Владимир Некрасов, Contour BI: Нас ждет настоящая революция в сфере Business Intelligence
С течением времени и под воздействием цифровизации меняются не только бизнес-процессы сотрудников компаний и их рабочие инструменты. Сами ИТ-инструменты меняются с тем, чтобы лучше отвечать потребностям современных работников компаний и предприятий. О том, как выглядит эта «инструментальная» эволюция в области систем Business Intelligence, TAdviser рассказал Владимир Аркадьевич Некрасов, генеральный директор компании «Контур Компонентс», разработчика BI-платформы Contour BI
Некрасов
Владимир Аркадьевич, сегодня в корпоративном сегменте популярны решения Business Intelligence. Однако есть различные толкования этого термина. Что Вы понимаете под словосочетанием «Business Intelligence»?
Владимир Некрасов: Прежде всего, нужно понимать, что Business Intelligence (BI) — это маркетинговый, а не инженерный термин. Он стал использоваться как зонтичное название всех систем, которые применяются для корпоративного репортинга, то есть выпуска разных видов отчетов. Вариант буквального перевода этого термина — «разведка в бизнесе» — давно перестал соответствовать функциональности BI, теперь это централизованная репортинговая технология.
Средство для создания разнообразных дашбордов, полезных для бизнеса?
Владимир Некрасов: В России под BI часто понимают инструмент создания дашбордов, которые состоят из графических компонентов, выполняющих SQL-запросы к базе данных. Это довольно простые программы, поэтому их много на рынке. А в нашем понимании BI — это технология сбора, хранения, публикации и анализа данных. BI базируется на технологиях OLAP и имеет три главных отличия от классических репортинговых инструментов:
- Многомерный анализ — возможность увидеть итоги во всех возможных разрезах, в их произвольной последовательности.
- Высокая интерактивность — пользователь управляет отчетом с помощью элементов отображения и может выполнять все ключевые OLAP-операции: углубление в детали, обобщение, поворот и т.д. Система мгновенно пересчитывает результаты.
- Богатая визуализация — данные отображаются в виде визуальных образов, что позволяет быстрее и точнее понять их.
Также нужно различать BI-инструменты и BI-платформы. BI-платформа — это полный набор инструментов для создания конечных аналитических решений. Кроме трех вышеуказанных фундаментальных возможностей BI, платформа содержит инфраструктурные инструменты для коллективной работы организации: разграничение прав доступа к объектам, операциям и элементам данных, функции коллаборации — комментарии, форумы под отчетами, технологии совместной работы, подписки на события в системе и т.д.
В таком случае кто является типичным пользователем BI? Обычно считается, что это корпоративный аналитик. Это так?
Владимир Некрасов: Интересно, что конечный пользователь BI — это вовсе не аналитик. Информационные панели (дашборды) используют руководители всех уровней для быстрого мониторинга тех направлений, за которые они отвечают. Метафора дашборда — это панель управления автомобилем или самолетом. Вы не смотрите на нее постоянно, а лишь бросаете взгляд на секунды. Если все о’кей, то занимаетесь управлением, а если что-то окрашено тревожным красным цветом, то занимаетесь решением этой конкретной проблемы.
Вообще дашборд был придуман для экономии времени менеджеров, но в последнее время становится все более популярным инструментом для публикации данных для широких кругов пользователей. Ведь современный пользователь отчетов — это человек новой формации: он живет в Интернете и умеет искать информацию. Он ориентирован не на пачки листов с тысячами цифр, а на взаимодействие в режиме «конкретный вопрос — короткий ответ». Как оказалось, дашбоард отлично подходит для публикации данных для широких кругов пользователей.
Какие отчеты используются в бизнесе?
Владимир Некрасов: Всё многообразие корпоративных отчетов можно обобщить до четырех основных типов: дашборд — стратегический обобщенный отчет для руководства, scorecard — план-фактный отчет для менеджеров, аналитический многомерный отчет для экспертов и регламентный отчет фиксированной формы для исполнителей. Идеальная BI-платформа должна позволять создавать все эти виды отчетов, и комбинировать их в репортинговых порталах.
Какие организации наиболее часто приобретают такой инструментарий BI?
Владимир Некрасов: За два десятка лет разработки и поставки BI-платформы Contour BI её купили пользователи из 70 стран мира, причем, из самых разных отраслей — [банки], страховые компании, промышленные предприятия, коммерческие структуры.
