Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущих экспертов отрасли
•Download as PPTX, PDF•
0 likes•1,619 views
В презентации дан обзор тенденций рынка бизнес-аналитики, а также потребностей пользователей в BI-инструментах. Вы узнаете об основных направлениях развития платформ бизнес-аналитики для разработки высокотехнологичных решений «под ключ», а также получите представление о самых востребованных методах продвинутой аналитики. Материалы презентации основаны на исследованиях и мнениях ведущих BI-экспертов.
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Similar to Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущих экспертов отрасли
Similar to Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущих экспертов отрасли (20)
More from Prognoz
More from Prognoz (7)
Современные тенденции развития платформ бизнес-аналитики, обзор мнений ведущих экспертов отрасли
- 1. Компания «Прогноз» Илья Шихов, эксперт компании «Прогноз» Компания «Прогноз» Современные тенденции развития платформ бизнес- аналитики. Обзор мнений ведущих экспертов отрасли
- 2. Компания «Прогноз» 2 PROGNOZ PLATFORM Потребители Партнеры Рынок Технологические и бизнес-тренды
- 3. Компания «Прогноз» 3 СОДЕРЖАНИЕ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 3Общие тенденции BI рынка _ _ _ _ _ 9Тенденции развития платформ бизнес-аналитики
- 4. Компания «Прогноз» 4 Бизнес-аналитика остается среди IT приоритетов последние 2 года по результатам опроса более 2000 CIO компанией Gartner 7-8% темп роста BI рынка на ближайшие 5 лет по мнению Gartner и IDC на 5% более продуктивны на 6% прибыльнее конкурентов компании, активно использующие BI в своей деятельности (IDC) 45% организаций, внедряющих BI достигают первых ощутимых бизнес-результатов результатов в первые 6 месяцев ОБЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ BI РЫНКА
- 5. Компания «Прогноз» 6 Бизнес-подразделения обладают/будут обладать собственными ИТ-бюджетами В настоящее время любой бюджет в организации имеет ИТ-составляющую Прогноз роста ИТ-бюджетов – умеренный (Gartner) ОБЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ BI РЫНКА
- 6. Компания «Прогноз» 7 70% ИТ-директоров изменят свою роль в организациях: от прямого управления ИТ к превращению в инновационных партнеров 60% ИТ-директоров будут использовать мобильные технологии к 2017 году для создания гибкой инфраструктуры 60% ИТ-директоров к 2017 году окажутся перед необходимостью сокращения издержек на инфраструктуру 80% ИТ-бюджетов к 2016 году будут предназначены на интеграцию корпоративных сервисов и ИТ-систем Предсказания IDC ОБЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ BI РЫНКА
- 7. Компания «Прогноз» 8 Производительность Пользователи зачастую недовольны задержками в ответе на запрос при подготовке отчетов Актуальность Всегда достоверная и актуальная информация Простота использования Пользователь желает самостоятельно, немедленно и без особой подготовки начать пользоваться продуктом Базовые ожидания пользователей от BI ОБЩИЕ ТЕНДЕНЦИИ BI РЫНКА
- 8. Компания «Прогноз» 9 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 3Общие тенденции BI рынка _ _ _ _ _ 9Тенденции развития платформ бизнес-аналитики СОДЕРЖАНИЕ
- 9. Компания «Прогноз» 10 Популярность Проникновение на рынок: Традиционный BIПродвинутая аналитика Big Data Mobile BI SaaS и Cloud In-Memory Analytics Data Discovery Packaged analytics Embedded analytics Operational Intelligence Collaboration Инфографические отчеты Modeling and data cleansing “on the go” Бизнес тренд Технологический тренд Высокая Стабильная Растущая Менее 5% 5-20% 50%+20-50% РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ТРЕНДОВ
