BI-аналитика: задачи, методы, инструменты

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.

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:

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.

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:

Существуют как платные и дорогие, так и совершенно бесплатные BI-продукты. Чтобы воспользоваться платной программой, надо приобрести лицензию.

Платные BI-системы – это:

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:

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.

Также есть альтернативный путь – использование специальных библиотек Python, наподобие Matpotlib. Конечно, дашборд они не нарисуют, зато график вполне способы сгенерировать.

При выборе программного продукта обращайте внимание на:

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.

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.

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:

BI-аналитик – специальность очень актуальная, востребованная и стремительно развивающаяся. Профессионалы быстро продвигаются по карьерной лестнице и работают на выгодных условиях.

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.

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.

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.