Обзор технологии и внедрение bi-систем при принятии управленческих решений

Современный этап информационноаналитического обеспечения принятия управленческих решений полностью интегрирован с современными технологиями обработки и представления бизнес-информации класса Business Intelligence. Передовые информационные системы, работающие с использованием моделей машинного обучения, обеспечивают сквозное предоставление данных, необходимых для принятия управленческих решений. Это означает, что анализируемые данные могут охватывать все бизнес-процессы организаций.

Концепция бизнес-аналитики разрабатывается Gartner Group с 1996 года. Это определяется как применением набора методологий и технологий, таких как J2EE, DOTNET, веб-сервисы, XML, хранилище данных, OLAP, интеллекту-альный анализ данных, технологии представления данных и т.д. для повышения эффективности работы предприятия, поддержки руководства принятия реше-ний для достижения конкурентных преимуществ [1].

BI - аналитическая платформа, необходимая для анализа большого блока информации и визуализации с возможностью создания персонализированных отчетов, т.е. система сбора, хранения и визуализации информации [2].

Business Intelligence использует несколько инструментов, в том числе ETL-инструменты, которые отвечают за сбор данных как из внутренних, так и из внешних источников бизнес-данных. Эти инструменты преобразуют данные в нужный формат и очищают их, делая пригодными для анализа и загрузки в централизованное хранилище данных. Хранение данных включает сбор бизнес-данных в единое место, где они структурируются и упорядочиваются в базу данных. База данных служит хранилищем бизнес-данных для анализа, которое обычно организовано в виде таблиц [3].

Инструменты интеллектуального анализа данных позволяют проводить анализ необходимой информации и поиск взаимосвязей между показателями для построения трендов для последующего прогнозирования. Для анализа данных могут использоваться различные методы, начиная от математических и статистических методов и заканчивая анализом текста и других типов данных. Кубы OLAP служат важными элементами интеллектуального анализа данных, представляя многомерные наборы данных.

Инструменты визуализации бизнес-информации, известные как информационные панели, предоставляют настраиваемые информационные панели с набором необходимых диаграмм, графиков и индикаторов. Эти дашборды представляют большие объемы данных в удобной и наглядной форме, позволяя руководителям составить представление о тех или иных бизнес-процессах компании [4].

Таким образом, Business Intelligence обеспечивает комплексный подход к информационно-аналитической поддержке принятия управленческих решений за счет использования современных технологий и инструментов.

Системы Business Intelligence (BI) используют различные методы и технологии для обеспечения аналитической поддержки при принятии управленческих решений. Изучив определенные закономерности в процессе сбора, обработки и анализа данных, можно разработать схему внедрения BI-систем в средних компаниях.

Для начала данные собираются из различных информационных систем внутри компании, включая системы планирования ресурсов предприятия (ERP), системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), локальные базы данных и внешние источники. Затем данные обрабатываются и очищаются с помощью инструментов извлечения, преобразования, загрузки перед структурированием и сохранением в хранилище данных.

Инструменты интеллектуального анализа данных используются для анализа структурированных данных и преобразования их в кубы оперативной аналитической обработки (OLAP). Пользовательский интерфейс BI-системы предоставляет различные инструменты для отчетности и визуализации бизнес-информации, включая интерактивные информационные панели и специальные отчеты для нетипичных предметных областей.

Столкнувшись с выбором между разработкой собственной системы BI или использованием готового решения на рынке, компании должны взвесить преимущества и недостатки обоих вариантов. Независимо от того, решит ли компания разработать собственную систему BI или использовать существующее решение, конечной целью является принятие обоснованных управленческих решений на основе полученной бизнес-информации.

Бизнес-аналитика становится все более важным аспектом современных бизнес-операций. Предоставляя компаниям возможность собирать и анализировать данные, системы BI могут помочь менеджерам принимать обоснованные решения, которые способствуют росту и прибыльности. Однако есть несколько факторов, которые компании должны учитывать при выборе подходящего для них решения BI.

Существует несколько различных подходов к внедрению системы BI, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Наиболее распространенные подходы включают создание индивидуального решения собственными силами, покупку готового коммерческого продукта (COTS) или подписку на облачную службу.

Создание индивидуального решения BI собственными силами может обеспечить высокую степень настройки и контроля, но также требует значительных затрат времени и ресурсов. Этот подход лучше всего подходит для крупных компаний с достаточными ресурсами и узкоспециализированным набором требований. Для небольших компаний стоимость разработки и обслуживания внутреннего решения может быть непомерно высокой.

Приобретение продукта COTS является более экономичным вариантом для компаний, которым не требуется узкоспециализированное решение. Эти продукты предварительно созданы и могут быть легко интегрированы в существующие системы. Однако они могут не обеспечивать такой же уровень гибкости и настройки, как внутреннее решение [4].

Подписка на облачный сервис BI - популярный вариант для компаний любого размера. Эти услуги предлагают более низкие первоначальные затраты и требуют меньше обслуживания и поддержки, чем внутренние решения. Кроме того, облачные сервисы обычно более масштабируемы, чем собственные решения, что делает их хорошим выбором для быстрорастущих компаний.

При выборе BI-решения важно учитывать конкретные потребности вашей компании.

Для компаний среднего размера облачный сервис BI часто является лучшим вариантом. У этих компаний может не быть ресурсов для разработки и поддержки собственного решения, и им может не требоваться уровень настройки, предлагаемый продуктом COTS. Облачные сервисы предлагают широкий спектр функций и легко масштабируются по мере роста компании [5].

Стоит отметить, что многие наиболее развитые BI-сервисы предоставляются иностранными компаниями. Однако есть и российские компании, которые внесли значительный вклад в эту область. При выборе решения важно учитывать опыт вендора, функциональность системы, уровень предоставляемой поддержки и стоимость решения.

На российском рынке сложились эффективные информационные системы поддержки управленческих решений посредством анализа информации. Однако ощущается нехватка технологий, ориентированных на создание комплексной системы информационно-аналитической поддержки принятия управленческих решений. В то время как есть практические ста- тьи об использовании программного обеспечения бизнес-аналитики и визуализации экономической информации, есть пробел в обсуждении создания интегрированной системы, включая инфраструктуру, методологии, правила и специалистов. В настоящее время не существует единого алгоритма создания информационноаналитической системы принятия управленческих решений.

В заключение, BI – аналитическая платформа, необходимая для анализа большого блока информации и визуализации с возможностью создания персонализированных отчетов, т.е. система сбора, хранения и визуализации информации. Выбор правильного решения BI требует тщательного рассмотрения конкретных потребностей и ресурсов компании. Хотя и существует несколько различных подходов к внедрению системы бизнес-аналитики, облачный сервис часто является лучшим вариантом для компаний среднего размера. Выбрав решение, которое предлагает правильный баланс функциональности, стоимости и поддержки, компании могут получить информацию, необходимую им для принятия обоснованных решений и стимулирования роста и прибыльности.