Ключевые инструменты BI. Современные Business Intelligence (BI) системы на примере IBM Cognos BI К bi системам относятся модульные

Каждый крупный бизнес и большинство средних структур сталкиваются с проблемой предоставления руководству неточных данных о состоянии дел компании. Причины могут быть разные, но последствия всегда одинаковы – неверные или несвоевременные решения, отрицательно сказывающиеся на результативности финансовых операций. Для исключения подобных ситуаций предназначена профессиональная система бизнес аналитики или BI ( с англ. – Business Intelligence ). Эти высокотехнологичные «помощники» способствуют построению системы управленческого контроля каждого аспекта внутри бизнеса.

По своей сути BI системы – это продвинутое аналитическое программное обеспечение для бизнес-анализа и формирования отчетности. Эти программы могут использовать данные из различных источников информации и предоставлять их в удобном виде и разрезе. В результате руководство получает быстрый доступ к полной и прозрачной информации о положении дел компании. Особенность отчетов, полученных с помощью BI – возможность самостоятельного выбора руководителем, в каком разрезе получить информацию.

Современные Business Intelligence системы многофункциональны. Именно поэтому в крупных компаниях они постепенно вытесняют другие способы получения бизнес-отчетности. К основным их возможностям специалисты относят:

  • Подключения к различным базам данных;
  • Формирование отчетов разной сложности, структуры, вида и компоновки с высокой скоростью. Также есть возможность задать расписание формирования отчетности по расписанию без непосредственного участия и рассылки данных;
  • Прозрачную работу с данными;
  • Обеспечение четкой связи между информацией из различных источников;
  • Гибкую и интуитивно понятную настройку прав доступа сотрудников в системе;
  • Сохранение данных в любом удобном для вас формате – PDF, Excel, HTML и многих других.

Возможности информационных систем бизнес-аналитики позволяют руководителю не зависеть от IT-отдела или своих помощников, подающих требуемую информацию. Также это отличная возможность демонстрировать правильное направление своих решений не словами, а точными цифрами. Многие крупные сетевые корпорации на Западе уже давно используют BI-системы, среди которых всемирно известные Amazon, Yahoo, Wall-Mart и др. Вышеназванные корпорации тратят приличные деньги на бизнес-аналитику, но внедренные BI системы приносят неоценимую пользу.

Польза профессиональных систем бизнес аналитики базируется на принципах, которые поддерживаются во всех передовых BI приложениях:

  1. Наглядность. Основной интерфейс любого ПО для анализа бизнеса должен отражать основные показатели. Благодаря этому руководитель быстро сможет оценить положение дел на предприятии и начать предпринимать что-либо в случае необходимости;
  2. Кастомизация. Каждый пользователь должен иметь возможность настроить интерфейс и функциональные клавиши максимально удобным для себя образом;
  3. Многослойность. Каждый набор данных должен иметь несколько разрезов (слоев) для предоставления той детализации информации, которая необходима на конкретном уровне;
  4. Интерактивность. Пользователи должны иметь возможность собирать информацию из всех источников и по нескольким направлениям одновременно. Необходимо, чтобы система имела функцию настройки оповещения по ключевым параметрам;
  5. Многопоточность и разграничение доступа. В BI системе должна быть реализована одновременная работа большого количества пользователей с возможностью установки им различных уровней доступа.

Всё IT-сообщество сходиться во мнении, что информационные системы бизнес аналитики являются одним из перспективнейших направлений развития отрасли. Однако их внедрение зачастую затрудняют технические и психологические преграды, неслаженная работа менеджеров и отсутствие прописанных сфер ответственности.

При размышлении о внедрении систем класса BI важно помнить, что успех проекта будет во многом зависеть от отношения сотрудников компании к нововведению. Это относится ко всем IT-продуктам: скептическое отношение и страх перед сокращением могут свести на нет все усилия по внедрению. Поэтому очень важно понимать, какие чувства вызывает система бизнес аналитики у будущих пользователей. Идеальная ситуация сложится в случае, когда сотрудники компании будут относиться к системе как к помощнику и инструменту усовершенствования работы.

Перед началом проекта по внедрению BI технологии необходимо провести тщательный анализ бизнес-процессов компании и принципов принятия управленческих решений. Ведь именно эти данные будут участвовать в анализе ситуации в компании. Также это поможет сделать выбор BI системы вместе с другими основными критериями:

  1. Цели и задачи внедрения BI систем;
  2. Требования к хранению данных и возможность ими оперировать;
  3. Функции интеграции данных. Без использования данных из всех источников в компании руководство не сможет получить целостной картины положения дел;
  4. Возможности по визуализации. Для каждого человека идеальная BI аналитика выглядит по-разному, и система должна удовлетворять потребности каждого пользователя;
  5. Универсальность или узкая специализация. В мире существуют системы, направленные на определенную отрасль, так и универсальные решения, позволяющие собрать информацию в любом разрезе;
  6. Требовательность к ресурсам и цена на программный продукт. Выбор BI системы, как и любого ПО, зависит от возможностей компании.

