Записи с меткой Gartner

Next-Generation analytics — что это?

0

Недавно компания Gartner опубликовала 10 стратегических технологий 2012 года, которые должны оказать влияние на корпорации в ближайшие 3 года, среди которых (не буду переводить, дабы не исказить исконные понятия):
1. Media Tablets
2. Mobile-Centric Applications and Interfaces
3. Contextual and Social User Experience
4. Internet of Things
5. App Stores and Marketplaces
6. Next-Generation Analytics
7. Big Data
8. In-Memory Computing
9. Extreme Low-Energy Servers
10. Cloud Computing

В принципе ничего супер нового нет, да и суть не в том, чтобы забраковать статью или дать подробное разъяснение каждой из технологии. Суть в том, что меня зацепило понятие «Next-Generation Analytics», ну и заинтересовал пункт 3, о котором я думаю можно поговорить в следующий раз, потому как эта тема заслуживает отдельной заметки и для аналитиков может быть очень интересной.

Возвращаемся к NGA. Прямо интрига нарисовалась, чего же все-таки нового такого изобрели? Попытаюсь описать, что они подразумевают под этим понятием.  В общем они говорят о новом образовавшемся тренде в аналитике. Первый был — анализ исторических данных, второй анализ исторических и онлайн данных и предсказание поведения в будущем, и теперь аналитика вступает в третью фазу — комплексный анализ данных не только количественный, но и качественный, причем не только текстовой информации, но и видео, голоса и т.д. При этом тренд направлен на принятие совместных решений. Симуляция, прогнозирование, оптимизация и другой инструментарий для анализа и оптимизации течения каждого бизнес-процесса, в котором может быть задействовано более одного подразделения компании, а не только больше информации для объяснения исторических событий.

В общем-то как всегда ничего нового не происходит, потому как, так или иначе, инструментарий использовался, был доступен, но в то же время, я думаю, появится больше специализированных программных продуктов, которые будут направлены на глубокий анализ каких-то конкретных событий. А маркетологи вендоров зацепятся за этот тренд, чтобы, несомненно, заработать побольше денег.

Надеюсь, конечно, что мы действительно получим интересный инструментарий в течение этих 3-х лет, а не все те же старые продукты в новой упаковке при новом позиционировании.

Удачи Вам, следите за обновлениями в блоге!

 


IBM некоторые новости и обзор Cognos TM1

0

Вчера был на встрече в IBM, смотрел функционал системы бюджетирования Cognos TM-1, которая также как и Oracle Hyperion Planning, построена на многомерной СУБД.

Какие бы я интересности выделил в этой системе. Система может выступать в качестве реального инструмента аналитика для планирования продаж. Реализован функционал автоматической увеличения показателей по году с учетом сезонности, распределения по подразделениям и товарным категориям. Достаточно встать на итоговую цифру, указать, что она должна увеличиться на столько-то, указать какие периоды не должны меняться, указать какие категории должны участвовать в увеличении и система сама распределит по пропорции данные показатели. Поидее ничего особенно, достаточно также поупражнятся в Excel-е, но у кого несколько тысяч товарных категорий, тот поймет, что если по каждой товарной категории необходимо заложить свою логику, то необходимо взять ряд, перенести его, рассчитать доли, умножить сумму увеличения на каждую из этих долей, после чего добавить к исходному показателю. Достаточно трудоемко, здесь все реализовано много проще.

Доступен как Web-интерфейс, так и Excel, реализована функция write для изменения данных в БД. Можно менять в Excel-е и сохранять изменения на сервере. Кто знаком с BI-системами, тот понимает что там только функция read, поэтому для полноценной аналитики BI-системы не очень-то подходят. Хотя в OHP это тоже есть.

Понятно, что есть базовый статический функционал, свои мини-дешборды, которые реально отображают ключевые показатели, очень удобно визуально, когда количество подразделений большое, проверять на адекватность финансовые показатели, выводя на дешборды, например маржу, динамику выручки и т.д.

В общем у кого есть потребность в реальном инструменте для прогнозирования, анализа финансовых показателей, система в данном случае очень гибка. Но как и все продукты IBM имеет недостаток в виде цены.

Еще одна приятная новость для пользователей SAP. Все-таки SAP и IBM договорились по поводу использования SPSS совместно с решениями SAP в качестве аналитической части. Если бы не договорились, SAP бы значительно ослабил позиции. А так пока еще повисят в лидерах.

