Мәліметтерді талдаудың мақсаттары. Іскерлік ақпаратты талдау – негізгі принциптер Бизнес интеллект деректерін талдау тәсілдері

Tableau Desktop бағдарламасының толық нұсқасын ТЕГІН, 14 күн жүктеп алыңыз және Tableau бизнес-барлау бойынша оқу материалдарын СЫЙЛЫҚ ретінде алыңыз.

Визуалды аналитиканы пайдалана отырып, үлкен деректермен қолжетімді жұмыс

TIBCO Spotfire платформасы арқылы үлкен деректерде жасырылған ақпаратты пайдаланып, іскерлік интеллектті жақсартыңыз және күнделікті тапсырмаларды шешіңіз. Бұл бизнес-пайдаланушыларға АТ мамандарын немесе арнайы білім беруді қажет етпей-ақ Big Data аналитикасының технологияларының толық спектрін пайдалануға мүмкіндік беретін интуитивті, ыңғайлы пайдаланушы интерфейсімен қамтамасыз ететін жалғыз платформа.

Spotfire интерфейсі шағын деректер жинақтарымен де, үлкен деректердің көп терабайттық кластерлерімен де жұмыс істеуді бірдей ыңғайлы етеді: сенсор көрсеткіштері, әлеуметтік желілердегі ақпарат, сату нүктелері немесе геолокация көздері. Барлық дағдылар деңгейіндегі пайдаланушылар миллиардтаған деректер нүктелерін біріктірудің графикалық көрінісі болып табылатын визуализацияларды пайдалану арқылы бай бақылау тақталарына және аналитикалық жұмыс процестеріне оңай қол жеткізе алады.

Болжамдық аналитика - жақсырақ негізделген шешімдер қабылдау үшін компанияның ортақ тәжірибесіне сүйене отырып үйрену. Spotfire Predictive Analytics қолданбасын пайдалана отырып, сіз өзіңіздің бизнес-барлау түсініктерінен жаңа нарықтық үрдістерді таба аласыз және басқару шешімдерін жақсарту үшін тәуекелді азайту үшін әрекет ете аласыз.

Қарау

Жоғары өнімді талдау үшін үлкен деректерге қосылу

Spotfire Hadoop және басқа үлкен деректер көздерімен үздіксіз интеграциясы бар үш негізгі талдау түрін ұсынады:

1. Сұраныс бойынша деректерді визуализациялау (Сұраныс бойынша талдаулар): өте жылдам, интерактивті деректер визуализациясын жеңілдететін кірістірілген, пайдаланушы конфигурациялайтын деректер қосқыштары
2. Дерекқордағы талдау (In-Database Analytics): үлкен деректер негізінде кез келген күрделіліктегі деректерді есептеуді жасауға мүмкіндік беретін үлестірілген есептеу платформасымен интеграция.
3. In-Memory Analytics: деректерді кез келген деректер көзінен, соның ішінде дәстүрлі және жаңа деректер көздерінен тікелей алатын статистикалық талдау платформасымен интеграция.

Бұл біріктіру әдістері бірге көрнекі барлау мен кеңейтілген аналитиканың қуатты үйлесімін білдіреді.
Ол іскери пайдаланушыларға қуатты, қолдануға оңай бақылау тақталары мен жұмыс үрдістері бар кез келген деректер көзінен деректерге қол жеткізуге, біріктіруге және талдауға мүмкіндік береді.

Үлкен деректер қосқыштары

Spotfire Big Data Connectors деректерге қол жеткізудің барлық түрлерін қолдайды: деректер көзінде, жадта және сұраныс бойынша. Кірістірілген Spotfire деректер қосқыштары мыналарды қамтиды:

• Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill және Pivotal HAWQ үшін сертификатталған Hadoop деректер қосқыштары
• Басқа сертификатталған үлкен деректер қосқыштарына Teradata, Teradata Aster және Netezza кіреді
• OSI PI сенсорлық сенсорлары сияқты көздерден алынған тарихи және ағымдағы деректерге арналған қосқыштар

Деректер көзіндегі таратылған есептеулер

Деректер көздері бойынша таратылатын деректерге қол жеткізетін SQL сұрауларына арналған операцияларды Spotfire ыңғайлы көрнекі таңдауына қоса, Spotfire деректер көздері ішінде жұмыс істейтін статистикалық және машиналық оқыту алгоритмдерін жасай алады және тек Spotfire жүйесінде визуализацияларды жасау үшін қажетті нәтижелерді қайтара алады.

• Пайдаланушылар TERR тілінің кірістірілген мүмкіндіктерін пайдаланып сценарийлерге қол жеткізетін визуалды таңдау функциясы бар бақылау тақталарымен жұмыс істейді,
• TERR сценарийлері Map/Reduce, H2O, SparkR немесе Fuzzy Logix-пен бірге бөлінген есептеу функционалдығын шақырады,
• Бұл қолданбалар өз кезегінде жүйелерге қол жеткізеді жоғары тиімділік Hadoop немесе басқа деректер көздері сияқты,
• TERR MapReduce немесе Spark көмегімен басқарылатын Hadoop түйіндерінде кеңейтілген аналитикалық қозғалтқыш ретінде қолдануға болады. TERR тілін Teradata деректер түйіндері үшін де пайдалануға болады.
• Нәтижелер Spotfire қолданбасында көрсетіледі.

Жетілдірілген аналитика үшін TERR

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) – TERR — компанияның S+-қа қатысты аналитикадағы көп жылдық тәжірибесіне сүйене отырып, R тілімен толық үйлесімді болу үшін TIBCO әзірлеген кәсіпорын деңгейіндегі статистикалық пакет. Бұл тұтынушыларға тек ашық бастапқы R көмегімен қолданбалар мен үлгілерді әзірлеуді жалғастыруға мүмкіндік береді, сонымен қатар өздерінің R кодын коммерциялық қауіпсіз платформада кодтарын қайта жазусыз біріктіруге және орналастыруға мүмкіндік береді. TERR тиімдірек, жадты жақсы басқаруға ие және ашық бастапқы R тіліне қарағанда үлкен көлемдегі деректерді жылдам өңдеу жылдамдығын қамтамасыз етеді.

Барлық функцияларды біріктіру

Жоғарыда аталған қуатты функционалдылықтың тіркесімі тіпті жоғары деңгейдегі аналитиканы қажет ететін ең күрделі тапсырмалар үшін де пайдаланушылар қарапайым және қолдануға оңай интерактивті жұмыс процестерімен әрекеттесетінін білдіреді. Бұл іскери пайдаланушыларға деректерді визуализациялауға және талдауға және бизнес-интеллект негізіндегі деректер архитектурасының мәліметтерін білмей-ақ, талдау нәтижелерін бөлісуге мүмкіндік береді.

Мысал: Жоғалған жүкті сипаттайтын модельдің нәтижелерін конфигурациялауға, іске қосуға және визуализациялауға арналған Spotfire интерфейсі. Бұл интерфейс арқылы іскери пайдаланушылар Hadoop кластерлерінде сақталған транзакция және жөнелту деректерінде TERR және H2O (таратылған есептеу жүйесі) арқылы есептеулерді орындай алады.

