Что такое система бизнес анализа

Понятие «бизнес-аналитика» (Business Intelligence) зародилось в XIX веке, когда Ричард Миллар Девенс описал успех банкира сэра Генри Фернанса в своей книге «Энциклопедия бизнес-анекдотов».

В чем заключался успех? Банкир Фернанс быстрее конкурентов собирал информацию от своего окружения о результатах военных действий во Франции, Голландии, Германии, а также о различных экономических событиях. Полученная информация обрабатывалась, и на основе аналитических данных принимались решения, которые позволяли сэру Генри увеличивать прибыль. Эта история описывает суть BI — предоставление возможности принимать решения, основываясь на анализе оперативных данных.

Мифы про бизнес-аналитику

Системы бизнес-анализа сегодня используют многие организации. Но еще больше компаний привыкли вести процессы вручную, поскольку верят в мифы и не до конца понимают, что может дать их бизнесу использование BI-систем. Рассмотрим самые популярные мифы про бизнес-аналитику.

Миф первый: это красивые и бесполезные картинки.

Базовые понятия бизнес-анализа и определение профессии / Александр Белин

Диаграммы действительно выглядят красиво, однако за яркими картинками кроются инструменты, позволяющие получать и обрабатывать большие объемы данных и на их основе создавать не только эффектную визуализацию для анализа, но и строить прогнозы.

Многие компании, работающие над продуктом BI, постоянно совершенствуют и дорабатывают функционал создания отчетов, виджетов и дашбордов, делая его не только более привлекательным для пользователей, но и более информативным, что в дальнейшем приводит к принятию бизнесом верных решений.

Пример: цветовая дифференциация отклонения от плана. Зеленым выделяется положительная динамика, а отрицательная – красным. Такой функционал помогает быстрее обнаружить отклонение, найти причину и слабые места в бизнесе.

Миф второй: BI-система — сложный, но незначительный инструмент, который только мешает работать.

Начиная работать с системой BI или только присматриваясь к ней, некоторые люди заключают, что это дополнение к многочисленным табличным отчетам и аналитическим документам, которые они могут составлять самостоятельно, не используя системы бизнес-анализа.

Однако BI-система может являться основным источником информации для принятия решений, так как нередко включает в себя и отчеты, и документы, дополняя их визуализацией, прогнозом и мониторингом. Использование BI-системы приведет не только к порядку в документации, но и к уменьшению ошибок, так как данные перед использованием будут валидироваться специалистами.

Миф третий: BI бесполезен для аналитики.

Пока вы не научитесь управлять веслами, бесполезно менять лодку.

Шри Шри Рави Шанкар.

Обычно перед покупкой BI-системы компании проводят анализ рынка, сравнивают функциональность программного обеспечения, возможности развития системы, стоимость ее содержания и многие другие аспекты. После внедрения аналитической системы компании не заботятся об обучении персонала или нанимают неквалифицированных сотрудников, а спустя довольно продолжительный срок неэффективной эксплуатации обвиняют продукт в бесполезности.

#2 Бизнес-аналитик. С чего начать?

BI-система содержит в себе много инструментов, которыми нужно научиться пользоваться: овладеть навыками использования инструмента ETL, научиться собирать многомерные кубы (OLAP) и правильно визуализировать данные. Только научившись правильно использовать систему, можно говорить о возможности принимать решения на основе анализа данных.

Что такое BI?

Системы бизнес-аналитики в современном понимании выросли из появившихся в 1960-х годах систем поддержки принятия решений (СППР), которые были созданы для содействия принятия решений и планирования. Взяв от СППР лучшее, business Intelligence или бизнес-аналитика сегодня — это набор инструментов под одним интерфейсом, которые помогают принимать взвешенные решения на основе собранных и обработанных данных из различных источников и преобразованных в визуально удобную форму (графики, дашборды, отчеты), которые интерпретируются аналитиками.

Польза BI для бизнеса

Каждый год у бизнеса появляется все больше данных, которыми нужно уметь оперировать. Например, у компании, занимающейся продажами, открываются новые магазины, увеличивается ассортимент и появляются новые клиенты. Ей постоянно надо анализировать чистую прибыль, затраты, трафик на точках, количество клиентов, рентабельность продаж и многое другое. Все эти данные собираются и хранятся в разных форматах и источниках, что усложняет бизнес-аналитику.

