Что такое Business Intelligence. Что такое BI и зачем это нужно вашему бизнесу Bi продукты
BI-разработчик – это уникальная профессия, которая включает себя множество интересных видов деятельности. BI - расшифровывается как Business Intelligence - лучше не пытаться перевести это дословно. Если кратко, Business Intelligence - это предоставление необходимой для бизнеса информации в удобном и понятном виде, - что позволяет получить ответ на бизнес-вопрос или принять правильное стратегическое решение.
Данная профессия подразумевает, что вам придется одновременно погружаться в бизнес-процессы различных департаментов: финансы, риски, маркетинг, логистику, закупки и информационные технологии. Например, если вы будете работать в банке, то прежде всего необходимо понимать финансы, если в ритейле, то нужно понимать, как работает торговая индустрия. Но в требованиях к вакансии это - «дополнительные знания», если вы чего-то не знаете, всегда можно спросить коллег из соответствующего бизнес-подразделения. В любом случае, вам очень понадобятся коммуникативные навыки - чтобы сделать простой отчет, например, по продажам, вам будет необходимо выяснять множество подробностей. «Какой период учитывать, сумма с налогом или без, в каком виде нужен отчет, как часто нужна данная информация» и т.п.
Что касается технологий для BI, то существует много разных решений, которые можно разделить на три крупных блока:
1. Решения для хранения данных
2. Решения для трансформации и загрузки данных
3. Решения для создания отчетности и визуализации данных
Само собой, для BI-разработчика главным инструментом является аналитическое приложение. На рынке существует множество решений, каждое из которых имеет свои недостатки и преимущества, но в целом все они базируются на одной концепции семантического слоя, такой слой трансформирует всю «техническую информацию» в бизнес объекты, с которыми пользователю удобно работать. Другими словами, аналитическое решение облегчает работу бизнеса по получению необходимых данных для ответа на бизнес-вопросы. Также аналитическое решение позволяет автоматизировать корпоративную отчетность, управлять безопасностью и создавать на лету отчеты в интуитивно понятном интерфейсе.
Так как BI-разработчик постоянно работает с данными, а данные хранятся, как правило, в реляционных базах данных, то необходимо знать язык SQL для управления данными, ознакомиться с понятием корпоративного хранилища данных, моделями данных, ETL, OLAP и многим другим. С этими знаниями можно расти от-BI разработчика до BI-архитектора.
Также можно развиваться в сторону предиктивной аналитики (predictive analytics) или больших данных (Big Data), так как классических методов уже не хватает для принятия правильных решений, и поэтому бизнесу необходимо правильно прогнозировать свои процессы, обрабатывая при это огромные массивы данных.
Если вы не боитесь трудностей и хотите решать крутые бизнес-задачи с помощью информационных технологий, то добро пожаловать в Business Intelligence!
P.S. Уровень зарплат (для Москвы)
Junior BI Developer (знание SQL и одного инструмента BI) - 70000 рублей.
BI Developer (понимание концепции хранилища данных и ETL) - 90000 рублей.
BI Developer с опытом работы 1-2 года - 120000 рублей.
Senior BI developer (опыт работы 3 года) - 150000 рублей.
BI Architect - 165000-200000 рублей.
Ролик об основах Business Intelligence, сделанный для компании Lamoda и посвященный BI в ритейле
Бизнес любит конкретику. Если идут продажи, то руководству нужно точно знать, сколько товара продано сегодня, сколько за прошлый месяц, насколько это больше или меньше по сравнению с прошлым годом. Каков оборот, сколько составила прибыль, какова динамика издержек? Такие вопросы с поправкой на отраслевую специфику возникают в любой компании.
Вся необходимая информация есть в корпоративных системах, и она доступна менеджерам. В маленькой компании можно вести таблицы в Excel, в более крупной - выгружать данные из многочисленных систем, помогающих управлять производством, поставками, складом, отношениями с клиентами и прочими направлениями.
Но для чего бизнесу нужна эта информация? Посмотреть отчеты и дать команду все оптимизировать, издержки сократить, а прибыль увеличить? На самом деле, примерно так дело и обстоит, только содержательность управленческих решений полностью зависит от глубины анализа имеющейся информации. И, к сожалению, анализ «плоских» данных, когда рассматриваются цифры только в одном-единственном разрезе, потому что других нет или нужно долго считать, не позволяет гибко управлять компанией.
