MENU

Business Discovery, czyli samodzielne odkrywanie potencjału firmy

20 lutego 2014Biznes, Polecane tematy

Zdaniem analityków wśród rozwiązań typu Business Intelligence coraz silniej widoczna staje się nowa klasa systemów – przeznaczonych do samodzielnego wykorzystania przez szeregowych pracowników rozwiązań analitycznych wyposażonych w rozbudowane mechanizmy wizualizacji danych. W ich przypadku i za sprawą rozwoju technologii pozwalających szybko przetwarzać duże wolumeny informacji – funkcje analityczne stają się wręcz częścią warstwy wizualizacji. Ta, specyficzna grupa systemów analityki biznesowej od 2-3 lat bywa określana mianem „Data Discovery” lub „Business Discovery”.

Czym takie rozwiązania różnią się od klasycznych systemów analityki biznesowej? W jakim kierunku się rozwijają? Jakie problemy rozwiązuje technologia in-memory – i czy jest to technologia nowa? Dla ITwiz komentuje Piotr Kowal, Solution Architect w firmie Qlik, której produkt – system QlikView – został uznawany przez Gartnera za jednego z liderów tej kategorii rozwiązań.

Piotr Kowal, Solution Architect w polskim oddziale firmy Qlik.

Co – najprościej mówiąc – odróżnia kategorię Business Discovery od Business Intelligence?

Business Discovery jest rozwinięciem typowego BI. System Business Discovery to narzędzie samoobsługowego Business Intelligence – system pozwalający tworzyć wszelkie analizy i zestawienia samodzielnie, bez potrzeby wcześniejszego przygotowania widoków, korzystania z kostek OLAP, czy hurtowni danych – chociaż oczywiście mogą one pełnić rolę źródeł danych. Może się przecież zdarzyć tak, że posiadane dane odpowiadają na inny, choć zbliżony problem, czy postawione w nieco inny sposób pytanie, a użytkownik musi szybko podjąć najlepszą możliwą decyzję. Najlepiej jeśli zamiast zgadywać lub opierać się jedynie na intuicji, będzie w stanie oprzeć się na faktycznych danych biznesowych. W takich momentach sprawdza się podejście Business Discovery. Ułatwia ono użytkownikom analizę danych w taki sposób, jaki jest im w danej chwili potrzebny. Przewagą Business Discovery nad BI jest też możliwość prowadzenia wielowymiarowej i wielokierunkowej eksploracji danych. To rozszerzenie typowych, mocno ukierunkowanych analiz typu drill down. To możliwość zadania kolejnego pytania bez potrzeby angażowania programistów znających SQL. Przykładowo, za sprawą naszego interfejsu asocjacyjnego, użytkownik może rozpocząć analizę z dowolnego miejsca, samodzielnie wędrować pomiędzy danymi i poszukiwać nowych informacji lub nieznanych wcześniej zależności. Może też dodawać kolejne wymiary analizy, tworzyć własne wizualizacje, czy szukać odpowiedzi na pytania, które byłyby trudne do postawienia bez możliwości swobodnego drążenia danych w dowolnym kierunku.

Firma Qlik jako jedna z pierwszych zaczęła pozycjonować swoje rozwiązanie analityczne jako Business Discovery. Dziś o takich rozwiązaniach – jako o przyszłości analityki biznesowej – mówią wiodące firmy analityczne…

Konkurencja próbuje nas gonić. Nawet Gartner zauważył, że dostawcy klasycznych systemów Business Intelligence zaczynają wyposażać swoje rozwiązania w funkcjonalności Data Discovery. W wielu przypadkach takie mechanizmy usiłują naśladować rozwiązania stworzone na potrzeby QlikView. Stosowana jest technologia in-memory, powstają ładne narzędzia wizualizacyjne. Jednak opatentowane przez Qlik asocjacyjne wyszukiwanie pozwalające użytkownikom biznesowym na zadawanie nieprzewidzianych wcześniej pytań jest nie do podrobienia.

No właśnie, podobnie jeśli chodzi o technologię in-memory. Qlik używał tego zwrotu jeszcze zanim pojawił się on w głównym nurcie trendów IT. Czym Państwa technologie różnią się od rozwiązań konkurencji?

