Йен Абрамсон, EPAM Канада: «Инновации в BI порождает любопытство»

Оставить комментарий
Йен Абрамсон, EPAM Канада: «Инновации в BI порождает любопытство»

Во время очередного визита в Минск Йен Абрамсон, директор группы Enterprise Data в бывшей канадской компании Thoughtcorp, сегодня известной как EPAM Канада, рассказал о том, как сегодня развивается сфера бизнес-аналитики. Профайл. Ответственный за построение EDM-экспертизы (Enterprise Data Management) в компании, Йен Абрамсон обладает более чем 20-летним опытом в разработке, дизайне и имплементации ИТ-решений, которые призваны обеспечить заказчикам успешное использование систем хранения данных и отчетности. Йен является активным участником сообщества Oracle (в сентябре в рамках конференции Oracle OpenWorld он провел семинар по вопросам будущего развития Big Data, помимо этого он является соавтором книги Oracle Database 12c Beginner’s Guide, которая скоро поступит в продажу). Ведет свой блог и участвует в работе независимого сообщества пользователей Oracle IOUG. Ранее в Минске выступал на BI Open House. Как истинный канадец, любит играть в хоккей, искренне считая, что ничто не укрепляет командный дух лучше. Йен абрамсон

— Йен, почему тебя заинтересовала область BI? — Я начал работать с данными, когда только-только пришел в ИТ-индустрию. Все начиналось с технической поддержки аналитической программы, похожей на SAS, а затем я стал заниматься поддержкой баз данных в Oracle. Все это позволило мне попробовать себя во многих ролях – администратора баз данных, разработчика приложений и позднее архитектора данных. Вполне естественно, что некоторое время спустя у меня случился «перекос» в сторону пользователей и анализа данных, а BI-сфера стала лучшим решением для этого. С точки зрения программных средств легко понять, как используются те или иные данные. Поэтому самое интригующее — это начать задавать себе вопросы о данных, понимать, какие тенденции и паттерны можно идентифицировать. Спустя 15 лет я начинаю двигаться в сторону концепции Big Data, поскольку именно она станет следующим шагом работы с данными.

— Что в твоем понимании есть BI?

— Для меня это создание доступа к информации, на основе которой организации могут принимать решения и понимать, как эти решения влияют на развитие бизнеса. Инструменты BI позволяют потребителям данных получить интуитивно понятную и ценную информацию, связанную с их ежедневной деятельностью. Да, все вокруг создания хранилищ данных давно известно, давно определены лучшие практики. Уже развиты BI-инструменты отчетности и мониторинга, всевозможные дашборды; они помогают разным компаниям становиться лидерами на рынке в силу укоренившейся у них культуры отчетности. Но при этом бизнес-аналитика открыла дорогу корпоративному любопытству, возможность исследовать и узнавать — вот где сегодня находится широкое поле для инноваций.

— BI — это все-таки бизнес или технологии?

— Это вопрос, на который нет простого ответа. Конечно же, сначала были данные. Но вместе с данными почти одновременно зародились и отчеты. BI-инструменты появились позднее как инструмент совершенствования отчетности. Обе составляющие важны. Конечно, BI – это технологии, которые улучшают бизнес-процессы. Необходимость принятия решений всегда была частью функционирования любого бизнеса. Но бизнес-аналитика стала лакмусовой бумажкой, помогающая понимать те данные, которые извлекаются из операционной деятельности организации.

— Каким ты представляешь будущее бизнес-аналитики?

— В ближайшем будущем все будет строиться вокруг инструментов визуализации. Ключевой станет способность подавать данные в наиболее простой и удобоваримой форме. Второй ключевой фактор — это эволюция данных и их рост. Эти два фактора и будут влиять на то, как развивается вся индустрия BI. Вопросы визуализации породили мэшапы — ориентированные на пользователя приложения, которые объединяют данные из нескольких источников на пользовательском и корпоративном уровне — и это растущий тренд в BI. Концепция наложения информации на карту или график, позволяющие пользователю выбирать конкретную географическую точку или менеджеру по продажам смотреть статистику конкретного магазина, — это мощный презентационный инструмент. С точки зрения данных мы наблюдаем их удивительный рост, но ограниченное использование. Именно с этим связано развитие Big Data, поскольку объем информации увеличивается невероятными темпами. Самая большая область роста — это неструктурированные данные, которые необходимо интегрировать с операционной информацией, чтобы получать дополнительную выгоду. Нашей целью в ближайшее время станет поиск пути, по которому неструктурированные данные можно будет исследовать с помощью нашего аналитического инструментария. Вопрос, насколько мы готовы к анализу Big Data? Я думаю, что мир готов. Мир в курсе, что каждый день совершаются миллиарды кликов, и из них можно извлекать прибыль. «Повзрослели» и технологии. Еще год назад мы только-только начинали говорить о концепции Big Data. В этом году мы уже говорим об элементарных пользовательских кейсах. И, вероятно, уже в следующем году мы будем говорить об улучшении производительности и возможности более эффективного использования инструментов Big Data. Я думаю, в следующие 2-5 лет нас ждут коренные изменения. Возможно, будет создан стандарт баз данных, который сведет их все к единому виду.

