|
Информационные системы, служащие и инструментом поддержки принятия решений, становятся все более сложными и функционально насыщенными, однако их проникновение в реальную бизнес-практику ограничено. О том, как развиваются аналитические решения и что их ждет в будущем, CNews рассказал Дмитрий Островский, технический директор Группы РАМЭК.
- Существуют ли какие-то принципиально новые решения в области аналитических систем?
-Традиционно аналитические решения работают со структурированными данными, по заранее заданным алгоритмам объединяют их и выдают пользователю стандартизованный отчет в табличном виде, в основном используя статистические методы анализа. Это стандартная функциональность, она есть в каждом решении, которое позиционируется как BI. Но реальная практика такова, что пользователю, как правило, нужно не просто обобщить или отфильтровать данные, а выявить в них определенные структуры и связи (data mining) определить тенденции, причем желательно также получать эту информацию с использованием неструктурированных источников (пресса или интернет). Да и анализировать все это в табличной форме очень сложно
Поэтому в середине 2005 года наша компания приступила к разработке технологии визуализации информации. В ее основе лежит свободное программное обеспечение, которое было в значительной степени нами переработано. На базе этой технологии был создан аналитический программный комплекс, который сейчас успешно внедрен и функционирует в нескольких государственных структурах.
По своему функционалу этот комплекс является родственником традиционных BI-решений. С одной стороны, он обеспечивает использование ряда наиболее распространенных методов анализа, на основе которых предоставляет возможность визуализации семантических связей между различными объектами, находящимися в различных источниках.
Изначально комплекс проектировался таким образом, чтобы функционировать вне зависимости от наличия или отсутствия хранилища данных. Прямое соединение с источниками позволяет быстро внедрять решение. Сложность заключалась в том, чтобы добиться высокой скорости обработки запросов в многопользовательском режиме. У одного из наших клиентов, где система находится в промышленной эксплуатации, обрабатывается примерно 3,5-4 Тб данных, при этом решением пользуются более 4 тысяч пользователей.
Визуальное представление информации позволяет даже не очень опытному пользователю принимать правильные решения. Так же известно, что визуально человек воспринимает информацию значительно быстрее. Это те особенности решения, которые позволяют успешно его использовать для государственных заказчиков.
К решению второй проблемы по использованию неструктурированных источников мы приступили в начале прошлого года. Идея заключается в дополнении методов статистического анализа ситуационным, а также отработке решений по семантическому разбору неструктурированной информации из разных предметных областей.
- Какие, на ваш взгляд, основные конкурентные преимущества аналитических систем будут обеспечивать популярность на рынке?
- Думаю, что сейчас мы находимся в той точке развития этих систем, которую условно можно назвать сменой парадигмы. Стоимость традиционных BI-решений достаточно высока. Нередко складывается такая ситуация, когда, приобретая то или иное решение за большие деньги, компания использует лишь незначительную часть имеющегося функционала, входящего в пакет, т.к. большего ей просто не нужно. Кроме того, поскольку большие корпоративные системы создавались изначально для профессиональных пользователей (аналитиков), вызывает серьезные сложности обучение, например, функциональных менеджеров тонкостям интерфейса.
В своей разработке мы руководствовались тем, что аналитический комплекс должен стать органичной частью системы принятия решений: технология визуализации должна максимально упрощать работу с информацией. Для пользователя достаточно посмотреть на полученные по запросу результаты – и он может уже сформулировать первичную концепцию, которую дальше может проверять путем детализации запросов, обращения к другим источникам для сопоставления и так далее.
Поэтому сейчас все поставщики сосредоточили свое внимание на том, чтобы распространить "BI-идеологию" на всю компанию: эти системы позиционируются как часть общекорпоративной инфраструктуры, результатами деятельности которой могут пользоваться руководство и все сотрудники. Чем ближе решение будет к бизнес-пользователю, чем понятнее и проще будет его и интерфейс, тем больше шансов, что продукт принесет реальную пользу.
- Почему же до недавнего времени позволить себе внедрение BI могли только крупные предприятия, и как сейчас обстоят дела с развитием BI для среднего и малого бизнеса?
- Современные аналитические платформы исторически развивались как решения для крупных компаний. У таких заказчиков потребность в специализированных решениях для аналитической обработки больших массивов информации появилась значительно раньше, следовательно, поставщики решений в первую очередь ориентировались на нужды больших корпораций. Когда же средний бизнес "дозрел" до аналитических решений и стал готов к таким проектам, стало понятно, что далеко не все традиционные BI-системы, представленные на рынке, могут быть адаптированы к требованиям и особенностям небольших компаний: Функциональность решений зачастую избыточна, стоимость высока, а сложность обслуживания и требования к ресурсам серьезно ограничивают распространение таких систем на средних предприятиях.
