BI: успех надо подготовить

Способность предприятий эффективно и своевременно внедрять системы бизнес-интеллекта в значительной степени определяет их успех и даже выживание в современных экономических условиях.

Способность предприятий эффективно и своевременно внедрять системы бизнес-интеллекта в значительной степени определяет их успех и даже выживание в современных экономических условиях. Подобрав соответствующую методику, архитектуру и технологии, предприятие, взявшее на вооружение стратегию BI, может получить большие выгоды.

Для каждого предприятия термин «бизнес-интеллект» (Business Intelligence, BI) имеет свое специфическое значение. Организация должна определить собственные уникальные требования к BI, выполнение которых обеспечивает достижение преимуществ в конкурентной борьбе. Но до того как приступать к реализации инициативы в сфере BI, необходимо как следует осознать, что понимается под успехом, а также выбрать стратегию движения к успеху средствами BI, наметив методы управления рисками и обоснование затрат. Необходимо рассмотреть все материальные и нематериальные выгоды, преднамеренно опуская мотивы, лежащие в технологической сфере.

Многие предприятия уже обладают достаточными ресурсами, чтобы внедрить такие аналитические инструменты, как мониторинг основных показателей эффективности (Кеу Performance Indicator, KPI), системы сбалансированных показателей, «приборные панели», хранилища данных, а также средства формирования запросов и отчетов и др. Но все же они редко строят стратегию развития на фундаменте BI.

Всеобъемлющий подход к разработке систем BI

Почти все проекты внедрения BI-приложений на своем пути от замысла к завершению проходят шесть фаз. Специфику BI-проекта определяет то, что он должен постоянно меняться — отражая ситуацию на самом предприятии и на рынке. Поэтому реализация BI-проекта не является линейным процессом.

Фаза 1. Обоснование: формирование представления о роли BI, выбор стратегических направлений проекта и анализ ROI.

Фаза 2. Планирование, проектирование и создание BI-инфраструктуры.

Фаза 3. Проектирование, создание и управление хранилищами, содержащими исторические и оперативные данные.

Фаза 4. Извлечение информации и подготовка отчетов на базе тиражируемых программных решений.

Фаза 5. Визуализация данных, прогнозирование и представление результатов с помощью специализированных решений.

Фаза 6. Управление и совершенствование BI-приложений и инфраструктуры.

Фазы BI-проекта

Фаза 1. Обоснование

На данной фазе главное — оценка бизнес-плана. BI-инициатива — дело дорогостоящее, поэтому, готовясь к ее реализации, следует выбрать соответствующую стратегию и установить плановые цифры ROI.

Первый шаг на этом пути состоит в определении бизнес-целей. Необходимо, чтобы представляющие разные отделы бизнес-пользователи сформулировали свои требования; участие ИТ-службы должно ограничиваться координацией и техническим содействием.

Обоснование бизнес-плана обычно состоит из следующих шагов.

Анализ ситуации на предприятии и на рынке. Важно иметь представление о состоянии отрасли и тенденциях. Изучение информации о конкурентах позволит узнать много нового о своем предприятии. Отразилось ли на продуктах, которые вы выпускаете, или на услугах, которые вы оказываете, влияние конкурентов? Представьте, что у вас нет конкурентов. Стали бы вы действовать так же, как действуете сейчас, или как-то иначе? Изменился ли ваш образ действий за последние несколько лет? С какими конкурентами вам приходится иметь дело? Их главными козырями являются репутация, имидж или цена? А может быть, новаторство или уровень обслуживания?

Определение движущих сил и лиц, от которых будет исходить наибольшая поддержка. Если BI-проект не имеет мощных коммерческих движущих сил и спонсоров, то, скорее всего, он закончится неудачей. Бизнес-пользователи и ИТ-персонал, стремясь поскорее покончить с этим этапом, частенько поддаются искушению и приводят надуманные аргументы. Не допускайте этого. Настаивайте, чтобы бизнес-пользователи подкрепляли свои мотивы реальными доводами.

Оценка рисков. Чтобы проанализировать риски, которыми чреват BI-проект, следует рассмотреть целый ряд проблем. Изучая риски, связанные с технологиями, задумайтесь над следующими вопросами. Насколько зрелыми являются избранные технологии по сравнению с другими доступными решениями? Насколько зрелы они в контексте вашей организации? Сколько различных технологий будут сосуществовать в рамках проекта? Используются ли несовместимые операционные системы? Несовместимые СУБД?

Рассматривая риски, связанные со сложностью предстоящих задач, ответьте на следующие вопросы. Насколько сложна ИТ-инфраструктура? Насколько сложно само BI-приложение? Насколько серьезны изменения, которые предстоит внести в организацию потоков работ? Идет ли речь об их полном реинжиниринге? Сколько физических узлов придется обслуживать? Как далеко друг от друга они расположены? Какова степень распределенности данных, процессов и ресурсов управления?

