Решенията за бизнес интелигентност се нуждаят от по-голяма точност и повече доверие

Категория: Бизнес Приложения
Александър Главчев
четвъртък, 8 Октомври 2009 9:57ч

Около 75% от организациите у нас не използват решение за бизнес интелигентност. Това е така според предварителните резултати от проучване в България, проведено от местното подразделение на консултантската компания PriceWaterhouseCoopers. Останалите 25 на сто от изследваните компании са предимно международни играчи. Някои от тях  обаче посочват, че решенията за бизнес интелигентност, които ползват, са Excel и дори различни ERP системи, а те по същество не представляват BI инструменти. От всичко това най-бързият извод, който може да се направи е че се очаква голямо развитие на пазара на решенията за бизнес интелигентност у нас.

Всъщност, по думите на специалистите, най-използваният, близък до BI инструмент в момента продължава да бъде споменатото приложение от софтуерния пакет на Microsoft. Често обаче неавтоматизираните дейности по прехвърлянето на данните водят след себе си грешки и неточности, които влошават или направо правят невъзможно провеждането на качествен анализ. Друг проблем, който често се проявява, е трудната поддръжка на системите, като понякога се оказва, че вместо внедреното решение да обслужва бизнес потребителите, се случва тъкмо обратното – пречи им.

Доставчиците на софтуер за бизнес интелигентност трябва да развиват „кръгозора” на продуктите си, така че събираните данни да поддържат по-добре вземащите решения в организациите, обяви Стилианос Хараламбакис, анализатор от IDC, по време на проведения наскоро BI семинар. Според проучване на компанията близо 40% от ИТ мениджърите не са доволни от технологиите, които поддържат вземането на решения. Сред причините за това е необходимостта от използване на многобройни приложения за получаване на данни от различни източници.

Ограниченията на традиционните бизнес анализи се крият в липсата на достъп до цялата релевантна информация, обобщи Хараламбакис. Друго слабо място е недостатъчната поддръжка на наблюдение, съобщаване и алармиране в реално време. Липсата на решения за събиране и на документация за "научените уроци" също бяха посочени като недостатъци на традиционните за бизнеса анализи. Следователно според IDC само BI и съхранението на данни не са достатъчни. Нужни са още инструменти за предвиждащ и разнопосочен анализ, както и такива за търсене, и всичко това „комплектовано” със „стандартните” BPM (Business Process Management) и BAM (Business Activity Monitoring).

Няколко решения – една цел

„Бизнес интелигентността е вашите очила за света – посочи Стоян Боев управител на Интерконсулт България. – Въпросът обаче е кой е нашият свят?” По думите му структурираните бази данни и BI решенията, които оперират само с тях, са на практика ограничени. Базите данни събират информация за складовите наличности, за производството, за плащанията и т.н. Когато обаче е необходимо да се вземе решение, често се имат предвид и други фактори, като поведение на конкуренцията, промените на пазара и др. параметри, т.е. неструктурирана информация. По думите на Боев голяма част от информацията за компанията е в главите на служителите, в документите, в кореспонденцията. Той представи иновативна концепция за BI върху данни, които не са структурирани от информационните системи в организациите, но въпреки това носят ценна за бизнеса информация. Основната философия, залегнала в подхода, е, че за да се взимат правилните управленски решения, е необходимо да се анализира информация не само от вътрешната организационна дейност, но и от заобикалящата информационна среда. По този начин данните в организацията се съотнасят с пазарните тенденции. В резултат анализираната информация илюстрира развитието на компанията спрямо показателите за развитие на пазара като цяло и рискът при взимането на стратегически решения е многократно намален.

Четири решения биха запълнили недостатъците, заключи Хараламбакис. Това са колаборативният анализ и планиране, съхраняването на знание и обучение, унифициран достъп и анализ на структурирани данни и неструктурирано съдържание, както и интелигентна автоматизация на процесите. Що се отнася до колаборативния анализ и планиране, новите BI инструменти трябва да поддържат възможности за дискусии, за мигновени съобщения, така че потребителите да могат да обменят идеи и да вземат по-бързи и точни решения.
Едва 5% от ИТ мениджърите посочват, че резултатите от взетите решения се документират често. Обучението чрез натрупания от компанията опит обаче е ключово за изготвяне на по-продуктивни решения. Това е сериозен проблем, справянето с който налага създаването на метаданни, позволяващи определянето на решенията и свързаните с тях събития с инструмент за търсене, който би позволил проучване на предишния опит.

