Интеграция средств бизнес-анализа и специализированных бизнес-приложений: замыкая цикл

  • Статья

Разван Григору (Razvan Grigoroiu) (grigoroiu@epicor.com) — архитектор ПО, который последние 10 лет занимался разработкой LOB- и BI-решений в секторе розничной продажи специализированной продукции.

Бизнес-анализ (businessintelligence,BI) полезен для предприятия, только когда на его основании предпринимаются шаги, в результате которых повышается прибыль или сокращаются расходы. В статье рассказывается о необходимостипроектироватьBI-решения, уделяя максимум внимания данным, на основании которых можно действовать, и информационным потокам, передающим данные обратно специализированным бизнес-приложениям (line-of-business,LOB).

Введение

Конечным результатом BI принято считать оценки и отчеты, используемые при принятии стратегических решений, но, как мы с вами увидим, этого уже недостаточно. BI может играть большую роль, обеспечивая полное использование потенциала имеющейся информации.

Ценность информации измеряется тем, какие действия выполнены после анализа, и их результатами. Чтобы ценность информации стала максимальной, BI-приложения должны повышать эффективность решений и операций.

Бизнес-анализ (business intelligence, BI) полезен для предприятия, только когда на его основании выполняют бизнес-операции, в результате которых повышается прибыль или сокращаются расходы.

Например, BI-отчет может показать увеличение спроса на какой-либо товар, но эта информация имеет ценность, только если предприятие разместит заказы на закупку этого товара и запланирует его доставку в магазины, в результате чего повысится количество продаж товара.

Для управления такими транзакционными операциями и их выполнения служат специализированные бизнес-приложения (line-of-business, LOB) вроде ERP-систем (Enterprise Resource Planning). BI-решения, в которых лучше реализована интеграция с LOB-системами, в конечном счете обеспечивают лучшую окупаемость инвестиций предприятия (return on investment, ROI).

Благодаря новейшим достижениям в программно-аппаратном обеспечении, таким как Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS), стало возможным обобщать актуальные и качественные данные и обеспечивать доступ пользователей к результатам почти в режиме реального времени.

Времена, когда ИТ-специалисты затрачивали много человеко-дней на то, чтобы собрать такие данные и подготовить презентацию для ежеквартального совещания, остались в прошлом. Нет ничего необычного в ETL-процессах (extract, transform, load — извлечь, преобразовать, загрузить), которые собирают данные LOB-приложений и соответствующих транзакционных баз данных раз в час или даже чаще.

В распоряжении пользователей LOB-приложений имеется множество информации, доступной почти в реальном времени и позволяющей сделать производственные процессы более эффективными.

Поэтому современные BI-решения могут играть более активную роль в управлении предприятием, обеспечивая тесную обратную интеграцию с LOB-приложениями. Следует предоставлять интерактивный доступ к информации, чтобы пользователи могли выполнять действия на основании этой информации.

В этой статье утверждается: чтобы BI-информация стала ценной для бизнеса, конечным результатом BI должны быть действия, инициирующие бизнес-операции в LOB-приложениях. Чтобы достичь этой цели, необходимо проектировать BI-решения, имея в виду, что информация должна служить основанием для действий, и обеспечивать лучшую интеграцию с LOB-приложениями, которые будут выполнять действия.

GuerrillaBI: тактический проект по реализации бизнес-анализа

«Игнорируя и своего врага, и себя, вы неизбежно попадете в неприятности.»

Сунь Цзы

Бизнес-анализ (BI) обеспечивает особое преимущество в конкуренции. Преобразуя данные в знания с помощью BI, можно определить свои сильнее и слабые стороны и лучше понять свое положение на рынке. Сокращение затрат, оптимизация процессов, рост прибыли и более высокая удовлетворенность клиентов — все это гораздо важнее, чем когда-либо, для того, чтобы предприятие функционировало лучше и развивалось быстрее. Знание критически важно для того, чтобы предприятие было гибким и адаптировалось к изменениям в экономике; даже 1% форы может иметь решающее значение. Однако успешные BI-инициативы, как правило, требуют больших затрат времени и денег. Как же реализовать BI-инициативу, которая обеспечит выигрыш, с разумными затратами? Guerrilla busi ness intelligence (GBI) — подход, который позволяет в течение нескольких недель получить требуемое представление о положении дел.

