BI-системы – это аналитические системы, предназначенные для бизнес-анализа, которые способны объединить данные из совершенно разных источников информации. Данные программные системы обрабатывают информацию и предоставляют отчёт в удобном интерфейсе для детального изучения и последующей оценки полученных в процессе сведений.

Полученные отчётные данные и их оптимальное использование помогают в достижении поставленных бизнес-целей. Анализ данных в комплексе – это получение знаний, своего рода выжимка из массы источников, включая направление бизнеса, которая позволяет существенно повысить эффективность процесса и значительно снизить издержки.

BI-системы – это единый, предельно прозрачный и полный источник всех данных о бизнесе компании для её административного ресурса, но главным образом для руководства.

На сегодняшний день генерация отчётности и грамотный анализ уже далеко не роскошь, а, скорее, необходимость для компаний, отчётная документация требуется как внутри бизнеса, так и в каждом слагающем элементе всего процесса.

Решения, предусмотренные BI-системой, оптимальны для подготовки всей отчётности, в том числе охватывают все без исключения аспекты бизнеса, наличие таких возможностей уже считается обязательным и рассматривается вкупе с другими базовыми технологиями как корпоративный стандарт.

1. BI-инструменты . Данные инструменты делят на генераторы запросов и отчётов, BI-инструменты аналитической обработки, корпоративные BI-платформы и BI-наборы. Основная часть BI-инструментов состоит из корпоративных BI-наборов и BI-платформ. Средства, предусмотренные для генерации запросов и отчётов, в основном поглощаются, или же корпоративные BI-наборы заменяют их. OLAP-механизмы – оперативная аналитическая обработка данных или серверы, в том числе реляционные. OLAP-механизмы являются инфраструктурой для BI-платформ и BI-инструментов. Большинство инструментов применимы пользователями для доступа, а так же анализа, включая генерацию отчётов, которые в большинстве случаев располагаются в хранилищах, витрине данных или же оперативном складе для данных.
2. BI-приложения . Приложения, которые не рассматриваются как инструменты. Примером является EIS – информационная система для руководителя.

Характерные особенности BI-систем

• В системах используют портальные технологии, которые обеспечивают единую точку входа в Интернет и информационное пространство предприятий.
• Интерфейс представлен в виде пульта управления или приборной доски с отображением нескольких основных показателей. Это даёт возможность быстро оценить положение дел. Также предоставлена возможность быстро обращаться к ключевым показателям по отделам и подразделениям, они хранятся в отдельной папке, расположенной на приборной доске.
• Многослойность: все данные отображаются в виде нескольких слоёв, при этом каждый последующий слой представляет все более детальную информацию относительно показателей, событий или процессов.
• Интерактивность BI-систем, позволяющая пользователю быстро осуществлять навигацию, в том числе просматривать данные в различных разрезах и сечениях, а также проводить «бурение» данных, перемещаться по разного рода измерениям. Пользователи могут непосредственно выполнять операции над данными.
• Управляемость и актуальность. Проактивность, содержащая машину построения правил, дающая возможность пользователям определять цели и пороговые ограничения для разного рода показателей и определять, при каких значениях данных должно выдаваться предупреждение. В системе предусмотрена возможность задавать параметры или показатели: если таковые достигнут критических значений, на монитор выдаются тревожные сигналы — визуальные и/или звуковые.
• Кастомизация BI-систем — индивидуальная настройка пульта или приборной доски под уровень управления и роль пользователя. Персонализация даёт возможность пользователю самостоятельно выбирать объекты из авторизованных списков и располагать данные на приборной доске по мере их важности.
• Гибкий доступ позволяет пользователям интуитивно обращаться к нужным данным и отчётам из огромного набора отчётов с результатами и графиков, в том числе предоставляет удалённый доступ и мобильные приложения.
• Коллаборативность предусматривает одновременную совместную работу большой группы сотрудников, в том числе просмотр отчётов.

Магические квадранты

Грамотно оценить состояние современного рынка, а также дать исчерпывающее объективное описание основных его игроков – задача довольно нетривиальная. На рынке присутствует множество производителей, которые отличаются друг от друга размерами бизнеса, организационными структурами, стилем управления, стратегией и другими факторами.

Такое положение дел значительно усложняет процесс их сравнения, а также направление движения и развития рынка крайне неоднозначны и труднопредсказуемы. Для решения данной проблемы был разработан «магический квадрант» BI-систем, в котором используют 2 показателя, один из них – полнота видения. Другой – способность реализации.

Внедрение BI-технологий в различные программные продукты является новым и перспективным подходом к управлению данными и знаниями компании.

Впервые о таком понятии, как «business intelligence» заговорили в 1958 году. Ханс Питер Лун в своей статье «Возможность понимания связей между представленными фактами» сделал первые попытки дать определение этому понятию. В 1989 году Говард Дреснер определил «business intelligence», как инструмент описания процесса, включающего в себя доступ к информации и ее анализ «для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».

Институт Исследования Хранилищ данных (The Data Warehousing Institute , TDWI) определяет BI, как средство, которое "имеет отношение к процессу превращения данных в знания, а знаний в действия бизнеса для получения выгоды» и «Является деятельностью конечного пользователя, которую облегчают различные аналитические и групповые инструменты и приложения, а также инфраструктура хранилища данных».

С каждым годом количество информационных систем, построенных на основе BI-технологии, растет.

Согласно первоначальным определениям, BI - это процесс интеллектуального анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. Надо отметить, что большинство определений трактуют «business intelligence» как процесс, технологии, методы и средства извлечения и представления знаний.

Business Intelligence (BI) - это процесс, технологии, методы и средства исследования, анализа, извлечения и представления информации и знаний, необходимые для принятия улучшенного, неформального управленческого решения. Часто сами бизнес-знания также называют BI, хотя это и не совсем правильно.

Технологии BI помогают конечному пользователю в его деятельности и в основе данной технологии лежит организация доступа пользователей к информации и знаниям компании, а также анализ бизнес данных. Знания, основанные на данных (data-based knowledge), получаются из данных с использованием инструментов BI и процесса создания и ведения хранилища данных.