Новите BI продукти трябва да отстранят проблема, създаван от невъзможността за управление както на структурирана, така и на неструктурирана информация. "Въпреки че потребителите са свикнали с него, те биха оценили решение, което да слее двата свята", коментира Хараламбакис. Решението според него е създаване на разширен семантичен индекс, достатъчно богат, за да обхваща значението и от съдържанието, и от данните.

Кризисен BI

В момента анализаторите търсят отговор на следните въпроси по отношение на кризата и нейното късно регистриране: имахме ли достатъчно данни, за да вземем правилни решения? Имахме ли достатъчно добри данни, за да вземем правилни решения? Поддържат ли системите ни предвиждания, основани на данни и информация? Прегледахме ли предишните решения, за да намерим грешките? Събрахме ли цялото знание, необходимо на компанията, за да вземе правилното решение?

"Кризата удари много бързо организациите, затова не можахме да я избегнем или да предприемем мерки, за да се предпазим, въпреки че имахме имплементирани BI системи – сподели Хараламбакис по време на семинара на IDC. – Дори и с наличните BI приложения ние не вярвахме и не искахме да повярваме на данните и предвижданията, които получихме от анализите си.” Според него проблемите се пораждат от факта, че системите нямат възможности за предвиждане на бъдещото състояние – те могат да анализират само моментното. Дори за не особено бизнес грамотен човек е пределно ясно, че компания, която е принудена да гледа само назад, е обречена. Според проучванията някои компании са успели да оценят по-добре ситуацията с помощта на BI инструментите и като цяло в момента се развиват по-добре в сравнение с конкурентите си.

Позитивният ефект от кризата, според анализатора е, че компаниите са осъзнали необходимостта от вземане на спешни решения и подготовка. Повече от 35 на сто от глобалните компании ще се провалят при вземане на важни бизнес решения за промяна в бизнеса и в пазарите, цитира проучване на Гартнър Първан Русинов, заместник-министър на транспорта, ИТ и съобщенията, при откриване на “IDC Business Intelligence Roadshow CEE 2009”. За България въвеждането на системи за анализи е от съществено значение както за бизнеса, така и за държавната администрация. "У нас все още се наблюдава известна резервираност към инвестициите в интелигентни решения", коментира той. Голямо предизвикателство пред доставчиците и експертите в областта на BI е да бъде убеден бизнесът, че тази инвестиция си заслужава.



BI като инструмент за управление на корпоративното представяне

„Нуждата от BI решения може да дойде от най-неподозираните места” – сподели Боряна Младенова от PriceWaterhouseCoopers България, визирайки управлението на корпоративното представяне (Corporate Performance Management) и най-вече широката сфера от бизнес проблеми, които представлява то. Според нея това трябва да е структуриран подход, който включва най-различни тематики и е обвързан с анализ на много данни, благодарение на които могат да бъдат изготвени стратегии, които да бъдат реализирани в планове за постигане на дадена цел. Особено тънък момент е създаването на достатъчно гъвкава стратегия, която да позволява бърза реакция при неудачно стратегическо решение, промяна на пазарните условия или нещо друго.

Например определянето на заплащането и бонусната система за служителите, така че те да са мотивирани да следват фирмените цели, е задача, изискваща доста сериозно проучване. Очевидно е, че е необходимо обвързване на заплатите с някакви фактори за успех (т.нар. KPI – Key Performance Indicator). Трудната част тук обаче е в определянето на тези индикатори, тяхното отчитане, както и, разбира се, информацията за това кой служител колко допринася за постигането на поставената обща фирмена цел. Те трябва да бъдат ясно дефинирани и измервани.

BI решенията също дават възможност цялата организация да участва при бюджетирането и то да бъде обвързано с определени фактори за успеха на компанията. Тоест да няма разрив между стратегията и това, което ръководството смята, че трябва да се случи.

Дефинирането на целите и самите фактори е друг момент, на който трябва да се обръща сериозно внимание. Просто задаването на цел „Да бъда лидер” и връзването на някакви индикатори за успех към нея очевидно няма да донесе никакъв смислен резултат. Необходимо е да бъде посочен пътят, да бъде изготвена подробна стратегия за постигането на дадената цел.

„Управлението на данните е сериозен проблем при българските организации, тъй като има много неизвестни около това как и къде се съхраняват те и кой отговаря за тях”, посочи Младенова. Всичко това трябва да бъде решено преди въвеждането на решение за бизнес интелигентност, тъй като в противен случай не е ясно на какъв фундамент ще „стъпи” то.

Моделиране на данните

Самият процес по извличането на знания от данни (т.нар. Data Mining) се явява естествено следствие от нарасналата употреба на бази данни и приложенията им в бизнеса. Това е процес, съставен от няколко последователни етапа.

