Файл: Информационные технологии для бизнесанализа в коммерческой организации.pdf

14 3.
Добавить элемент в матрицу и соответствующие столбцы и строки итогов.
При этом нужно отметить то, что полученная матрица будет сильно разреженной, почему ее организация в виде двумерного массива (вариант, лежащий на поверхности) не только нерациональна, но, скорее всего, и невозможна в связи с большой размерностью этой матрицы, для хранения которой не хватит никакого объема оперативной памяти. Допустим, куб содержит информацию о продажах за летний сезон, и если в нем будет всего
3 измерения – Клиенты (190), Товары (150) и Дата (92), то мы получим матрицу фактов следующих размеров:
Кол-во элементов = 190 х 150 х 92 = 2 622 000
При том, что заполненных элементов в матрице может быть всего несколько тысяч. Причем, чем больше количество измерений, тем более разреженной будет матрица.
Поэтому, для работы с этой матрицей нужно применить специальные механизмы работы с разреженными матрицами. Возможны различные варианты организации разреженной матрицы.
Рассмотрим теперь, как можно определить координаты факта, зная соответствующие ему измерения. Для этого рассмотрим подробнее структуру заголовка:
Рис. 5. Заголовок таблицы
При этом можно легко найти способ определения номеров соответствующей ячейки и итогов, в которые она попадает. Здесь можно предложить несколько подходов. Один из них – это использование дерева для поиска соответствующих ячеек. Это дерево может быть построено при проходе по выборке. Кроме того, можно легко определить аналитическую рекуррентную формулу для вычисления требуемой координаты.

15
Подготовка данных
Данные, хранящиеся в таблице необходимо преобразовать для их использования. Так, в целях повышения производительности при построении гиперкуба, желательно находить уникальные элементы, хранящиеся в столбцах, являющихся измерениями куба. Кроме того, можно производить предварительное агрегирование фактов для записей, имеющих одинаковые значения размерностей. Здесь важны уникальные значения, имеющиеся в полях измерений. Тогда для их хранения можно предложить следующую структуру:
Рис. 6. Структура хранения
При использовании такой структуры значительно снижается потребность в памяти [22]. Что довольно актуально, т.к. для увеличения скорости работы желательно хранить данные в оперативной памяти. Кроме того, хранить можно только массив элементов, а их значения выгружать на диск, так как они будут требоваться только при выводе кросс-таблицы.

16
1.2. Современные аналитические платформы обработки данных
Система бизнес-анализа класса business-intelligence это:
1.
Программа, которая включает в себя схемы, табели, таблицы, дашборды и отчеты, индивидуально отрегулирована для комфортного осуществления стратегического и операционного бизнес- анализа [17].
2.
Необходимое приложение для принятия результативных решений.
3.
Эффективный инструмент для повышения продуктивного руководства, сокращения финансовых трат и увеличения прибыли.
4.
Возможность иметь доступ к подробным данным о проекте в любой точке планеты [26].
Программа бизнес-анализа систематически осуществляет сбор информации из всех существующих отделов компании и в краткой форме передает самые важные данные, сверенные с установленными показателями, ответственному специалисту. В это же время приложение позволяет вывести информацию любого уровня, в том числе первичную документацию. Система бизнес-анализа необходима для того, чтобы в режиме онлайн наблюдать за результатами работы организации и в случае необходимости незамедлительно действовать, если процессы проекта отклоняются от поставленных показателей или установленного плана.
В получении важных данных из первичной необработанной информации нуждаются как серьезные компании, так и организации среднего и малого бизнеса. Системы бизнес-анализа многофункциональны, поэтому они подходят для решения многих вопросов во всех сферах деятельности.
Приложение бизнес-анализа существует самостоятельно и неспособно решать или же заменять другие системы, но имеет доступ к информации из

