BI (Business Intelligence) – это набор процессов, архитектур и технологий, которые преобразуют необработанные данные в значимую информацию, стимулирующую прибыльные бизнес-действия. Это набор программ и услуг, которые преобразуют данные в действенный интеллект и знания.
BI напрямую влияет на стратегические, тактические и оперативные бизнес-решения организации. BI поддерживает принятие решений на основе фактов, используя исторические данные, а не предположения и интуицию.
Инструменты BI выполняют анализ данных и создают отчеты, сводки, информационные панели, карты, графики и диаграммы, чтобы предоставить пользователям подробные сведения о характере бизнеса.
В этом уроке вы узнаете
- Что такое бизнес-аналитика?
- Почему БИ важен?
- Как внедряются системы бизнес-аналитики?
- Примеры использования бизнес-аналитики на практике
- Четыре типа пользователей BI
- Преимущества бизнес-аналитики
- Недостатки системы BI
- Тенденции в бизнес-аналитике
Почему БИ важен?
- Измерение: создание KPI (ключевых показателей эффективности) на основе исторических данных
- Определите и установите критерии для различных процессов.
- С помощью BI-систем организации могут выявлять рыночные тенденции и выявлять бизнес-проблемы, которые необходимо решить.
- BI помогает визуализировать данные, что повышает качество данных и, следовательно, качество принятия решений.
- Системы BI могут использоваться не только предприятиями, но и МСП (малые и средние предприятия)
Как внедряются системы бизнес-аналитики?
Шаг 1) Извлекаются необработанные данные из корпоративных баз данных. Данные могут быть распределены по разным системам разнородных систем.
Жанат Кожамжаров, бизнес интелект
Шаг 2)Данные очищаются и преобразуются в хранилище данных. Таблица может быть связана, и кубы данных сформированы.
Шаг 3)Используя систему BI, пользователь может задавать вопросы, запрашивать специальные отчеты или проводить любой другой анализ.
Примеры использования бизнес-аналитики на практике
Пример 1:
В системе оперативной обработки транзакций (OLTP) информация, которая может быть введена в базу данных продукта, может быть
- добавить линию продуктов
- изменить цену товара
Соответственно, в запросе системы Business Intelligence, который будет выполняться для предметной области продукта, может быть сделано добавление новой линейки продуктов или изменение доходов от повышения цен на продукт.
В рекламной базе данных OLTP системы запрос, который может быть выполнен
- Изменено в настройках рекламы
- Увеличить радио бюджет
Соответственно, в системе BI запрос, который мог бы быть выполнен, был бы количеством новых клиентов, добавленных из-за изменения радиобюджета.
В системе OLTP, имеющей дело с базами демографических данных клиента, данные, которые могут быть предоставлены, будут
Бизнес интеллект и его составляющие. Злость и ненависть. #AlexToday 265
- увеличить кредитный лимит клиента
- изменение уровня зарплаты клиента
Соответственно, в запросе системы OLAP, который мог бы быть выполнен, могли бы изменения профиля клиента поддержать поддержку более высокой цены продукта
Пример 2:
Владелец отеля использует аналитические приложения BI для сбора статистической информации о средней загруженности и стоимости номера. Это помогает найти совокупный доход за номер.
Он также собирает статистические данные о доле рынка и данные опросов клиентов каждого отеля, чтобы определить его конкурентную позицию на различных рынках.
Анализируя эти тенденции из года в год, месяц за месяцем и день за днем помогает руководству предлагать скидки на аренду помещений.
Пример 3:
Банк предоставляет менеджерам филиалов доступ к BI-приложениям. Это помогает менеджеру филиала определить, кто является наиболее прибыльным клиентом и с какими клиентами им следует работать.
Использование инструментов BI освобождает сотрудников информационных технологий от задачи составления аналитических отчетов для отделов. Это также дает персоналу отдела доступ к более богатым источникам данных.
Четыре типа пользователей BI
Ниже приведены четыре ключевых игрока, которые используют Business Intelligence System:
1. Профессиональный аналитик данных:
Аналитик данных – это статистик, которому всегда нужно углубляться в данные. Система BI помогает им получить свежую информацию для разработки уникальных бизнес-стратегий.
2. ИТ-пользователи:
Пользователь ИТ также играет доминирующую роль в поддержке инфраструктуры BI.
