Идее многомерного анализа данных скоро исполнится полвека. В 1970-х гг. появился первый программный продукт для этих целей, а десятилетием позже стало понятно, что рациональнее хранить все данные для анализа в едином месте, в простой и понятной (а значит,  удобной для анализа) структуре. Именно в этот период возник термин «хранилище данных». В 1990-ые гг. за рубежом уже активно используются созданные к этому времени соответствующие программные продукты, тем более что рыночная экономика и высококонкурентная среда требуют применения разнообразных средств повышения эффективности бизнеса.

В России, продолжающей путь в рыночной экономике, уже появилось много отраслей с заметной конкуренцией и высокой динамикой, а потому неудивительно, что растет интерес к продуктам и технологиям, помогающим оставаться на плаву. Здесь в первую следует говорить о целом комплексе средств, которые в совокупности называют системами бизнес-аналитики (BI).

BI-классификация

Эксперты обычно подразделяют аналитические средства на две большие группы – инструменты для анализа (BI-инструменты) и приложения для анализа (BI-приложения). «BI-инструменты позволяют анализировать и структурировать данные (например, данные из ERP-системы) и выдавать пользователю результаты анализа в удобном интерфейсе, – отмечает Анна Цыбренко, директор по консалтингу консультационной группы АТК. – Сюда относятся различные генераторы отчетности (например, Crystal Report, Microsoft Reporting Services) и OLAP-системы». По ее словам, последние отличаются высокой производительностью: среднее время отклика на аналитический запрос пользователя в этих системах составляет не более 5 секунд. Это достигается за счет того, что отчеты в OLAP-системе строятся на основе заранее просчитанных значений ключевых показателей, которые просто нужно визуализировать в интерфейсе пользователя. Таким образом, OLAP-системы можно эффективно использовать для проведения интерактивного многомерного анализа данных.

Что же касается систем Query & Reporting (генераторов отчетности), – то они не имеют такой гарантированно высокой производительности. «Время генерации отчетов здесь зависит от объема исходных данных, от сложности отчета, мощности сервера и количества одновременно работающих пользователей, – считает Юрий Марьинский, руководитель направления аналитических систем компании «Микротест». – Основная область применения систем Query & Reporting – это разработка корпоративной отчетности». По его мнению, сильными сторонами систем Query & Reporting по сравнению с OLAP-системами являются высокая гибкость при создании сложных по формату отчетов и возможность получения информации пользователями в режиме реального времени.

BI-инструменты не заточены под определенную бизнес-функцию или предметную область. Это, по мнению г-жи Цыбренко, отличает их от BI-приложений, которые представляют собой решения, позволяющие работать с конкретными бизнес-данными в конкретной сфере бизнеса. Как правило, BI-решения являются «надстройкой» к ERP-системе. Кроме этого, интерфейс BI-приложений позволяет отображать полученные данные не только в виде таблиц, но и в графическом варианте (диаграммы, графики и т.д.). Конечно, анализ данных можно производить и средствами  информационной системы, используя такие возможности, как свободные запросы, встроенные генераторы отчетов, которые имеются во многих учетных и управленческих системах. Однако сложный отчет по миллионам бизнес-операций в ERP-системе может строиться несколько часов, что, безусловно, не очень удобно.

Эволюция BI в России

В нашей стране BI-решения появились почти одновременно с ERP-системами, во второй половине 1990-х годов, однако в то время были практически не востребованы. «В основном речь шла о достаточно крупных и дорогих проектах с использованием программных продуктов Oracle, Cognos и BusinessObjects, – вспоминает Юрий Марьинский, – Позднее появилось BI-решение от Microsoft, которое благодаря популярности СУБД Microsoft SQL Server также заняло достойное место на рынке».

Ситуация изменилась примерно два-три года назад, когда интерес к BI-решениям резко возрос. Г-жа Цыбенко считает, что рост обусловлен тем, что динамично развивающиеся компании пришли к пониманию невозможности дальнейшего развития и захвата новых рынков без комплексного анализа данных по всем направлениям бизнеса. «Для таких компаний сейчас актуальна проблема не просто снижения объема продаж, а снижения темпов их роста, – считает она. Понять глубинные причины подобных изменений, соотнеся их с закономерностями развития рынка, а также осуществить стратегическое планирование как раз и позволяют средства BI».

