Системы деловой осведомленности (Business Intelligence Systems) и хранилища данных

Привет, Вы узнаете о том , что такое системы деловой осведомленности, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое системы деловой осведомленности, business intelligence systems , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Базы данных, знаний и хранилища данных. Big data, СУБД и SQL и noSQL.

В этой лекции мы будем использовать многие понятия на интуитивном уровне, не давая им точных определений. Такие понятия будут определены в последующих лекциях.

Определение систем деловой осведомленности

Понятие деловой осведомленности

Многозначность английского слова "Intelligence" приводит к неопределенности трактовки термина "Business Intelligence" как в российских, так и в зарубежных литературных источниках, посвященных тематике использования информационных технологий для аналитической поддержки бизнеса. Английское слово "Intelligence" означает способность узнавать и понимать, готовность к пониманию, знания, переданные или приобретенные путем обучения, исследования или опыта, действие или состояние в процессе познания, разведку, разведывательные данные. В русском языке слово "интеллект" означает мыслительную способность человека.

Термин "Business Intelligence" получил широкое распространение, когда был введен в обращение аналитиками компании Gartner Group в конце 80-х годов прошлого века как "пользователецентрический процесс, включающий доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и неформальному принятию решений". Хотя ранее этот термин, например, использовался в компании IBM в качестве внутрикорпоративного термина.

К 1996 году содержание термина было уточнено, и "Business Intelligence" стал пониматься как "инструменты для анализа данных, построения отчетов и запросов, которые могут помочь бизнес-пользователям преодолеть море данных для того, чтобы помочь синтезировать из них значимую информацию".

В русскоязычной литературе термин "Business Intelligence" переводится как "бизнес-интеллект", "интеллектуальный анализ данных", "деловая осведомленность" или вводится просто как аббревиатура BI. В настоящем курсе мы будем использовать термины "деловая осведомленность" и "бизнес-аналитика" как синонимы.

Однако все-таки в настоящее время не существует однозначного определения термина "деловая осведомленность" (BI). Отметим следующие важные аспекты трактовки содержания данного термина.

• Деловая осведомленность понимается как процесс, методы, технологии, средства извлечения и представления знаний.
• Деловая осведомленность понимается как знания о бизнесе и для бизнеса.

Таким образом, деловая осведомленность в широком смысле слова понимается как:

• процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для обеспечения принятия улучшенных и неформальных решений;
• информационные технологии сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа пользователей к бизнес-знаниям;
• знания о бизнесе, полученные в результате анализа данных и консолидированной информации.

Системы бизнес-аналитики

В современном мире успех компании на рынке напрямую зависит от того, как быстро менеджмент компании может распознать изменения динамики рынка и насколько своевременно может отреагировать на них с целью увеличения прибыли, исходя из существующих реалий рынка. Менеджеры компании должны отслеживать тенденции рынка, идентифицировать конкурентов и угрозы, оценивать риски, преобразовывать стратегию компании, оценивать свои ресурсы и т.д. Информация является необходимым производственным ресурсом для принятия эффективных управленческих решений.

Компании накопили значительные объемы данных и имеют доступ к еще большим объемам внешних данных. Менеджерам необходимо, чтобы эта информация была преобразована, предварительно обработана и соответствующим образом организована для быстрого доступа, анализа и принятия решений. Такой подход к данным есть, с одной стороны, создание конкурентного преимущества, а с другой стороны – требование к публикации данных для менеджеров компании. Публикация данных для менеджеров, обеспечивающая быстрый доступ к данным, выполнение анализа данных и информационную поддержку процесса принятия решений, является основной целью систем бизнес-аналитики. Бизнес-аналитика помогает компании создавать знания из всей доступной информации для принятия эффективных управленческих решений и превращения этих решений в действие.

Таким образом, ключевую роль в управлении организацией в целом и ее отдельными производственными функциями играет информация. Данные, которые доступны менеджерам и аналитикам непосредственно из корпоративных информационных систем, не унифицированы, разрозненны и в общем случае не готовы для анализа. системы деловой осведомленности или бизнес-аналитики являются тем классом информационных систем, который позволяет превратить данные корпоративных информационных систем и данные из внешних источников в полезные для бизнеса информацию и знания, используемые в управлении, на основе которых можно принимать решения.

