Что такое бизнес-аналитика

Транзакционные БД отлично справляются с валом повседневной информации, которая должна рутинно обрабатываться каждый день, но не позволяют получить общую картину положения дел в организации в целом и редко могут служить источниками для проведения комплексного анализа.

Итак, совокупность транзакционных источников данных образует нижнее звено архитектуры системы бизнес-аналитики любой организации. В дальнейшем будем исходить из того, что такая система предприятия строится на основе уже имеющихся на вооружении систем сбора и первичной обработки данных, включающих транзакционные источники данных.

Извлечение, преобразование и загрузка данных

Процесс извлечения, преобразования и загрузки данных поддерживается так называемыми ETL-инструментами (extraction, transformation, loading), предназначенными для извлечения данных из различных транзакционных источников нижнего уровня, их преобразования и консолидации, а также загрузки в целевые аналитические БД — ХД и витрины данных. На этапе преобразования устраняется избыточность данных, проводятся необходимые вычисления и агрегирование данных. Трехступенчатый процесс извлечения, преобразования и загрузки должен осуществляться на основе установленного регламента.

Складирование данных

К третьему уровню архитектуры системы бизнес-аналитики относятся источники данных, которые называют ХД (от англ. DataWarehouse). ХД включают в себя источники данных, ориентированные на хранение и анализ информации. Такие источники могут объединять информацию из нескольких транзакционных систем и позволяют анализировать ее в комплексе с применением современных программных инструментов делового анализа данных.

Напомним, что по определению ХД является предметно-ориентированной, интегрированной, некорректируемой, зависимой от времени коллекцией данных, предназначенной для поддержки принятия управленческих решений.

Характерные особенности ХД: относительно редкая корректируемость большинства данных, обновляемость данных на периодической основе, единый подход к именованию и хранению данных вне зависимости от их организации в исходных источниках.

ХД, являясь одним из главных звеньев архитектуры системы бизнес-аналитики любой средней или крупной организации, выступает в качестве основного источника данных для всестороннего анализа всей имеющейся в организации информации.

Представление данных в витринах данных

К четвертому уровню архитектуры системы бизнес-аналитики относятся источники данных, называемые витринами данных или киосками данных (datamarts) и предназначенные для проведения целевого делового анализа. Витрины данных строятся, как правило, на основе информации из ХД, но могут также формироваться из данных, взятых непосредственно из транзакционных систем, когда ХД в организации по каким-либо причинам не реализовано.

По типу хранения информации витрины подразделяются на реляционные и многомерные. Витрины первого типа организуются в виде реляционной БД со схемой "звезда", где центральная таблица, таблица фактов, предназначенная в основном для хранения количественной информации, связана с таблицами-справочниками.

Многомерные витрины организуются в виде многомерных БД OLAP (OnlineAnalyticalProcessing), где справочная информация представляется в виде измерений, а количественная — в виде показателей (метрик). Информация в многомерной витрине данных представляется в терминах бизнеса в виде, максимально доступном конечным пользователям, что позволяет существенно снизить время на получение требуемой для принятия решений информации.

С точки зрения пользователя, отличие витрин данных от ХД заключается в том, что ХД соответствует уровню всей организации, а каждая витрина обычно обслуживает уровень не выше отдельного подразделения и иногда может создаваться для индивидуального использования, отличаясь достаточно узкой целевой специализацией.

Отличие витрин данных от транзакционных БД заключается в том, что первые служат для удовлетворения потребностей конечных пользователей, не являющихся профессиональными программистами: аналитиков, менеджеров разных уровней, решающих различные задачи бизнеса. Транзакционные же БД используются в основном операторами, отвечающими за ввод и обработку первичной информации, а не за ее анализ, нацеленный на поддержку принятия решений.

Применение витрин данных, многомерных и реляционных, в сочетании с современными инструментами делового анализа данных позволяет превратить просто данные в полезную информацию, на основе которой можно принимать эффективные решения.

Анализ данных

К следующему уровню архитектуры системы бизнес-аналитики организации относятся современные программные средства, именуемые инструментами интеллектуального или делового анализа данных (BusinessIntelligenceTools), или BI-инструменты.

BI-инструменты  позволяют управленческому звену  организации проводить всесторонний  анализ информации, помогают успешно  ориентироваться в больших объемах  данных, анализировать информацию, делать на основе анализа объективные  выводы и принимать обоснованные  решения, строить прогнозы, сводя  риски принятия неверных решений  к допустимому минимуму.

