Бизнес-аналитика — это узконаправленная деятельность хозяйствующих субъектов по получению и обработке данных, так или иначе связанных с достижением их цели, а также по использованию полученных результатов для всестороннего развития бизнеса.
Общее представление о бизнес-аналитике
Развитие информационных технологий существенно расширило спектр возможностей бизнес-сообщества по сбору и обработке данных, которые относятся к хозяйственной деятельности. Предприятия и отдельные предприниматели стали пользоваться многочисленными базирующимися на программной платформе инструментами прогнозирования, планирования, контроля, анализа. Целенаправленное и систематическое применение этих инструментов сформировалось в отдельное направление деятельности — бизнес-аналитику.
Сдай на права пока
учишься в ВУЗе
Вся теория в удобном приложении. Выбери инструктора и начни заниматься!
Бизнес-аналитика представляет собой деятельность бизнес-единиц по выявлению потребностей в изменениях, способных принести пользу, и по обоснованию, принятию и исполнению решений, которые описывают возможные пути реализации подобных изменений. В рамках бизнес-аналитики можно выделить три основных части:
#24. Аналитика для логистики
- Получение и обработка бизнес-данных;
- Анализ полученных и обработанных бизнес-данных для выявления тенденций, закономерностей и первопричин;
- Принятие бизнес-решений на основе проанализированных бизнес-данных.
Таким образом, аналитика данных — это общее описание современного аналитического процесса. Бизнес-аналитика имеет узконаправленный фокус, ее значение для всех компаний мира увеличивается по мере увеличения общего объема данных.
Облачные инструменты бизнес-аналитики в настоящее время позволяют предприятиям консолидировать данные из разных структурных подразделений (отделов продаж, маркетинга, финансов, кадров), на основе чего формируется единое представление о взаимном влиянии показателей друг на друга. В частности, особой популярностью пользуются такие инструменты бизнес-аналитики, как визуализация, прогнозирование и моделирование сценариев.
«Бизнес-аналитика в логистике и управлении цепями поставок»
Готовые курсовые работы и рефераты
Решение учебных вопросов в 2 клика
Помощь в написании учебной работы
Задача бизнес-аналитики в логистике и управлении цепями поставок
Совокупность происходящих бизнес-процессов может быть рассмотрена как ряд материальных, информационных, финансовых и сервисных потоков. Данный подход к организации и управлении хозяйственной деятельности называется логистическим подходом. Он нашел широкое распространение у бизнес-единиц во второй половине ХХ века. Данным подходом охвачены периоды от поставок сырья до продажи готовой продукции и ее утилизации после завершения использования.
Важным элементом корпоративной стратегии является логистическая аналитика. Она представляет собой отдельное направление в бизнес-аналитике, которое направлено на оптимизацию закупок, запасов и ресурсов, которые используются в цепочках поставок. Следовательно, бизнес-аналитика в логистике использует различные технологии анализа данных для проектирования цепочек поставок, прогнозирования объемов, разработки стратегии управления запасами.
Бизнес-аналитика для логиста
Задача бизнес-аналитики в логистике заключается в определении оптимального баланса между затратами предприятия на логистику и ее вкладом в конечную цену готового продукта. Решение этой задачи особенно важно, поскольку, с одной стороны, снижение логистических издержек повышает конкурентоспособность цен, а с другой стороны, снижение затрат на цепочки поставок имеет предел, после которого в них возникают проблемы, приводящие к снижению качества услуг.
Содержание бизнес-аналитики в логистике и управлении цепями поставок
Бизнес-аналитика в любой сфере хозяйственной деятельности (в том числе в логистике и в управлении цепями поставок) включает в свой состав множество отдельных компонентов. Взаимодействие этих компонентов генерирует результаты бизнес-анализа, которые будут использованы для разработки и принятия управленческих решений.
Бизнес-аналитику можно представить в виде последовательности пяти этапов. Первый этап заключается в сборе данных. Данный этап осуществляется, прежде всего, через использование облачной базы данных, которые объединяются и централизуются для доступа.
На втором этапе проводится глубинный анализ данных. Это означает сортировку и обработку данных с помощью алгоритмов машинного обучения. Они занимаются распознаванием закономерностей и повторяемых действий, на основе чего создаются метаданные для данных из определенных источников. Благодаря этому специалисты по данным могут больше времени уделить получению информации, а не решению ручных логистических задач.
Третий этап — это дескриптивная аналитика логистических бизнес-данных. Она позволяет лучше понять, что стоит за этими данными, поскольку отвечает на вопросы, что происходит и почему.
Четвертый этап состоит в предиктивной аналитике. Она предполагает разработку прогнозных моделей на основе тенденций и исторического контекста. Условием этого является наличие достаточного количества данных и достаточной обработки данных дескриптивной аналитики. Впоследствии разработанные модели могут использоваться для обоснования и принятия управленческих решений по коммерческим и организационным вопросам.
Заключительный пятый этап предполагает использование инструментов визуализации и отчетности. Как правило, это означает создание презентаций, которые могут любому лицу донести ценную бизнес-информацию.
