В ИТ-бюджетах компаний проекты по внедрению систем Business Intelligence устойчиво занимают одно из лидирующих мест. По данным Gartner, мировой рынок BI и аналитических платформ будет оставаться одним из наиболее быстрорастущих секторов в ИТ с годовым темпом роста порядка 7% и к 2016 г. достигнет $17,1 млрд.
Пример внедрения аналитической системы в "Автомире" при наличии общих черт демонстрирует также ряд заметных отличий. Быстрое развитие путем покупки готовых бизнесов по торговле автомобилями привело к типичной ситуации в ИТ – наличию большого количества систем на разных платформах. Менеджмент также столкнулся с проблемой слишком медленной подготовки отчетности, временной лаг составлял около двух недель после окончания отчетного периода.
Проект по внедрению BI-решения был инициирован генеральным директором группы, поскольку было необходимо повысить управляемость бизнеса и одновременно очевидно, что модернизация и унификация всего ИТ-ландшафта займет много времени. Также было решено выполнять проект силами собственной команды, поскольку передачу аналитики на аутсорсинг сочли слишком рискованным делом. Кроме того, важна была скорость реакции на запросы бизнеса, а в случае с внешним исполнителем это не всегда достижимо, констатировал Николай Куйбида, руководитель проектного офиса группы компаний "Автомир".
По данным исследования IDC, среди факторов, имеющих значимость для успеха проекта, на первом месте (по мнению около 30 % из 515 опрошенных руководителей проектов) значится компетентность и вовлеченность команды, тогда как навыки внешних консультантов значимы только на 6 %. Этот факт укрепил уверенность "Автомира" делать проект самостоятельно. Но пришлось заранее подумать о том, как удерживать у себя профессионалов: кадровый голод на рынке создает риск для многих проектов.
После изучения рынка было решено строить аналитическую систему на технологиях Microsoft, благо почти все лицензии уже в компании были. «К тому же корпоративные стандарты ограничивают полет фантазии», – сказал Николай Куйбида.
Масштаб проекта можно оценить по следующим цифрам: к аналитической системе было подключено 18 систем – источников данных, построено 13 аналитических кубов по 35-ти измерениям и создано 56 справочников мастер-данных. На разработку и запуск системы ушло 6 месяцев.
Очистка мастер-данных стала наибольшей проблемой в ходе работы, поскольку пришлось интегрировать множество унаследованных систем-источников. Например, марка Citroën встречалась во множестве вариантов написания. Однако от создания централизованного справочника и последующей его репликации решили отказаться, предоставив возможность ввода новых записей пользователям на местах с последующим контролем и корректировкой при необходимости. Дело в том, что создание полного каталога всех марок и моделей автомобилей было бы избыточно сложной задачей. С другой стороны, клиент может обратиться в сервис или сдать в трейд-ин самый невообразимый раритет, и отсутствие возможности его обслужить по причине проблем с оформлением его машины сочли неправильным для бизнеса.
Хотя все отчеты в системе создавались по требованиям бизнес-пользователей, собранным во время предпроектного обследования, из анализа статистики использования, проведенной через год после ввода системы в эксплуатацию, оказалось, что 30 % отчетов не использовались ни разу или один раз. Так что бизнес не всегда точно знает, чего он хочет.
Мобильная аналитика
Возросший темп бизнеса диктует необходимость доступа к функциональности BI с мобильных устройств, потому что менеджеры перестали постоянно находиться в своих кабинетах и стали мобильными. Отчет, построенный по расписанию, должен быть доступен руководителю, где бы он ни находился. Проект по реализации мобильного BI представил Александр Михалев, начальник управления аналитической отчетности "ОТП Банка", обратив особое внимание на обеспечение безопасности и юзабилити.
Несмотря на растущую популярность Android, по статистике 93 % компаний из списка Fortune 500 используют в бизнесе устройства на платформе iOS, в финансовом секторе продукты Apple на 30–36 % более популярны, чем в других отраслях. "Поэтому мы не стали портить статистику и выбрали платформу Apple", – сказал Александр Михалев.
"Надо сказать, что мобильная аналитика оказывает заметное влияние на вовлеченность менеджеров: когда люди имеют возможность интерактивно работать с данными, а не просто обмениваться файлами, гораздо более вероятно, что они запомнят информацию", – утверждает Дейв Бекерра, вице-президент компании Roambi. Мобильное приложение для аналитики разработано внутренней командой банка на платформе Roambi. С его помощью руководители получили возможность оперативно контролировать состояние бизнеса.
Мобильные устройства способствуют демократизации аналитики, отметил Алексей Мещеряков, потому что большее число пользователей включается в работу с такими приложениями благодаря их более привлекательным и удобным интерфейсам.
Эдуард Федечкин отметил высокую продуктивность мобильных устройств для поддержки коллективной работы аналитиков, интеллектуального поиска и исследования информации.
Вместе с тем, мобильная аналитика имеет и некоторые ограничения, связанные с техническими параметрами самих устройств. Например, операция drill-down для более детального просмотра данных на планшетах не всегда выполнима – может элементарно не хватить памяти, заметил Александр Михалев. В своем приложении такие продвинутые функции разработчики "ОТП Банка" реализовали только в десктоп-версии.
Если взглянуть на 5-ти уровневую модель зрелости BI, предложенную Gartner, то следует признать, что многие российские компании находятся все еще на первом уровне, практически игнорируя BI и полагаясь на таблицы Excel в качестве основного инструмента анализа.
Положительная динамика в этой сфере также наблюдается – это было продемонстрировано в ходе конференции. Представленные проекты вполне можно отнести ко второму-третьему уровню зрелости, когда решаются тактические задачи управления бизнесом и фокусируется внимание на конкретных потребностях.
5 уровней зрелости BI по Gartner
Источник: Gartner, 2008
Новая волна спроса на BI может быть связана только с массовым переходом компаний от использования электронных таблиц к более продвинутым инструментам вследствие осознания бизнесом тактических преимуществ и решения каких-то частных задач, требующих аналитики, т. е. с массовым переходом на следующий уровень зрелости.
Что касается более высоких уровней – четвертого и пятого, на которых BI становится элементом стратегии, – говорить об этом пока преждевременно, за исключением, может быть, отдельных проектов.
