Системы бизнес-аналитики (BI): что это, зачем нужны бизнесу и какими функциями обладают

Аналитические платформы, также известные как платформы бизнес-аналитики (BI), позволяют компаниям получить представление о своих данных посредством интеграции, очистки, объединения, расширения, поиска и т.д. данных. Эти инструменты представляют собой надежные системы, которые иногда требуют навыков ИТ-специалистов и специалистов по анализу данных для доступа к информации компании и ее расшифровки с помощью пользовательских запросов.

Аналитические платформы предлагают всесторонний взгляд на данные компании, получая их из структурированных и неструктурированных источников данных с помощью серии подробных запросов. Обычные бизнес-пользователи также выигрывают от аналитических платформ благодаря настраиваемым информационным панелям и возможности детально изучать различные точки и тенденции.

• Программное обеспечение «все в одном»:

Аналитические платформы для самостоятельного обслуживания не требуют знаний кодирования, поэтому конечные пользователи могут использовать их для работы с данными. Такие решения часто предоставляют функциональность drag-and-drop для создания информационных панелей, готовые шаблоны для запросов данных, а иногда и запросы на естественном языке для обнаружения данных. 

• Встроенное программное обеспечение BI

Встроенное программное обеспечение BI предоставляет возможность интегрировать собственные аналитические функции в другие бизнес-приложения. Компании могут выбрать встраиваемый продукт, чтобы стимулировать внедрение пользователями; размещая аналитику внутри регулярно используемого программного обеспечения, компании дают возможность сотрудникам воспользоваться имеющимися данными. Эти решения обеспечивают функциональность самообслуживания, чтобы обычные конечные пользователи могли использовать данные для принятия решений.

• Точечные решения

Компании любого размера производят огромное количество данных из множества различных источников. Бывает сложно отследить всплески и потоки данных и определить, когда в данных есть отклонения от нормы, а когда наблюдаются тенденции в десятках, а то и сотнях (иногда даже тысячах) источников данных. Некоторые решения предоставляют пользователю обзор данных с высоты птичьего полета и предупреждают его об изменениях в режиме реального времени. Получив предупреждение, они могут вникнуть в ситуацию, чтобы оценить ее и решить.

Аналитические системы — это отличный помощник для любой организации, нуждающейся в своевременной визуализации данных и аналитике высокого уровня. Ниже перечислены основные функции аналитических платформ, которые могут помочь пользователям использовать их по максимуму:

• Подготовка данных: Хотя существуют отдельные программы подготовки данных, которые помогают в процессе обнаружения, объединения, слияния, улучшения, очистки и расширения данных, чтобы большие массивы данных можно было легко интегрировать и анализировать — BI-системы должны включать эти функции в свое ядро. В частности, системы аналитики должны поддерживать функцию комбинирования и моделирования данных, предоставляя конечному пользователю возможность объединять данные из различных баз данных и других источников, а также создавать надежные модели этих данных. Это критически важный шаг в создании смысла из хаоса путем объединения данных из различных источников.
• Управление данными: После того как данные должным образом интегрированы, ими необходимо научиться управлять. Это включает в себя возможность ограничения доступа к данным, например, для определенных пользователей. Хотя некоторые компании выбирают отдельное решение для управления данными, например, хранилище данных, аналитические системы по определению должны обеспечивать определенный уровень управления данными.
• Моделирование и объединение данных: Как уже упоминалось, неэффективно, а зачастую и нецелесообразно, изучать данные, когда они разбросаны по многим системам. В качестве бизнес-облака аналитические системы помогают предприятиям группировать данные и объединять источники данных для понимания взаимосвязи между ними и получения глубоких выводов.
• Отчеты и информационные панели: Многоуровневые информационные панели в режиме реального времени являются центральной особенностью аналитических систем. Пользователи могут запрограммировать аналитическое программное обеспечение на отображение показателей по своему выбору и создать несколько информационных панелей, которые показывают аналитику, связанную с конкретными командами или инициативами. Пользователи могут выбирать нужные им показатели для отображения на пользовательских панелях — от прогнозной аналитики посещаемости сайта до коэффициентов конверсии клиентов за определенный период времени — и создавать столько панелей, сколько необходимо. 
• Администраторы могут настроить права доступа к различным инструментальным панелям, чтобы они были доступны тем пользователям компании, которые больше всего в них нуждаются. Пользователи могут открыть доступ к определенным информационным панелям на офисных мониторах или сделать снимки экрана информационных панелей, чтобы сохранить их и поделиться ими при необходимости. Некоторые продукты аналитических систем могут позволить пользователям просматривать информационные панели на своих мобильных устройствах.
• Самостоятельное обслуживание: Организации используют эти инструменты для создания интерактивных информативных панелей для получения действенных выводов. Это позволяет бизнес-пользователям, таким как торговые представители, менеджеры по персоналу, маркетологи и другие члены команды, не связанные с данными, принимать решения на основе соответствующих бизнес-данных.
• Расширенная аналитика: Многие аналитические платформы включают в себя расширенные функции, иногда называемые расширенной аналитикой, для лучшего понимания данных бизнеса даже без поддержки ИТ. Это может включать возможности предиктивного анализа, а также обнаружение данных, которое включает интеллектуальные предложения для визуализации данных и предложения, основанные на машинном обучении, для более глубокого понимания.

