“Терн” собирает бизнес-аналитиков под свои знамёна
КОНФЕРЕНЦИИ
По мере оснащения отечественных предприятий корпоративными информационными системами и накопления в них больших массивов данных все более актуальной становится задача анализа информации с целью принятия оптимальных управленческих решений. Еще одним свидетельством указанной тенденции стала IV Ежегодная конференция группы компаний “Терн” (www.tern.ru), собравшая в Москве более 140 специалистов из самых разных организаций.
В состав группы входят московские компании “Терн” и “Ксема”, уральский филиал “Терна”, а также две зарубежные фирмы - чешская Urbana Technologies s.r.o. и словенская UT informacijski sistemi d.o.o. Все они занимаются построением хранилищ данных, систем поддержки принятия решений, оперативного и интеллектуального анализа информации, генерации отчетности, финансового планирования и контроллинга на основе продуктов компаний Business Objects, Ascential Software, Addinsoft, KXEN, Angoss и др.
Тобиас Притчет разъясняет стратегию Business Objects
В конференции приняли участие представители фирмы Business Objects, интересы которой в странах СНГ, Чехии и Словении представляет “Терн”. Это один из лидеров мирового рынка средств бизнес-аналитики (Business Inelligence, BI) с годовым оборотом более 450 млн. долл. В своем выступлении менеджер Business Objects по маркетингу продуктов Тобиас Притчет обрисовал основные тенденции в области BI. Как считают в компании, заказчики уже убедились в ограниченности решений, охватывающих отдельные подразделения, и готовы к развертыванию систем корпоративного масштаба. Другое их настоятельное желание - сузить круг поставщиков инструментов. При этом предприятия все чаще просят не аналитическую платформу, а готовые предварительно сконфигурированные решения, ориентированные на те или иные бизнес-процессы.
В качестве ответа на такие запросы Business Objects предлагает последнюю версию своего пакета Business Objects Enterprise 6, выпущенную в апреле нынешнего года. Он представляет собой полнофункциональный набор средств для проведения всего цикла работ - от выборки, трансформации и загрузки данных в хранилища (ETL) до их анализа, моделирования и интеграции с внешними прикладными системами. В частности, функции ETL берет на себя продукт Business Objects Data Integrator, созданный на основе ПО фирмы Acta Technology, купленной Business Objects в прошлом году (см. PC Week/RE, № 29-30/2002, с. 21).
О бизнес-аналитике в Центробанке рассказывает Валерий Артемьев
В невольную полемику с г-ном Притчетом вступил советник директора главного центра информатизации ЦБ РФ Валерий Артемьев, рассказавший о создании в Центробанке корпоративной информационно-аналитической системы. Она призвана консолидировать данные из 400 приложений, эксплуатируемых в 80 регионах, и будет генерировать 3 тыс. видов отчетов. И хотя для формирования запросов и создания отчетов здесь используются инструменты Business Objects, построение хранилища данных осуществляется при помощи продуктов корпорации Oracle (Repository, Designer, Database, Warehouse Builder). Применяются также приложения собственной разработки. Обсуждая проблемы, выявленные в ходе выполнения пилотного проекта, г-н Артемьев обратил внимание на разрыв в уровне квалификации и в мотивации рядовых пользователей, “новаторов” и программистов. Если первые с трудом осваивают азы BI, то вторые и третьи, впитав новые веяния, пропагандируемые вендорами, спешат вносить изменения в ход еще не завершенных проектов.
Вот и на этой конференции было сказано немало слов о грядущих инновациях Business Objects. Общее их направление - переход от рутинного анализа к управлению эффективностью бизнеса (Enterprise Performance Management, EPM). В рамках данной концепции анализ становится одним из элементов многократно повторяющегося цикла, который начинается с формулирования стратегической цели. Затем с помощью инструментов EPM осуществляется непрерывный мониторинг ключевых показателей и их анализ, принимаются управленческие решения и выполняются необходимые действия. Если скорость приближения к стратегической цели оказывается неудовлетворительной, набор метрик или предпринимаемые действия корректируются, после чего цикл повторяется заново. Все это напоминает известную методологию Balanced Scorecards, но, как считают в Business Objects, не сводится к ней. Первым приближением к EPM стал недавно выпущенный продукт Dashboard Manager, а в недалеком будущем на рынок планируется представить полноценный Performance Manager.