Информационным фундаментом для бизнес-анализа и систем бизнес-аналитики является хранилище данных. Основное требование к хранилищу данных системы бизнес-анализа состоит в том, чтобы обеспечить структурированную и организованную для решения задач бизнеса информационную среду. Как правило, такую среду лаконично представляют в виде информационной пирамиды, как показано на рис. 4.1.

Информационная пирамида формируется из нескольких уровней.

• Уровень оперативной информации. На этом уровне ИТ обеспечивают работу с данными на уровне бизнес-процедур компании. Данные в автоматизированных системах являются хорошо структурированными и детальными. С этими данными работают специалисты компании: бухгалтеры, менеджеры продаж, плановики и т.д.
• Уровень тактической информации. На этом уровне ИТ обеспечивают интеграцию данных на уровне бизнес-процессов оперативного управления производством в рамках подразделений компании. С этими данными работают руководители подразделений компании при выполнении ежедневных производственных заданий.
• Уровень стратегической информации. На этом уровне ИТ обеспечивают интеграцию данных на уровне бизнес-процессов по направлениям хозяйственной деятельности компании. С этими данными работают аналитики и руководители высшего звена компании, которые готовят стратегические решения развития и деятельности компании на рынке.
• Уровень принятия решений. На этом уровне ИТ обеспечивают интеграцию и агрегацию данных на уровне бизнес-процессов компании для руководителей высшего звена компании. Этот уровень обеспечивает информационную поддержку принятия решений.

Информационная пирамида описывает среду бизнес-аналитики, которую можно описать следующим образом. В информационную среду бизнес-аналитики поступает первичный материал — данные, которые затем перерабатываются в автоматизированных системах и информационных продуктах.

В процессе переработки происходит переход от данных к информации. ХД извлекает данные из множества транзакционных или оперативных систем, а затем интегрирует и хранит данные в специализированной БД. Например, в ХД могут приводиться в соответствие и объединяться пользовательские записи из четырех оперативных систем (приложений для обработки заказов, обслуживания, продаж и поставок). Такой процесс извлечения и интеграции преобразует данные в новый информационный продукт — информацию.

Затем пользователи, работающие с аналитическими инструментами (например, для создания запросов, отчетов, OLAP-анализа и выполнения операций интеллектуального анализа данных), обращаются к данным из ХД и анализируют ее. Таким образом, определяются тенденции, структуры и исключения. Аналитические инструменты помогают пользователям преобразовать информацию в знания.

Теперь дадим определение систем бизнес-аналитики или систем деловой осведомленности.

К основным функциям системы бизнес-аналитики, как правило, относят следующие.

• Управление в реальном времени бизнес-знаниями в рамках всего предприятия.
• Простой доступ к информации для сотрудников компании различных уровней.
• Рост объема перерабатываемой информации, повышение конкурентоспособности.
• Проведение более эффективного анализа доходов и расходов.
• Предоставление исполнительным директорам комплексной и более наглядной картины предприятия по всем направлениям бизнеса.
• Отслеживание ситуации как на всем предприятии в целом, так и на каких-то конкретных проблемных участках в частности.

К основным технологическим средствам реализации функциональности систем бизнес-аналитики относят:

• отчеты и средства их создания;
• специализированные средства создания отчетов;
• генераторы отчетов, встроенные в средства разработки;
• нетрадиционные средства создания отчетов;
• OLAP-средства;
• клиентские OLAP-средства;
• серверные OLAP-cредства;
• средства поиска закономерностей (Data Mining-средства) и т.д.

Система бизнес-аналитики является стержнем, вокруг которого формируются потоки стратегической бизнес-информации. Данный инструмент помогает компании принимать решения, которые будут основаны на корректной информации, полученной вовремя.

В условиях, когда рынок постоянно меняется, а конкуренция становится все жестче, руководителям крайне необходимо выявлять и анализировать имеющиеся у предприятия резервы, которые могут существенно расширить возможности бизнеса.

