BI системы

Содержание
Введение    2
Общие понятия Bi систем и обзор BI-платформ    4
Общие понятия Bi систем    4
Обзор BI-платформ    5
Архитектура BI систем    7
Использование «Business Intelligence» для оптимизации бизнес процессов в сфере консалтинга    10
Заключение    17
Глоссарий основных терминов    18
Список литературы    20

Введение

Термин «бизнес-аналитика» (Business Intelligence, BI) был введен аналитиками Gartner1 в конце 1980-х гг. и означал направленный на бизнес-пользователя процесс, содержащий доступ к информации, ее исследование, анализ, развитие интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и нестандартному принятию решений. [3, с.3]
В настоящее время бизнес-аналитика в широком смысле слова трактуется как:
процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и нестандартных решений;
информационные технологии (методы и средства) сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-пользователей к знаниям;
знания о бизнесе, добытые в результате углубленного анализа детальных данных и консолидированной информации.
BI-технологии позволяют анализировать большие объемы информации, акцентируя внимание пользователей на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений. BI поддерживается данными из хранилищ, методами разработки данных, технологиями поддержки принятия решений.
Актуальностью темы является изучение особенностей BI систем, а также применение современных инструментов при работе с данными и их изучением.
Цель реферата. Изучение теоретических аспектов BI систем в целом.
Представим задачи при изучении BI систем: особенности BI систем, архитектура BI систем, обзор BI-платформ, а также использование «Business Intelligence» для оптимизации бизнес процессов в сфере консалтинга.

Общие понятия Bi систем и обзор BI-платформ

Общие понятия Bi систем

Развитие информационных технологий идет быстрыми темпами. 
Возможности ведения много аспектного оперативного анализа информации в терминах предметной области для поддержки принятия бизнес-решений быстро расширяются. Потребность гибкого доступа к корпоративным данным, а не решения конкретных функциональных задач, выходит на первое место. [6, с.1]
Одним из новых направлений для решения таких задач является технология Business Intelligence (BI). Чаще всего этот термин переводится как бизнес-аналитика или бизнес-интеллект.
Сегодня BI-решения – это не только отчетность, аналитика и доставка информации, но и такие компоненты архитектуры, как сбор данных, их интеграция, управление качеством данных. Отчетность – это всего лишь часть функционала технологии Вusiness Intelligence.
Ключевыми преимуществами от внедрения BI-системы являются повышение скорости и точности составления отчетов, аналитики и планирования, повышение эффективности процессов принятия решений, увеличение удовлетворенности клиентов. Гораздо реже BI-системы позволяют добиться сокращения операционных расходов или увеличения объемом выручки. [10, с.15]
Задачи, решаемые BI-системой: поддержка развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятия; возможность моделирования различных бизнес-ситуаций в единой информационной среде; проведение оперативного анализа по нестандартным запросам; снижение рутинной нагрузки на персонал и высвобождение времени для более глубокой аналитической работы; устойчивая работа при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования.
BI-технологии позволяют работать с большими объёмами информации, моделировать различные варианты развития событий, фокусировать пользователей на ключевых факторах эффективности предприятия. [2, с.22]
Сегодня, средства BI весьма разнообразны. Но можно выделить четыре основные направления систем бизнес-анализа (рисунок 1). [5, с.90]

