Огляд бізнес-аналітики

Більшість компаній щодня збирають величезний обсяг бізнес-даних — що витікає зі свого програмного забезпечення для планування ресурсів підприємства (ERP), платформи електронної комерції, ланцюжка поставок та багатьох інших внутрішніх і зовнішніх джерел. Щоб перетворити ці дані на дієві аналітичні дані, їм потрібна сучасна система бізнес-аналітики (BI), яка безперешкодно інтегрується з різними джерелами даних, забезпечуючи доступ до даних і аналіз у реальному часі.

Бізнес-аналітика є одночасно дисциплінованим процесом і набором інструментів, які перетворюють необроблені дані в чіткі, дієві вказівки для прийняття рішень на основі даних. Сучасна бізнес-аналітика надає ці аналітичні дані швидше та з набагато більшою гнучкістю, що надає користувачам можливість аналітики самообслуговування досліджувати дані та відповідати на запитання, не чекаючи на ІТ.

Визначення бізнес-аналітики

Бізнес-аналітика стосується процесів та інструментів, які організації використовують для аналізу своїх бізнес-даних, перетворення їх на дієві аналітичні дані та допомагають кожному приймати більш обґрунтовані рішення та досягати KPI. Бізнес-аналітика працює шляхом збору, очищення, інтеграції, зберігання та аналізу даних, а потім представлення аналітичних даних за допомогою інструментальних панелей, звітів і візуалізацій, якими можна поділитися в компанії. Групи використовують ці аналітичні дані для моніторингу продуктивності та ідентифікації тенденцій, а організації використовують їх для керування рішеннями, оптимізації процесів і покращення бізнес-результатів.

Також відома як система підтримки прийняття рішень (DSS), бізнес-аналітика іноді називається «описовою аналітикою», тому що вона описує, як бізнес працює сьогодні і як він виконувався в минулому. Відповідає на запитання на кшталт «Що сталося?» і «Що потрібно змінити?»— але це не впливає на те, чому щось сталося або що може статися далі.

Бізнес-аналітика проти бізнес-аналітики

Бізнес-аналітика та бізнес-аналітика часто використовуються взаємозамінно, оскільки вони поділяють багато однакових цілей та інструментів. Замість того, щоб малювати жорсткі лінії між ними, подумайте про це таким чином:

• Бізнес-аналітика зосереджена на тому, що відбувалося в минулому і що відбувається зараз (описова аналітика).
• Бізнес-аналітика заглиблюється в те, чому все відбувалося і що може статися далі (прогнозна аналітика).

Бізнес-аналітика забезпечує фундаментальне уявлення про бізнес, допомагаючи командам зрозуміти поточну та історичну продуктивність. Бізнес-аналітика базується на цьому фундаменті, досліджуючи базові чинники, визначаючи закономірності та застосовуючи методи прогнозування, щоб передбачити майбутні результати та рекомендувати дії. На практиці, вони працюють разом як континуум — від описового аналізу до діагностичного, прогнозного та рецептурного аналізу.

Важливішим за застосовувану етикетку є забезпечення того, щоб організації мали правильні інструменти для відповіді на свої бізнес-питання, вирішення поставленої під рукою проблеми та досягнення своїх цілей. Ось чому багато великих постачальників програмного забезпечення тепер поєднують можливості бізнес-аналітики та бізнес-аналітики на єдиній платформі даних. Цей підхід дає командам все необхідне в одному місці і робить відмінність між термінами менш актуальними.

Як працює бізнес-аналітика (покроково)

Процес бізнес-аналітики включає шість основних кроків для збору, аналізу та обробки бізнес-даних, а потім надання дієвих аналітичних даних.

1. Збір: Збирайте дані з операційних систем, застосунків і зовнішніх джерел, щоб зібрати необроблену інформацію, необхідну для аналізу.
2. Очистити та інтегрувати: Підготуйте дані, виправляючи помилки, стандартизуючи формати та поєднуючи кілька джерел в уніфікований надійний набір даних.
3. Зберігання: Організуйте та підтримуйте підготовлені дані в центральному сховищі, наприклад, сховищі даних або хмарній платформі, щоб вони були надійними та легкодоступними.
4. Аналізувати: застосовувати аналітичні методи для виявлення шаблонів, тенденцій та аналітичних даних, які підтримують прийняття рішень.
5. Візуалізуйте та діліться: представляйте аналітичні дані за допомогою інструментальних панелей, звітів та візуалізацій, які роблять результати перевірки зрозумілими та легкими для розуміння зацікавленими сторонами.
6. Дія. Використовуйте інформацію, щоб керувати рішеннями, оптимізувати процеси та керувати вимірюваними бізнес-результатами.

