- Суть и задачи BI-аналитики
- Компании, которым необходима BI-аналитика
- Популярные системы BI-аналитики
- Критерии выбора системы BI-аналитики
- Этапы внедрения BI-систем аналитики
- Роль специалиста по BI-аналитике в компании
- Часто задаваемые вопросы о BI-аналитике
- Есть ли разница между BI и Power BI?
- Есть ли разница между дашбордами и BI-аналитикой?
- Подходят ли BI-продукты малому бизнесу?
25 рабочих гипотез для увеличения конверсии на 40%
Скачать материалы
О чем речь? BI-аналитика занимается сбором и визуализацией данных о процессах внутри компании. Системы обрабатывает информацию из CRM, облачных сервисов, Excel-файлов и иных источников, после чего можно получить основу для принятия решений в той или иной сфере.
На что обратить внимание? BI-аналитика – инструмент бизнес-аналитиков. Их задача – не только представить отчеты, но и выбрать наиболее значимые данные из общего массива, создать новые метрики и оптимизировать работу в соответствии с требованиями заказчика.
Суть и задачи BI-аналитики
Аббревиатура BI расшифровывается как Business Intelligence. Так называют автоматизированные сервисы, боты и целые системы, аккумулирующие информацию из разных источников (CRM, Excel- и Google-таблиц, ERP) и затем визуализирующие её, чтобы упростить процесс принятия решений для руководителя бизнеса.
Если коротко, то BI-аналитика – это не что иное, как визуализация данных. Она необходима, чтобы сделать вывод о том, каково состояние бизнес-процессов.
Сразу оговоримся: BI-аналитика – не синоним CRM-системы. BI исследует всю информацию о предприятии: его расходы на логистику и продвижение, результативность труда работников и бизнеса в целом. К примеру, аналитика данных BI покажет, что таргетированная реклама действительно приносит лиды, однако прибыль остаётся ниже ожидаемой из-за перерасхода средств на логистику.
Не следует путать BI-системы со сквозной аналитикой бизнеса.
Сквозная аналитика оценивает эффективность отдельных инструментов в сфере рекламы и маркетинга, в то время как BI охватывает все бизнес-процессы компании. Отчёты по BI-аналитике используются не только собственником, но и многими отделами: маркетинга, логистики, и т. д. Задачи, решаемые при помощи BI-аналитики, включают в себя:
- Оптимизацию: выявление и корректировку уязвимых мест бизнеса. Это может быть, например, неудачное построение маршрутов логистом, из-за которых доставка вечно опаздывает и клиенты злятся.
- Вывод новых продуктов на рынок. К примеру, маркетолог обнаруживает, что упал спрос на контент для маркетплейсов. Анкетирование показало, что клиенты сами делают простые фото. Поэтому нужно предлагать комплексную услугу по оформлению магазина.
- Анализ продаж. BI-аналитика – это наглядные графики, по которым руководителю легко заметить, когда были всплески и падения продаж, в каких направлениях эффективность низкая. Это нужно, чтобы исправить ошибки и увеличить прибыль.
- Составление графика закупок. Представьте, что компания никак не может вовремя закупить все стройматериалы, и приходится либо оплачивать склад, либо ждать доставку, из-за чего ремонт затягивается каждый раз. Аналитика данных с помощью BI даст ключ к пониманию того, когда пора запускать процесс закупок, чтобы завершить работы вовремя.
Интерфейс системы BI-аналитики представляет собой дашборд, состоящий из диаграмм и графиков, визуализирующих данные. Руководитель отдела логистики может, например, просматривать таблицу из десяти колонок, а может по одном взгляду на дашборд понять, что доставка запаздывает буквально каждый день. Остальные сотрудники тоже могут зайти в систему и посмотреть результаты деятельности своего подразделения.