3. Руководитель компании:
Генеральный директор или CXO могут увеличить прибыль своего бизнеса за счет повышения операционной эффективности своего бизнеса.
4. Бизнес-пользователи “
Пользователи бизнес-аналитики могут быть найдены по всей организации. Есть в основном два типа бизнес-пользователей
- Случайный пользователь бизнес-аналитики
- Опытный пользователь.
Разница между ними заключается в том, что опытный пользователь имеет возможность работать со сложными наборами данных, в то время как случайный пользователь заставит его использовать панели мониторинга для оценки предопределенных наборов данных.
Преимущества бизнес-аналитики
Вот некоторые из преимуществ использования Business Intelligence System:
1. Повысить производительность
С помощью программы BI компании могут создавать отчеты одним щелчком мыши, что экономит много времени и ресурсов. Это также позволяет сотрудникам более продуктивно выполнять свои задачи.
2. Чтобы улучшить видимость
BI также помогает улучшить видимость этих процессов и позволяет идентифицировать любые области, которые требуют внимания.
3. Исправить ответственность
Система BI назначает подотчетность в организации, поскольку должен быть кто-то, кто должен владеть подотчетностью и ответственностью за результаты деятельности организации в сравнении с поставленными целями.
4. Это дает с высоты птичьего полета:
Система BI также помогает организациям, принимающим решения, получить общее представление о птичьем полете с помощью типичных функций BI, таких как информационные панели и системы показателей.
5. Оптимизирует бизнес-процессы:
BI снимает всю сложность, связанную с бизнес-процессами. Он также автоматизирует аналитику, предлагая прогнозный анализ, компьютерное моделирование, бенчмаркинг и другие методологии.
6. Это позволяет для легкой аналитики.
Программное обеспечение BI демократизировало его использование, позволяя даже нетехническим пользователям или пользователям, не являющимся аналитиками, быстро собирать и обрабатывать данные. Это также позволяет использовать возможности аналитики многих людей.
Недостатки системы BI
1. Стоимость:
Бизнес-аналитика может оказаться дорогостоящей как для малых, так и для средних предприятий. Использование системы такого типа может быть дорогостоящим для обычных бизнес-операций.
2. Сложность:
Другим недостатком BI является его сложность в реализации хранилища данных. Это может быть настолько сложным, что может сделать бизнес-методы жесткими для работы.
3. Ограниченное использование
Как и все усовершенствованные технологии, BI был создан с учетом покупательской компетентности богатых фирм. Поэтому система BI пока недоступна для многих малых и средних компаний.
4. Время выполнения
Для полного внедрения системы хранилищ данных требуется почти полтора года. Поэтому это трудоемкий процесс.
Тенденции в бизнес-аналитике
Ниже приведены некоторые тенденции бизнес-аналитики и аналитики, о которых вам следует знать.
Искусственный интеллект:отчет Gartner указывает, что ИИ и машинное обучение теперь выполняют сложные задачи, выполняемые человеческим интеллектом. Эта возможность используется для анализа данных в реальном времени и создания отчетов на приборной панели.
Collaborative BI:программное обеспечение BI в сочетании с инструментами совместной работы, в том числе социальными сетями, и другими новейшими технологиями расширяют возможности коллективной работы и обмена информацией для совместного принятия решений.
Embedded BI:Embedded BI позволяет интегрировать программное обеспечение BI или некоторые его функции в другое бизнес-приложение для расширения и расширения его функций отчетности.
Облачная аналитика:BI-приложения скоро будут предлагаться в облаке, и все больше компаний будут переходить на эту технологию. Согласно их прогнозам, в течение пары лет расходы на облачную аналитику будут расти в 4,5 раза быстрее.
Резюме:
- BI – это набор процессов, архитектур и технологий, которые преобразуют необработанные данные в значимую информацию, которая управляет прибыльными бизнес-действиями.
- BI-системы помогают предприятиям определять тенденции рынка и выявлять проблемы бизнеса, которые необходимо решить.
- BI-технология может использоваться аналитиком данных, ИТ-специалистами, бизнес-пользователями и главой компании.
- Система BI помогает организации улучшить видимость, производительность и исправить отчетность Недостатки BI в том, что это трудоемкий, дорогостоящий и очень сложный процесс.
