В конце 2021 года компания Foundry провела исследование о важности инвестирования в данные и аналитику. 88% опрошенных ИТ-директоров считают, что в ближайшие 3 года данные и бизнес-аналитика коренным образом изменят способы ведения бизнеса. 49% участников исследования ставят целью улучшить внутренние бизнес-процессы, 47% — усилить вовлеченность клиентов, 45% — повысить уровень клиентского сервиса.
Почему отдачу от бизнес-аналитики не принято оценивать
По разным источникам, только 40% проектов в области автоматизации бизнес-аналитики оказываются успешными. Но и для них практически никогда не приводят количественных оценок полученных выгод. Даже если совокупный эффект однозначно ощутим, его сложно «оцифровать». Например, как перевести в денежный эквивалент такой результат как повышение качества управленческих решений?
В результате многие заказчики выбирают путь наименьшего сопротивления — считать априори, что предсказать отдачу от бизнес-аналитики невозможно.
Как посчитать пользу от бизнес-аналитики
В кризис необоснованные инвестиции — непозволительная роскошь. Поэтому перед стартом проекта важно подготовить количественный прогноз отдачи от инвестиций в систему бизнес-аналитики. Эта информация поможет без розовых очков оценить целесообразность внедрения аналитического ПО.
Бизнес аналитик vs. руководитель проекта
RB.RU готовит большое обновление — и мы хотим учесть пожелания и интересы вас, наших читателей. Если вы готовы поделиться своим мнением об RB.RU, переходите по ссылке, чтобы заполнить короткую анкету.
С этой целью мы адаптировали методику TEI (Total Economic Impact) применительно к банковским аналитическим системам для расчета потенциальной экономической пользы от их внедрения. Чтобы ее рассчитать, нужно сопоставить все расходы, связанные с внедрением ПО, с преимуществами, которые оно приносит.
Расходы складываются из стоимости приобретения лицензии и услуг по внедрению ПО, а также затрат на его сопровождение. Преимущества — полученная экономия, т. е. оцифрованные выгоды от использования системы.
Определив расходы и выгоды, можно вычислить такие показатели эффективности проекта как индекс рентабельности инвестиций, внутренняя норма доходности, дисконтированный период окупаемости, чистый дисконтированный доход и т. п.
Заметим, что наш подход к оценке окупаемости инвестиций в систему бизнес-аналитики может быть использован для любого ПО этого класса. Например, в некоторых проектах по требованию заказчиков для части задач мы в комплексе с программными компонентами платформы «Контур» используем стороннее ПО — open-source платформу Pentaha ETL для сбора данных.
Если же потребуется оценить экономическую пользу от внедрения другого класса ПО, методику придется заново адаптировать. К счастью, исходная методика TEI универсальна, так что это не должно представлять значительных сложностей.
Как перевести выгоды в денежный эквивалент: примеры из практики
Итак, наиболее сложный момент — получение количественной оценки выгод.
ПРОДУКТОВАЯ АНАЛИТИКА: РАЗБОР реального КЕЙСА из моей работы
Для этого мы разработали каталог из нескольких десятков метрик, замеряемых до и после проекта внедрения системы бизнес-аналитики.
Например, для расчета экономического эффекта в проектах по автоматизации управленческой отчетности на основе корпоративного хранилища данных мы оцениваем, как за счет сокращения трудоемкости сбора, консолидации и выверки данных повысится производительность труда специалистов.
Из опыта: более 30% экономии обеспечивается за счет сокращения времени расчета отчетных показателей, еще около 30% дает уменьшение трудозатрат на подготовку аналитических расшифровок и детализаций, более чем на четверть снижаются затраты на согласования отчетных показателей и исправление ошибок.
В итоге экономия на одном цикле подготовки управленческих отчетов в детальной аналитике (в разрезе центров финансовой ответственности, точек продаж, продуктов, продуктовых сегментов, клиентов, клиентских групп, проектов, сотрудников и т. п.), с учетом трансфертной стоимости ресурсов и поправок на перераспределения косвенных расходов может достигать нескольких млн руб., а внутренняя норма доходности составит около 20-40%.
Такой проект окупается в среднем за 3-4 года.
Автоматизация позволяет увеличить частоту подготовки отчетов, например, перейти от ежеквартальной/ежемесячной отчетности к ежедневной без дополнительных затрат. В этом случае потенциальная экономия может достигать уже десятка млн руб. Индекс рентабельности инвестиций увеличится в 5 и более раз, внутренняя норма доходности — в 8 раз, а дисконтированный период окупаемости составит менее 2 лет.
Читайте по теме:
Другой пример: одной из метрик для оценки выгоды от внедрения системы бюджетирования может выступать время, затрачиваемое на формирование планов в сметообразующих подразделениях и на их выверку и консолидацию в финансовых службах.