Подход GBI заключается в следующем. Мы предлагаем девятиэтапный подход к выбору вебсервисов на этапе проектирования.

  1. Уделите максимум внимания скорости Сокращение времени принятия решений крайне важно. Это не значит, что следует принимать решения наспех; для увеличения скорости необходима подготовка. На первой неделе развертывания GBI необходимо внедрить в группы экспертов в предметной области предприятия, чтобы группы могли идентифицировать и решить наиболее актуальные проблемы.
  2. Создавайте небольшие многопрофильные группы Формируйте универсальные группы, занимающиеся интерпретацией данных, чтобы получить представление о сильных и слабых сторонах производственного процесса. Такие группы могут сосредоточить усилия на всем — от сокращения расходов и повышения эффективности процессов до анализа рынка, в ходе которого изыскиваются возможности для получения прибыли.
  3. Многократно фильтруйте информацию, совместно анализируя ее Многократно анализируйте бизнес-функции своего предприятия в течение срока развертывания длительностью от четырех до шести недель. Необходимо стремиться к четкому заданию целей и сокращению сроков развертывания. Кроме того, группы должны сотрудничать с высшим руководством, отвечающим за каждую бизнес-функцию, чтобы мероприятия по развертыванию GBI соответствовали бизнес-стратегии в целом.
  4. Используйте и расширяйте существующие BI-средства Примените существующие BI-технологии в сочетании с гибкими методиками реализации, чтобы быстро добиться результатов. Затем расширьте набор традиционных BI-средств (хранилища данных, ODS, информационные панели, аналитические средства и т. д.) средствами мониторинга и оптимизации. Небольшие вложения в эти ресурсы позволят вашим GBI-группам анализировать и совершенствовать процессы и добиваться снижения расходов.

«Стратегия без тактики — самый медленный путь к победе. Тактика без стратегии — шум, предшествующий поражению.»

Сунь Цзы

Реализация стратегии GBI может обеспечить ключевые преимущества в условиях современной нестабильной экономики. Однако не теряйте из виду долгосрочную перспективу. Инвестиции в корпоративный бизнес-анализ остаются необходимыми. Когда снова появятся признаки роста, пересмотрите свою BI-стратегию, в том числе и тактику «партизанской войны», стремясь обеспечить максимальную успешность и окупаемость инвестиций.

«Познай себя, познай своего врага. Тысяча битв — тысяча побед.»

Сунь Цзы

Андре Мичел Варгас(Andre Michel Vargas) (andre.michel.vargas@paconsulting.com) — консультант по управлению в подразделении компании PA Consulting Group, занимающемся ИТ-консалтингом. Специализируется на решении сложных проблем, связанных с информацией, в том числе проблем перехода с устаревших систем и их интеграции, автоматизации бизнес-процессов и внедрения корпоративных средств бизнес-анализа. Подробнее о видении бизнес-анализа в компании PA см. по ссылке www.paconsulting.com/our-thinking/business-intelligence-solutions.

 

Управление производительностью: как технологии влияют на ситуацию

Многие предприятия создали свои средства мониторинга, анализа и планирования деятельности. Но проблема в том, что эти средства отражают представления о повышении производительности, которые были раньше, а не соответствующие текущему моменту.

Менеджерам, работающим с клиентами, нужно все больше знать о том, что происходит прямо сейчас. Сотрудникам, работающим самостоятельно, для предоставления качественных услуг необходим доступ к текущим данным. Организациям, занимающимся розничной торговлей или производством, также необходима такая информация, чтобы избежать отсутствия запасов или перепроизводства. Компании, работающие в области финансовых услуг, логистики или коммунального обслуживания, применяют потоковую обработку данных, чтобы сделать производственные процессы эффективнее и создать новые бизнес-возможности.

Очевидно, возникает три проблемы: эффективная доставка интегрированных данных конечным пользователям, возможность обработки огромного количества детальных данных и возможность обработки потоков данных.

