Пример визуализации данных в BI.
Двигайте ползунок влево и вправо
Данные в Excel
Данные в BI
Before
After
Время чтения: 8 минут
Что такое бизнес-аналитика BI?
В общем смысле BI (Business intelligence) — это подход по работе с данными и системы для их анализа.
Однако, под BI почти всегда подразумевают непосредственно саму BI систему того или иного вендора. Далее в статье под BI мы также будем иметь в виду именно систему. Назначением систем данного класса является представление данных в виде, удобном для принятия решений как отдельным специалистам, так и коллективам.
Главным результатом процесса внедрения Business intellgence является создание инструмента, повышающим качество и скорость принятия решений, что увеличивает конкурентоспособность бизнесов, его использующих.
Отличиями BI систем, как и любых информационных систем, является набор их функциональных возможностей.
Процесс внедрения BI системы предполагает реализацию следующих этапов:
- интеграция в business intelligence интересующих источников данных. Источниками данных для BI системы, в большинстве случаев, являются учетные системы, такие как, 1С, CRM системы (AmoCRM, Мегаплан), специализированные отраслевые ИС, базы данных (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и другие), файлы Excel.
- создание расчетных показателей, которые невозможно получать напрямую из имеющихся источников.
- разработка дашбордов для выделенных групп пользователей.
На рынке известны как западные аналитические системы, такие как: Power BI, Qlik, Tableau, так и российские BI системы, например, Visiology, DataLens, Polymatica.
Power BI от компании Майкрософт являлась лидером по количеству пользователей, предоставляя функционал, сравнимый с Qlik и Tableau, но с возможностью использовать данный инструмент на бесплатной основе.
UPD на январь 2023 года
На текущий момент указанные вендоры Power BI, Qlik, Tableau, как следствие событий на Украине, перестали реализовывать лицензии новым пользователям из России, а некоторые заявили об отказе в поддержке имеющихся клиентов. В связи с этим компаниям, ведущим свою деятельность от российских юридических лиц, при выборе системы BI аналитики стоит ориентироваться на отечественные решения.
1. Признаки того, что вам нужна BI система:
- большинство отчетов о деятельности компании содержится в разрозненных формате Excel,
- для получения нового типа отчета необходимо обращаться к ИТ специалисту и ждать интересующий отчет более нескольких дней,
- есть стремление перейти на новый уровень качества и скорости принятия решений, то есть, внедрить, так называемый Data driven подход.
2. Возможности BI систем:
- объединение данных из различных систем в едином хранилище (базе) данных.Некоторые системы, например, Modus BI, PolyAnalyst, Loginom обладают встроенными инструментами для организация ETL процедур и, в конечно итоге, создания единого источника (базу) данных. Например, мы часто используем базу данных ClickHouse, относящуюся к колоночному типу баз. Но чаще всего требуются сторонние решения такие, как Apache Airflow, Pentaho Data Integration, ViXtract. Об этом в мае мы опубликуем отдельную статью, поскольку вопрос стоит подробного обсуждения.
- представление данных из различных источников на одном дашборде, что позволяет в удобном формате определять взаимозависимости между различными направлениями деятельности компании. Например, сопоставлять маркетинговые затраты с количеством продаж.
- снижение требований к уровню квалификации аналитиков или ИТ-специалистов при создании новых отчетов. Это справедливо для «простых» систем, например, Yandex DataLens.
- отображение дашбордов на различных устройствах: телефоне, ПК, планшете
- удобная командная работа с данными. Делитесь отчетом в виде ссылки или помещайте его в презентацию PowerPoint.
Пример визуализации данных в BI.
3. Источники, с которыми работает BI
Учетные системы: 1С, Галактика
CRM системы: amoCRM, Битрикс 24, Megaplan
Платежные системы, интернет-банки
Статистика маркетинговых затрат: Яндекс аналитика, VK
4. Проблемы при внедрении BI систем:
- наличие и чистота имеющихся данных. Данный пункт относится к общей культуре управления данными (Data management) и зависит от текущего положения в конкретной компании. Является наиболее значимым при внедрении аналитических BI cистем.
- непонимание целей внедрения бизнес-аналитики и, соответственно, дальнейших способов использование дашбордов (аналитических панелей).
- низкая вовлеченность в проект руководителя проекта (компании) и исполнителей.
- отсутствие выделенного сотрудника, ответственного за результат реализации проекта или распределение ответственности между несколькими одновременно.
ошибочный выбор системы BI (business intelligence) с неподходящим функционалом или сложной в эксплуатации системы.
- несогласованность в требованиях к результатам внедрения, включая вид дашбордов между руководителем (собственником) и менеджерами компании.
Подробнее с основными проблемами при внедрении BI систем и способам их разрешения вы можете ознакомиться в нашей статье «6 трудностей при внедрении BI систем и способы их преодоления».
5. Улучшения после внедрения системы BI в следующих аспектах:
скорости принятия решений
принимайте решения быстрее конкурентов, не использующих системы бизнес-аналитики BI
контроле над данными
как следствие, управляемость процессов, расходов и доходов компании
оперативности вмешательства в процессы
в случае отклонения от заданных параметров, например, при недостижении плана продаж
актуальности данных
будут обновляться в автоматическом режиме
6. Направления для использования BI:
- Продажи: ТОП по продавцам, дебиторам, категориям товаров,
- HR: показатели укомплектованности штата, эффективность загрузки персонала,
- Маркетинг: стоимость лида, стоимость привлечения клиента, оценка эффективность рекламных каналов.
- Финансы: активы, чистая прибыль, динамика выручки, вероятность образования кассовых разрывов.
Поздравляем!
Вы дочитали статью до конца: не все это осилили:)
Если вы заинтересованы во внедрении отечественной BI системы, такой как, Visiology, Polymatica, Triafly или DataLens, то мы готовы стать вашим надежным партнером в:
- комплексном внедрении системы бизнес аналитики,
- интеграция текущих информационных систем с системой business intelligence,
- исследовании данных на предмет нахождения закономерностей (Data science).
