Функции систем бизнес аналитики

Начнём с такого определения, как системы бизнес-аналитики.

BI-системы — программы, значительно упрощающие работу бизнес-аналитиков. При их помощи можно выполнять множество различных задач, главной из которых является переработка большого объёма информации для последующего комфортного использования.

Софья Клюйкова

Основные функции BI-систем

1. Сбор и объединение информации из различных источников. Эта функция объединяет информацию как из постоянно обновляющихся источников, так и из неизменяющихся. К обновляющимся данным можно отнести, например, погоду или дату, а к постоянным техническую документацию.
2. Создание классификаций. Функция позволяет создавать удобные для пользования массивы данных. Из них можно не только формировать кластеры, базы данных и пр., но и сортировать их по датам, общим темам и многим другим параметрам.
3. Хранение данных чаще всего осуществляется при помощи создания инфокубов, о которых будет рассказано чуть позже.
4. Создание отчётов, списков, таблиц. Этот инструмент автоматизирует процесс, казалось бы, не значительно, то такие детали как автоматическая подстановка порядкового номера или создание строки одним нажатием клавиши, сильно упрощают задачу.
5. Создание дашбордов в целом. Функция позволяет создавать различные графические изображения, подписывать их, создавать интерактивные элементы.
6. Подсчёт статистик. Здесь может быть посчитана совершенно любая статистика, за любой промежуток времени. В итоге получается график, который может показать и личный успех в работе каждого сотрудника, и продажи, и прибыль.
7. Средства поиска закономерностей. Функция указывает на факторы, в той или иной степени влияющие на результат. После, собрав и обработав несколько похожих ситуаций можно выявить общую для показателя закономерность.
8. Моделирование бизнес процессов. Инструмент позволяет создавать множество различных похожих ситуаций, изменяя каждый раз один или несколько показателей. В итоге получится найти наиболее выгодный вариант, а также найти некоторые причинно-следственные связи.
9. Стратегия. Функция помогает в выработке дальнейшего плана действий, основываясь на полученных ранее данных.

Можно сказать, что главная функция всей системы бизнес аналитики в целом — помощь в принятии наивыгоднейших решений на основе полученных данных. BI-системы позволяют анализировать текущую ситуацию на рынке и следить за меняющимися тенденциями

Направления бизнес анализа. Интенсив по основам бизнес-аналитики

Софья Клюйкова

Что такое информационный куб

Информационный куб представляет из себя многоуровневую систему данных, представленную в виде взаимосвязанных таблиц. Простейшая модель инфокуба выглядит как общая таблица факторов, дополняемая таблицами измерений.

Такая база данных объединяет информацию о большом количестве бизнес процессов. Такой способ классификации и хранения информации позволяет не потерять её, а также сразу приложить нужные дополнения, такие как, например, ссылки на техническую документацию или графики.

Business Intelligence, Big Data и человеческое чутье: как строить системы бизнес-аналитики

Система OLAP

Для начала выясним что такое OLAP. Итак, система OLAP (online analytical processing) — система, предназначенная для моделирования течения бизнес процессов, расчёта статистика, создания отчётов. Пои её помощи также осуществляется поиск информации. По сути, OLAP-системой можно назвать любое ПО, выполняющее эти функции.

Система Business Intelligence

Business Intelligence можно считать общим названием для различных BI-систем. Business Intelligence в первую очередь предполагает автоматизацию сбора информации, её объединения и хранения.

Российские BI-разработки

1. Modus BI. Программа имеет хорошие инструменты визуализации, способна давать прогнозы на будущее развития бизнеса. Платформа разработана российским вендором «БиАй Про».
2. Proceset. Решение выделяется гибкостью в работе. При. Его помощи можно создавать собственные модели данных, факторы фильтрации, детализировать интересующие показатели. Также Proceset хороший анализатор процессов. Анализ осуществляется при помощи систем process mining и task mining.
3. Yandex DataLens. Главная функция платформы — помощь в создании дашбордов. Она включает в себя множество шаблонов и инструментов для творчества в рамках проекта.
4. Visology — ещё один конструктор дашбордов и систем данных.
5. Polymatica. ПО, предназначенное для быстрого поиска нужной информации из массива.