Основні переваги бізнес-аналітики

Успішна програма бізнес-аналітики висвітлює шляхи збільшення прибутку та продуктивності, виявлення проблем, оптимізації операцій тощо. Ось лише кілька з багатьох переваг бізнес-аналітики:

Прийняття рішення

• Отримайте підтримку для прийняття рішень на основі фактів. Інструменти бізнес-аналітики допомагають керівникам, менеджерам і працівникам розкрити інформацію, яка стосується їхніх ролей і сфер відповідальності, і використовувати їх для прийняття рішень на основі факту, а не здогадки.
• Отримуйте і підтримуйте конкурентні переваги. Завдяки своєчасній бізнес-аналітиці організації можуть швидко виявляти та діяти за новими тенденціями та можливостями. Вони також можуть оцінити власні можливості, сильні та слабкі сторони порівняно з конкурентами та використовувати цю інформацію у своїх інтересах.

Моніторинг KPI

• Виміряйте та відстежуйте продуктивність. Інструментальні панелі дозволяють легко контролювати KPI бізнес-аналітики, відстежувати прогрес за цілями та встановлювати попередження, щоб знати, де та коли фокусувати ініціативи з покращення.
• Визначення та встановлення еталонів. Рішення бізнес-аналітики дозволяють організаціям порівнювати свої процеси та показники ефективності з галузевими стандартами, визначати, де потрібні покращення, встановлювати значущі орієнтири та контролювати прогрес у досягненні цілей.

Ефективність

• Зафіксуйте проблеми, щоб їх можна було вирішити. За допомогою бізнес-аналітики користувачі можуть виявляти потенційні проблеми бізнесу, такі як вузькі місця у виробництві або дистрибуції, висхідні тенденції у відході клієнтів, зростання витрат на робочу силу тощо, перш ніж вони завдадуть фінансової шкоди.
• Працюйте ефективніше. Системи бізнес-аналітики дозволяють кожному витрачати менше часу на пошук інформації, аналіз даних та формування звітів. Вони також можуть визначати області перекриття, дублювання або неефективності в різних відділах або дочірніх компаніях для оптимізації операцій.
• Зробіть дані та звітність доступними для всіх. Програмне забезпечення для бізнес-аналітики пропонує інтуїтивно зрозумілі інтерфейси, звіти про перетягування та інструментальні панелі на основі ролей, які члени команди можуть використовувати самостійно — без необхідності кодування або інших технічних навичок.

Аналітичні дані клієнтів

• Покращуйте досвід роботи з клієнтами та працівниками. Користувачі бізнес-аналітики можуть добувати дані для виявлення шаблонів поведінки клієнтів і працівників, аналізу зворотного зв'язку та використання аналітичних даних для налаштування та покращення досвіду.

Прибутковість

• Збільшити виручку і прибутковість. Зрештою, дані бізнес-аналітики призводять до кращого розуміння того, де існують ризики та можливості, щоб команди могли вносити вигідні коригування.

Ключові компоненти системи BI

Система бізнес-аналітики об’єднує кілька взаємопов’язаних компонентів, які готують, структурують і централізують дані, щоб перетворити їх на значущі, дієві аналітичні дані, які можуть допомогти системам ШІ працювати краще. У системі бізнес-аналітики є багато різних компонентів. Ось деякі з найпоширеніших:

Звітність BI

Звітність бізнес-аналітики (представлення даних та аналітичних даних кінцевим користувачам у спосіб, який легко зрозуміти та діяти) є фундаментальним для кожного бізнесу. Звіти використовують зведення та візуальні елементи, такі як діаграми та графіки, щоб показати тенденції користувачів з часом, зв’язки між змінними тощо. Вони також інтерактивні, тому користувачі за потреби можуть розрізати таблиці та таблиці з кубиками або заглиблюватися в дані. Звіти можуть бути автоматизовані та відправлені за звичайним, заздалегідь визначеним графіком, або спеціальними та згенерованими миттєво.

Запит

Інструменти запиту дозволяють користувачам ставити бізнес-запитання та отримувати відповіді через інтуїтивно зрозумілі інтерфейси. За допомогою сучасних інструментів запиту надсилання запиту може бути таким же простим, як і задавати Google (або навіть Siri) питання, наприклад, «Де відбуваються затримки доставки?», «Щоквартальні продажі відповідали своїм цілям?», і “Скільки віджетів було продано вчора?”

