Заполнить
бриф
+7 (495) 998-86-61
Заполнить бриф
Главная
Блог
Инструменты BI: как выбрать и внедрить

Инструменты BI: как выбрать и внедрить

Аналитика

Дата публикации:

Инструменты BI – платформы, на которых из разных источников собраны и представлены в виде графиков данные. Подобный сбор информации значительно облегчает контроль за продажами, маркетингом, финансами компании.
На рынке представлены различные инструменты BI: платные и бесплатные, облачные и с открытым кодом. Главное – с первого раза выбрать подходящую платформу и правильно ее интегрировать в работу компании.

BI-система – это комплекс технологий и программных продуктов, которые применяются в бизнес-аналитике. BI-инструменты необходимы для сбора и обработки данных из различных источников. Все результаты представлены в наглядной форме.
Алгоритмы собирают из множества источников огромные массивы данных и обрабатывают их. Итоги демонстрируются на одном экране в виде таблиц, графиков и схем. Проанализировав полученную информацию, можно выявить проблемы и закономерности в бизнесе. Инструменты BI-аналитики необходимы для принятия эффективных управленческих решений.
К примеру, если необходимо определить, какой из рекламных каналов результативнее для каждого товара или услуги, придется изучить несколько отчетов. В первую очередь, необходимо промониторить метрики, чтобы понять, какие каналы приносят продажи. А затем проанализировать, в каких заказах есть интересующая позиция. И, наконец, свести воедино данные из этих двух отчетов.
Использование BI-системы существенно облегчает задачу: информация из отчетов будет собрана на одном экране, алгоритмы в автоматическом режиме быстро найдут точки пересечения и представят готовый результат.
Однако, чтобы максимально эффективно применять инструменты Power BI, стоит обратиться за помощью к профессионалам – бизнес-аналитикам и разработчикам.

BI-системы универсальны – их можно использовать для работы с любыми данными. Например, инструменты для BI-аналитики помогают в решении следующих задач:
  • выявление слабых мест в бизнес-процессах и их оптимизация;
  • выяснение потребностей клиентов для разработки персонифицированных продуктов;
  • анализ продаж и определение тенденций (в частности, реализация определенных товаров зависит от времени года);
  • поиск причин снижения чистой прибыли и разработка управленческих решений для устранения этой проблемы;
  • менеджмент ресурсов (например, планирование закупок и поставок на основе данных за прошлые периоды).
Применение BI-технологий позволяет ускорить работу над многими задачами. Благодаря этому значительно повышаются адаптивность, эффективность и конкурентоспособность бизнеса. К тому же, BI-системы со встроенным искусственным интеллектом не только облегчают процесс анализа данных, но и предлагают готовые варианты управленческих решений.

Для внедрения BI-системы необходимы:
  1. Хранилище информации. Это база, в которой собраны сырые и агрегированные данные. Эти сведения – основа для аналитики (в том числе, запросов к базе и дашбордов).
  2. ETL-система (Extract, Transform, Load). Представляет собой набор скриптов, написанных на одном из языков программирования. Каждый скрипт берет сырые данные из определенных таблиц хранилища, обрабатывает их, а затем переносит в другие таблицы. Иными словами, ETL-система необходима для подготовки и сбора агрегированных данных в витрины. Кроме того, она помогает решать административные задачи (к примеру, позволяет настроить резервное копирование и регулярное обновление дашбордов). Однако если нет необходимости загружать в дашборд большой объем информации и не планируются сложные запросы к базе данных, ETL-систему можно не использовать.
  3. BI-сервер/BI-инструменты. В зависимости от особенностей проекта можно использовать два варианта: поднять BI-сервер или пользоваться только BI-инструментами.
BI-инструменты – это место, где хранятся дашборды, средство визуализации, а также системы распределения доступов и автоматического обновления. Участники проекта создают дашборды на своих компьютерах, а затем отправляют их на сервер (при этом необходимо настроить параметры обновления и предоставить права на просмотр).
Подобные платформы обходятся компании дешевле, чем использование сервера. Дашборды создаются на рабочих компьютерах, а затем загружаются в общее пространство (к примеру, Git). Настроить синхронизацию дашбордов и рассылку информации другим участникам проекта можно в ручном режиме или с помощью программного кода.
Если отчеты и данные собраны в единой BI-системе, получится оперативно найти интересующую информацию.