Вышеперечисленные критерии помогут руководству сделать осознанный выбор среди всего многообразия известных систем бизнес аналитики. Существуют и другие параметры (например, структура хранения данных, веб-архитектура), но они требуют квалификации в узких IT-областях.

Недостаточно просто сделать выбор, купить ПО, установить и настроить его. Успешное внедрение BI систем любого направления основывается на следующих правилах:

  • Корректность данных. Если данные для анализа неверные, то существует вероятность серьезной ошибки системы;
  • Полноценное обучение каждого пользователя;
  • Быстрое внедрение. Необходимо сосредоточится на верном формировании необходимых отчетов на всех ключевых местах, а не на идеальном обслуживании одного пользователя. Скорректировать внешний вид отчета или добавить еще один его разрез для удобства всегда можно после внедрения;
  • Осознавайте окупаемость инвестиций в систему BI. Эффект зависит от множества факторов и в некоторых случаях оказывается виден лишь через несколько месяцев;
  • Оборудование должно быть рассчитано не только на современную ситуацию, но и на ближайшее будущее;
  • Осознавайте, зачем было начато внедрение системы BI, и не требуйте от программного обеспечения невозможного.


По статистике всего лишь 30% руководителей компаний довольны внедрением BI систем. За долгие годы существования ПО для анализа бизнеса специалисты сформулировали 9 ключевых ошибок, которые могут снизить эффективность до минимума:

  1. Неочевидность цели внедрения для руководства. Зачастую проект создается силами IT-отдела без тесного участия руководителей. В большинстве случаев в процессе внедрения и функционирования появляются вопросы по цели и задачам BI системы, выгоде и удобству использования;
  2. Отсутствие прозрачности в управлении, работе сотрудников и принятии решений. Менеджеры могут не знать алгоритмов работы сотрудников на местах, а управленческие решения могут приниматься не только на основе сухих фактов. Это приведет к невозможности сохранения существующей парадигмы в результате внедрения BI системы. И зачастую сломать сложившуюся годами культуру корпоративного управления невозможно;
  3. Недостаточная достоверность данных. Попадание ложной информации в систему анализа бизнеса недопустимо, иначе сотрудники не смогут доверять ей и пользоваться ею;
  4. Неверный выбор профессиональной системы бизнес аналитики. Множество примеров в истории, когда руководство нанимает стороннюю организацию для внедрения BI системы и не принимает участия в ее выборе, говорят сами за себя. В результате внедряется система, не позволяющая получить нужный отчет или с которой невозможна интеграция одного из существующих в компании ПО;
  5. Отсутствие плана на будущее. Особенность BI систем в том, что это не статичное ПО. Невозможно закончить проект внедрения и не вспоминать о нем. Возникает множество требований от пользователей и руководства в части доработок;
  6. Передача BI системы сторонней организации на поддержку. Как показывает практика, чаще всего такие ситуации приводят к изоляции продукта и оторванности системы от реального положения дел. Собственная служба поддержки намного быстрее и эффективнее реагирует на отзывы пользователей и требования руководства;
  7. Желание сэкономить. В сфере бизнеса это нормально, но BI аналитика работает, только если принимает во внимание все аспекты деятельности компании. Именно поэтому наиболее эффективны глубокие аналитические системы с высокой стоимостью. Желание получить несколько отчетов по интересующим областям приводит к частым ошибкам в данных и большой зависимости от квалификации IT-специалистов;
  8. Различная терминология в компании. Важно, чтобы все пользователи понимали основные термины и их смысл. Простое недопонимание может привести к неверной трактовке отчетов и показателей BI системы;
  9. Отсутствие единой стратегии анализа бизнеса на предприятии. Без выбранного единого для всех сотрудников курса любая система класса BI будет лишь набором разрозненных отчетов, удовлетворяющих требования отдельных руководителей.

Внедрение BI систем – важный шаг, способный помочь вывести бизнес на новый уровень. Но для этого потребует не только достаточно большого вливания финансов, но и времени, и сил каждого сотрудника компании. Далеко не каждый бизнес готов грамотно закончить проект внедрения системы анализа бизнеса.

Business Intelligence

Business intelligence или сокращенно BI - бизнес-анализ, бизнес-аналитика. Под этим понятием чаще всего подразумевают программное обеспечение , созданное для помощи менеджеру в анализе информации о своей компании и её окружении. Существует несколько вариантов понимания этого термина.

