BI-система (Business Intelligence) — одно из развивающихся направлений в IT мире. В своей сути представляет из себя систему аналитики, синтез инструментов и технологий для сбора данных о состоянии бизнеса, созданных для формирования правильных решений и достижения максимальной эффективности.
BL система состоит из:
— инструментов, подготавливающих данные к загрузке в единое хранилище, так называемых ETL-систем.
— хранилища данных, содержащее «сырые» данные. Именно хранилище является источником для дальнейшей аналитики.
— Data Mining – инструмент для извлечения данных и поиска взаимосвязей.
— визуализации, которая позволяет представить результаты аналитической работы в наглядном виде.
Основные задачи BL-систем:
К типовым задачам, для которых интегрируют BI-систему относятся:
- — подготовка отчётностей:
- BI-система способна объединять и обрабатывать данные из большого количества источников информации в режиме реального времени, показывая наиболее эффективные или убыточные направления;
- — оценка эффективности рекламных кампаний;
- — оптимизация и организация большого количества филиалов или подразделений компании;
- — тестирование бизнес-гипотез;
- — эффективная сегментация целевой аудитории
BL-система помогает компании становиться успешнее. Доступность и визуализация данных способствует построению верного вектора развития бизнеса.
Также BI-система оперативно снабжает новых сотрудников информацией, необходимой для их быстрой адаптации. Это снижает время на поиск нужной статистики и повышает качество их работы.
Самое главное что сфера применения BL-систем весьма широка. Отдел маркетинга применяет отчестность при анализе поведения целевой аудитории и оценивает эффективность различных каналов трафика. Менеджеры закупки выявляют категории товаров с наибольшим спросом, тренды и сезонность.
IT-отдел отслеживает результативность работы сайта.
Для руководства отчеты BI – это концентрация всегда актуальных данных о состоянии проекта, точках роста и эффективности работы всех остальных структур.
Скачивайте приложение PlaceTime!
Источник: vc.ru
BI (Business Intelligence)
BI (Business Intelligence) — это комплекс процессов и технологий, благодаря которым можно преобразовать необработанный массив данных в значимую информацию. Под аббревиатурой BI часто подразумевают набор программного обеспечения, предназначенного для преобразования данных в полезную статистическую информацию.
В русском языке часто встречается ошибочный перевод Business Intelligence как «бизнес-интеллект». С качествами психики BI имеет мало общего. Тем не менее словосочетание набрало определенную популярность и стало встречаться даже в профессиональной литературе. BI — это достаточно объемный термин, который включает в себя интеллектуальный анализ данных, процессов, бенчмаркинг производительности и описательную аналитику. Результатом работы системы бизнес-интеллекта являются простые для понимания отчеты, которые служат основой для принятия управленческих решений.
Сравнение традиционной аналитики, BA и BI
Традиционная бизнес-аналитика возникла в 1960-х годах как система обмена информацией между организациями. Термин Business Intelligence был внедрен лишь в 1990-х годах, когда появились первые компьютерные программы, которые помогают в принятии решений.
Традиционная аналитика позволяет получить ответ на вопрос «Почему это произошло?», а BI дополнительно помогает понять «Что может произойти дальше?». Business Intelligence также очень часто путают с BA (Business Analysis). На самом деле две системы взаимосвязаны. Business Analysis можно описать как процесс определения направлений анализа. Специалист BA в основном работает с требованиями.
Традиционная аналитика — это основной массив «ручной» работы по сбору данных и формированию отчетов. Бизнес Интеллидженс же использует автоматизированные алгоритмы для дальнейшей работы с собранными данными. Не стоит недооценивать традиционную аналитику. Она является основной для машинного обучения и развития систем искусственного интеллекта.
В небольших фирмах применять BA и BI очень дорого и нецелесообразно. Достаточно нанять одного специалиста, который будет анализировать данные и с помощью соответствующего программного обеспечения визуализировать их.
Зачем нужен BI
У каждой организации есть конкретные цели деятельности. Если корпорация большая, то у каждого отдела насчитывается до десятка разных целей и задач.
