Практика бизнес-анализа для BI-систем

Мысленно перенеситесь в 2004 год: Бритни по радио, первая версия Facebook запустилась… и Sony выпустила свой аудиоплеер NW-HD1.
Предполагалось, что эта технология всё изменит. Идея о перемещении всей вашей музыкальной библиотеки вместе с вами в цифровом формате звучала невероятно круто в то время. Кто не хотел бы иметь портативную версию, которую они могли бы искать мгновенно и использовать в любом месте, вместо того, чтобы нарезать материальную коллекцию, к которой каждый может получить доступ только тогда, когда находится в том же помещении.
И все же NW-HD1 был одним из самых больших технологических провалов десятилетия.
Во-первых, это было вымогательски дорого. Во-вторых, для его использования вам сначала приходилось вручную обрабатывать каждый трек, используя неудобное встроенное программное обеспечение. Вдали от удобной системы, обеспечивающей беспрецедентный контроль и доступ к вашим файлам, это устройство поглотила массу времени и оставила вас с менее качественными версиями ваших исходных материалов.
Означает ли это, что идея носить полную оцифрованную музыкальную библиотеку с собой была обречена? Конечно нет. В том же году Apple усовершенствовала дизайн iPod. Последующие годы принесли нам больше MP3-плееров, смартфонов и, теперь, Spotify. Сегодня беззаботный везде доступный выход к высококачественной музыке — это то, что мы считаем само собой разумеющимся.
Почему я говорю вам это?
Потому что облачная бизнес-аналитика самообслуживания находится на месте iPod.
В первые дни облачной бизнес-аналитики многие пользователи разочаровались. Здесь они надеялись получить неограниченный доступ к своим данным и знаниям без самообслуживания без требований физической инфраструктуры, которые были с ним связаны. Вместо этого они получили облачное «решение», которое потребовало больше времени и усилий, чем когда-либо, чтобы заставить его работать.

Когда бизнес-аналитика самообслуживания не совсем самообслуживающаяся

Тот факт, что инструмент BI размещен в облаке, автоматически не делает его самообслуживанием. Вам все равно придется добавлять, настраивать и управлять данными.
Если ваше решение облачной бизнес-аналитики использует традиционные технологии и архитектуру BI, оно потребует бесчисленное количество часов обслуживания, дорогостоящую модель ROI и жесткую среду с данными, мало переносимую для изменений. Это далеко от того, что многие продавцы облачной бизнес-аналитики подразумевают, когда говорят «самообслуживание».

Облако – это всего лишь местоположение

Существует различие между установкой программного обеспечения BI на «виртуальном» компьютере на Amazon EC2 и получением полностью управляемой службы BI в облаке, хотя оба они часто называются «облачным BI» или «BI в облаке».
Первый — это просто случай, когда ваши данные хранятся на ваш выбор — на полу в вашем подвале или на полу в подвале Amazon.
Второй вариант — полностью управляемая служба облачной бизнес-аналитики (Cloud BI)- гораздо более активное стратегическое решение, как вы хотите справиться с потребностями BI. Этому нужно уделять то же тщательное принятие решение, которое вы предоставляете аутсорсингу своего решения для BI стороннему поставщику.

Решите проблемы, не задвигайте их

Если вы уже используете полностью облачные приложения для самообслуживания, такие как Salesforce для CRM, Google Analytics для анализа трафика или Zendesk для управления справочной службой, вы будете взаимодействовать с реальными облачными решениями для самообслуживания и можете ожидать того же от своего поставщика облачной бизнес-аналитики в качестве стандарта.
Но традиционные BI-решения имеют громоздкое управление данными и требуют, чтобы конечные пользователи звонили в службу поддержки клиентов или беспокоили их ИТ-отдел каждый раз, когда они хотят добавлять данные, изменять поле или изменять визуализацию данных на интерфейсе отчета или дашборде.
Когда вы перемещаете традиционную систему, подобную этой, из локального хранилища в облако, вы сохраняете те же проблемы. Только одно лишь облако не решит их.

Синхронность и интеграция — это все

Программное обеспечение BI лучше всего развертывать как можно более «близко» к данным, которые его подают, благодаря чему накладные расходы будут минимальны при передаче данных из источников в программное обеспечение BI для анализа.
Например, если исходные данные находятся в облаке Amazon Cloud, а программное обеспечение BI находится в Rackspace, эти данные необходимо будет перенести из Amazon в Rackspace. Аналогично, если данные размещены локально и BI установлена в облаке, исходные данные необходимо сначала загрузить в облако.
Для некоторых компаний, занимающихся очень большими наборами данных локально, размещение и отправка всех этих данных через Интернет может быстро стать непомерно дорогостоящей. И, конечно же, вы можете быть обязаны хранить эти данные локально в целях обеспечения безопасности или нормативных причин, особенно если вы являетесь финансовой или медицинской организацией.
В любом случае, если вы не используете систему Cloud BI, которая имеет герметичную систему на месте, синхронизируя эти данные эффективно, постоянно внедряя новые наборы данных и источники, означает, что вы всегда играете догоняющим. И это еще до того, как вы начали заниматься такими проблемами, как хранилище данных, моделирование данных, формулировка запросов и визуализация данных.