  • Бизнес-аналитика - это методы и инструменты для построения информативных отчётов о текущей ситуации. В таком случае цель бизнес-аналитики - предоставить нужную информацию тому человеку, которому она необходима в нужное время. Эта информация может оказаться жизненно необходимой для принятия управленческих решений.
  • Бизнес-аналитика - это инструменты, используемые для преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. При этом с помощью этих средств лица, принимающие решения, должны при использовании подходящих технологий получать нужные сведения и в нужное время.

Таким образом, BI в первом понимании является лишь одним из секторов бизнес-аналитики в более широком втором понимании. Помимо отчётности туда входят инструменты интеграции и очистки данных (ETL), аналитические хранилища данных и средства Data Mining .

BI-технологии позволяют анализировать большие объёмы информации, заостряя внимание пользователей лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений.

История возникновения термина

Термин впервые появился в 1958 году в статье исследователя из IBM Ханса Питера Луна (англ. Hans Peter Luhn ). Он определил этот термин как: «Возможность понимания связей между представленными фактами.»

BI в сегодняшнем понимании эволюционировал из систем для принятия решений, которые появились в начале 1960-х и разрабатывались в середине 1980-х.

В 1989 году Говард Дреснер (позже аналитик Gartner) определил Business intelligence как общий термин, описывающий «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».

Примечания

Ссылки

  • На смену Business Intelligence приходит Business Analytics? (ж-л PC Week/RE № 41 (599) 6 ноября - 12 ноября 2007)
  • BI как инструмент оптимизации маркетинговых кампаний (PC Week Review: Бизнес-аналитика, май 2010)
  • Бизнес-аналитика: сегодня и завтра (Журнал Intelligent Enterprise № 2 (212), февраль 2010 года)
  • Бизнес-аналитика на российской почве (Ж-л PC Week Review: Бизнес-аналитика, май 2010)

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Business Intelligence" в других словарях:

    Business intelligence - (BI) refers to technologies, applications and practices for the collection, integration, analysis, and presentation of business information and sometimes to the information itself. The purpose of business intelligence a term that dates at least… … Wikipedia

    Business Intelligence 2.0 - (BI 2.0) is a loose term referring to some new (2006 7) trends and advances in Business Intelligence (BI). The 2.0 version number alludes to version numbers assigned to software even though it is only an abstract concept not a specific… … Wikipedia

    Business Intelligence - Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), Abk. BI, wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung,… … Deutsch Wikipedia

    Business-Intelligence - Der Begriff Business Intelligence (engl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in… … Deutsch Wikipedia

    Business Intelligence - Informatique décisionnelle Pour les articles homonymes, voir DSS et BI. L’informatique décisionnelle (Management du système d information, en anglais: DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les… … Wikipédia en Français

    business intelligence - noun Any information that pertains to the history, current status or future projections of a business organization … Wiktionary

    business intelligence - / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ noun information that may be useful to a business when it is planning its strategy … Marketing dictionary in english

    Business Intelligence - Sammelbegriff für den IT gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem… … Lexikon der Economics

    Business intelligence tools - are a type of application software designed to report, analyze and present data. The tools generally read data that have been previously stored often, though, not necessarily, in a data warehouse or data mart. Types of business intelligence tools … Wikipedia

    Business Intelligence Development Studio - (BIDS) is the IDE from Microsoft used for developing data analysis and Business Intelligence solutions utilizing the Microsoft SQL Server Analysis Services, Reporting Services and Integration Services. It is based on the Microsoft Visual Studio… … Wikipedia

Книги

  • Business Intelligence. Data Mining and Optimization for Decision Making , Carlo Vercellis , Business intelligence is a broad category of applications and technologies for gathering, providing access to, and analyzing data for the purpose of helping enterprise users make better… Издатель:
  • Перевод

Пытаясь оценить различные BI платформы часто сложно понять, где миф, а где правда, поскольку каждый вендор позиционирует свой продукт, как “лучший на рынке”, приводя в качестве аргумента сотни субъективных обзоров, заполонивших Интернет. Если же вы хотите разобраться, какой инструмент подходит именно вашей компании, не пролистывая сотни страниц “честных” мнений, то ниже будет то, что нужно.

Мы рассмотрим наиболее популярные платформы, такие как QlikView, Klipfolio, Tableau и Power BI, и сравним их ключевые параметры: удобство использования, цену, легкость установки, поддержку, работу с различными типами данных и многое другое. Итак, вперед!

Все это, вместе или по отдельности, открывает огромные возможности для анализа различных метрик, создания и настройки уникальных визуализаций, чтобы в итоге извлекать полезную информацию для бизнеса из любых данных.