Если топ-менеджмент волнуют глобальные вопросы, то линейные руководители больше озабочены состоянием дел на своем конкретном направлении. Как изменится прибыль с каждой машины, отправленной контрагентам А и Б в разных регионах, если на 5% повысится цена на топливо? Какие продукты необходимо дозакупить сети кафе с учетом меню, динамики цен, издержек, а также сроков и условий хранения? Нужно ли переводить контакт-центр по обслуживанию покупателей из Москвы в регион - и в какой конкретно, с учетом местных ставок арендной платы, стоимости каналов связи, наличия квалифицированной рабочей силы и размера средней заработной платы? Какой товар нужно выставить рядом с кассой в супермаркете?
Собирая данные из разрозненных приложений, которыми владеют разные подразделения, BI-система выдает корректный ответ в едином формате. По сути, она предоставляет в наглядном виде информацию о том, что происходит в бизнесе по выбранному направлению и что будет происходить при заданных аналитиком условиях. Более того, система помогает правильно ставить вопросы.
Важность BI доказывает тот факт, что этими системами занимаются ведущие мировые поставщики ИТ, в числе которых IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, QlikTech и другие. По сути, на многомерных данных, которыми оперирует BI, строится вся аналитическая отчетность компаний.
Какие же конкретные задачи решают BI-системы? Топ-менеджер видит с их помощью прибыльные и убыточные направления бизнеса, динамику доходов и расходов. Получая необходимые данные по определенным срезам, он может обоснованно предсказывать развитие ситуации по направлениям и принимать решения.
Отдел продаж имеет инструмент для планирования и оценки выполнения планов. В отчетах видна эффективность каждого менеджера и динамика продаж каждому клиенту. Анализ позволяет также выявить зависимость продаж от ряда сопутствующих факторов: сезона, наличия конкурентов в определенном районе и др.
Ответы на эти вопросы, как правило, нужны быстро и без участия ИТ-службы. Для решения таких задач и существуют системы BI (Business Intelligence). Это давно и активно развивающийся класс приложений, позволяющих взять все значимые для бизнеса параметры и строить по ним аналитические отчеты самостоятельно, мгновенно и в любом разрезе.
Финансисты могут использовать BI-систему для планирования бюджетов, получать консолидированную финансовую отчетность, анализировать с помощью системы движение денежных средств, контролировать погашение кредитов заемщиками.
Руководители производственных подразделений и логисты используют бизнес-аналитику для разработки производственного плана, управления поставками, складскими запасами, отношениями с поставщиками, для анализа маршрутов движения транспортных средств и т. д.
Как только бизнес достигает масштабов, при которых таблицы Excel перестают считаться аналитикой, потому что не помогают ориентироваться в многомерном мире, он задается вопросом, какую систему аналитики использовать. Впрочем, как мы упоминали в самом начале, бизнес любит конкретику. И вопрос на самом деле звучит примерно так: «Как изменится моя прибыль, если изменится одно или несколько условий деятельности, и кто поможет мне решить, что нужно предпринять для ее увеличения?» За ответом стоит обратиться к BI.
В России к решениям на базе BI-систем обращаются компании из разных секторов экономики. По оценке главного редактора аналитического издания TAdviser Александра Левашова, наиболее востребованны BI-системы у заказчиков из финансового сектора, торговли и госсектора. Также эти решения пользуются спросом у представителей фармацевтической отрасли, пищевой промышленности, применяются в энергетике и телекоммуникационном сегменте.
Дмитрий Глушков, консультант аналитического отдела компании Softline, также обращает внимание на отраслевую специфику спроса на BI: «Наибольшее количество BI-проектов реализуется сейчас в трех отраслях: финансовом сегменте, ритейле и госсекторе. При этом в каждом из сегментов бизнес-аналитика дает возможность решать специфические задачи.
Например, банкам и страховым компаниям BI-системы позволяют автоматизировать процессы сбора и формирования отчетности, предоставляя топ-менеджерам оперативную информацию об основных показателях деятельности организаций. Это дает возможность быстро принимать необходимые решения для максимизации финансовых показателей.
Сегменту розничной торговли аналитические инструменты также предоставляют множество возможностей применения. Это анализ продаж, отчеты типа like-for-like, визуализация данных на различных географических картах, анализ продуктовой корзины.
