ИТ-портал компании «Инфосистемы Джет»

Self-Service — новый вектор эволюции платформ BI

Self-Service — новый вектор эволюции платформ BI

Сроки проектов BI не соответствуют темпам изменения бизнес-требований, и причины не только в циклах согласования, но и функциональных ограничениях BI-продуктов.

Традиционным системам бизнес-аналитики присуща высокая степень инертности. Но индустрия BI не стоит на месте. Аналитические системы развиваются, позволяя пользователям сократить время от рождения идеи до конечной реализации, не раздувая при этом ИТ-бюджет, а в некоторых случаях даже не вовлекая технических специалистов. В данной статье на примере компоненты Data Visualization (DV) платформы Oracle BI 12с обозначены основные особенности функции самообслуживания (self-service) систем BI, которые помогут вашему бизнесу быстрее получать отдачу от BI-продуктов.

Что такое self-service для платформы BI?

Во-первых, это возможность самостоятельно строить шаблоны отчетов на преднастроенных витринах данных, не имея специальных технических знаний. Во-вторых, этот функционал позволяет пользователям без участия ИТ-специалистов подключать внешние файлы к существующим витринам для их насыщения дополнительными атрибутами и показателями. В-третьих, самообслуживание предполагает наличие интуитивно понятного и удобного интерфейса, который сильно упрощает работу конечных бизнес-пользователей или руководителей! Все это обеспечивает компонента Data Visualization, которая представлена как в традиционной для Oracle серверной веб-версии (Visual Analyzer в составе BIEE), так и в настольной версии, позволяющей работать автономно. В последнем случае пользователь может добавлять свои источники данных: базы данных, облачные сервисы различного формата, готовые отчеты приложений серверной Oracle BI и, конечно, файлы Excel. Серверная версия позволяет, помимо этого, подключаться к преднастроенным предметным областям хранилища BI, обогащая действующие модели новыми данными, что может заинтересовать крупных корпоративных заказчиков.

Интерфейс Data Visualization достаточно прост в освоении: если пользователь имеет хотя бы минимальный опыт построения диаграмм в Excel, ему не составит труда в нем разобраться.

Гибкость, простота, оперативность

Для того чтобы быстро получить требуемый результат, например, отчет о продажах по конкретному региону, пользователю достаточно отметить атрибуты и показатели (это могут быть элементы предметной области Oracle BI или поля таблиц внешних источников) в левой части экрана и перебросить их в область построений — для настройки визуализаций применяется технология drag'n'drop. При этом DV автоматически выбирает тип визуализации и строит диаграммы. Далее пользователь может сам легко внести правки: изменить тип диаграммы, выбранные атрибуты, добавить новые вычисляемые поля, наложить фильтры или выставить форматирование и цветовое оформление элементов диаграмм для более наглядного отображения. Чтобы получить нужную детализацию по любому показателю, при работе с визуализированной аналитикой всегда можно использовать функцию перехода по ссылке (drill-down) и получить список всех сделок по указанному региону.

Интерфейс главной формы Data Visualization позволяет создавать несколько закладок и быстро перемещаться между панелями. И разумеется, все настроенные отчеты пользователь может сохранить как шаблоны в личном каталоге на сервере или передать в общий доступ для повторного использования, что удобно для руководителя, который имеет возможность оперативно вносить правки в формы отчетности своих подчиненных.

DV имеет полезную функцию — историю изменений. Она позволяет отменить последние изменения представлений, если какие-то настройки были изменены случайно или ошибочно: дань всем известной функции «отмена правки» в MS Office. Есть возможность сделать мгновенный снимок (SnapShot) текущего анализа и добавить в него комментарии, например, для доклада руководителю о результатах работы за последний период. Серию таких снимков можно использовать позднее, избавив пользователя от рутинных повторений и постоянной настройки параметров и существенно ускорив его работу.

Стандартный набор Data Visualization содержит более двух десятков типов диаграмм и имеет функцию подключения внешних плагинов. Среди интересных типов диаграмм — тепловая матрица, древовидная структура, воронка продаж, диаграмма Ганта, географические представления с подключением собственных карт (это могут быть не только карты территорий, но и схемы помещений или элементы механизмов) или карт Google, что может стать существенным преимуществом как для распределенных компаний, так и для организаций, оказывающих сервисные услуги или продажи на больших территориях.

DV позволяет строить отчеты на лету, по поисковому запросу бизнес-терминов из модели данных. Например, при вводе аналитиком банка в строке поиска слова «прибыль» срабатывает инкрементный поиск, подставляется наименование показателя, и DV отображает суммарную прибыль за заданный период. Затем, после ввода словосочетания «группа продукта» строится столбиковая визуализация по группам продукта. И так аналитик может продолжать далее, пока не получит отчет нужного уровня детализации. При этом Data Visualization сам выбирает тип диаграммы исходя из заданного набора параметров. Разумеется, в построенный таким образом отчет пользователь может внести любые изменения , как если бы он создавал его через стандартный интерфейс. А поддержка данной функции для голосового ввода команд может стать дополнительным фактором ускорения работы.

Для менеджера по управлению рисками или сотрудника службы безопасности будут очень полезны встроенные расширения для предиктивной аналитики, позволяющие оперативно строить прогнозы, определять тренды или выбросы. При желании стандартный функционал можно дополнить специально разработанными функциями в соответствии с индивидуальными потребностями того или иного корпоративного клиента — это можно увидеть на демостендах в нашей компании.

Для маркетолога следует особо отметить функцию последовательной подготовки данных — Data Flow. С ее помощью можно проводить пошаговую предобработку подключенных данных: например, выбрать часть полей из исходного набора данных, объединить с другими источниками, добавить вычисляемые показатели, наложить фильтры и, наконец, сгруппировать данные. На выходе полученный набор данных записывается в нужную таблицу хранилища. Данная функция полезна для сегментирования клиентской базы при интеграции с CRM-системами, что было весьма востребовано рядом наших заказчиков.

Self-service в системах BI является эффективным инструментом как для продвинутых пользователей, так и для новичков. Этот функционал позволяет строить модели данных и отчеты в режиме реального времени, по минимуму привлекая ИT-ресурсы. Для крупных компаний со сложной организационной структурой и процессами согласования изменений self-service может оказаться единственно возможным способом обеспечить актуальной аналитикой широкую аудиторию пользователей в сжатые сроки и за разумный бюджет.

Вернуться к списку статей
Оставьте комментарий
Мы не публикуем комментарии: не содержащие полезной информации или слишком краткие; написанные ПРОПИСНЫМИ буквами; содержащие ненормативную лексику или оскорбления.
О журнале

Журнал Jet Info регулярно издается с 1995 года.

Узнать больше »
Подписаться на Jet Info

Хотите узнавать о новых номерах.

Заполните форму »
Контакты

Тел: +7 (495) 411-76-01
Email: