Техническая библиотека CITForum.ru CITKIT.ru - все об Open Source Форумы Курилка
Все новости / Все статьи Деловая газета - шквал(!) IT-новостей :: CITCITY.RU
Первая полоса ИТ-Инфраструктура Телекоммуникации Безопасность BI Интеграционные платформы КИС IT-бизнес Ширпотреб Точка зрения

26.06.2017

Новости:


Все новости

Business Intelligence

Рынок инструментов BI. Мнение компании IDC

Рынок средств BI не теряет своего динамизма и остается привлекательным для инвесторов. Необходимость поддержки принятия решений, обеспечения быстрого доступа к более широким диапазонам данных и оптимизации бизнес-процессов обеспечивают дальнейший рост интереса к BI.

Как и раньше, IDC делит рынок BI-инструментов на два крупных сегмента: средства конечного пользователя для отчетности, запросов и анализа (QRA — query, reporting, аnalysis), и развитую аналитику (advanced analytics):

  • Первая категория включает в себя средства формирования и выполнения пользовательских запросов и отчетности, а также выполнение простого анализа. Сюда входят нерегламентируемые запросы, отчеты, средства многомерного анализа, инструментальные панели.
    Инструменты многомерного анализа включают как OLAP-серверы, так и клиентские аналитические инструменты, обеспечивающие среду управления данными для моделирования бизнес-проблем и анализа бизнес-данных.
  • Развитая аналитика включает в себя средства data mining и статистическое программное обеспечение. Здесь используются такие технологии, как нейронные сети, вывод правил, кластеризация, обнаружение связей в данных, прогнозирование скрытых тенденций (которые невозможно распознать только за счет OLAP-средств).
    К этому рынку также относятся технические и математические средства, обеспечивающие библиотеки статистических алгоритмов и тестов для анализа данных. Кроме того, сюда входит и специальное программное обеспечение, ориентированное на конкретные функциональные области, такие как производственная разработка экспериментов, анализ клинических исследований, исследовательский анализ данных, а также статистический анализ больших объемов информации в реальном времени.

В результате исследования были обнаружены следующие тенденции:

  • за последний год доходы от продажи BI выросли на 12,1 % и достигли 7,05 млрд. долларов;
  • сложные аналитические средства развиваются быстрее, чем традиционные модули для выполнения запросов, отчетов и планирования;
  • сильнейшее влияние на структуру рынка оказали три крупных сделки слияния, завершившиеся в конце 2007 года; всплеск слияний за последние два года, по мнению экспертов IDC, в ближайшие 5 лет приведет к возникновению новых компаний, развивающих инновационные технологии и методы в различных нишах BI-рынка;
  • специалисты и аналитики постоянно корректируют список компонентов, входящих в BI-пакет; в частности, инструменты анализа контента все чаще рассматриваются как один из компонентов BI-архитектуры;
  • лица, принимающие решения, демонстрируют все большую осведомленность относительно потенциальных преимуществ BI; эта тенденция говорит о серьезном изменении в интересе к BI-продуктам (ранее он исходил от IT-руководства, а теперь от финансовых и бизнес-специалистов).

Текущий рост рынка соответствует прогнозам IDC и других аналитических компаний, сделанным в прошлом году. Если в 2005 году годовой доход составлял 5,63 млрд. долларов, то в 2006 году этот показатель увеличился до 6,29, а в 2007 — до 7,05 млрд. долларов. Рост составлял 11,7% в период с 2005 по 2006 год, и 11,9% — в 2006-2007 соответственно.

Рынок развитых аналитических инструментов особенно бурно развивался в 2007 году. Крупные слияния и поглощения не привели к снижению прибылей.

Несмотря на крупные слияния, компания IDC выделяет более 200 поставщиков BI-инструментов и платформ Хранилищ данных. Предполагается дальнейшее усиление конкуренции среди этих разработчиков, в результате чего могут сократиться циклы разработки программного обеспечения и появиться более гибкие ценовые схемы.

Что касается географического распределения рынка BI, то доля американских поставщиков по-прежнему самая большая, далее следует Европа, Ближний Восток, Африка и Азиатско-Тихоокеанский регионы. Некоторое сокращение американского рынка связано с экономическим кризисом в США и ослаблением доллара.