Также в платформе был сделан упор на совместимость с различными девайсами, от смартфонов и планшетов до Smart TV в конференц-залах.

Особенности

Лучше всего Klipfolio подходит для мониторинга и контроля в реальном времени непрерывных потоков данных, когда важна их динамика, и нужно быстро принимать важные решения.

Ключевые характеристики

  • Интеграция различных источников данных в один отчет.
  • Неограниченное количество потенциально подключенных пользователей.
  • Управление правами и ограничениями доступа к важной информации.
  • Доступность на мобильных ОС (iOS, Android, BlackBerry, Windows).
  • Гибкий REST коннектор для подключения специальных источников данных.
  • Поддержка форматов Excel, CSV, JSON, XML и др.
  • Возможность добавить удобные аннотации к отчетам, которые будут видны конечным пользователям.
  • Автоматическая система настройки KPI.
  • Возможность легко добавить пороговые индикаторы к графикам.

Удобство использования

В Klipfolio можно строить десятки различных типов графиков, включая круговые, гистограммы, диаграммы областей и еще множество различных комбинаций. Также, пользователь, владеющий HTML и CSS может создавать собственные, неповторимые визуализации, накладывая все необходимые компоненты на дашборд через WYSIWYG редактор, а более сложные элементы графиков можно добавить с помощью различных формул и функций. Таким образом, с помощью Klipfolio можно представить информацию практически в любом виде, однако сперва нужно подумать о том, как подготовить данные.

Цена

Являясь одним из самых старых игроков в BI отрасли с огромным опытом, сегодня Klipfolio делает ставку на свои облачные решения. Klipfolio Dashboard (в качестве SaaS) предлагается по цене за пользователя, начинающейся (с некоторыми вариациями) с 19$/месяц. Этот план можно подстроить под себя и добавить дополнительные опции. Также возможен и 14-дневный пробный период.

Tableau


Еще одна крупная платформа - это Tableau . Как и большинство BI инструментов, Tableau специализируется на анализе данных через их визуализацию. В нем легко создавать интерактивные дашборды, которые позволяют изучить динамику, тренды и структуру данных, с помощью удобных и простых, но не менее эффективных графиков.

Как и многие другие сервисы, Tableau поддерживает множество разных источников данных, организованных в формате файлов (CSV, JSON, XML, MS Excel и др.), реляционных и нереляционных БД (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB и др.) и облачных систем (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).

Ключевое отличие Tableau от конкурентов заключается в его особой функции - смешивании данных - комбинировании данных из разных БД и источников. Также Tableau позволяет нескольким пользователям одновременно работать над отчетом в реальном времени. Еще, в платформе реализовано несколько способов того, как можно делиться отчетами: 1) публикуя их на сервере Tableau; 2) через e-mail Tableau Reader; 3) через доступ по ссылке. Такое разнообразие добавляет гибкости и снимает многие ограничения.

Отличительные особенности

Tableau обладает широчайшими возможностями визуализации: богатая библиотека платформы включает в себя облака слов, пузырьковые и древовидные диаграммы, которые позволяют достигнуть более высокого уровня понимания своих данных и их контекста.

Как уже было сказано, дашборды Tableau чрезвычайно гибки. Основные функции сервиса позволяют невероятным образом размещать элементы на дашборде и совмещать и накладывать их друг на друга любым образом, что очень полезно в эпоху эргономики рабочего места.

Tableau довольно дружелюбен для начинающих пользователей, платформа направлена на тех, кто до этого еще не вдавался в технические детали процесса визуализации. Эта цель достигается за счет интуитивно понятного интерфейса: все необходимое чаще всего достигается не больше, чем за 2 клика мышкой, фильтры найти легко, а все операции понятно задокументированы.

С Tableau легко работать не только с точки зрения разработки и создания отчетов, но и со стороны конечного пользователя - менеджмента. Дополнительные фильтры, создание новых параметров, простая и понятная интерактивность данных - все это значительно ускоряет принятие решений и делает их более эффективными.

Ключевые характеристики

  • Отличные возможности для распространения отчетов и дашбордов.
  • Поддержка более 30 типов данных.
  • Смешивание данных из разных источников.
  • Интеграция с R.
  • Самое активное сообщество пользователей, которые создают тысячи обучающих видео, блогов и форумов.

Удобство использования

Потрясающее удобство и легкость использования - главная причина, почему Tableau считают одним из самых простых для освоения BI сервисов, а лучше всего он себя проявляет при анализе структурированной информации. Импортировать данные, строить красивые графики, делиться ими и публиковать их в открытом доступе - ни одна другая платформа не может обеспечить пользователей настолько широкими возможностями при такой простоте. Более того, огромное количество различных руководств и гайдов практически обнуляет вероятность столкнуться с какими-либо трудностями.