BI порождает итерационный процесс бизнес-пользователя, включающий доступ к данным и их анализ, и тем самым проявление интуиции, формирование заключений, нахождение взаимосвязей, чтобы эффективно изменять предприятие в положительную сторону.

· процесс интеллектуального превращения данных в информацию и информации в знания для поддержки принятия решений

· методы и средства сбора и объединения данных с использованием методов искусственного интеллекта

· методы и средства обеспечения интеллектуального доступа к информации и знаниям

· инструмент для углубленного интеллектуального анализа данных бизнеса

В процессе преобразования информации в знания в роли структур хранения данных выступают хранилища данных, а для представления этого знания пользователям инструменты BI. BI помогает конечному пользователю, в том числе и не обладающего широкими знаниями в области ИТ, получить доступ к огромному количеству бизнес-данных для синтезирования из них информации и дальнейшего углубленного, детального анализа.

Сегодня BI-инструменты превращаются в нечто гораздо большее, чем просто анализ данных с помощью OLAP. Несмотря на то, что многие организации продолжают использовать OLAP-инструменты в качестве генераторов отчетов, все большее число компаний начинают обращаться к различным технологиям BI, получая конкурентное и стратегическое преимущества.

По мере того, как компании, пытаясь улучшить взаимодействие с клиентами и поставщиками, преобразуют свой бизнес, применяя технологии электронной коммерции, автоматизированные клиентские места и интегрированные цепи поставок, только технологии BI смогут помочь понять операции электронного бизнеса. Мир е-бизнеса - это сфера "продвинутого", стратегического BI. Кликстрим-анализ и Web-аналитика бесполезны, если они не интегрированы с оперативной информацией и данными о клиенте.

Первое поколение BI-инструментов было предназначено для реализации требований, предъявляемых бизнес-подразделениями: осуществлять текущий контроль. Эти требования включали обеспечение бизнес-менеджеров и других работников информацией, которой необходимо владеть, чтобы выполнять свои обязанности. Как правило, под "информацией, которой необходимо владеть" подразумевались, во-первых, данные, подлежащие анализу, а, во-вторых, то, как они представлялись с помощью BI-инструмента. Менеджеры компаний формулировали эти требования и часто оставались довольны возможностями, которые им предоставляла технология OLAP при задании нерегламентированных запросов.

Стратегическое BI отвечает на такие вопросы, которые руководство даже не знает, как и сформулировать. Их примером могут служить следующие вопросы: каким образом можно увеличить доходы? Каковы имеющиеся бизнес-перспективы? Каковы текущие убытки и как их можно избежать? Есть ли возможность сократить расходы? Стратегическое BI предоставляет информацию, которая поможет руководству ответить на эти вопросы.

BI обычно помогает конечному пользователю (специалисту, менеджеру, зачастую не обладающему большими знаниями в области информационно-коммуникационных технологий) получить результат углубленного детального анализа бизнес-данных.

Всех пользователей BI можно разделить на опытных пользователей (составляют 20% от численного состава компании) и обычных пользователей (80% от численного состава). Опытные пользователи – это бизнес-аналитики, занимающиеся анализом информации и созданием всевозможных отчетов. Они активно используют всевозможные аналитические инструменты и приложения, облегчающие их деятельность. Опытные пользователи способны использовать новые технологии, в т.ч. и BI, если технологии действительно помогают. Опытные пользователи всегда готовы учиться новому. Обычные пользователи мало интересуются инструментами, позволяющими создавать для них отчеты. Инструменты BI для них слишком сложны. Но это не означает, что рядовые сотрудники не должны пользоваться результатами BI приложений – производители таких инструментов должны предлагать простые и доступные решения, результаты которых позволят и этой группе сотрудников стать полноценными потребителями BI инструментов.

Первоначально BI инструменты создавались для удовлетворения потребности именно опытных пользователей, а не руководителей и рядовых работников. Поэтому обычным сотрудникам и менеджерам для использования BI инструментов требовалось серьезное и долгое специальное обучение, что серьезно повышало общие расходы на BI. При этом надо отметить, что стоимость BI инструментов очень велика, что является препятствием на пути внедрения BI даже в крупные компании, не говоря уже про малый бизнес.

Но, сегодня производители стали активно упрощать свои программные комплексы и настраивать их под обычных пользователей, которые хотят всего лишь заниматься мониторингом ключевых показателей эффективности, рассматривать и анализировать данные. Многие разработчики сделали свои продукты привлекательными (модули отчетов для конечных пользователей, авторизация тонких клиентов, инструментальные и оценочные панели, графические интерфейсы, поиск по ключевым словам, развитая визуализация, предоставление программного обеспечения в виде услуги).

Ключом к проникновению BI во все сферы деятельности компании является привлечение клиентов и активное использование ими приобретенных инструментов. Эта, казалось бы, простая идея очень сложна, если учесть все факторы, которые делают BI-инструмент простым в использовании. Поэтому на сегодняшний день средний процент активных BI-пользователей составляет всего лишь 24%.

Классификация продуктов Business Intelligence

· BI-инструменты - это программное обеспечение, которое позволяет бизнес-пользователям видеть и использовать большое количество сложных данных, которые применяются ими для анализа и генерации отчетов по данным, получаемым из хранилищ и витрин данных. BI-инструменты включают в себя генераторы запросов и отчетов, сложные механизмы отчетности и анализа, инструменты оперативной аналитической обработки (OLAP), BI-платформы. BI-инструменты в их нынешнем виде не являются готовыми продуктами.

· BI-приложения в виде готовых программных продуктов. BI-приложения обычно ориентированы на конкретные функции или задачи компании, такие как анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций и т.п. Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия или системы сбалансированных показателей.

Риски технологии BI:

Основным риском является слишком быстрые изменения в BI технологии, 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 возможности BI-инструментов или приложений не смогут увеличить достоверность данных.

Лекция 14

Направления, которые чрезвычайно актуальны в последние годы (2007-2012) для современного рынка информационных систем (BI, корпоративные порталы, АУТСОРСИНГ).