Предлагаемые решения в области бизнес-аналитики должны предоставлять возможность оперативно анализировать тенденции рынка, осознавать движущие силы бизнеса и, основываясь на объективной информации, быстро реагировать на изменения рыночной ситуации и принимать верные решения.

Например, одним из возможных решений может быть графический инструмент для экономического анализа, относящийся к категории OLAP-приложений (On-line Analytical Processing), который:

• позволяет регулярно проводить анализ выполнения производственной программы;
• позволяет проводить анализ отклонений финансовых показателей, таких как, например, анализ расходов по приобретению сырья и материалов;
• позволяет собирать, обобщать, анализировать и представлять данные в виде легко читаемых графиков и аналитических приложений. В сочетании с системой планирования и управления ресурсами предприятия ERP обеспечивает гибкий, многоплановый анализ бизнеса на основе операционных данных;
• позволяет создавать так называемые "информационные кубы" — виртуальные информационные центры, которые содержат аналитические данные, существенные для выявления тенденций рынка, анализа и принятия стратегических решений.

Эти многомерные "информационные кубы" собирают и хранят всю информацию о деятельности предприятия. С их помощью можно моделировать и анализировать критические аспекты бизнеса, учитывая информацию о продукции, поставщиках, потребителях, товарообороте, ценах и доходах. Анализ ведется интерактивно, в реальном времени, с помощью удобных визуальных инструментов, а не просто на основе многочисленных отчетов с тысячами страниц, таблиц и чисел.

"Кубы данных" должны быть настроены для решения ряда критически важных аспектов бизнеса, включая анализ продаж, запасов, финансов, каналов снабжения и производства.

Специальные возможности должны обеспечивать мгновенную детализацию данных и всестороннее исследование проблемы. Результирующее двух- или трехмерное представление удобно для быстрого изучения тенденций и анализа отклонений.

Типовой состав программного обеспечения систем бизнес-аналитики включает в себя не только саму систему, но и обучающие материалы, техническую документацию, а также возможность получения технической поддержки и профессиональных консультаций. Все это помогает быстро и в совершенстве освоить систему, получить максимум преимуществ ее использования:

• система для оперативного анализа;
• стандартный каталог;
• стандартные шаблоны и модели;
• стандартные отчеты;
• обучение, поддержка, документация, профессиональные консультации.

Система бизнес-аналитики должна:

• иметь единый графический интерфейс пользователя (GUI), который обеспечивает интуитивную навигацию и комфортность в работе;
• предоставлять гибкий анализ и отчетность сотрудникам различных подразделений для просмотра сводных данных, используя одни и те же разрезы деятельности в сопоставимых показателях;
• иметь открытую архитектуру и организационную масштабируемость, которые дают контролируемое, последовательное и быстрое развертывание аналитической системы во всех подразделениях предприятия;
• иметь мощную систему административного контроля, которая освобождает ИT-службу от необходимости составления многих форм отчетности, но в то же время обеспечивает контроль доступа к базам данных, конфиденциальность и мониторинг изменений;
• обеспечивать быстрое внедрение, которое способствует скорейшему получению практических результатов и ускоряет отдачу от инвестиций в программное обеспечение.

Таким образом, системы бизнес-аналитики позволяют:

• лучше анализировать структуру покупательского спроса и потребности ваших клиентов;
• использовать гибкую стратегию продаж и целевой маркетинг;
• по-новому представить на рынке возможности вашей продукции;
• выявить слабые места в цепочке поставок;
• исключить неоправданные производственные и коммерческие расходы;
• выявить стратегические тенденции в изменении ценовой структуры и номенклатуры выпускаемой продукции.

Информационная безопасность систем бизнес-аналитики

Следует отметить, что многие компании не придают значения вопросам безопасности, игнорируя тот факт, что архитектурные компоненты систем бизнес-аналитики таят в себе определенную опасность. Обеспечение безопасности среды бизнес-аналитики – не менее важная задача, чем защита оперативных приложений.

Необходимость безопасности систем оперативной обработки транзакций (On-Line Transaction Processing, OLTP) осознается большинством компаний. Особенность реализации этой задачи для OLTP-приложений заключается в том, что она хорошо поддается структуризации и является статичной (определенные приложения каждый раз одинаковым образом обращаются к определенным данным). Круг пользователей весьма ограничен — это работники с определенными бизнес-функциями, они работают с приложениями и данными, которые касаются только их поля деятельности. Кроме того, физическая структура этих приложений также остается довольно постоянной. Инструментальные средства и базовая структура данных меняются нечасто.

