Книга: Корпоративное управление и стратегический менеджмент: информационный аспект

3.3. Системы бизнес-интеллекта

Проблема «единого взгляда» на управленческую информацию

Типичная ситуация, характерная для практически любой достаточно крупной организации, – наличие множества систем автоматизации для решения разных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, отсутствие единого взгляда на управленческую информацию [Духонина, Исаев, 2005]. Создается парадоксальная ситуация: с одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа; а с другой – анализировать информацию, хранящуюся в различных трансакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно.

Основные причины – различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или между данными из разных источников имеются логические несоответствия. Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем, модулей, а следовательно, и новых данных. Также следует учитывать, что получение данных из трансакционных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, что может существенно мешать оперативной работе.

Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с человеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов – технического специалиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных, и экономиста, пытающегося свести эти данные в единый аналитический отчет, необходимый руководству. Как показывает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета (руководителя) и самих данных не только требует существенных затрат времени, но и часто приводит к эффекту «испорченного телефона». Кроме того, экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры. О том, чтобы моделировать возможные ситуации, отслеживать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи.

В 1980-е гг. упомянутые проблемы привели к идее централизованного хранения данных, необходимых для последующего анализа. При этом было признано, что все исходные данные должны храниться в одном месте, в простой и понятной (а значит, удобной для анализа) структуре. Именно в этот период возник термин «хранилище данных». За прошедшие с тех пор четверть века идеи централизованного хранения данных получили существенное развитие, чему в немалой степени способствовали рост вычислительных мощностей, новые сетевые архитектуры и интернет-технологии.

Оглавление книги