Bi системы примеры. Ключевые инструменты BI. Ничто не ново под… data-небосводом

Business Intelligence

Business intelligence или сокращенно BI - бизнес-анализ, бизнес-аналитика. Под этим понятием чаще всего подразумевают программное обеспечение , созданное для помощи менеджеру в анализе информации о своей компании и её окружении. Существует несколько вариантов понимания этого термина.

• Бизнес-аналитика - это методы и инструменты для построения информативных отчётов о текущей ситуации. В таком случае цель бизнес-аналитики - предоставить нужную информацию тому человеку, которому она необходима в нужное время. Эта информация может оказаться жизненно необходимой для принятия управленческих решений.
• Бизнес-аналитика - это инструменты, используемые для преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. При этом с помощью этих средств лица, принимающие решения, должны при использовании подходящих технологий получать нужные сведения и в нужное время.

Таким образом, BI в первом понимании является лишь одним из секторов бизнес-аналитики в более широком втором понимании. Помимо отчётности туда входят инструменты интеграции и очистки данных (ETL), аналитические хранилища данных и средства Data Mining .

BI-технологии позволяют анализировать большие объёмы информации, заостряя внимание пользователей лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений.

История возникновения термина

Термин впервые появился в 1958 году в статье исследователя из IBM Ханса Питера Луна (англ. Hans Peter Luhn ). Он определил этот термин как: «Возможность понимания связей между представленными фактами.»

BI в сегодняшнем понимании эволюционировал из систем для принятия решений, которые появились в начале 1960-х и разрабатывались в середине 1980-х.

В 1989 году Говард Дреснер (позже аналитик Gartner) определил Business intelligence как общий термин, описывающий «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».

Примечания

Ссылки

• На смену Business Intelligence приходит Business Analytics? (ж-л PC Week/RE № 41 (599) 6 ноября - 12 ноября 2007)
• BI как инструмент оптимизации маркетинговых кампаний (PC Week Review: Бизнес-аналитика, май 2010)
• Бизнес-аналитика: сегодня и завтра (Журнал Intelligent Enterprise № 2 (212), февраль 2010 года)
• Бизнес-аналитика на российской почве (Ж-л PC Week Review: Бизнес-аналитика, май 2010)

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Business Intelligence" в других словарях:

Business intelligence - (BI) refers to technologies, applications and practices for the collection, integration, analysis, and presentation of business information and sometimes to the information itself. The purpose of business intelligence a term that dates at least… … Wikipedia

Business Intelligence 2.0 - (BI 2.0) is a loose term referring to some new (2006 7) trends and advances in Business Intelligence (BI). The 2.0 version number alludes to version numbers assigned to software even though it is only an abstract concept not a specific… … Wikipedia

Business Intelligence - Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), Abk. BI, wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung,… … Deutsch Wikipedia

Business-Intelligence - Der Begriff Business Intelligence (engl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in… … Deutsch Wikipedia

Business Intelligence - Informatique décisionnelle Pour les articles homonymes, voir DSS et BI. L’informatique décisionnelle (Management du système d information, en anglais: DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les… … Wikipédia en Français

business intelligence - noun Any information that pertains to the history, current status or future projections of a business organization … Wiktionary

business intelligence - / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ noun information that may be useful to a business when it is planning its strategy … Marketing dictionary in english

Business Intelligence - Sammelbegriff für den IT gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem… … Lexikon der Economics

Business intelligence tools - are a type of application software designed to report, analyze and present data. The tools generally read data that have been previously stored often, though, not necessarily, in a data warehouse or data mart. Types of business intelligence tools … Wikipedia

Business Intelligence Development Studio - (BIDS) is the IDE from Microsoft used for developing data analysis and Business Intelligence solutions utilizing the Microsoft SQL Server Analysis Services, Reporting Services and Integration Services. It is based on the Microsoft Visual Studio… … Wikipedia

Книги

• Business Intelligence. Data Mining and Optimization for Decision Making , Carlo Vercellis , Business intelligence is a broad category of applications and technologies for gathering, providing access to, and analyzing data for the purpose of helping enterprise users make better… Издатель:

• Перевод

Пытаясь оценить различные BI платформы часто сложно понять, где миф, а где правда, поскольку каждый вендор позиционирует свой продукт, как “лучший на рынке”, приводя в качестве аргумента сотни субъективных обзоров, заполонивших Интернет. Если же вы хотите разобраться, какой инструмент подходит именно вашей компании, не пролистывая сотни страниц “честных” мнений, то ниже будет то, что нужно.

Мы рассмотрим наиболее популярные платформы, такие как QlikView, Klipfolio, Tableau и Power BI, и сравним их ключевые параметры: удобство использования, цену, легкость установки, поддержку, работу с различными типами данных и многое другое. Итак, вперед!

Все это, вместе или по отдельности, открывает огромные возможности для анализа различных метрик, создания и настройки уникальных визуализаций, чтобы в итоге извлекать полезную информацию для бизнеса из любых данных.

Также в платформе был сделан упор на совместимость с различными девайсами, от смартфонов и планшетов до Smart TV в конференц-залах.

Особенности

Лучше всего Klipfolio подходит для мониторинга и контроля в реальном времени непрерывных потоков данных, когда важна их динамика, и нужно быстро принимать важные решения.