Замена старого или разнородного программного обеспечения: Предприятия могут заменить свои старые, устаревшие решения для хранения данных и инструменты отчетности и перейти на комплексное бизнес-облако в виде аналитической платформы. Однако миграция данных не является абсолютно необходимой для развертывания аналитического решения, поскольку у предприятий может не хватить времени или ресурсов для этого. Поэтому следует отметить, что эти платформы обеспечивают возможность интеграции с целым рядом решений, таких как планирование ресурсов предприятия (ERP) и программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

Повышение производительности: Прошли те времена, когда приходилось разбираться в десятках, а то и сотнях систем и прибегать к огромной поддержке со стороны ИТ-отдела. С аналитическими платформами (особенно с возможностями самообслуживания и такими функциями, как поиск на обычном языке) любой человек, ищущий данные и их анализ, включая рядовых бизнес-пользователей, может получить представление о своих данных.

Экономия времени (автоматизация): Для большинства аналитических платформ пользователям больше не требуется знание языков запросов. Вместо этого такие функции, как обнаружение данных и анализ первопричин, позволяют пользователям автоматически получать предупреждения и представления о своих данных и получать уведомления, если данные изменились каким-либо значимым образом.

Сокращение количества ошибок: Хотя отдельные инструменты подготовки данных могут быть подходящим решением для компаний с особенно сложными данными, аналитические платформы предоставляют пользователям возможность обрабатывать и подготавливать свои данные с помощью таких методов, как сопоставление и удаление дублей.

Объединение данных: В нашу эпоху, основанную на данных, практически каждая программа и устройство, которыми располагает предприятие, производят огромное количество информации. Чтобы наилучшим образом понять эти разнообразные данные, часто необходимо их объединить с помощью таких методов, как соединение данных, что позволяет пользователям объединить информацию из нескольких источников в функционирующий набор сведений.

Улучшение процессов: Без аналитической платформы, используемой во всех сферах бизнеса, процессы могут быть медленными и неэффективными, поскольку заинтересованные стороны ищут информацию из разрозненных источников и запрашивают данные у разных людей. Аналитические платформы могут помочь бизнес-пользователям легко получить доступ к данным и анализу данных и поделиться ими с внутренними и внешними заинтересованными сторонами.

