Статья

Эксперты: Бизнес требует самообслуживания в анализе больших данных

Интеграция Бизнес-приложения
мобильная версия

Желание бизнеса самостоятельно обслуживать свои потребности в аналитике стало идеологией нового поколения BI-систем. Современным компаниям нужна быстрая, актуальная и интерактивная аналитика, доступная с мобильных устройств. О том, как меняются требования к аналитике, когда бизнес мигрирует в сеть, рассказали эксперты Oracle в регионе EMEA: старший директор направления Business Analytics Ник Уайтхэд и директор направления Big Data Луис Морено Кампос.

CNews: Каковы последние тенденции в развитии систем бизнес-аналитики?

Ник Уайтхэд: Во-первых, я бы отметил все большую мобильность конечных потребителей аналитики. Все чаще бизнес-пользователи хотят получать информацию, необходимую для принятия решений, на мобильных устройствах. По нашим наблюдениям, в компаниях, которые внедряют мобильные аналитические приложения, число конечных пользователей аналитики существенно возрастает. Стоит отметить, что такие сотрудники ожидают от аналитики гораздо большего, чем те, кто использует аналитические системы на персональных компьютерах. Потребители мобильной аналитики хотят, чтобы она была более производительна и давала доступ к информации в режиме реального времени. Так, например, компания Nielsen Shoes использует технологию вычислений в оперативной памяти (in-memory), потому что основными пользователями аналитики являются менеджеры магазинов, которым для принятия решений нужна самая актуальная информация прямо на их мобильных устройствах.

При этом понятно, что мы не можем просто взять BI-приложение, предназначенное для персонального компьютера, и перенести его на мобильное устройство. Здесь требуется серьезная адаптация решения, которая позволит воспользоваться всеми возможностями бизнес-аналитики на мобильной платформе.

Во-вторых, мы наблюдаем еще одну важную тенденцию – у бизнеса повышается желание и готовность к самостоятельной, без привлечения программистов, работе с аналитикой. Конечные пользователи хотят работать с информацией в интерактивном режиме, получать качественно визуализированные данные, сопоставлять информацию, подготовленную к анализу ИТ-персоналом, с собственными данными.

Ник Уайтхэд: Современные средства аналитики в первую очередь позволяют улучшить клиентский опыт на основе обработки больших данных

И, наконец, третья тенденция – вследствие развития цифровых технологий данные, которые сегодня подлежат анализу, сильно изменились и заметно увеличились в объеме. Одновременно возрастает «датафикация» бизнеса – анализ данных внедряется в классические бизнес-процессы. Мы много раз сталкивались с ситуациями, когда клиенты хотят анализировать не только внутренние данные организации, содержащиеся в реляционных базах данных, но и неструктурированные данные. Для этого нужны новые технологии, которые позволят извлечь выгоду из анализа интегрированных данных.

Луис Морено Кампос: Развитие электронной коммерции стало своего рода революцией. Она привела к повышению спроса на новые технологии, и клиенты со своей стороны теперь ожидают более высокого качества сервиса. Одна из основных задач для бизнеса, начинающего развивать электронные каналы продаж, – это выбор и освоение новых технологий, которые позволят быстро получать отдачу и расширять бизнес.

Один из примеров – онлайн-сервисы для печати документов. Это на 100% цифровой бизнес, который использует веб-технологии, чтобы предоставить услугу, основанную на прямом взаимодействии потребителя с интернет-платформой. Бизнес, построенный на новых технологиях, становится все более гибким. Причиной тому не только технологии. Компаниям, работающим в сети, приходится изобретать новые принципы управления, работы с персоналом и внедрять другие бизнес-процессы.

CNews: Какие задачи должна выполнять аналитика сегодня, чтобы удовлетворять актуальные потребности бизнеса?

Луис Морено Кампос: Потребности компаний определяются их бизнес-стратегиями, которые в последнее время меняются очень быстро. Компании, активно анализирующие данные, имеют больше шансов на успех. Например, департамент инноваций компании Nike инициировал масштабные трансформации всего бизнеса и сделал компанию одной из самых инновационных в мире. В какой-то момент глава компании сказал, что теперь Nike правильнее называть компанией, работающей с данными, а не производителем спортивных товаров.

В условиях, когда потребности бизнеса, опирающегося на анализ информации, меняются очень быстро, ИТ должен создать несколько различных механизмов, с помощью которых конечные потребители могут использовать данные для принятия решений. И это не просто получение нужной информации «из космоса». Например, если для повышения качества обслуживания требуются сведения о клиентах, то должны подключаться кросс-канальные коммуникации, мобильные приложения и т.д.

Ник Уайтхэд: Современные средства аналитики в первую очередь позволяют улучшить клиентский опыт на основе обработки больших данных. Испанскому CaixaBank интеграция информации из всевозможных источников (таких как интернет, филиальная сеть, колл-центры, банкоматы) позволила получить очень подробную картину о каждом из клиентов. Эта аналитика была использована для того, чтобы достичь гораздо более высокого качества обслуживания, на котором банк строит свою рыночную стратегию. Банк построил в Барселоне центр анализа больших данных, который аккумулирует информацию о клиентах со всей Европы. Сейчас CaixaBank прорабатывает применение больших данных для формирования финансовой отчетности, управления рисками, оптимизации бизнес-процессов, сокращения времени вывода новых продуктов на рынок, противодействия мошенничеству и ряда других задач.

Большие данные также предоставляют новые возможности в управлении рисками и противодействии мошенничеству. Компаниям приходится сталкиваться с событиями, которые могут иметь негативное влияние на их бизнес. Например, сотовому оператору Turkcell анализ больших данных позволяет выявлять мошенничество при использовании предоплаченных SIM-карт. Классическими стали примеры применения больших данных для управления рисками и противодействия мошенничеству в банках.