Что касается госсектора, то здесь характерными являются запросы на реализацию механизмов прогнозирования, автоматизацию процессов бюджетирования, построение инструментов для мониторинга различных показателей».
Отличается ли российский рынок BI от западного? По мнению Александра Левашова, нет серьезных отличий с точки зрения проникновения или потребления BI-решений. Важной особенностью является то, что в нашей стране развита собственная экспертиза в области разработки программного обеспечения для бизнес-аналитики (речь о компании «Прогноз»). Мало какая страна может похвастаться этим.
Маркетологи приобретают инструмент для конкретного, в цифрах, анализа рынка в целом и по секторам, изучения конкурентов, поведения покупателей, прогнозирования спроса и предложения, определения самых эффективных инструментов продаж и анализа эффективности маркетинговых акций.
На большинстве предприятий по-прежнему падают продажи и производство, дорожают кредитные ресурсы, уменьшается потребление. Все это требует проведения срочных изменений в компании, и в частности, сокращения затрат. Именно поэтому, сейчас от управленца требуется использование при этом современного ИТ- инструментария. Можно даже сказать, что использование современных аналитических систем (Business Intelligence) является сегодня одним из условий выживания компании.
Business Intelligence — управление на основе информации
Еще в восьмидесятых годах прошлого века появились первые аналитические приложения, которые предназначались для поддержки принятия решений. Эти инструменты серьезно отличались от транзакционных учетных приложений, которые в первую очередь были сконцентрированы на операционной деятельности. Тот объем информации, который был сформирован благодаря использованию таких систем, дал серьезный импульс развитию нового класса приложений предназначенных для поддержки принятия решений менеджментом. Эти системы были названы системами оперативной аналитической обработки (Online Analytical Processing, OLAP ). Уже в начале девяностых годов компания Gartner Group, ввела термин бизнес-аналитика, который сегодня широко используется для обозначения аналитических приложений.
«Business Intelligence (BI)
превратилась в стратегическую инициативу, и теперь ИТ-директора и руководители бизнеса признают ее как средство повышения эффективности работы и инновационности предприятий», - считает вице-президент Gartner по исследованиям Андреас Биттерер.
По результатам опроса, проведенного этой компаний, в котором приняли участие более тысячи руководителей информационных служб, бизнес-аналитика была признана приоритетной технологией в 2008 году. При этом интерес к бизнес-аналитике сохраняется уже боле трех лет подряд. И только этот год показал изменение тренда интереса к данной теме, в 2009 году бизнес-аналитика стала восьмой с точки зрения приоритетов, и это связано с тем, что большинство зарубежных компаний уже включили данный инструмент в практику своей деятельности.
Однако российская практика применения BI-инструментария пока находится в зачаточном состоянии, и ближайшие пару лет можно не беспокоиться о спаде интереса к этим технологиям. Ведь, к сожалению, несмотря на достаточно высокий уровень существующей автоматизации российских компаний, большинство генеральных директоров еще пока не имеют компьютера на своих рабочих местах, и уж точно не принимают решения на основе анализа информации из аналитических систем. Внедренные во многих компаниях ERP-системы дали возможность планировать ресурсы компании и сделать ее прозрачнее. Но от этого принятие решений на высшем уровне не стало проще, и все еще важнейшим является такое качество руководителя, как интуиция.
Как не странно, но основным результатом прошедшего бума автоматизации российских компаний являются затраты в миллионы долларов, при этом стратегические решения все также принимаются по старинке. Многие генеральные директора сейчас задают вопрос: «Мы потратили не один миллион на автоматизацию, но почему я не вижу осязаемых результатов в моей деятельности». В большинстве случаев это связано с тем, что во многих компаниях есть ответственный за информационные технологии – директор по ИТ, но нет ответственного за информацию. Ведь сейчас в большинстве компаний накоплены «океаны информации», и для того чтобы ее обработать и применить для поддержки принятия решений необходимы специализированные технологии —.
Практика показывает, что в настоящее время с огромной скоростью растет объем хранимой и анализируемой информации во всех отраслях, при этом некоторые из них можно назвать явными лидерами. В банках, страховых компаниях, телекоммуникационных компаниях и розничной торговле объем обрабатываемых данных исчисляется терабайтами, а от правильности использования этих данных зависит уровень удовлетворения требований клиентов, а значит и конкурентные преимущества. Те, кто первые смогут преобразовать накопленные данные в информацию необходимую для принятия взвешенных решений смогут победить в конкурентной борьбе.