В сфере рисков, связанных с интеграцией, есть свои главные вопросы. Имеются ли в системе внешние интерфейсы? Какова степень избыточности источников данных? Насколько ненадежны так называемые «грязные» данные? Применяются ли в системе несовместимые стандарты? А может быть, стандарты и вовсе игнорируются?

Следует рассмотреть и организационные риски. С какими рисками готовы иметь дело топ-менеджеры? На какие риски готов пойти ИТ-руководитель? На какую финансовую и моральную поддержку можно рассчитывать в случае, если проект столкнется с трудностями?

Анализируя риски, связанные с составом команды проекта, найдите ответы на следующие вопросы. Насколько значителен опыт ее участников в реализации BI-инициатив? Насколько сбалансирована команда? Охватывает ли квалификация участников команды все основные аспекты проекта? Предусмотрено ли участие в команде представителей бизнес-подразделений? Обладает ли менеджер проекта необходимым опытом и авторитетом?

Наконец, при рассмотрении финансовых рисков задайтесь следующими вопросами. Как быстро вернутся вложенные средства? Какова вероятность того, что расходы не окупятся? Можно ли смягчить финансовый риск, если пользоваться только проверенными технологиями?

Определив риски, необходимо предложить методы и планы их отслеживания и смягчения на постоянной основе.

Анализ издержек и выгод. Считается, что затраты на BI-проект трудно обосновывать. И это справедливо, если авторы проекта не нашли конкретной бизнес-проблемы, требующей своего решения. Обоснование возможности получения высоких показателей ROI — один из сложных аспектов составления бизнес-плана.

Как правило, выгоды выразить числом сложнее, нежели издержки. Один из эффективных способов обоснования той или иной статьи расходов состоит в непосредственной привязке этой статьи к поддающимся измерению проблемам. Представим себе, что страховая компания теряет 5 млн. долл. ежегодно из-за того, что она — вследствие недостаточных и ненадежных сведений — не в состоянии пресечь мошенничество. Если BI-приложение поможет решить эту проблему, расходы на его внедрение обосновать довольно просто.

Необходимо указать, как предлагаемое BI-приложение будет способствовать решению определенной бизнес-проблемы или позволит использовать тот или иной бизнес-шанс. Кроме того, следует уточнить, какой тип информации будет предъявлен пользователям, как ее можно будет применить для принятия более эффективных бизнес-решений и каким образом она будет представлена. Затем наступает стадия оценки и детального сравнительного анализа шагов, которые обеспечат получение запланированных показателей ROI.

Существует несколько категорий выгод от реализации BI-проектов; BI-инициатива будет обоснованной, если обеспечит по меньшей мере одну из них. Первая категория — выгоды, связанные с повышением доходов. Речь может идти об обнаружении новых рынков или рыночных ниш; о более эффективной манере сбыта; об оперативном выявлении благоприятных шансов; наконец, об ускорении вывода изделия на рынок.

Другая категория связана с увеличением прибыльности. В нее входят меры по повышению адресности рекламных рассылок, ранние предупреждения о снижении емкости рынков; выявление не имеющих достаточного сбыта продуктов; более эффективное управление запасами через закупки в больших количествах и удержание выгодных клиентов (плюс постепенный отказ от клиентов, приносящих убытки).

Еще одна категория — меры, направленные на удовлетворенность клиентов. Это может быть более чуткое отношение к нуждам клиентов, последовательная реализация в товарах свойств, необходимых клиентам, больший упор на повторные продажи, оперативное устранение недостатков, вызывающих нарекания со стороны клиентов, и особое отношение к наиболее значимым клиентам.

Наконец, BI позволяет добиться экономии. Речь может идти о сокращении объемов нереализованных товаров, об увеличении доли рынка как за счет клиентов, перешедших от конкурентов, так и за счет резкого сокращения числа клиентов, уходящих к конкурентам.

Фаза 2. Планирование и формирование инфраструктуры

Качество принимаемых решений повышается, когда сотрудники могут обращаться не только к оперативным данным, касающимся прошлых периодов, но и к текущим данным по транзакциям. Для этого необходимо создать инфраструктуру, которая гарантирует доступ к унаследованным системам, а также составить планы мероприятий по обеспечению безопасности и по восстановлению данных после сбоев. Необходимо предусмотреть возможности поиска структурированных и неструктурированных данных. Начните с порталов предприятия, а также с инициатив по управлению знаниями.

Для BI-приложений корпоративная инфраструктура — то же самое, что транспортная инфраструктура для автомобилей. Без должной инфраструктуры и без понимания правил ее функционирования от BI не будет толку.