Чего ожидать в будущем?

Исследование, проведенное IDC в 2008 году, показало, что в последние несколько месяцев бюджетные ассигнования компаний на BI-инструменты несколько снизились. И хотя рейтинг BI как приоритетных инструментов в краткосрочном масштабе снизился по сравнению с 2007 годом, можно сказать, что в долгосрочном масштабе (3-5 лет) BI по-прежнему сохраняет позиции.

Рынок BI-инструментов очень значительно изменился за последние 6 лет. Зрелость рынка — это существенная гарантия его доходности, в частности, от поддержки (что позволяет сгладить ежегодные колебания в общих доходах).

По мере появления проектов, предлагаемых в виде услуг (SaaS — Software As A Service), часть инвестиций будет направлена в этом направлении. Если не учитывать продолжительный мировой экономический спад, то потребность в BI-инструментах будет расти в пределах 10-12% в год. Еще немало работы потребуется провести в плане повышения качества процессов принятия решений в большинстве организаций. Кроме того, тенденция к оптимизации бизнес-процессов непосредственно связана с развитием BI.

И хотя экономика во всем мире переживает не лучший период, что сказывается на общем объеме инвестиций в IT-средства, специалисты IDC не прогнозируют такого же снижения в области BI, которое наблюдалось в 2001-2003 годах.

В результате можно сказать, что основные тенденции свидетельствуют о массовом распространении инструментов Business Intelligence, что говорит о наступлении нового рыночного цикла, который IDC называет «проникающей BI-технологией» (pervasive business intelligence).

Пользовательские требования

Чтобы добиться повсеместного проникновения BI-технологии в бизнес, необходимо выполнить ряд пользовательских требований, которые специалисты компании IDC предлагают делить на следующие категории:

  • Требования и технологические задачи бизнес-аналитиков и продвинутых пользователей, которые непосредственно обеспечивают работу других лиц, принимающих решения в организации. Они являются экспертами в анализе данных, четко разбираются во всех ключевых показателях. Однако эти пользователи не являются разработчиками программного обеспечения или специалистами в области математической статистики. Инструменты запросов, отчетности и анализа для такого класса пользователей должны иметь достаточное количество графических и табличных интерфейсов, быть интуитивно понятными, интерактивными и гибкими, обеспечивающими визуальный метод выбора данных, агрегирование, сортировку, просмотр различных уровней и срезов. Кроме того, необходима возможность автоматического разделения данных между пользователями. Причина популярности MS Excel как раз и кроется в гибкости и интуитивности пользовательского интерфейса. Но в Excel наблюдается явный недостаток возможностей администрирования данных и автоматизации BI-решений, поэтому и возникает интерес к другим средствам. Пакетные инструменты запросов и отчетов должны удовлетворять оба вида требований.
  • Требования специалистов в области Data mining и статистического моделирования, которые занимаются преимущественно количественным анализом. Передовые методы анализа должны быть существенно развиты и автоматизированы, чтобы устранить часть задач, решаемых вручную. В частности, речь идет об интеграции и очистке данных. Наиболее важным преимуществом количественного анализа является разработка моделей и их тестирование, а также описательный и прогнозный анализ, который становится базисом для принятия решений со стороны сотрудников операционных подразделений.
  • Требования операционных специалистов, которым необходимы результаты статистических моделей для принятия текущих решений. К этой категории относятся менеджеры по маркетингу, продажам, актуарии, инженеры по контролю качества, эксперты по предотвращению мошенничества и другие сотрудники, чьи задачи зависят от аналитических результатов. Они применяют разные приложения, которые существенно выиграют за счет внедрения развитых аналитических методов, поддерживающих сценарное планирование, прогнозирование, оптимизацию принятия решений.
    При этом важно, чтобы от самих сотрудников не требовались серьезные знания статистических моделей. Сложная задача, с которой сталкиваются многие поставщики традиционных BI-средств,— поиск продвинутых аналитических методов и внедрение их в BI-платформы, а также упрощенное представление этих методов для бизнес-аналитиков. Это упрощение не должно сводить на нет потенциальные преимущества, которые можно получить, скажем, от прогнозной аналитики. Статистический анализ требует специальных навыков, которые есть далеко не у всех сотрудников. Поэтому компании ищут «достаточно хорошие» инструменты, вместе с тем, удобные для специалистов.
  • Требования рядовых сотрудников операционных подразделений. Здесь необходим простой поиск информации в корпоративной сети, отчеты за прежние периоды, конкретные данные из этих отчетов, формирование новых отчетов в строго заданном формате либо мониторинг эффективности в инструментальных панелях.
    Эти задачи призваны решать инструменты отчетности и запросов. В некоторых случаях возникает потребность в задании запросов на естественном языке, а также в оповещениях и предупреждениях. Программное обеспечение такого типа устанавливается в разных средах, в том числе, в рамках порталов, на мобильных устройствах, в операционных приложениях, и оказывается доступным в любой момент и для любого пользователя.

