Тестируем пакеты бизнес-аналитики

Лори Маквитти

Золотоискателям Старого Запада приходилось работать месяцами, а то и годами, чтобы найти ту единственную жилу, которая сделает их богатыми. Наиболее предприимчивые из них вскоре придумали инструменты, позволявшие ускорить работы по поиску сокровищ. Программные пакеты бизнес-аналитики (Business Intelligence — BI) — это своего рода современный эквивалент сита для просеивания золотого песка. Они автоматически анализируют “пласты” данных и представляют их в таком виде, в котором сотрудникам отдела планирования легко увидеть “вкрапления золота” в “песке”. Анализ данных все еще представляет собой ручной процесс, требующий большого опыта и знаний не только для того, чтобы отличить информационные “самородки” от “пустой породы”, но и для принятия правильных решений по их выгодному использованию.

Мы пригласили восемь производителей помочь нам проанализировать некоторые корпоративные данные нашей виртуальной компании NWC Inc., организованной на базе лаборатории журнала Network Computing. На наше приглашение откликнулись фирмы Actuate, Applix, Cognos, Information Builders, Microsoft и MicroStrategy. Компании Business Objects и Oracle отклонили наше приглашение: первая — в силу своих устоявшихся традиций отказываться от участия в подобного рода практических обзорах, а вторая — сославшись на нехватку людей.

Используя за годы накопившуюся в нашей базе данных Oracle9i информацию, мы поставили перед каждым продуктом задачу по обнаружению скрытых “жемчужин”, которые позволят NWC Inc. более выгодно позиционировать и продавать свои изделия почти 600 тысячам своих клиентов. Мы оценивали продукты по их способности полагаться на нашу корпоративную инфраструктуру, включая использование Active Directory 2000 в качестве источника аутентификационных данных и Exchange 2000 — в качестве почтового средства распространения отчетов.

Наши задачи были относительно простыми. Во-первых, мы хотели создать OLAP-куб, который производственные и маркетинговые аналитики могли бы резать вдоль и поперек, используя OLAP-измерения для времени и географического положения клиентов с показателями для общих объемов продаж, себестоимости реализованной продукции (Costs of Goods Sold — COGS) и прибыли, рассчитанной исходя из себестоимости единицы продукции и отпускной цены. Во-вторых, мы хотели сгенерировать отчет, который корректно агрегировал бы общий доход NWC Inc. за 2005 г. с разбивкой по категориям выпускаемых изделий.