Что такое бизнес-аналитика

• изрядно "похудевший" редактор измерений, обеспечивающий более высокую продуктивность и автоматически обнаруживающий связи "родитель – потомок";

• дизайнер кубов, также упрощенный и усовершенствованный, эффективнее обнаруживающий и классифицирующий атрибуты и идентифицирующий свойства членов;

• агрегирование отдельных разделов, позволяющее оптимизировать показатели по периодам и областям;

• дизайнер агрегатов с новым алгоритмом для создания первоначальных агрегатов. Дизайнер агрегатов оптимизирован для использования имеющихся агрегатов. Стало возможно просматривать существующие агрегаты, выполнять добавление или удаление из них. Обеспечивается интеллектуальная поддержка слияния новых и существующих агрегатов.

Генерация отчетов — важный элемент любого BI-решения; бизнес-пользователям требуются все более сложные отчеты. В SQLServerReportingServices входит ряд средств, облегчающих создание решений для генерации отчетов:

• интерфейс разработки отчетов в BusinessIntelligenceDevelopmentStudio (основанный на VisualStudio), в котором разработчики могут создавать, отлаживать и развертывать отчеты;

• ReportBuilder — средство разработки бизнес-отчетов, позволяющее бизнес-пользователям создавать и развертывать отчеты;

• широкий спектр структур для отображения данных, включая таблицы, матрицы, списки и диаграммы.

Кроме того, в SQLServer 2008 ReportingServices внесены существенные усовершенствования в плане повышения производительности и гибкости форматирования и публикации отчетов.

Преимущество OLAP состоит в том, что при моментальном доступе к точной информации конечные пользователи могут немедленно получать ответы даже на самые сложные вопросы. Поэтому при разработке всех версий SQLServerAnalysisServices ставилась задача непрерывного сокращения времени обработки запросов и повышения скорости актуализации данных. Естественно, те же цели стояли и перед создателями SQLServer 2008 AnalysisServices.

Средство AnalysisServices в составе SQLServer 2008 предоставляет более широкие возможности в плане анализа, включая сложные вычисления и агрегирование. Производительность корпоративного уровня обеспечивается за счет:

• гибкой модели кэширования. В AnalysisServices возможно управление кэшированием данных и агрегатов с целью оптимизации обработки запросов без превышения допустимой задержки передачи данных между кэшем и нижележащим хранилищем;

• декларативных связей атрибутов. В таблице-измерении AnalysisServices можно явно объявлять связи между атрибутами в иерархии. Это позволяет AnalysisServices заблаговременно рассчитывать агрегаты при обработке куба или измерения, что повышает производительность обработки запросов в реальном времени;

• блочных вычислений. Блочные вычисления устраняют излишние вычисления при расчете итогов (например, при агрегировании NULL-значений), значительно повышая производительность при анализе кубов и позволяя увеличивать сложность иерархии и вычислений;

• обратной записи в MOLAP. В AnalysisServices 2008 снято требование запроса секций ROLAP при обратной записи, что дает огромный выигрыш в производительности;

• масштабирования AnalysisServices "вширь". Посредством виртуального IP-адреса можно открыть нескольким серверам AnalysisServer доступ только для чтения к одной копии AnalysisServices. Это позволяет создать решение для развертывания AnalysisServices, обеспечивающее высокую масштабируемость;

• сохранения плана выполнения запроса. SQL Server 2008 поддерживает блокировку планов выполнения запросов, в результате планы "переживают" перезапуск, обновление и развертывание серверов (если это не мешает корректной работе). Это обеспечивает оптимальную производительность запросов к данным SQL Server.

