5 марта 2014

Бизнес-анализ: кому, зачем, почём

Business Intelligence – относительно новое для России и относительно не новое для Запада направление ведения и контроля бизнеса. В интернете можно найти массу рекламных и познавательных статей на тему BI вообще и отдельных его представителей в частности. Накопив определенный опыт во внедрении BI-систем и работе с ними, Елена Суетина, разработчик QlikView, делится своими наблюдениями.  
Бизнес-анализ: кому, зачем, почём

Business Intelligence — относительно новое для России и относительно не новое для Запада направление ведения и контроля бизнеса. В интернете можно найти массу рекламных и познавательных статей на тему BI вообще и отдельных его представителей в частности.

Накопив определенный опыт во внедрении BI-систем и работе с ними, мне захотелось поделиться некоторыми своими наблюдениями. Какая-то часть уже встречалась неоднократно в других материалах по теме, но есть вещи, которых я при беглом просмотре литературы не обнаружила. Эта статья представляет собой обзор систем бизнес-анализа, а также задач, которые эти системы призваны решать.

Прежде всего, важно понимать, что система бизнес-аналитики — это не учетная система. Это может казаться очевидным, однако часто клиенты ожидают функционала баз данных.

Почему BI, а не аналитика в БД?

BI-система — это инструмент для топ-менеджмента и руководителей подразделений организации, позволяющий иметь полное представление об актуальном положении дел. Именно ориентация на руководящий состав сделала аналитические системы доступными со всевозможных переносных устройств — нетбуков, айфонов, айпадов и прочих.

Один из очевидных вопросов, которые возникают у клиентов, — зачем нужна BI-система, ведь в учетной системе имеется блок аналитики. Прежде всего, BI заточена именно на анализ данных, располагает специфическим функционалом, широчайшими возможностями визуализации, специальными механизмами обработки данных и т.д. Система работает быстрее учетной системы и практически никак не ограничивает разрезы и математику построения отчетов. Более того, блок аналитики в БД оперирует только данными самой базы. Системы бизнес-анализа позволяют консолидировать данные из всех источников учета организации, что позволяет руководителю иметь полную картину и избавляет от необходимости сопоставлять отчеты из разных систем.

Часто продажи и взаимодействия с клиентами ведутся в какой-либо базе, планирование — в MS Project, различные распределения бонусов, зарплаты и прочее — в Excel или отдельной базе. За все эти источники отвечают разные люди, и у руководителя уходит значительное количество сил и времени, чтобы составить полную картину. С течением времени под наплывом других задач эта картина может становиться всё более расплывчатой, что чревато потерей контроля и проблемами, которых совершенно спокойно можно было бы избежать. Именно поэтому руководителю полезно иметь некоторую систему, которая в едином интерфейсе и в предпочтительном виде позволяла бы иметь все данные под рукой. Это и является одной из основных задач BI-систем.

Основные принципы построения BI

Для построения отчетности используется 2 основных подхода — работа с непосредственными данными и OLAP-технологии. Кубы — более ранний подход, который использует большинство известных BI-систем — SAP BI, Oracle BI, Tableau и многие другие.

Куб, по сути, — многомерная таблица, некоторый специально сгруппированный набор данных. Для пользователей корректно составленная система кубов позволяет строить желаемые отчеты быстро и точно. Основными минусами кубов являются строгая структура куба, необходимость содержать кубы в отдельном промежуточном хранилище (и строить это хранилище) и быстрый прирост размера хранимых в памяти данных при увеличении измерений. Например, куб с 20 измерениями может весить сотни гигабайт.

Технология работы, предложенная компанией Qlik (разработчик платформы QlikView), позволяет избежать подобных проблем при построении кубов. Запатентованная ею технология обработки данных консолидирует данные из любых источников в оперативной памяти, а не на диске. Система обладает собственным ETL инструментарием, что позволяет выбирать произвольную информацию и строить внутри системы собственную модель данных, больше подходящую для проведения аналитики. Этот подход требует корректного построения собственной модели, однако существенно уменьшает аппаратную нагрузку, а также дает пользователям больше свободы при анализе данных.

