Rambler's Top100
Статьи ИКС № 6 2007
Олег СИМАКОВ  А.А. НЕНАХОВА  01 июня 2007

Аналитика, которая управляет Как выбрать аналитическую систему?

Сегодня перед первыми лицами компаний все чаще встает вопрос, как организовать работу с информацией, чтобы, с одной стороны, не утонуть в ее объемах и трудоемкости обработки, а с другой – получить удобный инструмент для ее использования. Особую актуальность приобретают системы поддержки принятия решений (аналитические системы), основное назначение которых – обеспечить руководителей точной и своевременной информацией для контроля своих действий.

Несмотря на уже сформировавшийся спрос на системы такого рода, единого мнения относительно того, что они должны собой представлять, не существует. Состав аналитической системы может варьироваться в зависимости от решаемых с ее помощью бизнес-задач, структуры информационных потребностей руководителей и управленческого персонала, особенностей основных потребителей информации и т.д.

В настоящее время для поддержки процесса принятия решений достаточно широко используются системы класса BI (Business Intelligence), которые обеспечивают высокий уровень бизнес-аналитики для принятия решений. Разработчики систем BI в основном зарубежные компании. Из российских продуктов можно упомянуть информационную систему экономического моделирования «Прогноз», которая разработана специалистами Пермского государственного университета, объединившимися в компанию «Прогноз».

Широкое многообразие платформ в области BI ставит перед руководителем сложную задачу выбора наиболее оптимального варианта системы для организации. При этом нужно учесть и бюджетные ограничения, и многообразные пожелания будущих пользователей, и технические требования ИТ-специалистов в плане соответствия внедряемой системы общей информационной архитектуре предприятия. Конечно, в каждом случае подход будет свой, но можно сформулировать некоторые общие правила выбора аналитической системы. Так, процесс выбора должен включать в себя следующие этапы:
  • определение требований к аналитической системе;
  • анализ рынка;
  • разработка макета аналитической системы.

Определение требований к аналитической системе

Как недостаточная, так и избыточная функциональность системы может значительно снизить полезный эффект от ее внедрения и затруднить этот процесс. Именно поэтому один из важнейших моментов – определение оптимального набора инструментов и функций, которые будут выполняться системой. Современные системы обладают широким спектром возможностей, причем в разные платформы могут входить разные по своей функциональности инструменты. Условно все инструменты можно разделить на несколько групп:
  • инструменты формирования отчетов. Предназначены для широкого круга пользователей, предоставляют возможность подготовки форматированных отчетов по предопределенным шаблонам;
  • инструменты запросов, позволяющие исследовать базу данных по различным параметрам, т.е. получить разные срезы одного «куба» (под «кубом» понимается многомерная структура данных);
  • аналитические инструменты (инструменты многомерного анализа данных), позволяющие анализировать данные по разным срезам с разной степенью детализации;
  • инструменты исследования данных (Data Mining), дающие возможность выявления связей и закономерностей между различными значениями тех или иных величин.
Инструменты разных типов обеспечивает разную глубину анализа и удовлетворяют потребности разных типов пользователей (см. рисунок).

Поэтому сбор и анализ функциональных требований должен происходить с учетом типов потенциальных пользователей и их потребностей. Как видно из рисунка, наиболее часто используемый компонент аналитической системы – это модуль генерации отчетов. Построение запросов дает возможность аналитикам и другим сотрудникам провести более глубокий анализ, чем при формировании стандартного отчета, используя при этом либо срезы одного «куба», либо комплексный запрос к различным «кубам». Особенность многомерного анализа данных – возможность проводить анализ вплоть до транзакционного уровня, а также анализ типа «что, если…». Модуль Data Mining играет ключевую роль в общем процессе информационного обеспечения управленческих решений. Для выявления скрытых закономерностей могут быть использованы сложные аналитические, статистические и другие функции.

При составлении требований к аналитической системе необходимо исследовать информационные системы, которые должны стать источниками информации для единой системы отчетности организации. Это позволит правильно сформулировать технические и интеграционные требования. Основой технических требований должно стать обеспечение совместимости аналитической системы с существующими элементами ИТ-инфраструктуры. Здесь же необходимо произвести расчеты для описания требований к оборудованию. Если организация имеет территориально распределенную структуру, то доступ к системе целесообразно организовать с использованием технологии «тонкого клиента».