Хранение информации: data warehouse (DWH)

В общем, data warehouse представляет из себя многоуровневую корпоративную систему хранения данных, собранных из разных источников. Эта многоуровневая система называется LSA (Layered Scalable Architecture). Её главная особенность состоит в том, что LSA разделяет массив данных на несколько формальных уровней по различным показателям, а после создаёт систему взаимосвязанных элементов.

Таким образом при помощи data warehouse получается соотнести элементы одной области с элементами другой. В итоге получается некая сеть, где каждый из её элементов может быть связан сразу с несколькими и наоборот.

Основная функция DWH — сбор обновляющихся данных в одну единую систему. DWH устраняет разрозненность хранения информации.

Такая разрозненность является большой проблемой, так как анализируя лишь один или несколько источников информации, невозможно получить целостного представления о работе бизнеса.

Чем data warehouse отличается от СУБД

От обычной СУБД data warehouse отличается по нескольким направлениям:

1. Широта возможности поиска. В отличие от СУБД здесь можно найти информацию обо всех отраслях бизнеса. Это значит, что DWH может предоставить сразу все доступные данные, а БД только информацию о конкретной области.
2. Хранилище для информации. В DWH можно хранить данные за большие промежутки времени, от этого система не перестанет быть удобной для пользования, в то время как СУБД требует постоянного обновления.

Этапы работы LSA

1. Первый этап, так называемый Primary Data Layer, заключается в сборе информации из источников данных.
2. На этапе «Core Data Layer» формируется разделение информации на группы, а также её частичная переработка, которая включает в себя отсеивание лишнего, то есть «воды».
3. После, на этапе создания аналитических витрин, данные окончательно преобразуются в удобные для использования структуры, которые в последующем можно использовать для анализа и создания дашбордов. Также на данном этапе производятся сложные расчёты и выводятся нестандартные решения. В интриге получается единая база созависимых данных, предоставленная в удобном формате.
4. Этап «Service Layer» обеспечивает модерацию работы предидущих этапов. На данном этапе также происходит мониторинг и выявление ошибок.

Подведём итоги

Существует множество различных BI-систем, но главная цель для всех них — помощь в анализе данных, их хранении, визуализации.

Список литературы и источники:

1. Bigdataschool, Не Hadoop’ом единым: что такое КХД и как его связать с Big Data https://bigdataschool-ru.turbopages.org/bigdataschool.ru/s/blog/lsa-data-warehouse-architecture.html
2. Intuit, Проектирование хранилищ данных для приложений систем деловой осведомлённости https://intuit.ru/studies/courses/3402/455/lecture/10161

Полезна ли была статья?

Дайте нам знать, понравился ли вам этот пост. Это единственный способ, которым мы можем совершенствоваться.

Источник: analyticsinvest.ru

Возможности BI-систем. 15 главных пунктов

Аналитики из Gartner считают, что в платформе для бизнес-анализа должны быть реализованы 15 ключевых возможностей, сгруппированных по трем основным категориям.

Каталог BI-решений и проектов доступен на TAdviser.

Возможности интеграции

BI-инфраструктура – все инструменты BI-платформы должны быть реализованы «в едином ключе», в том числе должны использовать общие метаданные, единую объектную модель, сквозную модель безопасности, администрирования, портальной интеграции, общий движок исполнения запросов.

Управление метаданными — возможно важнейший из критериев. Все инструменты в рамках единой платформы должна скреплять не только модель метаданных, но и единые средства для поиска, получения, хранения, повторного использования и публикации объектов метаданных, таких как массивы, иерархии, множества, метрики и элементы оформления отчетов.

