Технология Business Intelligence

Термин Business Intelligence
Место и характерные особенности Business intelligence
Классификация продуктов Business intelligence
1. Технология Business Intelligence и ее место в системе информационных систем предприятия

Отсутствие четкого понимания
Отсутствие адекватного перевода
На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность английского слова "intelligence":
способность узнавать и понимать
знания, переданные или приобретенные путем обучения, исследования или опыта
действие или состояние в процессе познания
разведка, разведывательные данные
1.1. Термин Business Intelligence
Сложности определения и перевода

Проблемы перевода
BI – это:
бизнес - интеллект
бизнес разведка данных
системы поддержки принятия решений
интеллектуальный анализ
аналитические приложения
аналитические инструментарий
бизнес - анализ
бизнес - аналитика
…
1.1. Термин Business Intelligence

История появления термина
Впервые термин "business intelligence" был
введен в обращение аналитиками Gartner
в конце 1980-х годов
как "пользователецентрический процесс, который включает доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и неформальному принятию решений".
Позже в 1996 году появилось уточнение - "инструменты для анализа данных, построения отчетов и запросов могут помочь бизнес-пользователям преодолеть море данных для того, чтобы синтезировать из них значимую информацию, - сегодня эти инструменты в совокупности попадают в категорию, называемую бизнес-интеллект (Business Intelligence)".
1.1. Термин Business Intelligence

BI для бизнеса
Business Intelligence – это знания, добытые о бизнесе с использованием различных аппаратно-программных технологий.
Данные понимаются как реальность, которую компьютер записывает, хранит и обрабатывает - это "сырые данные".
Информация - это то, что человек в состоянии понять о реальности.
Знания - это то, что в бизнесе используется для принятия решений.
1.1. Термин Business Intelligence
Данные
Информация
Знания

Итак, бизнес-интеллект (business intelligence) в широком смысле слова определяет:
процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и неформальных решений;
информационные технологии (методы и средства) сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-пользователей к знаниям;
знания о бизнесе, добытые в результате углубленного анализа детальных данных и консолидированной информации.
1.1. Термин Business Intelligence

Business intelligence и Knowledge Management
BI, EIS, DSS, электронный бизнес и коммерция
Business intelligence и хранилища данных
1.2. Место и характерные особенности Business intelligence

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence
Место BI в информационных технологиях
BI
Хранилище данных
Управление
знаниями
Информационные
системы
руководителя
Системы
поддержки
принятия решений
руководителя
Электронный
бизнес и коммерция
Другие системы
Пользователи

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence
Business intelligence и Knowledge Management
Управление знаниями (Knowledge Management)
анализом неструктурированной или слабоструктурированной информации
категоризация информации
семантическая обработка текстов
расширенный поиск информации
Намечается стратегия интеграции программных средств бизнес-интеллекта и инструментов управления знаниями с целью создания нового поколения программного обеспечения для анализа структурированной и неструктурированной информации
BI
+
Управление
знаниями
=
Новые инструменты

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence
BI, EIS, DSS, электронный бизнес и коммерция
За последние 10 лет менялись названия и содержание информационно-аналитических систем от информационных систем руководителя (executive information systems, EIS) до систем поддержки принятия решений (decision support systems, DSS) и сейчас до систем бизнес-интеллекта.
Информационные системы руководителя
Системы поддержки принятия решений
BI

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence
BI и EIS
стандартные заранее подготовленные отчеты
настроены на нужды руководителей и менеджеров
получение информации о бизнесе в виде таблиц и диаграмм
регламентные запросы с набором параметров
разработка силами собственных подразделений ИТ
для получения дополнительной информации и проведения дальнейшего анализа применялись другие приложения или создавались по заказу запросы или отчеты на SQL

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence
BI и DSS
пакеты прикладных программ
динамическая генерацией SQL-скриптов
получение информации из реляционных БД, не требуя знания SQL
В отличие от EIS приложения DSS
отвечают на широкий спектр вопросов бизнеса
имеют несколько вариантов представления отчетов
возможности форматирования отчетов.
Однако гибкость таких пакетов все же ограничена из-за ориентации на конкретный набор задач.

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence
BI и DSS нового поколения
Следующее поколение приложений DSS строится уже на основе BI и позволяет
легко и оперативно извлекать информацию из различных источников
формировать собственные настраиваемые отчеты и графические представления
проводить многомерный анализ данных
использовать веб-приложения
создание сценарии «что-если»
коллективно просматривать и обновлять информацию.

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence
BI и хранилища данных
Концепция, методы и средства хранилища данных (Data warehousing) определяют подходы и обеспечивают интеграцию, очистку, ретроспективное хранение информации, предназначенной для анализа, отвечают на вопрос "Как подготовить информацию для анализа?".
Следует отметить, что часто термином "хранилище данных" обозначают систему поддержки принятия решений DSS или информационно-аналитическую систему, основанные на технологиях хранилища данных и бизнес-интеллекта.

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence
BI и хранилища данных Источник реляционных и многомерных данных
Согласование и очистка данных
Агрегация данных
Расчет данных на основе методик бизнеса
Единые метаданные
Хранилище данных
Преобразование и очистка данных
Источники
данных
Витрины данных
BI
Пользователи

1.2. Место и характерные особенности Business intelligence

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Сегодня категории BI-продуктов включают:
BI-инструменты и
BI-приложения.
Первые, в свою очередь, делятся на:
генераторы запросов и отчетов
развитые BI-инструменты, прежде всего инструменты оперативной аналитической обработки (online analytical processing, OLAP)
корпоративные BI-наборы (enterprise BI suites, EBIS)
BI-платформы

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Время
Сложность
Инструменты генерации запросов и отчетов
OLAP развитые аналитические инструменты
Корпоративные BI-наборы
BI-платформы
BI-приложения

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Инструменты генерации запросов и отчетов
Генераторы запросов и отчетов - типично "настольные" инструменты, предоставляющие пользователям доступ к базам данных, выполняющие некоторый анализ и формирующие отчеты.
Запросы могут быть как незапланированными (ad hoc), так и иметь регламентный характер.
Имеются системы генерации отчетов (как правило, серверные), которые поддерживают регламентные запросы и отчеты.
Настольные генераторы запросов и отчетов расширены также некоторыми облегченными возможностями OLAP.