— Какие интересные BI-проекты выполняла команда Thoughtcorp в Канаде?

— Мы работали над BI-проектом для одного из канадских телекомов. В рамках него было необходимо обрабатывать 900 миллионов строк ежедневно и предоставлять информацию в маркетинговые системы, которые анализировали поведение пользователей и выстраивали на их основе маркетинговую стратегию. Это был сложный проект, который мы завершили удачно и смогли создать базис для качественной поддержки бизнеса. Еще один захватывающий проект мы реализовали для компании, которая занимается страхованием недвижимости в Онтарио. Мы проводили миграцию системы, которая была построена много лет назад. В ней не было заданной архитектуры, единого подхода к BI, а потому у аналитиков никогда не существовало единой истины. Это был случай, когда два департамента предоставляли разные цифры, потому что каждый отдел использовал свой источник данных. В итоге мы не только реализовали проект, но и помогли бизнесу вновь обрести уверенность в правильности тех отчетов, которые они генерировали, и данных, которыми они оперировали. Проект стал успешен благодаря нашей экспертизе в области Agile, построении баз данных и BI. С самого начала заказчик не был уверен, что получит необходимое ему решение, но используя Agile, мы смогли построить необходимую заказчику систему и организовать куда более эффективный рабочий процесс, нежели как при каскадной модели.

Йен абрамсон

— С какой озабоченностью со стороны бизнеса вы сталкиваетесь при внедрении BI-решений?

— Самая большая проблема заключается в том, что некоторые организации до сих пор не видят ценности либо не до конца понимают ценность внедрения BI. Они часто «зависают» между вопросами качества данных и интеграции данных — и в результате у них нет уверенности в получаемых данных и целесообразности внедренных BI-систем. Здесь важно то, что мы способны вернуть эту уверенность. Многие компании не верят, что внедрение BI позволит в будущем окупить затраты. Другим слишком трудно начать, и они только увеличивают отставание от конкурентов. В то же время организации, которые решились на внедрение BI, говорят об успешности этого шага. Говоря о технологиях, существует проблема стандартизации и выбора правильного инструмента, способного решить не только текущие задачи, но и те, которые могут появиться в будущем. В «Магическом квадранте» аналитической компании «Гартнер» в 2012 году отмечены около 30-40 инструментов. Это огромный список без четкого стандарта или подхода. На рынке существуют многочисленные лидеры, как Cognos, MicroStrategy, Oracle, SAP Business Objects, а инструменты разработчиков второго эшелона вообще кажутся нескончаемыми и сбивают с толку. С другой стороны, топлива в огонь подливает open source — тем, как они соперничают, как их функционал отличается от решений «промышленной сборки». Компании вынуждены решать, что лучше — потратить миллионы долларов на зарекомендовавшее ПО или намного меньше на open source, и будут ли эти миллионы работать.

— Существует ли пропасть между рынком труда и BI-технологиями?

— Подбирая BI-специалистов, мы везде встречаемся с одной и той же проблемой. Никто не обучает бизнес-аналитике. BI объединяет технологии и бизнес, а потому очень редко можно найти специалиста с навыками работы в обеих областях. К примеру, в университетской программе моей дочери бизнес-аналитика представляет собой семестровый курс, а в другом университете есть программа MBA, упор в которой ставится лишь на отчетности. Бизнес-школы только сейчас начинают вводить в курс бизнес-аналитику, но эта пропасть остается. Как результат, BI-специалисты становятся такими через получение практического опыта. Много раз мы привлекали специалистов со стороны разработки баз данных, которые умеют обращаться с SQL, и прокачивали их знания в области BI. Либо обучали эффективному использованию BI-инструментов бизнес-аналитиков, которые понимают суть вещей на стороне бизнеса. Также стоит проблема поиска правильных людей, которые хотели бы увлечься сферой BI, даже несмотря на то, что это одна из самых растущих областей в ИТ.

Подписывайтесь на «Что к чему» —
анамнез и главные симптомы беларуского ИТ.
Цифры, графика, ничего лишнего. Выходит раз в 2 недели.
Спасибо! На указанный адрес отправлено письмо для подтверждения подписки.
Читайте также
Как управленец год пытался войти в ИТ. Не вошёл. Ушла жена-айтишница
Как управленец год пытался войти в ИТ. Не вошёл. Ушла жена-айтишница
Как управленец год пытался войти в ИТ. Не вошёл. Ушла жена-айтишница
55 комментариев
Мастер-класс: Как подготовиться к интервью на английском в международную компанию
Мастер-класс: Как подготовиться к интервью на английском в международную компанию
Мастер-класс: Как подготовиться к интервью на английском в международную компанию
Что помогает и мешает найти первую работу. У айтишников и вайтишников — общий топ-5
Что помогает и мешает найти первую работу. У айтишников и вайтишников — общий топ-5
Что помогает и мешает найти первую работу. У айтишников и вайтишников — общий топ-5
1 комментарий
«Если узкий спец закурил, надо радоваться». В LinkedIn спорят про курение на интервью
«Если узкий спец закурил, надо радоваться». В LinkedIn спорят про курение на интервью
«Если узкий спец закурил, надо радоваться». В LinkedIn спорят про курение на интервью
29 комментариев

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.