Как показывает практика, в среднем оно сокращается как минимум в два раза. Индекс рентабельности инвестиций в проектах автоматизации хозяйственного бюджетирования составляет 120%, внутренняя норма доходности — 70-80%, а сроки окупаемости — до года.
В заключении добавим, что в системах бизнес-аналитики заложен большой потенциал для будущего развития, и выгоды от их использования заказчики могут наращивать постепенно.
Вернемся, например, к первому кейсу — оценке выгод, которые дает автоматизация управленческой отчетности. Как показывает опыт, период окупаемости для подготовки каждого следующего отчета сокращается в среднем в два раза за счет повторного использования в нем данных, уже собранных в систему бизнес-аналитики.
Резюме
Переводя ожидания заказчиков в понятные им измеримые экономические бизнес-выгоды, можно повысить их заинтересованность в системе.
Заинтересованные заказчики, как известно, с большей вероятностью мотивируют своих сотрудников — будущих пользователей — к активному участию в проекте, и риск, что система встретит внутреннее сопротивление, что нередко случается на практике, будет минимизирован.
Фото на обложке: Shutterstock / GoodStudio
Источник: rb.ru
Как самому создать систему бизнес-аналитики
Строили мы как-то одному заказчику центральный офис для оконной компании. И у нас получилась отличная аналитика по всем отделам. Интегрировали в Microsoft Power BI: битрикс, их crm собственную, гугл-таблицы, 1С, скорозвон и т.д. и т.п. Получилось очень удобно и для нас, и для собственника. Рассказываем, как повторить такое для себя.
Статистика — вроде бикини. То, что она показывает, — наводит на мысли, а что скрывает — жизненно важно.
Аарон Левенштейн
Приветствую! В эфире Дмитрий Мерше. Я занимаюсь [магией цифр] построением систем бизнес-аналитики под ключ. Сегодня мы с вами разберем, что это за зверь, зачем и кому оно надо, и как сиё действо воплотить вне матрицы. Кто уже на пути создания — вам сюда.
Эта статья не для BI-разработчиков, не для UX дизайнеров, и не для бизнес-аналитиков. Здесь вы не найдете никаких технических рекомендаций. Это описание для пользователей системы — предпринимателей. Остальным путь на хабр 🙂
Материал большой. Примерно на 16 минут прочтения. Налейте [успокоительного] чаю, переведите смартфоны в режим удовольствия и…
Добрый путник войди в статистический рай!
Ты своим не поверишь глазам.
Ждем тебя впереди, поскорей прочитай,
Ты готов? Открывайся сезам!
Что это такое?
Бизнес-аналитика — [неведома зверушка] онлайн система отчетов и дашбордов обо всем в компании при помощи BI-служб визуализации данных. Все просто, да.
Простым языком — это приборная доска для компании. В одном месте собираются все данные по продажам, финансам, маркетингу, складу, производству, центральному офису и т.п. Потом происходит [нудная техническая часть] разработка. На выходе у нас красивые, удобно функциональные отчеты, графики, диаграммы.
Если бизнес — это автомобиль тесла, то аналитика — планшет на приборной панели. Он сам не управляет машиной, но как без него обойтись решительно непонятно.
Зачем нужно?
Это красиво, удобно и таким грех не понтануться. А еще:
Экономим время
К сожалению, до сих пор не существует универсальной CRM, которая бы включила в себя весь бизнес. Такие вещи делают под ключ за несколько сотен тысяч долларов.
Лично я вообще думаю, что это невозможно. Не существует лучшего ноутбука. Для игр надо брать что-то с подсветкой, для поездок планшет трансформер, а на съемки яблочко. Также и тут нельзя собрать все в одно. Получится [битрикс] несуразное чудище.
Нужно использовать инструменты, которые профессионально заточены под конкретный отдел.
И чтобы не бегать, как дурачок по всей компании с линейками, транспортирами и тахикардией — все это интегрируется в одну систему аналитики. Все под рукой сию секунду, автоматически и наглядно. Со смартфона, планшета или компа. Реально можно будет лежать на пляже и все видеть.
Растим прибыль
Когда твоя прибыль видна через секунду после заключения сделки — хочется [уединиться в душе] хлопать в ладоши. Сразу отсекаются лишние расходы, испаряются неэффективные сотрудники, а деньги [не тратятся направо и налево] вкладываются только в самые выгодные товары/отделы/направления.
Есть такая странная метафизическая закономерность. Если смотреть за складом — оттуда ничего не пропадает. Если наблюдать за результатами сотрудников — они [впадают в паранойю] быстрее работают. А если каждый день следить за прибылью — о чудо! — она растет.
