ТОП-3 мифа про аналитику в бизнесе или что такое BI

Понятие «бизнес-аналитика» (Business Intelligence) зародилось в XIX веке, когда Ричард Миллар Девенс описал успех банкира сэра Генри Фернанса в своей книге «Энциклопедия бизнес-анекдотов».

В чем заключался успех? Банкир Фернанс быстрее конкурентов собирал информацию от своего окружения о результатах военных действий во Франции, Голландии, Германии, а также о различных экономических событиях. Полученная информация обрабатывалась, и на основе аналитических данных принимались решения, которые позволяли сэру Генри увеличивать прибыль. Эта история описывает суть BI — предоставление возможности принимать решения, основываясь на анализе оперативных данных.

Системы бизнес-анализа сегодня используют многие организации. Но еще больше компаний привыкли вести процессы вручную, поскольку верят в мифы и не до конца понимают, что может дать их бизнесу использование BI-систем. Рассмотрим самые популярные мифы про бизнес-аналитику.

Диаграммы действительно выглядят красиво, однако за яркими картинками кроются инструменты, позволяющие получать и обрабатывать большие объемы данных и на их основе создавать не только эффектную визуализацию для анализа, но и строить прогнозы.

Многие компании, работающие над продуктом BI, постоянно совершенствуют и дорабатывают функционал создания отчетов, виджетов и дашбордов, делая его не только более привлекательным для пользователей, но и более информативным, что в дальнейшем приводит к принятию бизнесом верных решений.

Пример: цветовая дифференциация отклонения от плана. Зеленым выделяется положительная динамика, а отрицательная – красным. Такой функционал помогает быстрее обнаружить отклонение, найти причину и слабые места в бизнесе.

Начиная работать с системой BI или только присматриваясь к ней, некоторые люди заключают, что это дополнение к многочисленным табличным отчетам и аналитическим документам, которые они могут составлять самостоятельно, не используя системы бизнес-анализа.

Однако BI-система может являться основным источником информации для принятия решений, так как нередко включает в себя и отчеты, и документы, дополняя их визуализацией, прогнозом и мониторингом. Использование BI-системы приведет не только к порядку в документации, но и к уменьшению ошибок, так как данные перед использованием будут валидироваться специалистами.

Обычно перед покупкой BI-системы компании проводят анализ рынка, сравнивают функциональность программного обеспечения, возможности развития системы, стоимость ее содержания и многие другие аспекты. После внедрения аналитической системы компании не заботятся об обучении персонала или нанимают неквалифицированных сотрудников, а спустя довольно продолжительный срок неэффективной эксплуатации обвиняют продукт в бесполезности.

BI-система содержит в себе много инструментов, которыми нужно научиться пользоваться: овладеть навыками использования инструмента ETL, научиться собирать многомерные кубы (OLAP) и правильно визуализировать данные. Только научившись правильно использовать систему, можно говорить о возможности принимать решения на основе анализа данных.

Системы бизнес-аналитики в современном понимании выросли из появившихся в 1960-х годах систем поддержки принятия решений (СППР), которые были созданы для содействия принятия решений и планирования. Взяв от СППР лучшее, business Intelligence или бизнес-аналитика сегодня — это набор инструментов под одним интерфейсом, которые помогают принимать взвешенные решения на основе собранных и обработанных данных из различных источников и преобразованных в визуально удобную форму (графики, дашборды, отчеты), которые интерпретируются аналитиками.

Каждый год у бизнеса появляется все больше данных, которыми нужно уметь оперировать. Например, у компании, занимающейся продажами, открываются новые магазины, увеличивается ассортимент и появляются новые клиенты. Ей постоянно надо анализировать чистую прибыль, затраты, трафик на точках, количество клиентов, рентабельность продаж и многое другое. Все эти данные собираются и хранятся в разных форматах и источниках, что усложняет бизнес-аналитику.

Для принятия решений, подкрепленных анализом данных, приходится тратить десятки часов в неделю на агрегирование информации, составление отчетов, которые быстро теряют свою актуальность. Кроме этого, данные могут быть частично утеряны или будут сделаны ошибки, которые сделают отчет бесполезным для принятия решений.

