Аналитика самообслуживания

Аналитика самообслуживания Сегодня крайне мало компаний замахиваются на построение глобальной инфраструктуры бизнес-аналитики (BI). Большинство заказчиков сосредоточено на текущих проблемах и простых способах их решения. Потому в сегменте будет рулить тот, кто предложит user friendly продукты

В конце февраля одно из крупнейших в мире консалтинговых агентств в сфере ИТ Gartner опубликовало очередное исследование Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms*. В этот раз в поле зрения аналитиков попали только те вендоры, чьи BI-платформы обладают 17 ключевыми функциональными возможностями (см. «Семнадцать ключевых компонентов BI-систем по версии Gartner»). Россию на международной арене третий год подряд представляет только одна компания - пермский «Прогноз». С февраля 2013-го разработчик заметно продвинулся по шкале «полнота видения рынка» и стал максимально близок к тому, чтобы перебраться из квадранта нишевых игроков в квадрант претендентов.

На наш взгляд, укрепление позиций «Прогноза» в первую очередь связано с глобальной экспансией. Если бы компания ограничивалась российским рынком, Gartner вряд ли бы ее заметил. И дело не только и не столько в количественных показателях.

* Магический квадрант Gartner - одно из самых известных и авторитетных в мире исследований, показывающих уровень развития поставщиков в том или ином сегменте ИТ-рынка. Для оценки компаний аналитики используют две прогрессивные экспертные шкалы: полнота видения рынка (completeness of vision) и способность отвечать на его запросы (ability to execute).

Поставщики делятся на четыре группы: лидеры (положительные оценки по обоим критериям), претенденты (положительные оценки только по способности реализации), провидцы (положительные оценки только по полноте видения), нишевые игроки (отрицательные оценки по обоим критериям).

Медленно, но быстро

В прошлом году мы подробно рассказывали о том, что такое BI, когда появился этот термин и как эволюционировали подобные системы (подробнее см. «Бизнес с интеллектом»). Тогда же нам пришлось констатировать: темпы прироста мирового рынка BI замедляются. В 2013 году ситуация, похоже, стабилизировалась: по предварительным данным Gartner, в 2013-м объем продаж BI-систем составил 13,8 млрд долларов, что на 7% больше, чем в 2012-м (годом ранее показатель равнялся 6,8%). Аналитическое агентство прогнозирует, что такие темпы сохранятся до 2016-го.

Российский рынок BI развивается динамичнее, что ожидаемо. В 2012 году его объем, по данным TAdviser, составил почти 40 млрд рублей, что на 15% больше, чем в 2011-м. По 2013-му цифр пока нет. Но в «Эксперт РА» говорят о 7-процентном увеличении всего российского ИТ-рынка, а BI-сегмент обычно растет опережающими темпами. Нашу уверенность подтверждают и игроки. «Несмотря на умеренную динамику российского ИТ-рынка, рост спроса на BI-решения в 2013 году был выше среднерыночного в два-три раза», - заявил руководитель отдела продаж систем бизнес-аналитики компании Softline Сергей Дианов. Таким образом, мы можем ждать показателя, близкого к 15%.

Уральский рынок BI в денежном выражении посчитать практически невозможно (да и в этом нет особого смысла). Единственное, что мы можем оценить, - суммарную выручку компаний с уральской пропиской от продажи BI-систем и оказания услуг в этой сфере. По нашим подсчетам, в 2013 году она может составить 5 - 5,5 млрд рублей. Крупнейший игрок на территории региона (и всей России) - «Прогноз». В 2012-м его доход достиг 3,86 млрд рублей.

- По нашим наблюдениям, уральский регион по уровню развития ИT-рынка и количеству запросов на BI-системы занимает третье место после Москвы и Санкт-Петербурга, - замечает Сергей Дианов. - Это связано с историческим сосредоточением на территории крупных предприятий.


Потребность российских компаний в регулярной аналитике (по результатам пороса 342 респондентов)

Не мудрствовать

Сказать, что уральский рынок бизнес-аналитики созрел, нельзя. Многие потенциальные заказчики только присматриваются ко всем возможностям BI-систем. Показателен в этом плане комментарий замруководителя департамента систем бизнес-анализа и разработки ПО компании ITPS Group (до марта носила имя «Парма-Телеком») Дмитрия Харлашко: «В 2013-м заметно повысился спрос именно на аналитические решения, совсем недавно заказчики смотрели на BI как на инструмент формирования отчетности».

- Я могу с уверенностью сказать, что встретить все перечисленные аналитиками Gartner возможности BI-системы внутри одного проекта практически невозможно, - развивает мысль директор по бизнес-приложениям компании «Крок» Максим Андреев. - Как правило, у заказчика есть несколько приоритетных задач, исходя из них формируются запросы к функциональности системы. Одни проекты нацелены на то, чтобы построить scorecards (позволяют контролировать реализацию стратегических планов и ключевых показателей. - Ред.). Другие ориентированы исключительно на фиксированную отчетность поверх одной или нескольких учетных систем. Третьи делают упор на data mining, им важно посмотреть, к чему приведет изменение каких-то параметров бизнеса. В усредненном проекте наверняка будет интеграция с продуктами Microsoft, интерактивная визуализация, OLAP и какой-нибудь из основных инструментов (data mining, scorecard или dashboard).

Генеральный директор компании «Галактика-Урал» Сергей Осадчиков добавляет:

- Как показывает наша практика, очень немногие компании замахивались на «BI-мегаполисы» с выстроенной системой взаимосвязанных ключевых показателей. Такие решение слишком трудоемки, растянуты во времени и, как следствие, дороги. Для их реализации требуется серьезная проработка бизнес-процессов консалтинговой компанией, а затем подключение ИТ. На этапе окончания проекта и даже раньше в бизнес-процессах заказчика могут произойти изменения, которые потребуют кардинального пересмотра проекта. Сейчас все больше компаний при выборе решений отталкиваются от требований текущего момента. Где болит - там лечим. Приоритет отдается решениям максимально дружелюбным, легким в освоении, доступным в использовании. Как построена система, по большому счету не важно. Если интеллектуальный инструмент прост в применении, быстро перестраивается под требования бизнеса, позволяет использовать все передовые технологии анализа (формирование произвольных запросов, моделирование «что, если», быстрое получение как стандартных отчетов, так и легкая настройка новых, использование мобильных устройств, социализация BI), то он будет востребован.


 

В этой связи обороты набирает направление data discovery (DD). Это альтернативный подход: в отличие от «промышленных» систем бизнес-анализа, DD-решения предлагают пользователям интерактивный графический интерфейс, базирующийся на архитектуре in-memory (данные хранятся в оперативной памяти, что резко повышает быстродействие системы). Конечно, они менее функциональны, нежели традиционные корпоративные BI-платформы, не обладают теми же возможностями кастомизации и адаптации. Но пока эти недостатки остаются в тени. Gartner считает, что в 2013 году объем сегмента достигнет 1 млрд долларов (в 2012-м - 591 миллион)

- В противовес растущей технологической сложности бизнес-аналитики ее визуальное представление, наоборот, стремится к упрощению, - подтверждает оценки аналитиков заместитель генерального директора по развитию бизнеса компании «Прогноз» Сергей Шестаков. - Востребованность продуктов класса data discovery заставляет меняться полнофункциональные системы. Prognoz Platform изначально шла по традиционному пути. Но сегодня одним из важнейших для нас направлений является реализация подхода self-service: максимальное упрощение логики и повышение удобства интерфейса.

Отметим еще три позитивные для рынка BI-тенденции. Первая - спрос на бизнес-аналитику со стороны государства.

- Госорганы наряду с банками и телеком-компаниями входят в число основных потребителей BI-решений, - комментирует Сергей Дианов. - Это оказывает позитивное влияние на развитие рынка бизнес-аналитики. Во-первых, госструктуры закупают отечественный софт. Во-вторых, они предъявляют высокие требования к надежности систем, защищенности и оперативности сбора данных, что является драйвером качественного развития наших разработчиков.