Инструменты интеллектуального анализа данных используются конечными пользователями для доступа к информации, ее визуализации, многомерного анализа и формирования как предопределенных по форме и составу, так и произвольных отчетов, создаваемых управленцем или аналитиком (без программиста). Как уже было сказано, в качестве входной информации для делового анализа выступают не столько "сырые" данные из транзакционных систем, сколько заранее обработанные данные из хранилища или представленные в витринах данных.

Web-портал

В настоящее время российские компании, вслед за западными коллегами, все активнее начинают внедрять у себя различные интернет-технологии. Уже сегодня все больше специалистов, работающих не только в сфере информационных технологий, начинают понимать выгоду от использования этих решений в целях повышения эффективности своего бизнеса. Проведение интеллектуального анализа данных с применением программных решений не только в локальной среде, но и в средах Интранет и Интернет, открывает аналитикам новые возможности работы с данными.

Современные тенденции развития архитектуры системы бизнес-аналитики базируются на применении интернет-технологий. Традиционный вид архитектуры системы бизнес-аналитики в недавнем прошлом дополнился web-порталом, постепенно приобретающим все более весомую роль в ее архитектуре. Возможность доступа к информации через привычныйweb-браузер позволяет экономить на затратах, связанных с закупкой и поддержкой настольных аналитических приложений для большого числа клиентских мест. Реализация web-портала позволяет снабжать аналитической информацией как пользователей внутри офиса, так и мобильных пользователей-аналитиков в любой точке мира, подключенных к порталу через Интернет.

Реализация архитектуры системы бизнес-аналитики

Сегодня на рынке информационных технологий представлен широкий спектр инструментальных средств, предназначенных для быстрой реализации компонентов архитектуры системы бизнес-аналитики. Применение таких инструментов позволяет не разрабатывать аналитические приложения заново, а воспользоваться готовыми современными технологиями и, следовательно, сократить время и затраты на их создание.

Решение задачи обеспечения пользователей информацией в системе бизнес-аналитики определяется в основном правильным подбором инструментов делового анализа. Но немаловажным является и выбор инструментов поддержки процессов извлечения, преобразования, загрузки и хранения данных.

При реализации системы бизнес-аналитики предприятия могут быть использованы программные решения как разных фирм-производителей (смешанные решения), так и одного производителя (платформенно-базированные решения). И в первом, и во втором случае имеются свои преимущества и недостатки. Поэтому выбор инструментов для реализации архитектуры системы бизнес-аналитики, несмотря на их многообразие, – задача не из простых.

На рынке не существует одного производителя, предлагающего лучшие решения всех требуемых для построения системы бизнес-аналитики программных компонентов. Поэтому совместное использование наиболее подходящих решений от различных производителей позволяет повысить функциональную мощность системы бизнес-аналитики. Критериями оценки инструментов могут выступать как их технические и стоимостные характеристики, так и скорость внедрения, а также уместность использования в каждом конкретном случае.

Однако использование продуктов от разных производителей приводит к значительному усложнению архитектуры системы из-за разнородности инструментальных решений. Это усложнение объясняется необходимостью интегрирования не связанных друг с другом инструментальных решений. Кроме того, администрирование системы оказывается непростой задачей, учитывая несогласованность данных и метаданных, управляемых отдельными, не связанными друг с другом модулями платформ от разных производителей.

При реализации архитектуры системы бизнес-аналитики от одного производителя (если пользоваться терминологией исследовательского центра Gartner, платформенно-базированное решение) решение необходимо искать среди фирм-производителей так называемых BI-платформ (BusinessIntelligencePlatforms).

Данный сегмент рынка информационных технологий представлен более чем 20-ю компаниями, такими как (в алфавитном порядке): AlphaBlox, Arcplan, CA, Comshare, Crystal, Hyperion, InfoBuilders, Microsoft, Microstrategy, Oracle, PeopleSoft, ProClarity, Sagent, SAP, SAS, Whitelight и др. Среди них выделяются следующие семь лидеров и претендентов на лидерство в данной области: Microsoft, SAS, Oracle, SAP, PeopleSoft, InfoBuilders, Hyperion

Двое из перечисленных производителей, Microsoft и Oracle, в состоянии реализовать все уровни системы бизнес-аналитики своими силами, не прибегая к инструментам третьих фирм. Решающий критерий, выделяющий этих производителей, — наличие собственной СУБД.

