Системы бизнес-анализа используются для того, чтобы осмыслить потенциальные возможности фирмы; состояние профессиональных навыков, для анализа тенденций и будущих направлений на рынке, анализа технологий, и нормативно-правовой базы, в которой фирма осуществляет свою деятельность; работу конкурентов и
последствия их действий.

Спрос на прикладные программы бизнес-анализа продолжает расти даже в условиях, когда спрос на большинство продуктов информационных технологий (IT) неустойчив. Тем не менее, исследований информационных системы (ИС) в этой области очень мало.

В то время как термин бизнес-аналитика является относительно новым, компьютерные системы бизнес-анализа появились, в том или ином роде, около сорока лет назад [1]. Система бизнес-анализа как термин включает в себя такие понятия, как средства поддержки принятия решений, информационную систему администрирования и менеджмента.

С каждым новым шагом возможности увеличивались, когда предприятия росли, все более усложнялись их вычислительные и аналитические потребности, а компьютерная аппаратура и программы совершенствовались [2]. В данной статье система бизнес-анализа будет определяться следующим образом.

Системы бизнес-аналитики – системы, сочетающие в себе сбор данных, их хранение, и управление базой данных при помощи аналитического аппарата для представления в совокупности внутренней и внешней информации для проектировщиков и руководства.

В основе данного определения лежит идея, что системы бизнес-анализа обеспечивают полезную информацию, доставляемую в нужное время, в нужное место, и представляемую в нужной форме для использования руководством. Цель всего этого заключается в повышении оперативности и качества исходных данных, используемых в процессе принятия решений, а это облегчает управленческую работу.

Иногда бизнес-анализ относится к оперативному принятию решений, то есть в этом случае нужно дать немедленный ответ, но чаще, он относится к сокращению сроков принятия решений, так что информация для руководства все равно будет полезной, когда придет время принимать решение. Во всех случаях использование бизнес-анализа рассматривается как работа на опережение [3].

Основные компоненты системы бизнес-анализа, которая прогнозирует ситуации, представлены на рисунке 1.

Рис.1. Основные компоненты системы бизнес-анализа, которая прогнозирует ситуации.

Системы бизнес-анализа помогают в стратегическом и оперативном принятии решений. Опрос от Gartner ранжировал стратегии использования BI в следующем порядке:

– управление эффективностью деятельности компании;

– оптимизация работы с клиентами, мониторинг хозяйственных операций, и стандартная поддержка принятия решений;

– комплекс обособленных прикладных программ BI предназначенных для операций и стратегий;

– управленческая отчетность от систем бизнес-анализа.

Первым выводом из данного опроса является тот факт, что простой отчетности из показателей фирмы и ее конкурентов, составленной из многих имеющихся программных продуктов, недостаточно.

Второй вывод, что слишком многие фирмы до сих пор считают бизнес-аналитику (например, DSS и EIS) внутренней функцией.

Быстрый рост интернет технологий, обеспечивает распространение среды взаимодействия пользователя с программой, объединяя все для создания богатой среды бизнес-анализа. BI извлекает информацию из многих других систем.

Для работы с BI нужен эксперт, который будет разбираться как со структурированными, так и со слабоструктурированными данными. Термин слабоструктурированные данные используется для всех данных, которые не вписываются в реляционные или одноуровневые файлы, которые в свою очередь называются структурированными данными [4]. Мы используем термин слабоструктурированные данные (а не более распространенный неструктурированные данные) чтобы признать, что большинство таких данных имеет определенную структуру. Например, электронная почта делится на сообщения и сообщения, которые накапливаются в папках.

Исследование показало, что 60% ИТ-директоров и технических директоров считают слабоструктурированные данные важными для улучшения деятельности и создания новых возможностей для бизнеса. В 2014 году 30-40% процентов времени белых воротничков уходило на управление слабоструктурированными данными, по сравнению с 20% в 2010 году. Кроме того, можно сказать, что более 85% всей коммерческой информации является слабоструктурированными данными. Примерно 15% из структурированных данных, как правило, фиксируются в таблицах, которые не включены в структурированную архитектуру базы данных.

В то время как хранилища данных, ERP, CRM и базы данных, в основном имеют дело со структурированными данными из баз данных, многочисленные слабоструктурированные данные в организациях остаются позади. Управление слабоструктурированными данными сохраняется как одна из основных нерешенных проблем в ИТ-индустрии, несмотря на активные усилия поставщиков создать более сложное программное обеспечение для управления документооборотом.

