Ключевой задачей для инструментов Business Intelligence (BI) является возможность извлечения нового знания. Сегодня мало просто владеть информацией, необходимо тщательно изучать каждую ее грань.

Системы класса BI предполагают анализ уже существующих данных из различных информационных систем. Это может быть как информация, вбитая вручную (например, профиль клиента в CRM-системе) или попавшая в нее автоматически (например, кассовые чеки или банковские транзакции). «Сегодня аналитические отчеты позволяют бизнесу оперативно реагировать на ситуацию, следить за развитием рынка и конкурентами и, тем самым, завоевывать лидирующие позиции, – напоминает Алексей Буров, руководитель отдела по продаже платформы приложений, Microsoft в России. Поскольку основной движущей силой бизнеса выступает конкуренция, то компаниям важно получать уникальные преимущества, чтобы предложить своим клиентам лучший сервис или оптимизировать свои бизнес-процессы, добавляет эксперт.

Любой бизнес может получить реальную выгоду, используя инструменты для бизнес-анализа, но в первую очередь, конечно, те компании, где присутствует эффект большого объема данных, где данные имеют различный характер или там, где можно расширить горизонт анализа за счет новых – «связанных» данных. Так, по данным Gartner, «к 2015 г. компании, внедрившие современную систему управления информацией, будут превосходить своих конкурентов в финансовом плане на 20%».

Мобилизация, визуализация, качество

В 2013 г. на мировом рынке BI отчетливо проявились ряд трендов. Так, многие специалисты среди главных выделяют мобилизацию. Возможность получить наглядную картинку прямо на своем телефоне, находясь в любой точке мира, сегодня стала реальностью, а завтра станет привычным делом – это расширяет возможности принимать управленческие решения, повышает их оперативность и снижает издержки.

Андрей Пивоваров, руководитель группы перспективных технологий предпроектного консалтинга, Oracle СНГ, отмечает, что зачастую при выборе BI-платформы решающим аргументом в пользу того или иного вендора является функциональность и удобство мобильного клиента. За минувший год расширился список ролей бизнес-пользователей, для которых необходим мобильный доступ к аналитике. «Если несколько лет назад этим «привилегированным» способом пользовались исключительно менеджеры высшего звена, то сейчас с мобильными аналитическими приложениями активно работают руководители всех уровней для получения быстрой актуальной информации о состоянии бизнеса», – поясняет Андрей Пивоваров.

Антон Заяц, директор по развитию бизнеса компании SAS Россия/СНГ, отмечает, что в мире быстро развивается визуальная, доступная аналитика, что приводит к серьезному расширению числа пользователей: теперь получать результаты с помощью аналитических инструментов могут непосредственно руководители разного ранга, эксперты-аналитики, исследователи – им не нужно привлекать и без того перегруженный ИТ-персонал.

В последнее время произошел качественный скачок в использовании аналитических инструментов. Новое поколение бизнес-аналитиков не хочет действовать по определенному для них сценарию и генерирует массу новых идей; следовательно, они нуждаются в гибких и эффективных инструментах для проверки гипотез и исследований данных. С другой стороны, ИТ-подразделения не готовы заниматься подготовкой, интеграцией, очисткой данных для каждой новой инициативы. Поэтому большую популярность приобрели инструменты класса Data Discovery. Для них характерна полная ориентация на бизнес-пользователей, гибкая модель данных или полное ее отсутствие и интерактивные интерфейсы для работы с данными. «Качество данных в таких решениях не играет важной роли, поэтому нет необходимости реализовывать дорогостоящий цикл подготовки, очистки и унификации данных», – говорит Андрей Пивоваров.

Заметные изменения с точки зрения культуры использования BI происходят и в отдельных отраслях. «В ритейле все большую остроту приобретает задача анализа чеков и потребительской корзины на всем массиве данных за несколько лет. В страховании, благодаря комплексным интеграционным решениям, верхушкой которых являются различные BI-средства, крупнейшим игрокам рынка удалось стать не договор-ориентированными, а клиент-ориентированными. Это стало возможным благодаря консолидации всех клиентских данных в едином окне и привязке к ним всех договоров, убытков и прочего», – рассказывает Андрей Байбутов, консультант BI, аналитик отдела бизнес-анализа и функционального проектирования Центра программных решений компании «Инфосистемы Джет». В то же время в банковском секторе, по наблюдениям эксперта, стала более востребованной так называемая «легкая аналитика», когда руководителю конкретного подразделения или акционеру банка ребуется не подготовка регламентной отчетности, а dashboard для ежедневного мониторинга своего бизнеса.

Космические скорости

Гигантские объемы хранимой компаниями информации провоцируют на более детальный и разноплановый анализ данных. В связи с этим, вопросы производительности BI систем тревожат не только крупные корпорации, но и компании, относящиеся к малому и среднему бизнесу. Современным подходом к решению обозначенных задач, так же как и обеспечение аналитикой растущего количества бизнес-пользователей, является активное использование in-memory технологий для решения аналитических задач.

Внедрение инструментов высокопроизводительной аналитики – это уже настоящее рынка BI. Обработка огромных массивов информации ускорилась в десятки и сотни раз, одновременно повысилась точность построения моделей – эти возможности стали активно использоваться при решении задач, связанных с обработкой больших данных.