Инструменты BI-системы можно найти в свободном доступе или приобрести лицензионное ПО.

  • Microsoft Power BI и Tableau. Пожалуй, одни из самых известных программных продуктов с богатым функционалом. К сожалению, в 2023 году купить их невозможно.
  • Qlik Sense. Преимущество этого сервиса – ассоциативный поиск. Пользователи могут без проблем собрать данные из разных источников, а затем связать их между собой (даже если использованные таблицы ранее не были связаны). Благодаря этому проще проанализировать информацию и выявить закономерности. Этой платформой можно пользоваться со смартфона или планшета.
  • 1С:BL. Огромный плюс – эту систему можно интегрировать с другими программными продуктами, разработанными компанией 1С. В частности, возможно получить данные из 1С:Управление торговлей, 1С:ERP, 1С:Управление производством и т. д.

Бесплатные BI-инструменты делятся на две категории: облачные и с открытым исходным кодом.
Облачные BI-системы:
  • Google Data Studio. Данные для создания дашбордов и интерактивных отчетов можно взять из различных источников (в том числе, Google Analytics, Google Sheets и Google Ads). В интерфейсе предусмотрены образцы шаблонов и графиков для составления отчетов (над ними параллельно могут работать несколько сотрудников).
  • DataLense. Отечественная BI-система, которая позволяет обрабатывать большие объемы информации. Можно настроить автоматическую синхронизацию данных, при этом все изменения видны в онлайн-режиме. Платформа обладает удобным функционалом. В частности, пользователи могут проектировать графики с помощью JavaScript, создавать уникальные метрики и также адаптировать дашборды под определенные задачи.
BI-системы с открытым кодом:
Для них характерен простой интерфейс и ограниченный перечень функций. Однако, дописав код, можно доработать эти платформы, чтобы они соответствовали требованиям проекта.
  • Apache Superset. Этот инструмент написан на Python. Можно использовать различные источники информации (например, SQL-базы данных, Hadoop, Spark, Cassandra, Druid и т. д.). В интерфейс добавлены интерактивные дашборды, графики, таблицы и отчеты. С помощью CSS можно работать над внешним видом графиков. Кроме того, есть возможность создавать собственные графики на JavaScript.
  • Metabase. Простой BI-инструмент для анализа и визуализации данных на дашбордах. Несмотря на ограниченный функционал, с платформой приятно работать.
  • Pentaho. В этой системе предусмотрены инструменты для ETL и анализа данных. Информацию можно собирать из различных источников.
  • OpenAnalytics. Позволяет обрабатывать и анализировать большие массивы данных. Преимущества этой системы – наличие языка запросов и алгоритмов машинного обучения, а также статистический анализ данных. Пользователи могут применять классификацию, регрессию и кластеризацию. Кроме того, функционал платформы можно «допилить», если интегрировать ее с другими системами и сервисами.
Помимо перечисленных BI-инструментов, для визуализации данных подходят библиотеки Python (в частности, Matplotlib). С их помощью удобно строить графики (на создание дашбордов они не рассчитаны).

Подбирая BI-инструменты для анализа, необходимо отталкиваться от размеров компании, имеющихся ресурсов, сложности задач и объема данных.
Небольшая фирма Крупная фирма
Задача
В условиях ограниченного бюджета требуется проводить анализ данных для выявления ключевых метрик и мониторинга операций. Анализируются данные, собранные из множества источников. BI-система должна облегчать работу со специфическими показателями, а также отвечать критериям безопасности.
Решение
Стоит обратить внимание, например, на Google Data Studio. У этого сервиса есть как бесплатная, так и платная версия (необходимо оформить подписку). BI-система позволяет создавать дашборды, проводить анализ данных, для которого не требуются специальные навыки, и визуализировать результаты. Оптимальный вариант – ПО с расширенным функционалом (Tableau, Qlik Sense и т. д.). Эти сервисы помогают создавать сложные дашборды и работать с большими массивами данных. Можно самостоятельно выбрать параметры безопасности и предоставить доступ к информации конкретным сотрудникам. Такие BI-системы хорошо интегрируются с другими источниками. Эти BI-инструменты для анализа и визуализации данных обладают более высокой стоимостью, а чтобы по максимуму использовать предложенные возможности, необходимо разбираться в данной теме.
Правильная визуализация играет важную роль в работе над проектом. Важно тщательно проанализировать имеющиеся показатели и характеристики, а результат представить в наглядной форме.

