Эволюция концепции системы интеллектуального бизнеса

Эволюция концепции системы интеллектуального бизнеса
Введение
Впервые термин Business Intelligence (BI) предложил выдающийся американский ученый
Ханс Петер Лун (1896-1964). Ханс Петер Лун рассматривал роль информации не только в
бизнесе, но и в различных видах человеческой деятельности.
Свою трактовку понятия Business Intelligence он сформулировал в статье «A Business
Intelligence System» (система интеллектуального («умного») бизнеса), опубликованной в
октябрьском номере IBM Systems Journal за 1958 год. С точки зрения понимания роли и
места BI эта статья вполне актуальна и сегодня. Но через тридцать лет после выхода
статьи Луна аналитик Gartner Говард Дреснер дал BI расширительную трактовку. Он
предложил использовать BI в качестве общего термина для различных технологий,
предназначенных для поддержки принятия решений.
В отчете Gartner “Emerging Technologies Will Help Drive Mainstream BI Adoption” (автор –
аналитик Курт Шлегель) определены пять инновационных технологий BI в
соответствии с местом, занимаемом бизнес-аналитикой в общей системе управления
предприятием. На первом месте стоит «интерактивная визуализация».
Далее идут аналитические средства, способные работать с данными, размещаемыми в
оперативной памяти (in-memory analytics). Их появление стало возможным вместе с
массовым распространением 64-разрядных серверов и снижением цены на оперативную
память. В отличие от обычных OLAP здесь нет загрузки данных в хранилища. Если
традиционные подходы больше подходят для анализа накопленных исторических данных,
то в памяти анализируется оперативная информация.
На третьем месте — интеграция методов BI с технологиями поиска. На четвертом и пятом
месте программное обеспечение как сервис (Software as a Service, SaaS) и сервисориентированные архитектуры (Service-Oriented Architecture, SOA).
1. Зависимость «время-ценность» (Value-Time Curve) – от реального времени к
реальной ценности.
Ричард Хэкаторн (Boulder Technology Inc.) показал, что период времени между неким
бизнес-событием (внутренним или внешним) и моментом реализации управляющего
воздействия состоит из трех составляющих – время, необходимое для получения
информации об этом событии, время, необходимое для анализа этой информации и
собственно время, необходимое для принятия решения и реализации управляющего
воздействия (реакции). За этот период времени возможно катастрофическое падение
бизнес-ценности. Под бизнес-ценностью может пониматься например упущенная выгода,
т.е. вероятность того, что потенциальный покупатель приобретет некий товар или услугу.
Чем больше время отклика – например получение потенциальным покупателем
необходимой информации, тем меньше вероятность приобретения покупателем данного
товара или услуги и в перспективе уход клиента. В общем случае вид «кривой Хэкаторна»
зависит от характера основных бизнес-процессов и ценность может со временем
возрастать, например в сельском хозяйстве. Но учитывая возрастание нематериальных
активов в современной экономике развитых стран, наиболее характерна форма кривой в
виде, показанном на рис.1. Поэтому в современных условиях неизбежно возникает
проблема снижения времени реакции систем Business Intelligence.
Рис.1 Зависимость «время-ценность» (Value-Time Curve) – «кривая Хэкаторна»
Источник: «The BI Watch: Real-Time to Real-Value» By Richard Hackathorn
2. BI реального времени и новые информационные технологии.
На современном этапе развития информационных технологий появилась возможность
существенно снизить время реакции менеджмента (то есть время выработки управляющих
воздействий).
Такую возможность дают современные технологии оперативной обработки информации
класса in-memory (memory-centric, непосредственно в памяти, т.е. резидентные). При
переходе к 64-разрядным аппаратным платформам объем оперативной памяти
расширяется примерно до 1-го терабайта, что позволяет применять современные
технологии поколоночного хранения данных непосредственно в оперативной памяти.
Отсутствие этапа промежуточного хранения данных в традиционном хранилище данных
становится необходимым и по той причине, что одной из основных современных
тенденций Business Intelligence является спуск на операционный уровень управления
организацией – принцип «много маленьких решений – несколько больших». Уменьшение
времени реакции критично для таких видов бизнеса, в которых ценность (стоимость)
существенно падает с течением времени (см. рис.1). Как отмечалось выше, в реальных
условиях вид кривой Хакаторна может быть разным, тем не менее переход на
операционный уровень видимо всегда будет связан с уменьшением времени реакции. Сам
подход к анализу информации непосредственно в памяти является инновационным и
такие программные продукты разрабатываются относительно небольшими
инновационными фирмами. Синди Хоусон в статье “Insight at the Speed of Thought: Taking
Advantage of In-Memory Analytics” делает подробный анализ преимуществ технологий “inmemory” перед традиционными транзакционными технологиями. Она анализирует десять
доступных в настоящий момент на рынке программных средств резидентной обработки
данных. Все они представляют из себя либо in-memory СУБД, либо аналитические
средства.
Источник: Insight at the Speed of Thought:Taking Advantage of In-Memory Analytics by Cindi
Howson.
На российском рынке представлено в настоящее время два аналитических средства этого
класса – продукт компании IBM Cognos TM1 и продукт компании QlikTech QlikView.
Выводы
В ближайшее время основной тенденцией в области систем Business Intelligence скорее
всего будет интенсивное развитие резидентных систем обработки и анализа данных.
Литература
1.
2.
3.
4.
Luhn H.P. A Business Intelligent System. IBM Journal. October 1958.
Hackathorn R. The BI Watch: Real-Time to Real-Value. (2004). DM Review.
Hackathorn R. Knowing Sooner Rather Than Later. (2007). Bolder Technology.
Howson C. Insight at the Speed of Thought:Taking Advantage of In-Memory Analytics.(
April 2009). InformationWeek. Intelligent Enterprise.