Что такое BI (Business Intelligence)

Современные BI-системы выполняют три ключевые функции:

• Сбор данных из различных внутренних и внешних источников.
• Обработка и хранение этих данных.
• Визуализация информации в понятном для бизнес-пользователя виде, способствуя принятию верных управленческих решений.

BI-системы могут успешно функционировать на различных устройствах, включая мобильные, и предоставлять как управленческую, так и регламентную отчетность. Сегодня аналитика стала стандартом даже для небольших компаний, что повысило доступность BI-систем. Такие системы актуальны для организаций любого размера и сферы деятельности, применяясь как на уровне всей компании, так и в различных подразделениях. BI-систем повысилась. Они актуальны для компаний любого масштаба и рода деятельности, и могут применяться как на уровне всей организации, так и в отдельных подразделениях.

Задачи BI

Помимо очевидной задачи оперативного получения информации для принятия бизнес-решений, BI-системы решают ряд других важных вопросов для компании:

1. Сбор, структурирование и хранение актуальных данных в единой базе.
2. Анализ большого объема данных из различных источников для создания отчетов и принятия решений.
3. Моделирование гипотез для успешного развития компании.
4. Создание стратегической, тактической и оперативной отчетности для информирования руководства об отклонениях KPI.
5. Систематизация и сохранение выводов для передачи сотрудникам.
6. Повышение качества данных путем исключения дублирования, несогласованностей и ошибок.
7. Поиск зон риска и выявление новых возможностей для бизнеса.

BI-системы стали незаменимым инструментом для руководителей и специалистов, предоставляя всесторонний анализ данных, необходимый для принятия обоснованных и успешных решений.

Основные тенденции в BI на 2023 год, согласно исследованию BARC – это:

По результатам исследования BARC, основные тенденции в области Business Intelligence на 2023 год включают следующие направления:

• Управление основными данными (Master Data Management) и качеством данных
  Компании активно обращают внимание на управление основными данными и повышение качества информации. Это позволяет обеспечить точность и надежность аналитических выводов, основанных на надлежащих и структурированных данных.
• Создание подхода к управлению на основе данных
  Бизнес ориентируется на сбор и анализ данных для принятия решений. Компании стремятся построить аналитические процессы, основанные на собранных данных, чтобы оптимизировать свою деятельность и реагировать на изменения внешних условий.
• Стратегия управления данными (Data Governance)
  Организации уделяют больше внимания разработке и поддержанию стратегии управления данными. Это включает определение конкретных практик и процессов по управлению информацией, обеспечивающих ее актуальность, безопасность и соответствие правилам и нормативам.
• Алгоритмы обнаружения информации в неструктурированных данных (Data Discovery) и их визуализация
  Растущий объем неструктурированных данных требует разработки эффективных алгоритмов обнаружения информации. BI-системы становятся более способными обрабатывать разнообразные источники данных и визуализировать их результаты для лучшего понимания пользователем.
• Подход, ориентированный на удобство и самостоятельную работу конечного пользователя (self-service)
  Современные BI-платформы активно разрабатывают возможности self-service аналитики, которые позволяют конечным пользователям создавать собственные отчеты и анализировать данные без необходимости полной зависимости от IT-специалистов. Это способствует более оперативному и гибкому принятию решений на различных уровнях организации.

Принцип работы BI-систем

Общий процесс работы BI-системы представляет собой следующее: данные из различных источников объединяются, подвергаются очистке, трансформации, агрегации и классификации, после чего загружаются в систему для анализа с помощью разнообразных отчетов и визуализаций.

Отчеты представляются в виде многофункциональных информационных панелей, содержащих группированные по разным логическим параметрам данные. Эти панели настроены таким образом, чтобы сосредотачивать внимание на приоритетных направлениях, соответствующих текущим задачам.

Возможность применения фильтров, вариантов сортировки, различных видов визуализации и технологии drill-down обеспечивают гибкую настройку формата отображения показателей, позволяя корректировать их критерии, связи и уровень детализации.

Гибкость в настройке позволяет компаниям любого профиля адаптировать BI-систему под свои задачи и потребности. Визуально понятный интерфейс предназначен для быстрого освоения и удобного использования системы обычными сотрудниками, не обладающими глубокими знаниями в IT-сфере.

