Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини Технологии и концепции
бр. 4, 2015

BI решенията – под влиянието на нови технологии и организационен подход

По брой анонси и забележителни събития, BI технологиите може би отстъпват на “облаците”, а може би не. В тази сфера също настъпва преломен момент, след който ще сме свидетели на кардинална промяна в ролята на анализите, както в света на ИТ, така и в бизнеса като цяло

от , 21 април 2015 0 2394 прочитания,

BI решенията – под влиянието на нови технологии и организационен подход

Според проучванията на Gartner, през 2014 г., по-малко от 30% от реализираните BI инициативи съответстват на факторите, които са движещи сили за бизнеса. Както отбелязват анализаторите, основното предизвикателство във връзка с прилагането на решения за интелигентни бизнес анализи е те да бъдат реализирани в корелация с корпоративната стратегия. Често обаче, аналитичните системи остават фокусирани върху интересни за потребителите метрики, без да осигуряват оперативен и стратегически контрол, който е необходим за повишаване на ефективността на бизнеса.

На този фон, през последните години се наблюдава промяна в организационния подход при изграждането на BI решения. Все по-често BI проектите са базирани на организационен модел, осигуряващ баланс между централизация и децентрализация при предоставяне на аналитични средства на потребителите.

Прочетете още: За ползите и спецификата на BI

Новите хоризонти на BI

Като цяло, според експертите от Gartner, с развитието на консумеризацията в областта на BI (например с разпространението на мобилните BI решения), с ръста на обемите от данни и с увеличаването на тяхната достъпност, както и с ускоряването на всички процеси в бизнеса, предоставянето на необходимите аналитични данни на необходимите хора в необходимото време може да се превърне в изключително сложна задача.

“Всички проблеми в пазара на BI от 2012 г. досега се намират извън пределите на технологиите и тази тенденция ще продължи да бъде валидна. Затова ИТ отделите трябва да се фокусират не само върху формалните аспекти на бизнес анализите изпълнявани върху данните, но и върху разрешаването на проблемите, произтичащи от недостига на аналитични умения”, отбелязват анализаторите.

От Gartner препоръчват компаниите да реализират своите BI проекти, ръководейки се от мотото “мисли глобално – действай локално” – т.е. от една страна, те трябва гъвкаво да избягват тесни места в проектите, но в същото време да създават последователни стандарти, валидни за цялата компания. Прилагането на този подход изисква да бъдат включени в употреба актуалните технологии и концепции в областта на BI, включително усъвършенствани и прогнозни анализи, технологии от тип Data discovery, съвременни средства за визуализация и облачни BI решения, когато това е удачно.

Анализи от ново поколение

В докладите на Gartner интелигентните бизнес анализи от ново поколение (next generation analytics) са сред ТОП 10 на тенденции от 2012 г. досега. Експертите обозначават това понятие и с термина “усъвършенствани анализи” (advanced analytics). Решенията от този тип се характеризират с 3 особености: интелигентност, сътрудничество и всестранност. Като пример за подобни решения от Gartner привеждат системите за съвместно вземане на решения (Collaborative Decision Making, CDM). CDM платформите обединяват функционалност на традиционни BI системи и социални мрежи, както и други технологии, за да осигурят на потребителите данни за ефективно вземане на решения.

Анализите от клас advanced използват статистика, описателни и предикативни инструменти за data mining (разузнаване на данни), симулатори и оптимизационни средства. Крайната цел на прилагането на всички тези инструменти е вземане на решения, решаване на бизнес задачи и идентификация на възможности.

Data discovery

Анализаторите от Gartner разглеждат технологиите за Data discovery като алтернативен подход за създаване на аналитични решения в сравнение с традиционните системи за бизнес анализи. Решенията от тип data discovery предлагат интерактивен потребителски интерфейс, базиран на архитектура за изчисления в паметта in-memory, което съответства на потребностите от прости и бързо работещи системи, търсени от повечето компании. Проникването на подобни решения в пазара бе забелязано от анализаторите през 2010 г., и до момента тази тенденция не губи своята актуалност. В таблица 1 са систематизирани основните разлики между традиционните BI системи и системите от тип data discovery.

Разлики между традиционните BI системи и системите от тип data discovery

Таблица 1: Разлики между традиционните BI системи и системите от тип data discovery;
Източник: Gartner, 2012

Експертите отбелязват, че разликите между традиционните BI платформи и системите от тип data discovery продължават да се увеличават, тъй като бизнес потребителите са в състояние по-лесно да използват data discovery решенията и често ги избират, въпреки риска от фрагментация на данните, свързан с тях. Според представителите на Gartner това е сигнал, че ИТ отделите трябва да насочат усилията си към изграждането на по-прагматично портфолио от аналитични приложения, дори ако е необходимо за целта да се използва софтуер от различни доставчици.