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Инструменты генерации запросов и отчетов
Развитые инструменты этой категории объединяют в себе возможности пакетной генерации регламентных отчетов и настольных генераторов запросов, рассылки отчетов и их оперативного обновления, образуя так называемую корпоративную отчетность (corporate reporting).
В ее арсенал входят
сервер отчетов,
средства рассылки,
публикации отчетов на Web,
механизм извещения о событиях или отклонениях (alerts).

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Многомерное представление данных

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Операции над многомерными данными

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Операции над многомерными данными

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
OLAP или развитые аналитические инструменты
Инструменты OLAP являются аналитическими инструментами, которые первоначально были основаны на многомерных базах данных (МБД).
МБД - это базы данных, сконструированные специально для поддержки анализа количественных данных с множеством измерений, содержат данные в "чисто" многомерной форме.
Кубы как правило включают измерение времени, другие измерения могут касаться географии, организационных единиц, клиентов, продуктов и др. Измерения могут обладать иерархией.
Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются "на лету".

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
OLAP и многомерные СУБД
Для поддержки МБД сначала активно использовались OLAP-серверы, оптимизированные для многомерного анализа и поставляемые с аналитическими возможностями.
Они обеспечивают хорошую производительность, но обладают определенными недостатками.
Классический OLAP- сервер - Hyperion Essbase Server.

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
OLAP и реляционные и гибридные СУБД
Сегодня реляционные СУБД поддерживают многомерный анализ. OLAP для реляционных БД (ROLAP) имеет преимущество по масштабируемости и гибкости, но проигрывает по производительности многомерному OLAP (MOLAP), хотя существуют методы повышения производительности, наподобие схемы "звезда".
МБД встраиваются в некоторые реляционные СУБД или расширяют их (например, MS Analysis Services или ORACLE OLAP Services).
Существует гибридная оперативная аналитическая обработка данных (HOLAP), которые могут хранить многомерные данные естественным образом, а также в реляционном представлении.

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Настольные OLAP-инструменты
Настольные OLAP-инструменты позволяют конечным пользователям просматривать и манипулировать многомерными данными без OLAP-сервера
Файловые кубы
Обработка на клиенте
Как правило настольные инструменты по сравнению с MOLAP-средствами имеют небольшую производительность и аналитическую мощь.
Нередко обеспечивается интерфейс через Excel.

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
Корпоративные BI-наборы
Корпоративные BI-наборы – это интегрированные друг с другом BI-инструменты.
Эти наборы интегрируются в наборы инструментов генерации запросов, отчетов, OLAP и др.
Часто поставщики реализуют BI-наборы как BI-порталы. Эти портальные предложения обеспечивают подмножество BI возможностей с помощью Web-браузера.
Поставщики постоянно увеличивают их функциональность, приближая ее
с одной стороны к возможностям инструментов для "толстых" клиентов. Типичные EBIS поставляют Business Objects и Cognos.
с другой стороны – к BI платформам

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
BI-платформы
BI-платформы предлагают наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений.
Имеются насыщенные данными приложения с "заказными" интерфейсами конечного пользователя, организованные вокруг специфических бизнес-проблем, с целевым анализом и моделями.
BI-платформы, хотя и не так быстро растут и широко используются как EBIS, являются важнейшим сегментом благодаря ожидаемому и уже происходящему росту BI-приложений.

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
BI-платформы
Если рассматривать различные инструменты, то можно отметить, что EBIS являются высоко функциональными средствами.
При выборе BI-платформы нужно учитывать следующие характеристики:
модульность,
распределенную архитектуру (SOA),
поддержку стандартов (XML, OLE DB, COM/DCOM и др.)
обеспечение работы в Web.
Они обеспечивают функциональность, специфическую BI, а именно:
доступ к БД,
манипулирование многомерными данными,
функции моделирования,
статистический анализ,
деловую графику и др.

1.3. Классификация продуктов Business intelligence
BI-приложения
Приложения бизнес-интеллекта базируются на использовании BI-инструментов (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и др.).
Многие BI-приложения извлекают данные из ERP- приложений.
BI-приложения обычно ориентированы на конкретную функцию организации или задачу, такие как анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций, "churn analysis" в телекоммуникациях и т.п.
Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия (enterprise perfomance management) или системы сбалансированных показателей (balanced scorecard).

1.4. Архитектура Business intelligence
Корпоративная BI-архитектура должна быть разработана после того, как определены BI-потребности пользователей, но до выбора BI-инструментов.
Архитектура Business Intelligence определяет компоненты доставки BI-информации и компоненты BI-технологии.

1.4. Архитектура Business intelligence
Среда хранения BI-информации
Продукты и приложения: Oracle, MS SQL Server, ERP, SAP BW, PeopleSoft Enterprise Warehouse и др. Однако в обоих случаях функциональность привязана к конкретным системам ERP, а следовательно ограничена.
MOLAP – скорость доступа к данным.
ROLAP - удобство реляционных СУБД для приложений с очень большими базами детальных данных и благодаря включению возможностей OLAP в СУБД.

1.4. Архитектура Business intelligence
Доступ к BI-информации
Все чаще доступ к BI информации происходит через Web (т.к. двухзвенных клиент-серверных структуры дороги).
Центр тяжести перемещается на сервер, отражая тот факт, что важным элементом является доступ к корпоративной BI-информации, автономные же ПК явно недостаточно функциональны.
Популярна и растет доставка BI-отчетов по электронной почте, а мобильные и беспроводные способы доставки пока распространяются относительно медленно.

1.4. Архитектура Business intelligence
Метаданные
Большинство BI-инструментов, представленных на рынке, используют слой метаданных или репозиторий.
Бизнес-метаданные включают определения данных, которые хранятся в источниках данных, в терминах предметной области.
Они также могут содержать правила и вычисления, которые должны быть определены для этого бизнеса.
Кроме того, существуют технические метаданные для доступа к физическим данным.