Источник: coderlessons.com
Бизнес-интеллект и аналитика: расширение ваших возможностей
Раскройте потенциал наиболее тщательно оберегаемого и ценного актива вашей компании — данных. В них нет недостатка. Большинство согласится, что данных слишком много, а вот понимание их недостаточно. Согласно недавнему опросу, 60% руководителей получают больше информации, чем могут использовать.
Главное — выявить смысл данных, превратить их в основу для действия, для принятия решений и повышения эффективности бизнеса. Согласно исследованиям, наиболее эффективные организации вдвое чаще используют бизнес-аналитику при определении стратегии на будущее и необходимости повседневных операций, чем малоэффективные.
Насколько успешно ваша компания обеспечивает вас как руководителя своевременной информацией и ее интерпретацией, столь нужными вам для принятия важнейших бизнес-решений? Компании по-прежнему тратят миллионы долларов на транзакционные приложения и ИТ-инфраструктуру.
В результате они собирают горы данных, которые зачастую бывают погребены в огромных базах и слабо используются. Однако растет число компаний, которые находят применение этому мертвому активу.
Они получают конкурентное преимущество за счет преобразования данных в ценную информацию и основу для действий, позволяющую находить ответы на важнейшие вопросы, возникающие перед компанией, и повышать эффективность ее работы. Согласно результатам исследования, проведенного недавно IBM, 50% руководителей считают, что не получают информацию, необходимую для принятия важнейших решений, а трое из четверых полагают, что информация прогнозного характера способствовала бы принятию более совершенных решений. Кроме того, две из трех компаний все еще находятся на ранних стадиях использования бизнес-интеллекта. В данной статье я очерчу пять уровней бизнес-интеллекта, которые следует использовать всем руководителям компаний. Начнем с подготовки отчетов отдельными приложениями.
Уровень 1. Подготовка отчетов отдельными приложениями
Речь идет о подготовке отчетов в заготовленной форме с помощью транзакционных приложений, таких как SAP или Oracle Financials. В подобных отчетах содержатся исторические данные и ответы на вопросы типа “Что произошло?” и “Чего мы добились?”.
Уровень 2. Корпоративная отчетность с использованием нескольких приложений
Многим компаниям не удается объединить корпоративные данные из-за возникающих при этом организационных и технических проблем. Хорошо известны технические средства, позволяющие создать жизнеспособную инфраструктуру с помощью корпоративных хранилищ или витрин данных и разработать процедуры извлечения, преобразования, загрузки, управления и очистки данных.
Бизнес-подразделения и функциональные группы часто не хотят делиться своими данными, что негативно отражается на эффективности работы компании. Проблему можно решить, только если высшее руководство одобрит разработку корпоративной BI-стратегии. Надежное корпоративное хранилище данных позволяет менеджменту получать целостную управленческую информацию (Single Version of Truth, SVOT).
Следует учитывать, что хранилища данных, используемые в аналитических целях, должны быть спроектированы соответствующим образом. Сосредоточьтесь на решении неотложных проблем бизнеса и на соответствующих данных. Не пытайтесь охватить все имеющиеся в компании данные. Начинайте не с данных, а с вопросов и проблем бизнеса.
Это поможет избежать перехода хранилища данных в “смертельный штопор”, возникающий, когда предприятия пытаются делать слишком много и слишком быстро. Нередко компании вязнут в попытках улучшить корпоративные данные и тратят годы на их агрегирование, интеграцию и очистку вместо того, чтобы решать важнейшие на сегодняшний день проблемы бизнеса.
К сожалению, стремление “вскипятить океан” приводит к значительным потерям времени, денег и в конечном счете к утрате поддержки со стороны руководства. Имеются прекрасные инструменты бизнес-анализа для работы с хранилищами данных, позволяющие менеджерам и пользователям просматривать составленные по определенной форме или специализированные отчеты из различных приложений.
Например, с помощью приборных досок и карточек показателей руководители могут вести мониторинг и отслеживать ключевые бизнес-показатели, запрашивая более подробную информацию по мере необходимости. Если же какие-то показатели выходят за заданные пределы, то менеджмент узнает об этом из автоматически формируемых отчетов об отклонениях. Запросы к нескольким таблицам, сводные таблицы и кубы онлайновой аналитической обработки позволяют глубоко изучить взаимоотношения между двумя наборами переменных (скажем, влияние географического положения на выручку от продаж за квартал или за год). Действуя себе в ущерб, компании часто останавливаются на этой стадии и упускают дополнительные возможности, связанные со сложной аналитикой.
