Глава SAS Institute о методах наиболее эффективного использования ценной корпоративной информации

Джеймс Гуднайт: «Самое главное — организовать хранилище данных, создать требуемую структуру и научить людей ею пользоваться»

Старший редактор еженедельника Computerworld Ли Коупланд встретился недавно с Джеймсом Гуднайтом, президентом компании SAS Institute, и побеседовал с ним об инструментальных средствах моделирования и о методах наиболее эффективного использования ценной корпоративной информации.

Что, по-вашему, в первую очередь должен сделать ИТ-менеджер для того, чтобы его компания получила максимальные преимущества перед конкурентами?

Самое главное — организовать хранилище данных, создать требуемую структуру и научить людей ею пользоваться. Информационные службы могут взять на себя функции управления генерацией отчетов, передав собственно формирование отчетов различным бизнес-подразделениям. Старая же модель подразумевает наличие в ИТ-подразделении специальной группы специалистов, к которым приходится обращаться каждый раз, когда кому-нибудь требуется отчет. А поскольку они одновременно вынуждены заниматься подготовкой отчетов для всех сотрудников компании, такой подход способен задержать выполнение необходимых задач на полгода. Философия использования хранилищ данных подразумевает еженощный перенос данных из производственных систем в централизованный репозитарий. Таким образом создаются многомерные базы данных и хранилища с комментариями, к которым может обратиться любой конечный пользователь с помощью привычных ему инструментальных средств поддержки принятия решений.

С чего лучше всего начать?

Многие начинают с уровня подразделений, которым предоставляются необходимые данные и инструменты генерации отчетов. Лучше в каждый момент времени работать с одним подразделением.

Каковы были наибольшие трудности, с которыми столкнулись ваши заказчики при реализации инструментария моделирования?

Трудности возникали, когда заказчики пытались внедрить моделирование данных разом по всей компании в целом и обнаруживали, что разные подразделения работают с разными таблицами данных.

Но это способ решения поставленной задачи «большим скачком». Лучше всего начинать с малого и последовательно расширять систему, удовлетворяя требования одной группы за другой.

Начать с малого — неплохой совет, но я часто слышал, что компании, тоже начиная с малого, быстро пришли к выводу, что путей использования данных для поддержки принятия решений еще меньше.

Это общая проблема всех производителей систем планирования ресурсов предприятия (ERP — enterprise resource planning). Они всего-навсего проводят в компаниях «водопровод данных», обеспечивая бесперебойное функционирование информационных коммуникаций. Между тем у нас есть аналитический инструментарий и средства визуализации, о которых эти компании даже не задумываются.

Cистемы ERP обеспечивают внутреннюю передачу операционных данных, но многие заказчики не сумели добиться желаемого результата потому, что рассчитывали автоматически использовать эти данные для поддержки принятия решений и генерации отчетов. Не было ли среди них и ваших клиентов?

Было немало случаев, когда люди, имевшие целью просто продать систему ERP, достигали своего. Они обращались к руководству на самом высоком уровне, иногда непосредственно к генеральному директору, и им удавалось этих руководителей убедить. И довольно часто директор принимал решение, не поинтересовавшись мнением специалистов по информационным технологиям. Никакой ощутимой пользы это не приносило, потому что системы огромны и вызывали очень серьезные проблемы со своей поддержкой. Я бы назвал результаты работы современных систем планирования ресурсов предприятия новыми унаследованными данными. Хорошо уже то, что мы можем хотя бы читать эти данные.

Могут ли руководители информационных служб влиять на принимаемые решения на последующих этапах и добиться активного использования данных, на получение которых потрачены столь значительные средства?

Отделы информационных систем получают доступ ко всем данным, имеющимся в крупной организации. Если они хотят, они могут самостоятельно извлечь все ценное, что есть в этих данных. А затем обратиться в отдел маркетинга и сообщить, к примеру, некоторые факты о заказчиках, которые скорее всего больше никогда не будут покупать товары этой компании, или представить «портреты» самых активных покупателей. ИТ-служба может выступить с подобной инициативой по обработке данных своей организации и продемонстрировать, как можно увеличить качество прогнозов и моделирования.