Клуб 4CIO – Business Intelligence (BI) (страница 2)

Внедрение современной BI-платформы позволило обеспечить эффективную работу с такой нагрузкой. Развитый функционал решения позволяет не только аналитикам, но и бизнес-пользователям самостоятельно изучать данные, вести расчеты сложных мер, готовить новые представления и дашборды – и все это без программирования или привлечения ИТ-персонала. В результате порог входа для работы с системой мониторинга, содержащей огромные массивы данных, оказался минимальным, а эффективность труда аналитиков выросла на порядок.

Количественные выгоды от внедрения

В зависимости от исходного состояния процессов, отраслевой специфики и многих других параметров количественные выгоды от внедрения BI будут различаться. Однако еще в 2018 году компания IDC провела исследование Time to Value and ROI From BI, в котором выяснила окупаемость и рентабельность инвестиций в одну из известных BI-платформ. Как показал опрос, после внедрения время, затрачиваемое на поиск информации и доступ к ней, сокращается на 51%, а на анализ информации тратится на 48% меньше времени. При этом среднее время реализации и окупаемости проекта по внедрению информационно-аналитической системы составляет 12 недель, а средний срок окупаемости – 28 недель при среднем ROI в 186%.

Дополнительные финансовые показатели:

• 

31% – снижение расходов, связанных с поддержкой отчетности;

• 

30% – снижение расходов на разработку новой отчетности;

• 

20% – снижение операционных расходов;

• 

16% – увеличение выручки.

Важно понимать, что технологии не стоят на месте: с тех пор BI-платформы получили новый функционал, повысили производительность и так далее. Если бы подобное исследование проводилось в 2024 году, то результаты могли бы быть иными – возможно, более впечатляющими.

Принцип работы BI-системы

BI-платформы могут отличаться друг от друга по многим параметрам – производительности, функциональности, наличию облачных версий и многим другим. Но если посмотреть на схему их работы, то принципиально она схожа у всех. Есть источники информации, с которыми интегрируется BI-платформа, предоставляющая различный инструментарий, а на выходе пользователи получают регламентированные и прогнозные отчеты, дашборды и графики на ПК, мобильных устройствах, видеостенах и так далее. Для обеспечения этих функций предусмотрены технические подсистемы, выполняющие различные функции обработки данных.

Рис. 2. Типовая структура BI-решения.

Загрузка и преобразование данных (ETL)

Данные, необходимые для работы BI-платформы, извлекаются из различных ИТ-систем с помощью ETL-инструментов и поступают в специальные хранилища данных. В отличие от баз данных, в этих хранилищах информация структурируется специальным образом для более эффективного анализа и обработки запросов. Изначально структурированные данные обычно подвергаются дополнительной очистке, гармонизации и другим преобразованиям, необходимым для удобной аналитической работы с данными. Неструктурированные данные (например, набор текстовых файлов) вообще не могут быть напрямую использованы в BI, поэтому требуют преобразования в структурированную форму путем выделения признаков и статистик из текста. Преобразования данных на уровне хранилища данных также, как правило, оркестрируются ETL-инструментом. Конечным результатом преобразования данных на уровне DWH являются так называемые «витрины данных» (Data Marts) – очищенные наборы данных, к которым пользователи получают прямой доступ с помощью OLAP-инструментов.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.