Разделенные приложения делают вещи хуже

Salesforce и Google Analytics являются истинными приложениями самообслуживания отчасти потому, что одно и то же приложение используется для ввода, администрирования и работы данных. Это означает, что Salesforce / Google управляет (и может предварительно спроектировать) всей архитектурой данных, начиная с того, как данные хранятся до того, что пользователь может с ней сделать.
С другой стороны, программное обеспечение BI не генерирует новые данные — оно извлекает его из других объемов данных. Если эти данные хранятся в другом месте, отличающемся от расположения программного обеспечения BI, оно может быть сгенерировано многими различными приложениями в бесчисленных различных форматах и храниться в разных местах. Это довольно неудобно локально, но, когда вы переносите эти проблемы в облако, они становятся намного сложнее.
Достаточно сказать, что вам нужно согласованное, интегрированное, гибкое и предпочтительно одноуровневое BI-решение, которое объединяет все эти сети и дает вам контроль над тем, как вы объединяете и управляете своими данными.
Вам нужно это локально, но вам нужно еще больше в Облаке.

Золотое правило

Если решение BI не является самообслуживанием на месте, оно не будет самообслуживанием в облаке.
Это означает, что первое, что необходимо рассмотреть, это не то, является ли система BI облачной, или планируете ли вы ее развертывать, а скорее, что программное обеспечение BI действительно самообслуживается. И это также касается полностью управляемых сервисов BI.

Зачем выбирать BI самообслуживания в облаке?

Как и проигрыватель Sony NW-HD1, предыдущие итерации Cloud BI завысили их способность решать проблемы пользователей, застряв на месте в тусклом решении.
Но — как и iPod — с правильным подходом, облачный BI-интерфейс по-прежнему отличная идея.
В конце концов, ваша ИТ-команда требует огромного давления на управление базовой инфраструктурой, предоставляя вам простые и надежные способы резервного копирования данных за пределы организации. Вы должны будете увидеть улучшенное время безотказной работы, так как ваш провайдер несет ответственность за обеспечение круглосуточной работы сервера. И, конечно же, поскольку многие организации перейдут в облачную среду, ваша ИТ-команда может оказаться неспособной или не желающей иметь дело с очень сложным локальным программным обеспечением, полностью остановившись.

Как облачный BI может означать больше самообслуживания

Правильные платформы Cloud BI могут дать вам больше самообслуживания в целом.
Поставщики, которые рационализируют развертывание своей среды BI в облаке, должны обрабатывать обновления версий, гарантируя, что вы всегда будете иметь доступ к новейшим функциям и инновациям, а также к регулярно обновляемым данным и интеграции программного обеспечения.
Например, базовая технология, используемая в собственном In-Chip ™ движке Sisense https://www.sisense.com/, позволяет вам запускать произвольный запрос и получать ответы на месте, без необходимости заранее готовить данные для каждого нового вопроса. Это происходит потому, что Sisense эффективно использует кэш-память ЦП, а также процессы и подготавливает данные только при создании нового запроса, позволяя одновременным, нерегламентированным запросам возвращать результаты за считанные секунды.
Использование такого целостного облачного сервиса может также означать более высокую производительность и масштабируемость объемов данных и источников, поскольку вы не ограничены возможностями локального оборудования.

3 совета для выбора облачного решения BI

Если облако привлекло вас, вот несколько вещей, на которые следует обратить внимание:
1. Избегайте поставщиков, которые подталкивают вас к использованию своих собственных исполнителей или партнерских сетей. Важно то, что вам нужны инструменты, чтобы быть самодостаточными, а не полагаться на нового посредника ради того, чтобы просто быть в Облаке.
2. Остерегайтесь платформ, ориентированных на причудливые интерфейсные функции. Вам нужно рабочее решение самообслуживание для подготовки данных больше, чем яркие визуализации и дашборды, которые ограничивают вас в том, что с ними можно сделать, доставляя их.
3. Удостоверьтесь, что безопасность продумана полностью: не обменивайтесь клиентскими данными между системами и средами, используйте таких ведущих в отрасли поставщиков облачных вычислений, как AWS, варианты подключения к выбранным вами базам данных через Интернет или туннель SSH, а также защищенный доступ через VPN с двухфакторной аутентификацией.
Наконец, воспользуйтесь бесплатными пробными версиями и следите за поставщиками, которые требуют оплаты авансом для доказательства концепции на ваших данных. Вы должны знать, как эта система работает для вас, и это означает, что нужно потратить время, чтобы проверить ее без давления или финансовых обязательств. Если для поставщика достаточно дорого или займет много времени, чтобы предложить бесплатное доказательство концепции, то их инструмент, вероятно, займет у вас массу времени и инвестиций.
Помните золотое правило: главное, что вы используете настоящие инструменты BI самообслуживания, независимо от того, размещаете их локально или в облаке!

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!