Изменились и требования бизнеса к актуальности информации. Если еще несколько лет назад пользователей вполне устраивала работа с данными с задержкой в день, то сейчас вендоры все чаще сталкиваются с запросами, когда данные для анализа должны быть доступны в пределах нескольких минут от возникновения транзакции. Реализовать такую задачу помогают интеграционные инструменты, которые позволяют реплицировать данные между системами практически в режиме реального времени, например, Oracle Golden Gate. Все больше компаний принимают решение в пользу комплексных аналитических систем, включающих в себя интеграционную платформу со средствами real-time репликации, слой хранения данных и инструменты бизнес-анализа.

Новые методы

Идет активное проникновение новых (во всяком случае, для российского рынка) аналитических методов и их интеграция с другими инструментами анализа. Антон Заяц говорит, что его зарубежные коллеги видят большой интерес к методам текстовой аналитики, к аналитике веб-поведения клиентов на сайте компании, к инструментам анализа социального окружения клиентов и их взаимосвязей (это важно, например, для противодействия мошенничеству, для проведения эффективных маркетинговых программ и т.д.).

Уже не первый год специалисты фиксируют еще один интересный тренд – значительное смещение интереса рынка от традиционного BI (то есть разного рода аналитических отчетов) к предиктивной аналитике, задачам прогнозирования и оптимизации. Россия еще сильно отстает по этому показателю, но устойчивая тенденция роста интереса к методам углубленного анализа – налицо.

Некоторые современные инструменты BI позволяют не только анализировать информацию, но и строить прогнозируемые модели и разрабатывать гипотезы. Например, с помощью новой системы поддержки продаж, разработанной на базе Microsoft SQL Server и встроенных в решение Microsoft технологий предикативной аналитики (Data Mining), специалисты HeadHunter могут рассчитывать вероятность заключения сделки для каждого клиента и определять услуги, которые могут его заинтересовать. В ходе проекта новая система поддержки продаж продемонстрировала отличные результаты: в фокус-группе рост продаж за последний месяц составил 9,25%. Продуктивность работы менеджеров, использующих рекомендации системы, возросла на 21%.

Рост качества

Для BI-рынка немаловажен тот факт, что в компаниях растет качество подготовки данных. Во многом это связано с тем, что многие компании уже перешли на западные ERP-системы, основанные на лучших практиках. Кроме того, все шире используются хранилища данных разного уровня, повсеместно применяются специализированные витрины для хранения и извлечения различных видов данных, подготовки отчетности.

Сейчас также наблюдается очередная волна интереса к консолидации и хранению данных. «Компании задумываются о том, что нужно обновлять свое видение и подход к хранению данных, в том числе, для ускорения доставки данных до пользователя, для увеличения скорости принятия решений, для хранения принципиально большего количества данных, чем они привыкли хранить, – таковы сегодня требования бизнеса», – резюмирует Антон Заец.

Отрасли-драйверы

Традиционно много BI-проектов на мировом рынке приходится на финансовый сегмент (банки, страховые компании, коллекторские агентства и пр.), телеком, ритейл, топливно-энергетический комплекс, и государственный сектор. По словам Антона Заеца, также много интересных и сложных проектов в последнее время проводятся в здравоохранении, в том числе во время серьезных научных исследований и фармацевтических разработок новых лекарственных препаратов.

Интересная особенность, которую отмечают специалисты компании SAS, – большой интерес к сложным аналитическим решениям со стороны компаний нового поколения, которые принято относить к «цифровому веку». В их числе быстрорастущие стартапы, которые агрегируют и анализируют разнородную информацию (неструктурированную, текстовую, аудио, видео и т.д.), получаемую по различным каналам: мобильным, социальным и другим. На основе анализа этих разнородных данных такие компании предоставляют дополнительную аналитику, дополнительные услуги.

Например, компания Weve, созданная по совместной инициативе трех крупнейших мобильных операторов Великобритании – EE, O2 Telefonica и Vodafone, помогает организациям различного профиля использовать новые возможности мобильной коммерции. Известно, что проникновение смартфонов растет, и для большинства людей стало просто немыслимо выйти из дома без телефона. Этот факт и был использован компанией Weve для предоставления услуг по таргетированной рекламе, когда рекламные сообщения учитывают интересы конкретного потребителя и таким образом увеличивают конверсию. За первые 8 месяцев сервисами Weve стали пользоваться 17 млн потребителей. В непрерывно растущей базе данных содержатся подробные сведения об этих клиентах. Анализируя эти данные и создавая на базе полученных выводов эффективные программы взаимодействия, компания развивает новые направления в сфере мобильной коммерции.

Еще один яркий пример: сеть ресторанов Pizza Hut совместно с агентством Starcomm организовала информирование об акциях «Счастливый час», «Обеденный фуршет», «Парад пиццы» и «Детей накормим бесплатно». Для рекламных коммуникаций было задействовано несколько каналов. Мобильный сегмент кампании представлял собой серию узконаправленных мобильных сообщений – каждое для конкретной аудитории: сообщения рассылались, когда абонент находился в пешей доступности от ресторанов Pizza Hut. Тартегированные сообщения привлекли наибольшее количество клиентов – в 4,4 раза больше, чем реклама на телевидении.

Эксперты подчеркивают, что аналитика все больше персонализируется: она направлена на конкретного человека с учетом его мобильности, местоположения (геолокации), оставляемой им в соцсетях открытой информации. Из традиционных отраслей аналитика пошла в новые компании. Молодые умы понимают ценность аналитики – именно за счет нее они получат конкурентное преимущество. У них нет сетей, как у телекома, нет банкоматов и точек продаж продуктов, как у банков. Именно аналитика – это их драйвер и ключевое преимущество перед конкурентами.