Демо


Посмотрите видео о возможностях Медиалогии для мониторинга СМИ.


Вебинары


Для PR-специалистов - удалённое обучение технологиям анализа СМИ.


Сертификация


Пройдите тестирование и получите персональный сертификат.


Инфоповод 2015


Расскажите о вашем PR-кейсе на мероприятии «ИНФОПОВОД ГОДА».


+7 (495) 780-90-40



 О компании   Решения   База СМИ   Рейтинги   Контакты   Eng | Рус 
Получить тестовый доступ Вход для клиентов




Новости и публикации


 О Медиалогии 

 Технологии 

 Клиенты 

 Пресс-центр 

 Рейтинги 

 Вакансии 

 Практика для студентов 


Храните ищите и обрящете


Бизнес по принципу «что, если» требует новых подходов

Под общим термином «бизнес-аналитика (BI)» объединяют очень широкий круг продуктов. Она включает инструментарий и программные приложения для сбора, анализа и моделирования данных в ходе принятия решений. К инструментарию при этом относят средства управления и формирования хранилища данных, обеспечения доступа к нему, а также средства технического анализа и управления пространственными данными. В таком качестве бизнес-аналитика обеспечивает получение информации из текста, баз данных, рисунков, СМИ, Интернета, анализ всего этого, а на его основе — понимание ситуации, связывание значимых фактов и игнорирование ненужных, оценку рисков и поддержку принятия решений. Если перейти от сухой теории к практическим нуждам, то аналитические инструменты могут помочь в решении таких задач: определить надежность поставщика или платежеспособность покупателя, выбрать перспективное направление развития, определить продукт, улучшить качество которого нужно в первую очередь, спрогнозировать эффект от изменения цены продукта, по закономерностям поведения покупателей определить их действия в будущем, по данным о качестве продукта предсказать затраты на его обслуживание. Но, конечно, кроме извечного «что делать?» (хотя в данном контексте вопрос скорее звучит «что будет, если сделать так-то?) неизменно актуален вопрос «кто виноват?». В задачах, связанных с безопасностью, инструменты BI применяются все шире: в банковской сфере, в Интернете, в том числе для отслеживания операций по кредитным картам и предотвращения мошенничеств разного рода. Аналитики выделяют следующие тенденции на рынке бизнес-аналитики: конкуренция между поставщиками решений растет, слияния и поглощения все время меняют картину, появляются новые игроки, в том числе производители ERP. Появляется все больше вертикальных решений, широко используются Web-сервисы. IDC подчеркивает также важность подхода, который стал складываться только в последнее время и носит название ВАМ (Business Activity Monitoring). Если традиционные приложения не подразумевали, что принятие решения и его реализация должны быть непосредственно связаны между собой, то теперь на повестке дня тесная связь аналитики с производственным процессом.


Мониторинг ситуации, ее анализ, моделирование по принципу «что, если?», принятие решения и действие — весь этот круг теперь замкнут, или, скорее, производители пытаются его замкнуть. Эту замкнутую модель называют DCBI (Decision Centric BI — бизнес-аналитика, ориентированная на решения). Ее отличия: поддержка процесса принятия решений, фильтрация и отслеживание информации, коллективная поддержка, а не только индивидуальный доступ, как это в основном было раньше, применение инструментов оптимизации решений.решение которых требует аналитического инструментария и только его, уже и на местном рынке стали далеко не экзотическими. Однако субъективное отношение к аналитике в российских компаниях до сих пор достаточно осторожное. Впрочем, несмотря на изобилие имеющихся решений, схемы применения аналитики в бизнесе не лишены объективно существующих нюансов.

Очень нужно, но внедряется мало

Естественно, получить ответы на перечисленные выше вопросы и располагать средствами DCBI заинтересован любой здравомыслящий управляющий, в том числе и в России. Вендоры соответствующих продуктов отмечают постоянный рост спроса, превышающий 30% в год. Однако интеграторы сетуют на то, что при высоком интересе к аналитическим инструментам реальных проектов пока мало. Но ИТ-директора все чаще упоминают создание хранилищ данных, консолидацию бухгалтерской и финансовой информации, оптимизацию работы с отчетами как задачу на самое близкое будущее.


По данным IDC, в нашей стране преобладают решения от иностранных поставщиков, используются они в основном у крупных, если не сказать — уникально больших клиентов. Но список заинтересованных отраслей уже не столь узок: кроме ожидаемых нефтегазовой, банковской, телекоммуникационной в нем, по утверждению IDC, числится транспорт, страховые компании, розничная торговля и дистрибуция. Елена Семеновская, аналитик российского подразделения IDC, выделяет несколько факторов, существенно влияющих на распространение решений класса BI в России. Переход от индикационного управления к предсказуемому и рост сложности ИТ-инфраструктуры настоятельно требуют применять аналитические подходы. Но когда требуются быстрые внедрения и быстрый возврат инвестиций, это налагает заметные ограничения. Ведь проекты по BI обычно дороги и сложны. Кроме того, часто потребность в них возникает после запуска ERP-систем, и обосновать новые масштабные затраты оказывается непросто. При этом аналитические выкладки нужны в первую очередь высшему руководству компаний. Значит, инициатива таких проектов еще в большей степени, чем других, должна идти от бизнес подразделений и топ менеджмента, а они часто даже не представляют себе, какие возможности в этой области существуют.