Масштабируемся
1. Процессы. С какой конверсией менеджеры продают, какой процент подписчиков кликает на рекламу и сколько посылок доезжает до клиента в некондиции
2. Ресурсы. Деньги, сырье, электричество, упаковка, люди и т.д.
3. Время. Как быстро клиенту отвечают на заявку, количество закупленного рабочего времени и сколько времени сырье в реакторе превращается в крем.
4. Прибыль. Доход на единицу продукции, на единицу менеджеров и сколько надо вернуть в основные средства
5. Активы. Все то, что компания приобретает, но напрямую от этого прибыль не получает. Подписчики в инсте, обучение сотрудников и отзывы на картах.
В любой лаборатории измерительных приборов примерно столько же, сколько и оборудования для экспериментов. А чем бизнес хуже?
Принимаем решения
Когда все данные на одном экране — видно даже то, что старательно прячут. Настоящие проблемы, истинные точки роста, реальные результаты работы. Сию секунду видно где проблема, кто ее создал и [за это вкрячиться] может решить.
При этом можно действовать СЕЙЧАС.. Не через месяц, когда все все забудут, а настраивать процесс не отходя от кассы. Как говорится куй [вам, а не дармоедство] железо пока горячо. Иногда вовремя принятое решение работает лучше, чем правильное, но опоздавшее.
Вычисляем нахлебников
Нахлебник — он не просто напрасно получает деньги. Как бы не так. Он генерирует отрицательный результат. Показывает плохой пример, отвлекает других сотрудников, нарушает бизнес-процессы. Как вражеский диверсант — делает все, что угодно, ради уничтожения вашей компании.
Хватит это терпеть!
Нужны отчеты, которые видят все. И эти “все” знают, что их видите и вы. Больше не прокатит спрятаться за спину друга, потеряться на фоне отдела, или даже просто порешать по-братски. Работать все-таки придется
Нахлебникам становится скучно. Когда наказание неотвратимо — пропадает интрига. Ты по любому получишь [100 ударов плетью] выговор, косые взгляды коллег и будешь думать о смене места делания вида, что работаешь.
Растим команду
При этом есть «горячие» сотрудники. Не в смысле, сексуальные. А те, кто хотят развиваться. Карьерный рост, зарплата, руководство отделом. А если они еще и сексуальные…
Они должны быть вознаграждены, им надо чувствовать влияние на компанию. Каждый такой получает личный спидометр. А если еще и связать все ключевые метрики, мотивации и регламенты воедино… Тогда голова начинает [болеть] работать у всей команды, а не у вас.
Увеличиваем капитализацию
Бизнес стоит ровно столько, сколько за него готовы заплатить. Точная стоимость компании и финансовая прозрачность — волшебный единорог. И инвестора просто найти, и кредит взять, и просто хвастаться перед друзьями.
Даже управление компанией немного меняется, когда прогноз капитализации падает. Думаешь не здесь и сейчас, а [О-БОГИ-ЧТО-ПРОИСХОДИТ] о долгосрочных клиентах.
Свое дело превращается в компьютерную игру. Отклик просто моментальный. Только принял какое-нибудь сюжетно важное решение и сразу показывается, как это повлияло на расклад сил. 2057 год, здравствуйте.
Кому нужна статистика
Аналитика не требуется только в одном случае — когда у вас нет компании. Во всех остальных — извините, но хозяйство требует администрации. Правда, если у вас микрокоманда до 10 человек, выручка до 50 тысяч долларов и амбиции не велят лишний раз шевелиться — гугл-таблички закроют все потребности
- Крупным производственным компаниям. Для контроля закупок, склада, позиционной окупаемости, конвейера и др.
- Франшизам. Аналитика дает максимум прозрачности для всех франчайзи. Да и продавать франшизу легче с такой красивой картинкой.
- Удаленным торговым сетям. Управлять филиалами трудно. Но если всех хотя бы причесать под одну шкалу измерения.
- Компаниям со штатом более 100 человек [и эльфов]. Невозможно уследить за всем своими силами. Рано или поздно штат вырастает и компания выходит из под контроля. Нужно вовремя наладить коммуникацию и параметры эффективности
- Агентством с большим количеством заказчиков. Нужно отслеживать загруженность специалистов, окупаемость проектов, сроки выполнения задач, финансы, зарплаты и многое другое.
Шаг 1. Анализ
Детально все продумываем. Иначе можно потратить [жизнь] много времени и получить [геморрой] абсолютно бесполезные графики, которые ничего вам не расскажут. Даже под пытками.
В первую очередь необходимо выяснить бизнес-цель компании. И нет, это не деньги, не продажи и не [жадная улыбка собственника] выручка. Если вы продаете спутниковые тарелки — то ваша бизнес-цель — обеспечение досуга людей посредством стабильного доступа к телевидению. А сколько уже вы на этом зарабатываете, сколько надо сотрудников и какого диаметра тарелка — это, как говорится, ваши проблемы.
