IT NewsФакты и прогнозыАналитика рынка

BI глазами вендоров

Геннадий Белаш | 26.05.2016

ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru

BI глазами вендоров

ВОПРОС.

Какие наиболее интересные программные продукты в области Business Intelligent появились у вас относительно недавно?

 

img

Евгений СТЕПАНОВ,

руководитель направления HPE Big Data Platform в России:

В первую очередь хотел бы отметить изменение бизнес-требований к аналитическим системам. Если раньше бизнес устраивало наличие регулярной отчетности, то сейчас фокус смещается на ad-hoc-аналитику, что, в свою очередь, предъявляет новые требования к аналитическим инструментам. Предлагаемый нами продукт HPE Vertica зарекомендовал себя как надежная основа аналитических систем нового поколения, при этом, надо сказать, с высокой степенью экономической эффективности. Также закономерным является усложнение самих аналитических задач, и в первую очередь структур данных, и с этой задачей справляется наш HPE IDOL, не предъявляя при этом дополнительных требований к экспертизе.

img

Светлана АРХИПКИНА,

руководитель центра технической экспертизы аналитических решений

«IBM Россия и СНГ»:

IBM Watson Analytics, IBM Cognos Analytics – решения, в основу которых легли облачные технологии и технологии искусственного интеллекта. Эти продукты на сегодня решают главные задачи современной аналитики – анализируют сложные данные, быстро отвечают на любые бизнес-вопросы и обладают простым и красивым интерфейсом.

img

Андрей ПИВОВАРОВ,

руководитель группы перспективных технологий предпроектного консалтинга, «Oracle СНГ»:

В области бизнес-аналитики Oracle выбрала направление наращивания функциональности базовой платформы Oracle BI и за последний год выпустила целый ряд новинок. Oracle считает направление Data Discovery безусловно важным, но инструменты Data Discovery должны быть частью общей корпоративной платформы. Основываясь на этом принципе, Oracle вышла на рынок с инструментом Data Visualization, который, с одной стороны, реализует подход Data Discovery, а с другой – сохраняет все преимущества, которые дает корпоративная аналитическая платформа. При этом инструмент доступен on-premise и в облачной среде, а также только что вышла desktop-версия.

Одним из самых актуальных направлений развития BI сегодня является анализ Big Data. Многие BI-вендоры пошли по пути добавления новых источников данных к своим аналитическим решениям. Аналитическая платформа Oracle BI также умеет обращаться к данным, расположенным в hadoop, hive, impala, spark, но не всегда такой подход оптимален для аналитической платформы по многим причинам. Oracle Big Data Discovery – это специализированный инструмент для исследования больших данных, предназначенный не только для анализа, но и для подготовки (трансформации), профилирования и изучения данных.

img

Юрий БОНДАРЬ,

заместитель генерального директора «SAP СНГ»:

Предложения SAP в сфере BI включают в себя on-premise-решение SAP Business Objects и облачное решение Cloud for Analytics. Первое обладает универсальным спектром инструментов аналитики: от информационных панелей для руководителей и гибкой отчетности для пользователей до возможности проведения детального анализа и исследования данных не только по компании, но и по рыночной ситуации в целом.

Для пользователей, ориентированных на работу с excel-формами отчетов, в Business Objects предусмотрена excel-визуализация отчетности, позволяющая работать в привычной среде. Упростить работу с данными можно с помощью инструмента SAP Lumira, который позволяет пользователям самостоятельно собирать данные из различных источников, анализировать их и создавать удобные для работы отчеты.

Система SAP BO интегрируется не только с решениями SAP, но и с разработками других вендоров (например, Hadoop) и поддерживает стандарты реляционных баз данных.

Cloud for Analytics осуществляет построение форм планирования, разработку предиктивных моделей и создание гибкой визуализации. С помощью встроенного в веб-интерфейс excel-шаблона пользователь может формировать формы отчетности, а затем из отдельных компонентов (графиков, диаграмм) собирать информационную панель или информативный отчет. Решение построено на платформе SAP HANA Cloud Platform.

ВОПРОС.

Какие тенденции развития рынка Business Intelligent вы наблюдаете сегодня?

 

Евгений СТЕПАНОВ (HPE):

Рынок меняется в соответствии с новыми требованиями. Многим компаниям необходимо получать не столько Business Intelligence, сколько Business Insight, поэтому мы на рынке аналитических инструментов видим изменения. Так, у наших заказчиков создаются лаборатории данных (Data Lab), всевозможные community, где ведется поиск новых подходов к анализу данных.

Светлана АРХИПКИНА (IBM):

Применение когнитивных технологий (искусственный интеллект) в BI- инструментах. Расширение возможностей самостоятельной аналитики в рамках корпоративных BI-систем. Интуитивный и эргономичный интерфейс, но с мощным математическим инструментарием. Уход от «департаментской» отчетности к анализу всех доступных данных.

