Бизнес с искусственным интеллектом
Целый класс программных продуктов призван помогать топ-менеджменту в принятии управленческих решений. BI-системы (Business Intelligence, или бизнес-анализа) позволяют моделировать ситуацию в любой момент времени, используя разрозненные источники данных. Они были обречены на появление после повышения требований компаний к аналитическим возможностям программных продуктов. Появление ERP-систем позволило автоматизировать и структурировать сбор данных. Со временем бизнесу понадобилось средство, подсказывающее нужное направление мгновенной реакции на изменения. Современные BI-системы являются вершиной инструментов анализа при управлении бизнесом. В 2005 году, по оценкам исследовательской компании IDC, мировой рынок BI вырос на 15,5% до $1,42 млрд.
Особая примета. BI-системы создают корпоративную отчетность и позволяют разрабатывать ее новые формы. Но изюминкой является возможность оперативного анализа данных (OLAP — online analytical processing). Решения Business Intelligence помогают выстраивать работу с ключевыми бизнес-показателями, а также моделировать приложения, например для прогнозирования, извлечения знаний, оценки рисков. BI-система является «надстройкой» ERP-решения. Ее существование невозможно без опоры на хранилище данных и модуля загрузки информации из внешних источников. Потому функциональность решения Business Intelligence не может превышать объема внедрения системы управления. «Например, в компании установлены модули «Бухгалтерия» и «Управление складом», — поясняет ведущий специалист департамента систем управления предприятиями компании «Стерлинг интеграция» Денис Галиньш. — BI-система может оценивать фактические показатели и планировать деятельность предприятия только по этим направлениям».
Обязательное наличие информационной системы сразу выбивает из группы потенциальных пользователей BI-систем небольшой бизнес. «Малыши», как правило, лишь составляют отчеты в 1C или вручную в Excel. Предприятия среднего бизнеса могут быть потребителями решений бизнес-анализа в минимальной комплектации: OLAP-модуль с генератором регламентной отчетности. Стоимость такого набора составляет $50-200 тыс. Холдинги в качестве источников данных используют системы сбора данных из регионов, инструментарий управления метаданными (данными о данных), дополнительные средства загрузки и проверки показателей, витрины данных. Поэтому BI-систему крупной компании могут дополнить средства прогнозирования, data mining и нейросети. «Утяжеляющие» элементы сказываются на стоимости, которая может достигать нескольких миллионов долларов.
В России заказчиками первой волны BI-систем были финансисты. Понемногу интерес с ним проявляют крупные производители. По мнению руководителя отдела по продажам решений департамента программного обеспечения IBM EE/A Сергея Малышкина, российские компании будут вынуждены внедрять полнофункциональные системы анализа. Только это позволит эффективно и своевременно формировать управленческие отчеты, анализировать рынок, увеличивать прибыльность и соответствовать международным стандартам отчетности. В Европе BI-системами активно пользуются медицинские учреждения и государственные структуры. «Российские ведомства также интересуются такими решениями, — отмечает директор департамента корпоративных систем группы «Ланит» Леонид Головатый. — А вот медицина внимания пока не проявляет. Но я уверен, что это дело ближайшего будущего».
В качестве блоков BI-системы могут использоваться программные продукты универсальных разработчиков, например IBM, Oracle или Microsoft. Технологической основой IT-системы для поддержки принятия управленческих решений аптечной сети «36,6» (550 аптек в 65 городах России) стали программные продукты Oracle. Дело в том, что компания уже внедряет ERP-систему Retek, поставщиком которой также является Oracle. «Изощренным заказчикам помимо универсальных решений «под ключ» рекомендую продукты компаний, специализирующихся в отдельных областях BI, — говорит ведущий специалист направления BI компании «Ай-теко» Андрей Гребенюк. — Например, Informatica, Business Objects, Hyperion или SAS».
За шагом шаг. Перед внедрением BI-системы определяются цели и требования. Зачастую их формулировка вынуждает компанию вносить изменения в бизнес-процессы. Розничная сеть «Спортмастер» определилась с требованиями за два года до проекта. Стало понятно, что необходимо изменять методологию бюджетирования и формирования управленческой отчетности. Лишь после завершения этого процесса в «Спортмастере» приступили к автоматизации.
Следующий этап — расчет стоимости, составление плана внедрения и выбор платформы, на базе которой будет построена BI-система. Здесь обязательно учитывается IT-стратегия компании, ведь данные будут браться из корпоративной информационной системы. «Выбор платформы — очень важный шаг, — рассказывает Леонид Головатый. — На создание и отладку процессов загрузки и обработки данных уходит до 40% времени, затраченного на проект. Некачественные входные данные могут вообще свести на нет всю работу». Неверное решение при отборе способно загубить весь проект. Как правило, при выборе компании обращают внимание на положительный опыт как у себя, так и у конкурентов. Так, производитель соков «Лебедянский» выбирал между продуктами Cognos и Business Objects. Решающее значение сыграл предыдущий опыт использования аналитических инструментов Cognos. Теперь «Лебедянский» внедряет более масштабное решение Cognos 8 BI. А вот «Тюментрансгаз» выбрал SAP BW, так как продукты немецкого вендора широко используются в газовой отрасли.