Секреты Data Mining в изложении Бруно Делахея
В более отдаленной перспективе предполагается реализовать концепцию Collaborative Intelligence Management, под которой в Business Objects понимают и совместную работу менеджеров-аналитиков, сопровождаемую накоплением корпоративных знаний, и возможность анализа не только внутрикорпоративных данных, но и информации поставщиков и заказчиков. Воплотится указанная концепция в продукте Intelligence Manager.
В последние годы наблюдается любопытная тенденция. Производители ERP-систем встраивают в свои продукты все больше аналитических модулей, а разработчики BI-платформ отвечают выпуском средств корпоративного управления. Когда я спросил г-на Притчета, не закончится ли это тем, что Business Objects станет производить ERP-системы, он выразил уверенность, что его компания никогда не пересечет границу между транзакционными и аналитическими решениями. Понятно стремление вендора быть инновационным и генерирующим передовые идеи, но не стоит забывать и о замечании г-на Артемьева: многие пользователи технологий Business Objects еще не “переварили” предыдущие новшества.
Большинство заказчиков конечно же интересуют не столько аналитические инструменты Business Objects, сколько готовые приложения, учитывающие специфику предметной области и аккумулирующие опыт передовых предприятий. Им компания предлагает комплект Analytical Applications, включающий сегодня 14 модулей, которые входят в состав четырех прикладных аналитических систем: Customer Intelligence (анализ клиентской базы, структуры продаж, маркетинговых кампаний и др.), Product & Service Intelligence (анализ путей совершенствования продукции и ее продвижения на рынке), Supply Chain Intelligence (анализ всех процессов, сопровождающих поставку готовой продукции, - от планирования и изготовления до отгрузки и возврата бракованных изделий) и Operations Intelligence (анализ финансовых потоков и кадрового менеджмента).
Понятно, что такие приложения внедряются гораздо проще и быстрее, однако существенно и то, что они и не ставят предприятия в жесткие рамки, поскольку базируются на платформе Application Foundation, представляющей собой и среду разработки, и среду исполнения приложений Analytical Applications. С помощью Application Foundation независимые разработчики или ИТ-специалисты заказчика могут расширять и дополнять функциональность своих приложений.
Тема интеллектуального анализа данных (Data Mining) всегда вызывает самый живой интерес, но практическое использование подобных алгоритмов не столь широко, как могло бы быть. Свою позицию по этому вопросу высказал менеджер американской компании KXEN по региону EMEA Бруно Делахей. Он считает, что большая часть присутствующих сегодня на рынке инструментов Data Mining рассчитана на людей, имеющих одновременно докторскую степень в области статистики и опыт практической работы в бизнесе.
Этого недостатка, по его мнению, лишен продукт KXEN, основанный на исследованиях нашего соотечественника, ныне проживающего в США, Владимира Вапника. Работает он следующим образом. Допустим, мы хотим на основе косвенной информации о клиентах сотового оператора предсказывать их склонность к подписке на определенный тарифный план. Сначала программе передается некий типичный набор данных, для которых результат уже известен. На нем она “обучается”. Несмотря на сходство в терминологии, технология эта не имеет никакого отношения к нейронным сетям, и под обучением здесь понимают построение специальной регрессионной модели. Затем с помощью этой модели можно прогнозировать выбор того или иного пользователя. Эка невидаль, скажете вы?!
На самом деле наряду с построением модели KXEN ранжирует входные факторы по степени их влияния на результат, определяя вес каждого из них. Исходя из этого, например, маркетолог может планировать узконаправленные маркетинговые кампании, а аналитик - ограничивать размерность хранилища данных или многомерного куба, отсекая несущественные факторы. Бруно Делахей подчеркнул еще одно важное качество моделей KXEN: в них точность сочетается с устойчивостью. Это, как утверждают разработчики, гарантирует, что модель достоверно отражает поведение всей совокупности данных, а не только обучающей выборки. Соответствующие числовые характеристики построенной модели пользователь может видеть сразу после этапа обучения. Если они неудовлетворительны, он может повторить обучение на другом наборе данных, включающем, допустим, дополнительные факторы. Продажи продуктов KXEN в странах СНГ также будет осуществлять “Терн”.