Удачи Вам в выборе инструментария!


Целевой маркетинг и Data mining

0

Сегодня мы поговорим о сочетании, которое позволяет делать значительный прорыв в продажах и маркетинге при том же маркетинговом бюджете.

Что такое целевой маркетинг мы с вами разобрались здесь.

Что такое Data mining и типы закономерностей, выявляемых методами здесь.

Теперь, если смешать эти 2 понятия, то что мы получим:

1. Data mining применять для выявления тех клиентов, которые наиболее склонны к покупке или выявлять те группы товаров, которые могут быть в большей степени приобретены конкретным клиентом.

2. Проводить целевые маркетинговые кампании на те группы абонентов, которые мы выявили с помощью методов Data mining-а.

3. Результат будет отражаться в дополнительном числе клиентов, которые купят у Вас товары.

Все дело в том, что Вы будете коммуницировать лишь с теми группами абонентов, контакт с которым может иметь наибольшую вероятность на успех или выбирать те группы товаров, которые могут пользоваться большей популярностью у данной группы клиентов.

Давайте рассмотрим несколько примеров, чтобы было понятно, о чем я говорю. Вот, например, представим, что пользователь выбирает бытовую технику. Пусть будет холодильник. Что мы можем сделать с помощью методов Data mining? Ну во-первых проанализировать поведение абонентов, которые покупают холодильник. Что еще они могут купить? Дополнительные формы для льда, формы для заморозки фруктов, и т.д. Т.е. сопутствующие товары. Соответственно, если Вы расширяете свой ассортимент именно этих принадлежностей, то Вы увеличиваете вероятность дополнительной покупки, следовательно увеличиваете чек. Но заметьте, что в данном случае Вы коммуницировали именно с тем клиентом, который с большей вероятностью купит этот товар. Если Вы начнете предлагать формы для заморозки льда или заморозки фруктов клиенту, который смотрит микроволновые печи, то с большей долей вероятности Вы получите отказ.

Удачное сочетание товаров позволяют выявлять методы Data mining-а. Конечно в примере Выше я привел пример более простой. Т.е. для его выявления не обязательно использовать сложный инструментарий. Теперь давайте посмотрим другой пример. Более изящный. Вы, например, продали водоочиститель со сменными фильтрами. Вы знаете, например, что рекомендуемый срок использования фильтра 1 месяц. Если Вы ведете базу таких клиентов, их контактные телефоны. То позвонив через месяц своему клиенту и Вы можете ему мягко напомнить о том, что рекомендуемый срок использования фильтра заканчивается, не хотите ли Вы его поменять, а звоните Вы ему только потому что у Вас в магазине проходит акция на данный тип фильтров. Звонок дорогой канал коммуникации, достаточно прислать СМС с уведомлением и можете быть уверены, клиенты будут рады этому напоминанию. И непременно заглянут в Ваш магазин в ближайшее время. Заодно может быть еще что-то приобретут.

А что если клиент, который зашел к Вам в магазин и смотрит детские товары? Пара наводящих вопросов и Вы уже точно знаете, покупается товар собственному ребенку или в подарок племяннику. А если ребенок свой. То тут можно рекомендовать сколько угодно товаров —  от детского порошка, до развивающих комплексов по возрастам. А если Вы ведете базу таких клиентов, представляете какой это кладезь информации? Если ребенку берут игрушки для возраста 3+? О чем Вы уже знаете, правильно, что через год точно будут брать 4+? А что в это время дети изучают?  … Пара книжек по воспитанию детей и Вы уже гуру по продаже детских товаров.

Надеюсь на продемонстрированных примерах стало немного понятнее, как используются методы Data mining? В первом случае это ассоциация, во втором ассоциация + классификация, в третьем классификация и кластеризация, если мы формируем набор товаров под определенные возрастные группы детей.

В чем может быть ошибка применения этого сочетания?

В отсутствии заранее разработанного сценария маркетинговой коммуникации, раз; неправильном целеполагании, два; некорректном применении самих методов Data mining.

Конечно, дело может не касаться даже правильности или неправильности применения конкретного метода, проблема может заключаться в неправильном отборе обучающей выборки и т.д. То есть вроде все делали правильно, а отклик лишь на доли процентов выше. Для крупных компаний, конечно и сотые доли процентов, это результат. Но по большей степени это может наталкивать на мысль, что некорректно применяются сами методы.

