BI — естественная необходимость бизнеса!

1 марта 2013 года в компании Softline в Департаменте консалтинга был открыт новый Центр компетенции, специализирующийся на продажах систем бизнес-аналитики на базе Prognoz Platform. Всего за полгода специалисты Центра компетенции провели более 250 интервью и уже запустили несколько проектов в телекоммуникационной сфере, воздушных перевозках, B2B-продажах. Какова роль BI-систем в современном мире, области их применения и степень готовности компаний внедрять системы бизнес-аналитики? Об этом рассказывают специалисты ЦК Сергей Дианов, руководитель отдела продаж систем бизнес-аналитики, и Дмитрий Бухаринов, ведущий аналитик отдела.

Не отстаем от рынка!

— BI-системы — это системы нового поколения или новая версия старых систем работы с данными? Почему необходимость в них все больше проявляется именно сейчас?

Сергей Дианов: — Концепция автоматизированной обработки и анализа данных появилась несколько десятиле тий назад. Определение термина «бизнес-аналитика» было сформулировано еще в 1958 г. исследователем из IBM Хансом Питером Луном. По его мнению, бизнес-аналитика должна была давать «возможность понимания связей между представленными фактами».

До недавнего времени самым популярным инструментом обработки данных был только один инструмент — Microsoft Excel. Однако настала эпоха данных других объемов. В современное время нет недостатка в информации, но руководители компаний получают избыток лишних данных. По отчетам аналитической компании IDC, специализирующейся на исследованиях рынка информационных технологий, общий объем информации в мире увеличится к 2020 году по сравнению с 2010 в 40 раз, причем за 80% этой информации ответственность будут нести коммерческие структуры, а количество серверов в корпоративных структурах предположительно увеличится в 10 раз. При этом количество работников IT-департаментов вырастет всего в 1,5 раза. В новых условиях для работы с данными, которые уже сейчас начинают скапливаться на дорогостоящих серверах крупных компаний, нельзя использовать старые инструменты и методы.

— Насколько рынок в России готов к использованию нового программного обеспечения и понимает ли необходимость изменения подхода к данным в компании?

С.Д.: — По моему мнению, рынок более чем готов. Из-за вышеуказанного роста количества данных, с которыми сталкиваются руководители, те компании, которые не внедрили системы работы с большими данными и системы принятия управленческих решений, значительно отстают от рынка и постепенно проигрывают в конкурентной борьбе, где чаще всего прибыль приносят оперативно и аргументированно принятые решения. По версии агентства «Эксперт РА» каждый третий участник рейтинга «Эксперт-400» использует для принятия решений системы Business Performance Management (управление эффективностью бизнеса). Причем используются классические системы с функциями построения хранилищ данных, с функциями консолидации и механизмами Data Mining.

Значительную часть внедрений проводят торговые компании и промышленный сектор. Продвинутые компании, ориентированные на выручку и эффективность продаж, движение к стратегическим целям, уже внедрили системы бизнес-аналитики и находятся на второй стадии внедрения — развитии платформы и ее функций, распространении на другие департаменты.

Дмитрий Бухаринов: — Основными поставщиками информации во втором десятилетии XXI века являются развивающиеся страны, в том числе и Россия. Однако в настоящее время управляет ситуацией тот, кто владеет не информацией, а необходимыми знаниями. Под знаниями я понимаю всю полезную информацию, которая необходима руководителю для принятия решений. Информация — это новая нефть нашего времени! Добывать и хранить ее дорого и сложно, и при этом без необходимой обработки это довольно бесполезный дорогостоящий ресурс. Основной смысл бизнес-аналитики в нашем понимании — это проработка терабайтов данных для получения необходимой отчетности, детального списка проблем, их причин и поиска решений. В последние годы бизнес сталкивается с сокращением времени на их принятие. При этом данных, необходимых для анализа, становится больше в десятки раз каждое десятилетие.

Представьте себе систему, которая в несколько раз снижает трудозатраты на подготовку необходимой отчетности и визуализации или снижает время обработки запросов и поиска данных в 10 раз! Такая система — то, что нужно современному руководителю.

Какие они бывают?

