Почему привычные нам BI-системы меняются? Куда движется их развитие, какие технологии сейчас внедряются, как можно улучшить аналитику для бизнеса? В этой статье мы коснемся этих вопросов и постараемся ответить, чего следует ожидать в ближайшем будущем от систем бизнес-аналитики.

Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.

Кратко о BI-системах и их преимуществах

BI-системы используются в большинстве сфер, поэтому этот термин широко известен в бизнес-сообществе. На пользовательском уровне BI-системы – это программное обеспечение, которое помогает работать с данными, анализировать и обрабатывать большие объемы информации. Принцип их работы построен на загрузке всех имеющихся данных в единое хранилище, где информация обрабатывается, а затем появляется в виде готовых интерактивных отчетов и презентаций.

Рис.1. Преобразование данных в аналитику в BI-системах
Рис.1. Преобразование данных в аналитику в BI-системах

BI-системы собирают всю информацию в одном месте для удобной аналитики и помогают выявлять закономерности и тренды. Загружая в BI-систему данные о рынке мы получаем более полное представление о ситуации, а, значит, и лучшую аналитику. 

Рис 2. Для каких задач внедряют BI-системы 
Рис 2. Для каких задач внедряют BI-системы 

Внедрение такого ПО, кстати, совсем не требует усилий, так как оно дополняет существующие инструменты. Аналитика становится простой и быстрой, так как для получения анализа BI-система сама собирает все данные о нужных показателях из множества источников и предоставляет информацию для анализа. Сокращение времени и сил за счет одного приложения, которое еще при этом повышает эффективность работы – подтверждение актуальности этого инструмента.

Рис 3. Преимущества BI-систем
Рис 3. Преимущества BI-систем

Плюсы BI-систем для бизнеса уже давно известны, все больше компаний внедряют подобные инструменты не только для финансовой аналитики, но и маркетингового и рыночного анализа. 

Рис.4. Объем рынка BI-систем
Рис.4. Объем рынка BI-систем

Расширяются границы их применения для стратегического и тактического планирования.

Рис 5. BI-системы как часть бизнеса 
Рис 5. BI-системы как часть бизнеса 

Внедрение BI-систем становится все более нужным и прибыльным для компаний.

Рис 6. Эффекты от внедрения BI-систем для компаний
Рис 6. Эффекты от внедрения BI-систем для компаний

Рынок BI-систем развивается в сторону кроссплатформенности и внедрения новых подходов к аналитике. Именно поэтому важно понимать, какие тренды сейчас есть. 

Тренды в развитии BI-систем: эволюция до ABI

Изначально аналитические отчеты разрабатывались сторонними организациями и IT-специалистами. На все интересующие вопросы топ-менеджеров сотрудники отвечали с помощью подготовленных статистических отчетов, подготовка которых занимала много времени и сил. Сам цикл получения аналитики был слишком растянут, что приводило к долгому принятию решений.

Современная бизнес-аналитика устроена по-другому: она интерактивна и доступна. Доступ к данным можно предоставить любому, пользователь может сам найти ответы на вопросы, кликая на интерактивные визуализации: графики, карты, таблицы или диаграммы.

Рис.7. Интерактивность современных BI-систем 
Рис.7. Интерактивность современных BI-систем 

За все время настолько изменилось представление о BI-системах, что большинство специалистов называют используемые self-service BI-системы (такие как Tableau, Power BI или Qlik Sense) просто BI-системой, хотя различия тут есть – в традиционных системах в аналитику были вовлечены IT-специалисты, а в self-service пользователи сами выполняют всю работу, без обращения к IT.

Рис.8. Разница между традиционной и self-service BI-системами
Рис.8. Разница между традиционной и self-service BI-системами

Появление ABI-систем

Эволюция BI-систем не стоит на месте, появляются новые подходы к аналитике, а данных становится все больше – именно поэтому возникла новая концепция Augmented Business Intelligence, которую выделили Gartner

Рис.9. Эволюция аналитики в BI-системы и в Augmented Business Intelligence
Рис.9. Эволюция аналитики в BI-системы и в Augmented Business Intelligence

Augmented Business Intelligence – это модель партнерства людей и искусственного интеллекта, которая ориентирована на совместное взаимодействие машины и человека для улучшения аналитики, принятия решений, подготовки данных и получения инсайтов.

