BI или бизнес-аналитика? Точка зрения SAS

Зачастую новички и даже некоторые профессионалы, работающие в сфере аналитики, не видят отличий между двумя понятиями — бизнес-аналитика и BI. И это не удивительно, на сегодняшний день в странах СНГ не существует четкого разграничения данных терминов. Многие старожилы рынка уверены, что бизнес-аналитика и BI — равнозначные понятия, и что первое лишь более современный вариант. Часть вендоров даже считают, что BI — это «зонтичный» термин, который включает в себя, в том числе и бизнес-аналитику.

Дело в том, что многие процессы, идущие сегодня в ИТ-индустрии стран СНГ, и связанные с ними проблемы, имеют исторические корни и вызваны, в первую очередь, тем, что процесс глобальной информатизации, растянутый во времени на несколько десятилетий, мы пытаемся ужать в масштабы пятилетки. Как следствие — пример понятийной путаницы. Тем более, что сам перевод термина «business intelligence» как «бизнес-аналитика» вводит русскоговорящих пользователей в заблуждение.

Современное мировое ИТ-сообщество пришло к пониманию того, что за годы развития бизнес-аналитика претерпела столько эволюционных изменений и вышла так далеко за рамки традиционных BI-систем, что логичнее разделить когда-то единый рынок инструментов бизнес-аналитики на «традиционный BI» и «углубленную аналитику». Авторитетные исследовательские компании (IDC, Gartner, Chartis Research и др.) выделяют несколько сегментов, которые рассматривают по-отдельности: интеграция и очистка данных, MDM (Master Data Management), интерактивный анализ и визуализация данных, углубленная аналитика с выделением в ней прогнозной аналитики на основе Big Data и т.д.

Изначально компании покупали хранилища и системы отчетности, но с возникновением новых бизнес-задач у них появился интерес к бизнес-решениям «под ключ». Соответственно, акцент смещается с инструментов отчетности и анализа данных к полнофункциональным отраслевым аналитическим решениям для управления целевым маркетингом и рисками, проведения функционально-стоимостного анализа и т.д.

Показателен пример аналитиков Gartner, которые с 2014 г. выпускают два отдельных отчета. Один из них — Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms — традиционно охватывает все компоненты бизнес-аналитики и делает основной акцент на средства отчетности и интерактивной визуализации:

Второй — Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms, — впервые выпущенный Gartner в этом году, делает акцент уже на возможностях углубленной аналитики, в частности, на Data Mining (интеллектуальном анализе данных) как на самом востребованном сейчас компоненте:

В компании SAS также разделяют бизнес-аналитику и BI. Первый термин является «зонтичным» и охватывает технологии интеграции данных, углубленной аналитики, визуализации данных (BI) и методологии их применения в бизнес-задачах. Термин «аналитика» сам по себе преимущественно не используется или под ним подразумевается именно углубленная аналитика. Этот сегмент важен для SAS — согласно исследованиям IDC, компания не только сохраняет лидерство, но и наращивает свои рыночные объемы (текущая доля рынка углубленной аналитики — 36,2%).

Но вернемся к терминологии. Под BI в SAS понимают системы регламентной отчетности, отчетности по запросу, инструментальные панели и интерактивную визуализацию. Традиционный инструментарий BI включает в себя сбор информации, управление данными, создание статистических отчетов и т.д. Нужно также понимать, что BI — это средства, которые используются для анализа прошедших событий и объяснения полученных результатов (необходимые данные выгружаются из корпоративного хранилища данных, транзакционных систем и других источников). Форма этих отчетов может меняться — от простых таблиц и информационных панелей до визуализации результатов на iPad, — но информация используется фактическая, собранная в результате операционной деятельности предприятия. В большинстве случаев это историческая информация, хотя не исключено и использование информации, получаемой в режиме реального времени.

Углубленная аналитика основана на математическом моделировании, которое помогает не только находить взаимосвязи, но и предсказывать вероятности наступления тех или иных событий в будущем, а также оптимизировать пути достижения поставленных целей. Еще несколько лет назад все говорили только о BI, и сравнительно недавно компании начали осознавать, что именно углубленная аналитика создает дополнительную стоимость.

К примеру, если вы анализируете базу данных клиентов, то инструменты BI позволят выявить самых прибыльных, получить информацию об их последних покупках и т.д. В то же время, средства углубленной аналитики дают возможность заглянуть в будущее и оценить, скажем, риск того, что этот клиент уйдет к другому поставщику или не выплатит кредит вовремя. Другими словами, инструменты BI ориентированы на исторические данные, т.е. реактивны, а углубленная аналитика прогнозирует будущее, т.е. проактивна.