Во-первых, надлежит осуществить оценку технической инфраструктуры.

Оцените существующие платформы. Эту работу необходимо выполнить до принятия решений о приобретении новых компонентов. Кроме того, следует обеспечить совместимость с унаследованными системами. Весь арсенал ИТ надо сначала «внедрить» на уровне плана, а потом развернуть и интегрировать.

Отберите новые компоненты. Какое новое оборудование, программные средства или сетевые устройства нужно приобрести? Если существующая аппаратная платформа представляется достаточной, убедитесь, что она обеспечит масштабируемость и производительность, необходимые для работы BI-приложений.

Составьте отчет с описанием технической инфраструктуры. Сведите всю полученную информацию о существующей платформе в единый отчет. Раскройте сильные и слабые стороны эксплуатируемого оборудования, системных программных средств, СУБД. Перечислите необходимые дополнительные компоненты.

Расширьте существующую платформу. Определив, какие новые компоненты нужно приобрести, вы сможете начать их оценку, выбор, заказ, установку и тестирование.

Во-вторых, следует заняться оценкой организационной инфраструктуры.

Оцените компоненты «нетехнической» инфраструктуры. Без этого среда обеспечения принятия BI-решений окажется такой же фрагментированной, что и оперативная среда и существующая среда поддержки принятия решений, средствами которой невозможно ответить на вопросы, выходящие за рамки компетенции одного подразделения. Правила, процедуры, рекомендации и стандарты, из которых складывается подобная инфраструктура, предназначены для того, чтобы способствовать координации и управлению BI-средой.

Полностью документированная архитектура предприятия включает в себя по меньшей мере пять компонентов: модель бизнес-функций; модель бизнес-процессов, которая демонстрирует, как предприятие выполняет свои бизнес-функции; модель бизнес-данных, которая определяет, какие данные являются частью бизнес-деятельности организации; список приложений; хранилище метаданных.

Подготовьте отчет об оценке «нетехнической» инфраструктуры. В нем документируются недостатки существующей «нетехнической» инфраструктуры и предлагаются меры по их устранению. Необходимо рассмотреть средства поиска, организации совместной работы, инструменты управления знаниями и обеспечения безопасности.

Оценивая механизмы поиска, обращайте внимание на следующие характеристики: способность выполнять поиск на нескольких платформах; средства управления индексами; число режимов извлечения данных; интеграция с различными базами знаний, средствами управления контентом, а также инструментами порталов.

В отчете должны найти отражение и средства организации совместной работы. Имейте в виду, что сотрудничество не ограничивается рамками подразделений; оно требует интеграции знаний о клиентах, конкурентах, рыночной конъюнктуре, поставщиках, партнерах и сотрудниках.

Сегодня для организации совместной работы используют порталы и средства управления контентом. Порталы предприятий обеспечивают удобные возможности сбора информации из разных подразделений и ее совместного использования. Они помогают принимать более качественные бизнес-решения вне зависимости от того, где хранятся требуемые данные. Для этого необходимы широкие возможности поиска и средства управления большими массивами данных, разбросанных по большому числу хранилищ.

Средства управления контентом сопровождают информацию с момента ее создания до этапов доставки и повторного использования. BI-стратегия должна предусматривать такую организацию хранения, которая обеспечивала бы легкий доступ к информации по различным каналам.

Оценка «нетехнической» инфраструктуры должна включать в себя анализ средств, которые помогают фиксировать опыт и знания сотрудников. В число функций управления знаниями входят выявление, анализ, категоризация знаний, согласованные и объективные методы извлечения знаний, а также средства совместного использования знаний как внутри предприятия, так и за его пределами.

Самый ценный актив компании — знания — хранятся главным образом в головах сотрудников. И если вы не занимаетесь идентификацией, сбором, организацией хранения и согласованным совершенствованием знаний служащих, то рискуете потерять этот актив. Необходимо вооружить сотрудников средствами для выявления этих знаний, для чего нужны соответствующие процессы и инструменты.

Также оценке следует подвергнуть проблемы безопасности, которым часто не уделяется достаточного внимания в процессе реализации BI-проектов. Слишком многие предприятия не понимают того, что управляемая посредством BI-приложений информация жизненно важна и что ее несанкционированное использование может повлечь катастрофические последствия. При выборе архитектуры BI-приложений необходимо предусмотреть процедуры аутентификации и авторизации, гарантирующие, что доступ к информации могли получить только те, кто наделен необходимыми правами.