Үлкен деректерге арналған аналитикалық кеңістік

Жетілдірілген және болжамды аналитика

Пайдаланушылар Spotfire визуалды таңдау бақылау тақталарын болжам жасауды, үлгілерді құруды және оларды жылдам оңтайландыруды жеңілдететін кеңейтілген мүмкіндіктердің бай жинағын іске қосу үшін пайдаланады. Үлкен деректерді пайдалану арқылы талдауды деректер көзінің (In-Datasource) ішінде жасауға болады, тек жинақталған ақпаратты және Spotfire платформасында визуализацияларды жасау үшін қажетті нәтижелерді қайтарады.

Машиналық оқыту

Машиналық оқыту құралдарының кең ауқымы Spotfire бір рет басу арқылы пайдалануға болатын кіріктірілген мүмкіндіктер тізімінде қол жетімді. Статистиктер R тілінде жазылған бағдарлама кодына қол жеткізе алады және қолданылатын функцияларды кеңейте алады. Машиналық оқыту функционалдығын оңай қайта пайдалану үшін басқа пайдаланушылармен бөлісуге болады.

Spotfire және TERR жүйесінде үздіксіз категориялық айнымалылар үшін келесі машиналық оқыту әдістері қолжетімді:

• Сызықтық және логистикалық регрессия
• Шешім ағаштары, Кездейсоқ орман алгоритмі, Градиентті күшейту машиналары (GBM)
• Жалпыланған сызықтық (аддитивтік) модельдер (Жалпыланған аддитивті модельдер
• Нейрондық желілер

Мазмұнды талдау

Spotfire аналитика мен деректер визуализациясын қамтамасыз етеді, олардың көпшілігі бұрын пайдаланылмаған - бұл құжаттар, есептер, CRM жүйесінің жазбалары, сайт журналдары, әлеуметтік медиа жазбалары және т.б. сияқты көздерде сақталатын құрылымдалмаған мәтін.

Орынның аналитикасы

Ажыратымдылығы жоғары деңгейлі карталар үлкен деректерді визуализациялаудың тамаша тәсілі болып табылады. Spotfire картасының бай функционалдығы қажетінше көптеген анықтамалық және функционалды қабаттары бар карталарды жасауға мүмкіндік береді. Spotfire сонымен қатар карталармен жұмыс істеу кезінде күрделі аналитиканы пайдалану мүмкіндігін береді. Географиялық карталардан басқа, жүйе пайдаланушылардың әрекетін, қоймаларды, өндірісті, шикізатты және басқа да көптеген көрсеткіштерді визуализациялау үшін карталарды жасайды.

Әрбір ірі бизнес пен орта құрылымдардың көпшілігі компанияның ісінің жай-күйі туралы дұрыс емес мәліметтерді басшылыққа беру мәселесімен бетпе-бет келеді. Себептер әртүрлі болуы мүмкін, бірақ салдары әрқашан бірдей - қаржылық операциялардың тиімділігіне теріс әсер ететін қате немесе уақтылы емес шешімдер. Мұндай жағдайларды болдырмау үшін кәсіби іскерлік интеллект немесе BI жүйесі әзірленген ( ағылшын тілінен. – іскерлік интеллект). Бұл жоғары технологиялық «ассистенттер» бизнестің барлық аспектілерін басқарушылық бақылау жүйесін құруға ықпал етеді.

Негізінде BI жүйелері бизнесті талдауға және есеп беруге арналған жетілдірілген аналитикалық бағдарламалық құрал болып табылады. Бұл бағдарламалар әртүрлі ақпарат көздерінен алынған деректерді пайдалана алады және оларды ыңғайлы пішінде және бөлімде бере алады. Нәтижесінде басшылық компанияның жағдайы туралы толық және ашық ақпаратқа жылдам қол жеткізе алады. BI көмегімен алынған есептердің ерекшелігі менеджердің ақпаратты қандай контексте алу керектігін өз бетінше таңдау мүмкіндігі болып табылады.

Қазіргі Business Intelligence жүйелері көп функциялы. Сол себепті в ірі компанияларолар бизнес есептерін алудың басқа тәсілдерін біртіндеп алмастыруда. Олардың негізгі мүмкіндіктеріне мыналар жатады:

• Әртүрлі дерекқорларға қосылу, атап айтқанда;
• Күрделілігі, құрылымы, түрі және орналасуы әртүрлі есептерді жоғары жылдамдықпен құру. Сондай-ақ кесте бойынша есептерді құру кестесін тікелей қатысусыз және деректерді таратусыз орнатуға болады;
• Деректермен ашық жұмыс;
• Әртүрлі көздерден алынған ақпарат арасындағы нақты байланысты қамтамасыз ету;
• Жүйедегі қызметкерлерге қол жеткізу құқықтарының икемді және интуитивті конфигурациясы;
• Деректерді сізге ыңғайлы кез келген форматта сақтау - PDF, Excel, HTML және басқалары.

Мүмкіндіктер ақпараттық жүйелеріскерлік интеллект менеджерге қажетті ақпаратты беру үшін АТ бөліміне немесе оның көмекшілеріне тәуелді болмауға мүмкіндік береді. Сондай-ақ шешімдеріңіздің дұрыс бағытын сөзбен емес, нақты сандармен көрсетуге тамаша мүмкіндік. Батыстағы көптеген ірі желілік корпорациялар BI жүйелерін ұзақ уақыт бойы қолданады, соның ішінде әлемге әйгілі Amazon, Yahoo, Wall-Mart және т.б. Жоғарыда аталған корпорациялар бизнес-интеллектке лайықты ақша жұмсайды, бірақ енгізілген BI жүйелері баға жетпес артықшылықтар.

Кәсіби бизнес-барлау жүйелерінің артықшылықтары барлық озық BI қолданбаларында қолдау көрсетілетін принциптерге негізделген:

1. көріну. Кез келген бизнесті талдау бағдарламалық құралының негізгі интерфейсі негізгі көрсеткіштерді көрсетуі керек. Осының арқасында менеджер кәсіпорындағы жағдайды тез бағалай алады және қажет болған жағдайда бірдеңе жасауға кіріседі;
2. Баптау. Әрбір пайдаланушы интерфейсті және функционалдық пернелерді өзі үшін ең қолайлы жолмен теңшей алуы керек;
3. Қабаттау. Әрбір деректер жиынында белгілі бір деңгейде қажетті ақпаратты егжей-тегжейлі қамтамасыз ету үшін бірнеше кесінділер (қабаттар) болуы керек;
4. Интерактивтілік. Пайдаланушылар бір уақытта барлық көздерден және бірнеше бағытта ақпарат жинай алуы керек. Жүйеде негізгі параметрлер бойынша ескертулерді орнату функциясы болуы қажет;
5. Көп ағынды және қол жеткізуді басқару. Бір мезгілде жұмыс BI жүйесінде жүзеге асырылуы керек үлкен санолар үшін әртүрлі қол жеткізу деңгейлерін орнату мүмкіндігі бар пайдаланушылар.

