Системы Business Intelligent

 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.

          

         Глава 4. Современная архитектура Business intelligence

Корпоративная BI-архитектура  должна быть разработана после того, как определены BI-потребности пользователей, но до выбора BI-инструментов. Архитектура Business Intelligence определяет компоненты доставки BI-информации и компоненты BI-технологии (рис.1). После определения профилей использования BI-информации, может  быть спроектирована архитектура доставки информации, основанная на этих профилях и на требуемом типе внедрения. Это  может быть любая смесь настольных клиентов с сетевым подключением, настольных клиентов и сервера, тонких клиентов на основе Web и других мобильных  вычислительных устройств. Архитектура  доставки информации определит пользовательские интерфейсы, которые часто являются порталами с возможностью персонализации.

Рис.1. Архитектура Business intelligence

Архитектура BI-технологии определяет инфраструктуру и компоненты, необходимые  для поддержки внедрения, эксплуатации и администрирования BI-инструментов и приложений, а также связи  этих компонентов. Прочная архитектура BI-технологии будет состоять из двух важных слоев: инфраструктуры и прикладных сервисов (или функциональности). Инфраструктурный слой включает информационные ресурсы, администрирование и сети. На этом слое данные собираются, интегрируются  и становятся доступными. Хранилище  данных является одним из возможных  компонентов инфраструктурного  слоя. Для использования BI в оперативных  системах может потребоваться оперативный  склад данных (operational data store, ODS), возможно связанный с корпоративными структурами workflow. Прикладные сервисы включают все BI-сервисы, такие как механизмы  запросов, анализа, генерации отчетов  и визуализации, а также средства безопасности и метаданные.

Среда хранения и  доступ к BI-информации

Помимо традиционных решений  по хранилищам данных Oracle9i и MS SQL Server2000, растет число применений хранилищ ERP, например, SAP BW для R/3, или PeopleSoft Enterprise Warehouse с BI-приложениями Enterprise Performance Management. Однако в обоих случаях функциональность привязана к конкретным системам ERP, а следовательно ограничена.

Быстро растет применение ROLAP для хранения BI-информации, из-за удобства реляционных СУБД для приложений с очень большими базами детальных  данных и благодаря включению  возможностей OLAP в СУБД. Использование  МБД и OLAP остается неизменным и наиболее преобладающим, т.к. они обеспечивают лучшую производительность и функциональность там, где важны агрегированные данные и сложные аналитические расчеты.

Неудивительно, что при  дороговизне двухзвенных клиент-серверных  структур доступ к BI все чаще происходит через Web. Центр тяжести перемещается на сервер, отражая тот факт, что  важным элементом является доступ к  корпоративной BI-информации, автономные же ПК явно недостаточно функциональны. Популярна и растет доставка BI-отчетов  по электронной почте, а мобильные  и беспроводные способы доставки пока распространяются медленно.

Метаданные

Большинство BI-инструментов, представленных на рынке, используют слой метаданных или репозиторий. Бизнес-метаданные включают определения данных, которые  хранятся в источниках данных, в терминах предметной области. Они также могут содержать правила и вычисления, которые должны быть определены для этого бизнеса. Кроме того, существуют технические метаданные для доступа к физическим данным. CASE-средства, реляционные СУБД, средства извлечения, преобразования и загрузки данных используют метаданные. При создании хранилища и витрин данных часто можно автоматически извлечь метаданные из источников данных, но иногда пользователям самим приходится доставать метаданные. Так, возможна сложная ситуация с несколькими репозиториями, существующими в одной организации. Отсутствие общих метаданных для инструментов — из-за отсутствия стандартов для метаданных — серьезная проблема для подразделений ИТ.

 

Глава 5. Преимущества и недостатки Business intelligence

 

Возможности пользователя по ведению многоаспектного оперативного анализа информации в терминах предметной области для поддержки принятия бизнес решений быстро расширяются. Параллельное движение от информационной анархии или диктатуры к информационной демократии расширяет контингент пользователей business intelligence. На первое место выходит  потребность гибкого доступа  к корпоративным данным, а не просто потребность решить конкретную функциональную задачу. Снижается прямая зависимость  от подразделений ИТ, изготавливающих по заказу отчеты или запросы. Возможен переход от статических регламентных отчетов к «живому отчету», а наиболее продвинутые аналитики получают возможность проводить кросс-тематический анализ и построение сводных отчетов с нуля, имея семантических слой, описывающий все показатели и разрезы корпоративной информации. Эти же средства могут использовать программисты для быстрого создания регламентных, параметрических отчетов. Web-доступ к BI (как к статическому, так и к динамическому контенту) позволит обеспечить реальное корпоративное информационное пространство и коллективную работу сотрудников.

Основным риском является слишком быстрые изменения в  технологии BI, использование непроверенных  решений и средств. Нужно отслеживать  поставщиков, оценивать их устойчивость, направления развития, регулярно  пробовать новые средства, проводить  типизацию и унификацию BI. Другой риск связан с качеством данных —  если они должным образом не преобразованы, не очищены и не консолидированы, то никакие «навороченные» возможности BI-инструментов или приложений не смогут увеличить достоверность данных. Ряд проблем могут возникнуть из-за не согласованности метаданных. В рамках большой корпорации эти вопросы решаются на инфраструктурном уровне путем создания корпоративного хранилища данных и централизованного управления метаданными. Создание хранилища поможет навести порядок в номенклатуре собираемых показателей, сборе данных, их распространении и санкционировании доступа. Сама BI-технология не в состоянии решить комплексно эти проблемы, а пренебрежение ими возвращает к информационной анархии и «силосным ямам данных» .