До недавнего времени рынок BI-систем был сильно фрагментирован. Однако сейчас поставщики этих продуктов стараются не только конкурировать, но и сотрудничать. В ряде случаев такое сотрудничество завершается организационным объединением. Так, весной 2007 года Oracle приобрела Hyperion Solutions, превратившуюся в подразделение Oracle. Примерно в то же время Accenture объединилась с SAS, другим узкоспециализированным поставщиком BI. Данные акции коррелируют с современными тенденциями в этой области, которые отмечаются экспертами. «Если раньше аналитические задачи пытались решить посредством применения отдельных, не связанных между собой инструментов бизнес-анализа, то сейчас используются аналитические платформы – наборы интегрированных компонентов бизнес-анализа, ориентированные  на горизонтальные и вертикальные приложения, требующие продвинутой аналитики, – пояснил Валерий Храбров, генеральный директор компании SAS Россия и СНГ. – В ряде исследований отмечается резкий рост спроса на решения BI, позволяющие поддерживать циклические этапы: отслеживание, анализ и планирование».

BI-системы, очевидно, особенно актуальны для компаний, работающих в условиях высокой конкуренции и динамичности, бизнес которых является клиентоориентированым. Как правило, это розничная и оптовая торговля, фармацевтика, банковский сектор, телекоммуникации, страхование. В названных сегментах обычно хорошо развита ИТ-инфраструктура, что является важным фактором, способствующим реализации проектов BI, поскольку они работают на основе информации, аккумулированной в ИС. Как для производителей, так и для оптовиков (дистрибьюторов) бывает важно быстро оценивать ожидаемые события (скажем, закупки) с учетом нескольких переменных. Если оценивать деятельность нескольких поставщиков по одному параметру конкретной закупки, то можно легко выстроить их рейтинг, исходя из прошлого опыта работы с ними. Однако если требуется найти оптимальный вариант с учетом многих факторов (например, качество сырья, возможность отгрузки большой партии, риск задержки, отсрочка платежей, сроки и стоимость доставки и т.д.), то данная задача требует больших объемов вычислений и специально подготовленной информации. Именно для решения таких проблем и необходимы системы, позволяющие делать прогнозы будущего поведения поставщиков с высокой степенью точности (прогнозная аналитика).

Как отмечает г-н Марьинский, BI-решения важны также для крупных корпораций и холдингов, где руководству и акционерам необходима прозрачность бизнес-процессов. Обычно в таких компаниях существует много дочерних структур, которые зачастую используют разные учетные системы, а отчетность для управляющей компании делают в формате MS Excel. В этих условиях важнейшим компонентом решения BI является единое хранилище данных.

Что мешает прогрессу?

Многие эксперты отмечают, что одним из факторов, мешающих адекватному восприятию BI-систем в России, является представление о том, что для анализа и планирования деятельности предприятия вполне достаточно тех аналитических возможностей ERP-системы. В ряде случаев это действительно так, хотя, заметим, на некоторых предприятиях представляется спорным даже сама квалификация информационной системы как системы класса ERP. Кроме того, некоторые российские разработчики, идя навстречу веяниям времени, объявляют о выводе на рынок собственных BI-решений в рамках собственных ERP-систем. Так, о подобных шагах в текущем году объявили «Галактика» и «Парус».

Некоторые предприятия силами своих ИТ-специалистов разворачивают OLAP-решения, встроенные в имеющиеся реляционные базы данных (такие, как Microsoft и Oracle), считая их полноценными BI-системами. «Однако руководители рано или поздно все равно приходят к пониманию необходимости специализированного BI-решения, – считает г-н Марьинский, – поскольку блоки бизнес-аналитики в учетных системах не могут предоставить им необходимую информацию своевременно, а разработанные собственными ИТ-специалистами аналитические модели зачастую не содержат полного набора необходимых аналитических разрезов и показателей, и не позволяют принимать взвешенные управленческие решения».

