Согласно недавнему обзору TAdviser – крупнейшего российского интернет-портала и аналитического агентства, по сложившейся практике к классу Business Intelligence принято причислять продукты, соответствующие тесту Найджела Пендса — FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information — быстрый анализ доступной многомерной информации OLAP-системы).
В основе OLAP лежит идея многомерной модели данных, что привычно для человеческого мышления. Исследуя какую-то предметную область, человек формулирует вопросы в тех или иных измерениях. Он может выстраивать и менять логические образы, рассматривая данные с различных точек зрения. Данные представляются в виде многомерного куба, где каждая его грань определяет уникальное измерение, содержащее основные атрибуты анализируемого бизнес-процесса. Измерения (Dimensions) и меры (Measures) – ключевые понятия куба, определяющие оси в многомерной системе координат. На пересечениях осей находятся данные, количественно характеризующие бизнес-процесс. Пользователь получает естественную, интуитивно понятную модель данных.
Большинство современных систем поддержки приятия решений (Decision Support Systems, DSS) основаны на BI технологиях (Business Intelligence), в ядре которых находится технология обработки данных OLAP (Online Analytical Processing). Технология OLAP представляет собой мощное средство анализа данных и поддержки принятия решений и поддерживается в ядре таких продуктов, как: SAP BW, Microsoft Analysis Services (SSAS), Oracle Hyperion Essbase, IBM Cognos, Microstrategy и т.п.
Однако, появление масштабируемых и облачных технологий, таких как Hadoop, Spark, Cloud, взрывной рост данных, их легкая доступность и снижение затрат на хранение, привели к тому, что разработчики BI платформ и решений начали считать OLAP устаревшей технологией и ошибочно считать, что она перестала справляться с взрывным ростом данных ввиду проблем масштабируемости и увеличению времени обработки кубов. Так ли это? Или же стремление пользователей к простоте интерфейса ведет к потере функциональности и снижению эффективности при работе с массивами данных?
Анализ продуктов из обзора “BI круг Громова 2022” показал, что большинство из них не имеет полноценного OLAP сервера с поддержкой соответствующих схем данных, XMLA-протокола и языка запросов MDX (Multi Dimensional Expression), ориентированного на обработку многомерных моделей данных в своей архитектуре. Исключение составляют корпоративные платформы, такие как: “Форсайт”, Alpha BI, Visiology, которые имеют полную инфраструктуру для бизнес-аналитики. Однако не всегда и не для всех предприятий их целесообразно использовать, так как многим нужны “легкие” функциональные модули интерактивной бизнес-аналитики. Но и здесь есть нюансы.
Например, Visiology в своей новой платформе Visiology 3 сосредоточена на поддержке DAX и реализует визуальную модель данных, работающую по принципам Power BI (а это хоть и популярная, но все же специфичная технология одного поставщика — Microsoft). Также распространено использование ClickHouse в качестве OLAP севера, но это колончатая СУБД с диалектом языка запросов SQL, на котором не просто реализовать эффективные запросы к данным.
При этом, фактически потребность в OLAP сегодня более значительна, чем когда-либо прежде, так как нет другой технологии, которая могла бы сравниться с OLAP по скорости, интерактивности и удобству работы конечного пользователя. Такая потребность стимулировала появление на рынке OLAP технологий инновационных решений, которые реализуют оптимизированные модели OLAP, способные анализировать миллиарды и триллионы строк данных в облачной инфраструктуре, используя ее гибкость и масштабируемость.
На западном рынке представлены такие решения: Apache Kylin, Kyligence, Kyvos, Pentaho Mondrian и др. Если посмотреть типичную схему архитектуры решения (на изображении ниже представлена Kyligence), то в ней наряду с SQL, реализована поддержка MDX, как основного инструмента многомерного анализа в Hadoop.
OLAP-технологии позволяют реализовать гибридные DSS-системы, сочетающие в себе элементы и функции информационной системы руководителей с мощью многомерной интерактивной аналитической отчетности. Это в свою очередь позволяет конечным пользователям (аналитикам, руководителям) быстро раскрывать ценность, скрытую в огромных объемах ретроспективных и текущих данных предприятия, обеспечивая глубокое понимание происходящих бизнес-процессов и их тенденций, и поддержку принятия наиболее эффективных управленческих и бизнес-решений.
Особенно эффективно используются BI-системы, в ядре которых находится OLAP, в таких сферах как ритейл, финансовый и банковский сектор, телекоммуникации, страхование и здравоохранение, когда возникает необходимость анализа исторических данных за несколько лет или десятилетий.
Тренд развития современных BI-платформ
Одно из разработанных решений Аналитика.OLAP построено на связке ClickHouse и Mondrian и является трендом развития современных платформ бизнес-аналитики. При этом в этом решении обеспечивается кроссплатформенный сервер приложений и богатого web-клиента для эффективной и удобной работы конечного пользователя.
