Реферат на тему Анализ ведущих мировых и отечественных производителей систем Business Intelligence и их решений

Содержание:

Введение. 3
1. Мировые системы
производителей систем Business Intelligence и их решений. 5
2. Российский рынок
business intelligence: история, современное состояние и тенденции развития  7
3. Проблемы
использования Talent Mine SAP платформы Success Factors в АО «ЧГГК». 12
Заключение. 15
Список использованных
источников. 17
Приложение. 19

Введение:

Актуальность
темы. Функционирование
современных предприятий неразрывно связано с использованием и тщательной
обработкой данных. Существующие модели управления организационно-техническими и
природно-техническими системами позволяют значительно снизить риски
управленческих ошибок и как следствие возникающие финансовые потери [3]. В этой
связи возникает потребность в использовании комплексных систем бизнес-аналитики
способных работать как самостоятельно, так и интегрироваться в существующие
корпоративные информационные системы.

С
ростом объёмов, типов и видов данных, накапливающихся в развиваемых
информационных сегментах, возникает потребность в совершенствовании средств
обработки статистических данных, их агрегации и визуализации. Основой работы
информационно-аналитической системы должна быть развитая и имеющая
технологическую зрелость платформа класса Business Intelligence (BI).

Исходя
из современных концепций бизнес-аналитики, можно говорить, что BI состоит из
следующих компонентов:

Data
Warehouse (DW, хранилище данных) – предметно-ориентированная информационная
база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов
и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Online
Analytical Processing (OLAP, интерактивная аналитическая обработка) –
технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной информации на
основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу.

Data
Mining (добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных)
— собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов
обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и
доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных
сферах человеческой деятельности.

Бизнес-аналитик
выстроена на IT-платформах, которые должны быть как можно более полными, так
как организации невыгодно иметь разрозненные технологические среды. Таким
образом, актуальным становится вопрос о том, какие инструменты следует
внедрять, ведь рынок BI изобилует разнообразием. Каждая платформа обладает
своими особенностями (цена, поддержка, функциональности, простота
использования), и необходимо учитывать различные факторы (соответствие целей,
затрат, рисков и связанных со всеми процессами результатов).

Целью данной
работы является анализ ведущих мировых и отечественных производителей систем
Business Intelligence и их решений.

Соответственно в качестве задач
исследования определены следующие:

— рассмотреть мировые
и отечественные системы Business Intelligence;

— охарактеризовать
практику использования системы Talent Mine SAP платформы Success Factors АО
«ЧГГК» и выявить основные проблемы и недостатки.

В
теоретической части работы представлен обзор существующих в настоящее время
методов автоматизации, интернет, информационных технологий и интеллектуальных
информационных систем (отечественных и зарубежных).

Практическая
часть работы была осуществлена на конкретных материалах АО «ЧГГК» и направлена
на анализ проблем использования внедренной в компании (рудник Купол) системы
Talent Mine SAP платформы Success Factors.

Заключение:

По результатам
проведенного анализа сформулируем основные выводы.

Российский рынок BI-решений растет и
развивается, успешно используя не только западные практики, но и активно
создавая свои собственные решения. Однако, стоит отметить, что изначально
подход российских организаций к внедрению BI-систем отличается от зарубежного.

Западные заказчики в результате реализации
более зрелого процессного подхода предпочитают внедрять решения для совместного
использования всеми подразделениями компании. В России была более
распространена «частичная автоматизация» по дивизионам, когда аналитическая
система устанавливается «под задачи» одного-двух подразделений. [1]

Со временем топ-менеджмент и владельцы
бизнеса все более осознанно подходят к цифровой трансформации компаний, все
большее внимание уделяется управлению большими данными (Big Data), которые
собираются в процессе функционирования бизнеса. IT-структуру все чаще
выстраивают или реорганизовывают вокруг комплексных решений, помогающих
непрерывно управлять накапливающейся информацией.

Возрастает роль аналитики в организации и
оптимизации бизнес-процессов компаний, что вкупе с ростом количества требующей
обработки информации и опережающим развитием инструментов обработки данных,
вызывает увеличение продаж аналитического ПО и консалтинговых услуг по этому
направлению.

Кроме того, рост рынка систем Business
Intelligence стимулируется программой «Цифровая экономика» – в числе важнейших
цифровых технологий в ней выделены большие данные и искусственный интеллект.
Отечественный рынок BI стабильно растет и, исходя из тенденций, можно
предположить, что он и будет продолжать расти в среднем на 10–15% в год.

В России уже присутствуют вендоры
качественного и многофункционального программного обеспечения, а также
продолжают появляться новые решения. Заметное оживление рынка можно обосновать
двумя основными драйверами:

– долгое время копившаяся потребность в
практически полезной для развития бизнеса аналитике, наконец, вызвала серьезные
изменения в требованиях к IT-системами и подходах к их построению и развитию;

– значительно повысился уровень работы с
данными, так что стандартизованные «формальные» отчеты уже никому не нужны — на
первый план выходят не преднастроенные отчеты и модели, а возможность
пользователю самостоятельно работать с набором данных.

