Аналитические программы для бизнеса это

Аналитическое ПО (АПО)- программное обеспечение предназначенное для анализа статистических данных.

«Аналитичность» программ предполагает наличие у них методической основы (методик) и алгоритмов обработки первичной учетной информации для поддержки принятия управленческих решений. Значимость аналитических программных продуктов определяется достоверностью используемых данных, степенью полноты и качеством выполнения задач анализа. Другими словами, польза от АПО должна выражаться в принятии правильных управленческих решений, положительно влияющих на деятельность компании. Это подразумевает, что аналитические системы должны предоставлять пользователям не только информацию, но и должны направлять, служить проводником в процессе принятия решений.

Без аналитического программного обеспечения строителям или банкирам приходилось бы самостоятельно вычислять сложные математические уравнения и рисковать неподходящими проектированиями и финансами.

Так например, АПО для строительства RentalSoftware.com предлагает здания для сдачи в аренду. Данный программный продукт может быть полезен для прогноза потока наличности и возвращения на инвестициях. Другие особенности программы это определение рентных ставок; вычисление дохода и расходов максимум для 500 свойств; вычисление подоходного налога; создание финансовых отчетов для клиентов, строителей и кредиторов. Также АПН активно используют и для финансового рынка.

Разные ВИДЫ АНАЛИТИКОВ — чем они отличаются? Аналитик данных, продуктовый аналитик и другие.

Каждое АПО использует определённую методологию (метод) проектирования/планирования и управления ресурсами предприятия, которые необходимы для осуществления производства, продаж, закупок и учета при исполнении заказов клиентов в сферах производства, оказания услуг и д.р. Одним из таких методов является ERP-система (Enterprise Resource Planning – управление ресурсами предприятия). Типовыми функциями такой системы могут быть следующие: определение состава конечного изделия, определение операций необходимых для изготовления изделия; выстраивание планов производства или реализации продукции; управление запасами и закупочной деятельностью; функция планирования производственных мощностей; функции финансового учета, управленческого учета, а также оперативного управления финансами.

Для любого крупного предприятия обычной ситуацией является наличие множества систем автоматизации, предназначенных для решения различных задач, разрозненное хранение данных и, как правило, – отсутствие единого подхода к управлению информацией. Данные находящиеся в различных системах невозможно анализировать по причине разрозненного хранения и различия в форматах данных. Например, одни и те же данные могут дублировать друг друга.

Приблизительно в 80-е годы прошлого века все перечисленные выше соображения привели к идее централизованного хранения данных, необходимых для последующего анализа. При этом все «информационное сырье» должно храниться в одном месте в простой и понятной структуре.

Идеи централизованного хранения данных получили значительное развитие и были воплощены в комплексе средств, которые называют системами бизнес-интеллекта (BI). Основными элементами BI-платформ являются хранилища данных и OLAP-системы. К основным особенностям OLAP-системам относятся следующие: пакетное извлечение данных; обработка ненормализованных данных; выделение отсутствующих данных; построение отчетов; неограниченные операции между данными различных измерений.

ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИТИКА — что учить, чтобы стать аналитиком в IT?

Существует и другая методология называемая Business Performance Management (BPM) или управление эффективностью бизнеса. Под ней понимается совокупность циклических процессов анализа и управления, а также технологий относящихся как к финансовой, так и к операционной деятельности организации.

ВРМ позволяет предприятиям оценивать эффективность своей деятельности, определять стратегические цели, и управлять процессом достижения этих целей.

Ключевые ВРМ-процессы включают финансовое и операционное планирование, моделирование (симулятор долей рынка, симулятор намерения купить, модель оптимизации стимулирования продаж и т.д.), отчетность, анализ и мониторинг ключевых показателей эффективности.

Так например, АПО используется в негосударственных пенсионных фондах. Оно позволяет подсчитать текущие обязательства фонда по пенсионным выплатам, обязательства фонда при изменении размеров выплат, определить чувствительности пенсионных обязательств и многое другое.