Разработка — BI-платформа должна предоставлять как пользователям, так и разработчикам набор специфических инструментов для создания BI-приложений, которые могут интегрироваться между собой и выстраиваться в сквозные бизнес-процессы, в том числе внедряемые в сторонние (внешние) бизнес-приложения. При этом хотя бы часть инструментов должна быть доступна на интуитивно понятном уровне, не требующем навыков программирования, желательно с графическим интерфейсом. Кроме того, среда разработки должна поддерживать веб-сервисы для решения таких задач, как управление и администрирование, доставка информации, соблюдение графиков и регламентов работы.

Взаимодействие — BI-платформа должна содержать средства для обмена как самой информацией, так и мнениями по поводу полученных результатов. Эти средства могут быть реализованы в виде дискуссионных форумов и конференций. Кроме того, BI-приложения должны иметь возможность на основании определенных бизнес-правил назначать задания конкретным пользователям и отслеживать их выполнение. Иногда для реализации этих задач требуется использование отдельных самостоятельных приложений.

Представление информации

Отчетность — возможность создания форматированных и интерактивных отчетов, с развитыми механизмами для их распространения и обновления. В BI-системе должны поддерживаться различные стили отчетов (например, финансовые или операционные контрольные панели).

Контрольные (информационные) панели (dashboards) — это один из видов представления отчетности, но выделен в отдельную строку из-за его отличительной и важной способности представлять данные в наглядном, интуитивно понятном виде, при помощи различных шкал, показателей, индикаторов и т.п.. Посредством таких контрольных панелей пользователи могут следить за текущим состоянием ключевых показателей и процессов и сравнивать их с намеченными, целевыми значениями. Такие панели позволяют извлекать операционную информацию из бизнес-приложений и делают ее доступной в реальном времени.

Произвольные (ad hoc) запросы — доступная для пользователей возможность самостоятельно (без привлечения ИТ-специалистов) создавать и выполнять уникальные, нетиповые запросы. Для реализации таких возможностей в BI-платформе должен присутствовать развитый семантический слой, позволяющий находить и извлекать нужную информацию из имеющихся источников. Кроме того, в системе должны присутствовать средства для аудита этих запросов, позволяющие убедиться в правильности их выполнения.

Интеграция с приложениями Microsoft Office — в некоторых случаях BI-платформа используется как промежуточный инструмент для выполнения аналитических задач с соблюдением правил корректности и безопасности данных. При этом в качестве клиентской части BI-системы могут выступать продукты семейства Microsoft Office (в частности, Excel). Для этих случаев, BI-вендору необходимо обеспечивать полную интеграцию с системами Microsoft Office, включая поддержу форматов документов, формул, сводных таблиц и механизмов обновления данных, а в расширенном варианте – еще и механизмов для блокирования отдельных ячеек и для «обратного» сохранения в базу данных внесенных в таблицы изменений.

Возможности поиска — добавление поискового индекса как к структурированным, так и к неструктурированным источникам данных и объединение их в классифицированную структуру c определенными измерениями (зачастую использующими семантический слой BI) с тем, чтобы пользователи могли с легкостью ориентироваться и изучать данные посредством поискового (как у Google) интерфейса.

Мобильные возможности (пункт добавлен в 2012 году) – этот функциональный блок объединяет инструментарий, позволяющий доставлять отчеты и контент аналитических панелей на мобильные устройства (такие как смартфоны и планшеты), а также использовать интерактивные возможности девайсов (например, нажатие) и другие опции, обычно не доступные на десктопах и ноутбуках (геолокация и другие).

Анализ данных

Оперативная аналитическая обработка данных (OLAP, OnLine Analytical Processing) — поддержка OLAP-кубов значительно ускоряет процессы обработки запросов и выполнения расчетов, обеспечивая анализ данных в различных срезах (такой стиль анализа обозначается термином «slicing and dicing», что дословно переводится как «нарезание на кубики и ломтики», то есть в продольном и поперечном направлении). Такие инструменты также позволяют осуществлять планирование, использовать анализ по типу «что, если. «. OLAP при этом может быть реализован посредством различных архитектур данных и хранилищ, как дисковых, так и in-memory.

