27 декабря 2013 г.

Интерес ИТ-директоров к бизнес-аналитике (BI) и другому аналитическому ПО останется  высоким до 2017 года, прогнозирует Gartner. Преимущества принятия решений исходя из фактов, видят руководители в самых разных областях обслуживания бизнеса, включая маркетинг, продажи, управление цепочкой поставок, производство, проектирование, управление рисками, финансы и кадровую работу.

«Крупные перемены в мире BI и аналитики неминуемы; речь идет о  доминировании методов обнаружения данных, более широком использовании потоковых данных о событиях в реальном времени и, в конечном счете, ускорении расходов на BI и аналитику, когда технология "больших данных" станет, наконец, зрелой, - пишет Рой Шульце, вице-президент и ведущий аналитик Gartner. - Поскольку стоимость сбора, хранения данных и управления ими продолжает снижаться, организации применяют  BI и аналитику в гораздо более широком спектре ситуаций».

Компания Gartner дала следующие прогнозы для рынка BI и аналитики:

К 2015 году большинство вендоров BI сделают платформу обнаружения данных своим главным предложением в этой области, акцент здесь  сместится с отчетности на анализ.

В последние несколько лет рынок BI-платформ рос главным образом за счет организаций, инвестирующих в проекты консолидации под руководством ИТ-отделов с целью стандартизировать BI-платформы под эгидой ИТ для своих крупномасштабных официально принятых систем. Как правило, эти системы были централизованными, с высокой степенью управления, когда производственные отчеты от ИТ-отделов  направлялись менеджерам и специалистам по анализу информации.

Gartner прогнозирует, что в дальнейшем организации будут стремиться направлять свои будущие инвестиции не на средства отчетности, разработанные ИТ-отделом, а на инструменты аналитики, выбираемые самим бизнес-пользователем. Главные усилия ИТ будут направлены на моделирование данных и полное управление ими. Как результат, к 2015 году обнаружение данных придет на смену статичной отчетности, которую предоставляет ИТ, в качестве доминирующей парадигмы взаимодействия пользователя с аналитикой и BI в новых внедрениях.

В то же время, созданная ИТ-отделом «официальная» отчетность не исчезнет, но будет меньше  использоваться  аналитиками. Сегодня лишь 30% бизнес-пользователей имеют непосредственный доступ к BI и аналитике, но эта цифра будет расти.

«Руководителям BI следует внимательно изучить перспективные планы разработки как вендоров обнаружения данных, так и нацеленных на ИТ, и определить, насколько они пригодны к тому, чтобы удовлетворить растущие требования бизнес-пользователей и организаций, - пишет Шульце. - Важно понимать: что-то одно не может устроить  всех».

К 2017 году более 50% всех внедрений аналитики будут построены на использовании потоков данных о событиях от оснащенных датчиками машин, приложений и/или отдельных людей.

Организации всё лучше осознают экономическую ценность информации и видят возможность собирать и применять еще большие объемы данных и будут ожидать доступа к технологиям аналитики, способным извлекать смысл из потоков событий. Это выходит за рамки традиционных, основных на сегодня средств BI, переходя в область технологий, позволяющих быстро анализировать отдельные аспекты и делать выводы.

Чтобы генерировать и собирать эти данные от физических объектов и других источников событий, рынок будет расширяться; получат распространение гибкие, многоцелевые датчики температуры, влажности, вибрации, давления, звука, освещенности/цвета, датчики потребления электроэнергии и других ресурсов, датчики движения, выражения лица, интонаций голоса, контроля за состоянием здоровья и др.

Более того, такие данные о событиях, поступающие  от физических объектов (эксплуатационной технологии, OT), будут порой комбинироваться с данными о событиях от административных ИС (информационных технологий, ИТ) для построения более информационно-насыщенных и  мощных комплексных систем (создавая конвергенцию ИТ и OT).

