Иллюстрация: sxc.hu
Иллюстрация: sxc.hu

Мир бизнес-аналитики быстро меняется. Сегодняшние ключевые технологические тенденции в нем — использование резидентных вычислений в BI-системах, развитие мобильных аналитических приложений и развертывание готовых программно-аппаратных комплексов, адаптированных и оптимизированных к аналитической работе. Следующим шагом, по-видимому, станут системы для анализа данных облачных приложений.

В 2011 году, по оценкам Gartner, мировой рынок средств BI вырастет на 10% и достигнет 10,8 млрд долл. Аналитики отмечают, что этот рынок активно осваивают независимые разработчики программных средств обнаружения данных, такие как TIBCO, Spotfire и QlikTech. Ключевые игроки рынка BI отвечают на экспансию производителей средств обнаружения данных выпуском аналогичных «простых в использовании» решений. Примерами могут служить Microsoft PowerPivot, SAP BusinessObjects Explorer, IBM Cognos Express и Information Builders WebFocus Visual Discovery. Лидерами «квадранта» платформ бизнес-аналитики в Gartner назвали компании Microsoft, Oracle, MicroStrategy, IBM, Information Builders, SAS, QlikTech и SAP.

Аналитику — в массы

Долгое время решения для бизнес-аналитики ориентировались в первую очередь на крупные организации, которые располагали достаточными финансовыми и людскими ресурсами для систематической работы по анализу данных. Непосредственный доступ к этим решениям имели только аналитики, подобно жрецам, «колдовавшие» над получением требуемых отчетов. Заказчиками этих отчетов выступали топ-менеджеры.

Относительно недавно появились решения, ориентированные на бизнес-пользователей, в первую очередь менеджеров верхнего и отчасти среднего уровня. Благодаря этим решениям они получили в свои руки инструменты, позволившие им самостоятельно, не обращаясь к аналитикам или ИТ-специалистам, получать произвольные выборки и визуализировать отчеты в виде различного рода графиков и диаграмм.

Современные BI-решения все больше нацелены на удовлетворение массового спроса на оперативную аналитику, который имеется у руководителей и специалистов самого разного уровня и весьма широкого круга направлений деятельности. Характерными особенностями этих решений являются простота в использовании, наличие ряда функций, ориентированных на конкретные бизнес-применения, а также высокая производительность при развертывании на далеко не самых мощных пользовательских устройствах.

Спектр «горизонтальных» применений бизнес-аналитики постоянно расширяется: поддержка принятия стратегических решений, анализ оперативной деятельности и управление эффективностью бизнеса, аналитический CRM (в первую очередь в банках и рознице), управление бизнес-рисками (главным образом в финансовом секторе), бизнес-разведка, анализ информации в социальных сетях, мобильный BI, встраивание систем бизнес-аналитики в ситуационные центры и пр.

Есть целый рад отраслей, которые очень активно применяют BI-системы или по крайней мере очень внимательно к ним присматриваются: финансовый сектор (прежде всего банки и инвестиционный бизнес), телекоммуникационные компании, розничные сети, структуры госвласти и управления федерального и регионального уровня, здравоохранение. В скором времени к ним, вероятно, присоединятся предприятия энергетики и ЖКХ, транспортные и логистические компании.

По данным DSS Consulting, количество внедрений систем класса BI в 2010 году в России выросло на 48% по сравнению с 2009 годом. Большая часть внедрений систем BI в России пришлась на государственный сектор. Одной из причин лидерства государственных учреждений является значительное количество внедрений в этом секторе системы «Прогноз» одноименного поставщика. Тем не менее по сравнению с кризисным 2009 годом доля внедрений в госсекторе уменьшилась на 7%, а вклад финансовых учреждений, наоборот, увеличился на 9% благодаря их интересу к системам анализа данных, а также клиентоориентированным приложениям. На третьем месте среди секторов — розничные сети, долю которых значительно повысила активность компании FIT по продвижению отраслевого BI-решения DiAna. Чаще всего, отмечают в DSS Consulting, BI-системы внедряли холдинговые компании или организации с филиалами: на них приходится 50% общего количества внедрений.

Движущая сила — архитектура

Тенденции развития BI-систем в значительной степени определяются не только потребностями их бизнес-заказчиков, но и возможностями вычислительных архитектур, на которых строятся эти системы. В последнее десятилетие разработчики BI-решений пытались «породнить» их со всеми основными технологическими и архитектурными новинками: с SOA, портальными архитектурами, технологиями виртуализации, мобильными решениями. Сейчас производители систем бизнес-анализа пытаются встроить их в облачные архитектуры и среды.

Удачной находкой разработчиков BI-систем, пожалуй, можно считать активное использование резидентных вычислений (in-memory). Обработка данных в аналитической памяти позволяет очень значительно, в сотни раз, повысить производительность BI-систем благодаря уменьшению до минимума запросов к данным, размещенным на жестких дисках, обмен с которыми идет очень медленно по сравнению со скоростью обмена данными в оперативной памяти. Наконец, такие BI-решения, не нуждающиеся в хранилищах данных, оказываются намного дешевле аналитических систем, построенных по «классическим» схемам с хранилищами данных. Благодаря низкой стоимости владения они становятся более доступными и потому гораздо более массовыми. Реализации BI, основанные на резидентных вычислениях, сегодня есть или вот-вот появятся в арсенале практически всех ключевых игроков: IBM, Oracle, Microsoft, SAP. Среди поставщиков, сконцентрировавшихся на резидентной аналитике, — компания QlikTech.

Другой пример удачного использования новейших технологических компонентов — создание готовых программно-аппаратных комплексов, в которых «железная» и программная части тщательнейшим образом сбалансированы и оптимизированы для целей BI. По данным производителей таких решений, эти комплексы обеспечивают выигрыш в 10-20 раз по сравнению с неоптимизированными комплексами. Помимо оптимизации такой выигрыш обеспечивает и использование твердотельных накопителей (SSD) в качестве альтернативы обычным жестким дискам. Конечно, стоят такие системы недешево, но их применение более чем оправданно при решении ряда аналитических задач, которые возникают перед крупными организациями. Наиболее яркий пример такого рода решений — семейство продуктов Oracle Exadata, другой пример — система для аналитической обработки больших объемов данных, созданная совместно компаниями Teradata и Information Builders.

На волне консьюмеризации активно развиваются решения для мобильных вычислений. Возможно, наиболее серьезными наработками в этой области сейчас обладает SAP, заполучившая их после приобретения компании Sybase. Над созданием мобильных BI-решений работают и другие ведущие игроки рынка.

Адаптировать BI-решения к облачным архитектурам сейчас пытаются многие поставщики BI-систем, но какое место в облаках займут такие решения, пока непонятно. Для целей BI требуются значительные массивы данных, передача которых облачному провайдеру наверняка выльется в непростую проблему. Несколько проще организовать работу облачных приложений, опирающихся на резидентные вычисления, именно по этому пути сейчас идет SAP, которая готовит к выпуску облачную версию продукта HANA. В любом случае, есть основания надеяться, что облачные BI-системы по крайней мере сделают бизнес-аналитику еще более доступной по затратам, благодаря чему армия пользователей пополнится заказчиками из малого и среднего бизнеса.