Рынок BI: от анализа отчетности к оптимизации бизнес-процессов

Сегодня требования к BI-решениям существенно изменились – пользователи хотят от них персонализации, интеграции со всевозможными источниками данных, дружественного интерфейса и высокой скорости работы. На рынке появляется все больше отечественных решений, стремящихся составить достойную конкуренцию продукции западных вендоров. Одновременно все более актуальной становится проблема, как перейти от анализа к бизнес-преобразованиям. О том, как развивается российский рынок бизнес-аналитики, говорили участники организованной CNews Conferences и CNews Analytics конференции «BI в России: от простого к сложному».

По мнению Максима Арбузова, руководителя проектов CEO Consulting, сегодня требования к BI-решениям существенно изменились. Пользователи хотят от них персонализации и способности рекомендовать необходимые отчеты, появления в них элементов соцсетей – тегов, лайкой или дизлайков, интеграции с внешними публичными источниками, увеличения числа каналов доступа к информации, развития транзакционных приложений – Store Inspector, Order Management, Client Service, а также дружественного интерфейса и скорости работы при одновременном росте объемов данных. Он рассказал об опыте компании по созданию BI для крупных розничных сетей. Одними из самых востребованных возможностей аналитики стали интеграция с порталами, а также с СRM, ERP и другими системами, реализация единого мобильного и WebBI приложения и геоаналитика.

Инновации от российских разработчиков

На рынке появляется все больше продуктов от отечественных разработчиков. Так, по словам Романа Раевского, генерального директора «Полиматика Рус», его компании удалось создать десятый в мире OLAP-сервер, который не имеет ограничений по глубине и детализации анализа исходных данных. Согласно результатам исследования «IBS Экспертиза», решение позволяет осуществлять OLAP-операции с «живыми» данными (2 млрд строк) за 3 сек на всем массиве, операции Data Mining (кластеризация объектов, 2 млрд строк) приблизительно за 17 секунд на всем массиве и обеспечивает компрессию данных в 12+ раз без потери исходной детализации.

1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6

Владимир Громов, руководитель направления внедрения и развития аналитических систем «Ренессанс Кредит»: Основные проблемы внедрения BI лежат не в области технологий, а в области бизнес-процессов, связанных с отчетностью

Еще один пример – компания Luxms, которая разработала специализированное BI-решение для руководителей всех уровней, позволяющее осуществлять визуальный управленческий контроль и извлекать данные практически из любых корпоративных источников. В его основе – программное обеспечение с открытым исходным кодом – операционная система CentOS, СУБД PostgreSQL и «Линтер», веб-сервер NGiNX, язык Lua, говорит Максим Розанов, директор по BI-решениям компании Luxms.

Визуальный контроль на базе Luxms BI с интеграцией в SAP HANA

Рынок BI: от анализа отчетности к оптимизации бизнес-процессов

Источник: Luxms, 2016

Появились на отечественном рынке и альтернативные решения от крупных вендоров. Так, хорошо известная на телекоммуникационном рынке компания Huawei готова предложить все необходимое для создания полноценного BI-решения. Это и оборудование, и платформа для работы с большими данными, и аналитические приложения, рассказал участникам круглого стола Петр Предтеченский, менеджер по техническим решениям Huawei. Операторы связи могут также воспользоваться готовыми коробочными сценариями как в области обработки данных, так и в сфере развития бизнеса.

Каталог сценариев

Рынок BI: от анализа отчетности к оптимизации бизнес-процессов

Источник: Huawei, 2016

Например, использование Fusion Insight Universe Analytics в Shanghai Unicom позволило увеличить мобильную выручку на 5,6% . Китайский производитель также реализовал несколько пилотных проектов для крупных телеком-операторов в России.

Аналитика «в один клик»

При построении аналитических моделей используется три основных подхода: классический, гибридный (Exalytics, HANA, Teradata и т. п.) и in-memory, особенностями которого являются использование нереляционных базы данных, компрессия, высокая скорость доступа и наличие средств визуализации. Например, время отклика решения Qlik в разы меньше, чем классической BI, говорит Андрей Медведев, архитектор решений Iterbi. Это достигается благодаря наличию в нем инструментария, комбинирующего ETL-инструменты и средства визуализации. Это SQL-запросы, скрипты преобразования, обогащения и очистки данных, работа с хранимыми процедурами и функциями, с плоскими файлами как с таблицами базы, а также возможность формирования новых значений и подготовки реляционных связей между сущностями.

Демонстрация Data Storytelling

Рынок BI: от анализа отчетности к оптимизации бизнес-процессов

Источник: Консультационная группа АТК, 2016

Специалисты «Консультационной группы АТК» внедрили уже более 200 решений Qlik View в ритейле, финансовой и фармацевтической отраслях, рассказывает Андрей Краснопольский, генеральный директор компании. Одним из важнейших этапов проекта он считает подготовку Data Storytelling – истории, которая будет связывать цифры с событиями, людьми, сценариями развития. Во время презентации Data Storytelling аудитория воспринимает данные частями, складывая элементы истории в единое целое, что позволяет ей более эффективно принимать бизнес — решения, уверен спикер. Этому способствует также и возможность бесшовного перемещения между Data Story и Qlik Sense.

И опыт, сын ошибок трудных….

Опытом внедрения системы бизнес-аналитики и отчетности поделился Владимир Громов, руководитель направления внедрения и развития аналитических систем «Ренессанс Кредит». До того как приступить к проекту внедрения Business Intelligence, банку предстояло разобраться с проблемами отсутствия единого источника и самой культуры работы с бизнес-данными. В течение первого квартала 2015 г. в «Ренессанс Кредит» внедрили BI-платформу и затем еще почти год реализовывали серию пилотных отчетов. Основные проблемы лежали не в области технологий, а в области бизнес-процессов, связанных с отчетностью. Команда проекта не ожидала, что ей придется не просто «переписать код» на новую технологию, но полностью перестраивать бизнес-процесс по подготовке и использованию отчетов, уделить особое внимание вопросам юзабилити и организации процессов поддержки нового решения (например, процесс ведения справочников).