17 многих источников – от документов формата Excel и решений, прописанных самостоятельно, до CRM, ERP и WMS-систем [25].
Системы бизнес-анализа способны осуществить подключение к любой из существующих в организации IT-систем и загрузить в себя все имеющиеся данные. Загрузка целиком проходит однажды, а затем можно лишь обновлять данные, это способствует моментальному выводу результата бизнес-анализа.
Доступом к аналитической информации в приложении бизнес-анализа обладают учредители и генеральный директор, а также аналитики и менеджеры компании. Графический интерфейс системы бизнес-анализа, как правило, прост и понятен, дополнительных навыков при работе не требует.
Внедрение системы бизнес-анализа не требует перемен в рабочем процессе.
Его внедрение осуществляется за короткий период практически без отрыва персонала от работы. Достоинства системы бизнес-анализа легко подсчитать, так как эффект от ее использования появляется мгновенно и легко вычисляется в денежном эквиваленте.
Типичная система бизнес-анализа обладает такими показателями (по данным журнала «Коммерческий директор» от 15.03.2016):

увеличение производительности труда – 34 %;

повышение процента удовлетворенности заказчиков компании –
96 %;

возвращение вложенных финансовых средств – 186 %;

увеличение прибыли – 16 %;

рост финансовых инвестиций – 23 %;

уменьшение затрат на эксплуатацию техники – 20 %.
Системы бизнес аналитики
Сегодня существует большое количество BI решений с различной степенью готовности и целым комплексом реализованных функций как крупных мировых вендоров, таких как Microsoft или IBM, так и небольших

18 компаний, специализирующихся на разработке BI платформ. Согласно
Gartner, сегодня перед разработчиками BI платформ стоит задача удовлетворить потребности в организации доступа и инструментах обработки аналитических данных как простых бизнес-пользователей, так и продвинутых IT специалистов [18]. Для этого разработчики стараются сделать интерфейсы своих систем интуитивно понятными всем пользователям, при этом постоянно расширяя спектр аналитических возможностей системы для извлечения, обработки и загрузки все большего количества и типов данных, совершенствуя механизмы построения сложных прогностических и аналитических моделей.
Трендом последних двух лет среди разработчиков стало построение своих BI платформ на основе технологий Data Discovery [28]. Решения типа
Data Discovery предлагают пользователям интерактивный графический интерфейс, базирующийся на архитектуре in-memory (в оперативной памяти), что обеспечивает простоту и быстроту работы системы, а также позволяет работать с данными в режиме drag-and-drop. По мере накопления данных, как собственных, так и Big data (“Больших данных”), увеличения их количества и совершенствования средств их обработки растет спрос на развитие и повышение точности инструментов прогнозирования.
Возможности построения точных прогнозов на основе большого объема аналитических данных из различных источников позволяют повысить эффективность планирования ресурсов и снизить риски для организаций.
С развитием мобильных технологий и их широким распространением возник спрос на возможность просмотра аналитических данных в любом месте и в любое время с мобильных устройств. Основные разработчики BI платформ вовремя отреагировали на запрос пользователей, выпустив в дополнение к своим основным BI продуктам приложения для смартфонов и планшетов для популярных мобильных платформ.

19
Исходя из того, что на рынке представлено более 20 BI-платформ, были отобраны семь наиболее популярныхсистем для подробного рассмотрения:
1.
QlikView
2.
Tableau
3.
Prognoz Platform
4.
IBM Cognos
5.
Microsoft Power BI
6.
Tibco Spotfire
7.
Deductor Studio Academic
Далее опишем кратко каждую из рассмотренных платформ.
QlikView
Компания QlikTech со своим BI решением QlikView является пионером в области разработки платформ для бизнес-аналитики и на сегодняшний день вместе с Tableau делит первое место на рынке. QlikTech имеет офисы по всему миру, около 28 000 клиентов в более чем 100 странах мира.
Рис.7. Рабочее окно QlikView.
QlikView – это самостоятельная BI платформа, использующая ассоциативную модель данных, базирующаяся на системе обработки запросов в оперативной памяти (in-memory) [35]. Запатентованный механизм
QlikView для обработки данных в оперативной памяти способен выполнять