Інструментальні панелі BI

Інструментальні панелі є одним з найпопулярніших інструментів бізнес-аналітики. Вони використовують постійно оновлені діаграми, графіки, таблиці та інші візуалізації даних для відстеження попередньо визначених KPI та інших бізнес-метрик. Інструментальні панелі бізнес-аналітики також надають миттєвий огляд продуктивності в майже реальному часі. Керівники та працівники можуть використовувати інтерактивні функції для налаштування інформації, яку вони хочуть переглянути, деталізації даних для подальшого аналізу та спільного використання результатів з іншими зацікавленими сторонами.

Візуалізація даних

Можливість візуалізувати дані та бачити їх у контексті – це одна зі сфер, де бізнес-аналітика дійсно світить. Діаграми, графіки, карти та інші візуальні формати оживляють дані таким чином, щоб їх можна було швидко і легко зрозуміти. Тенденції та сторонні значення більш очевидні. Кольори та візерунки малюють зображення історії за даними таким чином, щоб стовпчики та рядки в електронній таблиці ніколи не могли. Візуалізація даних використовується по всій системі бізнес-аналітики — у звітах, як відповіді на запити, так і на інструментальних панелях.

OLAP

Онлайн-аналітична обробка (OLAP) - це технологія, яка забезпечує можливості виявлення даних у багатьох системах бізнес-аналітики. OLAP дозволяє здійснювати швидкий багатовимірний аналіз величезних обсягів інформації, що зберігається в сховищі даних або іншому центральному сховищі даних.

Підготовка даних

Підготовка даних передбачає компіляцію кількох джерел даних і, як правило, підготовку їх до аналізу даних. Використовуючи процес, який називається екстрактом, перетворенням і завантаженням (ETL), необроблені дані очищуються, категоризуються, а потім завантажуються в сховище даних. Успішні системи бізнес-аналітики автоматизують багато з цих процесів і дозволяють встановлювати виміри і заходи.

Сховище даних

Сховище даних містить агреговані дані з кількох джерел, які були очищені та відформатовані, щоб бізнес-аналітика та інші інструменти аналітики мали до них доступ.

Працюючи як інтегрована екосистема, ці компоненти бізнес-аналітики не лише оптимізують аналіз, але й покращують екстракцію ШІ, надаючи несуперечні, добре організовані дані, які моделі ШІ можуть інтерпретувати більш точно та ефективно.

Приклади бізнес-аналітики в дії

Сучасні інструменти бізнес-аналітики полегшують доступ до поточних та історичних даних всім в організації, аналізуючи їх та діючи на основі поточних та історичних даних. Ось кілька прикладів бізнес-аналітики в різних сферах бізнесу:

• Бізнес-аналітика для маркетингу: Маркетологи можуть використовувати бізнес-аналітику для відстеження результатів кампанії, таких як коефіцієнти відкритих електронних листів, показники кліків і конверсії цільових сторінок, а потім налаштувати майбутні акції, щоб зробити їх більш ефективними.
• Бізнес-аналітика для фінансів: фінансові відділи можуть консолідувати фінансові дані та контролювати грошовий потік, маржі, витрати, потоки доходів тощо в режимі реального часу. Вони можуть пильно стежити за прибутковістю і приймати рішення, які покращують нижню межу.
• Бізнес-аналітика для HR: команди HR можуть використовувати бізнес-аналітику для моніторингу показників, таких як час і присутність, коефіцієнт продуктивності, плинність кадрів і залученість. Вони можуть використовувати бізнес-аналітику для прийняття кращих рішень щодо найму, виявлення потреб у навчанні, оптимізації графіків персоналу тощо.
• Бізнес-аналітика для операцій: Операційні команди можуть відстежувати виробництво, продуктивність обладнання, час циклу та вузькі місця для покращення пропускної здатності та підтримки стабільної якості.
• Бізнес-аналітика для логістичного ланцюга: групи логістичного ланцюга можуть контролювати рівні запасів, продуктивність постачальника, час виконання та затримки відвантаження, щоб зменшити збої та підвищити загальну стійкість.
• Бізнес-аналітика для використання продукту: групи продуктів можуть аналізувати шаблони використання, впровадження функцій і поведінку клієнтів для уточнення дизайну продукту, визначення пріоритетів розширень і підвищення задоволеності клієнтів.

Традиційні проти сучасних BI

Ділова розвідка існує вже понад 30 років. Традиційною бізнес-аналітикою керували ІТ, де користувачі подавали запитання ІТ-команді, які надавали відповіді бізнесу у вигляді статичного звіту. Якщо були подальші питання, їх повторно подавали в ІТ і зазвичай розміщували в задній частині черги.

Цей трудомісткий процес був замінений сучасною бізнес-аналітикою, яка є набагато більш інтерактивною. «Модерн» – це бізнес-аналітика, яка працює в хмарі, оновлює дані в режимі реального часу, забезпечує самообслуговування, вбудовує аналітику безпосередньо в застосунки та потоки операцій, а також використовує штучний інтелект для надання швидших і розумніших аналітичних даних.

