С ухудшением экономических условий перспективы рынка бизнес-аналитики оказались под вопросом. Потребителями подобных решений всегда были финансовые институты, организации из сферы услуг и торговли, а также производственные предприятия. Сейчас многие из них оказались в тяжелой ситуации.
"Очевидно, бизнес-аналитика останется критически важной для бизнеса технологией, и ее важность может только усилиться", - заявил региональный директор IDC по России и странам СНГ Роберт Фариш на конференции IDC Business Intelligence Roadshow 2008. Другой вопрос, найдут ли компании возможность в крайне непростое время выделять на внедрение и развитие аналитических инструментов солидные финансовые средства, отметил он. Помимо дефицита ресурсов, их будут останавливать и высокие проектные риски: "управленческие" проблемы BI-проектов некуда не пропали, более того, со взрывным ростом корпоративной информации их число только выросло.
Кризис стимулировал "естественный отбор" компаний, определив, для кого из них действительно важны аналитические решения, кто рассматривает информацию как важный актив. Такие предприятия не станут останавливать не только проекты, находящиеся на стадии внедрения, но и те, где лишь начаты тендерные процедуры.
Однако главной проблемой будут именно значительные инвестиции и длительный срок проектов. Сами по себе аналитические приложения могут быть и недорогими, но для их эффективного функционирования необходимо построение хранилища данных. Как показывает практика, без этого предварительного этапа, который может длиться годами, внедрение средств бизнес-аналитики является хорошим способом выбросить деньги на ветер.
Кроме того, без контроля полноты и достоверности данных хранилище как источник "единой версии правды" - не более чем миф. Компании начали понимать, что хорошее качество данных требует усилий и денег, а плохое – препятствует достижению стратегических целей. Тем не менее, чтобы проект по "очистке" данных имел смысл, необходимо найти того бизнес-руководителя, кому он нужен. Примером заинтересованного менеджера может служить руководитель отдела маркетинга, которому нужны качественные клиентские данные. Под качеством при этом следует понимать не только полноту и отсутствие "дублей", но и стандартизацию записей, а также соответствие данных целям бизнеса. В силу этого качество данных отнюдь не является чисто технической проблемой.
"В популяризации средств бизнес-аналитики главным фактором является простота их использования",- утверждает Марин Безич, руководитель направления "Платформы приложений" Microsoft в Центральной и Восточной Европе. При этом системы должны быть не только ориентированы на бизнес-пользователей, но и полезны для максимально широкого круга сотрудников.
Стратегия Microsoft, все активнее ведущая себя на рынке бизнес-аналитики, заключается во встраивании аналитических инструментов в уже знакомые пользователям офисные приложения. Привычный интерфейс не только положительно влияет на быстроту обучения, но и обеспечивает изначальную лояльность пользователей. Например, если в большинстве организаций процессы бюджетирования поддерживаются с помощью Microsoft Excel, то не обязательно принуждать сотрудников к переходу на другой, специализированный продукт. Достаточно сделать используемые офисные приложения "умнее", встроив в них специализированный инструментарий.
Действительно, во многих компаниях для выполнения аналитических операций традиционно используют Excel. Он, как признает Безич, не отвечает даже минимальным требованиям обеспечения безопасности информации. Кроме того, документы Excel трудно интегрировать в рабочие процессы, а еще труднее консолидировать данные, содержащиеся в них. Фактически при проведении любой аналитики на консолидацию уходит 90% времени.
"Тем не менее, если используемое решение устраивает всех пользователей и компания при этом не ощущает никаких узких мест, то менять его не имеет смысла", - считает Павел Лихницкий, генеральный директор компании Data Integration Software. Необходимо, чтобы сотрудники компании сами осознали необходимость изменения своих бизнес-процессов. При этом лучше начинать с точечных решений, но при этом иметь четкую стратегию, чтобы не получить в итоге малосвязанные "островки BI".