тоже время вместе с объемом информации растет и скорость ее генерации, а также ее разнообразие, что требует стратегического подхода к управлению информацией и внедрению BI инструментов. Ведь выбирая технологии для решения сегодняшних задач без учета будущих потребностей, можно столкнуться с их негодностью уже через пару лет. Еще одной сложностью для большинства компаний является низкое качество данных, а значит и недостаточная достоверность получаемой информации. Ведь если информацию вносить в систему раз в месяц и из недостоверных источников, то и решение, принятое на основе такой информации, скорее всего, будет уже «посмертным». В такой ситуации невозможно работать по старинке, рано или поздно понадобятся специализированные инструменты верификации и анализа информации.
Именно поэтому, аналитическая компания Gartner уже несколько лет отмечает общемировой интерес к аналитическим приложениям, а на российском рынке наблюдается огромное число проектов по внедрению данных инструментов. Это связано с тем, что от внедренных ERP-систем пока нет той отдачи, на которую все рассчитывали. И сейчас только BI технологии позволяют автоматизировать сбор и анализ информации, а также представление ее в виде удобном для менеджмента.
Задачи анализа информации настолько разнообразны, что помимо отраслевой специализации BI инструменты имеют различия по классу решаемых задач. При этом, как бы ни хотелось решить все задачи единым и универсальным BI инструментом – это невозможно. В настоящее время на российском рынке сейчас присутствует множество различных BI инструментов, закрывающие те или иные потребности компаний. Однако, покупка BI — инструмента, часто не дает ожидаемых результатов, ведь нужно не только купить инструментарий и развернуть его в своей компании, но и много времени уделить качеству существующих данных и способам их верификации. К сожалению, во многих компаниях сейчас еще нет той единой версии правды, которая необходима для принятия решения.
Именно поэтому, покупка инструментов Business Intelligence (BI)
не приведет компанию к успеху. Для эффективного внедрения BI-инструментов в компании необходимо создать соответствующие условия, и в первую очередь это поддержка руководителей. Ведь пользователями данных приложений должны быть первые лица компании, и если этого не будет, то инструменты, скорее всего, будут «пылиться на полке». Переломить привычку управлять по старинке, вот что нужно сделать в компании, а это не так просто.
Помимо изменений в управлении, необходимо согласование мероприятий по использованию BI-инструментов с существующей бизнес- стратегией компании.
Что и когда измерять? На каких показателях основывать стратегические и тактические решения? Кто отвечает за конкретные показатели? Без ответов на эти вопросы внедрение и развитие BI-инструментов может пойти неправильным путем.
И конечно для быстрого и эффективного развертывания технологий бизнес-анализа необходимо определение ответственного сотрудника и соответствующего центра компетенции, иначе ничего не выйдет. Ведь чтобы собрать воедино все потребности множества функциональных заказчиков и создать соответствующую информационную инфраструктуру, необходимо постоянная работа и принятие многих управленческих решений на уровне первых руководителей. Стратегия использования BI должна проходить сквозь всю компанию и начинаться от процессов сбора первичных данных и заканчиваться процессами принятия стратегических решений, иначе доверия к получаемой информации не будет, а значит, при принятии решений аналитическая информация не будет использована.
Внедрение Business Intelligence
Фактически для успешного внедрения BI-технологий в компании необходимо создание BIG team – Business Intelligence Governance , – т.е. центра компетенции по управлению информацией на уровне всей компании. Создание такого центра компетенции по BI позволяет централизовать ответственность и компетенцию за управление информацией в компании, а также навести порядок среди используемых BI инструментов.
Центр компетенции по BI может иметь стандартную структуру в которой объединяются бизнес- заказчики и сотрудники, зона ответственности которых лежит в области управления информационными технологиями и информацией (ИТ-директор, архитектор информации, бизнес-аналитики и т.д.). При этом в качестве основных задач центра компетенции можно выделить следующие: управление потребностями бизнес -заказчиков, выбор технологий управления информацией, методологическое руководство, стандартизация работ и используемых технологий, накопление компетенции, управление качеством данных.
Способы организации такого центра компетенции тоже могут быть разные:
· функциональное подразделение, подчиняющееся ИТ-подразделению;
· подразделение, подчиняющееся операционному управлению;
· распределенная структура с подчинением генеральному директору;
· виртуальная организация.
