УДК 004

Обзор платформы бизнес-аналитики PIX BI

Чернова Карина Алексеевна – бакалавр направления подготовки «Инноватика» Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана

Аннотация: В данной статье представлен обзор отечественной платформы PIX BI. Актуальность темы связана с политическими разногласиями стран и запретами на выдачу лицензий, а также поддержки отечественных производителей в целях развития выгод национальной экономике. Развитие отечественных технологий играет решающую роль в стимулировании экономического роста, укреплении национальной безопасности и повышении общего качества жизни граждан. Инвестиции в развитие отечественных технологий способствуют инновациям и укрепляют конкурентные преимущества на мировом рынке. Это создает возможности для трудоустройства, повышает производительность и стимулирует предпринимательскую деятельность.

Ключевые слова: аналитическая обработка информации, business intelligence, системы интеллектуальной обработки информации, BI, аналитические системы, аналитическая платформа, BI системы, визуализация модели, исследовательский анализ данных.

Бизнес-аналитика на сегодняшний день – это не новая технология, а интегрированное решение для компаний, в рамках которого бизнес-требования, безусловно, являются ключевым фактором, стимулирующим технологические инновации. Таким образом, выявление и творческое решение ключевых бизнес-проблем всегда является главной задачей приложения BI для достижения реального эффекта для бизнеса [1].

В совокупности BI-системы включают в себя интеллектуальное исследование, интеграцию, агрегацию, многомерный анализ данных, полученных из различных информационных ресурсов [1].

В этом определении данные рассматриваются как очень ценный корпоративный ресурс, преобразованный из количества в качество.

Лидеры в сегменте аналитических систем Tableau, Qlik, Microsoft (Power BI). Они хорошо представлены на рынке и формируют тенденции его развития. В настоящее время в связи с политическими разногласиями зарубежные компании приостановили выдачу лицензий, что влечет за собой развитие отечественных систем.

На российском рынке обрела популярность платформа PIX BI от компании PIX Robotics – российский разработчик IT-продуктов и сервисов для решения задач бизнеса. Компания зарекомендовала себя как лидера в импортозамещении RPA и теперь нацелена занять первое место в России и в сегменте BI [2].

Рассмотрим более подробно работу платформы PIX BI. PIX BI включает в себя следующие функции: сквозная фильтрация; визуальная модель данных; визуализация; персональные дашборды; адаптивный интерфейс; лицензирование пользователей; роботизация процессов [2].

Сквозная фильтрация. Настроив необходимый отчет в дашборде, при переключении на другой дашборд, фильтр сохраняется. Таким образом, при переходе на разные дашборды, не нужно заново настраивать фильтр, что удобно при работе с большим массивом данных.

Визуальное представление данных. Данные, которые собираются из систем и, которые потом визуализируются, хранятся в четкой иерархической системе, визуально похожие на Access.

Визуализация. В системе предусмотрен интерфейс для добавления собственных визуализаций из нескольких подключенных библиотек, таким образом пользователь может сам кастомизировать свои отчеты.

Персональные дашборды. Дашборд – информационная панель, где данные отображаются сгруппировано и визуально удобно для чтения и восприятия. Дашборд является интерактивной панелью, для удобства работы с ним можно менять местами графики, изменять масштаб, а также различные цвета и выделения. Это позволяет сразу на одном рабочем экране получить большое количество данных и проводить их анализ.

Адаптивный интерфейс. Интерфейс адаптируется под изменения экрана, т.е. можно использовать на любой технике (планшеты, телефоны, компьютеры).

Лицензирование пользователей. PIX BI предусматривает лицензирование пользователей, а не объема данных или мощности сервера:

• Base – для просмотра и анализа подготовленных дашбордов;
• Pro – для просмотра и создания собственных и общедоступных дашбордов [2].

В PIX BI входит робот PIX RPA. Это некий цифровой сотрудник, который может зайти и собрать всю необходимую информацию. Кроме того, робот может формировать аналитические отчеты и присылать заинтересованным лицам. Например, при выходе на работу в 8:20, отчеты уже будут готовы.

Также, чтобы система могла грамотно функционировать, в неё входят следующие элементы [3]:

• инструменты интеграции и очистки данных (ETL) – инструменты, которые отвечают за сбор данных как из внутренних, так и из внешних источников бизнес-данных. Эти инструменты преобразуют данные в нужный формат и очищают их, делая пригодными для анализа и загрузки в централизованное хранилище данных. Хранение данных включает сбор бизнес-данных в единое место, где они структурируются и упорядочиваются в базу данных. База данных служит хранилищем бизнес-данных для анализа, которое обычно организовано в виде таблиц;
• аналитическое хранилище данных – это информационная база, которая умеет структурировать и анализировать данные;
• средства Data Mining – инструменты, которые обрабатывают сами данные и проводят анализ. Производится поиск зависимостей и трендов. Используются различные методы обработки информации – от статистики и прогнозирования до семантического анализа.

Изначально данные агрегируют из различных источников и существующих в компании систем. Далее происходит процесс ETL (Extract, Transform, Load). Один из основных процессов в управлении хранилищами данных, который включает в себя извлечение данных из внешних источников; их трансформацию. После того как данные из разных источников загружены в общее хранилище данных, формируется модель данных, где указывается их взаимосвязи. Далее при помощи OLAP-кубов (On-Line Analytical Processing – интерактивный анализ данных) и Data mining (глубинный анализ данных) происходит обработка всех полученных данных и в дальнейшем они могут быть представлены в виде дашбордов на компьютере или смартфоне [4].

Как правило, приложения BI извлекают и обрабатывают информацию, хранящуюся в базах данных, чтобы помочь работникам умственного труда формулировать решения путем анализа имеющихся данных. Крайне важно, что-бы эти данные были как можно более точными, чтобы статистические выводы были сделаны правильно, чтобы указать тенденции прогнозирования и другие важные знания.

Список литературы

1. Доброжинская А.А. Роль business intelligence в бизнес-анализе. // Сборник статей. 2020. С. 29-33.
2. PIX BI [Электронный ресурс] // Официальный сайт продукта PIX Robotics. URL: https://pixrpa.com/bi?ysclid=lgjtaqzu7h795272384 (дата обращения 25.06.2023).
3. Borut Hočevar, Jurij Jaklič, Assessing benefits of business intelligence systems – a case study. Management, 2010, Vol. 15, no. 1, pp. 87-119.
4. Киселева В.В., Турыгина В.Ф., Применение систем Business Intelligence в целях повышения эффективности управленческих решений. // Научный альманах. 2018. № 1-2 (39). С. 32-35.