- 10. Компания «Прогноз» 11 Популярность Проникновение на рынок: Традиционный BIПродвинутая аналитика Big Data Mobile BI SaaS и Cloud In-Memory Analytics Data Discovery Packaged analytics Embedded analytics Operational Intelligence Collaboration Инфографические отчеты Modeling and data cleansing “on the go” Бизнес тренд Технологический тренд Высокая Стабильная Растущая Менее 5% 5-20% 50%+20-50% РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ТРЕНДОВ
- 11. Компания «Прогноз» 12 ЗРЕЛЫЕ ТРЕНДЫ Data Discovery In-Memory AnalyticsSaaS и Cloud Традиционный BI Продвинутая аналитика Big Data Mobile BI
- 12. Компания «Прогноз» 13 ТРАДИЦИОННЫЙ BI Высокая популярность Проникновение на рынке 80%+ Бизнес-тренд Наиболее часто используемый функционал при реализации проектов: Средства традиционной отчетности Средства создания и управления хранилищем данных
- 13. Компания «Прогноз» 14 ПРОДВИНУТАЯ АНАЛИТИКА Высокая популярность Проникновение на рынке 20-50% Бизнес-тренд Продвинутая аналитика использует уже известную информацию о прошедших событиях для того, чтобы спрогнозировать результаты функционирования организации/процесса в будущем. Типы продвинутой аналитики, согласно Gartner:
- 14. Компания «Прогноз» 15 ПРОДВИНУТАЯ АНАЛИТИКА Предписывающая аналитика (Prescriptive Analytics) Предписывающие аналитика представляет собой набор аналитических возможностей, которые определяют предпочтительный курс действий путем расчета ожидаемых будущих результатов и альтернативных вариантов решения только 3% компаний в мире используют подобный функционал
- 15. Компания «Прогноз» 16 ПРОДВИНУТАЯ АНАЛИТИКА Высокая популярность Проникновение на рынке 20-50% Бизнес-тренд • Data Mining • Text Mining • Анализ панельных данных • Имитационное моделирование • Матричные операции • Статистический анализ • Теория графов • Пространственная эконометрика до 70% проектов до 50-60% проектов до 30-40% проектов Наиболее востребованные методы продвинутой аналитики • Пространственный анализ данных • Теория надежности • Теория игр • Экспертные методы • Оптимизационные методы • Анализ рисков • Регрессионный анализ • Дисперсионный анализ • Анализ временных рядов • Дифференциальные уравнения • Многомерный статистической анализ • Технический анализ • Непараметрическая статистика • Дискриминантный анализ • Когнитивные модели (методы искусственного интеллекта)
- 16. Компания «Прогноз» 17 ПРОДВИНУТАЯ АНАЛИТИКА Data Science Бизнес-тренд выделения отдельной роли в организации на стыке ИТ и бизнес-задач – Data Scientist. Данные специалисты выделяются для моделирования, применения сложного и всестороннего анализа данных, как средства для улучшения принятия решений.
- 17. Компания «Прогноз» 18 BIG DATA Стабильная популярность Проникновение на рынке 5-20% Технологический тренд Данные большого объема, быстро меняющиеся, анализ которых требует инновационные формы обработки информации для повышения понимания и принятия решений
- 18. Компания «Прогноз» 19 BIG DATA Стабильная популярность Проникновение на рынке 5-20% Технологический тренд Компания IDG опубликовала итоги исследования, свидетельствующего о том, что применение технологий больших данных станет массовым в 2014 г. 70% крупных компаний уже используют или планируют внедрить Big Data
- 19. Компания «Прогноз» 20 BIG DATA Стабильная популярность Проникновение на рынке 5-20% Технологический тренд За последнее время мы выполнили интеграцию с Hadoop и Big Data appliances (например, Exadata, Netezza, Teradata)
- 20. Компания «Прогноз» 21 MOBILE BI Стабильная популярность Проникновение на рынке 20% Бизнес-тренд Это предоставление средств отчетности, аналитических панелей и базовых аналитических возможностей на планшетах и на смартфонах. Учитывая быстро растущую мобильность сотрудников, мобильная бизнес-аналитика стала новым ориентиром для BI-вендоров.