Moim zdaniem naszą przewagą jest duża specjalizacja. Qlik jako firma istnieje od ponad 20 lat. Zdobyte w tym czasie doświadczenia pozwalają nam patrzeć na technologię przetwarzania danych bezpośrednio w pamięci obliczeniowej w trochę inny sposób niż nasza konkurencja. Początki działalności firmy Qlik to przecież czasy, kiedy zakup pamięci do serwera stanowił wydatek zupełnie innej skali niż obecnie. To czasy, które zmusiły nas do nauki bardzo oszczędnego dysponowania zasobami IT. Posiadamy własne – opatentowane – metody kompresji i partycjonowania danych oraz zarządzania pamięcią. Opracowaliśmy algorytmy kompresji, pozwalające zmniejszyć rozmiar danych nawet o 95%. Dysponujemy też własnymi metodami składowania informacji, które z jakiegoś powodu nie mieszczą się w pamięci, na innego rodzaju nośnikach. W tym miejscu chciałbym podkreślić, że dane wykorzystywane w systemie QlikView, nawet te zamieszczone w pamięci dyskowej, są przygotowane do błyskawicznego przeniesienia do pamięci RAM w momencie, kiedy okażą się potrzebne dla użytkownika. Dedykowana architektura naszego systemu pozwala przenosić dane nawet stukrotnie szybciej niż w tradycyjnych rozwiązaniach tego typu.

Dlaczego jest to takie ważne?

Przede wszystkim dlatego, że apetyt na analizy biznesowe ciągle rośnie, firmy gromadzą coraz większe ilości danych, zaś problem mieszczenia danych w pamięci operacyjnej – nawet mimo spadku cen – będzie istniał dopóty, dopóki ludzkość nie opracuje pamięci o nieograniczonej pojemności. Coraz więcej jest przecież systemów generujących informacje. Z drugiej strony poszczególne dane dziedzinowe często są zamknięte w odrębnych systemach, co powoduje, że bardzo trudno jest spojrzeć na nie w sposób przekrojowy, a właśnie takie spojrzenie jest dziś coraz częściej potrzebne pracownikom stojącym przed koniecznością podjęcia ważnej decyzji. Kluczowy jest tu fakt, aby system BI dobrze wpisywał się w istniejącą infrastrukturę firmową i pozwalał łączyć informacje z różnych źródeł: systemów biznesowych, witryn internetowych, czy poczty elektronicznej. Tak też działa QlikView.

Wspomina Pan o biznesowym kontekście szybkiej integracji i późniejszej analizy danych z różnych źródeł…

Przykładem wykorzystania naszego systemu w takim właśnie kontekście jest projekt, który zrealizowaliśmy dla jednej z polskich firm telekomunikacyjnych. Użytkownikom biznesowym zależało na możliwości swobodnej analizy powiązań między informacjami o płatnościach, a danymi dotyczącymi obsługi technicznej. Kierownictwo firmy chciało dysponować wiedzą, czy klienci płacący najwyższe rachunki są najlepiej i najszybciej obsługiwani. Nasz system, łącząc dane z systemu sprzedażowego z informacjami generowanymi w aplikacji wspierającej obsługę klienta, pozwala połączyć te dwa światy i pokazać korelacje między danymi. Dodatkowo, QlikView – bez ingerencji użytkownika – jest w stanie prawidłowo rozpoznawać zależności między informacjami oraz w odpowiedni sposób je porządkować. Co ważne QlikView jest w stanie automatycznie pokazać wszystkie dane istotne z perspektywy wybranych informacji. Dodatkowo, system pokazuje także te elementy, które nie są wprost powiązane – to jest ten moment, kiedy użytkownik może postawić zupełnie nowe pytanie i szukać nieznanych wcześniej zależności. Jest w Polsce także firma, która w podobny sposób wykorzystuje QlikView do łączenia i analizowania danych pochodzących z ponad 70 źródeł.

Jakie są największe wdrożenia QlikView na świecie?

Z QlikView z powodzeniem może korzystać kilka osób, jak i kilkadziesiąt tysięcy osób. Największe instalacje naszego systemu to projekty w firmach takich jak Deloitte, czy HP, gdzie z systemu korzysta ponad 5 tysięcy osób. Skala wykorzystania QlikView to w zasadzie tylko pochodna wydajności platformy sprzętowej, na której system zostanie uruchomiony. Oczywiście w ramach projektów wdrożeniowych wspieramy klientów w przygotowaniu odpowiednich fundamentów w tym obszarze. Dużą elastyczność QlikView potwierdzają projekty pilotażowe, które realizujemy u zainteresowanych nimi klientów. Uruchomienie systemu – opartego na sprzęcie i danych klienta – to zwykle kwestia kilku dni. Co ciekawe pilotażowe wdrożenia są nierzadko uruchamiane na zwykłych komputerach przenośnych wyposażonych w kilka GB pamięci operacyjnej. Często takie instalacje QlikView obejmują większość danych biznesowych klienta. W takich przypadkach, aby zapewnić odpowiednią wydajność systemu, jedyne ograniczenie może dotyczyć liczby jednoczesnych użytkowników. Idealnie wpisujemy się też w oczekiwania użytkowników w zakresie swobody wyboru platformy technologicznej, czy pracy na prywatnych urządzeniach. Nie jesteśmy ograniczeni do jednej technologii. QlikView w sposób natywny działa na każdej platformie, która potrafi wyświetlić strony internetowe stworzone w technologii HTML 5 – również iPadach, czy też na czytnikach Kindle! Dodatkowo korzystanie z systemu z poziomu urządzeń przenośnych nie wiąże się z żadnymi dodatkowymi opłatami. Najbardziej wymagającym użytkownikom proponujemy natomiast wdrożenie dedykowanej aplikacji oferującej dostęp do zaawansowanych funkcjonalności systemu. Dodatkowo dajemy możliwość uzupełniania własnych kokpitów o dowolne elementy. Jeśli komuś brakuje jakiegoś elementu wizualizacyjnego – może go sobie dobudować do istniejącego kokpitu bądź stworzyć własny od podstaw. Mamy też sklep z aplikacjami rozszerzającymi możliwości QlikView, stworzonymi przez naszych partnerów.