Завершив проект, руководство банка осознало, что подход, когда выпуск новых отчетов происходит релизами силами ИТ-департамента, несмотря на ряд преимуществ, серьезно ограничивает потребности бизнеса в оперативном предоставлении данных. Поэтому в 2017–2018 гг. планируется осуществить очередной эволюционный шаг – внедрение современной BI-платформы, которая позволит минимизировать участие ИТ-служб в разработке новых отчетных форм и значительно снизить время принятия решений.

1 | 2 | 3 | 4 | 5

Андрей Краснопольский, генеральный директор «Консультационной группы АТК»: Один из важнейших этапов проекта – подготовка Data Storytelling

В банке «Тинькофф» оперативная отчетность строится непосредственно на данных, формирующихся в бизнес-системах, рассказал участникам круглого стола Сергей Сотниченко, руководитель управления хранилищ данных и отчетности банка «Тинькофф». Для того, чтобы это не приводило в перегрузке BI-системы, используются реплики данных. На первом этапе данные переносятся из оперативных источников в Oracle ODS, а затем в специальное аналитическое хранилище Greenplum. Объем данных в ODS составляет 14 ТБ, а в Greenplum – уже 3 ТБ, что существенно снижает нагрузку на аналитическое решение.

Идеей создания портала взаимодействия заказчиков и исполнителей работ в сфере строительства поделился Сергей Наумов, управляющий партнер Petromodeling. По его мнению, потенциальному инвестору было бы очень полезно получать аналитику не только о реализации конкретного проекта, но и о работе строительной компании в целом в режиме реального времени. На портале могут быть размещены сведения обо всех ресурсах, которые использует исполнитель работ, в том числе о его подрядчиках. Инвестор сможет оценить загрузку и успешность работы любой бригады и сделать необходимые выводы.

Георгий Большаков, BI-аналитик издательского дома «Бурда», рассказал о BI-технологиях, которые используются в медиа-бизнесе. Эти решения позволяют компании проводить анализ поведения аудитории и её лояльности, эффективности маркетинговых кампаний и качества контента. Так, в CRM-системе издательского дома «Бурда» содержится около 400 тыс. клиентских профилей, которые обновляются в режиме онлайн. С ней интегрирован модуль для рассылки электронных писем, который формирует релевантный список получателей и запускает рассылку по событиям. Также имеется возможность создавать интерактивные аналитические отчеты по продажам на e-commerce площадках и подпискам на журналы, дистрибуции журналов по Москве на базе QlikView и QlikSense.

Вячеслав Колчин, заместитель генерального директора по развитию УК ФДР, предложил участникам круглого стола методику, как правильно преподнести результаты анализа данных бизнесу. Методика создана на базе детального изучения лингвистики и особенностей восприятия человеком той или иной информации. По словам ее автора, так называемая повествовательная аналитика позволяет распознавать и описывать непредсказуемую реальность человеческим способом передачи опыта, использовать «многомерные» понятия, накапливающие смысл, а также посмотреть на проблему с любой новой точки зрения без утраты контекста и целостности восприятия.

Роман Раевский: Пользователям BI приходится мириться с ограничением свободы действий с данными Рынок BI: от анализа отчетности к оптимизации бизнес-процессов

О том, какие проблемы существуют на российском рынке BI, насколько заинтересованы заказчики во внедрении решений от российских разработчиков, рассказал в интервью CNews Роман Раевский, генеральный директор компании «Полиматика Рус».

CNews: Какие проблемы возникают у пользователей BI?

Роман Раевский: На рынке BI-продуктов сложилась ситуация, при которой пользователям приходится мириться с ограничением свободы действий с данными. Если используется продукт класса «интерактивных визуализаторов», то пользователь фактически только фильтрует доступную ему информацию, перескакивая при этом с одной закладки на другую.

Читать далее

Наталья Рудычева

Презентации участников форума

презентация Макаров Станислав, Независимый эксперт
Сложность — норма жизни презентация Предтеченский Пётр, Менеджер по техническим решениям, Huawei
Анализ Больших Данных презентация Раевский Роман, Генеральный директор, Полиматика Рус
Российская платформа «Полиматика 5.0»: самообслуживание в аналитической работе презентация Розанов Максим, Директор по BI решениям, ГК Luxms
Визуальный управленческий контроль Luxms BI: сделано в Петербурге презентация Медведев Андрей, Архитектор решений, ITERBI
Работа с большими объемами данных и оптимизация моделей презентация Краснопольский Андрей, Генеральный директор, Консультационная Группа АТК
Как использовать Data Storytelling в бизнесе? презентация Громов Владимир, Руководитель направления внедрения и развития аналитических систем, Ренессанс Кредит
Автоматизация отчетности. Как мы себе её представляли и что получилось на самом деле презентация Сотниченко Сергей, Сотниченко Сергей, Руководитель управления хранилищ данных и отчетности, Банк «Тинькофф»
Большие данные и операционная отчетность презентация Колчин Вячеслав, Заместитель генерального директора по развитию, УК «ФДР»
Повествовательная аналитика. Научите Ваши данные рассказывать презентация Наумов Сергей, Управляющий партнер Petromodeling
BI для сквозного контроля всех работ на проекте презентация Большаков Георгий, BI аналитик, Издательский дом «Бурда»
Business Intelligence & Advanced Analytics в Media бизнесе презентация Скачать архив целиком

Страницы: 1 | 2 | следующая

Источник: Www. cnews. ru