Бүкіл АТ қауымдастығы бизнес-барлаудың ақпараттық жүйелері саланы дамытудың ең перспективалы бағыттарының бірі екендігімен келіседі. Алайда, олардың орындалуына көбінесе техникалық және психологиялық кедергілер, басшылардың келісілмеген жұмысы және белгіленген жауапкершілік салаларының жоқтығы кедергі келтіреді.

Класс BI жүйелерін енгізуді қарастырған кезде, жобаның сәттілігі көп жағдайда компания қызметкерлерінің инновацияға қатынасына байланысты болатынын есте ұстаған жөн. Бұл барлық АТ өнімдеріне қатысты: скептицизм және қысқарту қорқынышы барлық енгізу әрекеттеріне кедергі келтіруі мүмкін. Сондықтан іскерлік барлау жүйесі болашақ пайдаланушыларды қалай сезінетінін түсіну өте маңызды. Компания қызметкерлері жүйеге көмекші және жұмысты жақсарту құралы ретінде қараған кезде тамаша жағдай болады.

BI технологиясын енгізу бойынша жобаны бастамас бұрын компанияның бизнес-процестері мен басқарушылық шешімдерді қабылдау принциптеріне мұқият талдау жасау қажет. Өйткені, дәл осы деректер компаниядағы жағдайды талдауға қатысады. Ол сонымен қатар басқа негізгі критерийлермен бірге BI жүйесін таңдауға көмектеседі:

1. BI жүйелерін енгізудің мақсаттары мен міндеттері;
2. Мәліметтерді сақтауға қойылатын талаптар және олармен жұмыс істеу мүмкіндігі;
3. Мәліметтерді біріктіру функциялары. Компаниядағы барлық көздерден алынған деректерді пайдаланбай, басшылық жағдайдың тұтас бейнесін ала алмайды;
4. Визуализация мүмкіндіктері. Әрбір адам үшін идеалды BI аналитикасы әртүрлі болып көрінеді және жүйе әрбір пайдаланушының қажеттіліктерін қанағаттандыруы керек;
5. Әмбебаптық немесе тар мамандандыру. Әлемде белгілі бір салаға бағытталған жүйелер, сонымен қатар кез келген контексте ақпаратты жинауға мүмкіндік беретін әмбебап шешімдер бар;
6. Талап етілетін ресурстар және бағдарламалық өнімнің бағасы. BI жүйесін таңдау, кез келген бағдарламалық қамтамасыз ету сияқты, компанияның мүмкіндіктеріне байланысты.

Жоғарыда аталған критерийлер менеджментке белгілі іскерлік барлау жүйелерінің әртүрлілігі арасында саналы таңдау жасауға көмектеседі. Басқа параметрлер бар (мысалы, деректерді сақтау құрылымы, веб-архитектура), бірақ олар тар АТ салаларында дағдыларды талап етеді.

Таңдау жасау, бағдарламалық жасақтаманы сатып алу, оны орнату және конфигурациялау жеткіліксіз. Кез келген бағыттағы BI жүйелерін сәтті енгізу келесі ережелерге негізделген:

• Деректер дұрыстығы. Егер талдауға арналған деректер қате болса, онда күрделі жүйе қатесі болуы мүмкін;
• Әрбір пайдаланушы үшін толық оқыту;
• Жылдам іске асыру. Бір пайдаланушыға арналған тамаша қызметке емес, барлық негізгі орындарда қажетті есептерді дұрыс қалыптастыруға назар аудару қажет. Сіз әрқашан есептің сыртқы түрін реттей аласыз немесе орындағаннан кейін ыңғайлы болу үшін басқа бөлімді қоса аласыз;
• BI жүйесіндегі инвестицияның қайтарымдылығын түсініңіз. Әсер көптеген факторларға байланысты және кейбір жағдайларда бірнеше айдан кейін ғана көрінеді;
• Жабдық тек ағымдағы жағдайға ғана емес, жақын болашаққа да жобалануы керек;
• BI енгізу неліктен басталғанын түсініңіз және бағдарламалық құралдан мүмкін емес нәрсені талап етпеңіз.

Статистикалық мәліметтерге сәйкес, компания басшыларының 30%-ы ғана BI жүйелерін енгізуге қанағаттанған. Бизнесті талдау бағдарламалық жасақтамасы бар ұзақ жылдар ішінде сарапшылар тиімділікті минимумға дейін төмендететін 9 негізгі қатені тұжырымдады:

1. Басқару үшін іске асыру мақсатының анық еместігі. Көбінесе жобаны IT бөлімі менеджерлердің жақын араласуынсыз жасайды. Көп жағдайда іске асыру және пайдалану процесінде BI жүйесінің мақсаты мен міндеттеріне, артықшылықтары мен пайдаланудың қарапайымдылығына қатысты сұрақтар туындайды;
2. Басқаруда, қызметкерлер жұмысында және шешім қабылдауда ашықтықтың болмауы. Менеджерлер қызметкерлердің далада қалай жұмыс істейтінін білмеуі мүмкін, ал басқару шешімдері құрғақ фактілер негізінде ғана қабылданбайды. Бұл BI жүйесін енгізу нәтижесінде бар парадигманы сақтаудың мүмкін еместігіне әкеледі. Ал жылдар бойы қалыптасқан корпоративтік басқару мәдениетін бұзу жиі мүмкін емес;
3. Деректер сенімділігінің жеткіліксіздігі. Бизнесті талдау жүйесіне жалған ақпараттың енуіне жол берілмейді, әйтпесе қызметкерлер оған сене алмайды және оны пайдалана алмайды;
4. Кәсіби іскерлік барлау жүйесін қате таңдау. Менеджмент BI жүйесін енгізу үшін үшінші тарап ұйымын жалдаған және оны таңдауға қатыспаған тарихтағы көптеген мысалдар өздерін айтады. Нәтижесінде қажетті есепті алуға мүмкіндік бермейтін немесе компанияда бар бағдарламалық құралдардың бірін біріктіру мүмкін емес жүйе енгізілуде;
5. Болашаққа жоспардың жоқтығы. BI жүйелерінің ерекшелігі оның статикалық бағдарламалық құрал еместігінде. Іске асыру жобасын аяқтап, ол туралы ойланбау мүмкін емес. Жақсартуға қатысты пайдаланушылар мен басшылық тарапынан көптеген талаптар бар;
6. BI жүйесін қолдау үшін үшінші тарап ұйымына беру. Тәжірибе көрсеткендей, мұндай жағдайлар көбінесе өнімнің оқшаулануына және жүйенің нақты жағдайынан оқшаулануына әкеледі. Жеке қолдау қызметі пайдаланушының кері байланысы мен басқару талаптарына әлдеқайда жылдам және тиімдірек жауап береді;
7. Сақтау ниеті. Бизнесте бұл қалыпты жағдай, бірақ BI аналитикасы компания қызметінің барлық аспектілерін ескерген жағдайда ғана жұмыс істейді. Сондықтан құны жоғары терең аналитикалық жүйелер ең тиімді болып табылады. Қызығушылықты оятатын салалар бойынша бірнеше есептерді алуға ұмтылу деректердегі жиі қателіктерге және IT мамандарының біліктілігіне үлкен тәуелділікке әкеледі;
8. Компанияда әртүрлі терминология. Барлық пайдаланушылардың негізгі терминдерді және олардың мағынасын түсінуі маңызды. Қарапайым түсінбеушілік BI жүйесінің есептері мен көрсеткіштерін қате түсіндіруге әкелуі мүмкін;
9. Кәсіпорында бизнесті талдаудың бірыңғай стратегиясының болмауы. Барлық қызметкерлер үшін таңдалған бір курссыз кез келген BI класс жүйесі жеке менеджерлердің талаптарына жауап беретін әр түрлі есептердің жиынтығы ғана болады.

