Как меняется бизнес-аналитика |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-01-04 10:20 Как меняется бизнес-аналитика Бизнес-аналитика – один из немногих сегментов IT-рынка, который в меньшей степени пострадал от негативных тенденций в экономике. Предприятия продолжают инвестировать в BI, несмотря на сокращение IT-бюджетов. Так происходит потому, что сегмент бизнес-аналитики в данный момент меняется в правильную с точки зрения пользователей BI-систем сторону. Актуальность приобретают технологии in-memory, self-BI, предиктивная аналитика. Кроме того, системы Business Intelligence находятся в шаге от массового перехода в облака. «Легкие» внедрения Наиболее очевидная тенденция на BI-рынке - стабильный рост направления, не смотря на кризис и сокращение IT-бюджетов. Тема BI развивается и будет делать это дальше. На российском рынке достаточное количество хорошо зарекомендовавших себя BI-систем. И если несколько лет назад это были такие монстры, как IBM Cognos, Oracle и т.д., то сейчас набирают популярность и более легкие во внедрении - Qlik, Tableau. Они позволяют быстро получить эффект, бизнес хорошо их покупает. BI-системы широко востребованы – в коммерции они требуются любым заказчикам, различие лишь в сложности и задачах, под которые их внедряют. По сути, это инструмент для сбора, очистки, анализа и структурирования данных, облегчающий принятие управленческих решений. In-memory Сейчас заказчики знают, чего хотят, и вполне осмысленно походят к оценке функциональности решений. Если раньше с помощью BI готовили аналитические отчеты и выборки, то сейчас в центре внимания предиктивная аналитика, Data Mining и Big Data. Технологически все решения пришли к in-memory. Такое стало возможным потому, что емкость оперативной памяти существенно возросла, а ее стоимость – драматически снизилась. Сам процесс анализа данных существенно быстрее. Self-BI Одна из самых значимых тенденций - self-BI, когда настройки отдаются в бизнес-пользование. Информационные потоки увеличиваются, бизнес хочет сам работать с информацией, которую оперативно получает, независимо от IT-департамента. Поэтому передовые BI-системы от Oracle до простой и визуально понятной Tableau стараются предоставить заказчикам необходимую функциональность. Бизнес сам хочет «крутить» свои данные. И это вышло на новый уровень: даже не имеющий технического образования специалист без навыков программирования, не зная, что такое базы данных и как они структурируются, может сам строить отчеты и получать нужную ему аналитику. Персонализация связана и с формой, в которой подавляющее большинство заказчиков хотят видеть, сохранять и анализировать итоговые данные. Это всем привычные таблицы Microsoft Excel. Многие BI-системы поддерживают Add-on к Excel. Гадание на данных Кроме этого, прослеживается тенденция, возможно, не слишком очевидная с точки зрения бизнеса, но актуальная для аналитиков и компаний с огромной массой информации – банков, ретейла, телекома. Это предиктивная аналитика и Data-Mining. К примеру, рынок телекома очень насыщен: здесь идет борьба не за нового абонента, а за снижение процента оттока клиентов. Подобное не просчитать на легком визуализаторе, нужны тяжелые, сложные и очень дорогие решения, которые при этом способны окупить себя за несколько месяцев. У ретейлеров аналогичные системы работают в связке с CRM: скажем, кассир может предложить покупателю прямо на кассе некий товар, который обычно приобретается с тем или иным артикулом. Такой вот симбиоз анализа данных и прогнозирования. Фокус на облака В сегодняшних реалиях все производители стремятся к предоставлению сервисной подписки. Она есть у Oracle, у Microsoft, к этому идет Qlik. Здесь лидирующие позиции у Power-BI от Microsoft. Система предусматривает подключение к хранилищам, которые развернуты на территории заказчика, а в облаке можно производить только визуализацию. При этом данные остаются у компании. Это очень удобно и сразу снимает вопрос о сохранности бизнес-информации. В целом практически любые ИТ сейчас идут в облако. Большие вендоры ухватили тенденцию - это очень выгодно, есть спрос. Чтобы установить BI-систему, нужно очень мощное и дорогостоящее железо. При этом оборудование быстро устаревает. Возьмем оперативную память: если раньше у всех была 128 Мбайт и это было много, то сейчас и 1000 Гбайт в сервере – не потолок. Поэтому никто не хочет держать в активе оборудование, которое через год сильно подешевеет. Кроме того, его покупка – это только первый шаг, в дальнейшем понадобится техническое обслуживание и приобретение лицензий, что тоже затратно. В итоге добиться бесперебойной работы сервисов силами собственной IT-службы практически невозможно. А в облаке клиент получает сервис на выходе: набирает URL, и ему открыт доступ ко всему необходимому. Это передовые тенденции, и сейчас в облако уходят все. Комментарии: |
|