Фаза 3. Создание и управление хранилищами данных

BI позволяет принимать обоснованные решения, опираясь на анализ тенденций, прогнозирование, добычу данных и статистическое изучение хранилищ данных. Эти хранилища могут предоставлять «моментальные снимки» деятельности организации за различные периоды времени, помогая выполнять тактический и стратегический анализ. На основе более точных представлений данных менеджеры могут принимать решения, определяющие дальнейшие действия компании и влияющие на практические результаты ее деятельности. Перечислим меры, повышающие эффективность использования этих данных.

Определите требования к данным сотрудников, связанных с управлением знаниями, и лиц, принимающих решения. Это предполагает анализ с точки зрения таких аспектов, которые часто не учитываются вследствие недостаточного понимания бизнес-показателей и информационных потребностей, равно как и связей между разрозненными источниками данных. Еще одна проблема — качество данных.

Следует рассмотреть три типа источников данных. В источниках оперативных данных хранятся сведения, имеющие отношение к обработке транзакций и к пакетным системам (финансовые, логистические, сбытовые системы, системы биллинга и управления кадрами и др.). Подразделения могут организовывать свои хранилища данных в виде электронных таблиц и документов различных форматов, а также в виде персональных баз данных. Во внешних источниках содержатся такие сведения, как выполненные независимыми фирмами отчеты об исследованиях рынка, результаты обследования продаж, профили клиентов и демографические справки.

Оцените источники оперативных данных. При оценке инструментов поддержки принятия решений обращайте внимание на оперативные данные и процедуры их обработки. Причина трудностей, возникающих в бизнесе, может состоять в том, что топ-менеджеры не могут доверять получаемой информации; источником недостаточного качества данных может быть халатное отношение к вводу данных, невозможность их редактирования, дефектный код или то обстоятельство, что служащие не имеют соответствующей подготовки. Для решения подобной проблемы может оказаться достаточно внести необходимые исправления в упомянутые процессы и процедуры.

Осуществляйте моделирование данных. Эти меры, принятые в ходе анализа данных, помогут понять и устранить имеющиеся несоответствия в бизнес-данных. Можно сказать, что в центре анализа данных оказывается бизнес, а не система. Строить логическую модель данных необходимо на стандартизованных метаданных, касающихся бизнеса.

Логическая модель данных состоит из диаграммы «отношение — сущность» и соответствующих бизнес-метаданных. Эти метаданные включают в себя информацию об объектах «бизнес-данные», об элементах входящих в них данных и об отношениях между ними.

Компоненты бизнес-метаданных

Каждый важный элемент данных необходимо проверять на наличие дефектов, решая, следует ли исправлять эти дефекты, а если да, то как. В любом BI-приложении следует стремиться к тому, чтобы поставляемые данные были «чистыми», интегрированными и согласованными. Данные низкого качества представляют столь серьезную проблему, что трудно найти организацию, способную ликвидировать все несоответствия. При подборе данных для BI-приложения необходимо идентифицировать данные. Следующий этап — отбор данных, которые будут использоваться. После этого нужно подготовить спецификации для процедуры «очистки» данных и, наконец, отобрать инструменты, которые будут при этом использоваться.

Самый эффективный прием обнаружения и документирования интегрированного и согласованного представления бизнес-данных — это модель «отношение — сущность» (также известна под названием «логическая модель данных»). Формирование такой модели происходит на основе правил нормализации, которые применяются при моделировании данных сверху вниз и при анализе источников данных снизу вверх. Нормализованная логическая модель данных дает выполненное по установленной форме представление данных в том виде, в каком они существуют в реальном мире, — без избыточности или неоднозначности. Для достижения этой цели необходимо создать хранилище данных.

Создайте хранилище метаданных. В отличие от сведений, хранимых в обычных базах данных, представленная в хранилищах метаданных информация не предназначена для бизнес-приложений. Это информация о контексте, в котором существуют бизнес-данные. В качестве примеров такой «контекстной» информации можно назвать смысл и содержимое, правила, которым подчинены данные, их технические атрибуты, спецификации, преобразующие эти данные, и программы, манипулирующие ими.

Такая информация существует на каждом предприятии, документированная или нет. Когда «контекстная» информация документирована, ее именуют метаданными. А когда она не документирована, просто не существует возможности довести ее до сведения всех работников организации. В результате люди часто создают свои собственные бизнес-правила, данные и процессы, не зная, что требуемые объекты уже существуют.

В ходе выполнения BI-проектов возникает большое количество компонентов метаданных, так что будет полезно классифицировать их и распределить по приоритетам. Компоненты метаданных удобно распределить по четырем категориям: «принадлежность» (ownership), «описательные характеристики» (descriptive characteristics), «правила и политики» (rules and policies) и физические характеристики.