BI жүйелерін енгізу бизнесіңізді келесі деңгейге көтеруге көмектесетін маңызды қадам болып табылады. Бірақ бұл жеткілікті үлкен қаржы құйылуын ғана емес, сонымен қатар компанияның әрбір қызметкерінің уақыты мен күшін қажет етеді. Әрбір бизнес бизнесті талдау жүйесін енгізу жобасын сауатты аяқтауға дайын емес.

Ірі тұтынушылармен ондаған жылдар бойы жұмыс істеген Force бизнесті талдау саласында үлкен тәжірибе жинақтады және қазір үлкен деректер технологияларын белсенді түрде дамытуда. CNews-ке берген сұхбатында зерттеу жобаларының директоры және Force үлкен деректер бөлімінің басшысы Ольга Горчинская CNews-ке берген сұхбатында осы саладағы тәжірибе, ірі енгізулер, меншікті шешімдер және әлемдегі ең ірі Oracle шешімдерін тестілеу орталығы туралы айтты.

15.10.2015

Ольга Горчинская

Соңғы жылдары басшылардың буыны өзгерді. Ақпараттандыру дәуірінде өз мансабын жасаған компаниялардың басшылығына жаңа адамдар келді, олар компьютерді, интернетті және мобильді құрылғыларды күнделікті өмірде де, жұмыс мәселелерін шешуде де қолдануға дағдыланған.

CNews: BI құралдары қаншалықты сұранысқа ие ресейлік компаниялар? Бизнесті талдауға көзқараста өзгерістер бар ма: «Excel стиліндегі аналитикадан» топ-менеджерлердің аналитикалық құралдарын пайдалануына дейін?

Ольга Горчинская:

Бүгінгі таңда бизнесті талдау құралдарына қажеттілік қазірдің өзінде айтарлықтай жоғары. Оларды экономиканың барлық дерлік салаларында ірі ұйымдар пайдаланады. ШОБ және ШОБ екеуі де Excel бағдарламасынан арнайы аналитикалық шешімдерге көшудің артықшылықтарын түсінеді.

Бұл жағдайды бес жыл бұрынғы компаниялардағы жағдаймен салыстыратын болсақ, айтарлықтай ілгерілеушілікті байқаймыз. Соңғы жылдары басшылардың буыны өзгерді. Ақпараттандыру дәуірінде өз мансабын жасаған компаниялардың басшылығына жаңа адамдар келді, олар компьютерді, интернетті және мобильді құрылғыларды күнделікті өмірде де, жұмыс мәселелерін шешуде де қолдануға дағдыланған.

CNews: Бірақ басқа жобалар жоқ па?

Ольга Горчинская:

Жақында біз жаңа ірі BI жобаларының аздап азайғанын байқадық. Біріншіден, күрделі жалпы экономикалық және саяси жағдай рөл атқарады. Батыстық жүйені енгізуге байланысты кейбір жобаларды бастауға кедергі келтіреді. Еркін бағдарламалық жасақтамаға негізделген шешімдерге қызығушылық та BI жобаларының басталуын кешіктіреді, өйткені бұл бағдарламалық жасақтама сегментін алдын ала зерттеуді қажет етеді. Көптеген ашық бастапқы аналитикалық шешімдер кеңінен қолдану үшін жеткілікті түрде жетілмеген.

Екіншіден, нарықтың белгілі бір қанығуы байқалды. Қазір бизнес-талдау қолданылмайтын ұйымдар онша көп емес. Және, шамасы, ірі корпоративтік аналитикалық жүйелерді енгізудің белсенді өсу уақыты өтіп жатыр.

Соңында, қазір тұтынушылардың назарын BI құралдарын пайдалануға аударып жатқанын атап өту маңызды, бұл біз үйреніп қалған жобалар санының өсуін тежейді. Шындығында, жетекші жеткізушілер - Oracle, IBM, SAP - өздерінің BI шешімдерін бірыңғай логикалық деректер моделі идеясына негіздейді, бұл бір нәрсені талдамас бұрын, барлық тұжырымдамаларды нақты анықтау және келісу қажет екенін білдіреді. көрсеткіштер.

Айқын артықшылықтармен бірге бұл бизнес пайдаланушылардың АТ мамандарына жоғары тәуелділігіне әкеледі: егер қарастырылатын шеңберге кейбір жаңа деректерді қосу қажет болса, бизнес деректерді жүктеп алу, оны бұрыннан бар деректермен теңестіру үшін үнемі АТ-ке жүгінуі керек. құрылымдар, оны жалпы үлгіге қосу және т.б. D. Енді біз бизнестің көбірек еркіндікті қалайтынын көріп отырмыз және жаңа құрылымдарды өз бетінше қосу, оларды өз қалауы бойынша түсіндіру және талдау мүмкіндігі үшін пайдаланушылар корпоративтік жүйеліліктің кейбір бөлігін құрбан етуге дайын.

Сондықтан, соңғы пайдаланушыларға деректермен тікелей жұмыс істеуге және корпоративтік деңгейдегі үйлесімділікке көп мән бермеуге мүмкіндік беретін жеңіл құралдар қазір бірінші орынға шығады. Нәтижесінде біз Data Discovery стилінде жұмыс істеуге мүмкіндік беретін Tableaux және Qlick табысты жылжытуын және ірі шешім жеткізушілерінің нарықты біршама жоғалтуын көріп отырмыз.

CNews: Бұл бірқатар ұйымдардың неліктен бірнеше BI жүйесін енгізіп жатқанын түсіндіреді - бұл әсіресе қаржы секторында байқалады. Бірақ мұндай ақпараттандыруды қалыпты деп санауға бола ма?

Ольга Горчинская

Бүгінгі күні біз кәсіпорын деңгейіне тым жеңіл деп есептейтін құралдар жетекші рөл атқарады. Бұл Data Discovery класының шешімдері.

Ольга Горчинская:

Шынында да, тәжірибеде ірі ұйымдар көбінесе бір емес, бірнеше тәуелсіз аналитикалық жүйелерді пайдаланады, олардың әрқайсысында өзінің BI құралдары бар. Жалпы корпоративтік аналитикалық модель идеясы утопияның бір түрі болып шықты, ол соншалықты танымал емес және тіпті аналитикалық технологияларды жылжытуды шектейді, өйткені іс жүзінде әрбір бөлім, тіпті жеке пайдаланушы тәуелсіздік пен еркіндікті қалайды. . Бұл жерде қорқынышты ештеңе жоқ. Шынында да, бір банкте тәуекел мамандары мен маркетологтарға мүлдем басқа BI құралдары қажет. Сондықтан, компания барлық тапсырмалар үшін күрделі жалғыз шешімді емес, жеке бөлімдер үшін ең қолайлы бірнеше шағын жүйелерді таңдаған кезде бұл қалыпты жағдай.

