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
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
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
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 
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
Сложность — норма жизни
Анализ Больших Данных
Российская платформа «Полиматика 5.0»: самообслуживание в аналитической работе
Визуальный управленческий контроль Luxms BI: сделано в Петербурге
Работа с большими объемами данных и оптимизация моделей
Как использовать Data Storytelling в бизнесе?
Автоматизация отчетности. Как мы себе её представляли и что получилось на самом деле
Большие данные и операционная отчетность
Повествовательная аналитика. Научите Ваши данные рассказывать
BI для сквозного контроля всех работ на проекте
Business Intelligence & Advanced Analytics в Media бизнесе
Страницы: 1 | 2 | следующая
Источник: Www. cnews. ru