Чтобы все заинтересованные лица могли отслеживать эффективность работы компании, фиксировать достижения целей, необходимо собрать большое количество данных, проанализировать их и определять, какие действия предпринять для улучшения ситуации. Существует три основных направления аналитики.
1. Прогнозная: использует статистические данные для моделирования возможных результатов. Используется для помощи в процессе планирования. 2. Описательная: статистическое наблюдение, фиксирование фактических данных. Это направление на профессиональном жаргоне называют «посмертной аналитикой». Учитывается только то, что уже свершилось, что можно физически посчитать.
Никаких условных и прогнозных данных. 3. Предписывающая: отличается от прогнозной тем, что позволяет не просто понять «что будет, если», но и просчитать оптимальные для конкретной ситуации варианты. BI позволяет максимально быстро собрать необработанные данные из бизнес-систем, проанализировать полученную информацию, а затем сохранить готовый отчет в облаке или отдельном файле. BI-платформы также нужны для автоматизированной визуализации данных. Современные системы позволяют преобразовать набор из слов и чисел в диаграммы или графики.
Методы и функции Business Intelligence
BI — это гораздо больше, чем конкретная программа. Термин охватывает все процессы и методы сбора, хранения и анализа данных о бизнес-операциях. За последние несколько лет BI стал иметь больше связей с искусственным интеллектом и машинным обучением, так что термин «бизнес интеллект» можно назвать оправданным. Самые популярные функции BI.
1. Формирование отчетности: предоставление результатов автоматического анализа данных в удобной и доступной форме. 2. Расчет показателей производительности и их бенчмаркинг: сравнение текущих данных с историческими, что позволяет не только вычислить тенденции, но и построить прогнозы.
3. Описательная аналитика: использование результатов предварительного анализа данных для понимания тенденций, последствий игнорирования проблем. 4. Автоматизированное формирование ответов на запросы: найти одну конкретную цифру в огромном массиве данных вручную практически невозможно. BI автоматически извлекает информацию из наборов данных.
5. Статистический анализ: дальнейшее изучение результатов первичной описательной аналитики с использованием статистики (например, получение ответа на вопросы как и почему возникла проблема, какова вероятность ее повторения). 6. Подготовка данных: компиляция нескольких источников, приведение к единому стандарту файлов разных форматов. Business Intelligence позволяет создать комплексное представление о бизнесе, помочь руководителям принимать более эффективные решения.
Реальный пример успешного использования BI-системы
Компания Coca-Cola максимально увеличила операционную эффективность благодаря системе Tableau. Создание отчетов сотрудниками «вручную» ограничивало доступ заинтересованных лиц к данным о продажах в режиме реального времени. Ни о каких прогнозах на ежедневной основе не шло и речи. Внедрив платформу Tableau, компания автоматизировала процессы создания отчетности.
Согласно отчету, за год было сэкономлено более 260 рабочих часов (оплата работы сотрудников низшего звена осуществляется почасово). Кроме прямой финансовой экономии, автоматизация отчетов позволила получить конкурентное преимущество, сосредоточиться на повседневных изменениях рынка.
Преимущества и недостатки BI
- Предотвращает потерю данных.
Первый и самый очевидный плюс: исключение вероятности потери данных. Речь идет не о случайном удалении с сервера или физическом нарушении целостности файлов. BI обеспечивает полную видимость информации.
Понять этот аспект поможет простой пример. Дайте бухгалтерский баланс выпускнику экономического института и финансисту с многолетним опытом работы. После работы с одним и тем же документом получатся разные результаты.
Выпускник в лучшем случае сможет сказать, отработало ли предприятие с прибылью или убытком, а финансист же предоставит полную информацию об имущественном положении, узнает сколько кредитов на организации, оценит ликвидность. А ведь крупная корпорация «генерирует» сотни разных документов ежедневно. Даже целый отдел опытных специалистов может физически не успеть обработать все данные, а потом еще и сделать выводы.
BI-технологии сводят всю входящую информацию в удобные для понимания графики и дашборды. Любые изменения будут отображены практически моментально, а значит, руководитель компании и прочие заинтересованные лица смогут скорректировать стратегию, а не узнавать об убытках или скрытых расходах по факту.