Рис.10. Инновационность ABI-систем
Рис.10. Инновационность ABI-систем

ABI – это новая ступень развития BI-платформ, так как в ней есть сразу несколько преимуществ. В ней объединяется не только привычная аналитика и таблицы, но и также новые технологии: от дополненной и виртуальной реальности до решений с компьютерной графикой и 3D. 

Рис.11. Отличия BI-системы от ABI-системы и ее преимущества
Рис.11. Отличия BI-системы от ABI-системы и ее преимущества

Становится очевидным, что BI-системы эволюционируют, они меняются вместе с обществом, наукой и человеком, и есть ряд трендов, которые свидетельствуют о движении в сторону простой, понятной, удобной и быстрой аналитики.

Рис.12. Тренды в развитии BI-систем
Рис.12. Тренды в развитии BI-систем

Тремя основными тенденциями бизнес-аналитики на 2020 год являются управление качеством данных (MD/DQ), DataViz и внедрение self-service BI-систем, и особое место занимает внедрение data-driven подхода в культуру компаний. Мы стараемся внедрять все эти подходы в наше решение с BI-системой для Ingrad, и хотели бы побольше рассказать о самых интересных, на наш взгляд.

Развитие предиктивной аналитики

Цель любой BI-системы – систематизация и агрегация знаний, упрощение аналитического процесса для людей. С развитием технологий искусственного интеллекта аналитические системы смогут не только помочь выявить проблемы, но и дать рекомендации по их решению,  а также сделать прогноз развития ситуации в будущем. 

В этом контексте также говорят о концепции DIKW: Data-Information-Knowledge-Wisdom.

Рис.13. Концепция DIKW
Рис.13. Концепция DIKW

Основная ее суть заключается в том, что с помощью новых технологий сформированная из разрозненных данных информация становится знанием только в том случае, когда мы анализируем всю ситуацию и условия. Достичь “мудрости” можно лишь тогда, когда мы знаем, какие есть проблемы, как их решить и зачем их решать – что позволяет выйти за границы конкретного явления и использовать выявленные решения для других целей. 

BI-системы в этом случае выступают инструментом достижения “верхушки” пирамиды – благодаря визуализации мы можем быстро проанализировать любые данные и информацию для получения знаний. Чтобы получить “мудрость” мы должны видеть всю ситуацию в пространстве, и здесь может помочь визуализация данных (Data Visualization) и 3D-технологии. 

Визуализация данных (Data Visualization, DataViz)

Наше потребление информации становится больше визуальным – во всем информационном шуме мы неосознанно обращаем больше внимания на изображения и видео, иногда пролистываем большие тексты. 

Рис. 14. Визуальное потребление информации 
Рис. 14. Визуальное потребление информации 

Именно поэтому и существует визуализация данных (Data Visualization) – ряд инструментов наподобие графиков, таблиц, диаграмм и схем, которые представляют информацию наглядно. 

Рис.15. Инструментарий DataViz
Рис.15. Инструментарий DataViz

Донести информацию с помощью инфографики намного проще и быстрее, чем с помощью текста, но мы хотели бы отметить, что и здесь есть простор для развития, а именно – уход в 3D. 

Мы все привыкли к 2D-инфографикам, и, да, они прекрасно справляются со своей задачей, но информацию можно донести и более эффективными способами. Во многих случаях 3D-визуализации позволяют передать больше информации об объекте.

Рис.16. Преимущества 3D-визуализации
Рис.16. Преимущества 3D-визуализации

Мы считаем, что 3D визуализация данных – это не просто тренд, а необходимость для некоторых сфер (AEC, например). Для девелопера на рынке российской недвижимости мы разработали BI-систему аналитики с 3D визуализацией данных, которая намного более эффективна благодаря интерактивности и наглядной демонстрации данных на карте.

Рис.17. Пример 3D визуализации данных на карте для визуализации данных в проекте с Ingrad
Рис.17. Пример 3D визуализации данных на карте для визуализации данных в проекте с Ingrad

3D в BI-системах может использоваться и для визуализации объектов – например, BIM-модели зданий помогают быстро получать нужную аналитику и информацию о строительном объекте.

