BI 2.0 - это расширенная технология business intelligence , выходящая за рамки традиционного хранилища и инструментов выполнения запросов, включающая динамическое и автоматизированное принятие решений.
Мы живем в реальном времени, минута за минутой. Новости уже не приходят с задержкой в дни, они передаются в прямом эфире. Банковские операции выполняются оперативно, баланс счета можно определить на текущий момент. Можно бронировать авиаперелеты, в реальном времени оценивая, какие места свободны. Все эти операции порождают множество данных.
Чтобы адаптировать бизнес-модели к современному миру, программные средства проектируются с помощью технологий, управляемых внешними событиями (event-driven). Данные передаются в реальном времени через сервисно-ориентированные архитектуры, использующие слабо связанные и обеспечивающие хорошее взаимодействие сервисы, которые стимулируют стандартизованную интеграцию приложений.
С момента изобретения реляционных баз данных и SQL-запросов технология business intelligence (BI) принципиально не менялась, однако теперь появилась концепция BI 2.0.
BI 2.0 включает в себя несколько важных новых концепций, касающихся использования информации в бизнесе, организациях и правительственных структурах. Этот термин по сути своей связан с BI в реальном времени, технологией, управляемой внешними событиями, но основная идея состоит в применении этих методов к бизнес-процессам.
В центре этой архитектуры события, в особенности XML-сообщения. Ведь большинство современных процессов запускаются событиями, и, следовательно, если размышлять о том, как сделать современные процессы более интеллектуальными, обычные SQL-запросы покажутся далекими от идеала.
Традиционные Хранилища дали толчок к существенному развитию в области использования информации, однако теперь лежащая в их основе архитектура уже вызывает некоторые вопросы. Эта архитектура ограничивает возможности оптимизации всех бизнес-процессов внедрением в них BI-возможностей. Необходимо обратиться к управляемой событиями процессной аналитике, которая заменит пакетную отчетность, выполняемую по факту.
Если кратко: как разработать гибкие бизнес-процессы, которые дадут организации конкурентные преимущества? Как построить «интеллектуальный» бизнес?
Клиент-серверная устаревшая модель
BI-инструменты, используемые сегодня в большинстве организаций, были разработаны для решения проблемы, возникшей в начале девяностых годов в связи с разрастанием реляционных баз данных. И по мере того как в базах накапливалось все больше информации, простое ее извлечение становилось рутиной для IT-отделов, так как большинство пользователей не было заинтересовано в приобретении новой профессии - специалиста по написанию SQL-запросов. Извлечение данных из баз изжило себя и привело к развитию BI. Поэтому и существовавшие до сегодняшнего дня BI-инструменты были ориентированы на представление данных.
Как оказалось, извлечение данных, соответствующих событиям, произошедшим несколько дней или часов назад, и публикация их в виде отчетов, имеет свою пользу, но не обеспечивает пользователей руководством к действиям для повышения эффективности в данный конкретный момент. В результате во многих компаниях BI-пользователи не пересматривают переданные им отчеты, а просто относят их к справочной информации. Жалобы на устаревающую и теряющую пользу информацию слышны часто.
Поразительно, но факт: эта ситуация - полная противоположность эффективной аналитике в реальном времени, которая необходима большинству компаний для обеспечения качества услуг. Можно сказать, что такая информация запаздывает на день и не досчитывает доллара в большинстве отраслей. Например, в розничной торговле, 3-4 % потенциального дохода теряется за счет неправильной работы склада: менеджер запрашивает отчет, который поступает на следующее утро или после завершения рабочего дня, когда уже поздно пополнять запасы.
До сегодняшнего дня все усовершенствование BI-систем сводилось к более быстрому выполнению запросов к Хранилищу и более удачным отчетам и инструментальным панелям. И оно не решало проблемы, так как не затрагивало архитектурного аспекта. Нельзя отрицать тот факт, что к моменту ввода данных в Хранилища и их последующего извлечения, они устаревают. Для некоторых приложений тут нет никакой проблемы, однако для тех, кому нужна информация в реальном времени - ситуация складывается плачевная.
Существует распространенное заблуждение о том, что данные в реальном времени не нужны, так как оперативные группы не могут их проанализировать. Простое предоставление отчетов в более сжатые сроки проблемы не решит. Так что же нужно? Надо дать возможность оперативным отделам вовремя обнаруживать различия в ежедневных операциях.
Отчеты - это не главный результат работы BI-системы. Необходим анализ и интерпретация, прежде чем будет принято решение. Очевидно, что пользователи их не ищут, пока не поймут, что проблема назрела. Вместо того чтобы отчитываться об эффективности процесса постфактум, BI-средство надо применить в процессе как способ автоматизированного регулирования потока работ, основанный на действиях клиента. Чтобы этого добиться, нужно не только собирать данные в реальном времени, но также анализировать и интерпретировать их.
В этом и состоит суть BI-технологии, управляемой событиями. Данные за последние минуты анализируются в контексте исторических сведений, таким образом, чтобы все действия могли быть инициированы автоматически. И тут Хранилище данных не решит всех проблем, так как проектировалось для других целей.
Появление BI-сервисов
За последние несколько лет компании стали представлять свои Хранилища данных как web-сервисы для использования другими приложениями и процессами, связанными сервисно-ориентированной архитектурой или ПО промежуточного уровня, таким как корпоративная сервисная шина (enterprise service bus - ESB). Фундаментальное ограничение этого подхода в том, что Хранилище не тот источник, в котором нужно искать данные для оценки эффективности текущего процесса. Необходимые для анализа данные о состоянии процесса , вряд ли можно найти в ХД.
