BI (Business Intelligence) — это комплекс процессов и технологий, благодаря которым можно преобразовать необработанный массив данных в значимую информацию. Под аббревиатурой BI часто подразумевают набор программного обеспечения, предназначенного для преобразования данных в полезную статистическую информацию.
В русском языке часто встречается ошибочный перевод Business Intelligence как «бизнес-интеллект». С качествами психики BI имеет мало общего. Тем не менее словосочетание набрало определенную популярность и стало встречаться даже в профессиональной литературе.
BI — это достаточно объемный термин, который включает в себя интеллектуальный анализ данных, процессов, бенчмаркинг производительности и описательную аналитику. Результатом работы системы бизнес-интеллекта являются простые для понимания отчеты, которые служат основой для принятия управленческих решений.
Сравнение традиционной аналитики, BA и BI
Традиционная бизнес-аналитика возникла в 1960-х годах как система обмена информацией между организациями. Термин Business Intelligence был внедрен лишь в 1990-х годах, когда появились первые компьютерные программы, которые помогают в принятии решений.
Традиционная аналитика позволяет получить ответ на вопрос «Почему это произошло?», а BI дополнительно помогает понять «Что может произойти дальше?».
Business Intelligence также очень часто путают с BA (Business Analysis). На самом деле две системы взаимосвязаны. Business Analysis можно описать как процесс определения направлений анализа. Специалист BA в основном работает с требованиями. Традиционная аналитика — это основной массив «ручной» работы по сбору данных и формированию отчетов. Бизнес Интеллидженс же использует автоматизированные алгоритмы для дальнейшей работы с собранными данными.
Не стоит недооценивать традиционную аналитику. Она является основной для машинного обучения и развития систем искусственного интеллекта. В небольших фирмах применять BA и BI очень дорого и нецелесообразно. Достаточно нанять одного специалиста, который будет анализировать данные и с помощью соответствующего программного обеспечения визуализировать их.
Зачем нужен BI
У каждой организации есть конкретные цели деятельности. Если корпорация большая, то у каждого отдела насчитывается до десятка разных целей и задач. Чтобы все заинтересованные лица могли отслеживать эффективность работы компании, фиксировать достижения целей, необходимо собрать большое количество данных, проанализировать их и определять, какие действия предпринять для улучшения ситуации.
Существует три основных направления аналитики.
1. Прогнозная: использует статистические данные для моделирования возможных результатов. Используется для помощи в процессе планирования.
2. Описательная: статистическое наблюдение, фиксирование фактических данных. Это направление на профессиональном жаргоне называют «посмертной аналитикой». Учитывается только то, что уже свершилось, что можно физически посчитать. Никаких условных и прогнозных данных.
3. Предписывающая: отличается от прогнозной тем, что позволяет не просто понять «что будет, если», но и просчитать оптимальные для конкретной ситуации варианты.
BI позволяет максимально быстро собрать необработанные данные из бизнес-систем, проанализировать полученную информацию, а затем сохранить готовый отчет в облаке или отдельном файле.
BI-платформы также нужны для автоматизированной визуализации данных. Современные системы позволяют преобразовать набор из слов и чисел в диаграммы или графики.
Методы и функции Business Intelligence
BI — это гораздо больше, чем конкретная программа. Термин охватывает все процессы и методы сбора, хранения и анализа данных о бизнес-операциях. За последние несколько лет BI стал иметь больше связей с искусственным интеллектом и машинным обучением, так что термин «бизнес интеллект» можно назвать оправданным.
Самые популярные функции BI.
1. Формирование отчетности: предоставление результатов автоматического анализа данных в удобной и доступной форме.
2. Расчет показателей производительности и их бенчмаркинг: сравнение текущих данных с историческими, что позволяет не только вычислить тенденции, но и построить прогнозы.
3. Описательная аналитика: использование результатов предварительного анализа данных для понимания тенденций, последствий игнорирования проблем.
4. Автоматизированное формирование ответов на запросы: найти одну конкретную цифру в огромном массиве данных вручную практически невозможно. BI автоматически извлекает информацию из наборов данных.
