Кому нужен контекстный поиск?

Системы бизнес-аналитики обеспечивают обработку больших объемов информации, однако вопрос поиска соответствующих данных и их выборки во многих случаях является сложной задачей, которая может быть решена путем применения технологии контекстного поиска.

Уже много лет люди успешно ищут нужную им информацию по ключевым словам в интернете. Для этого были разработаны специальные алгоритмы, многократно отточенные и доработанные компаниями, основным бизнесом которых является предоставление поисковых сервисов.

С технической точки зрения, любая база данных позволяет производить поиск по ключевым словам, открывая возможность интеллектуальной выборки информации для систем бизнес-аналитики. Однако на практике использование такого инструмента требует перестройки мировоззрения сотрудников компаний и креативного подхода к изменению критериев сбора важных для бизнеса данных.

Контекстный поиск для реальных задач

Хорошим примером использования данной технологии является компания "Еврохим", которая не только внедрила масштабную систему BI, но и реализовала на базе новых технологий реальные идеи по развитию и повышению гибкости бизнеса. Кроме представления витрин данных и консолидаторов, в рамках компании была внедрена концепция e-Corporation, обеспечивающая связность всех процессов в сети компании, а также предоставляющая инструменты свободного поиска всем пользователям системы.

Как отметил Владимир Чибисов, директор по развитию бизнес-систем МХК "Еврохим", холдинг смог погрузить реальных директоров по логистике, продажам, закупкам в среду электронной корпорации, дав им возможность моделировать новые бизнес-процессы, уйти от "бумажной" стадии их разработки, самим заняться бизнес-аналитикой. "Они, в свою очередь, сказали нам, что это оказалось полезнее, чем программы MBA. Все это реализовано на совершенно другом уровне, например отчеты как таковые становятся вообще неким пережитком", – отметил он.

По словам спикера, окупаемость системы была молниеносной, так как новые инструменты позволили принести в десятки раз больше прибыли по сравнению с затратами на внедрение. Впрочем, это стало возможным именно потому, что акцент в был сделан на обучении персонала и планомерной подготовке директоров к самостоятельной работе с инструментами BI.

Сценарии использования

Системы бизнес-аналитики могут использовать множество источников данных, охватывая десятки корпоративных информационных систем. Это позволяет аналитикам получать доступ к колоссальным массивам данных, структурированным определенным образом. Инструмент контекстного поиска позволяет избежать необходимости создания фиксированных форм отчетов и делать запросы по ключевым словам в тот момент, когда они нужны и актуальны.

Во-первых, используя систему контекстного поиска, аналитики могут оперативно выдать информацию на интересующий руководство вопрос, практически моментально сформировав определенный срез данных, полученных из различных источников. Такой способ использования технологии позволяет повысить время реакции на нестандартные вопросы и ускорить принятие решений в непредвиденных ситуациях.

Во-вторых, специалисты могут применять контекстный поиск для различных экспериментов, используя мощные инструменты на этапе разработки новой методологии анализа. Доступ к гибким средствам выборки по ключевым словам открывает креативные возможности для поиска новых вариантов анализа за пределами стандартных форм и отчетов.

В-третьих, контекстный поиск может применяться для уточнения и детализации полученных в результате подготовки отчетов данных. Точно так же как поиск в интернете позволяет найти дополнительные ссылки и ресурсы, контекстный поиск по хранилищам данных компании делает возможным моментальное погружение вглубь сложной ситуации или проблемы для ее детального изучения.

Наконец, поисковые машины могут использоваться не только аналитиками. По словам Сергея Борисова, директора департамента аналитических систем компании "Микротест", в последнее время эта технология все чаще находит применение в смежных с BI системах, предназначенных для очистки, нормализации, дедубликации справочных данных.

Реальная ситуация

В России на данном этапе технология не только не получила широкого применения, но даже не завоевала признания и понимания. Дело в том, что системы BI вообще появились в России поздно, не говоря уже о начале их зрелой эксплуатации. В связи с этим большинство отечественных компаний пока еще не испытывают потребности в решениях BI с возможностью свободного поиска данных в систематизированных хранилищах информации.

