Скорость поступления данных, их разнообразие и сложность постоянно увеличиваются. В течение 2023 года в мире было сгенерировано 120 зеттабайт данных. Для лучшего представления о масштабах этого объема можно использовать следующий пример: 1 зеттабайт представляет собой видео с разрешением 4K, длительностью в 63 миллиона лет!
В ответ на растущий объем информации аналитика перешла от простого отображения фактов и цифр к централизованным системам. BI-системы, или системы бизнес-аналитики, стали незаменимым инструментом для предотвращения потери бизнесом в информационном хаосе. Они обеспечивают возможность делать обоснованные выводы на основе данных, разрабатывать стратегии и принимать эффективные управленческие решения. BI-система (бизнес-аналитика, Business Intelligence) представляет собой комплекс методов, инструментов и технологий, направленных на сбор, обработку, анализ данных и их представление в форме, понятной для пользователя.
Задачи, решаемые в области бизнес-аналитики
Анализ данных предоставляет возможность провести мониторинг и корректировку оперативных целей, а также поддержать стратегическое развитие компании. Это помогает оценить эффективность развития различных направлений деятельности, разработать новые планы и сформировать уникальные конкурентные преимущества бизнеса. Вот несколько примеров задач, которые могут быть успешно решены с использованием бизнес-аналитики:
Анализ продаж BI позволяет выявить наиболее прибыльные продукты или услуги для компании, а также выявить тенденции и паттерны в спросе и продажах.
Улучшение процессов в области маркетинга
Изучение данных по результатам рекламных кампаний и маркетинговых мероприятий способствует выявлению наиболее успешных маркетинговых стратегий и эффективных каналов продвижения.
Управление запасами
Путем определения спроса на продукты или услуги вы можете оптимизировать управление запасами, выявив, какие товары необходимо иметь в запасе и в каком количестве.
Оптимизация производственных процессов
С использованием бизнес-аналитики можно выявить узкие места и проблемные зоны в производственных процессах. Анализ данных о времени выполнения операций позволяет понять, где возникают задержки или простои.
Управление формированием цен
Путем анализа цен конкурентов и оценки спроса на продукцию можно установить конкурентоспособные цены и повысить прибыльность компании.
BI-системы обеспечивают более быстрый анализ данных для специалистов из разных областей деятельности:
• Исследования и разработка (R&D) и информационные технологии (IT)
• Управление
• Операционная деятельность
• Закупки и поставки
• Финансы
• Кадровая служба (HR)
• Продажи и маркетинг
Система бизнес-аналитики полезна как для малого, так и для крупного бизнеса, но она особенно необходима для компаний, которые имеют дело с обширными объемами данных, действуют в условиях высокой конкуренции и обладают сложной структурой филиалов.
Принцип работы BI BI обеспечивает доступ бизнес-пользователей к историческим и текущим данным из различных источников, внутренних и внешних, включая:
• Базы данных (MySQL, PostgreSQL, ClickHouse, GreenPlum)
• Табличные файлы в форматах Excel, XML, PDF и другие
• CRM-системы: Битрикс24, amoCRM, Salesforce, Мегаплан, SAP и прочие
• ERP-системы: 1С: ERP, SAP, Галактика ERP, Парус и многие другие
• Маркетплейсы: Wildberries, Ozon, Сбермаркет, Яндекс Маркет
• Платформы для управления маркетинговыми кампаниями, социальными сетями, взаимодействием с СМИ и другими видами активности
• Инструменты интернет-аналитики, такие как Google Analytics и Яндекс Метрика
• Данные из внешних источников, таких как государственные статистические службы или открытые базы данных
Инструменты бизнес-аналитики собирают, структурируют и нормализуют полученные данные для создания дашбордов.
Дашборд представляет собой многофункциональную информационную панель, предоставляющую пользователю данные, организованные по различным логическим параметрам, в удобном и наглядном формате визуализации, таком как графики и диаграммы.
Процессы, поддерживаемые бизнес-аналитикой:
• Сбор, структурирование, актуализация и хранение разнородных данных в едином репозитории.
• Анализ данных, формирование стратегической и оперативной отчетности, визуализация.
• Нормализация и повышение качества данных, используемых компанией.
• Прогнозирование, моделирование гипотез, анализ трендов и выявление новых возможностей для развития бизнеса.
Инфраструктура BI-системы: ETL Системы ETL (Extract, Transform, Load) применяются для извлечения данных из различных источников, их преобразования и загрузки в хранилище данных.
• На этапе Extract данные произвольного качества загружаются из источников для последующей обработки.
• На этапе Transform данные преобразуются в нужный формат и структуру для дальнейшего использования. Процесс включает в себя актуализацию, мэппинг, удаление дубликатов, заполнение пропущенных значений и т. д.
• Load – выгрузка преобразованных данных в целевую систему с использованием коннекторов.
Хранилище данных
Корпоративное хранилище данных является основой системы бизнес-аналитики. Данные поступают в хранилище в консолидированной и нормализованной форме. DWH объединяет текущую и историческую информацию из разных источников в единую версию правды для построения на их основе бизнес-аналитики и аналитических отчетов.
Инструменты визуализации
Наборы отчетов, такие как графики, диаграммы, таблицы и другие визуальные представления данных, подбираются в зависимости от поставленных перед BI-системой задач.
Коннекторы
Это программные компоненты, которые обеспечивают возможность системы взаимодействовать с различными источниками данных, извлекая из них информацию. Они могут быть как встроенными в BI-систему, так и внешними. Например, для извлечения данных из 1С могут применяться коннекторы, такие как АТК BIView или Экстрактор данных 1С от Денвик.
Средства Data Mining
Эти программные инструменты применяются для глубокого анализа и извлечения ценных знаний из обширных объемов данных. Они позволяют обнаруживать скрытые паттерны, выявлять тенденции, создавать статистические модели и правила. Процессы машинного обучения также осуществляются на их основе. Обычно инструментарий Data Mining представлен языками программирования Python и R, а также может использовать продукты вроде Weka, Rapidminer, PolyAnalyst и др.
Инфраструктура
Это аппаратное и программное обеспечение, поддерживающее работу BI-решения. Все эти элементы взаимодействуют, обеспечивая эффективный анализ данных и предоставление высококачественных отчетов пользователям.
Преимущества использования BI-системы перед привычным Excel в том, что BI предоставляет более мощные и специализированные инструменты для сбора, обработки и визуализации данных, что обеспечивает более точный и всесторонний анализ данных, чем традиционные электронные таблицы.
BI предоставляет функционал для осуществления прогнозирования, моделирования и глубокого анализа данных. Сотрудники на всех уровнях организации могут принимать обоснованные решения, опираясь на точные отчеты, вместо предположений. Возможность моментального доступа к ключевым показателям в реальном времени обеспечивает оперативную реакцию на изменения, а анализ тенденций расширяет перспективы стратегического планирования.