Ключевые характеристики

• Интеграция различных источников данных в один отчет.
• Неограниченное количество потенциально подключенных пользователей.
• Управление правами и ограничениями доступа к важной информации.
• Доступность на мобильных ОС (iOS, Android, BlackBerry, Windows).
• Гибкий REST коннектор для подключения специальных источников данных.
• Поддержка форматов Excel, CSV, JSON, XML и др.
• Возможность добавить удобные аннотации к отчетам, которые будут видны конечным пользователям.
• Автоматическая система настройки KPI.
• Возможность легко добавить пороговые индикаторы к графикам.

Удобство использования

В Klipfolio можно строить десятки различных типов графиков, включая круговые, гистограммы, диаграммы областей и еще множество различных комбинаций. Также, пользователь, владеющий HTML и CSS может создавать собственные, неповторимые визуализации, накладывая все необходимые компоненты на дашборд через WYSIWYG редактор, а более сложные элементы графиков можно добавить с помощью различных формул и функций. Таким образом, с помощью Klipfolio можно представить информацию практически в любом виде, однако сперва нужно подумать о том, как подготовить данные.

Цена

Являясь одним из самых старых игроков в BI отрасли с огромным опытом, сегодня Klipfolio делает ставку на свои облачные решения. Klipfolio Dashboard (в качестве SaaS) предлагается по цене за пользователя, начинающейся (с некоторыми вариациями) с 19$/месяц. Этот план можно подстроить под себя и добавить дополнительные опции. Также возможен и 14-дневный пробный период.

Tableau

Еще одна крупная платформа - это Tableau . Как и большинство BI инструментов, Tableau специализируется на анализе данных через их визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных, с помощью удобных и простых, но не менее эффективных графиков.

Как и многие другие сервисы, Tableau поддерживает множество разных источников данных, организованных в формате файлов (CSV, JSON, XML, MS Excel и др.), реляционных и нереляционных БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB и др.) и облачных систем (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).

Ключевое отличие Tableau от конкурентов заключается в его особой функции - смешивании данных - комбинировании данных из разных БД и источников. Также Tableau позволяет нескольким пользователям одновременно работать над отчетом в реальном времени. Еще, в платформе реализовано несколько способов того, как можно делиться отчетами: 1) публикуя их на сервере Tableau; 2) через e-mail Tableau Reader; 3) через доступ по ссылке. Такое разнообразие добавляет гибкости и снимает многие ограничения.

Отличительные особенности

Tableau обладает широчайшими возможностями визуализации: богатая библиотека платформы включает в себя облака слов, пузырьковые и древовидные диаграммы, которые позволяют достигнуть более высокого уровня понимания своих данных и их контекста.

Как уже было сказано, дашборды Tableau чрезвычайно гибки. Основные функции сервиса позволяют невероятным образом размещать элементы на дашборде и совмещать и накладывать их друг на друга любым образом, что очень полезно в эпоху эргономики рабочего места.

Tableau довольно дружелюбен для начинающих пользователей, платформа направлена на тех, кто до этого еще не вдавался в технические детали процесса визуализации. Эта цель достигается за счет интуитивно понятного интерфейса: все необходимое чаще всего достигается не больше, чем за 2 клика мышкой, фильтры найти легко, а все операции понятно задокументированы.

С Tableau легко работать не только с точки зрения разработки и создания отчетов, но и со стороны конечного пользователя - менеджмента. Дополнительные фильтры, создание новых параметров, простая и понятная интерактивность данных - все это значительно ускоряет принятие решений и делает их более эффективными.

Ключевые характеристики

• Отличные возможности для распространения отчетов и дашбордов.
• Поддержка более 30 типов данных.
• Смешивание данных из разных источников.
• Интеграция с R.
• Самое активное сообщество пользователей, которые создают тысячи обучающих видео, блогов и форумов.

Удобство использования

Потрясающее удобство и легкость использования - главная причина, почему Tableau считают одним из самых простых для освоения BI сервисов, а лучше всего он себя проявляет при анализе структурированной информации. Импортировать данные, строить красивые графики, делиться ими и публиковать их в открытом доступе - ни одна другая платформа не может обеспечить пользователей настолько широкими возможностями при такой простоте. Более того, огромное количество различных руководств и гайдов практически обнуляет вероятность столкнуться с какими-либо трудностями.

Цена

Tableau имеет 3 различных продукта с тремя различными ценами: Tableau Desktop, Tableau Online и Tableau Server. Детальную информацию можно найти .

Tableau Desktop предназначен для отдельных пользователей и стоит 999$ в год за человека и 1,999$ для корпоративного пользования, включая поддержку. В первом случае предполагается подключение до 6 источников данных, а во втором - до 44.

Tableau Online - это облачная платформа с веб-интерфейсом, которую можно использовать бесплатно, но при условии, что все решения будут храниться на общем сервере и будут опубликованы в открытом доступе. Приватная же версия стоит 500$ в год за одного пользователя.

Наконец, Tableau Server - это монолитный бизнес-инструмент для компаний, которые управляют своими серверами и хотят иметь полный контроль над потоками данных и их безопасностью. Однако стоить такое удовольствие будет 10,000$ в год за 10 пользователей, а поддержка обойдется в дополнительные 25% от этой суммы.

Power BI

Power BI - это онлайн-сервис, разработанный Microsoft для бизнес-аналитики с возможностью подключения различных источников данных и сторонних приложений. Платформа обладает веб-интерфейсом, позволяющим создавать кастомизированные визуализации, а с помощью настольного приложения можно проводить стандартизацию и очистку данных. Интересно, что существует также и мобильная версия Power BI, доступная на различных ОС, чтобы принимать решения на ходу.