Так как ключевые показатели эффективности напрямую связывают с выплатой премий сотрудником, оценка достижения целей обычно вызывает много споров и конфликтов.
Хорошо, когда стоит цель «продать 100 автомобилей». Тогда в конце года достаточно взглянуть на одну цифру и без долгих вычислений подписать (или не подписывать) приказ о премировании. Но что если у начальника отдела качества стоит цель «уменьшить показатель соотношения суммы затрат на гарантийные ремонты к прибыли от реализации произведенных автомобилей»? Причем коэффициент прогрессивный: при показателях 1-5% специалист получит 100% премии, 5-10% — 80% премии и так далее.
Очевидно, что для подсчета потребуется использовать большие массивы данных. Ведь в течение года у разных партий могут быть разные проценты брака. Тут и пригодится визуализация проанализированных исторических данных, предоставленных разными отделами.
Для подсчета размера премии по приведенному выше примеру пригодится и прогнозная функция «Бизнес Интеллидженс». Ведь автомобильный конвейер работает круглый год и очередная партия может быть и не реализована к 31 декабря полностью, а потенциальные запросы на гарантийный ремонт будут приниматься в течение всего следующего года. Если учитывать показатели по календарным годам, получится, что справедливый расчет премии возможно осуществить лишь через год после отчетного. А если установленный гарантийный срок составляет 3-5 лет?
BI-программы учтут исторические данные и спрогнозируют процент гарантийных ремонтов по каждой партии.
- Упрощает оптимизацию бизнес-процессов.
Само по себе внедрение системы BI позволяет сократить штат аналитиков и сэкономить на ФОТ. Но подробная визуализация и аналитика данных позволяет обнаружить и другие скрытые резервы для оптимизации.
Например, в конце каждой конвейерной линии стоит контролер, который проверяет: соответствует ли форма детали требуемой. BI-технологии позволяют подсчитать процент брака этого типа, стоимость исправления дефекта, а также соотнести финансовый эффект с затратами на оплату труда контролеров. Иногда оказывается, что процент выявляемого брака настолько низок, что выгоднее сократить контролеров. Альтернативный вариант, который может просчитать система: увольнение контролеров с последующей установкой автоматизированной системы оценки формы деталей. BI действительно помогает найти проблемные процессы и либо улучшить их или устранить.
Главный плюс, который отмечают топ-менеджеры, использующие Business Intelligence в своей работе, — уверенность и ясность при принятии решений.
Вместо того, чтобы разрабатывать стратегии вслепую или основываясь на предположениях консультантов, аудиторов, коллег, руководитель опирается на результаты, предоставленные независимой и непредвзятой BI-системой.
Обзор недостатков BI
Как и у любой другой системы, у «Бизнес Интеллидженс» есть некоторые недостатки. Нужно обязательно учитывать минусы при принятии решения.
1. Дорогая и сложная реализация.
Программное обеспечение, реорганизация бизнес-процессов с учетом требований BI стоит достаточно дорого. Хорошо если исходные данные, используемые на предприятии, сохранены в распространенных форматах. А если для анализа нужно будет использовать файлы, выгруженные с медицинских сканеров, видеозаписи или даже звуки? Настройка системы под нужды конкретного предприятия может занять много времени, потребовать помощи узкого, а значит высокооплачиваемого, специалиста.
Как показывает практика, компании, которые решают доверить внедрение и обслуживание BI-технологии своему ИТ-отделу, в конце концов тратят больше денег и времени. Поэтому небольшим фирмам, некоммерческим организациям абсолютно нецелесообразно развивать BI-направление.
2. Потенциальные проблемы с законом.
В настоящее время в России и в странах СНГ существует не так много правил, касающихся сбора и использования данных. Но это не означает, что ситуация не изменится. Сегодня любая компания может анализировать каждый клик и действие пользователя на собственном сайте или в приложении, используя прямую привязку к паспортным и прочим персональным данным. И даже отзыв условного разрешения на обработку данных лицом не является поводом к удалению информации из системы.
