Распечатать

Финансовая газета, № 18, 2007

Этапы выбора платформы для построения аналитической системы.

3 мая 2007

Этапы выбора платформы для построения аналитической системы.

В настоящее время все чаще и чаще руководители организаций принимают решение о внедрении аналитической системы. Основным стимулом к покупке систем данного класса является потребность руководителей в повышении оперативности и качества информационного обеспечения управления. Сегодня для решения подобных задач в российских организациях чаще используют аналитическое программное обеспечение зарубежных производителей, такое как Business Object, Cognos, SAS,  Microstrategy, Hyperion Solutions, Microsoft, SAP, Oracle. Цель данной статьи заключается в том, чтобы помочь ответить на вопрос, какой именно продукт выбрать в каждом конкретном случае.
На первом этапе необходимо ответить на следующие вопросы: кому и за чем нужна аналитическая система. Другими словами, необходимо сформировать функциональные требования к будущей аналитической системе. Как недостаточная, так и избыточная функциональность системы может значительно снизить полезный эффект от ее внедрения и существенно затруднить этот процесс, поэтому работы по определению оптимального набора инструментов и функций, которые будут выполняться системой, играют немаловажную роль.
Современные системы обладают широким набором инструментов, причем в разные платформы могут входить разные по своей функциональности инструменты. Все инструменты условно можно поделить на следующие группы:
  • инструменты для формирования готовых отчетов
  • инструменты запросов и проектирования новых отчетов
  • аналитические инструменты (или многомерный анализ данных)
  • инструменты исследования данных, или Data Mining
Инструменты для формирования отчетов предназначены для подготовки форматированных отчетов по предопределенным шаблонам. Если существует необходимость изменить отчеты, то необходимы инструменты запросов, позволяющие также исследовать базу данных в разных аспектах.  Многомерный анализ данных представляет собой совокупность инструментов, позволяющих анализировать данные по различным срезам с разной степенью детализации. При необходимости выявлять связи и закономерности между различными значениями, прогнозировать используется последняя группа инструментов Data Mining.
Каждый из вышеперечисленных инструментов обладает, с  одной стороны, разной степенью глубины анализа, но с другой стороны, каждый из них предназначен для конкретной группы пользователей: высшего руководства, руководителей среднего звена, аналитиков и т.д. Поэтому сбор и анализ функциональных требований далее должен происходить в разрезе типов потенциальных пользователей и их потребностей.
В качестве примеров для выявления требований потенциальных пользователей к системе можно привести следующие вопросы: существует ли необходимость постоянно формировать новые отчеты, как часто в отчеты добавляются автоматические вычисления и другие математические и статистические функции, существуют ли требования к визуализации данных в отчетах, нужны ли опции обновления данных и автоматическая рассылка отчетов (или других предупреждений по событиям, какие методы прогнозирования используются, какой уровень детализации анализ данных необходим и т.д.
После того как сформулированы требования к аналитической системе необходимо сформулировать критерии, по которым будут оцениваться вышеуказанные ПО. Выполнение всех функциональных требований не достаточно для выбора системы, необходимо также учесть:
  • Требования по технической поддержки и локализации
  • Стоимость и сроки внедрения
Оценку функциональных требований нужно проводить в соответствии с требованиями пользователей. При оценке требований по техподдержке и локализации рекомендуем рассмотреть:
  • Общие вопросы по компании (возраст, финансовая стабильность, сотрудники, время работы компании производителя ПО на российском рынке и т.д.)
  • Партнерство (количество партнеров, опыт проектов выполненных партнерами и самостоятельно)
  • Сопровождение (условия сопровождения, наличие службы поддержки, наличие технической документации и т.д.)
  • Обучение персонала (количество курсов, наличие русскоязычных обучающих материалов и т.д.)
Для сбора более точной информации рекомендуется оценивать ПО не по открытым источникам, а делать запросы непосредственно к их производителям ПО.
Ввиду того, что мы выбираем все-таки конкретную аналитическую систему, то  анализ собранной  информации по вышеперечисленным критериям представляется недостаточным, чтобы сделать окончательный правильный выбор. Рекомендуется в качестве следующего шага разработать небольшие  макеты аналитических систем.
Перед началом разработки макетов быть готовы единые для всех программных платформ требования. Кроме этого, необходимо также подготовить данные, на основании которых будет разрабатываться макет. Разработка и сравнительный анализ макетов позволит: правильно оценить реализацию функциональных требований пользователей к системе, выбрать наиболее дружелюбный интерфейс.
Ключевую роль в оценке макетов должна сыграть оценка самих пользователей. При демонстрации им макета системы обычно пользователям предлагается  анкета для заполнения. Эта оценка исключительно на лояльность пользователей к удобству интерфейса и простоты работы с системой.
 
Реализация макетов дает объективную оценку  и другому немаловажному фактору, а именно трудоемкости реализации макета (через нее можно примерно оценить трудоемкость всего проекта).
Описанные выше рекомендации носят рекомендательный характер,  их применение может быть частичным, но всегда важно помнить, что правильный выбор платформы позволит в будущем сосредоточиться только на процессах внедрения и максимально исключить работы по устранению ограничений используемого ПО, а может быть даже и смене платформы (что встречается относительно часто).
 
Симаков О.В., руководитель отдела перспективного развития  Российского фонда федерального имущества
Ненахова А.А., Руководитель проектов компании «Энвижн Груп»