BI^действуй!
В марте 2007г. компания Oracle объявила о планах приобрести Hyperion Solutions – игрока BI, специализирующегося только на финансах. Oracle должна будет объединить возможности BI Hyperion и собственную функциональность BI и выделить собственных клиентов среди почти 12000 клиентов Hyperion, многие из которых являются клиентами соперника Oracle – компании SAP.
Также в марте компания Accenture объединилась с SAS, другим узкоспециализированным поставщиком BI. Говоря конкретно, эти две компании планируют вместе работать над увеличением возможностей SAS, а также, согласно Accenture, над улучшением ПО SAS за счет усиления экспертной оценки отрасли компанией Accenture. В ближайшем будущем Accenture сможет использовать оцениваемую высоко аналитику SAS, чтобы содействовать собственной организации Accenture Information Management Services (AIMS), в то время как SAS получит доступ к огромной сети продаж и клиентов Accenture. Конечно, Accenture также поддерживает партнерство и союзнические отношения с Oracle и Hyperion.
Очевидно, что BI остается отличной возможностью для консалтинговых компаний. Все лидирующие консалтинговые компании и большинство фирм помельче поддерживают объединения с крупными поставщиками баз данных BI и с различными поставщиками инструментов BI. BearingPoint - это типичная компания. «Мы поддерживаем взаимоотношения с Oracle, а также с IBM, SAP, Google и Microsoft», - сказал Молей из компании BearingPoint.
[Перепечатка материалов 12NEWS.ru разрешается только с предварительного согласования с редакцией или автором. Если вы читаете этот материал на другом ресурсе, пожалуйста, сообщите нам об этом editor@12news.ru]
Хотя последние новинки сфокусированы на инструментах BI, консультанты BI задаются вопросом: возможно проблема BI не в инструментарии, а в недостатке представления о BI у части руководства компаний. Ряд факторов внесли вклад в провал BI у руководства. «До сих пор BI никогда не был проблемой руководства», - заявила Харрис, директор по исследованиям Accenture Institute.
Сначала идут технологические причины. «У них нет доступной информации или нет вычислительных мощностей», - говорит Харрис. Конечно, сложные объединения баз данных требовали значительных компьютерных мощностей, которые были весьма дорогостоящи и старательно ограничивались еще десять лет назад. Большие запросы могли поставить на колени даже самые навороченные машины. «Но сейчас мощности есть», - говорит Харрис. С многопроцессорными, масштабируемыми системами, технологии сегодня не ограничивают BI.
Другим обстоятельством была боязнь компьютеров среди руководства. «Предыдущее поколение не использовало компьютеров», - говорит Харрис. Они ожидали, что администраторы и секретари будут использовать компьютеры вместо них. Многие не могли даже самостоятельно напечатать письмо, не говоря уже о поиске файла или запроса к базе данных. Однако, «теперь пришло новое поколение лидеров среди руководства, и оно пользуются ноутбуками», - продолжает она. Сейчас вы не закончите бизнес-школу без умения работать с PowerPoint, Microsoft Access, поисковиком Google и прочими замысловатыми инструментами.
Но обладание компьютерными навыками и использование компьютера для доступа и анализа информации для принятия решений – это разные вещи. Сложность на текущий момент составляет огромный объем данных, которые должны быть собраны, обработаны, агрегированы и представлены. «Менеджеры смотрят на горы информации. Чтобы понять ее, им нужно взглянуть более широко, с точки зрения всего предприятия. Им нужно договориться об измерениях, показателях и определениях», - продолжает Моллей, управляющий директор по бизнес-аналитике и измерению производительности в отделении Oracle компании BearingPoint. Это вопросы видения и стратегии, а не инструментария.
Например, Моллей ссылается на ситуацию крупного банка, где каждое из подразделений хранит данные о своих клиентах. Один и тот же человек часто является клиентом нескольких подразделений, что усложняет картину BI. Каждый хранит, управляет и анализирует данные по-своему. «Сложность возникает на уровне предприятия», - говорит она, и это потребует решить вопрос видения и стратегии BI.
Старая BI искала очень простые ответы. Сколько конкретного товара мы продали в данном регионе в данных временных рамках? Чем один регион отличается от другого? Если менеджер хорошо разбирался в BI, то он мог попробовать многомерный OLAP, - где вы сравниваете множественные факторы с другими факторами в сложной матрице, смотря различные срезы по одному или другому фактору. «Нарезка кубиками и ломтиками», как это часто называют. Однако в этом случае для интерпретации результатов обычно обращались к профессорам статистики.
