Рынок бизнес-аналитики — стабильная эволюционность

После бурного реформирования рынка средств бизнес-аналитики (BI) в середине прошлого десятилетия ситуация в плане расстановки сил и технологических направлений в целом стабилизировалась. Не в смысле “застоя”, а имея в виду стабильность развития, без заметных потрясений и резких изменений. Внешне это заметно в том числе по диаграммам “магических BI-квадрантов” Gartner за последние годы (см. рисунок).

Тут следует вспомнить, что мировой BI-рынок в сегодняшнем виде сформировался примерно четыре года назад, когда в результате ряда крупных приобретений в 2006--2007 гг. (Oracle -- Siebel – Hyperion; IBM – Cognos; SAP -- Business Objects) фактически завершился процесс его консолидации. При этом вторым важным фактором стал выход сюда корпорации Microsoft, которая, как обычно, пришла собственным путем, без заметных покупок, в результате методичного развития своей софтверной платформы (в первую очередь SQL Server и Excel). Более того, анализируя процессы в сфере BI, эксперты отмечали тогда, что скорее всего именно появление Microsoft существенно усилило конкурентную ситуацию на рынке (это обычное дело в начале активности компании), в том числе вызвав резкое расширение числа BI-пользователей за счет клиентов из среднего бизнеса, что и стало причиной ускорения консолидации.

Однако дальше ситуация в плане расстановки сил на BI-рынке стала развиваться (точнее, перестала развиваться) не совсем так, как ожидалось, -- по иному сценарию, чем на других софтверных направлениях (например, на рынке средств управления контентом, который бурно формировался тогда же). Да, здесь тоже в квадрант лидеров вошла команда основных мегавендоров (IBM, Oracle, Microsoft и примыкающая к ним SAP). Но при этом сохранила ведущую позицию и группа “чистых” (специализированных) поставщиков, хотя признанный лидер прошлых лет, компания SAS все же, кажется, уступила первенство. Довольно странно и то, что на BI-рынок не решились выйти, вопреки прогнозам пятилетней давности, поставщики устройств хранения данных, в том числе EMC. В то же время обращает на себя внимание существенное увеличение числа нишевых игроков, правда, при полном отсутствии сейчас “провидцев”.

Выпущенный в феврале этого года отчет Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms выглядит на этот раз весьма лаконично: в нем полностью отсутствует общий обзор состояния рынка и тенденций его развития. Приводится лишь структуризация данного направления и описание рыночных позиций представленных в магическом квадранте игроков.

Тут нужно, кстати, сказать, что в 2007 г. активно обсуждались и содержательные вопросы рынка, в том числе круг решаемых задач и их классификация. Как раз тогда само понятие “бизнес-анализ” часто соседствовало (или даже порой заменялось им) с термином “управление эффективностью бизнеса” (business performance management, BPM). А IDC пыталась ввести свое понимание сферы BPM, которую представляла в виде двух категорий — Business Analytics и BI.

Но в результате, кажется, признание на рынке все же получило определение Gartner, которое с 2008-го звучит неизменно и в весьма простой формулировке:

BI-платформа — это набор средств, позволяющих пользователям всех типов, включая ИТ-специалистов, консультантов и бизнес-пользователей, создавать приложения, которые помогают организациям изучать и понимать свой бизнес.

Gartner выделяет 14 основных характеристик BI, распределенных по трем категориям:

• BI-инфраструктура, управление метаданными, разработка приложений;
• доставка информации — отчетность, приборные панели, нерегламентированные запросы, интеграция с MS Office;
• анализ — OLAP, расширенная визуализация, прогнозное моделирование и извлечение данных, карты показателей (scorecards), поисковый BI, мобильный BI.

В целом вся эта систематизация с 2008 г. осталась неизменной, лишь количество характеристик немного расширилось — добавились две:

• BI, основанный на поиске (Search-based BI). Тут применяется поисковый индекс как для структурированных, так и для неструктурированных данных, а также карты индекса с классификационной структурой размерности и измерений (часто, но не обязательно, имеется и семантический слой BI). С помощью этих механизмов пользователи легко могут выполнять навигацию по данным и находить нужную информацию через поисковый интерфейс, реализованный в стиле Google (Google-like interface). Такая возможность расширяет традиционный поиск по ключевым словам в метаданных и в контенте BI-систем;
• мобильный BI (Mobile BI). Этот функционал позволяет организациям доставлять содержание отчетов и показания приборных панелей на мобильные устройства (такие, как смартфоны и планшеты). Подобные возможности применяются и для публикации информации, и для интерактивного управления процессом анализа. Все это делает доступным функционал бизнес-аналитики в любых географических точках в оперативном режиме работы.

