BI-приложения
С каким объемом данных может справиться ваша BI-система?
«Хотя под Big Data обычно понимают многие терабайты и даже петабайты данных, говорить о том, что большие данные начинаются с какого-то объема, наверно, не стоит. Существует определенный набор технологий, которые принято относить к Big Data (Hadoop, NoSQL СУБД и др.). Big Data появляется там, где использование этих технологий становится более оправданным по сравнению с традиционными подходами.
Если говорить о решениях Oracle, то, например, оптимизированный программно-аппаратный комплекс Oracle Big Data Appliance позволяет хранить и обрабатывать до 216 Терабайт пользовательских данных и, соответственно, может предоставлять преимущества тем заказчикам, у которых есть как минимум несколько десятков терабайт данных. Несколько стоек Big Data Appliance можно объединять в единый комплекс, что позволяет при необходимости хранить и обрабатывать многие петабайты данных».
«BI-система, построенная на технологиях Oracle, это специальным образом организованная аналитическая база данных, где основная нагрузка в части их обработки приходится на промышленную СУБД Oracle Database. Благодаря последним новинкам в области инфраструктурных решений (Oracle Exadata Database Machine) производительность развернутой на ней БД вырастает в десятки раз. Кроме того, корпорация предлагает новейший программно-аппаратный комплекс для самого BI-сервера – Oracle Exalytics In-Memory Machine. Это интегрированный комплекс сверхвысокой мощности (40 процессоров, 1 Тбайт оперативной памяти), позволяющий обрабатывать аналитические запросы в памяти (In-memory-аналитика). Oracle Exalytics позволяет анализировать сверхбольшие объемы данных в реальном времени в пять и более раз быстрее, чем на обычных серверах».
«Благодаря внедрению современных технологий поиска и обработки данных нам удалось реализовать в PROGNOZ Platform эффективный механизм Search-Based BI, позволяющий оперировать с Big Data и использовать результаты в аналитических инструментах.
На базе нашей платформы создан продукт PROGNOZ.DataPortal, который предоставляется клиентам по принципу SaaS. Он содержит постоянно обновляемую информацию из более чем 200 российских и международных источников, обрабатывает сверхбольшие объемы данных (более 1 миллиона показателей) в динамике, предоставляет эффективный инструментарий поиска, анализа, прогнозирования и визуализации данных. Это удобное средство для всестороннего мониторинга и анализа рынка позволяет, к примеру, компаниям определять свое положение в конкурентной среде и выстраивать эффективные маркетинговые стратегии».
«В этом году SAS представила на рынок новую линейку аналитических инструментов – SAS High-Performance Analytics (SAS HPA). В них используются различные технологии распределенной обработки данных: вычисления на кластере серверов в среде SAS (Grid), вычисления внутри базы данных (In-Database) и внутри оперативной памяти блейд-сервера (In-Memory). Эти инструменты появились именно в связи с потребностью бизнеса извлекать полезную информацию из “больших данных”, поэтому изначально предназначены для работы с большими массивами информации. Инструменты линейки SAS HPA позволяют работать не с выборками, а со всей генеральной совокупностью данных – как структурированных, так и неструктурированных.
Ограничения на объем анализируемой информации накладывает только аппаратная платформа. Программных же ограничений практически нет. Интерактивная работа с объемами в несколько терабайт или с миллиардом записей не является сегодня чем-то особенным. Так что компания, которая пользуется высокопроизводительной аналитикой SAS, может гибко наращивать вычислительные мощности в соответствии с ростом своих потребностей».
«Функциональность платформы QlikView ограничивается лишь возможностями аппаратного обеспечения. При правильном подходе и при правильно построенной архитектуре решения система может справиться практически с любым объемом данных. Современная версия системы – QlikView 11 – ориентирована именно на работу с большими объемами данных у крупных корпоративных заказчиков».
Какие тренды вы бы отметили?
первый заместитель генерального директора компании «Прогноз»:
«В настоящий момент набирают оборот “легкие” приложения типа Data Discovery, которые доступны широкому кругу организаций: их инструментарий включает возможности экспресс-анализа (OLAP), формирования аналитических панелей, регламентных отчетов – на основе данных как из централизованных источников, так и из локальных (файлов, баз данных конечных пользователей). Среди трендов ближайшего будущего хотелось бы отметить интерес рынка к продвинутой аналитике (моделирование, прогнозирование, Data Mining, Text Mining), которая постепенно становится доступна не только в рамках сложных, глубоко кастомизированных систем, но и в рамках типовых решений. В частности, подобные модули реализованы в PROGNOZ Platform, и их можно приобрести в сочетании с любым другим функционалом. К слову, модульность платформ – это тоже один из актуальных трендов, поскольку она позволяет создавать более гибкие, экономичные и легко интегрируемые в IT-среду заказчика системы».
руководитель направлений аналитики и гарантирования доходов компании «SAS Россия/СНГ»:
«По-прежнему востребованными являются бизнес-приложения по аналитическому CRM. Резко возрастает интерес к управлению рисками и борьбе с мошенничеством.