Новая BI стремится к специальным запросам, отчетам и даже сбору данных для работы руководителей. Новая болевая точка BI, нацеленная на привлечение внимания нового поколения руководства, которое принимает решения на основе информации, это – аналитика, предмет книги Харрис. Даже больше, чем просто аналитика, цель – возможность предвидения. Идея в том, что вы можете моделировать и анализировать данные для предсказания будущего поведения, например, как группа клиентов отреагирует на медленное изменение цены продукта и упаковки.
«Под аналитикой мы подразумеваем широкое использование данных, статистического и количественного анализа, объяснительную и прогнозную модели и менеджмент, основанный на фактах для управления решениями и деятельностью», - пишет Харрис. Прогнозная аналитика не является чем-то совершенно новым. Она поддержала кредитные процессы, такие как оценка кредитоспособности, когда кредитор пытается предсказать вероятность того, что заемщик не выполнит обязательств. Финансовые институты используют данные процессы для предсказаний оттока клиентов и для определения вероятности обмана. Харрис рассматривает аналитику даже шире: «Аналитика может поддерживать почти любой бизнес-процесс», - пишет она.
Руководству требуется больше, чем просто аналитика. Им нужно, чтобы BI была дальновидной. «Теперь руководители хотят новую BI, которая умеет предсказывать», - говорит Санжай Сегал, руководитель, финансовый директор консалтинговых услуг компании Archstone Consulting. Однако для большинства организаций BI прекратится на поставке смеси исторических и прогнозных данных, так как руководители пытаются понять, что происходило, что происходит сейчас, и что они могут изменить, чтобы получить другие результаты в будущем.
В собственном исследовании журнал InfoWorld выяснил, что 62% опрошенных говорят, что используют прогнозный анализ уже сейчас или планируют это сделать в течение года. Из них большинство применяет его для продаж, финансов и маркетинга. Меньшее количество применяет его к логистике/управлению товарами или клиентским сервисным/call-центрам.
Новая BI должна быть не только более дальновидная, но и работать в режиме реального времени. Полагаться только на данные месячной, недельной или даже дневной давности, мало. «Компании должны переходить от исторических данных к реальному времени. Им требуется аналитика, введенная непосредственно в бизнес-процесс», - говорит Моллей.
Наконец, на данный момент BI нацеливалась, в основном, на структурированные данные баз данных и различных приложений. Следующим этапом для новой BI могут быть неструктурированные данные. Например, какую пользу может извлечь руководство, применяя аналитику к таким неструктурированным данным, как call-центр или записи help-desk?
Остается ряд помех в BI, хотя технические проблемы решены. Тем не менее, удивительно, но проблемы сейчас продолжают вертеться вокруг тех же вопросов, которые мешали BI ранее: доступность данных, качество данных, согласование значений данных.
«Помеха номер один, о которой я слышал от руководства, это то, что информация не совпадает», - говорит Сегал.
Данная проблема обострялась ростом глобальной экономики. «С приобретениями компании значительно увеличиваются. Теперь они представляют собой множество отдельных систем. Компании выдергивают информацию из множества источников», - продолжает Сегал.
Решение как очевидно, так и старо: «Компании должны бороться за получение одной версии правды», - говорит Сегал. Это присказка, которую консультанты повторяют с момента появления BI. И даже сейчас компании испытывают трудности в соглашении по таким базовым понятиям, как из чего состоит доход от продаж. Стоит ли удивляться, что цифры часто не совпадают?
Самостоятельные организационные подразделения продолжают срывать усилия BI. «Все точки должны быть связаны в каждой из функций», - говорит Моллей. Высшее руководство будет оставаться в темноте до тех пор, пока данные, которые им нужны, находятся в разных отдельных подразделениях. Или они будут тратить состояния, как указывает Сонгнефест, чтобы вытащить данные из каждого подразделения и нормализовать их до того, как по ним можно будет что-то понять.
Тенденция руководства к аналитике BI на основе информации, продвигаемая книгами, наподобие книги Харрис, кажется неизбежной. Но остается большое количество консервативных менеджеров, которые предпочитают интуитивный подход. Недооценивая аналитику, такие руководители принимают решения, основываясь на своей интуиции.
Такие руководители нашли поддержку в книге Малькольма Глэдвелла «Мгновение» (Little Brown, 2005), которая рекламирует концепцию принятия решений, на основе того, что Глэдвелл называет подсознательным. Его идея: «Решения, принятые очень быстро, могут быть не хуже тех, что принимаются продуманно и взвешенно».
Подходы Харрис и Глэдвелла не настолько противоречивы, как это может показаться вначале. На самом деле, действия, выполненные мгновенно, часто основываются на многолетнем опыте, который тщательно анализировался до принятия таких, кажущихся спонтанными, решений.
Если это так, BI и аналитика среди руководства может оказаться просто средством систематизации и усиления агрегации и усвоения коллективного, приспособленного, подсознательного опыта организации.
