תוכן שיווקי

בעקבות כנס BI: כיצד להרחיב את גבולות ה-BI בעזרת Extreme Analytics

הלחץ על מערכות ה- BI לתשובות מיידיות וניתוחים מורכבים הביא לזינוק מטאורי בשימוש בבסיסי נתונים אנליטיים ● מה היתרונות של בסיסי נתונים אנליטיים ובמה הם שונים מבסיסי נתונים "רגילים"?

03/11/2010 15:53

מאת יובל מלחי, Sybase Data Solutions Manager ב-NessPRO‏, קבוצת מוצרי התוכנה של נס טכנולוגיות

מנהלי בינה עסקית (BI) נתקלים היום באתגרים שונים מאילו שנתקלו בהם מנהלי BI רק לפני שנים אחדות. כיום המידע העסקי הוא כה חשוב, שמשתמשים מכל קצוות הארגון רוצים גישה ישירה אליו במהירות האפשרית, ובצדק. היתרון התחרותי שנוצר ע"י שימוש יעיל במידע שברשות הארגון הוא קריטי להצלחה.

דרישה גוברת ליכולות אנליטיות
העומס על מערכות תפעוליות מזנק בשנים האחרונות כתוצאה משימוש נרחב בכלי BI . קיימות לכך ארבע סיבות עיקריות:

1.    יותר משתמשים – החלטות המבוססות על בינה עסקית הופכות להיות יותר ויותר נפוצות.

2.    יותר נתונים – כמויות הנתונים שעל ארגונים לנהל כיום הן עצומות. אפילו ארגונים בגודל בינוני מוצאים עצמם עם terabytes של מידע. עם חוקים רגולטורים חדשים, חברות מחויבות כיום לשמור על מידע ולהשאיר אותו זמין לתחקור מיידי למשך מספר שנים.

3.    שאלות מורכבות יותר – התוצאה הטבעית של יותר משתמשים, של צורך לחקור "עמוק יותר", וגישה נרחבת לכלים למתן מענה לשאלות כגון "מה אם…", או צורך בדוחות תכופים יותר.

4.    תשובות מהירות יותר – המשתמשים היום דורשים תשובות מהירות, ותובנות בזמן אמת. תשובות איטיות לדוחות ושאילתות אינן מקובלות.

מערכות OLTP ותיקות לא תוכננו לטפל בדרישות האנליטיות וה-BI של היום. חלק ניכר מהתשתית הטכנולוגית שנבנתה במשך השנים פותחה למטרות OLTP – טרנזקציות. בין המערכות והטכנולוגיות שקמו על מנת לתת מענה לבעיה הנ"ל ניתן למצוא כלי OLAP, כלי דוחות מתקדמים, חלקם עם זיכרון פנימי נפרד וכלים לשיפור ביצועי שאילתות. אולם, הדרישות האנליטיות ועומס הדוחות ההולכים וגוברים מביאים לכך שלא אחת חברות המבקשות להפוך לתחרותיות יותר בעזרת אנליטיקה ניצבות בפני "פער יכולות אנליטיות".

Extreme Analytics
כיום קיים תחום בשם Extreme Analytics או "אנליטיקה מתקדמת" אשר מחפשת וחוקרת מגמות ודפוסים דרך ניתוח מעמיק של נתונים וחיפושי אד-הוק (ניתוחים חופשיים, בזמן אמת וללא מגבלות). כאשר אנליסטים אינם כבולים ויכולים להריץ כל שאילתה בכל זמן שהם חפצים, הם יכולים לנתח את נתוני הארגון בצורה טובה יותר. לדוגמא אנליטיקה מתקדמת מאפשרת לראות מכירות לפי מוצרים באותו חודש, להשוות אותם עם פרופיל לקוח, להשוות את המידע עם השפעה צפויה של מבצעים, הוספה של דפוסים עונתיים, ניתוח מיקום גיאוגרפי ואז להוסיף תרחישים עסקיים בכדי לנצל את כל המידע, ולענות על התשובה "מה עלי לעשות"? בצורה המדויקת ביותר.

כיצד ניתן להגיע למצב של ניתוחים בזמן אמת? כיצד מיישמים Extreme Analytics?
כיום ישנם מעל ל-40 בסיסי נתונים מהדור החדש, אשר נקראים בסיסי נתונים אנליטיים כאשר חלקם מבוסס על עמודות. אחד מבסיסי הנתונים הללו, Sybase IQ כבר הספיק לקנות לעצמו שם של ממש ומופיע ב"ריבוע הקסם" (Magic Quadrant) של גרטנר בריבוע ה- leaders. כלי דוחות עובדים מהר יותר (עד פי מאות אחוזים) מול Sybase IQ. מלבד האצת טעינת נתונים והאצת כלי דוחות, IQ הוא פשוט, נעשה בו שימוש ב-SQL סטנדרטי לחלוטין ועל כל מערכת הפעלה – לינוקס, Windows או UNIX. היתרונות של IQ באים לידי ביטוי מיידי. אם המערכת היא מערכת מרכזית וזמני תגובה מהירים הם קריטיים, ה-IQ יהווה קרש קפיצה אדיר להאצת סביבת ה- BI והוספת יכולות שיבואו לידי ביטוי מהיום הראשון.

אירועים קרובים