Поэтому правильно проводите отбор данных для «обучения»:

1. Выборка для обучения не должна содержать выбросов и аномалий. Аномалии требуют тщательного изучения. А выбросы в данном случае это некое нехарактерное для большинства клиентов поведение. Их лучше исключить.

2. Выборка для обучения должна иметь схожие характеристики с общей клиентской базой. Например, те же средние, медиану, доли покупаемых товаров и т.д. Если это будет не так, то вероятность отклика может снижаться. Результат непредсказуем. Но с большей долей вероятности положительная реакция будет много ниже, чем при правильном применении метода.

Применяйте проверенные инструменты, пытайтесь понять, что за параметры стоят по умолчанию. Чем проще метод, тем проще интерпретировать результат. В большинстве случаев результат моделирования никак не зависит от применяемого инструментария. Но многие аналитики считают, что чем больше «наворотов» имеет инструмент, тем лучше результат. Заблуждаются. К сожалению, если была бы прямая зависимость, то все компании в очередь стояли бы за SAS и SPSS. Действительно, инструментарий здесь один из наиболее навороченных. Процесс применения методов интуитивно понятен. Согласно аналитиков Gartner, эти инструменты одни из наилучших в мире.Но это вовсе не означает, что применение любых других инструментов даст худший результат, вовсе нет. Вопрос может быть во времени, требуемом на анализ информации. Если время принятия решения не критично, не обязательно смотреть дорогие инструменты.

Если у Вас будут вопросы по применению методов, Вы можете направить их на адрес электронной почты cases@fsecrets.ru.

О других способах применения инструментов Data mining и о самих инструментах, читайте на страницах моего блога.

Удачи Вам в моделировании!


BI — тенденции

0

Мировой рынок

В 2009 году мировой рынок BI-систем существенно замедлил темпы роста, что стало отражением кризисной ситуации, в которой оказался весь мировой ИТ-рынок вследствие глобальной экономической депрессии. Однако, положительная динамика рынка продемонстрировала возрастающую роль BI-инструментов для трансформации бизнеса в новых условиях игры. Эта тенденция станет генеральной для развития мирового рынка BI-систем в ближайшие годы.

Объем и динамика рынка

В 2009 году Gartner оценила доходы вендоров на мировом рынке ПО для коммерческой разведки (BI), анализа бизнес-процессов и управления производительностью в $9,3 млрд, что на 4,2% выше показателей 2008 года ($8,9 млрд). Рост рынка в 2008 году относительно 2007 года был более существенным: тогда он составил 21,7%.

По предварительной оценке IDC, объем мирового рынка решений для бизнес-анализа составил в 2009 году $8,1 млрд, что на 2,6% больше показателей 2008 года. По оценке IDC, в 2008 году рынок вырос на 10,6% по отношению к 2007 году и достигал объема в $7,8 млрд. Эта оценка IDC относится только к бизнес-аналитическому инструментарию и не учитывает сегмент BPM-решений (Business Performance Management — управление эффективностью бизнеса). Отдельно рынок финансовых аналитических приложений и аналитических приложений для стратегического управления в 2009 году в мире составил $2,24 млрд. Расхождение с данными Gartner объясняется тем, что термин «бизнес-аналитика» на данный момент является зонтичным, и аналитические компании причисляют к нему разные классы программных продуктов

Вместе с тем, хотя обе оценки отражают замедление темпов роста рынка BI, аналитики сходятся во мнении, что положительный прирост его объема стал здоровым явлением на фоне других стагнировавших сегментов ИТ-рынка в один из самых сложных периодов истории рынка ПО. 2008 год для BI-рынка был назван «спокойным», и аналитики ожидали от 2009 года кардинальных перемен в отношении его дальнейшего развития, однако, этот прогноз оправдался не в полной мере.

Тенденции и доли поставщиков

В 2009 году на глобальном рынке BI закрепилась генеральная тенденция к консолидации и укрупнению, которая наметилась еще в 2007 году. Тогда в результате серии крупных поглощений ушли с рынка бренды Hyperion, Business Objects и Cognos, войдя в состав компаний Oracle, SAP и IBM соответственно.