Что касается области применения инструментов углубленной аналитики, то исторически так сложилось, что в Украине основные их потребители — финансовый сектор и телекомы. Рынок постоянно держит компании из этих отраслей в тонусе, заставляет их стремиться всегда на шаг опережать конкурентов. Однако в целом по миру круг пользователей бизнес-аналитики гораздо шире: это различные государственные организации, здравоохранение, ритейл, энергетика и нефтегаз, транспорт, сфера досуга и туризма, производители потребительских и промышленных товаров. К примеру, в Германии число пользователей бизнес-аналитики растет, в первую очередь, за счет государственного сектора, а в США — за счет медицинских учреждений и ритейла.

Бизнес-аналитика незаменима для решения задач по управлению взаимодействиями с клиентами: от их сегментации по различным параметрам и выделения наиболее прибыльных до проведения и оптимизации многоканальных маркетинговых кампаний. Кроме того, одной из приоритетных задач углубленной аналитики является управление различными видами рисков (кредитными, операционными, рыночными и т.д.). Она также востребована для противодействия мошенничеству и выявления различных противоправных схем. Это межотраслевая задача, с которой имеют дело не только банки и страховые компании, но и государственные структуры и телеком, и одних инструментов BI тут явно недостаточно. Среди инновационных направлений, на которых сегодня фокусируются в СНГ, можно выделить следующие:

• управление жизненным циклом аналитических моделей и построение фабрик моделей;

• прогнозное управление надежностью — предсказание нештатных ситуаций в работе оборудования на основе поведения датчиков;

• аналитические платформы для государственных информационно-аналитических центров;

• прогнозирование спроса;

• оптимизация запасов;

• оптимизация расписаний и транспортных потоков;

• прогнозирование спроса и цен на электроэнергию;

• оптимизация энергетических сетей;

• повышение эффективности моделей кредитного скоринга за счёт использования неструктурированных предикторов;

• повышение эффективности целевого маркетинга за счет обогащения информации по клиентам;

• мониторинг Интернета;

• анализ жалоб и обращений.

Как видно, в странах СНГ, как и в остальном мире, возрастает интерес к системам прогнозирования и оптимизации, то есть внимание заметно перемещается с BI в сторону углубленной аналитики. Это связано с тем, что внедрение базовых систем отчетности во многих крупных компаниях уже завершено, и такие компании переходят к следующему этапу автоматизации. Благодаря системам прогнозирования, планирование все чаще происходит на основе не экспертных мнений, а на основе анализа тенденций и закономерностей «из исторического прошлого». Системы оптимизации позволяют автоматически вырабатывать настройки процессов и управленческие решения, которые приведут к наилучшему результату, что особенно актуально, когда из большого количества сценариев развития событий нужно выбрать один — наиболее предпочтительный. По-видимому, в будущем этот тренд будет только усиливаться.

Стоит также отметить, что сегодня продолжается процесс «демократизации» аналитики. Она становится все более доступной с точки зрения как использования, так и цены. Чтобы работать со средствами бизнес-аналитики, сегодня уже не обязательно быть высококвалифицированным специалистом в этой области: благодаря удобным интерфейсам, круг пользователей аналитических решений значительно расширился, а их возможности возросли. Сегодня бизнес-пользователи и аналитики, занимающиеся подготовкой отчетов с помощью инструментов BI, могут использовать преимущества бизнес-аналитики для оперативного построения прогнозов, обучения моделей Data Mining, проведения сценарного моделирования и т.д.

Согласно последним прогнозам Gartner, бизнес-аналитика останется приоритетным направлением развития для ИТ-компаний вплоть до 2017 г. с ежегодным ростом немногим менее 10%. Это объясняется высоким спросом на инструменты поддержки принятия решений со стороны руководителей разных направлений: маркетинга, продаж, поставок, производства, управления рисками, противодействия мошенничеству и т.д.

Таким образом, ожидается, что все большее число компаний будут уделять внимание вопросам эффективного планирования, оценки потребностей в человеческих и технологических ресурсах, расчета финансовых показателей, составления оптимального расписания работы персонала, балансировки нагрузки на технологические ресурсы и т.д.

Для SAS в Украине в 2014 г. приоритетными направлениями в области бизнес-аналитики будут предиктивная аналитика и интеллектуальный анализ данных (Data Mining), текстовая аналитика, управление данными, их интеграция и визуализация, технологии для противодействия мошенничеству и кредитного скоринга, а также инструментарий для решения различных маркетинговых задач.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365