hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-xcha

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-x cha

Глава 17. Использование данных и расширение возможностей применения

В главах 10–15 нами были рассмотрены почти все элементы рамочной структуры функций управления данными в привязке к их жизненному циклу (рис. 9.4). Мы сравнили эти элементы с функциональными блоками модели управления цепями поставок (SCOR-модель) и убедились, что схема на рисунке 9.4 вполне отражает модель управления цепочками поставок данных.

Вначале мы подробно остановились на деятельности по осуществлению руководящих и контрольных полномочий в области управления данными – руководстве данными.

Затем был сделан обзор функций, обеспечивающих управление данными на первых двух фазах их жизненного цикла.

1.Планирование и проектирование данных.

2.Обеспечение доступности и обслуживание данных.

Наконец, мы рассмотрели базовые направления деятельности по управлению данными, которые распространяются на весь жизненный цикл информационных активов:

●управление безопасностью данных;

●управление метаданными;

●управление качеством данных.

Все рассмотренные функциональные элементы вносят существенный вклад в цепочку ценности данных и в подготовку информационных активов к ключевой фазе их жизненного цикла – практическому использованию и расширению возможностей применения для достижения целей организации. В этой главе мы остановимся на основных направлениях деятельности в этой фазе, которые играют главную роль в повышении ценности данных и ее извлечении. К ним относятся (см. рис. 9.4):

●использование основных данных;

●бизнес-аналитика;

●наука о данных[527].

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-xcha

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-x cha

В предлагаемой Дагласом Лейни упрощенной модели цепочки поставок данных перечисленные направления относятся к завершающему этапу цепочки – «Применению» (см. рис. 7.3).

Заметим, что на рисунке 9.4 к фазе использования данных и расширения возможностей их применения отнесена также функция «Управление документами и контентом». Однако у нас (это уже отмечалось в главе 12) она рассматривается в рамках фазы обеспечения доступности и обслуживания, как это сделано в книге СебастьянКоулман[528].

Нужно также заметить, что здесь мы не обсуждаем монетизацию данных (хотя она выделена на рис. 9.4), поскольку эта тема очень подробно раскрыта в книге Лейни[529].

В завершение главы мы поговорим о развитии платформенных решений в области управления данными, играющих важную роль в расширении возможностей их применения.

17.1. Использование основных данных

Вопросы управления основными данными мы довольно подробно рассматривали в главах 12 и 13, здесь лишь еще раз отметим следующее.

Работа с основными данными служит хорошей иллюстрацией того, как использование данных напрямую связано с расширением возможностей их применения. Налаженное управление основными данными позволяет организации лучше понимать особенности объектов и лиц (клиентов, заказчиков, поставщиков, продуктов и т. д.), с которыми она взаимодействует и осуществляет операции.

В процессе своей деятельности организация узнает больше об этих объектах и лицах: что они покупают, что продают, как лучше всего с ними связаться. Новые сведения могут храниться на уровне данных о транзакциях, но организация также должна специально отслеживать и собирать поступающие изменения для поддержания в актуальном состоянии своих основных данных (например, изменения адреса или обновления контактной информации). Транзакционные данные также позволяют им получать дополнительные сведения (например, предпочтения заказчиков или клиентов и истории покупок), которые могут расширить возможности применения основных данных.

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-xcha

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-x cha

Взаимосвязи между различными элементами данных и сферами их применения должны учитываться при планировании в любой области управления данными, однако в отношении управления основными данными это предмет особого внимания.

17.2.Бизнес-аналитика

Обизнес-аналитике мы уже немного поговорили в главе 14. Ее инструменты стремительно развиваются и совершенствуются, открывая возможности для перехода от стандартизированной отчетности, диктуемой спецификой используемых информационных технологий, к самостоятельному исследованию данных по направлениям, интересующим бизнес. Можно выделить следующие основные

направления развития инструментов BI[530],[531].

●Операционная отчетность позволяет выявлять и анализировать краткосрочные (помесячные) и среднесрочные (годовые) тенденции и закономерности. Эти инструменты относятся к сфере тактического бизнес-анализа (Tactical BI) и используются для выработки и принятия краткосрочных решений в сфере оперативного управления бизнесом.

●Управление эффективностью бизнеса позволяет производить формальную оценку измеримых показателей, соответствующих целям организации. Осуществляется, как правило, на уровне высшего руководства. Эти инструменты относятся к сфере стратегического бизнес-анализа (Strategic BI) и используются для формулировки долгосрочных целей и задач.

●Приложения для оперативного анализа предлагают решения для оптимизации различных функциональных областей.

17.2.1. Операционная отчетность

Средства операционной отчетности позволяют генерировать и выводить отчеты непосредственно из транзакционных систем, рабочих приложений или хранилищ данных. Обычно реализуются как функционалы приложений. Очень часто первоначальное применение средств BI – генерирование операционной отчетности, особенно если высокоуровневое распоряжение DW/BI не налажено или в DW содержатся дополнительные по отношению к оперативным или транзакционным данным, учет которых необходим или полезен. Часто

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-xcha

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-x cha

операционные отчеты внешне похожи на результаты обработки нестандартных запросов, а на деле представляют собой простые отчеты или вводные для какого-либо рабочего процесса. С точки зрения управления данными ключевым в таких случаях является вопрос о том, достаточно ли приложению собственных данных для генерирования отчета, или же ему требуются еще и дополнительные данные из DW или ODS (см. главу 14).

