Конференция компании «Терн»: что сейчас происходит с бизнес-аналитикой?

09 Июля 18:13

31 мая 2018 года состоялась Ежегодная конференция компании «Терн», посвящённая практике использования передовых технологий в области бизнес-анализа.

Екатерина Лозовая, директор компании «Терн»: «Мы стоим на пороге технологической революции, которая кардинально изменит представление о построении аналитических систем, о применении технологий искусственного интеллекта практически во всех сферах и аспектах жизни. Собственно, эта революция уже происходит, просто не все пока отдают себе в этом отчет»

Технологии BI выходят на новый виток развития - тренды, вызванные ростом вычислительных мощностей оборудования (вычисления в оперативной памяти) уступают место искусственному интеллекту и повышению гибкости систем для решения нетривиальных задач.

По данным аналитического агентства Gartner, к 2021 году до 80% новых технологий будут задействовать основы искусственного интеллекта. Сообщество мировых экспертов-практиков, на чьё мнение опирается Gartner, в числе наиболее важных трендов развития бизнес-аналитики называет управление качеством данных и их визуализацию, самообслуживание (работа с аналитикой непрофильных сотрудников), гибкую разработку, машинное обучение, мобильные решения и еще десяток технологий. Начиная с 2016 года заметно увеличилась значимость таких трендов, как подготовка данных и использование внешних открытых источников. Екатерина Лозовая, директор компании «Терн» отметила значительный рост интереса к решениям компании, использующим открытые данные.

Большое значение приобретает инструментарий для визуализации данных, воплощающий принцип «информации должно быть ровно столько, сколько может воспринять мозг». В противном случае колоссальный объем и многообразие данных могут только усложнить решение бизнес-задач. «Правильно обработанные и представленные данные имеют огромное значение для систем поддержки принятия решений, - напоминает Екатерина. - Помимо современных технологий, человек остается важнейшим элементом этой системы, его ключевая роль состоит в том, чтобы применить свой интеллект и понять, почему в данной ситуации полезны те или иные данные, и как мы можем принимать решения на основе этих данных». 

Этот принцип нашёл воплощение в проекте по созданию СППР для высшего руководства нефтяной компании, выполненном компанией «Терн». Помимо лаконичных, но информативных информационных панелей, позволяющих охватить множество ключевых показателей с одного взгляда, была выстроена многоуровневая система, которая обеспечивает движение информации об отклонениях показателей от специалистов к менеджерам и высшему руководству.

Одной из важных тем, которые обсуждались на конференции, стала прогнозная аналитика. Компания «Терн» ведёт активную работу в этом направлении с начала 2000-х годов, и за это время добилась значительных успехов в этой области. Современные BI-системы позволяют уйти от простых выборок, нахождения линейных зависимостей и перейти к созданию сложных многоаспектных моделей, учитывающих тысячи переменных и их влияние на общую картину, выявлять нетривиальные закономерности и строить на их основе достоверные прогнозы оттока клиентов, вероятности возврата кредита, загрузки складских помещений и возникновения неполадок на оборудовании. В том числе приобретает популярность такое направление, как предсказание событий через построение поведенческих моделей объектов и людей. Этот арсенал средств прогнозной аналитики уже доступен российским компаниям.

В ходе конференции эксперты компании «Терн» и участники старались найти ответ на главный вопрос - «Что на самом деле происходит с BI?». На какие тренды следует обратить внимание сейчас, а что уйдёт на второй план через несколько лет? Так, машинное обучение сейчас активно используется для повышения качества прогнозов и в ближайшие годы будет применяться во всё большем числе проектов по выявлению поведенческих профилей клиентов, построению скоринговых моделей, формированию адресного предложения целевой аудитории, выявлению предрасположенности и управлению оттоком клиентов. Для промышленных предприятий использование систем с машинным обучением может принести немалую выгоду за счёт повышения точности анализа влияния внешних факторов на параметры продукции, прогнозирования отказов оборудования (от обслуживания по регламенту - к обслуживанию по состоянию), прогнозирования производства продукции и потребления ресурсов.