Цена

Tableau имеет 3 различных продукта с тремя различными ценами: Tableau Desktop, Tableau Online и Tableau Server. Детальную информацию можно найти .

Tableau Desktop предназначен для отдельных пользователей и стоит 999$ в год за человека и 1,999$ для корпоративного пользования, включая поддержку. В первом случае предполагается подключение до 6 источников данных, а во втором - до 44.

Tableau Online - это облачная платформа с веб-интерфейсом, которую можно использовать бесплатно, но при условии, что все решения будут храниться на общем сервере и будут опубликованы в открытом доступе. Приватная же версия стоит 500$ в год за одного пользователя.

Наконец, Tableau Server - это монолитный бизнес-инструмент для компаний, которые управляют своими серверами и хотят иметь полный контроль над потоками данных и их безопасностью. Однако стоить такое удовольствие будет 10,000$ в год за 10 пользователей, а поддержка обойдется в дополнительные 25% от этой суммы.

Power BI


Power BI - это онлайн-сервис, разработанный Microsoft для бизнес-аналитики с возможностью подключения различных источников данных и сторонних приложений. Платформа обладает веб-интерфейсом, позволяющим создавать кастомизированные визуализации, а с помощью настольного приложения можно проводить стандартизацию и очистку данных. Интересно, что существует также и мобильная версия Power BI, доступная на различных ОС, чтобы принимать решения на ходу.

Power BI прост и минималистичен, но в то же время обладает мощью и стабильностью. Как и любое другое ПО, у него есть как плюсы, так и минусы.

Отличительные особенности

Что отличает Power BI от других решений?

Во-первых, это продукт Microsoft, а значит он следует философии, принципам и архитектуре, схожими с другими продуктами IT-гиганта. Интерфейс программы будет хорошо знаком пользователям Windows.

Во-вторых, принадлежность к Microsoft дает и другое преимущество: Power BI тесно связан с главными продуктами компании, такими как MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server.

Вообще говоря, Power BI был создан с целью расширить функциональность MS Excel и прокачать его до нового уровня и использовать при решении задач, в которых он ранее не был задействован.

Ключевые характеристики

  • Есть бесплатная базовая версия, позволяющая сначала попробовать поработать с Power BI.
  • Поддерживает множество способов импорта данных (потоковые данные, облачные сервисы, книги Excel и сторонние приложения).
  • Интерактивные дашборды с изменением данных в реальном времени.
  • Простое API для интеграции Power BI в ваши приложения.
  • Делиться отчетами и дашбордами можно несколькими разными способами.
  • Поддержка нескольких платформ (Веб-, настольное или мобильное приложение).

Удобство использования

Интерфейс прост и будет понятен всем, кто знаком с Windows (то есть почти каждому), поэтому работать с Power BI обычно приятно. Множество кнопок и функций выглядят похоже на MS Excel и другие продукты MS Office.

Визуализации же создаются старым добрым способом drag-and-drop. Все, что вам нужно для создания какого-либо графика - нажать на необходимый элемент и перетащить его на пустое место в отчете. Тот же принцип работает и при выборе того, какие данные необходимо визуализировать - просто выделите кусок данных и поместите его на то место, где находится график.

Цена

Microsoft Power BI считается качественным инструментом бизнес-аналитики, многих привлекает и достаточно демократичная ценовая политика. В нее входят два варианта: бесплатная версия сервиса с ограниченными возможностями и корпоративная лицензия Power BI Pro с полным спектром функций.

Бесплатная версия доступна для любого отдельного пользователя и обладает следующими характеристиками: лимит памяти в 1 Гб, скорость обработки потоковых данных 10,000 строк/час вместе с ограничениями на обновление и совместную работу над отчетами.

Power BI Pro стоит 9,99$ за одного пользователя в месяц и увеличивает лимит памяти до 10 Гб на человека вместе со скоростью в 1 млн строк/час. Также появляется возможность доступа к источникам данных напрямую, связывая их с данными компаниями через Data Connectivity Gateway. Наконец, становятся доступными продвинутые инструменты совместной работы, такие как Office 365 Groups, Active Directory groups и каталог данных.

Теперь, чтобы структурировать все, что было сказано выше, приведем сравнительную таблицу всех рассмотренных платформ:

Теги: Добавить метки

Что такое BI-система, и как она работает

Чтобы построить высотку, директор строительной компании должен знать о проекте все до последнего шурупа: количество этажей, объем необходимых материалов, проверенный макет здания. А еще нужно адаптироваться к сокращающимся графикам постройки, позаботиться о сдаче площадей, уладить множество вопросов с государственными органами.