Интерактивная визуализация — максимально наглядное представление данных с использованием различных интерактивных изображений, схем и графиков (вместо привычных таблиц с обычными строками и столбцами).

Предикативное моделирование и data mining— эти инструменты призваны помочь компаниям классифицировать данные, формировать собственные номинальные и количественные шкалы, а также использовать для их анализа развитый математический аппарат.

Карты показателей (scorecards) — позволяют на основании определенных ключевых показателей (отображаемых на контрольных панелях) контролировать ход выполнения стратегических планов и достижения ключевых показателей эффективности (KPI). Тем самым операционные показатели «привязываются» к целевым стратегическим индикаторам. Для дальнейшего, более детального анализа эти показатели могут расшифровываться при помощи дополнительных отчетов. Такие механизмы позволяют реализовывать различные методологии управления, такие как «шесть сигма» или системы сбалансированных показателей (BSC).

Перспективное моделирование, симуляторы и оптимизация (пункт добавлен в 2013 году) — инструментарий предназначен для поддержки принятия решений в условиях выбора правильного значения переменной как детерминированных, так и при моделировании случайных процессов.

Источник: www.tadviser.ru

Лучшие Системы бизнес-аналитики (BI) – 2022, список программ

Аналитика

Автор Аналитик На чтение 33 мин. Просмотров 1 Опубликовано 24.07.2022

I. основные принципы business intelligence

В подавляющем большинстве случаев управление бизнесом строится на основе так называемой модели «черного ящика». На вход модели поступают имеющиеся в распоряжении ресурсы (деньги, люди, оборудование и т.д.), а на выходе модель дает результат в виде прибыли и денежного потока.

Как эти входные ресурсы преобразуются в конечный результат, модель не объясняет до конца четко и ясно. И в этом состоит основная «засада» для бизнеса. Неожиданно бизнес может потерять прибыль и перестать быть платежеспособным, не очень поняв, почему это случилось… «Интеллигентная» модель управления бизнесом не должна быть моделью черного ящика, она должна обеспечить понятность и прозрачность происходящих в ней бизнес процессов.

Обзор основных функций и возможностей Системы бизнес-аналитики

Администрирование Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе. Визуализация данных Функции визуализации данных позволяют пользователю получить визуальную интерпретацию наборов данных с помощью диаграмм, инфографики и других визуальных инструментов, как правило, в виде панелей мониторинга и отчётов Импорт/экспорт данных Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения. Наличие API Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ).
Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Нерегламентированная отчётность Функции нерегламентированной отчётности позволяют строить отчёты, требуемые в исключительных ситуациях для принятия решений, структура и разрез данных которых не соответствуют оптимизированным представлениям в базе данных Отчётность и аналитика Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных. Панели мониторинга Функции панелей мониторинга (англ. Dashboards) позволяют пользователям визуализировать данные о бизнесе или организовывать быстрый доступ к функциям, предоставляя краткую обзорную информацию Продвинутая отчётность Функции продвинутой отчётности позволяют управлять отчётами с помощью графического интерфейса без использования навыков программирования, а также настраивать отображаемые данные и внешний вид отчёта Регулярная отчётность Функции регулярной отчётности позволяют настроить автоматическое формирование отчёта за необходимый период в выбранные промежутки времени Сбалансированная система показателей (BSC) Функции сбалансированной системы показателей (ССП, англ. Balanced Scorecards, BSC) позволяют пользователям визуально отслеживать ключевые показатели эффективности (КПЭ) бизнеса Экспорт отчётов Функции экспорта отчётов позволяют сохранить созданный отчёт в различные форматы для последующей работы в сторонних приложениях Аналитика самообслуживания Функции аналитики самообслуживания позволяют упростить работу со сложными аналитическими инструментами для не-ИТ-специалистов, предоставляя интуитивно понятный и доступный интерфейс взаимодействия с данными для широкого круга пользователей

Разобраться с целями

Проблема. Компания осознает цель в общих чертах и хочет решить вопрос с данными и отчетами, но не представляет, как должен выглядеть конечный результат. Часто хочет «волшебную таблетку», которая решит проблему.

