BI-системы: что это такое и зачем они нужны бизнесу

BI-система (англ. business intelligence — «бизнес-аналитика») — это набор инструментов для сбора, анализа и наглядного представления данных.

Здесь мы рассказываем, как бизнес-аналитика помогает принимать обоснованные решения и повышать эффективность компании. Вы узнаете о ключевых компонентах BI-систем, их функциях и преимуществах, а также получите советы по выбору и внедрению этих решений.

Содержание

• Чем отличается Business Intelligence от сквозной аналитики
• Из чего состоит BI-система
• Классификация BI-систем
• Как компании понять, что нужна BI-система
• Как выбрать BI-систему: опыт российского импортозамещения
• Поставщики BI-систем в 2024 году
• Этапы внедрения BI-системы
• Возможные проблемы при внедрении BI-систем

Чтобы понимать, как идут дела, бизнес использует самые разные источники для сбора информации — в больших компаниях анализируют тысячи показателей. Простой пример: для анализа продажи детской мягкой игрушки специалисту BI могут понадобиться сведения:

• о самой игрушке: название, артикул, бренд, категория товара и т. д.;
• о цене;
• в каких маркетинговых активностях она участвует: где рекламируется, есть ли акции, скидки;
• где расположен магазин;
• на какой полке стоят такие игрушки, как их продвигают в самом магазине;
• в какой день недели и в какое время дня ее купили;
• каким способом оплатили и т. д.

Подробнее в статье “CDP (платформа клиентских данных) – что это такое и для чего она нужна”

Читать статью

Такая детализация важна: она позволяет набирать большие массивы данных, которые при дальнейшем структурировании и анализе помогают находить неочевидные, но важные закономерности. В нашем примере с мягкой игрушкой система BI-аналитики может показать, что конкретный товар пользуется спросом в определенных торговых сетях, или в определенных регионах, или пока идет реклама по телевизору в «детское» время.

Таким образом, можно выделить несколько важных целей, которые закрывает бизнес, когда внедряет BI-систему:

1. Сбор, структурирование и хранение данных из разных источников.
2. Анализ большого объема данных.
3. Формирование отчётности, которая позволяет следить за показателями, выявлять отклонения и вовремя корректировать планы.
4. Моделирование бизнес-решений и прогнозирование на основе анализа данных.

Основная цель любой BI-системы — дать бизнесу возможность принимать решения на основе анализа точных, полных и структурированных данных.

Чем отличается Business Intelligence от сквозной аналитики

Представьте, что сквозная аналитика — это двигатель, а BI — это вся машина. Мы заправляем полные данные, чтобы быстро и добраться до нужных целей.

Системы сквозной аналитики

• Собирают данные о маркетинге и продажах.
• Интегрируются с веб-аналитикой, рекламными кабинетами и CRM.
• Показывают расходы на рекламу, заказы, выручку и прибыль.

BI-системы

• Охватывают все данные компании: финансы, производство, процессы, бюджеты.
• Строят отчеты по всем аспектам бизнеса, включая маркетинг и продажи.
• Анализируют эффективность работы разных отделов.

Можно сказать, что системы сквозной аналитики — это часть BI-систем. В этом смысле, системы Business Intelligence — это комплексные решения, которые помогают управлять всем бизнесом, принимая обоснованные решения на основе данных. Это позволяет оптимизировать процессы, повышать производительность и достигать новых высот..

Из чего состоит BI-система

Преимущество хороших BI-систем в простоте, когда для работы не нужны навыки разработки. Аналитик, маркетолог или другой специалист запрашивает отчеты через интерфейс, а система формирует дашборды (визуальные панели), на которых в структурированном виде представлена вся необходимая информация.

Однако за внешней простотой взаимодействия с BI-системой скрываются сложные механизмы обработки данных и их подготовки к анализу. Основу BI-решения составляют:

— Инструменты ETL (англ. extract, transform, load — «извлечение, преобразование, загрузка») — набор средств по интеграции и очистке данных. ETL забирают информацию из внешних источников, предобрабатывают её, например, очищают от дублей и мусора, затем загружают в общее хранилище.

— Аналитическое хранилище — база с «сырыми» данными, которые становятся источником для анализа.

— Набор средств Data Mining (англ. «добыча данных», «интеллектуальный анализ данных») — инструменты по обработке информации и анализу по разным срезам. Для обработки используют разные методы — статистику, прогнозирование, семантический анализ и другие.