Классификация метаданных

Извлечение, очистка, преобразование и загрузка хранилища данных и складов оперативных данных. Завершить этот процесс (Extraction, Transformation, Loading, ETL) в установленное время непросто, что объясняется четырьмя факторами. Во-первых, если источник данных имеет низкое качество, на очистку и преобразование его содержимого уйдет много времени. Во-вторых, это сложный процесс. В-третьих, времени на обработку выделяется мало. В-четвертых, на такой работе не делают карьеру; в результате на этот участок часто назначаются люди с относительно низкой квалификацией.

На разработку процесса извлечения, преобразования и загрузки данных, на подготовку соответствующего программного инструментария и на его внедрение многие организации расходуют примерно 40% времени, выделенного для выполнения проекта. Почти все исходные данные для процесса ETL поступают из систем, регистрирующих текущие оперативные данные, хотя часть их могут быть архивированными историческими данными. Обычно приходится разрабатывать три набора инструментов — для первоначальной загрузки данных, для загрузки исторических данных и для последующих операций по инкрементной загрузке.

Существует масса инструментальных средств ETL. Есть среди них как сложные, так и простые, но все они должны быть дополнены процессами, производимыми вручную. Кроме того, разработчикам нередко приходится подвергать часть данных ручной предварительной обработке и создавать расширения, дополняющие функции того или иного средства ETL.

Управляйте хранилищем данных и совершенствуйте его. По самым скромным подсчетам, объем данных в BI-среде удваивается раз в два года. Данные устаревают, и встает вопрос о формировании плана по их агрегированию и суммированию. Бизнес-аналитики редко настаивают на том, чтобы очень старые данные имели тот же уровень детализации, что и текущая информация, поэтому уровень детализации должен снижаться соразмерно возрасту данных.

Еще одна ключевая область роста — интенсивность использования. Число бизнес-пользователей, обращающихся к базе данных, может удваиваться или утраиваться ежегодно; в результате степень загруженности системы возрастает по экспоненте. Конечно, требования к процессору определяются в первую очередь объемом данных, однако число пользователей — тоже важный фактор.

Фаза 4. Внедрение готовых программных средств

Своевременное предоставление топ-менеджерам информации в единообразном формате обеспечивает возможность принятия обоснованных решений и является отличительным признаком разумно организованных предприятий.

Воздерживайтесь от развертывания сложных систем, так сказать, «одним махом»; на начальных этапах многие ключевые элементы информации просматриваются недостаточно четко. Широкое распространение получили процедуры развертывания, состоящие из двух этапов. На первом этапе предприятия пользуются существующими системами и быстро развертывают в ключевых областях бизнеса готовые решения. При этом они получают более точное представление о том, где предстоит прилагать усилия в будущем.

Полнее пользуйтесь встроенными возможностями существующих оперативных систем. Они содержат жизненно важную информацию о клиентах, поставщиках, партнерах и служащих. Для сохранения и наращивания клиентской базы сотрудники должны иметь доступ не только к имеющим оперативное значение старым данным, но и к текущим, а если есть такая необходимость — и к данным, поступающим в реальном времени.

Для решения аналитических задач и для обеспечения принятия точных решений вы можете пользоваться средствами обработки запросов и составления отчетов, реализованными в системах ERP, CRM, SCM и в системах электронной коммерции. Так, собственные средства составления отчетов могут обеспечить принимающих решения руководителей актуальными и быстро меняющимися с течением времени данными; причем для получения этих сведений не нужно будет вручную «прочесывать» корпоративные базы данных. Сотрудники отделов сбыта смогут почерпнуть из этих отчетов информацию об имеющихся товарных запасах и брать на себя лишь выполняемые по срокам поставки обязательства. Их руководитель может, отслеживая динамику продаж и получая сводные отчеты, воздействовать на эти процессы, чтобы квартальные прогнозы были реализованы.

Если говорить о ERP, компании смогут оптимизировать объемы закупок товаров и материалов, соизмеряя их с данными, содержащимися в отчетах об использовании и в прогностических оценках на уровне складских запасов и производства. Эти отчеты позволяют снижать издержки и активизировать сотрудничество с ключевыми поставщиками. Кроме того, в них содержится информация об основных показателях эффективности, относящихся к закупкам и распределению. Информация, формат которой может изменяться в зависимости от поставщика, изделия или затрат, помогает подобрать наиболее подходящего поставщика, что дает исключительную экономию.

Разверните тиражируемое программное обеспечение обработки запросов и составления отчетов. В дополнение к предоставляющим информацию программным средствам, наделенным типовым набором функций, почти все организации развертывают BI-приложения, выполняющие обработку запросов и анализ.

Возьмем такой пример. Существует некая финансовая организация, которая предоставляет другим банкам и торговым организациям услуги, связанные с использованием кредитных карт, а также информацию о платежах, способствуя согласованию платежей и мерам. Так вот, если клиенты будут получать только бумажные отчеты, то подобные данные будут иметь лишь ограниченную ценность.