Технология представляет собой полноценный функциональный модуль бизнес-аналитики для OLAP, который через программное API можно легко интегрировать в любые прикладные решения, BI и Cloud платформы, адаптировать к их специфике. Аналитика.OLAP включает в себя функциональные модули, предоставляющие витрины данных (Data Marts), интерактивные информационные панели мониторинга (Dashboards) и аналитические отчеты, которые обеспечивают мониторинг, контроль и анализ различных аспектов деятельности предприятия.
Наряду с использованием Microsoft SSAS, SAP BW и т.д. в качестве OLAP-сервера, в составе Аналитика.OLAP также используются высокопроизводительные кроссплатформенные компоненты и сервисы аналитики, ориентированные на свободное программное обеспечение с открытым исходным кодом — Pentaho Mondrian – что стало особенно актуально в настоящее время в связи с программой импортозамещения. На его основе было создано гибкое, интегрированное, масштабируемое и экономичное решение, способное конкурировать с современными аналогами. Одной из ключевых особенностей Аналитика.OLAP Mondrian является поддержка формата MS Excel.
В современных аналогичных технологиях информационная модель хранилища и витрин данных содержит самые детальные данные об оперативной хозяйственной и финансовой деятельности предприятия. В таких системах спроектированы встроенные визуальные дизайнеры интерактивных аналитических отчетов, с наглядной визуализацией результатов в сводных таблицах и диаграммах:
- инструменты, ориентированные на бизнес-пользователей;
- динамические модели построения интерактивных аналитических отчетов;
- встроенные алгоритмы парсинга и динамической генерации MDX-запросов;
- шаблоны отчетов, реализующие встроенные методики экономического анализа, включая методики прогнозного анализа.
Самый ценный функционал в современных BI-системах – это создание интерактивных аналитических отчетов (Ad-hoc отчеты) на базе как уже готовых встроенных шаблонов, так и на базе собственных настраиваемых шаблонов с помощью мощных визуальных дизайнеров. Пользователь может управлять структурой отчета и всеми его настройками в интерактивном режиме. Например, можно производить глубокую детализацию данных, включение/отключение фильтров по элементам и их свойствам, пользовательские вычисления на базе MDX-запросов, микрографику (Sparkline), интерактивная деловая графика, экспорт отчетов в Excel.
В современных BI-системах одномерность методов анализа больше не является ограничением. Шаблоны отчетов предоставляют возможность оценивать и классифицировать сложные многомерные объекты сразу по нескольким показателям со своими правилами анализа для каждого из них.
Чтобы удовлетворить управленческие потребности, эффективные OLAP-решения используют типовые бизнес-конфигурации с многомерными аналитическими кубами (измерениями, показателями и KPI) для основных бизнес-процессов в деятельности организации. В эти структуры могут быть интегрированы данные из любых ERP и OLTP-систем, используемых в организации. Типовые хранилище, витрины данных и многомерные кубы обеспечивают скорость адаптации шаблонных решений по бизнес-аналитике к специфике информационного ландшафта и бизнес-процессов каждой организации, что позволяет ускорить внедрение BI системы. Они по своей сути служат передачей накопленных знаний и передового опыта бизнес-аналитики (которые часто доступны только многопрофильным ИТ-компаниям) конкретной организации.
Расширенные BI инструменты решений для бизнес-аналитики позволяют конечным пользователям (аналитикам, руководителям) быстро раскрывать ценность, скрытую в огромных объемах ретроспективных и текущих данных предприятия, обеспечивая глубокое понимание происходящих в организации бизнес-процессов и их тенденций, и поддержку принятия наиболее эффективных управленческих и бизнес-решений.
Сравнение характеристик компонент и BI-инструментов различных производителей
Зарубежные производители BI-платформ
Западные разработчики UI библиотек (DevExpress, Kendo UI, Infragistics и пр.) реализуют универсальные визуальные элементы, но:
- при их внедрении в решение требуется разработать много кода, реализующего сервисы конечного пользователя;
- в условиях санкций их лицензии недоступны для рынка РФ.
В таких случаях эффективные российские решения выбирают как дополнение к UI библиотек мировых брендов, как высокофункциональный модуль аналитической отчетности.
| Критерий сравнения | DevExpress | Kendo UI | Flexmonster | Kyubit | Аналитика.
