Сравниваем 1С.Аналитика и Business Intelligence. Что выбрать?

Небольшой обзор-сравнение 1С.Аналитика и BI-систем. Нужно ли стремиться внедрять бизнес-аналитику или можно сделать апгрейд 1C?

1. Чем полезна BI система кроме "веселых и красивых" картинок?

2. Зачем BI система если у нас уже есть 1С?

3. Какие преимущества я получу в результате внедрения BI системы?

Для ответа на поставленные вопросы, предлагаем сначала определить место рассматриваемого нами ПО в рамках эволюционного пути развития аналитических систем.

Базовый уровень аналитического ПО характеризуется внедрением в деятельность различных систем учета (Excel, 1С, другие ERP системы). На данном этапе закладывается основа всей последующей аналитики – проводится стандартизация собираемых компанией бизнес-данных.

Собственники и высший менеджмент компаний понимают, что собираемые бизнес-данные являются ценным ресурсом для повышения эффективности процессов и прибыльности компании. В результате, формируется спрос на расширение функционала стандартного коробочного решения учетной системы (например, 1С) различными финансово-экономическими отчетами и дополнениями.

Следует отметить, что на этапе анализа накопленных бизнес-данных, учетные системы (включая 1С) начинают демонстрировать предел своих возможностей и производительности. На движке учетной системы – сквозную и расширенную аналитику реализовать не получится. Осознавая это, компания 1С в 2021 году выпустила отдельное приложение для расширенной аналитики 1С.Аналитика.

Вместе с этим, продукту 1С.Аналитика предстоит пройти еще долгий путь развития, прежде чем ПО начнет конкурировать с зарубежными аналогами рынка систем Business Intelligence.

Таким образом, основными недостатками учетных систем (на примере 1С) (с точки зрения организации расширенного анализа данных) являются:

• Отсутствие функционала для объединения внешних источников данных;
• Отсутствие инструментов обработки и стандартизации полученных данных;
• Недостаточная (с точки зрения пользователя) гибкость (отсутствует возможность сквозной детализации и аналитики) и скорость работы;
• Значительные трудозатраты и высокая стоимость разработки, поддержки и эксплуатации аналитических отчетов;
• Необходимость наличия у пользователя навыков кодирования для изменения логики, структуры расчетов и отчетов.

Реализация второго уровня аналитического ПО сопряжена с применением BI-систем, специализирующихся на расширенном анализе данных. BI-системы включают в себя:

• Набор инструментов для объединения нескольких внешних источников данных;
• Инструменты обработки и стандартизации полученных данных;
• Инструменты для организации сквозной аналитики данных;
• Инструменты статистического анализа;
• Возможность анализа данных с помощью специализированных библиотек языков R и Python;
• Анализ данных и построение прогнозов с использованием технологий машинного обучения.

Использование указанных инструментов позволяет компаниям извлекать больше полезной информации о рынке, конкурентах и клиентах, что позволяет им более эффективно реагировать на складывающуюся рыночную конъюнктуру и повышает их прибыль.

Внедрение аналитических систем III уровня сопровождается построением экономико-математической модели работы компании, и использованием для ее решения, - специализированных алгоритмов решения (решателей). Модель включает в себя необходимые данные учетных систем (I уровень), информацию о выявленных закономерностях и прогнозах (II уровень), логику, механику, и ограничения наиболее важных направлений деятельности компании.

Специализированные алгоритмы (решатели) анализируют всю полученную информацию о деятельности компании и разрабатывают подробный, максимально эффективный (с точки зрения целей компании) и синхронизированный по ключевым направлениям план ее деятельности на предстоящий период.

Использование инструментов математической оптимизации приводит к росту прибыли компании и снижению затрат. Эффективность данного инструмента значительно повышается с увеличением масштабов компании.

• Объединение различных источников данных;
• Создание единой системы мониторинга и аналитики деятельности компании;
• Сквозная аналитика данных (возможность детализации и обобщения данных до необходимого для анализа уровня);
• Большой выбор визуализаций;
• Высочайшая скорость обработки Big Data;
• Использование алгоритмов искусственного интеллекта для анализа данных;
• Снижение трудоемкости и стоимости в 3 - 5 раз (1С).

• Объединение различных источников данных;
• Создание единой системы мониторинга и аналитики деятельности компании;
• Сквозная аналитика данных (возможность детализации и обобщения данных до необходимого уровня);
• Использование алгоритмов искусственного интеллекта для анализа данных;
• Снижение трудоемкости и стоимости аналитической системы компании в 3 - 5 раз (1С).

• Объединение различных источников данных в единую систему мониторинга и управления главными направлениями и ключевыми показателями деятельности;
• Мощный и гибкий инструмент для стратегического и операционного управления деятельностью на основании масштабных расчетов;
• Подробные аналитические отчеты и информацию об имеющихся резервах для роста;
• Защита и безопасность данных;
• Защищенный доступ к информации с любых устройств в режиме online.

Подводя итог всего вышесказанного следует сделать вывод, что каждый новый уровень аналитического ПО использует свою особую технологию обработки данных, что предопределяет границы эффективности (удобство, производительность и стоимость) его использования.

В связи с этим, надлежащий анализ данных проще, дешевле и быстрее реализовать на специализированном движке систем Business Intelligence. Такие инвестиции обеспечивают возможность дальнейшего развития аналитики в компании, чего нельзя сказать об инвестициях в «усовершенствование учетных систем».