Рисунок 1 – Направления развития BI-систем

Обзор BI-платформ 

Основное требование при выборе BI-платформы состоит в том, чтобы создаваемое на ее базе решение было простым в установке и эксплуатации, формируемые аналитические отчеты – максимально наглядными и гибкими, а условия применения – доступными. [8, с.2]
Создаваемая система должна консолидировать в своей БД информацию из самых разнообразных источников данных, включая унаследованные региональные системы, медицинские информационные системы уровня медицинской организации, отдельные базы данных и источники информации в электронном виде.
Согласно Gartner, сегодня перед разработчиками BI платформ стоит задача удовлетворить потребности в организации доступа и инструментах обработки аналитических данных как простых бизнес-пользователей, так и продвинутых IT специалистов. 
Для этого разработчики стараются сделать интерфейсы своих систем интуитивно понятными всем пользователям, при этом постоянно расширяя спектр аналитических возможностей системы для извлечения, обработки и загрузки все большего количества и типов данных, совершенствуя механизмы построения сложных прогностических и аналитических моделей.
Трендом последних двух лет среди разработчиков стало построение своих BI платформ на основе технологий Data Discovery. Решения типа Data Discovery предлагают пользователям интерактивный графический интерфейс, базирующийся на архитектуре in-memory (в оперативной памяти), что обеспечивает простоту и быстроту работы системы, а также позволяет работать с данными в режиме dragand-drop. [8, с.3]
По мере накопления данных, как собственных, так и Big data («Больших данных»), увеличения их количества и совершенствования средств их обработки растет спрос на развитие и повышение точности инструментов прогнозирования. 
Возможности построения точных прогнозов на основе большого объема аналитических данных из различных источников позволяют повысить эффективность планирования ресурсов и снизить риски для организаций.
С развитием мобильных технологий и их широким распространением возник спрос на возможность просмотра аналитических данных в любом месте и в любое время с мобильных устройств. Основные разработчики BI платформ вовремя отреагировали на запрос пользователей, выпустив в дополнение к своим основным BI продуктам приложения для смартфонов и планшетов для популярных мобильных платформ.
BI-платформа должна предоставлять пользователям и разработчикам набор специализированных инструментов для создания приложений бизнес-анализа.
Все инструменты платформы для бизнес-анализа должны применять общие, сквозную модель администрирования, единую объектную модель и общий движок исполнения запросов.

Архитектура BI систем

Business intelligence включает в себя: [4, с.78]
процесс обработки данных в информацию и получения знаний для принятия решений;
информационные технологии сбора, хранения данных, слияние информации и обеспечение доступа пользователей к этим знаниям;
знания о бизнес-процессах, полученные в результате анализа и консолидирования информации.
Рассмотрим архитектуру BI (рисунок 2).

Рисунок 2 – Схема BI архитектуры
Data sources — источники данных для базы данных (БД):
CRM (Customer Relationship Management) — специальные приложения, пакеты для управления взаимодействием с клиентами.
ERP (Enterprise Resource Planning) — система для планирования ресурсов предприятия. Сюда входит стратегия интеграции производства и операций управления трудовыми ресурсами, финансового менеджмента и управления активами, обеспечивающего общую модель данных и процессов для всех сфер деятельности предприятия. ERP-система — это некий программный пакет, реализующий стратегию ERP.
SCM (Supply Chain Management) — управление цепями поставок — интегрированный подход к планированию и управлению всем потоком информации о сырье, материалах, продуктах, услугах, возникающих и преобразующихся в логистических и производственных процессах предприятия, нацеленном на измеримый совокупный экономический эффект (снижение издержек, удовлетворение спроса на конечную продукцию).
Внешние массивы данных и другие источники Data Warehouse (хранилище данных) — предметно-ориентированная информационная БД, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа для поддержки принятия решений в организации. Данные из OLTP-системы копируются в хранилище данных таким образом, чтобы при построении отчётов и OLAP-анализе не использовались ресурсы транзакционной системы и не нарушалась её стабильность.
Существует два способа обновления данных в хранилище: захват данных и репликация. [4, с.78]
Первый способ позволяет полностью обновить данные в хранилище, при этом старые данные удаляются и загружаются новые. 
При втором способе обновляются только те данные, которые изменились в OLTP-системе. Чаще всего это оnline обновление данных.
OLTP-система («Online Transaction Processing») — обработка транзакций в реальном режиме. Здесь система работает с небольшими по размерам транзакциям, которые идут большим потоком, при этом пользователю необходимо от системы минимальное время отклика.
OLAP-анализ («OnLine Analytical Processing») — технология обработки данных для подготовки объединенной информации, полученной из больших массивов данных.
ETL («Extract — Transform — Load») — один из основных процессов в управлении хранилищами данных, включающий извлечение данных, их преобразование и очистку, а также загрузку этих данных в хранилища.
Мета-данные — это данные о данных, информация об информации, описание контента. 
Структурированные данные представляют собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими.
MDM («Master Data Management») — совокупность процессов и инструментов для постоянного определения и управления основными данными компании (в том числе справочными). Применяется и другой термин — RDM («Reference Data Management»), управление справочными данными. [4, с.79]
Data Mart (витрина данных) — подготовленный срез данных, представленный в виде массива узконаправленной информации, ориентированной, например, на запрос пользователя.
«BI» Analytics — это BI-продукты для обработки и предоставления данных пользователю.
За сравнительно небольшое время информационно-аналитические системы (EIS — «Еxecutive information systems») прошли эволюцию от информационных систем (ИС) руководителя к системам поддержки принятия решений (DSS — «Decision support systems»), а затем и к современным системам бизнес-интеллекта. Эта эволюция напрямую связана с развитием техники.
Слишком быстрые изменения в BI-технологии, использование непроверенных решений и средств на сегодня является риском. Необходимо отслеживать поставщиков, оценивать их устойчивость, направления развития, регулярно пробовать новые средства, проводить типизацию и унификацию «business intelligence».