Описанные выше примеры касаются только внутренних пользователей и лиц, принимающих решения. Однако параллельно можно провести оценку программного обеспечения и для внешних пользователей (поставщиков, партнеров, потребителей, регулятивных органов), которые пользуются BI-ресурсами организаций.

Проводя оценку своих BI-потребностей, компания должна четко выделить все задачи каждой пользовательской группы. Нужно не просто опросить сотрудников, но проанализировать все процессы принятия решений, дабы гарантировать, что программное обеспечение будет поддерживать разные области деятельности.

Что касается поставщиков, то им необходимо четко осознавать свою позицию на рынке. Нельзя просто искать потенциальных покупателей и рекламировать невиданные возможности BI в рамках всей компании, полную интеграцию, замкнутый цикл автоматизации и прочие общие понятия. Необходимо подчеркивать свой ключевой опыт и сильные стороны. Можно быть специалистом в одной-двух областях. Часто такие компании привносят на рынок новые технологии, которые далее внедряются в более широких BI-проектах крупных поставщиков.

Фактически, только у нескольких крупных производителей имеются ресурсы для решения всех описанных выше задач.

Сегодня лишь немногие могут объявить о наличии полной BI-платформы, которая, с одной стороны, обеспечивает гибкость, охватывая все потребности, а с другой стороны, предлагает унифицированную архитектуру, оптимизирующую разработку, поддержку и администрирование технологии.

Публикации

  1. Инструменты Business Intelligence. Доли поставщиков в 2007 году (Worldwide Business Intelligence Tools 2007 Vendor Shares), Дэн Вессет (Dan Vesset), Брайан Макдонаф (Brian McDonough), июнь 2008


Комментарии

AV, Wed May 27 23:16:56 2009:
аноним,
вам не везло с партнерами(не вендорами).
За бабло они делают все, дело за малым - правильно поставить эксперимент (я это прошел, байты и секунды посчитать не составит труда)!

Официальные "вендорцы" - это поставщики П.О.(не партнеры). Как правило они не работают с клиентом (кроме гос.органов, военки и клиентов-крупных инвесторов). Никогда не делают публичное нагрузочное тестирование нескольких инструментов НА ДАННЫХ КЛИЕНТА(они это делают ТОЛЬКО для своих внутренних нужд на своих данных и не светят это, а используют для улучшения продукта). С клиентом работают только через партнеров.

Что касается партнеров.

Во первых у них цель - продать продукт.

Во вторых они являются партнерами нескольких ведущих вендоров(публичное сравнение не возможно в принципе).

В третьих они УМЫШЛЕННО предлагают подходящий BI-продукт для КОНКРЕТНОЙ реализации задачи заказчика. При этом никак не показывая ограничений продукта, или умело их обходя, как например с Cognos BI MOLAP(нет поддержки parent-child измерений, это эмулируется level-based измерениями).

Поэтому,
для теста нужно взять СВОЮ наиболее сложную боевую модель с некоторым запасом (речь о доп. кол-ве строк фактов, измерений, атрибутов, показателей, доп.требований к реализации логических BI-моделей).

Вообще полезно предьявлять завышенные требования к BI-технологиям, нащупать "предел инструмента" на одном и том же железе и потом делать осмысленный выбор.

Вывод:
Делать тест только на своей расширенной модели (со значительным запасом).