- 21. Компания «Прогноз» 22 MOBILE BI Стабильная популярность Проникновение на рынке 20% Бизнес-тренд Все направления бизнеса будут расширять использование мобильных BI в 2014 году 33% аналитики будет использоваться «в кармане» уже к началу 2014 года в мире Мнение Gartner: 55% организаций использующих BI, уже начали или запланировали внедрение мобильных средств анализа данных соотношение 4:1 мобильных и традиционных BI проектов уже к 2015 году
- 22. Компания «Прогноз» 23 SAAS И CLOUD Стабильная популярность Проникновение на рынке 5-20% Технологический тренд Программное обеспечение или платформа как услуга, а также развертывание в облаке позволяет клиентам развертывать один или несколько компонентов BI без существенного участия ИТ или необходимости поддерживать локально установленное решение
- 23. Компания «Прогноз» 24 SAAS И CLOUD Стабильная популярность Проникновение на рынке 5-20% Технологический трендВ 44 раза вырастет объем данных в ближайшее десятилетие В 1,4 раза вырастет численность ИТ сотрудников в ближайшее десятилетие
- 24. Компания «Прогноз» 25 IN-MEMORY ANALYTICS Высокая популярность Проникновение на рынке 5-20% Технологический тренд Альтернатива классическому подходу к производительности бизнес-аналитики, когда данные загружаются в память для быстрого запроса и производительности вычислений
- 25. Компания «Прогноз» 26 DATA DISCOVERY Высокая популярность Проникновение на рынке 20-50% Бизнес-тренд Решения типа Data Discovery предлагают пользователям интерактивный графический пользовательский интерфейс, базирующийся на архитектуре in-memory, что соответствует запросу бизнеса на простые и быстрые в работе BI-системы Промышленные BI-платформы Системы data discovery Ключевые покупатели ИТ-службы Бизнес Главные поставщики Мега-вендоры Небольшие быстро растущие компании Подход Вертикально-ориентированный (сверху вниз), семантические слои, запросы к существующим репозиториям Вертикально-ориентированный (снизу вверх), mushup, помещение данных в выделенные репозитории Пользовательский интерфейс Отчеты, KPI панели, сетки Визуализация Использование Мониторинг, создание отчетов Анализ Внедрение Осуществляют консультанты Доступно пользователям Главные отличия между традиционными BI-системами и системами типа Data Discovery по версии Gartner:
- 26. Компания «Прогноз» 27 ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ТРЕНДЫ Инфографические отчеты Packaged analytics Embedded analytics Operational Intelligence Collaboration Modeling and data cleansing “on the go”
- 27. Компания «Прогноз» 28 ИНФОГРАФИЧЕСКИЕ ОТЧЕТЫ Растущая популярность Проникновение на рынке <1% Бизнес-тренд
- 28. Компания «Прогноз» 29 COLLABORATION Растущая популярность Проникновение на рынке <1% Бизнес-тренд Средства одновременной работы и анализа позволяют объединить бизнес-аналитиков в рамках подготовки отчетов, изучения проблем, мозгового штурма и оценки вариантов
- 29. Компания «Прогноз» 30 PACKAGED ANALYTICS Растущая популярность Проникновение на рынке 1-5% Бизнес-тренд В определенных отраслях намеревается сдвиг от построения BI систем к приобретению готовых «коробочных» решений. Наиболее популярно в части аналитических приложений и сервисов, касающихся HR, финансов, фрод-анализа, анализа рисков, оттока абонентов
- 30. Компания «Прогноз» 31 Gartner: BI-платформа - это инструмент, который дает организациям возможность строить приложения, позволяющие изучать и понимать их бизнес. ВЫБИРАЙТЕ ИНСТРУМЕНТ В СООТВЕТСТВИИ С КУРСОМ И ЦЕЛЯМИ
- 31. Компания «Прогноз» Спасибо за внимание! Контакты: shihov@prognoz.ru +7 495 995 80 76, доб. 1340
Editor's Notes
- 1. Сегменты BI и аналитики стали одним из самых крупных сегментов прикладного программного обеспечения. Конечные пользователи продолжают уделять приоритетное внимание BI и информационно-ориентированным проектам и расходам, направленным на улучшение процесса принятия решений. 2. Данные сегменты слабо подвержены кризисным явлениям в экономике, поскольку сложных экономических условиях аналитическая поддержка управленческого процесса наиболее важна. 3. С учетом увеличения объемов генерируемой информации, бюджеты на аналитические приложения станут центральным направлением в ближайшее десятилетие.
- Базовые ожидания пользователей от BI Простота использования - если трудно работать с продуктом, или пользователю не нравится интерфейс - они откажутся от его использования. Пользователи достаточно ленивы, чтобы читать руководства, help, смотреть обучающие видео. Продукты должны удовлетворять таким требованиям, чтобы пользователь смог самостоятельно, немедленно и без особой подготовки начать им пользоваться. Продукты должны быть интуитивно понятны Производительность - если пользователи недовольны задержками в ответе на запрос при подготовке отчетов, они, скорее всего перестанут его использовать и переключатся на Excel. Актуальность - Если BI платформа не обеспечивает доступ к актуальной информации, пользователи откажутся от его использования. Факторы, которые ускоряют переход организаций и пользователей к BI: Простота использования: Интерактивная визуализация и Data Discovery BI-поиск Совместная работа Self-service BI Простота работы с источниками данных, простая загрузка и т.п. Производительность: In-Memory Возможность анализа разных типов информации, новые типы баз данных (логические, графические, колоночные СУБД и т.п.) Актуальность: Работа с неструктурированными данными. В Ближайшие годы объем неструктурированных данных превысит объем структурированных Новые типы аналитики. От описательной к продвинутой и предписывающей Embedded BI. Прикрепленные аналитические возможности в традиционных для пользователей приложениях, которые не требуют переключения в другой программный продукт Packaged applications. Преднастроенные аналитические приложения для решения типовых отраслевых задач, задач, связанных с определёнными бизнес-процессами.