— В компаниях функционирует огромное количество информационных систем, и многочисленные новые внедряются. Ваша система позволяет отказаться от них?

С.Д.: — BI-системы ни в коем случае не отменяют учетные транзакционные системы типа CRM, 1С, ERP, MES- систем. Они не устарели, просто решают другие задачи. Их цель — собирать информацию о разных сторонах бизнеса через ручной набор информации пользователями, автоматические транзакции, любые коммуникации с контрагентами.

Наоборот, на этапе, когда в компании установлено с десяток систем, обеспечивающих учет информации, необходимо единое решение, позволяющее оперативно использовать все данные для принятия взвешенных и аргументированных решений. Иначе информация, собранная с помощью дорогостоящих систем и большого штата сотрудников, будет просто храниться на многочисленных серверах.

Д.Б.: — Все подобные учетные и управляющие системы построены на реляционных базах данных, содержащих информацию в табличном представлении, и предназначены для быстрой обработки множества транзакций и последующего хранения информации, а не оперативного анализа, обработки и сопоставления данных. Системы бизнес-аналитики построены на OLAP-технологиях, в основе их хранилищ данных лежат настраиваемые информационные многомерные кубы с большим количеством измерений для онлайн-построения запроса в различных разрезах и с любой детализацией.

Чаще всего в OLAP-кубах хранят определенные показатели, необходимые бизнесу для принятия стратегических решений. Причем многие BI-системы обладают инструментами ETL, которые позволяют собирать и связывать воедино данные из различных источников, устраняя при этом ошибки в данных. В хранилищах зачастую встроен функционал «умной» обработки (Data Mining) данных по различным прописанным алгоритмам для проверки достоверности поступающей их других информационных систем информации.

— Существуют ли различия между BI-системами?

С.Д.: — Мы выделяем 2 типа: системы класса in-memory и классические системы бизнес-аналитики. Основное преимущество систем in-memory — это более высокая скорость внедрения, обусловленная особенностью архитектуры. Отличие в том, что в таких системах нет хранилищ данных и связанных с его построением трудозатрат. Обработка информации производится в оперативной памяти, что не требует трудозатрат на предварительную подготовку и поэтапную обработку информации.

Есть и отрицательные стороны — хранение и обработка данных в оперативной памяти требует использования мощных серверов с огромным количеством «оперативки» и определенными аналитическими приложениями. Есть еще одно ограничение: так как функции ETL и Data Mining не заложены в функциональность платформ in-memory, то обрабатывать с помощью таких систем можно только структурированные и «очищенные» массивы данных, такие как артикулы, отчеты по продажам, по остаткам и т.д. Также есть ограничения в развитии подобных систем. Их функционал в основном заключен в отображении показателей на аналитических панелях.

В целом систему класса аналитика in-memory целесообразно использовать для оперативного анализа там, где важны простота использования, удобство и гибкость настройки, когда в будущем не потребуется развитие функциональной составляющей системы, сложных алгоритмов расчета, планирования.

Д.Б.: — С классическими системами все иначе. Они более трудоемки во внедрении, которое может занять от 4 до 12 месяцев. Необходимо создание хранилища данных, настройка вычислительных процессов под каждую систему, но и функционал у них значительно богаче.

К таким платформам относится, в частности, Prognoz Platform, которая удовлетворяет всем требованиям к идеальной BI-платформе, перечисленным исследовательской компанией Gartner, включая единую BI-инфраструктуру, управление метаданными, Data Mining, прогнозирование, OLAP, работу с регламентированной отчетностью и информационными панелями, функции соотнесения KPI и стратегических целей компании, а также функции ETL, просчет тенденций во времени и т.д. Модульная архитектура решений позволяет очень легко распространять решение на другие департаменты или задачи.

Следует также упомянуть, что производители классических BI-систем по достоинству оценивают возможности обработки информации в оперативной памяти. Так, например, в Prognoz Platform существует возможность обработки информации в оперативной памяти после загрузки из хранилища, что заметно повышает скорость ее анализа, сохраняя при этом достоинства классической системы бизнес-аналитики.

