CC BY
28
УДК 65.11.56
Рябов А.О.
студент магистратуры 3 курса институт заочного и открытого образования
Левинов М.О. студент магистратуры 3 курса институт заочного и открытого образования Финансовая академия при правительстве РФ
Россия, г. Москва ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ ДАННЫХ И БИЗНЕС АНАЛИЗА
Аннотация:
Цель данной статьи изучение систем бизнес-анализа и их влияние на работу предприятия. Объектом исследования в данной статье является история развития систем анализа и хранения данных. На сегодняшний день системы бизнес анализа являются динамично развивающейся и весьма востребованной отраслью, при этом слабо развитая на территории СНГ.
Ключевые слова: БИЗНЕС-АНАЛИЗ, ПАНЕЛИ ИНДИКАТОРОВ, БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, ХРАНЕНИЕ ДАННЫХ, АНАЛИЗ ДАННЫХ, ОТЧЕТ, НУЖНОЕ ВРЕМЯ
Ryabov A.O.
Graduate student
3 year, institute of correspondence and open education Financial Academy under the Government of the Russian Federation
Russia, Moscow Levinov M.O.
Graduate student
3 year, institute of correspondence and open education Financial Academy under the Government of the Russian Federation
Russia, Moscow
HISTORY OF DATA DEVELOPMENT AND BUSINES ANALYSIS
ANNOTATION:
The purpose of this article is to study the systems of business analysis and their impact on the work of the enterprise. The object of research in this article is the history of the development of systems for analyzing and storing data. To date, business analysis systems are a dynamically developing and highly demanded industry, while it is poorly developed in the CIS.
Keywords: BUSINESS-ANALYSIS, DASHBOARDS, BIG DATA, DATA STORAGE, DATA ANALYSIS, REPORT, RIGHT TIME
Авторы хотят начать с основных терминов, необходимых для раскрытия выбранной темы.
Если рассматривать в целом, бизнес-анализ — это «зонтичный» термин, охватывающий множество технологий хранения и интеграции данных, а также инструментов для генерирования запросов и отчетности, и
аналитических инструментов, необходимых для реализации доступа к информации в режиме самообслуживания.
Панели индикаторов — это новейшее воплощение бизнес-анализа; за ним стоят годы технических и процессных инноваций в области бизнес-анализа, и они охватывают и управление данными, и аналитические стороны бизнес-анализа. Можно сказать, что панели индикаторов — это бизнес-анализ в его современном облике 134.
Сам термин «Бизнес-анализ» включает в себя слишком большое понятие, в связи с чем, его часто используют в роли синонима для инструментов, позволяющих генерировать запросы и последующего анализа. Более точным будет определение:
«Бизнес-анализ — это совокупность процессов, инструментов и технологий, необходимых для превращения данных в информацию, а информацию — в знания и планы, обеспечивающие эффективное ведение бизнеса» 135.
Бизнес-анализ является частью более широкого понятия управление эффективностью бизнеса. По своей сути управление эффективностью бизнеса — это совершенствование управления бизнесом с использованием инструментов программного обеспечения, улучшающего реализацию бизнес-стратегии. Управление эффективностью бизнеса пока переживает период младенчества и как парадигма управления, и как интегрированное программное решение.
Панели индикаторов — это часть управлением эффективностью бизнеса. Панели индикаторов играют в системах управления эффективностью бизнеса критически важную роль. Руководители трансформируют выбранную стратегию в показатели и цели, которые демонстрируются на панелях индикаторов показателей. По сути, панели индикаторов — это «транспортное» средство, с помощью которого руководители информируют о выбранной стратегии всех сотрудников на всех уровнях организации. Кроме того, панели индикаторов привязывают к стратегии деятельность всех сотрудников и групп организации, так что все сотрудники компании вместе идут к единой цели.
Отдельной ветвью науки бизнес-анализ появился еще на заре 1990-х гг. В то время вся суть бизнес-анализа была в обеспечении конечного пользователя более хорошим доступом к информации, что позволяло принимать более правильные решения. Главная цель которую преследовали компании, это позволить пользователю самостоятельно создать отчеты, для того чтобы ему не приходилось обращаться за этим в ИТ-отдел. В самом начале бизнес анализ сводился к формированию хранилищ данных и инструментов для создания запросов, и формирования отчетности на рабочем месте сотрудника.