 

Глава 6. Тенденции Business intelligence

 

Среди BI-инструментов наибольший рост испытывают EBIS, что отражает усилившуюся  конкуренцию в сегодняшней экономике. Использование инструментов для  генерации запросов и отчетов, анализа  данных снижается, организации обновляют  их и заменяют корпоративными BI-наборами. Основные инструменты (незапланированные  запросы, отчетность и основной OLAP-анализ) все еще остаются наиболее распространенными, удовлетворяя большинство потребностей. Также растет применение OLAP и других развитых BI-инструментов, подобных технологии data mining. Однако автономные инструменты data mining исчезают, эта технология поглощается  и включается в другие BI-инструменты, например, в расширения СУБД.

Ожидается, что в течение 5 лет такие возможности, как XML для  анализа (XML/A), BI Web-сервисы, совместная работа, беспроводные и мобильные  коммуникации объединятся в виде сетей бизнес-интеллекта (BI networks), которые будут дополнены средствами мониторинга бизнес деятельности (Business activity monitoring, BAM).

XML для анализа. XML/A первоначально  появился как коммуникационный  протокол между разными BI-слоями (клиент, аналитический сервер, сервер  БД). У XML/A имеются серьезные проблемы  производительности — он создает большие накладные расходы и пока применим лишь для «облегченного» OLAP-клиента. Однако если эти проблемы будут решены, XML/A мог бы стать единым языком общения (lingua franca) между различными BI-средами, пересекая множество доменов, поставщиков и технологий, таким образом поддерживая BI networks.

BI Web-сервисы. Поставщики  часто идентифицируют продукты EBIS как BI-порталы, потому что версии  этих продуктов для Web обеспечивают  точку входа к корпоративной  информации. Фактически зачастую  эти BI-порталы поддерживают также  связи с неструктурированной  информацией, хотя обычно для  этого требуется некая система  интеграции. Все более и более  продукты EBIS фокусируются на внешних  составляющих корпорации (extranet e-business intelligence). Новая компонентная архитектура  SOA, ориентированная на сервисы  (службы), является развитием серверов  приложений и корпоративных порталов. Эта новация связана также  с технологиями J2EE и .NET. BI Web-сервисы  делают BI-инструменты открытыми  компонентами с известными интерфейсами  и доступными во всех видах  сетей. Увеличивается число поставщиков  BI-продуктов, которые реализуют  их в виде Web-служб, но чаще  под соусом порталов.

Совместная работа. Добавление аннотаций к отчетам и разделение результатов анализа между несколькими  пользователями возможно со времен EIS, однако сейчас эта функциональность популярна и во многие BI-приложения добавлены возможности workflow. Ожидается, что пользователи смогут работать одновременно с одной моделью или будет  обеспечена связь разных BI-приложений в реальном времени.

 

Беспроводной и мобильный бизнес-интеллект. Другая устойчивая тенденция по доставке BI-информации видна у поставщиков, дающим возможность BI-продуктам доставлять отчеты посредством мобильной технологии, включая персональных электронных помощников PDA, Internet-телефонов и пейджеров.

Мониторинг бизнес-деятельности. Новая технология BAM является по существу операционным BI и сочетает интеграцию приложений реального времени с возможностями бизнес-интеллекта. Используя транзакционные данные, извлеченные из систем обработки транзакций в реальном времени, BI-инструменты анализируют эти данные и выдают предупреждения о критических событиях и информацию операционным пользователям, принимающим непосредственные решения.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Ключевую роль в управлении компанией в целом и ее отдельными функциями играет информация. Данные, которые доступны менеджерам и аналитикам непосредственно из корпоративных  информационных систем, не унифицированы, разрозненны и в общем случае не подготовлены для анализа. Системы business intelligence - это как раз тот класс информационных систем, который позволяет превратить сырые данные в полезные для бизнеса информацию и знания, используемые в управлении, на основе которых можно принимать решения. Идея преобразования сырых данных в информацию востребована повсеместно, поэтому системы business intelligence абсолютно универсальны и применяются в различных отраслях. для решения широкого круга задач.

Основная задача business intelligence состоит в представлении актуальной информации любым заинтересованным лицам. BI позволяет руководителям  принимать обоснованные решения, определяющие дальнейшее развитие их бизнеса, ведь чем больше в принятом решении  реальных данных и меньше расчетов на удачу, тем больше шансов у компании оказаться впереди ее конкурентов. Использование технологий business intelligence дает возможность руководству принимать  более обдуманные и своевременные  решения, увеличивая долю их бизнеса  на рынке, повышая эффективность  маркетинговых кампаний, открывая для  себя новые горизонты и, в конечном итоге, предоставляя больше продуктов  и услуг большему количеству клиентов.