Jakie są najważniejsze zmiany widoczne na rynku analityki biznesowej?

Moim zdaniem najważniejszą zmianą jest zmniejszenie bariery wejścia i zwiększenie skali używania analiz w prowadzeniu działalności. Pamiętajmy, że systemy klasy Business Intelligence do niedawna były narzędziami dostępnymi tylko dla największych korporacji dysponujących najbardziej wykwalifikowanymi zespołami specjalistów budujących predefiniowane raporty. Tego typu, wstępnie przygotowane elementy spotykane w klasycznych systemach Business Intelligence wymuszają na użytkownikach podążanie pewną, przygotowaną na etapie wdrożenia ścieżką i ograniczają możliwości samodzielnego poszukiwania powiązań między danymi. Dostrzegamy również pojawiające się na rynku narzędzia oferujące wizualizacje danych. Wciąż nie dają one jednak możliwości użytkownikowi biznesowemu zadania niezaplanowanego wcześniej pytania bez konieczności stworzenia nowej wizualizacji, zaangażowania zespołu deweloperów. Dziś widać, że rzeczywistość klasycznego Business Intelligence oraz rozlicznych prostych pakietów wizualizacyjnych nie nadąża za potrzebami biznesowymi. Kluczowa staje się możliwość szybkiej, samodzielnej analizy dostępnej dla szeregowych pracowników, by mogli codziennie podejmować jeszcze lepsze decyzje biznesowe.

Jakie będą główne kierunki rozwoju QlikView w najbliższych latach?

Klienci potwierdzają w niemal każdej rozmowie, że rynek jest coraz bardziej konkurencyjny. Kluczowe staje się dla nich podejmowanie lepszych decyzji nie tylko na poziomie zarządu, czy średniego szczebla menedżerskiego, ale zwłaszcza na poziomie pracowników wykonujących codzienne obowiązki służbowe i podejmujących setki decyzji dziennie dotyczących oddelegowanych im zadań. Dlatego chcemy dążyć do jeszcze większego uproszczenia procesów analizy i wykorzystania naturalnych zdolności porównawczych człowieka. Jeśli spojrzymy na duży arkusz kalkulacyjny, to na pierwszy rzut oka trudno nam odszukać interesujące nas dane i intuicyjnie je porównać – musimy włożyć pracę potrzebną do ich interpretacji. Opracowaliśmy metodę Natural Analytics, która pozwala użytkownikom porównywać dane w sposób zbliżony do tego, jak analizujemy otaczający nas świat: wiązania ze sobą na pozór niezależnych informacji, porównywania ich, przewidywania rezultatów, współpracy przy decydowaniu i opowiadaniu o tym, dzieleniu się spostrzeżeniami z innymi w procesie decyzyjnym i podejmowaniu konkretnych działań w oparciu o tak przeprowadzony proces decyzyjny. A wszystko to oparte na patentach związanych z silnikiem asocjacyjnym, jeszcze bardziej rozbudowanym i piękniejszym wizualizacjom oraz super szybkiej architekturze również dla Big Data. W tym kierunku będzie też zmierzał rozwój QlikView.

The following two tabs change content below.
Piotr Waszczuk

Piotr Waszczuk

Zastępca redaktora naczelnego ITwiz. O rynku nowych technologii pisze od 12 lat. Autor publikacji, wywiadów, artykułów oraz opracowań dotyczących trendów i wydarzeń rynku IT, a także systemów wspierających biznes oraz nowych technologii. Redaktor prowadzący Raporty ITwiz poświęcone technologii in-memory oraz rozwiązaniom cloud computing. Autor licznych relacji z konferencji branżowych, publikacji analitycznych, materiałów typu case study i tłumaczeń.

Podobne tematy:

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

« »