Обработка в памяти и 64-разрядные системы изменили технологии доступа конечных пользователей к интегрированным данным: пользователи могут создавать отчеты, информационные панели и оценочные ведомости без прямой поддержки ИТ-специалистов (это явление также называют самообслуживанием при бизнес-анализе). С точки зрения ИТ-специалиста, такой подход является альтернативой исследованию деятельности предприятия, не требующей длительных

циклов реализации. Интеграция обработки в памяти и средств повышения производительности труда, таких как электронные таблицы и порталы интрасети становится наиболее подходящим вариантом массового применения BI.

Анализ, направленный на прогнозирование, — наиболее приоритетное направление для любого предприятия, использующего BI для получения прибыли; потенциал такого анализа напрямую связан с детализацией данных и задержкой при их получении. В настоящее время работа только с наборами агрегированных данных обычно не дает особых преимуществ. Настоящие преимущества можно получить, обрабатывая огромные объемы детальных данных почти в реальном времени. С технологической точки зрения, появилось новое поколение устройств, используемых в хранилищах данных (data-warehouse, DW), которые позволяют организациям, нуждающимся в прогнозах, задействовать

эту возможность и опередить конкурентов.

Системы обработки потоков данных позволяют вести наблюдение за данными, поступающими из транзакционных систем, сети или от датчиков, выявляя наступление событий или соответствие шаблонам. Платформы обработки сложных событий (complex event-processing, CEP) позволяют создавать приложения нового поколения — от средств контроля за загрязнением окружающей среды до инструментов алгоритмической торговли. CEP становится обязательной функцией любой BI-платформы, поскольку приложения развиваются и поскольку парадигма интеграции данных в режиме реального времени в недалеком будущем может измениться — возможно, произойдет переход от повторяющихся циклов традиционной ETL-обработки к обработке событий.

Сочетание этих технологий играет ключевую роль, позволяя некоторым предприятиям эволюционировать от традиционных хранилищ данных к современным BI-платформам, которые появляются для того, чтобы обеспечить наблюдение за данными в реальном времени и гораздо более быстрый анализ.

Густаво Гаттас Аюб (GustavoGattassAyub) (ggattass@microsoft.com) — старший консультант в Microsoft Consulting Services в Бразилии.

Обеспечение гибкости за счет выполнения действий, основанных на анализе информации

Классическое BI-решение должно состоять из четырех основных логических уровней: ETL, хранилища данных, OLAP-кубов и презентационного уровня (т. е. средств анализа).

Поток данных через эти четыре уровня имеет следующий вид. Набор ETL-заданий периодически собирает информацию из источников LOB-данных, таких как ERP-системы, и других приложений, обслуживающих бизнес, или из используемых ими транзакционных баз данных.

Данные преобразовываются в соответствии с требованиями конкретной реализации BI и загружаются в хранилище данных (т. е. в базу данных, имеющую звездообразную денормализованную схему, оптимизированную для поддержки принятия решений). Затем данные сохраняются в многомерной структуре, удобной для анализа, такой как OLAP-кубы.

На презентационном уровне одним из самых популярных средств анализа, используемых в настоящее время, является Microsoft Office Excel. Его пользовательский интерфейс (UI) общеизвестен и понятен сотрудникам предприятия, выполняющим различные функции, — от высшего руководства и бизнес-аналитиков до специалистов по закупкам и других сотрудников.

С помощью Office Excel 2007 и более поздних версий пользователи могут просматривать данные, доступные в виде OLAP-кубов, получая представление о том, как функционирует предприятие, из сводных таблиц.

С помощью цветных схем можно выделить потенциальные проблемы или возможности, а затем пользователи могут провести углубленный анализ более узкого диапазона информации и придти к заключению относительно того, какие действия предпринять.

Эти действия, как правило, являются операциями, выполняемыми в LOB-приложении, из которого загружены транзакционные данные. Затем пользователи могут переключиться в LOB-приложение и выполнить требуемую бизнес-операцию. Однако в большинстве случаев это утомительная работа, не связанная с контекстом анализа. Часто, когда дело доходит до этого, пользователи выражают желание получить автоматизированное решение.

Чтобы сделать процессы принятия решений эффективнее, уменьшить время отклика и видеть причины таких операций, можно выполнять эти действия в контексте принятия решений и инициировать их из средства анализа (например, Office Excel).

