Какие системы аналитики выбрать для бизнеса

Сбор и анализ данных нужны для эффективной работы любого бизнеса. Информация помогает принимать взвешенные решения, снижать расходы и увеличивать доходы. Но многие компании сталкиваются с проблемами при обработке большого объёма данных. Системы бизнес-аналитики (BI) помогают решить эту задачу. Расскажем подробнее, чем BI-системы помогают бизнесу.

● Автоматизированная работа с информацией. Системы обеспечивают обработку информации и подготовку отчётов. Раньше приходилось вручную собирать данные из разных источников, объединять их, отбирать нужные и выводить их в единый документ. Сейчас эту работу может сделать BI-система.

● Оперативность. Раньше составление отчёта могло занимать недели, теперь это сделать можно мгновенно. Например, система способна показать финансовые итоги предприятия за секунды.

● Построение моделей и сценариев развития бизнеса. BI-система может посчитать показатели компании, проанализировать их и построить гипотезы.
Например, в сфере торговли продуктовые компании используют анализ потребительского поведения для персонализации предложений клиентам. В банковской сфере — для управления кредитным портфелем и защиты от мошенничества. Банки анализируют кредитные истории заёмщиков, рассчитывают вероятность невозврата кредитов, тем самым предотвращают возможные убытки.

Ещё одно важное направление аналитики — ценообразование. Система бизнес-аналитики способна выбрать оптимальную цену товара или услуги, учитывая различные факторы: конкуренцию, сезонность, эластичность спроса и другие параметры.

Автоматизировать работу с данными учат на курсе «Бизнес-аналитик». За 7,5 мес. студенты изучают основные нотации и работу с данными. После обучения выпускники получают диплом о профессиональной переподготовке.

Есть четыре основных типа систем аналитики.

1. Дескриптивная аналитика — общая картина текущего положения дел. Главная задача дескриптивных систем — описать произошедшее событие. Такие системы отвечают на вопрос «Что произошло?» или «Какие события случились?».
Представьте обычную статистику посещений сайта: продажи за определённый период или динамику числа заказов. Пользователь получает простую информацию о прошлых событиях, но никаких причин произошедшего, выводов или дальнейших шагов не предлагается.

2. Диагностическая аналитика — исследует причины происходящего, ищет связи между факторами и результатами. Отвечает на вопрос «Почему это случилось?». Например, диагностическая аналитика помогает выявить факторы резкого падения продаж: снижение спроса и качества продукта, изменение цен, действия конкурентов или внешние обстоятельства.
Пользователи диагностической аналитики получают подробную картину событий, точную причину и выводы, которые помогают предотвратить повторение негативных явлений или повторить позитивные. Недостаток диагностического подхода — ориентация исключительно на прошлое.

3. Предиктивная аналитика — строит прогнозы на основе исторических данных и статистики. Отвечает на вопрос «Что произойдёт дальше?». Используя машинное обучение и статистический анализ, предиктивные системы способны предсказывать вероятные события, поведение потребителей, колебания рынков и многое другое.
Типичный сценарий применения — прогноз объёмов продаж или ожидание дефолтов по кредитным обязательствам. Преимущество предиктивных систем — способность предупреждать нежелательные последствия и готовить заранее ответные реакции.

4. Предписывающая аналитика — предлагает оптимальное решение задачи или подсказывает следующие шаги. Отвечает на вопрос «Что делать дальше?». Такие системы рекомендуют пользователям действия для достижения цели.
Примеры предписывающей аналитики — рекомендательная система сопутствующих товаров в интернет-магазинах или система подбора оптимального графика технического обслуживания промышленного оборудования.

Все системы аналитики чаще всего применяются в тандеме. Например, в одной системе могут быть предиктивная аналитика вместе с предписывающей или дескриптивная с диагностической. Как подобрать подходящую систему для бизнеса, расскажем ниже.

Собрали пять BI-систем для бизнеса, которые доступны в России.

При выборе подходящей системы аналитики нужно учитывать всё: от масштабов компании до возможности интеграции с CRM. Расскажем об этом подробнее.

● Постановка целей. Нужно понять, зачем бизнесу система аналитики, какие задачи она должна решать.
Например, цель — повышение продаж товаров и увеличение лояльности покупателей. В таком случае важны показатели оборота, средних покупок и частоты повторных покупок.

● Масштабы компании. Малому бизнесу подойдёт лёгкое и недорогое облачное решение, например Yandex DataLens. Большим организациям потребуется масштабируемая система, способная обработать большой объём данных, например Looker Studio.

● Интеграция с другими ресурсами. Обратите внимание на возможность интеграции выбранной системы с другими системами, такими как CRM и ERP. Выбирайте систему, поддерживающую максимальное количество протоколов и стандартов передачи данных (JDBC/ODBC, REST API и т. п.).

● Бюджет и экономическая целесообразность. Определите допустимые финансовые рамки. Небольшие компании обычно ориентируются на недорогие облачные решения с базовым функционалом для аналитики. Крупный бизнес в большей степени ориентируется на возможности системы, чем на стоимость.

Помимо этого, используйте демоверсии перед покупкой, чтобы убедиться в достаточности функционала. Изучите отзывы и кейсы внедрений аналогичных систем в вашей нише. Выберите поставщиков, которые могут сопровождать компанию на всех этапах внедрения системы. Об этапах мы расскажем ниже.

Внедрение BI-системы может длиться несколько месяцев или даже лет. Процесс состоит из шести этапов:

1. Сбор информации. Пользователи указывают, что им необходимо: отчёты, дашборды, показатели, частота обновления.
2. Поиск источников данных. Команда устанавливает, откуда BI-система получает данные: из CRM, ERP и т. д. Проверяется корректность данных, при необходимости выполняется настройка.
3. Выбор системы. BI-аналитик выбирает готовое решение или инициирует разработку собственной системы.
4. Настройка системы. Настраивается хранилище данных, проводится интеграция с источниками, создаётся интерфейс.
5. Тестирование системы. Проверяется корректность данных. Тестирование может проходить силами тестировщиков или пользователей.
6. Обучение пользователей. После внедрения системы интегратор проводит обучения персонала. Пользователи могут выбрать форму обучения: персонально или через инструкции, ролики, вебинары.