Результатом первого этапа должно стать определение требований к аналитической системе и предварительный список программных продуктов, из которых она будет выбираться. В такой список (часто называемый long list) включают максимально широкий набор систем – как правило, продукцию лидеров рынка, системы, рекомендованные специалистами, и т.д.

Анализ рынка

После того, как сформулированы требования к платформе и составлен long list, необходимо определить параметры, по которым будут оцениваться программные решения. Условно такие параметры могут быть разбиты на следующие группы:
  • функциональные возможности системы;
  • технические требования;
  • техническая поддержка и локализация;
  • стоимость и сроки внедрения системы.
Функционал системы и технические требования ПО нужно оценивать в соответствии с теми требованиями, которые были определены на первом этапе.

При оценке условий тех поддержки и локализации нужно учитывать количество постоянных сотрудников компании-поставщика, продолжительность ее работы на российском рынке, количество сертифицированных специалистов в России, опыт внедрения проектов по вертикалям и т.д.

Чтобы оценка была более точной, рекомендуется делать ее не по открытым источникам, а на основе информации, полученной по запросам непосредственно у производителей ПО. При этом, помимо вышеперечисленных, нужно получить и ряд общих сведений:
  • возраст компании, финансовая стабильность, сотрудники, наличие сертификатов;
  • количество партнеров, проекты, выполненные совместно с партнерами и самостоятельно;
  • условия сопровождения, наличие службы поддержки и т.д.;
  • количество обучающих курсов, наличие русскоязычных обучающих материалов и т.д.;
  • лицензионная политика (этот вопрос относится только к компаниям-партнерам производителей программных платформ).
Но и этой информации недостаточно для правильного и обоснованного выбора. Рекомендуется сформировать список наиболее приемлемых программных платформ (short list), из которого аналитическая система будет выбираться с помощью макетирования.

Разработка макета

К началу этого этапа уже должны быть готовы единые требования к макетам и данные, на основании которых будут разрабатываться макеты. Из соображений информационной безопасности, конечно же, нужно исключить возможность прямой интеграции макета выбираемой системы с действующей информационной системой компании. Лучше подготовить контрольный пример с условно-реальными данными.

Сравнительный анализ макетов позволит:
  • оценить функциональные возможности систем;
  • выбрать наиболее дружелюбный интерфейс;
  • выбрать наиболее простой вариант формирования запросов, построения трендов и пр.
Ключевую роль в выборе должна сыграть оценка самих пользователей. При демонстрации макета системы пользователям обычно предлагается заполнить анкету, оценив удобство интерфейса и простоту работы с системой.

Немаловажно и то, что трудоемкость реализации макета позволяет приблизительно оценить трудоемкость всего проекта.

***


Обобщая вышесказанное, можно составить план работ по выбору платформы аналитической системы (см. таблицу).

Ключевой момент организации работ – привлечение пользователей будущей системы. Выбор не должен оставаться исключительно за ИТ-специалистами.

Правильный выбор платформы позволит в дальнейшем сосредоточиться только на процессах внедрения и избежать необходимости заниматься устранением ограничений используемого ПО, а может быть, даже и сменой платформы (что встречается нередко).

Описанная методика выбора платформы для аналитической системы была успешно применена в Российском фонде федерального имущества. Другие организации, возможно, сочтут необходимым ее модифицировать, но общая канва останется, скорее всего, той же.

Основные правила построения аналитических систем
  • Системы должны содержать не больше данных, чем необходимо для создания целостной картины происходящего. Не следует к необходимым данным добавлять интересную, но малополезную информацию.
  • Сбор данных должен быть своевременным и настолько частым, насколько это нужно, чтобы вовремя предпринять корректирующие действия, но не обременять излишними сведениями лиц, принимающих решения.
  • Информация должна быть простой для восприятия. Сложные доклады путают и отвлекают внимание, которое должно быть направлено на бизнес-процессы и интерпретацию руководящих указаний.
  • Статистические отчеты должны облегчить выделение необычных данных, привлекая внимание управленцев к существенным отклонениям от поставленных задач развития компании
Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!