Этот дополнительный шаг замыкает цикл обработки данных, снова соединяя BI с LOB-приложениями (рис. 1) и инкапсулирует логику принятия решений.

Можно разработать следующее поколение BI-приложений так, чтобы пользователи без особых усилий совершали действия на основании информации. Это ликвидирует разрыв между бизнес-анализом и эксплуатационными процессами, и делает части корпоративных решений более взаимосвязанными.

Информация используется по максимуму, и BI при таком подходе может стать движущей силой оптимизации бизнес-процессов. Появляется больше возможностей по наблюдению за действиями, предпринятыми на основании бизнес-анализа; их эффективность лучше поддается анализу, что в конечном счете повышает производительность предприятия.


Рис. 1. Поток данных «LOB-BI-LOB»

BI-решения, предоставляющие информацию, на основании которой можно действовать, позволяют компаниям более гибко реагировать на изменения бизнес-среды, поскольку сокращается время между бизнес-событием и выполнением соответствующего действия.

В этом отношении информация, на основании которой выполняются действия, должна состоять из двух частей:

  • условия, при котором необходимо это действие (например, остаток товара упал до минимального уровня);
  • определения операции, выполняемой при этом условии (например, заказать товар, чтобы восстановить остатки); необходимо указать, как вызвать бизнес-операцию, и где ее найти (конечную точку).

В соответствии с принципом разделения проблем и требованиями подхода, согласно которому архитектура состоит из уровней — уровня данных (например, серверная часть OLAP) и презентационного уровня (т. е. средства анализа), — информация, на основании которой выполняются действия, относится к уровню данных. В этом случае операции будут независимыми от потребителя, и их можно будет инициировать из любого средства анализа.

Кроме того, реализация действия является бизнес-операцией и, следовательно, определяется требованиями, специфичными для LOB-приложения, и бизнес-правилами. Значит, она должна выполняться в соответствующем LOB-приложении.

Всякий раз, когда мы сталкиваемся с интеграцией данных между различными технологическими уровнями и нас прежде всего интересует свободное связывание, в качестве естественного архитектурного решения на ум приходит подход, ориентированный на сервисы. В этом случае архитектура, ориентированная на сервисы (SOA), может стать «клеем» для различных компонентов, которые должны взаимодействовать, и определить принципы управления таким взаимодействием.

Но что мы можем себе сегодня позволить, когда требуется взаимодействие SOA и BI?

Информация, на основании которой можно действовать, и SOA

SOA требует, чтобы различные функциональные элементы реализовывались как сервисы, поддерживающие взаимодействие и имеющие границы, определяемые исключительно контрактами интерфейсов. Это позволяет реализовать гибкую интеграцию со свободным связыванием. Различные компоненты таких архитектур могут естественным образом эволюционировать со временем, не влияя на решение в целом.

В то время как LOB-системы были на переднем крае внедрения SOA, перевод BI-продуктов на поддержку таких архитектур осуществлялся гораздо медленнее.

Поставщики BI-продуктов традиционно предлагали монолитные OLAP-решения, которые использовали аналитическую функциональность, не позволявшую упростить полную интеграцию BI и LOB за счет расширения результатов информацией, служащей основанием для действий. Однако в последние годы появился ряд открытых решений, предлагающих дополнительные возможности взаимодействия, благодаря которым можно ближе подойти к поддержке SOA.

В SQL Server Analysis Services (SSAS) Micro soft реализовала так называемые «URL-действия» и предоставила механизм хранения информации, инициирующей действия, в метаданных OLAP-кубов. Условия, при которых действие становится доступным, выражают с помощью языка запросов многомерных выражений (MDX query language), а URL задают конечные точки.

Такие возможности OLAP-технологий можно использовать в SOA, чтобы реализовать полную интеграцию и установить обратную связь с LOB-приложениями.

В корпоративной SOA операции LOB-приложений могут быть доступны к ак веб-сервисы, скрывающие сложность используемых программ, или совместно с различными облачными или B2B-сервисами могут представлять собой базовые компоненты инфраструктуры, моделирующей бизнес-требования.

