Обзор бизнес-аналитики

Большинство компаний ежедневно собирают огромные объемы бизнес-данных, поступающих из программного обеспечения для планирования ресурсов предприятия (ERP), платформы электронной коммерции, цепочки поставок и многих других внутренних и внешних источников. Чтобы превратить эти данные в ценную информацию, им необходима современная система бизнес-аналитики (BI), которая легко интегрируется с различными источниками данных, обеспечивая доступ к данным и их анализ в реальном времени.

Бизнес-аналитика — это как упорядоченный процесс, так и набор инструментов, которые преобразуют необработанные данные в четкие и действенные рекомендации для принятия решений на основе данных. Современная бизнес-аналитика позволяет получать эти аналитические данные быстрее и с большей гибкостью, что позволяет пользователям самостоятельно анализировать данные и отвечать на вопросы, не дожидаясь ИТ-специалистов.

Определение бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика — это процессы и инструменты, используемые организациями для анализа бизнес-данных, превращения их в ценную информацию и для того, чтобы помочь всем принимать более обоснованные решения и достигать KPI. Бизнес-аналитика работает путем сбора, очистки, интеграции, хранения и анализа данных, а затем представления аналитических данных с помощью информационных панелей, отчетов и визуализаций, которые могут быть общими для всей компании. Команды используют эти сведения для мониторинга эффективности и выявления тенденций, а организации используют их для принятия решений, оптимизации процессов и улучшения бизнес-результатов.

Также называемая системой поддержки принятия решений (DSS), бизнес-аналитика иногда называется "описательной аналитикой", поскольку она описывает, как сегодня работает бизнес и как он выполнялся в прошлом. Он отвечает на такие вопросы, как «Что произошло?» и «Что нужно изменить?»— но не может понять, почему что-то произошло или что может произойти дальше.

Аспекты бизнес-аналитики: business intelligence и business analytics

Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика часто используются взаимозаменяемо, поскольку они используют одни и те же цели и инструменты. Вместо того, чтобы рисовать жесткие линии между ними, подумайте об этом следующим образом:

• Бизнес-аналитика фокусируется на том, что произошло в прошлом и что происходит сейчас (описательная аналитика).
• Бизнес-аналитика глубже разбирается в том, почему и что может произойти дальше (прогнозная аналитика).

Бизнес-аналитика предоставляет фундаментальное представление о бизнесе, помогая командам понять текущую и историческую эффективность. Бизнес-аналитика строится на этом фундаменте, изучая базовые драйверы, выявляя закономерности и применяя методы прогнозирования для прогнозирования будущих результатов и рекомендаций действий. На практике они работают вместе как континуум, начиная от описательной аналитики и заканчивая диагностикой, прогнозированием и предписывающим анализом.

Более важным, чем применение метки, является наличие у организаций нужных инструментов для ответа на бизнес-вопросы, решения проблемы и достижения целей. Именно поэтому многие крупные поставщики программного обеспечения теперь объединяют возможности бизнес-аналитики и бизнес-аналитики на единой платформе данных. Такой подход дает командам все необходимое в одном месте и делает различие между терминами менее актуальными.

Как работает бизнес-аналитика (шаг за шагом)

Процесс бизнес-аналитики включает шесть основных шагов для сбора, анализа и обработки бизнес-данных, а затем предоставления полезных сведений.

1. Сбор: сбор данных из операционных систем, приложений и внешних источников для сбора необработанной информации, необходимой для анализа.
2. Очистка и интеграция: подготовка данных путем исправления ошибок, стандартизации форматов и объединения нескольких источников в единый достоверный набор данных.
3. Хранение: организация и ведение подготовленных данных в центральном репозитории, таком как хранилище данных или облачная платформа, поэтому они надежны и легко доступны.
4. Анализ: применение аналитических методов для выявления закономерностей, тенденций и аналитических данных, поддерживающих принятие решений.
5. Визуализация и совместное использование: представление аналитической информации с помощью инструментальных панелей, отчетов и визуализаций, которые делают результаты понятными и понятными для заинтересованных лиц.
6. Действуйте! Используйте аналитику для принятия решений, оптимизации процессов и достижения измеримых бизнес-результатов.

Главные преимущества бизнес-аналитики

Успешная программа бизнес-аналитики проливает свет на способы увеличения прибыли и производительности, выявления проблем, оптимизации операций и многого другого. Вот лишь некоторые из многочисленных преимуществ бизнес-аналитики:

Принятие решений

• Получение поддержки для принятия решений на основе фактов. Инструменты бизнес-аналитики помогают руководителям, менеджерам и сотрудникам получать информацию, релевантную для их ролей и сфер ответственности, и использовать их для принятия решений на основе фактов, а не догадок.
• Получение и поддержание конкурентных преимуществ. Своевременная бизнес-аналитика позволяет организациям быстро выявлять новые тенденции и возможности и действовать на их основе. Они также могут оценить свои собственные возможности, сильные и слабые стороны по сравнению с конкурентами и использовать эту информацию в своих интересах.

Мониторинг KPI

• Измерение и отслеживание эффективности. Инструментальные панели упрощают мониторинг KPI бизнес-аналитики, отслеживание хода выполнения по целям и установку предупреждений, чтобы знать, где и когда следует сфокусировать инициативы по улучшению.
• Определение и определение эталонов. Решения бизнес-аналитики позволяют организациям сравнивать свои процессы и показатели эффективности с отраслевыми стандартами, определять, где требуются улучшения, устанавливать значимые эталоны и отслеживать прогресс в достижении целей.

Эффективность

• Выявление проблем для их решения. Бизнес-аналитика позволяет пользователям выявлять потенциальные бизнес-проблемы, такие как узкие места производства или распределения, возрастающие тенденции оттока клиентов, рост затрат на рабочую силу и многое другое, прежде чем они причинят финансовый ущерб.
• Повышение эффективности работы. Системы бизнес-аналитики позволяют всем тратить меньше времени на поиск информации, анализ данных и создание отчетов. Они также могут определить области перекрытия, дублирования или неэффективности в разных отделах или филиалах для оптимизации операций.
• Сделайте данные и отчеты доступными для всех. Программное обеспечение бизнес-аналитики предлагает интуитивно понятные интерфейсы, отчеты с поддержкой перетаскивания и ролевые информационные панели, которые члены команды могут использовать самостоятельно, без необходимости написания кода или других технических навыков.

Понимать и знать своего клиента

• Улучшите опыт клиентов и сотрудников. Пользователи бизнес-аналитики могут извлекать данные для выявления закономерностей в поведении клиентов и сотрудников, анализировать обратную связь и использовать аналитику для адаптации и улучшения клиентского опыта.

Рентабельность

• Увеличение выручки и прибыльности. В конечном счете, данные бизнес-аналитики позволяют лучше понять, где существуют риски и возможности, чтобы команды могли вносить рентабельные корректировки.

Ключевые компоненты системы BI

Система бизнес-аналитики объединяет несколько взаимосвязанных компонентов, которые подготавливают, структурируют и централизуют данные, преобразуя их в значимую полезную информацию, которая может помочь системам ИИ работать эффективнее. В системе бизнес-информации и аналитики существует множество различных компонентов. Вот некоторые из наиболее распространенных:

Отчетность BI

Отчетность бизнес-аналитики, представляющая данные и аналитические данные конечным пользователям простым для понимания и принятия мер, имеет основополагающее значение для каждой компании. В отчетах используются сводки и визуальные элементы, такие как диаграммы и графики, для отображения тенденций пользователей во времени, связей между переменными и т. д. Они также являются интерактивными, поэтому пользователи могут выполнять срезы таблиц или углубляться в данные по мере необходимости. Отчеты могут быть автоматизированы и отправлены по стандартному, заранее заданному графику или оперативно и генерироваться в режиме реального времени.

Запросы

Инструменты запросов позволяют пользователям задавать бизнес-вопросы и получать ответы с помощью интуитивно понятных интерфейсов. С помощью современных инструментов запросов отправка запроса может быть такой же простой, как вопрос, задаваемый Google (или даже Siri), например: "Где происходят задержки отгрузки?", «Достигнуты ли целевые показатели квартальных продаж?», и «Сколько виджетов было продано вчера?»

Информационные панели BI

Инструментальные панели являются одним из самых популярных инструментов бизнес-аналитики. Они используют постоянно обновляемые диаграммы, графики, таблицы и другие визуализации данных для отслеживания предварительно определенных KPI и других бизнес-показателей. Информационные панели бизнес-аналитики также предоставляют краткий обзор производительности практически в реальном времени. Менеджеры и сотрудники могут использовать интерактивные функции для настройки информации, которую требуется просмотреть, развернуть данные для дальнейшего анализа и поделиться результатами с другими стейкхолдерами.

Визуализация данных

Возможность визуализировать данные и видеть их в контексте — это одна из областей, в которой бизнес-аналитика действительно сияет. Диаграммы, графики, карты и другие визуальные форматы приводят данные к жизни таким образом, чтобы их можно было быстро и легко понять. Тенденции и выбросы более очевидны. Цвета и шаблоны рисуют картину журнала, лежащую в основе данных, так, как это никогда не удавалось сделать в столбцах и строках электронной таблицы. Визуализация данных используется во всей системе бизнес-информации и аналитики, в отчетах, в качестве ответов на запросы и на информационных панелях.

OLAP

Оперативная аналитическая обработка (OLAP) — это технология, обеспечивающая возможности обнаружения данных во многих системах бизнес-информации и аналитики. OLAP обеспечивает быстрый многомерный анализ огромных объемов информации, хранящейся в хранилище данных или другом центральном хранилище данных.

Подготовка данных

Подготовка данных включает компиляцию нескольких источников данных и, как правило, их подготовку к анализу данных. С помощью процесса извлечения, преобразования и загрузки (ETL) необработанные данные очищаются, классифицируются и загружаются в хранилище данных. Успешные системы бизнес-аналитики автоматизируют многие из этих процессов и позволяют настраивать измерения и показатели.

Хранилище данных

Хранилище данных содержит агрегированные данные из нескольких источников, которые были очищены и отформатированы для доступа к бизнес-аналитике и другим аналитическим инструментам.

Являясь интегрированной экосистемой, эти компоненты бизнес-аналитики не только оптимизируют анализ, но и расширяют извлечение ИИ за счет предоставления непротиворечивых, хорошо организованных данных, которые модели ИИ могут интерпретировать более точно и эффективно.

Примеры использования бизнес-аналитики

Современные инструменты бизнес-аналитики позволяют всем сотрудникам организации получать доступ к актуальным и историческим данным, анализировать их и действовать на их основе. Вот несколько примеров бизнес-информации и аналитики в различных бизнес-сферах:

• Бизнес-аналитика для маркетинга. Маркетологи могут использовать бизнес-аналитику для отслеживания результатов кампаний, таких как доля открытых рассылок по электронной почте, кликабельность и конверсию целевых страниц, а затем адаптировать будущие рекламные мероприятия для повышения их эффективности.
• Бизнес-аналитика для финансов. Финансовые отделы могут консолидировать финансовые данные и отслеживать денежные потоки, маржу, расходы, потоки доходов и многое другое в реальном времени. Они могут внимательно следить за прибыльностью и принимать решения, улучшающие итоговые показатели.
• Бизнес-аналитика для управления персоналом: отделы кадров могут использовать бизнес-аналитику для мониторинга таких показателей, как время и посещаемость, коэффициент производительности, текучесть и вовлеченность сотрудников. Они могут использовать бизнес-аналитику для принятия более взвешенных решений о приеме на работу, определения потребностей в обучении, оптимизации графиков работы персонала и многого другого.
• Бизнес-аналитика для операций. Операционные группы могут отслеживать выпуск продукции, производительность оборудования, время цикла и узкие места, чтобы повысить производительность и поддерживать стабильное качество.
• Бизнес-аналитика для цепочки поставок. Группы управления цепочкой поставок могут отслеживать уровни запасов, эффективность поставщиков, время выполнения заказов и задержки отгрузки, чтобы сократить перебои и повысить общую устойчивость.
• Бизнес-аналитика для использования продуктов. Группы по продуктам могут анализировать модели использования, освоение функций и поведение клиентов, чтобы уточнить дизайн продукта, определить приоритеты расширений и повысить удовлетворенность клиентов.

Традиционная и современная BI

Бизнес-аналитика существует уже более 30 лет. Традиционная бизнес-аналитика была инициирована ИТ-отделом, когда пользователи отправляли вопросы в ИТ-отдел, который давал ответы на бизнес-вопросы в виде статического отчета. При наличии последующих вопросов они повторно направлялись в отдел ИТ и обычно помещались в заднюю часть очереди.

Этот трудоемкий процесс был заменен современной бизнес-аналитикой, которая гораздо более интерактивна. «Современный» означает бизнес-аналитику, которая работает в облаке, обновляет данные в реальном времени, обеспечивает самообслуживание, встраивает аналитику непосредственно в приложения и потоки операций и использует ИИ для более быстрой и интеллектуальной аналитики.

