Многолетний опыт, воплощенный в новом бренде
Сегодня рынок ИТ-консалтинга обновляется, и у нас тоже есть новость: компания Columbus East, ранее входившая в состав датской компании, становится независимым международным игроком и меняет свое название. Новый бренд – Odyssey Consulting Group.
image

BI-системы в России: аналитические инструменты и методы внедрения

Определение и часто задаваемые вопросы
Структура BI-системы
Архитектура BI-системы включает в себя следующие компоненты:
  • Средства интеграции и очистки данных: ETL- и ELT-системы, базы данных для сбора и анализа информации: корпоративное хранилище данных DWH
  • Интеллектуальный анализ данных для выявления трендов и зависимостей: средства Data Mining
  • Инструменты оперативного анализа данных: OLAP-кубы
  • Средства визуализации данных: инструменты подготовки пользовательских отчетов
Функциональность BI-систем
BI-системы – это аналитические инструменты, которые помогают организациям принимать управленческие решения на основе данных. Они преобразуют данные из различных источников в визуальные панели, предоставляя доступную аналитику для решения разнообразных задач: от управления компанией до управления цепочками поставок и логистикой.

Для обеспечения доступа к данным, BI-система интегрируется со всеми IT-системами организации: ERP, CRM, WMS, HRM и другими. Проблемы могут возникнуть на этапе сбора данных и консолидации информации, поскольку учет в разных системах может противоречить друг другу.
Основные функции BI
BI (Business Intelligence) выполняет следующие функции:
  • структурирует информацию, представляя ее наглядно;
  • сводит консолидированные данные, позволяя объединять внешние и внутренние источники;
  • служит отдельным хранилищем данных;
  • отображает в режиме реального времени текущую ситуацию в компании;
  • прогнозирует возможные сценарии развития событий на основе исторических данных;
  • создает среду обучения для сотрудников и вовлекает их в принятие решений на основе аналитики;
  • позволяет управлять планированием и оценивать динамику выполнения;
  • выявляет различные зависимости и тренды;
  • работает инструментом фокусной аналитики.
Основная цель - автоматизация отчетности, накопление исторических данных и их объединение для последующего управления на основе визуализированной информации.
Категории BI-систем

Системы в первую очередь классифицируются по типу использования хранилища данных: с собственным хранилищем и без. Конкретный выбор решения зависит от задач и финансовых возможностей.

Основные различия BI-платформ:
  • Использование инструментов Self-Service BI, которые позволяют пользователям быстро получать доступ к данным и самостоятельно создавать отчеты.
  • Возможности подключения к внешним источникам данных и готовые коннекторы: БД, корпоративные системы, файлы и другие.
  • Наличие механизмов Big Data (способность быстро извлекать разрозненные сведения из классификаторов, баз данных больших объёмов).
  • Облачное хранилище для быстрого, надёжного доступа при построении прогнозов или использование локального (включая серверное) место хранения, часто по требованиям политики безопасности компании.
  • Наличие расширяемых модулей при необходимости, плагинов, дополнительных схем гибкой настройки.
  • Лицензионная политика вендора: пользовательские и корпоративные лицензии, поддержка, обновления.
Рейтинг BI-систем
Согласно исследованию Gartner «Magic Quadrant for Analytics and Business IntelligencePlatforms», квадрант лидеров международного рынка BI-систем выглядит так:

  • Microsoft Power BI
  • Tableau
  • Qlik
  • ThoughtSpot

Gartner – это международная исследовательская компания, которая ежегодно публикует отчеты и исследования, позволяющие оценить возможности продукта и характеристики разработчика в целом. Квадрант Gartner выделяет лидеров рынка, претендентов, дальновидных и нишевых игроков.