Форма организации может быть любая, главное чтобы в компании появились ответственные за управление информацией и бизнес-анализ. По информации компании Gartner, наиболее часто BIG team находится в ИТ-подразделении, что не всегда позволяет придать нужные приоритеты данным работам. Ведь создание такого центра компетенции в первую очередь необходимо для централизации ответственности за управления информацией и использование BI приложений. Поэтому наиболее эффективно, если центр компетенции будет подчиняться напрямую генеральному директору или его заместителю. При этом основополагающим вопросом, с точки зрения эффективности созданного подразделения, является присвоение ему соответствующих полномочий. На практике данные структуры существуют не более чем в одном проценте российских компаний, что еще раз подтверждает невысокую зрелость российского менеджмента в области управления информацией.
Для понимания стратегии развития данного направления первым результатом работы созданного центра компетенции должна стать стратегия в области управления информацией и использования инструментов бизнес-анализа. Без такого системного взгляда есть большая вероятность, что бизнес — заказчики будут использовать различные BI-инструменты с пересекающейся функциональностью, что в свою очередь увеличит затраты, и не позволит получить ожидаемые преимущества. Сейчас нет смысла тратить деньги без определения четкой стратегии развития, иначе возникнет зоопарк BI — приложений, который будет неуправляем.
Существующие сейчас тенденции развития рынка BI приложений заключаются в росте отраслевой и функциональной специализации BI платформ, а также к увеличению их числа. Таким образом, со стороны компании необходимо четкое понимание своих потребностей и выбор соответствующих BI-приложений, при этом учитывая рост числа пользователей BI-инструментов в компании, это становится все более и более критичным.
Как уже отмечалось, прошедшая волна внедрений ERP систем в российских компаниях создала платформу, на основании которой, с помощью BI-инструментов, можно и нужно выбрать необходимую для принятия решений информацию. Поэтому, с ухудшением внутренней ситуации, компании обратили внимание на вопросы своей внутренней организации и эффективности, и начали активно использовать BI приложения, которые раньше скорее были игрушкой бизнес-аналитиков, чем реальным инструментом.
Одной проблемой, которая сейчас требует решения при внедрении BI- инструментов — качество данных в компании. Аналитическая компания Gartner предлагает следующую классификацию в качества данных по уровням: оптимизированный, управляемый, упреждающий, реактивный, осведомленный. При этом чем выше качество данных в компании, тем больше выгода для бизнеса, что в свою очередь позволяет перейти от управления на основе интуиции к управлению на основе хорошего ощущения.
Преимущества Business Intelligence
В качестве преимуществ использования BI приложений можно выделить следующие. Прежде всего, Business Intelligence (BI) снижает расходы на управление информацией, поскольку избавляет от избыточных процессов извлечения данных и существующего дублирования информации. Системы BI экономят время сотрудников за счет более эффективной обработки информации, а возможность анализировать большие массивы данных позволяет уменьшить число сотрудников требуемых для обработки информации.
По мере развертывания средств бизнес-анализа в компании, пользователи начинают выполнять анализ и делать прогнозы, и тогда преимущества BI- приложений становятся еще заметнее. Например, применение Business Intelligence (BI)
на стратегическом уровне может позволить выйти на новый рынок, изменить направление развития компании или выпустить новую линию услуг.
С точки зрения развития BI-приложений, тренд развития этих систем направлен на усиление специализации. Уже появились системы анализа бизнеса в реальном времени Business Activity Monitor (BAM), которые позволяют предоставлять для принятия решений данные, которые появились несколько минут назад. Эти системы оказывают значительную помощь среднему уровню менеджмента, поскольку позволяют поддерживать принятие оперативных решений. Также в отдельный класс выделились системы анализа бизнес-процессов – Process Intelligence, которые позволяют осуществлять контроль и анализ (контроллинг) исполняемых бизнес-процессов, а также анализ организационной эффективности сотрудников.
Такое пересечение технологий управления бизнес-процессами (Business Process Management) и систем бизнес-анализа (Business Intelligence) позволяют не просто увидеть проблему, но и найти ее причину, что в свою очередь дает возможность ее исправить до наступления последствий.