Преимущество SQLServer 2008 на рынке BI-решений основано на масштабируемой инфраструктуре, благодаря которой информационные технологии делают возможным внедрение бизнеc-анализа по всему предприятию и доступ к результатам анализа там, где это необходимо пользователям. SQLServer 2008 обеспечивает значительный прогресс в организации хранилищ данных, предоставляя комплексную масштабируемую платформу, с помощью которой организации смогут быстрее интегрировать данные в ХД и управлять ими, доставляя результаты анализа всем пользователям. За счет более высокой масштабируемости BI-инфраструктураSQLServer 2008 способна генерировать отчеты любых размеров и сложности, управлять ими и делать отчеты доступными пользователям посредством тесной интеграции с MicrosoftOffice. Кроме того, SQLServer 2008 демонстрирует более высокую производительность в таких областях, как обслуживание ХД, генерация отчетов и анализ.

Общая архитектура решения для систем бизнес аналитики-компании Microsoft показана на рис. 1.4.

Рис. 1.4. Решение для систем бизнес аналитики-компании Microsoft

 

Построение систем бизнес-аналитики: проблемы и решения

Информационные технологии обеспечивают поддержку технологической цепочки обработки данных:

• сбор и получение данных;

• преобразование данных;

• предоставление данных.

Получение данных обеспечивается автоматизированными системами оперативной обработки данных или транзакционными системами обработки данных. Основное назначение таких систем – это обеспечение развитой формы учета данных на низком уровне бизнес-процессов организации. Пользователями этих систем являются специалисты.

Чтобы использовать собранные данные для анализа, их нужно привести к единому формату, преобразовать, согласовать и предварительно обработать. Эту задачу предназначены решать системы извлечения, преобразования и загрузки данных. Это важное звено перехода к анализу данных.

Предоставление данных обеспечивается информационно-аналитическими системами обработки данных. Такие системы разрабатываются с использованием технологии ХД и методов бизнес-аналитики. Основное назначение таких систем – это обеспечение развитой формы публикации данных. Их пользователями являются менеджеры.

Каждый менеджер обучался аналитической работе, применял компьютер при обучении в школе и университете, в повседневной работе окружен компьютерами и требует данных для принятия решений.

Публикация данных для менеджеров является первостепенной задачей. Хорошо известно, что публикация является успешной, если она удовлетворяет потребности читателей. Своевременная и по возможности полная публикация данных является средой для поддержки и принятия решений.

Для менеджера важно, чтобы публикация была:

• существенной для решения текущих бизнес-задач;

• понятной и простой в использовании;

• быстрой;

• эффективной в соотношении "цена/качество".

Рассмотрим комплекс проблем и пути их возможного решения, с которыми приходится сталкиваться при построении систем бизнес-аналитики1.

Данные, необходимые для принятия решений, являются недоступными

Первая проблема при создании систем бизнес-аналитики заключается в том, что в ХД оказываются недоступными данные, необходимые для принятия решений. Если в хранилище данных оказываются недоступными необходимые данные, нужно восполнить эту недостачу путем сбора бизнес-требований от конечных пользователей; изучения того, какая информация необходима бизнес-пользователям в процессе принятия решений; регулярных дискуссий с лицами, принимающими решения, для понимания новых требований; систематического исследования новых источников данных и метрик.

В связи с этой проблемой Ральф Кимбалл отмечает, что нельзя относиться к построению корпоративного ХД как к проекту, у которого имеется начало и конец. В действительности, построение ХД для системы бизнес-аналитики — это непрерывный процесс, который может закончиться только после отказа от построения ХД.

Отметим также, что на этот факт неоднократно указывали ряд исследователей в области построения ХД. Причиной такой точки зрения, скорее всего, является простое обстоятельство: бизнес-среда в современных экономических условиях может меняться очень быстро и динамично, что существенно влияет на потребности в данных.

Недостаток партнерских отношений между конечными пользователями и ИТ-специалистами

Вторая проблема при создании систем бизнес-аналитики заключается в недостатке партнерских отношений между конечными пользователями и специалистами в области ИT. Симптомами этой проблемы являются разочарование конечных пользователей имеющимся уровнем обслуживания; осуждение специалистами ИT конечных пользователей за их жалобы, компьютерную безграмотность и пренебрежение чтением документации; недооценка использования современных ИT руководством организации.