Для принятия решений, подкрепленных анализом данных, приходится тратить десятки часов в неделю на агрегирование информации, составление отчетов, которые быстро теряют свою актуальность. Кроме этого, данные могут быть частично утеряны или будут сделаны ошибки, которые сделают отчет бесполезным для принятия решений.

С другой стороны, если данных в отчете будет слишком много, например, миллионы или миллиарды строк, то такой инструмент, как Excel, в котором можно проводить аналитику с небольшим объемом данных, просто «приляжет».

Работая с BI-системой, вы не столкнетесь с вышеперечисленными проблемами, поскольку она решает следующие основные задачи:

Сбор данных из любых источников (базы данных, облачные хранилища, документы, ERP, CRM и т. п.), структурирование, валидация и хранение в едином хранилище.
Увеличение скорости обработки информации.
Формирование регламентной и произвольной отчетности, дашбордов для бизнес-аналитики.
Мониторинг показателей, в том числе оповещение об отклонении актуальных значений от допустимой нормы.
Прогноз значений показателей на основе имеющихся данных не только с помощью математических моделей, но и при помощи машинного обучения.
Сохранение и систематизация информации с целью дальнейшего ее использования и передачи новым лицам, с целью сохранения полной картины и повышения качество работы сотрудников.

Инструменты BI-систем

Ранее было сказано, что у систем бизнес-аналитики чаще всего симпатичный и дружелюбный интерфейс, однако за внешней простотой скрываются сложные процессы.

Дальше будет немного занудная, но подробная и полезная информация, описывающая основные инструменты BI-систем.

ETL (Extract, Transform, Load) — инструмент BI, который предусматривает автоматизацию процессов получения, преобразования и хранения информации для ее последующей визуализации на аналитических панелях и отчетах.

Получение информации включает ввод данных через формы ввода, настройку подключения источников и планирования сбора информации.

ETL обеспечивает доставку данных, преобразование в структурированный вид, очистку данных, формирование наборов и структур, удобных для визуального представления. Отвечает за загрузку обработанной информации в хранилище.

Хранилище в BI представляет собой предметно-ориентированную информационную базу данных, которая предоставляет информацию для аналитических панелей и отчетов. Там хранятся все нужные и важные для принятия решений данные. Для хранения неструктурированной информации, электронных копий форм и документов включается файловое хранилище.

В основном предусматривается горизонтальное масштабирование хранилища с сохранением высокой скорости передачи данных. Неиспользуемые данные можно архивировать.

Нормативно-справочная информация (НСИ)

НСИ в системах BI предназначено для формирования единого информационного пространства (ЕИП) информационного взаимодействия, в рамках которого обеспечивается унификация и единство:

наименований информационных объектов;
способов классификации информационных объектов;
способов кодирования объектов НСИ.

Указанные характеристики ЕИП достигаются за счет:

формализации ведения (обеспечение единой методологии ведения справочников);
обеспечения необходимого качества данных (форматно-логический контроль, дедупликация на основании результатов работы интеллектуальных алгоритмов);
поддержки функций расширяемого поиска и предоставления данных.

Также НСИ обеспечивает в BI-системе возможность валидации полученных, обработанных и хранимых данных, в том числе валидации для подтверждения корректности результатов работы моделей машинного обучения.

Приведем пример. Есть филиал А и филиал Б, в которых работают аналитики. Аналитик из филиала А записывает в документации слово «человек» как «чел.», а аналитик из филиала Б пишет «чел-век». Вся информация загружается в одно хранилище, и чтобы в дальнейшем не возникла путаница, НСИ приводит информацию к единому формату.

Правильный формат, утвержденный нормативными актами или ГОСТ, записан в справочниках. В нашем случае «чел.» и «чел-век» преобразуются в единый правильный формат «человек». Это и позволяет формировать единое информационное пространство.

Многомерные кубы (OLAP)

В решениях Business Intelligence для удобства и быстрого получения результата по сравнению с реляционной базой данных используется технология OLAP (Online analytical processing). Большие объемы данных обрабатываются, агрегируются и структурируются по многомерному принципу.

Создание представлений данных выполняется по показателям с возможностью настройки:

модели данных;
структуры отчета (расположения показателей и разрезов по столбцам, строкам или в фиксированной области элементов управления);
фактов и измерений выбранных источников данных (путем проставления отметок в элементах управления отчетом).