У аналитических платформ могут быть как внутренние, так и внешние пользователи. Внутренние пользователи:

• Аналитики данных и специалисты по исследованию данных: Эти сотрудники обычно являются опытными пользователями аналитических инструментов, создавая сложные запросы внутри платформ для более глубокого понимания важных для бизнеса данных. На эти команды также может быть возложена задача создания информационных панелей для самостоятельной работы с ними, чтобы распространять их среди других команд.
• Отделы продаж: Отделы продаж используют как аналитические инструменты , так и встроенные аналитические решения для получения информации о перспективных клиентах, результатах продаж, прогнозировании продаж, а также для многих других целей. Использование инструментов аналитики в отделах продаж может помочь компаниям оптимизировать процессы продаж и повлиять на доходы.
• Маркетинговый отдел: Маркетинговые команды часто проводят различные типы кампаний, включая маркетинг по электронной почте, цифровую рекламу или даже традиционные рекламные кампании. Инструменты аналитики позволяют маркетинговым командам отслеживать эффективность этих кампаний в одном месте.
• Финансовый отдел: Финансовые команды используют аналитическое программное обеспечение для получения информации и понимания факторов, которые влияют на итоговые показатели организации. Интегрируя финансовые данные с данными о продажах, маркетинге и других операциях, бухгалтерские и финансовые команды получают полезные сведения, которые, возможно, не были бы обнаружены при использовании традиционных инструментов.
• Операционные команды и команды цепочки поставок: Аналитические решения часто используют ERP-систему компании в качестве источника данных. Эти приложения отслеживают все — от бухгалтерского учета до цепочки поставок и распределения; вводя данные цепочки поставок в аналитическую платформу, менеджеры цепочки поставок могут оптимизировать ряд процессов для экономии времени и ресурсов.

• Консультанты: Предприятия, особенно крупные, не всегда понимают широту и глубину своих данных и, возможно, даже не знают, с чего начать. Внешний консультант, владеющий мощной аналитической платформой, может помочь предприятиям лучше понять свои данные и, как следствие, принять более обоснованные бизнес-решения.
• Пользователи могут обратиться к партнерам по BI-консалтингу, чтобы те помогли определить наиболее важные аналитические данные, которые необходимо собрать для достижения общего успеха компании. После соответствующей консультации эти агентства могут предложить помощь в настройке или выборе BI-инструментов. Некоторые из этих агентств могут помочь компаниям со всем процессом BI, начиная с полного анализа данных и заканчивая формированием процессов или протоколов, связанных со сбором данных. Для пользователей, которые никогда раньше не занимались анализом данных, или для тех, кто хочет оптимизировать отчетность своей компании, отношения с такими консультантами могут оказаться чрезвычайно полезными.
• Партнеры: Партнерские отношения между компаниями часто предполагают обмен данными и межкорпоративное сотрудничество. В результате централизованное хранилище данных, позволяющее управлять данными, выполнять запросы и анализировать данные, может стать важным инструментом для совместного успеха этих компаний, предоставляя им возможность взглянуть на свои данные со стороны.

Альтернативы систем аналитики могут частично заменить этот тип программного обеспечения:

• Программное обеспечение для маркетинговой аналитики: Предприятиям, которые ищут инструменты, ориентированные на маркетинговые сценарии использования и маркетинговые данные (например, связанные с таргетированием перспектив), следует обратить внимание на решения для маркетинговой аналитики, которые специально созданы для этого.
• Программное обеспечение для анализа продаж: Хотя данные о продажах, такие как прогнозы доходов и закрытые сделки, могут быть импортированы и проанализированы в аналитических платформах общего назначения, платформы для анализа продаж могут обеспечить более детальный анализ данных, связанных с продажами, и могут иметь лучшую интеграцию с инструментами продаж, такими как CRM.
• Программное обеспечение для анализа журналов: Если компания хочет сосредоточиться на анализе данных журналов приложений и систем, ей может быть полезно программное обеспечение для анализа журналов, которое позволяет документировать файлы журналов приложений для записей и аналитики.
• Программное обеспечение для прогнозной аналитики: аналитические платформы широкого назначения позволяют предприятиям проводить различные формы анализа, такие как предписывающий, описательный и прогнозный. Поскольку аналитические платформы позволяют проводить эти различные виды анализа, они могут не предоставлять наиболее надежные функции для какого-либо одного типа. Поэтому компании, которые сосредоточены на изучении своих прошлых и настоящих данных для прогнозирования будущих результатов, могут использовать программное обеспечение для предиктивной аналитики для более точного решения.
• Программное обеспечение для анализа текста: Аналитические платформы ориентированы на структурированные или числовые данные, позволяя пользователям углубляться и копаться в цифрах для обоснования бизнес-решений. Если пользователь хочет сосредоточиться на неструктурированных или текстовых данных, лучше всего подойдут решения для анализа текста. Эти инструменты помогают пользователям быстро понять и извлечь анализ настроений, ключевые фразы, темы и другие сведения из неструктурированных текстовых данных.
• Программное обеспечение для визуализации данных: Инструменты визуализации данных могут стать отличным началом для компаний, которые стремятся лучше понять свои данные. Программное обеспечение для визуализации данных с такими возможностями, как приборные панели и отчеты, часто быстро и легко настраивается и зачастую стоит дешевле, чем более надежные аналитические платформы.