К этому необходимо добавить: прежде чем анализировать данные, их нужно как минимум иметь, причем в виде, для этого пригодном. А чтобы этого добиться, большинству российских предприятий предстоит еще очень многое сделать, причем не столько даже в области ИТ, сколько просто в деле наведения порядка в отчетности. Очень показателен в этом смысле пример холдинга «РусПромАвто» (см. интервью с ИТ-дирек-тором «РусПромАвто» в этом номере). Примечательно, что даже весьма крупные российские компании до сих пор задачу консолидирования отчетности решают вручную, пытаясь увязать сотни Excel-файлов в единое и по возможности непротиворечивое целое. Более того, часть из них совсем не считает автоматизацию этого процесса приоритетной задачей. Как-то это делается, пусть долго, пусть неточно, пусть с какими-то сверхъестественными усилиями — ну и ладно, есть задачи и поважней. «Поважней» — это экстенсивный рост, захват новых рынков, аккумуляция активов. И пока экономическая ситуация не стабилизируется, вряд ли возможны изменения подхода.

Были бы данные, продукт найдется

Как и в других областях, связанных с бизнес-приложениями, крупнейшие вендоры, в данном случае — аналитического ПО, такие, как SAS, Cog-nos, Business Objects, KXEN, пытаются энергично продвинуться на российский рынок. Но если в других секторах им противостоят разработчики отечественные, оккупируя нижний и средний ценовой сегмент, то в области бизнес-аналитики это давление значительно слабее. Исключение составляет компания Intersoft Lab, специализирующаяся в области разработки информационно-аналитических и управленческих систем, а также хранилищ данных. Одних банковских проектов на ее счету более сорока.


Однако не стоит забывать, что анализировать можно не только финансовые показатели и бухгалтерскую отчетность. Не меньший интерес представляют и неструктурированные данные. Продукты для работы с ними достаточно специфичны: хотя в их описаниях и встречается часто термин «искусственный интеллект», в реальности пока еще для извлечения с их помощью каких-то нетривиальных закономерностей нужно приложить массу весьма естественных интеллектуальных усилий, а именно — самостоятельно их настроить на те темы, области, с которыми нужно работать. Но именно в этой области проявляют себя отечественные разработчики, поскольку речь идет об анализе русскоязычного текста. Некоторые из таких систем имеют хоть и важное, но довольно узкое применение. Например, информационно-аналитическая система «Медиалогия» предназначена для мониторинга и анализа российских средств массовой информации. Основными заказчиками сервиса являются государственные учреждения, политические объединения, СМИ. Коммерческие компании производственного профиля, среди которых и «Северсталь», и «Вимм-Билль-Данн», тоже пользуются этими услугами. Еще по крайней мере две российские компании продвигают такого же рода услуги, но ориентируются больше на средние коммерческие фирмы.


Значительно шире сфера применения продуктов компании Convera. В частности, продукт Re-trievalWare обрабатывает и неструктурированные тексты, и формализованные базы данных, информацию в корпоративных почтовых системах и системах документооборота. В России решения на основе этого ПО выполнены для «Роспатента», используются в создающихся российских онлайн-библиотеках.


Американская компания Convera в нашей стране достаточно известна, а вот про российскую компанию «Мегапьютор» вряд ли в России много знают, хотя на мировом рынке она занимает не последнее место: 500 клиентов в 20 странах, среди которых Boeing, 3M, Dupont, Siemens. ЦБ РФ, Счетная палата РФ, Банк Москвы и некоторые другие банки, используют семейство продуктов этой компании Poly Analyst «с целью обнаружения в них ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных пониманию закономерностей», как формулируют задачу разработчики.


*****


«Администратор торговой системы оптового рынка электроэнергии единой энергетической системы» (НП «АТС») — структура с таким сложным названием является организатором торговли на оптовом рынке энергии. Проект по созданию хранилища данных подразумевал такие задачи: консолидация данных, поступающих из оперативных систем; поддержание историзма данных с сохранением версий модифицируемых записей; система регламентированной и нерегламентированной аналитической отчетности. Проект был поручен компании «Форс-центр разработки». Хранилище построено на платформе СУБД Oracle 9i. В качестве CASE-среды для разработки и развертывания хранилища использотема аналитической отчетности реализована средствами Oracle Discoverer 9i. Аналитическая функциональность решения включает: визуализацию ценовых, объемных, ограничительных и других сигналов рынка, в том числе отображение на карте; отслеживание цикличности, кластерный анализ, отслеживание необычных явлений, выбивающихся из ряда среднестатистических показателей за какой-либо период, краткосрочный и долгосрочный прогноз для принятия стратегических, в том числе инвестиционных, решений, выявление и фиксация фактов злоупотреблений (например, нарушений участниками торгов Закона об электроэнергетике), прогноз доходов от оказания услуг торговой системы оптового рынка.