Бүгінгі күні біз кәсіпорын деңгейіне тым жеңіл деп есептейтін құралдар жетекші рөл атқарады. Бұл Data Discovery класының шешімдері. Олар деректермен жұмыс істеудің қарапайымдылығы, жылдамдық, икемділік және талдау нәтижелерін түсінуге оңай ұсыну идеясына негізделген. Мұндай құралдардың танымал болуының тағы бір себебі бар: компаниялар өзгермелі құрылымдағы, әдетте құрылымдалмаған, «бұлыңғыр» мағынасы бар және әрқашан анық емес құндылығы бар ақпаратпен жұмыс істеу қажеттілігін көбірек сезінуде. Бұл жағдайда бизнесті талдаудың классикалық құралдарына қарағанда икемді құралдар сұранысқа ие.

Force Еуропадағы ең үлкен және Ресейдегі бірегей платформаны құрды - Fors Solution Center. Оның негізгі міндеті – әкелу соңғы технология Oracle соңғы тұтынушыға, серіктестерге оларды әзірлеуге және қолдануға көмектесу, жабдықты және бағдарламалық жасақтаманы тестілеу процестерін мүмкіндігінше қолжетімді ету үшін. Бұл серіктестер үшін жүйелер мен бұлттық шешімдерді сынайтын деректер орталығының бір түрі.

CNews: Үлкен деректер технологиялары бизнес-аналитиканы дамытуға қалай көмектеседі?

Ольга Горчинская:

Бұл салалар - үлкен деректер мен бизнес-интеллект - бір-біріне жақындап келеді және менің ойымша, олардың арасындағы шекара қазірдің өзінде бұлыңғыр. Мысалы, терең аналитика «үлкен деректер» болып саналады, дегенмен ол Үлкен деректерден бұрын бар. Қазір машиналық оқытуға, статистикаға қызығушылық артып келеді және осы үлкен деректер технологияларының көмегімен есептеулер мен визуализацияға бағытталған дәстүрлі бизнес жүйесінің функционалдығын кеңейтуге болады.

Сонымен қатар, деректер қоймасының тұжырымдамасы Hadoop технологиясын қолдану арқылы кеңейтілді, бұл «деректер көлі» (деректер көлдері) түріндегі корпоративтік сақтауды құрудың жаңа стандарттарына әкелді.

CNews: Үлкен деректер шешімдері үшін ең перспективалы міндеттер қандай?

Ольга Горчинская:

Біз BI жобаларында үлкен деректер технологияларын бірнеше жағдайда қолданамыз. Біріншісі, қолданыстағы деректер қоймасының өнімділігін арттыру қажет болғанда, бұл компаниялар пайдаланатын ақпарат көлемін жылдам арттыратын ортада өте маңызды. Дәстүрлі реляциялық дерекқорларда бастапқы деректерді сақтау өте қымбат және барған сайын көбірек өңдеу қуатын талап етеді. Мұндай жағдайларда Hadoop құралдар жинағын пайдалану мағынасы бар, ол өзінің архитектурасы өте тиімді, икемді, нақты қажеттіліктерге бейімделетін және экономикалық тұрғыдан тиімді, өйткені ол ашық бастапқы шешімге негізделген.

Hadoop көмегімен біз, атап айтқанда, бір ірі ресейлік банкте құрылымдалмаған деректерді сақтау және өңдеу мәселесін шештік. Бұл жағдайда өзгеретін құрылымның тұрақты келіп түсетін үлкен көлемдегі деректері туралы болды. Бұл ақпаратты өңдеу, талдау, одан сандық көрсеткіштер шығару, сондай-ақ бастапқы деректерді сақтау қажет. Кіріс ақпарат көлемінің айтарлықтай өсуін ескере отырып, бұл үшін реляциялық жадты пайдалану тым қымбат және тиімсіз болды. Біз өңдеу үшін бөлек Hadoop кластерін жасадық бастапқы құжаттар, оның нәтижелері талдау және одан әрі пайдалану үшін реляциялық жадқа жүктеледі.

Екінші бағыт – BI жүйесінің функционалдығын кеңейту үшін кеңейтілген аналитикалық құралдарды енгізу. Бұл өте перспективалы бағыт, өйткені ол тек АТ мәселелерін шешумен ғана емес, сонымен қатар бизнестің жаңа мүмкіндіктерін құрумен де байланысты.

Жетілдірілген аналитиканы енгізу үшін арнайы жобаларды ұйымдастырудың орнына, біз бар жобалардың ауқымын кеңейтуге тырысамыз. Мысалы, кез келген дерлік жүйе үшін пайдалы функция қол жетімді тарихи деректерге негізделген көрсеткіштерді болжау болып табылады. Бұл соншалықты оңай жұмыс емес, ол тек құралдармен жұмыс істеу дағдыларын ғана емес, сонымен қатар белгілі бір математикалық білімді, статистика мен эконометриканы білуді талап етеді.

Біздің компанияда осы талаптарға сай келетін деректер ғалымдарының арнайы командасы бар. Олар денсаулық сақтау саласында нормативтік есептілікті қалыптастыру бойынша жобаны аяқтады, сонымен қатар, осы жоба аясында жүктемені болжау жүзеге асырылды. медициналық ұйымдаржәне оларды статистикалық көрсеткіштер бойынша сегменттеу. Тапсырыс беруші үшін мұндай болжамдардың мәні түсінікті, ол үшін бұл қандай да бір жаңа экзотикалық технологияны пайдалану ғана емес, аналитикалық мүмкіндіктердің толығымен табиғи кеңеюі. Нәтижесінде жүйені дамытуға қызығушылық оятылады, ал біз үшін - жаңа жұмыс. Біз қазір осындай жолмен қаланы басқару жобасында болжамды аналитикалық технологияларды енгізіп жатырмыз.

Және, сайып келгенде, бізде үлкен деректер технологияларын енгізу тәжірибесі бар, мұнда біз құрылымдалмаған деректерді, ең алдымен әртүрлі мәтіндік құжаттарды пайдалану туралы айтып отырмыз. Интернет бизнес үшін пайдалы ақпаратты қамтитын құрылымсыз ақпараттың үлкен көлемімен үлкен мүмкіндіктер ұсынады. Біз Ресейлік бағалаушылар қоғамының тапсырысы бойынша ROSEKO компаниясына арналған жылжымайтын мүлікті бағалау жүйесін әзірлеуде өте қызықты тәжірибе алдық. Ұқсас объектілерді таңдау үшін жүйе Интернеттегі дереккөздерден деректер жинады, бұл ақпаратты лингвистикалық технологияларды пайдалана отырып өңдеді және машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, геоаналитика көмегімен байытты.

CNews: Force бизнес-интеллект және үлкен деректер салаларында қандай жеке шешімдерді дамытуда?