Почему так? Потому что клиент приходит к вам не за тарелкой, не чтобы оставить денег и не чтобы у собственника рос счет в банке. Ему нужно определенное изменение в жизни. Следовательно, количество проданного оборудования — это только промежуточная метрика. Еще монтаж, обратная связь и (возможно!) обеспечение досуга во всех комнатах.
[Если вы понимаете о чем я. ] А это связывание в единую сеть компьютера, телека, музыки, умного дома и т.п.
Ни одна компания не появилась на свет с сформированной целью. Бизнес — для денег. Часто у новых заказчиков мы видим результат работы доморощенных фрилансеров. Красиво, весело, но абсолютно бесполезно. Потому что просто бездумно набросанные куча цифр — это [говно] бесцельно набросанная куча цифр, а не дашборд.
Шаг 2. Описание бизнес-процессов
Далее, по-хорошему, описать все бизнес-процессы хотя бы по стандарту BPMN 2.0 (это не мат). На худой конец воспользуйтесь просто майнд-картами. По сути это полное описание всех действий, которые в компании происходят. Ну или должны происходить..
Поступает заявка на сайт — через интеграцию падает в CRM — сервис рассылок посылает приветственное сообщение — менеджер [долбится в глаза] в течение 10 минут связывается с клиентом — клиент соглашается купить -менеджер отправляет коммерческое предложение, если не соглашается, то… Нудная работа, в общем, делать это описание. Но важная.
Если автоматизировать бардак, то получится… автоматизированный бардак, как ни странно. Ниоткуда не возьмись ниоткуда не взялось. Лучше расписать все, чтобы увидеть [бездельников] пробелы, сопоставить все происходящее с [зарплатами] бизнес-целью и докрутить [систему пыток] должностные инструкции. Скорее всего на этом этапе вы будете внедрять дополнительные системы учета, менять мотивации, переписывать регламенты и т.п.
Выбрали цель, отрисовали бизнес-процессы, выпили валерьянки. Приступаем к сбору требований.
Шаг 3. Сбор требований
Необходимы интервью с непосредственными исполнителями — с руководителями отделов и сотрудниками. Лучше всего, если это будет делать сторонний человек, чтобы не было зашоренности внутренней кухней. Вообще, все описанные выше процессы — работа бизнес-аналитика.
Формируем понимание по показателям: какие влияют на сотрудников, на какие цифры влияют они сами. В каком порядке и когда они их узнают. А главное — что потом с этим делают. Набрасываются описания отчетов и дашборда для конкретного специалиста. Главное — [не убить их всех] беспристрастность.
Далее делаем сводные дашборды по отделам. И только после этого укрупняем до операционного и стратегического дашборда по всей компании. То есть начинаем строить систему снизу. Чтобы на выходе получить реальные цифры, рабочие отчеты с разными уровнями доступа для команды.
Есть 4 способа [сохранить рассудок после этого] представить показатели: на текущий момент, в динамике, прогнозная модель и сравнение с другими данными / отделами / менеджерами. По хорошему, все это должно быть отражено в аналитике. Вряд ли на одном дашборде, но точно необходимы все.
То есть: сколько продаж сейчас, сколько было продаж за период в графике, прогноз продаж на будущее тоже в графике и отдельно сравнение по менеджерам. И такая структура для всех важных показателей
Шаг 4. Проектирование
Этот этап часто [посылают лесом] пропускают. Типа функциональность мы уже получили, а как это выглядит — неважно. А вот нетушки. На эти данные вы будете смотреть изо дня в день, сравнивать их и [показывать друзьям] принимать решения. Это должно быть как минимум удобно.
Следующим этапом вам понадобится UX дизайнер. У нас бывали такие случаи, когда просто переставив все местами, получилась совершенно другая картина по отделу. Все данные должны быть визуализированы по всем канонам [голливуда] эргономичного дизайна
Перед вами сложная задача — «прочитать» большой объем информации за 5 секунд. Поэтому на дашборде не должно быть лишних цифр, которые можно убрать. Удаляйте таблицы. Все, что не определяется с первого взгляда — в помойку.
Первая информация, которую мозг получает от глаз — форма объекта. Следует избегать одинаковых графиков и диаграмм на одной странице. Также между блоками должно быть пространство. Все блоки надо разделить на функциональные группы. Маркетинг в одной кучке, финансы в своем углу, а продажи [могли быть и повыше] по центру дашборда.
После формы объекта мозг обращает внимание на цвет. Они имеют даже большее значение, чем цифры. Палитра должна быть визуальной подсказкой. Чтобы не запутать пользователя, не берите много цветов. Идеальное количество — 1. Черный, белый, градации серого и один фирменный акцентный цвет
Опытный дизайнер уже имеет за плечами несколько успешных проектов, у него в голове [опилки] уже есть сложившиеся примеры. Но даже ему понадобится минимум день на один отчет. А на главные дашборды иногда уходит до трех дней.