Компании, которым необходима BI-аналитика
В BI-аналитике нуждаются крупные и средние бизнесы, получающие много сведений из разных источников, нуждающихся в систематизации. А вот мелким фирмам такой мощный и дорогостоящий инструмент не особо выгоден: информацию из пары-тройки источников можно и самостоятельно проанализировать.
BI-решения подойдут для работы с любыми сведениями, представленными в форме базы данных и нуждающимися в анализе. Очень удобно посредством BI-инструмента анализировать маркетинговую информацию, поэтому он пригодится:
- Отделам маркетинга, маркетинговым агентствам. BI-система быстро сегментирует базу клиентов, покажет самые эффективные каналы, проанализирует ситуацию на рынке.
- Бизнесменам. BI-аналитика прекрасно показывает тренды в развитии компании и помогает найти рычаги влияния на них (включая продвижение услуг и товаров).
Популярные системы BI-аналитики
Существуют как платные и дорогие, так и совершенно бесплатные BI-продукты. Чтобы воспользоваться платной программой, надо приобрести лицензию.
Платные BI-системы – это:
- Microsoft Power BI, Tableau. Эти программы самые известные и развитые, у них наиболее богатый функционал. Однако в 2023 г. лицензии на них недоступны на территории России.
- Qlik Sense. Фишкой этой системы является ассоциативный поиск. Не обязательно связывать таблицы заранее, можно оперативно отыскать и связать информацию из различных источников, обнаруживая взаимосвязи и тенденции. Это существенно ускоряет анализ. Кроме того, Qlik Sense можно использовать на мобильных устройствах.
- 1C:BI. Основной плюс этого продукта – возможность интеграции его с остальным ПО 1С. То есть, пользователи получат доступ к информации из любого продукта экосистемы 1С, будь то 1C: ERP, 1С: Бухгалтерия, 1С: Розница, 1С: Управление производством.
Бесплатные системы BI-аналитики могут быть облачными или иметь открытый исходный код.
DataCraft – сервис не только сквозной аналитики, а намного больше. Данные абсолютно из любых источников и любого назначения исходя из запросов бизнеса.
Облачные BI-системы – это:
- Google Data Studio. Формирует интерактивные отчёты, создаёт дашборды, подтягивая сведения из разных источников (к примеру, из Google Ads, Google Sheets, Google Analytics). Над отчётами можно работать совместно с коллегами. Есть библиотека шаблонов для графиков и отчётов.
- DataLense. Эта отечественная платформа BI-аналитики разработана специально для обработки огромных массивов данных. Система обновляется автоматически, пользователь видит изменения в онлайн-режиме. Функционал очень разнообразен. Вы можете добавлять собственные графики, используя язык JavaScript; заводить новые метрики; формировать отчёт или дашборд под конкретную задачу.
У BI-продуктов с открытым кодом, как правило, очень лаконичный и простой интерфейс, а функционал крайне скромный. Впрочем, вы можете самостоятельно дописать код, чтобы создать необходимые функции и тем самым адаптировать программу под свои цели.
- Apache Superset. Написанная на Python система BI-аналитики способна интегрироваться с разноплановыми источниками: Spark, Druid, Hadoop, Cassandra, базами данных SQL. Из функционала доступны графики и таблицы, дашборды, создание отчётов. Можно стилизовать графики посредством CSS, а также добавить новые – выстраиваемые с помощью JavaScript.
- Metabase. Её функционал не отличается разнообразием, зато интерфейс очень аккуратен и прост. Проектирование дашборда превращается в удовольствие. Помимо дашбордов, программа способна создавать отчёты.
- Pentaho. Содержит встроенные инструменты для ETL и аналитики. Интегрируется с разными источниками данных.
- OpenAnalytics. Эта платформа BI-аналитики заточена на огромные объёмы данных. Они аккуратно обрабатываются и анализируются. В OpenAnalytics есть машинное обучение, доступна функция статистического анализа и использование языка запросов. Такие алгоритмы, как регрессия, кластеризация, классификация и т. д., активно используются. Для расширения вы можете интегрировать OpenAnalytics с другими приложениями, сервисами.