Среда бизнес-аналитики и ХД, наоборот, характеризуется значительной динамичностью вкупе с широкой и часто меняющейся пользовательской аудиторией, причем пользователи могут быть как внутренними, так внешними. В такой ситуации гораздо сложнее (а иногда и практически невозможно) распределить пользователей по подмножествам данных; особенно это касается аналитических приложений высокого уровня, таких как, например, решения управления эффективностью корпорации (corporate performance management), где окончательная информация формируется на основе изучения данных всего предприятия. Помимо этого, физическая структура этой среды часто является неясной: в нее устанавливается множество различных средств, а сами данные пребывают в постоянном движении (из ХД в витрины данных и на пользовательские машины в информационные панели). В результате мероприятия по обеспечению безопасности корпоративной информации обходят стороной приложения бизнес-аналитики и ХД.

Для того чтобы гарантировать защищенность среды бизнес-аналитики, компании должны в первую очередь выполнить задачи безопасности, возникающие на уровне отдельных ее компонентов (см. рис. 4.2.).

Каждый из основных компонентов среды бизнес-аналитики имеет свою степень риска и для обеспечения безопасности каждого компонента потребуется реализовать различные подходы (и различные технологии). Это крайне непростая задача, и, пожалуй, наибольшую сложность представляют "пробелы" между компонентами. Ведь программная оболочка для бизнес-аналитики практически никогда не поставляется одним поставщиком или в форме одной ИТ-технологии. При этом бесшовная интеграция между компонентами невозможна. Более того, именно то, как компоненты работают друг с другом, и то, как информация проходит между ними, и образует "точки риска".

Безопасность данных

Сама суть бизнес-аналитики подталкивает бизнес-пользователей к расширению доступа к данным и контроля над ними. Поэтому необходима жесткая политика по защите информации, которая должна помочь "залатать дыры", созданные многочисленными, слабо интегрированными технологическими компонентами, а также минимизировать огромный риск, присущий человеческому фактору.

Данные в ХД, витринах данных и операционных складах данных создают условия для осуществления всей бизнес-аналитики и, как правило, включают гигантские объемы детальных, транзакционных данных. Поскольку они часто отображают длительный отрезок времени, относящейся к истории существования компании, как, например, финансовая информация, обеспечение защищенности таких данных чрезвычайно важно. При рассмотрении задач безопасности данных следует задаться следующими вопросами:

• Кто располагает доступом к ХД, витрине данных, кубам и так далее?
• Каковы рамки их доступа: одна предметная область, множество предметных областей или все предметные области?
• Каким типом доступа они обладают, например, только чтение или возможность модификации?

Топология данных в среде бизнес-аналитики влияет на возможности доступа к данным и обеспечение безопасности. Во многих компаниях результаты запросов часто загружаются на индивидуальные машины с целью дальнейшей детализации и использования. Эти данные оказываются в витринах данных, настольных БД, информационных панелях или крупноформатных электронных таблицах и быстро оказываются вне пределов инфраструктуры безопасности ИT-отдела, хотя по-прежнему сохраняют свою конфиденциальную сущность. При рассмотрении топологии данных с точки зрения безопасности необходимо изучить следующие вопросы:

• Насколько распределенной является архитектура данных, поддерживающая бизнес-аналитику?
• Имеется ли дополнительное распределение данных и если да, то каковы связанные с ним риски?
• Что делают пользователи с загружаемыми данными?
• Передают ли пользователи данные внешним партнерам?

Процесс сбора данных

Обычно процесс сбора и подготовки данных для среды бизнес-аналитики очень сложный и "непрочный". Огромное число источников данных и значительное разнообразие данных приводят к многоступенчатым процессам, в которых данные интерактивно собираются и преобразуются для загрузки в ХД. Данные, подвергающиеся как процессу сбора, так и преобразования, также образуют следующие "точки риска".