Но если упомянутая организация развернет BI-приложение в среде Web, клиенты смогут просматривать, анализировать и загружать информацию по запросу, что позволит им принимать более обоснованные решения.

Фаза 5. Внедрение специализированных решений

Ситуации, когда универсальное средство удовлетворяет потребности всех пользователей, встречаются нечасто. Обычно BI-приложения, предназначенные для визуализации, прогнозирования и представления информации, приходится оптимизировать с учетом конкретных условий. Для достижения этой цели необходимо использовать и оптимизировать различные типы программного обеспечения.

Помните, что BI-приложения нельзя «привязывать» к ограниченным контингентам пользователей или подразделений; они должны быть приспособлены для функционирования в масштабах всего предприятия. Кроме того, их интерфейсы должны быть универсальными, ведь их применяют пользователи самых разных специальностей и квалификаций. К тому же BI-приложения предназначены не для предоставления данных с целью последующего введения их в некую систему, а для выполнения запросов к данным.

Разработка приложений. Одна из основных причин, побуждающих компании предпринимать инициативы в сфере BI, — это перспектива быстрого и легкого доступа к данным для бизнес-анализа. Обычно успех этого предприятия в значительной мере зависит от заранее определенных схем, где данные предварительно рассчитываются (извлекаются, агрегируются, суммируются) и хранятся в таком препарированном виде, обеспечивающем возможность ускоренного доступа. В этом-то и состоит причина столь широкой популярности многомерных средств «оперативной аналитической обработки» (Online Analytical Processing, OLAP).

Оперативная аналитическая обработка. Средства многомерной оперативной аналитической обработки — важный компонент набора инструментальных средств, содействующих принятию решений. Появление таких терминов, как ROLAP (Relational OLAP), MOLAP (Multidimensional OLAP) и HOLAP (Hybrid OLAP) свидетельствует о взрывном характере развития сферы средств доступа к данным и анализа.

Термином OLAP принято обозначать технологию, которая извлекает коммерческую информацию с помощью обширного набора бизнес-преобразований и расчетов, выполненных на оперативных и исторических данных.

Использование средств OLAP дает два явных преимущества. Во-первых, в фокусе анализа оказываются данные, точнее многомерные аспекты данных. Бизнес-объекты представлены в виде измерений (например, «продукт», «клиент», «отдел»), которые естественным образом взаимосвязаны посредством функциональных субъектных сфер (например, «сбыт») и часто входят в состав иерархических структур (продукты включаются в категории продуктов, из отделов формируются подразделения и т. п.).

Во-вторых, бизнес-аналитики перемещаются по этим измерениям в направлении снизу вверх, сверху вниз или в горизонтальной плоскости. Они могут перемещаться вниз, чтобы получить подробные данные, или вверх — чтобы увидеть сводные характеристики. Они могут подниматься по иерархическим уровням измерений или переходить к конкретным характеристикам либо к колонкам измерений. Они могут переходить от одного измерения к другому в поисках нужных данных. В довершение доступны такие функции, как ранжирование, вычисление средних значений, ROI, перевод из валюты в валюту.

Существует целый ряд средств оперативного анализа, построенных на различных архитектурах и наделенных различными функциями. Чтобы принять разумное решение о выборе оптимального инструментария, нужно знать, какие требования выдвигают используемые в вашей организации BI-приложения к средствам доступа и анализа данных.

В число популярных многомерных BI-приложений входят средства профилирования клиентов и определения их выгодности.

В ходе сложного многомерного анализа часто используются данные о клиенте (структура покупок по изделиям, география, время, возраст, пол, количество детей, типы автомобилей, находящихся во владении покупателя, уровень образования или дохода); данные финансового планирования (анализ нормы прибыли, стоимость проданных товаров, коды налогов или обменные курсы валют) и маркетинговых исследований (эффективность мер по продвижению товаров и маркетинговых программ, ценовая политика, инициативы конкурентов и рыночные тенденции).

Работы по проектированию не обязательно должны выстраиваться по принципу «один этап после другого»; некоторые этапы могут осуществляться параллельно.

Среды разработки. Процесс проектирования жизненно важных приложений не протекает, так сказать, самопроизвольно, на персональном компьютере какого-нибудь энтузиаста. Как правило, предприятия настаивают на структурном подходе. Чаще всего компоненты BI-приложений должны иметь хорошо проработанную структуру.

Обычно для решения различных задач на предприятиях формируются специальные среды разработки. Если на относительно небольших предприятиях могут быть две среды (среда разработки и производственная среда), то на крупных предприятиях обычно имеется четыре среды: прототипирование (тестирование технологий и выработка требований); разработка (создание и испытание программ и сценариев); проверка (тестирование сотрудниками производственных подразделений финальных версий программ и сценариев перед внедрением их в производство); и, наконец, производственная среда.