Power BI прост и минималистичен, но в то же время обладает мощью и стабильностью. Как и любое другое ПО, у него есть как плюсы, так и минусы.

Отличительные особенности

Что отличает Power BI от других решений?

Во-первых, это продукт Microsoft, а значит он следует философии, принципам и архитектуре, схожими с другими продуктами IT-гиганта. Интерфейс программы будет хорошо знаком пользователям Windows.

Во-вторых, принадлежность к Microsoft дает и другое преимущество: Power BI тесно связан с главными продуктами компании, такими как MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server.

Вообще говоря, Power BI был создан с целью расширить функциональность MS Excel и прокачать его до нового уровня и использовать при решении задач, в которых он ранее не был задействован.

Ключевые характеристики

• Есть бесплатная базовая версия, позволяющая сначала попробовать поработать с Power BI.
• Поддерживает множество способов импорта данных (потоковые данные, облачные сервисы, книги Excel и сторонние приложения).
• Интерактивные дашборды с изменением данных в реальном времени.
• Простое API для интеграции Power BI в ваши приложения.
• Делиться отчетами и дашбордами можно несколькими разными способами.
• Поддержка нескольких платформ (Веб-, настольное или мобильное приложение).

Удобство использования

Интерфейс прост и будет понятен всем, кто знаком с Windows (то есть почти каждому), поэтому работать с Power BI обычно приятно. Множество кнопок и функций выглядят похоже на MS Excel и другие продукты MS Office.

Визуализации же создаются старым добрым способом drag-and-drop. Все, что вам нужно для создания какого-либо графика - нажать на необходимый элемент и перетащить его на пустое место в отчете. Тот же принцип работает и при выборе того, какие данные необходимо визуализировать - просто выделите кусок данных и поместите его на то место, где находится график.

Цена

Microsoft Power BI считается качественным инструментом бизнес-аналитики, многих привлекает и достаточно демократичная ценовая политика. В нее входят два варианта: бесплатная версия сервиса с ограниченными возможностями и корпоративная лицензия Power BI Pro с полным спектром функций.

Бесплатная версия доступна для любого отдельного пользователя и обладает следующими характеристиками: лимит памяти в 1 Гб, скорость обработки потоковых данных 10,000 строк/час вместе с ограничениями на обновление и совместную работу над отчетами.

Power BI Pro стоит 9,99$ за одного пользователя в месяц и увеличивает лимит памяти до 10 Гб на человека вместе со скоростью в 1 млн строк/час. Также появляется возможность доступа к источникам данных напрямую, связывая их с данными компаниями через Data Connectivity Gateway. Наконец, становятся доступными продвинутые инструменты совместной работы, такие как Office 365 Groups, Active Directory groups и каталог данных.

Теперь, чтобы структурировать все, что было сказано выше, приведем сравнительную таблицу всех рассмотренных платформ:

Теги: Добавить метки

Главная часть BI-инструментов делится на корпоративные BI-наборы и BI-платформы. Средства генерации запросов и отчетов в большой степени поглощаются и замещаются корпоративными BI-наборами. Многомерные OLAP-механизмы или серверы, а также реляционные OLAP-механизмы являются BI-инструментами и инфраструктурой для BI-платформ.

Большинство BI-инструментов применяются конечными пользователями для доступа, анализа и генерации отчетов по данным, которые чаще всего располагаются в хранилище, витринах данных или оперативных складах данных. Разработчики приложений используют BI-платформы для создания и внедрения BI-приложений, которые не рассматриваются как BI-инструменты. Примером BI-приложения является информационная система руководителя EIS.

Инструменты генерации запросов и отчетов

Генераторы запросов и отчетов - типично «настольные» инструменты, предоставляющие пользователям доступ к базам данных, выполняющие некоторый анализ и формирующие отчеты. Запросы могут быть как незапланированными (ad hoc), так и иметь регламентный характер. Имеются системы генерации отчетов (как правило, серверные), которые поддерживают регламентные запросы и отчеты. Настольные генераторы запросов и отчетов расширены также некоторыми облегченными возможностями OLAP. Развитые инструменты этой категории объединяют в себе возможности пакетной генерации регламентных отчетов и настольных генераторов запросов, рассылки отчетов и их оперативного обновления, образуя так называемую корпоративную отчетность (corporate reporting). В ее арсенал входят сервер отчетов, средства рассылки, публикации отчетов на Web, механизм извещения о событиях или отклонениях (alerts). Характерные представители - Crystal Reports, Cognos Impromptu и Actuate e.Reporting Suite.

OLAP или развитые аналитические инструменты

Инструменты OLAP являются аналитическими инструментами, которые первоначально были основаны на многомерных базах данных (МБД) .МБД - это базы данных, сконструированные специально для поддержки анализа количественных данных с множеством измерений, содержат данные в «чисто» многомерной форме. Большинство приложений включают измерение времени, другие измерения могут касаться географии, организационных единиц, клиентов, продуктов и др. OLAP позволяет организовать измерения в виде иерархии. Данные представлены в виде гиперкубов (кубов) - логических и физических моделей показателей, коллективно использующих измерения, а также иерархии в этих измерениях. Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются «на лету».

Средства OLAP позволяют исследовать данные по различным измерениям. Пользователи могут выбрать, какие показатели анализировать, какие измерения и как отображать в кросс-таблице, обменять строки и столбцы «pivoting», затем сделать срезы и вырезки («slice&dice»), чтобы сконцентрироваться на определенной комбинации размерностей. Можно изменять детальность данных, двигаясь по уровням с помощью детализации и укрупнения «drill down/ roll up», а также кросс-детализации «drill across» через другие измерения.