Общая ситуация на рынке

Gartner считает, что направление BI-платформ составляло, составляет и останется одним из наиболее быстрорастущих софтверных рынков, хотя некоторые регионы мира и испытывают проблемы экономического роста. По результатам проведенного компанией ежегодного опроса CIO на предмет их технологических приоритетов в 2012-м аналитические задачи заняли первую строку (третий раз за последние пять лет). Несмотря на экономический кризис, темпы роста остаются очень высокими: в период 2010—2015 Gartner прогнозирует средний ежегодный рост на 8,1% (в 2006—2010 гг. говорилось о 8,6%).

По мнению экспертов, 2011-й характеризовался продолжающимся расширением спектра BI-пользователей, среди которых есть много разных категорий — линейные сотрудники, бизнес-аналитики, углубленные эксперты-аналитики, бизнес-руководители, обычные потребители, партнеры, регуляторы и ИТ-профессионалы. Каждая из этих ролей решает собственные задачи и потому предъявляет свои требования к используемым средствам, в том числе по функционалу и интерфейсу взаимодействия. Со своей стороны, BI-разработчики внимательно изучают эти требования, стараясь учитывать их в своих деловых и технических стратегиях.

Анализируя положение дел на BI-рынке, Gartner выделяет шесть основных тенденций.

1. Различия между бизнес-пользователями и ИТ-профессионалами

Проблема заключается в конфликте интересов. Первые заинтересованы в простоте использования средств и в гибкости продуктов, чтобы держать их аналитическую мощь в собственных руках. В противоположность этому ИТ-специалисты ориентируются на стандарты управления информационными технологиями (внедрение, поддержка, развитие), что подразумевает некоторые ограничения на возможности их использования. Различия этих подходов видны в результатах опроса по данному отчету: для бизнес-пользователей главным приоритетом при оценке продукта является простота использования, а для ИТ-сотрудников — функциональность. Но на этом различия не заканчиваются.

Применение и поддержка стандартов — это вопросы для специалистов; пользователей они почти не волнуют. Проблема заключается в том, что бизнес-пользователи обычно ориентируются на решение задач сегодняшнего дня, порой не очень задумываясь о перспективах развития ИТ-систем, в том числе в плане расширения собственного круга задач. Между тем именно стандарты обеспечивают возможности развития.

Стоимость лицензий — это также “головная боль” для ИТ-профессионалов и гораздо меньше для бизнес-пользователей. Как ни странно, потребители часто готовы платить значительные деньги за подходящие им продукты, в то время как ИТ-специалисты хотят получить нужную функциональность по более низкой стоимости.

То же самое можно сказать и о вопросах интеграции — их значимость ИТ-специалисты понимают намного сильнее. Именно их больше волнует, например, присутствие слоя общих метаданных и метрик.

ИТ-подразделения заинтересованы в наличии “запаса прочности” по функциональности, поскольку именно им приходится заниматься доработкой имеющихся средств и разработкой собственных BI-приложений (что представляет собой труд довольно сложный), отвечая на растущие потребности пользователей.

В то же время бизнес-пользователи более склонны к применению облачных продуктов (в том числе в режиме SaaS), особенно если видят, что их возможности покрывают текущие задачи. Тем более, что такой вариант не привязывает сотрудников жестко к рабочему месту. ИТ- же специалисты аналитику в варианте SaaS/Cloud пока рассматривают как потенциальную опцию на будущее.

2. Возрастание значения “расследования данных” (Data Discovery)

Применение средств Data Discovery в корпоративных BI-системах предполагает использование “in-memory” (полное хранение в оперативной памяти всех обрабатываемых данных) архитектуры в сочетании с наличием в пользовательском интерфейсе высокой интерактивности и эффективных графических средств. Все это должно обеспечить высокую эффективность (в первую очередь гибкость и производительность) выполняемого анализа. Это направление BI стало весьма значимым в плане объема продаж в 2010-м и продолжает расти опережающими темпами в сравнении с другими BI-сегментами.

Gartner выделяет два основных класса продуктов, в рамках которых развивается функционал Data Discovery:

• корпоративные BI-платформы. Основными поставщиками тут являются мегавендоры и крупные “чистые” разработчики, а покупателями — ИТ-службы. Решения строятся по схеме “сверху вниз” с использованием ИТ-моделирования и семантического слоя, а также с построением запросов к существующим хранилищам. Взаимодействие с пользователями выполняется через средства отчетности и приборные панели с отражением ключевых индикаторов эффективности, зачастую в режиме мониторинга. Развертыванием таких систем занимаются консультанты;
• специализированные платформы Data Discovery. Такие платформы обычно разрабатывают небольшие быстрорастущие компании, а инициатором их приобретения являются бизнес-потребители. Здесь превалирует модель “снизу вверх”, используются смешанные схемы (mashup) управления, ориентированные на предметные области, применяются специальные репозитарии, куда перемещаются нужные данные. Пользовательский интерфейс включает различные средства визуализации, сами пользователи работают в режиме интерактивного анализа. Развертыванием решений часто занимаются сами бизнес-пользователи.