Минимизировать выбор 3-4 BI-средствами.

Если делать самому - желательно одного бойца поучить предварительно, дабы выжать все возможное из инструмента.

Если платить бабки - то только адекватным партнерам (увы их мало).
Да дорого, но ошибка может стоить BI-руководителю "еще дороже".

Перед выбором - выбивать бабки из руководства на обучение или пилот.
Виталик, Tue Jan 27 16:01:52 2009:
А попробуйте QlikView
аноним, Tue Nov 18 17:20:30 2008:
AV, я думаю, что вы не настолько наивны пологать, что результаты нагрузочных тестирований хоть как-то помогут реализовывать продукты внедренцам. У них и спецов то нет, способных, я не говорю провести тестирование, может провести и в состоянии, но вот подать результаты "продажным" образовом вряд ли. На презентации и блеенья ораторов от этих горе-внедренцев и так смотреть без слёз невозможно, а уж если какой-нибудь узколобый "менеджер" по продажам начнёт пытаться выдавить из своего замызганого пауэрпоинта представление результатов нагрузочного тестирования, так народ в зале и вообще позеленеет, а некоторых и укачивать начнёт.
AV, Mon Oct 6 20:38:13 2008:
Одна вода и маркетинг...

Рынок инструментов BI оценивают по преданализу с нагрузочным тестированием.

Любой преданализ для выбора BI-платформы включает реализацию конкретных требований Бизнеса и IT (отдельно для ROLAP и MOLAP).
Ниже я приведу основные требования, за исключением нелепых требований "задания запросов на естественном языке".

Выбор между ROLAP/MOLAP делается после анализа решаемых задач и ограничений обоих технологий, основа выбора - функционал (логической модели и BI-инструмента), производительность (скорость отклика BI-операций на реальных обьемах данных), масштабируемость (сессионная, аппаратная).

Основные пункты преданализа:

-- полнота реализации логической модели BI(поддержка измерений, фактов, атрибутов измерений, деревьев измерений (level-based, parent-child, ненормализованные parent-child), вычисляемые показатели (на фактах, на атрибутах измерений))

-- полнота реализации средств анализа (time-series, строковые, статистические, прогнозные, ф-ции "движения по дереву")

-- функционал BI-инструмента (инкрементальное обновление кубов, секционирование кубов, средства разграничения доступа уровня строк/обьектов модели, средства backup/recovery, поддержка стандартов SQL, MDX, XMLA, API-интеграции, SQL-Native синтаксис конкретных СУБД, функционал BI-клиента относительно сервера BI; например не секрет что Oracle Discovere for OLAP в интерфейсе не реализует множество доступных ф-ций в OWM).

-- производительность и масштабируемость на нагрузочном тестировании.


Cпецификации BI-инструментов а также trial-версии доступны в интернет, поэтому для контор типа IDC, Forrester и иже с ними, не составит труда создать тестовую лабораторию и сформировать список TOP BI-инструментов (например для корпоративных применений это список из 8-10 средств).

Далее, берется часть логической модели BI в любой отрасли (например, банковской или retail), загружается в 3-х вариантах (по обьемам данных), условно: big, middle, small.

Для каждого варианта проводится нагрузочное тестирование с увеличением сессионной нагрузки по:
-- определенному списку отчетов (контроль - по времени расчета).
-- по конкретному worksheet с эмуляцией работы бизнесс-аналитика. (контроль - по времени отклика на конкретную BI-операцию, например drill-down/rollup на один уровень по дереву измерения, полное раскрытие дерева, смена измерений, создание вычисляемого показателя.

Для чистоты эксперимента, получают 2 результата, с включенным кэшированием и без него.

По каждому пункту преданализа - приводится детальный список возможностей BI со спецификой реализации, например по прогнозным функциям - конкретно реализованные алгоритмы.

Вывод:
Делать такой анализ придется либо самим, либо платить бабки внешнему аутсорсеру, т.к. ни одна из упомянутых контор не выложит детальные результаты на публичное рассмотрение, прежде всего потому что поплывут "магические квадранты" - значительная статья дохода таких контор.

Комментарии заморожены.

Последние комментарии:

Самое интересное:


© 2004–2009 Проект CITCITY.ru