Однако важно понимать ограничения данных систем. Решения для визуализации данных делают то, что написано на коробке: визуализацию. Они не предоставляют пользователю комплексное аналитическое решение от подготовки данных до их осмысления, а также не обеспечивают значительных возможностей управления данными.

В число сопутствующих решений, которые можно использовать вместе с аналитическими платформами, входят:

• Встроенное программное обеспечение для бизнес-аналитики: Аналитические системы — это отдельные платформы, которые помогают компаниям анализировать данные. Компании, которые хотят встроить аналитические возможности в приложения, будь то для внутреннего или внешнего использования, могут использовать встроенное программное обеспечение BI для достижения этой цели.
• Программное обеспечение для работы с базами данных: Существует множество решений для хранения, организации и обмена большими объемами данных для последующего доступа и анализа с помощью аналитических инструментов. Программное обеспечение для баз данных включает в себя все: от программного обеспечения для работы с большими данными до традиционных реляционных баз данных на основе таблиц. Предприятиям следует изучать и внедрять те инструменты баз данных, которые наиболее целесообразно использовать для конкретных типов данных или аналитических потребностей.

При рассмотрении аналитического решения пользователи должны изучить, какие из этих баз данных могут интегрироваться с существующим инструментом, чтобы сделать наиболее логичный выбор продукта для конкретной ситуации. Аналитические продукты будут малоэффективны без одной или нескольких баз данных компании, из которых можно будет извлечь данные, когда это необходимо.

Конфигурация: Аналитические решения могут иметь высокотехничный процесс настройки, который может потребовать знаний в области ИТ или разработки. При попытке внедрить одну из таких платформ без штатного специалиста по анализу данных или ИТ-специалиста пользователи могут столкнуться с трудностями при запуске технологии, ее интеграции с соответствующими решениями и создании запросов для сбора данных. Это может означать значительную потерю ресурсов и невозможность использовать инструмент по назначению. Пользователи могут обратиться к поставщикам BI-консалтинга за помощью в настройке программы или, в некоторых случаях, за помощью в создании всей BI-отчетности.

Чрезмерная зависимость: Слишком большое внимание к данным и аналитике также может быть проблематичным. Решения, основанные на данных, являются ключевыми для успеха бизнеса, но решения, основанные только на данных, игнорируют различные мнения внутри и вне организации. Успешные компании сочетают строгую аналитику с анекдотическими рассказами и вдумчивыми беседами об успехе бизнеса и его составляющих.

Интеграции: Если аналитический инструмент не полностью интегрируется с существующим программным обеспечением, становится сложно получить полное представление об операционной эффективности бизнеса. Аналогичным образом, если при интеграции возникает ошибка связи или другая проблема во время запроса данных, это приводит к получению неверных или неполных данных. Пользователи должны следить за этими соединениями и любыми потенциальными проблемами производительности во всем программном стеке, чтобы обеспечить обработку и отображение на приборных панелях правильной, полной и актуальной информации.