Этап №2. Организация данных

Тут тоже можно пойти двумя путями: от общих бизнес-требований или от нужд каждого подразделения. В первом случае нужно сначала проанализировать все бизнес-требования, затем проработать нужды каждого департамента. Второй подход итеративный – мы разбиваем весь объем работ на отдельные области, и в деталях описываем, как будут выглядеть аналитика и отчеты для отдела маркетинга, затем для финансов, HR и дальше идем итерациями по всем отделам.

Если хотите быстрее получить результат в виде первых отчетов, то второй вариант подойдет больше – при работе итерациями, пока следующая модель проектируется, первая уже работает. При общем подходе вы быстрее получите конечный результат, то есть общую аналитику по всем отделам.

Этап №3. Выбор стека технологий

Тема безграничная. Кратко опишем, что важно сделать на этом этапе: определить источники данных и уточнить, есть ли в них необходимая информация и показатели. Очень часто приходится дорабатывать учетные системы, чтобы показатели заводились. Когда пул источников собран, можно переходить к учетным системам, веб-ресурсам и внутренним системам компании, чтобы покомпонентно спроектировать архитектуру и прописать роль источников для трансформации данных. Любые сведения в BI-систему поступают в сыром виде, и на этом этапе только от нас зависит, насколько точные и удобные для восприятия данные менеджеры получат на выходе.

Этап №4. Проектирование интерфейсов

Сотрудники, которые пользуются системой, ценят удобный и приятный глазу интерфейс возможно так же глубоко, как и возможности, которые решение дает. Поэтому на проектах часто вводится этап прототипирования, когда мы отрисовываем формы интерфейса. Причем, если внедряем систему SAP, то UX и UI стараемся делать в интерфейсе этой системы, если Qlik, то рисуем в интерфейсе этой платформы. Благодаря такому этапу клиент понимает, какие графики лучше использовать для визуализации тех или иных показателей, какие цвета подобрать, как удобнее расположить фильтр и т.д. После этапа трансформации данных этот прототип достаточно будет наполнить. В остальном он полностью соответствует ожиданиям бизнес-пользователей.

Этап №5. Тестирование системы

Если вы меняете существующую BI-систему, то убедить пользователей в точности данных и дополнительно проконтролировать расчеты, будет несложно. Нужно взять отчет из одной системы бизнес-аналитики, взять разработанный ответ в новой, и, если все цифры совпадают, то программой можно пользоваться - данные верные. Сложнее, когда разрабатываются новые отчеты или внедряется первая система бизнес-анализа, потому что сравнивать данные не с чем.

В этом случае нужно разработать сценарии тестирования. Возьмите выгрузки по одному из направлений за заданный период и точность сведений на этом же срезе данных из той же учетной системы. Например, вы взяли из системы отчет по остаткам с 1 по 15 февраля, и он был равен 1000 единиц. На этом же срезе данных в учетной системе остаток тоже 1000 единиц. Значит, системе можно верить – данные корректные. По-другому найти эту точку сходимости, на мой взгляд, невозможно.

Отдельная тема – внедрение системы на динамически меняющийся источник данных, или когда мы внедряем решение на данных Excel, но этап загрузки данных необходимо перенести на вновь внедренный источник, в котором могло поменяться все от структуры хранилища до самих сведений. Здесь внедрение и тестирование будет идти по иным правилам.

Этап №6. Обучение команды

На проектах мы стараемся обеспечить максимальный результат от использования системы. Для этого проводим обучение финансистов, маркетологов, IT-специалистов и управленцев: знакомим с платформой, возможностями доработки и управления нашим решением, учим менеджеров максимально использовать все возможности программы. В помощь администраторам и пользователям разрабатывается сопроводительная документация: классические «Руководство администратора» и «Руководство пользователя», а часто и обучающие видеоролики. Самый детальный и сложный, но полезный материал – тот, что обычно называется «Техпроект» или «Спецификация отчетов». Он описывает весь процесс движения данных от источников до конечных отчетных форм. Не пренебрегайте этим документом. С его помощью любой новичок в команде сможет разобраться, как данные попадают в первый слой загрузки, и где они находятся в выходных отчетных формах. С помощью этого материала любое изменение или просьба по доработке системы займут минимальное количество времени.

Частые ошибки при внедрении

Как мы уже говорили, популярная ошибка при построении дерева решений - это движение от потребностей низших уровней к верхним. Но есть еще несколько критичных моментов, на которых чаще всего «прокалываются» неопытные внедренцы.