Визуальный конструктор

Визуальный конструктор обеспечивает создание визуализации на основе собранной и структурированной информации, хранящейся в системе. В него входит создание виджетов с различных типов визуализации (графики, картосхемы, карты) и дашбордов, которые объединяют виджеты по одной тематике, для проведения комплексной бизнес-аналитики. Также во многих BI-системах есть возможность создавать регламентные и произвольные отчеты, состоящие из сводных таблиц, сложных заголовков и картинок.

Прогнозирование

В современных реалиях невозможно представить бизнес-аналитику без прогнозирования. Отечественные и зарубежные BI-системы используют различные методы и модели прогнозирования на основе хранимых данных (базовые математические и статистические методы, анализ временных рядов, корреляционно-регрессионный анализ, интуитивно-формализованный метод прогнозирования, машинное обучение и др.) .

Например, в BI-системе есть возможность обогащать данные, выведенные на виджет, прогнозом с использованием машинного обучения, что позволяет определить тренд развития показателей, используемых при разработке планов и выбора стратегии развития бизнеса.

Администрирование

В BI предусматривается наличие модуля администрирования, который отвечает за ограничение доступа к данным на уровне роли, логирование всех действий пользователя, настройку ролевой модели, мониторинг состояния инфраструктуры и многое другое.

Какой же вывод

Подводя итог, можно сказать, что бизнес-аналитика — это современный, мощный, профессиональный инструмент для работы с большим объемом данных, который помогает бизнесу легко анализировать любой объем информации и быстро принимать решения, основанные на подходе Data Driven. Про Data Driven-подход расскажем в следующей статье.

Источник: vc.ru

Что такое BI система

Для того чтобы оставаться конкурентоспособным, современному бизнесу необходимо уделять большое внимание обработке данных. Для их сбора и анализа используются BI-системы. Они представляют собой набор технологий, которые собирают и объединяют в единую отчетность информацию из нескольких каналов.

BI используется для глубокой аналитики и принятия эффективных решений на ее основе. Популярными подобные инструменты стали благодаря своей универсальности, BI системы можно использовать в любой отрасли.

Принцип работы BI

BI системы подключаются к источникам данных, вся информация собирается и обрабатывается в едином хранилище, а после выдается в виде отчетов. Именно так выглядит принцип работы подобных систем для обычного пользователя.
Одна из особенностей BI – это интуитивно понятный интерфейс, благодаря которому невероятно просто получить доступ к необходимым отчетам или аналитике.
Инструменты для построения отчетности интерактивные и гибкие, каждый может получить информацию в удобочитаемом виде. Отображение доступно в форматах отчетов, таблиц, диаграмм и графиков.
Наделе BI-системы – сложный с технологической точки зрения механизм, в составе которого много различных технологий.
BI отличается от других технологий поддержкой большого количества бизнес-решений. Системой анализируются огромные массивы информации.
BI-системы актуальны для любого современного бизнеса благодаря своей адаптивности. Они легко подстраиваются под потребности заказчика; в такой системе можно выбирать источники информации, задавать принципы ее обработки, а также определять форматы отчетов.
В BI представлена совокупность внешних и внутренних сведений, которая складывает полноценную картину, дающую представление о ситуации на предприятии.

Инструменты

ETL

Это инструмент для интеграции и очистки данных, с его помощью полученная из других источников информация очищается и загружается в хранилище.

Аналитическое хранилище

Для структурирования и анализа данных в BI используются аналитические хранилища.

Data Mining

Многофункциональный инструмент, который занимается обработкой и анализом информации по срезам. С его помощью системе удается выявлять зависимости и тренды.

Инструменты визуализации.

BI-системы не могут обойтись без отчетности, которая должна поступать к пользователю в удобном для восприятия виде.

Для чего внедрять BI

Работа с большими объемами данных затрагивает учет расходов и трафика продукции, определение выручки и прибыли, а также другие бизнес-процессы. Сведение, визуализация и сравнение этой информации – трудоемкий процесс, который требует от человека значительных затрат по части времени и ресурсов. Более того, ручной анализ допускает ошибки, при которых не удается собрать все необходимые данные; следовательно, отчеты на их основе могут быть неполными.

В случае с BI-системами можно исключить эти факторы. Ключевая цель применения таких систем заключается в предоставлении аналитики по всем показателям и аспектам работы. После внедрения BI компания может получать точные и организованные данные без необходимости прибегать к помощи сторонних аналитиков.