Кроме того, у таких систем существуют типовые решения для определенных департаментов (к примеру, для финансового — «Бюджетирование» и «Оперативное финансовое планирование», — основная цель которых — консолидация информации по бюджетам и приходам/расходам), под определенные задачи (вроде «Управления инвестиционными проектами» или «Энергоменеджмента и управления энергосбережением»).

Следует так же отметить, что подобная BI-система может служить базой для множества разработок под задачи конкретного заказчика.

Типовым задачам — уникальные решения

— При выборе BI-решения для клиента учитывается ли сектор экономики, особенности определенной отрасли, в которой работает предприятие? Специализированы ли сами платформы под определенный сектор: финансовый, корпоративный, государственный?

С.Д.: — Все зависит от разработчика и платформы, которую выбрал клиент. Изначально одной из причин, почему мы решили работать с разработчиком Prognoz Platform — компанией «Прогноз», стал тот факт, что она создала гибкую модульную платформу, на базе которой можно решить огромный ряд задач для бизнеса. Сама платформа не привязана к какому-либо департаменту, функционалу или задаче.

«Прогноз» при разработке платформы основывался на 15 принципах Gartner об идеальной платформе и воплотил их в трех блоках модулей: блок ведения единой инфраструктуры метаданных, блок средств разработки и интеграционных компонентов, блок инструментов аналитической обработки и представления информации. Ограничений по разворачиванию данной платформы под какие-либо задачи, департаменты или отрасли нет. Другой вопрос, что существуют типовые решения под самые распространенные задачи определенных департаментов или должностей. К примеру, больше всего обращений у нас от корпоративного сектора, от промышленных и энергетических предприятий, от телекоммуникационных компаний.

Д.Б.: — У многих зарубежных и российских вендоров, включая «Прогноз», разработаны вертикальные решения, построенные под определенные задачи, цели, либо под функционал департамента. В отличие от горизонтальных решений, выстроенных под заказчика на платформе, вертикальные также обладают рядом преимуществ. При их внедрении не требуется больших временных и трудозатрат на настройку решения, особенно это касается отраслей и департаментов с высокой долей регламентирующих норм и законов, вроде финансового департамента. Также внедрение вертикальных решений снижает сроки реализации проектов, быстрее окупает себя, позволяет использовать международный опыт организации бизнес-процессов в компаниях с соответствующим профилем деятельности.

Отмечу, что при внедрении вертикальных решений всегда есть риск, что их не удастся распределить на другие отделы или даже просто на другие задачи в рамках одного департамента. Поэтому приходится внедрять несколько вертикальных решений. Такое «лоскутное» построение IT-стратегии не всегда приводит к желаемым результатам и объединению всех IT-инструментов воедино.

— Вы упомянули про типовые решения. Расскажите о наиболее востребованных, пожалуйста. Какие задачи чаще всего решают клиенты с их помощью?

С.Д.: — Если говорить об отраслевом принципе построения решений, то одним из первых с большими объемами  данных столкнулся телеком. Все операторы мобильной связи мира сообща пересылают около 21 млрд SMS в день. Именно для телеком-отрасли изначально разработано специализированное решение для прогнозирования оттока абонентов, построенное с использованием математических инструментов и нацеленное на минимизацию потерь связанных со снижением численности клиентской базы.

Телекоммуникационные компании, столкнувшись с большими данными, начали искать и внедрять решения вендоров «Большой четверки», поставляющей решения по бизнес-аналитике, — IBM, Microsoft, Oracle и SAP AG. Сейчас уже есть менее знаменитые производители, предлагающие аналогичные продукты, но по более низкой цене. Так, на базе Prognoz Platform разработано решение, «заточенное» под телеком-сегмент. Оно не просто сохраняет функционал зарубежных вендоров, но и стоит значительно дешевле.

Д.Б.: — Типовые задачи, с которыми работает наш Центр компетенции, — это построение моделей бюджетирования, автоматизация процесса финансового планирования, настройка финансовой отчетности под требования клиентов. Это вертикальное решение может внедряться отдельно только под задачи финансового департамента, а может в составе решения Prognoz Platform «Аналитика для компании». Оно создано в соответствии со стандартными требованиями любой крупной компании. Так, организации с большим количеством юридических лиц и бизнесов, внедрив эту систему, могут планировать приход и расход денег, отслеживать платежи от контрагентов, рассчитывать необходимые суммы кредитов, планировать бюджетный процесс и контролировать его исполнение. Результат — сокращение времени подготовки отчетов в 4 раза, увеличение горизонта планирования в 10 раз, сокращение времени на поиск договоров в 10 раз, унификация методов сбора и оценки данных. Важная особенность работы холдинга с большими производственными мощностями — это энергосбережение.