Вендоры ИТ и потребительских продуктов также торопятся снабдить свои товары способностью собирать и передавать больше данных о потреблении. В частности, несколько вендоров SaaS-приложений изобретают «встречные предложения» заказчикам («услуга за услугу»), позволяющие им использовать деперсонализированные данные клиентов для различных коммерческих целей.

«Руководителям бизнеса, не связанным с ИТ, следует создать список всего диапазона текущих данных, собираемых их продуктами и услугами, и рассмотреть, какую еще ценную информацию можно было бы собрать датчиками, - пишет Шульце. - Менеджерам приложений и других ИТ следует сделать так, чтобы данные, собираемые от ИС, приложений, устройств и пользователей, были максимальными, с одновременным учетом влияния на деловые показатели и вероятной будущей значимости для бизнеса».

К 2017 году аналитические приложения, предлагаемые вендорами ПО, станут  неотличимы от аналитических приложений, предлагаемых поставщиками услуг.

Традиционные вендоры аналитических платформ понимают: чтобы выйти  за пределы традиционных профессиональных пользователей, они должны предоставить готовую сводку знаний в предметной области в комплекте с приложениями, что сделает  возможным самообслуживание для более широкого круга пользователей. Поставщики услуг стремятся превратить работу над заказными проектами и знания в конкретной области в многократно внедряемые решения, которые могли бы шире применяться  другими организациями.

В результате организации-заказчики, выбирающие аналитические приложения, получат  гораздо более широкий выбор потенциальных поставщиков для оценки. Организации, оценивающие вендоров ПО, смогут почти всегда найти SaaS-версию их пакетного приложения, и сходство реализованных принципов будет смещать акцент конкуренции на предметные знания, встроенные вендорами в их приложения. Вендоры ПО будут всё в большей степени сталкиваться с «сотрудничеством-конкуренцией» (co-opetition) со своими традиционными каналами поставщиков услуг, заставляющих их наращивать собственные возможности профессиональных услуг. Поставщики услуг будут использовать готовые пакеты приложений как неотъемлемую часть своих отношений с заказчиком, подразумевая, что главная специализация заключается в услугах, которые они предоставляют.

Вплоть до 2016 года расходы на BI и аналитическое ПО будут  расти ограниченно, лишь на единицы процентов.

Несмотря на сильный интерес к BI и аналитике, неясность, связанная с «большими данными», замедляет расходы на BI и аналитическое ПО. Вплоть до 2016 года поставщики услуг будут зарабатывать на этом рынке, ликвидируя разрыв между имеющейся технологией «больших данных» и ее коммерческими применениями. По мере совершенствования технологий Big Data и доступности большего количества «пакетов интеллектуальной собственности» аналитика «больших данных» будет всё более отвечать реальным потребностям, выходить на мейнстрим и, в конечном счете, кардинально преобразует эту сферу.

Недавние исследования Gartner показывают, что лишь 30% организаций инвестировали в технологии Big Data, при этом лишь четверть из них (8% общего числа) внедрили в производственный процесс. Это оставляет место для значительного будущего роста.

Аналитика непосредственно вписывается в тенденцию охвата «больших данных», где растущий объем, скорость поступления и разнообразие самих данных создают возможности за рамками традиционных, устоявшихся областей применения BI. В то же время, это делает закупку аналитики более крупным и технически более сложным мероприятием, чем раньше.

Парадоксально, но неясность, окружающая термин «Big Data», и неопределенность осязаемого выигрыша от «больших данных» отчасти стали  причиной  слабого роста  рынка BI и аналитики. Процессы закупки замедлились, и держатели бюджета стараются выбрать самые верные инструменты для конкретных применений. Тем временем BI и аналитика по-прежнему останутся на первом плане для ИТ-директоров. Ситуация изменится к лучшему, когда эти услуги превратятся в коммерческий продукт. Ожидается, что это произойдет где-то около 2016 года. После 2016 года аналитика «больших данных» проникнет почти во всё, что мы делаем, помогая обществу двигаться дальше в цифровой век.

Источник: Пресс-служба компании Gartner