«За 27 лет работы на рынке информационных технологий наша компания, как оказалось, неоднократно использовала на практике то, о чём сейчас только начали говорить эксперты, - поделился наблюдениями один из экспертов компании «Терн». - Это и машинное обучение, выполненное в проектах с помощью системы KXEN (теперь известном как SAP Predictive Analytics), и data discovery (data mining), основанные на вычислениях в оперативной памяти с помощью Tibco Spotfire, и «самообслуживаемая аналитика» в SAP BusinessObjects».

Компания «Терн» предлагает для решения задач бизнес-аналитики продукты ведущих мировых производителей (SAP, TIBCO, IBM, Prophix и пр.), а также комплекс модульных решений, объединённых под названием «Терн - Аналитика». Эти решения предназначены для быстрого создания корпоративных информационно-аналитических систем компании, и позволяют эффективно выстроить процесс анализа информации с учетом специфики всех уровней корпоративной иерархии: от топ-менеджмента до аналитиков и сотрудников подразделений. Функционал «Терн - Аналитики» включает мощный инструментарий для извлечения данных из различных источников (в т.ч. неструктурированных), обработки и загрузки информации в витрину данных, отчетности, анализа и визуализации данных.

В модуль «Терн - Аналитика. Анализ контрагентов»  включена одна из самых подробных баз данных о российских компаниях, представленных сейчас на рынке. Она активно используется в ряде компаний для проверки благонадежности компаний. Помимо этого, агрегированные данные из открытых источников и внутренних баз, позволяют проводить маркетинговый анализ рынков, разрабатывать новые продукты, изучать конкурентов и осваивать новые виды деятельности.

Накопленная в подобных задачах экспертиза помогла реализовать другой интересный проект: совместно с Электронной торговой Площадкой Газпромбанка была разработана система TRADEINSPECT. Это - «облачная» система для анализа поставщиков, что является важнейшей задачей для специалистов отдела закупок и тендерных комитетов, особенно с учетом экономических реалий. Система позволяет оперировать данными из открытых и внутренних источников, выявлять сложные связи между юридическими и физическими лицами, проводить постоянный мониторинг контрагентов и получать автоматические уведомления об изменениях, и многое другое.

Облачная аналитика - еще один тренд, который вносит весомый вклад в развитие BI-технологий. Годовой рост вендоров, предоставляющих серверы для облачных сервисов, демонстрирует впечатляющие цифры, в некоторых случаях более 100%. Рост вычислительных мощностей, происходящий благодаря аренде серверов, вкупе с распространением высокоскоростного интернета привели к появлению IoT - «интернета вещей» и такого решения, как потоковая аналитика. Показания тысяч датчиков требуют обработки в режиме реального времени. С такими задачами под силу справиться немногим высокопроизводительным системам, таким как Tibco StreamBase. Сочетая IoT и BI-решения, компания может применять так называемую «прескриптивную» аналитику: предсказывать отклонение показателей и принимать оперативные меры по устранению неисправностей оборудования.

Использование систем бизнес-аналитики, элементов искусственного интеллекта - уже давно не дискуссионный вопрос. От эффективности таких решений зависит конкурентоспособность и, в конечном счете, процветание и выживание современной организации. «При создании таких систем важно всевозможную механическую работу, которую можно алгоритмизировать, переложить на роботов, устройства, компьютеры, - считает Екатерина Лозовая. - А человеку освободить время для созидания: творить, придумывать, делать открытия на благо людей. Мне хотелось бы пожелать нам всем человечности, душевности, чтобы мы оставались людьми и всегда могли найти общий язык. Это главное, а что касается технологий, алгоритмов - вместе мы с этим справимся».

Журнал «Банковские технологии», №6, 2018.

вернуться назад

События

Новости

Корпоративные новости