Сучасні інструменти бізнес-аналітики самообслуговування дозволяють бізнес-користувачам самостійно запитувати дані, налаштовувати інструментальні панелі, генерувати звіти та ділитися своїми результатами з будь-якого веб-браузера або мобільного пристрою — все це з мінімальним залученням ІТ. Останнім часом технології штучного інтелекту та машинного навчання зробили цей процес ще простішим і швидшим, автоматизувавши багато процесів бізнес-аналітики, включаючи виявлення даних та створення звітів та візуалізацій.

Все частіше компанії обирають хмарні інструменти бізнес-аналітики, які підключаються до більшої кількості джерел даних і доступні 24/7 з будь-якого місця. І вони обирають рішення, які пропонують вбудовану бізнес-аналітику — бізнес-аналітику, яка вбудована безпосередньо в потоки операцій і процеси, щоб користувачі могли приймати кращі рішення в даний момент і в контексті.

Найсучасніші платформи бізнес-аналітики сьогодні поєднують бізнес-інтелект, передову та прогнозну аналітику та інструменти планування в єдиному хмарному рішенні аналітики. Вони доповнюються технологіями штучного інтелекту та машинного навчання, вони можуть бути вбудовані в будь-який процес, і вони демократизують бізнес-інтелект і аналітику, роблячи їх легкими у використанні для всіх, а не тільки ІТ-відділів або професійних аналітиків.

BI порівняно з аналітикою даних і наукою про дані

Хоча бізнес-аналітика, аналітика даних і наука про дані часто змішуються, кожна функція виконує різні цілі:

• Бізнес-аналітика відповідає «те, що сталося» і «те, що відбувається зараз», даючи командам чіткий, реальний погляд на продуктивність, щоб вони могли діяти швидко.
• Аналітика даних йде глибше, досліджуючи шаблони, причини та відносини, щоб організації розуміли, чому все відбувається і що може статися далі.
• Наука про дані йде ще далі, використовуючи передові статистичні моделі, машинне навчання та інтелектуальну автоматизацію, щоб прогнозувати майбутні результати, моделювати сценарії та будувати системи, які можуть діяти з мінімальним втручанням людини.

Подумайте про них таким чином: якщо ваша організація була автомобілем у дорозі, бізнес-аналітика - це панель приладів, яка повідомляє вам поточну швидкість, рівень палива та попереджувальні вогні; аналітика даних - це механік, який дивиться під капотом, щоб з'ясувати, чому щось відбувається і як покращити продуктивність; а наука про дані - це інженер, що розробляє передові системи, які прогнозують, що зламається перед цим і автоматизує частини самого водіння.

Разом бізнес-аналітика, аналітика даних і наука про дані утворюють континуум: бізнес-аналітика надає важливе уявлення про «що і що зараз», аналітика виявляє «чому і що далі», а наука про дані забезпечує прогнозну силу «що робити».

Загальні проблеми BI (і як їх уникнути)

Навіть найкращі інструменти бізнес-аналітики можуть не вистачати, якщо не вирішити кілька основних питань. Ось деякі з найпоширеніших викликів і як їх уникнути.

Погана якість даних

Погані дані призводять до недовіри, помилок і ненадійних аналітичних даних. Запобігайте цьому, встановлюючи сильну перевірку даних, процедури очищення та процеси володіння, щоб групи могли покладатися на інформацію, яку вони використовують.

Суперечні визначення KPI

Якщо групи визначають показники по-різному, інструментальні панелі та звіти розповідатимуть суперечливі історії. Встановіть спільний глосарій KPI і переконайтеся, що всі використовують однакові правила, формули та джерела даних.

Siloed data

Коли дані потрапили в пастку окремих систем, інструменти бізнес-аналітики не можуть надати повну картину. Підключіть основні джерела даних, інтегруйте їх в уніфіковане середовище та забезпечте регулярну синхронізацію.

Низьке прийняття користувачів

Бізнес-аналітика працює лише в тому випадку, якщо люди насправді нею користуються. Пропонуйте інтеграцію нових працівників, рольове навчання та прості інтерфейси, які спонукають працівників покладатися на бізнес-аналіз для щоденних рішень.

Розриви в управлінні

Без чіткого управління, доступ до даних, використання та якість може швидко прослизнути. Визначте, кому належать дані, встановіть політику доступу та безпеки, а також регулярно переглядайте практики керування, щоб зберегти середовище бізнес-аналітики здоровим.

Запитання та відповіді