Даже применение инструментальной панели вместе с Хранилищем данных не подходит для большинства операционных задач, поскольку рассчитано на то, что пользователь сам обнаружит проблему имея в распоряжении устаревшие данные. Инструментальные панели накапливают и усредняют данные. В них удаляются детали и контекст и представлена только информация о прошлом. Решения требуют деталей, и их необходимо принимать сейчас.
Очевидно, что Хранилище данных останется, но его основной ролью будет запись данных, а не источник выполнения BI-операций. Отчетность и представление исторических данных по-прежнему будут важны и их выполнение в ХД сохранится. Попытки перехода к Хранилищу данных в реальном времени, мало эффективны. Очевидно, что информация необходимая для поддержки принятия ежедневных решений должна черпаться из другого источника, чтобы устранить задержку, связанную с циклом извлечения, преобразования, загрузки и выполнения запросов.
Представление BI 2.0
Если считать, что цель BI 2.0 в том, чтобы сократить временную задержку между произошедшим событием и предпринятым действием, повышая тем самым эффективность бизнеса, то существующие BI-архитектуры этой цели препятствуют.
В инфраструктуре BI 2.0 данные не хранятся в базе и не извлекаются для анализа. Здесь применяется обработка потоков событий, либо параллельно с фактическими бизнес-процессами, либо как самостоятельный этап процесса.
Обычно это означает, что необходимо проводить поиск сценария событий (например шаблонов и комбинаций последовательности событий), что важно для быстрого решения проблем. На выходе таких систем - обычно показатели и предупреждения, а также немедленная инициаций действий в других приложениях. В результате процесс анализа автоматизирован и не требует постоянного вмешательства человека, однако в определенных ситуациях человеку посылается запрос на выполнение некоторых действий.
В систему BI 2.0 данные поступают из ПО промежуточного уровня, которое является самым удобным источником данных в реальном времени. Стандартное ПО промежуточного уровня без труда формирует поток событий для анализа, выполняемого в памяти. Когда эти события сравниваются с показателями в прошлом, можно быстро и автоматически выявить проблемы и возможности их разрешения.
Интеллектуальные процессы
Чтобы изменить базовые показатели, компаниям необходимо добиться более гибких процессов. А значит достичь более высокого уровня автоматизации, либо обеспечить операционный персонал действенной информацией и изменяющейся от дня ко дню операционной процедурой, управляющей процессами. Решением может быть использование технологий сообщений (messaging technologies), поддерживаемых транзакционными системами, инструментами управления бизнес-процессами и SOA, а также BI-технологиями нового поколения. Все это уживается вместе очень хорошо, можно представить себе BI в реальном времени как анализ сервисов в SOA архитектуре.
Технология BI 2.0 применима как к четко заданным процессами, так и к и менее определенным областями. Многие процессы не могут быть смоделированы и явным образом заданы с помощью средств управления бизнес-процессов. Бизнес-пользователи часто не могут точно описать свои процессы, однако анализ в этом случае также необходим.
BI 2.0 обладает рядом свойств:
- Управляется событиями. Автоматизированные процессы управляются событиями, поэтому очевидно, что для разработки более гибких процессов нужно анализировать и интерпретировать события. А значит, анализировать данные, от события к событию, как параллельно с бизнес-процессами, так и в форме отдельного этапа процесса.
- Выполняется в реальном времени. Иначе нельзя реализовать BI-возможности в качестве этапа процесса, и тем более не удастся автоматизировать операции. Для сравнения: пакетные процессы - информационные, они содержат отчеты об эффективности процесса, но не могут быть частью самого процесса, за исключением тех случаев, когда время не играет решающей роли. Любое приложение, имеющее отношение к торговле, динамическому ценообразованию, оценке спроса, безопасности, оценки рисков, выявлению мошенничества, пополнению склада и любому взаимодействию с клиентом, - это процесс, зависящий от времени, а следовательно, требует обработки в реальном времени.
- Автоматизированный анализ. Чтобы автоматизировать ежедневный процесс принятия решений, организациям необходимо не просто представить данные в виде инструментальной панели или отчета. Задача - превратить данные в реальном времени в нечто действенное. Необходимо их автоматически и динамически интерпретировать. На практике это подразумевает сравнение каждого отдельного события с тем, что ожидается в норме, исходя из прошлого опыта или прогнозируемой будущей эффективности. Продукты BI 2.0 должны в качестве основы использовать некоторую норму как на детальном, так и на агрегированном уровне и сравнивать автоматически конкретные события с этой нормой.
- Дальновидность. Чтобы понять, как данное событие повлияет на потребности организации, необходимо обладать некоторой дальновидностью. Чтобы ответить на вопросы: «придет ли заказ вовремя?», «откажет ли система сегодня?», - нужно уметь делать прогнозы. Эта возможность придает особое значение операционным отделам, которые должны представлять себе перспективу изменения эффективности своей работы в течение дня, недели или месяца.
- Ориентациянапроцессы. Продукты BI 2.0 должны быть ориентированы на процессы. Это не значит, что процессы моделируются с помощью инструмента управления. Действия можно оптимизировать исходя из результатов конкретного процесса, хотя он может и не иметь точного определения.
- Масштабируемость. Масштабируемость является краеугольным камнем BI 2.0. Потоки событий могут быть непредсказуемыми и очень интенсивными. Например, если в розничной торговле разрабатывается приложение оценки спроса для отслеживания продаж самых популярных товаров, то возникает следующая ситуация. У компании может быть, к примеру,30 тыс. товаров, продающихся в 1 тыс. магазинов. В результате образуется 30 млн. комбинаций «магазин-товар», которые нужно отслеживать. В день может продаваться до 10 млн. товаров. Такой масштаб -заурядная ситуация для BI 2.0. Фактически, даже такая масштабируемость сама по себе требует приложений нового класса, которые в традиционной технологии BI были недоступны.