3-е поколение BI от Qlik: комплексный платформенный подход

Пожалуй, никто не будет спорить с тем, что данные – это стратегически важный актив, который таит в себе огромную потенциальную ценность. Основная задача аналитики заключается в том, чтобы высвободить эту ценность, предоставив человеку плодотворные идеи, которые двигают вперед процесс трансформации и, в конечном счете, дают бизнесу преимущества перед конкурентами. Чтобы каждый на предприятии мог получить возможность генерировать такие идеи, компания Qlik разработала собственную концепцию и «дорожную карту» на основе трехвекторного платформенного подхода:

Демократизация данных

Все данные, а также любые их сочетания, доступны всем пользователям посредством управляемых, подготовленных для аналитики, охватывающих все предприятие информационных каталогов.

Ассоциативная индексация (Associative Indexing) (x) Дополненный интеллект (Augmented Intelligence) = AI 2

Опираясь на нашу уникальную Ассоциативную технологию, когнитивный движок (Qlik Cognitive Engine) предлагает вниманию пользователей собственные аналитические находки, которые помогают им быстрее постигать новое в процессе исследования данных, развивают у них навыки работы с данными и повышают уровень доверия к ним.

Встраиваемая аналитика от периферии до высшего звена

Аналитика больше не является самоцелью – она становится помощником в принятии всех решений, проникая во все процессы повседневной деятельности предприятия посредством встраиваемой аналитики. Это касается как решений, принимаемых людьми, так и тех, которые принимают машины – например в областях IoT и автоматизации.

Демократизация данных

Когда вы пытаетесь решить сложную проблему, система помогает взглянуть на нее с нескольких точек зрения. Когда вы пытаетесь решить сложную бизнес-проблему, система помогает исследовать множество наборов данных из множества источников и понять, как они связаны. Чтобы добиться успеха в этом, бизнес-пользователю необходимо без помех исследовать всю совокупность потенциально значимых данных, не создавая при этом угроз для их безопасности.

Большинство поставщиков решений для аналитики требуют перемещения данных в единый репозиторий, например из тех, что называют «хранилищами» (Data Warehouse) или «озерами» данных (Data Lake). Но у большинства предприятий с этим возникают проблемы: лишь около 20% от общего объема структурированных данных удается упаковать в хранилище. А как насчет остальных данных? Что делать с массой новых источников, получающих прописку в Интернете? И куда пристроить все эти источники неструктурированных данных, которые живут на периферии предприятия?

Как усовершенствовать работу с данными

Мы в компании Qlik придерживаемся другого подхода. Мы даем вам возможность построить общекорпоративную схему управления данными, которая полностью интегрирует все ваши данные, полученные из любых источников, независимо от того, насколько велик их объем и где они хранятся. Эта схема обеспечивает централизованный, управляемый доступ ко всем данным, структурируя их так, чтобы их сразу удобно было анализировать с учетом всего спектра вариантов применения.

Кстати, мы не станем заставлять вас куда-либо перемещать данные. Вместо этого мы предлагаем вам воспользоваться нашим Ассоциативным движком для индексации «больших данных» – Associative Big Data Indexing Engine ™ – чтобы сформировать систему метаданных, в которой будут представлены и проиндексированы все нужные элементы. Наша запатентованная Ассоциативная технология строит карту всех взаимосвязей между всеми элементами данных, готовя их к анализу.

С Qlik можно выделять часто используемые группы источников или группировать их по любому уникальному сочетанию признаков, управлять наборами данных и обеспечивать их защиту внутри любой группы, получать доступ к ним через корпоративные каталоги – и сразу же использовать их для решения множества различных аналитических задач. Поскольку все пользователи имеют доступ к одним и тем же каталогам, результаты анализа не противоречат друг другу, и пользователи начинают доверять им. И, разумеется, все это происходит в высокоорганизованной, управляемой среде, которая соответствует установленным правилам информационной безопасности и обеспечивает соблюдение требований нормативных документов, таких как Генеральный регламент ЕС о защите данных (GDPR).

Ассоциативная индексация (Associative Indexing) (x) Дополненный интеллект (Augmented Intelligence) = AI 2

AI 2 : Союз машинного обучения и человеческой интуиции

Наш подход к построению Дополненного интеллекта опирается на нашу уникальную технологию Ассоциативной индексации, основа которой – комбинирование выявленных машиной закономерностей с интуицией человека. По мере того, как пользователь интерактивно исследует данные, программа предлагает ему новые углы обзора информации, подбрасывает идеи для дальнейшего исследования. Человек будто получает рентгеновское зрение, начинает замечать взаимосвязи, на которые в противном случае не обратил бы внимания.

