Из хаоса данных к прозрачности бизнеса: что делать с первыми результатами аналитики
«Без данных вы просто еще один человек с собственным мнением», — Уильям Деминг, гуру статистики и BI.
Российский рынок BI-систем сегодня напоминает индустрию бухгалтерского софта эпохи 90-х. Это растущий рынок, на котором появляются новые игроки, проходят M&A-сделки и процессы по разделу клиентского рынка. Вендоры активно развивают и создают продукты, но на качественные и не дорогие решения по-прежнему высокий спрос.
Международная политическая обстановка также добавляет “сюрпризов”. С 12 сентября 2024 года США ввели запрет на оказание IT-услуг и предоставление облачных сервисов российским компаниям. Доступа к привычным зарубежным инструментам нет, а на переход на российское ПО необходимо тратить не только деньги, но и время. И тем, кто уже какое-то время пользуется иностранными решениями, лучше с этим не тянуть, так как после внедрения потребуется время на адаптацию и работу с первыми результатами.
А вот “новички”, которые еще не пользуются BI, до сих пор ждут “чуда”. Проблема в том, что зачастую бизнес ждет от BI мгновенного результата: сразу после внедрения все станет прозрачно и понятно, процессы наладятся сами, как по взмаху волшебной палочки. Поэтому часто, не работая с культурой данных и менеджментом, владельцы бизнеса тратят деньги на интеграции, как не получая отдачи. Чтобы BI-платформы начали работать, их нужно правильно использовать, а именно — научиться обрабатывать первые результаты аналитики.
Польза от BI — связь аналитики и поступающих бабосиков
Единая аналитическая система — это сочетание софта со специфическими методами аналитики и протоколирования данных. С ее задачами вы знакомы не хуже нашего. Идея управления компанией на основе данных повисла в воздухе давно. Она есть в голове и у гендиректора «Газпрома», и у менеджера магазина, где торгует обувью условный Гена Букин.
Все внедряют BI по-разному, но каждый кейс скатывается к трем процессам: автоматизировали обработку данных → сделали дашборды → настроили хранилище. О том, почему система должна быть эффективной в рамках конкретно их бизнес-проекта и что для этого нужно сделать, предприниматели задумываются редко.
“Секрет” раскроем мы. BI приносит пользу в следующих случаях:
- Бизнес вырос, а вместе с ним увеличилось и количество источников данных. Excel и другие подручные средства с аналитикой разрозненных данных уже не справляются. Прозрачности нет, а риск ошибок в управленческих решениях повышается в разы. В этом случае BI - это первый и логичный шаг к работе с данными, которая почти всегда повышает эффективность бизнеса.
- В команде есть заинтересованные и талантливые ТОПы и менеджеры среднего звена, которые при наличии качественного инструмента увидят реальную картину и будут повышать как свою эффективность и качество бизнес-процессов, так и, в целом, результаты компании. Здесь очень важна заинтересованность ТОП-менеджмента, как стимулирующего звена, заинтересованного в результатах.
- Логичное продолжение предыдущего пункта - когда в компании в каком-то виде, хотя бы в начальном, уже внедрена культура работы с данными (что невозможно без качественного и заинтересованного ТОП-менеджмента). Например, есть практика сбора данных и принятия решения на основе них. Это важный шаг на направлению к улучшению работы с аналитикой, т.к. влияет на методику всех бизнес-процессов. В таком случае BI логично встроится в существующую методологию и станет логичным инструментом для повышения ее эффективности.
Нет сильных и, самое главное, заинтересованных в работе “от данных” менеджеров? BI не работает. Нет привычки принимать решения на основе цифр и фактов? О тонкой аналитике можно не думать - она будет сильно “на вырост”.
Зато, когда концепция Business Intelligence внедряется к месту и ко времени, от нее стоит ждать приличных результатов. Единый контур данных во всех филиалах, прозрачность и оптимизация внутренних процессов, взвешенные управленческие решения зачастую ведут к увеличение базы клиентов, подъему выручки и прочим удивительным вещам.
Аналитическая очевидность про ожидание и реальность
Финальный этап работы BI-системы — визуализация данных, когда презентации, графики и дашборды выстраиваются в ряд и открывают доступ к текущему положению дел внутри компании. В 95% случаев ожидания с реальностью не совпадают:
- владелец считал, что деньги приносит реклама в «Телеграме», а на самом деле стреляет «Яндекс.Директ»;
- менеджеры рассказывали об эффективности новой логистики, в то время как она только тратила средства, окупать которые придется годами;
- результаты эффективности не коррелируют с зарплатой сотрудников, хотя, казалось, что система мотивации выстроена и работает;
- филиалы, вроде бы, предоставляют информацию и, казалось, что есть система управления, но на деле данные, которые должны совпадать, разнятся, дублируются и приводят к информационному хаосу.
- любая другая ситуация, когда думали — одно, а на неделе все было по-другому, но без BI никто ничего не замечал.
Правдивая картинка, нарисованная на основе верных данных, может не совпадать с представлением предпринимателя о собственном бизнесе. Тогда человек погружается в стадии принятия: от отрицания до торга и депрессии соответственно.