1.4. Архитектура Business intelligence
Плюсы технологии BI-технологии
Проведение пользователем многоаспектного оперативного анализа информации в терминах предметной области для поддержки принятия бизнес решений
На первое место выходит потребность гибкого доступа к корпоративным данным, а не просто потребность решить конкретную функциональную задачу
Снижается прямая зависимость от подразделений ИТ, изготавливающих по заказу отчеты или запросы
Переход от статических регламентных отчетов к "живым отчетам«
Построение сводных отчетов с нуля, имея семантических слой, описывающий все показатели и разрезы корпоративной информации
Веб-доступ к BI позволяет обеспечить реальное корпоративное информационное пространство и коллективную работу сотрудников

1.4. Архитектура Business intelligence
Минусы технологии BI-технологии
Основным риском является слишком быстрые изменения в технологии BI, использование непроверенных решений и средств
Нужно отслеживать поставщиков, оценивать их устойчивость, направления развития, регулярно пробовать новые средства, проводить типизацию и унификацию BI
Другой риск связан с качеством данных - если они должным образом не преобразованы, не очищены и не консолидированы, то никакие "навороченные" возможности BI-инструментов или приложений не смогут увеличить достоверность данных
Ряд проблем могут возникнуть из-за не согласованности метаданных
Сама BI-технология не в состоянии решить комплексно все проблемы, а пренебрежение ими возвращает к информационной анархии и "силосным ямам данных"

1.5. Игроки на поле Business intelligence
Аналитическое агентство Gartner выделяет основных игроков на рынке BI в регулярно выходящем аналитическом обзоре «Магический квадрат для BI платформ».
По состоянию на 1 квартал 2006 года данные об этих компаниях представлены на рисунке.

1.5. Игроки на поле Business intelligence
Компания Cognos
Компания Business Objects
Компания SAS Institute
Компания Microsoft
Компания Прогноз

Компания Cognos
Компания Cognos (www.cognos.com) основана в 1969 году и является международной корпорацией со штаб-квартирами в Оттаве (Канада) и Бурлингтоне (США). В компании работает более 3500 сотрудников и она обслуживает более 23000 клиентов более чем в 135 странах. Решения от Cognos доступны также более чем через 3000 компаний-партнеров и дистрибьюторов.
Данное семейство продуктов имеет свой многомерный сервер, обеспечивающий хорошую производительность и обеспечивающий разграничение доступа. Особое внимание специалисты компании уделяют эргономике работы пользователей с их продуктами, что проявляется в удобстве проведения даже сложных операций анализа данных. Также компания одним из приоритетных направлений считает развитие технологий доступа к данным через сеть Internet, в том числе через мобильные телефоны.
Благодаря большому удобству работы с продуктами компании она так же занимает верхние строчки в рейтинге популярности.
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Продукт Cognos 8 Business Intelligence предлагает решение, позволяющее полностью осуществлять работу со всеми компонентами через веб: от создания до просмотра. Любые объекты, созданные пользователем, могут быть сохранены, а также опубликованы для доступа других пользователей.
В число инструментов для создания объектов входят:
Metric Studio
Event Studio
Query Studio
Analysis Studio
Report Studio.
Компания Cognos
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Metric Studio
Компания Cognos
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Event Studio
Компания Cognos
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Analysis Studio
Компания Cognos
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Портал Cognos 8 Business Intelligence
Компания Cognos
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Компания BusinessObjects была основана в августе 1990 года в Париже. На сегодняшний день компания имеет более 35000 клиентов и сеть более чем из 3000 партнеров и дилеров.
Программные продукты DSS/OLAP фирмы Business Objects позволяют создать систему аналитического доступа к данным и отчетности над источниками данных. Продукты DSS/OLAP Business Objects обеспечивают широкий спектр конфигураций Системы Поддержки Принятия Решений - от отдельных рабочих мест DSS и приложений OLAP до централизованной системы с применением технологий Internet/Intranet. Также возможно получения данных из реляционных и многомерных БД.
Особое внимание в системе уделяется средствам построения отчетов, как сложных, профессионально оформленных, так и оперативных.
Благодаря активному продвижению, в России компания Business Objects пользуется большой популярностью и в целом входит в десятку ведущих разработчиков ИАС.
Компания Business Objects
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Приложение Encyclopedia
Encyclopedia - нововведение BusinessObjects XI, предназначенное для создания справочных руководств для бизнес-аналитического содержимого. Оно позволяет конечным пользователям быстрее находить и интерпретировать корпоративную информацию для уверенного и точного принятия решений.
С помощью приложения Encyclopedia конечные пользователи могут подготавливать удобные справочные бизнес-аналитические руководства прямо из своих порталов, обеспечивая быстрый доступ к контексту. Визуальные карты показывают взаимосвязи между бизнес-аналитическими документами, упрощая поиск соответствующей информации в них. Кроме того, панель поиска позволяет находить конкретное бизнес-аналитическое содержимое, формируя запрос с помощью повседневно используемой бизнес-лексики. Панель обзора объясняет назначение документа, показывает, на какие вопросы он отвечает и как можно использовать его наилучшим образом. Дополнительно, с помощью глоссария синонимов и определений объясняются ключевые термины, используемые для согласованной интерпретации
Компания Business Objects
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Приложение Discussions
Приложение Discussions обеспечивает составление списка сообщений к определенным типам отчетов, позволяет пользователям создавать и поддерживать комментарии к документам в среде BusinessObjects Enterprise, а также обмениваться мнениями внутри организации, получая лучшее представление о содержании существующих отчетов. Приложение Discussions полностью интегрировано с BusinessObjects Enterprise
Компания Business Objects
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Портал InfoView
В состав пакета BusinessObjects Enterprise XI входит InfoView - бизнес-аналитический портал для конечных пользователей. С помощью простого веб-интерфейса портал InfoView обеспечивает доступ и взаимодействие с любым типом средств бизнес-анализа, включая отчеты, аналитические обзоры, панели показателей, карты оценок и стратегические планы. Приложение InfoView обеспечивает согласованный интерфейс пользователя для платформ Java и .NET. Это приложение замещает использовавшиеся ранее компоненты InfoView (из BusinessObjects) и ePortfolio (из Crystal Enterprise).
Компания Business Objects
1.5. Игроки на поле Business intelligence

BusinessObjects OLAP
OLAP Intelligence - клиентский интерфейс для создания запросов и проведения анализа, специально предназначенный для работы с серверами OLAP.
OLAP Intelligence является эффективным средством проведения экспресс-анализа, а также инструментом быстрой разработки и развертывания управляемых аналитических средств для современных многомерных серверов баз данных.
Компания Business Objects
1.5. Игроки на поле Business intelligence