Также есть альтернативный путь – использование специальных библиотек Python, наподобие Matpotlib. Конечно, дашборд они не нарисуют, зато график вполне способы сгенерировать.
Критерии выбора системы BI-аналитики
При выборе программного продукта обращайте внимание на:
- Наличие единой платформы, где информация будет собираться, аккумулироваться, обрабатываться без использования сторонних решений. Это позволит сэкономить на обслуживании, да и работа с информацией будет осуществляться быстрее.
- Облачное решение. Даст вам доступ к информации из любой точки земного шара.
- Возможность подключать самые разные сервисы, источники данных. Чем их больше, тем лучше. И тем легче и быстрее пройдёт процесс внедрения BI-продукта.
- Функционал для визуализации – возможность строить диаграммы и графики, собирать их в дашборды. Это позволит вам быстро заметить закономерность или какие-либо отклонения от нормы. Одни только электронные таблицы не способны на это.
- Ресурсы, в которых нуждается система. Выбирайте программы с самым понятным интерфейсом и набором всех нужных функций «из коробки», без долгой скрупулёзной настройки. Если у BI-системы есть мобильное приложение, то ещё лучше.
Этапы внедрения BI-систем аналитики
Процесс внедрения системы BI сложный и небыстрый, занимает порой месяцы и годы. В нём задействованы, помимо BI-аналитиков и программистов, также и будущие пользователи.
BI-аналитик должен спроектировать системную архитектуру, организовать работу программистов и проконтролировать её, а затем протестировать систему, проанализировав данные самостоятельно. Вся техническая часть ложится на разработчиков. А будущие пользователи, по сути, составляют ТЗ – объясняют, каковы их ожидания от системы.
С технической точки зрения внедрение BI-решений состоит из целого ряд шагов, но мы перечислим только самые общие, имеющиеся в любой фирме, и только в общих чертах.
- Задать требования: указать, какие отчёты предстоит генерировать, какие метрики они должны в себя включать, и т. д. Как правило, требования собирают сверху вниз: сначала BI-аналитик опрашивает высшее руководство фирмы, постепенно добираясь до линейных работников. Собрав пожелания, аналитик их структурирует.
- Определить, какие данные нужны. Тут аналитик совместно с конечными пользователями описывает все необходимые данные для отчётов, уточняет, имеются ли они на предприятии (если отсутствуют, то где их можно взять).
- Задать источники данных. Эта стадия внедрения требует сотрудничества всех участников процесса. Вариантов тут множество: можно подключить к BI-аналитике CRM, платформу для управленческого учёта, программу для автоматизации продаж, и т. д. Убедитесь в том, что источник поставляет правильную информацию: если с данными какие-то проблемы, систему надо доработать.
- Подобрать систему BI-аналитики. Надо учесть как пользовательские пожелания, так и специфику источников данных.
- Настроить систему – хранение сведений, интеграцию со сторонними источниками. На этом же этапе надо спроектировать пользовательский интерфейс. Задача BI-аналитика – изложить пожелания конечного пользователя «техническим» языком, который понятен разработчикам. То есть, составить для них ТЗ и затем контролировать его выполнение. Ожидаемый результат – отчёты по каждому пользователю.
- Протестировать систему. Этим могут заниматься как сами пользователи, так и тестировщики. Проверяется корректность информации в отчётах и то, до какого уровня их можно детализировать.
- Обучить пользователей – до такого состояния, чтобы работа в системе стала для них комфортной и понятной. Это делается с помощью вебинаров, учебных роликов, мануалов для пользователей.
Как только система внедрена, можно начинать работать с ней. Это происходит так: пользователь, просмотрев отчёт, конкретизирует свои выводы и затем принимает решение. На этом этапе роль BI-аналитика очень важна: он консультирует пользователей, обучает их, придумывает решения, способные увеличить прибыль. Когда потребности и требования клиента меняются, возникает необходимость в доработке системы, устранении проблем.