В Office Excel встроена возможность использовать информацию для действий: если содержимое ячейки удовлетворяет заранее определенным условиям, пользователю показываются доступные операции. Выводимые названия операций также можно определить динамически с помощью многомерных выражений.

Для определения любой ячейки анализируемого куба нужно задать по одному члену (так называемому текущему члену) каждого измерения. Для куба можно определить URL, включая текущие члены в строку запроса.

Когда пользователь выбирает действие, предлагаемое для ячейки, Office Excel вызывает веб-приложение, задаваемое URL. При необходимости веб-приложение может запросить у пользователя дополнительную информацию с учетом того, какая операция выполняется.

Такое решение позволяет воспользоваться преимуществами технологий разработки полнофункциональных интернет-приложений (rich Internet application, RIA) вроде AJAX или Microsoft Silverlight.

Клиентская часть Silverlight-приложений имеет преимущество перед традиционными веб-приложениями: ее код, написанный на CLI-языке, таком как C#, будет выполняться в приложении-браузере, что сводит к минимуму количество обращений к серверу.

Silverlight реализована на основе .NET Framework и позволяет использовать Windows Communication Foundation (WCF) как готовую инфраструктуру для интеграции в SOA. WCF предоставляет гибкий API для реализации вызовов веб-сервисов по протоколу SOAP из клиентских процессов. Следовательно, Silverlight может стать связующим звеном между SOA и BI.

Информацию ячеек (текущих членов) вместе с любой другой информацией, полученной от пользователя, можно направить веб-сервису, реализующему бизнес-операцию, а после выполнения операции можно показать пользователю ответ сервиса.

Можно управлять потоком данных между такими сервисами и настраивать его в соответствии с требованиями бизнес-операций.

Использование веб-сервисов для доступа к операциям LOB-приложений в SOA позволяет лучше использовать существующие программные ресурсы и более активно задействовать их в корпоративном потоке информации. Кроме того, совместная работа компонентов становится более гибкой и упрощается адаптация к изменениям бизнес-процессов, что в конечном счете обеспечивает лучшее соответствие ИТ-инфраструктуры бизнес-требованиям.


Рис. 2. Стек технологий

Архитектурное решение (рис. 2), в котором используется стек технологий, основанный на SQL Server Analysis Services 2008, где для куба определены URL-действия (BI-платформа), Office Excel 2007 (средство бизнес-анализа) и RIA, использующем Silverlight (связывает BI и SOA), может служить примером того, как корпоративная SOA обеспечивает интеграцию BI и LOB.

URL-действия — простой и эффективный способ реализовать выполнение операций на основании информации для BI-решений, основанных на SSAS. URL может указывать на RIA-приложение, использующее Silverlight, которое будет служить связующим звеном между BI и SOA и вызывать веб-сервисы, используя WCF.

Соображения по реализации

Обратная интеграция BI и LOB-приложений, замыкающая поток данных, позволяет усовершенствовать производственные процессы. Однако, поскольку BI становится обязательной составляющей этой среды, ее архитектура обязана учитывать критическую для бизнеса природу приложений. Необходимо принимать во внимание специфические соображения по реализации и требования в большей степени, чем в классических BI-приложениях, предназначенных исключительно для поддержки принятия стратегических решений.

BI-решени е , интегрированное с LOB-приложениями, будет охватывать более широкую аудиторию и предназначаться большему количеству пользователей. Потребуется масштабировать BI от ограниченного числа людей, изучающих отчеты, до большего количества пользователей, участвующих в производстве и находящихся на разных уровнях корпоративной иерархии. В этом случае масштабируемость будет играть гораздо более важную роль и должна стать основным фактором при выборе аппаратной и программной архитектуры.

Кроме того, более активное использование в производстве приведет к более высоким требованиям к доступности BI-решения. Информация должна быть доступной независимо от потенциальных аппаратных и программных сбоев, которые могли бы повлиять на сервер.

В этом случае влияние актуализации данных при ETL-обработке будет гораздо более существенным, поскольку может повлиять на выполнение запросов пользователей и привести к задержкам в производственных процессах. Следовательно, стратегии восстановления после сбоя будут находиться в списке приоритетов выше, чем при проектировании классических BI-решений.