5. Статистический анализ: дальнейшее изучение результатов первичной описательной аналитики с использованием статистики (например, получение ответа на вопросы как и почему возникла проблема, какова вероятность ее повторения).
6. Подготовка данных: компиляция нескольких источников, приведение к единому стандарту файлов разных форматов.
Business Intelligence позволяет создать комплексное представление о бизнесе, помочь руководителям принимать более эффективные решения.
Реальный пример успешного использования BI-системы
Компания Coca-Cola максимально увеличила операционную эффективность благодаря системе Tableau.
Создание отчетов сотрудниками «вручную» ограничивало доступ заинтересованных лиц к данным о продажах в режиме реального времени. Ни о каких прогнозах на ежедневной основе не шло и речи. Внедрив платформу Tableau, компания автоматизировала процессы создания отчетности.
Согласно отчету, за год было сэкономлено более 260 рабочих часов (оплата работы сотрудников низшего звена осуществляется почасово). Кроме прямой финансовой экономии, автоматизация отчетов позволила получить конкурентное преимущество, сосредоточиться на повседневных изменениях рынка.
Преимущества и недостатки BI
Исходя из приведенных выше определений и объяснений может показаться, что внедрение BI технологий нужно абсолютно всем компаниям. Однако перед тем, как инвестировать в столь сложную систему, нужно подробно изучить все преимущества и недостатки. В противном случае может оказаться, что процессы аналитики, поиска решений «как лучше управлять бизнесом» забирают больше ресурсов, чем основная деятельность организации.
Как именно BI приносит пользу бизнесу?
- Предотвращает потерю данных.
Первый и самый очевидный плюс: исключение вероятности потери данных. Речь идет не о случайном удалении с сервера или физическом нарушении целостности файлов. BI обеспечивает полную видимость информации.
Понять этот аспект поможет простой пример. Дайте бухгалтерский баланс выпускнику экономического института и финансисту с многолетним опытом работы. После работы с одним и тем же документом получатся разные результаты. Выпускник в лучшем случае сможет сказать, отработало ли предприятие с прибылью или убытком, а финансист же предоставит полную информацию об имущественном положении, узнает сколько кредитов на организации, оценит ликвидность. А ведь крупная корпорация «генерирует» сотни разных документов ежедневно. Даже целый отдел опытных специалистов может физически не успеть обработать все данные, а потом еще и сделать выводы.
BI-технологии сводят всю входящую информацию в удобные для понимания графики и дашборды. Любые изменения будут отображены практически моментально, а значит, руководитель компании и прочие заинтересованные лица смогут скорректировать стратегию, а не узнавать об убытках или скрытых расходах по факту.
- Помогает отслеживать KPI.
Так как ключевые показатели эффективности напрямую связывают с выплатой премий сотрудником, оценка достижения целей обычно вызывает много споров и конфликтов.
Хорошо, когда стоит цель «продать 100 автомобилей». Тогда в конце года достаточно взглянуть на одну цифру и без долгих вычислений подписать (или не подписывать) приказ о премировании. Но что если у начальника отдела качества стоит цель «уменьшить показатель соотношения суммы затрат на гарантийные ремонты к прибыли от реализации произведенных автомобилей»? Причем коэффициент прогрессивный: при показателях 1-5% специалист получит 100% премии, 5-10% — 80% премии и так далее.
Очевидно, что для подсчета потребуется использовать большие массивы данных. Ведь в течение года у разных партий могут быть разные проценты брака. Тут и пригодится визуализация проанализированных исторических данных, предоставленных разными отделами.
Для подсчета размера премии по приведенному выше примеру пригодится и прогнозная функция «Бизнес Интеллидженс». Ведь автомобильный конвейер работает круглый год и очередная партия может быть и не реализована к 31 декабря полностью, а потенциальные запросы на гарантийный ремонт будут приниматься в течение всего следующего года. Если учитывать показатели по календарным годам, получится, что справедливый расчет премии возможно осуществить лишь через год после отчетного. А если установленный гарантийный срок составляет 3-5 лет?