Затем проектируется структура центрального хранилища и витрин данных, разрабатываются процессы загрузки данных из различных источников. Одновременно системный интегратор настраивает аналитические инструменты и приложения для создания плановых отчетов. После отладки система разворачивается на серверах компании-заказчика и начинается ее наполнение. Загружается вся «история» предприятия за годы его существования. Основным риском является низкое качество данных в источниках. Одновременно проверяется работа BI-системы, особое внимание уделяется корректности расчетов и аналитических инструментов. До этого момента проект длится 5-6 месяцев. Следующий шаг — сдача системы в опытную эксплуатацию — может продлиться от двух месяцев до года. «В целом внедрение BI-решений проходит стремительнее ERP, — рассказывает Ишхан Казинян, директор отделения управления проектами департамента корпоративных систем управления компании IBS. — Сама технология предполагает быстрое конструирование информационных объектов».
Развитие идеи. В России востребованы BI-системы минимальной функциональности — хранилище данных с OLAP-надстройкой. Такой подход позволяет видеть текущее и прошлое состояние компании. Именно ретроспективные отчеты требовались руководству «Пурнефтегаза» (входит в «Роснефть») после внедрения системы бухгалтерского и управленческого учета ERA Financials. В итоге компания использовала встроенную в Microsoft MS SQL Server поддержку OLAP Analysis Services. Но подобное решение нельзя считать полноценной BI-системой. Решение для бизнес-анализа должно создавать основу для принятия стратегических решений. «Нельзя двигаться вперед, постоянно глядя в зеркало заднего вида, — проводит параллель региональный директор SAS по Центральной и Восточной Европе Йован Марьянович. — Для прогресса необходимо решение, позволяющее предвидеть будущее».
В ответ на попытки объединить решения отдельных вендоров появилась концепция BI-платформы. Она предполагает увязку всех компонентов системы бизнес-анализа на базе одного программного продукта. После интеграции продуктов появляются новые, более совершенные системы, которые поставщики позиционируют как комплексные BPM-пакеты (Business Performance Management — управление эффективностью бизнеса). Они объединяют функционал корпоративных аналитических систем и стандартный BI-инструментарий. Например, после интеграции Cognos BI и Adaytum ePlanning появилась платформа Cognos Corporate Performance Management. Корпорация Oracle, поглотив Siebel, выпустила BI Suite, использовав технологию Siebel Business Analytics. Одновременно вендоры конкретизируют BI-решения, «затачивая» их под отраслевую специфику. Например, Oracle планирует выпустить отдельные аналитические приложения для сферы финансовых услуг, фармацевтической отрасли и высшего образования. «Еще одним направлением развития является анализ и использование неструктурированных данных, например электронных документов, текстов, писем, изображений, видео- и аудиоинформации», — добавляет Андрей Гребенюк. Такой подход значительно расширит объем информации, на которой будет строиться аналитика. «Возможно, в отдаленном будущем появится возможность получить от системы «ответ» на вопрос, заданный в произвольном виде на обычном человеческом языке», — говорит Ишхан Казинян.
Сами пользователи BI-систем не только стараются повышать качество бизнес-данных для минимизации риска ошибочных управленческих решений, но и готовят из своих сотрудников профессиональных бизнес-аналитиков, умеющих работать с BI-инструментами и применять результаты на практике. По словам директора управления по консалтингу практики BI компании OXS Артура Оганова, еще два года назад запросы российских компаний были похожи на крик о помощи. «Тогда основной задачей был сбор информации из огромного числа источников и предоставление ее в едином виде», — говорит эксперт. Теперь компании хотят использовать более мощные возможности BI, например создать систему контрольных показателей с привязкой к системе мотивации сотрудников. «Внедрение KPI (ключевые показатели эффективности. — «Ф.») и системы сбалансированных показателей (BSC — Balanced Scorecard) становится все более популярным», — заключает Артур Оганов.
Сноски:
OLAP — инструмент для оперативной аналитической обработки данных. Позволяет формировать отчеты в диалоговом режиме, опираясь на математические методы и используя разрозненные источники информации.
Витрина данных — относительно небольшое специализированное хранилище данных, предназначенное для определенной группы пользователей или функционально ориентированное.
Data mining — процесс анализа баз данных, направленный на поиск новой полезной информации, обычно предоставленной в форме ранее неизвестных отношений между переменными.
Нейросеть — структура, направленная на решение конкретной задачи и использующая множество входных данных со скрытыми закономерностями.
Обсудить на форуме
| 
опубликовано: 24 Ноябрь, 04:50