Alan Radding
Перевод и адаптация: Алексей Маринин
12NEWS ©
Также в марте компания Accenture объединилась с SAS, другим узкоспециализированным поставщиком BI. Говоря конкретно, эти две компании планируют вместе работать над увеличением возможностей SAS, а также, согласно Accenture, над улучшением ПО SAS за счет усиления экспертной оценки отрасли компанией Accenture. В ближайшем будущем Accenture сможет использовать оцениваемую высоко аналитику SAS, чтобы содействовать собственной организации Accenture Information Management Services (AIMS), в то время как SAS получит доступ к огромной сети продаж и клиентов Accenture. Конечно, Accenture также поддерживает партнерство и союзнические отношения с Oracle и Hyperion.
Очевидно, что BI остается отличной возможностью для консалтинговых компаний. Все лидирующие консалтинговые компании и большинство фирм помельче поддерживают объединения с крупными поставщиками баз данных BI и с различными поставщиками инструментов BI. BearingPoint - это типичная компания. «Мы поддерживаем взаимоотношения с Oracle, а также с IBM, SAP, Google и Microsoft», - сказал Молей из компании BearingPoint.
[Перепечатка материалов 12NEWS.ru разрешается только с предварительного согласования с редакцией или автором. Если вы читаете этот материал на другом ресурсе, пожалуйста, сообщите нам об этом editor@12news.ru]
Инструменты или BIдение?
Хотя последние новинки сфокусированы на инструментах BI, консультанты BI задаются вопросом: возможно проблема BI не в инструментарии, а в недостатке представления о BI у части руководства компаний. Ряд факторов внесли вклад в провал BI у руководства. «До сих пор BI никогда не был проблемой руководства», - заявила Харрис, директор по исследованиям Accenture Institute.
Сначала идут технологические причины. «У них нет доступной информации или нет вычислительных мощностей», - говорит Харрис. Конечно, сложные объединения баз данных требовали значительных компьютерных мощностей, которые были весьма дорогостоящи и старательно ограничивались еще десять лет назад. Большие запросы могли поставить на колени даже самые навороченные машины. «Но сейчас мощности есть», - говорит Харрис. С многопроцессорными, масштабируемыми системами, технологии сегодня не ограничивают BI.
Другим обстоятельством была боязнь компьютеров среди руководства. «Предыдущее поколение не использовало компьютеров», - говорит Харрис. Они ожидали, что администраторы и секретари будут использовать компьютеры вместо них. Многие не могли даже самостоятельно напечатать письмо, не говоря уже о поиске файла или запроса к базе данных. Однако, «теперь пришло новое поколение лидеров среди руководства, и оно пользуются ноутбуками», - продолжает она. Сейчас вы не закончите бизнес-школу без умения работать с PowerPoint, Microsoft Access, поисковиком Google и прочими замысловатыми инструментами.
Но обладание компьютерными навыками и использование компьютера для доступа и анализа информации для принятия решений – это разные вещи. Сложность на текущий момент составляет огромный объем данных, которые должны быть собраны, обработаны, агрегированы и представлены. «Менеджеры смотрят на горы информации. Чтобы понять ее, им нужно взглянуть более широко, с точки зрения всего предприятия. Им нужно договориться об измерениях, показателях и определениях», - продолжает Моллей, управляющий директор по бизнес-аналитике и измерению производительности в отделении Oracle компании BearingPoint. Это вопросы видения и стратегии, а не инструментария.
Например, Моллей ссылается на ситуацию крупного банка, где каждое из подразделений хранит данные о своих клиентах. Один и тот же человек часто является клиентом нескольких подразделений, что усложняет картину BI. Каждый хранит, управляет и анализирует данные по-своему. «Сложность возникает на уровне предприятия», - говорит она, и это потребует решить вопрос видения и стратегии BI.
Новая BI
Старая BI искала очень простые ответы. Сколько конкретного товара мы продали в данном регионе в данных временных рамках? Чем один регион отличается от другого? Если менеджер хорошо разбирался в BI, то он мог попробовать многомерный OLAP, - где вы сравниваете множественные факторы с другими факторами в сложной матрице, смотря различные срезы по одному или другому фактору. «Нарезка кубиками и ломтиками», как это часто называют. Однако в этом случае для интерпретации результатов обычно обращались к профессорам статистики.
Новая BI стремится к специальным запросам, отчетам и даже сбору данных для работы руководителей. Новая болевая точка BI, нацеленная на привлечение внимания нового поколения руководства, которое принимает решения на основе информации, это – аналитика, предмет книги Харрис. Даже больше, чем просто аналитика, цель – возможность предвидения. Идея в том, что вы можете моделировать и анализировать данные для предсказания будущего поведения, например, как группа клиентов отреагирует на медленное изменение цены продукта и упаковки.