Использование «Business Intelligence» для оптимизации бизнес процессов в сфере консалтинга

На сегодняшний день использование различных информационных систем становится неотъемлемой частью решения необходимых задач. 
Одним из сфер широкого применения информационных технологий является оптимизация бизнес процессов, где проводится постоянный поиск оптимальных решений, анализ статистических данных, автоматизация процессов, прогнозирование возможных рисков, и улучшение экономического состояния. [7, с.98]
Возникает постоянная необходимость в поиске таких инструментов.
Изменение и совершенствование современного аппаратного и программного обеспечения наблюдается практически ежедневно, и благодаря технологическому прогрессу, появляются новые технологии и инструменты, созданные изменить текущую обстановку.
Одной из наиболее проблемных сфер является сбор и анализ данных. Данные нужно постоянно анализировать и сопоставлять, определять их происхождение, находить аномальные места при построении графиков и диаграмм. 
С каждым днем данных становится все больше и больше, что доставляет большие хлопоты аналитикам, так как они уже не могут уложиться в срок при составлении ежемесячного отчета, по которому руководители компании обычно обсуждают бизнес план и составляют стратегию развития. На текущий момент существует множество инструментов для анализа данных, но многие из них не предоставляют тех возможностей и преимуществ, которые предоставляют инструменты Business Intelligence, появившиеся совсем недавно.
Целью исследования является определение достоинств и недостатков использования инструментов Business Intelligence.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
ознакомиться с Business Intelligence и его преимуществами;
рассмотреть исторические аспекты развития Business Intelligence;
проанализировать текущие методы, которыми пользуются при работе с данными;
рассмотреть основные сложности при внедрении инструментов Business Intelligence.
Business Intelligence (BI) — это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. Надо отметить, что большинство определений трактуют «Business Intelligence» как процесс, технологии, методы и средства извлечения и представления знаний. [7, с.99]
От того насколько высока скорость реагирования, принятия решений и выявления проблемных мест зависит конкурентоспособность предприятия, а также дальнейшее развитие. Вследствие этого увеличился интерес к аналитическим системам, позволяющим более эффективно контролировать бизнес-процессы, оптимизировать деятельность предприятия и в конечном итоге повысить оперативность и точность управленческих решений. [1, с.108]
Инструменты BI — это инструменты для перевода необработанной информации в осмысленную, удобную форму. Эти данные используются для бизнес-анализа. Технологии BI обрабатывают большие объемы неструктурированных данных, чтобы найти стратегические возможности для бизнеса. Термин «Business Intelligence» сперва использовался в научной сфере, но вскоре получил широкое применение и в корпоративном сегменте, благодаря своим результатам.
Инструменты BI решают очень широкий спектр задач:
поддержка развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятия;
моделирование бизнес-ситуаций в единой информационной среде;
быстрое проведение оперативного анализа по нестандартным запросам;
снижение рутинной нагрузки на сотрудников компании, путем автоматизации их работы;
устойчивая работа при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования.
По части стратегического развития предприятия или компании инструменты BI обеспечивают:
оценку эффективности различных направлений бизнеса;
бизнес планирование, путем достижения поставленных целей;
анализ эффективного использования финансовых ресурсов;
прогнозирование и оценка эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельности;
бизнес-моделирование и оценку инвестиционных проектов;
управление финансами, планирование затратами, планирование требуемых будущих вложений.
В основе концепции BI лежит идея анализа и обработка данных с целью получения знаний о данных (мета данные), которые можно будет использовать в прогнозировании и принятии решений.
Согласно исследованиям, проведенным компанией The OLAP Report, безусловным лидером мирового рынка BI в 2006 году стала компания Microsoft — доля ее систем на рынке составляла 31,6%. За ней следовала Hyperion (18,9%) и Cognos (12,9%.) Замыкали пятерку лидеров Business Objects и MicroStrategy (по 7,3% у каждого). 
SAP в 2006 году сумел завоевать только 5,8% рынка. Как показывает опыт успешных зарубежных компаний, эффективным решением вышеописанных проблем является использование инструментов BI, таких как «Customer Relationship Management».
