Как и зачем автоматизировать сбор и анализ данных компании.
Регулярный анализ деятельности компании – это залог успешного развития бизнеса. Без аналитики предприниматель не будет понимать, куда движется его компания, и в один прекрасный момент может столкнуться с тем, что она находится на грани краха.
Держать руку на пульсе поможет настроенная система бизнес-аналитики.
Что такое бизнес-аналитика и зачем она нужна
Бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) — это процесс сбора, анализа и представления данных о бизнесе для принятия обоснованных управленческих решений.
Основные задачи бизнес-аналитики:
- сбор данных из разных источников;
- анализ данных с использованием статистических методов, машинного обучения и других инструментов;
- представление результатов анализа в виде отчетов, графиков, диаграмм;
- интерпретация результатов анализа для руководства компании.
Бизнес-аналитика помогает компаниям:
- понять свою текущую ситуацию;
- выявить тенденции и закономерности;
- спрогнозировать будущее развитие.
Это позволяет принимать более обоснованные решения, повышать эффективность бизнеса и достигать стратегических целей.
В зависимости от конкретных потребностей компании, бизнес-аналитика может включать в себя:
- финансовый анализ;
- маркетинговый анализ;
- операционный анализ;
- стратегический анализ;
- и другие.
Для реализации бизнес-аналитических проектов используются такие инструменты и технологии, как:
- базы данных;
- системы управления базами данных;
- ETL-инструменты, которые помогают собирать данные из разных источников;
- OLAP-кубы, которые используются для получения необходимо среза из большого массива данных;
- средства визуализации данных;
- и другие.
Классификация инструментов бизнес-аналитики
Системы бизнес-аналитики можно классифицировать по различным критериям. Вот некоторые из них:
1. По способу реализации
Десктопные системы — устанавливаются на рабочие станции пользователей и обеспечивают доступ к данным и инструментам анализа. Такие системы особенно востребованы в тех случаях, когда необходимо обеспечить высокую безопасность данных или сильно кастомизировать систему под требования компании.
Облачные системы — доступны через браузер, что упрощает их использование и масштабирование.
2. По уровню сложности
Простые системы — предоставляют базовые возможности для анализа данных, такие как отчеты и диаграммы. В таких системах пользователь самостоятельно делает выводы и строит прогнозы.
Продвинутые системы — включают более сложные инструменты для анализа, прогнозирования и моделирования. Так, например, есть системы, которые могут сформировать прогноз по спросу на товар или услугу в будущем на конкретный временной период.
Чем более продвинутая система бизнес-аналитики используется, тем меньше времени требуется компании на принятие управленческих решений.
3. По функциональности
Системы для финансового анализа — позволяют анализировать финансовые показатели компании.
Маркетинговые системы — помогают в анализе рынка, конкурентов и эффективности маркетинговых кампаний.
Операционные системы — предназначены для анализа производственных процессов и операционной эффективности.
Стратегические системы — используются для долгосрочного планирования и стратегического управления.
4. По масштабу
Локальные системы — работают на одном компьютере или сервере.
Корпоративные системы — охватывают всю компанию и могут интегрироваться с другими корпоративными системами.
5. По типу данных
OLAP-системы (Online Analytical Processing) — обрабатывают многомерные данные и позволяют быстро получать ответы на сложные аналитические запросы.
Data Mining — используют методы машинного обучения для выявления закономерностей и трендов в больших объемах данных.
Predictive Analytics — прогнозируют будущие события на основе прошлых данных.
6. По степени интеграции
Интегрированные системы — объединяют различные источники данных и инструменты анализа в единую систему.
Разрозненные системы — представляют собой отдельные решения для разных сфер бизнеса.
Выбор конкретной системы бизнес-аналитики зависит от потребностей и бюджета компании, а также от ее готовности к внедрению новых технологий и методов анализа.
Как внедрить систему бизнес-аналитики в компанию
Внедрение системы бизнес-аналитики в компании — это сложный и многоэтапный процесс, который требует тщательного планирования и координации. Вот основные шаги, которые необходимо предпринять:
1. Определить цели и задачи
Прежде всего, необходимо определить, какие цели и задачи вы хотите решить с помощью системы бизнес-аналитики. Это может быть:
- повышение эффективности работы маркетинга или конкретного отдела компании;
- улучшение качества обслуживания клиентов;
- оптимизация производственных процессов;
- и так далее.
2. Проанализировать текущие процессы
Проведите анализ текущих бизнес-процессов и определите, где необходимо внедрить систему бизнес-аналитики. Например, вы можете использовать систему для:
- анализа продаж;
- управления запасами;
- прогнозирования спроса;
- анализа эффективности рекламы;
- и так далее.
3. Выбрать платформу
Выберите платформу для реализации системы бизнес-аналитики, которая соответствует вашим потребностям и бюджету. Существует множество платформ и инструментов, таких как:
- Power BI – многофункциональная система от Microsoft для решения широкого круга задач.
- Tableau – популярная система, главным преимуществом которой является качественная визуализация данных.
- Polymatica – продвинутая и высокопродуктивная российская облачная система бизнес-аналитики.
4. Собрать данные
Соберите данные из необходимых для анализа источников, включая внутренние системы компании, внешние источники и социальные сети. Данные должны быть структурированы и очищены перед использованием в системе бизнес-аналитики.
В ряде случаев достаточно интегрировать онлайн-сервисы с системой аналитики, которая самостоятельно произведет сбор и оценку данных.
5. Разработать модели данных
Создайте модель данных, которая будет представлять структуру и взаимосвязи между различными данными. Модель должна быть понятной и удобной для использования.
На начальном этапе можно ориентироваться на шаблоны, которые предоставляет система бизнес-аналитики или обратиться к специалисту, который поможет в разработке модели.
6. Создать отчеты и дашборды
Разработайте отчеты и дашборды, которые будут предоставлять информацию о ключевых показателях эффективности (KPI) и других важных метриках. Отчеты должны быть легко читаемыми и понятными для пользователей.
7. Обучить пользователей
Обучите сотрудников компании использованию системы бизнес-аналитики и интерпретации результатов. Пользователи должны понимать, как система работает и как она может помочь им в их работе.
8. Протестировать и оптимизировать
Протестируйте систему на реальных данных и проведите оптимизацию, чтобы обеспечить ее эффективность и надежность.
9. Мониторить систему
После внедрения системы регулярно отслеживайте ее работу и собирайте обратную связь от пользователей. Обеспечьте поддержку и обслуживание системы для обеспечения ее бесперебойной работы.
Внедрение системы бизнес-аналитики может занять некоторое время и потребовать значительных усилий, но она может принести значительные преимущества для компании. Система поможет вам принимать обоснованные решения, оптимизировать процессы и достигать стратегических целей.
Заключение
Системы бизнес-аналитики востребованы и в малом бизнесе, и в крупных корпорациях. С их помощью можно собирать и анализировать данные в режиме онлайн, а также оперативно строить прогнозы и принимать решения.
Так система аналитики финансов может спрогнозировать падение прибыли компании в будущем периоде.
Система аналитики маркетинга покажет малоэффективные рекламные каналы, а также поможет спрогнозировать спрос на товар или услугу в конкретных регионах и конкретных сезонах.
Система аналитики склада укажет на необходимость пополнить запасы конкретных товаров или деталей, если речь идет о производстве.
Системы бизнес-аналитики в десятки раз ускоряют процесс принятия управленческих решений, снижают вероятность ошибки из-за человеческого фактора и освобождают время сотрудников и руководителей для других важных для бизнес задач.
Читайте также:
Исследование: кросс-платформенная аналитика – эффективно, но сложно