Вторая тенденция - участие в проекте функциональных заказчиков. Раньше BI-проекты в основном держались на энтузиазме ИТ-блока. Ущербность такого подхода описывает генеральный директор компании «Хост» Константин Суслов:

- Нельзя допустить строительства «вавилонской башни», заказчик которой - ИТ-департамент, а приемщик - топ-менеджмент. Эти акторы разговаривают на разных языках. Для успешной реализации проекта нужен «переводчик», способный оценить необходимость того или иного экономического показателя и описать, как автоматизировать его получение с технической точки зрения.

Третья тенденция - распространение BI-решений в сегменте среднего бизнеса. «Число запросов от средних компаний в наш центр компетенции, расположенный в Екатеринбурге, во второй половине 2013 года превысило сотню, это рекордный показатель», - замечает Сергей Дианов.

Какие возможности BI-систем вы считаете наиболее актуальными (по результатам опроса 342 респондентов) | Источник: QlikTech, TAdviser

 Mass Intelligence

Сделать прогноз, как будет развиваться российский рынок BI, несложно: стоит посмотреть на Запад и подождать два-три года.

Очевидно, что на сектор бизнес-аналитики, как и другие ИТ-сегменты будет влиять «третья платформа», которая характеризуется лавинообразным распространением мобильных устройств, быстрым ростом объема данных (Big Data) и необходимостью их анализировать, а также повсеместным распространением соцсетей («первой» платформой были мейнфреймы, «второй» - ПК).

Логичным следствием влияния «третьей» платформы станет «аналитика для всех». Если вендоры смогут предложить достаточно развитые, а главное - доступные для бизнес-пользователей инструменты, в том числе мобильные и предоставляемые по модели SaaS, то все больше компаний будут выбирать средства BI для решения повседневных бизнес-задач. Именно в этом сегменте рынка можно ждать внедрений в ближайшие три года.

- Сдвиг рынка BI в сторону «аналитики для всех» наблюдается уже сегодня, - замечает Максим Андреев. - В некоторые открытые решения встраиваются инструменты оперативного подключения к популярным облачным (например, Salesforce) и промышленным (In-House) учетным системам. При этом для отдельных секторов рынка требования к такого рода инструментам в значительной степени совпадают, что делает «аналитику для всех» очень перспективным направлением.

Сергей Дианов смотрит на перспективы BI-рынка с оптимизмом:

- 2014-й обещает быть не самым легким для российской экономики ввиду ослабления курса рубля, событий на Украине и других факторов. Именно в такие периоды растет интерес к системам бизнес-аналитики, в первую очередь у среднего бизнеса, наиболее динамичного и уязвимого сектора экономики.

Константин Суслов считает, что «BI - это лампа, которая будет привлекать все больше мотыльков, находящихся вне контура информтехнологий»:

- Рынок бизнес-аналитики все больше уходит от технологий в сторону консалтинга экономической деятельности. Но это дорога с двухсторонним движением. Как только профессиональные консалтеры перейдут от простых рекомендаций к внедрению у своих клиентов конкретных инструментов, они составят серьезную конкуренцию ИТ-компаниям.

Ждать взрывного роста в сегменте BI вряд ли стоит. Подавляющее большинство российских компаний пока переживают этап покупки первых систем. В течение следующих двух-трех лет квалификация заказчиков BI-решений, конечно, будет расти, потому интеллектуальные инструменты станут более востребованными. Очевидно, что сегмент бизнес-аналитики продолжит расти быстрее ИТ-рынка в целом. Но до массового внедрения такого рода проектов еще очень далеко.

 

Семнадцать ключевых компонентов BI-систем, по версии Gartner

Интеграция

Инфраструктура. Инструменты BI-платформы должны быть реализованы «в едином ключе» (общие метаданные, единая объектная модель, сквозная модель безопасности, администрирования, портальной интеграции, общий движок исполнения запросов).