Решение. Вот как можно конкретизировать цели, посмотрев на BI-систему с двух сторон.

С точки зрения типа потребления:

• Гибкая система отчетности, позволяющая пользователям самим строить новые формы отчетности, интерактивно работать с данными без разработчиков.
• Стандартизированная система отчетности, автоматически рассылающая отчеты всем пользователям без возможности их править.
• Комбинированные варианты.

С точки зрения функциональных областей:

• Коммерческая отчетность (закупки, продажи, остатки, наценки, маржа, информация по торговым точкам, товарам и так далее).
• Финансовая отчетность (стандартизованные формы, любые пользовательские формы управленческого учета и отчетности).
• Производственная отчетность.
• Сводная отчетность по всем сферам бизнеса.
• Прочие области (охрана труда, экология, мониторинг стройки и так далее).

Идеально, если цели зафиксированы по методике постановки целей SMART: то есть они конкретны, измеримы, достижимы, значимы и ограниченными по времени.

Зачем бизнесу Системы бизнес-аналитики

Современные компании генерируют огромное количество данных.
Такие бизнес-данные при правильном аналитическом подходе позволяют повышать качество управленческих решений, положительно влияя на общую эффективность бизнеса.

Организация принятия решений на основе данных – это ключевой подход цифровой трансформации.
Детальные данные дают возможность бизнесу оптимизировать свою деятельность и использовать свой нереализованный потенциал.

Исследования подтверждают, что особенностью успешных компаний является применение аналитической информации и инструментов бизнес-аналитики, чтобы понять все аспекты бизнеса.
Бизнеса аналитика может применяться для прогнозирования найма, выбора маркетинговых кампаний и таргетирования определённых демографических сегментов, выбор методов и средств продаж для реализации, оптимизация цепочки поставок и многие другие.

Другая область, где используются процедуры бизнес-аналитики – измерение и понимание эффективности работы компании, отслеживание и измерение целей компании.
Инструменты визуализации данных часто используются для мониторинга ключевых показателей эффективности (КПЭ, KPI) деятельности компании в режиме реального времени.

Определить конечных пользователей системы

Проблема. Инициаторы изменений по работе с данными — чаще всего собственники и руководители бизнеса, но пользоваться системой будут скорее всего линейные сотрудники.

Решение очевидное: привлекать конечных пользователей на всех этапах разработки. Но все должно быть правильно оформлено внутри компании:

1. Работа сотрудников вписана в график проекта в человеко-часах.
2. Заложена финансовая мотивация участников проекта со стороны заказчика и привязана к тем же этапам, что и выплаты разработчикам.
3. В команду включены не все вообще пользователи, а только ключевые представители. Предложения от участников проходят утверждение руководителями проекта со стороны заказчика и только после передаются в работу.

Выбрать ответственных за проект

Проблема. Сотрудники заказчика часто не мотивированы на участие в проекте. Из-за этого с первых шагов проект начинает затягиваться по той причине, что «все заняты», а разработчики получают очень мало информации — процессы описаны поверхностно и без нюансов.

Решение: выделить отдельных исполнителей, связать запуск системы с их KPI, составить детальный план трудозатрат заказчика, с описанием задач, сроков и ответственных. О необходимости этого говорит тот факт, что объем трудозатрат со стороны организации составляет обычно 30% от времени аналитиков подрядчика.

