BI с самообслуживанием: обзор платформ

Традиционный подход к BI решениям начинается с того, что пользователь обращается к ИТ-службе с запросом на разработку отчета, содержащего определенные параметры. Свои или аутсорсинговые разработчики какое-то время разрабатывают отчет. Иногда такой проект занимает несколько месяцев и не то, чтобы речь шла о большом объёме работ или чрезвычайной сложности BI-инструментов, просто так устроено управление проектами - составление ТЗ, согласование бюджетов, подготовка документации и прочие важные этапы водопадной модели разработки ПО нередко занимают больше времени, чем сама разработка нового отчета. В итоге бизнес получает новую форму, которую может использовать в дальнейшем. Главная проблема подобного подхода в постоянном отставании аналитических запросов от потребностей бизнеса. И чем крупнее компания, тем сильнее это отставание.

Это происходит потому что:

• Требования, к аналитике меняются быстрее, чем ИТ-службы выполняют подобные запросы. Нередко аналитика становится бессмысленной в течении недель и даже дней, после того, как был сформулирован запрос. Какой смысл в анализе сделки слияния и поглощения, после того, как подписаны документы?
• Часто бизнесу отчеты актуальны «здесь и сейчас». Для срочных BI-проектов плохо применимы обычные подходы к жизненному циклу разработки ПО;
• У ИТ и бизнеса разные взгляды на BI приложения. Для ИТ BI часто всего лишь надстройка над СУБД. Для бизнеса ценность BI в тех структурированных данных, которые эти инструменты позволяют извлечь и агрегировать на основе того, что хранится в этой СУБД.

Поддержка сложных корпоративных BI приложения и разработка формализованной отчетности вполне уместна в руках ИТ-специалистов. Однако, по неофициальным данным, в эту «ограниченную» категорию попадают не более 20% всех BI приложений. И в идеале 80% всех BI требований должны формулировать сами бизнес-пользователи.

Аналитики Forrester оценили сильные и слабые стороны главных 12 вендоров предлагающих платформы бизнес-аналитики с функциями самообслуживания (self-service BI). Вендоры оценивались по своим текущим предложениям, стратегиям развития и присутствию на рынке.

По результатам исследования, IBM, Microsoft, SAP, SAS, Tibco Software и MicroStrategy демонстрируют сбалансированные BI инструменты с хорошей функциональностью. Но лидерам нельзя почивать на лаврах, ибо Information Builders, Tableau Software, Actuate, Oracle, QlikTech и Panorama Software буквально наступают им на пятки. По некоторым параметрам эти вендоры даже превосходят шестерку лидеров.

Особенности решение некоторых вдущих вендоров

IBM предлагает широкий сбалансированный набор сервисов самообслуживания на платформе Cognos Insight. В решении IBM все еще не хватает некоторых функций для обработки сложных данных и поиска из области систем управления ассоциативными базами данных. Но для большинства пользователей имеющихся функций вполне достаточно. Продукт хорошо справляется с такими задачами, как моделирование сценариев и планирования прецедентов использования, когда очень важны возможности отложенной записи. Cognos Insight также может работать с аналитическими данными системы IBM SPSS Modeler, что позволяет пользователям расширить возможности аналитики.

Microsoft дает бизнес пользователям самый привычный им инструмент - Excel, превращая его в BI-инструмент при помощи вездесущего SQL Server, который включает в себя Integration Services, Reporting Services и Analysis Services. В настоящее время компания предлагает очень привлекательные компоненты PowerPivot и Power View с анализом данных in-memory и поисковыми функциями. Это тот же Excel, но «на стероидах». Если вы уже используете Excel (а кто его не использует) посмотрите на него, и как на BI платформу. Скорее всего все необходимые компоненты BI-решения уже приобретены компанией вместе с лицензиями на SQL Server и/или SharePoint. По оценке Forrester в решении Microsoft на 20% меньше передовых BI функций по сравнению с другими ведущими вендорами, но этот недостаток вполне компенсируется соотношением цена/качество.

SAP предлагает отличные BI функции для больших данных. В наши дни, когда нужны немедленные ответы, особенно востребована обработка данных in-memory. Однако большинство технологий in-memory для СУБД ограничены анализом не более нескольких сотен ГБ данных одновременно. Для того чтобы обойти это ограничение SAP предлагает дифференцированную комбинацию BusinessObjects Explorer и SAP HANA. Максимальная производительность модели in-memory составляет 7-8 ТБ данных сжатых примерно до 1 ТБ. SAP успешно протестировал свои продукты в лабораторных условиях, увеличив объем данных до 80-100 ТБ сжатых до 16-20 ТБ. Однако SAP еще необходимо поработать над совместимостью своих продуктов, решив проблемы с интеграцией своего огромного портфеля BI продуктов. Например, разработать общий пользовательский интерфейс и улучшить возможности повторного использования компонентов.

Oracle настойчиво и успешно устраняет пробелы в своем портфеле BI продуктов, покупая. В то время как Oracle BI Server (компонент OBIEE) продолжает пользоваться спросом, Oracle Business Intelligence Enterprise Edition (OBIEE) на движке ROLAP способен успешно решать разнообразные поисковые задачи из области бизнес-аналитики. Последнее решение Exalytics «инженерные системы» с возможностями анализа данных in-memory и визуальным интерфейсом закрыло один из пробелов в портфеле BI продуктов Oracle. Недавнее приобретение Endeca СУБД с инверсным индексированием и интуитивно понятной навигацией для поиска и анализа данных, позволит Oracle значительно усилить свои позиции на рынке платформ бизнес-аналитики.

Перспективы BI-сервисов самообслуживания

Аналитическая компания Gartner в своем магическом квадрате BI решений распределяет участников рынка совсем по другому. Например, решение Actuate, которое у Forrester весьма близко к лидерам рынка, у Gartner отнесено к группе нишевых игроков. Почему? Actuate предлагает свободное, основанное на веб-сервисах, решение ориентированное на самообслуживание пользователей - практически в чистом виде BI-портал самообслуживания. На примере этого продукта хорошо видны основные проблемы этого класса BI-продуктов. В таблице, составленной аналитиками Forrester видно, что решение по ряду позиций показывает лучшие результаты, чем продукты ведущих вендоров. Однако, в Gartner сильное предложение в самообслуживании в общем зачете BI-функций оценивают довольно слабо. И действительно, на практике подобные продукты могут применяться только ограниченным количеством пользователей или в ограниченном круге задач. Для создания собственных BI-приложений требуется чрезвычайно высокая квалификация пользователей. В итоге самообслуживание в реальной практике оборачивается обращением пользователей к ИТ-специалистам, т.е. все той же водопадной модели разработки отчетов, что и в традиционных BI-решениях.