Не пренебрегайте этим этапом. В конце концов, как вы потом будете хвастаться непонятными табличками перед коллегами? 🙂
Шаг 5. Разработка
Настала пора обратиться к BI разработчику. У него на руках бизнес процессы, макеты всех страниц, dashboard canvas (это не мат, клянусь!). Также есть две светлые головы аналитика и дизайнера. Тогда дело пойдет быстрее. Свой первый проект мы делали примерно год.
Спустя шесть зим на разработку уходит 2-3 месяца в среднем.
Задача BI разработчика — интегрировать все данные из разных отделов в Power BI, подключить коннекторы, при необходимости, и воплотить в жизнь задуманное. Здесь часто проект допиливается напильником, вычисляются косяки, вносятся правки и т.п.
Зачастую компании пропускают всё предыдущее и сразу приступают к разработке. Велик риск [продолбать] упустить некоторые ключевые метрики и неправильно собрать всю иерархию. В итоге будет отчетность, которая получится, а не которая нужна.
Шаг 6. Внедрение
И самое интересное. По началу ни вы, ни сотрудники, ни сам бизнес не почувствуют никаких изменений. Потому что аналитика — всего лишь инструмент. [Важен не размер] Все зависит от того, как им пользоваться.
Нужно устроить обучение каждому отделу. С руководителями разобрать их дашборды. Научить сравнивать сотрудников [с крестьянами] между собой, строить [воздушные замки] прогнозы, следить [чтобы не подсидели] за изменениями и т.п.
Любое изменение уже через пару дней будет влиять на прогноз прибыли. И скорость [увольнения нахлебников] внедрения систематизации вспорхнет к аэробусам в полете. Подробнее о том. как мотивировать команду на победу — читайте в этой статье.
Сколько это стоит?
Цена зависит от дислокации компании. Считать будем на примере столицы.
- Бизнес-аналитика лучше всего нанять в штат. У него есть еще много разных [анекдотов] интересных функций. Да и бизнес на месте не стоит. Все процессы нуждаются в шлифовке. Стоимость такого специалиста в районе $2k. в месяц. На аналитику у него уйдет пару месяцев. То есть $4k .
- Дизайнера берем проектно максимум на 2 месяца. Примерно $3k за проект
- Самое сложное — толковый BI разработчик. Их на рынке нынче мало. Самый дешевый сейчас судя по резюме на хэдхантере $2k. Возьмем в среднем $2,5k. Он понадобится примерно на полгода. Примерно $15k.
Сумма заработный платы на разработку аналитики около $22k. Скорее всего еще будут ошибки, сервер, платы за ПО. Итог — $25-27k. Этот расчет действителен на сентябрь 2022 года для средней компании примерно из 4-х ключевых отделов (продажи, финансы, колл-центр, склад).
Заключение
[Вот так легко и просто делается бизнес-аналитика. Всего лишь полгода лишений, мата и безысходности. И готово.] Есть много подводных камней на пути, вроде недостатка квалифицированных кадров, высоких заработных плат, долгих сроков и др. Но [антидепрессанты] железная воля вам в помощь.
Через три-четыре месяца статистика превратится в бьющееся сердце компании. Без нее просто невозможно жить. Это удобно, черт возьми! Красиво, быстро и информативно.
Кстати, забыл упомянуть, что можно настроить уведомления в телеграм по разным сценариям. Например, где-то критично упала [самооценка] маржа, закрыли [сотрудника в каталажку] план или клиент [не облизан] долго ждет ответа. Да, если бы аналитика и кофе автоматически подавала — то секретари бы напряглись.
Часто наши заказчики делают уж совсем неприличную вещь — покупают себе специально планшет, открывают на нем наши дашборды и едут под пальмы. Это не совсем “та самая” глянцевая картинка, но почти-почти вплотную.
P.S. Оставайтесь на этой частоте, подписывайтесь на нас и поменьше вам углеводов. И да прибудет с вами аналитика!
Источник: vc.ru
Фабричная аналитика. 5 шагов к внедрению Business Intelligence на производстве
BI, Big Data и Machine Learning так и останутся пустословием, если технологии не начнут использовать компании среднего и малого бизнеса — и лично мы с вами. Инженер Елена Шувалова поделилась опытом внедрения BI-системы.