Среди основных российских вендоров, по статистике аналитического портала Tadviser, можно выделить следующие системы:

  • Loginom
  • Форсайт
  • Visary

Популярные BI-системы поддерживаются российскими интеграторами. Они сразу предлагают решение под ключ. Это настройка серверной инфраструктуры, аудит, стратегия, поддержка, развитие. Данный чарт журналисты приводят, соблюдая условие добровольного предоставления информации о количестве проектов. Поэтому часть данных, находящихся под жёстким NDA, исключены из него. Некоторые из указанных систем также ориентированы на западный рынок.
Анализ BI-систем
Аналитическое сравнение систем основывается на целях и задачах. Для аудитории, состоящей из разработчиков, отсутствие WYSIWYG-инструментов не критично. Указывать стоимость только за использование неправильно: стоимость рабочего места должна включать затраты на внедрение, обучение. Итоговая стоимость зависит от курса валют, условий, политики производителя.

 Система Интерфейс Встраивание  Бесплатная версия  API  Мультиплатформенность 
 Power BI Знакомый интерфейс
от Microsoft.
"Родные"
механизмы
интеграции Azure
Cloud Service,
SQL Server,
табличных
процессоров.
     Да MacOS не поддерживается без
эмуляции.
 QlikSense
Начальное
знакомство
с SQL рекомендуется.
Через ODBC DB
OLE к любым
поддерживающим
механизм БД. 
     Да + Только Windows.
 OracleBI
Drag&drop без
специальных
навыков,
пространственная
аналитика,
интеграция с
ГИС. 
Oracle BI Server
поддерживает
консолидацию с
любыми
источниками
данных.
     Да Да
 Tableau
Использует
специальный
механизм
«естественного
языка»
для описания
запросов, что
помогает
пользователю. 
Можно одновременно
забирать данные
из файла и
реляционного
источника.
     Да + Windows, MacOS.
Microsoft Power BI

Комплексное решение от Microsoft, которое агрегирует данные из различных источников для последующего анализа и построения отчетов.

Решения Microsoft позволяют создать информационно-аналитическую систему, ориентированную на бизнес:

  • Быстрая загрузка данных в систему анализа,
  • Агрегация данных: предобработка, создание связей между наборами данных,
  • Визуализация данных для лучшего восприятия.

Microsoft Power BI позволяет визуализировать практически любые данные и обновлять дашборды в режиме реального времени:

  • Тысячи комбинаций для представления данных,
  • Мгновенный пересчет показателей в зависимости от выбранных фильтров,
  • Добавление интерактивных объектов (карты, 3D визуализация и т.п.),
  • Адаптивность для работы с данными с мобильных устройств.

Облачная архитектура Microsoft Azure значительно ускоряет обработку данных и не требует больших инвестиций: компаниям не нужно создавать собственные ЦОД, покупать серверы, ПО или сетевое оборудование для обработки больших данных.

Среди других преимуществ системы бизнес-аналитики от Microsoft можно выделить следующие:

  • Бесшовная интеграция с решениями экосистемы Microsoft, включая ERP-систему Microsoft Dynamics 365
  • Доступные решения от глобальных партнеров (Microsoft AppSource), включая разработки Columbus для аналитики финансов, закупок, продаж, производства, товарно-материальных активов.
  • Автоматизация выполнения рутинных операций с помощью роботов (например, создание задач в Microsoft Planner при получении письма с определенной темой в Outlook).
  • Легкий переход от дашбордов к детальным данным через анализ в Excel.
Тенденции в области BI
Исследователи Gartner в своем отчете выделяют следующие особенности современной BI-платформы:

  1. Простота использования системы: от подготовки данных до визуального исследования,
  2. Self-service BI и расширенная помощь пользователям,
  3. Облачное развертывание,
  4. Машинное обучение,
  5. Искусственный интеллект.
Также Gartner обозначил новое направление развития для BI-платформ – Augmented Business Intelligence (ABI), которое предполагает добавление в систему дополненной, виртуальной реальности и искусственного интеллекта.