Сегодня пропасть между этими двумя категориями остается довольно глубокой, демонстрируя различия в интересах ИТ-служб и бизнес-пользователей. Но все же разрыв сокращается, в основном по мере реализации возможностей Data Discovery в арсенале корпоративных BI-поставщиков: в 2011-м такая функциональность была реализована в MicroStrategy Visual Insight, Microsoft PowerView и IBM Cognos Insight. Нужно отметить и такой шаг в этом направлении, как приобретение компанией Oracle фирмы Endeca. Хотя Data Discovery появилось на рынке сначала как самостоятельное направление, уже в видимой перспективе оно должно стать частью BI-платформ, но и сегмент специализированных средств также сохранится и будет развиваться.

3. Мобильные вычисления меняют облик BI

Экспансия мобильных вычислительных устройств — планшетов и смартфонов — выдвигает направление мобильных BI-средств как один из ключевых факторов достижения успеха и для потребителей, и для поставщиков. Gartner предсказывает, что к 2013-му 33% BI-функциональности будет потребляться через ручные устройства.

Последний опрос компании показывает быстрый рост всего этого направления. Более 20% респондентов сообщили, что они уже применяют мобильные BI, по крайней мере в пилотном режиме, а 33% планируют развернуть такие средства в 2012 г. Чаще всего речь идет об использовании мобильных устройств для клиентского доступа к уже существующей BI-инфраструктуре, но при этом заметно увеличивается применение этих средств именно как вычислительных устройств, в том числе в автономном варианте. Использование мобильных технологий позволяет существенно увеличить круг BI-потребителей, за счет расширения спектра традиционных “работников умственного труда” и “полевых” сотрудников, работа которых изначально связана с разъездами.

На рынке сегодня уже довольно мобильных BI-решений. Большая их часть представляет собой расширение существующих BI-платформ, хотя растет и число автономных предложений от независимых разработчиков.

4. Фокус на поддержку принятия решений

Довольно долгое время BI-средства играли для заказчиков роль инструмента, позволяющего понять, как работает организация. При этом многие компании совсем упускали из виду главную задачу BI — повышение качества решений. По выражению Gatrner, решения — это живая кровь любого предприятия. Именно принятие эффективных решений на всех уровнях организации делает её успешной независимо от того, является ли она коммерческой компанией, общественной структурой или государственным органом.

Сегодня большинство BI-платформ используются как системы измерения эффективности, но не для поддержки решений. И все же четко видна тенденция, показывающая, что организации все чаще рассматривают аналитику как процессы принятия решений. Имеется довольно много сценариев реализации этих идей, в том числе путём моделирования последствий решения, автоматизации его принятия с минимальным участием человека или повышения качества за счет сотрудничества группы руководителей в критически важные моменты.

“Большая тройка” среди предметных направлений использования BI остается неизменной: финансы, продажи и операционная деятельность. О них, как обычно, сказали в опросе Gartner более половины всех респондентов. Другие сферы приложения средств BI включают маркетинг, цепочки поставок и потребительские услуги. Но представляют интерес и такие довольно частые ответы в категории “разное”, как управление рисками, социальные медиа, управление качеством, различного рода отраслевые инициативы (особенно в здравоохранении и розничной торговле).

5. Расширение сферы применения и спектра используемых данных

Расширение сферы применения BI и спектра используемых данных хорошо просматривается по итогам проведенного исследования. И этот фактор, в свою очередь, влияет на развитие предложений со стороны вендоров, предъявляя новые требования в дополнение к традиционным задачам управления информацией, ассоциируемым с бизнес-аналитикой. Рассмотрим кратко эти задачи.

Доступ к данным реального времени. Речь идет о необходимости использовать при анализе самые “свежие” сведения, формируемые по ходу оперативной деятельности организации (а не только архивные данные, как бывает чаще всего). Это требует прямого подключения BI-средств к бизнес-приложениям и выполнения анализа на лету. Такая информация реального времени может поступать как из внутренних, так и из внешних источников.

Гибридный контент. Рост аналитических исследований в социальных медиасредствах требует создания специальных инструментов для работы с разнообразным и весьма обширным контентом, который можно скорее отнести к категории “полуструктурированного” (смесь структурированных и неструктурированных данных). Именно тут чаще всего применяется начавший широко распространяться как раз в прошлом году термин big data (“большие данные”). Технически это понятие сегодня связывается в основном с источниками данных класса NoSQL, в том числе реализуемых в модели облачных вычислений (например, Hadoop), или с огромными ресурсами ранее не использовавшейся информации, которая только сейчас дождалась своего часа.