Ольга Горчинская:

Біз үлкен деректер саласындағы арнайы шешімді әзірледік және әзірлеудеміз - ForSMedia. Бұл тұтынушылардың білімін байыту үшін әлеуметтік медиа деректерін талдау платформасы. Оны әртүрлі салаларда қолдануға болады: қаржы секторы, телекоммуникация, бөлшек сауда – олар өз тұтынушылары туралы мүмкіндігінше көбірек білгісі келетін жерде.

Ольга Горчинская

Біз үлкен деректер саласындағы арнайы шешімді әзірледік және әзірлеудеміз - ForSMedia. Бұл тұтынушылардың білімін байыту үшін әлеуметтік медиа деректерін талдау платформасы.

Әдеттегі пайдалану жағдайы мақсатты маркетингтік науқандарды әзірлеу болып табылады. Егер компанияның 20 миллион тұтынушысы болса, дерекқордағы барлық жарнамаларды тарату шындыққа жанаспайды. Жарнаманы алушылардың шеңберін тарылту қажет, ал мұндағы мақсаттық функция маркетингтік ұсынысқа тұтынушылардың жауабын арттыру болып табылады. Бұл жағдайда біз ForSMedia-ға барлық клиенттер туралы негізгі деректерді (аты-жөні, тегі, туған күні, тұрғылықты жері) жүктей аламыз, содан кейін әлеуметтік желілердегі ақпарат негізінде оларды жаңа пайдалы ақпаратпен, соның ішінде қызығушылықтар шеңберімен толықтыра аламыз. , әлеуметтік мәртебесі, отбасы құрамы, кәсіби сала. қызметі, музыкалық қалауы және т.б.. Әрине, мұндай білімді барлық клиенттер таба алмайды, өйткені олардың белгілі бір бөлігі әлеуметтік желілерді мүлдем пайдаланбайды, бірақ мақсатты маркетинг үшін, мысалы «толық емес» нәтиже үлкен артықшылықтар береді.

Әлеуметтік желілер- онымен жұмыс істеу қиын болса да, өте бай дереккөз. Пайдаланушылар арасында адамды анықтау оңай емес - адамдар жиі өз есімдерінің әртүрлі формаларын пайдаланады, жасын, қалауын көрсетпейді, оның жазбалары, жазылу топтары негізінде пайдаланушының сипаттамаларын білу оңай емес.

ForSMedia платформасы үлкен деректер технологияларына негізделген барлық осы мәселелерді шешеді және тұтынушы деректерін жаппай байытуға және нәтижелерді талдауға мүмкіндік береді. Қолданылатын технологиялардың арасында Hadoop, R статистикалық зерттеу ортасы, RCO лингвистикалық өңдеу құралдары және Деректерді табу құралдары бар.

ForSMedia платформасы тегін бағдарламалық жасақтаманы барынша пайдаланады және іскерлік тапсырманың талаптарына сәйкес келетін кез келген аппараттық платформаға орнатуға болады. Бірақ үлкен іске асырулар және жоғары өнімділік талаптары үшін біз Oracle аппараттық және бағдарламалық жүйелерінде жұмыс істеу үшін оңтайландырылған арнайы нұсқаны ұсынамыз - Oracle Big Data Appliance және Oracle Exalytics.

Ірі жобаларда инновациялық интеграцияланған Oracle жүйелерін пайдалану аналитикалық жүйелер саласында ғана емес, біздің қызметіміздің маңызды бағыты болып табылады. Мұндай жобалар қымбатқа түседі, бірақ шешіліп жатқан міндеттердің ауқымдылығына байланысты олар өзін толығымен ақтайды.

CNews: Клиенттер сатып алу туралы шешім қабылдағанға дейін бұл жүйелерді қандай да бір жолмен тексере ала ма? Сіз, мысалы, сынақ орындықтарын бересіз бе?

Ольга Горчинская:

Бұл бағытта біз тек сынақ стендтерін ұсынып қана қоймай, Еуропадағы ең үлкен және Ресейдегі бірегей платформаны – Fors Solution орталығын құрдық. Оның негізгі міндеті – соңғы тұтынушыға соңғы Oracle технологияларын жақындату, серіктестерге оларды әзірлеу мен қолдануда көмектесу, аппараттық және бағдарламалық қамтамасыз етуді тестілеу процестерін мүмкіндігінше қолжетімді ету. Идея кенеттен пайда болған жоқ. Force 25 жылға жуық уақыт бойы Oracle технологиялары мен платформаларына негізделген шешімдерді әзірлеп, енгізіп келеді. Біздің клиенттермен де, серіктестермен де жұмыс істеу тәжірибесі мол. Шын мәнінде, Force Ресейдегі Oracle құзыретті орталығы болып табылады.

Осы тәжірибеге сүйене отырып, 2011 жылы Oracle Exadata деректер базасының қозғалтқышының алғашқы нұсқалары пайда болған кезде, біз ExaStudio деп аталатын осы жүйелерді әзірлеуге арналған бірінші зертхананы құрдық. Оның негізінде ондаған компаниялар жаңа Exadata аппараттық және бағдарламалық шешімдерінің мүмкіндіктерін аша алады. Ақырында, 2014 жылы біз оны жүйелер мен бұлттық шешімдерді тестілеуге арналған өзіндік деректер орталығына айналдырдық - бұл Fors Solution Center.

Қазір біздің Орталықта Exadata және Exalogic-тен бастап Big Data Appliance-қа дейінгі соңғы Oracle бағдарламалық және аппараттық жүйелерінің толық желісі бар, олар шын мәнінде серіктестеріміз бен клиенттеріміз үшін сынақ стендтері қызметін атқарады. Тестілеуден басқа, мұнда ақпараттық жүйелерді тексеру, жаңа платформаға көшу, теңшеу, конфигурациялау және масштабтау қызметтерін алуға болады.

Орталық бұлтты технологияларды қолдану бағытында да белсенді дамып келеді. Жақында Орталықтың архитектурасы оның есептеу ресурстары мен қызметтерін бұлтта қамтамасыз ететіндей етіп пысықталды. Енді тұтынушылар өзіне-өзі қызмет көрсету схемасының өнімді мүмкіндіктерін пайдалана алады: сынақ деректерін, қолданбаларды бұлттық ортаға жүктеп, тестілеуді орындай алады.

Нәтижесінде серіктес компания немесе тұтынушы өз аумағындағы жабдықтарға және пилоттық жобаларға алдын ала инвестиция салмай, біздің бұлтқа өз қосымшаларын жүктеп, сынақтан өткізе алады, өнімділік нәтижелерін салыстыра алады және жаңа платформаға ауысу туралы сол немесе басқа шешім қабылдай алады.

CNews: Ал соңғы сұрақ – Oracle Day-те не сыйлайсыз?

Ольга Горчинская:

Oracle күні корпорация мен оның барлық серіктестері үшін Ресейдегі жылдың басты оқиғасы болып табылады. Force бірнеше рет оның бас демеушісі болды және биыл да. Форум толығымен бұлтты тақырыптарға арналады - PaaS, SaaS, IaaS және Oracle бұлтты күні ретінде өтеді, өйткені Oracle осы технологияларға үлкен көңіл бөледі.