BusinessObjects Live Office
Live Office помогает бизнес-пользователям легко внедрять точные, обновляемые данные в свои документы, электронные таблицы и презентации. Получающиеся в результате документы Microsoft Office затем могут безопасно предоставляться для работы другим пользователям BusinessObjects Enterprise, а также размещаться на корпоративных порталах для коллективного принятия решений. Благодаря поддержке форматов Word, PowerPoint и Excel, пользователи могут управлять своими документами Microsoft Office тем же способом, которым они управляют бизнес-аналитическим содержимым, эффективно используя возможности обеспечения безопасности и администрирования, реализованные в BusinessObjects Enterprise.
Компания Business Objects
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Генератор отчетов Crystal Reports
Crystal Reports, ставший мировым стандартом подготовки отчетов, является интуитивно понятным инструментом, который помогает пользователям быстро создавать гибкие, полнофункциональные, качественные отчеты и тесно интегрировать их с приложениями Windows и Интернет-приложениями.
Компания Business Objects
1.5. Игроки на поле Business intelligence

BusinessObjects Web Intelligence
Web Intelligence - созданный на основе веб-технологий инструмент для выполнения запросов и анализа, обеспечивающий представление информации для максимального числа пользователей с помощью удобной в использовании среды и хорошо масштабируемой платформы. Он предлагает бизнес-пользователям эффективную среду создания отчетов с поддержкой принципа WYSIWYG, гибкими методиками развертывания и простой настройкой. Новые пользователи и получатели отчетов приобретают преимущества от простого в использовании интерфейса, которые позволяет в пошаговом режиме создать запрос, проанализировать отчет и легко сохранить результаты в форматах Microsoft Excel и Adobe Acrobat PDF.
Компания Business Objects
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Компания SAS основана в 1976 году. Программное обеспечение компания обслуживает более 40000 сайтов по всему миру. Компания использует гибкую политику, благодаря которой текучесть кадров компании является наименьшей в индустрии: 4% против 20% в среднем.
Подход SAS Institute основан на обеспечении доступа к данным с возможностью их извлечения из самых разнообразных источников, наличии сервера многомерных баз данных, преобразовании и манипулирование данными с использованием встроенного языка программирования, использовании большого набора методов и средств аналитической обработки и статистического анализа.
Продукты системы имеют развитые графический интерфейс и систему отчетности, логически основаны на методологии построения систем в технологии ХД и полностью интегрированы со всеми продуктами системы SAS.
Компания SAS Institute
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Платформа SAS Business Intelligence предоставляет следующие сервисы:
Отчетность
Запросы и анализ OLAP
Встроенный анализ
Визуализация
Интеграция с Microsoft Office
Компания SAS Institute
1.5. Игроки на поле Business intelligence

SAS Web OLAP Viewer
Компания SAS Institute
1.5. Игроки на поле Business intelligence

SAS Web OLAP Viewer (использование карт ESRI’s ArcGIS Server )
Использование карт от ESRI’s ArcGIS Server для отображения данных наравне с другими способами отображения
Синхронизированное отображение данных в карте и на таблице.
«Проваливание» в регионы на карте.
Настройка цветов карты на основании OLAP-данных
Компания SAS Institute
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Мicrosoft, в соответствии со своей традиционной бизнес-моделью, строит стратегию вхождения на новый для себя рынок, делая ставку на два основных момента: во-первых, развивая соответствующую функциональность в продуктах, которые уже имеют сильные рыночные позиции; и во-вторых, расширяя потенциальный круг заказчиков за счет вовлечения в него, с одной стороны, малых организаций, а с другой - не только руководителей, принимающих решения, но менеджеров более низкого уровня.
До недавнего времени наибольшую известность на BI-рынке имели клиентские приложения Microsoft, представленные сегодня семейством Office System 2003. В первую очередь это Excel (многофункциональные электронные таблицы), Data Analyzer (специализированный OLAP-клиент) и MapPoint (геоинформационная система).
Компания Microsoft
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Однако сейчас корпорация прикладывает усилия для развития своих серверных технологий, чтобы построить законченную платформу для создания BI-решений корпоративного уровня. Эта платформа формируется вокруг одного из ее ключевых серверных продуктов - Microsoft SQL Server 2000. В составе последнего в течение последних четырех лет появились следующие компоненты:
Analysis Services - службы OLAP для создания предварительно построенных кубов для быстрого интерактивного анализа;
Data Transformation Services - инструменты для извлечения, преобразования и загрузки данных между операционными системами и системами бизнес-аналитики;
Accelerator for BI - система быстрой разработки для построения и развертывания аналитических приложений.
В начале 2004 г. Microsoft выпустила новый важный компонент своей BI-платформы - SQL Server Reporting Services, преодолев таким образом "последнюю милю" бизнес-аналитики и расширив возможности BI-систем для пользователей как внутри организации, так и за ее пределами.
Компания Microsoft
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Microsoft OLAP Services от компании Microsoft стремительно завоевывает популярность благодаря удачным решениям, объединяющим все позитивные наработки других компаний в области систем оперативной обработки информации и хранилищ данных.
За счет своего более позднего появления, в данном продукте были учтены многие идеи, возникшие за время эксплуатации других аналогичных продуктов. Необходимо отметить наличие собственного сервера БД, поддерживающего как реляционную, так многомерную и гибридную модели данных, средства разграничения доступа, хорошую масштабируемость и интеграцию с другими продуктами этой компании.
Компания Microsoft преуспевает в построении своих BI-платформ, в особенности услуг анализа многомерных данных (Analysis Services). Данный продукт является, возможно, самым широко используемым OLAP-сервером в данной индустрии. Возможности компании по лицензированию самые привлекательные на рынке BI-платформ.
Компания Microsoft
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Графическая оболочка для создания отчетов - Report Designer использует интегрированную среду разработки Visual Studio .NET. Пользуясь всеми функциями этого инструмента, пользователи смогут обойтись без написания кода для создания отчетов.
Компания Microsoft
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Продукт компании «Прогноз» является единственным среди представленных систем полностью российской разработкой. Компания «Прогноз» основана в 1991 году в Перми. Компания специализируется на разработке прикладных СППР в различных сферах экономики. Разрабатываемые системы являются проблемно-ориентированными приложениями аналитического комплекса «Прогноз».
АК «Прогноз» - это:
современные технологии хранения и обработки данных;
необходимые функциональные инструменты для создания ИАС и СППР
«от а до я»;
высокая надежность и быстродействие;
сочетание методов статистического анализа, имитационного и эконометрического моделирования, оптимального управления;
Веб расширение для удаленного доступа к данным;
безопасность информации, подтвержденная сертификатом Гостехкомиссии при Президенте Российской Федерации;
высокая скорость разработки и качество информационных систем;
открытость разработанных систем для дальнейшего развития и интеграции с программными продуктами других производителей;
Компания Прогноз
1.5. Игроки на поле Business intelligence