Роль специалиста по BI-аналитике в компании
Неужели в наш век автоматизации, ИИ и машинного обучения ещё нужны специалисты, анализирующие данные вручную, спросите вы. И на этот вопрос есть простой ответ: конечно, не нужны, поскольку ни одному человеку не под силу самому изучить и обобщить такие объёмы информации.
BI-аналитикам на помощь приходит специальное ПО, автоматизирующее основную часть их задач. Но искусственный интеллект пока не способен принимать решения на высоком уровне в том, что касается анализа данных.
Обязанности BI-аналитика – изучить данные, которые предстоит обработать, чтобы определить важные параметры, проработать макет дашборда для визуализации. Специалист управляет данными так, чтобы закрыть потребности заказчика; совершенствует способы расчёта тех или иных метрик, тестирует эти методы и занимается многими другими вещами, постоянно взаимодействуя как с конечным заказчиком, так и с инженерами, разработчиками и другими «технарями».
Поэтому каждый более или менее крупный бизнес сегодня либо имеет в штате своего специалиста по BI-аналитике, либо сотрудничает с консалтинговой фирмой.
Профессионалы в области BI-аналитики могут работать и в компании, и в консалтинговом агентстве. Набор необходимых компетенций в обоих случаях будет разным. Сотрудник агентства взаимодействует с конечными клиентами – предприятиями разного профиля – и постоянно расширяет свой кругозор и знания в различных отраслях. Штатный же BI-аналитик углубляется в свою конкретную индустрию. Но есть и определённый список стандартных требований к такому работнику:
- Владеть инструментами, позволяющими собирать и исследовать огромные массивы данных.
- Знать язык запросов SQL, который применяется в работе со многими БД.
- Понимать принципы бизнес-анализа. Только зная, как работают те или иные бизнес-процессы, можно обнаруживать в них важные корреляции.
- Иметь необходимые софт-скиллы – командная работа, навыки общения, и т. д. BI-аналитик находится в коммуникации не только с техническими специалистами, но и с конечными заказчиками.
BI-аналитик – специальность очень актуальная, востребованная и стремительно развивающаяся. Профессионалы быстро продвигаются по карьерной лестнице и работают на выгодных условиях.
Часто задаваемые вопросы о BI-аналитике
Есть ли разница между BI и Power BI?
Путаница между системами BI-аналитики вообще и продуктом Power BI, выпущенном Microsoft в далёком 2011 г., встречается даже в профессиональных кругах. Power BI является названием ПО, построенного на BI-инструментах.
Есть ли разница между дашбордами и BI-аналитикой?
Системы BI-аналитики имеют самое прямое отношение к графикам, дашбордам, диаграммам. Но все эти инструменты визуализации являются только частью функционала BI. Каждый из графиков – это плод труда по сбору, систематизации, анализу данных. Дашборд же является последним звеном в архитектуре системы.
Подходят ли BI-продукты малому бизнесу?
Когда BI-системы только начали развиваться, лишь крупные компании действительно нуждались в них. Но сегодня те же технологии востребованы и более мелкими игроками, при том что стоимость программных продуктов сильно снизилась.
Готовое BI-решение можно доработать, приспособив для своих задач и бизнес-процессов. Да даже стартапу необходим анализ основных показателей и генерирование отчётов для руководства! Business Intelligence в широком смысле – это даже Excel-таблица, если правильно её составить (а не только дорогие сложные программные продукты, для пользования которыми нужен опыт и знания).
Не бойтесь данных! Данные – ваши друзья и помощники, способные многое поведать о жизни проекта. Смело практикуйтесь и экспериментируйте с BI-аналитикой, пройдите обучение, если есть потребность в этом. Присмотритесь к показателям и характеристикам – возможно, они дадут вам ценные догадки. Главное – корректно визуализировать данные.
