Чек-листы по В2В маркетингу увеличивающие продажи на 40%
Icon PDF 7,4 МБ
Скачать бесплатно

BI-аналитика: задачи, методы, инструменты

23.11.2023
713
Время чтения:
Обновлено: 23.11.2023
BI-аналитика

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.

суть и задачи BI-аналитики

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.

Самый востребованный гайд
Доступно до
29 февраля
10 рабочих способов увеличения количества лидов в 2 раза для 76 ниш
  • Проверено на 150+ проектах
Как внедрить аналитику и сократить расходы бюджета
  • разбор кейсов
  • обзор топ 5 сервисов
  • гайд по сквозной аналитике

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.

  1. 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.
  2. 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).
  3. 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.
  4. Подобрать систему BI-аналитики. Надо учесть как пользовательские пожелания, так и специфику источников данных.
  5. 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.
  6. Протестировать систему. Этим могут заниматься как сами пользователи, так и тестировщики. Проверяется корректность информации в отчётах и то, до какого уровня их можно детализировать.
  7. 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.

роль специалиста по BI-аналитике в компании

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.

подходят ли BI-продукты малому бизнесу

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.

Оцените статью
Рейтинг: 5
( голосов 2 )
Поделиться статьей
Вам также может понравиться
Топ 10 связок для роста продаж
Скачать материалы