Для поддержки МБД используются OLAP-серверы, оптимизированные для многомерного анализа и поставляемые с аналитическими возможностями. Они обеспечивают хорошую производительность, но обычно требуют много времени для загрузки и расширения МБД. Поставляются с возможностью «reach-through», позволяя перейти от агрегатов к деталям в реляционных БД. Классический OLAP-сервер - Hyperion Essbase Server.

Сегодня реляционные СУБД применяются для эмуляции МБД и поддерживают многомерный анализ. OLAP для реляционных БД (ROLAP) имеет преимущество по масштабируемости и гибкости, но проигрывает по производительности многомерному OLAP (MOLAP), хотя существуют методы повышения производительности, наподобие схемы «звезда». Несмотря на то что МБД являются по-прежнему наиболее подходящими для оперативной аналитической обработки, сейчас эту возможность встраивают в реляционные СУБД или расширяют их (например, MS Analysis Services или Oracle OLAP Services - это не то же самое, что ROLAP).

Также существует гибридная оперативная аналитическая обработка данных (HOLAP) для гибридных продуктов, которые могут хранить многомерные данные естественным образом, а также в реляционном представлении. Доступ к МБД осуществляется с помощью API для генерации многомерных запросов, тогда как к реляционным БД доступ производится посредством запросов на SQL. Примером ROLAP-сервера является Microstrategy7i Server.

Настольные OLAP-инструменты (например, BusinessObjects Explorer, Cognos PowerPlay, MS Data Analyzer), встроенные сейчас в EBIS, облегчают конечным пользователям просмотр и манипулирование многомерными данными, которые могут поступать из серверных ресурсов данных ROLAP или MOLAP. Некоторые из этих продуктов имеют возможность загружать кубы, так что они могут работать автономно. Как часть EBIS эти настольные инструменты оснащены возможностями серверной обработки, которые выходят за пределы их традиционных возможностей, но не конкурируют с MOLAP-инструментами. Настольные инструменты по сравнению с MOLAP-средствами имеют небольшую производительность и аналитическую мощь. Нередко обеспечивается интерфейс через Excel, например, MS Eхcel2000/OLAP PTS, BusinessQuery for Excel. Практически все OLAP-инструменты имеют Web-расширения (Business Objects WebIntelligence к примеру), для некоторых они являются базовыми.

Корпоративные BI-наборы

EBIS - естественный путь для предоставления BI-инструментов, которые ранее поставлялись в виде разрозненных продуктов. Эти наборы интегрируются в наборы инструментов генерации запросов, отчетов и OLAP. Корпоративные BI-наборы должны иметь масштабируемость и распространяться не только на внутренних пользователей, но и на ключевых заказчиков, поставщиков и др. Продукты BI-наборов должны помогать администраторам при внедрении и управлении BI без добавления новых ресурсов. Из-за тесного родства Web и корпоративных BI-наборов некоторые поставщики описывают свои BI-наборы как BI-порталы. Эти портальные предложения обеспечивают подмножество возможностей EBIS с помощью Web-браузера, однако поставщики постоянно увеличивают их функциональность, приближая ее к возможностям инструментов для «толстых» клиентов. Типичные EBIS поставляют Business Objects и Cognos.

BI-платформы

BI-платформы предлагают наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений. Имеются насыщенные данными приложения с «заказными» интерфейсами конечного пользователя, организованные вокруг специфических бизнес-проблем, с целевым анализом и моделями. BI-платформы, хотя и не так быстро растут и широко используются как EBIS, являются важным сегментом благодаря ожидаемому и уже происходящему росту BI-приложений. Стараниями поставщиков реляционных СУБД, создающих OLAP-расширения своих СУБД, многие поставщики платформ, которые предоставили многомерные СУБД для OLAP, чтобы выжить были вынуждены мигрировать в область BI-приложений. Семейства продуктов СУБД, обеспечивающие возможности BI, действительно подталкивают рост рынка BI-платформ. Отчасти это происходит благодаря большей активности ряда поставщиков СУБД.

Рассматривая различные инструменты, видим, что EBIS являются высоко функциональными средствами, но они не имеют такого большого значения, как BI-платформы или заказные BI-приложения. Зато BI-платформы обычно не так функционально полны, как корпоративные BI-наборы. При выборе BI-платформ нужно учитывать следующие характеристики: модульность, распределенную архитектуру, поддержку стандартов XML, OLE DB for OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM и обеспечение работы в Web. Они должны также обеспечивать функциональность, специфическую для бизнес-интеллекта, а именно: доступ к БД (SQL), манипулирование многомерными данными, функции моделирования, статистический анализ и деловую графику. Эту категорию продуктов представляют фирмы Microsoft, SAS Institute, Oracle, SAP и другие.

BI-приложения

В приложения бизнес-интеллекта часто встроены BI-инструменты (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и data mining). Многие BI-приложения извлекают данные из ERP-приложений. BI-приложения обычно ориентированы на конкретную функцию организации или задачу, такие как анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций, «churn analysis» в телекоммуникациях и т.п. Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия (enterprise perfomance management) или системы сбалансированных показателей (balanced scorecard).