Существует множество бухгалтерских аналитических программ, позволяющих эффективно вести бухгалтерский учет и формировать отчетность. Наиболее распространенной системой используемой на небольших предприятиях являются бухгалтерские системы типа: 1 С-бухгалтерия, Галактика, Парус. Они в своем составе имеют минимальные аналитические возможности – обычно только расчет некоторых финансовых коэффициентов.

Системы более высокого уровня (Платинум) включают в свои аналитические пакеты обработку большого объема информации, не только бухгалтерской, но и относящейся к сфере управленческого учета.

Наиболее развернутые аналитические информационные системы (ВААН или Р-3) внедряются крупными производственными компаниями и позволяют не только обобщать и систематизировать бух. данные, но и в реальном времени контролировать производственные процессы.

АПО используется в различных областях:

– автоматизация ресторанного бизнеса, предприятий индустрии развлечений– СофтАльянс

– управление эффективностью бизнеса – IBM Cognos

– программы для обработки и интерпретации географических данных – Zond

– автоматизированные системы управления предприятием – Algors.

Источник: top-technologies.ru

Обзор систем аналитики: маркетинговой, сквозной, продуктовой. Какие системы аналитики и для чего интегрировать в продукт

Этот пост написан Антоном Елфимовым, аналитиком-консультантом. С 2012 года Антон помогает компаниям внедрять и получать инсайты из систем аналитики (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, Appsflyer и т.д.)

Далее повествование ведется от лица Антона.

Ко мне часто обращаются с вопросом: «Мы планируем внедрять аналитику в продукт. Какие системы аналитики стоит использовать?»

Любая система аналитики — это всего лишь инструмент. Поэтому при выборе системы аналитики для вашего продукта вам нужно сначала составить список задач, которые вы хотите решать с ее помощью.

Типы аналитических задач и соответствующие системы аналитики

Системы аналитики и соответствующие им аналитические задачи можно разделить на следующие типы:

• системы маркетинговой аналитики (расчет стоимости привлечения и ROI, отслеживание источников трафика);
• системы продуктовой аналитики (анализ поведения пользователей в продукте, анализ влияния продуктовых изменений на пользователей);
• системы для глубокого продвинутого анализа данных (глубокая продуктовая аналитика, построение прогнозных моделей, поиск корреляций между действиями пользователей);
• системы мониторинга (все ли хорошо с продуктом на разных уровнях его функционирования).

Далее мы обсудим все основные типы аналитических задач и инструменты для их решения.

↓ Другие материалы этой серии:

Системы маркетинговой аналитики и задачи, которые они решают

Маркетинговой команде важно уметь отслеживать трафик и понимать, как он проходит сквозь воронку привлечения, как конвертируется на каждом этапе.

Поэтому для маркетинговой аналитики нужны инструменты, которые решают следующие задачи:

• Определение источника трафика, лидов, регистраций, установок, клиентов;
• Расчет стоимости привлечения лида, регистрации, установки приложения (CPL, CPR, CPI) и стоимость привлечения клиента (CAC);
• Расчет ROI/ROMI по платным рекламным кампаниям и каналам с применением разных моделей атрибуции.

Инструменты для маркетинговой аналитики для веб-сервисов и мобильных приложений отличаются, поэтому будем с ними разбираться отдельно.

Сквозная маркетинговая аналитика для веб-сервисов

Основные задачи маркетинговой аналитики для веб-сервисов решают с помощью инструментов сквозной аналитики.

Инструменты сквозной аналитики работают по следующему алгоритму:

1. Выгрузить данные о расходах из рекламных систем (Google Ads, Яндекс Директ, Facebook Ads и тд).
2. Выгрузить данные о целевых действиях (регистрациях, заказах, оплатах) и о доходах из CRM или базы данных.
3. Загрузить данные о расходах и доходах в единую базу данных и объединить их по какому-либо общему параметру (user_id, client_id).
4. Построить нужные маркетологу отчеты с возможностью переключать модели атрибуции конверсий.
5. Принять решение о том, какие кампании масштабировать, какие улучшать, какие остановить.