Іс-шарада біз ForSMedia платформамызды таныстырамыз, сонымен қатар үлкен деректер технологияларын пайдалану тәжірибесі мен бизнес-интеллект саласындағы жобалар туралы сөйлесеміз. Және, әрине, біз сізге бұлтты шешімдерді құру саласындағы Fors Solution орталығының жаңа мүмкіндіктері туралы айтып береміз.

Іскерлік интеллект немесе BI — ұйымның бастапқы деректерін талдауға арналған әртүрлі бағдарламалық өнімдер мен қолданбаларды білдіретін жалпы термин.

Іскерлікті талдау әрекет ретінде бірнеше өзара байланысты процестерден тұрады:

• деректерді өндіру (деректерді өндіру),
• нақты уақыттағы аналитикалық өңдеу (онлайн-аналитикалық өңдеу),
• мәліметтер қорынан ақпарат алу (сұрау),
• есеп шығару (есеп беру).

Компаниялар негізделген шешімдер қабылдау, шығындарды азайту және жаңа бизнес мүмкіндіктерін табу үшін BI пайдаланады. BI кәдімгі корпоративтік есеп беруден немесе кәсіпорынның есеп жүйесінен ақпарат алуға арналған құралдар жиынтығынан артық нәрсе. CIO-лар қайта дизайнға дайын төмен орындалатын бизнес-процестерді анықтау үшін іскерлік барлауды пайдаланады.

Бизнесті талдаудың заманауи құралдарын пайдалана отырып, бизнесмендер деректерді дербес талдауға кірісе алады және АТ бөлімінің күрделі және түсініксіз есептерді шығаруын күтпейді. Ақпаратқа қол жеткізуді демократияландыру пайдаланушыларға өздерінің бизнес шешімдерінің сақтық көшірмесін нақты сандармен жасауға мүмкіндік береді, әйтпесе интуиция мен кездейсоқтыққа негізделеді.

BI жүйелері айтарлықтай перспективалы болғанына қарамастан, оларды іске асыру техникалық және «мәдени» проблемалармен кедергі келтіруі мүмкін. Менеджерлер BI қолданбаларына анық және дәйекті деректерді беруі керек, осылайша пайдаланушылар оларға сене алады.

Қандай компаниялар BI жүйелерін пайдаланады?

Мейрамхана желілері (мысалы, Hardee's, Wendy's, Ruby Tuesday және T.G.I. Friday's) іскерлік барлау жүйелерін белсенді пайдаланады. BI олар үшін стратегиялық маңызды шешімдер қабылдау үшін өте пайдалы. Мәзірге қандай жаңа өнімдерді қосу керек, қандай тағамдарды алып тастау керек, қандай тиімсіз сауда нүктелерін жабу және т.б. Олар сондай-ақ өнім жеткізушілерімен келісім-шарттарды қайта қарау және тиімсіз процестерді жақсарту жолдарын анықтау сияқты тактикалық мәселелер үшін BI пайдаланады. Мейрамхана желілері өздерінің ішкі бизнес-процестеріне қатты назар аударғандықтан және BI осы процестерді басқаруда орталық болғандықтан, кәсіпорындарды басқаруға көмектесетін мейрамханалар, барлық салалар арасында, осы жүйелерден шынымен пайда көретін компаниялардың элиталық тобына жатады.

Іскерлік интеллект BI негізгі құрамдастарының бірі болып табылады. Бұл компонент кез келген саладағы компанияның табысты болуы үшін өте маңызды.

Секторда бөлшек сауда Wal-Mart сектордағы өзінің басым позициясын сақтау үшін деректерді талдау мен кластерлік талдауды кеңінен пайдаланады. Harrah's бәсекеге қабілетті ойын саясатының негіздерін өзгертіп, мега-казиноны сақтаудың орнына тұтынушылардың адалдығы мен қызмет көрсету деңгейін талдауға назар аударды. Amazon және Yahoo жай ғана үлкен веб-жобалар емес, олар өздерінің бизнес-процестерін оңтайландыру үшін іскерлік интеллект пен жалпы «сынау және түсіну» тәсілін белсенді түрде қолданады. Capital One анықтау үшін жыл сайын 30 000-нан астам эксперимент жүргізеді мақсатты аудиторияжәне несие картасының ұсыныстарын бағалау.

BI енгізуді қайдан немесе кімнен бастау керек?

Қызметкерлердің жалпы қатысуы BI жобаларының табысты болуы үшін өте маңызды, өйткені процеске қатысатын әрбір адам жұмыс тәсілін өзгерте алу үшін ақпаратқа толық қол жеткізуі керек. BI жобалары топ-менеджменттен басталуы керек және пайдаланушылардың келесі тобы сату менеджерлері болуы керек. Олардың негізгі жауапкершілігі - сату көлемін арттыру, және еңбекақыкөбіне мұны қаншалықты жақсы орындайтынына байланысты. Сондықтан, олар бұл құралды пайдалану оңай болған жағдайда және онымен алынған ақпаратқа сенетін болса, олардың жұмысына көмектесетін кез келген құралды әлдеқайда жылдам қабылдайды.

Пилоттық жобаға бизнесті талдау платформасында тапсырыс беруге болады.

BI жүйелерін пайдалана отырып, қызметкерлер жеке және топтық тапсырмалар бойынша жұмысты реттейді, бұл сату топтарының тиімдірек жұмысына әкеледі. Сату жетекшілері бірнеше бөлімдердің көрсеткіштерінің айтарлықтай айырмашылығын көргенде, олар «артта қалған» бөлімдерді «жетекшілер» орындайтын деңгейге жеткізуге тырысады.

Сатылым бөлімдерінде іскерлік интеллект енгізгеннен кейін оны ұйымның басқа бөлімдерінде енгізуді жалғастыра аласыз. Сатушының оң тәжірибесі басқа қызметкерлерді жаңа технологияларды қабылдауға ынталандырады.

BI жүйесін қалай енгізу керек?

BI жүйесін енгізбес бұрын компаниялар басқару шешімдерін қабылдау тетіктерін талдап, ақпараттандырылған және жылдамырақ шешім қабылдау үшін қандай ақпарат менеджерлері қажет екенін түсінуі керек. Сондай-ақ менеджерлер ақпаратты қандай формада (есептер, графиктер, онлайн, қағаз түрінде) алуды қалайтынын талдаған жөн. Бұл процестерді нақтылау компанияның BI жүйесінде қандай ақпаратты алуы, талдауы және біріктіруі қажет екенін көрсетеді.

Жақсы BI жүйелері пайдаланушыларды контекстпен қамтамасыз етуі керек. Кеше қандай сатылымдар болғанын және бір жыл бұрын дәл сол күні қандай болғанын жай ғана баяндау жеткіліксіз. Жүйе бір күн және бір жыл бұрын дәл осы күні сатудың дәл осындай мәніне қандай факторлар әкелгенін түсінуге мүмкіндік беруі керек.

