Klasyczne systemy Business Inteligence  wkrótce nie wystarczą firmom do budowania
przewagi konkurencyjnej, a instytucjom do sprawnego działania. Radykałowie
przewidują nawet odejście od tradycyjnego Business Intelligence, ściśle
powiązanego z działem IT, na rzecz rozwiązań ułatwiających użytkownikom
samodzielną eksplorację danych. Za przełomowy w rozwoju systemów BI można uznać
moment, w którym w obszarze liderów magicznego kwadrantu Gartnera pojawił się
Qlik, producent QlikView, skupiający się na wytwarzaniu rozwiązań analitycznych
wpisujących się w trend Discovery. Firma znajduje się tam już czwarty rok z
rzędu. Wcześniej pole to było zdominowane przez dostawców ERP. Według Gartnera
już w 2015 roku znaczna część vendorów położy szczególny nacisk na funkcje
łatwego zarządzania danymi, jako ważny element konkurencyjny. To będzie
odpowiedź na potrzeby firm, które w dużo większym niż dotąd stopniu będą mogły
wykorzystać kreatywność pracowników działów biznesowych, niekoniecznie zaś
specjalistów IT.

 

Ewolucja, nie rewolucja

Znaczące zmiany w obszarze analityki biznesowej
dostrzega, między innymi, firma badawcza IDC. W swoich komentarzach
podkreśla ona coraz większe znaczenie złożonych analiz Big Data,
a także rozwój funkcjonalności powszechnie używanych narzędzi Business
Intelli-
gence. Integratorzy IT wdrażający systemy BI przyznają, że w tym segmencie
rynku w szybkim tempie zachodzą ciekawe zjawiska. Zmieniają się potrzeby
klientów zainteresowanych wykorzystaniem Big Data w biznesie,
a w konsekwencji podejście dostawców tradycyjnych systemów Business
Intelligence do dotychczas oferowanych produktów.

Zdaniem
integratora

• Andrzej Luber,
dyrektor Centrum Realizacyjnego w Infovide-Matrix

Zmiana podejścia do danych
w BI powoduje, że pojawia się coraz większe zapotrzebowanie na narzędzia
pozwalające w prosty sposób analizować dane. Muszą one umożliwiać
zarządzanie dużymi ilościami danych bez dogłębnej znajomości silnika
bazodanowego. To pierwszy kierunek rozwoju. Drugi wiąże się
z koniecznością gromadzenia i składowania danych. Należy spodziewać
się rosnącego zapotrzebowania na platformy umożliwiające relatywnie tanie
przechowywanie dużych wolumenów słabo ustrukturalizowanych danych. Obiecującym
kierunkiem są zintegrowane systemy bazodanowe (appliance), łączące wydajną bazę
klasy MPP z rozwiązaniami wykorzystującymi Hadoop. Daje się również zauważyć
renesans baz kolumnowych – Vertica, Sybase IQ, czy H-Base.
W najbliższym czasie powinien pojawić się popyt na usługi związane
z analizą danych. Możliwe, że pójdą one w kierunku wykorzystania
tańszych technologii open source, np. Apache Mahout. Mogą być dostarczane jako
rozwiązania on-premise, ale również w modelu SaaS.

 

Czy to oznacza, że
tradycyjne platformy BI pójdą z czasem w zapomnienie? Raczej nie, mówią firmy
IT, gdyż dużym przedsiębiorstwom i instytucjom ciągle będą potrzebne. Z drugiej
strony nowoczesne narzędzia będą coraz chętniej wybierane ze względu na łatwość
odkrywania ciekawych zależności oraz szybkość podejmowania decyzji biznesowych.
Rodzi się nowy styl działania, rozkwitający niejako obok tradycyjnych systemów
BI, ale wywierający na nie duży wpływ.

Każde
z rozwiązań służących do analizy danych znajdzie swojego klienta
– mówi
Paweł Witkiewicz, wiceprezes Cube.ITG.
Choć są procesy biznesowe, w których funkcjonalność BI nie wystarcza.

Firmy IT uważają, że zmiany nastąpią, ale w swoim czasie.

W pewnym uproszczeniu
możemy potraktować BI jako proces służący przekształceniu danych w wiedzę,
którą wykorzystamy do usprawnienia prowadzonego biznesu. Tak rozumiany proces
istniał zawsze i zawsze będzie aktualny, chociaż niewątpliwie zmianie
ulega sposób jego realizacji
– mówi Andrzej Luber, dyrektor Centrum
Realizacyjnego w Infovide-Matrix.