- 10 главных предсказаний IDC до 2018 года состоят в следующем (жирным отметил то, что можно упомянуть): • В ближайшие два года более 70% ИТ-директоров изменят свою роль в организациях: от прямого управления информационными технологиями они отойдут и превратятся, скорее, в инновационных партнеров. • К 2017 году только 40% ИТ-директоров, однако, продвинутся от участия в оперативном планировании в пользу стратегического планирования. • 70% ИТ-директоров смогут увеличить готовность предприятий к рисковым проектам. • Мобильные технологии для бизнеса будут использовать 60% ИТ-директоров к 2017 году для создания гибкой инфраструктуры. • Демографический сдвиг сделает ключевых ИТ-пользователей более молодым, что вынудит 80% ИТ-директоров к развитию ориентированных на конечных пользователей решений, а также к интеграции бизнес-систем с социальными сетями к 2015 году. • К 2015 году развитие «третьей платформы» заставит 60% ИТ-директоров более активно использовать корпоративную архитектуру (enterprise architecture – EA). • К 2015 году бюджеты 60% ИТ-директоров на информационную безопасность будут на 30-40% меньше, чем необходимо для эффективной защиты от угроз. • К 2017 году 60% ИТ-директоров окажутся перед необходимостью сокращения издержек на инфраструктуру и операции. • К 2016 году 80% ИТ-бюджетов будут предназначены на интеграцию сервисов. • К 2018 году адаптация «третье платформы» изменит 90% ролей в ИТ.
- Факторы, которые ускоряют переход организаций и пользователей к BI: Простота использования: Интерактивная визуализация и Data Discovery BI-поиск Совместная работа Self-service BI Простота работы с источниками данных, простая загрузка и т.п. Производительность: In-Memory Возможность анализа разных типов информации, новые типы баз данных (логические, графические, колоночные СУБД и т.п.) Актуальность: Работа с неструктурированными данными. В Ближайшие годы объем неструктурированных данных превысит объем структурированных Новые типы аналитики. От описательной к продвинутой и предписывающей Embedded BI. Прикрепленные аналитические возможности в традиционных для пользователей приложениях, которые не требуют переключения в другой программный продукт Packaged applications. Преднастроенные аналитические приложения для решения типовых отраслевых задач, задач, связанных с определёнными бизнес-процессами.
- Тренды, указанные в презентации приведены с учетом изучения публикаций ведущих ИТ агентств (Gartner, IDC, Forrester и т.п. с аудиторией исследования от 500 респондентов из разных отраслей и масштабов организаций), статей и публикаций ведущих ИТ изданий СНГ и мира.
- Тренды, указанные в презентации приведены с учетом изучения публикаций ведущих ИТ агентств (Gartner, IDC, Forrester и т.п. с аудиторией исследования от 500 респондентов из разных отраслей и масштабов организаций), статей и публикаций ведущих ИТ изданий СНГ и мира.
- По данным Gartner, а также по нашим собственным наблюдениям, данный функционал составляет до 80% всех проектов. В СНГ доля таких проектов даже выше, что связано с действующими децентрализованными системами отчетности, сбора, обработки и хранения данных. Тем не менее, следует отметить, что средства традиционного BI иногда должным образом не связаны с основными источниками данных и системами. В этих условиях они не приносят ощутимой пользы и выходят из употребления, т.к. не могут легко адаптироваться к изменениям в бизнесе. Все чаще организации понимают, что средства традиционного BI особенно ценны, когда реализуется в рамках широкой стратегии бизнес-аналитики. Наиболее часто используемый BI-функционал при реализации проектов: Средства традиционной отчетности: Регламентные отчеты Преднастроенные аналитические панели (операционная деятельность, экономические и финансовые данные, бюджеты, мониторинг KPI и т.п.) Персонализированные аналитические панели Экспресс-анализ OLAP, ad-hoc Средства создания и управления хранилищем данных
- Это область бизнес-аналитики, служащая для предсказания поведения клиентов или процессов на основе уже собранных данных. Также востребованы встроенные возможности прогнозирования в традиционные отчетов и аналитические панели (embedded analytics), например, для прогнозирования KPI.