  • Не разбираться в типах платформ. Существуют системы класса in-memory, которым не нужны системные хранилища данных; и платформы, которые требуют двухкомпонентную архитектуру, то есть отдельное хранилище и отдельный BI-инструмент для визуализации.
  • Работать крупными мазками. Этапы загрузки, трансформации и последующей загрузки данных в приложение всегда стоит максимально детализировать и разбивать на более короткие отрезки. Многие в одном скрипте загружают, трансформируют данные, и делают последующую выгрузку. С гигантскими кусками кода не справится ни подрядчик, ни клиент. Но если код разбит на маленькие кусочки, определить, что вышло из строя, будет легко. Это сэкономит время и деньги на последующую поддержку.
  • Сразу автоматизировать . Нельзя сразу отдавать в разработку отчеты от бизнес-пользователей. Возможно, они не видели других, более удобных форматов. Может быть, раньше они сталкивались с техническими ограничениями и не могли представить анализ по-другому. Простая разработка не решает задач бизнеса – нужно глубже погружаться в отрасль и процессы в компании, выяснять, в чем заключаются проблемы и целенаправленно с ними работать.

Сколько это стоит и от чего зависит

Стоимость готовой системы начинается с маленьких проектов до миллиона рублей и заканчиваются крупными внедрениями под сотню миллионов. Цифры привязаны к объемам работ - количеству отделов и количеству необходимых отчетов. Случается, что клиент хочет очень компактный по времени проект. Такая срочность тоже повлияет на общую стоимость, потому что увеличит затраты на команду и оптимизацию ресурсов.

Чем помогут консультанты

Часто консультанты самостоятельно выполняют весь объем работ и минимально привлекают сотрудников клиента. Но случается, что объем работ собственных сотрудников соизмерим с объемом работ интегратора. В зависимости от задач и финансовых возможностей клиента, компания-консультант может участвовать в проекте в нескольких форматах.

Платформа не справляется с задачей. Неоправданно долгая загрузка, технические ограничения на ввод данных, инструменты визуализации не позволяют давать нужный результат – такие сложности решаются с помощью аудита систем. Консультант знает, как подобные проблемы решаются в других компаниях, много работал с разными платформами. Он разберется в корне проблем и предложит наиболее удачное решение.

Недостаток ресурсов. Чтобы проворно систематизировать требования и не менее стремительно построить на их основе систему, могут потребоваться дополнительные ресурсы, поскольку новые запросы появляются постоянно. Часто для анализа в компании используют один инструмент, для финансовой аналитики – другой, а маркетинговую эффективность считает третий. Целый штат IT-специалистов содержать бессмысленно и неэкономно. Здесь поможет подрядчик, который уже вырастил квалифицированные кадры и умеет оптимизировать затраты на подобные задачи.

Новая задача. Если внедрением IT-решений раньше вы не занимались и не очень четко понимаете, с какого конца начать, стоит хотя бы проконсультироваться со специалистом. Риск потери возможной прибыли и времени абсолютно точно окупит затраты на эту консультацию.

Выводы

Создать любую информационную систему непросто. Проектирование аналитических решений затрудняется капризным и сложным в работе элементом – данными. Команда с опытом решит эту задачу быстрее и без приключений. Независимо от того, предпочитаете ли вы одиночные спуски по порогам Амазонки или контролируемые инструктором, уделите наибольшее внимание действиям с данными. Тогда технические и методологические сложности будут представлять меньшую угрозу, а будущая система сможет решать сложные аналитические задачи без ошибок.

Бизнес любит конкретику. Если идут продажи, то руководству нужно точно знать, сколько товара продано сегодня, сколько за прошлый месяц, насколько это больше или меньше по сравнению с прошлым годом. Каков оборот, сколько составила прибыль, какова динамика издержек? Такие вопросы с поправкой на отраслевую специфику возникают в любой компании.

Вся необходимая информация есть в корпоративных системах, и она доступна менеджерам. В маленькой компании можно вести таблицы в Excel, в более крупной - выгружать данные из многочисленных систем, помогающих управлять производством, поставками, складом, отношениями с клиентами и прочими направлениями.

Но для чего бизнесу нужна эта информация? Посмотреть отчеты и дать команду все оптимизировать, издержки сократить, а прибыль увеличить? На самом деле, примерно так дело и обстоит, только содержательность управленческих решений полностью зависит от глубины анализа имеющейся информации. И, к сожалению, анализ «плоских» данных, когда рассматриваются цифры только в одном-единственном разрезе, потому что других нет или нужно долго считать, не позволяет гибко управлять компанией.

Если топ-менеджмент волнуют глобальные вопросы, то линейные руководители больше озабочены состоянием дел на своем конкретном направлении. Как изменится прибыль с каждой машины, отправленной контрагентам А и Б в разных регионах, если на 5% повысится цена на топливо? Какие продукты необходимо дозакупить сети кафе с учетом меню, динамики цен, издержек, а также сроков и условий хранения? Нужно ли переводить контакт-центр по обслуживанию покупателей из Москвы в регион - и в какой конкретно, с учетом местных ставок арендной платы, стоимости каналов связи, наличия квалифицированной рабочей силы и размера средней заработной платы? Какой товар нужно выставить рядом с кассой в супермаркете?

