Владимир Некрасов, Contour BI: Нас ждет настоящая революция в сфере Business Intelligence
С течением времени и под воздействием цифровизации меняются не только бизнес-процессы сотрудников компаний и их рабочие инструменты. Сами ИТ-инструменты меняются с тем, чтобы лучше отвечать потребностям современных работников компаний и предприятий. О том, как выглядит эта «инструментальная» эволюция в области систем Business Intelligence, TAdviser рассказал Владимир Аркадьевич Некрасов, генеральный директор компании «Контур Компонентс», разработчика BI-платформы Contour BI
Некрасов
Владимир Аркадьевич, сегодня в корпоративном сегменте популярны решения Business Intelligence. Однако есть различные толкования этого термина. Что Вы понимаете под словосочетанием «Business Intelligence»?
Владимир Некрасов: Прежде всего, нужно понимать, что Business Intelligence (BI) — это маркетинговый, а не инженерный термин. Он стал использоваться как зонтичное название всех систем, которые применяются для корпоративного репортинга, то есть выпуска разных видов отчетов. Вариант буквального перевода этого термина — «разведка в бизнесе» — давно перестал соответствовать функциональности BI, теперь это централизованная репортинговая технология.
Средство для создания разнообразных дашбордов, полезных для бизнеса?
Владимир Некрасов: В России под BI часто понимают инструмент создания дашбордов, которые состоят из графических компонентов, выполняющих SQL-запросы к базе данных. Это довольно простые программы, поэтому их много на рынке. А в нашем понимании BI — это технология сбора, хранения, публикации и анализа данных. BI базируется на технологиях OLAP и имеет три главных отличия от классических репортинговых инструментов:
- Многомерный анализ — возможность увидеть итоги во всех возможных разрезах, в их произвольной последовательности.
- Высокая интерактивность — пользователь управляет отчетом с помощью элементов отображения и может выполнять все ключевые OLAP-операции: углубление в детали, обобщение, поворот и т.д. Система мгновенно пересчитывает результаты.
- Богатая визуализация — данные отображаются в виде визуальных образов, что позволяет быстрее и точнее понять их.
Также нужно различать BI-инструменты и BI-платформы. BI-платформа — это полный набор инструментов для создания конечных аналитических решений. Кроме трех вышеуказанных фундаментальных возможностей BI, платформа содержит инфраструктурные инструменты для коллективной работы организации: разграничение прав доступа к объектам, операциям и элементам данных, функции коллаборации — комментарии, форумы под отчетами, технологии совместной работы, подписки на события в системе и т.д.
В таком случае кто является типичным пользователем BI? Обычно считается, что это корпоративный аналитик. Это так?
Владимир Некрасов: Интересно, что конечный пользователь BI — это вовсе не аналитик. Информационные панели (дашборды) используют руководители всех уровней для быстрого мониторинга тех направлений, за которые они отвечают. Метафора дашборда — это панель управления автомобилем или самолетом. Вы не смотрите на нее постоянно, а лишь бросаете взгляд на секунды. Если все о’кей, то занимаетесь управлением, а если что-то окрашено тревожным красным цветом, то занимаетесь решением этой конкретной проблемы.
Вообще дашборд был придуман для экономии времени менеджеров, но в последнее время становится все более популярным инструментом для публикации данных для широких кругов пользователей. Ведь современный пользователь отчетов — это человек новой формации: он живет в Интернете и умеет искать информацию. Он ориентирован не на пачки листов с тысячами цифр, а на взаимодействие в режиме «конкретный вопрос — короткий ответ». Как оказалось, дашбоард отлично подходит для публикации данных для широких кругов пользователей.
Какие отчеты используются в бизнесе?
Владимир Некрасов: Всё многообразие корпоративных отчетов можно обобщить до четырех основных типов: дашборд — стратегический обобщенный отчет для руководства, scorecard — план-фактный отчет для менеджеров, аналитический многомерный отчет для экспертов и регламентный отчет фиксированной формы для исполнителей. Идеальная BI-платформа должна позволять создавать все эти виды отчетов, и комбинировать их в репортинговых порталах.
Какие организации наиболее часто приобретают такой инструментарий BI?
Владимир Некрасов: За два десятка лет разработки и поставки BI-платформы Contour BI её купили пользователи из 70 стран мира, причем, из самых разных отраслей — [банки], страховые компании, промышленные предприятия, коммерческие структуры.