Тема 12. Современные направления развития информационных систем

Термин Business Intelligence был введен еще в 1989 году аналитиком компании Gartner Ховардом Дреснером взамен расплывчатого понятия информационной системы управления и поддержки принятия решений.

Основное назначение технологий Business Intelligence (BI) выявить потенциал, скрытый в данных, накапливаемых в процессе операционной деятельности предприятий и компаний и преобразовать их в ИНФОРМАЦИЮ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ . Для этого необходимо последовательно пройти как минимум три этапа - 1) создать прочный методологический и технологический фундамент для накопления данных и их аналитической обработки, 2) научиться управлять данными и 3) контролировать эффективность операций и на этой основе совершенствовать бизнес-процессы и операции.

12.1. Business intelligence

Главный смысл тех глобальных изменений, которые происходят сегодня, заключается в том, что сейчас, прежде всего, требуется выбирать ДАННЫЕ ИЗ ТРАДИЦИОННЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ и превращать их в ИНФОРМАЦИЮ (ЗНАНИЯ), которая может быть использована ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕСОМ .

На рисунке представлена эволюция различных инструментов с начала 80-х годов. Некоторые их них были рассмотрены ранее:

Информационные системы для управляющих (executive information system, EIS),

Системы поддержки принятия решений (decision support),

Многомерная аналитическая обработка данных (multidimensional online analytical processing, MOLAP) и реляционная аналитическая обработка данных (relational online analytical processing, ROLAP)

Извлечение информации из неструктурированных данных (text mining),

Интеллектуальная обработка данных, прогнозная аналитика (data mining).

Примерно 5…6 лет назад (2006…2007 годы) появился термин business intelligence .

Определение

Во многих существующих публикациях для термина «business intelligence » нет адекватного перевода и четкого понимания, что, впрочем, характерно и для Запада.

На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность английского слова «intelligence »:

способность узнавать и понимать; готовность к пониманию;

знания, переданные или приобретенные путем обучения, исследования или опыта;

действие или состояние в процессе познания;

разведка, разведывательные данные.

Business Intelligence - это не продукт и не система, а общий термин, который включает архитектуру, приложения и базы знаний . Business intelligence в широком смысле слова определяет:

1) информационные технологии сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес пользователей к знаниям;

2) процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и неформальных решений;

3) знания о бизнесе , добытые в результате углубленного анализа детальных данных и консолидированной информации.

Классификация продуктов business intelligence

Наиболее общепринятая классификация BI-продуктов включает:

Инструменты генерации запросов и отчетов

BI-инструменты

BI -платформы

BI-приложения .

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, так и иметь регламентный характер .

1) Системы генерации отчетов (как правило, серверные), которые поддерживают регламентные запросы и отчеты.

2) Настольные генераторы запросов и отчетов расширены также некоторыми облегченными возможностями OLAP.

3) 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).

Характерные представители подобных продуктов - Crystal Reports, Cognos Imprompt и Actuate e-Reporting Suite.

BI-инструменты

BI-инструменты – это, в первую очередь, аналитические инструменты, основанные на OLAP и Data Mining

Инструменты OLAP, основанные на многомерных или реляционных БД.

Многомерные БД - это БД, сконструированные специально для поддержки анализа количественных данных с множеством измерений, содержат данные в «чисто» многомерной форме. Большинство приложений включают измерение времени, другие измерения могут касаться географии, организационных единиц, клиентов, продуктов и др. OLAP позволяет организовать измерения в виде иерархии. Данные представлены в виде гиперкубов (кубов) - логических и физических моделей показателей, коллективно использующих измерения, а также иерархии в этих измерениях. Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются «на лету».

Реляционные СУБД применяются для эмуляции МБД и 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 являются по-прежнему наиболее подходящими для оперативной аналитической обработки, но сейчас эту возможность встраивают в реляционные СУБД или расширяют их (MS Analysis Services или ORACLE OLAP Services - это не то же самое, что ROLAP).

Настольные OLAP-инструменты (BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer) облегчают конечным пользователям просмотр и манипулирование многомерными данными, которые могут поступать из серверных ресурсов данных ROLAP или MOLAP.

Некоторые из этих продуктов имеют возможность загружать кубы, так что они могут работать автономно. Эти инструменты по сравнению с MOLAP-средствами имеют небольшую производительность и аналитическую мощь.

Практически все OLAP-инструменты имеют Web-расширения (Business Objects WebIntelligence), для некоторых они являются базовыми.

BI-платформы

BI-платформы – это наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений.

При выборе BI-платформ нужно учитывать следующие характеристики: модульность, распределенную архитектуру, поддержку стандартов XML, OLE DB for OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM и обеспечение работы в Web.

Они должны также обеспечивать функциональность, специфическую для бизнес-интеллекта, а именно: доступ к БД (SQL), манипулирование многомерными данными, функции моделирования, статистический анализ и деловую графику.

BI-приложения

BI-приложения – это комплекс программных средств, ориентированных на конкретную бизнес функцию организации или задачу (анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций, «churn analysis» в телекоммуникациях и т.п.).

В состав отдельного приложения входят:

1) BI-инструменты (OLAP, Data Mining)

2) генераторы запросов и отчетов,

3) средства моделирования, статистического анализа, визуализации.

BI-приложения извлекают данные из ERP-приложений. Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия (enterprise performance management) или системы сбалансированных показателей (balanced scorecard).

Основные игроки на поле BI

24.04.2003 Валерий Артемьев

Термин «business intelligence» существует сравнительно давно, хотя у нас он мало употребляется из-за отсутствия адекватного перевода и четкого понимания, что, впрочем, характерно и для Запада. Попытаемся разобраться в его сути.

В русском языке слово «интеллект» однозначно понимается, как мыслительная способность человека. На первый взгляд неплохой перевод для термина Business intelligence предложен в «интеллектуальный анализ данных», но сразу возникает вопрос, а имеется ли "неинтеллектуальный анализ данных".