Источниками данных могут быть различные системы:

• облачные (Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure и другие веб-подключения);
• файловые (Excel, XML, PDF и иные табличные файлы); 
• реляционные (SQL Server, MySQL, Oracle).

Наиболее часто к BI-системам подключают:

• 1С;
• SAP;
• MS AX; 
• MS NAV;
• Битрикс;
• Яндекс.Метрика и другие.

Инструменты интеграции и очистки данных (ETL)

На этом этапе данные из различных источников (например, облачных, файловых или реляционных систем) извлекаются и консолидируются в BI-системе. Затем они очищаются, трансформируются, агрегируются и загружаются в аналитическое хранилище данных (DWH) в нормализованном и удобном для анализа виде.

Аналитическое хранилище данных

DWH представляет собой единый склад данных, содержащий информацию из различных филиалов и подразделений компании. Здесь хранятся исторические записи и агрегированные значения, что обеспечивает удобство анализа и принятия решений.

Средства Data Mining

На этом этапе происходит глубинный анализ данных с использованием различных методов, таких как статистика, прогнозирование и семантический анализ. Инструменты Data Mining позволяют выявить зависимости, тренды и закономерности в данных.

Инструменты визуализации данных

Для удобного представления результатов анализа используются отчеты с различными диаграммами, графиками и картами. Пользователи могут самостоятельно настраивать формат отображения данных, применять фильтры и использовать различные виды визуализации.

Зачем внедрять BI-системы в бизнесе

Использование BI-системы существенно упрощает процесс принятия решений и помогает избежать финансовых убытков. Например, аналитик отдела снабжения, используя BI, получает оперативно структурированные данные о продажах молочных продуктов в магазинах сети за определенный период. Благодаря этому, он может легко проанализировать ситуацию и определить оптимальное количество экземпляров товаров для каждого магазина с учетом плановых продаж и периодичности поставок.

Помимо простоты и оперативности доступа к данным, системы позволяют сравнивать плановые и фактические показатели, что помогает выявлять возможные риски и предотвращать потери. Предоставление полной и точной аналитики помогает бизнесу принимать обоснованные решения, влияющие на финансовые и другие ключевые показатели компании.

Внедрение BI-системы обычно проходит через шесть этапов:

• бизнес-анализ;
• проектирование;
• разработка;
• оптимизация;
• тестирование;
• сдача в опытно-промышленную эксплуатацию.

Это позволяет компании получить востребованные на рынке решения, которые спроектированы опытными разработчиками и обеспечивают оперативность и эффективность работы.

Как понять, что компании нужно использовать Business Intelligence

Использование BI-систем возможно в различных функциональных подразделениях компаний и не зависит от отраслевой специфики. Ее целесообразно использовать в следующих условиях:

• Объем источников данных: если компания работает с различными источниками данных, которые нужно объединить для анализа и принятия решений, BI-система поможет упростить и автоматизировать этот процесс.
• Необходимость оперативного доступа к данным: если руководству и аналитикам компании требуется быстрый и удобный доступ к бизнес-данным для мониторинга и анализа показателей, BI-система обеспечит оперативную отчетность и визуализацию данных.
• Рост и изменения в компании: в условиях изменяющейся структуры компании, роста и внедрения новых линеек продукции, BI-система поможет оперативно реагировать на изменения и принимать обоснованные решения.
• Необходимость конкурентного преимущества: если компания стремится быть впереди конкурентов, то BI-система предоставит возможность проводить конкурентный анализ, анализ рынка и прогнозирование, что поможет принимать стратегические решения.
• Сложность данных и необходимость визуализации: если данные компании сложны и требуют разнообразных видов визуализации (графики, диаграммы, карты), BI-система предоставит гибкие возможности для анализа и представления данных.

Советы при выборе платформы для BI

Выделим несколько факторов, на которые имеет смысл обратить внимание при выборе подходящей для вашей компании BI-системы: 