Аналитические приложения. Тут имеется в виду решение некоторых “предопределенных”, регулярно требуемых задач. Раньше число таких задач было довольно ограничено (несколько десятков на рынке), а их спектр — примерно одинаков для всех заказчиков. Созданием таких приложений занимались в основном специализированные вендоры. Но сейчас круг задач и их разнообразие быстро растет, поэтому требуется быстрое создание приложений “под заказ”, а для этого нужны эффективные средства разработки и инфраструктуры. Такие аналитические приложения могут быть разных типов — горизонтальные бизнес-приложения, связанные со специфическими источниками данных (например, BI-приложения Oracle), вертикально ориентированные решения (такие, как ритейловые мерчандайзинговые системы компаний QuantiSense или Manthan Systems), модели отраслевых данных (здравоохранение, финансовый сектор), оптимизационные приложения для прогнозирования поставок и другие варианты.

Географические интеллектуальные функции. Если вы хотите узнать, где лучше построить новый торговый центр или как размещать рекламу с учетом плотности населения и его демографического состава, то вам придется комбинировать огромное число данных от внешних провайдеров и использовать прогнозные аналитические модели, чтобы наиболее эффективно работать с потенциальными покупателями. В этом случае нужно не просто изображать результаты на карте, для этого необходимо иметь более полное представление о потребителях и применять методы управления знаниями.

Список примеров новых аналитических задач и разного рода их аспектов можно было бы продолжить. Главный же вывод таков: вендоры должны учитывать этот тренд расширения и следить за появлением значимых направлений, разработкой которых должны заниматься разработчики BI-систем.

6. Упрощение процесса использования BI

Одна из тем, которая постоянно присутствует в отзывах потребителей BI, — сложность, причем в разных аспектах проблемы. Речь идет о сложностях при внедрении BI-cистем и управлении ими, при их разработке и использовании. Разумеется, сложности возрастают по мере продвижения заказчиков в сторону применения высокопроизводительных BI-решений. Именно сложность является главным препятствием на пути использования BI для многих фирм. Сейчас это особенно хорошо видно на примере нового сегмента Data Discovery, но сказанное относится и к традиционным направлениям, таким как прогнозное моделирование или выявление причинно-следственных связей. Все эти методы требуют упрощения работы, чтобы ими могли пользоваться не только эксперты, но и бизнес-пользователи.

По мнению Gartner, в деле снижения сложности BI-систем важную роль могут сыграть облачные сервисы. Хотя только 30% респондентов последнего исследования указало, что они используют или планируют применять решения на базе облаков для бизнес-алититики, число интересующихся таким вариантом растет, хотя и не очень быстро. Кто-то из заказчиков подписывается на SaaS-сервисы облачных провайдеров аналитических решений, кто-то переносит свои аналитические приложения в эластичную облачную среду варианта PaaS. Некоторые выбирают облачную схему для хранения своих данных, выполняя их обработку на собственных серверах, а иные, наоборот, держат информацию у себя, но используют внешние вычислительные ресурсы, в том числе по мере необходимости или по месячной подписке.

Откуда идут инновации BI

Рынок корпоративных BI-платформ является довольно зрелым, но все же он постоянно развивается, причём инновации здесь идут с разных направлений. Как мы уже отмечали, большая волна консолидации этого рынка наблюдалась в 2006—2007 гг., когда ведущая группа мегавендоров сформировала портфели своих BI-приложений. Процесс покупок, хотя и не в таких масштабах, продолжается, ведущие игроки приобретают разработчиков, как правило, предлагающих именно инновационные подходы и решения. Например, в 2011 г. Oracle купила Endeca, а IBM — Algorithmics.

Специализированные небольшие разработчики являются важными поставщиками инноваций на рынке. Их усилиями во многом развиваются такие функции, как прогнозная и географическая аналитика, расширенная визуализация, они идут впереди в деле освоения облачных моделей, новых предметных областей (например, в здравоохранении). За ними следуют крупные вендоры, которые, используя свои финансовые и кадровые ресурсы, создают решения корпоративного уровня.

Глядя на “магический BI-квадрант” 2012 г. (см. рисунок), нетрудно увидеть, что в сегменте “Провидцы” нет ни одной компании, а в “Претендентах” — всего две. На вопрос “почему так?” эксперты из Gartner отвечают, что зато много компаний в части “Нишевые игроки”. Некоторых из них мы наверняка в следующем году увидим в более высоком статусе присутствия на BI-рынке.