На неопределенность обсуждаемого термина повлияла многозначность английского слова «intelligence»:

• способность узнавать и понимать; готовность к пониманию;
• знания, переданные или приобретенные путем обучения, исследования или опыта;
• действие или состояние в процессе познания;
• разведка, разведывательные данные.

В русском языке слово «интеллект» однозначно понимается, как мыслительная способность человека. На первый взгляд неплохой перевод для термина Business intelligence предложен в «интеллектуальный анализ данных», но сразу возникает вопрос, а имеется ли «неинтеллектуальный анализ данных». Пути языка неисповедимы, поэтому будем использовать и оригинал на английском и кальку «бизнес-интеллект».

Различные определения

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)».

BI как методы, технологии, средства извлечения и представления знаний

Согласно первоначальным определениям, BI - это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. Надо отметить, что большинство определений трактуют «business intelligence» как процесс, технологии, методы и средства извлечения и представления знаний.

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.

Во времена больших ЭВМ и миникомпьютеров, когда у большинства пользователей не было прямого доступа к компьютерам, организации зависели от своих подразделений ИТ, которые обеспечивали их стандартными и параметрическими отчетами. Но чтобы получить отчеты, отличные от стандартных, пользователям нужно было заказывать их разработку и ждать в течение нескольких дней или недель.

Приложения EIS были настроены на нужды руководителей и менеджеров и давали возможность получать основную агрегированную информацию о состоянии их бизнеса в виде таблиц или диаграмм. Обычно они включали регламентные запросы с набором параметров. Такие пакеты обычно разрабатывались силами своих подразделений ИТ. Для получения дополнительной информации и проведения дальнейшего анализа применялись другие приложения или создавались по заказу запросы или отчеты на SQL.

Приложения DSS первого поколения были пакетами прикладных программ с динамической генерацией SQL-скриптов по типу запрашиваемой пользователем информации. Они позволяли аналитикам получать информацию из реляционных БД, не требуя знания SQL. В отличие от EIS приложения DSS могут отвечать на широкий спектр вопросов бизнеса, имеют несколько вариантов представления отчетов и определенные возможности форматирования. Однако гибкость таких пакетов все же была ограничена из-за ориентации на конкретный набор задач.

С приходом ПК и локальных сетей следующее поколение приложений DSS строится уже на основе BI и позволяет пользователю-непрограммисту легко и оперативно извлекать информацию из различных источников, формировать собственные настраиваемые отчеты или графические представления, проводить многомерный анализ данных. Развитие систем бизнес-интеллекта прошло путь от «толстых» клиентов до Web-приложений, в которых пользователь ведет исследование с помощью браузера и может работать удаленно. Можно также создавать сценарии «что если» и коллективно просматривать и обновлять информацию.

Хотя пользователи корпоративной BI-информации традиционно находятся внутри предприятия, с распространением Web для электронного бизнеса, B2B, CRM и SCM BI-пользователи могут быть и внешними по отношению к предприятию , а в B2C, C2B и на торговых площадках пользователями BI являются пользователи Internet.

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?». Технология бизнес-интеллекта определяет методы и средства доступа и оперативного анализа информации в терминах предметной области. BI-средства не обязательно должны работать в инфраструктуре хранилища данных, но в этом случае проблема очистки и согласования данных возлагается на них, причем осуществлять эти операции придется на лету или же предварительно, но для обособленного информационного ресурса. Кроме того, есть эффект влияния на производительность и надежность оперативной системы обработки транзакций. Вот почему хорошей корпоративной практикой является выделение транзакционной и аналитической составляющих и применение для второй различных решений по хранилищу данных. Основные стыки идут не только на уровне информации, но и на уровне метаданных. В случае хранилища данных можно обеспечить централизованное управление метаданными.

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 .

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. Главная часть BI-инструментов делится на корпоративные BI-наборы и BI-платформы. Средства генерации запросов и отчетов в большой степени поглощаются и замещаются корпоративными BI-наборами. Многомерные OLAP-механизмы или серверы, а также реляционные OLAP-механизмы являются BI-инструментами и инфраструктурой для BI-платформ. Большинство BI-инструментов применяются конечными пользователями для доступа, анализа и генерации отчетов по данным, которые чаще всего располагаются в хранилище, витринах данных или оперативных складах данных. Разработчики приложений используют BI-платформы для создания и внедрения BI-приложений, которые не рассматриваются как BI-инструменты. Примером BI-приложения является информационная система руководителя EIS.

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. 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). Характерные представители - Crystal Reports, Cognos Impromptu и Actuate e.Reporting Suite.

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. Большинство приложений включают измерение времени, другие измерения могут касаться географии, организационных единиц, клиентов, продуктов и др. OLAP позволяет организовать измерения в виде иерархии. Данные представлены в виде гиперкубов (кубов) - логических и физических моделей показателей, коллективно использующих измерения, а также иерархии в этих измерениях. Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются «на лету».

Средства OLAP позволяют исследовать данные по различным измерениям . Пользователи могут выбрать, какие показатели анализировать, какие измерения и как отображать в кросс-таблице, обменять строки и столбцы «pivoting», затем сделать срезы и вырезки («slice&dice»), чтобы сконцентрироваться на определенной комбинации размерностей. Можно изменять детальность данных, двигаясь по уровням с помощью детализации и укрупнения «drill down/ roll up», а также кросс-детализации «drill across» через другие измерения.

Для поддержки МБД используются OLAP-серверы , оптимизированные для многомерного анализа и поставляемые с аналитическими возможностями. Они обеспечивают хорошую производительность, но обычно требуют много времени для загрузки и расширения МБД. Поставляются с возможностью «reach-through», позволяя перейти от агрегатов к деталям в реляционных БД. Классический OLAP-сервер - Hyperion Essbase Server.