- Одно из набирающих популярность направлений Аналитики Gartner полагают, что дальнейшее развитие мирового рынка бизнес-анализа пойдет по предсказательного (предикативного) анализа, построения симуляторов и вариативных моделей. Возможность к построению таких моделей в 2013 году в Gartner назвали 15-тым обязательным блоком корпоративных BI-платформ. По данным Gartner за 2012 год, менее 3% пользователей используют такие методы как математическое моделирование, симуляторы и оптимизацию. В Gartner считают, что те компании, которые будут применять продвинутую аналитику, будут расти на 20% быстрее конкурентов. Согласно опросам, проводимых Gartner в 2014 году, предприятия планируют включить предсказательную аналитику в бизнес-процессы в областях маркетинга, продаж, обслуживания и эксплуатации. Наиболее популярен в следующих направлениях: Страхование Машиностроение Логистика Управление цепями поставок Авиаперевозки (управление расписанием) Медиа (интеллектуальные рекомендации контента на основе анализа предпочтений) Крупные интернет-магазины (интеллектуальные рекомендации на основе поведения пользователей) Gartner считает, что полномасштабное использование данного инструментария во многих отраслях ожидается через 10 лет, например, интеллектуальные предписания при оптимальном бурении скважин. По мнению аналитиков Transparency Market Research - наиболее востребована предикативная аналитика в отраслях, работающих с конечными потребителями, таких как банковские и финансовые сервисы, страхование, госсектор, фармацевтика, телеком и ИТ, ритейл. На эти сегменты пришлось 71,8% объема внедрений в 2012 году. На протяжении прогнозного периода максимальная доза проектов придется на банковский сектор, финансовые сервисы, страхование. Впрочем, наиболее быстро число проектов будет расти в рознице и на производстве. По мнению аналитиков Transparency Market Research, рост рынка управляется такими драйверами как увеличение спроса на пользовательскую аналитики и интеллектуальный софт для информационной безопасности и защиты от фрода (мошенничества). 10 наиболее распространенных примеров: Директ маркетинг: задача состоит в повышении числа откликов путем интеграции данных о клиентах из различных веб и социальных источников. Компании могут определять эффективность промо кампаний, разделяя потенциальных клиентов по сегментам, местоположению или каналам доставки. Предикативный таргетинг рекламы: любой рекламодатель хочет знать, какое сообщение является наиболее эффективным. Рекламу можно демонстрировать наилучшим образом онлайн, основываясь на подобии кликов, причем клиенты только выиграют от подачи более релевантного контента. Выявление мошеннических схем: средства предикативного анализа позволяют минимизировать использование мошенниками фальшивых схем страхования, получения кредита и тому подобное. Управление инвестиционными рисками: средства предикативного анализа позволяют оценить потенциал того или иного стартапа или другого актива. Метод может использоваться компаниями и для выбора партнера, кандидата на покупку или даже вендора. Удержание клиентов: предикативный анализ позволяет рассчитать поведение клиентов, а также учесть негативные факторы, влияющие на их решения. Рекомендательные сервисы: пользователям можно рекомендовать товары или контент на основе данных о предыдущих просмотрах, интересах или анализа комментариев в Twitter. Образование: средства предикативной аналитики могут использоваться для обеспечения более эффективных методик преподавания. Политические кампании: моделирование процесса голосования. Системы принятия решения в медицине: предикативный анализ может на основании множества факторов выявить склонность пациентам к заболеваниям типа сахарного диабета, астмы и других болезней, связанных с образом жизни. Страхование и ипотечное кредитование: точное определение разумной суммы покрытия в каждом страховом случае.
- Результаты опроса, проведенного на профильном портале, посвященного продвинутой аналитике - KDNuggets Так, в течение 2013-2014гг. наиболее востребованными тематиками, к которым проявлялся интерес со стороны наших потенциальных заказчиков, были (отмечены жирной заливкой на слайде): DataMining, в т.ч. оптимизационные модели на реальных данных Text mining, работа с большим количеством нормативной документации) Имитационное моделирование Скоринговые модели (оценка рисков) Дискриминантный анализ Когнитивные модели (методы искусственного интеллекта) прогнозирования сфер безопасности
- Основные характеристики таких специалистов: Понимает суть бизнес-требований к решению сложных аналитических задач Способен создавать сложные модели, имеет опыт работы со статистическими пакетами и BI платформами Способен решать задачи по управлению данными (работа с СУБД, интеграция данных) Темп развития BI платформ опережает скорость обучения таких сотрудников и ажиотаж вокруг таких специалистов за последний год упал. Однако, например, на крупнейших хедхантинговых сайтах http://www.indeed.co.uk/ и http://www.monster.com/ открыто более 1000 активных вакансий. Специалисты по Data Science востребованы в основном финансовом секторе, телеком, медиакомпаниях, онлайн-гигантах (индустрия развлечений и интернет-магазины).