BI-программы учтут исторические данные и спрогнозируют процент гарантийных ремонтов по каждой партии.
- Упрощает оптимизацию бизнес-процессов.
Само по себе внедрение системы BI позволяет сократить штат аналитиков и сэкономить на ФОТ. Но подробная визуализация и аналитика данных позволяет обнаружить и другие скрытые резервы для оптимизации.
Например, в конце каждой конвейерной линии стоит контролер, который проверяет: соответствует ли форма детали требуемой. BI-технологии позволяют подсчитать процент брака этого типа, стоимость исправления дефекта, а также соотнести финансовый эффект с затратами на оплату труда контролеров. Иногда оказывается, что процент выявляемого брака настолько низок, что выгоднее сократить контролеров. Альтернативный вариант, который может просчитать система: увольнение контролеров с последующей установкой автоматизированной системы оценки формы деталей. BI действительно помогает найти проблемные процессы и либо улучшить их или устранить.
Главный плюс, который отмечают топ-менеджеры, использующие Business Intelligence в своей работе, — уверенность и ясность при принятии решений.
Вместо того, чтобы разрабатывать стратегии вслепую или основываясь на предположениях консультантов, аудиторов, коллег, руководитель опирается на результаты, предоставленные независимой и непредвзятой BI-системой.
Обзор недостатков BI
Как и у любой другой системы, у «Бизнес Интеллидженс» есть некоторые недостатки. Нужно обязательно учитывать минусы при принятии решения.
1. Дорогая и сложная реализация.
Программное обеспечение, реорганизация бизнес-процессов с учетом требований BI стоит достаточно дорого. Хорошо если исходные данные, используемые на предприятии, сохранены в распространенных форматах. А если для анализа нужно будет использовать файлы, выгруженные с медицинских сканеров, видеозаписи или даже звуки? Настройка системы под нужды конкретного предприятия может занять много времени, потребовать помощи узкого, а значит высокооплачиваемого, специалиста.
Как показывает практика, компании, которые решают доверить внедрение и обслуживание BI-технологии своему ИТ-отделу, в конце концов тратят больше денег и времени. Поэтому небольшим фирмам, некоммерческим организациям абсолютно нецелесообразно развивать BI-направление.
2. Потенциальные проблемы с законом.
В настоящее время в России и в странах СНГ существует не так много правил, касающихся сбора и использования данных. Но это не означает, что ситуация не изменится. Сегодня любая компания может анализировать каждый клик и действие пользователя на собственном сайте или в приложении, используя прямую привязку к паспортным и прочим персональным данным. И даже отзыв условного разрешения на обработку данных лицом не является поводом к удалению информации из системы.
В западных странах же компании получают реальные штрафы за использование неодобренных данных. Если подобная тенденция придет и в Россию, то компаниям, активно использующим данные физических лиц, BI-системы станут не выгодны (либо придется тратить деньги на перенастройку и регулярные проверки).
3. Необходимость обучения сотрудников.
Может показаться, что «Бизнес-интеллект» — это полностью автоматизированная платформа, которая может заменить часть высокооплачиваемых специалистов. Отчасти это утверждение верно. Но для того, чтобы вывести систему на такой уровень, потребуется обучить «операторов» правильной подготовке данных. Если рядовые сотрудники не будут правильно использовать программное обеспечение, то оно не превратится в эффективный инструмент.
Окончательный ответ на вопрос, стоит ли развивать BI направление, напрямую зависит от ситуации в каждой конкретной компании.
Однозначно можно сказать, что системы Business Intelligence нужны крупным корпорациям, где отслеживание и анализ всей информации «вручную» является практически невозможным. Сегодня бизнес-интеллект внедрен в разнообразные отрасли, в частности, розничную торговлю, страхование, добывающую промышленность. Небольшим организациям будет достаточно традиционной аналитики.
Однако необходимо понимать, что искусственный интеллект и машинное обучение будут развиваться. Вполне вероятно, что вскоре даже небольшие предприятия без особых проблем смогут интегрировать BI в свою повседневную деятельность.
Автор публикации
1.8