Разведка данных

Разведка данных (data mining) представляет собой процесс обнаружения корреляции, тенденций, шаблонов, связей и категорий. Она выполняется путем тщательного исследования данных с использованием технологий распознавания шаблонов, а также статистических и математических методов. При разведке данных многократно выполняются различные операции и преобразования над сырыми данными (отбор признаков, стратификация, кластеризация, визуализация и регрессия), которые предназначены:

1) для нахождения представлений, которые являются интуитивно понятными для людей, которые, в свою очередь, лучше понимают бизнес-процессы, лежащие в основе их деятельности;

2) для нахождения моделей, которые могут предсказать результат или значение определенных ситуаций, используя исторические или субъективные данные.

В отличие от использования OLAP разведка данных в значительно меньшей степени направляется пользователем, вместо этого полагается на специализированные алгоритмы, которые устанавливают соотношение информации и помогают распознать важные (и ранее неизвестные) тенденции, свободные от предвзятости и предположений пользователя.

Другие методы и средства BI

Кроме перечисленных инструментов, в состав BI могут входить следующие средства анализа: пакеты статистического анализа и анализ временных рядов и оценки рисков; средства моделирования; пакеты для нейронных сетей; средства нечеткой логики и экспертные системы. Дополнительно нужно отметить средства для графического оформления результатов: средства деловой и научно-технической графики; «приборные доски», средства аналитической картографии и топологических карт; средства визуализации многомерных данных.

В современном мире существуют определенные классы программного обеспечения, которое ориентированно в основном на корпоративный сегмент (крупный и средний бизнес) и соответственно не имеет широкого распространения. Но некоторые программные комплексы имеют достаточно интересные функции, которые можно применить не только в сфере мелкого бизнеса, но и в качестве персонального инструмента. Вот об одном из таких программных комплексов и пойдет речь в данной статье.

Примечание

Я являюсь техническим специалистом, соответственно статья имеет более технический уклон. Если есть желание почитать информацию по продукту, ориентированную на бизнес пользователей, то вам на офсайт IBM.

Основная цель этой статьи, показать вам как сделать свой первый «Hello World» (по аналогии с программированием) в IBM Cognos BI.

Также хочу отметить, что я имею большой опыт написания пошаговых инструкций со скриншотами каждого шага. Но эта статья не будет очередной пошаговой инструкцией, здесь я хочу показать концепцию работы с системой, а не сделать еще один мануал.

Что такое BI?

Итак, что же такое BI система? Если в трех словах, то это продвинутая система отчетности. Что-бы было более понятно, ниже перечислю список основных функций, которыми располагают современные системы класса BI:

• возможность подключения к различным источникам данных (от файла Excel до универсального ODBC подключения)
• возможность построения как простых отчетов (типа график или таблица), так и сложных параметризированных отчетов с комбинированной структурой и ссылочными связями (Drill-Trough, Drill-Up/Drill-Down)
• возможность прозрачной работы с разными источниками данных (например, Excel и SQL Server) с полноценной обработкой связей между ними
• возможность интерактивной работы с данными (формирование отчетов «на лету»)
• возможность представления реляционных данных как многомерные
• возможность распределения прав доступа используя как внутренние источники аутентификации, так и внешние (NTLM, LDAP и т. д.)
• возможность запуска формирования отчетов как вручную, так и автоматически по расписанию
• возможность автоматической рассылки сформированных отчетов
• возможность построения отчетов в различных форматах (Excel, HTML, PDF и т. д.)

Говоря простым русским языком, BI система – это такая программа, которая предоставляет пользователю удобные инструменты анализа фактически любых данных (будь то файл Excel либо промышленное хранилище данных).

Возможность применения BI системы в качестве персонального инструмента

Сразу становится вопрос, как можно использовать эту систему в качестве персонального инструмента? Отвечу по личному примеру, я использую IBM Cognos BI в качестве инструмента по анализу статистики в своих проектах и инструмента по анализу статистики домашней бухгалтерии.

Тут конечно можно возразить, что-то в духе «я и обычным SQL запросами отлично анализирую статистику» или «встроенных функций Excel вполне достаточно чтобы проанализировать всю домашнюю бухгалтерию», но «все познается в сравнении». Как показывает практика, гораздо проще просто натаскать мышкой нужные элементы данных и получить результат в готовом виде, чем возится с написанием SQL запросов или перенастраиванием функций Excel.

Опять-таки, все написанное это лично мое мнение, с которым вы не обязаны соглашаться.

Архитектура IBM Cognos BI

Архитектура системы относительно несложная (как для системы корпоративного класса). Итак, ключевым элементом системы является IBM Cognos BI сервер (см. схему ниже), который работает с источниками данных, используя созданное пользователем описание (именуемое метаданными). Далее, посредством Web доступа, IBM Cognos BI сервер предоставляет доступ ко всем основным функциям системы.

Концептуальная архитектура комплекса IBM Cognos BI (схема получилась весьма громоздкой)

Этапы работы с системой

Чтобы сделать свой первый отчет необходимо выполнить несколько основных этапов:

1. Создать подключение к источнику данных
2. Сформировать описание источника данных, т. е. создать метаданные
3. Создать и опубликовать пакет метаданных на IBM Cognos BI сервере
4. Создать отчет

Структура тестового источника данных

Перед тем как приступить к реализации вышеописанных этапов, я хочу сказать пару слов об тестовом источнике данных. С одной стороны, структура тестового источника данных относительно простая (как для промышленного хранилища данных) с другой стороны она несколько сложнее чем простой лист Excel. Все данные в источнике являются синтетическими (сгенерированы алгоритмами на основе случайных чисел), из-за этого агрегатные показатели выглядят весьма ровно.