Сегодня реляционные СУБД применяются для эмуляции МБД и 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». Несмотря на то что МБД являются по-прежнему наиболее подходящими для оперативной аналитической обработки, сейчас эту возможность встраивают в реляционные СУБД или расширяют их (например, MS Analysis Services или ORACLE OLAP Services - это не то же самое, что ROLAP). Также существует гибридная оперативная аналитическая обработка данных (HOLAP) для гибридных продуктов, которые могут хранить многомерные данные естественным образом, а также в реляционном представлении. Доступ к МБД осуществляется с помощью API для генерации многомерных запросов, тогда как к реляционным БД доступ производится посредством запросов на SQL. Примером ROLAP-сервера является Microstrategy7i Server.

Настольные OLAP-инструменты (например, BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer), встроенные сейчас в EBIS, облегчают конечным пользователям просмотр и манипулирование многомерными данными, которые могут поступать из серверных ресурсов данных ROLAP или MOLAP. Некоторые из этих продуктов имеют возможность загружать кубы, так что они могут работать автономно. Как часть EBIS эти настольные инструменты оснащены возможностями серверной обработки, которые выходят за пределы их традиционных возможностей, но не конкурируют с MOLAP-инструментами. Настольные инструменты по сравнению с MOLAP-средствами имеют небольшую производительность и аналитическую мощь. Нередко обеспечивается интерфейс через Excel, например, MS Eхcel2000/OLAP PTS, BusinessQuery for Excel. Практически все OLAP-инструменты имеют Web-расширения (Business Objects WebIntelligence к примеру), для некоторых они являются базовыми.

Корпоративные BI-наборы

EBIS - естественный путь для предоставления BI-инструментов, которые ранее поставлялись в виде разрозненных продуктов. Эти наборы интегрируются в наборы инструментов генерации запросов, отчетов и OLAP. Корпоративные BI-наборы должны иметь масштабируемость и распространяться не только на внутренних пользователей, но и на ключевых заказчиков, поставщиков и др. Продукты BI-наборов должны помогать администраторам при внедрении и управлении BI без добавления новых ресурсов. Из-за тесного родства Web и корпоративных BI-наборов некоторые поставщики описывают свои BI-наборы как BI-порталы. Эти портальные предложения обеспечивают подмножество возможностей EBIS с помощью Web-браузера, однако поставщики постоянно увеличивают их функциональность, приближая ее к возможностям инструментов для «толстых» клиентов. Типичные EBIS поставляют Business Objects и Cognos.

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 важным сегментом благодаря ожидаемому и уже происходящему росту BI-приложений. Стараниями поставщиков реляционных СУБД, создающих OLAP-расширения своих СУБД, многие поставщики платформ, которые предоставили многомерные СУБД для OLAP, чтобы выжить были вынуждены мигрировать в область BI-приложений. Семейства продуктов СУБД, обеспечивающие возможности BI, действительно подталкивают рост рынка BI-платформ. Отчасти это происходит благодаря большей активности ряда поставщиков СУБД. Рассматривая различные инструменты, видим, что EBIS являются высоко функциональными средствами, но они не имеют такого большого значения, как BI-платформы или заказные BI-приложения. Зато BI-платформы обычно не так функционально полны, как корпоративные BI-наборы. При выборе BI-платформ нужно учитывать следующие характеристики: модульность, распределенную архитектуру, поддержку стандартов XML, OLE DB for OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM и обеспечение работы в Web. Они должны также обеспечивать функциональность, специфическую для бизнес-интеллекта, а именно: доступ к БД (SQL), манипулирование многомерными данными, функции моделирования, статистический анализ и деловую графику. Эту категорию продуктов представляют фирмы Microsoft, SAS Institute, ORACLE, SAP и другие.

BI-приложения

В приложения бизнес-интеллекта часто встроены BI-инструменты (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и data mining). 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).

Разведка данных

Разведка данных (data mining) представляет собой процесс обнаружения корреляции, тенденций, шаблонов, связей и категорий . Она выполняется путем тщательного исследования данных с использованием технологий распознавания шаблонов, а также статистических и математических методов. При разведке данных многократно выполняются различные операции и преобразования над сырыми данными (отбор признаков, стратификация, кластеризация, визуализация и регрессия), которые предназначены: 1) для нахождения представлений, которые являются интуитивно понятными для людей, которые, в свою очередь, лучше понимают бизнес-процессы, лежащие в основе их деятельности; 2) для нахождения моделей, которые могут предсказать результат или значение определенных ситуаций, используя исторические или субъективные данные.

В отличие от использования OLAP разведка данных в значительно меньшей степени направляется пользователем, вместо этого полагается на специализированные алгоритмы, которые устанавливают соотношение информации и помогают распознать важные (и ранее неизвестные) тенденции, свободные от предвзятости и предположений пользователя.

Другие методы и средства BI

Кроме перечисленных инструментов, в состав BI могут входить следующие средства анализа : пакеты статистического анализа и анализ временных рядов и оценки рисков; средства моделирования; пакеты для нейронных сетей; средства нечеткой логики и экспертные системы.

Дополнительно нужно отметить средства для графического оформления результатов : средства деловой и научно-технической графики; «приборные доски», средства аналитической картографии и топологических карт; средства визуализации многомерных данных.

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 (рис.1). После определения профилей использования BI-информации, может быть спроектирована архитектура доставки информации, основанная на этих профилях и на требуемом типе внедрения. Это может быть любая смесь настольных клиентов с сетевым подключением, настольных клиентов и сервера, тонких клиентов на основе Web и других мобильных вычислительных устройств. Архитектура доставки информации определит пользовательские интерфейсы, которые часто являются порталами с возможностью персонализации.

Рис.1. Архитектура Business intelligence

Архитектура BI-технологии определяет инфраструктуру и компоненты, необходимые для поддержки внедрения, эксплуатации и администрирования BI-инструментов и приложений, а также связи этих компонентов. Прочная архитектура BI-технологии будет состоять из двух важных слоев: инфраструктуры и прикладных сервисов (или функциональности). Инфраструктурный слой включает информационные ресурсы, администрирование и сети. На этом слое данные собираются, интегрируются и становятся доступными. Хранилище данных является одним из возможных компонентов инфраструктурного слоя. Для использования BI в оперативных системах может потребоваться оперативный склад данных (operational data store, ODS), возможно связанный с корпоративными структурами workflow. Прикладные сервисы включают все BI-сервисы, такие как механизмы запросов, анализа, генерации отчетов и визуализации, а также средства безопасности и метаданные.