В профессиональной прессе любят писать про то, как космические корабли бороздят просторы вселенной, в очках виртуальной реальности Holo Lens можно листать дашборды Power Bi, искусственный интеллект победил в Го, по городу ездит беспилотное такси с датасайентистами, а прогнозную аналитику для «Северстали» делает Яндекс Data Factory, но всё-таки хотелось бы видеть результаты технического прогресса и в своих проектах. Я расскажу, как мы внедряем бизнес-аналитику на основе Microsoft PowerBI в компании производителе ревизионных люков Revizor. Оборот фабрики Revizor за прошлый год составил 300 млн рублей. По западным стандартам это мелкий бизнес, по нашим российским — вполне себе средний, согласитесь. Есть собственное производство люков и дверей, оптовые продажи крупным девелоперам и DIY-сетям, интернет-магазин, розничная сеть из собственных магазинов в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске и дилерские магазины-партнёры в регионах России.
Как выжать максимум из трафика на сайт?
Ваш текущий трафик может приносить больше лидов. Например, вы можете делать таргетированные SMS-рассылки по всем посетителям сайта, включая даже тех, кто не оставил контактов. Читайте как получать больше сделок и экономить бюджеты на рекламу с помощью платформы автоматизации маркетинга Calltouch Лидс. Узнать больше →
Спецпроект
Производство До недавних пор решения для Business Intelligence (Qlick, Tableau) были нам не по карману. Впрочем, тут тоже момент спорный. Российский бизнес без проблем тратит на поддержание и доработки 1С суммы вполне сопоставимые со стоимостью даже профессиональных BI-систем.
Но появился условно бесплатный PowerBI от Microsoft (лицензия PRO на одного пользователя стоит 10$ в месяц), и мы решили попробовать. Сразу скажу, что эффект того стоил.
 | #b7b7b7; font-weight: normal; font-style: normal; font-variant: normal; text-decoration: none; vertical-align: baseline; background-color: transparent;»>Денис Кузнецов #000000; font-weight: bold; font-style: normal; font-variant: normal; text-decoration: none; vertical-align: baseline; background-color: transparent;»>CEO фабрики люков REVIZOR |
«Разработка первой версии отчётности в PowerBI внутренними силами компании (аналитик со знанием PowerBI, 1С-программист, я и финансовый директор как постановщики задачи) заняла два месяца. Сейчас в owerBI-сервис опубликовано 20 отчётов. Раньше отчёты делались сотрудниками разных отделов в конце месяца, иногда с привлечением 1С-ников и выгружались в Excel в виде таблиц для дальнейшего анализа.
В разрозненных распечатках отчётов от разных подразделений было сложно увидеть общую картину. После внедрения PowerBI я вижу KPI по всем направлениям бизнеса в нужных разрезах на своём мобильном телефоне или ноутбуке и могу быстро принимать решения, основываясь на этих показателях. Информация о реальном положении дел на производстве или в продажах видна, как на ладони. Мы продолжаем дорабатывать как свою CRM-систему, так и отчёты в PowerBI, но дополнительные метрики внедряются быстро».
Зачем BI-система производству
Если вы думаете, что дашборды — это красивые картинки на смартфоне генерального, то можете даже не начинать проект. Цель внедрения BI — увеличение прибыли и сокращение расходов.
Наше производство работает по кайдзену, и для нас панели мониторинга в PowerBI — это прежде всего система поддержки принятия решений, будь то запуск нового продукта, выход на новые рынки, анализ рекламы или рост продаж после сегментации клиентской базы. 
Пример дашборда с официального сайта PowerBI Если хочешь, чтобы что-то было сделано хорошо — сделай это сам.
Всё началось с прохождения курсов Макса Уварова по PowerBI в интернет-маркетинге. 
Сайт курса PowerBI часто начинают изучать именно продвинутые интернет-маркетологи для сквозной аналитики рекламных кампаний, после чего проще внедрять бизнес-аналитику, так как руководство понимает возможности сервиса. Интернет-маркетологам с помощью аналитики в PowerBI проще всего на цифрах показать эффективность соптимизированных рекламных кампаний. Ты можешь перенести бюджет с неэффективных источников и ключевых слов на эффективные и получить рост продаж. В этой статье я не буду подробно затрагивать сквозную аналитику рекламных кампаний с помощью PowerBI, так как на эту тему уже вышло довольно много информации и есть даже специальный курс от Максима Уварова и результаты хакатонов Яндекса.
Анализ бизнес-показателей
Я сделаю упор на анализе бизнес-показателей и получении данных из 1С, так как это самая популярная учётная система и возможность её интеграции с PowerBI явно недооценена. 
Пример дашборда с расходами на Яндекс.Директе Когда дело доходит до KPI бизнеса, то тут результат переноса чего-то из одного места в другое — увеличение прибыли или уменьшение затрат — не так очевиден. Но именно аналитика, основанная на данных из учётных систем, помогает такие истории обнаружить и залатать дыры в бизнес-процессах, будь то продажи, закупки, производство или клиентская база. 