Уровень 3. Извлечение данных и статистический анализ
На этом уровне дело уже не сводится к простым запросам и составлению списков первой десятки при выявлении взаимоотношений, тенденций и шаблонов в данных. Обычно этим вручную занимаются люди, знакомые как с техникой, так и с бизнесом и прекрасно знающие все элементы корпоративных данных. Они подобны золотоискателям, которые следуют за золотой жилой, чтобы открыть новое месторождение. Подобный анализ на основе гипотез помогает понять данные и ответить на такой, например, вопросы: “Почему происходит именно так?”. Сценарии типа “что, если…” обычно порождают дополнительные вопросы, подлежащие дальнейшему анализу и осмыслению.
Уровень 4. Аналитическая интерпретация и предсказательное моделирование
На данном уровне компании используют сложное ПО моделирования и аналитические инструменты для выявления релевантных взаимосвязей между многочисленными источниками данных и отслеживаемыми в компании переменными. Благодаря сложным вычислениям и автоматизации можно выявлять шаблоны, тенденции, сегменты и кластеры в данных, что помогает лучше понять ситуацию. Если мозг человека способен обрабатывать и визуализировать двумерные графики или трехмерные, многоаспектные представления данных (вспомните трехмерную шахматную доску в сериале “Звездный путь”), то сегодняшние компьютеры и сложное ПО могут выявлять взаимосвязи между различными данными, используя сотни переменных одновременно. При этом для прогнозирования будущих результатов иногда используется моделирование, что позволяет более эффективно концентрировать ресурсы компании. На данном этапе получают ответы на вопросы: “Какие клиенты вероятнее всего откажутся от наших услуг?”, “Какие потенциальные клиенты должны заинтересоваться данным предложением?” и т. п.
Уровень 5. Оптимизация ресурсов
На данном этапе компании оптимизируют ресурсы, руководствуясь конкретными ограничениями и параметрами. Здесь даются ответы на такие вопросы: “Что нам следует предпринять?”, “Каков может быть наилучший результат с учетом имеющихся ресурсов?”, “Как нам оптимизировать структуру кадров, запасы и уровни обслуживания?”. Просто нирвана, да и только!
На каком из пяти уровней развития бизнес-интеллекта находится ваша компания? Какому уровню соответствуют ваши познания в этой области? Какой характер они носят — тактический или стратегический? Где сконцентрированы ваши ресурсы? Централизованы они или децентрализованы? Возможности бизнес-интеллекта используются при выполнении любых бизнес-функций или нет?
Есть ли у вас отлаженный процесс изучения новых возможностей, сулящих существенные доходы?
Реализация пяти уровней бизнес-интеллекта
- непонимание способов использования аналитики;
- отсутствие управления ввиду конкурирующих приоритетов;
- отсутствие квалифицированных кадров.
В случае заинтересованности вы можете получить доступ к важнейшим средствам бизнес-анализа, которые в конечном итоге обеспечат вас знаниями, позволяющими поднять компанию на новый уровень.
В качестве первого шага необходимо убедиться в доступности данных, в их надежности и наличии за длительный период. Некоторые компании, руководствуясь благими намерениями, периодически, каждые чтыре-шесть месяцев, уничтожают данные, чтобы снизить расходы на хранение. Однако теперь, при широкой доступности недорогих терабайтных дисков, которыми оснащаются ПК, эти расходы, как правило, невелики.
Лучше всего использовать данные за несколько лет, чтобы точно идентифицировать и проанализировать сезонные колебания. Однако и за один год данные позволяют выявить неизвестные прежде тенденции и шаблоны.
Часто в организациях возникают изолированные островки бизнес-интеллекта, находящегося на различных уровнях развития в зависимости от конкретных проблем бизнеса и наличия специалистов. В нынешней конкурентной среде для оптимизации эффективности компании важнейшее значение обретает отлаженная корпоративная система анализа и использования всех имеющихся на предприятии данных.