Чтобы понять, что такое модель атрибуции, какие они бывают, как работают и какие в них есть подводные камни, рекомендую посмотреть видео Ильи Красинского.

Есть два типа решений сквозной аналитики:

1. Сервисы сквозной аналитики (Roistat, Alytics, Rick.ai, Calltouch, Comagic, Primegate, Utmstat и другие).
2. Сборные схемы сквозной аналитики.

Сервисы сквозной аналитики закрывают большинство задач маркетинговой аналитики с помощью своих базовых отчетов. Если данные о лидах и клиентах у вас хранятся в одной из популярных CRM, то это сервисы можно быстро настроить, часто без помощи разработчиков.

Если нужна очень большая гибкость в отчетах, то в этом случае вы можете собрать свое решение для маркетинговой сквозной аналитики. Для этого понадобятся следующие составные части:

1. Хранилище данных (Google BigQuery, Google Analytics, RedShift, ClickHouse и другие).
2. Коннекторы для передачи данных о расходах и доходах (OWOX BI Pipeline, Stitch, GA Connector и другие).
3. Визуализаторы (Google Data Studio, Power BI, Tableau, Redash и другие).

Я рекомендую для расширенной маркетинговой аналитики использовать связку Google Analytics + OWOX BI Pipeline + Google BigQuery + Google Data Studio.

↓ Чтобы глубже разобраться в том, как создаются, развиваются и масштабируются продукты, пройдите обучение в симуляторах GoPractice.

→ В «Симуляторе управления продуктом на основе данных» вы научитесь принимать решения с помощью данных и исследований при создании продукта.

→ В «Симуляторе управления ростом продукта» найдете пути управляемого роста и масштабирования продукта.

→ В «Симуляторе SQL для продуктовой аналитики» поймете, как применять SQL для решения продуктовых и маркетинговых задач.

→ В «Симуляторе управления ML/AI-проектами» научитесь применять технологии машинного обучения с пользой для бизнеса.

→ Не знаете с чего начать? Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом. Вы определите свои сильные стороны и слепые зоны, получите план профессионального развития.

→ Еще больше ценных материалов и инсайтов — в телеграм-канале GoPractice .

Маркетинговая аналитика для мобильных приложений

Проанализировать эффективность каналов привлечения для мобильных продуктов сложнее, чем для веб-сервисов, так как между переходом пользователя по рекламе и установкой приложения находится посредник — магазин приложений: App Store или Google Play. Именно на этом шаге информация об источнике трафика теряется.

Для решения задачи определения источника трафика для новых пользователей мобильных приложений используют специальные системы для аналитики и атрибуции мобильного трафика. Для маркетинговой аналитики мобильных продуктов обычно используют:

Системы маркетинговой аналитики для мобильных приложений работают следующим образом (это упрощенная схема для вашего понимания):

• Вы создаете в интерфейсе системы аналитики специальную ссылку и используете ее в рекламной кампании.
• Когда пользователь кликает по рекламной ссылке, то он сначала попадает на сервис редиректов системы аналитики, а лишь потом в магазин приложений. Для пользователя это все происходит бесшовно, то есть выглядит просто как переход в магазин приложений. Но на этом промежуточном этапе система аналитики сохраняет информацию о пользователе и о его источнике трафика.
• Пользователь устанавливает приложение и запускает его. SDK системы аналитики (интегрируется в приложение заранее), отправляет событие установки на сервер системы аналитики с информацией про пользователя.
• В этот момент система аналитики находит соответствие между теми, кто проходил через ее сервис редиректов, и информацией о новом пользователе, таким образом определяя источник трафика. Если соответствия нет, то система аналитики считает, что этот пользователь пришел органически.
• Далее SDK системы аналитики отправляет дополнительные данные о действиях пользователя в приложении (например, прохождение онбординга, покупки) на сервер системы аналитики.
• Система аналитики также получает от рекламных систем данные о расходах по рекламным кампаниям.
• Система аналитики связывает между собой данные о кликах по рекламе, установках приложения, расходах и доходах от покупок внутри приложения.

