ПОЛЬЗОВАТЕЛИ И ТИПИЧНЫЕ ЗАДАЧИ СИСТЕМ BI

Анализ актуальных корпоративных данных, разнообразные отчеты и прогнозирование все больше становятся необходимы современным руководителям для эффективного управления предприятием. Инструменты BI для углубленной работы с данными на основе технологий аналитической обработки данных OLAP (On-line Analytical Processing) и добычи данных (Data Mining) используют различные организации - промышленные, торговые, финансовые, научные, сферы услуг и другие - для решения следующих типичных задач.

Типичные задачи. Финансовые учреждения анализируют внутреннюю отчетность банка, бюджет, активы, пассивы и клиентскую базу, контролируют работу филиалов. Торговые организации исследуют продажи в разрезе номенклатуры товаров и торговых марок, анализируют тенденции динамики продажи товаров за определенный период времени. Производственные предприятия применяют системы BI для контроля отгрузки товаров по сотням показателей номенклатуры, проводят сверку налоговой отчетности. Важное значение приобретает аналитика отношений с клиентами и конкурентами, аналитика в сфере персонала.

Государственные организации, накапливая в хранилищах данных огромные массивы, используют эти данные для анализа, например, структуры населения страны или региона в различных разрезах, кадастра земель, паспортов предприятий и т. п.

Маркетинговые и консалтинговые фирмы предоставляют отчеты об исследованиях рынка, выполненные по технологии OLAP, своим клиентам. Различные информационные агентства, инвестиционные компании, электронные биржи, интернет-магазины, фонды предоставляют своим клиентам всевозможные сводки и отчеты, подготовленные с помощью инструментов BI.

Соответствующие инструменты позволяют также анализировать информационное поведение посетителей сайта компании, оценивать интерес пользователей к разным разделам сайта и продуктам компании, рекламным материалам, прайс-листам и пр.

Методы, применяемые в системах BI для выполнения OLAP-анализа, позволяют реализовать так называемое "правило 20/80", согласно которому 80% прибыли приносит 20% видов деятельности. Преимущества, которые получают специалисты в виде наглядной и актуальной картины бизнеса по различным аспектам деятельности предприятия на основе выявления динамики и зависимостей показателей, этим не исчерпываются. Системы BI позволяют также проводить поиск скрытых закономерностей и прогнозировать вероятные тенденции.

Компьютерное моделирование на основе технологий интеллектуального анализа данных Data Mining составляет отдельное направление. Здесь выделяется, по крайней мере, два класса задач.

Первый требует программного обеспечения для решения сложных исследовательских проблем, которое позволяет осуществить быстрый доступ к многочисленным экспериментальным данным и библиотекам программ, тестирование и сложные многовариантные расчеты, моделирование поведения сложных систем (экономика, медицина, фармацевтика, экология, математика, физические и химические эксперименты и др.).

Другой класс задач составляют проверка некоторой гипотезы на базе компьютерной модели, а также разработка компьютерных учебных сред, в том числе и в целях корпоративного обучения. Здесь требуются специальные программные средства, не столь сложные и громоздкие, как в промышленных задачах, но достаточно универсальные для решения круга проблем данной предметной области. В этом случае широкие функциональные возможности промышленного ПО, ориентированного на решение конкретных задач специальными методами, компенсируется, например, за счет возможности корректировать ход компьютерного эксперимента или процесс решения задачи в реальном времени.

Проектирование компьютерных учебных сред по соответствующим дисциплинам требует средств визуализации объектов и процессов, тщательной разработки интерфейса с обучаемым, методик исследования задачи на наличие других решений, а также корректного протокола решения задачи для его последующего анализа преподавателем. Одним из наиболее важных преимуществ учебных сред, построенных с использованием Data Mining, выступает возможность поиска скрытых закономерностей - знания объективно существующего, но субъективно не известного обучаемому.

Нетипичные задачи. Помимо перечисленных типичных задач есть и нетипичные.

Поскольку современные интеграционные платформы систем управления предприятием развивались в направлении движения "от части к целому", можно сказать, что свойства "частей" (модулей, приложений) изучены довольно хорошо, но пока мало что можно сказать о свойствах "целого". Проблема соотношения "части" и "целого" в сложных системах, как известно, приводит к несводимости состояния "целого" к сумме состояний его "частей". Формирование единого потока информации и знаний, охватывающего все сферы деятельности предприятия и всех участников бизнеса в единой модели, предполагает несколько иную оценку роли и влияния такого подхода к проектированию системы управления на деятельность предприятия и прежде всего переосмысление роли человека, принимающего решения.

Если речь идет о людях, работающих в организации, то трудно быстро привыкнуть к мысли, что в компетенцию и функциональные обязанности многих из них, ранее занимавшихся строго очерченными вопросами, включаются новые задачи. Помимо расширения полномочий менеджеров среднего звена, в процесс принятия решений вовлекаются и другие работники. В контексте управления знаниями речь может идти о самых разных специалистах: секретарях, торговых агентах, складских рабочих и пр. Это требует разработки новых методик корпоративного обучения, например, принципам работы организации, эффективному использованию информации, обучения работе с системой управления знаниями предприятия, обучения у клиентов. Несомненно, что при их разработке также потребуются и данные, полученные и проанализированные с помощью инструментов BI.

ТЕНДЕНЦИИ СИСТЕМ BI

Разделение на так называемое стратегическое и тактическое принятие решений в контексте BI лишается смысла, поскольку эта система становится частью бизнес-процессов организации, обеспечивая интеграцию производственных процессов на всех уровнях управления. Не менее важно, что такая интеграция позволяет строить более прочные и эффективные деловые взаимоотношения. Среди наиболее заметных тенденций развития систем BI называются следующие.

Метаданные. Раздаются призывы трактовать BI именно с позиции бизнес-интеграции, при этом требование единого физического хранилища данных представляется недостижимым. Вместо единого хранилища на первый план выходит концепция модели данных предприятия, или метаданных. Управление метаданными выступает как отдельная тема среди множества задач проектирования системы BI и предполагает увязывание задач неоднородности данных с задачами интеграции.

Порталы. Осознание того, что многие предприятия богаты на данные, но по-прежнему бедны на информацию и знания, вынуждает компании искать решения по обеспечению более эффективной работы на основе информационных порталов.