В западных странах же компании получают реальные штрафы за использование неодобренных данных. Если подобная тенденция придет и в Россию, то компаниям, активно использующим данные физических лиц, BI-системы станут не выгодны (либо придется тратить деньги на перенастройку и регулярные проверки).
3. Необходимость обучения сотрудников.
Может показаться, что «Бизнес-интеллект» — это полностью автоматизированная платформа, которая может заменить часть высокооплачиваемых специалистов. Отчасти это утверждение верно. Но для того, чтобы вывести систему на такой уровень, потребуется обучить «операторов» правильной подготовке данных. Если рядовые сотрудники не будут правильно использовать программное обеспечение, то оно не превратится в эффективный инструмент.
Окончательный ответ на вопрос, стоит ли развивать BI направление, напрямую зависит от ситуации в каждой конкретной компании.
Однозначно можно сказать, что системы Business Intelligence нужны крупным корпорациям, где отслеживание и анализ всей информации «вручную» является практически невозможным. Сегодня бизнес-интеллект внедрен в разнообразные отрасли, в частности, розничную торговлю, страхование, добывающую промышленность. Небольшим организациям будет достаточно традиционной аналитики.
Однако необходимо понимать, что искусственный интеллект и машинное обучение будут развиваться. Вполне вероятно, что вскоре даже небольшие предприятия без особых проблем смогут интегрировать BI в свою повседневную деятельность.
Источник: takemytime.ru
Business Intelligence. Системы бизнес-анализа: базовые понятия и решения
В статье речь пойдёт о том, что такое бизнес-аналитика, какие компании используют BI–системы, с чего или с кого должно начинаться внедрение BI, как внедрять BI-систему, какие проблемы возможны при внедрении, каковы основные преимущества от использования BI-решений.
Что такое бизнес-аналитика?
Бизнес-аналитика, или BI, — это общий термин, подразумевающий под собой разнообразные программные продукты и приложения, созданные для анализа первичных данных организации.
Бизнес-анализ как деятельность состоит из нескольких связанных между собой процессов:
- интеллектуальный анализ данных (data mining),
- аналитическую обработку в реальном времени (online analytical processing),
- получение информации из баз данных (querying),
- составление отчетов (reporting).
Компании используют BI для принятия обоснованных решений, сокращения издержек и поиска новых перспектив для бизнеса. BI — это нечто большее, чем обычная корпоративная отчетность или некий набор инструментов для получения информации из учетных систем предприятия. IT-директора используют бизнес аналитику, чтобы выявить неэффективные бизнес-процессы, которые «созрели» для перестройки.
Используя современные инструменты бизнес-анализа, бизнесмены могут начать анализировать данные самостоятельно и не ждать, пока IT-департамент сформирует сложные и запутанные отчеты. Такая демократизация доступа к информации дает пользователям возможность подкреплять реальными цифрами свои бизнес-решения, которые в обратном случае были бы основаны на интуиции и случайностях.
Несмотря на то что системы BI достаточно перспективны, их внедрение может быть затруднено техническими и «культурными» проблемами. Менеджерам необходимо обеспечивать четкие и согласованные данные для BI приложений, чтобы пользователи могли им доверять.
Какие компании используют BI-системы?
Ресторанные сети (например, Hardee’s, Wendy’s, Ruby Tuesday и T.G.I. Friday’s) активно используют системы бизнес-аналитики. BI крайне полезен им для принятия стратегически важных решений. Какие новые продукты добавить в меню, какие блюда исключить, какие неэффективно работающие точки закрыть и т.д.
Они также используют BI для таких тактических вопросов, как пересмотр договоров с поставщиками продуктов и выявление путей совершенствования неэффективных процессов. Поскольку ресторанные сети сильно ориентированы на свои внутренние бизнес-процессы и поскольку BI занимает в контроле этих процессов центральное место, помогая управлять предприятиями, рестораны, среди всех отраслей, входят в элитную группу компаний, которые получают реальную выгоду от этих систем.
Бизнес-аналитика является одним из ключевых компонентов BI. Этот компонент важен для достижения успеха компании из любой отрасли.