Инструменты BI-системы внедряются в несколько этапов:
  1. Интегрировать в business intelligence подходящие источники данных (в частности, 1С, CRM (AmoCRM, Мегаплан), специализированные отраслевые информационные системы, базы данных (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и пр.), Excel-файлы и т. д.).
  2. Продумать расчетные показатели, которые не получается высчитать напрямую из имеющихся ресурсов.
  3. Создать дашборды для интересующих показателей (предварительно их нужно разбить на группы).
Пример дашборда BI-системы с показателями
Пример дашборда BI-системы с показателями
Зачастую, внедряя BI-инструменты для анализа данных, компании сталкиваются с похожими проблемами.
  • Наличие и чистота имеющихся данных. Это одно из главных условий эффективности аналитической BI-системы. Необходимо обратить внимание на общую культуру управления данными (Data Management) в компании.
  • Непонимание со стороны коллектива. Необходимо донести до сотрудников преимущества применения бизнес-аналитики, а также научить пользоваться дашбордами (аналитическими панелями).
  • Низкая заинтересованность руководителя и исполнителей.
  • За проектом не закреплен сотрудник, который отвечает за результат. Или ответственность распределяется между несколькими участниками проекта.
  • Ошибки при выборе BI-системы (например, сервис может обладать недостаточным функционалом, быть слишком сложным в использовании и т. д.).
  • Отсутствие четких требований к конечному результату, в частности, к виду дашбордов. А также несогласованность действий руководителей разных уровней.

BI-инструменты играют важную роль в принятии управленческих решений. Они повышают качество и скорость реализации бизнес-процессов. Это, в свою очередь, добавляет компании дополнительные конкурентные преимущества. Основная цель, которая преследуется при внедрении BI-систем – перейти на Data-Driven Approach (подход к принятию решений, основанный на анализе данных).

Признаки того, что пора внедрять BI-инструменты:
  • отчеты о деятельности компании хранятся в разрозненных Excel-файлах (нет общего понимания происходящего);
  • не предусмотрена «единая точка правды»: каждый руководитель пользуется собственными данными;
  • чтобы сформировать отчет по нестандартному шаблону, приходится обращаться к IT-специалисту и тратить время на ожидание;
  • имеющиеся данные не дают актуальной картины на сегодняшний день;
  • хочется улучшить качество и скорость принятия управленческих решений.

В BI-системе должны отражаться следующие данные:
  • продажи (топ по продавцам, дебиторам и категориям товаров);
  • HR (показатели укомплектованности штата и оценки загруженности сотрудников);
  • маркетинг (стоимость лида и привлечения клиента, оценка эффективности рекламных каналов);
  • финансы (активы, чистая прибыль, динамика выручки и вероятность появления кассовых разрывов).
Зачастую компании оттягивают внедрение инструментов BI-аналитики, поскольку процесс перестройки инфраструктуры кажется крайне сложным. Это стандартная проблема смены парадигмы. Кажется, что все и так неплохо работает – отчеты сдаются вовремя и т. д. Тем не менее, BI-система – серьезная инвестиция, которая существенно облегчает процесс принятия управленческих решений благодаря Data-Driven Approach. Ключевая идея этого подхода: принимая решение, важно опираться на исторические и прогнозируемые данные, а не на личный опыт и интуицию.

Подпишитесь на полезные материалы, которые помогут вам

Оформляя подписку, вы разрешаете обработку персональных данных и соглашаетесь с  политикой конфиденциальности

Стать
клиентом