Собирая данные из разрозненных приложений, которыми владеют разные подразделения, BI-система выдает корректный ответ в едином формате. По сути, она предоставляет в наглядном виде информацию о том, что происходит в бизнесе по выбранному направлению и что будет происходить при заданных аналитиком условиях. Более того, система помогает правильно ставить вопросы.

Важность BI доказывает тот факт, что этими системами занимаются ведущие мировые поставщики ИТ, в числе которых IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, QlikTech и другие. По сути, на многомерных данных, которыми оперирует BI, строится вся аналитическая отчетность компаний.

Какие же конкретные задачи решают BI-системы? Топ-менеджер видит с их помощью прибыльные и убыточные направления бизнеса, динамику доходов и расходов. Получая необходимые данные по определенным срезам, он может обоснованно предсказывать развитие ситуации по направлениям и принимать решения.

Отдел продаж имеет инструмент для планирования и оценки выполнения планов. В отчетах видна эффективность каждого менеджера и динамика продаж каждому клиенту. Анализ позволяет также выявить зависимость продаж от ряда сопутствующих факторов: сезона, наличия конкурентов в определенном районе и др.

Ответы на эти вопросы, как правило, нужны быстро и без участия ИТ-службы. Для решения таких задач и существуют системы BI (Business Intelligence). Это давно и активно развивающийся класс приложений, позволяющих взять все значимые для бизнеса параметры и строить по ним аналитические отчеты самостоятельно, мгновенно и в любом разрезе.

Финансисты могут использовать BI-систему для планирования бюджетов, получать консолидированную финансовую отчетность, анализировать с помощью системы движение денежных средств, контролировать погашение кредитов заемщиками.

Руководители производственных подразделений и логисты используют бизнес-аналитику для разработки производственного плана, управления поставками, складскими запасами, отношениями с поставщиками, для анализа маршрутов движения транспортных средств и т. д.

Как только бизнес достигает масштабов, при которых таблицы Excel перестают считаться аналитикой, потому что не помогают ориентироваться в многомерном мире, он задается вопросом, какую систему аналитики использовать. Впрочем, как мы упоминали в самом начале, бизнес любит конкретику. И вопрос на самом деле звучит примерно так: «Как изменится моя прибыль, если изменится одно или несколько условий деятельности, и кто поможет мне решить, что нужно предпринять для ее увеличения?» За ответом стоит обратиться к BI.

В России к решениям на базе BI-систем обращаются компании из разных секторов экономики. По оценке главного редактора аналитического издания TAdviser Александра Левашова, наиболее востребованны BI-системы у заказчиков из финансового сектора, торговли и госсектора. Также эти решения пользуются спросом у представителей фармацевтической отрасли, пищевой промышленности, применяются в энергетике и телекоммуникационном сегменте.

Дмитрий Глушков, консультант аналитического отдела компании Softline, также обращает внимание на отраслевую специфику спроса на BI: «Наибольшее количество BI-проектов реализуется сейчас в трех отраслях: финансовом сегменте, ритейле и госсекторе. При этом в каждом из сегментов бизнес-аналитика дает возможность решать специфические задачи.

Например, банкам и страховым компаниям BI-системы позволяют автоматизировать процессы сбора и формирования отчетности, предоставляя топ-менеджерам оперативную информацию об основных показателях деятельности организаций. Это дает возможность быстро принимать необходимые решения для максимизации финансовых показателей.

Сегменту розничной торговли аналитические инструменты также предоставляют множество возможностей применения. Это анализ продаж, отчеты типа like-for-like, визуализация данных на различных географических картах, анализ продуктовой корзины.

Что касается госсектора, то здесь характерными являются запросы на реализацию механизмов прогнозирования, автоматизацию процессов бюджетирования, построение инструментов для мониторинга различных показателей».

Отличается ли российский рынок BI от западного? По мнению Александра Левашова, нет серьезных отличий с точки зрения проникновения или потребления BI-решений. Важной особенностью является то, что в нашей стране развита собственная экспертиза в области разработки программного обеспечения для бизнес-аналитики (речь о компании «Прогноз»). Мало какая страна может похвастаться этим.

Маркетологи приобретают инструмент для конкретного, в цифрах, анализа рынка в целом и по секторам, изучения конкурентов, поведения покупателей, прогнозирования спроса и предложения, определения самых эффективных инструментов продаж и анализа эффективности маркетинговых акций.