Информация играет ключевую роль в управлении компанией. Сегодня трудно найти даже мелкую фирму, которая в своей работе не использует как минимум автоматизированную систему бухгалтерского учета.Чем крупнее организация, тем острее стоит перед ней вопрос глобального видения своей деятельности. Здесь на помощь приходят системы планирования ресурсов предприятия (ERP - Enterprise Resource Planning) и взаимодействия с клиентами (CRM - Customer Relationship Management).
Казалось бы, совместного использования этих систем достаточно для единой оценки работы компании. Однако на практике этого не происходит: доступные менеджерам и аналитикам данные разрознены и в целом не подготовлены для анализа. Кроме того, эти данные не унифицированы, и специалистам сложно свести их в единое целое и выделить основные факторы, могущие повлиять на будущее их бизнеса. Получается, что накопление информации не приносит ожидаемого результата, вследствие чего вопросы стратегического развития компании остаются открытыми. Решить эти проблемы и призваны системы Business Intelligence (BI).
Как это работает
Для полного анализа деятельности фирмы необходимо сконцентрироваться на наиболее значимых фактах, представленных предельно емко и интуитивно понятных управленческому звену. Система BI призвана объединить и согласовать данные из всех имеющихся источников, чтобы руководители компаний, менеджеры и аналитики могли решать стратегические вопросы оптимизации бизнеса. Именно это обеспечивает переход на качественно новый уровень управления с полноценной отдачей от использования информационных технологий.
Наибольший эффект от внедрения подобных систем можно получить там, где количество данных и оцениваемых параметров столь велико, что не позволяет делать умозрительные выводы, а алгоритмы преобразования данных порождают новую, изначально не очевидную информацию.
При работе систем BI данные из разных источников извлекаются, приводятся к единому виду, согласовываются между собой и интегрируются в корпоративном хранилище, после чего переводятся в понятную конечному пользователю форму. В процессе внедрения обязательно учитывается специфика компании, чтобы в итоге можно было получить объективную картину ее деятельности.
За перевод информации в бизнес-термины отвечает модель метаданных системы. Слой метаданных устанавливает связь между логическими понятиями, использующимися в экономике («прибыль», «рентабельность», «маржа», «объем продаж» и т.п.) и конкретными данными в физических таблицах хранилища. Таким образом, аналитик работает с понятными ему терминами, не углубляясь в технические подробности.
Реализация клиентского доступа является одной из значимых частей решений типа Business Intelligence. В последнее время фактическим стандартом являются решения на базе трехуровневой архитектуры (сервер данных - сервер приложений - клиентский уровень). Это дает возможность конечному пользователю работать с системой из любой точки мира при помощи обычного веб-обозревателя (Internet Explorer, FireFox и т.д.). Кроме того, администраторы получают возможность удобной и дешевой эксплуатации всего решения по сравнению с системами клиент/сервер.
Инструментарий
Единая модель описания работы компании позволяет максимально унифицировать рабочие процессы. Одним из самых очевидных способов реализации этой возможности является автоматизация отчетной деятельности предприятия на основе соответствующих запросов к хранилищу корпоративных данных. При помощи системы BI можно раз и навсегда решить проблему составления и распространения отчетов: документы будут созданы автоматически по заданному расписанию и станут доступны всем уполномоченным сотрудникам. Вся информация может быть переведена в необходимый пользователю формат - MS Word, MS Excel, Power Point, PDF.
Уникальный запрос также создать более чем просто: пользователю необходимо перетащить мышкой нужные метаданные в макет создаваемого документа, определить временной интервал, уровни группировки и вид представления (сводная таблица, график, трехмерная диаграмма и т.п.). Далее система сама сгенерирует необходимый код обращения к физическим таблицам хранилища, при необходимости предложив уточнить логику запроса.
Мощнейшим инструментом управления бизнесом служит система контроля ключевых показателей эффективности (KPI - Key Performance Indicator), которая периодически проверяет определенный набор данных. Если значение показателя подходит к критической отметке, система автоматически генерирует и рассылает указанным пользователям предупреждения для заблаговременного принятия необходимых мер.
При решении аналитических задач, связанных со сложными расчетами, прогнозами, моделированием сценариев «что-если» и т.д., применяется особая технология анализа OLAP (On-Line Analytical Processing). Ее основой является логическая многомерная модель, с помощью которой можно рассматривать пространство показателей деятельности компании под разными углами - например, по эффективности продаж, отдаче от рекламы, взаимодействию с поставщиками и пр.
Новейшим методом углубленного исследования данных, который широко используется в последнее время, является технология Data Mining («извлечение знаний»). Ее основная задача - нахождение скрытых закономерностей, зависимостей и взаимосвязей во всем массиве данных. Результаты представляют собой модели различного типа, позволяющие классифицировать и группировать ситуации и объекты, прогнозировать их поведение и т.п. Существенно, что такие модели строятся автоматически с помощью алгоритмов, основанных на специализированных математических и статистических методах.
Резюме
Создание единого корпоративного хранилища данных в соединении с современными методами бизнес-анализа позволяет компании четко осознать существующую ситуацию, оперативно реагировать на изменения, проанализировать имеющиеся тенденции развития и составить обоснованные планы на будущее. Конечный пользователь при этом получает в свое распоряжение мощный аналитический инструментарий, учитывающий специфику конкретной организации. Таким образом, предприятие переходит на качественно новый уровень видения своей деятельности, получая возможность сконцентрироваться на стратегических задачах развития.
Автор статьи является сотрудником Sophia Solutions