Еще одна сфера, в которой открываются новые возможности – это автоматизация бизнес-процессов с участием подключенных устройств (Интернета вещей). Например, компания Airbus соотносит информацию с сенсоров при тестировании новых самолетов с огромным массивом логистической информации, полученной в реальных условиях.

CNews: Как меняется спрос на облачные аналитические сервисы?

Ник Уайтхэд: Спрос на такие решения определенно растет, и во многом потому что данные сами перемещаются в облака. По данным Gartner, в этом году в облаке было создано больше данных, чем в локальных инфраструктурах. Разумно анализировать данные там, где они появляются и используются. В этой связи многие наши клиенты хотят анализировать свои данные в облаке.

Есть и другие причины. Многие компании совершают переход в облачную инфраструктуру, особенно это заметно в части систем управления персоналом. Сегодня аналитические решения позволяют бесшовно работать с данными, хранящимися и в облаке, и в корпоративной инфраструктуре. Эта возможность интегрировать данные сейчас очень востребована.

Еще одна причина, почему интерес к облачной аналитике растет, очень проста. В облаке вендор может предоставить клиентам возможность использовать самые последние технологические инновации гораздо быстрее, чем в классической инфраструктуре – непосредственно на предприятии. В случае с облаком мы освобождаемся от необходимости проекта внедрения. Как только мы реализуем новый функционал в нашем приложении, клиенты незамедлительно могут им воспользоваться в облаке.

Луис Морено Кампос: Зачастую новый бизнес предпочитает начинать в облаке. В таком случае аналитика тоже оказывается в облачной инфраструктуре.

Луис Морено Кампос: Потребности компаний определяются их бизнес-стратегиями, которые в последнее время меняются очень быстро

Миграция компаний в облака не происходит за одну ночь. Компании открывают для себя последние решения для работы с новыми данными. Такие технологии как NoSQL или Hadoop еще мало знакомы некоторым ИТ-департаментам, и они предпочитают начать пользоваться ими в облаке, потому что так проще осваивать новые технологии.

CNews: Нередко бизнес-пользователи предпочитают работать в Excel, аргументируя свое желание потребностью в самообслуживании. В каких случаях без профессиональных BI-систем действительно не обойтись?

Ник Уайтхэд: Excel – это отличная среда для моделирования. Однако бизнес, получая аналитический отчет, часто задает вопросы: «Имеют ли значение эти данные? Каковы будут финансовые последствия, если произойдет то или иное событие?» И ответы на эти вопросы по силам только профессиональным инструментам бизнес-анализа.

Проблема Excel заключается в том, что, работая с таблицей, вы генерируете собственные данные и теряете связь с источником данных, который используют другие пользователи. Остальные подразделения интерпретируют ту же таблицу по-своему, а возможности соотнести все итоговые результаты нет.

Чтобы решить подобные задачи требуется единая информационная среда. Именно она позволяет создавать профессиональные дэшборды, делает возможным то самое самообслуживание, самостоятельное формирование нужной аналитики, открывает возможности моделирования, привязанные к наиболее полной и актуальной информации. Такое профессиональное рабочее пространство способно удовлетворить желание бизнес-пользователей свободно оперировать имеющейся информацией и задействовать новые источники информации, которыми, кстати, нередко оказывается Excel. Возможность интегрировать информацию из всех возможных источников открывает дверь в мир настоящей бизнес-аналитики.

Потребности в самообслуживании и моделировании – две причины, по которым бизнес-пользователи тяготеют к таблицам в Excel. Но только профессиональные информационные среды могут решить эти две задачи надлежащим образом.

Луис Морено Кампос: Excel не дает возможности моделирования по сценарию «Что, если…». Например, бизнес хочет понять, как новая рекламная компания на улицах или на ТВ повлияет на тональность в обсуждении бренда в социальных сетях. Такой анализ невозможно проводить в Excel.

Кроме того люди часто путают аналитику со статистикой. Аналитика (которую странно называть продвинутой, потому что она по определению является таковой) предполагает построение модели, ее проверку и совершенствование. В результате мы определяем вероятность того или иного события.

CNews: Как может быть решен вопрос об этичности анализа данных о пользователях в сети?

Ник Уайтхэд: Законодательство играет важную роль в регулировании использования персональных данных. Во многих странах приняты правила, предписывающие порядок использования персональных данных. Но есть и коммерческая сторона вопроса. Если покупатель чувствует на себе чрезмерное внимание маркетологов, это может повредить бренду.

Есть организации, с которыми я готов делиться своей информацией, – это мой банк, с которым я сотрудничаю 15 лет, моя страховая компания и мой врач. С этими инстанциями у меня сложились доверительные отношения, и с ними я готов делиться информацией о себе, рассчитывая на более высокое качество обслуживания. Но есть компании, с которыми я не имею устоявшихся отношений, но они активно обращаются ко мне по цифровым каналам, и я не рад этому общению.

Я уверен, что в этом направлении произойдет саморегулирование: победителями окажутся те, кому удастся управлять своими отношениями с клиентами, основываясь на данных, таким образом, чтобы это было приятно потребителю, в проигрыше останутся те, кто будет чрезмерно навязывать свои услуги. Одновременно этот аспект будет регулироваться законодательно. Такая информация как пароли должна быть тщательно защищена. Уверен, будет найден баланс.

Луис Морено Кампос: В каждой стране ситуация разная. Особенно, если говорить о Европе. Но также она различна и с точки зрения отношения пользователей. Можно говорить об эпохе до и после Сноудена. Люди осознали, что за ними следят. Общество повзрослело. Люди хотят знать, кто располагает информацией о них, могут ли они получить ее обратно и следует ли доверять ресурсу.