	Возможности интеграции Объемная библиотека готовых интеграций с популярными система упрощает процесс внедрения системы и подключения новых источников данных.
	Набор визуализаций Разнообразные варианты визуализации, такие как графики, диаграммы, карты и информационные панели, помогают лучше и быстрее понимать закономерности и тенденции в сравнении с использованием только таблиц.
	Совокупная стоимость владения При оценке стоимости владения стоит учитывать не только затраты на внедрение (работы, лицензии на программное обеспечение, серверное обеспечение), но также расходы на последующее развитие, масштабирование и обучение персонала.
	Функциональные возможности Решение должно способствовать автоматизации, структурированию и упрощению задач, а также предлагать новые наборы данных для получения более точных результатов.
	Комплексное решение Единая платформа предполагает, что информация собирается, хранится, обрабатывается и анализируется в одной системе.
	Self-service BI-система должна быть доступна для обычных пользователей без участия IT-специалистов. Особое значение имеет хорошо продуманный, логичный интерфейс с простой навигацией и достаточным количеством встроенных функций, которые, если необходимо настроить, требуют минимальных усилий.
	Тех.поддержка Успешное внедрение, последующее сопровождение и развитие системы, а также ее актуальность с точки зрения требований бизнеса и инфраструктуры компании прямо зависят от наличия достаточного числа специалистов с соответствующим опытом.

Исходя из специфики компании, ее потребностей и бизнес-целей, выбор подходящей BI-системы может значительно повысить эффективность работы и помочь принимать обоснованные решения на основе аналитических данных.

Примеры BI-систем

Power BI

Power BI является одной из самых популярных BI-платформ в мире и широко используется в индустрии. Благодаря многолетнему опыту работы Microsoft с данными, Power BI предоставляет мощные возможности для работы с различными объемами данных и интеграции с различными системами.

Одним из преимуществ является его обширная библиотека коннекторов, что позволяет легко подключаться к различным источникам данных, включая облачные и локальные системы. Это делает процесс сбора и объединения данных более удобным и автоматизированным.

Еще одним преимуществом является широкий набор визуализаций и расширений, позволяющих представлять данные в удобной и информативной форме. Power BI обладает множеством инструментов для создания интерактивных дашбордов и отчетов, которые позволяют быстро анализировать данные в реальном времени.

Интерфейс Power BI, схожий с офисными приложениями MS Office, делает работу в платформе более комфортной и удобной для пользователей, особенно для тех, кто уже знаком с другими продуктами Microsoft.

Qlik Sense

Qlik Sense является одной из инновационных BI-систем на рынке. Уникальная особенность заключается в том, что она хранит все данные в оперативной памяти сервера и использует ассоциативную модель. Это позволяет системе обрабатывать данные с высочайшей скоростью и предоставлять пользователю быстрый доступ к информации. Модель ассоциации позволяет пользователям исследовать данные взаимосвязанным образом, не ограничиваясь заранее заданными путями анализа.

Qlik Sense также заслуживает репутацию лидера в области self-service. Интерфейс и возможности платформы разработаны таким образом, чтобы пользователи без специальных навыков в IT могли легко разобраться в работе с данными и создавать интерактивные визуализации. Это позволяет сократить зависимость от IT-отдела и ускорить процесс анализа данных.

Одним из значимых преимуществ является сквозная фильтрация, которая обеспечивает связь данных на всех уровнях анализа. Это позволяет пользователям получать более полную и согласованную информацию при анализе различных параметров.

Qlik Sense предоставляет удобство использования на различных устройствах, что позволяет пользователям работать с данными в любое время и из любого места. Также система предоставляет возможности создания презентаций, регламентной отчетности, рассылки отчетов и информирования о событиях, что облегчает процесс обмена информацией внутри компании.

Из-за своих инновационных подходов и удобства использования, Qlik Sense продолжает быть популярным выбором для многих компаний, которые стремятся получить быстрый и гибкий доступ к своим данным для принятия обоснованных решений.

Tableau

Tableau – это мощная американская BI-платформа, специализирующаяся на углубленном анализе информации и визуализации данных. Одной из ключевых особенностей является возможность представлять результаты анализа на интерактивной информационной панели в реальном времени.

Для эффективной работы с Tableau необходимо наличие хранилища данных (Data Warehouse), в котором предварительно собираются данные из различных систем-источников. Качество и скорость работы напрямую зависят от качества и скорости доступа к данным в хранилище. Платформа ориентирована на аналитиков и опытных пользователей, так как предоставляет гибкий инструментарий для настройки сложных запросов к хранилищу данных и анализа информации.

Tableau обладает удобным интерфейсом и работает на различных устройствах – вебе, десктопе и мобильных устройствах. Это позволяет пользователям работать с данными в любое время и из любого места.