Също така, експертите от Gartner считат, че data discovery и business intelligence не трябва да се разглеждат като два различни пазара, като отбелязват, че традиционните BI от 2011 г. досега се адаптират към реалностите на data discovery и много техните доставчици вече са анонсирали продукти от тази категория.

Прогнозни анализи

Предиктивните или прогнозни анализи (Predictive analytics) – това са преди всичко множество методи от областта на статистиката, анализа на данни и теорията на игрите, които се използват за обработка на текущи и исторически данни и събития с цел извеждане на прогнози за данни и събития в бъдещето.

Един популярен пример за използване на прогнозни анализи е прилагането на скоринг модели за оценка на платежоспособността на клиент при издаване на банкови кредити. Всеки такъв модел се изгражда на базата на исторически данни – ако в миналото, някаква група клиенти е била уличена в несвоевременно погасяване на кредити, а вие по някакви характеристики приличате на тази група, най-вероятно няма да получите кредит.

Разбира се, прогнозните анализи могат да бъдат прилагани и за решаването на много други задачи – за избор на потенциална аудитория, за избор на следващ продукт, който можете да предложите на клиента (т.нар. Next Best Offer) и т.н.

Съществен момент при провеждането на прогнозни анализи е задачата за определяне на предиктори – т.е. на параметри, които влияят на прогнозираното събитие. Например, когато става дума за автомобилни застраховки, застрахователните компании открояват като предиктори параметри от типа на възраст, продължителност на опит за управление на МПС и др. Множеството предиктори образува модел за прогнозен анализ, който предсказва определено събитие в бъдещето с някаква вероятност.

За успешната реализация на прогнозни анализи експертите от Forrester препоръчват изграждането на BI решенията да преминава през следните етапи (схема 1):

  • дефиниране на целите,

  • получаване на данни от различни източници,

  • подготовка на данните,

  • създаване на предикативен модел,

  • оценка на модела,

  • внедряване на модела,

  • мониторинг на ефективността на модела.

Внедряване на инструменти за прогнозни анализи

Схема 1: Внедряване на инструменти за прогнозни анализи; Източник: Forrester Research, 2013

За разлика от инструментите за data discovery средствата за прогнозни анализи са адресирани към специалисти, затова приложението им засега не е чак толкова широко. От Gartner обаче твърдят, че компаниите, които приложат прогнозни анализи към големи обеми от данни ще постигат 20% по-висок ръст от своите конкуренти.

Според прогнозата на Transparency Market Research, към 2019 г. пазарът на средства за прогнозни анализи ще достигне $6,5 млрд., като средният годишен ръстът ще бъде от порядъка на 17,8%. За сравнение през 2012 г. приходите в сегмента са били $2,08 млрд. Анализаторите обосновават прогнозата си за ръст с повишеното търсене на средства за интелигентни анализи във връзка с информационната сигурност, защитата от измами и др. Те отбелязват, че все по-честите случаи на мошеничества, неизплащане на задължения, рисковете от несъответствие с многобройни правила и регламенти принуждават бизнеса все по-често да прилага прогнозни анализи за разработката на футуристични модели, позволяващи да се вземат превантивни мерки по отношение на неблагоприятни събития.

Отделно анализаторите от Transparency Market Research отбелязват бурното развитие на сегмента на облачните решения за предикативни анализи.

BI в облака

30% от анкетираните в проучване на Gartner заявяват, че или вече използват облачни услуги за бизнес анализи или планират да направят това през следващите 12 месеца. Отговорите на участниците в това проучване показват, че бизнес потребителите често са разочаровани от разходите на време и средства, свързани с внедряването на BI, от сложността на процесите за тяхната модернизация и от изискванията към ИТ инфраструктурата при въвеждане на on-premises BI системи. “SaaS и облачните BI решения се възприемат като по-бърз и по-прост алтернативен подход за въвеждане на BI, макар че тези предимства предстои да бъдат проверени в практиката”, коментират от Gartner.

Анализаторите посочват 3 основни фактора, мотивиращи потребителите да изберат модела cloud/SaaS BI:

>> Търсене на баланс между времето необходимо за получаване на определени резултати и допълнителната стойност, която тези резултати носят за бизнеса (Time to value). В много случаи изборът на SaaS BI е продиктуван от стремежа на компанията по-бързо да получи положителен ефект, особено когато заради ограничения в бюджета, технологиите в компанията не могат да отговорят на потребностите толкова бързо, колкото е необходимо на бизнеса.

>> Финансови съображения. Цената за въвеждане и притежание на on-premises и SaaS BI е различна. Придобиването на SaaS продукти се отразява в разходите на компанията, а не в нейната капитализация. Дали SaaS решенията са по-евтини? За сега няма еднозначен отговор на този въпрос. Според някои изследвания използването на SaaS може да бъде по-евтино ако се разглежда 5-годишен период. Все пак, при избор между SaaS и on-premises вариант, цената на внедряване и притежание трябва да се изчисли според конкретните решения.