В качестве заключения можно отметить, что рынок BI-инструментов растет, и на нем происходят серьезные поглощения. Крупные игроки, такие как SAP, Microsoft, Oracle покупают наиболее перспективные BI-технологии, и интегрируют их в свои решения. А это явный знак востребованности BI инструментария и показатель того, что ближайшее годы развитие компаний будет идти в этом направлении.
Андрей Коптелов, Журнал Генеральный Директор
Аналитический обзор: BI в России 2009
Аналитики центра TAdviser завершили подготовку открытого обзора рынка платформ для бизнес-анализа (BI), представленных на российском рынке. На этой странице Вы можете прочитать наиболее интересные разделы обзора.
Преимущества использования BI-системы
Системы для бизнес-анализа решают очень широкий спектр задач. Так, «ближним горизонтом» является мониторинг, анализ и корректировка оперативных целей:
поддержка развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятия;
возможность моделирования различных бизнес-ситуаций в единой информационной среде;
проведение оперативного анализа по нестандартным запросам;
снижение рутинной нагрузки на персонал и высвобождение времени для более глубокой аналитической работы;
устойчивая работа при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования.
В части поддержки стратегического развития предприятия BI-системы обеспечивают:
оценку эффективности различных направлений бизнеса;
оценку достижимости поставленных целей;
оценку эффективности использования ресурсов, в том числе дочерними предприятиями;
оценку эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельности;
бизнес-моделирование и оценку инвестиционных проектов;
управление затратами, налоговое планирование, планирование капитальных вложений.
На сегодняшний день, по оценкам экспертов из Gartner, с BI-приложениями активно работают только 15-20% бизнес-пользователей, остальные же считают системы для бизнес-анализа чересчур сложными для использования. Однако активное развитие средств для интерактивной визуализации данных и дальнейшее распространение интернет-технологий должны будут в скором времени улучшить ситуацию.
По мнению аналитиков компании MiPro Consulting, внедрение в организации самостоятельной BI-системы обеспечивает целый ряд преимуществ перед использованием аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы. Среди таких преимуществ BI-системы:
большая наглядность и удобство работы с информацией для бизнес-пользователей, в том числе из числа топ-менеджмента;
возможность использования несколько аналитических решений для различных направлений деятельности в масштабах всего предприятия, а не в рамках отдельных подразделений;
позволяет извлекать, анализировать и консолидировать данные практически из любых источников;
базируется на промышленной, поддерживаемой и развиваемой BI-платформе;
имеет статус самостоятельного, стратегического, критически важного для бизнеса приложения;
обеспечивает необходимую масштабируемость, эффективность, производительность;
позволяет выстраивать и поддерживать в масштабах всей организации сквозные процедуры и процессы обработки, единые централизованные аналитические модели и проекты;
содержит встроенные инструменты для решения различных и разнообразных аналитических задач, как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения ИТ;
обеспечивает доступ к данным и аналитическим инструментам большего числа пользователей.
Использование же аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы, например класса ERP или CRM, имеет, как правило, следующие ограничения:
ограниченный набор реализованных аналитических инструментов, одинаковых для всех пользователей, независимо от их ролей и задач;
возможность использования для анализа только собственных, внутренних данных, при этом информация из других систем остается недоступной, а данные из различных источников не могу быть консолидированы;
отсутствие развитых встроенных инструментов для анализа приводит к тому, что система используется лишь для извлечения хранимых в ней данных, которые затем экспортируются и анализируются в Excel;
ERP и CRM системы, как правило, имеют ограниченное число пользователей, что «отсекает» от аналитики большое число сотрудников компании, которым эта информация была бы полезна и интересна (существенное увеличение же числа пользователей снижает производительность транзакционных систем);
транзакционные системы обычно не содержат всех необходимых для проведения анализа показателей, не включают в себя такие инструменты, как информационные панели (dashboards), ставшие уже стандартом для представления аналитической информации;
результаты анализа в таких системах представляются обычно в виде табличных отчетов или диаграмм, что не позволяет получить детального и всестороннего представления о реальном положении дел и не дает ответа на многие возникающие вопросы;
возможности создания гибких пользовательских (ad-hoc) запросов ограничена;
ограничено использование больших объемов накопленной исторической информации.
Выбирая или обновляя систему для бизнес-анализа следует продумать способы хранения и интеграции данных, средства визуализации и аналитики.