Типовые задачи бизнес-аналитики
Сбор и хранение данных
Мониторинг и анализ
Моделирование и прогнозирование
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Локальные источники данных
Промышленные реляционные и
многомерные СУБД
Внешние автоматизированные системы и приложения
Сбор и хранение данных
Администрирование и
информационная безопасность
Веб-доступ
Мониторинг и анализ
Моделирование и прогнозирование
Шина взаимодействия компонентов
Моделирование
Прогнозирование
Конструктор регламентных отчетов
OLAP-навигатор
Деловая графика
Рубрикатор бизнес-показателей
Нормативно-справочная информация
Создание многомерных объектов
Создание реляционных объектов
Извлечение, преобразование и загрузка данных
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

<< назад
Шина взаимодействия компонентов
открытая компонентная архитектура, базирующаяся на технологии Component Object Model (COM)
управление едиными метаданными
объектно-ориентированная среда разработки
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Рубрикатор бизнес-показателей
создание показателей предметной области
ориентация на бизнес-пользователей
автоматическое создание структур хранения данных
поддержка мер, единиц измерения показателей
автоматический пересчет значений показателей в другие единицы измерения в соответствии с коэффициентами пересчета
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Нормативно-справочная информация
создание справочников произвольной структуры (линейных и иерархических)
неограниченное количество атрибутов
связи между справочниками через значения атрибутов
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Создание многомерных объектов
измерения
многомерные кубы
виртуальные кубы – создание многомерных запросов к нескольким кубам
вычисляемые кубы –описание алгоритмов преобразования многомерных данных без программирования
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Создание реляционных объектов
таблицы и индексы
представления
вычисляемые поля таблиц
реляционные SQL-запросы
хранимые процедуры
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

ETL
Извлечение, преобразование и
загрузка данных (ETL)
источники и приемники данных - СУБД(Oracle, MS SQL, DB2, Informix и другие), локальные файлы (xml, xls, txt, dbf, edifact и другие)
операции преобразования данных (разделение, объединение, соединение, сортировка, группировка, фильтрация, преобразование, удаление дубликатов, пользовательские алгоритмы)
средства протоколирования выполнения задач ETL
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Конструктор регламентных отчетов
формирование отчетов сложной формы (тексты, таблицы, графика, аналитика)
настройка оформления данных
динамическая и статическая отчетность
формирование, просмотр и печать
экспорт (html, xls, doc, pdf и другие)
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

OLAP
оперативный анализ многомерных данных и данных «бизнес-слоя»
одновременный анализ нескольких многомерных показателей
аналитические функции (сортировка, фильтрация, итоги, 80/20, подсветка данных, вычисляемые элементы)
экспорт в файловые кубы, локальные файлы (html, pdf, xls, rtf и другие)
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Деловая графика
редактирование данных непосредственно на диаграмме
изменение уровня детализации данных (drill-down и roll-up)
экономический атлас – отображение экономической информации на карте территории
трехмерные сцены – интерактивные диаграммы, которые можно поворачивать под любым углом, приближать и удалять для того, чтобы рассмотреть детали
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Моделирование и прогнозирование
макроэкономические показатели, инвестиции, ввод производственных мощностей, производство, реализация, запасы и ресурсы, цены и тарифы, затраты, выручка, налоги, прибыль, капитал, финансовые заимствования, поступления, выплаты, денежные средства, дебиторская задолженность, кредиторская задолженность и др.
ХРАНИЛИЩЕ ДАННЫХ
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ
СЦЕНАРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
МОДЕЛЬ ЦЕЛЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ
ЧТО БУДЕТ,
ЕСЛИ ...
ЧТО НЕОБХОДИМО
ДЛЯ ...
- макроэкономика
- спрос
- цены и тарифы
- мировые рынки
- законодательные акты и др.
Сценарные параметры
Управляющие
параметры
- инвестиции и ввод
производственных
мощностей
- финансовые
заимствования и др.
Вариантные
прогнозные расчеты
объемы производства и реализации продукции
- выручка от реализации
- производственные
затраты
- себестоимость
производства и
реализации
- прибыль
- налоги
- поступления
- выплаты
- задолженность
- остатки денежных
средств и др.
Целевые индикаторы
<< назад
далее >>
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Моделирование и прогнозирование
создание многоуровневых динамических моделей бизнес-процессов
реализацию произвольных алгоритмов обработки информации, в том числе с применением статистических и оптимизационных (линейных и нелинейных) методов, нейросетевое моделирование
выполнение сценарных (по принципу «что будет, если…» ) и целевых
(по принципу «что необходимо для…») вариантных прогнозных расчетов, оценка достижимости поставленных целей
сравнение вариантов прогнозных расчетов
формирование запросов по интересующим показателям и отчетов произвольной структуры
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Веб-доступ
просмотр отчетов и работа с OLAP-запросами
задание сценарных параметров и проведение аналитических расчетов
взаимодействие через веб-сервисы
интеграция в портальные решения других производителей программного обеспечения
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

Администрирование и информационная безопасность
централизованное администрирование
настройка полномочий пользователей
контроль доступа к ресурсам системы
<< назад
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

АК «ПРОГНОЗ-5» - это:
интеграция информации в едином хранилище данных
унифицированные средства управления нормативно-справочной информацией
централизованное управление метаданными
информационный обмен с внешними системами и приложениями на основе метаданных
сочетание методов статистического анализа, имитационного и эконометрического моделирования и прогнозирования
веб-доступ для работы с информацией через Internet/Intranet
промышленная технология и высокая скорость разработки прикладных систем
открытость разработанных систем для дальнейшего развития и интеграции с программными продуктами других производителей
централизованные средства администрирования и обеспечения информационной безопасности
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

