Основы проектирования корпоративных систем - Сергей Зыков

Как и в случае с OLAP-технологиями, извлечение и обработка данных ранее было прерогативой узких специалистов высокой квалификации и было поэтому дорогостоящим. Однако сейчас за счет комплексной реализации технологии извлечения и обработки данных в службах Analysis Services и тесной интеграции с приложениями Office 2007, в частности Excel, корпорации Microsoft удалось создать достаточно эффективные экономические решения, которые позволяют практически каждому пользователю, знакомому с Office, делать задачи по извлечению и анализу данных на основе использования служб Service Analysis платформы SQL Server.

Проиллюстрируем возможности извлечения данных, Data Mining, на основе стандартного клиента для Microsoft Excel 2007. Именно это средство облегчает извлечение и анализ данных для пользователей, поскольку основано на стандартной платформе Office. Этот набор средств дает возможность эффективного анализа и визуализации различных представлений данных (рис. 16.6) средствами офисных приложений, в данном случае электронные таблицы.

Рис. 16.6. Data Mining Client для Excel 2007

Таким образом, пользователи могут повысить эффективность принимаемых ими решений, оперативно получая практические рекомендации путем выполнения нескольких простых действий, для чего существует специализированная надстройка, которая называется Table Analysis Tools для Excel 2007. Сложность извлечения и обработки данных при этом инкапсулируется набором интуитивно понятных задач, которые дают возможность пользователям относительно прозрачно переходить от исследования к построению предметно-ориентированного решения на основе тех понятий, которыми они владеют, в бизнес-терминах и производить эффективное извлечение и анализ данных, проверять их корректность и осуществлять доступ к этим данным. Также существуют шаблоны, которые называются Data Mining Templates и позволяют извлекать и обрабатывать данные на основе приложения Visio. Хотелось бы напомнить, что Visio имеет средства интеграции с Microsoft Visual Studio и является на сегодня компонентом Microsoft Office, т. е. интегрирован и с. NET, и с SQL Server 2008. При этом возможно достаточно легкими средствами генерировать большое количество стандартного рода диаграмм и таким образом формировать широкую, интуитивно понятную и способствующую коллективной работе систему, которая открывает путь к повышению эффективности совместно принимаемых бизнес-решений по всей корпорации с учетом анализа и прогноза данных.

На рис. 16.7 представлен пример применения средства Data Mining Designer, который позволяет интегрировать средства извлечения данных и бизнес-аналитики в пакет Microsoft Office 2007.

Рис. 16.7. Пример применения средства Data Mining Designer

При этом используется средство интеграции с SQL Server, которое называется BIDS. Оно имеет проектно-ориентированную структуру и содержит все средства, которые позволяют отлаживать и управлять исходными текстами, как и в Visual Studio, для того чтобы бизнес-аналитики могли не только проектировать, но и создавать и корректировать собственные решения. Естественно, такой подход возможен только для достаточно квалифицированных пользователей, которые могут создавать собственные системы, и позволяет грамотно распределять функционал между пользователями разных уровней, декомпозировать задачи и получать их решения в сжатые сроки и с наивысшим качеством.

Business Intelligence Development Studio – это фрагмент SQL Server, который представляет собой комплексную среду разработки на основе Microsoft Visual Studio, это надстройка над Visual Studio. С помощью этой среды разработчики могут создавать структуру данных для их извлечения и обработки, могут настраивать доступ к данным по столбцам, к данным таблиц, добавлять множество моделей для извлечения и обработки данных, в том числе гетерогенных, слабоструктурированных, которые предусматривают различные алгоритмы извлечения данных и размещения их в этих таблицах. По сути, речь идет о применении технологии, схожей с DataGrid, т. е. достаточно гибкой технологии по извлечению и представлению данных, их форматированию для создания корпоративных консолидированных отчетов.

Шаблон приложения проекта служб Analysis Services BIDS, изображенный на рис. 16.8, включает в себя средства проектирования с интуитивно понятным интерфейсом для создания и просмотра моделей извлечения и обработки данных, а также обеспечивает перекрестную проверку корректности и построения диаграмм превышения и прибыли.

Рис. 16.8. Performance Point Server

Это позволяет перед развертыванием моделей сравнить их качества, причем используя средства визуального контроля, и по результирующим статистическим метрикам погрешности и точности обеспечивает корректный выбор процедуры дальнейшего развития корпоративных систем и корпоративной стратегии. Существует стандартное средство, встроенное в Microsoft SQL Server, которое называется Performance Points Server и создано для оценки и анализа KPI (Key Performance Indicators) – основных показателей бизнес-деятельности.

На рис. 16.8 представлено решение, которое используется на значительном количестве предприятий корпоративного типа для оценки соответствия различных плановых значений, прежде всего финансовых показателей, ключевым значениям. Это одна из основных бизнес-метрик. Служба Analysis Services SQL Server 2008 обеспечивает централизованную базу данных для учета KPI в масштабах всей корпорации. При этом существует приложение Microsoft Office Performance Point Server 2007, с которым поддерживается интеграция, что дает возможность топ-менеджерам и лицам, принимающим решения, создавать специализированные панели, Dashboard или аналоги приборной панели, где они могут отслеживать ключевые показатели компании и принимать решения на основе динамики анализа этих показателей. При этом ключевые показатели традиционно имеют ретроспективный характер. Можно отслеживать, например, динамику продаж с учетом изменения запасов за последний месяц, квартал, год и т. д., а располагая знаниями прогностического анализа, организация может формулировать ключевые показатели KPI на будущие периоды и планировать свою деятельность, выявлять и разрешать потенциальные проблемы и узкие места.

На рис. 16.8 изображен один из показателей эффективности KPI, а именно число заказов, которые относятся к будущему периоду и, как ожидается, будут размещены впоследствии. Рисунок 16.9 иллюстрирует Reporting Services.

Следует напомнить, что построение консолидированных отчетов является важной целью для каждой корпорации, для анализа результатов функционирования различных компаний, подразделений и видов деятельности. Для построения такого рода отчетов существуют службы Reporting Services на платформе SQL Server 2008, которые дают возможность генерации параметрических отчетов исходя из прогнозируемой вероятности. Например, рис. 16.9 иллюстрирует результаты запроса, который анализирует список потенциальных клиентов некоторой гипотетической компании Adventure Works, занимающейся продажей велосипедов, и оценивается вероятность покупки этими клиентами велосипедов. Запрос фильтруется таким образом, чтобы в результате возвращались только те потенциальные клиенты, для которых вероятность покупки превышает 50 %. Представлен полученный отчет, на основе которого корпорация может разработать маркетинговую кампанию, нацеленную только на ту аудиторию, которая с наибольшей вероятностью осуществит такую покупку велосипеда. Подобная процедура существенно повышает эффективность работы корпорации по направлениям и дает возможность обеспечить окупаемость инвестиций.