Подробнее прочитать про то, как работают алгоритмы определения источников установок мобильных продуктов, можно здесь .

Таким образом, в системе аналитики вы видите статистику в разбивке по каналам и кампаниям: объем трафика, конверсии, расходы и доходы. Далее эти данные можно анализировать в любых удобных вам срезах.

Системы продуктовой аналитики и задачи, которые они решают

У продакт-менеджеров и других членов продуктовых команд есть большой пласт задач, связанный с пониманием продукта и его пользователей:

• Поиск препятствий на пути пользователя к решению задачи в продукте;
• Оценка популярности разной функциональности продукта;
• Измерение эффекта от сделанных изменений на ключевые продуктовые метрики;
• Оценка результатов А/В тестов.

Эти задачи можно решить с помощью инструментов продуктовой аналитики, в которых есть готовые отчеты для анализа воронок, когортного анализа, расчета Retention, анализа монетизации и т.д.

Наиболее яркими представителями сервисов для продуктовой аналитики являются:

• Amplitude;
• Mixpanel;
• Woopra;
• Heap Analytics.

Из огромного количества систем аналитики хочется отдельно выделить Amplitude как оптимальный инструмент для тех, кто сфокусирован на развитии продукта. У этой системы аналитики есть бесплатный тарифный план с очень хорошим пакетом базовых отчетов и большим лимитом событий (10 млн событий в месяц).

Amplitude — это базовая система продуктовой аналитики, которую можно использовать для решения разных типов аналитических задач:

• есть бесплатный план с базовыми отчетами, которые закрывают 80-95% задач продуктовой аналитики;
• есть возможность выгружать данные, чтобы потом обработать в Excel/Google Spreadsheets;
• есть возможность подключить BI-инструменты, чтобы делать кастомные отчеты и более глубокую продуктовую аналитику;
• можно создавать дашборды для всей команды, чтобы мониторить метрики продукта на разных уровнях воронки;
• можно даже настроить передачу данных о каналах привлечения и оценивать маркетинговые метрики, но все же лучше для этого использовать специализированные сервисы.

Для решения задач более глубокой аналитики (создания кастомных отчетов, поиска корреляции между действиями в продукте, построения прогнозных моделей для выручки или оттока пользователей) нужны инструменты BI-анализа и визуализации данных.

Для этих задач обычно используют Power BI, Tableau, Google Data Studio. Для работы с этими инструментами потребуются знания SQL или Python.

Обзор типов систем аналитики: от маркетинговой до глубокой продуктовой аналитики

Для решения разных типов аналитических задач вам нужны разные инструменты. В зависимости от стадии развития вашего продукта и типа аналитических задач вам надо выбрать от 1 до 4 систем аналитики, каждая из которых закрывает аналитические задачи разных типов.

Некоторые аналитические системы помогают решать несколько типов аналитических задач, например, Google Analytics можно использовать для маркетинговой аналитики и для продуктовой аналитики при грамотной настройке отправки событий из продукта.

Хорошей практикой является интеграция как минимум двух систем аналитики в свой продукт. Это нужно для подстраховки, чтобы, например, сделать быструю проверку данных в обеих системах перед принятием важных и рискованных решений. Также если в одной из систем аналитики что-то пойдет не так и данные потеряются, то будет возможность проанализировать данные в другой системе.

Оптимальный набор аналитических инструментов для мобильных и веб продуктов

На практике оптимальный набор аналитических инструментов для веб-продуктов выглядит следующим образом:

• Segment в качестве Customer Data Hub;
• Google Analytics;
• OWOX BI Pipeline или Stitch Data;
• Amplitude;
• Mode Analytics (для задач продвинутой аналитики данных).