>> Липса на вътрешна експертиза. BI решенията по модела SaaS предоставят готови разработки, които могат да бъдат полезни на някои компании, особено ако те не разполагат със служители, които имат опит в създаването на аналитични решения.

Експертите на отбелязват, че покупката на облачни BI решения си струва да бъде разгледана като възможност от компании, които вече са разположили в облака други свои бизнес приложения. И те обаче следва да оценят потенциалните рискове, както и да се убедят, че са избрали облачен доставчик, който има доказани постижения в осигуряването на надеждни BI услуги.

Визуализация на данните

През последните години развитието на средства за визуализация е неразделна част от развитието на корпоративните BI платформи. Много от доставчиците на софтуер от този клас полагат усилия за да превърнат визуализацията в едно от основните достойнства на своите аналитични системи. Тенденцията е ясно изразена в целия пазар на инструменти за анализи.

Един от известните експерти в областта на визуализацията на данни Едуард Тъфт (Edward Tufte) преди време заяви: “Светът е сложен, динамичен, многомерен, а хартията е статична и плоска. Как можем да предадем цялото богатство на визуалното представяне за този свят в една равнина?”. Е, вече не сме ограничени в равнината. Развитите средства за визуализация вече са задължителен компонент както на BI платформите от висок клас, така и на не толкова мащабните аналитични решения, ориентирани към крайните потребители.

Пример за визуализация на връзките между темите на докладите от различни страни, представени на Световния икономически форум

Схема 2: Пример за визуализация на връзките между темите на докладите от различни страни, представени на Световния икономически форум

Според експертите от Forrester визуализацията на данните е особено необходима в случаите:

 - Когато без нея не е възможно да бъдат откроени, повтарящи се ситуации и закономерности (т.нар. patterns). В някои ситуации традиционните отчети в табличен вид не дават ясна представа за общата картина и е възможно да се стигне до неправилна интерпретация на данните.

 - Когато става дума за значителен обем от данни, които не могат да бъдат изведени на един екран. Колкото и дребен шрифт да се използва, стотици и хиляди редове данни на един екран не могат да бъдат информативни – необходимо е адекватно визуално представяне на тази информация. В своята книга “The Visual Display of Quantitative Information” Едуард Тъфт дава пример за това, как 21 хил. стойности могат да бъдат изобразени на картата на САЩ и визуализирани в един екран.

 - Когато е невъзможно с информация представена в един екран да се предаде дълбочината на данните. Например във фармацевтиката при анализ на свойствата на едни или други препарати се използват стотици параметри, които не биха могли да бъдат представени в линеен вид. С използване на подходящи средства на всеки параметър се присвояват разноцветни пиксели и всички параметри се записват в динамичен модел, всяка част от който може при необходимост да бъде увеличена и анализирана в детайли.

Сред многообразието от инструменти и системи с функции за визуализация на данни от Forrester Research открояват платформите за усъвършенствана визуализация на данни (advanced data visualization, ADV), които осигуряват най-широки възможности за комплексно представяне на информацията. Сред характерните черти на ADV платформите са:

  • Динамично съдържание – т.е. визуалното представяне се променя при обновяване на данните в базата.

  • Визуални заявки. Това е възможността да се изискват и изследват данни чрез просто манипулиране на части от графика (например натискане на сумарна стойност, за да се види как е получена) или на специални визуални компоненти (падащи списъци и т.н.).

  • Мултиданни. Развитите платформи за визуализация отчитат множество данни от различни типове и техните взаимовръзки, така че при обновяване на някакви данни информацията в много панели за визуализация се променя автоматично.

  • Анимирана визуализация. Например някои параметри, могат да имат стотици различни значения във времето. В такава ситуация на помощ идва анимацията, която ни позволява да проследим преходите между различните стойности в даден период.

В заключение

Определено в света на технологиите за бизнес анализи на този етап не липсват интересни събития. Анализаторите очакват, че по-нататъшното развитие на BI пазара ще премине под знака на активното усвояване на системи за усъвършенствани анализи (advanced analytics), включващи средства за прогнозни анализи, провеждане на симулации и разработка на вариативни модели. На този фон и през 2015 г. доставчиците на BI технологии ще продължат да търсят иновативни направление за развитие на своите продукти, а потребителите ще разширяват възможностите на своите BI решения.

Източници:
[1] Transparency Market Research, “Predictive Analytics Market - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, and Forecast, 2013 – 2019”
[2] The Forrester Wave: Advanced Data Visualization (ADV) Platforms, Forrester, 2012
[3] The Visual Display of Quantitative Information, Edward Tufte

КОМЕНТАРИ ОТ  

КОМЕНТАРИ

Трябва да сте регистриран потребител, за да коментирате статията
"BI решенията – под влиянието на нови технологии и организационен подход"



    

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов