В современном мире успех компании во многом зависит от того, насколько мы своевременно можем отреагировать на любые изменения, которые происходят как внутри компании, так и во внешнем мире. Это какие-то тенденции, изменение рынка, появление новых конкурентов, какие-то риски, контроль сроков поставки и сроков закупки оборудования, контроль хода всех работ, контроль документации и т д.
Первое что нужно - это информация, данные, которые мы сможем обработать и получить показатели, отражающее текущее состояние компании, состояние рынка, динамику, и на основании этих данных принять какое-либо решение. Анализ проблемы, который мы получаем исходя из полученных данных, разработка и принятие управляющего решения - это основные верхнеуровневые блоки.
Для аналитика в первую очередь необходимо получить информацию, правильно ее интерпретировать, проанализировать, обработать, выявить закономерности. Если динамика отрицательная, то продиагностировать проблему и построить прогноз. Сейчас без прогнозирования ни одно решение не принимается, необходимо понять, насколько сильно та или иная ситуация, которая происходит в компании или на рынке, повлияет на дальнейшее развитие. Далее сформулировать гипотезу и предложить решение. То есть аналитик проходит длинный путь от момента получения данных до представления решения.
Информация - ресурс для принятия управленческих решения.
Для того, чтобы качественно провести анализ, нужны не только данные компании, но и данные, которые приходят к нам извне. Это могут быть статистические данные, данные от других компаний, накопленный опыт и т д. И не всегда данные у нас готовы к тому, чтобы мы их взяли и сразу сложили в какую-то таблицу или график, сумели их проанализировать, технически сразу обработать, свести весь объём во что-то единое, привести к единому формату, чтобы получить на выходе какие-то результаты.
Данные, которые доступны менеджерам и аналитикам непосредственно из корпоративных систем, не унифицированы, разрознены, и в общем случае не готовы для анализа.
Возникает потребность в информационных системах аналитического анализа данных, способных превратить данные корпоративных систем и данные из внешних источников в полезные для бизнеса информацию и знания, используемые в управлении, на основе которых можно принимать решение.
Business Intelligence – это процесс сбора, обработки и анализа данных с целью получения информации, необходимой для принятия стратегических решений в организации, а также инструменты – процессы, технологии, методы и средства извлечения и представления данных.
BI – совокупность технологий, программного обеспечения и практик, направленных на достижение целей бизнеса путем наилучшего использования имеющихся данных.
Цель BI – использовать большое количество данных, заостряя внимание лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия решений.
BI наиболее эффективен, когда он объединяет данные, полученные из рынка, на котором работает компания (внешние данные), с данными из источников внутри компании. В сочетании внешние и внутренние данные дают полную картину бизнеса, которую не получить из простого набора данных.
BI-аналитика помогает компаниям понять рынок, выявить тенденции и прогнозировать будущие события.
B BI вся отчетность строится таким образом, чтобы, открыв дашборд, заинтересованное лицо могло увидеть сразу ключевую цифру, ключевые данные. И наиболее эффективно это происходит в тот момент, когда мы объединяем внешние и внутренние данные.
Если мы отслеживаем с вами ежедневно, например, ход выполнения работ на стройке, то мы можем вполне ориентироваться только на информацию, которая содержится в наших системах, но если мы хотим принять какое-то стратегическое решение, как дальше будет развиваться компания, какой рынок нам нужен, что выводить в продажу, какие услуги будут востребованы, тогда нам нужно использовать не только свои данные по развитию компании, но и знать тенденции рынка, чтобы совместить данные и построить прогноз, и уже на основании этого прогноза развиваться.
Инструменты BI – это информационные системы, которые позволяют пользователю видеть и использовать большое количество сложных данных. Знания, основанные на данных (data based knowledge) получаются из данных с использованием инструментов BI и процесса создания и ведения хранилища данных (data warehousing).
Процесс обработки данных можно представить этапами. Сначала мы получаем информацию – кто делал, что делал, когда и где. Путем ответа на вопрос «как это делается» мы получаем знания. Отвечая на вопрос «зачем» - мы получаем опыт.
Данные могут быть абсолютно любого формата. Например, это могут быть какие-то выгрузки, которые мы получаем из хранилищ данных, это могут быть обычные файлы Excel, это могут быть какие-то данные из интернета, или из других источников. Всё это объединяется внутри системы, происходит обработка, и формируется продукт.
Есть небольшая путаница в понятиях BI-аналитик и бизнес-аналитик. Бизнес аналитик - это не аналитик данных, это немного другая функция, а сейчас мы говорим про BI-аналитика как именно аналитика данных, то есть про человека, который непосредственно производит обработку всей информации, может структурировать данные и правильно ими управлять.
BI-системы – это аналитические системы, которые объединяют данные из различных источников информации, обрабатывают их и предоставляют удобный интерфейс для всестороннего изучения и оценки полученных сведений. BI-системы – это единый прозрачный источник данных о бизнесе компании для ее руководства.
Особенности BI-аналитики:
🟣 Комплексный подход
BI-аналитика объединяет в себе сбор, обработку, анализ и визуализацию данных, в то время как другие виды анализа, как правило, фокусируются лишь на отдельных этапах.
🟣 Ориентация на бизнес-цели
BI-аналитика направлена на решение конкретных бизнес-задач и поддержку принятия управленческих решений, в отличие от академического или научного анализа.
🟣 Использование современных технологий
BI-аналитика активно использует новейшие технологии, такие как машинное обучение, искусственный интеллект, Big Data, что позволяет получать более глубокие и точные аналитические выводы.
🟣 Визуализация данных
BI-аналитика предполагает создание интуитивно понятных дашбордов и отчетов, что значительно упрощает восприятие и анализ информации.
🟣 Оперативность
BI-аналитика обеспечивает доступ к актуальным данным в режиме реального времени, в отличие от традиционной отчетности, которая, как правило, основана на ретроспективных данных.
Продолжение следует.
Магистратура ВИШ МИФИ готовит специалистов в области цифровой трансформации жизни, цифровой трансформации экономики, цифровой трансформации технологии и индустрии.