Два вопроса по теме Business Intelligence
Наши партнёры Наши проекты: IT Worldall CIOIT ContactIT Analytics
ВходРегистрация
X

Логин

Пароль

Запомнить

Забыли свой пароль?

Два вопроса по теме Business Intelligence

Два вопроса по теме Business Intelligence

| 29.10.2013

ВОПРОС.

Какие тренды на BI-рынке вы бы отметили?

img
Сергей Шестаков,

заместитель генерального директора компании «Прогноз»:

Два ключевых тренда, которые, на наш взгляд, определяют технологическое развитие бизнес-аналитики последних лет, это ориентация продуктов на конечного пользователя и максимальная интеграция различных решений в рамках единой IT-инфраструктуры. В частности, многие продукты имеют широкий набор возможностей для индивидуальной настройки приложений без привлечения IT-специалиста. Они легко интегрируются с самыми разными источниками: централизованными СУБД, пользовательскими файлами, средой MS Office, социальными сетями. Более того, широко развивается так называемая «встроенная» аналитика (Embedded BI), когда возможность подключить аналитическую панель, построить тренд, OLAP-отчет становится доступной пользователю на любом этапе управления бизнес-процессами.

Ориентация на пользователя проявляется и в тренде Search-Based BI – развитии интуитивно понятных инструментов поиска по источникам данных, которые реализуются в виде классической поисковой строки и позволяют вводить запросы на естественном языке. И конечно, в интересах конечных пользователей активно развиваются такие технологические направления, как «мобильная» и «облачная» аналитика, делающие доступ к данным и инструментам их анализа наиболее легким, удобным и эффективным для решения оперативных задач. Возрастание объемов анализируемых данных приводит к повсеместной интеграции собственно BI-технологий и специализированных средств для работы с Big Data.

Если же говорить о функциональных задачах, то сегодня все более востребованы задачи предсказательной («что будет, если…») и предписывающей («что необходимо для…») аналитики. Особенно это заметно в сферах и отраслях, где BI-инструментарий уже давно и успешно применяется для решения «традиционных» аналитических задач (отчетность, экспресс-анализ и др.). И сегодня углубленная аналитика пользуется повышенным интересом во всем мире – настолько, что, например, компания Gartner, ведущее аналитическое агентство на мировом IT-рынке, в этом году планирует вынести эту тему за рамки традиционного BI-обзора и посвятить ей отдельное исследование.

img
Николай Прянишников,

президент Microsoft в России:

На рынке BI-систем можно отметить два основных направления. Первое – упрощение использования BI-систем. Традиционно эти системы технологически достаточно сложны, поэтому обычно разработкой способов анализа данных занимаются технические специалисты компании, которым бизнес-группы дают задания. Как правило, это занимает много времени и ресурсов. А отчет нужен здесь и сейчас, чтобы оперативно принять правильное решение. Современные BI-технологии в разы упрощают процесс анализа данных. Например, в Microsoft SQL Server 2012 есть функция PowerView, которая позволяет визуализировать отчеты с помощью интерактивных и графических эффектов, упрощающих восприятие большого объема информации. Или MS PowerPivot, посредством которого можно строить модели и обрабатывать в оперативной памяти информацию из разных источников объемом более миллиона строк.

Второе направление связано с взрывообразным ростом объема данных, который мы сейчас наблюдаем. IDC прогнозирует, что в 2013 году «цифровой мир» – общее количество созданных или скопированных цифровых данных – достигнет 42 зеттабайт. Согласно тому же исследованию, затраты на технологии и сервисы больших данных достигнут около $10 млрд в 2013 году, а к 2016 году превысят $16 млрд.

img
Андрей Пивоваров,

руководитель группы перспективных технологий предпроектного консалтинга «Oracle СНГ»:

Рынок бизнес-аналитики изменяется стремительно. Российский рынок характеризуется при этом еще и крайней неоднородностью. В некоторых компаниях получают только самую необходимую регуляторную отчетность, тогда как прогрессивные руководители активно используют инструменты моделирования и прогнозирования и задумываются, как анализировать неструктурированный контент. В связи с этим аналитические системы должны предоставлять не только средства визуального анализа данных и инструменты ad-hoc-анализа – они обязательно должны иметь средства для what-if-анализа, прогнозирования и моделирования. Кроме того, современное решение для бизнес-анализа должно уметь общаться не только с реляционными базами данных и структурированными файлами, но и обращаться за информацией в hadoop и понимать протоколы, используемые в Интернете. Новой и перспективной задачей является анализ информации из социальных сетей, разного рода форумов и открытого интернет-контента.

img
Андрей Свирщевский,

руководитель направлений аналитики и гарантирования доходов

компании «SAS Россия/СНГ»:

По опыту проектов последнего времени мы можем выделить следующие основные тенденции:

– Демократизация аналитики, то есть значительное расширение круга лиц, ее использующих. Это достигается, в частности, за счет инструментов визуализации, делающих результаты анализа (будь то отчет или сложный прогноз) очень наглядными. Теперь все реже для повседневной деятельности приходится привлекать IT-специалистов или профессиональных аналитиков-математиков.

– Использование информации из социальных медиа. Этому способствует внедрение инструментов анализа неструктурированной, в частности текстовой, информации.

– Использование технологий интерактивного анализа закономерностей и визуализации данных для принятия повседневных решений.

– Self service, самостоятельный сбор информации из разных источников.

ВОПРОС.

Как вы оцениваете в России интерес к системам прогнозирования и оптимизации (не BI-, а BA, Business Analytics)?

Сергей Шестаков («Прогноз»):

В России, как и во всем мире, интерес к BI растет. Причем в нашей стране это направление опирается на опыт использования моделирования и прогнозирования в системах для органов государственного управления и крупных промышленных холдингов. Подобные решения мы создавали, к примеру, для Министерства экономического развития еще в 90-е годы. Можно сказать, что российский рынок не открывает для себя этот функционал как нечто новое, а просто значительно расширяет сферу его применения.

Причина такого интереса к углубленному анализу объясняется тем, что многими организациями накоплены уже достаточно серьезные массивы ретроспективных данных для построения точных и подробных моделей. С другой стороны, постоянно совершенствуется технологическая и методологическая база моделирования и прогнозирования. Наконец, третий – внеотраслевой – фактор заключается в крайне нестабильной экономической ситуации, которая требует тщательного анализа различных сценариев и оценки всевозможных рисков. Цена ошибки сегодня слишком высока, поэтому дальновидные руководители все чаще прибегают к специализированным системам для выбора оптимального пути развития бизнеса. А «предписывающий» анализ данных позволяет добиваться поставленных целей наиболее эффективным способом с учетом всех существующих ограничений.

Николай Прянишников (Microsoft):

Рост конкуренции, новые технологические тренды, изменение поведения потребителей – все это заставляет компании искать новые подходы к анализу данных и извлечению из них новых знаний. Сейчас многим компаниям уже недостаточно средств стандартного BI. Практически все крупные и средние предприятия активно пользуются не только стандартными бухгалтерскими и налоговыми пакетами отчетности, но и строят свои дополнительные управленческие отчеты, аналитические «кубы», произвольные ad-hoc-отчеты. Дашборды, или панели руководителя, стали особенно популярны в последнее время в связи с широким проникновением в нашу жизнь мобильных устройств – именно такой вид подачи информации самым лучшим образом позволяет на планшете или смартфоне увидеть «картинку по компании».