III. Примеры решений на базе АК «ПРОГНОЗ-5»
РЕШЕНИЯ ДЛЯ ОРГАНОВ ВЛАСТИ РФ
РЕШЕНИЯ ДЛЯ ФИНАНСОВЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
РЕШЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ И ХОЛДИНГОВ
ПРОГНОЗ.БЮДЖЕТИРОВАНИЕ
ПРОГНОЗ.УПРАВЛЕНИЕ РИСКОМ
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

РЕШЕНИЯ ДЛЯ ОРГАНОВ ВЛАСТИ
накопление и хранение исторических данных
мониторинг и анализ показателей социально-экономического развития
экспертиза, анализ и контроль финансово-бюджетных процессов
мониторинг, анализ и моделирование налоговых поступлений в бюджетную систему
анализ и прогнозирование доходов бюджета
мониторинг, анализ и моделирование межбюджетных отношений
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

РЕШЕНИЯ ДЛЯ ФИНАНСОВЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ
консолидация информации разнородных источников
комплексный динамический анализ финансового состояния банка и его структурных подразделений
моделирование финансовых потоков
осуществление многовариантных расчетов финансового состояния
оценка программ привлечения и размещения ресурсов и других управляющих воздействий, разработка вариантов финансовых планов
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

РЕШЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ И ХОЛДИНГОВ
мониторинг производственной, инвестиционной, финансовой и платежной ситуации
комплексный анализ финансово-экономического состояния и эффективности деятельности
моделирование и многовариантное прогнозирование показателей финансово-хозяйственной деятельности
оценка эффективности принимаемых управленческих решений
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

ПРОГНОЗ. БЮДЖЕТИРОВАНИЕ
настройка регламента бюджетирования
формирование и утверждение бюджетов
организация расчетов и контроль исполнения платежей
формирование отчетов об исполнении бюджетов
администрирование
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

ПРОГНОЗ. УПРАВЛЕНИЕ РИСКОМ
консолидация необходимой для управления рисками информации
мониторинг и управление портфелем ценных бумаг
финансовый анализ и оценка вероятности дефолта контрагентов
реализация вычислений показателей рыночного и кредитного риска портфелей
проведение верификации используемых методик оценки рыночного риска на основе исторических данных
проведение сценарного моделирования, стресс-тестирования портфелей и позиций
1.6. Архитектура АК «ПРОГНОЗ-5»