Крупный холдинг с общей численностью сотрудников более 30 тыс. человек в 20 регионах России, внедрив систему на базе Prognoz Platform, смог дополнительно сэкономить более 500 млн руб., и в итоге была сформирована база знаний из 100 лучших практик энергосбережения. Однако нужно понимать, что при внедрении любого решения, горизонтального или вертикального, идти всегда необходимо от задач и проблем клиента, а не от того, какое типовое решение или разработка есть у того или иного вендора.

— Означает ли наличие типовых решений, что в системах бизнес-аналитики существуют коробочные решения, которые IT-департаменты клиентов могут внедрить самостоятельно?

С.Д.: — Типовые решения — не то же самое, что коробочные. Коробочные решения в сфере бизнес-аналитики в том значении, в котором мы привыкли понимать, — больше миф, чем реальность. Конечно, у вендора «Прогноз» есть программы обучения и для клиентов, и для партнеров. Однако доля консалтинга в проектах по внедрению систем бизнес-аналитики всегда высока. Любая компания стремится, чтобы учитывались ее особенности, у каждого клиента могут быть свои предпочтения по доработке функциональности программы, у каждого клиента свои источники данных.

Даже при отсутствии особых персональных требований к программе, BI-системы остаются одним из самых кастомизированных продуктов на IT-рынке. Всегда очень индивидуально идет процесс интеграции данных в систему, настройка отчетности в виде, необходимом бизнес-пользователям.

Бизнес-пользователь в центре внимания

— Такие решения и инструменты просты и понятны для вас, технических специалистов, а что же с бизнес-пользователями? Зачастую они кажутся сложными для восприятия: клиенты не боятся, что не разберутся?

С.Д.: — Идея того, что BI-системы сложны для восприятия, давно устарела. Разработчики максимально адаптируют их под нужды бизнес-пользователей, делая интерфейс программы максимально привычным для людей и максимально приближенным к привычным программам вроде Microsoft Excel.

Роль IT-департаментов в компаниях меняется. Это уже не просто отдел, обслуживающий «железо» и предоставляющий техническую возможность работать, а команда, предоставляющая бизнесу IT-инструменты, разработанные под конкретные задачи. А принцип Self-Service BI дает возможность бизнес-пользователям без помощи IT-специалистов настраивать необходимые отчеты с соответствующей ролью безопасности и получать их в том формате, который необходим руководству.

Д.Б.: — Хотелось бы дополнить, что принцип Self-service BI позволяет не просто настраивать нерегламентированные OLAP-запросы и предоставлять их в виде отчетов, но и самостоятельно работать практически с любыми приложениями вроде аналитических панелей, регламентированных отчетов, без IT-специалистов. При наличии необходимых дополнительных знаний пользователи могут работать с такими инструментами, как анализ временных рядов и карты показателей.

Один из основных принципов, которому следует программа Prognoz Platform,— это WYSIWYG (What you see is what you get). Это возможность BI-платформы просматривать результаты анализа и печати произвольных отчетов в точно такой же форме, как и при редактировании. Еще один популярный принцип, закладываемый в современные платформы бизнес-аналитики, — технология построения запросов к системе в текстовом виде (Search-Based BI), позволяющая искать необходимые показатели с помощью текстовых запросов на родном языке. Практически все платформы дают широкие возможности интеграции с социальными сетями, корпоративным порталом, сайтами.

— Какие предпосылки к внедрению BI должны быть в компании? Каких правил стоит придерживаться для получения результатов?