Андрей Пивоваров (Oracle):

Важная тенденция на рынке бизнес аналитики – распространение методов прогнозирования, статистики и data mining для решения бизнес-задач. Как правило, эти методы связаны с выполнением сложных алгоритмов и требуют больших вычислительных ресурсов. В этом контексте перспективным направлением видится использование для этого функционала баз данных, оптимизированных для высокопроизводительной работы с ними. Пример такого подхода – концепция «встроенной аналитики», поддерживаемая компанией Oracle. Все статистические алгоритмы, технология data mining встроены в СУБД Oracle Database и используют все средства этой базы данных по оптимизации выполнения запросов и вычислений, масштабированию и доступности. Эти возможности расширяются новым решением – Oracle Enterprise R, которое реализовано также в рамках программно-аппаратного комплекса Oracle Big Data Appliance. Это решение основано на интеграции в базу данных Oracle Database системы R, предназначенной для статистических и аналитических исследований.

Андрей Свирщевский (SAS):

IDC, Gartner и другие независимые агентства отмечают устойчивый рост именно сегмента углубленной аналитики. Обладая долей в 36,2% именно на этом рынке (по данным IDC за 2013 год), мы имеем право судить об этом. Что касается России, впервые можно сказать, что аналитика и в нашей стране становится массовым продуктом. Мы это видим по количеству запросов на решение сложных аналитических задач. Расширяется список областей, использующих на практике углубленную аналитику. К традиционным пользователям BA – банкам и телекому – присоединяются государственный сектор, нефтегазовая отрасль, энергетика. На очереди ритейл, в перспективе – здравоохранение и другие отрасли.

Проранжируем уровень интереса к аналитике. Сначала по областям использования: управление рисками – высокий; управление взаимоотношениями с клиентами (маркетинговые кампании) – высокий; анализ ситуации для принятия повседневных решений – средний; управление надежностью (прогнозирование отказов оборудования) – средний; анализ социальных медиа, жалоб и обращений – средний; планирование – зарождающийся.

А теперь по областям аналитики: Data Mining – высокий; статистика (анализ закономерностей) – средний; прогнозирование временных рядов – средний; математическая оптимизация – зарождающийся; текстовая аналитика – средний (хотя в последние месяцы переходит в высокий); фабрика моделей, аналитика Big Data – средний.

Теги: бизнес-аналитика, Big Data, Data Mining, СУБД, облачные технологии

Еженедельник IT Weekly № 44/2013 (05.11), Газета IT-News № 15/2013 (29.10)    [ PDF ]    [ Подписка на журнал ]

Компания: Прогноз, Microsoft, Oracle, SAP, IDC, Gartner


ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru

ПопулярноеСобытия

бизнес-аналитика

Еженедельник IT Weekly

Газета IT-News

Компании сообщают

Компании сообщаютМаркетинговые акции

Редакция рекомендует

26.05.16
У меня действительно сильная команда, состоящая из пяти советников и пяти юристов – все они блестящие специалисты. Чем интересен консал ...
26.05.16
Рынок меняется в соответствии с новыми требованиями. Многим компаниям необходимо получать не столько Business Intelligence, сколь ...
25.04.16
Реселлеры и дистрибьюторы, работающие в IT-канале, постоянно сталкиваются с риском неплатежей. Неприятны неплатежи и в бизнесе с небольшо ...
18.04.16
Тим Хармон (Tim Harmon), специалист Forrester Research, рассуждает в издании Channelnomics о том, как повысить рентабельность работы партн ...

Реклама

Последние комментарии

Фоторепортажи

IT-ДиалогIT-Диалог
28.06.16
Слет Axoft 2016: Легенда Камелота  Слет Axoft 2016: Легенда Камелота
24.06.16
Distree в Санкт-Петербурге: B2B и B2CDistree в Санкт-Петербурге: B2B и B2C
23.06.16

Тренды

04.03.16
Агентство East-West Digital News подготовило отчет «E-Commerce in Russia. February 2016», в котором указало, что за 2015 год 30 млн ро ...
13.01.16
IBM в 23-й раз подряд получила в США больше патентов за год, чем все ее конкуренты. Такие подсчеты провела аналитическая компания IFI Claims Pa ...