20 десятикратное сжатие обычных данных; благодаря этому на один сервер, оснащенный 256 Гбайт оперативной памяти, можно загрузить более 2 Тбайт несжатых данных. Это позволяет работать с миллиардами строк, обеспечивая при этом время отклика в несколько секунд. В QlikView встроен собственный ETL-обработчик, поэтому можно грузить и обрабатывать любые данные. Вместо используемых в других платформах OLAP-кубов,
QlikView предлагает свой инструмент бизнес-аналитики (Business Discovery), более эффективный, по их мнению, чем OLAP.
Пользователи по всему миру выбирают QlikView за хорошо проработанные дашборды, интерактивную визуализацию, геопространственную аналитику, возможность одновременного использования различных типов данных и удобную совместную работу пользователей системы. QlikView в полном объеме представлена на всех мобильных платформах, что позволяет получать доступ к аналитике в любое время дня за пределами рабочего места. При работе с QlikView вопрос производительности возникает только при работе с очень большим набором данных, но существует много возможностей для ее увеличения. Как и другие представленные в отчете BI решения, QlikView поддерживает возможность автоматического обновления данных отчетов, обновления дашбордов и автоматическую рассылку отчетов на электронную почту пользователям системы в виде графических и pdf-файлов.
QlikView представляет собой модульную BI систему, состоящую из следующих компонентов: QlikView Desktop – для создание отчетов, QlikView
Server и Publisher – для обмена отчетами и их публикации и клиентские приложения QlikView для различных платформ. В дополнение к существующим модулям для QlikView существует ряд расширений и дополнений, которые могут быть установлены дополнительно, исходя из потребностей пользователей системы: GeoQlik, 1С Коннектор, SAP
Коннектор, R Коннектор, QVSource и другие.

21
TableaU BI
Tableau на сегодняшний день является одним из лидеров среди BI платформ. Из всех представленных на рынке BI решений Tableau преуспели больше всех в упрощении механизма доступа бизнес-пользователей к анализу данных.
Платформа была разработана в Стэнфордском университете в 2003 году. Разработчики Tableau провели множество исследований, чтобы построить систему, которая поддерживает естественную способность людей мыслить визуально [36]. В основе Tableau лежат технологии VizQL и Data
Engine. Технология VizQL преобразует действия пользователей с графическим интерфейсом платформы в запросы к базе данных, которые обрабатываются и отображаются графически при помощи средств визуализации. Технология Data Engine позволила снять ограничение с хранилищ данных и ускорила их загрузку, что позволило строить интерактивные визуальные отчеты. Цель платформы Tableau, как визуализатора данных, — помочь пользователю понять его данные самыми эффективными способами из возможных.
Рис.8. Рабочее окно Tableau

22
В состав продукта входит Tableau Desktop – модуль, в котором пользователь может конструировать отчеты, объединять их в информационные панели (дашборды) и в дальнейшем делиться ими с другими пользователями системы. Кроме этого, в состав продукта входит
Tableau Server, который обеспечивает доступ всех пользователей системы через веб-браузер с их персональных компьютеров или мобильных устройств, а также позволяет встраивать отчеты в другие веб-приложения.
Tableau Desktop имеет интуитивно понятный пользовательский интерфейс, который позволяет автору отчетов быстро и эффективно работать с данными, объединять различные результаты анализа в дашборды, давая конечному пользователю возможность использовать фильтры и детализацию данных для быстрого понимания сути анализируемых процессов и явлений.
Пользователи могут экспортировать данные в графические файлы и файлы pdf-формата, а также в Excel таблицы. Каждый отчет может быть индивидуально построен для отдельного пользователя, который может поделиться своими выводами и заключениями со своими коллегами.
Tableau обладает инструментами, которые позволяют на основе анализа данных строить прогнозы и тренды о развитии организации и предсказывать с определенной вероятностью различные события. Tableau предлагает отличную функциональность, которая включает постоянно обновляемые карты и дополнительную информацию для геопространственной аналитики.
Tableau позволяет использовать данные из множества СУБД одновременно, а также поддерживает интеграцию с инструментами для работы с “Большими данными” (Big data). Tableau Desktop интегрирована с языком R –
специальный язык программирования и среда разработки в открытом доступе для статистического анализа данных.
Prognoz Platform
Prognoz это российская компания, основанная в Перми в 1991 году на базе кафедры экономической кибернетики Пермского государственного