— Инструменты визуализации — наборы отчетов, которые различаются в зависимости от поставленной перед BI-системой задачи: дашборды, диаграммы, графики, таблицы. При построении отчетов пользователи самостоятельно выбирают показатели и фильтры, распределяют уровни доступа для разных ролей в команде.

Устройство современной BI-системы

В качестве источников BI-системы используют базы данных:

• облачные — например, ClickHouse, VK Cloud Solutions,
• файловые — Excel, PDF, XML и другие таблицы,
• реляционные — SQL Server, MySQL.

Классификация BI-систем

В зависимости от функционального назначения BI-системы относят к одному из трех видов.

1. BI с регламентной (стандартизированной) отчетностью

Это системы с детальными отчётами, которые создаются по шаблонам.

Такие BI-системы используют для решения несложных оперативных задач. К примеру, менеджеры по продажам могут анализировать информацию для формирования плановых отчетов на неделю или отслеживать оплаты за каждый день.

Функционально такое использование BI-системы похоже на анализ данных при помощи современных CRM- и ERP-систем. Отличие в том, что BI собирают информацию из разных источников, предоставляя отчетность в общем интерфейсе.

2. BI-системы, использующие динамические методы многомерного анализа данных

OLAP (англ. online analytical processing) — означает оперативный анализ данных. Такой анализ помогает выявлять закономерности и тренды в работе бизнеса на основе оперативно обновляемых данных.

Оперативность таких BI — важный показатель. Например, владелец большого интернет-магазина мягких игрушек запускает несколько рекламных кампаний одновременно.

Чтобы понять, какая компания работает лучше, нужно как можно быстрее получить и проанализировать информацию. Тут BI-системы, использующие в работе методы OLAP, получают серьезное преимущество.

3. BI-системы, использующие в большей степени методы прогнозной аналитики (Advanced Analytics)

Они нужны, чтобы моделировать поведение потребителей или операционную эффективность бизнеса, строить конкурентный рыночный анализ.

К примеру, методы Advanced Analytics помогают спрогнозировать:

• время взаимодействия клиента с компанией
• количество касаний до сделки,
• средний чек сделок,
• LTV.

Важно понимать, что чёткого функционального разделения у BI-систем нет, одно и то же решение может успешно совмещать разные методики анализа и прогнозирования.

Таким образом, можно классифицировать BI-системы по способу внедрения и использования. Ниже приводим другие виды и примеры таких систем:

Корпоративные BI-системы

Эти системы предназначены для крупных организаций и интегрируются с разными источниками данных, включая CRM и ERP-системы. Корпоративные BI-системы позволяют настроить аналитику данных под конкретные бизнес-процессы и обеспечивают высокую степень кастомизации.

Например: SAP BusinessObjects и Oracle BI.

Однако чтобы их внедрить, нужно подготовиться как с точки зрения крупных денежных вложений, так и навыков работы (включая обучение персонала и адаптацию бизнес-процессов). Взамен такие системы дают возможность предсказывать потребности клиентов и предлагать им персонализированные решения.

BI-системы на основе облачных технологий

SaaS-решения (англ. Software as a Service) предоставляют аналитику и визуализацию данных через интернет без необходимости установки и обслуживания локального ПО — можно работать с данными в любом месте и в любое время.

Например: Google Data Studio и Amazon QuickSight.

Они удобны для компаний любого размера, так как позволяют быстро настроить аналитику и интеграцию BI-систем с другими сервисами бизнес-аналитики. Облачные решения снижают затраты на IT-инфраструктуру и обеспечивают доступ к данным из любой точки мира.

Самостоятельные BI-инструменты

Инструменты бизнес-аналитики с готовыми шаблонами отчётов и простыми в использовании интерфейсами отлично подходят для небольших компаний или отделов, которые хотят быстро реализовать BI-решения без больших затрат.

Например: Power BI от Microsoft и Tableau.

Хотя они могут иметь ограниченные возможности по сравнению с корпоративными системами, эти инструменты предоставляют все основные функции BI-систем: сбор, обработку и визуализацию данных.

Читайте также: “DMP — платформа управления данными”

Читать статью

Как компании понять, что нужна BI-система

Понимание, что пришла пора использовать современные технологии в работе с данными, обычно приходит, когда бизнес начинает расти. Вот несколько признаков, которые указывают на то, что неплохо бы задуматься о внедрении BI-системы:

— В повседневной работе вам нужна информация из самых разных источников: из отдела маркетинга, отдела продаж, CRM, рекламных кабинетов, сайта и так далее.

