Польза BI-аналитики для жизни и бизнеса

Цель данной статьи – чтобы каждый, прочитавший её, нашел для себя новые ответы на 2 вопроса:

1. Зачем вообще нужна BI-аналитика?

2. Как BI-аналитика может быть полезна мне/моей работе/бизнесу/стране?

Начнём с того, что определимся – что же такое визуализация данных. Обратимся к Википедии и посмотрим, что она нам говорит на этот счёт:

Визуализация данных — это представление данных в виде, который обеспечивает наиболее эффективную работу человека по их изучению.[1] Визуализация данных находит широкое применение в научных и статистических исследованиях (в частности, в прогнозировании, интеллектуальном анализе данных, бизнес-анализе), в педагогическом дизайне для обучения и тестирования, в новостных сводках и аналитических обзорах. Визуализация данных связана с визуализацией информации, инфографикой, визуализацией научных данных, разведочным анализом данных и статистической графикой.

Из определения можно понять, что основная цель визуализации данных и всей BI-аналитики – представить данные в наиболее удобном для изучения человеком формате.

Хорошо, с этим разобрались. Но теперь, посмотрим на это определение с позиции аналитика и зададим вполне логичный вопрос:

И вот тут мы приходим к главному смыслу построения всех визуализаций. Каждая визуализация, каждый чарт и дашборд строиться с целью решения конкретной задачи. Таким образом, чтобы не делать визуализацию ради визуализации, перед тем, как начинать работу с BI-системой мы должны себе четко сформулировать проблему – тот вопрос, на который мы хотим ответить своей визуализацией.

Но что же представляет сам маршрут из точки «А» в точку «В»? Что есть путь? А путь в данном случае будет логикой. Логикой вашего изложения. Логикой того, как в точке «А» вы возьмете за руку неподготовленного пользователя (того, кому необходимо решить его проблему с помощью вашего BI-инструмента) и шаг за шагом проведете его по цепочке визуализаций постепенно создавая у него целостную картину и понимание решения его проблемы.

В одну реку нельзя войти дважды, и в результате, в точке «В» мы уже получим пользователя, имеющего необходимые знания для решения проблемы. Таким образом, мы можем сформулировать главную задачу BI-аналитики, будь то отдельный маленький график или комплексная система визуализации режимов работы производственного оборудования и расчета показателей эффективности всей финансово-хозяйственной деятельности предприятия.

Теперь, самое время привести пример. Некий завод производит и продаёт продукцию. Продукция не является сезонной и от месяца к месяцу объемы производства и продажи примерно одинаковые. Но есть проблема: финансово-хозяйственные затраты на содержание производственного оборудования от месяца к месяцу сильно различаются. Руководство завода не может сразу определить причину проблемы и привлекает к проблеме специалиста по данным и BI-системам. Специалист начинает погружение в производственные данные и распутывает логический клубок взаимосвязей. В первую очередь специалист узнает, что производство на заводе обеспечивают 3 бригады. Назовем их:

Каждая бригада имеет в месяц определённое количество смен. Сопоставив на графиках количество смен каждой бригады в месяц с данными по финансово-хозяйственным расходам специалист видит определённую закономерность. В те месяцы, когда производственная бригада №3 имеет наибольшее количество смен по отношению к другим бригадам, расходы на обеспечение работы производственного оборудования превышают нормативные показатели и среднестатистические показатели.

Углубившись в проблему сильнее, специалист осуществляет сравнение количества производственных циклов оборудования при работе каждой из бригад и выясняет, что в периоды работы производственной бригады № 3 количество циклов работы оборудования на 30% превышает количество циклов работы у остальных производственных бригад. Далее, при детальном изучении рабочего дня каждой из производственных бригад и сравнения объёмов загрузки производственного оборудования выясняется, что бригада № 3 недостаточно загружает производственное оборудование с целью экономии времени и трудозатрат в собственных интересах.

Таким образом, специалист, изучая производственные данные, нашёл причину проблемы с помощью BI-аналитики, логически её отобразил на дашборде и смог презентовать и обосновать свое решение перед руководством завода. В результате завод реорганизовал производственные процессы в бригаде № 3, убрал издержки, повысил эффективность производства и ежемесячную прибыль.

Данный пример я не придумал, а привёл из собственной практики. Кейс помогает максимально наглядно понять, как BI-система и BI-специалисты могут быть полезны бизнесу.