OLAP |
| OLAP как источник данных, | + | + | + | + | + |
| Microsoft SSAS | + | + | + | + | + |
| Pentaho | + | + | + | + | |
| Oracle Essbase | + | + | + | + | |
| SAP BW | + | + | + | + | |
| Произвольный XMLA-источник | + | + | + | + | |
| Dynamic MDX (Multi-dimensional Expressions) Engine, в том числе: | + | + | + | + | + |
| Динамический MDX (пользовательский) | + | ||||
| История дизайна и навигации по данным | + | ||||
| Пользовательские вычисления (включая, форматирование) | + | + | + | ||
| Cube Action | + | ||||
| Динамические фильтры (включая, member choice, fixed area, drilldown by) | + | + | |||
| Хранилище настроек, включая экспорт/импорт | + | + | + | ||
| Поддержка обратной записи в куб (Writeback) | + | ||||
| Динамические формы ввода данных в куб, сервисы копирования/распределения/разноски | + | ||||
| Поддержка анализ “что если” (what-if) | + | ||||
| Использование как SaaS из коробки, включая интегрированную безопасность | + | ||||
| API, виджеты | + | + | + | + | + |
| Интеграция со сторонними приложениями | + | + | + | + | + |
| Полнота функций для работы конечного пользователя | + | + | + | ||
| Адаптация под специфику и потребности клиента | + | + | + | + | + |
Отечественные производители BI-платформ
Для сравнения выделены только те критерии, которые напрямую связаны с OLAP технологиями (корпоративные платформы не рассматривались: “Форсайт”, Alpha BI, Visiology):
| Критерий сравнения | Luxms BI | Loginom | BI.Qube | Modus BI | Аналитика.OLAP |
| Кросплатформенность по ОС (Windows, Linux) | + | + | + | + | + |
| OLAP Server (включая поддержку моделей данных) | + | ||||
| MOLAP | + (для SSAS) | ||||
| ROLAP | + | ||||
| HOLAP | + (для SSAS) | ||||
| XMLA Provider | + | ||||
| Dynamic MDX (Multi-dimensional Expressions) Engine | + | ||||
| SaaS для OLAP | + | ||||
| API, виджеты для OLAP | + | ||||
| Интеграция со сторонними приложениями (+/- как встраиваемый модуль) | +/- | +/- | +/- | +/- | + |
| Полнота функций для работы конечного пользователя (+/- нет OLAP отчетов) | +/- | +/- | +/- | +/- | + |
| Адаптация под специфику и потребности клиента | +/- | +/- | +/- | +/- | + |
Потенциал роста мирового и российского рынка бизнес-аналитики
Мировой рынок
Основываясь на исследованиях крупнейших мировых агентств Gartner, MarketsandMarkets, Mordor Intelligence и других, можно сделать вывод, что мировой рынок бизнес-аналитики вырастет в 2 раза к 2026 году по сравнению с 2020 годом и будет расти в среднем на 12% в течение прогнозируемого периода (2021–2026 годы). С появлением больших данных и растущей необходимостью принимать важные бизнес-решения в сжатые сроки инструменты бизнес-аналитики завоевали значительную долю рынка программного обеспечения за последнее десятилетие. Ожидается, что эта тенденция будет неуклонно расти вместе с развитием технологий и ростом инвестиций. Драйверами роста спроса являются растущее внимание к цифровой трансформации в целом, рост инвестиций в аналитику, увеличение спроса на информационные панели для визуализации данных, а также резкий рост объемов данных.
Российский рынок BI-систем в 2023 г.
CNews со ссылкой на исследование компании Axenix (РФ, экс-Accenture) российского рынка BI-платформ высоко оценили потенциал роста российского рынка BI и прогнозируют рост рынка в 2023 году до 40% по сравнению с предыдущим периодом. Такому высокому темпу будет способствовать не только укрепление сегмента российских решений, но и более высокое проникновение open-source приложений на рынке.
Из сравнительного анализа можно сделать следующие выводы:
- Отечественные разработки не только могут, но и успешно конкурируют с западными разработчиками библиотек и сервисов для многомерной аналитики (DevExpress, Telerik/Kendo UI и т.п.). Вот только несколько примеров вариантов использования российских решений компаниями-разработчиками на зарубежном рынке:
- разработчик платформы оптимизации платежей использует решение как облачный сервис для бизнес-аналитики;
- разработчик программного обеспечения в области здравоохранения интегрировала решение Аналитика.OLAP как модуль в состав своего приложения на DevExpress;
- разработчик ПО в области автоматизации управления персоналом реализовала отдельное приложение для бизнес-аналитики в своей линейке решений и пр.
- С уходом западных вендеров (Microsoft, SAP, IBM) должен вырасти интерес отечественных BI разработчиков к теме, так как им нужно будет замещать аналогичные модули. Однако сейчас ситуация парадоксальная: десятки компаний по всему миру используют российские решения в собственных продуктах под OEM-лицензией, среди них и компания из S&P 500, а отечественные российские разработчики пока только присматриваются к ним;
- Развитие облачных сервисов бизнес-аналитики на основе многомерных данных. На Yandex Cloud практически нет предложений, а Yandex Datalens не имеет в своей архитектуре OLAP сервер;
- Усиливается интерес ИТ-служб отечественных компаний и холдингов различных секторов экономики (ритейл, банки/финансы, страхование, здравоохранение, телекоммуникации и др.), которые ведут собственную разработку решений, к высокофункциональным модулям бизнес-аналитики.
Свежие комментарии