BI решает целый ряд значимых для любой компании задач

Системами собирается и структурируется информация для последующего хранения в одном хранилище.
BI анализирует большой объем данных, на основе которого создаются отчеты и принимаются важнейшие бизнес-решения.
В BI-системе присутствует набор технологий для моделирования благоприятных решений, которые ложатся в основу стратегии развития фирмы.
В BI формируются оперативные отчеты, указывающие на отклонения показателей эффективности.
Полученные выводы систематизируются и сохраняются для дальнейшей передачи в работу.

Целесообразность использования

Существует ряд случаев, обуславливающих целесообразность использования систем бизнес-аналитики:

необходимость интегрировать информацию из разных источников;
увеличение сотрудников, работающих с информацией в целях аналитики;
обеспечение доступности корпоративных данных;
комфортное и легкое внедрение новых продуктов;
развитие IT-стратегии компании;
нехватка информации по определенным областям;
стремительное развитие предприятия.

Данные, полученные благодаря работе систем аналитики, используются в разных сферах, в том числе в продажах, маркетинге, финансах и многих других. BI представляет собой инструмент для разработки эффективной стратегии развития.
Примеры использования полученных данных:

анализ движения денежных средств;
прогнозирование операций;
визуализация числа потребителей продукта;
отслеживание потенциальных клиентов;
сегментирование аудитории;
исследование поведения потребителей;
планирование и прогнозирование.

BI отвечает за мониторинг данных в реальном времени. Такой подход позволяет принимать эффективные решения, которые выводят компанию на новый уровень.

Преимущества

Функционал систем позволяет проводить глубокий анализ доходов и расходов, а также любых движений денежных средств.
BI инструмент позволяет спрогнозировать размер дохода по определенной операции.
В системах собирается и агрегируется информация о кадровых процессах.
Прогнозирует прибыль.
Становится одним из ключевых элементов в вопросе финансового планирования.
Большинство BI систем будут хорошим помощником в исследовании поведения потребителей.
Хранящаяся в BI системе информация может быть в любое время переведена в удобочитаемый вид с помощью элементов визуализации отчетности.

Классификация
BI с регламентной отчетностью
BI с методами динамического анализа данных
BI с методами прогнозной аналитики

В такой системе отчеты создаются по имеющимся шаблонам. Они становятся необходимыми в решении оперативных задач. Несмотря на то, что данная технология функционально похожа на CRM и ERP, информацию она получает из разных источников, в чем и заключается ее основное отличие.

Информация оперативно обновляется, на ее основе BI-системой выявляются закономерности и тренды в бизнесе. Основное достоинство технологии – ее оперативность.

Главная задача заключается в моделировании поведения клиентов. Они помогают в построении конкурентного рыночного анализа. Например, с ними можно спрогнозировать время взаимодействия потребителей с фирмой, LTV, средний чек и другие показатели.

Выбор программного обеспечения для внедрения

Подобное разделение условно, так как современные BI-решения успешно совмещают различные технологии и методики для проведения анализа.
Если перед бизнесом стоит задача по внедрению технологии для интеллектуального анализа данных, в первую очередь нужно ознакомиться с важными факторами, на которые потенциальный пользователь должен опираться при выборе платформы.

Факторы выбора

Единство. Чтобы сэкономить время на обработке данных и обслуживании, необходимо использовать инструменты с комплексным подходом. Вся информация при этом будет поступать и обрабатываться в одной системе.
Облачные решения. Растущему бизнесу стоит обратить внимание на технологии с возможностью масштабирования хранилища. Облачные системы обеспечивают доступ к данным из любой точки мира и с любого устройства.
Готовность интеграции. Внедрять одни системы проще и быстрее за счет хорошей совместимости с другими источниками и программами; это еще один важный фактор, который зачастую играет большую роль в выборе платформы.
Визуализация. Используя лишь таблицы, вы рискуете упустить из вида важные сведения. Наибольшей популярностью пользуются BI-системы, которые предлагают разнообразные инструменты для визуализации информации.
Наличие расширенной аналитики. Критерием хорошей системы служит автоматизация процессов и возможность выдачи наиболее точного результата.
Самообслуживание. Каждый сотрудник может иметь возможность работать в системе, поэтому стоит учитывать удобство навигации по интерфейсу и наличие всплывающих подсказок по работе.
Мобильная версия. Сегодня наличие мобильной версии также причисляют к важным факторам. Таким образом можно формировать отчеты и делиться ими с другими пользователями, независимо от местоположения.