«Истинная польза BI определяется ценностью, создаваемой при помощи BI информации», — это следует даже не запомнить, а записать. Не стоит бояться данных. Наоборот, их нужно принимать, обрабатывать и применять для поиска новых векторов роста. Как это делать? Разберем на примере кейсов Modus BI.
Ищем и оптимизируем слабые места
АО «Сбербанк-АСТ» — федеральная электронная торговая площадка для проведения государственных и коммерческих закупочных процедур. В ее инфраструктуру входит продукт SberB2B — магазин закупок малого объема, буквально до 600 000 рублей.
Компания подбирала BI-систему по целому набору критериев. Во-первых, заказчику требовалось множество пользовательских лицензий для предоставления доступа к аналитике всем сотрудникам, поставщикам и организаторам торгов. Во-вторых, клиент нуждался в продвинутом функционале для настройки дашбордов и работы с источниками данных.
Выбор пал на платформу Modus BI. Группа «СБЕР-А» локализовала и устранила серию значимых для целевого продукта слабых мест:
- недостаток информации для аналитики закупочной деятельности, конкурентных сред и эффективности торгов;
- откровенно плохой инструментарий, связанный с контролем расходования бюджетных средств;
- нехватка возможностей для выявления нарушений, превентивно влияющих на процесс достижения запланированных результатов.
Система Modus BI оснастила АО «Сбербанк-АСТ» продвинутым софтом для глубокой и разносторонней аналитики. Плюс, подсветила множество проблем, носивших критический характер.
Делаем бизнес-процессы прозрачными
В числе клиентов команды Modus — особая экономическая зона “Технополис “Москва”, которая объединяет 6 производственных площадок.
Из-за увеличения арендных площадей, роста количества систем, а как следствие и источников данных, накопившийся объем информации перерос тот уровень, когда его можно было обработать вручную или с помощью офисных приложений. Недостоверность данных увеличивала риски принятия не корректных управленческих решений, компания “задыхалась” от количества данных.
Нужно было систематизировать, очистить и сформировать свод данных по разным направлениям: аренда, услуги, управление активами, ведение и контроль экономической деятельности и пр.
С помощью внедрения Modus ETL автоматизировали и систематизировали сбор и анализ 250 ГБ данных в гибко управляемый формат и выстроили аналитическую систему, охватывающую больше 8 сфер бизнеса и включающую в себя порядка 35 дашбордов.
Это помогло в разы сократить время на обработку аналитики, легко собирать и анализировать данные из различных источников. В конечном счете, аналитика показала полную картину текущего состояния компании и дала ценные «инсайты».
Снижаем трудоемкость работы отдельных служб
Команда Modus поставляла свои решения крупному торгово-производственному холдингу, выпускающему климатическое оборудование. Инфраструктура предприятия выглядела внушительно: 50 стран, 9 заводов, 175 представительств в России и 57 тыс. клиентов в филиальной сети. Общая численность сотрудников — 5 000 человек.
HR-отдел организации со своими задачами не справлялся. Сведения о персонале давали разные системы: Naumen, «1С:УПП», «1С:ЗУП» и пр. Информация искажалась из-за дублей и устаревших выкладок. В результате расчеты по стажам, премиям и надбавкам становились некорректными.
Платформа Modus BI позволила:
- настроить выгрузку данных из пяти источников;
- разработать эффективные алгоритмы обработки информации;
- составить серию скриптов (например, для расчета стажа).
Фактически заказчик получил единый и эталонный справочник всех сотрудников-физических лиц. Нагрузка на HR-отдел снизилась в разы, что позволило переключить внимание экспертов на другие бизнес-процессы.
Делаем то, для чего внедряли BI
Концепция BI во многом повторяет путь методологии DevOps. Бизнесмены внедряют ее, не понимая сути системы. Думать о том, что делать с данными, полученными в результате детальной аналитики, лучше до, а не после установки IT-решений.
BI-платформы используются для аналитики показателей в разных областях:
- финансов;
- продаж;
- закупок;
- запасов;
- логистики;
- маркетинга;
- производства и пр.
Первичные BI-отчеты обеспечивают компанию обзором потенциальных векторов роста. Эффективность маркетинга и продаж, подтверждение и опровержение бизнес-гипотез, оптимизация внутренних процессов — задач, делегируемых софту, много.
Резюме
Применять концепцию BI в бизнесе проще, чем кажется. Внешние партнеры откроют доступ ко всем необходимым инструментам. Предпринимателю останется только задействовать их для решения проблем. Сконцентрировать свое внимание на результатах аналитики и мерах, способных их улучшить: отладке бизнес-процессов, повышении эффективности продаж, снижении процента брака и т. д.
Идеальный подход — формирование полноценной культуры управления данными. Сначала предприниматель оперирует разрозненной информацией от руководителей. Затем начинает проводить выборочные проверки поступающих сведений. Потом — переходит к процессу сбора и агрегирования данных с помощью инструментов автоматизации, делая их единообразными. Такой подход обеспечивает компанию стройной методологией всех процессов, и команда начинает работать как часы.