Юрий БОНДАРЬ (SAP СНГ):

В первую очередь это решения Data Discovery для быстрого анализа, визуализации данных и интерактивного взаимодействия пользователей с ними. Второй тренд – развитие технологии Big Data. И наконец, к фундаментальным изменениям привело появление облачных BI-решений. В последнее время набирает популярность «Интернет вещей», в основе которого используются сценарии сбора информации на основе данных, получаемых от подключенных к сети людей, устройств и прочих объектов. Большое количество накапливаемой информации порождает еще один тренд – развитие прогнозной аналитики и качества (Predictive maintenance and quality). С помощью решений в этой области компания может собирать и анализировать данные из разных источников, создавая прогнозы и моделируя различные сценарии развития событий.

ВОПРОС.

Насколько в России за последние два года стала более востребована углубленная аналитика?

 

Евгений СТЕПАНОВ (HPE):

То, что она стала более востребована, это факт, но еще более интересно, что в последнее время она востребована в отраслях, традиционно не находящихся в авангарде аналитики. Например, промышленные компании стали использовать расширенную аналитику для управления технологическими процессами. Это отлично демонстрирует, что новые подходы и инструменты приносит реальную пользу.

Светлана АРХИПКИНА (IBM):

Аналитика всегда была востребована, тенденции последних двух лет не изменили этого тренда – просто изменились реалии бизнеса, рынка и технологические возможности.

Андрей ПИВОВАРОВ (Oracle СНГ):

Эти технологии считались достаточно дорогим удовольствием и требовали высокой квалификации специалистов по математическим методам обработки и дорогих аналитических инструментов. На сегодняшний день инструментарий для data mining стал значительно доступнее. Во-первых, благодаря тому, что широкое распространение получили open-source-продукты для углубленной аналитики. Во-вторых, набирают популярность решения, позволяющие в качестве среды применения моделей использовать непосредственно СХД – реляционные базы данных или Big Data. Oracle была одним из первых вендоров, встроивших реализацию алгоритмов продвинутой аналитики внутрь базы данных в 2002 году, и до сих пор придерживается подхода, когда скоринг моделей должен выполняться там, где данные хранятся, и эффективно использовать мощности систем хранения и обработки данных. При этом функциональные возможности платформы по реализации сценариев продвинутой аналитики фактически не ограничены, так как внутрь базы данных Oracle встроен механизм исполнения сценариев анализа, реализованных на R, а также с помощью Oracle R Advanced Analytics for Hadoop сценарии могут транслироваться для исполнения в hadoop-кластер.

Юрий БОНДАРЬ (SAP СНГ):

В ситуации, когда большие объемы неструктурированной информации необходимо обрабатывать и грамотно ими управлять, углубленная аналитика поможет «нарисовать» портрет каждого из миллионов клиентов, разбить всю клиентскую базу компании на сегменты по тем или иным признакам, изучить предпочтения пользователей и «вычислить» важные события в их жизни. И далее уже на основе этой информации сделать каждому из клиентов наиболее выгодное, а иногда даже нестандартное, предложение, сформировать интересный сопутствующий комплекс услуг или товаров. Такой подход достаточно быстро показывает хороший финансовый результат и окупает вложенные средства, поэтому в России углубленная аналитика пользуется большим спросом.

ВОПРОС.

Насколько близко подвинулись BI к Big Data?

 

Евгений СТЕПАНОВ (HPE):

Я бы сказал, что сейчас любое эффективное BI-подразделение использует в своей работе подходы Big Data. Степень использования в каждом случае разная, но избежать реалий не получится. Можно, например, придерживаться идеологии вертикального масштабирования аналитической системы, но практика показала, что на больших объемах данных подобные системы имеют существенные ограничения, начиная с физического потолка масштабирования, заканчивая элементарной экономической нецелесообразностью, и более эффективно с задачами анализа больших объемов данных справляются горизонтально масштабируемые MPP-системы (massive parallel processing).

Светлана АРХИПКИНА (IBM):

В последние несколько лет заметна тенденция сближения BI и больших данных. Это ярко выражается в тесной интеграции многих продуктов IBM. Так, SPSS позволяет запускать свои модели на Hadoop-кластере (в том числе на IBM BigInsights), а также встраивать модели скоринга в потоковую обработку IBM Streams.

Андрей ПИВОВАРОВ (Oracle СНГ):

На наш взгляд, использование технологий больших данных в России входит в стадию зрелости. Чаще всего этими технологиями Hadoop интересуется крупный бизнес – в первую очередь банки, телекоммуникационные компании и розничные сети. Есть немало примеров, когда российские заказчики создают у себя экспериментальные лаборатории по Big Data в своем бизнесе. Что касается обработки больших потоков данных, требующих использования Oracle Event Processing, то основной спрос наблюдается со стороны производственных компаний – нефтегазовой отрасли, транспорта, машиностроения, телекома и некоторых других. Один из автопроизводителей – заказчиков Oracle, используя решения Data Discovery, анализирует жалобы клиентов: изучает неструктурированную информацию, содержащуюся в них. Например, если обнаруживается, что часто встречаются сочетания «скрип», «поворот руля» и при этом известно, что авторы жалоб ездят на машинах определенных партий какой-то модели, то есть смысл тщательно исследовать эти партии на предмет дефектов.

