Компании, ставящие во главу угла данные, пришли к выводу, что процесс цифровой трансформации немыслим без рациональной стратегии, частью которой в первую очередь являются инструменты Self-Service BI (BI-самообслуживание). О Self-Service BI западный рынок активно заговорил в
CEO AirAsia по вопросам цифровой трансформации и корпоративных сервисов Эйрин Омар считает, что BI-системы самообслуживания являются ключом к объединению разрозненных источников корпоративной информации, или бункеров данных (data silos). Исторически так сложилось, что разные отделы внутри одной организации работают со своими наборами данных и устаревшими методами отчетности, которая не дает ясного представления о том, насколько эффективно циркулируют данные. По словам Омара, отсутствие стандартизированных ключевых показателей эффективности (KPI), четких процедур и централизованного хранилища данных привело к искажению отчетности AirAsia.
Синхронизация данных на предприятии и устранение информационных пробелов сопряжены со сложностями. Одна из самых больших — это идентификация источника данных и стандартизация KPI внутри всей организации. «Подключение BI-систем самоообслуживания к инфраструктуре предприятия требует наличия подходящих инструментов, сертифицированных наборов данных и строгих политик управления данными», — сказал Омар.
Self-Service BI — мост между современными и унаследованными системами
Быстрый доступ к информации, которая сосредоточена внутри различных внутренних бизнес-приложений и баз данных, имеет первостепенное значение, но очень часто большой объем структурированных и неструктурированных данных располагается на многих платформах, приложениях и устройствах, при этом они могут быть раскиданы по нескольким локациям и не принимать участия в обороте данных предприятия. «Это создает комплаенс-риски и угрозу безопасности, а также лишает сотрудников части информации, необходимой им для выполнения своей работы», — сказал директор по маркетингу разработчика платформенных сервисов NWA Мэтью Мейгс.
Подход к решению вопроса изоляции данных в виде частичной модернизации не приносит желаемых результатов, особенно для компаний, работающих над интеграцией данных с нуля. Традиционно стратегия развертывания Self-Service BI предусматривала или исключение, или замену отдельных систем, что может повлечь за собой высокие затраты на внедрение. В настоящее время более популярна концепция по созданию интеллектуальной среды, которая позволяет сосуществовать как современным решениям, так и унаследованным системам, не прибегая к сложным проектам миграции.
Преодоление культурных барьеров
CIO поставщика ПО для управления цепочками поставок Navis Дейв Маккандлес считает, что камнем преткновения на пути внедрения BI-систем самообслуживания является нежелание сотрудников овладевать навыками работы с ними, а также сложившиеся у менеджеров предубеждения о сложностях, с которыми им придется столкнуться при перемещении данных в новый репозиторий. В его компании проводится разъяснительная работа о пользе данных в контексте их практического применения. Navis даже сформировала отдельную исследовательскую лабораторию по работе с ними, нацеленную на обслуживание как самой компании, так и ее клиентов. Она укомплектована экспертами, которые занимаются сбором информации о самых больших проблемах, которые стоят перед компанией.
Тем временем хватает компаний, которые не стимулируют обмен информацией между бизнес-единицами. «Отделы некоторых организаций получают ограниченное финансирование для обмена данными, поэтому не уделяют особого внимания контактам с другими подразделениями. Более того, в таких организациях не проводится сравнительная оценка эффективности работы менеджеров бизнес-подразделений», — сказал вице-президент по маркетингу поставщика ИТ-услуг ASG Technologies Роб Перри.
Вместо того, чтобы заниматься ликвидацией изолированных очагов данных он рекомендует ИТ-лидерам сосредоточиться на обмене данными, что поможет улучшить Self-Service BI. Для этого можно выбрать интерактивную модель работы «сверху вниз» с активным вовлечением заинтересованных сторон, превращая обмен информацией между подразделениями в занимательную игру с обязательным стимулированием. Еще один вариант — наем директора по данным (Chief Data Officer) с полномочиями и бюджетом для координации бизнес-единиц, в том числе для создания межфункциональных групп для обмена данными.
Большая аналитика начинается с малой
Стратегия Self-Service BI может облегчить изучение более широкого круга аналитических задач, иногда называемых побочной аналитикой (sidecar analysis), которая выходит за рамки стандартного направления этой дисциплины. Этот тип аналитики исключает автоматизацию, но может помочь в принятии определенных бизнес-решений. «Для учета побочных данных мы советуем нашим клиентам классифицировать типы применяемой ими аналитики и подбирать проекты, которые помогут автоматизировать сбор небольших скоплений данных с целью обеспечения рентабельности инвестиций в автоматизацию», — сказал CEO консалтинговой фирмы Aspirent Эндрю Роман Уэллс.
BI-платформы самообслуживания должны быть простыми в использовании
Cерверные или ПК-инструменты без централизованного управления — это одни из основных причин появления на предприятии бункеров данных. Ими сложно управлять, масштабировать, не говоря уже о том, что очень часто такие данные проходят вне контроля ИТ-службы. «Как показывает наш опыт, ИТ-специалисты успешно противодействуют теневым ИТ без применения ужесточенных политик безопасности, предлагая взамен альтернативу текущим инструментам», — сказал соучредитель и технический директор разработчика ПО для очистки и унификации данных Trifacta Шон Кандел.
В некоторых случаях внедрение Self-Service BI является компромиссным решением, поскольку может не соответствовать корпоративным политикам. Дело в том, что бизнес-пользователи хотят, чтобы их инструменты были интуитивно понятными и простыми в использовании, в то время как работа ИТ-службы связана с безопасностью, управлением и масштабируемостью.
CTO поставщика услуг когнитивного поиска LevaData Срини Иер считает, что каталогизация данных — это средство, которое помогает компаниям упорядочить источники данных и метаданные. Унификация данных с целью сделать их более подходящими для аналитической обработки является ключевым элементом BI-стратегии самообслуживания, позволяя сотрудникам, не имеющим навыков программирования, визуально воспринимать, очищать и связывать данные, «вытягивая» их из цифровых бункеров.
Схема моделирования данных должна быть упрощенной
Помимо того, что на предприятиях накапливаются изолированные базы данных, они могут по-разному интерпретироваться. «Проблема в том, что люди часто рассматривают данные как объективную истину, тогда как на самом деле перевод данных в значимую информацию полностью зависит от задаваемого вопроса и бизнес-потребности, стоящей за этим вопросом», — заметил директор по аналитике поставщика товаров класса люкс Olivela Доминик Го. Например, интерпретируя конкретные данные, бизнес-пользователи, как правило, руководствуются собственными задачами, а не задачами всей компании. Благодаря средам Self-Service BI распространяются аналитические оценки, основанные на «неопровержимых» данных, что может привести к разногласиям между отделами.
Го считает, что суть проблемы кроется на уровне моделирования данных, который располагается над хранилищем данных, но ниже пользовательских интерфейсов для составления отчетов. «Бизнес-пользователи лишены влияния на интерпретацию данных — эта роль отводится ИТ-команде, создающей инфраструктуру. Ошибочно установленный уровень моделирования может привести к некачественной интерпретации данных, организационной разрухе и плохим бизнес-решениям», — сказал он.
В итоге Olivela решила сосредоточиться на оптимизации с устранением уровня моделирования для инструментов BI-самообслуживания и обеспечении легкого доступа к данным. По его словам, это рискованный шаг, но он позволит избежать формирования коммуникационных бункеров и не станет препятствием на пути эффективному применению данных для развития бизнеса.