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Технология Business Intelligence была очень популярна в 2006 г., и на это есть свои причины.
Ежегодный опрос информационных руководителей организаций, проведенный компанией Gartner, показал, что BI была на втором месте среди их главных 10 технологических приоритетов.
Исследование компании Forrester также продемонстрировало, что технология Business Intelligence занимает ведущее место в списках приложений, которые компании планируют приобрести.
Аналогично, опрос информационных директоров, проведенный компанией Merill Lynch в феврале и сентябре 2006 г., показал, что BI остается среди их трех главных приоритетов.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Безусловно, организации вложили немало средств в BI в 2006 г., но возникает вопрос - достигли ли они своих целей? И будут ли продолжаться эти инвестиции в 2007 г.?
Ниже рассматриваются основные тенденции, которые будут влиять на корпоративные подходы к BI в 2007 г.
Эти тенденции показывают, что компании достигают успехов в освоении BI, их подходы к BI становятся более уверенными и зрелыми, но для максимально полного использования потенциала своих данных им еще предстоит проделать большую работу.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №1. Качество информации - в центре многих бизнес-проблем и бизнес-возможностей
Раньше ни одна компания не хотела признавать плохое качество своих данных и решать эту проблему на корпоративном уровне. Но сейчас все больше организаций сознают, что начинать решение многих сложных бизнес-проблем надо именно с вопроса качества информации.
Низкое качество информации затрудняет выполнение законодательных требований, а также снижает качество принимаемых решений и эффективность работы организации. По прогнозу компании Forrester, рынок программного обеспечения и профессиональных услуг в области качества информации достигнет одного миллиарда долларов к 2008 г. Это говорит о том, что компании весьма серьезно относятся к подобным потенциальным проблемам и готовы вкладывать средства в их решение.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №1. Качество информации - в центре многих бизнес-проблем и бизнес-возможностей
На общем уровне в любой программе повышения качества информации существуют три основных компонента.
Первый - это измерение. Систематические навыки измерений - это отправная точка любой программы повышения качества информации. Если качество данных не оценивать, то остается непонятным, что же необходимо улучшать.
Второй компонент - это собственно повышение качества, что представляет собой итеративный процесс, а не одноразовую попытку.
Наконец, третий компонент - проверка, т.е. повторная оценка качества информации. Получение значений показателей, характеризующих качество информации, в начале и конце процесса позволяет создать основание для соглашения об уровне качества информации.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №2. Управление нормативно-справочной информацией: создание общего языка
Энтузиазм по поводу управления нормативно-справочной информацией (НСИ) существенно возрос за последние годы. Компания IDC прогнозирует, что в течение ближайших пяти лет рынок этих средств будет ежегодно расти на 14%.
Управление НСИ может рассматриваться как составная часть общей проблемы повышения качества данных.
НСИ - это информация, которая описывает основные бизнес-понятия организации, такие как потребители, продукты и поставщики. НСИ обеспечивает семантическое постоянство организационных вопросов и бизнес-процессов и упрощает процессы и интеграцию данных.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №2. Управление нормативно-справочной информацией: создание общего языка
Эффективный подход к НСИ требует рассмотрения организационных изменений и трансформаций процессов, необходимых для определения, управления и обмена ключевой нормативно-справочной информацией в корпорации.
Управление НСИ - это целая программа, а не одноразовый проект. Нормативно-справочная информация организации все время меняется, поэтому управление ею требует итеративного подхода, который обеспечивает постоянное наблюдение, оценку, проверку и создание НСИ.
Программный подход обеспечивает поэтапное осуществление изменений, что способствует упорядочиванию проектов и достаточно быстрому появлению преимуществ для бизнеса. Он также содействует использованию моделей качества, столь необходимых для усовершенствования управления НСИ.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №3. Управление данными: преодоление организационных барьеров
Управление данными - это функция бизнеса, которая обеспечивает выработку стратегического направления для программ повышения качества информации, устанавливает стандарты и процессы и способствует достижению целей программ повышения качества информации.
Эта функция содействует решению важных организационных вопросов, связанных с попытками повышения качества информации, за счет управления изменениями и развития процессов, ведущих к достижению согласия.
Эффективная функция управления данными должна работать с шестью основными измерениями: политика и планирование, организация, стандарты, процессы и методы, наблюдение и коммуникация. Без эффективной функции управления данными попытки повышения качества информации не достигнут успеха.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №3. Управление данными: преодоление организационных барьеров
Поскольку в фокусе управления данными находится преодоление организационных барьеров, один из наиболее важных моментов - принятие решения о том, кто должен участвовать в организации этого управления. Здесь должны быть как IT-специалисты, так и представители собственно бизнеса, поскольку именно бизнес обычно лучше всего приспособлен для владения и управления данными организации.
Представительство от бизнес-подразделений и отделений должно быть максимально справедливым, что позволит учитывать политическую динамику и преодолеть организационные барьеры. Некоторые компании считают полезным привлекать внешнего консультанта для определения функции управления. Третья сторона может обеспечить необходимую объективность и гарантировать, что организация не будет терять из виду более общую картину при определении целей повышения качества информации.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №4. Корпоративная BI: получение интегральной картины бизнеса
В настоящее время уже многие организации имеют целью создание общекорпоративной системы Business Intelligence. Это действительно является жизненной необходимостью.
Выполнение требований законодательства требует интегрального представления данных; слияние с другими компаниями или приобретение нового бизнеса вызывает необходимость быстрой интеграции разрозненных инфраструктур данных; высшие руководители все больше озабочены консолидированной картиной эффективности работы корпорации.
Многие организации пытались создать интегральную, стандартизированную картину деятельности корпорации, но потерпели неудачу. Другие сделали несколько шагов в направлении корпоративной BI, но столкнулись с определенными препятствиями, которые существенно замедлили их прогресс на этом пути.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №4. Корпоративная BI: получение интегральной картины бизнеса
Недавнее исследование компании Knightsbridge, охватившее около 500 бизнес- и IT-профессионалов, информирует, что 24% организаций, представленных в исследовании, уже достигли определенных успехов в построении корпоративной BI.
В центре их внимания были либо создание стандартов и показателей эффективности, либо нововведения, связанные с управлением эффективностью в режиме реального времени.
Несмотря на существенный прогресс в области технологий интеграции данных, нет универсальных рецептов для построения корпоративной системы BI, поскольку эта задача также требует существенных организационных изменений и преобразования организационных процессов.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №4. Корпоративная BI: получение интегральной картины бизнеса
Компании, старающиеся получить общекорпоративное представление своих данных, должны начинать с разработки стратегии корпоративной BI и архитектуры, которая отражает вклад как бизнеса, так и IT-специалистов.
Им необходима поддержка со стороны высшего руководства, обеспечивающая постоянство финансирования и содействие в осуществлении организационных изменений, требуемых для достижения успеха в построении системы корпоративной BI. Здесь необходим итеративный подход; попытки сразу создать корпоративную систему BI обречены на неуспех.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №4. Корпоративная BI: получение интегральной картины бизнеса
Ситуация дополнительно осложняется проблемами, существующими в области построения Хранилищ данных на основе систем планирования ресурсов предприятия (enterprise resource planning, сокр. ERP).
Хранилища данных ERP - это существенная часть общего решения для управления информацией.
Но когда компании внедряют их без учета более широких информационных потребностей корпорации, выходящих за рамки данных ERP, то они сталкиваются с проблемами масштабируемости, архитектурными ограничениями решений, связанных с продуктами Хранилищ данных ERP, а также суженными попытками интеграции систем, которые задерживают реализацию корпоративных проектов BI.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №5. Выполнение законодательных требований - двигатель инвестиций в BI
Дальновидные компании подходят к выполнению законодательных требований комплексно и стараются определить, как BI соответствует корпоративным решениям, используемым для выполнения этих требований. Законодательные требования отличаются в различных отраслях. Таким образом, их выполнение не может быть достигнуто с помощью одного универсального решения, а требует разработки специальной программы, обращенной к более глубоким технологическим и бизнес-проблемам, которые включают, в том числе, и вопросы качества информации и интеграции данных.
В отраслях, характеризующихся значительным законодательным регулированием, таких как сфера финансовых услуг, проекты повышения качества данных используются для организации процессов сертификации, необходимых для выполнения законодательных требований.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №5. Выполнение законодательных требований - двигатель инвестиций в BI
Сертифицированные данные - это данные, подвергнутые структурированному процессу повышения качества. Такая операция гарантирует, что данные будут соответствовать стандартам потребителей, для которых они предназначаются, или даже превосходить эти стандарты.
Возможность представлять сертифицированные данные и, что еще лучше, обеспечивать процессы управления и интеграции сертифицированных данных, - это значительный шаг в выполнении законодательных требований. Сертифицированные данные позволяют компаниям давать права собственности данных, выполнять законодательные требования, предъявляемые к отчетности, а также улучшать свою общественную репутацию и повышать доверие акционеров.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №5. Выполнение законодательных требований - двигатель инвестиций в BI
Защита информации - это еще одна область пересечения BI и выполнения законодательных требований. Предмет особой заботы компаний - защита данных о потребителях. Уже для многих высших руководителей очевидно, что более высокий уровень защиты данных о потребителях требует более согласованной интеграции бизнес-процессов и технологических усовершенствований.
Возможность контроля данных (Data auditability) также играет важную роль в выполнении законодательных требований. Эта возможность позволяет организации реконструировать состояние бизнеса в исторической перспективе. Для любой компании не составляет проблемы понять, каковы были ее потоки и преобразования данных вчера или неделю назад. Но расширение временных рамок прошлого, например, до трех лет существенно усложняет задачу. Эффективный механизм реконструкции состояния бизнеса в исторической перспективе - это существенный вклад в выполнение законодательных требований.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №6. Прозрачность корпоративных данных
Потребность в прозрачности корпоративных данных тесно связана с концепцией контроля данных, охарактеризованной в предыдущем разделе.
Возможности контроля данных позволяют увеличить прозрачность корпоративных данных. Прозрачность корпоративных данных означает, что внутри организации можно проследить происхождение любых данных, т.е., другими словами, что "родословная" данных может быть охарактеризована в исторической перспективе.
Это означает, что при агрегировании данных можно быть уверенным, что процесс производится именно с теми данными, с которыми нужно, и что эти данные сравнимы и упорядочены по всем областям бизнеса. В понятие прозрачности также входит понимание всех трансформаций и преобразований данных, которым они подвергаются внутри организации.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №6. Прозрачность корпоративных данных
Одна из технологий, которая будет способна поддерживать прозрачность данных, - это управление метаданными, в частности, с помощью приложений технологии извлечения, преобразования и загрузки (extract, transform, and load, сокр. ETL).
В настоящее время инструментами метаданных пользуются только IT-специалисты.
В будущем бизнес-пользователи также смогут получить доступ к этим инструментам для того, чтобы определять и применять бизнес-правила и понимать происхождение данных.
Сейчас наблюдается определенная эволюция инструментов метаданных: теперь они позволяют работать с данными таким образом, который удобен и необходим бизнес-пользователям, причем без вмешательства IT-специалистов.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №7. Реально действующая бизнес-аналитика (Actionable BI): превращение массивов данных в полезную информацию
По мере того как возрастает потребность в корпоративном управлении эффективностью, организации начинают понимать, что у них отсутствует связь между стратегическими целями и их основными бизнес-операциями.
Эти организации задаются вопросом: как можно использовать огромные объемы информации, собранные в Хранилищах данных и других репозиториях, чтобы создать эту связь и улучшить бизнес-процессы и оценку эффективности работы.
Хотя они могут получить достаточно важные стратегические представления с помощью своих решений BI, организации также стремятся понять, как использовать данные для того, чтобы повысить эффективность своей ежедневной деятельности.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №7. Реально действующая бизнес-аналитика (Actionable BI): превращение массивов данных в полезную информацию
Это существенно повысило интерес к разработке операционных показателей и выяснению того, как они могут быть более тесно связаны с корпоративным управлением эффективностью и системами оценки, которые уже имеются в организации.
Часто существует организационный разрыв между показателями и системами оценки, созданными на корпоративном уровне, и теми данными, которые характеризуют каждое бизнес-подразделение, линейку продуктов и т.д.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №7. Реально действующая бизнес-аналитика (Actionable BI): превращение массивов данных в полезную информацию
Компании также все чаще используют прогнозную аналитику для получения полезной информации из тех огромных массивов данных, которые они имеют.
Хотя эти инструменты пока остаются преимущественно сферой деятельности статистиков и опытных аналитиков, они постепенно развиваются и начинают отражать потребности более широкого круга пользователей BI, а также становятся более приспособленными для их уровня подготовки.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №8. Сервис-ориентированная архитектура: установление связи с BI
Сервис-ориентированная архитектура (СОА) - это одно из модных технологических направлений 2005 и 2006 годов.
СОА обещает многочисленные преимущества как с точки зрения бизнеса, так и информационных технологий.
Компания Forrester считает, что в случае успешного внедрения СОА приложения начинают работать как "технологическое воплощение бизнеса", предлагая "объединенную среду для проектирования бизнес-процессов, оценки бизнес-операций и постоянной и пошаговой оптимизации бизнеса".
Преимущества СОА для оперативной обработки транзакций очевидны, но компании также пытаются понять, как СОА может быть использована для целей BI.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №8. Сервис-ориентированная архитектура: установление связи с BI
В центре СОА находятся не данные; в сферу ее действия не входит вопрос о том, как сервисы могут повлиять на данные.
С другой стороны, в фокусе BI находятся именно данные.
Компаниям необходимо самим устанавливать связь между СОА и BI путем моделирования отношений между сервисами и моделями данных.
Другими словами, они должны рассматривать свои сервисы через призму данных.
Потенциально СОА предлагает очень много преимуществ, но компаниям надо не забывать о влиянии СОА на данные и управление информацией.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №9. Повышение эффективности разработки систем BI
Привлечение зарубежных фирм к выполнению работ по разработке систем BI получило достаточно широкое признание. Но в последние один-два года энтузиазм в этой области стал снижаться.
Часть компаний, осуществлявших свои проекты BI за рубежом, не получили ожидаемых результатов и теперь пытаются исправить свои подходы. Другие компании наслышаны об этих неудачах и проявляют большую осторожность при использовании такого подхода.
В центре внимания сейчас находится другая тактика: использование как собственных ресурсов, так и привлечение других компаний, в том числе зарубежных, для получения наиболее качественных результатов по минимально возможной цене и при максимальном снижении рисков. При этом соотношение трех данных элементов (собственные ресурсы, другие компании и зарубежные компании) может меняться в зависимости от задачи.