В отчете «10 стратегических технологических трендов в области данных и аналитики-2020» Gartner исследует новые направления развития для BI-систем:

  • Прогресс в области ИИ.
  • Смена фокуса с дашбордов на повествование данных.
  • Рост числа аналитиков в составе компаний, специализирующихся на моделировании принятия решений (Decision Intelligence).
  • X-аналитика - исследование различного типа контента, как структурированного, так и неструктурированного, из разных источников, включая видео, изображения, текст и т.д.
  • Углубленное управление данными на основе метаданных.
  • Миграция в облако.
  • Расширение аналитических способностей в другие корпоративные бизнес-приложения.
  • Маркетплейсы и биржи данных.
  • Блокчейн в аналитике.
  • Связи как новый актив в аналитике.

Специалисты российского рынка BI выделяют следующие направления развития BI-платформ: переход от классических BI к системам Self-service BI, увеличение спроса на low-code платформы, облачное развертывание BI-систем, использование искусственного интеллекта и машинного обучения, рост интереса к мобильной аналитике.
Ключевые моменты при внедрении BI
Перед внедрением BI-системы требуется определить набор технических и функциональных характеристик будущей платформы. В список требований стоит включить все корпоративные источники данных, чтобы гарантировать, что будущая система будет иметь готовые коннекторы для подключения к источникам данных. Необходимо также определить нагрузочные минимумы, максимумы и варианты развертывания системы. Составить список пользователей, которым будет предоставлен доступ к системе и на каком уровне, для определения количества лицензий. Заблаговременно следует продумать уровни безопасности для данных.

Важно заблаговременно определить конкретные цели и задачи продукта, будет ли система использоваться как генератор отчетов или для прогнозирования. Финансовый аспект будет зависеть от выбранной платформы, детальности проработки технического задания. Актуальность информации также приоритетна, иначе эффект внедрения снижен: нет смысла в анализе устаревших, ненадежных данных.
Количественные и качественные показатели использования
  • Количество сотрудников для подключения, необходимые им права, область обязанностей, сфера деятельности.
  • Сроки расширения функционала, или основной круг целей, которые будут меняться от одного отчетного периода к следующему.
  • Частота изменения сотрудников, их ролей, взаимозаменяемость.
  • Требования к визуализации, что именно требуется выделить отдельными потоками обработки при определении приоритетов.
  • Количество планируемых для внедрения внешних и внутренних источников, какие из них будут обновляться или отключаться.
  • Количество этапов внедрения, их соотношение по времени
  • Расстояние между сотрудниками, корректность масштабируемости системы при работе с тысячами пользователей.
  • Для увеличения скорости отображения нескольких отчетов следует заблаговременно спрогнозировать, на чьей стороне будет проходить обработка.
  • Производственная мощность прочего используемого ПО. Служебное оборудование, его характеристики, соответствие современным стандартам, требованиям BI.
Операционные задачи

  • Корпоративная инфраструктура, её описание. Готовность к использованию одной из готовых схем работы или необходимость доработки.
  • Частота обновления аналитических массивов данных, процесс обновления, круг ответственных лиц.
  • Необходимость дополнительной обработки этих массивов.
  • Как зоны риска, определенные политикой безопасности, влияют на внедрение BI-системы, насколько полно описаны процессы с точки зрения интересов её защиты.
  • Какие классификаторы, справочники ведутся, насколько полно они вмещают требуемый перечень.
  • Уровень работы поддержки, сообщество с решением проблем.
  • Нужен ли BI-консультант, обучение персонала по использованию системы.
Дополнительные особенности

  • При использовании на российском рынке следует уточнить наличие интеграций с 1С или другими специфичными для РФ системами.
  • Нужна ли настройка единого отображения визуальных данных под требования корпоративного стиля отчетности.
  • Необходимость дополнения Decision Support System (в противном случае делегирование принятия решений на сторону).

Запишитесь на консультацию наших экспертов

Защита от автоматического заполнения  
Подтвердите, что вы не робот*

Запишитесь на консультацию наших экспертов

Благодарим. Специалист свяжется с вами в ближайшее время