Остались вопросы?

Оставьте контактные данные и мы свяжемся с вами в ближайшее время

Источник: www.decosystems.ru

В бизнес-аналитике на смену Excel пришли BI-системы

Данные – один из главных инструментов управления компанией. Отслеживая ключевые показатели эффективности, руководство может координировать и корректировать процессы всего бизнеса. Однако в эпоху цифровизации данных становится так много, что старые инструменты аналитики плохо справляются с объемами. Игорь Кузин, генеральный директор и основатель российской платформы автоматизации аналитики Smart Data Hub, рассказал нашему порталу, что такое BI-системы, чем они выгодно отличаются от таблиц в Excel, а также кому такой подход подойдет в первую очередь.

0 3 12/10/2022

Игорь Кузин
генеральный директор и основатель российской платформы автоматизации аналитики Smart Data Hub

ProКачество: Что такое BI-системы и для чего они нужны?

Игорь Кузин: Анализ бизнес-метрик и мониторинг выполнения KPI помогают не только видеть, насколько эффективны те или иные бизнес-процессы, но также отслеживать динамику при внедрении новых решений. На этой базе и строится управление любой компании.

Один из эффективных инструментов для этого – дашборды . С их помощью можно собирать аналитику и детализировать ее.

Так вот, если коротко, то BI-система – это среда для формирования и управления дашбордами. То есть это программа для управления мониторинговыми панелями.

Справка

BI-системы (Business Intelligence системы) представляют собой набор высокотехнологичных инструментов для сбора, обработки и анализа данных. Они нужны для объединения информации из нескольких источников в единую аналитику. Business Intelligence системы используются для более глубокой аналитики и выработки эффективных управленческих решений.

На сегодняшний день на рынке существует множество как зарубежных, так и отечественных BI-систем. Отечественные решения зачастую несколько уступают иностранным аналогам. В основном в части механизмов формирования метрик и в вопросах визуализации данных. Но отставание в области визуализации незначительно, и разница находится не в функциональной плоскости, а в области эстетического оформления аналитических отчетов.

Стоит отметить, что когда мы говорим о BI-системе, то мы в первую очередь говорим о способе представления и визуализации информации, потому что для остальных аналитических процессов существуют другие специализированные решения.

ProКачество: Какому бизнесу подойдет внедрение BI-системы?

Игорь Кузин: Я не нахожу тех сфер, где внедрение BI-системы было бы неэффективным, так как этот инструмент предполагает высокую плотность мониторинга . Например, в госучреждениях плотность мониторинга невысока, часто аналитика проводится по данным за прошлый год. То есть решения внедряются сейчас и их эффективность отслеживается через год. Внедрение в госучреждениях BI-систем может значительно повысить качество их работы.

Наверное, без такой глубокой аналитики может обойтись только микробизнес, где процессы просты и находятся на виду у владельца. Однако даже в таком случае при расширении предприятия или когда встает вопрос о найме внешнего управляющего, возможность увидеть накопленную статистику в структурированном виде будет обладать исключительной ценностью.

Кроме того, любой бизнес, завязанный на данных , вне зависимости от масштаба только выиграет от внедрения BI-системы. Наилучшим образом такой инструмент аналитики подойдет компаниям с концепцией принятия решений data-driven и data-informed .

ProКачество: В чем преимущества BI-систем относительно Excel?

Игорь Кузин: Многие компании по старинке до сих пор пользуются Excel для сбора и хранения данных. И это неплохо. Однако у такого подхода существует ряд ограничений. Например, основные операции в Excel тяжело выполнять, когда число строк слишком большое . А на сегодняшний день для многих компаний и один миллион строк – это небольшой объем данных, который накапливается за месяц. И, наверное, главный минус – низкий уровень автоматизации процессов.

Excel – это ручные операции, BI-системы – это автоматизированные процессы

Процесс формирования отчетности в Excel:

данные надо найти в разных системах и выгрузить;
создать внутренние таблицы;
занести во внутренние таблицы и обработать данные;
создать итоговую форму отчета, куда вставить предобработанные на предыдущем этапе таблицы;
соединив массивы данных, прописать формулы, чтобы посчитать метрики;
визуальное форматирование и проверка ошибок.