*****

Создание информационно-аналитической системы в «Глории Джинс»

«Корпорация «Глория Джинс» — производитель одежды для детей и подростков под марками Gloria Jeans и Gee jay. Целью проекта была консолидация данных существующих систем автоматизации. Их предполагалось использовать в аналитических целях, а также для поддержки принятия решений. При этом нужно было создать простое и удобное для конечных пользователей средство просмотра накопленных данных и их анализа, с возможностью построения наглядных аналитических отчетов по различным срезам и с требуемым уровнем детализации. Подрядчиком выбрали компанию «Терн». Ею был предложен вариант создания системы, состоящей из подсистемы сбора, контроля и хранения корпоративных данных и информационно-аналитической подсистемы. В качестве платформы хранения данных была выбрана СУБД MS SQL Server 2000, в качестве средств создания и поддержания хранилища — программный продукт MS DTS, входящий в пакет MS SQL-2000, и хранимые процедуры, разработанные на языке Transact SQL. Для формулирования запросов были разработаны каталоги бизнес-терминов («Юниверс») и набор отчетов с применением программных продуктов Business Objects, включая «Анализ продаж», «Кредитный анализ», «Анализ логистики», «Финансовый анализ», «Управление качеством». В результате выполнения проекта стал возможен анализ данных с дискретностью до одной минуты и с горизонтом до нескольких лет. Данные анализируются по SKU, клиенту, точке продаж, складу, с привязками к географии, курсам валют, видам операций. Это данные о видах продаж, способах оплаты, причинах возвратов продукции. Пользователи системы — дирекции продаж, финансов, управление цепочками поставок, высшее руководство компании. Применение системы позволило улучшить планирование производства и продаж, снизить процент ликвидируемой продукции.


*****

Второе поколение ВI-приложений

Стив Робинсон, Алан Саймон


В настоящее время, имея более чем десятилетний опыт использования BI-технологий, можно говорить о появлении нового поколения ВI-приложе-ний. BI-приложения первого поколения чаше всего мало что делают, кроме выдачи смеси стандартных отчетов и анализов, выполненных на основе параметров, и постфактум; их нельзя изменить без привлечения ИТ-специалистов. Такое отсутствие гибкости не удовлетворяет современных аналитиков, так как они ценят возможность самообслуживания, возможность смотреть вперед. Второй критический недостаток большинства BI-сред первого поколения — неудовлетворительное управление метаданными. Часто это можно отнести за счет того, что в центре большинства старых наборов BI-инструментов находится какой-либо продукт, а все остальное более или менее успешно стыкуется к нему. В одной компании мы увидели Bl-срелу, которая была сконцентрирована преимущественно вокруг популярного приложения «Приборная доска управления». Оно функционировало как портал с доступом к целому набору отчетов и анализов, покрывающих почти всю функциональную область предприятия. Эта среда не имела правильной архитектуры; скорее она была образована путем добавления компонентов, предназначенных для удовлетворения специфических требований данного момента. Картина, типичная для большинства компаний, внедривших ВI-инструменты. Сама по себе такая реализация Bl-среды не масштабируема и не гибка. А кроме того, сейчас роль, которую управление метаданными играет в будущей Bl-среде предприятия, существенно расширяется.


Третья причина, по которой имеет смысл выделять Bl-приложения второго поколения, — это большая приближенность к понятию «реальное время». Многие организации имеют сейчас функциональные требования, которые предусматривают прохождение потоков данных от исходных систем в ВI-среду в реальном времени. Сейчас это более чем технический вопрос; успех Bl-среды может зависеть от понимания того, что, к примеру, широко используемый «Отчет о ежедневных продажах», формируемый в настоящее время на большинстве предпри-ятий к вечеру или утру следующего дня, должен быть сейчас доступен несколько раз в течение рабочего дня. Такого рода потребность в данных предъ-являет требования не только к средствам извлечения, преобразования и загрузки данных, но и к средствам подготовки отчетов и анализа. Здесь возникают совершенно новые проблемы. Например, придется подумать о том, как система будет предупреждать пользователей о точном «возрасте» или запаздывании информации, подвергаемой анализу. Наконец, последний важный фактор — требования безопасности. Как правило, ранее BI-среда создавалась и использовалась с минимально приемлемыми стандартами безопасности, устанавливаемыми в соответствии с возможностями инструментальных наборов. В конце концов, основной задачей было сделать данные более доступными. В наше время организации более требовательны к обеспечению безопасности, и второе поколение Bl-систем лучше решает эти вопросы. Хотя по-прежнему ВI-продукты значительно различаются между собой с точки зрения моделей обеспечения безопасности.



Автор: ОЛЬГА МЕЛЬНИК
Источник: INTELLIGENT ENTERPRISE
Дата: 28 июля 2005 г.
Город: Москва
Рубрика: Высокие технологии;Бизнес и предпринимательство


 

Медиалогия – мониторинг СМИ и медиа анализ в режиме реального времени. Карта сайта
© Медиалогия, 2003-2016 | 127018, Москва, ул. Складочная, д. 3, стр. 1 | +7 (495) 780-90-40 | info@mlg.ru

 

Privacy Policy

       Rambler's Top100