Современные инструменты бизнес-аналитики с самообслуживанием позволяют бизнес-пользователям самостоятельно запрашивать данные, настраивать информационные панели, создавать отчеты и делиться своими выводами с любого веб-браузера или мобильного устройства — при минимальном участии ИТ-специалистов. В последнее время технологии ИИ и машинного обучения сделали этот процесс еще проще и быстрее за счет автоматизации многих процессов бизнес-аналитики, включая обнаружение данных, создание отчетов и визуализаций.

Все чаще компании выбирают облачные инструменты бизнес-аналитики, которые подключаются к большему числу источников данных и доступны круглосуточно из любой точки мира. И они выбирают решения, которые предлагают встроенную бизнес-аналитику, которая встроена непосредственно в рабочие процессы и процессы, чтобы пользователи могли принимать более взвешенные решения в нужный момент и в контексте.

Современные платформы бизнес-аналитики объединяют инструменты бизнес-аналитики, расширенной и прогнозной аналитики, а также инструменты планирования в едином облачном решении для аналитики. Они дополнены технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения, они могут быть встроены в любой процесс и демократизировать бизнес-аналитику, упрощая их использование для всех, а не только для ИТ-отделов и профессиональных аналитиков.

BI в сравнении с аналитикой данных и наукой о данных

Несмотря на то, что бизнес-аналитика, аналитика и анализ данных часто смешиваются, каждая функция служит своей цели:

• Бизнес-аналитика отвечает на вопросы «что произошло» и «что происходит сейчас», предоставляя командам четкое представление о производительности в реальном времени, чтобы они могли действовать быстро.
• Аналитика данных идет глубже, изучая закономерности, причины и отношения, чтобы организации понимали, почему и что может произойти дальше.
• Наука о данных идет еще дальше, используя расширенные статистические модели, машинное обучение и интеллектуальную автоматизацию для прогнозирования будущих результатов, моделирования сценариев и создания систем, которые могут действовать с минимальным вмешательством человека.

Подумайте о них так: если бы ваша организация была автомобилем в пути, бизнес-аналитика — это информационная панель, которая показывает вам текущую скорость, уровень топлива и предупреждающие огни; аналитика данных — это механик, который смотрит под капотом, чтобы выяснить, почему что-то происходит и как повысить производительность; а наука о данных — это инженер, проектирующий расширенные системы, которые прогнозируют, что будет нарушено, прежде чем это произойдет, и автоматизируют части вождения.

Вместе бизнес-аналитика, аналитика данных и наука о данных формируют континуум: бизнес-аналитика дает представление о том, что и что происходит сейчас, а аналитика — о том, «почему и что дальше», а наука о данных дает прогностическую силу «что делать».

Общие проблемы BI (и способы их предотвращения)

Даже лучшие инструменты бизнес-аналитики могут оказаться недостаточными, если некоторые фундаментальные проблемы не будут решены. Вот некоторые из наиболее распространенных проблем и как их избежать.

Низкое качество данных

Плохие данные приводят к недоверию, ошибкам и недостоверной информации. Предотвратите это, внедрив надежные процедуры проверки данных, очистки и владения, чтобы группы могли полагаться на используемую ими информацию.

Противоречивые определения KPI

Если команды по-разному определяют метрики, инструментальные панели и отчеты будут содержать конфликтующие журналы. Создайте глоссарий KPI с открытым доступом и убедитесь, что все используют одни и те же правила, формулы и источники данных.

Разрозненное хранение данных

Когда данные попадают в ловушку в отдельных системах, инструменты бизнес-аналитики не могут предоставить полную картину. Подключите основные источники данных, интегрируйте их в единую среду и обеспечьте регулярную синхронизацию.

Низкая адаптация пользователей

Бизнес-аналитика работает только в том случае, если люди фактически используют ее. Предложите адаптацию новых сотрудников, обучение на основе ролей и простые интерфейсы, которые помогут сотрудникам полагаться на бизнес-аналитику при принятии повседневных решений.

Разрывы в управлении

Без четкого управления доступ к данным, их использование и качество могут быстро завершиться. Определите, кому принадлежат данные, установите политики доступа и безопасности, регулярно проверяйте практики управления, чтобы поддерживать работоспособность среды бизнес-аналитики.

Часто задаваемые вопросы