— Вы видите необходимость улучшить работу аналитиков компании, которые должны отслеживать результаты по внедрению новых продуктов, обновлению IT-среды, обеспечению оперативного доступа к бизнес-данным.

— Растёт число квалифицированных сотрудников, которым нужна коммерческая или аналитическая информация.

Современные BI-системы помогают обрабатывать информацию из самых разных сфер — маркетинга, финансовой и логистической службы, отдела общего администрирования, HR и других. К примеру, на основе отчетов BI бизнес получает возможность:
— Измерять итоги рекламных кампаний.
— Отслеживать движение финансов, следить за операционными расходами и за валовой прибылью.
— Выстраивать кадровую политику.
— Находить и отслеживать тренды потребительского поведения потенциальных клиентов в разных каналах взаимодействия с компанией.
— Гибко сегментировать целевую аудиторию.
— Настраивать финансовое и операционное планирование, улучшать прогнозы прибыльности.

Как выбрать BI-систему: опыт российского импортозамещения

Сегодня на слуху многие крупные поставщики BI-решений — свой вариант инструментов по сбору, аналитике и визуализации данных представляют такие бренды, как Microsoft, Tableau, Qlik.

В 2022 году в России всемирно известные компании приостановили деятельность, поэтому особо актуален переход на российские аналоги BI-систем.

В 2024 году эта тенденция продолжает усиливаться, и российские компании активно разрабатывают и внедряют собственные BI-решения. И такие системы уже демонстрируют высокую функциональность и надёжность, что делает их полноценной заменой зарубежным аналогам. Они становятся неотъемлемой частью стратегического планирования и анализа для отечественного бизнеса.

Читайте также: “Рейтинг сервисов сквозной аналитики”

Читать статью

Простыми словами, выбор BI-системы зависит от масштаба компании, направления и ниши бизнеса, запросов и квалификации сотрудников.
Вот чек-лист, который поможет определиться с выбором:

• Определите ваши потребности и цели

Это могут быть задачи по анализу продаж, прогнозированию, визуализации данных или интеграции с другими системами.

Например, если понадобиться интегрировать BI-систему с существующими CRM и ERP-системами, убедитесь, что выбранное решение такое поддерживает.

• Уточните доступность ПО на российском рынке

Здесь важно найти несколько ответов:

• Насколько распространена какая-то система аналитики в этой сфере?
• Что будет, если уволится единственный сотрудник, способный такую систему наладить?
• Просто ли нанять другого специалиста?

Чтобы выбирать уверенно, опирайтесь на количество предложений на рынке. Чем больше компаний предлагают свои услуги в этой области, тем больше профессионалов готово предоставить сервисные услуги для конкретной BI-системы. О том, какие программы доступны в 2024 в России — ниже.

• Оцените пользовательский интерфейс

Система должна быть удобной и понятной, иначе значительная часть преимуществ просто не будет задействована, это также может быть чревато частыми обращениями и тикетами к айтишникам.

Для решения этих проблем существуют пробные периоды для тестирования. В это время пользователи могут оценить удобство и сложность программы.

• Проверьте возможности мобильного доступа

Если у BI-системы реализован полноценный мобильный доступ, сотрудники смогут работать с данными на ходу со смартфона или планшета. Проверьте, что пользоваться системой с таких мобильных действительно удобно и какие функции она предоставляет.

• Обсудите возможности подготовки персонала

Поставщик должен сообщить, что необходимо знать и уметь для самостоятельной и быстрой работы с системой, и насколько сложным и долгим будет процесс обучения. Оцените, укладывается ли это в бюджет компании.

• Оцените возможности автоматизации

BI-системы должны поддерживать автоматизацию задач, таких как обновление данных и генерация отчётов. Это позволит сэкономить время и ресурсы. Убедитесь, что выбранная система позволяет настроить автоматическое подключение к источникам данных, преобразование и обработку данных, а также автоматическое создание отчетов.

Здесь в статье мы коротко представим несколько важных поставщиков BI-систем, на которые можно обратить внимание в 2024 году.

Поставщики BI-систем в 2024 году

Modus BI

Представляет на рынке универсальный продукт, который позволяет использовать возможность расширенной аналитики с разными типами настроек. Стоит дороже конкурентов.

Proceset

BI-система автоматизации управленческих решений, работает на собственном аналитического BI-модуле.

Yandex DataLens

BI-система от российского IT-гиганта. Особенность BI-инструментов от Яндекса в том, что они используют собственные продукты Яндекс Метрика в качестве источника данных.