Рис.18. Пример интерактивных BIM-моделей зданий 
Рис.18. Пример интерактивных BIM-моделей зданий 

Мы идем к тому, что BI-системы могут интегрировать в себе намного больше инструментов для аналитики и совместной работы, и становятся единым приложением со всеми данными о компании, от документации до последних показателей эффективности и статистики продаж.

Data Storytelling  

Одним из главных трендов, который был выделен исследованием Dresner – это data storytelling. Чтобы человек лучше запомнил и воспринял суть информации и сообщения, он должен пережить опыт. Наблюдая за развитием ситуации в реальном времени, мы невольно попадаем в раскрытие какой-либо истории. 

Похожая ситуация наблюдается и с данными – если мы хотим донести важные сведения, мы должны сконцентрировать все внимание пользователя на них. Именно поэтому в интерактивных презентациях и BI системах мы все чаще встречаемся с визуальными анимированными эффектами, которые фокусируют взгляд на нужной информации.  

Рис. 19. Фокусирование внимания пользователя на данных с помощью анимации
Рис. 19. Фокусирование внимания пользователя на данных с помощью анимации

С помощью сторителлинга можно подавать большие объемы информации просто и доступно. Если в обычной презентации специалист, взглянув на большой объем данных, не сразу сможет разобраться во показанных вводных, то при использовании сторителлинга мы сразу и наглядно демонстрируем, откуда берутся данные, какие выводы можно сделать из разных массивов. 

Рис.20. Феномен data storytelling 
Рис.20. Феномен data storytelling 

Кроме того, аналитика, как правило, требует погружения в определенную ситуацию, а с помощью таких инструментов как сторителлинг мы ускоряем этот процесс, а, значит, и процесс принятия решений.

Возможность сторителлинга в BI-системах больше всего ценится среди отделов маркетинга и продаж, а также эта функция важна для презентации отчетности финансовым аналитикам, совету директоров или топ-менеджменту.

Наш BI-инструмент ориентирован на использование руководителем компании для бизнес-аналитики, маркетингового и конкурентного анализа, на презентацию финансовой отчетности топ-менеджменту или совету директоров, и в нем мы объединили тренды и технологии.

Рис.21. Уникальные черты и roadmap разработанной кроссплатформенной BI-системы для Ingrad
Рис.21. Уникальные черты и roadmap разработанной кроссплатформенной BI-системы для Ingrad

За какими технологиями нужно следить, чтобы быть в курсе развития BI-систем?

  • Искусственный интеллект и машинное обучение для создания системы предиктивной аналитики, расшифровки данных и выявления тенденций

  • 3D-технологии для внедрения новых инструментов Data Visualization, показа большего числа данных, в том числе с привязкой к географии 

  • XR для совместной работы и визуализации аналитики в интерактивном иммерсивном формате.

Заключение

Системы бизнес-аналитики совершенствуются, и внедрение передовых платформ помогает достичь высоких результатов. Уже сейчас проводятся исследования, которые показывают эффективность грамотно выстроенной системы аналитики: 

Проследив эволюцию BI-систем, тренды и прогнозы развития, которые делают крупные исследовательские компании, выделим целый ряд трендов:

  • MD/MQ Data management

  • Внедрение data-driven культуры в работу

  • Внедрение self-service BI систем

  • Data Visualization

  • Data Storytelling 

  • Развитие ABI систем

  • Аналитика в real time

  • Data warehouse modernization

  • Data governance

  • Предиктивная аналитика

  • Внедрение моделей машинного обучения

  • Cloud BI

  • Самостоятельная работа с данными

  • BI-системы для мобильных устройств

  • Добавление и совершенствование уведомлений в BI-системах

Можно сделать вывод, что общая тенденция в развитии BI-систем – это уход в сторону упрощения аналитики и предоставления быстрого и полного взгляда на проблему для любого заинтересованного человека (включая тех, кто может не разбираться в аналитике).

Бизнес-аналитика становится проще и доступнее, и развитие технологий только способствует этому. 

Источники