Как видно на схеме выше, в тестовой базе данных содержится 3 иерархических измерения: «Группа товара -> Товар», «Континент -> Страна -> Город -> Торговая точка», «Год -> Полугодие -> Квартал -> Месяц -> Дата»; 2 плоских (одномерных) измерения: «Кассир», «Региональный руководитель»; и 2 таблицы фактов: «Продажи», «План продаж».
Причем измерение «Кассир» расположено в одной из таблиц фактов в денормализованном виде, а измерение «Региональный руководитель» привязано к уровню «Страна» измерения «Торговая точка» связью «многие ко многим» (подразумевается, что один руководитель может управлять разными странами).

Подключение к источнику данных

В IBM Cognos BI все необходимые параметры для подключения к источникам данных хранятся в специальных объектах системы, которые так и называются «Data Source Connections». Чтобы создать новое подключение, необходимо выполнить несколько простых шагов: зайти на портал IBM Cognos BI, перейти в раздел «Администрирование» («Administration»), открыть вкладку «Конфигурация» («Configuration»), выбрать подраздел «Подключения источника данных» («Data Source Connections») и нажать кнопку «Новый источник данных» («New Data Source») в панели инструментов. Далее появится серия диалоговых окон, в которых будет необходимо задать несколько параметров, таких как название подключения, тип соединения, сервер, логин, пароль и т. д.

Разработка метаданных

Разработка метаданных, это один из самых сложных и ответственных моментов. От качества метаданных зависит, как работоспособность системы (скорость формирования отчетов, корректность сформированных результатов и т. д.) так и удобство разработки отчетов. Но несмотря на вышесказанное, сложность разработки метаданных прямо пропорциональна сложности источника данных. Например, чтобы построить реляционное описание нашего тестового источника данных, достаточно запустить мастер построения метаданных, несколько раз кликнуть кнопку «Next», и метаданные готовы.

Итак, как я уже писал ранее, метаданные – это описание источника данных. В IBM Cognos BI. Фундаментом метаданных являются объекты «Query Subject» и связи между ними. Объект «Query Subject» это синоним «View» из реляционных СУБД. Т. е. в основе «Query Subject» стоит запрос к СУБД, определяющий структуру объекта источника, а связи между «Query Subject» это описание логического взаимодействия между этими запросами.

Для создания метаданных в IBM Cognos BI используется отдельное приложение IBM Cognos Framework Manager (единственное не Web приложение в комплексе IBM Cognos BI). После запуска Framework Manager будет предложено создать новый проект (необходимо будет ввести наименование проекта и его расположение в локальной файловой системе).

Следует понимать, что проект Framework Manager (также именуемый как модель Framework Manager) это набор локальных файлов, с которыми работает локальная программа, а пакет метаданных это результат, который располагается на IBM Cognos BI сервере (если проводить аналогию с программированием, то проект – это исходный код, а пакет – это скомпилированное приложение). На базе одного проекта Framework Manager можно создать несколько наборов пакетов.

После того как проект Framework Manager создан, лучше всего начать работу с запуска мастера импорта метаданных (Action -> Run Metadata Wizard …). Мастер импорта предложит выбрать существующий источник данных или создать новый и позволит выбрать необходимые объекты для импорта. В простейшем случае (например, когда источником данных является файл Excel, который в 99,9% случаев содержит данные в денормализованном виде) нужно будет полям объекта «Query Subject» задать правильный тип использования (атрибут «Usage») и на этом работу с моделью Framework Manager можно заканчивать и приступать к формированию и публикации пакета метаданных. В более сложном варианте (как в нашем тестовом примере), необходимо будет проверить правильность импортированных связей между объектами «Query Subject», исправить некорректные и добавить недостающие. В более профессиональных вариантах есть возможность создавать вычисляемые поля, менять структуру «Query Subject», сформировать многомерное (multidimensional) представление, определить алгоритмы безопасности и т.д.

Создание и публикация пакета метаданных

После того как метаданные созданы, необходимо сформировать метапакет и опубликовать его на IBM Cognos BI сервере. Как я упоминал ранее, метапакет – это некоторое подмножество метаданных, которое публикуется на сервере и с которым работают все Web приложения комплекса IBM Cognos BI. Настройки метапакета позволяют скрыть или не публиковать некоторые объекты метаданных. Например, в тестовых метаданных есть некоторый «Query Subject» , который влияет на логику обработки данных источника (является связующим звеном между страной и региональным директором), но не представляет ценности при разработке отчетов, вот такой объект метаданных имеет смысл скрыть на уровне пакета. Или, например, поля с идентификаторами, их тоже имеет смысл скрыть от пользователей метапакетов.

Чтобы создать метапакет необходимо в Framework Manager, в разделе «Packages» вызвать контекстное меню и выбрать пункт «Create -> Package», после чего появится мастер создания метапакета. После того как метапакет будет создан, система сразу предложит его опубликовать на сервере. Начинающему пользователю можно сильно не вникать опции мастера публикации пакетов (просто нажимать кнопку Next и Publish). Единственно что, на последней вкладке (где будет не кнопка Next, а кнопка Publish) будет птичка «Verify package before publish», она определяет проверять ли метапакет на наличие логических неоднозначностей перед публикацией и отображает список этих неоднозначностей, если они буду найдены. Настоятельно рекомендую никогда не пропускать этот шаг и исправлять все найденные неоднозначности перед публикацией.