Андата

Одно из решений ML-платформы оптимизации маркетинга. BI-система построена на базе инструментов анализа и визуализации данных от Kibana — свободно тиражируемого веб-интерфейса, который позволяет проводить динамический мониторинг в режиме реального времени. Строим нашу BI на OpenSearch — опенсорс-системе Elasticsearch и Kibana с лицензией ALv2.

Kibana — продукт от западных разработчиков, но мы его полностью контролируем в собственном контуре. Мы внимательно отслеживаем все апдейты и доступность решения, и в случае каких-то изменений просто перенастроим работу аналитических инструментов или откатим апдейт.

Мы используем динамические панели с разными инструментами визуализации — гистограммы, круговые диаграммы, тепловые карты, линейных графиков, шкалы, выводим цифры KPI.  С помощью таких дашбордов можно легко отслеживать ключевые показатели и принимать решения на основе достоверных данных.

Основные решения системы Андата:

• Обработка больших данных. Позволяет собирать, обогащать и структурировать данные из различных источников, включая веб-сайты, мобильные приложения, CRM, рекламные кабинеты и системы аналитики.
• Тег Менеджер. Удобная система управления тегами для быстрого внедрения и настройки кода на сайте и в мобильных приложениях.
• AI Оптимайзер. Инструмент для управления рекламными кампаниями с помощью ML-алгоритмов, который помогает достичь максимальных конверсий в рамках заданного бюджета.
• Цифровой паспорт. Создание динамического профиля пользователя путём объединения данных с разных устройств и браузеров для точной идентификации. Используется чтобы улучшить таргетинг и персонализацию рекламных кампаний, повышая их эффективность.

Этапы внедрения BI-системы

1. Сбор и интеграция данных

На первом этапе собираем данные из всех доступных источников: CRM, ERP, финансовых систем и таблиц. Объединяем их в одну систему, очищаем, трансформируем и загружаем в BI-систему. Это база, на которой строится весь дальнейший анализ.

2. Создание аналитических моделей

Затем переходим к разработке аналитических моделей, в которых необработанная информация превращается в пригодную для того, чтобы выявлять закономерности и делать прогнозы. Специалисты задают и настраивают алгоритмы для анализа маркетинговых кампаний, финансового моделирования и других задач.

3. Составление отчётности

Теперь визуализируем данные. Создаём графики диаграммы, тепловых карты и отчёты, чтобы ключевые показатели и тенденции были видны всем. Дашборды, которые для этого разрабатываются, должны быть гибкими, чтобы каждый мог настроить их под свои нужды и получать представления о ключевых метриках (KPI) и целевых показателях эффективности.

4. Обучение пользователей и интеграция системы

Финальный этап — обучение пользователей и интеграция BI-системы в повседневную работу. Проводим семинары, вебинары и видеоуроки, чтобы все могли эффективно использовать новую систему.

Каждый этап важен для достижения конечной цели — увеличения доходности путём за счёт применения мощного инструмента для управления бизнесом.

Читайте также: “Почему внедрение бизнес-аналитики проваливается в 80%”

Читать статью

Возможные проблемы при внедрении BI-систем

Даже для больших компаний интеграция технологий business intelligence для аналитики данных может быть сложным процессом в зависимости от прежнего опыта использования. Вот несколько распространенных проблем и советов по их решению:

1. Компания не копила и не структурировала данные
В этом случае придётся настраивать систему с нуля.

Решение: Найти программы, с помощью которых можно подготовить нужные данные, то есть хранить, обрабатывать, очищать, извлекать, передавать и визуализировать их.

2. Данные есть, но их нужно показывать
Однако пользователи не получали их в удобной и понятном виде, а обходились только Excel-таблицами

Решение: Тогда для анализа и представления информации нужен софт, который подключится ко всем источникам данных для интеграции с BI-системой.

3. Отсутствие чётких целей

Если начать внедрение без конкретного ответа на вопрос “зачем” и пойти решать технические задачи, то в итоге специалисты погрязнут в куче ненужной информации.

Решение: Точно определите конечную цель и измеримый результат перед внедрением системы business intelligence.

4. Пусть айтишники сами разберутся
IT-специалисты часто заняты другими делами, у их отдела полно работы. Поэтому могут откладывать внедрение, следуя принципу «не сломано — не чини».

Решение: Назначьте ответственного куратора, который будет контролировать процесс и взаимодействовать с IT-отделом.

BI-системы стали важной частью стратегического планирования и анализа данных для бизнеса. С их помощью компании могут повышать эффективность, принимать обоснованные решения, достигать новых целей, а также лучше понимать свои процессы и оптимизировать их.