Оптимальный набор аналитических инструментов для мобильных продуктов:

• Segment в качестве Customer Data Hub;
• Firebase (бесплатная система аналитики на всякий случай);
• Appsflyer (система маркетинговой аналитики);
• Amplitude (система продуктовой аналитики);
• Mode Analytics.

В обоих наборах есть Mode Analytics в качестве системы аналитики для продвинутых задач. В Mode можно использовать SQL, Python и R для анализа данных, строить практически любые дашборды и отчеты и делиться ими с коллегами.

Источник: gopractice.ru

Аналитические платформы и BI-системы

Аналитические платформы объединяют данные из разных источников, предоставляют инструменты быстрой обработки данных, построения отчетов в реальном времени.

Наши преимущества

Решения на базе российских сертифицированных продуктов из реестра отечественного ПО
Защита данных соответствует требованиям ФЗ № 152 и индустриальных стандартов GDPR, ISO и PCI DSS
Бесплатный сервис визуализации, соответствующий по функционалу платным аналогам
Интеллектуальные сервисы с использованием AI/ML технологий для решения производственных задач

Облачная аналитическая платформа для бизнеса это:

• Корпоративное хранилище: автоматизированный сбор и хранение структурированных/неструктурированных данных, независимо от источника, формата и объема данных. Данные могут передаваться из баз данных, файлов, устройств телеметрии и видеооборудования
• Визуализация результатов обработки данных из разных источников в удобном и наглядном для пользователя виде (таблицы, графики, аналитические дашборды) с использованием бесплатного BI сервиса Yandex DataLens

Извините, ваш браузер не поддерживает встраиваемое видео, но не беспокойтесь, вы можете скачать егои посмотреть его в вашем любимом плеере!

BI-аналитика в бесплатном сервисе Yandex DataLens

DataLens – BI система российского провайдера облачных технологий Yandex Cloud. DataLens внесён в реестр отечественного ПО и соответствует российским и международным стандартам безопасности и обработки персональных данных.

Преимущества Yandex DataLens

Экосистема

Позволяет реализовать комплексные задачи в едином контуре безопасности Yandex.Cloud и интегрирован с популярными сервисами Яндекса

Гибкость

Работает с разными источниками с возможностью объединения: CSV, ClickHouse, Greenplum, Postgres, MySQL, MS SQL, Oracle в облаке или на ваших серверах

Работа в команде

Позволяет делиться графиками и дашбордами с командой или со всем интернетом, в том числе путём встраивания на сайты

Безопасность

DataLens внесён в реестр отечественного ПО и соответствует российским и международным стандартам безопасности и обработки чувствительных данных

Быстрый старт

Позволяет подключиться к источнику, построить график, собрать дашборд с нуля за несколько минут без специальной подготовки

Это бесплатно!

Без ограничений на число пользователей, сессий и объём в источнике данных

Типовой сценарий миграции в Yandex DataLens

Задача

На основе предоставленных примеров отчетов требуется развернуть на платформе Yandex Cloud аналитическую БД (ClickHouse) для сбора и обработки данных из различных источников и настроить в сервисе DataLens дашборды, аналогичные существующим.

Источники данных

• БД БУ (например, 1С)
• БД УУ (например, MS Dynamics AX)
• Электронные таблицы (Excel)
• БД внешних источников данных (например, PostgreSQL)

Результат

• Автоматизированный сбор и хранение структурированных данных, используемых в аналитической отчетности;
• Визуализация результатов обработки данных в удобном и наглядном виде;
• Гибкое внедрение новых отчетов, оперативное изменение и модернизация существующих;
• Эффективное использование и быстрое масштабирование вычислительных ресурсов.

Команда Beltel Datanomics обладает необходимыми компетенциями не только для создания аналитических платформ и систем визуализации, но и для разработки математических моделей и внедрения ML/AI решений анализа данных по запросам. А также поможет с миграцией существующих ML/AI решений в экосреду Yandex Cloud.

Запуск ML/AI проектов

Определить совместно с заказчиком и сформулировать приоритетные аналитические задачи с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения

Источник: datanomics.ru