Көптеген АТ жобалары сияқты, егер пайдаланушылар технологияға «қауіпті» немесе күмәнмен қараса және нәтижесінде оны пайдалануды тоқтатса, BI қабылдау тиімді болмайды. BI «стратегиялық» мақсаттарда іске асырылған кезде компанияның қалай жұмыс істейтінін және шешім қабылдауын түбегейлі өзгертуі керек, сондықтан АТ көшбасшылары пайдаланушылардың пікірлері мен реакцияларына ерекше назар аударуы керек.

BI жүйелерін іске қосудың 7 кезеңі

1. Деректеріңіздің дұрыс екеніне көз жеткізіңіз (сенімді және талдауға жарамды).
2. Пайдаланушыны жан-жақты оқытуды қамтамасыз етіңіз.
3. Өнімді мүмкіндігінше тезірек енгізіңіз, оны енгізу барысында қолдануға дағдыланыңыз. «Мінсіз» есептерді әзірлеуге көп уақыт жұмсаудың қажеті жоқ, өйткені есептерді жүйе дамып, пайдаланушылар қажет ететіндіктен қосуға болады. Ең көп мәнді жылдам жеткізетін есептерді құрастырыңыз (бұл есептерге пайдаланушы сұранысы ең жоғары), содан кейін оларды өзгертіңіз.
4. Деректер қоймасын құруға интегративті тәсілді қолданыңыз. Өзіңізді ұзақ мерзімді перспективада жұмыс істемейтін деректер стратегиясына құлыптамағаныңызға көз жеткізіңіз.
5. Бастамас бұрын, ROI-ді нақты бағалаңыз. Сіз қол жеткізгіңіз келетін нақты артықшылықтарды анықтаңыз, содан кейін оларды тоқсан сайын немесе алты ай сайын нақты нәтижелермен салыстырыңыз.
6. Бизнес мақсаттарыңызға назар аударыңыз.
7. Аналитикалық бағдарламалық құралды сатып алмаңыз, себебі сіз ойлаусізге керек екенін. Деректеріңіздің арасында сізге қажет көрсеткіштер бар деген идеямен BI іске асырыңыз. Сонымен қатар, олардың қай жерде болуы мүмкін екендігі туралы кем дегенде шамамен түсінік болуы маңызды.

Қандай проблемалар туындауы мүмкін?

BI жүйелерінің табысты болуына негізгі кедергі пайдаланушының қарсылығы болып табылады. Басқа ықтимал мәселелерге маңызды емес ақпараттың үлкен көлемін, сондай-ақ қанағаттанарлықсыз сапа деректерін «елеу» қажеттілігі жатады.

BI жүйелерінен маңызды нәтижелерді алудың кілті стандартталған деректер болып табылады. Деректер кез келген BI жүйесінің негізгі құрамдас бөлігі болып табылады. Компаниялар қажетті ақпаратты алуды бастамас бұрын және нәтижелерге сенбес бұрын деректер қоймаларын ретке келтіруі керек. Деректерді стандарттаусыз қате нәтиже алу қаупі бар.

Тағы бір мәселе аналитикалық жүйенің рөлін дұрыс түсінбеу болуы мүмкін. BI құралдары икемді және пайдаланушыға ыңғайлы болды, бірақ олардың негізгі рөлі әлі де есеп беру болып табылады. Олардан үміт күтпе автоматтандырылған басқарубизнес-процестер. Дегенмен, бұл бағытта белгілі бір өзгерістер әлі де жоспарланып отыр.

BI жүйесін пайдалана отырып, бизнес-процестерді түрлендірудегі үшінші кедергі – компаниялардың өз бизнес-процестерін түсінбеуінде. Нәтижесінде компаниялар бұл процестерді қалай жақсартуға болатынын түсінбейді. Егер процесс пайдаға тікелей әсер етпесе немесе компания өзінің барлық бөлімшелеріндегі процестерді стандарттауды көздемесе, BI жүйесін енгізу тиімді болмауы мүмкін. Компаниялар бір бизнес-процесті құрайтын барлық әрекеттерді және барлық функцияларды түсінуі керек. Сондай-ақ ақпарат пен деректердің бірнеше түрлі процестер арқылы қалай тасымалданатынын және деректердің бизнес пайдаланушылары арасында қалай тасымалданатынын және адамдар бұл деректерді белгілі бір процесте өз тапсырмаларын орындау үшін қалай пайдаланатынын білу маңызды. Мақсат қызметкерлердің жұмысын оңтайландыру болса, BI жобасын бастамас бұрын мұның барлығын түсіну керек.

BI шешімдерін пайдаланудың кейбір артықшылықтары

Көптеген BI қосымшалары компанияларға инвестицияларын қайтаруға көмектесті. Іскерлік барлау жүйелері шығындарды азайту жолдарын зерттеу, жаңа бизнес мүмкіндіктерін анықтау, ERP деректерін көрнекі түрде ұсыну, сонымен қатар өзгермелі сұранысқа тез жауап беру және бағаларды оңтайландыру үшін қолданылады.

Деректерді қол жетімді етумен қатар, BI жеткізушілермен және тұтынушылармен қарым-қатынасты бағалауды жеңілдету арқылы келіссөздер кезінде компанияларға көбірек құндылық бере алады.

Кәсіпорын ішінде бизнес-процестерді және жалпы шешім қабылдауды оңтайландыру арқылы ақшаны үнемдеудің көптеген мүмкіндіктері бар. BI бұл процестерде жіберілген қателерге жарық түсіру арқылы оларды жақсартуға тиімді көмектесе алады. Мысалы, Альбукеркедегі компания қызметкерлері BI пайдалануды азайту жолдарын анықтау үшін пайдаланды Ұялы телефондар, үстеме жұмыс және басқа операциялық шығындар, ұйымды үш жыл ішінде 2 миллион доллар үнемдейді. Сондай-ақ, BI шешімдерінің көмегімен Toyota 2000 жылы өз тасымалдаушыларына жалпы $812 000 артық төлегенін түсінді. Бизнес-процестердің ақауларын анықтау үшін BI жүйелерін пайдалану компанияны жақсырақ жағдайға келтіріп, BI қолданатын компанияларға бәсекелестік артықшылық береді. не болып жатқанын бақылау үшін ғана.

• Көшбасшылардың шешім қабылдауын талдаңыз.
• Операциялық шешім қабылдауды оңтайландыру үшін ақпарат менеджерлеріне қандай қажеттілік туралы ойланыңыз.
• Деректер сапасына назар аударыңыз.
• Сіздің бизнесіңіз үшін ең маңызды KPI туралы ойланыңыз.
• Өнімділік өлшеміне әсер ететін контекстті қамтамасыз етіңіз.

Есіңізде болсын, BI шешімдерді қолдаудан гөрі көп. Технологиялардағы жетістіктермен және АТ көшбасшылары оны қалай іске асыра отырып, бизнес-барлау жүйелерінің ұйымдарды түрлендіру мүмкіндігі бар. Бизнес-процестерді жақсарту үшін BI-ді сәтті қолданатын CIO-лар өздерінің ұйымына, есеп берудің негізгі құралдарын енгізетін басшыларға айтарлықтай үлес қосады.

www.cio.com сайтынан алынған