1.7 Тенденции развития Business Intelligence
Тенденция №9. Повышение эффективности разработки систем BI
Один из полезных подходов, который может помочь компаниям оценивать свои возможности привлечения сторонних ресурсов и организовывать их мониторинг, - это анализ деятельности IT-сектора и разработчиков систем BI.
Применение средств BI для решения проблемы поможет компаниям понять истинную цену и преимущества их возможностей привлечения сторонних ресурсов. Важно, чтобы компании вначале создали надежную методологию разработки и программу оценки эффективности работы IT-специалистов внутри организации, и лишь затем приступали к оценке эффективности использования зарубежных ресурсов.
Если компания не знает, насколько эффективно работает ее собственный IT-отдел, то она не сможет сравнить его деятельность с зарубежными или национальными сторонними ресурсами.

3.1. Тенденции развития Business Intelligence
Большинство вышеназванных тенденций взаимосвязаны. Основными являются две тенденции, связанные с качеством информации и созданием корпоративной BI. Данные тенденции характеризуют наиболее широкие направления, а остальные тренды находятся в рамках этих двух направлений и представляют их отдельные аспекты или компоненты. Создание корпоративной BI и качество информации также тесно связаны между собой.
Взаимные связи между этими тенденциями говорят о сложности проблем внедрения и использования BI. Но технологии и методы BI активно развиваются. Сегодня организациям уже легче найти помощь, необходимую для выработки приоритетов и определения точек отсчета для следующих проектов BI. Кроме того, сейчас компании имеют возможность учиться как на ошибках, так и на передовом опыте тех, кто раньше начал реализацию проектов BI.