Ранние этапы прототипирования (такие, как «демонстрация с разъяснениями», создание модели в натуральную величину, «подтверждение концепции», визуальное конструирование и демонстрационные прототипы) обычно реализуются в специализированной среде прототипирования, тогда как собственно разработка (включая создание опытных образцов) осуществляется в среде разработки. Но часто бывает и так, что все этапы прототипирования и разработки выполняются в одной и той же среде разработки. В любом случае, перед тем как BI-приложение во всей полноте будет реализовано в производственной среде, его следует направить в среду проверки и подвергнуть финальному тестированию. Если на вашем предприятии разные среды разработки имеют различную конфигурацию, перенесение приложения из одной среды в другую может иметь серьезные последствия. Среды прототипирования и разработки, как правило, сконфигурированы схожим образом; то же можно сказать о среде проверки и о производственной среде. По-разному конфигурируются обычно среда разработки и производственная среда. Здесь следует принять во внимание ряд ключевых факторов.

К примеру, даже если приложение нормально функционирует в среде разработки, это не дает гарантии, что в производственной среде оно будет функционировать так же хорошо. Издержки перенесения приложения из одной среды в другую могут быть весьма существенными. К тому же возможно, что при испытаниях в различным образом сконфигурированных средах понадобятся разные инструменты.

Среда Web. Web становится популярной средой для развертывания приложений. Поскольку многие OLAP-средства наделены возможностью работы в Web, информация из целевых BI-баз данных часто публикуются в масштабе всей компании средствами intranet. Часть этих данных также через отдельный портал может быть предоставлена бизнес-партнерам или клиентам — на этот раз по Internet.

B среде Web следует принимать особые меры безопасности, с тем, чтобы доступ к базам данным могли получать лишь лица, имеющие на то санкцию, и чтобы все запросы на доступ проходили через средства сетевой защиты.

Web может быть не только платформой для доставки данных, но и источником данных. Накопление регистрационных данных применяется на Web-сайтах сплошь и рядом, а функция извлечения, фильтрации, суммирования данных регистрации и формирования отчетов на их основе для анализа пути следования пользователей по страницам сайта является популярным BI-инструментом. Анализ путей перемещения пользователей выявляет интересы клиентов, измеряет эффективность Internet-рекламы и контролирует действенность мер по продвижению продуктов.

Добыча данных. Возможно создание аналитических моделей, обеспечивающих поиск и использование определенных повторяющихся элементов в данных. Таким образом пользователи получают данные, с помощью которых они могут увеличивать доходы, сокращать издержки, создавать стратегии продвижения инновационных продуктов и расширять долю рынка.

Фаза 6. Управление и совершенствование BI-приложений

Принятие решений, влияющих на судьбу предприятия, зависит от BI, поэтому важно управлять этой средой таким же образом, как управляют оперативной средой. Помимо прочего, это относится к управлению системами и к организации работы справочной службы, а также к оценке усовершенствований.

При планировании этой системы используйте те же итеративные методы, которые применяются при проектировании BI-приложений и хранилища метаданных. Этот итеративный подход, или инкрементная реализация, дает хорошие результаты, поскольку снижает риски того, что от невыявленных дефектов в системе будет страдать все предприятие. Вот некоторые рекомендации.

• Начните с небольшой группы бизнес-пользователей, в которую включены не только опытные пользователи, но и менее искушенные в технологических вопросах сотрудники.
• Относитесь к бизнес-пользователям как к клиентам и сосредоточьтесь на заботе о них. Система, доставляющая мало проблем при работе, интерактивное обучение и постоянная поддержка помогут вам заручиться симпатией со стороны пользователей.
• Воспользуйтесь этой возможностью для испытания избранного метода реализации системы. Вероятно, вы придете к выводу о целесообразности корректировки своих планов до того, как начать их реализацию в масштабе всего предприятия.
• Возможно, придется продублировать мероприятия по введению системы в эксплуатацию на нескольких местах установки. Проще, если эти процессы растянуты по времени, и труднее - если ввод в эксплуатацию нескольких систем осуществляется в одно и то же время.

Мероприятия по созданию системы не обязательно выполнять по линейной схеме, этап за этапом. Некоторые из них можно осуществлять параллельно.

Управление ростом. Объемы данных в средах бизнес-аналитики удваиваются каждые два года. Приятно отметить, что при принятии соответствующих мер для регулирования роста стоимость одного запроса в BI-средах, как правило, снижается. Плохая же новость состоит в том, что общие издержки повышаются, поскольку с ходом времени к работе с системой приобщаются все новые сотрудники. Три сферы роста, требующие особого внимания, — это рост объема данных, интенсивности использования и числа аппаратных компонентов.