1342 Панели индикаторов как инструмент управления: ключевые показатели эффективности, мониторинг деятельности, оценка результатов, -Уэйн У. Эккер-сон, - 2007
Компании, в виду низкой производительности компьютеров в те года, начали создавать хранилища данных, чтобы разгрузить оперативные системы. В те годы для создания запросов пользователю надо было знать язык SQL (structured query language — язык структурированных запросов). Уже тогда некоторые дальновидные компании начали предлагать клиентам приобрести продукт, где язык SQL был представлен на подобии Windows-интерфейса. К концу 1990-х гг. Данные программные продукты начали работать в Сети и объединяться с другими типами инструментов анализа, постепенно создавая то, что сегодня называют платформами бизнес-анализ.
Помимо того, что пользователи хотели самостоятельно формировать отчеты, чтобы получать необходимую им информацию, немаловажным фактором является время, когда пользователь получает информацию. Именно этот фактор в последствии сильно влиял на развитие систем бизнес-анализа. Все пользователи хотят получать информацию в нужное им время. Автор работы хочет рассмотреть разницу между реальным временем и нужным временем.
В техническом плане в реальном времени означает, что вся информация обновляется сразу же после совершения события. То есть, нет разрыва во времени между наступлением события и поступлением информации о нем на дисплей. В действительности наладить работу такой системы довольно трудно и требует больших затрат, и что самое главное чаще всего не нужно. Большинству руководителей нет необходимости принимать решения так быстро.
Что такое «нужное время»? Этот термин означает своевременное предоставление информации тем лицам, которые принимаю решения. По большому счету руководителю организации нет дела до времени ожидания панели индикаторов. Для руководителя важно, чтобы система предоставляла важную информацию нужным людям в необходимое для этого время, опираясь на которую они примут важные решения. Сам термин «нужное время» подчеркивает ценность именно своевременности предоставления информации, а не быстроту данного процесса.
В сущности, руководителям компаний нет никакого дела до времени ожидания панели индикаторов. Им важно, чтобы система в нужное время представляла нужным людям информацию, необходимую им для принятия правильных бизнес-решений. Термин «нужное время» подчеркивает ценность для бизнеса именно своевременности, а не быстроты представления информации.
Если рассматривать это понятие на примере, то рассмотрим пример предприятия розничной торговли. Система бизнес анализа получает данные о запасах и продажах в реальном времени, также она хранит данных прошлых периодах, например, за прошедшие 4 часа, несколько дней или даже недель. Система анализирует всю информацию, создаёт определенные правила и когда поступает сигнал о выходе того или иного показателя за пределы нормы, она инициирует предупреждающий сигнал. То есть в
рассматриваемом варианте предприятия розничной торговли способно предупредить заведующего складом о том, что в течении последних 5 часов запас того или иного товара на складе ниже нормы, что может привести к потере продаж.
Почти все системы бизнес-анализа используют статистические модели и алгоритмы для обработки текущих событий и для прогнозов будущих событий, а также оптимизации результатов и выявления малозаметных зависимостей. Основанные на подобного рода алгоритмах показатели помогают предвидеть события еще до их наступления.
Несмотря на то, что панели индикаторов не предназначены для проведения серьезного анализа, они часто помогают пользователю рассмотреть данные в различных ракурсах и проанализировать отдельные транзакции и события
Другим немало важным аспектом получения информации в нужное время является то, что при использовании панелей индикаторов пользователь самостоятельно получает ее. Ему не нужно обращаться в ИТ-отдел по поводу составления специального отчета. Кроме того, панель индикаторов упрощает самостоятельный поиск пользователей, система разработана так, что они не блуждают в бесконечных массивах данных, а быстро находят нужную информацию.
Свобода поиска информации при отсутствии риска потерять ориентировку позволяет бизнес-менеджерам использовать тактические панели индикаторов для углубления понимания рабочих процессов и тех видов деятельности, за которые они отвечают. Особенно полезны такие системы для сравнения текущих результатов работы с заранее установленными целями, прогнозами и целевыми значениями на уровне отделов, подразделений или проектов, а также для более глубокого анализа с использованием более подробных данных. Поскольку менеджерам для выполнения ими своей работы не нужна информация в реальном времени, обновление данных в тактических панелях индикаторов обычно выполняется один раз вдень или в неделю, и это обеспечивает менеджерам и аналитикам достаточное время для выявления и анализа тенденций и принятия соответствующих мер.
Также автор хочет обратить внимание на саму суть такого распространенного термина как отчет. Это слово имеет в современном мире так много значений и значение этого слова так меняется с течением времени, что этот вопрос необходимо рассмотреть более подробно.