Таким образом, бизнес-аналитика в логистике и управлении цепями поставок играет важную роль с точки зрения успешного решения предприятием стоящих перед ним задач. Грамотное и последовательное применение инструментов бизнес-аналитики позволит соответствующим образом обеспечить оптимальное движение потоков товаров, финансов, информации, услуг.
Источник: spravochnick.ru
В логистике не угадаешь: используй секреты аналитики
Сегодня логистические компании вынуждены работать с большим объемом данных, поскольку постоянно появляются технологии, которые помогают увеличить конкурентоспособность бизнеса: сенсоры, gps-трекеры, смартфоны, системы автоматизации планирования маршрутов и другие девайсы. Подобные технологии ежедневно генерируют тонны информации и в наше время тотальной диджитализации, тот, кто быстрее научиться “читать” подобные данные и использовать их в целях увеличения эффективности собственного бизнеса, тот и останется на верхушке пищевой цепочки.
Многие логистические компании сейчас пытаются внедрить BI-системы, но как это сделать правильно? Какие шаги необходимо реализовать, чтобы не выбросить деньги на ветер? Существуют ли примеры успешных внедрений данной технологий?
Именно на эти и другие вопросы мы ответим в данной статье и начнем с того, что проект по внедрению аналитической системы управления — это комплекс из целей, данных, инструментов/действий и контроля.
Традиционно начнем с целей. Цели — это качественные и количественные показатели, которые отображают то, к чему вы хотите прийти. Они должны быть определены по приоритетности. Если у вас есть два конкурирующих показателя, например, качество и стоимость доставки, вы должны определить между ними баланс, что вы хотите получить в первую очередь? Лояльность клиента или снижение затрат.
Далее составляется список того, что прямо или косвенно влияет на целевой показатель. Если руководство хочет, чтобы водитель четко придерживался маршрута, необходимо обеспечить его gps-навигацией или хотя бы картой.
Также же необходимо ставить дополнительные цели. Во-время оптимизации транспортной логистики, очень часто можно услышать, что главная цель — это сокращение затрат. Но затраты можно сократить перестав доставлять продукцию в торговые точки, а такое решение вряд ли удовлетворит компанию и именно для этого существуют дополнительные целимикро-цели, которые создают целостную картину. Хотим сократить затраты на 5%? Значить нужно снизить перепробеги на 15% и тд.
Установив логистические цели, вы начинаете работать с данными.
“Не можешь измерять — не можешь управлять”
Работа с данными требует понимая их источника: откуда подтягиваться, как интегрируются платформы, сколько времени занимает. Также необходимо убедиться в достоверности данных и изучить их структуру.
Ну и конечно, важно построить надежные механизмы наполнения и коррекции. Существуют кейсы, когда в компании с данными все очень даже неплохо, но они были собраны год назад и с тех пор их никто не обновлял, хотя ситуация в целом и на рынке уже давным давно поменялась. (Кроме наличия данных — синхронность. Ситуация в режиме онлайн, но фактическая отгрузка данных — раз в день.)
Третий фундаментальный кирпич нашей аналитической системы называется “инструменты и действия” и вот его составляющие:
- автоматизированная ИТ-система. Именно она оцифровывает и генерирует данные, а также определяет скорость работы вашей аналитики. Если существуют параметры, которые вносятся в ручном режим, то этот человек превращается в “узкое горлышко” и вы напрямую зависите от него.
- бизнес-процессы и регламент — описывают маршруты движения данных. Существуют специалисты, которые занимаются этим профессионально, они выстраивают, описывают процессы и очень часто описание фактических процессов отличается от представления ТОП-менеджмента.
- Мотивация персонала. Это обратная сторона бизнес-процессов. Люди, которые мотивированы участвовать в вашем бизнесе будут быстрее подсказывать точки, в которых могут возникнуть риски/проблемы или рост. Пробуйте постоянно искать материальные и нематериальные блага, которые можно предложить сотруднику!
- Инструкции, которые очень облегчают понимание своей роли в конкретном бизнес-процессе и четче представляет сотруднику чего от него ожидают.
- технологическое оборудование — это датчики, сенсоры, которые помогают нам генерировать данные сразу в оцифрованном виде и передавать их в ИТ-систему. — чем меньше ручных операций, тем быстрее и стабильнее работает процесс.
Изюминка аналитической системы
Механизм контроля. Механизм, который будет наглядно, многомерно, прозрачно и просто консолидировать данные и отображать в виде дэшбордов с результатами. Без этого механизма, аналитика превратиться в огромную базу данных и не один человек в офисе, кроме сотрудника, который ее поддерживает не сможет рассказать, что там вообще происходит.
Построив такой маленький космический кораблик, важность приобретает такой показатель, как “Максимальная глубина погружения в данные”. К примеру, ТОП-менеджмент крупнейшей в России сети “Магнит”, проводит в бизнес-аналитике 16 из 40 рабочих часов в неделю. Проводя столько времени в системе, вы не просто понимает, что все хорошо или все плохо. Вы отвечаете на вопрос: “Почему?”, определяете причинно-следственные связи и повышаете эффективность бизнеса.