Специалисты "Астерос Консалтинг" признают, что в российских компаниях пока еще не работает идея "аналитического сервиса". И хотя система поиска позволяет получать данные из BI-системы без участия ИТ-специалистов, предоставляя пользователю доступ к большому объему корпоративной информации, описанной бизнес-терминами, она остается невостребованной. "Технология позволяет формировать отчеты произвольной формы по этим данным, используя контекстный поиск. Казалось бы, это очень удобно и эффективно.

Но в компаниях нашей страны очень распространена практика использования определенного набора отчетов с ограниченным перечнем данных. Функция контекстного поиска информации в этом случае остается невостребованной, ведь пользователь и так знает, где находится нужный ему отчет, – говорит Алексей Молчанов, эксперт направления BI-систем компании "Астерос Консалтинг". – Сотрудники отечественных компаний зачастую предпочитают привычные способы работы, неохотно принимая новые методы. И BI-системы не исключение. Например, недавно мы реализовали аналитический сервис для российского промышленного предприятия. Но клиент попросил создать также несколько стандартных форм отчетностей, которые сейчас активно использует. Аналитические сервисы оказались невостребованными".

В компании "Микротест", имеющей большой опыт внедрения систем BI, сообщают, что нестандартными функциями BI заказчики много интересуются, но в реальности редко используют их в повседневной работе, так как для этого нужно очень глубокое понимание методологии поиска штатными аналитиками компании.

Внедрение поиска по ключевым словам

Но даже если в системе BI данная возможность была заложена изначально, для того чтобы начать использовать систему контекстного поиска с  пользой для бизнеса, необходимо тщательно подготовить для этого источники данных и специалистов, которые с ними работают. "Контекстный поиск – давно известная технология, которая, однако, до сих пор не получила широкого распространения. Причина столь медленного ее развития кроется главным образом в том, что применение этого вида поиска подразумевает наличие  вполне структурированного набора источников и четкое понимание того, что нужно искать в базах. Это самостоятельный большой проект, в ходе которого данным в источниках присваиваются тэги или разрабатываются механизмы автоматического тэгирования, – говорит Олег Щербинин, руководитель направления аналитической отчетности и хранения данных компании "Ситроникс ИТ" в России. – В рамках такого проекта целесообразно рассматривать внедрение системы MDM для поддержки тэгов, что в итоге даст интересный бизнес-результат, например простой поиск всей связанной информации по контрагенту (договоры, договоры дочерних компаний, наши обязательства, финансовая отчетность по операциям с контрагентами)".

Компаниям, решившим использовать такие технологии, необходимо четко сформулировать критерии отбора информации, подключить максимальное количество важных для бизнеса источников данных к системам BI и провести обучение специалистов аналитического отдела, которое, кстати говоря, сможет выполнить далеко не каждый консультант.

Кому нужен контекстный поиск

Возможности контекстного поиска, главным образом, адресованы тем компаниям, которые ведут сложный и диверсифицированный бизнес, включают множество подразделений, а также сумели накопить большой объем данных за время работы на рынке. Когда поиск по созданному хранилищу данных становится сложным или затруднительным на базе стандартных форм и отчетов, в западных компаниях принимается решение использовать более гибкие средства для поиска нужной информации.

Как отмечает Ирина Терещенко, специалист по продажам решений по бизнес-аналитике, IBM в России и СНГ: "Контекстный поиск полезен в случае необходимости работы с огромным количеством данных, составлении разных типов отчетов, при большом штате сотрудников, работающих с системой. Контекстный поиск очень востребован среди аналитиков разных департаментов, ведь скорость их работы и эффективность зависит от скорости поиска информации и скорости доступа к ней. Чем быстрее аналитик находит нужную информацию, тем быстрее будет принято решение, например за рубежом аналитики активно используют контекстный поиск для того, чтобы руководители вовремя приняли важное управленческое решение".

По словам Олега Щербинина, технологии контекстного поиска будут востребованы крупными корпорациями, а также организациями, накопившими большие объемы исторических данных. Когда традиционные инструменты BI перестанут обеспечивать возможность поиска по неструктурированными массивам данных такого масштаба, российским компаниям придется использовать более гибкие средства аналитики, для которых необходима возможность свободного поиска и создания произвольных отчетов. Поэтому массовое применение поиска по ключевым словам – лишь вопрос времени.