Хранение данных
Если перед компанией стоит задача выявления долгосрочных или периодических трендов, то есть пользователям необходимо анализировать исторические данные, поступающие из различных подразделений в течение последних 3-5 лет, то, скорее всего, следует тщательнее продумывать организацию ETL-операций для загрузки данных в хранилища данных.
Если же компании или какому-либо из ее подразделений необходимо анализировать информацию ежемесячно или еженедельно, то оптимальным решением будет выделение и организация для этих целей (для каждого из подразделений или для решения конкретных задач) отдельных витрин данных, также с применением ETL-инструментов.
Если же компания планирует анализировать оперативные данные в режиме, приближенном к реальному времени (то есть обновляемые несколько раз в течение дня), то, возможно, следует отказаться от организации хранилища данных и обратить внимание на проработку средств интеграции на основе промежуточного виртуального слоя метаданных с проработкой соответствующих интерфейсов и алгоритмов (по принципу EII).
Интеграция данных
Как уже отмечалось выше, если целью внедрения BI-системы является решение отдельных, конкретных задач, то целесообразно ограничиться организацией витрин данных. При этом использование никаких отдельных интеграционных алгоритмов не потребуется.
Если же, напротив, BI внедряется с целью получения единого, целостного взгляда на общее состояние бизнеса, то без создания централизованного хранилища данных и, соответственно, внедрения необходимых ETL-инструментов, пожалуй, не обойтись. Кроме того, для получения действительно адекватной картины бизнеса необходимо обратить особое внимание на обеспечение высокого качества анализируемых данных, а для этого потребуется внедрение расширенного набора средств для их «очистки» - выявления неполных или ошибочных данных, дублирующейся информации, приведения данных из различных источников к единому формату.
Если же в компании делают акцент на изучении оперативных данных, то следует продумать средства репликации и обеспечения доступа.
Визуализация и аналитика
В зависимости от поставленных задач, а также от квалификации пользователей, выбираются и средства для визуализации данных – контрольные панели, карты показателей, отчеты, OLAP-кубы.
Для опытных, квалифицированных пользователей оптимальным инструментом станут OLAP-кубы, которые позволят им проводить глубокий и развернутый бизнес-анализ, с необходимой степенью детализации.
Пользователи, которые в своей повседневной деятельности сталкиваются с необходимостью принятия управленческих решений, а также анализа эффективности бизнеса, заинтересованы в организации рабочего места в виде контрольной панели, на которой в виде наглядных шкал и индикаторов отображается состояние бизнеса в целом, с возможностью переключения между отдельными направлениями деятельности.
Рядовым менеджерам необходимы средства для решения своих текущих задач, контроля хода выполнения отдельных видов операций, а также для контроля деятельности своих сотрудников (каждого отдельного работника и команды в целом). Кроме того, для организации четкого взаимодействия со смежными подразделениями (или регионами) необходимо иметь возможность получать представление о ходе выполнения взаимосвязанных задач.
Вертикальное или горизонтальное решение
На рынке существуют как горизонтальные BI-решения, в которых реализован набор общеприменимых инструментов, так и специализированные вертикальные решения, «заточенные» под конкретные отрасли или задачи. И те, и другие имеют свои достоинства и недостатки.
Преимуществом горизонтальных решений может считаться их способность расти вместе с организацией. Такие решения обычно масштабируемы и могут охватывать все направления деятельности и все подразделения крупной компании, а также легче поддаются изменениям. Обратной стороной такой широты возможностей является необходимость более длительной и тщательной настройки решений, адаптации под конкретные требования. Проекты внедрения становятся более дорогостоящими, а требования к ИТ-специалистам – более высокими.
Вертикальные решения, со своей стороны, не требуют отдельной длительной и трудоемкой настройки для решения специфических задач и для соответствия требованиям отраслевых регламентирующих организаций (финансовых, медицинских и т.п.). Однако может оказаться, что различные подразделения в рамках одной структуры не смогут использовать единое решение, и потребуется освоение и интеграция нескольких различных систем для бизнес-анализа.
Те организации, которые и в настоящее время, и в будущем планируют заниматься своей специфической деятельностью, требующей соблюдения определенных строгих регламентов, скорее всего, выиграют именно от внедрения вертикальных решений. Если же уверенности в такой приверженности определенному виду деятельности в будущем нет, и велика вероятность того, что специализация компании значительно расширится, то выбор вертикального BI-решения является определенным риском.