Назначение и цели использования Системы бизнес-аналитики

Программные сервисы и системы для бизнес-аналитики помогает превратить необработанные бизнес-данные в рабочий инструмент – средство, помогающие организациям принимать более обоснованные бизнес-решения.
Программное обеспечение обычно собирает данные как внутри компании (например, из программного обеспечения для бухгалтерского учёта и планирования корпоративных ресурсов (АСУП, ERP)

, CRM, систем управления проектами, систем автоматизации маркетинга), так и из внешних источников (открытые правительственные данные, покупаемые базы данных).
Затем данные преобразуются, реструктурируются и анализируются, генерируются отчёты и предоставляются ключевые выводы в удобном для руководителей виде.

Программное обеспечение бизнес-аналитики, ранее использовавшееся только ИТ-специалистами, сейчас применяется широким кругом пользователей.
Благодаря разработке новых интерфейсов, удобных для широкого спектра пользователей, даже не-ИТ-персоналы и руководители предприятий используют эти продукты для анализа данных в настоящее время.

Сегодня аналитики, руководители и предприниматели – все могут использовать интегрированные деловые данные для поиска связей между различными подразделениями или действиями, которые они предпринимают, для обнаружения не очевидных, ранее скрытых сведений.

Таким образом, используя программное обеспечение бизнес-аналитики должным образом, бизнес получает преимущество, которого он никогда не имел в прошлом – возможность принятия решений, основанных на массе фактических данных.

Подготовить источники данных

Проблема. BI берет данные из других систем: учетных, бухгалтерских, управленческих и так далее. Важно, чтобы эти источники уже были спроектированы и внедрены до начала разработки самой системы BI. В противном случае это может привести к бесполезной подготовке и отмене проекта (по причине отмены внедрения источников информации), затягиванию сроков или огромному объему работ по перепроектированию подключения к системам, которые поменялись в процессе.

Запустив проект в неправильной последовательности, можно впустую сжечь до половины выделенных на него ресурсов: как времени, так и средств.

Решение: закончить работу по внедрению источников данных, а только после этого увязывать их в BI-систему. Хороший исполнитель не подпишется на исполнение проекта до тех пор, пока не будут завершены работы по проектированию и согласованию макетов отчетов и требований к BI-системе.

Выгоды, преимущества и польза от применения Системы бизнес-аналитики

Хотя технология БА (BI) всё более популярна и общепринята, как технология повышения эффективности бизнеса, как и любая другая система такие системы должны быть тщательно рассмотрены, прежде чем принимать решение о её покупке, аренде или внедрении.
Преимущества должны быть ясными и понятными, и они должны оправдывать инвестиции.

Обычно системы бизнес-аналитики позволяют достигнуть следующих преимуществ для бизнеса:

• Повышение качества стратегических решений в бизнесе, снижение ошибок из-за неверно выбранного курса,
• Более точные отчёты, анализ или планирование,
• Улучшенное качество деловых данных,
• Снижение затрат на регулярно подготавливаемую отчётность.

Обо всем договориться на берегу

1. заказчик согласен с тем, как работает команда исполнителя;
2. по итогам предпроектных работ есть одинаковое понимание конечного результата проекта;
3. оценка проекта на основании предпроектный работ устраивает обе стороны;
4. в юридическое оформление оплат включены плановые и дополнительные работы сотрудников со стороны подрядчика на основе системы трекинга задач.

Дополнительный анализ: Топ 10 СЭД-систем для электронного документооборота 2020 года

Кажется, такой подход ведет к тому, что заказчик вынужден инвестировать значительно больше времени и средств в проектирование и в дополнительную мотивацию собственных сотрудников. На первом этапе так и есть.

Но в результате компании удастся значительно снизить риски в части затрат времени и средств, а детально проработанное техническое задание и крепкая команда проекта с обеих сторон, которая сформировалась во время подготовки, позволит выдержать проект на длинной дистанции и сохранить общий бюджет в пределах рынка, не расходуя лишнее на доработку.

Источник: analitik-expert.ru