Создание отчетов (анализ данных)

Вот мы потихоньку и подобрались к самому интересному и регулярному процессу – это создание отчетов. Так сложилось что инструменты для создания регулярных отчетов и инструменты для быстрого анализа данных в IBM Cognos BI одни и те же (несмотря на то что в одних удобнее проводить быстрый анализ, а в других удобнее формировать регулярные отчеты, все они позволяют сохранять свои результаты в виде отчетов).

Лично я предпочитаю для всех BI задач использовать инструмент IBM Cognos Report Studio. Это наиболее универсальный инструмент, позволяющий строить отчеты фактически любой сложности и в тоже время предоставляет относительно удобные инструменты для быстрого анализа данных.

Предположим, что нам необходимо создать быстрый отчет, содержащий факт продаж в разрезе страны, товарной группы и периодичностью в квартал. Этот достаточно простой отчет можно сделать, выполнив следующие шаги:

1. запустить веб приложение IBM Cognos Report Studio
2. в окне приветствия нажать кнопку «создать» («create»)
3. в списке базовых шаблонов выбрать «перекрестная таблица» («corsstab»)
4. разместить элементы данных согласно схеме, представленной ниже
5. запустить отчет на выполнение

После запуска отчета на выполнение, получится примерно такой результат.

Глядя на получившийся отчет можно смело сказать, что оформлен он откровенно плохо, числа не отформатированы, экономический смысл откровенно сомнителен и т. д. Но все эти недостатки оформления можно убрать путем задания свойств соответствующих элементов настроек, а чтобы экономический смысл был более интересен, можно, например, сделать план/факт анализ.

Например, чтобы сделать отчет, показанный ниже (на готовых метаданных) я, как специалист с опытом, потратил где-то 20-30 минут.

А чтобы его полностью переоформить в темную цветовую схему, я потратил где-то еще 10 минут.

Заключение

Я надеюсь, что в этой статье читатель смог получить общие сведения о BI системах и принципе их работы. Конечно в рамках небольшой статьи невозможно рассмотреть относительно подробно ни один из затронутых аспектов (например, о том, как правильно сформировать метаданные, можно написать целую книгу), но я думаю, что если вы решите попробовать, то эта статья подскажет с чего начать и какого результата ожидать.

Также я совсем не затронул некоторые интересные механизмы и функции (например, механизм представления реляционного источника данных как многомерного), но это из-за того, что количество необходимого материала (минимум теории и минимум практики) потянет на отдельную статью.

Немного о лицензиях

Если вы решите купить отдельно систему IBM Cognos BI для персонального пользования или для небольшой фирмы, то наверняка цены вас неприятно удивят, но у IBM есть специальная комплексная система IBM Cognos Express, которая рассчитана на небольшие организации, содержит в себе несколько продуктов (включая BI) и стоит значительно дешевле.

Что такое BI-система, и как она работает

Чтобы построить высотку, директор строительной компании должен знать о проекте все до последнего шурупа: количество этажей, объем необходимых материалов, проверенный макет здания. А еще нужно адаптироваться к сокращающимся графикам постройки, позаботиться о сдаче площадей, уладить множество вопросов с государственными органами.

Этап №2. Организация данных

Тут тоже можно пойти двумя путями: от общих бизнес-требований или от нужд каждого подразделения. В первом случае нужно сначала проанализировать все бизнес-требования, затем проработать нужды каждого департамента. Второй подход итеративный – мы разбиваем весь объем работ на отдельные области, и в деталях описываем, как будут выглядеть аналитика и отчеты для отдела маркетинга, затем для финансов, HR и дальше идем итерациями по всем отделам.

Если хотите быстрее получить результат в виде первых отчетов, то второй вариант подойдет больше – при работе итерациями, пока следующая модель проектируется, первая уже работает. При общем подходе вы быстрее получите конечный результат, то есть общую аналитику по всем отделам.

Этап №3. Выбор стека технологий

Тема безграничная. Кратко опишем, что важно сделать на этом этапе: определить источники данных и уточнить, есть ли в них необходимая информация и показатели. Очень часто приходится дорабатывать учетные системы, чтобы показатели заводились. Когда пул источников собран, можно переходить к учетным системам, веб-ресурсам и внутренним системам компании, чтобы покомпонентно спроектировать архитектуру и прописать роль источников для трансформации данных. Любые сведения в BI-систему поступают в сыром виде, и на этом этапе только от нас зависит, насколько точные и удобные для восприятия данные менеджеры получат на выходе.

Этап №4. Проектирование интерфейсов

Сотрудники, которые пользуются системой, ценят удобный и приятный глазу интерфейс возможно так же глубоко, как и возможности, которые решение дает. Поэтому на проектах часто вводится этап прототипирования, когда мы отрисовываем формы интерфейса. Причем, если внедряем систему SAP, то UX и UI стараемся делать в интерфейсе этой системы, если Qlik, то рисуем в интерфейсе этой платформы. Благодаря такому этапу клиент понимает, какие графики лучше использовать для визуализации тех или иных показателей, какие цвета подобрать, как удобнее расположить фильтр и т.д. После этапа трансформации данных этот прототип достаточно будет наполнить. В остальном он полностью соответствует ожиданиям бизнес-пользователей.

Этап №5. Тестирование системы

Если вы меняете существующую BI-систему, то убедить пользователей в точности данных и дополнительно проконтролировать расчеты, будет несложно. Нужно взять отчет из одной системы бизнес-аналитики, взять разработанный ответ в новой, и, если все цифры совпадают, то программой можно пользоваться - данные верные. Сложнее, когда разрабатываются новые отчеты или внедряется первая система бизнес-анализа, потому что сравнивать данные не с чем.