- Факторы, которые будут стимулировать переход к технологиям Big Data: Выгода от их развертывания и скорость обработки, анализа превысит значительные инвестиции в этот переход. Стоимость перехода на Big Data технологии в определенный момент становится ниже бизнес-потерь, которые возникают от медленной обработки данных и замедленной реакции на определённые события. 36% руководителей признают, что их бизнес-единицы принимают решения на основе противоречивой информации - отчасти потому, что они перегружены данными от разных управленческих систем. Гиганты в области облачного хранения данных (Amazon Redshift и Google BigQuery) стимулируют переход на Big Data.
- По опросам Gartner в 2012 году только 11% руководителей, ответственных за корпоративные хранилища данных указали, что они собираются использовать технологии Big Data взамен традиционных. К 2018 году наиболее вероятно, что инструменты управления большими данными будут включены в различные решения на существующих рынках (по мнению Gartner). По мнению опрошенных, на успех проектов Big Data в первую очередь влияют такие факторы, как четкое определение бизнес-направлений и бизнес-процессов, в которых Big Data может принести наибольших эффект (37%), наличие персонала, способного извлечь максимальную пользу для бизнеса в ходе проектов Big Data (29%), достаточность ресурсов хранения, вычисления и сети поддерживать анализ больших данных (25%). В числе ключевых задач, решение которых стимулирует инвестиции в проекты Big Data, респонденты назвали повышение качества принятия решений (59%), повышение скорости принятия решений (53%), совершенствование планирования и прогнозирования (47%), а также разработку новых продуктов, услуг и поиск источников дохода (47%). В рамках проектов Big Data компании инвестируют в системы хранения (49%), серверы (47%), облачную инфраструктуру (44%), исследования и аналитику(43%), а также приложения (42%). Согласно результатам исследования IDG, компании планируют существенные инвестиции в Big Data в ближайшие три года.
- Cамой популярной областью применения Big Data в 2014 году станет по мнению Gartner создание так называемых «резервуаров данных», которые содержат часть данных предприятия, позволяя выполнять разовые аналитические задачи в рамках определённых бизнес-процессов, эти данные зачастую размещены в облаке. В СНГ только разовые проекты. Компании и госсектор не сталкиваются с реально большим объемом данных, задачи решаются традиционными средствами. Пионерами в данной отрасли являются банки, используя элементы Big Data в частности для кредитного скоринга, т.к. время на принятие решения по кредитной заявке критично важно.
- Мобильная бизнес-аналитика уже не является новой идеей, но за последние три года вызвала огромный интерес и спровоцировала ажиотаж. Внедрение мобильной аналитики позволит подключить к использованию BI в организации до 75% персонала. Причина в том, что они достаточно просты для внедрения, потенциально выгодны и наглядны для организации. Многие вендоры учли эту тенденцию. Так или иначе, в ряде случаев они не оправдали ожидания. Это произошло из-за того, что мобильные решения, работающие как настольные версии, не используют некоторые уникальные возможности мобильных устройств. Также существующие решения предлагают ограниченные аналитические функции, практически нет приложений, поддерживающих возможности обратной записи данных в базу данных платформ. Мобильная бизнес-аналитика может быть действительно ценной для организаций благодаря оптимизации бизнес-процессов за счет принятия решений на основе информации, доставленной «к месту использования». В то же время, многие организации до сих пор борются с куда более обыденными BI-проблемами, и они скорее всего не готовы инвестировать в ещё одну идею, какой-бы «классной» она ни казалась. Организации должны попробовать идентифицировать сценарии использования, в которых пользователям необходим простой доступ к актуальной информации из офисных приложений или хранилища данных, а затем запустить небольшие пилотные проекты для тестирования мобильных BI-приложений. В качестве стартового варианта использования рекомендуется представление ключевых показателей средствами отчетности и аналитических панелей, например для менеджеров высшего и среднего звена или групп сбыта. Так или иначе, до того как мобильная бизнес-аналитика станет приоритетом, в порядок должна быть приведена основная инфраструктура, включающая хранилище данных, BI-платформу, интеграцию данных и, конечно, качество данных. Нет никакого смысла снабжать мобильных сотрудников современными устройствами для получения повсеместного доступа к бизнес‑аналитике, если представляемые данные неверны. Последствия для бизнеса: Принятие решений происходит не только в офисе или на совете директоров. Решения принимаются на дороге или на складах, в супермаркетах, на встречах с клиентами или в залах аэропорта, где лицу, принимающему решение, часто необходим быстрый доступ к нескольким ключевым показателям, отображенным на мобильном устройстве. Это может сократить ограничения и задержки при принятии решений, увеличить эффективность бизнес-процессов и предоставить в распоряжение принимающего решения более широкие исходные данные. Мобильная бизнес-аналитика может обеспечить все это с помощью привлекательных BI-представлений, способных привлечь новых пользователей – от топ-менеджмента до персонала, занятого разъездной работой.