С.Д.: — Самая важная предпосылка — осознание проблемы в работе с данными и желание поменять ситуацию. Взять любое производство, где штат сотрудников несколько тысяч человек. Перед руководителем такого предприятия встает вопрос, как отслеживать KPI, а также эффективность и необходимость работы каждого сотрудника. И не всегда приходит мысль, что при привязке KPI сотрудника к цели компании и при анализе эффективности работы персонала в разрезе целей компании можно заработать. Системы бизнес-аналитики дают возможность довольно просто и наглядно проанализировать эффективность работы. Так, один небезызвестный холдинг при проведении анализа загруженности работников, смог провести оптимизацию штата на 30% без потери в качестве работы.

Важно, чтобы все участники процесса добросовестно относились к подготовке требований для системы и техзадания, так как именно от этого на 90% зависит то, что будет в результате у пользователей.

Д.Б.: — Кроме того, следует учитывать масштаб компании и уровень ее IT-развития. Внедрение BI-систем оправдано только в средних и крупных компаниях, где имеются большие объемы данных, которые требуется обрабатывать. Если нет начальных данных, не внедрены первичные учетные и управляющие системы, то BI-система не сможет быть полезной, т.к. не будет достаточно данных для обработки и анализа. Если говорить о правилах, то универсальных немного. Первое — изначально определить самую острую проблему и выбрать человека, ответственного за предоставление требований к программе и подрядчику. По мнению Бориса Эвельсона, ведущего эксперта Forrester по рынку BI, внедрением BI-системы не должен руководить или принимать решения IT-директор или начальник IT-службы. Всегда необходимо ориентироваться на потребности бизнес-пользователей, тех людей, кто зарабатывает для компании деньги или считает, сколько их потрачено/заработано.

Далее, необходимо не только очень внимательно изучить требования к программе на момент выбора, но и оценивать будущее развитие системы, возможные последующие требования к системе. Иногда, погнавшись за низкой ценой или простотой внедрения, компания через пару лет может столкнуться с проблемой покупки новой платформы из-за несоответствия функционала системы требованиям по количеству пользователей, по функционалу пользовательских, интеграционных модулей, по целевым решениям. Также важно понимать, что внедрение — процесс поэтапный. Начинается он с определенных задач/отделов, а затем — масштабируется в рамках всей компании.

«Прогноз»: 20 лет разработок и внедрения

— Какие продукты продвигает ваш Центр компетенции? Почему предпочтение отдали именно вендору «Прогноз» и его продукту, ведь существуют более известные решения и разработчики?

С.Д.: Исторически BI в России и в мире продвигала и продавала только «Большая четверка» вендоров: IBM, Microsoft, Oracle Corp. и SAP AG. Мало кто знал, что в нашей стране есть разработчик продвинутой платформы с 20-летним опытом разработки и внедрения программного обеспечения бизнес-класса. Компания «Прогноз» с офисами в 9 странах мира, включая Китай, США и Канаду, уже 20 лет продает системы бизнес-аналитики во многие госструктуры, начиная с Правительства РФ и заканчивая муниципальными органами власти и зарубежными офисами международных компаний. В последние годы вендор усилил работу в корпоративном секторе на территории России и СНГ и начал дорабатывать свои продукты, учитывая потребности российских коммерческих структур.

Тот факт, что разработка компании не раскручена, — это плюс для клиентов, который означает отсутствие наценки на бренд. Заказчики платят только за сам продукт, не переплачивая за огромный маркетинговый бюджет. Соответственно, стоимость программы Prognoz Platform в разы ниже при том же функционале, что и у знаменитых вендоров.

Д.Б.: — Работать проще, чем с зарубежными аналогами. У российского производителя не только круглосуточная техподдержка на русском языке, но и большая мобильность специалистов и разработчиков, если возникает необходимость в их помощи. Существует возможность доработки платформы по запросам клиентов либо интеграторов, в том числе и оперативная доработка. Головной офис с большей частью разработчиков находится в Перми, домашнем регионе нашего Центра компетенции.

Радует быстрая адаптация платформы к требованиям рынка России, определенных отраслей, что не всегда удается зарубежным разработчикам из-за удаленности и размеров бизнеса. Существует возможность обучения и сертификации по платформе Prognoz Platform в России (в Москве или Перми) IT-специалистов клиентов непосредственно от вендора по любому решению. Кроме того, при наборе группы можно пройти обучение на территории заказчика.

По материалам каталога программных и аппаратных решений и IT-услуг Softline direct.