Klasyka
i wariacje, czyli różne podejścia do BI

Klasyczne podejście do BI obejmuje cały proces gromadzenia,
przetwarzania i prezentacji danych. Jest ściśle powiązane z hurtownią
danych, wykorzystuje standardowy wachlarz narzędzi: ETL, relacyjne bazy danych,
narzędzia raportowe i analityczne. Są to rozbudowane i skomplikowane
rozwiązania, niewątpliwe bardzo użyteczne, ale mające ograniczenia, jak:

• skomplikowane
i długotrwałe przetwarzanie danych,

• długi
i kosztowny proces wdrażania zmian,

• ograniczona
elastyczność (trudno sięgnąć poza dane gromadzone),

• konieczność
zaangażowania IT w większość zmian.

Co się zmieniło poza tym, że współczesny biznes potrzebuje
danych coraz szybciej? Danych jest coraz więcej, są one coraz bardziej
zróżnicowane, napływają szybciej i z różnych źródeł. Zostały one
nazwane Big Data i rynek cały czas uczy się, jak sprawnie wykorzystać je
do wsparcia prowadzonego biznesu. Nie jest to kwestia narzędzi, ale podejścia.
Korzystając ze smartfonów, portali społecznościowych, wyszukiwarek itp.,
zostawiamy swój ślad elektroniczny – dane zawierające potężną wiedzę
marketingową. Klasyczne podejście stosowane dotychczas w BI
– zdefiniuj potrzebę biznesową i przeanalizuj dane, aby wydobyć
potrzebne informacje – w tym przypadku się nie sprawdza. Tutaj trzeba
rozpocząć od analizy danych i znalezienia w nich anomalii:
informacji, które mogą okazać się użyteczne.

Zmiany w BI oznaczają więc przede wszystkim zmianę
myślenia o procesie analizy biznesowej. Użytkownicy korzystający
z nowych danych potrzebują symbolicznej „piaskownicy” zamiast hurtowni
danych oraz zupełnie innego zestawu narzędzi w miejsce tradycyjnego ETL
i systemów raportowych. Takie podejście „od dołu” (Bottom-Up) jest obecnie
możliwe dzięki rosnącej wydajności sprzętu, a także nowym klasom narzędzi.
Najbardziej obiecujące z nich to:

• rozwiązania
„in-memory”,

• narzędzia
analityczne na platformie Hadoop.

Źródło:
Infovide-Matrix

 

 

Zmiany w rozwiązaniach BI, zdaniem przedstawiciela
Infovide-Matrix, oznaczają więc przede wszystkim zmianę myślenia o procesie
analizy biznesowej. Jak tłumaczy, użytkownicy korzystający z danych potrzebują
innego zestawu narzędzi w miejsce tradycyjnego ETL i systemów raportowych.

– Najbardziej
obiecujące z nich to rozwiązania in-memory i narzędzia analityczne na
platformie Hadoop –
mówi Andrzej
Luber. – Takie podejście będzie uzupełniało stare. Na pewno pojawi się nowa
grupa użytkowników, czyli analityków danych określanych znacznie bardziej
pasującym angielskim terminem Data Scientist.

 

Biznes zacznie decydować

Jak na zmiany na rynku reagują dostawcy rozwiązań klasy BI?
Zdaniem Daniela Mordarskiego, business solution managera w Qumaku, założenia
nurtu Data Discovery są już wspierane przez systemy informatyczne.

Rynkowi rozwiązań BI nie grozi
dekoniunktura

Według prognoz DiS w ciągu najbliższych pięciu lat
wzrost sprzedaży rozwiązań BI utrzyma się na poziomie 5–10 proc. Klientami
będą coraz częściej małe i średnie firmy. Z badań Sage’a wynika, że
popyt na BI jest związany z planami rozwoju polskich przedsiębiorstw
– prawie 40 proc. z nich planuje wejście na nowe rynki,
a ponad 1/3 chce wprowadzić nowy produkt lub usługę. Dlatego 26 proc.
ma zamiar zwiększyć swoją wydajność przez inwestycje w nowe technologie.
Aby nadal się rozwijać, przedsiębiorstwa potrzebują informacji o swoim
biznesie i narzędzi do ich analizy. Dotychczas przede wszystkim duże firmy
były użytkownikami systemów Business Intelligence, ale powiększa się oferta dla
małych i średnich firm.

Obecnie na rynku jest ok. 200 produktów klasy BI. Jak
ustalił Sage, prawie połowa z nich to programy dostosowane do potrzeb
konkretnego przedsiębiorstwa, a reszta – systemy uniwersalne.