Рост объема данных означает не простое увеличение числа строк в таблицах. К этому следует добавить необходимость расширения целевых BI-баз, которые нужно дополнять новыми колонками и таблицами. Процесс добавления новых колонок к описывающей измерения таблице не так сложен, как добавление новых описывающих измерения таблиц к существующей схеме «звезда» или «снежинка».

Для хранения целевых BI-баз требуются большие диски; до 40% этого пространства занимают рабочее пространство и индексы базы данных. В мире реляционных СУБД собственно данные занимают лишь часть общего объема баз данных; значительная часть этого объема приходится на индексы. При расчете необходимого пространства рекомендуется пользоваться следующим типовым правилом: рассчитайте объем будущих целевых BI-баз, включая индексы, а затем умножьте полученный показатель на три.

Вторая область роста — интенсивность использования системы. Это приятная забота: после внедрения BI-приложений часто обнаруживаются скрытые потребности в информации. К использованию BI-инструментов подключаются все новые сотрудники, и они требуют внедрения новых приложений. При этом пользователи желают анализировать данные под разными углами, что приводит к увеличению объема данных.

ИТ-специалисты обычно усматривают в росте интенсивности использования отрицательное явление. А вот менеджеры считают его положительным фактом — до тех пор, пока предприятие получает прибыль на вложенный капитал. Если организация получает солидные прибыли благодаря более совершенной организации процесса принятия решений, то рост интенсивности использования системы однозначно свидетельствует, что реализованная BI-стратегия приносит плоды.

Целевые базы данных по своей природе предназначены только для чтения и пополнения. Следовательно, ключевое значение приобретает решимость пресекать все попытки экономить на дисковом пространстве, если приложения и данные способствуют процветанию организации.

Третья ключевая область роста — аппаратные компоненты. Если объемы данных и интенсивность использования возрастают, особое значение приобретает масштабируемость архитектуры. Но перед тем как засесть за планирование на пять лет вперед, вспомните о том, что расходы на оборудование — лишь часть затрат. Примите горизонт планирования в один-два года; лучше всего начинать с малого, не забывая при этом о долгосрочных перспективах роста.

При рассмотрении проблем, связанных с оборудованием, важно учитывать такой фактор, как порог вместимости BI-платформы. Если вы перешагнете этот порог, для обеспечения приемлемого уровня производительности системы вам придется добавлять новые процессоры, каналы ввода/вывода, независимые дисковые контроллеры и др.

Кроме того, чрезвычайно важно помнить о том, что самая значительная аппаратная составляющая проекта — это серверная платформа. Когда предприятие заказывает новое оборудование, необходимо размещать заказ заблаговременно — так, чтобы до даты введения оборудования в эксплуатацию иметь достаточное время для его доставки, тестирования и подготовки. Кроме того, не забывайте о том, что при организации особо крупных баз данных применение технологий параллельной обработки абсолютно необходимо.

Резюме

Теперь, когда мы рассмотрели все шесть фаз BI-проектов, вы имеете возможность убедиться в том, что их реализация не может быть результатом произвольно принятого решения. Этот процесс требует от команды проекта четкого представления о сложности BI-приложений и об их кросс-организационной природе. Более того, команда проекта должна удовлетворить потребности занятых управлением системой знаний сотрудников в информации, касающейся клиентов, рынков и конкурентов.

Чтобы добиться успеха, команда проекта должна проявлять высокую готовность к использованию новаторских решений и состоять из очень дисциплинированных людей. Вы можете успешно завершить работу, развертывая BI-систему по фазам, итеративно и инкрементно, на всех этапах сосредоточивая основное внимание на образцовых примерах и на используемых в этих случаях методиках.

Если ваше предприятие окажется в состоянии успешно и своевременно реализовывать BI-системы, оно не просто сможет существенно повысить свою прибыльность, но и сумеет выжить в условиях жесткой конкурентной борьбы.

Шаку Атре — известный эксперт в области бизнес-интеллекта, хранилищ данных и баз данных, президент компании Atre Group. Ранее была партнером PricewaterhouseCoopers; 14 лет проработала в IBM. Ee книга, Data Base: Structured Techniques for Design, Performance and Management (John Wiley & Sons) — классический труд, посвященный системам управления базами данных. Недавно в издательстве Addison-Wesley вышла ее новая книга, Business Intelligence Roadmap — The Complete Project Lifecycle for Decision-Support Applications, написанная в соавторстве с Лариссой Мосс.

Shaku Atre. Business Intelligence Success is Never an Accident. Computerworld Custom Publishing. Copyright Atre Group, 2003.

Что дает управление контентом