Согласно давним традициям, отчет представляет собой строго регламентированный статический комплект данных, который составляется регулярно через определенные промежутки времени и направляется пользователям в бумажном или электронном формате. Но в настоящее время для руководителей, менеджеров, аналитиков и сотрудников, непосредственно работающих с клиентами, такие стандартные отчеты не представляют большой ценности: информации в них слишком мало, чаще
всего она уже устаревшая и слишком статичная136.
Отчеты бывают представлены во множестве стандартных вариантов. Финансовые отчеты отображают бухгалтерские балансы и сведения о прибылях и убытках для внутренних и для внешних пользователей. В ежемесячных управленческих отчетах отображается результат деятельности организации, которые чаще всего сопоставляются с бюджетными либо плановыми данными. В производственных отчетах фигурирует большое количество параметров и выписок.
Однако на сегодняшний день данный тип отчетов сильно устарел. Сегодня пользователи хотят получать отчет, который будет динамичным, подробным и интерактивным документом. Чтобы он позволял проводить детальный углубленный анализ, переходить на смежные тематические области, для лучшего рассмотрения информации под другим углом или просто просматривать иные сопутствующие документы. Интерактивный отчет фильтрует данные на категории пользователей, для того чтобы любому участнику предоставлялись лишь те данные к которым он имеет доступ.
Для генерирования интерактивных отчетов можно использовать традиционные средства составления таких документов, параметризированные методы отчетности, инструменты онлайновой аналитической обработки (OLAP). Средства визуализации и другие технологии. Во многих панелях индикаторов интерактивные отчеты являются ключевым компонентом. При наличии интерфейса панели индикаторов или портала интерактивные отчеты, в сущности, почти не отличаются от тактических панелей индикаторов.
На сегодняшний день бизнес анализ является огромным бизнесом. Почти каждая компания из списка «Fortune 2000» имеет хранилище данных или его аналог. Почти все крупнейшие мировые компании из сферы программного обеспечения (Oracle, SAP, Microsoft и др.) предлагают своим клиентам приобрести те или иные продукты, предназначенные для бизнес-анализа 137.
Не исключено, что рынок систем управления эффективностью бизнеса (ВРМ) — это последний крупный рынок программного обеспечения для бизнеса. Эти системы находятся на самом верху иерархии бизнеса и исполняют роль командно-управляющего центра для всей организации в целом. Это помогает оптимизировать использование других программных пакетов, имеющих целью повышение эффективности бизнес-процессов на более низких иерархических уровнях организации 138.
Согласно данным Gartner объем мирового рынка систем бизнес-анализа превысит $16 млрд в 2015 году, что на 7% больше 2014 года. До
136 Панели индикаторов как инструмент управления: ключевые показатели эффективности, мониторинг деятельности, оценка результатов, -Уэйн У. Эккер-сон, - 2007
137 Панели индикаторов как инструмент управления: ключевые показатели эффективности, мониторинг деятельности, оценка результатов, -Уэйн У. Эккер-сон, - 2007
138, 6 Панели индикаторов как инструмент управления: ключевые показатели эффективности, мониторинг деятельности, оценка результатов, -Уэйн У. Эккер-сон, - 2007
2016 года рынок систем бизнес-анализа и аналитических платформ останется одним из наиболее быстро растущих сегментов мирового рынка программного обеспечения, как это было на протяжении последнего пятилетия. Среднегодовой темп роста данного рынка составлял 9% в период с 2010-2015 годы. К 2016 году темп роста сократиться до 7% в год, а объем рынка может достигнуть $17,1 млрд. В следующем экономическом цикле, полагают в Gartner, лидером останется аналитика больших данных. Также на рынке бизнес-анализа продолжит играть значимую роль развитие облачные, мобильных и социальных инструментов 139.
Аналитики из Aberdeen Group насчитали в категории систем бизнес-аналитики около 150 производителей. Gartner учитывает в своих отчетах около 200 производителей, поставляющих системы бизнес-аналитики, аналитические решения и системы управления производительностью. Aberdeen Group и Gartner, как и другие аналитические компании, рассматривающие рынок систем бизнес-аналитики, делят производителей на несколько категорий. Сегмент, в котором работает QlikTech, Gartner называет "инструментами класса Data Discovery". В QlikTech его называют "Business Discovery", подчеркивая возможность работы с нашим программным обеспечением бизнес-пользователей и те ценные преимущества, которые оно предоставляет таким пользователям.