Безопасность данных: Компании должны рассмотреть варианты безопасности, чтобы гарантировать, что правильные пользователи видят правильные данные, и гарантировать строгую безопасность данных. Эффективные аналитические решения должны предлагать опции безопасности, позволяющие администраторам назначать проверенным пользователям различные уровни доступа к платформе в зависимости от их допуска или уровня должности.

Если компания только начинает свою деятельность и хочет приобрести первую систему аналитики, или, возможно, организации необходимо обновить устаревшую систему — где бы ни находился бизнес в процессе покупки, pickTech может помочь выбрать лучший вариант системы для вашего бизнеса.

Особые болевые точки бизнеса могут быть связаны со всей ручной работой, которую необходимо выполнять. Если компания накопила большой объем данных, необходимо искать решение, которое может расти вместе с организацией. Пользователи должны подумать о всех сложностях и записать их; они должны быть использованы для создания контрольного списка критериев. Кроме того, покупатель должен определить количество сотрудников, которым потребуется использовать данное программное обеспечение, поскольку от этого зависит количество лицензий, которые он, скорее всего, приобретет.

Целостный обзор бизнеса и выявление болевых точек может помочь команде создать контрольный список критериев. Контрольный список служит подробным руководством, включающим как необходимые, так и дополнительные особенности, в том числе бюджет, функции, количество пользователей, интеграции, требования к безопасности, облачные или локальные решения и многое другое.

В зависимости от масштабов развертывания может оказаться полезным подготовить RFI — одностраничный список с несколькими пунктами, описывающий, что требуется от аналитической платформы.

• Повышение доступности данных

Бизнес-данные больше не хранятся в изолированных хранилищах. С помощью аналитических систем все больше пользователей в компании могут находить, получать доступ и анализировать эти данные. Кроме того, инструменты искусственного интеллекта (ИИ), такие как программное обеспечение для обработки естественного языка (NLP), облегчают поиск данных и делают его более мощным, обеспечивая более точные результаты.

При том объеме данных, который сегодня доступен предприятиям, внедрение аналитического программного обеспечения практически необходимо, чтобы лучше понимать эти данные и действовать в соответствии с ними. Внедрение аналитического программного обеспечения стало важной инициативой для компаний, переживающих процесс цифровой трансформации, поскольку эти инструменты обеспечивают более глубокое понимание данных организации. Компании используют эти решения для осмысления больших массивов данных, собранных из различных источников.

• Переход от локальных систем к облачным

Переход от локальной аналитики данных к облачной происходит уже несколько лет, и все больше компаний переносят свои данные и все с ними связанное в облако. Это происходит по разным причинам, например, из-за времени получения результатов. Отказ от локальной инфраструктуры помог многим компаниям обеспечить работу с данными в любом месте, где есть доступ к облаку — везде, где есть доступ в Интернет. Однако не все пользователи данных имеют возможность работать в облаке по ряду причин, включая безопасность данных и проблемы, связанные с задержкой. В таких отраслях, как здравоохранение, строгие правила требуют обеспечения безопасности данных. Хотя обеспечить такую безопасность можно и в облаке, сделать это может быть сложнее.

• Интеллектуальный ИИ

Исторически сложилось так, что для запроса данных в аналитическом решении пользователям необходимо было владеть языком запросов, например SQL. С появлением простых интерфейсов пользователи находят нужные им данные и сведения, используя интуитивно понятный язык. Интуитивно понятные методы запроса данных означают возможность доступа к данным компании и их осмысления для более широкой пользовательской базы.

• Машинное обучение

ИИ быстро становится перспективной функцией аналитических решений на протяжении всего пути данных — от получения до осмысления. Аналитические платформы быстро становятся все более мощными — от подготовки данных с помощью ИИ до интеллектуального анализа, когда платформа предлагает конечному пользователю визуализацию. Машинное обучение помогает конечным пользователям обнаружить скрытые инсайты, позволяя им придать смысл данным и помочь им понять, что они видят.