С другой стороны, если данных в отчете будет слишком много, например, миллионы или миллиарды строк, то такой инструмент, как Excel, в котором можно проводить аналитику с небольшим объемом данных, просто «приляжет».

Работая с BI-системой, вы не столкнетесь с вышеперечисленными проблемами, поскольку она решает следующие основные задачи:

Ранее было сказано, что у систем бизнес-аналитики чаще всего симпатичный и дружелюбный интерфейс, однако за внешней простотой скрываются сложные процессы.

Дальше будет немного занудная, но подробная и полезная информация, описывающая основные инструменты BI-систем.

ETL (Extract, Transform, Load) — инструмент BI, который предусматривает автоматизацию процессов получения, преобразования и хранения информации для ее последующей визуализации на аналитических панелях и отчетах.

Получение информации включает ввод данных через формы ввода, настройку подключения источников и планирования сбора информации.

ETL обеспечивает доставку данных, преобразование в структурированный вид, очистку данных, формирование наборов и структур, удобных для визуального представления. Отвечает за загрузку обработанной информации в хранилище.

Хранилище в BI представляет собой предметно-ориентированную информационную базу данных, которая предоставляет информацию для аналитических панелей и отчетов. Там хранятся все нужные и важные для принятия решений данные. Для хранения неструктурированной информации, электронных копий форм и документов включается файловое хранилище.

В основном предусматривается горизонтальное масштабирование хранилища с сохранением высокой скорости передачи данных. Неиспользуемые данные можно архивировать.

НСИ в системах BI предназначено для формирования единого информационного пространства (ЕИП) информационного взаимодействия, в рамках которого обеспечивается унификация и единство:

Указанные характеристики ЕИП достигаются за счет:

Также НСИ обеспечивает в BI-системе возможность валидации полученных, обработанных и хранимых данных, в том числе валидации для подтверждения корректности результатов работы моделей машинного обучения.

В решениях Business Intelligence для удобства и быстрого получения результата по сравнению с реляционной базой данных используется технология OLAP (Online analytical processing). Большие объемы данных обрабатываются, агрегируются и структурируются по многомерному принципу.

Создание представлений данных выполняется по показателям с возможностью настройки:

Визуальный конструктор обеспечивает создание визуализации на основе собранной и структурированной информации, хранящейся в системе. В него входит создание виджетов с различных типов визуализации (графики, картосхемы, карты) и дашбордов, которые объединяют виджеты по одной тематике, для проведения комплексной бизнес-аналитики. Также во многих BI-системах есть возможность создавать регламентные и произвольные отчеты, состоящие из сводных таблиц, сложных заголовков и картинок.

Созданная визуализация может показываться на видеостенах, видеоэкранах, дисплеях автоматизированных рабочих мест пользователей в веб-представлении, в том числе путем использования адаптивной верстки для мобильного устройства (планшета) . Также есть возможность выгружать подготовленный материал в привычных форматах, таких, как .xlsx, .pdf, .png, .jpeg, . pptx и др.

В современных реалиях невозможно представить бизнес-аналитику без прогнозирования. Отечественные и зарубежные BI-системы используют различные методы и модели прогнозирования на основе хранимых данных (базовые математические и статистические методы, анализ временных рядов, корреляционно-регрессионный анализ, интуитивно-формализованный метод прогнозирования, машинное обучение и др.) .

Например, в BI-системе есть возможность обогащать данные, выведенные на виджет, прогнозом с использованием машинного обучения, что позволяет определить тренд развития показателей, используемых при разработке планов и выбора стратегии развития бизнеса.

В BI предусматривается наличие модуля администрирования, который отвечает за ограничение доступа к данным на уровне роли, логирование всех действий пользователя, настройку ролевой модели, мониторинг состояния инфраструктуры и многое другое.

Подводя итог, можно сказать, что бизнес-аналитика — это современный, мощный, профессиональный инструмент для работы с большим объемом данных, который помогает бизнесу легко анализировать любой объем информации и быстро принимать решения, основанные на подходе Data Driven. Про Data Driven-подход расскажем в следующей статье.