В секторе розничной торговли Wal-Mart широко применяет анализ данных и кластерный анализ для того, чтобы сохранять свое доминирующее положение в секторе. Harrah’s изменил основы своей политики конкурентной борьбы в игральном бизнесе, сделав упор на анализ лояльности клиентов и уровня обслуживания, вместо поддержания мега-казино. Amazon и Yahoo — это не просто крупные веб-проекты, они активно используют бизнес-аналитику и общий подход «протестируй и пойми» для налаживания своих бизнес-процессов. Capital One проводит более 30 000 экспериментов ежегодно для выявления целевой аудитории и оценки предложений по кредитным картам.
С чего или с кого должно начаться внедрение BI?
Общая вовлеченность сотрудников жизненно необходима для успеха BI-проектов, поскольку каждый, кто задействован в процессе, должен обладать полным доступом к информации, чтобы иметь возможность изменить способы и методы своей работы. BI-проекты должны начинаться с высшего руководства, а следующей группой пользователей должны быть менеджеры по продажам. Их основная обязанность — наращивать продажи, и заработная плата часто зависит от того, насколько хорошо они это делают. Поэтому они гораздо быстрее воспримут любой инструмент, способный помочь им в работе, при условии, что этот инструмент легко использовать и что они доверяют получаемой с его помощью информации.
Используя BI-системы, сотрудники корректируют работу над индивидуальными и групповыми задачами, что ведет к более эффективной работе команд продавцов. Когда руководители отделов продаж видят существенную разницу показателей нескольких отделов, они стараются довести «отстающие» отделы до того уровня, на котором работают «лидирующие».
Внедрив бизнес-аналитику в отделах продаж, можно продолжать внедрение уже в других департаментах организации. Положительный опыт продавцов будет способствовать переходу на новые технологии других сотрудников.
вас заинтересует
Бизнес-анализ в PIX BI
Современный продукт для гибкой бизнес-аналитики в вашей компании
Как внедрить BI-систему?
Перед внедрением BI-системы, компаниям следует проанализировать механизмы принятия управленческих решений и понять, какая информация необходима руководителям для более обоснованного и оперативного принятия этих решений. Также желательно проанализировать, в каком виде руководители предпочитают получать информацию (в качестве отчетов, графиков, онлайн, в бумажной форме). Уточнение данных процессов покажет, какую информацию компании необходимо получить, анализировать и консолидировать в своих BI-системах.
Качественные BI-системы должны предоставлять пользователям контекст. Недостаточно просто составлять отчеты о том, какими были продажи вчера и какими — год назад в этот же день. Система должна давать возможность понять, какие факторы привели именно к такому значению объема продаж в один день и другому — в тот же день год назад.
Подобно многим IT проектам, внедрение BI не окупится, если пользователи будут чувствовать «угрозу» или скептически относиться к этой технологии и в результате откажутся от ее использования. BI, будучи внедренной в «стратегических» целях, должна, по идее, фундаментальным образом изменить функционирование компании и процесс принятия решений, поэтому руководителям IT-департаментов необходимо с особым вниманием подходить к мнениям и реакциям пользователей.
7 этапов запуска BI-систем
- Убедитесь, что ваши данные корректны (достоверны и пригодны для анализа).
- Проведите полноценное обучение пользователей.
- Внедряйте продукт как можно более оперативно, привыкая пользоваться им уже по ходу внедрения. Не стоит тратить огромное количество времени на разработку «идеальных» отчетов, поскольку отчеты можно будет добавить по мере по мере развития системы и потребности пользователей. Составляйте отчеты, которые быстро обеспечат максимальную пользу (потребность пользователей в данных отчетах максимальна), а затем корректируйте их.
- Придерживайтесь интегративного подхода к построению хранилища данных. Убедитесь, что вы не «запираете» себя в неработающей в длительной перспективе стратегии обработки данных.
- Перед тем как начать, четко оцените ROI. Определите конкретные преимущества, которые намереваетесь получить, и затем проверяйте их соответствие действительным результатам каждый квартал или каждые полгода.
- Сфокусируйтесь на целях вашего бизнеса.
