Почему BI
Недавно получил сертификат по итогам обучения программному продукту Power BI и захотелось оформить мысли по поводу инструментов бизнес-анализа (пусть сумбурно, но быстро).
Мой интерес к бизнес-анализу тянется с 2006-2007 года, когда впервые столкнулся с приложениями подобного типа на базе OLAP-кубов - эдакая сводная таблица, которая берет данные не из вашего “экселя”, а из базы данных да еще и в режиме реального времени.
Постепенно оказалось, что мало понять - где брать данные, как их обработать, но еще и важно их соответствующим образом представить. Что это будет таблица? график? диаграмма? а какая? а наглядно ли? а не мало ли данных?
Уверен. что с подобными проблемами сталкивались многие на своей работе - вне зависимости от функционала:
По мере увеличения емкости жестких дисков и скорости интернет-соединения мы столкнулись с тем, что работаем со все большим количеством информации, не успеваем ее обработать, обдумать, ответить.
Другая проблема, что в этих условиях очень сложно сохранить фокус на главном, когда каждые пять минут появляются новые вводные, все говорят о пресловутой многозадачности,
Третья проблема (даже скорее, потребность) - выявление связей между разными данными, выявление логики в потоке информации
Для бизнеса ответом на совокупность этих проблем стали концепции типа системы сбалансированных показателей (BSC), подхода, когда ключевые блоки деятельности организации собираются в систему взаимосвязей (в части клиентского среза, финансов, бизнес-процессов и развития). это позволило увидеть тот самый ориентир, которого не доставало многим бизнесам, и сформулировать тот самый фокус - как для первых лиц, так и для руководителей подразделений. Для каждого появлялся набор показателей, который позволял понимать ситуацию и направления ее развития. Именно здесь впервые распространились панели управления (dashboards) - именно как инструменты управления бизнесом.
Так вот возвращаясь к BI. Это класс инструментов, которые позволяют:
- взять из системы, где работает компания, определенную информацию (из базы данных, из интернет-аналитики, из данных опросов клиентов и проча, и прочая….)
- обработать ее
- представить в наглядном виде
- собрать в набор показателей, важных для конкретной позиции в компании
- выводить на экран любого устройства в режиме онлайн в виде dashboard
в итоге в потоке информации руководитель может увидеть главное, причем в очищенном, упорядоченном и актуальном виде.
Вот достижение этой задачи и есть функционал бизнес-аналитики и соответствующих программ. Как вы понимаете, это деятельность на стыке предметной области и информационной технологии (необходимо понимать, какую информацию и откуда брать, как обеспечивать актуальность - здесь важен компромисс между стоимостью и скоростью получения информации, как объединять разнородные данные, как избегать дублирования информации, как отсекать важное от неважного и т.д.).
Когда я захотел написать здесь про BI - решил принципиально обойтись без графиков / картинок / заимствованных из интернета или из руководств к ПО. Это именно попытка поделиться ощущениями и может быть подсказать направление для поиска ваших проблем, если вы чувствуете в себе отклик, или просто слышали какие-то названия
Инструменты
Если начать присматриваться к наиболее распространенным решениям, то вы быстро узнаете о так называемой “большой тройке” - Power BI (от Microsoft), Tableau, Qlick. Каждый из продуктов имеет свои уникальные преимущества и распространен в корпоративной среде.
Я, как человек только интересующийся вопросом, остановился на наиболее доступном варианте - Power BI (при этом честно ознакомился с бесплатным обучающим материалом также и по Tableau. Почему я сделал такой выбор? Ответ - состоит из 3 частей: 1) это продукт абсолютно бесплатный для личного использования, 2) это продукт, который имеет очень тесную связь с Excel и ее надстройками для анализа и обработки данных. 3) в вакансиях маркетологов и аналитиков все чаще встречается именно этот продукт
Только я более-менее погрузился в тему Power BI и оценил его удобство, бесплатность и возможность в полной мере использовать встроенные в excel инструменты подготовки данных и их анализа - Power Query и Power Pivot, как пришло время изучать новое (сейчас политика иностранных компаний резко изменилась для пользователей из нашей страны, что делает лично для меня затруднительным если не невозможным самостоятельное использование данных инструментов).
И тут возникло откровение: решения есть, и их немало. Начиная от иностранных и до российских, от бесплатных до больших коммерческих платформ. Я только приступил к постижению этого многообразия поэтому упомяну о тех, которые начал сам тестировать:
- google data studio (ну это лично для меня новое - вообще, очень распространенный инструмент)
- Yandex Datalens
- 1C Аналитика (название говорит само за себя, с чистого листа мне как частному лицу начать не так-то просто, но для компаний-пользователей 1С - это может стать достаточно доступным, очень функциональным и логичным решением в части BI.
Кроме этого есть еще большое количество программ - есть даже регулярное проводимое прекрасное исследование на эту тему от Сергея Громова (https://russianbi.ru/), если вы или ваши IT-директора настроены серьезно в части BI - это информация, необходимая к рассмотрению.
Это очень обнадеживающая информация, потому что именно среди существенного количества различных платформ может вырасти на базе конкуренции нечто реально неплохое на международном уровне.
Было бы корректно здесь просто упомянуть те источники, под влиянием которых я нахожусь на сегодня:
https://biconsult.ru/ - питерская компания, которая внедряет различные решения в сфере BI (упомянутый Сергей Громов как раз руководитель этой компании)
https://datayoga.ru/ - это даже не школа, а некое пространство, где можно получить информацию о различных BI продуктах (в том числе на бесплатной основе). Качество подачи и дизайн вызывают огромное уважение
https://alexkolokolov.com/ - Алексей Колоколов, активно развивает бизнес в части популяризации BI систем (начиная от excel и далее)
https://www.litres.ru/nikita-sergeev/analitika-i-data-science-dlya-ne-analitikov-i-dazhe-100-gum/ - книга Никиты Сергеева, у которого я собственно и прошел курс на Udemy
(ни одна ссылка не носит здесь рекламного характера ;-)
Практика
Мне это направление очень интересно, уже есть минимальныq опыт в части использования Excel и Power BI, сейчас погружаюсь больше в Google Data Studio и Yandex DataLens, но не в инструментах дело. Главное, что есть разноплановый опыт в разных отраслях и разном функционале, который позволяет найти возможности для обобщения и найти простые решения для представления информации.
Поэтому, если у вас внедрение системы BI стоит на повестке и вы не понимаете, как подступиться к этому вопросу - обращайтесь, постараюсь помочь.
#BI #аналитика #экономика