Надо сказать, что традиционные решения, делающие акцент в основном на агрегацию структурированных данных, их логическое упорядочение и способы выдачи результатов потребителю (в основном в виде отчетов), государственным сектором были освоены ранее, чем коммерческим. Дело здесь, наверное, еще и в том, что на вышеназванных направлениях традиционной аналитики (например, на вычислении элементарных статистических показателей или глубокой классификации данных) государственные институты были сконцентрированы давно, еще задолго до появления современного аналитического ПО. Поэтому сейчас в фокусе — продвинутая аналитика. Это было сильно заметно по докладам, сделанным на конференции. Так, например, доклад генерального директора компании «ИНЭК» Александра Фишера был посвящен, в частности, практическому применению технологий Business Intelligence для управления имуществом г. Москвы. Наряду с элементами традиционного BI представлены попытки решить с помощью этого инструментария такие задачи, как предсказание периода наступления предбанкротства и рейдерских захватов для тех или иных столичных предприятий. Это фактически хрестоматийный пример использования продвинутой аналитики.
Очень примечательным оказалось выступление главного советника Министерства иностранных дел Анатолия Смирнова под названием «Аналитические решения в деятельности ситуационных центров в России и в мире». По сути, речь идет о многопараметрическом анализе экономического и политического влияния различных государств на те или иные международные проблемы и анализе расстановки сил в двух- и многосторонних отношениях между государствами. Весьма характерные «маркеры» продвинутой аналитики, такие как разработка метрики пространства исходных данных, использование сложных алгоритмов n-мерной визуализации результатов и геоинформационных систем, применение множества весьма специфических для данного класса задач алгоритмов обработки данных в данном случае присутствуют более чем явно. Характерно также, что здесь всегда приходится говорить о заказных ИТ‑системах: их функционал на 90%, а то и весь не является стандартным.
Надо сказать, что больший или меньший акцент на методах продвинутой аналитики звучал практически в каждом докладе. В аналогичных же по тематике мероприятиях, довольно часто проводимых коммерческим сектором экономики, акцент в основном бывает обратным. Подавляющее внимание сосредоточивается на хранилищах данных, OLAP-анализе и управленческой отчетности, получаемой с помощью этих систем.
Что касается упомянутой классификации по фазам проекта (сбор данных, анализ и принятие решений), то наиболее интересной особенностью госпроектов, наверное, следует признать первую из них. Процесс сбора данных в рассматриваемом случае часто (если не всегда) происходит из источников, которыми не владеет само предприятие. Много задач ставится, скажем, на уровне целой отрасли. В коммерческом же секторе аналитические задачи на уровне разных бизнесов, даже если они явно потенциально востребованы (как это имеет место, скажем, в логистических цепях), пока по ряду причин не решаются. Словом, в данном аспекте коммерческим организациям тоже есть что перенять у предприятий государственного сектора.