Кроме того, интерес компаний все больше
уходит в сторону прогнозных моделей. Обычный отчет позволяет понять, что уже
произошло, какой результат компания имеет на текущий момент, но вектор ощутимо
смещается в сторону вопроса «что произойдет дальше?». Здесь вступают в действие
уже алгоритмы машинного обучения, прогнозные модели, которые по факту,
позволяют предсказывать будущее, а также его варианты и, более того,
моделировать идеальные схемы достижения тех или иных заданных
бизнес-результатов.

В настоящее время это одно из самых
популярных инновационных направлений на аналитическом рынке – интеграция
BI-систем с инструментами машинного обучения. Обучение позволяет находить в
больших объемах данных любые, даже скрытые, закономерности.

Говоря о барьерах развития рынка BI, можно
выделить ряд факторов, остающихся неизменными долгое время: тяготение к
иерархическому типу управлению, традиционность подходов принятия решений,
слабость культуры работы с данными. Последняя названная проблема особо
чувствительна для оценки стоимости и эффективности решений, так как BI по своей
сути является витриной данных из множества источников и если сами данные не
корректны, то и выводы, которые по ним будут строиться также будут не верны.

Среди специфических проблем рынка
выделяется проблема с безопасностью данных: ранее полностью изолированные от
внешнего мира предприятия сейчас должны обмениваться данными, получать и
обрабатывать данные со своих географически удаленных объектов. Безусловно, этот
процесс несет дополнительные риски и угрозы, которые не всегда адекватно
оцениваются компаниями.

Что касается анализа практики внедрения системы Talent Mine (SAP, Success Factors), нацеленной на поиск нужного таланта, который наилучшим образом соответствует
потребностям компании.

Данное решение способствует снижению на 26 % затрат на одну кадровую
операцию при управлении всеми данными о сотрудниках в одной системе, а также
росту на 14 % продуктивности с увеличением числа завершенных проектов.

Сбор информации о
карьерных ожиданиях сотрудников не являлся полезным для большинства же
сотрудников, в чьих подразделения наблюдается отсутствие текучки.

Выходом стало бы интегрирование данного модуля программы с остальными,
например, решением SAP по обучению и повышению квалификации персонала
(позволяет компаниям обеспечить совместное обучение и развитие в масштабах
всего предприятия, что способствует улучшению бизнес-результатов, повышению
производительности и организационной конкурентоспособности), а также системы
стимулирования труда.

Фрагмент текста работы:

1. Мировые системы производителей систем Business
Intelligence и их решений

Впервые термин Business Intelligence
предложил американский ученый Ханс Петер Лун (1896–1964). Годом рождения BI
считается 1958 год, когда Лун опубликовал в IBM System Journal статью «A
Business Intelligence System». В ней он представил бизнес набором различных
видов деятельности в различных сферах, а обеспечивающие его системы –
системами, поддерживающими разумную деятельность (intelligence system).

Идеи Луна о BI во многом опередили свое
время, так что часть его работы, посвященная этой теме, была забыта вплоть до
тех пор, когда аналитик компании Gartner Говард Дреснер в 1989 году, по сути,
открыл их заново. Дреснер дал BI расширительную трактовку, предложив
использовать этот термин в качестве зонтичного для различных технологий,
предназначенных для поддержки принятия решений, но не более того. После этого
начались расхождения во мнениях.

Спустя еще несколько десятилетий поисков и
обсуждений, точка зрения Дреснера стала общепринятой. Термин Business
Intelligence объединил под собой различные инструменты и программное
обеспечение, которые в конечном итоге служат именно той цели, которую определил
Лун – они, каждый по-своему, способствуют человеку в процессе превращения
разнородных и не всегда структурированных данных в полезную для него
информацию.

Системы Business Intelligence
(бизнес-аналитика, бизнес-анализ) по своей сути являются программным
обеспечением, созданным для помощи управленцу в анализе различной информации о
своей компании, её деятельности и её окружении. BI-технологии позволяют работать
с большими объёмами информации, моделировать различные варианты развития
событий, фокусировать пользователей на ключевых факторах эффективности
предприятия.

В январе 2020 года Gartner выпустил
очередной магический квадрант, включив в него 22 разработчика BI-систем. Лидерами
последнего исследования стали 4 вендора — Microsoft, Tableau, Qlik и ThoughtSpot. Провидцами (Visionaries) названы Salesforce, Oracle, SAP, SAS, Sisense и Yellowfin. К Претендентам отнесены MicroStrategy, Looker и Tibco Software. Нишевыми игроками (Niche players) стали IBM,
Birst, Domo, Information Builders, Logi Analytics, Pyramid Analytics, BOARD
International, Alibaba Cloud и Dundas.

Microsoft является
лидером в этом магическом квадранте. Он имеет всеобъемлющий и дальновидный план
развития продукта и широкий охват рынка через канал Microsoft Office. Microsoft предлагает
подготовку данных, визуальное обнаружение данных, интерактивные информационные
панели и расширенную аналитику в Power BI. Он доступен как опция SaaS,
работающая в облаке Azure, или как локальная опция на сервере отчетов Power BI.
Power BI Desktop можно использовать как самостоятельный бесплатный инструмент
для личного анализа