Подписаться
Читать в телеграм
Например, в компании разработаны стандартные отчеты, на основании которых бизнес с определенной периодичностью получает аналитические данные. Но их зачастую не хватает для проведения более глубокого анализа – отслеживания тенденций, поиска взаимосвязей между событиями и т.д. Стандартная отчетность – это ограниченная область знаний.
Что же скрывается за термином Business Intelligence? BI – технологии по сбору данных, их консолидации, преобразованию и визуализации (то есть обеспечению доступа к ним пользователей). Это могут быть как достаточно простые решения по формированию отчетов, так и сложные интеллектуальные системы, включающие в себя функцию Data Mining (о ней читайте в статье «Data mining – Cито для данных»).
Вторая причина заключается в том, что BI-инструменты, даже самые мощные, нередко бывают медлительны. Для формирования сложных отчетов требуется достаточно большое время. К чему это приводит? Допустим, топ-менеджеру компании нужно срочно принять решение о том, заключать ли сделку с поставщиком. Для этого ему необходимо здесь и сейчас получить информацию о потенциальном партнере, его продукте и т.д. Он делает запрос в корпоративных системах и во внешних источниках. Но к тому времени, как менеджер получит ответ, он уже может потерять актуальность.
Еще одной проблемой с точки зрения эффективного использования стандартных BI-решений является возникновение критических для бизнеса ситуаций. В такие моменты руководство обычно хочет с помощью BI-инструмента получить ответы на нестандартные, произвольные запросы. Но отчетность, изначально построенная на основании совершенно определенных, жестких запросов, не может это обеспечить. Шаг влево, шаг вправо просто невозможен.
Итак, что компании имеют на выходе – мало гибкости, много времени. В этой ситуации они зачастую идут по пути максимального привлечения к процессу подготовки отчетности своих ИТ-служб – специалистам без конца поступают задачи по доработке старых отчетных форм и/или разработке новых. Но основная задача ИТ-службы – поддержание нормального функционирования корпоративных ИС. Поэтому вопросы, касающиеся отчетности, идут вторым приоритетом. В итоге объем работы ИТ-подразделения весьма впечатляет, а бизнес по-прежнему недоволен, поскольку информация предоставляется не оперативно.
И тогда возникает Excel – второе по гениальности изобретение после счетов, тем не менее, не всегда оптимально подходящее для подготовки отчетности. Во-первых, в этом случае высока вероятность ошибки – человеческий фактор дает себя знать. Во-вторых, специалисты компании по-прежнему тратят большое количество времени на создание отчетов, разница лишь в том, что теперь это бизнес-пользователи. В нашей практике были случаи, когда финансовые консультанты вместо выполнения своих прямых обязанностей в компании тратили буквально недели на создание сложных отчетов в Excel для руководства.
Собственно, как могут быть решены все эти проблемы? Для этого BI-средство должно обладать особой функциональностью: позволять осуществлять быстрый, гибкий и удобный анализ, давать возможность отслеживать связи между показателями, проводить глубинные исследования. И на рынке в последнее время появляются подобные продукты, например, платформа бизнес-аналитики QlikView от компании QlikTech. Наш опыт работы с этим решением – реализованные проекты в Группе компаний Danone-Юнимилк, Корпорации «Центр», Фонде РЖС, банковском и страховом секторе – показывает, что уровень удовлетворенности им бизнес-пользователей очень высок. Дополнительным преимуществом является наличие приложения QlikView для мобильных устройств, позволяющего работать с аналитическими данными вне офиса (подробнее читайте в статье «Новые BI-возможности: ассоциативно, мобильно, одновременно»
.
Немного о внедрении и использовании
Одна из особенностей проектов внедрения BI-систем, построенных на базе QlikView, – короткие сроки их реализации (1–2 месяца) по сравнению с использованием традиционных, «тяжелых» решений. Кроме того, разработку отчетности можно разбить на этапы, и после окончания каждого из них предоставлять компании отдельную функционально законченную часть решения. То есть модули поступают в распоряжение пользователей еще до окончания проекта.
Кроме того, у нас существуют наработки в различных областях (в госсекторе, ритейле, банковской сфере): как технологические – на базе платформы, так и экспертные – знания, полученные нашими аналитиками в ходе проектов. Поэтому мы можем оперативно собрать требования пользователей к системе, унифицировать их и, собственно, начать реализацию решения.
Стоит сказать несколько слов о технологической особенности платформы QlikView: она, в отличие от большинства других систем, может работать без отдельного хранилища данных (ХД). Когда строится стандартное BI-решение, предполагается, что есть системы-источники, из которых поступают данные, и прежде чем формировать на их основе отчеты, нужно помещать их в специальное хранилище. QlikView позволяет исключить этот этап, поскольку у решения существует собственное внутреннее хранилище. QlikView способна интегрироваться практически с любой системой, которая имеет так или иначе формализованный интерфейс. Подчеркнем, что этим мы нисколько не хотим умалить значимость ХД для систем бизнес-анализа. В этом номере вы найдете статью о том, какие задачи можно и нужно решать с их помощью, а также как строить правильные хранилища («Корпоративное хранилище данных – как его построить?»).
Зачастую проекты по внедрению QlikView мы начинаем с пилотов – в течение нескольких дней демонстрируем возможности решения по построению отчетности на ограниченном объеме данных компании. В итоге возникает представление, как система будет работать в конкретной организации и какие задачи она способна решить. Пилот в данном случае является хорошей отправной точкой для полноценного проекта.
Если говорить о возможности легкой интеграции QlikView с множеством разнородных источников данных, можно привести наглядный пример – проекты, которые мы реализуем в области информационной безопасности. В компаниях зачастую существует множество разнородных систем ИБ разного функционала (системы мониторинга событий безопасности, защиты от утечек, контроля деятельности пользователей и т.д.). Быстро получить обобщенную отчетность по этим системам – увидеть профиль нарушителя под разными углами, всесторонне оценить угрозы и т.д. – практически невозможно. Собирать эти данные вручную из различных систем долго и трудозатратно, что совершенно не приемлемо, например, при расследовании инцидентов ИБ. С помощью QlikView мы, аккумулируя информацию и визуализируя ее, строим единую аналитическую панель для подразделения ИБ. Причем на этот процесс зачастую уходит всего лишь от одного до двух месяцев. Подобный функционал системы интересен компаниям из самых разных отраслей: топливно-энергетический комплекс, промышленность, телеком-операторы, о чем свидетельствуют реализованные нами проекты (подробнее об этом читайте в статье «Нестандартное применение BI: на страже информационной безопасности»).
В то же время современные BI-системы вызывают у компаний ряд вопросов. Например, считается, что для их полноценной работы необходимы мощные серверы. Другой аргумент против их использования – невозможность обеспечить доступ к бизнес-аналитике для тысяч пользователей. Кроме того, подобным решениям ставятся в вину медлительность и неумение работать с метаданными. В статье «Легенды и мифы о QlikView» мы подробно рассматриваем эти положения.
С течением времени задачи BI не только не теряют своей актуальности, но и становятся все более значимыми для бизнеса, далеко выходя за рамки привычных систем отчетности. С точки зрения отраслевой специфики область применения аналитических систем для решения разных классов бизнес-задач практически не ограничена. BI действительно нужен всем.
Мы очень хорошо осознаем важность проектов по внедрению BI-решений для наших заказчиков и поэтому активно применяем при их реализации высокую квалификацию и опыт наших специалистов наряду с использованием современных технологических платформ. Об особенностях наших проектов и технологий – этот номер.