Что касается не задач, а самого характера проводимого анализа, то в России возрастает интерес к системам прогнозирования и оптимизации, то есть внимание с BI (Business Intelligence) заметно перемещается в сторону BA (Business Analytics). Благодаря системам прогнозирования планирование все чаще происходит не на основе экспертных мнений, а на основе анализа тенденций и закономерностей “из исторического прошлого”. Системы оптимизации позволяют автоматически вырабатывать настройки процессов и управленческие решения, которые приведут к наилучшему результату, что актуально, когда из большого количества сценариев развития событий нужно выбрать один – наиболее предпочтительный. В будущем мы ожидаем усиления этого тренда.
Для работы с большими массивами данных, в том числе неструктурированных, компания SAS в этом году представила полную линейку средств высокопроизводительной аналитики – SAS High-Performance Analytics. Сейчас очень активно развиваются аналитические инструменты для работы с неструктурированными данными, извлечения полезной информации из Интернета и баз документов».
руководитель группы перспективных технологий предпроектного консалтинга, Oracle СНГ
«Важную тенденцию развития функционала BI-решений можно сформулировать в виде тезиса “не только отчеты”. Новые технологии, использование дополнительных источников дают возможность по-новому работать с информацией, использовать новые подходы к ее анализу в процессе принятия решений.
В настоящее время в большинстве организаций под аналитикой понимают технологии формирования и доставки регламентированных отчетов и ограниченное использование интерактивной аналитики. Анализ данных осуществляется в отрыве от основных бизнес-процесов. Отчет позволяет быстро определить проблему, а интерактивные запросы и навигации – понять причину и, возможно, сформулировать необходимое управленческое решение. Но выполнение этого решения никак не контролируется и не связывается с аналитикой. В отличие от этого необходимо сделать так, чтобы аналитика и соответствующие бизнес-процессы выполнялись в едином цикле. Для поддержки такого требования компания Oracle развивает в рамках комплекса Oracle Business Intelligence специальное направление “активной аналитики”, поддерживающей различные сценарии интеграции бизнес-анализа с бизнес-процессами.
региональный директор компании QlikTech по России и СНГ:
«Текущие тренды – использование систем класса Data Discovery или self-service BI (управляемая пользователями бизнес-аналитика) на мобильных устройствах и в облаке, а также постепенное снижение спроса на традиционные (не in-memory) BI-системы.
В последнее время бизнес-пользователи стали оказывать все большее влияние на решения по бизнес-аналитике, часто выбирая продукты класса Data Discovery в дополнение или в качестве альтернативы традиционным инструментам бизнес-анализа. Эта тенденция подтверждается исследованиями компании Gartner (отчет “Магический квадрант по платформам бизнес-анализа за 2012 год”). Можно отметить возрастающий интерес к инструментам “социального” бизнес-анализа, в которых используются возможности совместного принятия решений группой, организацией или отделом с целью повышения качества и прозрачности решений. Все большую популярность приобретают мобильные аналитические решения, причем предоставляющие бизнес-пользователям возможности, аналогичные тем, которые они получают на компьютерах, а не усеченный функционал».
директор отделения аналитических технологий компании «ФОРС»:
«Если раньше BI-инструментарий использовали в основном крупные и территориально распределенные компании, то сегодня об его создании чаще задумываются и владельцы среднего бизнеса. Все более заметными игроками на этом поле становятся госучреждения.
BI-системы постоянно развиваются: с одной стороны, наращивается их функциональность, а с другой – пользоваться ими становится проще. Появляются новые возможности визуального представления, пространственной аналитики, анализа неструктурированных данных, доля которых все больше растет. Data Mining, In-memory-аналитика – все это перспективные направления развития BI-систем. Относительно новый тренд – «аналитика для всех». Больше не нужно обладать специальными знаниями, чтобы пользоваться таким инструментарием в своей ежедневной работе. Практически любой специалист может освоить это».
Андрей Пивоваров (Oracle)
Еще одно из наиболее востребованных направлений аналитики связано с использованием таких неструктурированных данных, как пространственная информация: географические карты, схемы зданий, планы этажей и т. п. Очень большое внимание этому уделяет Oracle, формируя новое направление – “пространственной аналитики” (Location Intelligence) и поддерживая глубокую интеграцию инструментов интерактивного анализа с технологиями хранения и использования пространственных данных Oracle Spatial.
Не менее важная тенденция – распространение методов прогнозирования, статистики и data mining для решения бизнес-задач. Как правило, эти методы связаны с выполнением сложных алгоритмов и требуют больших вычислительных ресурсов. В данном контексте перспективным направлением является использование для этого функционала баз данных, оптимизированного для высокопроизводительной работы с данными. Пример такого подхода – концепция «встроенной аналитики», поддерживаемая компанией Oracle.
В качестве важных функций следует назвать и Collaborative BI – интеграцию бизнес-анализа с возможностями систем коллективной работы, что позволяет не только получать доступ к аналитике, но и обсуждать результаты и возможные решения с коллегами и заинтересованными лицами. В этом контексте также важно отметить использование дополнительных источников интернет-данных, неструктурированных документов.
И наконец, использование мобильных устройств для доступа к аналитической информации. Основные поставщики интегрированных систем бизнес-анализа предоставляют возможность доступа к интерактивным отчетам и информационным панелям с помощью iPhone, iPad и других устройств мобильной связи. Согласно прогнозу аналитиков Gartner, уже к 2013 году 33% функциональности BI будет предоставляться с мобильных устройств».
Опубликовано 10.12.2012