Среда хранения и доступ к BI-информации

Помимо традиционных решений по хранилищам данных Oracle9i и MS SQL Server2000, растет число применений хранилищ ERP, например, SAP BW для R/3, или PeopleSoft Enterprise Warehouse с BI-приложениями Enterprise Performance Management. Однако в обоих случаях функциональность привязана к конкретным системам ERP, а следовательно ограничена.

Быстро растет применение ROLAP для хранения BI-информации, из-за удобства реляционных СУБД для приложений с очень большими базами детальных данных и благодаря включению возможностей OLAP в СУБД. Использование МБД и OLAP остается неизменным и наиболее преобладающим, т.к. они обеспечивают лучшую производительность и функциональность там, где важны агрегированные данные и сложные аналитические расчеты.

Неудивительно, что при дороговизне двухзвенных клиент-серверных структур доступ к BI все чаще происходит через Web. 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 медленно.

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. CASE-средства, реляционные СУБД, средства извлечения, преобразования и загрузки данных используют метаданные. При создании хранилища и витрин данных часто можно автоматически извлечь метаданные из источников данных, но иногда пользователям самим приходится доставать метаданные. Так, возможна сложная ситуация с несколькими репозиториями, существующими в одной организации. Отсутствие общих метаданных для инструментов - из-за отсутствия стандартов для метаданных - серьезная проблема для подразделений ИТ.

Плюсы и минусы технологии

Возможности пользователя по ведению многоаспектного оперативного анализа информации в терминах предметной области для поддержки принятия бизнес решений быстро расширяются. Параллельное движение от информационной анархии или диктатуры к информационной демократии расширяет контингент пользователей business intelligence. 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. Возможен переход от статических регламентных отчетов к «живому отчету», а наиболее продвинутые аналитики получают возможность проводить кросс-тематический анализ и построение сводных отчетов с нуля, имея семантических слой, описывающий все показатели и разрезы корпоративной информации. Эти же средства могут использовать программисты для быстрого создания регламентных, параметрических отчетов. Web-доступ к BI (как к статическому, так и к динамическому контенту) позволит обеспечить реальное корпоративное информационное пространство и коллективную работу сотрудников.

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. В рамках большой корпорации эти вопросы решаются на инфраструктурном уровне путем создания корпоративного хранилища данных и централизованного управления метаданными. Создание хранилища поможет навести порядок в номенклатуре собираемых показателей, сборе данных, их распространении и санкционировании доступа. Сама BI-технология не в состоянии решить комплексно эти проблемы, а пренебрежение ими возвращает к информационной анархии и «силосным ямам данных» .

Основные игроки на поле BI

В соответствии с пресловутыми магическими квадратами Gartner технологическими лидерами EBIS являются сегодня Business Objects и Cognos, на границе между лидерами и претендентами - Information Builders, а Microsoft и Oracle - в претендентах. У одной нет самостоятельного OLAP-клиента, а используется функциональность сводной таблицы Excel200x, и нет генератора отчетов, у другой - пока нет замены для Oracle Express Analyzer. В группе «провидцев» выделяются Crystal Decisions на границе с лидерами. Также следует отметить Actuate и MicroStrategy.

Для BI-платформ практически нет лидеров, что свидетельствует о незрелости технологий и рынка. На границе этой области находится пока только Microsoft за счет решений по встраиванию OLAP-сервисов в MS SQL Server и развития их до аналитического сервера. Среди других претендентов - SAS Institute, далее плотную группу образуют Oracle, PeopleSoft и SAP. Hyperion в буквальном смысле на перепутье - SAS и Hyperion потеряли лидирующие позиции 2000 года. Среди провидцев следует отметить MicroStrategy. К сожалению, Crystal Decisions пока выступает как нишевой игрок.

Тенденции

Среди BI-инструментов наибольший рост испытывают EBIS, что отражает усилившуюся конкуренцию в сегодняшней экономике. Использование инструментов для генерации запросов и отчетов, анализа данных снижается, организации обновляют их и заменяют корпоративными BI-наборами. Основные инструменты (незапланированные запросы, отчетность и основной OLAP-анализ) все еще остаются наиболее распространенными, удовлетворяя большинство потребностей. Также растет применение OLAP и других развитых BI-инструментов, подобных технологии data mining. Однако автономные инструменты data mining исчезают, эта технология поглощается и включается в другие BI-инструменты, например, в расширения СУБД.

Ожидается, что в течение 5 лет такие возможности, как XML для анализа (XML/A), BI Web-сервисы, совместная работа, беспроводные и мобильные коммуникации объединятся в виде сетей бизнес-интеллекта (BI networks), которые будут дополнены средствами мониторинга бизнес деятельности (Business activity monitoring, BAM).

XML для анализа. XML/A первоначально появился как коммуникационный протокол между разными BI-слоями (клиент, аналитический сервер, сервер БД). У XML/A имеются серьезные проблемы производительности - он создает большие накладные расходы и пока применим лишь для «облегченного» OLAP-клиента. Однако если эти проблемы будут решены, XML/A мог бы стать единым языком общения (lingua franca) между различными BI-средами, пересекая множество доменов, поставщиков и технологий, таким образом поддерживая BI networks.

BI Web-сервисы. Поставщики часто идентифицируют продукты EBIS как BI-порталы, потому что версии этих продуктов для Web обеспечивают точку входа к корпоративной информации. Фактически зачастую эти BI-порталы поддерживают также связи с неструктурированной информацией, хотя обычно для этого требуется некая система интеграции. Все более и более продукты EBIS фокусируются на внешних составляющих корпорации (extranet e-business intelligence). Новая компонентная архитектура SOA, ориентированная на сервисы (службы), является развитием серверов приложений и корпоративных порталов. Эта новация связана также с технологиями J2EE и.NET. BI Web-сервисы делают BI-инструменты открытыми компонентами с известными интерфейсами и доступными во всех видах сетей. Увеличивается число поставщиков BI-продуктов, которые реализуют их в виде Web-служб, но чаще под соусом порталов.