Одной из главных сильных сторон является его возможность создавать динамические и интерактивные визуализации данных. Пользователи могут быстро и просто создавать различные диаграммы, графики, карты и информационные панели, которые позволяют визуально представить сложную информацию и выявить закономерности и тренды.

PIX BI

PIX BI – это российская BI-платформа от разработчика PIX Robotics, которая представляет собой альтернативу популярным западным системам, таким как Qlik Sense и Power BI. Она предоставляет функционал и интерфейс, сходные с указанными системами.

В системе PIX BI реализована полноценная модель данных, что позволяет эффективно работать с данными из различных источников. Также в системе присутствует сквозная фильтрация, которая делает анализ данных более полноценным и удобным.

Одной из важных особенностей является встроенный ETL, что позволяет производить извлечение, преобразование и загрузку данных из различных источников в хранилище данных. Это упрощает процесс подготовки данных и обеспечивает их высокое качество для анализа.

PIX BI также предоставляет пользователю аналог языка формул, аналогичного Qlik Sense, что обеспечивает удобство работы и перенос навыков аналитиков с других платформ.

Высокий уровень self-service (самостоятельной работы бизнеса) делает PIX BI доступной и понятной для различных пользователей, даже без специальных навыков в аналитике и программировании.

PIX BI использует встроенное хранилище данных ClickHouse, которое обладает высокой производительностью и позволяет обрабатывать огромные объемы данных, что делает систему эффективной для крупных компаний с большими массивами информации.

Гибкая ценовая политика делает систему доступной и привлекательной даже для небольших компаний, что позволяет им получать преимущества анализа данных и принимать обоснованные решения для развития бизнеса.

Инструменты BI-аналитика

Полноценная работа аналитика в области BI требует умения работать с различными инструментами и технологиями для сбора, обработки и визуализации данных. 

Основные инструменты BI-аналитика:

• SQL-запросы (Structured Query Language): используется для запросов к базам данных и извлечения данных. Этот язык позволяет аналитику извлекать необходимые данные из различных источников и подготавливать их для анализа.
• Языки программирования Python и R.Python предоставляет мощные библиотеки для анализа данных и машинного обучения, а R.Python специализируется на статистическом анализе. Оба языка широко используются аналитиками для обработки данных, создания моделей и проверки гипотез.
• Технология OLAP (Online Analytical Processing): используется для обработки крупных аналитических запросов и позволяет анализировать данные в различных измерениях и уровнях детализации. Она позволяет строить OLAP-кубы, которые облегчают анализ данных и предоставляют гибкие возможности для сравнения и агрегации данных.
• ETL (Extract, Transform, Load) инструменты: используются для извлечения данных из различных источников, их трансформации и загрузки в хранилище данных для анализа. Аналитику BI необходимо уметь работать с ETL-процессами, чтобы обеспечить правильную и качественную подготовку данных.

Дашборд BI-системы

Дашборд в BI-системе представляет собой информационную панель, на которой данные представлены визуально и сгруппированы по логическим параметрам для лучшего понимания и анализа информации. Он обеспечивает пользователей доступом к ключевым показателям и аналитическим данным в удобном и наглядном формате.

Особенности дашбордов в BI-системах:

• Интерактивность: данные на дашборде являются интерактивными, что позволяет пользователям взаимодействовать с ними. Графики и диаграммы можно увеличивать, перемещаться по временным интервалам, фильтровать данные и проваливаться в более детальные слои информации.
• Множество форматов: дашборды предоставляют возможность использовать различные форматы отображения данных, такие как отчеты, таблицы, графики, диаграммы, географические карты и другие визуализации. Это позволяет представить данные в наиболее подходящем для анализа виде.
• Группировка данных: данные на дашборде группируются по смыслу, что помогает пользователям быстро ориентироваться в информации и выявлять закономерности и тренды.
• Персонализация: дашборды могут быть настроены и персонализированы для каждого пользователя в зависимости от его роли и потребностей. Каждый пользователь может видеть и анализировать только те данные, которые ему необходимы для работы.
• Реальное время: некоторые дашборды обновляют данные в режиме реального времени, что позволяет отслеживать текущие изменения и принимать оперативные решения.
• Удобный доступ: дашборды могут быть доступны пользователям через различные устройства, такие как компьютеры, планшеты и мобильные телефоны. Это позволяет пользователю получать доступ к данным в любое время и из любого места.