Как правило, при подготовке отчета в BI-системе в ней уже есть ряд интеграций, которые автоматизированно готовят данные для отчетности. Поэтому процесс происходит значительно быстрее.

Подготовка отчета в BI-системе:

задать необходимые настройки ;
выбрать форму визуализации данных;
отчет готов.

BI-система превращает рутинную и времязатратную задачу в творческий процесс, когда сотрудник сосредоточен на непосредственном анализе данных, а не на поисках ошибок в отчете.

Когда нужно обновить данные, пользователям Excel снова придется пройти все вышеописанные этапы. BI-система обновляется автоматически. Это происходит обычно в фоновом режиме или по запросу пользователя. Система собирает информацию из тех источников данных, которыми компания пользуется в своей работе.

Плюсы BI-системы относительно Excel:

Актуальность данных;
Дает независимость от ручного труда;
Есть возможность глубокого дриллдауна ;
Понятная и информативная визуализация;
Удобно работать с любых устройств;
Удобно работать с разными версиями отчетов;
Удобно разграничивать права доступа на разных уровнях иерархии;
Повышение эффективности бизнес-процессов за счет сокращения трудозатрат.

ProКачество: Расскажите подробнее об этапах внедрения BI-системы в компании?

Игорь Кузин:

1. Формирование матрицы задач и уровней. Матрица задач и уровней – это таблица, где по горизонтали указаны уровни иерархии, а по вертикали – функциональные направления . На пересечениях возникает ячейка задачи уровня. Туда вписываются KPI, которые должны отслеживать специалисты этой группы. То есть происходит детализация – какой специалист какие KPI должен мониторить.

KPI – это метрика, по которой есть целевые значения

2. Проектирование временных диапазонов отслеживания данных. Как правило, чем выше уровень иерархии, тем выше и временной диапазон.

3. Формирование перечня метрик и измерений. Чтобы четко поставить задачу, необходима фактическая детализация метрик – как именно будут считать.

Например, отслеживать объем продаж – простая на первый взгляд задача. Но на практике оказывается, что каждый бизнес считает по-своему. Сложность часто еще возникает в том, что внутри одной компании разные структурные подразделения считают метрики по-разному. Поэтому для того, чтобы обеспечить правдивость сводных данных, необходимо привести все показатели к единому стандарту и сформировать единый слой метрик.

Совет эксперта: про метрики и KPI

Я рекомендую формировать KPI из комбинации абсолютной и относительной метрик. Например, если поставить маркетингу KPI только на цену сделки, то руководитель рискует получить выполненный KPI при критически низком количестве самих сделок.

Хороший KPI звучит так: «Получить N сделок в среднем по цене M за сделку за период K». На практике некоторые KPI сформировать сложнее, чем кажется.

«Когда метрика становится KPI, она перестает быть хорошей метрикой» – гласит закон Гудхарта .

Наглядней всего принцип Гудхарта можно проиллюстрировать примером из медицинской сферы. «Доля успешных операций» – этот показатель выглядит как отличная метрика для оценки работы хирурга. Но представьте, что эта метрика становится KPI для всех хирургов страны. Главным результатом такого подхода станет невозможность записи на операцию людей, страдающих тяжелыми (то есть «неперспективными») формами заболеваний. Ведь вся карьера хирургов теперь будет привязана к проценту успешных операций, а такие больные будут портить им статистику.

Другой пример из сферы маркетинга и продаж. После внедрения сквозной аналитики в компании вдруг резко упало качество лидов и продаж. Все больше лидов попадали в спам или по иным причинам не становились квалифицированными. Потребовалась большая работа команды аналитиков, чтобы доказать, что проблема этого обвала где-то на стороне продаж.

Выяснилось, что после внедрения сквозной аналитики департамент продаж получил новый KPI – процент конверсии в качественный лид из заявки. Менеджеры по продажам быстро смекнули, что если все сложные лиды удалить из воронки, то KPI взлетит до небес!

4. Детализация механики подсчета метрик и измерений.

5. Выбор форм визуализации данных в дашбордах.

Вышеописанные процессы можно отнести к очевидным, но есть еще работа IT-специалистов, которая не видна. В их задачи входит построение процессов сбора, трансформации и хранения данных. Эти процессы запускаются после того, как сформирован перечень метрик и измерений и, соответственно, определены источники данных.