Инструменты исследования данных и формирования отчетности иногда еще называют средствами создания произвольных запросов, поскольку они позволяют пользователям создавать «авторские» отчеты или выборки данных, предназначенных для использования в качестве вводных другими пользователями или процессами. Строгого соблюдения каких-либо стандартных требований к структуре или формату документа в данном случае не предъявляется, поскольку речь идет не о счетах-фактурах или чем-то подобном. Зато пользователям часто интуитивно хочется включать в такие отчеты графики и таблицы. Зачастую созданные бизнес-пользователями с помощью произвольных запросов отчеты оказываются настолько удачными, что утверждаются в качестве стандартной формы внутриорганизационной отчетности по затрагиваемому в них кругу вопросов.

Требующиеся бизнесу операционные отчеты часто не совпадают с отчетами, генерируемыми по стандартным запросам, которые обычно используют в качестве источника DW или как предназначенную для соответствующего бизнес-подразделения витрину данных. Кроме того, стандартные отчеты обычно разрабатываются ИТ-специалистами, а произвольные – продвинутыми бизнес-пользователями с помощью программных средств построения запросов. При необходимости созданные пользователями запросы и отчеты можно утверждать к регулярному использованию в рамках отдела или всего предприятия.

Производственная отчетность часто выходит за рамки DW или BI и включает запросы к транзакционным системам с целью получения вводных для таких оперативных документов, как счета-фактуры или банковские выписки. Запросы и форматы производственных отчетов обычно разрабатываются ИТ-специалистами.

Традиционные инструменты BI включают ряд стандартных средств наглядного представления данных в виде таблиц, секторных и линейных графиков, столбцов или гистограмм. Помимо статичных

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-xcha

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-x cha

форматов визуализации, используемых в отчетах для публикации, возможны также динамические и даже интерактивные форматы в онлайновых отчетах, вплоть до поддерживающих масштабирование, навигацию по уровням детализации и применение фильтров с целью упрощения анализа данных в визуализированном представлении. Может быть предусмотрено также и пользовательское переключение между различными типами графиков или режимами их отображения.

17.2.2 Управление эффективностью бизнеса

Управление эффективностью бизнеса (Business Performance Management, BPM) – это набор интегрированных процессов организации и приложений, разработанных для оптимизации исполнения бизнес-стратегии. Стандартный набор поддерживает формирование бюджета, планирование, бухгалтерский учет и сводную финансовую отчетность. Наработки в этом сегменте имеются огромные, поскольку производители программного обеспечения как для управления предприятием (ERP), так и для BI видят в данной области огромные резервы роста, к тому же грань между бизнесаналитикой и управлением эффективностью все более стирается. Частота приобретения клиентами решений в области BI и управления эффективностью от одного и того же разработчика зависит от возможностей поставляемых им продуктов.

Технология BPM позволяет приводить процессы в соответствие с организационными целями. Ключевые элементы BPM – измерения и петля положительной обратной связи. В сфере BI это приняло форму множества приложений для различных стратегических областей деятельности предприятия – бюджетного планирования, прогнозирования и планирования ресурсов. Другая специализация BI сформировалась строго внутри этой области и включает создание карт балльной оценки в связке с приборными панелями для интерактивного информирования пользователей. Как и в автомобиле, на приборную панель, находящуюся в поле зрения конечного пользователя, выводится сводка текущих значений важнейших показателей.

17.2.3. Приложения для оперативного анализа

Аналитические приложения работают по принципу извлечения данных из хорошо известных систем, таких как стандартные ERP или

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-xcha

				hang		e
			C				E
		X
	-							d
	F								t
	D								i
									r
P						NOW!			o
					BUY
				to
w Click										m
w
	w								o
	.							.c
		p					g
			df			n		e
				-x cha

модели данных для представления в витринах, и переработки их в предустановленные показатели и форматы для вывода в отчеты или на информационные панели. По сути, бизнесу предлагаются готовые решения для оптимизации различных функциональных областей (например, управления персоналом) или встраивания в отраслевую вертикаль (например, аналитика розничного рынка). Приложения различных типов могут включать функции анализа клиентов, финансов, цепочек поставок, организации производства или управления персоналом.

Как отмечалось в главе 14, cреди приложений для оперативного анализа особо выделяются инструменты онлайновой аналитической обработки (online analytical processing, OLAP), обеспечивающие высокопроизводительную обработку многомерных аналитических запросов. Термин OLAP возник отчасти в противовес термину OLTP, использующемуся для обозначения онлайновой обработки транзакций. Обычно выдача данных в ответ на запросы OLAP происходит в матричном формате. Измерения определяются столбцами и строками матрицы, на пересечении которых выводятся факторы или значения. Концептуально это представление иллюстрируется как куб данных. Многомерный анализ с кубами особенно полезен там, где у аналитиков имеется хорошее представление об общей картине и структуре данных, а разобраться хочется с динамикой и сводной статистикой.

Традиционная область применения OLAP – финансовый анализ, ведь специалисты в этой области привыкли иметь дело со сводными таблицами данных, упорядоченными в рамках хорошо известных иерархий, выискивая и анализируя тенденции и закономерности; а кубы данных позволяют с легкостью переходить на иную шкалу измерений или масштабов даты и времени (годичные, квартальные, месячные, недельные, суточные, почасовые показатели), организационной структуры (мир, регион, страна, отрасль, компания, подразделение) или иерархии продуктов (категория, линия, наименование продукта). Многие пакеты программного обеспечения для BI сегодня используют OLAP-кубы в качестве одной из базовых моделей.

Краткие сведения об основных архитектурах OLAP-систем и принципах организации портфеля BI-приложений приведены в главе

14.