Управление метаданными. Инструменты в рамках единой платформы должны скреплять не только модель метаданных, но и единые средства для поиска, получения, хранения, повторного использования и публикации объектов метаданных (массивы, иерархии, множества, метрики и элементы оформления отчетов).

Разработка. BI-платформа должна предоставлять набор инструментов (приспособленных под ПК и мобильные устройства) для создания отчетов, информационных панелей, запросов.

Гибкость. Возможность создавать и модифицировать анализируемые данные, инструменты визуализации, BI-приложения, а также встраивать их в бизнес-процессы.

Человечность. BI-система должна позволять пользователям без привлечения ИТ-специалистов комбинировать данные из любых источников и выстраивать собственные аналитические модели.

Взаимодействие. BI-платформа должна содержать средства для обмена как самой информацией, так и мнениями по поводу полученных результатов. Эти средства могут быть реализованы в виде дискуссионных форумов и конференций.

Поддержка big data. BI-платформа должна справляться с обработкой огромного массива структурированных и неструктурированных данных.

Представление информации

Отчетность. BI-система должна предоставлять возможность создания форматированных и интерактивных отчетов с развитыми механизмами их распространения и обновления.

Информационные панели (dashboards). По сути, это один из видов представления отчетности, но аналитики Gartner обособляют их в отдельный пункт из-за способности представлять данные в наглядном, интуитивно понятном виде, при помощи различных шкал, показателей и индикаторов. Посредством таких панелей пользователи могут следить за текущим состоянием ключевых показателей и процессов и сравнивать их с целевыми значениями. Панели позволяют извлекать операционную информацию из бизнес-приложений и делают ее доступной в реальном времени.

Произвольные (ad hoc) запросы - доступная для пользователей возможность самостоятельно (без привлечения ИТ-специалистов) создавать и выполнять уникальные, нетиповые запросы. Для реализации таких возможностей в BI-платформе должен присутствовать развитый семантический слой, позволяющий находить и извлекать нужную информацию из имеющихся источников.

Интеграция с приложениями Microsoft Office. В некоторых случаях BI-платформа используется как промежуточный инструмент для выполнения аналитических задач с соблюдением правил корректности и безопасности данных. При этом в качестве клиентской части BI-системы могут выступать продукты семейства Microsoft Office (в частности Excel).

Мобильные возможности. Функциональный блок объединяет инструментарий, позволяющий доставлять отчеты и контент аналитических панелей на смартфоны и планшеты, а также использовать интерактивные возможности устройств (управление пальцами, геолокация, push-уведомления), не доступные для ПК.

Анализ данных

Поиск. Возможность легкого поиска среди структурированных и неструктурированных данных с использованием user friendly интерфейса (как у Яндекса или Google).

Интерактивная визуализация - максимально наглядное представление данных с использованием различных интерактивных изображений, схем и графиков (вместо привычных таблиц с обычными строками и столбцами).

Геоаналитика - подход, ориентированный на применение статистического анализа и других информационных техник к данным, которые имеют геопространственный аспект. Специализированные инструменты позволяют наложить производственные данные на информацию о местности (такую как ландшафт, маршруты, демография, экология). В итоге создаются интерактивные (в том числе 3D) карты, позволяющие наглядно оценить возможности компании на определенной территории.

Инструменты продвинутой аналитики призваны помочь компаниям классифицировать данные, находить в них ранее неизвестные, нетривиальные и практически полезные знания (data mining), визуализировать такие корреляции. Здесь же - алгоритмы, позволяющие заниматься прогнозированием и перспективным моделированием.

Обработка данных в реальном времени (Online Analytical Processing, OLAP). Технология обработки данных, заключающаяся в подготовке агрегированной информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Поддержка OLAP значительно ускоряет процессы обработки запросов и выполнения расчетов. Такие инструменты позволяют осуществлять планирование, использовать анализ по типу «что, если». Обработка данных может быть реализована посредством различных архитектур данных и хранилищ.