В 2009 году вендоры первой пятерки по-прежнему удерживали совокупную долю рынка в 71%. Лидером рынка стала SAP с долей в 22%, с существенным отрывом за ней следуют Oracle (14,5%), SAS Institute Inc. (14,2%), IBM (12,2%) и Microsoft (7,9%). Позиции этих компаний на рынке BI изменились незначительно. Однако, IBM, Microsoft и MicroStrategy удалось заметно увеличить доходы от BI-приложений.
http://www.tadviser.ru/images/0/0d/Shares_BI_2010.jpg
Gartner, 2010

По мнению экспертов Gartner, несмотря на ярко выраженный тренд к консолидации рынка, проявившийся в минувшие годы, мировой рынок BI вместе с тем оставался в 2009 году достаточно открытым. Как большие, так и малые вендоры глобального рынка BI, предлагающие решения по требованию, open source или в «облаке», вынуждены были сосуществовать друг с другом и с новыми промышленными стандартами.

Доли вендоров глобального рынка BI в 2009 году (млн долл.)

Gartner, 2010

Несмотря на то, что пятерка крупнейших вендоров в 2009 году контролировала две трети BI-рынка, интерес к решениям, которые составляли до этого периферию рынка, значительно усилился, в особенности это относится к небольшим инновационным игрокам. Поэтому конкурентную борьбу, которая разыгралась на рынке BI-решений в 2009 году, аналитики Gartner сравнивают с борьбой «Давида и Голиафа».

Анализ рынка BI агенством Gartner, январь 2009 года

Главным фактором, побудившим бизнес обратиться к рассмотрению инновационных платформ, стали новые экономические реалии и необходимость немедленного извлечения пользы от внедрения ИТ-систем. Вместе с тем инновационные, самостоятельные BI-вендоры заинтересовали бизнес интерактивными и графическими интерфейсами для конечных пользователей, построенными на базе архитектуры in-memory, которые обеспечивают простоту и одновременно быстроту использования систем. Эти преимущества оказались настолько значимы, что бизнес-пользователи, выбирая такие системы, осознанно шли на риск получить в конечном итоге довольно фрагментарную инфраструктуру, состоящую из различных систем и приложений.

Конкурентная ситуация

Согласно данным «Магического квадрата» Gartner, в 2009 году «визионеры» предыдущего года стали «челленджерами», то есть перешли в разряд компаний второго дивизиона, которые следуют за лидерами: это справедливо для QlikTech и Tibco Software, В этом сегменте магического квадранта в 2009 году впервые представлена компания Tableau. Вес этих игроков на рынке все возрастает, отмечают аналитики. Эти компании сконцентрировались на предложении инновационного функционала BI-систем, который в противовес традиционным решениям, предполагающим формирования глобальных отчетов, позволил клиентам легко осуществлять навигацию по массивам данных и визуализировать полученные результаты.

Анализ рынка BI агенством Gartner, январь 2010 года

Задетые успехом этого подхода, лидеры рынка вынуждены были экстренно дать адекватный ответ, что, в частности, спровоцировало вывод на рынок таких решений как PowerPivot от Microsoft, SAP BusinessObjects Explorer от SAP, IBM Cognos Express от IBM и других. В Gartner отмечают, что «зета-подобное» движение из «визионеров» в «челленджеры», а затем в «лидеры» вообще является характерным.

Что касается лидеров 2009 года, то в 2010 году эффект, произведенный их ответом на вызовы «челленджеров», усилится, что, в свою очередь, может привести к дальнейшей консолидации рынка и вынудит «челленджеров» продолжать работать над инновациями. Невысокие результаты, которые продемонстрировали в магическом квандранте в 2009 году IBM и SAP вызваны тем, что эти компании еще не полностью пришли в себя после проведенных ими поглощений, тогда как Oracle, наоборот, уже удалось пережить последствия покупки и дальнейшей консолидации компаний Siebel и Hyperion.