Использование инструментов BI ведет к положительным результатам, но до сих пор есть компании, которые ведут учет и историю клиентов с помощью Excel таблиц, накапливают данные в своих Базах Данных и пытаются проанализировать все это с помощью человеческих ресурсов.
Объектом исследования этой статьи хотелось бы рассмотреть внедрение инструментов BI в компании, занимающиеся предоставлением консалтинговых услуг.
Консалтинг – консультации, услуги, осуществляемые специализированными консалтинговыми компаниями и включающие в себя решение широкого круга вопросов финансов, права, экономики, оценки недвижимости, маркетинга, инвестирования. [9, с.2]
Консалтинговые компании — это компании, которые занимаются предоставлением разного вида услуг своим клиентам. Как и многие другие компании в целях выживания на рынке они пытаются привлечь новых клиентов, чтобы продать им свои услуги, не потерять текущих клиентов, а также поспособствовать к дополнительным продажам. [7, с.99]
Основные проблемы, с которыми часто сталкиваются консалтинговые компании это:
поиск истории работы с клиентом (договора, сделки) является затруднительным процессом. Эта информация необходима для получения списка лояльных клиентов;
смена менеджеров, закрепленных за клиентами. 
При закреплении нового менеджера за клиентом необходимо проинформировать его о текущем положении дел и рассказать о проделанной работе с клиентом.
прогнозирование неправильных возможных результатов, что приведет к большим ожиданиям и чрезмерным затратам.
Решением всех этих проблем в компании занимаются маркетологи и аналитики. Их основной целью является получение прибыли для компании, при минимальных затратах. Чтобы добиться этой цели, им необходимо изучить всю сферу деятельности компании, ее продукты, ее сильные стороны, а также ее историю. 
Нужно понять, почему клиенты готовы довериться именно этой компании, а также установить последовательность совершенных действий с клиентом, после чего была осуществлена успешная сделка. Чтобы заполучить эти данные необходимо просканировать архивы компании, просмотреть множество документов, договоров, проанализировать проделанную работу для каждого клиента, поговорить с каждым менеджером, которые обслуживают клиентов компании.
Основными барьерами при сборе этой информации может послужить следующее: [7, с.100]
информации о клиентах очень много или она разрозненная, и из-за этого становится трудно изучить и проанализировать их в определенные сроки. Необходимо изучить дело каждого клиента, чтобы получить среднестатистические данные (Пример: период пика притока клиентов);
информация утеряна или является неполной;
трата большого количества времени на разговоры с менеджерами.
При внедрении и использовании инструментов BI, всех проблем, связанных с отчетность и процессом работы в компании, в последующем можно будет избежать. 
При правильном подходе и заполнении информации о клиентах, можно будет получить полную и прозрачную картину, происходящего в компании. Так в режиме онлайн можно будет быстро сгенерировать отчет о текущих процессах в компании, получить полную информацию о клиенте, начиная с первого звонка и отправкой коммерческого предложения, избежать неудачных моментов при работе с новыми клиентами, предугадать, что клиент может отказаться от продления текущей сделки т. к. была оказана некачественная работа. 
Открываются новые возможности в использовании накопленных данных для улучшения будущих экономических показателей.
На первом этапе внедрения инструментов BI появляется множество проблем. Самой основной проблемой при внедрении является сложность получения актуальных, достоверных и непротиворечивых данных из транзакционных систем нижнего уровня (бухгалтерского 1C, ERP, CRM). В основном такие системы существенно различаются бизнес-логикой, в результате появляются противоречия в данных, относящихся к одним и тем же предметным областям. 
Чтобы решить эту проблему приходится создавать второстепенные интерфейсы для ввода данных, дорабатывать информационные системы или инициировать затратные перестройки бизнес процессов компании. 
Еще одной проблемой при использовании инструментов BI является проверка качества данных. Существует много инструментов, но они не используются. Зачастую, такие вопросы решаются путем создания промежуточных отчетов и проверки на уровне трансформации данных. Все это обычно лежит на службе сопровождения и поддержке. 
Еще одной проблемой является человеческий фактор. 
Специалисты в области информационных технологий отмечают, что сталкиваются с сопротивлением менеджеров, которые занимаются составлением отчетов. Во-первых, они оказываются не готовы к вопросам руководства, во-вторых, их значимость в компании резко падает. [7, с.100]
Заключение