Установленные аналитические и практические подходы в системах бизнес-анализа, как правило, подразумевают работу отдельного пользователя, у которого имеется специальный опыт, и который занимается исследованием данных [5].

Специалисты-проектировщики штатной должности, осуществляющие анализ для высшего руководства, часто создают оптимизированные подпрограммы для BI, потому что решения принимаются на многих уровнях организации, а не только на высшем. Новый класс аналитических вспомогательных программ появляется для того, чтобы программное обеспечение обслуживало как можно больше работников фирмы [6]. Эти новые вспомогательные программы называются “бизнес-аналитика для масс”. BI для масс обеспечивает возможность работы с отчетностью и анализом для всех уровней организации.

Как пример, фирмы внедряют такие вспомогательные программы, как интеллектуальный анализ данных, предназначенный для использования неспециалистами.

Основные задачи, реализуемые BI для масс: простое создание и работа с данными, защищенность передачи информации, удобный пользовательский интерфейс, например как у браузеров.

Широкое использование в BI вспомогательных инструментов для многих сотрудников показывает, что организация готова распространить BI по всей фирме [7].

Так как приходится иметь дело как со структурированными, так и со слабоструктурированными данными одновременно, архитектура данных в BI более ориентирована под бизнес, чем под решение чисто технических задач. Хотя техническая архитектура данных сосредотачивается на оборудовании, связующем программном обеспечении и системе управления базами данных, архитектура систем бизнес-анализа данных фокусируется на стандартах, метаданных и бизнес-правилах предприятия.

В стандартной BI архитектуре для структурированных данных в информационном хранилище, данные берутся из операционных систем и распространяются с использованием технологий интернет-браузера. Конкретные данные, необходимые для BI загружаются в витрину данных, и используются специалистами по планированию и руководством [8]. Вывод информации приобрел вид рутинного нажатия на нужную информацию из витрины данных и ожидания ответа на запросы от веб-пользователей и аналитиков по оперативной работе с данными. Выходные документы могут принимать различные формы, включая отчеты по отклонениям, стандартные отчеты и ответы на конкретные просьбы. Выходные данные отправляются каждый раз, когда параметры выходят за пределы предварительно заданных границ.

На данный момент множество фирм используют отдельные части систем бизнес-анализа, но в полноценном виде такие системы встречаются довольно редко [9]. Для упрощения рассмотрения стоимости данной системы, рассмотрим фирму, начинающую с нуля.

Интеграция системы бизнес-анализа включает:

– Затраты на аппаратное обеспечение. Эти затраты зависят от того, что уже установлено на предприятии. Если информационное хранилище данных уже используется, то основное необходимое оборудование это специализированная под систему бизнес-анализа витрина данных и, возможно, обновление информационного хранилища данных.

– Затраты на программное обеспечение. Типичные пакеты систем бизнес-анализа могут стоить около 60000 долл. Так же нужно принимать во внимание подписки на разных услуг по передаче данных. Например, фирмы в отрасли розничной торговли подписываются на сканирование данных, чтобы определить, как спрос на их продукцию и продукцию конкурентов реагирует на специальные предложения, разные нововведения и другие ежедневные изменения на рынке.

– Затраты на реализацию. После закупки аппаратного и программного обеспечения, придется потратить большую сумму на внедрение, сюда так же входит и начальная подготовка. Обучение персонала так же требует постоянных затрат, ведь новые сотрудники привлекаются к эксплуатации системы, а сама система требует обновлений. Кроме того, ежегодные контракты на техническое обслуживание программного обеспечения обычно составляют 15% от стоимости самой системы [10].

– Затраты на персонал. Затраты на персонал, назначенный для выполнения расчетов в BI и на сотрудников информационно-технологической поддержки должны быть в полной мере учтены, так же как и заработная плата, накладные расходы, расходы на помещения, средства вычислительной техники и другую инфраструктуру для сотрудников. Сложный анализ затрат также должен принимать во внимание время, потраченное на чтение выходных данных из BI и время, затрачиваемое на поиск в интернете и других источниках для BI.

Большинство преимуществ систем бизнес-анализа по факту неосязаемо. Эмпирическое исследование 50 финских компаний показало, что большинство компаний не считают экономию на затратах или оптимизацию времени основными преимуществами при инвестировании в системы бизнес-анализа. Есть надежда, что хорошая система бизнес-анализа приведет к большому прорыву в какой-то момент в будущем.

Тем не менее, спрогнозировать большие прорывы невозможно ведь они являются практически непрогнозируемые и очень редкими явлениями.