Пример отчёта «Прибыль и убытки»
Панель мониторинга
Какую работу делает ваша панель мониторинга? Что пользователь перестанет делать после того, как начнёт с ней работать (перестанет выгружать данные из 1С в Excel или не будет обращаться за разработкой кастомного отчёта к 1С-программисту). Давайте посчитаем грубо.
Если минимум два дня в месяц уходит на подготовку отчётности у каждого из пяти отделов (маркетинг, продажи, финансы, производство, закупки), то это 120 рабочих дней в год. При средней зарплате 80 000 ₽ получается 480 000 ₽ в год — только на подготовку отчётности, не считая оплаты 1С-программистов по разработке дополнительных отчётов (средняя ставка по Москве 2000 ₽ в час). В разговоре со знакомым меня пытались убедить, что вот, дескать, в 1С тоже есть диаграммы. Но кто видел интерактивные дашборды PowerBI с кросс-фильтрацией и «проваливанием» в данные вплоть до каждого оплаченного счёта и контрагента — тот не будет их сравнивать со статичным графиком в 1С. Посмотреть живые примеры можно на официальном сайте. Пример отчёта по производству
Внедряем BI-систему
1. Получите данные
Но вернёмся к нашей задаче. Можно ли сделать производство и продажи более эффективными с помощью тех данных, которые у нас уже есть? Чтобы ответить на этот вопрос, сначала разберёмся, какие данные обычно есть у среднестатистического российского производителя. Во-первых, конечно же, в большинстве случаев это 1С в качестве учётной системы и CMS Bitrix, на которой сделан сайт.
В качестве CRM может использоваться не 1С (как в нашем случае), а AMO CRM или Bitrix 24. Это не принципиально. У современных CRM есть API, чтобы забрать данные. 
1С, API рекламных систем и счётчиков аналитики, API Яндекса и Google Вебмастеров, ваша CRM, таблицы в XLS или Google Docs, API системы почтовых рассылок, API SeoLIB или других сервисов со статистикой по SEO.
Сделайте список всего, что вы можете использовать для анализа и к чему можно получить доступ. У нас интересная история получилась с обогащением своих данных данными из открытых источников с помощью парсинга (использовали Content Downloader).
Так из парсинга CIAN.ru мы сделали карту новостроек по России, анализ размещения DIY-сетей в регионах, а также составили карту присутствия наших магазинов и магазинов наших дилеров, совместив её с расположением магазинов наших конкурентов. 
Обратите внимание на другие источники открытых данных (курсы валют, тендеры, макроэкономика и данные по численности населения, открытые данные Сбербанка), а также на датасеты Kaggle (платформа с конкурсами по машинному обучению).
Интересен, например, конкурс от Сбербанка, из которого можно взять данные по Российской экономике и рынку недвижимости. Из забавных фишек, которые мы тоже попробовали, — анализ продаж розницы в Москве в зависимости от погодных условий (снег не так влияет на продажи, как дождь). Данные о погоде забираем с rp5.ru. 
Но вернёмся к получению данных из 1С.
Если у вас 1С версии 8.3 и ваших разработчиков не пугают такие слова как ODATA — то считайте, что вам повезло. Самая большая проблема в подобных нашему проектах — разобраться, в каких таблицах нужные документы и справочники находятся, и загрузить данные из 1С в PowerBI. Вот так выглядит модель данных в одном из отчётов. И это ещё цветочки.
С OData всё не так просто, поэтому лучше пройти специализированный курс на bi-team.ru и воспользоваться их генератором запросов. Генератор позволяет вытягивать только нужные для вычислений столбцы, а также фильтровать запрос по дате, что позволяет в разы сократить размер забираемых из 1С данных.
Генератор запросов OData Вначале мы хотели использовать 1С только для отчёта P padding: 10px 25px;»> Например:
Когда я _____, я хочу _______, чтобы я мог _______.
Когда я просматриваю дашборд, я хочу проверить, растут ли продажи в розничных магазинах в этом месяце по сравнению с предыдущим, чтобы скорректировать рекламные активности и объём производства.
Итак, что мы хотели визуализировать?
- Воронку продаж по подразделениям, менеджерам.
- План-фактный анализ продаж.
- Продажи по городам и филиалам.
- Статистику звонков (количество входящих и исходящих, пропущенные звонки, процент пропущенных по номерам и по сотрудникам).
- Отчёт о прибылях и убытках, анализ движения денежных средств.
- RFM-анализ клиентской базы.
- Загрузку производства (по бригадам, по количеству выпускаемой продукции и в разрезе артикулов).
- ABC-анализ производимой продукции.
- Закупки (по брендам, поставщикам).
- Остатки на складах (по производителям, по стоимости товара на складе, оборачиваемость).
