a broad category of applications and technologies for gathering, providing access to, and analyzing data for the purpose of helping enterprise users make better… Категория: Математика Издатель: John Wiley&Sons Limited , электронная книга (fb2, fb3, epub, mobi, pdf, html, pdb, lit, doc, rtf, txt)

Рекомендуем также