Źródło: Sage (październik 2013)

Gałęzie BI

Platformy BI dla dużych przedsiębiorstw

• kluczowi klienci:
specjaliści IT

• główni dostawcy: duzi
vendorzy

• model udostępniania:
odgórny, zdominowany przez IT, repozytorium zapytań

• interfejs
użytkownika: raport/wskaźnik KPI, dashboard, cel użycia: raportowanie,
monitoring

Platformy Data Discovery

• q kluczowi klienci:
biznesowi

• główni dostawcy: małe,
niezależne, szybko rozwijające się firmy

• model udostępniania:
wstępujący (z dołu do góry), mashup, przemieszczanie danych w stronę
dedykowanych repozytoriów

• interfejs
użytkownika: wizualizacje

• cel użycia: analizy,
analityka

 

 

– Ścieżka rozwoju
produktów jest zazwyczaj podobna

mówi. – Polega ona na zbudowaniu rozwiązań, które funkcjonalnie będą w
stanie zaspokoić wszystkie potrzeby użytkowników. Dodatkowo następuje
integracja każdego elementu w celu utworzenia jednorodnego produktu. Systemy
obsługują również regularnie pojawiające się na rynku nowe modele urządzeń
mobilnych oraz ciągle zwiększają możliwości graficznej prezentacji danych. Mają
także coraz bardziej przyjazne interfejsy. Dzięki temu kolejne funkcjonalności
przechodzą z rąk specjalistów IT do analityków biznesowych.

Daniel Mordarski dodaje,
że jeżeli do tych zmian dodane zostaną funkcje obsługi nieuporządkowanych
zbiorów danych Big Data – charakteryzujące się na przykład większą szybkością
ich przetwarzania – wówczas użytkownicy otrzymają nowe i nowoczesne systemy,
które ciągle jednak będą systemami Business Intelligence. Takie oprogramowanie
nie będzie już jednak miało wiele wspólnego ze swoimi poprzednikami.

Gartner przewiduje, że informatycy zostaną w
przedsiębiorstwach odsunięci od przyszłych inwestycji w IT. W takiej sytuacji
zapewne również decyzje w sprawie BI i jego funkcji będą podejmowali ludzie
odpowiedzialni za biznes. Na razie mniej niż połowa działów odpowiedzialnych za
rozwój biznesu ma wpływ na zakres wykorzystania systemów BI. Jednak ich
zaangażowanie będzie rosnąć, jako rezultat coraz większego zainteresowania Data
Discovery.

Natural Analitics w BI

Qlik uważa, że stworzenie BI nowej generacji, w pełni
dostępnego i przydatnego dla użytkowników biznesowych, było możliwe dzięki
unikalnemu podejściu – Natural Analytics, które w swym działaniu sięga do
naturalnych, ludzkich zdolności przetwarzania złożonych informacji. Naśladuje
ono ludzką ciekawość podczas wyszukiwania, filtrowania, zadawania pytań oraz
znajdywania związków między danymi, aby odnaleźć sens informacji i umożliwić
podejmowanie decyzji.

Big Data – badanie EMC

W okresie od czerwca do grudnia 2013 r. EMC przeprowadziło
badanie, które ma odpowiedzieć na pytanie , jakie szanse i wyzwania stawiają
przed ich firmami analiza wielkich zbiorów danych i transformacja
infrastruktury informatycznej.

Oto wyniki dotyczące Polski:

• 36 proc.
respondentów uważa, że proces podejmowania decyzji w ich firmach można
usprawnić lepiej wykorzystując dane. Również 36 proc. przyznaje, że w ich
firmach korzysta się z rozwiązań do analizy wielkich zbiorów danych i na ich
podstawie podejmuje kluczowe decyzje.

• 39 proc.
uważa, że tylko firmy (również instytucje), które będą stosować takie
rozwiązania osiągną w przyszłości sukces.

• 19 proc.
zwiększyło przewagę nad konkurencją dzięki korzystaniu z rozwiązań do analizy
Big Data.

• 36 proc.
uważa, że analiza Big Data będzie bardzo istotna w wykrywaniu cyberataków i
ochronie przed nimi.

Jednak 45 proc. respondentów jako przeszkodę we wdrożeniach
rozwiązań do analizy Big Data podkreśla niepewny zwrot z inwestycji.
Najważniejszym zaś czynnikiem w podejmowaniu decyzji biznesowych są względy
budżetowe (78 proc.).