Пример из жизни
Компания “Мироновский Хлебопродукт” — вертикально-интегрированный агропромышленный холдинг, который является мировым лидером по производству курицы. В 2018 году компания приняла решение создать единую платформу планирования и анализа транспортных задач. На тот момент у компании была система управления транспортом, которая в полу ручном режиме планировала маршруты, отслеживала фактические данные в другой программе и таким образом не отображала целостной картинки.
На первом этапе компания “Мироновский Хлебопродукт” внедрила систему по автоматизации транспортной логистики ABM Rinkai TMS, которая в режиме реального времени автоматически планирует маршруты, но главной причиной реализации проекта была цель компании — в получение инструмента, который позволит измерять каждый шаг, сделанный сотрудниками отдела логистики: контролировать ключевые показатели, внедрить рейтинговую систему, сформировать объективную мотивационную систему и управлять автопарком в 400+ автомобилей с помощью одного клика. Достигнуть этого можно было внедрив мощный аналитический блок.
И вот лишь часть того, что видят ТОП-менеджеры компании “Мироновский Хлебопродукт”
Рейтинг филиалов (показатели)
Таким образом, компания “Мироновский Хлебопродукт” имеет полный доступ к механизму контроля собственной логистикой и в любой момент может быстро среагировать на изменения или возникшие проблемы внутри компании.
Подобные технологии являются очень доступными и относительно дешевыми. Они позволяют Вам оставаться конкурентоспособными в рамках своего бизнеса и более того, следовать трендам инновационности и диджитализации бизнеса. Не бойтесь тратить на них бюджеты и ваш бизнес станет намного эффективнее.
Также, внедряя системы бизнес-аналитика ВАЖНО понимать, что вы увидите картину, как она есть на самом деле. Это не всегда то, что хотелось бы видеть, но это дает вам возможность обнаружить и решить проблемы, которые на самом деле тормозят развитие вашей компании.
Александр Ширяев, бизнес-аналитик, эксперт в области логистики и Co-FOUNDER ABM Rinkai TMS
Источник: logistics.ru
Как аналитика в логистике помогает достигать поставленных целей?
Практически в каждой производственной или торговой компании есть функция логистики, от которой зависит успешность всего бизнеса. Хорошие руководители умеют выстроить правильную систему управления логистикой, и я в серии статей рассказываю о рабочих инструментах, помогающих это сделать.
Нашими IT-решениями пользуются более 500 производственных и торговых компаний в России для управления логистикой. Мы пообщались со многими из них и делимся услышанными секретами. Из предыдущих статей вы узнали, как лидеры рынка автоматизируют планирование доставки, почему переводят все взаимодействие с перевозчиками в цифровой формат и как минимизируют финансовые и налоговые риски.
В рамках этой статьи я расскажу, каким образом компании строят аналитику по управлению транспортной логистикой. Каковы принципы построения аналитики? Какие основные задачи она должна решать? Как в этом помогает TMS-система? И что делать, если у компании нет средств на хорошую TMS-систему и BI-модуль?
Польза аналитики в логистике для бизнеса. Пять принципов
Подходить к формированию аналитики в логистике нужно, учитывая бизнес-цели. Часто компании прилагают немалые усилия для формирования компетенций по аналитике, но не формируют никакой ценности для бизнеса. В итоге можно столкнуться с тем, что бизнес будет кидать косые взгляды и думать, что вам просто нечем заняться.
Лидеры рынка формируют аналитику в своих функциях исходя из пяти базовых принципов:
- Привязка к бизнес задачам
Нужно понимать, каким образом ваша аналитика помогает решать бизнес-задачи или принимать правильные решения в существующих бизнес-процессах. Важно не попасть в капкан перфекционизма и не тратить ресурсы компании на анализ показателей, которые не помогут бизнесу.
- Скорость и простота формирования
В современном мире выигрывает тот, кто быстрее принимает решения на основании правильно подготовленных данных. Скорость бизнеса настолько возросла, что анализ данных прошлых периодов ваши контрагенты могут даже не обсуждать, ссылаясь на изменение бизнес-среды. Хорошая аналитика сейчас должна быть как «ложка к обеду» — подсвечивать проблему, пока ее еще можно решить или пока она не возникла.
Стремление достичь идеала в каждом ключевом показателе может быть деструктивным для бизнеса.
Стоимость достижения показателя может быть высокой для бизнеса и не принести преимущества перед конкурентами. Лидеры рынка понимают, что иногда правильное решение — быть просто на уровне рынка или немного лучше рынка. Бенчмаркинг помогает правильно сформулировать цели и конструктивно выстроить диалог со своими контрагентами в бизнесе.
- Простота использования и доступность
Аналитика в логистике должна быть простой. Пользователям необходимо самостоятельно понимать, что происходит. Важно также учитывать, что логисты часто не принимают решения самостоятельно — многое зависит от других подразделений в компании. Поэтому аналитика должна быть доступна в режиме онлайн для ваших коллег, чтобы они могли даже без вас понять, что есть проблема и нужно ее решать.
- Прямая наводка на проблему
Хорошая аналитика дает прямую наводку на проблему или на решение. Это важный принцип в формировании аналитики.
Источник: vc.ru
