Business Intelligence (BI) – это популярный, всеохватывающий термин, предложенный Говардом Дренсером в 1989 году для описания всевозможных концепций и методов, улучшающих бизнес решения путем использования систем поддержки принятия решений. Средства БИ превращают данные в информацию, которая позволяет быстро принимать решения. Системы BI интегрируют данные из операционных систем типа ERP, SCM, CRM и превращают эти данные в знания о том, как сделать ваш бизнес более эффективным и отвечающем динамике рынка. В дальнейшем системы поддержки принятия решений мы будем называть BI-системами.

Рассмотрим следующую ситуацию:

Предположим, что вы являетесь хозяином территории, на которой находится золото. Вы обладаете неплохим статусом, но сам этот статус не делает вас обладателем драгоценных слитков, ведь золото нужно еще суметь добыть. Конечно, можно добывать золото по старинке, используя лопату и другие рабочие инструменты и такой подход будет давать свои плоды, ведь наши предки использовали для добычи полезных ископаемых эти методы. Вы работаете, добываете золото и ваш бизнес приносит вам доход, вы не ощущаете потребности в других инструментах добычи золота. Но вдруг рядом с вами появляется конкурент, который использует для добычи золота экскаваторы и другие современные средства, разрабатывая при этом рудник находящийся на близлежащей территории. В итоге вы начинаете терять доходы, которые приносила вам продажа золота. Ваш конкурент может добывать больше золота, чем добываете вы и при этом ему нужно кормить меньше рабочих, чем кормите вы, что позволяет ему снизить цену на золото. В конечном итоге вы вообще можете быть вытеснены с рынка, если не предпримете ответных мер. Главное успеть принять меры во время, ведь потеряв большую долю рынка, можно и не найти деньги на экскаваторы, да и эффект от такой покупки уже не тот, если большая доля ваших клиентов уже ушла к конкуренту.

Аналогично обстоят дела в любом другом секторе бизнеса. Рудником (золотоносной территорией) в данном случае является учетная система в которую заносится информация о продажах, клиентах, поставщиках и прочее (все зависит от сферы деятельности). Таким образом, если у вас нет учетной системы, то у вас нет ничего, если же у вас есть учетная система, то у вас есть лишь только рудник, который предстоит разработать. Уметь вести бизнес – значит уметь решать поставленные задачи. Решение задачи можно рассматривать, как ответ на интересующий исследователя вопрос.

Такими вопросами могут быть следующие:

• Какова структура продаж за определенный период?
• Как можно классифицировать осуществляемые компанией продажи?
• Какие клиенты приносят наибольшую прибыль?
• Какие товары продаются или заказываются вместе?
• Как оптимизировать товарные остатки на складах?
• Как снизить риск предоставления кредита?

Хозяин любого бизнеса сможет привести примеры множества задач, относящихся, конкретно к его бизнесу, решение которых ему хотелось бы знать.
Что, самое интересное, как правило, вся информация необходимая для решения поставленных задач находится в учетной системе, просто ее нужно суметь извлечь оттуда (разработать рудник). Средств поставляемых с учетной системой, для решения многих задач недостаточно, да и зачем использовать «кирку и лопату», если существуют современные БИ-системы, предназначенные специально для анализа данных накопленных в учетных системах ( экскаваторы для разработки месторождений). В учетных системах анализ почти всегда дальше отчетности, в лучшем случае многомерной (OLAP), не идет. А отчетность-это только небольшая часть механизмов необходимых для анализа данных. Мощные методы визуализации и построения отчетов действительно очень важны на начальной стадии анализа и позволяют решить ряд задач. Например, узнать средние продажи за определенный период или посмотреть 10 клиентов приносящих наибольшую прибыль. Но как например смотря на график продаж построить прогноз на следующий месяц и какова будет точность прогноза построенного таким образом? Используя лишь средства визуализации, мы уподобляемся шахтеру, который разработал лишь верхнюю часть рудника, а основные залежи золота лежащие глубже оставил нетронутыми. В качестве экскаватора предназначенного для более детального анализа данных выступает технология Data Mining(добычи данных). Data Mining- это не один, а совокупность большого числа различных методов обнаружения знаний. Сами методы основываются на достаточно серьезном математическом аппарате (нейронные сети, деревья решений,…). Технология Data Mining является той основной коронкой, которая отличает БИ-системы от учетных систем. Продолжая проведенную выше аналогию с разработкой рудника, следует отметить, что хозяину бизнеса для получения золота (решения задачи) методами Data Mining совсем не обязательно разбираться в математическом аппарате зашитом внутри БИ-системы, также как и не обязательно ему уметь водить и ремонтировать экскаватор. Модель настраивается аналитиком (водитель-механик), а конечный пользователь лишь пользуется плодами его творчества (получает золото-решение задачи).

Пример: Аналитиком посредством Data Mining была построена модель оценки кредитоспособности физических лиц. Конечный пользователь вводит информацию о заемщике, который претендует на получение кредита и на выходе получает результат рассчитанный моделью: да –давать кредит, нет –не давать кредит.

Для лучшего понимания отличия методов визуализации и получения отчетов, от технологии Data Mining, приведем следующую таблицу.

Подводя итог, можно сказать, что методы визуализации и отчетности позволяют нам лишь посмотреть на произошедшие факты под разным углом, тогда как технология Data Mining позволяет заглянуть в будущее.
Ясно, что ни один бизнес не может жить только своим прошлым, постоянно нужно строить планы на будущее, технология Data Mining оказывает неоценимую помощь в построении таких планов.

P.S. Еще совсем недавно мало, кто понимал зачем нужны учетные системы, теперь таких людей остается все меньше и меньше. Прогресс неизбежен и следующим шагом на пути автоматизации вашего бизнеса является внедрение БИ-систем . При этом не стоит пугаться сложного математического аппарата заложенного в этих системах, все модели настраиваются человеком разбирающемся в математическом аппарате, а вы пользуетесь плодами его творчества.