Совместная работа. Добавление аннотаций к отчетам и разделение результатов анализа между несколькими пользователями возможно со времен EIS, однако сейчас эта функциональность популярна и во многие BI-приложения добавлены возможности workflow. Ожидается, что пользователи смогут работать одновременно с одной моделью или будет обеспечена связь разных BI-приложений в реальном времени.

Беспроводной и мобильный бизнес-интеллект. Другая устойчивая тенденция по доставке BI-информации видна у поставщиков, дающим возможность BI-продуктам доставлять отчеты посредством мобильной технологии, включая персональных электронных помощников PDA, Internet-телефонов и пейджеров.

Мониторинг бизнес-деятельности. Новая технология BAM является по существу операционным BI и сочетает интеграцию приложений реального времени с возможностями бизнес-интеллекта. Используя транзакционные данные, извлеченные из систем обработки транзакций в реальном времени, BI-инструменты анализируют эти данные и выдают предупреждения о критических событиях и информацию операционным пользователям, принимающим непосредственные решения.

Литература

1. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. // М.: Нолидж, 2001
2. Том Салливан.
3. Kimbal R. The Data Warehouse Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Willey&Sons, 1996
4. Thomsen E. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems. Wiley Computer Publishing, 1997
5. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том.1: Пер. с англ. // М.: Вильямс, 2001
6. Архипенков С., Голубев Д., Максименко О. ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ. От концепции до внедрения/ Под общ. Ред. С.Я. Архипенкова // М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002
7. В., Самойленко А. Data mining: учебный курс. // СПб: Питер, 2001
8. Inside Gartner Group (рус.), Дрезнер Х., Хостманн Б. и Ф. Байтендийк. Вниманию руководства: Обновленные Волшебные Квадраты Gartner для систем интеллектуальной поддержки бизнеса, 2003, февраль
9. Liautaud B., Hammond M. e-Business Intelligence: Turning Information into Knoledge into Profit. McGraw-Hill, 2001
10. Кристин Комафорд. .
11. Том Салливан. .

Валерий Артемьев (avi @cbr.ru) - советник директора Главного центра информатизации Банка России (Москва).

• Перевод

Пытаясь оценить различные BI платформы часто сложно понять, где миф, а где правда, поскольку каждый вендор позиционирует свой продукт, как “лучший на рынке”, приводя в качестве аргумента сотни субъективных обзоров, заполонивших Интернет. Если же вы хотите разобраться, какой инструмент подходит именно вашей компании, не пролистывая сотни страниц “честных” мнений, то ниже будет то, что нужно.

Мы рассмотрим наиболее популярные платформы, такие как QlikView, Klipfolio, Tableau и Power BI, и сравним их ключевые параметры: удобство использования, цену, легкость установки, поддержку, работу с различными типами данных и многое другое. Итак, вперед!

Все это, вместе или по отдельности, открывает огромные возможности для анализа различных метрик, создания и настройки уникальных визуализаций, чтобы в итоге извлекать полезную информацию для бизнеса из любых данных.

Также в платформе был сделан упор на совместимость с различными девайсами, от смартфонов и планшетов до Smart TV в конференц-залах.

Особенности

Лучше всего Klipfolio подходит для мониторинга и контроля в реальном времени непрерывных потоков данных, когда важна их динамика, и нужно быстро принимать важные решения.

Ключевые характеристики

• Интеграция различных источников данных в один отчет.
• Неограниченное количество потенциально подключенных пользователей.
• Управление правами и ограничениями доступа к важной информации.
• Доступность на мобильных ОС (iOS, Android, BlackBerry, Windows).
• Гибкий REST коннектор для подключения специальных источников данных.
• Поддержка форматов Excel, CSV, JSON, XML и др.
• Возможность добавить удобные аннотации к отчетам, которые будут видны конечным пользователям.
• Автоматическая система настройки KPI.
• Возможность легко добавить пороговые индикаторы к графикам.

Удобство использования

В Klipfolio можно строить десятки различных типов графиков, включая круговые, гистограммы, диаграммы областей и еще множество различных комбинаций. Также, пользователь, владеющий HTML и CSS может создавать собственные, неповторимые визуализации, накладывая все необходимые компоненты на дашборд через WYSIWYG редактор, а более сложные элементы графиков можно добавить с помощью различных формул и функций. Таким образом, с помощью Klipfolio можно представить информацию практически в любом виде, однако сперва нужно подумать о том, как подготовить данные.

Цена

Являясь одним из самых старых игроков в BI отрасли с огромным опытом, сегодня Klipfolio делает ставку на свои облачные решения. Klipfolio Dashboard (в качестве SaaS) предлагается по цене за пользователя, начинающейся (с некоторыми вариациями) с 19$/месяц. Этот план можно подстроить под себя и добавить дополнительные опции. Также возможен и 14-дневный пробный период.

Tableau

Еще одна крупная платформа - это Tableau . Как и большинство BI инструментов, Tableau специализируется на анализе данных через их визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных, с помощью удобных и простых, но не менее эффективных графиков.

Как и многие другие сервисы, Tableau поддерживает множество разных источников данных, организованных в формате файлов (CSV, JSON, XML, MS Excel и др.), реляционных и нереляционных БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB и др.) и облачных систем (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).

Ключевое отличие Tableau от конкурентов заключается в его особой функции - смешивании данных - комбинировании данных из разных БД и источников. Также Tableau позволяет нескольким пользователям одновременно работать над отчетом в реальном времени. Еще, в платформе реализовано несколько способов того, как можно делиться отчетами: 1) публикуя их на сервере Tableau; 2) через e-mail Tableau Reader; 3) через доступ по ссылке. Такое разнообразие добавляет гибкости и снимает многие ограничения.