Абсолютное большинство систем, которые сейчас позиционируются как решения для среднего бизнеса, фактически являются несколько урезанной версией того же продукта для крупных корпоративных клиентов.
Для среднего бизнеса очень важна скорость получения результата от внедрения. Для этого необходимы "пакетные" решения, которые сочетают в себе методологическую составляющую (преднастроенные аналитические модели для разных функциональных областей или отраслей) и техническую, обеспечивающую быстрое развертывание решения. Сейчас "Рамэк" разработала такие решения для образовательных учреждений, строительных и производственных компаний на базе свободного программного обеспечения. Проект по внедрению такого "преднастроенного" решения занимает примерно 3-4 месяца, что для средней компании очень актуально.
- Какими характерными особенностями должны обладать решения для SMB?
- Для небольших компаний характерны слабо развитая ИТ-инфраструктура и небольшое количество ИТ-специалистов. Поэтому BI-решение должно быть довольно простым в обслуживании и рискоустойчивым. Кроме того, SMB-версии изначально подразумевают небольшое количество пользователей, а значит, решение должно быть масштабируемым. В него должна быть заложена возможность роста компании: как по количеству сотрудников, так и по объемам бизнеса. Как я уже говорил, в средних компаниях невелико число профессиональных бизнес-аналитиков, если таковые вообще имеются. Обычно анализ данных – забота функциональных менеджеров, и не стоит ожидать от пользователя высокого уровня владения математическим аппаратом и средствами статистической обработки. Поэтому система в идеале должна быть максимально простой для пользователя.
- Сейчас выбор решений достаточно широк. В чем плюсы и минусы предложенных на рынке решений и чем они отличаются?
- Очень условно BI-системы можно разделить на те, которые преимущественно ориентированы на аналитику, и те, которые в большей мере ориентированы на подготовку отчетности. По мере развития продуктов грань между этими типами решений постепенно размывается, однако "происхождение" продукта оставляет свой отпечаток. Т.е. при выборе решения можно ориентироваться на тот акцент в функциональности, который был сделан разработчиками при проектировании.
К отчетно-аналитическим инструментам относятся проприетарные решения от первой пятерки мировых вендоров – IBM Cognos, Oracle BI + Hyperion, SAP Business Objects, SAS, Microstrategy и т.д. По стоимости решения фактически не различаются: в зависимости от конфигурации разница может составить 10-15%. Функция отчетно-аналитических систем в первую очередь заключается в том, чтобы виртуально объединять разнородные источники данных на корпоративном уровне. Такие решения имеют полезные и актуальные возможности, как то аналитические панели, портал, через который проходят отчеты и автоматически рассылаются уведомления или обновления отчетов, возможность вывести аналитику на мобильные устройства, автоматическое формирование формализованной отчетности и др. Пользователь системы получает на выходе четкую и структурированную информацию в виде таблиц, графиков и диаграмм, что позволяет ему оперативно делать выводы, например, о достижении плановых бизнес-целей, отслеживать дебиторскую задолженность, выявлять перспективные или приносящие убытки проекты и т.д.
Среди "аналитических" продуктов существуют решения, которые не требуют внедрения и проекта и работают по принципу "скачал – заплатил за лицензию – приступил к работе". Персональные приложения могут подключаться к нескольким источникам данных. В этом случае пользователь работает со своей "копией" данных (локальный кэш). Минусы такого подхода заключаются в том, что пользователю нужно быть аналитиком, то есть уметь обращаться с данными пакетами. Сами решения не локализованы, и нет сценариев анализа.
Сегодня все больший интерес вызывает свободное программное обеспечение, которое за счет лицензий позволяет значительно снизить ТСО. Год назад наши специалисты проанализировали решения, представленные в классе свободного ПО. Для нас стало приятной неожиданностью, что основные продукты уже сейчас предоставляют пользователю практически ту же функциональность, что и проприетарные решения. В результате у нас появилась команда специалистов, которые сейчас успешно внедряют аналитические решения на базе на базе СПО Хотя нельзя не отметить, что отличия между коммерческим ПО и свободным на стадии внедрения заметны – СПО требует довольно тонких настроек и зачастую доработки отдельных модулей, на практике проект обходится примерно на треть дешевле. Проект на базе СПО становится для небольших компаний хорошей альтернативой коммерческому ПО.
Источник: CNews
|