Центры компетенции в области бизнес-анализа
Центры компетенции или мастерства в области бизнес-анализа иногда возникают в рамках отличающихся передовым мышлением подразделений ИТ, финансов или текущих операций. Однако рекомендуется отделить их от выполнения повседневных функций, чтобы они сосредоточились на стратегических, долгосрочных задачах. В оптимальном варианте на базе централизованных ресурсов создается группа, которая функционирует в качестве информационного центра и помогает бизнес-подразделениям развивать потенциал бизнес-интеллекта.
Этот постепенный процесс по природе своей является последовательным. Если в каком-то подразделении возникли возможности для использования аналитики и моделирования, то нет никаких причин ждать, пока для этого созреют остальные. Анализ витрины, созданной в бизнес-подразделении на основе надежных данных, может быть весьма эффективным. Не следует ждать, пока будет создано корпоративное хранилище данных.
Наращивание вашей компетентности в области бизнес-интеллекта с помощью всеобъемлющей пятиуровневой бизнес-стратегии требует твердой поддержки со стороны дальновидного высшего руководства. Постарайтесь воспользоваться открывающейся возможностью улучшить интерпретацию данных в качестве основы для принятия более совершенных решений и повышения эффективности работы.
Начните с выявления имеющихся возможностей для создания бизнес-интеллекта и разработайте стратегию повышения компетентности в области бизнес-интеллекта и аналитики. Изучите те средства, которые сулят быстрый эффект, чтобы продемонстрировать скорые успехи и получить поддержку. Постепенно сформируются развитые средства бизнес-интеллекта и появятся аналитики, которые в конечном итоге преобразят вашу компанию.
Источник: www.itweek.ru
Долгий путь бизнес-интеллекта
По мнению Ховарда Дреснера , который по праву может называться отцом систем бизнес-анализа (Business Intelligence, BI), программные инструменты данной категории постоянно совершенствуются, превращаясь постепенно в средства управления показателями бизнеса (Business Performance Management, BPM), представляющие собой сочетание инструментов планирования, бюджетирования, построения отчетов и бенчмаркинга. Сегодня основные препятствия, мешающие окончательному растворению BI в BPM, находятся скорее в культурной плоскости.
 |
| Ховард Дреснер: «Повсеместное распространение средств бизнес-анализа связано с рисками в области информационной безопасности, а также с потерей возможности представлять информацию в наилучшем свете» |
Дреснер предложил термин Business Intelligence в 1989 году, будучи сотрудником аналитической компании Gartner. В те годы язык специалистов в области программного обеспечения изобиловал различного рода аббревиатурами наподобие DSS (Decision Support System — «система поддержки принятия решений») и EIS (Executive Information System — «управленческая информационная система»). Дреснер же искал термин, который по возможности точно описывал бы процедуры преобразования накапливаемых предприятием данных в полезную для бизнеса информацию и предоставление доступа к этим процедурам широкому кругу конечных пользователей, а также привлек бы внимание специалистов к обсуждению данного вопроса.
В 2005 году он покинул Gartner и занял пост директора компании Hyperion по вопросам стратегического развития. В настоящее время производители, специализирующиеся на разработке программных средств бизнес-анализа (в том числе и Hyperion), испытывают все более серьезное давление со стороны крупнейших игроков рынка программного обеспечения (в частности, Microsoft и Oracle), которые начинают активно осваивать их территорию.
Дреснер ответил на вопросы корреспондента Службы новостей IDG.
Отличается ли сегодняшнее понимание BI от того понятия, которое вы вкладывали в этот термин изначально?
Да, некоторые коррективы внесены. Изначальная цель заключалась в выработке способов доставки полезной для бизнеса информации конечным пользователям. Поначалу же некоторые пытались трактовать этот термин даже шире, чем некая количественная информация, включающая в том числе и неструктурированный контент. Но постепенно стало ясно, что для продуктивного решения поставленной задачи следует сконцентрироваться на структурированной информации.
Многие вещи, обсуждавшиеся нами в 1989 году, на поверку были совершенно неуместны. Тема же постепенно расширялась и углублялась. В 1989 году лишь избранная группа разработчиков программных продуктов понимала, о чем шла речь, и пыталась добиться конкретных результатов. На протяжении ряда лет все это напоминало мне одинокий глас в пустыне. Некоторые заявляли даже, что сам термин Business Intelligence представляет собой оксюморон.
Помогло ли совершенствование информационных технологий подготовить почву для популяризации концепции BI?