Внедрение BI

Итак, представлена основная проблема — руководителю тяжело составлять полную картину из разрозненных данных. Думаю, она близка многим. И, читая о прекрасных перспективах своевременно иметь актуальные данные в удобном интерфейсе, многие наверняка подумали: «Хочу!». Я попытаюсь осветить некоторые аспекты, которые повлечет за собой внедрение BI, чтобы у читателей опять-таки сложилась полная картина.

Первое, что встречает решение внедрить BI, — цена вопроса. Для QlikView персональная лицензия может быть относительно недорогой, и вместе с проектом «под ключ» внедрение встанет в 100-300 тысяч рублей. Однако, чтобы иметь желаемый доступ «в любое время в любом месте», нужна серверная версия, что сразу на порядок поднимает цену. При этом QlikView считается недорогой BI-системой. В некоторых системах персональных версий не существует в принципе, поэтому цена внедрения может исчисляться миллионами. Столь высокий ценовой порог существенно убавляет желание внедрять аналитическую систему.

Если определенный бюджет на аналитику всё же имеется, надо определиться с кругом задач, которые BI будет покрывать. Не стоит хвататься сразу за многое — и финансы, и продажи, и запасы, и маркетинг. Имеет смысл начать с автоматизации аналитики по какому-то одному отделу. Надо четко представлять себе сроки реализации проекта. Для систем на кубах время внедрения может оказаться довольно продолжительным.

Внедрение системы бизнес-анализа существенно увеличивает прозрачность данных. Стоит быть готовым к тому, что во время всего внедрения будут всплывать ошибки в базе: от простого пренебрежения корректным вводом данных сотрудниками (не забивают телефоны клиентов, оформляют приход товара на один склад, а списывают с другого и пр.) до ошибок методологии. Многие клиенты с недоверием относятся к обнаружению таких проблем, надо всё перепроверять и отслеживать. Но если проблема есть — лучше всё же знать о ней. Система бизнес-анализа позволяет быстро и точно выявлять любые погрешности ведения базы.

Самая большая «беда» внедрения аналитической системы — ее использование. При всей простоте и удобстве многим пользователям тяжело расстаться с привычным Excel, и может оказаться, что внедрение сделано, а использование не началось.

Несмотря на описанные аспекты внедрения, системы бизнес-анализа являются распространенным явлением для западного бизнеса и набирают обороты в России. BI позволяет посмотреть на свои данные под новым углом, обнаружить явные пробелы в управлении, выявить сильные стороны. С помощью систем аналитики можно выявлять неочевидные зависимости в данных. В дополнение следует отметить, что приложение, с которым будет работать аналитик, можно сделать не только содержательным, но и визуально красивым. С ним будет приятно работать, оно не будет раздражать глаз, с его помощью будет легко стоить наглядные и презентабельные отчеты для вышестоящего руководства.

Исходя из моего опыта, наличие используемой BI-системы в компании говорит о грамотности и дальновидности ее руководителя, о наличии в организации четкой стратегии развития и строгого контроля деятельности подразделений.

В завершение, для примера эффективности использования BI-системы приведу официальную аналитику внедрений QlikView, предоставленную компанией Qlik.

Аналитика внедрений QlikView

Подготовила Елена Суетина
Разработчик QlikView
Компания Первый БИТ, проектный офис "Спортивная"

Обратитесь к нам сегодня!
Мы подберём решение специально для вашего бизнеса

Отзывы клиентов

«Ожидания от внедрения полностью оправдались. Были автоматизированы все необходимые участки учета. Кроме того, мы получили инструмент для автоматизации таких процессов как управление денежными средствами, управление складской логистикой, составление необходимой управленческой отчетности».
Виктор Марков
генеральный директор компании ООО «Артсана Рус»
«Руководство компании получило прозрачный инструмент контроля и оперативную информацию для принятия управленческих решений».
Ольга Филипенкова
директор департамента маркетинга и продаж «Розы Хутор»
«Операционный департамент получил удобный механизм для внесения в систему данных о товарах и формирования заказов поставщику, в системе вносятся плановые данные по ОТВ, отслеживаются все складские движения товаров, рассчитывается рентабельность продаж с учётом разнесённых дополнительных затрат, реализована интеграция со сторонними системами».
Всеволод Бурмистров
Руководитель группы контроля бизнес-процессов Shopping Live