Также многие аналитики отмечают двойственность рынка систем бизнес-анализа в зависимости от того, кто осуществляет выбор программного обеспечения. Gartner отмечает растущее раздвоение рынка платформ бизнес-аналитики в зависимости от покупателя, принимающего решение, и прогнозирует, что к концу 2015 году рынок инструментов «Data Discovery» будет втрое обгонять рынок систем бизнес-аналитики в целом. Согласно Gartner, представители ИТ чаще предпочитают производителей традиционных платформ бизнес-аналитики и архитектуру, ориентированную на отчеты, тогда как бизнес-пользователи и представители отделов чаще обращаются к производителям платформ «Data Discovery». 140 При этом все чаще именно бизнес-пользователи, а не ИТ-специалисты, принимают решения в отношении закупок программных средств бизнес-аналитики 141.
Рост рынка программных средств бизнес-аналитики подчеркивает потребность в инструментах, которые позволяли бы использовать имеющиеся данные для достижения конкурентных преимуществ -инструментов, которые позволяли бы исследовать данные, извлекать из них важные знания и делать выводы.
Роль систем бизнес-анализа сильно растет в последние годы, но бизнес анализ строится на анализе и обработке данных, поэтому в 1998 году компания 1105 MediaInc. создала Институт хранилища данных (TDWI - The
140 http://www.gartner.com/technology/core/products /businessInteШgencejsp
141 Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство, - Шуровьески Дж., - 2013
Data Warehouse Institute). В этом институте изучаются самые передовые способы хранения, обработки и анализа данных. Сотрудниками института выпускается более 10 научных изданий, более 40 научных конференций на территории США и Европы. Также предоставляются наиболее современные и совершенные решения проблем для частных компаний. Во многом благодаря тесному сотрудничеству с частными компаниями, Институт хранения данных всегда является лидером в отрасли обработки и хранения данных.
Многие организации в самых разных отраслях уже получили от бизнес-анализа и материальные, и нематериальные выгоды. Институт хранилищ данных ежегодно прибавляет к своим материалам по наиболее эффективному использованию бизнес-анализа более 100 приложений, полученных от организаций, которые могут подтвердить эффективность бизнес-анализа в плане конкретного увеличения стоимости бизнеса. Вот несколько примеров:
1. Крупная авиакомпания, по ее собственным оценкам, в прошлом году получила 40 млн долл. новых доходов и сократила затраты на 31 млн долл., используя всего четыре из 35 аналитических приложений, образующих ее бизнес-аналитическую среду;
2. Крупный розничный продавец электроники объясняет экономию 1,3 млн долл. в год улучшением ассортимента и сокращением числа случаев отсутствия нужного товара за счет использования решения для бизнес-анализа; это же решение позволяет также сэкономить 2,3 млн долл. в складской сфере, помогая обеспечить более точную работу поставщиков;
3. Благодаря новому бизнес-аналитическому решению отдел управления финансами и доходами штата закрыл у себя ежегодную налоговую «дыру» в 10 млн долл., повысив одновременно степень удовлетворения клиентов 142.
Подводя итоги, автор хочет отметить, что в тот момент, когда в начале 1990-х гг. на компьютерах появились первые инструменты бизнес-анализа, многие возложили надежды на то, что генерирования заказных отчетов навсегда избавит конечных пользователей от зависимости от ИТ-отделов.
Правда, оказалось, что большинство пользователи считают, что эти инструменты слишком сложные в использовании. И несмотря на то, что они перешли из среды Windows в Сеть, что значительно облегчило пользовательские интерфейсы, установку и обслуживание, инструменты для бизнес-анализа так и остались специальным программным обеспечением для опытных пользователей, так и не став универсальным аналитическим инструментом, которыми могли бы пользоваться рядовые сотрудники компаний.
Если истории развития бизнес-анализа уделяется много внимании,
142 Панели индикаторов как инструмент управления: ключевые показатели эффективности, мониторинг деятельности, оценка результатов, -Уэйн У. Эккер-сон, - 2007
автор хочет уделить внимание развитию самих данных, которые являются фундаментом любого анализа. Данные собираются храниться и анализируются уже очень давно, однако в последнее время появилось такое понятие как «большие данные». Которое может в недалеком будущем кардинально изменить все, что известно о бизнес-анализе. Так что же считается «Большими данными»?
Нет какого-то определенного понятия, однако можно сослаться на два описания сути данной концепции. «Большие данные» - это данные, сбор, управление и обработку которых невозможно осуществить с помощью наиболее часто используемых аппаратных средств и программных инструментов в течении допустимого для пользователя времени»143.