Как следствие, ХД не удовлетворяет потребности пользователей или работает слишком медленно, фактически, не используется пользователями. При этом отсутствуют административные решения, направленные на достижение согласия и исправление ситуации.

Общая идея решения этой проблемы: ИТ-персоналу необходимо жить в окружении бизнес-пользователей, чтобы лучше узнать специфику бизнеса компании и потребности ее заказчиков и завоевать доверие конечных пользователей.

Как показывает опыт, возникновение этой проблемы тесно связано с тем, что ИТ-специалисты при разработке автоматизированных систем не соблюдают требования соответствующих ГОСТов и не уделяют должного внимания разработке лингвистического и организационного обеспечения.

Отсутствие ясности у конечных пользователей

Третья проблема при создании систем бизнес-аналитики состоит в отсутствии явной познавательной и концептуальной модели конечных пользователей. Симптомом этой проблемы является выбор IT-специалистами инструментальных средств на основе бесед с потенциальными продавцами и знакомства с демонстрационными версиями без учета реальных потребностей пользователей.

IT-специалисты  иной раз стремятся к сложным  решениям и подразумевают, что  конечным пользователям нравится  работать на компьютерах. Но пользователи  зарабатывают свои деньги за  счет решения стоящих перед  ними задач, и, возможно, рассматривают  компьютер как средство, помогающее  им решать эти задачи. Изучение  и освоение новых программных  продуктов не является их основной  производственной задачей. До появления  в организации новых программных  продуктов бизнес-пользователи справлялись с решением своих задач и без них.

В качестве решения предлагается уточнение уровня познавательной и компьютерной грамотности конечных пользователей; построение концептуальной модели поведения пользователей при решении задач и принятии решений; выбор или настройка средств доставки информации, наилучшим образом соответствующих особенностям конечных пользователей.

Самый простой подход состоит в том, чтобы разделить пользователей на две категории – те, которые используют Excel, и те, которые считают электронные таблицы слишком сложными. Для первой категории нужно обеспечить возможность формулировки произвольных запросов, а вторым предоставить заранее подготовленные, может быть, параметризуемые отчеты.

Ральф Кимбалл предлагает простую модель оценки сложности программных инструментов:

 
Рис. 1.5. Модель использования ХД в системах бизнес-аналитики для принятия решений

Правило применения этой модели очень просто. Оно исходит из двух логических предпосылок: "Каждое нажатие — это подцель при достижении цели" и "Каждое нажатие – это отвлечение, как неожиданный звонок телефона". Отсюда вытекает эмпирическое правило: "1-3 нажатия – хорошо; 4-8 нажатий – приемлемо; больше 8 нажатий – провал".

На рис. 1.5 показана простая модель использования ХД в системах бизнес-аналитики для принятия решений.

Как видно из рисунка, модель включает в себя отражение следующих бизнес-процессов принятия решений:

• публикация "правильных" данных;

• сравнение, определение пороговых значений, предупреждение и визуализация для идентификации;

• исследование и поиск причинно-следственных связей;

• выдвижение гипотез и исследование альтернатив по схеме "Что будет, если…";

• аудит и отслеживание принимаемых решений.

Данные, необходимые для принятия решения, поступают с задержкой

Четвертая проблема при создании систем бизнес-аналитики заключается в запаздывании данных, требуемых для принятия решений. Симптомом является потребность в данных в реальном времени. Здесь под требованиями "реального времени" понимаются любые требования к временным характеристикам данных, которые не могут быть удовлетворены действующей процедурой ETL.

Одно из возможных решений заключается в изменении процедуры ETL (Extraction, Transformation, Loading) за счет использования готовых инструментов извлечения данных, например, сообщений EAI (EnterpriseApplicationIntegration). Для быстрого удовлетворения потребностей пользователей можно связывать "горячие" разделы таблицы фактов со статическим ХД, не дожидаясь обновления таблиц измерений.