Сочетание Big Data и бизнес-аналитики: различия, преимущества и возможности симбиоза

Big Data и бизнес-аналитика: зачем сочетать две технологии##

Компании по всему миру сегодня активно оптимизируют свои процессы с помощью технологий работы с Big Data и систем Business Intelligence. Некоторые BI-платформы отлично работают вместе с технологиями анализа больших данных – рассказываем, как их применяют сегодня.

##BI и Big Data: в чем разница##

Бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI-платформы) и технологии работы с большими данными (Big Data) – вовсе не одно и то же. Это две, если не принципиально, но все же разные технологии, которые можно использовать как по отдельности, так и вместе. Так, BI-системами обычно называют специализированные программные платформы, которые собирают информацию из самых разных источников, обрабатывают ее и репрезентуют в удобном для пользователя виде (тут помогают дашборды и возможность гибко формировать отчеты). Решения подобного рода делают проще процесс анализа данных и помогают бизнесу в принятии решений. Авторы исследования Market Research Future также отмечают, что компании по всему миру все больше надежд возлагают на аналитику данных (кстати, на первый план сегодня все чаще выходит аналитика в реальном времени). Это помогает повысить операционную эффективность бизнеса, вывести на новый уровень обслуживание клиентов.

1. Что анализируют Если классическая бизнес-аналитика – это скорее про несложный анализ структурированных данных, технологии работы с Big Data предполагают куда более масштабные процессы. Например, аналитика Big Data умеет работать с большими объемами неструктурированной информации разных типов. А еще сервисы для работы с большими данными часто используют для исследования и анализа быстро изменяющейся, динамичной информации в самые короткие сроки.
2. Для чего анализируют Эксперты сходятся на том, что BI больше уместен, если нужно проанализировать текущую ситуацию – пользователи самого разного уровня владения ИТ могут получать необходимые данные в режиме реального времени. Если же важны прогнозы, анализ внутренних и внешних источников, требуется использовать сложные аналитические методы и подходы, стоит обратиться к решениям Big Data. Так, сервис на основе Big Data билайн «Геоаналитика для оценки туристической привлекательности региона» позволяет местным властям изучить портрет туриста, оценить привлекательность региона и принять управленческие решения по развитию инфраструктуры на основе предиктивной математической модели.
3. Как анализируют Платформы бизнес-аналитики часто предлагают простое суммирование значений – даже если речь идет о больших объемах информации. К примеру, так работает подсчет объема продаж за какой-то период – система просто считает данные об оплаченных счетах. А вот решения, «под капотом» которых зашиты технологии работы с большими данными, используют более сложные методы обработки данных, включая современные подходы на основе алгоритмов машинного обучения.
4. Какой результат получается Многие эксперты разграничивают для себя BI и Big Data так: бизнес-аналитика – это скорее про описание результатов, которых компания достигла за определенный период времени. А технологии обработки больших данных позволяют сделать этот анализ предиктивным и сформировать рекомендации. Так, к примеру, работает решение билайн на основе Big Data «Скоринг и верификация для банков, МФО и страховых» – сервис на основе данных о реальном поведении абонента предсказывает вероятность просрочек выплат по кредиту и страховые случаи. На основе обучающей выборки строится индивидуальная модель под задачи конкретной компании. Если резюмировать: бизнес-аналитика отвечает на известные вопросы, анализирует установленные показатели, помогает принимать тактические решения и оперативно реагировать. Аналитика больших данных же помогает бизнесу задать новые вопросы и выявить новые возможности, обнаружить неизвестные метрики, задуматься над стратегическими инновациями.

##Возможен ли симбиоз BI и Big Data?##

Мы уже выяснили, что Big Data и Business Intelligence – понятия далеко не синонимичные. Однако цель у обеих технологий одна – оптимизировать и ускорить бизнес-процессы, дать руководителю полное представление о происходящем в компании, предсказать рыночные тренды, адаптировать продукты и услуги под потребности клиентов и помочь в принятии решений. Что же получается, когда технологии начинают работать в тесной связке? Эксперты уже отмечают, что в 2024 г. сегмент BI-аналитики «драйвили» технологии искусственного интеллекта и машинного обучения – благодаря им удавалось анализировать огромные массивы данных. Наблюдается рост и использования предиктивной ИИ-аналитики, которая помогает прогнозировать рыночные тенденции и выводить на новый уровень тактическое и стратегическое планирование. Проникновению технологий Big Data в BI-аналитику также способствует развитие облачных инфраструктур. Компании самых разных отраслей активно пользуются облаками, которые делают аналитику в реальном времени проще и дают доступ к большим наборам данных в любое время из любого места. Интегрировать большие данные в процессы BI возможно: например, технологии больших данных могут использоваться для формирования структуры в неструктурированных источниках данных – таким образом, чтобы инструменты BI могли работать с информацией. Или аналитика больших данных может предоставлять прогнозы в виде таблиц, которые инструменты BI могут интегрировать в панель управления обслуживанием клиентов. Похожим образом специалисты по данным могут интегрировать BI в рабочие процессы аналитики больших данных, особенно если им необходимо использовать хорошо структурированные данные в своей аналитической работе. Для поддержки таких интеграций появилась новая архитектура платформы – data lakehouse, которая предоставляет единую платформу как для BI, так и для приложений аналитики больших данных. Например, если BI-аналитика может каждый месяц формировать панель показателей продаж по регионам или продуктам, аналитика Big Data способна агрегировать огромное количество структурированных и неструктурированных данных, чтобы, например, смоделировать продажи нового продукта (если используются предиктивные модели машинного обучения). Пока BI-система формирует коэффициент оборачиваемости запасов по местоположению, технологии больших данных прогнозируют рыночные тенденции. Бизнес-аналитика фиксирует показатели своевременной доставки, аналитика Big Data – анализирует риски нарушения цепочки поставок. При этом противопоставлять две технологии друг другу часто не имеет смысла, так как методы Big Data агрегируют огромное количество данных и достраивают неизвестные и неочевидные факты о них, а BI-системы, по сути, закрывают следующий шаг – дают возможность визуализировать данные. Как бы то ни было, интеграция технологий больших данных и платформ бизнес-аналитики несет множество преимуществ. Компании, которые быстро адаптируются к изменяющимся реалиям, быстрее реагируют на новые запросы клиентов, перестраивают свою бизнес-стратегию, меняют способы продвижения продуктов и услуг. Сокращение затрат, оптимизация бизнес-процессов – все это также становится проще благодаря симбиозу больших данных и BI-аналитики.