Один из вариантов повышения масштабируемости и доступности — воспользоваться Windows Network Load Balance (NLB) для распределения запросов пользователей между различными экземплярами SSAS, выполняемыми на различных хостах кластера. NLB будет определять сбои хостов и перенаправлять трафик на другие хосты. Чтобы уменьшить влияние запланированных простоев, например связанных с ETL-процессами, и обеспечить постоянную доступность OLAP-данных, можно воспользоваться крупномасштабными резервными системами.

Объем данных возрастет, поскольку бизнес-операции выполняются на более низком уровне агрегирования информации, чем стратегический анализ. В этом случае данные будут храниться и доставляться потребителям более крупными порциями.

Оперативное управление производительностью

Организациям требуется принимать обоснованные решения на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях. Раньше системы поддержки принятия решений были автономными и решали какие-то специфические задачи. Теперь тенденции изменились и требуется, чтобы с такими системами работал более широкий круг специалистов — от генерального директора, которого интересуют долгосрочные показатели, до управляющего производством, нуждающегося в свежей статистике. Следовательно, необходимо создать систему управления производительностью, которая будет своевременно предоставлять информацию: систему оперативного управления производительностью (Re levant Time Performance Management, RTPM).

Как предоставить бизнес-специалистам организации возможности самообслуживания и в то же время обеспечить актуальность и детализацию данных? Мы реализовали многоуровневое хранилище данных, которое служит и накопителем, и источником информации. Для поддержки обмена данными используются соответствующие адаптеры, которые запрашивают данные (например, SSIS в BI-инструментарии Microsoft).

Организационная структура управления, отвечающая требованиям

На самом низком уровне накапливаются данные, поступающие мелкими порциями почти в реальном времени. Эти данные отражаются в выводе, адресованном управляющему производством. Для предоставления данных менеджерам высшего звена создаются более высокие уровни агрегирования, осуществляемого через заранее определенные интервалы времени. Детализированные данные архивируются в автономном режиме для будущего использования. Когда данные попадают на более высокие уровни агрегирования, они сохраняются там для построения сравнительных отчетов за более длительные промежутки времени.

Информация, отвечающая требованиям

В соответствии с текущими требованиями данные, находящиеся на всех уровнях, делятся на категории в зависимости от того, являются ли они исходными (источниками информации). Данные, не используемые при запросах, сохраняются как вспомогательные (накопление данных). Некоторые данные перемещаются с дополнительного уровня на основной. Возможна и ситуация, когда основной элемент данных перестает быть таковым и переносится на дополнительный уровень.

Природа данных, отвечающая требованиям

Необходимо тщательно обеспечивать баланс, не допуская чрезмерный рост объемов данных, содержащихся в базе данных хранилища, и в то же время предоставляя требуемую информацию. Для сохранения необходимой информации можно применить автономные архивы, управляемые в соответствии с политиками.

Актуальность данных, отвечающая требованиям

Для обеспечения актуальности информации, позволяющей заинтересованным лицам получать то, что им нужно, задействован механизм Change Data Capture (CDC). Благодаря использованию CDC в сочетании с управлением информацией, основанным на метаданных, и нормализацией, можно сделать данные настолько актуальными, насколько это требуется.

Доставки информации, отвечающая требованиям

Для своевременной доставки информации используется сочетание моделей уведомления и запроса. Стандартные отчеты доставляются по модели уведомления, а специализированные отчеты — по запросу.

Уша Венкатасубраманиан (Usha Venkatasubramanian) (usha.v@lntinfotech.com) — заместитель главы Business Analytics Practice в компании L&T Infotech.

Заключение

Корпоративные BI-архитектуры могут сделать информацию максимально полезной за счет более тесной обратной интеграции с LOB-приложениями. BI будет играть более важную роль в оперативном принятии решений и позволит бизнес-пользователям действовать на основании BI-информации. Тогда BI-решения замкнут цикл обмена данными и сделают производственные процессы более эффективными.

Чтобы с минимальными усилиями реализовать обратную интеграцию данных BI и LOB-приложений при использовании SOA, можно применить стек технологий, основанный на Office Excel 2007, WCF-сервисах и SSAS (с использованием URL-действий, определенных для кубов).

Ресурсы по данной тематике