В процессе написания работы мы изучили все поставленные задачи.
Business Intelligence (BI) — это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. 
Ключевыми преимуществами от внедрения BI-системы являются повышение скорости и точности составления отчетов, аналитики и планирования, повышение эффективности процессов принятия решений, увеличение удовлетворенности клиентов. Гораздо реже BI-системы позволяют добиться сокращения операционных расходов или увеличения объемом выручки. 
Основное требование при выборе BI-платформы состоит в том, чтобы создаваемое на ее базе решение было простым в установке и эксплуатации, формируемые аналитические отчеты – максимально наглядными и гибкими, а условия применения – доступными. Трендом последних двух лет среди разработчиков стало построение своих BI платформ на основе технологий Data Discovery. Возможности построения точных прогнозов на основе большого объема аналитических данных из различных источников позволяют повысить эффективность планирования ресурсов и снизить риски для организаций. Научная новизна работы состоит в использовании и применении новых инструментов при работе с данными и их изучением.
На мой взгляд, после внедрения инструментов Business Intelligence должен быть рост экономических показателей в компании, а также автоматизация и оптимизация процессов внутри компании. Business Intelligence — это не только будущее, во многом это уже и настоящее, и лучший вариант при выборе инструментальных средств для анализа больших данных.
Глоссарий основных терминов