Business Intelligence
Business intelligence или сокращенно BI - бизнес-анализ, бизнес-аналитика. Под этим понятием чаще всего подразумевают программное обеспечение , созданное для помощи менеджеру в анализе информации о своей компании и её окружении. Существует несколько вариантов понимания этого термина.
- Бизнес-аналитика - это методы и инструменты для построения информативных отчётов о текущей ситуации. В таком случае цель бизнес-аналитики - предоставить нужную информацию тому человеку, которому она необходима в нужное время. Эта информация может оказаться жизненно необходимой для принятия управленческих решений.
- Бизнес-аналитика - это инструменты, используемые для преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. При этом с помощью этих средств лица, принимающие решения, должны при использовании подходящих технологий получать нужные сведения и в нужное время.
Таким образом, BI в первом понимании является лишь одним из секторов бизнес-аналитики в более широком втором понимании. Помимо отчётности туда входят инструменты интеграции и очистки данных (ETL), аналитические хранилища данных и средства Data Mining .
BI-технологии позволяют анализировать большие объёмы информации, заостряя внимание пользователей лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений.
История возникновения термина
Термин впервые появился в 1958 году в статье исследователя из IBM Ханса Питера Луна (англ. Hans Peter Luhn ). Он определил этот термин как: «Возможность понимания связей между представленными фактами.»
BI в сегодняшнем понимании эволюционировал из систем для принятия решений, которые появились в начале 1960-х и разрабатывались в середине 1980-х.
В 1989 году Говард Дреснер (позже аналитик Gartner) определил Business intelligence как общий термин, описывающий «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».
Примечания
Ссылки
- На смену Business Intelligence приходит Business Analytics? (ж-л PC Week/RE № 41 (599) 6 ноября - 12 ноября 2007)
- BI как инструмент оптимизации маркетинговых кампаний (PC Week Review: Бизнес-аналитика, май 2010)
- Бизнес-аналитика: сегодня и завтра (Журнал Intelligent Enterprise № 2 (212), февраль 2010 года)
- Бизнес-аналитика на российской почве (Ж-л PC Week Review: Бизнес-аналитика, май 2010)
Wikimedia Foundation . 2010 .
Смотреть что такое "Business Intelligence" в других словарях:
Business intelligence - (BI) refers to technologies, applications and practices for the collection, integration, analysis, and presentation of business information and sometimes to the information itself. The purpose of business intelligence a term that dates at least… … Wikipedia
Business Intelligence 2.0 - (BI 2.0) is a loose term referring to some new (2006 7) trends and advances in Business Intelligence (BI). The 2.0 version number alludes to version numbers assigned to software even though it is only an abstract concept not a specific… … Wikipedia
Business Intelligence - Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), Abk. BI, wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung,… … Deutsch Wikipedia
Business-Intelligence - Der Begriff Business Intelligence (engl. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyse (Sammlung, Auswertung und Darstellung) von Daten in… … Deutsch Wikipedia
Business Intelligence - Informatique décisionnelle Pour les articles homonymes, voir DSS et BI. L’informatique décisionnelle (Management du système d information, en anglais: DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) désigne les… … Wikipédia en Français
business intelligence - noun Any information that pertains to the history, current status or future projections of a business organization … Wiktionary
business intelligence - / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ noun information that may be useful to a business when it is planning its strategy … Marketing dictionary in english
Business Intelligence - Sammelbegriff für den IT gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT gestützte Analyse und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem… … Lexikon der Economics
Business intelligence tools - are a type of application software designed to report, analyze and present data. The tools generally read data that have been previously stored often, though, not necessarily, in a data warehouse or data mart. Types of business intelligence tools … Wikipedia
Business Intelligence Development Studio - (BIDS) is the IDE from Microsoft used for developing data analysis and Business Intelligence solutions utilizing the Microsoft SQL Server Analysis Services, Reporting Services and Integration Services. It is based on the Microsoft Visual Studio… … Wikipedia
Книги
- Business Intelligence. Data Mining and Optimization for Decision Making , Carlo Vercellis , Business intelligence is a broad category of applications and technologies for gathering, providing access to, and analyzing data for the purpose of helping enterprise users make better… Категория: Математика Издатель: John Wiley&Sons Limited , электронная книга (fb2, fb3, epub, mobi, pdf, html, pdb, lit, doc, rtf, txt)