• Кто располагает доступом к средствам извлечения данных из операционных систем?
• Где находятся данные, пребывающие в процессе сбора, перед тем как оказаться в ХД, и кто имеет доступ к этой области?
• Какова логика преобразования, безопасность которой реализуется в средствах извлечения, преобразования и загрузки (ETL)?
• Если никакие средства не используются, то какова защита ETL-процессов, написанных пользователем, от несанкционированных модификаций?

Пользовательские средства формирования запросов и аналитические приложения

Программные инструменты бизнес-аналитики и аналитические приложения — это, в первую очередь, механизмы, предназначенные для доступа к данным в ХД. Такие средства часто приобретались в большом количестве с целью широкого и глубокого развертывания бизнес-аналитики по всему предприятию. Эти инструменты представляют особую ценность только для определенных пользователей и несут серьезную опасность, если попадают не в те руки.

• Кто располагает разрешением на использование средств формирования запроса и отчетности?
• Назначен ли каждому пользователю личный ID?

Появление и развитие аналитических приложений для электронной коммерции по схеме "бизнес-бизнес" (business-to-business) и "поставщик-покупатели" (business-to-consumer) усилили насущность вопросов безопасности.

• Насколько свободно ваши клиенты и поставщики обмениваются предоставленной им информацией в рамках своих предприятий?
• Предоставляют ли они ее своим внешним акционерам?
• Не может ли эта информация попасть в руки ваших конкурентов?

Политика информационной безопасности

Корпоративная политика информационной безопасности часто не затрагивает информации, которая хранится, анализируется и поставляется посредством аналитических приложений. Поскольку бизнес-аналитика расширяет доступ к информации, часто передавая ее в непосредственное распоряжение бизнес-пользователей, информация быстро оказывается вне пределов инфраструктуры безопасности ИT-отдела. Поэтому при формировании корпоративной политики информационной безопасности необходимо рассмотреть следующие вопросы:

• Учитывает ли корпоративная политика безопасности специфику ИT?
• Имеются ли области значительного риска, которые могут быть устранены посредством такой политики?
• Затрагивают ли правительственные постановления информацию, которая хранится, анализируется и представляется среде бизнес-аналитики?
• Не нарушают ли текущие или планируемые мероприятия по развертыванию среды бизнес-аналитики эти постановления?

Технологии обработки данных

Технология диалоговой аналитической обработки (OLAP)

Концепция многомерного представления данных предполагает, что элементы данных (фактическая информация) являются точками многомерного пространства, размерности которого представляют собой содержательное описание таких фактов (точку зрения на них). В приложениях обработки многомерных данных сохраняются все проблемы с визуализацией многомерных массивов данных. Самые продвинутые, дорогостоящие и элитарные решения пребывают в пределах своих узких предметных ниш.

Конечные пользователи не намерены каким-то образом продвигать за свой счет электронные таблицы в интерфейс с многомерными БД. Конечно, электронные таблицы, в силу их удобства и простоты, являются излюбленным инструментом конечных пользователей. Однако, как показывает опыт, электронные таблицы хороши лишь тогда, когда они "заточены" под многомерность конкретных предметных областей.

Приложения OLAP зачастую бывают весьма громоздкими, обычно их рентабельность отвечает использованию в составе корпоративных рабочих групп, например в аналитических службах. Вообще, для эффективного использования решений OLAP нужна поддержка корпоративной инфраструктуры.

Как показывает анализ, Web-архитектуры быстро вытесняют традиционные клиент-серверные приложения для целого ряда категорий программного обеспечения, и рынок корпоративных OLAP-решений здесь не исключение.

Это направление стремительно развивается за счет появления различных Web-OLAP инструментов на базе HTML- и Java-технологий от известных поставщиков и быстро растущих новых компаний. В

продолжение следует...

Продолжение:

Часть 1 Системы деловой осведомленности (Business Intelligence Systems) и хранилища данных
Часть 2 Архитектура систем бизнес-уровня - Системы деловой осведомленности (Business Intelligence Systems)
Часть 3 Решение от компании Microsoft - Системы деловой осведомленности (Business Intelligence
Часть 4 Хранилища данных и системы бизнес-аналитики - Системы деловой осведомленности (Business

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.