Другое определение, позволяющее понять суть данного термина, звучит как: «Большие данные - это наборы данных, размеры которых выходят за пределы возможностей по сбору, хранению, управлению и анализу, присущих обычному программному обеспечению базы данных»144.
Исходя из этих определений, можно сделать вывод, что это понятие будет постоянно изменяться. Так, к примеру, то, что было большими данными еще 10 лет назад, сейчас с легкостью умещается в памяти смартфона. Самым ярким примером больших данных являются веб данные, огромное количество информации и возможностей для ее анализа, о которых еще 15 лет назад мало кто подозревал. Но суть заключается в том, что с развитием технологий огромными темпами растет объёмы данных, и для обработки данных создаются новые технологии. Это означает, что бизнес-анализу необходимо развиваться вместе с данными, и использовать самые передовые технологии. Так как в данных, которые многие компании не собирают либо собирают, но не могут пока обработать, сокрыта настолько ценная информация, что нельзя даже предположить о выгоде ее использования.
Большое количество компаний даже не подозревает, какое количество полезной, но пока еще не собранной, и не структурированной информации, окружает их, в какой-то мере к большим данным для компаний не использующей среду бизнес-анализа, можно назвать те данные которые они смогли бы получить и обработать в ценные знания о своих конкурентах, потребителях либо о самих себе.
Основанная проблема в использовании «больших данных» является то, что они «не приветственны к пользователю». А именно если данные, которые заносятся, скажем, кассовым оборудованием, четко структурированы, и изначально готовы к любому дальнейшему анализу. То скажем если поставить камеру и счетчик на вход в магазин, которые будут считать людей, которые заходят в магазин. А также распознавать их
143 Групповые методы в интеллектуальном анализе данных: Повышение точности путем объединения прогнозов, - Сени Дж., Элдер Дж, - 2010
144 Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики, - Билл Фрэнкс, - 2014
примерный возраст, и пол, и записывать эти данные, то большинство компаний просто не смогут обработать такой поток данных, но, если они смогут их обработать, они будут неструктурированными и, фактически, не будут иметь никакой ценности, если нет соответствующего программного обеспечения. А ведь эта та информация, которая находиться прямо перед глазами руководства, но они не способны ее собрат и обработать, а для маркетинговых акций знать структуру своих потребителей незаменимо, и могло бы сильно повысить эффективность акций, разработанных на основе таких данных.
Поэтому развитие данных на прямую связано с развитием систем бизнес-анализа, и если компания вовремя начинает использовать передовые технологии по сбору, хранению и анализу данных, она получает колоссальное преимущество перед конкурентами, а если все эти данные превращаются по средством систем бизнес-анализа в легкие для восприятия и понимания знания, то выгода, которую получает компания позволит ей оставить позади всех своих конкурентов.
Использованные источники:
1. Панели индикаторов как инструмент управления: ключевые показатели эффективности, мониторинг деятельности, оценка результатов/ Уэйн У. Эккер-сон; Пер. с англ. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. — 396 с.
2. Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики / Билл Фрэнкс ; пер. с англ. Андрея Баранова - М. : Манн, Иванов и Фербер, 2014. - 352 с.
3. Электронный ресурс компании Gartner [Электронный ресурс]. - 2017. -Режим доступа: https://www. gartner.com/doc/3003218?ref=Anal. - Дата доступа: 20.07.2017
4. Сени Дж., Элдер Дж. Групповые методы в интеллектуальном анализе данных: Повышение точности путем объединения прогнозов (Giovanni Seniand John Elder.Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy through Combining Predictions. - Morgan and Claypool Publishers, 2010).
5. Электронный ресурс компании Gartner [Электронный ресурс]. - 2017. -Режим доступа: http://www. gartner. com/technology/core/products /businessIntelligence.jsp . - Дата доступа: 12.08.2017
6. James Surowiecki. The Wisdom of Crowds. - Anchor Books, 2005. Издано на русском языке: Шуровьески Дж. Мудрость толпы. Почему вместе мы умнее, чем поодиночке, и как коллективный разум влияет на бизнес, экономику, общество и государство. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013
7. Большие данные: следующий рубеж инноваций, конкуренции и эффективности (Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity) // McKinsey Global Institute, май 2011 [Электронный ресурс]. -2017.- Режим доступа: http://www.tadviser.ru/index.php/ Big Data29.- Дата доступа: 12.08.2017