Кроме того, внедрению BI-решений, по мнению Анны Цыбренко, может мешать «зоопарк» внедренных в компаниях систем, разрозненность данных и несогласованность НСИ (нормативно-справочной информации). «Для того чтобы работа BI-решения была эффективной, данные для бизнес-анализа необходимо предварительно подготовить: выявить ошибки, логические несоответствия; только в этом случае бизнес-анализ будет адекватным реальной ситуации», - считает она.

Среди причин, препятствующих распространению BI-систем в России, Валерий Храбров называет также недостаточное внимание к качеству данных и процессам их очистки, Кроме того, многие компании, по его мнению, пока не готовы к прозрачности и обеспечению достоверной отчетности.

Еще одним препятствием до недавнего времени являлась немалая стоимость таких систем и их нацеленность на крупный бизнес. Однако уже в этом году появились анонсы разработчиков (например, Oracle и Business Objects) о выпуске версий продуктов для средних и небольших предприятий. Цена таких решений уже не поражает воображение обилием нулей – около $1000 за рабочее место.

Есть ли место для оптимизма?

Разумеется, есть. Об этом говорит и реальный рост интереса отечественного бизнеса к BI-решениям, и конкретные усилия компаний, продвигающих такие решения. Например, «Микротест» считает приоритетным при реализации проектов по разработке и внедрению BI обеспечение быстрой окупаемости у заказчиков и предоставление максимальной аналитической функциональности. SAS концентрирует усилия, в том числе, и на проведении образовательных мероприятий, дающих потенциальным заказчикам возможность оценить перспективы использования BI-платформы в случае изменения рыночной ситуации, в период слияний-поглощений и т.п.

Зарубежные источники приводят результаты исследования журнала InfoWorld, согласно которому 62% респондентов используют прогнозный анализ уже сейчас или планируют это сделать в течение года. Большинство из них применяет его для продаж, финансов и маркетинга. Меньшее количество использует в логистике/управлении товарами или клиентскими сервисными/call-центрами. В ближайшей перспективе – использование BI-систем, не только более «дальновидных», но и работающих в режиме реального времени. Сегодня мало полагаться только на данные аналитики за конкретный временной промежуток (день, неделя, месяц) – нужна аналитика, «введенная непосредственно в бизнес-процесс».

В России в настоящее время уже сложилось несколько сегментов пользователей решений BI. Наиболее массовый сегмент, по мнению г-на Марьинского, - это средние и небольшие компании, которым требуется недорогое решение класса OLAP для интерактивного анализа данных. Самыми популярными решениями в этом сегменте являются Microsoft и Cognos, имеющие доступные по стоимости и локализованные конфигурации OLAP-продуктов. Другой сегмент потребителей - крупные компании и холдинги, которым необходимо полнофункциональное решение BI. В этом сегменте выбор обычно производится из таких систем, как Cognos, Oracle, BusinessObjects, Microsoft. Наиболее сильные позиции имеют первые два вендора, поскольку у них решения BI интегрированы с системами планирования и бюджетирования.

Анна Цыбренко уверена, что популярность BI в России будет только расти, причем довольно быстрыми темпами. Она приводит в пример сотрудничество с одним из заказчиков (крупным дистрибьютором), начавшееся с внедрения ERP-системы Microsoft Dynamics AX. Следующим этапом стало внедрение BI-системы для решения актуальной на тот момент проблемы - анализа продаж. Был разработан OLAP-куб, включающий порядка 15 измерений, использовались средства MS Analysis Services. «Работа с BI-системой оказалась настолько эффективной, что руководство компании приняло решение применить технологию OLAP для анализа и других бизнес-процессов, - отмечает г-жа Цыбренко. - На сегодняшний день построено уже около десяти OLAP-кубов, а количество пользователей данной системы постоянно растет». И подобных примеров, по ее словам, с каждым днем становится все больше.