- Участники рынка отмечают, что если в 2011 году мобильный BI был скорее «приятным дополнением» к основному проекту, нежели средством первой необходимости, то в 2012 году наличие такого приложения все чаще становилось общеобязательным требованием заказчиков. При этом если на первых порах основными пользователями мобильной аналитики были топ-менеджмент, инвесторы и владельцы компаний, то теперь в России реализуются проекты, где мобильная аналитика работает «в поле» - например, у представителей торговых компаний. Все направления бизнеса будут расширять использование мобильных BI в 2014 году, согласно результатам исследований, особенно в области продаж, где 42% респондентов имеют планы для мобильных BI инициатив - двукратное увеличение по сравнению с 2013г. Финансы и Маркетинг - 39% и 37% соответственно, производственные подразделения – 34%.
- CRM решения, распространяемые по модели SaaS показали свою популярность и данный тренд коснулся BI. У большинства вендоров BI есть SaaS предложения в портфеле, у нас Data Portal и Data Dicovery Portal. Основная сложность с переходом к SaaS – доверие к размещению бизнес информации на сторонней площадке. Комментарий к графику - Часть SaaS решений предоставляют только оболочку для анализа данных (наиболее популярен среди средних компаний анализ посещаемости сайтов, пользователей соцсетей и т.п. – web and social media analytics), когда традиционные задачи, как анализ фин. данных решается в локально установленных BI.
- Используют/планируют использовать облачные, SaaS BI приложения наиболее часто небольшие компании с численностью сотрудников до 100 человек. Наиболее популярно в мире в следующих отраслях: Услуги Медиа Здравоохранение Оптовая торговля Телеком Ритейл Развитие облачных сервисов В прошлом году уже 15% ИТ бюджета тратилось на облачные структуры. Развитие широкополосного доступа влияет на развитие облачных услуг. Уже сегодня в России SMB пользуются облачными сервисами. 80% ПО уже доступно в облаке. Чем глубже широкополосной доступ к сети проникнет в SMB, тем популярнее будут облака. Факты роста данных 70% информации создается людьми, но сохраняют ее корпорации. Сейчас более 70% бюджета ИТ тратится на поддержание разнородной плохо объединяемой структуры ЦОД. В США среднестатистическая компания с оборотом 1 млрд. долларов поддерживает 48 разнородных финансовых систем и 2,7 ERP-системы. Каждый год предприятиям для хранения данных требуется на 50% больше места в ЦОД. Кол-во учетных записей электронной почты к 2014 году превысит 3,8 млрд. на 2010 год их было более чем 2,9 млрд. Факты по удаленной работе пользователей в США Уже сейчас 84% организаций в США имеют удаленно работающий персонал, а более половины сотрудников считают, что чтобы эффективно работать вовсе не надо ехать в офис. За последний месяц 87% трудящихся в США выполняли работу из дома, а также из удаленных офисов и даже автомобилей. К 2013 году число мобильных сотрудников приблизится к 1,2 млрд., а это более трети всех работающих людей земного шара. К 2016 году 43% ИТ работников в США будут работать удаленно.
- Такой подход устраняет необходимость вручную создавать реляционные агрегаты и генерировать предварительно рассчитанные кубы. Большинство BI производителей в настоящее время позиционирует In-Memory в качестве ключевого компонента их BI предложений. In-Memory больше не является дополнительной технологией, а становится все более доминирующим подходом к увеличению производительности BI и аналитических приложений. BI и аналитические приложения все больше выигрывают от быстрого времени реагирования на запросы пользователей, обрабатываемых в памяти, что в свою очередь улучшает удовлетворенность конечного пользователя от использования BI. Отсутствие потребности в индексации баз данных и агрегации позволяет администраторам БД уделять меньше внимания оптимизации производительности всей системы. Кроме того, в «аналитика в памяти» сама по себе позволяет проводить пользователям анализ по принципу самообслуживания (Self-service BI), и они становятся менее зависимы от кубов, построенных заранее ИТ-специалистами, меньше привлекают их для подобных рутинных операций. Однако, для повышения производительности организации должны планировать достаточную мощность рабочих станций, что в памяти аналитика может доставить, особенно при работе на 64-битной инфраструктуры.