23 университета. Prognoz Platform имеет высокую популярность на территории
России и Восточной Европы и используется как частными компаниями, так и органами государственной власти. Prognoz является единственной российской компанией, чье BI решение было представлено в рейтинге
“Магический квадрант платформ бизнес-аналитики” компании Gartner, самом престижном в сфере BI.
Рис.9. Рабочая область Prognoz Platform
Пользовательский интерфейс конструктора отчетов Prognoz Platform напоминает внешне продукты Office компании Microsoft, что обеспечивает интуитивную понятность в работе пользователя с инструментами платформы
[34]. При этом платформа отлично интегрируется с приложениями Microsoft
Office: результаты анализа можно экспортировать в Excel и Word, с хранилищами данных можно работать непосредственно из Excel, используя аналитические инструменты платформы. Пользователи имеют доступ к аналитическим инструментам Prognoz Platform через настольные и веб-

24 приложения, а также через мобильные устройства и облачную архитектуру системы.
Продукт Prognoz оснащен всеми стандартными инструментами для сбора и анализа данных, существующими на сегодня, а также продвинутыми инструментами моделирования и прогнозирования. С помощью Prognoz
Platform можно получать, верифицировать и консолидировать большие объемы данных из разнородных источников. В Prognoz Platform реализованы самые последние достижения сферы бизнес-аналитики, включая технологии
In-Memory (обработка данных в оперативной памяти устройства), Data
Mining (интеллектуальный анализ данных), Search-Based BI (построение запросов в текстовом виде), а также Collaborative Decision Making
(интегрированные инструменты совместного принятия решений).
Prognoz Platform поддерживает большинство современных средств визуализации данных, в том числе интерактивные 3D-карты. Через мобильное приложение для iOS также доступен широкий спектр функциональностей: поддержка динамического отображения данных в самых разных разрезах и видах, инструмент OLAP, средства анализа временных рядов. Prognoz Platform обладает интегрированной средой разработки, которая обеспечивает возможность быстрого создания персонализированных приложений.
Microsoft Power BI
Решение компании Microsoft в сфере BI состоит из трех высоко- интегрированных между собой составляющих: SQL Server, SharePoint Online и Power BI для Office 365. Вместе данные три продукта предоставляют полный спектр возможностей для просмотра, изучения, анализа и публикации данных [32].

25
Рис.10. Рабочая область Microsoft Power BI
Приложение Excel позволяет изучать и анализировать данные в интерактивных представлениях, таких как диаграммы и таблицы. С помощью
Excel можно создавать интерактивные отчеты, системы показателей и панели мониторинга, а также предоставлять доступ к ним другим пользователям.
Надстройки Power Query, Power Pivot, Power View и Power Map позволяют находить и объединять данные из различных источников, а также создавать многофункциональные и интерактивные представления и гибридные веб- приложения в Excel. С помощью служб Excel можно просматривать и обновлять отчеты, а также взаимодействовать с ними через браузер посредством предоставления доступа к централизованно управляемым отчетам, опубликованным на сайте SharePoint.
Power BI для Office 365 обеспечивает дополнительные возможности бизнес-аналитики в облаке:
Настройка запланированного обновления данных для отчетов.
Просмотр и использование отчетов большого размера (до 250 МБ) на сайтах Power BI в Power BI для Office 365.