В этом случае нужно разработать сценарии тестирования. Возьмите выгрузки по одному из направлений за заданный период и точность сведений на этом же срезе данных из той же учетной системы. Например, вы взяли из системы отчет по остаткам с 1 по 15 февраля, и он был равен 1000 единиц. На этом же срезе данных в учетной системе остаток тоже 1000 единиц. Значит, системе можно верить – данные корректные. По-другому найти эту точку сходимости, на мой взгляд, невозможно.

Отдельная тема – внедрение системы на динамически меняющийся источник данных, или когда мы внедряем решение на данных Excel, но этап загрузки данных необходимо перенести на вновь внедренный источник, в котором могло поменяться все от структуры хранилища до самих сведений. Здесь внедрение и тестирование будет идти по иным правилам.

Этап №6. Обучение команды

На проектах мы стараемся обеспечить максимальный результат от использования системы. Для этого проводим обучение финансистов, маркетологов, IT-специалистов и управленцев: знакомим с платформой, возможностями доработки и управления нашим решением, учим менеджеров максимально использовать все возможности программы. В помощь администраторам и пользователям разрабатывается сопроводительная документация: классические «Руководство администратора» и «Руководство пользователя», а часто и обучающие видеоролики. Самый детальный и сложный, но полезный материал – тот, что обычно называется «Техпроект» или «Спецификация отчетов». Он описывает весь процесс движения данных от источников до конечных отчетных форм. Не пренебрегайте этим документом. С его помощью любой новичок в команде сможет разобраться, как данные попадают в первый слой загрузки, и где они находятся в выходных отчетных формах. С помощью этого материала любое изменение или просьба по доработке системы займут минимальное количество времени.

Частые ошибки при внедрении

Как мы уже говорили, популярная ошибка при построении дерева решений - это движение от потребностей низших уровней к верхним. Но есть еще несколько критичных моментов, на которых чаще всего «прокалываются» неопытные внедренцы.

• Не разбираться в типах платформ. Существуют системы класса in-memory, которым не нужны системные хранилища данных; и платформы, которые требуют двухкомпонентную архитектуру, то есть отдельное хранилище и отдельный BI-инструмент для визуализации.
• Работать крупными мазками. Этапы загрузки, трансформации и последующей загрузки данных в приложение всегда стоит максимально детализировать и разбивать на более короткие отрезки. Многие в одном скрипте загружают, трансформируют данные, и делают последующую выгрузку. С гигантскими кусками кода не справится ни подрядчик, ни клиент. Но если код разбит на маленькие кусочки, определить, что вышло из строя, будет легко. Это сэкономит время и деньги на последующую поддержку.
• Сразу автоматизировать . Нельзя сразу отдавать в разработку отчеты от бизнес-пользователей. Возможно, они не видели других, более удобных форматов. Может быть, раньше они сталкивались с техническими ограничениями и не могли представить анализ по-другому. Простая разработка не решает задач бизнеса – нужно глубже погружаться в отрасль и процессы в компании, выяснять, в чем заключаются проблемы и целенаправленно с ними работать.

Сколько это стоит и от чего зависит

Стоимость готовой системы начинается с маленьких проектов до миллиона рублей и заканчиваются крупными внедрениями под сотню миллионов. Цифры привязаны к объемам работ - количеству отделов и количеству необходимых отчетов. Случается, что клиент хочет очень компактный по времени проект. Такая срочность тоже повлияет на общую стоимость, потому что увеличит затраты на команду и оптимизацию ресурсов.

Чем помогут консультанты

Часто консультанты самостоятельно выполняют весь объем работ и минимально привлекают сотрудников клиента. Но случается, что объем работ собственных сотрудников соизмерим с объемом работ интегратора. В зависимости от задач и финансовых возможностей клиента, компания-консультант может участвовать в проекте в нескольких форматах.

Платформа не справляется с задачей. Неоправданно долгая загрузка, технические ограничения на ввод данных, инструменты визуализации не позволяют давать нужный результат – такие сложности решаются с помощью аудита систем. Консультант знает, как подобные проблемы решаются в других компаниях, много работал с разными платформами. Он разберется в корне проблем и предложит наиболее удачное решение.

Недостаток ресурсов. Чтобы проворно систематизировать требования и не менее стремительно построить на их основе систему, могут потребоваться дополнительные ресурсы, поскольку новые запросы появляются постоянно. Часто для анализа в компании используют один инструмент, для финансовой аналитики – другой, а маркетинговую эффективность считает третий. Целый штат IT-специалистов содержать бессмысленно и неэкономно. Здесь поможет подрядчик, который уже вырастил квалифицированные кадры и умеет оптимизировать затраты на подобные задачи.

Новая задача. Если внедрением IT-решений раньше вы не занимались и не очень четко понимаете, с какого конца начать, стоит хотя бы проконсультироваться со специалистом. Риск потери возможной прибыли и времени абсолютно точно окупит затраты на эту консультацию.

Выводы

Создать любую информационную систему непросто. Проектирование аналитических решений затрудняется капризным и сложным в работе элементом – данными. Команда с опытом решит эту задачу быстрее и без приключений. Независимо от того, предпочитаете ли вы одиночные спуски по порогам Амазонки или контролируемые инструктором, уделите наибольшее внимание действиям с данными. Тогда технические и методологические сложности будут представлять меньшую угрозу, а будущая система сможет решать сложные аналитические задачи без ошибок.