Современный бизнес, казалось бы, немыслим без аналитики - анализ торгового предложения, ценообразования, ассортимента, планы продаж и прибыли, оборотов, каналов сбыта, рекламы, возможностей для масштабирования. Казалось бы, каждое решение должно основываться и подкрепляться данными.
Но в реальности все совершенно по-другому. Большое количество компаний проводят аналитику вручную, обращаются к ней не регулярно или не ведут ее вообще, потому что не до конца понимают, что может дать бизнесу использование BI-систем и управление данными в целом. При этом, за годы работы у нас набралось приличное количество «мифов и легенд», как положительных, так и отрицательных, которые распространены в рынке. Давайте прольем свет на некоторые из них.
1. BI – это просто красивые бесполезные картинки для отчетов
Действительно, одна из основных задач BI-системы – это визуализация данных с помощью различных диаграмм, графиков, схем, таблиц и других элементов. Многие вендоры делают упор на современный дизайн, большое количество визуальных элементов и прочий, как кажется клиентам на первый взгляд, «дизайн и украшательство».
При этом, функционал BI-системы – это не только «красивые картинки». Она включает в себя ETL-процессы, DWH и непосредственно саму аналитическую платформу, которая может быть в виде десктоп-клиента или web-портала. Кроме визуализации у BI-систем есть широкий список функций для работы с данными: настройка ролей доступа пользователей, в том числе и на уровне строк данных (RLS), встраивание в другие сервисы, хранение и редактирование данных, составление различных аналитических срезов с помощью фильтрации, и т.п.
Графики – это только финальный результат. При этом, они не статичны – в визуализация можно погрузиться, чтобы рассмотреть данные детально, сравнить их с другими, вывести тренды, построить различные срезы и т.п. Все эти возможности, в итоге, дают полную картину ситуации и почву для принятия решения.
2. BI может анализировать любые данные
BI-система будет корректно работать только с подготовленными и нормализованными данными. Если с данными не все в порядке, то и графики в BI покажут этот беспорядок. Когда вы визуализируете хаос – вы получаете визуализированный хаос вместо аналитики, который покажет только одно – в компании нет методологии работы с данными, и ее нужно срочно разрабатывать.
Это повсеместная проблема, с которой сталкиваются почти все компании при первом внедрении.
Например, бизнес уровня enterprise часто состоит из нескольких холдинговых структур, и между ними почти всегда нет сравнимости данных: в каждом подразделении холдинга могут использоваться разные способы соотнесения затрат, учета материальных или нематериальных объектов и т.п. Кроме того, неизбежно возникают дубли, одни и те же объекты называются по-разному, могут содержать ошибки в написании и т.п. У нас был кейс, когда количество должностей в одной организации превышало несколько тысяч. При этом, у одной должности было более 70 типов наименований.
Это приводит к тому, что аналитика становится бесполезной без ETL. Потому что на графиках или диаграммах будут несколько сотен сегментов, которые даже визуально невозможно анализировать.
В такой ситуации нужно наметить шаги по синхронизации учета между разными подразделениями, внедрению методогии данных и т.п. Мы советуем использовать профессиональные ETL-инструменты, которые могут собрать данные из разрозненных источников, нормализовать их и создать эталонные справочники.
3. С внедрением BI-системы все бизнес-процессы тут же станут прозрачными
BI открывает глаза на точку, в которой находится бизнес (при условии, что все данные верны). И часто первое, что показывает внедрение BI – это непрозрачность процессов управления, низкое качество ведения учета и т.п. И с этого начнется работа над методологией. По нашему опыту, первое чувство, которое испытывает руководитель – это шок. «Как же так, ведь до внедрения ситуация казалась, в целом, стабильной и нормальной, принятые решения – оптимальными, система учета велась».
По факту, это далеко не так. В государственных или давно существующих компаниях очень высокий «запас прочности», потому что система может самоподдерживаться достаточно долгое время. Но это совершенно не значит, что все процессы идеальны, и бизнес максимально эффективен.
Это не беда одной компании, а встречается повсеместно до внедрения аналитики. Если руководитель видит такую картину, то нужно будет наметить план работы: привести в порядок регламенты взаимодействия структур, процессы, бухгалтерский и любой другой учет, унифицировать методологию, и т.п.
4. BI не нужен, то же самое можно сделать в Excel
Этот миф часто встречается среди бизнес-аналитиков «старой школы». Чаще всего такие люди в компании становятся саботажниками – они привыкли работать в одном ключе, боятся и раздражаются на «бесполезные» инструменты. Как с ними работать – мы рассказывали вот здесь.
Excel, помимо таблиц – это мощный инструмент с возможностью строить большое количество аналитических срезов. Но, во-первых, будут нужны специальные знания – за более, чем 30-летнюю историю он превратился в достаточно сложный продукт. Найти специалистов не просто.
Во-вторых, Excel «не умеет» работать с большими массивами данных – это дополнительная нагрузка на железо, на сеть и т.п. Т.е. при попытке построить срезы программа будет просто «виснуть».
И, в-третьих, это ПО не предназначено для нормализации данных.
И все же мы рекомендуем потренироваться в Excel, прежде, чем внедрять полноценную систему аналитики. Это поможет четче понять цели внедрения, характеристики будущей системы, потребности компании и, в конечном счете, сэкономить на переделках будущей системы. Т.е., по сути, это один из этапов формирования технического задания для будущего подрядчика.
5. BI нужен только большим компаниям с большим количеством данных (и с большим бюджетом)
По статистике, подсчет юнит-экономики каждой продажи (где угодно, хотя бы в Excel) и, в целом, регулярную аналитику не проводит большинство компаний. Чаще всего, если такой срез все-таки сделать, можно увидеть убыточные позиции и неэффективные сделки, расход на которые превышает доход и, наоборот, позиции, которые могли бы помочь компании вырастить прибыль. Поэтому анализ нужен любой компании, с любой численностью и оборотами. Это должен быть ежедневный процесс фаундера или наемного руководителя, если бизнес планирует расти.
На рынке сейчас множество предложений – от мощных систем для enterprise до небольших функциональных облачных сервисов, как наш Modus B ICloud, про который мы говорили вот здесь. Можно выбрать под любую задачу и практически на любой бюджет (или даже его отсутствие).
6. Внедрение BI сразу будет влиять на рост прибыли
Этот миф – отчасти психологическая ловушка: когда руководитель внедряет новый инструмент, ему кажется, что бизнес стал лучше и должен сразу же заработать по-другому. Как – никто не знает, но должен. А отчасти – ловкий маркетинговый ход вендоров, которые понимают основную боль бизнеса – вырастить прибыль.
На самом деле, на рост прибыли влияют эффективные управленческие решения, оптимизация и аналитика бизнес-процессов, достоверные данные, возможность реально оценить ситуацию в компании или на рынке и быстро на нее отреагировать. Все это – результаты внедрения BI-системы и, в широком смысле, системы управления данными.
Но, как мы говорили выше, выстраивание этих процессов – это достаточно длительный, пошаговый процесс, где система аналитики выполняет роль «градусника»: внедрили изменения, обновили данные – и можно отследить, как и на что повлиял новый процесс или решение.
Итоги
Подводя итог, можно сказать, что бизнес-аналитика — это современный, мощный, профессиональный инструмент для работы с разным объемом данных, который помогает бизнесу держать руку на пульсе и совершенствоваться. Но это пошаговый процесс – не стоит воспринимать BI-систему как волшебную палочку, которая сама и сразу решит все проблемы.
Кроме того, особое внимание стоит уделить качеству загружаемых данных – и по мере необходимости, подключать ETL-инструменты.