Рассмотрим пример реализации системы бизнес-аналитики организации инструментами Microsoft.

 

Решение от компании Microsoft

Компания Microsoft предлагает комплексный набор средств бизнес-анализа (BusinessIntelligence, BI) на основе масштабируемой платформы для организации ХД, анализа данных и генерации отчетов. Эти простые и мощные средства позволяют конечным пользователям обращаться к бизнес-информации и анализировать ее. Основой комплексного предложения для BI от Microsoft является СУБДSQLServer 2008 — полнофункциональная платформа сервисов для работы с данными, позволяющая:

• унифицировать хранение и доступ к данным по всему предприятию;

• создавать сложные BI-решения и управлять ими;

• расширять круг пользователей BI-решения, чтобы в итоге им смогли пользоваться все сотрудники.

В табл. 1.3 приводится описание технологий SQLServer 2008, формирующих основу мощного BI-инструментария

Таблица 1.3.
Компонент	Описание
СУБД SQL Server	Масштабируемый высокопроизводительный механизм для хранения больших объемов данных. SQL Server подходит для консолидации всех бизнес-данных предприятия в центральном ХД для анализа и генерации отчетов
SQL ServerIntegrationServices	Комплексная платформа для извлечения, преобразования и загрузки (ETL), обеспечивающая заполнение ХД и его синхронизацию с данными из разнородных источников, с которыми работают бизнес-приложения, используемые в организации
SQL ServerAnalysisServices	Аналитический механизм для реализации OLAP-решений (OnlineAnalyticalProcessing, онлайновая аналитическая обработка): агрегирования бизнес-показателей из множества таблиц-измерений и создания решений для анализа данных (datamining), использующих специализированные алгоритмы, чтобы выявить шаблоны, тенденции и связи в бизнес-информации
SQL ServerReportingServices	Решение для генерации отчетов, облегчающее создание, публикацию и распространение подробных бизнес-отчетов по предприятию и за его пределами

SQLServer 2008 не только является комплексной BI-платформой, но и тесно интегрирован с офисными решениями, такими как 2007 MicrosoftOfficeSystem, что делает эту платформу доступной для всех сотрудников предприятия и позволяет им получить сведения, служащие основой для эффективных действий.

SQLServer 2008 поддерживает два типовых подхода к унификации бизнес-данных для анализа и генерации отчетов.

• Хранилище данных — специализированное хранилище для всех корпоративных данных, заполняемое из разнородных источников данных со всего предприятия и синхронизируемое с ними. Преимущество этого подхода состоит в возможности создания ХД, обеспечивающего оптимальную производительность при анализе и генерации отчетов и не влияющего на работу бизнес-приложений, послуживших источниками данных. Еще одно преимущество заключается в возможности проверки и консолидации данных из разных источников в единый согласованный массив информации, отражающий реальное состояние бизнеса.

• Абстрагирование источников данных. Средство SQL Server 2008 AnalysisServices поддерживает создание представлений источников данных, обеспечивающих уровень абстракции для одного или нескольких источников данных. Созданное представление можно затем использовать как единый источник данных для AnalysisServices, IntegrationServices и ReportingServices. Данные из соответствующих систем-источников загружаются в представления во время анализа или генерации отчета. Преимущество этого метода — возможность выполнять анализ данных бизнес-приложений в реальном времени. Кроме того, уровень абстракции в виде представлений источников данных заменяет длинные или запутанные имена таблиц именами, понятными человеку.

Чтобы обеспечить максимально высокую производительность и корректную работу, в SQLServer 2008 включены функции среды разработки, которые помогают создавать эффективные решения для анализа. К ним относятся:

• унифицированная среда для разработки всех BI-решений, включая AnalysisServices, OLAP и приложения для анализа данных;

• встроенная поддержка полного жизненного цикла разработки, включая этапы проектирования, реализации, отладки и развертывания; поддержка групповой разработки посредством встроенных функций управления исходным кодом;

• встроенные интуитивно понятные дизайнеры и мастера, упрощающие создание решений на основе AnalysisServices;

• дизайнер связей между атрибутами со встроенными средствами проверки на допустимость, позволяющий создать оптимальную структуру измерений;