Първият представлява задаване на бизнес въпрос, който се фокусира върху дефинирането на целите и съответните изисквания от гледната точка на потребителя. След завършването на етапа тези знания трябва да бъдат превърнати в дефиниции на задачи за сондиране на данни и да се състави предварителен план как тези цели могат да бъдат постигнати. Важно е още при този етап бизнес въпросът да бъде дефиниран ясно, тъй като в противен случай крайният резултат няма да бъде задоволителен.

Вторият етап може да бъде наречен разбиране на данните. Той започва с първоначално събиране на информация и продължава с дейности, целящи задълбочаване на знанията на изследователя за естеството на данните. Тук е необходимо да бъдат идентифицирани проблеми, свързани с качеството на данните, да бъде получено първоначално мнение за характера на данните, да бъдат намерени интересните подмножества на данните, за да бъдат формирани хипотези за скритата в данните информация. Преди всичко е важно да се знае дали наличната информация може да отговори на зададения бизнес въпрос. „Често се оказва, че данните, които съхранява една организация не са достатъчно точни. Причина за това може да бъде „замърсяване” или просто те да не са достатъчни, за да решат проблемната област”, сподели Любомир Маринов от StatSoft България по време на BI семинара.

Подготовката на данните е третата стъпка, която покрива всички дейности по създаване от първоначални „сурови“ данни на крайното множество от данни (т.е. данни, които ще бъдат използвани от моделиращите средства). Етапът на подготовката на данни често се налага да бъде изпълняван многократно и по различно време. Задачите по подготовката включват в себе си избор на таблиците с данни, техните атрибути и отделни записи, както и трансформация и изчистване на информацията.

Създаването на модели, които биха послужили за откриване на тенденции и прогнозиране на бъдещи зависимости е етап, който се състои в извличане на закономерности от данните. Според Маринов думата модели е в множествено число, тъй като често се оказва, че няколко такива могат да послужат за достатъчно точно отговаряне на зададения в началото бизнес въпрос. Тъй като обаче всеки от моделите работи с определена точност и разбираемост, то трябва да бъде открит онзи, който дава най-адекватен отговор. Параметрите на моделите се калибрират до свои оптимални стойности. Тъй като някои модели имат свои специфични изисквания към формата на данните, на този етап често се налага връщането към подготовката на информацията.

Следва етапът по оценяване на избрания модел. Той се състои във внимателно преглеждане на всички стъпки, изпълнени при създаването му, за да е сигурно, че те постигат поставените цели. В края на този етап се приема решение за използване на получените в процеса на сондиране резултати.

Експлоатацията на модела е последната стъпка и е свързана с необходимостта от наблюдение и стратегия за неговото прилагане. На този етап следва да се определи дали и кога да се поднови процедурата по извличане на знания от данни и при какви условия.

Методи за добив на данни

Методите, използвани при извличането на данни, са много на брой, като сред тях са класификацията, регресията и клъстерен анализ. Първият от изброените работи с определени променливи. Това например може да бъде кредитен риск, класификация на клиентите според възможността им за напускане и т.н. Целта на метода е съставяне на модел, който достатъчно точно да обвърже желаната променлива с исторически натрупаните данни.

При регресията целта е същата като при класификацията, но за разлика от нея, където са налице категории променливи, тук има числови такива. Това може да бъде обемът произведена стока, оборотът на дадената организация и т.н.

Клъстерният анализ не оперира с традиционен тип данни като числови категории, а информацията трябва да бъде разделена и съхранена в отделни клъстери. Това биха могли да бъдат групи от бъдещи потенциални клиенти. Благодарение на този клъстер компанията има възможността да насочва специални усилия на точно определено място.


Етикети: риск , бази данни , Microsoft , ERP , бизнес интелигентност , софтуер , Intel , пазари , .NET , проучвания , игра , СЕК , Апис , НАП , BI , София , доставчици , обучение , erp системи , СЕМА , планиране , IDC , стандарт , MAN , Интерконсулт България , BPM , ГИС , България , ИТ , C , НАТО , Интел , Индекс , Performance , ИРМ , задача , анализ , дарение , IT , информация

Четете още:



Последни новини
Джони Деп се завръща на голям екран в емблематичната си ...
 
AOC представя най-бързият геймърски монитор с NVIDIA G-SYNC до момента. ...
 
Още един смартфон от богатото портфолио на Huawei вече е ...
 
Приложенията Word, Excel и Outlook вече могат да бъдат интегрирани ...



Най-четени