«Под аналитикой мы подразумеваем широкое использование данных, статистического и количественного анализа, объяснительную и прогнозную модели и менеджмент, основанный на фактах для управления решениями и деятельностью», - пишет Харрис. Прогнозная аналитика не является чем-то совершенно новым. Она поддержала кредитные процессы, такие как оценка кредитоспособности, когда кредитор пытается предсказать вероятность того, что заемщик не выполнит обязательств. Финансовые институты используют данные процессы для предсказаний оттока клиентов и для определения вероятности обмана. Харрис рассматривает аналитику даже шире: «Аналитика может поддерживать почти любой бизнес-процесс», - пишет она.
Руководству требуется больше, чем просто аналитика. Им нужно, чтобы BI была дальновидной. «Теперь руководители хотят новую BI, которая умеет предсказывать», - говорит Санжай Сегал, руководитель, финансовый директор консалтинговых услуг компании Archstone Consulting. Однако для большинства организаций BI прекратится на поставке смеси исторических и прогнозных данных, так как руководители пытаются понять, что происходило, что происходит сейчас, и что они могут изменить, чтобы получить другие результаты в будущем.
В собственном исследовании журнал InfoWorld выяснил, что 62% опрошенных говорят, что используют прогнозный анализ уже сейчас или планируют это сделать в течение года. Из них большинство применяет его для продаж, финансов и маркетинга. Меньшее количество применяет его к логистике/управлению товарами или клиентским сервисным/call-центрам.
Новая BI должна быть не только более дальновидная, но и работать в режиме реального времени. Полагаться только на данные месячной, недельной или даже дневной давности, мало. «Компании должны переходить от исторических данных к реальному времени. Им требуется аналитика, введенная непосредственно в бизнес-процесс», - говорит Моллей.
Наконец, на данный момент BI нацеливалась, в основном, на структурированные данные баз данных и различных приложений. Следующим этапом для новой BI могут быть неструктурированные данные. Например, какую пользу может извлечь руководство, применяя аналитику к таким неструктурированным данным, как call-центр или записи help-desk?
УдиBIтельные преграды
Остается ряд помех в BI, хотя технические проблемы решены. Тем не менее, удивительно, но проблемы сейчас продолжают вертеться вокруг тех же вопросов, которые мешали BI ранее: доступность данных, качество данных, согласование значений данных.
«Помеха номер один, о которой я слышал от руководства, это то, что информация не совпадает», - говорит Сегал.
Данная проблема обострялась ростом глобальной экономики. «С приобретениями компании значительно увеличиваются. Теперь они представляют собой множество отдельных систем. Компании выдергивают информацию из множества источников», - продолжает Сегал.
Решение как очевидно, так и старо: «Компании должны бороться за получение одной версии правды», - говорит Сегал. Это присказка, которую консультанты повторяют с момента появления BI. И даже сейчас компании испытывают трудности в соглашении по таким базовым понятиям, как из чего состоит доход от продаж. Стоит ли удивляться, что цифры часто не совпадают?
Самостоятельные организационные подразделения продолжают срывать усилия BI. «Все точки должны быть связаны в каждой из функций», - говорит Моллей. Высшее руководство будет оставаться в темноте до тех пор, пока данные, которые им нужны, находятся в разных отдельных подразделениях. Или они будут тратить состояния, как указывает Сонгнефест, чтобы вытащить данные из каждого подразделения и нормализовать их до того, как по ним можно будет что-то понять.
Тенденция руководства к аналитике BI на основе информации, продвигаемая книгами, наподобие книги Харрис, кажется неизбежной. Но остается большое количество консервативных менеджеров, которые предпочитают интуитивный подход. Недооценивая аналитику, такие руководители принимают решения, основываясь на своей интуиции.
Такие руководители нашли поддержку в книге Малькольма Глэдвелла «Мгновение» (Little Brown, 2005), которая рекламирует концепцию принятия решений, на основе того, что Глэдвелл называет подсознательным. Его идея: «Решения, принятые очень быстро, могут быть не хуже тех, что принимаются продуманно и взвешенно».
Подходы Харрис и Глэдвелла не настолько противоречивы, как это может показаться вначале. На самом деле, действия, выполненные мгновенно, часто основываются на многолетнем опыте, который тщательно анализировался до принятия таких, кажущихся спонтанными, решений.
Если это так, BI и аналитика среди руководства может оказаться просто средством систематизации и усиления агрегации и усвоения коллективного, приспособленного, подсознательного опыта организации.
Alan Radding
Перевод и адаптация: Алексей Маринин
12NEWS ©
© Галактика, 2007
© Издание 12NEWS (ИП Маринин А.Л.), 2007