В начале двухтысячных мы обнаружили интересный факт: оказалось, что инструменты BI, а точнее OLAP не применяются в секторе статистики. И не только в России, но и в других странах. Вникнув с ситуацию, мы поняли, что эта технология целенаправленно создавалась для анализа продаж и других задач крупных корпораций, а вот статистика имеет свои особенности, в ней используют другие алгоритмы, там другое качество первичных данных. Как «Полюс» отказывается от SAP. Опыт российского лидера золотодобычи представлен на TAdviser SummIT 
Поскольку на тот момент мы уже разработали собственный OLAP-сервер, то попытались реализовать эти алгоритмы и учесть эти особенности при создании такой BI-платформы, которая подходила бы не только для бизнес-задач корпоративного сектора, но и для официальной статистики.
Это получилось?
Владимир Некрасов: Вполне! Наша платформа стала использоваться в статистических организациях и в статистических проектах. В частности, Росстат начал использовать нашу систему в 2009 г. и с тех пор постепенно доверяет BI-платформе Contour BI все более сложные и ответственные задачи.
С использованием Contour BI была проведена Всероссийская перепись населения, создана система публикации ключевых социально-экономических показателей, система моделирования социальной помощи населению, инструмент расчета показателей рынка труда на основе данных о выплатах зарплат Пенсионного фонда России, публикация обследований здоровья населения. Также именно на платформе Contour BI была создана Аналитическая витрина ЦАП (Цифровой аналитической платформы), в которой планируется публиковать всю официальную статистику страны.
В настоящее время завершается создание на нашей платформе Статистического портала Москвы и Московской агломерации, который будет предоставлять доступ к важнейшим данным о столице и столичном регионе широкой общественности, причем, на нескольких языках в виде простых, но высокоинтерактивных дашбордов. На основе этого решения мы планируем создать продукты «Статистический портал столицы» и «Статистический портал города».
Недавно мы подписали контракт на создание информационно-аналитической системы Статистического комитета СНГ. Мы будем создавать портал, базирующийся на хранилище данных, который будет публиковать статистику стран СНГ, а также международную статистику по всем странам мира в виде интерактивных аналитических отчетов с богатой визуализацией.
По Вашим оценкам, какие тенденции, действующие в сфере в BI, наиболее ярко проявляются в последние годы?
Владимир Некрасов: Заметная тенденция в области BI — интеграция аналитических технологий. Например, ГИС — технология пространственного анализа — превращается в элемент BI-платформы: данные отображаются одновременно в многомерных таблицах, графиках, индикаторах и картах. Причем, в данном случае карты — это не одноуровневые картосхемы, а настоящие многослойные инструменты с масштабированием, правилами видимости, множеством способов наложения деловых данных на пространственные данные. Преимуществом таких решений является возможность объединения метаданных и событий между всеми инструментами и ликвидация ПО промежуточного слоя, что приводит к повышению скорости создания приложений и росту аналитической мощности.
«Большие данные» как самостоятельная технология анализа неструктурированной информации, полученной с разных веб-сайтов, постепенно поглощается BI-инструментами. Библиотеки, созданные массовым движением Data science, также адаптируются вендорами BI, расширяя вычислительные возможности систем.
Все эти технологии так или иначе уходят в сторону искусственного интеллекта. Как Вы полагаете, та революция искусственного интеллекта, которая происходит сегодня на наших глазах, влияет на развитие BI-технологий?
Владимир Некрасов: Знаете, в 2019 г. мне посчастливилось обсуждать эту тему с руководством одной из сильнейших команд Кремневой долины, разрабатывающих Artificial Intelligence (AI). В частности, эта команда получила колоссальные инвестиции от Google и Intel на создание технологий AI, базирующихся на чипе.
И вот какие возможности интеграции технологий мы тогда выявили. Первая задача, это подключение к источникам данных, создание словаря данных, трансформация данных. Это все рутинные задачи, которые, однако, занимают заметную часть в проектах по внедрению хранилищ данных и BI и требуют участия опытных аналитиков. А накопление опыта, то есть наполнение базы знаний, мгновенный перебор миллионов вариантов и выбор подходящего, — это то, что AI делает блестяще. После этого AI можно научить настраивать алгоритмы агрегации и расчетов по словесному описанию из методик и технических заданий. Следующий шаг — настройка визуализаций с подбором наилучших видов графиков, карт, таблиц и т.д. для каждой задачи.
И на последнем этапе может случиться настоящая революция — интерпретация аналитических отчетов искусственным интеллектом, превращение их в голосовые, видео, графические или текстовые рекомендации руководителю. Иными словами, речь идет о превращении BI в советника, непрерывно поглощающего колоссальные объемы корпоративных, маркетинговых, демографических, финансовых данных, выполняющего агрегацию и другие расчеты, выдающего предупреждения о рисках и советы по изменению бизнеса руководителям в режиме реального времени.