Юрий БОНДАРЬ (SAP СНГ):

Big Data и бизнес-аналитика сближаются друг с другом, и границы между ними уже достаточно размыты. Например, уже сейчас углубленная аналитика считается большими данными, хотя такое понятие существовало еще до появления повсеместного использования технологий Big Data. Сейчас интерес к межмашинному обучению, «Интернету вещей», статистике повышается, и с помощью этих технологий можно расширить функциональность традиционной бизнес-системы, ориентированной на вычисления и визуализацию. Для разработки таких решений мы предлагаем облачную платформу SAP HANA Cloud platform, обрабатывающую данные в оперативной памяти и состоящую из сервисов аналитики и интеграции. В сегодняшней экономической ситуации компаниям необходимо не только анализировать данные, но и получать к ним быстрый и защищенный доступ. Для этого нужны не отдельные инструменты аналитики, а платформа, которая позволяет оперативно обрабатывать большие объемы данных.

ВОПРОС.

Появились ли в последние два года новые технологии очистки данных и управления данными?

 

Евгений СТЕПАНОВ (HPE):

На этот вопрос есть два ответа. С одной стороны, безусловно, рынок инструментов, в том числе для управления качеством данных, пополняется новыми продуктами, но более интересно то, что мы научились работать с некачественными и неструктурированными данными, заполнять пробелы и находить правильные взаимосвязи. В любом случае построение правильного технологического и методологического фундамента является залогом успеха решения любой аналитической задачи, будь то BI или Big Data, и за последние несколько лет нам удалось набрать серьезный опыт.

Юрий БОНДАРЬ (SAP СНГ):

Последние годы SAP развивает свое основное решение для очистки и управления данными – SAP Data Services. Решения SAP для управления корпоративной информацией (EIM) содержат комплексные функциональные возможности управления информацией, позволяющие извлекать интегрированные, точные и актуальные сведения из неструктурированных и структурированных источников в организации. Приложение SAP Data Services представляет собой единое решение корпоративного уровня для интеграции, обеспечения качества, профилирования данных и анализа текста. Поддержка критически важных бизнес-процессов и принятия взвешенных решений обеспечивается возможностями интеграции, трансформации, совершенствования и доставки пользователям надежных данных. Также в портфеле решений для управления данными есть специальный инструмент – SAP Information Steward, предоставляющий возможности для оценки и анализа достоверности корпоративной информации.

ВОПРОС.

В каких отраслях российской экономики увеличились продажи, а в каких уменьшились в связи с кризисом?

Светлана АРХИПКИНА (IBM):

В эпоху кризиса спад наблюдается во всех отраслях, но при этом каждая отрасль, особенно из числа работающих на рынке B2С, меняет свои подходы к работе с клиентами – внедрение новых сервисов, системы индивидуального подхода. Все это можно решить через запуск комплексных проектов по бизнес-аналитике. Ведь кризис порождает еще более высококонкурентную борьбу в отраслях, и именно тот, кто научится работать с данными о клиентах, тот и выиграет.

ВОПРОС.

Работают ли в России ваши аналитические системы с по-настоящему «Большими Данными»?

Светлана АРХИПКИНА (IBM):

К теме больших данных уже давно подошли такие отрасли как телеком и крупные банки. Уже несколько лет они занимаются тем, что собирают такие данные о клиентах. Сейчас их первоочередная задача – их монетизировать. Вокруг этого мы и реализуем многие проекты, в частности для компании Аэрофлот, которая на Big Data с использованием аналитических продуктов IBM внедряет глубокую сегментацию клиентской базы с целью повышения понимания клиентского опыта.

Юрий БОНДАРЬ (SAP СНГ):

Большинство наших проектов в России связано с технологией Big Data. Как правило, это компании, в которых накоплен большой объем информации о пользователях и покупателях из банковской и ретейл-отраслей. Сегодня решения SAP используют такие торговые сети, как «Эльдорадо» и «М.Видео». По экспертным оценкам, с помощью встроенных в решения SAP инструментов детальной аналитики, таргетирования и управления маркетинговыми кампаниями, поддержки всех каналов обслуживания отток клиентов сокращается, в среднем, на 15%. В ОАО «Вымпелком» c BI-решением SAP работает более 1000 пользователей – специалистов и менеджеров компании, этот проект стал одним из крупнейших в Европе.

Ключевые слова: бизнес-аналитика, Big Data, облака, облачные технологии, Интернет Вещей, СХД, телекоммуникации, нефтегаз

Горячие темы:

Компания: Oracle, IBM, SAP, HP, Эльдорадо, M.Video | М.Видео

Также по теме

Другие материалы рубрики

Загрузка...

Компании сообщают

Мероприятия

22.08.2019
ИТ-пикник

Санкт-Петербург

23.08.2019
DISKOBALL от DataLine

Москва, Стадион "Метеор"

29.08.2019
Европейский опыт клиентского сервиса

Санкт-Петербург, Генеральное консульство Швеции, Малая Конюшенная ул., 1/3

29.08.2019 — 30.08.2019
II Петербургский Цифровой форум

Санкт-Петербург, Ленэкспо, павильон 7

04.09.2019 — 06.09.2019
MERLION IT Solutions Summit