Это сочетание нашей технологии Ассоциативной индексации (Associative Index) с Дополненным интеллектом (Augmented Intelligence) мы обозначаем «AI 2», намекая на многократное расширение возможностей по сравнению с решениями на основе искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI). Принцип «AI 2» развивает навыки пользователя в области работы с данными, ускоряет процесс их осмысления и упрощает разбор сложных проблем, касающихся вариантов применения аналитических данных. Схема взаимодействия «человек-машина-человек» делает мощные аналитические инструменты доступными все более широкой аудитории, устраняя, наконец, «узкие места», которых нельзя избежать, если обязательным звеном цепи является специалист по работе с данными или бизнес-аналитик. Это –тот самый прорыв, которого мы ждали, тот самый подход, который позволяет извлечь максимум пользы из ваших данных.

Дополненный интеллект не может работать без двух важнейших компонентов: полного доступа к схеме управления данными на уровне предприятия и индексации всех известных взаимосвязей между значениями отдельных элементов данных. Именно эти два ингредиента лежат в основе платформы Qlik. И когда мы добавляем к ним когнитивный движок Qlik Cognitive Engine, доступный пользователю в простом визуальном интерфейсе с возможностью общения на человеческом языке, то получается совершенно уникальный продукт, явно превосходящий решения конкурентов.

Взаимодействие этих трех технологий экономит время, затрачиваемое на получение новых знаний, выводя на первый план полезные, значимые, меняющие реальность факты, ускоряя путь от «сырых» данных к трансформации:

Данные » Информация » Понимание » Действие.

Встраиваемая аналитика от периферии до высшего звена

В более ранних поколениях BI пользователь обычно получал в качестве конечного результата отчет, информационную панель или аналитические выкладки в специальном приложении, работающем отдельно от бизнес-инструментов, позволяющих сделать шаг от понимания к действию. При таком подходе аналитика представляет собой цель, а не средство достижения цели.

Разумеется, в системах формата B2C есть неплохие примеры интерактивной аналитики – возьмем, к примеру, концепцию выбора оптимального предложения для клиента Next Best Offer. Заметим, однако, что подобное нечасто встречается при использовании ориентированных на сотрудника BI-моделей. Если сотрудники хотят научиться действовать, опираясь на данные, им необходимо:

  1. Знать, какие отчеты и панели инструментов вывести на экран для решения той или иной задачи
  2. Понимать, как взаимодействовать с данными
  3. Разбираться в том, что означают для них те или иные данные
  4. Определять, какие действия предпринимать в той или иной ситуации

Соответственно, случаи применения аналитики как инструмента для принятия решений все еще весьма редки, и реальной пользы из данных извлекается слишком мало.

Эти две проблемы – аналитика как цель, а не как средство, и недостаточно широкое применение аналитики в принятии решений – должны быть решены.

Создание основ для всепроникающей аналитики

Qlik первой из всех BI-компаний разработала аналитическую среду работающую на масштабируемой, открытой и расширяемой платформе, которую можно развернуть в самых разных средах – от корпоративных серверов и общедоступной облачной инфраструктуры до периферийных устройств и IoT-решений. Мы избрали этот подход, потому что знаем, насколько более ценной может стать аналитика, если внедрять ее там, где принимаются решения.

Наша архитектура, реализованная на микросервисах и контейнерах, выступает в качестве основы для масштабирования и доставки средств аналитики на объекты IoT и периферийные устройства. Используя те же API-интерфейсы, которые использовали инженеры Qlik при разработке Qlik Sense®, разработчики могут внедрять инструменты аналитики непосредственно в производственные приложения и процессы. Аналогичным образом, с помощью Qlik Core® разработчики могут внедрять и развертывать аналитику на периферии, чтобы анализировать и фильтровать данные, выдвигая на передний план наиболее интересные из выявленных фактов и закономерностей.

Основная задача платформы Qlik – вооружить средствами аналитики все подразделения, технологические объекты и направления деятельности вашего предприятия, от новичка до генерального директора, от периферийных устройств вашей сети до ключевых систем технологической поддержки бизнеса. При этом платформа представляет вниманию пользователя уникальные сценарии полезного применения результатов ее работы, устраняя разрыв между данными и действиями.

Подписка

RSS-материал