Может, да, а может, и нет. Главным был вопрос, что делать с тем, что можно извлечь из всего этого. Легко заметить, что значительная часть систем бизнес-анализа представляет собой программные продукты, которые простаивают на полках. Они даже могут быть установлены на компьютеры, но люди не прибегают к их услугам.
Со своей стороны мы просто предоставили им средство формирования запросов и хранилища данных. Возможно, этого оказалось недостаточно. Но мы полагали, что после того, как пользователи получат инструмент для составления запросов и хранилище данных, жить им в чем-то станет легче.
Следующий вопрос заключался в том, как вовлечь людей в этот процесс? Если система бизнес-анализа предоставляет решающие преимущества, значит, с ее помощью можно сделать качественный скачок вперед. Скажем, вам стало известно о резком ценовом всплеске на определенную продукцию. Теперь нужно выяснить, почему такое произошло? Что это — ошибка или тенденция?
Вместо того чтобы теряться в догадках, воспользуйтесь средством построения запросов. Надеюсь, вы сумеете оценить его эффективность. Мы ищем способы предоставления каждому клиенту полезной для него информации.
Управление показателями бизнеса строится на основе бизнес-анализа, но выходит за рамки данной области. Здесь нужно продумать вопросы, связанные с планированием и ведением текущих операций. Необходимо разработать план, позволяющий выяснить: хороша информация или плоха, чьей интуиции лучше довериться? Управление эффективностью бизнеса — следующий большой шаг.
Это то, во что могут превратиться системы категории BI по мере своего развития. Здесь существенную роль играет качество данных, а также качество планирования операций. Если все сделано правильно, нужно доверять цифрам.
Что препятствует распространению подобных решений?
Как правило, это не технологические, а культурные и организационные причины. С технической точки зрения мы прошли долгий путь, и технологии во многом нам помогли. Информационные объекты становятся гораздо более сложными и интеллектуальными.
Даже если бы нам удалось перенестись на пять лет вперед и получить программные продукты, которые будут созданы к этому времени, темпы распространения средств бизнес-анализа вряд ли заметно выросли бы. Нужно преодолеть стереотипы культурного свойства, когда «каждый знает, как мне поступить». Повсеместное распространение средств бизнес-анализа связано с рисками в области информационной безопасности, а также с потерей возможности представлять информацию в наилучшем свете.
После появления системы BI люди могут столкнуться со скрытыми до недавнего времени вопросами. Секретов больше нет. Сотрудники, обладающие соответствующими полномочиями, получают доступ ко всему, что им нужно. Служащие разбиваются на три группы. В первой находятся энтузиасты бизнес-анализа, полностью погрузившиеся в новые технологии.
Во второй — те, кто продолжает по инерции использовать старые методы. И наконец, третья небольшая группа объединяет людей, которые из эгоистических побуждений действуют вопреки целям, стоящим перед организацией.
Как складывается продвижение BI-решений в различных отраслях? В каких географических регионах они получили наибольшее распространение?
Прежде всего, хотелось бы отметить финансовую отрасль, здесь у людей просто не остается выбора. На протяжении многих лет новые информационные технологии пользовались большой популярностью у производителей фасованных товаров. Примерно 35% пользователей средств бизнес-анализа сосредоточено в финансовой отрасли, сфере производства фасованных товаров, розничной торговле и в госсекторе. Все понимают, что это очень важно. Можно было бы назвать представителей сферы здравоохранения и образования, но здесь у ИТ-служб весьма ограниченный бюджет.
Как будут развиваться системы BI?
Клиенты хотят приобрести портфель некой функциональности, которая должна меняться в соответствии с изменением их потребностей. Немаловажную роль здесь играет сервис-ориентированная архитектура и Web-сервисы. К примеру, прежде чем предоставить кому-нибудь кредит, сотруднику банка хотелось бы ознакомиться с его кредитной историей.
Это означает, что речь идет об управлении определенным бизнес-процессом и интеграции средств бизнес-анализа в контекст этого процесса. Мы поддерживаем управление процессом с помощью надлежащих технологий. Прежде же мы попросту проводили анализ в изолированной среде.
Направление BI будет развиваться. Мы видим, что ситуация на рынке меняется, и все чаще слышим упоминания об управлении эффективностью бизнеса и о системах BPM, в основе которых лежат именно средства бизнес-анализа.
| 11.2006 | ||
Источник: www.interface.ru | ||