Business Intelligence (BI) — это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации.
Data sources — источники данных для базы данных (БД)
CRM (Customer Relationship Management) — специальные приложения, пакеты для управления взаимодействием с клиентами.
ERP (Enterprise Resource Planning) — система для планирования ресурсов предприятия. 
ERP-система — это некий программный пакет, реализующий стратегию ERP.
SCM (Supply Chain Management) — управление цепями поставок — интегрированный подход к планированию и управлению всем потоком информации о сырье, материалах, продуктах, услугах, возникающих и преобразующихся в логистических и производственных процессах предприятия, нацеленном на измеримый совокупный экономический эффект (снижение издержек, удовлетворение спроса на конечную продукцию).
Внешние массивы данных и другие источники Data Warehouse (хранилище данных) — предметно-ориентированная информационная БД, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа для поддержки принятия решений в организации. 
OLTP-система («Online Transaction Processing») — обработка транзакций в реальном режиме.
OLAP-анализ («OnLine Analytical Processing») — технология обработки данных для подготовки объединенной информации, полученной из больших массивов данных.
ETL («Extract — Transform — Load») — один из основных процессов в управлении хранилищами данных, включающий извлечение данных, их преобразование и очистку, а также загрузку этих данных в хранилища.
Мета-данные — это данные о данных, информация об информации, описание контента. 
MDM («Master Data Management») — совокупность процессов и инструментов для постоянного определения и управления основными данными компании (в том числе справочными). 
Data Mart (витрина данных) — подготовленный срез данных, представленный в виде массива узконаправленной информации, ориентированной, например, на запрос пользователя.
«BI» Analytics — это BI-продукты для обработки и предоставления данных пользователю.
Инструменты BI — это инструменты для перевода необработанной информации в осмысленную, удобную форму. 
Консалтинг – консультации, услуги, осуществляемые специализированными консалтинговыми компаниями и включающие в себя решение широкого круга вопросов финансов, права, экономики, оценки недвижимости, маркетинга, инвестирования.
Консалтинговые компании — это компании, которые занимаются предоставлением разного вида услуг своим клиентам. 

Список литературы

Бондарева А. С. Интеллектуальные системы в управлении предприятием / Перспективы развития информационных технологий, 2016. - № 33. – СС. 108-113.
Жукова М. О. Анализ систем Business Intelligence в РФ / М. О. Жукова, А. С. Печурочкин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 27 (265). — С. 22-24. — URL: https://moluch.ru/archive/265/61322/ (дата обращения: 22.05.2020)
Кузьмина А. В. Технология бизнес-аналитики в среде Oracle : учеб.-метод. пособие / А. В. Кузьмина. – Минск : БГУ, 2019. – 96 с.
Самойлова, И. А. Введение в BI-технологии / И. А. Самойлова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2015. — № 3 (83). — С. 78-80. — URL: https://moluch.ru/archive/83/15330/ (дата обращения: 22.05.2020).
Седойкина А. А. Аналитическая обработка данных. Обзор BI-платформ, 2019. - № 11. – СС. 89-95
Тимганов Г. Д. Использование BI систем в деятельности предприятия / «Научно-практический электронный журнал Аллея Науки», 2018. – №3 (19). – 6     с. – URL:     https://www.alley-science.ru/domains_data/files/10March18/ISPOLZOVANIE%20BI%20SISTEM%20V%20DEYaTELNOSTI%20PREDPRIYaTIYa.pdf
Ускенбаева Р. К. Использование «Business Intelligence» для оптимизации бизнес процессов в сфере консалтинга / Р. К. Ускенбаева, Даулет Аскарулы Булегенов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2016. — № 10 (114). — С. 98-101. — URL: https://moluch.ru/archive/114/30242/ (дата обращения: 22.05.2020)
Харанен Л. М., Гусев А. В. Обзор Bi-платформ для применения в проектах информатизации здравоохранения, 2017. – 15 с. – URL: https://www.kmis.ru/static/images/resheniya/rias/bi-platform.pdf
Шемякин К. В. Бизнес-модель финансово-консалинговой фирмы / «Научно-практический электронный журнал Аллея Науки», 2018. – №10 (26). – 6     с. –     URL:     https://www.alley-science.ru/domains_data/files/15November2018/BIZNES-MODEL%20FINANSOVO-KONSALTINGOVOY%20FIRMY.pdf 
Современные информационные технологии в бизнесе // Аналитическая обработка данных. Обзор BI-систем. – Высшая школа экономики. – Москва, 2016.     –     47     с.     –     URL: https://electives.hse.ru/data/2016/10/17/1108935256/Современные%20информационные%20технологии%20в%20бизнесе%20-%205.pdf