Отличительные особенности

Tableau обладает широчайшими возможностями визуализации: богатая библиотека платформы включает в себя облака слов, пузырьковые и древовидные диаграммы, которые позволяют достигнуть более высокого уровня понимания своих данных и их контекста.

Как уже было сказано, дашборды Tableau чрезвычайно гибки. Основные функции сервиса позволяют невероятным образом размещать элементы на дашборде и совмещать и накладывать их друг на друга любым образом, что очень полезно в эпоху эргономики рабочего места.

Tableau довольно дружелюбен для начинающих пользователей, платформа направлена на тех, кто до этого еще не вдавался в технические детали процесса визуализации. Эта цель достигается за счет интуитивно понятного интерфейса: все необходимое чаще всего достигается не больше, чем за 2 клика мышкой, фильтры найти легко, а все операции понятно задокументированы.

С Tableau легко работать не только с точки зрения разработки и создания отчетов, но и со стороны конечного пользователя - менеджмента. Дополнительные фильтры, создание новых параметров, простая и понятная интерактивность данных - все это значительно ускоряет принятие решений и делает их более эффективными.

Ключевые характеристики

• Отличные возможности для распространения отчетов и дашбордов.
• Поддержка более 30 типов данных.
• Смешивание данных из разных источников.
• Интеграция с R.
• Самое активное сообщество пользователей, которые создают тысячи обучающих видео, блогов и форумов.

Удобство использования

Потрясающее удобство и легкость использования - главная причина, почему Tableau считают одним из самых простых для освоения BI сервисов, а лучше всего он себя проявляет при анализе структурированной информации. Импортировать данные, строить красивые графики, делиться ими и публиковать их в открытом доступе - ни одна другая платформа не может обеспечить пользователей настолько широкими возможностями при такой простоте. Более того, огромное количество различных руководств и гайдов практически обнуляет вероятность столкнуться с какими-либо трудностями.

Цена

Tableau имеет 3 различных продукта с тремя различными ценами: Tableau Desktop, Tableau Online и Tableau Server. Детальную информацию можно найти .

Tableau Desktop предназначен для отдельных пользователей и стоит 999$ в год за человека и 1,999$ для корпоративного пользования, включая поддержку. В первом случае предполагается подключение до 6 источников данных, а во втором - до 44.

Tableau Online - это облачная платформа с веб-интерфейсом, которую можно использовать бесплатно, но при условии, что все решения будут храниться на общем сервере и будут опубликованы в открытом доступе. Приватная же версия стоит 500$ в год за одного пользователя.

Наконец, Tableau Server - это монолитный бизнес-инструмент для компаний, которые управляют своими серверами и хотят иметь полный контроль над потоками данных и их безопасностью. Однако стоить такое удовольствие будет 10,000$ в год за 10 пользователей, а поддержка обойдется в дополнительные 25% от этой суммы.

Power BI

Power BI - это онлайн-сервис, разработанный Microsoft для бизнес-аналитики с возможностью подключения различных источников данных и сторонних приложений. Платформа обладает веб-интерфейсом, позволяющим создавать кастомизированные визуализации, а с помощью настольного приложения можно проводить стандартизацию и очистку данных. Интересно, что существует также и мобильная версия Power BI, доступная на различных ОС, чтобы принимать решения на ходу.

Power BI прост и минималистичен, но в то же время обладает мощью и стабильностью. Как и любое другое ПО, у него есть как плюсы, так и минусы.

Отличительные особенности

Что отличает Power BI от других решений?

Во-первых, это продукт Microsoft, а значит он следует философии, принципам и архитектуре, схожими с другими продуктами IT-гиганта. Интерфейс программы будет хорошо знаком пользователям Windows.

Во-вторых, принадлежность к Microsoft дает и другое преимущество: Power BI тесно связан с главными продуктами компании, такими как MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server.

Вообще говоря, Power BI был создан с целью расширить функциональность MS Excel и прокачать его до нового уровня и использовать при решении задач, в которых он ранее не был задействован.

Ключевые характеристики

• Есть бесплатная базовая версия, позволяющая сначала попробовать поработать с Power BI.
• Поддерживает множество способов импорта данных (потоковые данные, облачные сервисы, книги Excel и сторонние приложения).
• Интерактивные дашборды с изменением данных в реальном времени.
• Простое API для интеграции Power BI в ваши приложения.
• Делиться отчетами и дашбордами можно несколькими разными способами.
• Поддержка нескольких платформ (Веб-, настольное или мобильное приложение).

Удобство использования

Интерфейс прост и будет понятен всем, кто знаком с Windows (то есть почти каждому), поэтому работать с Power BI обычно приятно. Множество кнопок и функций выглядят похоже на MS Excel и другие продукты MS Office.

Визуализации же создаются старым добрым способом drag-and-drop. Все, что вам нужно для создания какого-либо графика - нажать на необходимый элемент и перетащить его на пустое место в отчете. Тот же принцип работает и при выборе того, какие данные необходимо визуализировать - просто выделите кусок данных и поместите его на то место, где находится график.

Цена

Microsoft Power BI считается качественным инструментом бизнес-аналитики, многих привлекает и достаточно демократичная ценовая политика. В нее входят два варианта: бесплатная версия сервиса с ограниченными возможностями и корпоративная лицензия Power BI Pro с полным спектром функций.

Бесплатная версия доступна для любого отдельного пользователя и обладает следующими характеристиками: лимит памяти в 1 Гб, скорость обработки потоковых данных 10,000 строк/час вместе с ограничениями на обновление и совместную работу над отчетами.

Power BI Pro стоит 9,99$ за одного пользователя в месяц и увеличивает лимит памяти до 10 Гб на человека вместе со скоростью в 1 млн строк/час. Также появляется возможность доступа к источникам данных напрямую, связывая их с данными компаниями через Data Connectivity Gateway. Наконец, становятся доступными продвинутые инструменты совместной работы, такие как Office 365 Groups, Active Directory groups и каталог данных.

Теперь, чтобы структурировать все, что было сказано выше, приведем сравнительную таблицу всех рассмотренных платформ:

Теги: Добавить метки