- Data discovery рассматривается как альтернативный подход к созданию аналитических решений по сравнению с традиционными промышленными системами бизнес-анализа. Этот сегмент растет в три раза быстрее, чем традиционные BI. Порядка 33% респондентов по данным опросов планируют инвестировать в инструменты Data discovery в 2014 году. Разрыв между промышленными BI платформами и системами типа data discovery продолжает увеличиваться, поскольку бизнес-пользователи находят преимущества от использования data discovery столь удовлетворяющими, что выбирают их несмотря на риск фрагментации данных и инструментов, считают в Gartner. Это еще больше усиливает необходимость для ИТ-служб отойти наконец от приверженности единому вендору и заняться построением более прагматичного портфолио аналитических приложений, отмечают аналитики этой компании. По оценкам аналитика Gartner Риты Саллам (Rita Sallam), бумом data discovery во многом управляет … демографический рост. Поколение «миллениума» (20-30 летние в настоящий момент, которые привыкли к простым и понятным интерфейсам современных приложений) сейчас составляет до 20% численности компаний, но к 2020 году их будет уже 40% Эти молодые сотрудники компаний продолжат управлять консумеризацией ИТ, в том числе и тем, каким образом доставляются результаты BI. Им необходимо, чтобы бизнес-аналитика была интуитивной, социальной и коллаборативной. Такие традиционные инструменты как отчеты и ad hoc запросы будет постепенно утрачивать свою роль, им на смену придут визуализация, дэшборды и интерактивные инструменты, полагают в Gartner. По оценкам Gartner, рынок data discovery вырастет с $591 млн до $1 млрд в период с 2012 по 2013 годы. Типичные инструменты data discovery при этом представляют микс из вычислений в оперативной памяти, машапов, контрольных панелей (дэшбордов), инструментов самообслуживания и скорости развертывания
- Разница между инфографикой прошлого и настоящего заключается в научном и системном подходе создания иллюстраций. Изменился объем и качество передаваемых данных. Высокая способность понимания человеком инфографического изображения, достигается за счет того, что инфографика, уже является результатом аналитической работы. Человек не тратит время на осмысление данных или информации. Классические отчеты и панели зачастую: Содержат слишком много лишних данных Статические Менее практичны для принятия решений Переход на более оптимальные для восприятия инфографические отчеты ускоряет время принятия решений и располагает к себе пользователя.
- Синергетический эффект при совместной аналитической работе Снижение временных затрат на обсуждение Групповая работа над BI отчетами снижает риск необдуманных решений Результаты ежегодного опроса Wisdom of Crowds® Collaborative Business Intelligence Market Study в 2013году показали, что более 60% респондентов по всему миру оценили collaborative BI как критичный, очень важный компонент BI систем. Что логично, учитывая популярность таких сервисов, как WebEx или Go to Meeting для совместных совещаний, где пользователи могут общаться, передавая видеотрансляцию своего рабочего стола – такие совещания будут максимально эффективны, если пользователи смогут одновременно работать или видоизменять отчет без трудоемкой пересылки его по электронной почте. Наиболее востребованные возможности collaborative BI помимо одновременной работы – возможность комментировать и «подписываться» на изменения объекта в система (в платформе подписка на изменения возможна при настрйоке со стороны администратора, где например улетает письмо, если отчет изменился).
- В отличии от крупных мегавендоров средние и небольшие компании предлагают рынку отраслевые продукты, содержащий большой спектр BI функционала для решения определённых задач. Стоимость владения такими продуктами зачастую ниже, чем создание подобной системы с нуля.
- Предназначены для анализа контекста данных на основе декларативный запросов, поиска шаблонов, предупреждения определённых событий и обнаружения аномалий, других угроз и возможностей. Выражаются в интерактивных информационных панелях, представляющих данные в реальном времени о рабочем процессе. Используются для анализа потоковой информации, ценность анализа которой лежит в рамках 15 минут на принятие определённого решения. В данный момент используется в основном на производственных предприятиях для анализа данных с разнообразных датчиков, счетчиков, в логистике и на производстве. Могут освобождать время специалистов при наблюдения за рутинными операциями и принятии решений при наступлении типовых событий. С развитием «Интернета вещей» (Internet of Things), когда генерировать информацию будет практически каждое устройство, актуальность операционной аналитики будет возрастать. В 1990 году к каналам связи было подключено около 300 тыс. устройств, сейчас – порядка 7-10 миллиардов, к 2020 году это число составит порядка 30 миллиардов.
- Встраиваемая аналитика также обеспечивает ускорение бизнес процессов в тех случаях, когда не требуется углубленного анализа и пользователь может удовлетвориться набором базовых преднастроенных методов. Например, региональные менеджеры торговых точек прогнозируют встроенными средствами в CRM объем продаж на неделю вперед, что соответственно предоставляет данные для логистического подразделения в головном офисе, на основе которых определяется размер и время доставки партий товара в торговые точки.
- Отсутствие необходимости переключения в другие модули и инструменты платформ С ростом объемов данных их валидация и проверка целостности выходит на первый план В платформе в 7.3 реализовано.