Business Intelligence и Data Mining. Ищем точки пересечения

Рано или поздно практически любая компания, которая развивается интенсивным, а не экстенсивным путем сталкивается с поиском неиспользованных возможностей в бизнесе. Чаще всего на помощь приходит аналитика в самых разных вариантах (от базового варианта до интеллектуального анализа данных). 

Расширенная аналика (advanced analytics) является технологическим тредом, который включен в TOP-10 Gartner стратегических технологий на 2009-2010, 2011, 2012 года. 

Если в компании не внедрена система Business Intelligence, то поиск подходящего решения чаще всего лежит в плоскости отдельных специализированных инструментов для анализа данных. 
В противном случае вопросы выбора инструмента для расширенной аналитики должны согласовываться с уже существующими решениями в компании. Как показывает практика внедрений, это вопрос не тривиальный,и требует взгляда со стороны. 

Функциональность аналитики

Аналитика является одной из функциональностей  платформ Business Intelligence. Одним из важных вопросов при выборе аналитического решения являются  возможности существующей Business Intelligence: включает ли она  специальный инструмент и/или возможности аналитики на том уровне, который необходим компании.
Кратко напомню, что согласно классификации Gartner, Business Intelligence обеспечивает интеграцию, доставку и аналитику данных. К средствам аналитики в BI относятся:

• OLAP (Online Analytical Processing) 
• Продвинутая визуализация
• Predictive Modelling и data mining
• Карты показателей (Scorecards)

В сегодняшней статье рассматривается business intelligence & data mining от одного вендора .

Data mining от лидеров  BI рынка

Далеко не все вендоры BI обеспечивают свои платформы возможностью проведения полноценной аналитики. Некоторые платформы реализуют только интеграцию и доставку данных. При этом на рынке существует ряд инструментов data mining, которые не являются BI. 

Таким образом, ассоциировать BI и data mining не совсем правильно, необходимость использования BI и data mining от одного вендора зависит от стратегических целей и тактических задач компании.

В виде диаграмм Венна (Venn diagrams) проиллюстрировать это можно так:

Рисунок означает следующее: 

не каждый разработчик платформы BI предоставляет возможность использовать методы data mining, не каждый инструмент data mining является BI (или его частью) от определенного вендора.

Большинство лидеров-разработчиков BI платформ (о лидерах 2011 можно прочитать здесь) позаботились о том, чтобы в их "арсенале" были средства не только базовой, но и продвинутой аналитики. Достаточно часто появление функциональности data mining в BI платформе связано с приобретением компании, специализирующейся на аналитике.

Ниже перечислены инструменты data mining от вендоров BI: IBM SPSS, SAS, SAP Business Objects, Oracle, MicroStrategy, ThinkAnalytics, Pentaho, Angoss.

Инструменты предиктивного моделирование и data mining от BI-вендоров, источник - bi-insider

IBM SPSS Moleler, ранее известный как Clementine, пожалуй, является одним из лучших (наиболее популярным и мощным) инструментом для решения задач Data Mining. Квадраты Gartner по Data Mining можно увидеть здесь.
Работа в IBM SPSS Moleler реализуется через интерфейс визуального программирования для построения стримов.

В список data mining от BI-вендоров не включен Microsoft от Data Mining, хотя Integration Services позволяют использовать большинство методов Data Mining.  

Несколько советов по выбору Data Mining инструмента:

Совет 1: если в Вашей компании существует BI решение, поиск инструмента data mining должен начинаться с возможностей системы от "знакомого" вендора.

Совет 2: при выборе аналитического инструмента не следует ограничиваться только решениями от своего вендора, большинство data mining инструментов имеют достаточно широкие возможности работы с максимально возможным количеством источников данных.

Совет 3: при выборе инструмента расширенной аналитики ключевое значение играют: функционал (методы), возможность автоматизации процесса (workflow), стоимость решения и удобство использования.

Также может быть интересно:

• Data Mining: Mind map по 4 ключевым трендам
• TOP 10 стратегических технологий 2012. Маяки для бизнеса и IT 
• Mind map по Business Intelligence. Лидеры vs мега-вендоры, претенденты vs data discovery
• Interesting People in Data Mining
• Trends in Data Mining. Опрос на KDnuggets
• Data Mining: типы закономерностей в данных

Для получения обновлений блога не забудьте подписаться на рассылку RSS.

Прочитать другие статьи из этой же рубрики можно прочитать здесь

Все статьи блога  можно увидеть здесь