ProКачество: Расскажите, как происходит собор данных в BI-системе?

Игорь Кузин: Сбор данных в BI-системе происходит автоматически через ряд интеграций с источниками данных, участвующими в цифровых процессах в компании. Поэтому перед внедрением BI-системы компании стараются максимально автоматизировать сбор данных из разных источников. Однако если по каким-то причинам данные автоматически собирать нельзя, то можно автоматизировать хотя бы процесс сбора этих отчетов.

При внедрении BI-системы важно понимать, по какому пути идет компания: цифровизации или цифровой трансформации . В случае цифровой трансформации важно подобрать гибкую BI-систему, которая будет «успевать» за трансформацией бизнеса.

ProКачество: Кто обычно занимается внедрением BI-системы в компании?

Игорь Кузин: Кто будет заниматься внедрением BI-системы в компании, зависит о того, есть ли внутри предприятия соответствующая экспертиза по внедрению BI-системы. Если ее нет, то ее создание может быть проблематичным, ведь нужен новый человек в команде, который будет отвечать за построение BI. Для этого кто-то должен оценить его компетентность. Объективно его может оценить только человек, который глубоко погружен в тему. Поэтому зачастую привлекаются внешние подрядчики, порой на какие-то отдельные процессы обработки данных.

Совет от эксперта: как вычислить аналитический бэкграунд собеседника

Базовые термины, которыми оперирует ваш собеседник, могут многое рассказать о его аналитическом бэкграунде:

«параметры и показатели»: опыт в интернет-маркетинге, опыт работы с GA и, весьма вероятно, с другими продуктами, составляющими «гугловский стэк»;

«группировки и метрики»: аналогично кейсу выше, только свой путь в аналитике начинал с «Яндекс.Метрики»;
«измерения и меры»: за плечами опыт работы с BI-отчетностью;
если все мысли вашего собеседника о метриках (продуктовых и бизнесовых), он горячо дискутирует о них и эта дискуссия подчас принимает теологический характер – можете быть уверены, что перед вами продакт-менеджер.

Истоки такого различия в терминологии зародились давно. В интерфейсе Google Analytics неизвестный локализатор перевел с английского слово dimension как «параметр». С тех пор это слово прочно вошло в обиход специалистов, причастных к анализу данных в диджитал-маркетинге.

Параметр – это признак, объединяющий ряд текстовых значений. Например, цвет глаз, марка авто или день недели – это все параметры. Сами же эти текстовые сущности называют значениями параметров. В данном примере это, соответственно, голубые/карие, Toyota/Lexus, понедельник/вторник.

Спустя какое-то время российскому пользователю стало понятно, что перевод не самый удачный и dimension корректнее было бы перевести как «измерение». Но все привыкли и менять никто ничего уже не стал. Однако пользователи иностранных BI-решений не попали под влияние Google Analytics и логичным образом оперировали понятием «измерение». Кстати, «Яндекс.Метрика» тоже не пошла на поводу у GA и назвала измерения «группировками».

Похожая история случилась и с «показателями», как их называет русскоязычный Google Analytics.

Показатель – числовая величина, описывающая состояние значений параметров. Например, объем продаж или процент отказов – это показатели. Синонимы: метрика, мера. «Метрика» более употребима в области продуктовой аналитики, а «мера» в среде BI-специалистов.

Источник: kachestvo.pro

Что такое BI система

Инструменты

Для чего внедрять BI

BI решает целый ряд значимых для любой компании задач

Целесообразность использования

Преимущества

Факторы выбора

Популярные BI-системы

Остались вопросы?

В бизнес-аналитике на смену Excel пришли BI-системы

Справка

Плюсы BI-системы относительно Excel:

Совет эксперта: про метрики и KPI

Совет от эксперта: как вычислить аналитический бэкграунд собеседника

Иллюзия прибыли что это такое в бизнесе

Вспомогательные бизнес процессы это процессы обеспечивающие основные процессы ресурсами

Бизнес по изготовлению печатей и штампов это

Какая проблема может быть в бизнес проекте

Система сбалансированных показателей как подход к управлению эффективностью бизнеса

Как втб бизнес онлайн перевести деньги на карту Сбербанка

Продажа бизнеса в Санкт Петербурге или Ленинградской области

Как выйти из бизнес аккаунта в тик токе