Сам себе аналитик: что такое Self-Service BI

Руководитель направления разработки аналитических систем BIA Technologies Игорь Бакум объясняет, как Self-Service BI помогает снизить нагрузку на ИТ-службу и сократить время проверки бизнес-гипотез в разы.

В сегодняшней быстро меняющейся бизнес-среде данные стали источником жизненной силы предприятий, стимулируя принятие решений, стратегическое планирование и операционную эффективность. Главная проблема заключается в том, что грамотная аналитика требует времени, а бизнесу нужны полезные инсайты здесь и сейчас. Можно ли как-то ускорить этот процесс?

Во многих крупных компаниях за аналитику отвечают целые подразделения, часто в рамках ИТ-службы, в чьи задачи входит выгрузка данных и разработка разных видов отчетности. Когда центральным звеном всех подобных запросов от всех бизнес-заказчиков и подразделений является ИТ-служба, она становится «бутылочным горлышком», тормозящим элементом для бизнеса. ИТ-специалисты не успевают оперативно обработать десятки, а иногда и сотни запросов, и образуется бесконечная очередь. А для компании потерянное время в конечном счете выливается в потерянные деньги.

Чтобы этого избежать, некоторые передовые компании внедряют, среди прочего, концепцию Self-Service BI. «Аналитическое самообслуживание» предполагает предоставление бизнес-подразделениям возможности самостоятельно получать нужные данные и создавать ту или иную отчетность. ИТ-подразделению, в свою очередь, остается только предоставить пользователям соответствующий инструментарий и правильно организовать процесс.

Отдельный плюс такого подхода заключается в том, что системным аналитикам и разработчикам из ИТ-службы не приходится тратить время на то, чтобы разобраться в тонкостях бизнес-процессов. Как эксперты своих предметных областей, бизнес-пользователи точно знают, какой отчет им нужен и какие нюансы должны быть в нем прописаны.

Особенно хорошо концепция Self-Service BI работает в тех случаях, когда заказчику нужен маленький, не глобальный отчет и максимально быстрый результат. Перестроив процесс на принцип самообслуживания, мы значительно снижаем трудозатраты и получаем оперативную проверку тех или иных бизнес-гипотез.

Впрочем, стоит понимать, что к внедрению Self-Service BI тоже нужно подходить с умом. Чтобы концепция действительно заработала в масштабах крупной компании, мало просто передать заказчику коробку с решением по принципу «разбирайся сам» — весь процесс нужно поставить на рельсы. Опираясь на свой опыт, мы поняли, что Self-Service BI нужно позиционировать как комплекс мер и технических решений:

1. Предоставление доступа к данным.

Во многих крупных компаниях процесс согласования доступа к массиву данных занимает дни, недели, а порой даже месяцы. Какая уж тут оперативность! Одним из факторов, затягивающих согласования, являются проверки, связанные с соблюдением требований информационной безопасности. Мы смогли организовать процесс так, что решение о предоставлении или отказе в доступе принимается в течение одного дня.

2. Предоставление инструментария.

Бизнес-подразделения получают некоторые изолированные «песочницы», на которых уже предустановлен нужный для аналитики данных софт, который мы, в свою очередь, поддерживаем и обновляем. Таким образом пользователям не нужно задумываться, где взять инструментарий, чтобы проанализировать данные и построить отчет.

3. Выстраивание процессов.

Всё должно работать слаженно и системно: отправка и удовлетворение запросов на доступ к данным, публикация отчетов, получение доступа к этим отчетам, обработка запросов на обучение и консультации и т. д.

4. Обучение.

Мы обучаем пользователей практике анализа данных — как вытаскивать нужные данные, как их структурировать и делать свои мини-хранилища, как визуализировать информацию и получать ценные бизнес-инсайты. Здесь важно дать не просто теоретические, но и практические навыки, и обучать все подразделения компании, от производства до бэк-офиса.

5. Мониторинг и развитие.

Чтобы Self-Service BI приносил максимальную пользу и был для всех одинаково удобен, необходимо анализировать то, как пользователи взаимодействуют с системой. Мы смотрим, сколько человек активно пользуется системой, из каких источников они берут данные, как часто формируют или публикуют свои отчеты. Если частота посещения сервиса вдруг упала, мы предлагаем консультацию — возможно, пользователь не понял, как реализовать нужный ему запрос. А если мы видим много тяжелых запросов, то предлагаем поработать над производительностью песочницы.

При таком подходе мы получаем, что называется, win-win — все стороны оказываются в выигрыше. С одной стороны, внедрение Self-Service BI снижает нагрузку на ИТ-подразделение, позволяя ему сосредоточиться на более стратегических задачах, и увеличивает пропускную способность бизнеса. С другой, бизнес-пользователи приобретают базовые, в том числе технические, навыки работы с данными и могут быстро получать необходимую информацию, самостоятельно ее анализировать и делать оперативные выводы.

Пожалуй, единственный минус Self-Service BI заключается в том, что иногда разработанные пользователями отчеты бывает сложно «выдернуть» из бизнес-подразделений и вывести в продуктивный контур. По умолчанию мы рассматриваем отчеты из песочницы как прототипы, нацеленные на решение локальных бизнес-задач. Если же мы, например, видим, что определенным отчетом пользуется не команда из 10 человек, а 1 000 сотрудников компании, то это уже повод передать разработку интегратору и сделать полноценную автоматизацию, с детальной проработкой вопросов производительности.

Сделать такую автоматизацию будет проще, поскольку на руках у разработчиков уже будут не просто четкие требования, но даже готовый прототип. Таким образом интегратор сможет сразу принять верное архитектурное решение, сделать корректную автоматизацию и не мучиться потом с сопровождением «костыльно» работающего решения. Бизнес, в свою очередь, получит полноценную автоматизацию за меньшие деньги и меньший срок, чем если бы он пришел к разработчикам с не до конца проработанными требованиями.

Опыт внедрения в крупной российской логистической компании показал, что Self-Service BI помогает сократить time-to-market на разработку отчетов в полтора раза, уменьшить время на поиск и обработку данных в два раза и снизить трудоемкость в подготовке отчетов на 70%. И эти достижения не остаются незамеченными бизнесом: с каждым годом мы наблюдаем удвоение активности работы с сервисом.

Плюсы внедрения концепции Self-Service BI очевидны. Предоставляя возможности анализа данных непосредственно в руки бизнес-пользователям, Self-Service BI помогает им снижать зависимость от ИТ-ресурсов и получать ценную информацию на их собственных условиях. Эта демократизация данных позволяет компаниям становиться более гибкими, быстро реагировать на любые изменения, улучшать качество принимаемых бизнес-решений и получать тем самым ценное конкурентное преимущество.