- Продажи розничной сети (оборот и маржа по магазинам и продавцам, сравнение месяц к месяцу, процент продаж своих брендов и сторонних производителей и так далее).
- Отчёты по интернет-рекламе (анализ контекстной и таргетированной рекламы), SEO (отчёт из API SEOLib), анализ email-маркетинга (отчёт из API Unisender).
Пример отчёта по телефонии
3. Выбор KPI
После того как вы определились со списком нужных дашбордов, сделайте таблицу — в каком дашборде какие показатели у вас будут считаться. Чтобы было от чего отталкиваться, посмотрите примеры отчётов и KPI на сайтах datapine.com и dataself.com и в галерее решений на официальном сайте.
Также теме бизнес-аналитики с помощью PowerBI посвящён канал Enterprise DNA на YouTube.
На этом этапе важно провести интервью с коллегами, которые будут пользоваться отчётами, но имейте в виду, что зачастую они не знакомы со всеми возможностями системы и не являются бизнес-аналитиками, поэтому рекомендации и корректировки с вашей стороны обязательны. Предлагайте свои варианты KPI, если считаете их важными для проекта и принятия решений.
Примеры KPI
- Оборот на 1м 2 в рознице.
- План/факт по продажам.
- Прибыль на одного сотрудника.
- Топ-5 менеджеров по обороту/прибыли.
- Топ-10 регионов по обороту/прибыли.
- % выигранных сделок.
- Маржа по брендам и категориям товаров.
- Товары бестселлеры.
- LTV.
- Конверсия звонка в сделку.
- Конверсия во второй заказ.
- Рост год к году (YOY), месяц к месяцу.
- Скользящая средняя продаж.
- % новых клиентов.
- Средний чек.
- Загруженность производства.
- % отклонений от нормы выпуска.
- Оборачиваемость запасов.
- Среднемесячный товарный запас.
- Отгрузок в день.
Какие метрики показывать на дашборде — ведь он не резиновый? Возможно, в будущем появится профессия «редактор дашбордов», который будет убирать в визуализациях всё ненужное. Ответьте себе на вопрос — а это действительно важно? На какие вопросы бизнеса этим графиком или цифрой мы хотим ответить?
4. Визуализация
Тема визуализации дашбордов довольно обширная и сама по себе тянет на отдельную статью, поэтому просто рекомендую ознакомиться с двумя книгами:
- The big book of dashboard
- The truthful art
Можно проектировать панель мониторинга аналогично, как вы проектировали бы мобильное приложение или сайт.
- Определиться с целевыми аудиториями (в нашем случае — CEO, финансовые директоры, руководители филиалов, руководители производства и маркетологи).
- Написать Use Case.
- Нарисовать на «салфетке» прототип. Я рекомендую именно бумажный прототип, но можно воспользоваться и Axure или Sketch.
- Утвердить прототип с человеком, который будет пользоваться панелью. Например, обнаружится, что он хочет не столбиковую диаграмму, а линейный график. Или ему важен будет именно мобильный дашборд, а не десктопный.
- После всех корректировок приступить к визуализации в PowerBI Desktop. Советую не увлекаться «рюшечками» и кастомными визуализациями, если можно обойтись стандартными. Не забываем про сетку (можно сделать в Photoshop и загрузить фоном).
Пример отчёта по розничным продажам
5. Публикация в PowerBI сервис и обучение пользователей
После публикации окончательного варианта дашбордов в PowerBI-сервис, настройки доступов пользователям и частоты обновления данных сделайте мини-презентацию проекта. Расскажите, какие показатели считаются, какие возможны фильтры, что можно доработать дальше.
Важно напомнить базовые понятия статистики, иначе люди начнут видеть то, чего на самом деле нет. Корреляция на графике ещё не означает наличие причинно-следственных связей.
Correlation does not imply causation.
- Паклин Н.Б. Орешков В.И. «Бизнес аналитика. От данных к знаниям».
- Чарльз Уилан «Голая статистика».
Не бойтесь внедрять современные методы анализа данных
Возвращаясь к началу статьи, на своём опыте мы хотим доказать, что не нужно бояться внедрять современные методы анализа данных и даже машинное обучение в небольших производственных компаниях. Аппетит приходит во время еды. Сейчас мы изучаем возможности Azure ML, PowerBI и R для прогнозной аналитики. Следующая статья будет посвящена именно этой теме. Из возможных интересных для нашего производства задач — прогноз остановки (поломки) лазерного станка в зависимости от показателей датчиков в режиме реального времени.
- Высокие технологии в рекламной отрасли: 8 примеров hi-tech рекламы
- Технологии, которые повлияют на ваш стартап в наступившем году
- Как большие данные меняют парадигму бизнеса: подходы, инструменты, кейсы
Источник: www.cossa.ru