Заметным явлением на рынке в 2009 году стал также рост сегмента open-source BI-систем несмотря на то, что функциональность таких решений по-прежнему не сопоставима с крупнейшими коммерческими платформами. Этот тренд нарастал в течение последних пяти лет. Хотя бюджеты open-source BI- проектов в среднем составляют около $30 тыс. (сумма годовой подписки), некоторые контракты, предусматривающие поддержку в долгосрочной перспективе, достигают $0,5 млн, что сопоставимо со стоимостью большинства коммерческих конкурирующих решений, отмечает Gartner. Значительный рост этому сегменту обеспечили не только компании, ориентированные на экономию ИТ-бюджетов, но и сами вендоры коммерческих приложений, которые используют open-source BI для увеличения функциональности своих собственных программных продуктов.

Сегменты рынка

В 2009 году, по данным Gartner, все три подсегмента глобального рынка решения для бизнес-аналитики продемонстрировали рост, однако, непосредственно BI сегмент развивался более высокими темпами по сравнению с CPM и BPM-системами.

Объем глобального рынка BI с учетом подсегментов в 2009 году (млн. долл.)

Gartner, 2010

Сегмент BI остался в 2009 году крупнейшим, составив 64,2% от совокупного объема рынка. На сегмент CPM и BPM-решений пришлось 20,8% и 15% объема рынка соответственно. Относительно 2008 года существенных изменений не произошло.

Что касается позиций вендоров в отдельных подсегментах, то неоспоримое лидерство SAP в отношении BI-решений дополняется ведущей ролью, которую на данный момент играет Oracle на рынке CPM-систем, распоряжаясь портфолио приобретенной компании Hyperion. Тогда как SAS остается лидером в области аналитических приложений и BPM. В 2009 году позиции IBM укреплялись во всех трех ключевых областях, Microsoft также привлекла значительное количество пользователей за счет внедрения BI-функциональности в свою обширную продуктовую экосистему, отмечают аналитики Gartner.


Прогнозы

Количество информации, которую генерируют корпоративные приложения, будет продолжать расти, и вместе с тем будет расти количество неструктурированных данных, генерируемых как «облачными» структурами, так и другими источниками вроде социальных сетей и различных девайсов. BI-решения будут призваны анализировать все эти разрозненные массивы данных. Сохранится парадигма максимальной адаптации интерфейса систем для пользователей, что увеличит роль визуальных возможностей и юзабельности решений BI. Еще одним актуальным трендом будет являться создание веб-приложений на основе BI, будет расти число BI-решений, предоставляемых по модели SaaS.

В то время как базовый функционал систем бизнес-аналитики, который на данный момент уже является традиционным для большинства серьезных решений (непосредственно анализ, отчеты, OLAP), останется неизменным фундаментов, инновации вендоров будут сосредоточены в других функциональных областях: in-memory анализ, интеллектуальный и прогнозный анализ, контент-анализ, поисковые механизмы применительно к BI, интерактивная визуализация, взаимодействие с социальными сетями, BI в «облаке» и в реальном времени.

По мнению аналитиков Gartner, сегмент решений BI в будущем останется одним из наиболее быстро растущих сегментов софтверного рынка несмотря на экономический спад. В условиях, когда конкурентоспособность находится в прямой зависимости от оптимизации стратегии и ее исполнения, компании будут продолжать обращаться к инструментам BI как средству более эффективного построения бизнеса.

Согласно данным ежегодного исследования технических предпочтений ИТ-директоров, которое проводит Gartner, в 2009 году BI-системы входили в топ-5 приоритетов для CIO (заняв пятое место), на протяжении предыдущих четырех лет они неизменно занимали первое место. Также, по прогнозам Gartner, к 2010 году 20% организаций будут иметь в своем распоряжении специализированное отраслевое аналитическое приложение по модели SaaS: оно станет стандартным компонентом BI-портфолио. А к 2012 году бизнес-пользователи будут контролировать как минимум 40% мировых BI-бюджетов. К этому же сроку одна треть аналитических приложений для бизнес-процессов будет предоставляться в составе «крупнозернистых» машапов.

Вместе с тем общая рецессия несомненно окажет влияние на темпы роста рынка, которые в 2009 году и в дальнейшем будут выражаться только однозначным количеством процентов. По прогнозу Gartner, ежегодный рост рынка BI-платформ до 2013 года составит 6,3%, тогда как рынка BI и BPM-решений в совокупности — 8,1% ежегодно. Прогноз IDC на ближайшие годы предусматривает ежегодный рост глобального рынка BI на 6,9% и достижение им объема в $11,3 млрд к 2014 году.

Источник данных: Tadviser

Вверх
Яндекс.Метрика