В начале двухтысячных мы обнаружили интересный факт: оказалось, что инструменты BI, а точнее OLAP не применяются в секторе статистики. И не только в России, но и в других странах. Вникнув с ситуацию, мы поняли, что эта технология целенаправленно создавалась для анализа продаж и других задач крупных корпораций, а вот статистика имеет свои особенности, в ней используют другие алгоритмы, там другое качество первичных данных.
Поскольку на тот момент мы уже разработали собственный OLAP-сервер, то попытались реализовать эти алгоритмы и учесть эти особенности при создании такой BI-платформы, которая подходила бы не только для бизнес-задач корпоративного сектора, но и для официальной статистики.
Это получилось?
Владимир Некрасов: Вполне! Наша платформа стала использоваться в статистических организациях и в статистических проектах. В частности, Росстат начал использовать нашу систему в 2009 г. и с тех пор постепенно доверяет BI-платформе Contour BI все более сложные и ответственные задачи.
С использованием Contour BI была проведена Всероссийская перепись населения, создана система публикации ключевых социально-экономических показателей, система моделирования социальной помощи населению, инструмент расчета показателей рынка труда на основе данных о выплатах зарплат Пенсионного фонда России, публикация обследований здоровья населения. Также именно на платформе Contour BI была создана Аналитическая витрина ЦАП (Цифровой аналитической платформы), в которой планируется публиковать всю официальную статистику страны.
В настоящее время завершается создание на нашей платформе Статистического портала Москвы и Московской агломерации, который будет предоставлять доступ к важнейшим данным о столице и столичном регионе широкой общественности, причем, на нескольких языках в виде простых, но высокоинтерактивных дашбордов. На основе этого решения мы планируем создать продукты «Статистический портал столицы» и «Статистический портал города».
Недавно мы подписали контракт на создание информационно-аналитической системы Статистического комитета СНГ. Мы будем создавать портал, базирующийся на хранилище данных, который будет публиковать статистику стран СНГ, а также международную статистику по всем странам мира в виде интерактивных аналитических отчетов с богатой визуализацией.
По Вашим оценкам, какие тенденции, действующие в сфере в BI, наиболее ярко проявляются в последние годы?
Владимир Некрасов: Заметная тенденция в области BI — интеграция аналитических технологий. Например, ГИС — технология пространственного анализа — превращается в элемент BI-платформы: данные отображаются одновременно в многомерных таблицах, графиках, индикаторах и картах. Причем, в данном случае карты — это не одноуровневые картосхемы, а настоящие многослойные инструменты с масштабированием, правилами видимости, множеством способов наложения деловых данных на пространственные данные. Преимуществом таких решений является возможность объединения метаданных и событий между всеми инструментами и ликвидация ПО промежуточного слоя, что приводит к повышению скорости создания приложений и росту аналитической мощности.
«Большие данные» как самостоятельная технология анализа неструктурированной информации, полученной с разных веб-сайтов, постепенно поглощается BI-инструментами. Библиотеки, созданные массовым движением Data science, также адаптируются вендорами BI, расширяя вычислительные возможности систем.
Все эти технологии так или иначе уходят в сторону искусственного интеллекта. Как Вы полагаете, та революция искусственного интеллекта, которая происходит сегодня на наших глазах, влияет на развитие BI-технологий?
Владимир Некрасов: Знаете, в 2019 г. мне посчастливилось обсуждать эту тему с руководством одной из сильнейших команд Кремневой долины, разрабатывающих Artificial Intelligence (AI). В частности, эта команда получила колоссальные инвестиции от Google и Intel на создание технологий AI, базирующихся на чипе.
И вот какие возможности интеграции технологий мы тогда выявили. Первая задача, это подключение к источникам данных, создание словаря данных, трансформация данных. Это все рутинные задачи, которые, однако, занимают заметную часть в проектах по внедрению хранилищ данных и BI и требуют участия опытных аналитиков. А накопление опыта, то есть наполнение базы знаний, мгновенный перебор миллионов вариантов и выбор подходящего, — это то, что AI делает блестяще. После этого AI можно научить настраивать алгоритмы агрегации и расчетов по словесному описанию из методик и технических заданий. Следующий шаг — настройка визуализаций с подбором наилучших видов графиков, карт, таблиц и т.д. для каждой задачи.
И на последнем этапе может случиться настоящая революция — интерпретация аналитических отчетов искусственным интеллектом, превращение их в голосовые, видео, графические или текстовые рекомендации руководителю. Иными словами, речь идет о превращении BI в советника, непрерывно поглощающего колоссальные объемы корпоративных, маркетинговых, демографических, финансовых данных, выполняющего агрегацию и другие расчеты, выдающего предупреждения о рисках и советы по изменению бизнеса руководителям в режиме реального времени.