- Не покупайте программное обеспечение для аналитики, потому что вы думаете, что вам это нужно. Внедряйте BI с мыслями, что среди ваших данных существуют показатели, которые необходимо получить. При этом, важно иметь хотя бы примерное представление о том, где конкретно они могут быть.
Какие могут возникнуть проблемы?
Крупное препятствие на пути к успеху BI-систем — сопротивление пользователей. Среди прочих возможных проблем — необходимость «просеивать» большие объемы нерелевантной информации, а также данные неудовлетворительного качества.
Ключ к получению значимых результатов от работы BI-систем — это стандартизированные данные. Данные являются фундаментальным компонентом любой BI системы. Компаниям необходимо привести свои хранилища данных в строгий порядок прежде, чем они смогут начать извлекать необходимую информацию и доверять полученным результатам. Без стандартизации данных есть риск получать некорректные результаты.
Еще одной проблемой может стать некорректное понимание роли аналитической системы. BI- инструменты стали более гибкими и удобными для пользователей, однако основная их роль по-прежнему — составление отчетов. Не стоит ждать от них автоматизированного управления бизнес-процессами. Впрочем, определенные изменения в этом направлении все же намечаются.
Третьим препятствием при трансформации бизнес-процессов с использованием BI системы является недостаточное понимание компаниями собственных бизнес-процессов. Как следствие, компании просто не понимают, как можно эти процессы улучшить.
Если процесс не оказывает прямого влияния на прибыль или компания не собирается стандартизировать процессы во всех своих подразделениях, внедрение BI системы может оказаться неэффективным. Компаниям необходимо понимать все виды деятельности и все функции, которые составляют отдельный бизнес-процесс. Также важно знать, как передается информация и данные через несколько разных процессов, и как данные передаются между бизнес-пользователями, и то, как люди используют эти данные для осуществления своих задач в рамках конкретного процесса. Если стоит цель оптимизировать работу сотрудников, все это необходимо понять еще перед тем, как запустить BI-проект.
Некоторые преимущества от использования BI-решений
Большое количество BI-приложений помогло компаниям с лихвой отбить вложенные средства. Системы бизнес-аналитики используются для изучения способов сокращения издержек, выявления новых возможностей для развития бизнеса, представления ERP-данных в наглядной форме, а также для быстрого реагирования на изменение спроса и оптимизации цен.
Кроме повышения доступности данных, BI может предоставить компаниям больше преимуществ во время переговоров, упрощая оценку отношений с поставщиками и клиентами.
В рамках предприятия существует множество возможностей экономить деньги путем оптимизации бизнес-процессов и процесса принятия решений в целом. BI способен эффективно помогать в совершенствовании этих процессов, проливая свет на допущенные в них промахи. Например, сотрудники одной компании в Альбукерке использовали BI для определения путей сокращения использования мобильных телефонов, работы в сверхурочные часы и других текущих расходов, сэкономив для организации $2 миллиона за три года. Также, с помощью BI-решений, Toyota осознала, что вдвое переплатила своим перевозчикам общей суммой $812 000 в 2000 г. Использование BI-систем для обнаружения дефектов в бизнес-процессах ставит компанию в более выгодное положение, давая конкурентное преимущество перед компаниями, которые используют BI просто для того, чтобы отслеживать происходящее.
Еще несколько советов по использованию BI
- Проанализируйте, как принимают решения руководители.
- Подумайте, какая информация нужна руководителям для оптимизации принятия оперативных управленческих решений.
- Обращайте внимание на качество данных.
- Продумывайте показатель эффективности, который имеет наибольшее значение для бизнеса.
- Обеспечивайте контекст, который влияет на показатель эффективности.
И помните, BI — это нечто большее, чем поддержка принимаемых решений. Благодаря развитию технологий и тому, как их внедряют руководители IT-департаментов, системы бизнес-анализа обладают потенциалом трансформировать организации. IT-директора, которые успешно используют BI для улучшения бизнес-процессов, вносят гораздо более значимый вклад в деятельность свой организации, руководители, внедряющие базовые инструменты составления отчетов.
Источник: 1solution.ru