Что такое BI-система, и как она работает
Чтобы построить высотку, директор строительной компании должен знать о проекте все до последнего шурупа: количество этажей, объем необходимых материалов, проверенный макет здания. А еще нужно адаптироваться к сокращающимся графикам постройки, позаботиться о сдаче площадей, уладить множество вопросов с государственными органами.
Этап №2. Организация данных
Тут тоже можно пойти двумя путями: от общих бизнес-требований или от нужд каждого подразделения. В первом случае нужно сначала проанализировать все бизнес-требования, затем проработать нужды каждого департамента. Второй подход итеративный – мы разбиваем весь объем работ на отдельные области, и в деталях описываем, как будут выглядеть аналитика и отчеты для отдела маркетинга, затем для финансов, HR и дальше идем итерациями по всем отделам.
Если хотите быстрее получить результат в виде первых отчетов, то второй вариант подойдет больше – при работе итерациями, пока следующая модель проектируется, первая уже работает. При общем подходе вы быстрее получите конечный результат, то есть общую аналитику по всем отделам.
Этап №3. Выбор стека технологий
Тема безграничная. Кратко опишем, что важно сделать на этом этапе: определить источники данных и уточнить, есть ли в них необходимая информация и показатели. Очень часто приходится дорабатывать учетные системы, чтобы показатели заводились. Когда пул источников собран, можно переходить к учетным системам, веб-ресурсам и внутренним системам компании, чтобы покомпонентно спроектировать архитектуру и прописать роль источников для трансформации данных. Любые сведения в BI-систему поступают в сыром виде, и на этом этапе только от нас зависит, насколько точные и удобные для восприятия данные менеджеры получат на выходе.
Этап №4. Проектирование интерфейсов
Сотрудники, которые пользуются системой, ценят удобный и приятный глазу интерфейс возможно так же глубоко, как и возможности, которые решение дает. Поэтому на проектах часто вводится этап прототипирования, когда мы отрисовываем формы интерфейса. Причем, если внедряем систему SAP, то UX и UI стараемся делать в интерфейсе этой системы, если Qlik, то рисуем в интерфейсе этой платформы. Благодаря такому этапу клиент понимает, какие графики лучше использовать для визуализации тех или иных показателей, какие цвета подобрать, как удобнее расположить фильтр и т.д. После этапа трансформации данных этот прототип достаточно будет наполнить. В остальном он полностью соответствует ожиданиям бизнес-пользователей.
Этап №5. Тестирование системы
Если вы меняете существующую BI-систему, то убедить пользователей в точности данных и дополнительно проконтролировать расчеты, будет несложно. Нужно взять отчет из одной системы бизнес-аналитики, взять разработанный ответ в новой, и, если все цифры совпадают, то программой можно пользоваться - данные верные. Сложнее, когда разрабатываются новые отчеты или внедряется первая система бизнес-анализа, потому что сравнивать данные не с чем.
В этом случае нужно разработать сценарии тестирования. Возьмите выгрузки по одному из направлений за заданный период и точность сведений на этом же срезе данных из той же учетной системы. Например, вы взяли из системы отчет по остаткам с 1 по 15 февраля, и он был равен 1000 единиц. На этом же срезе данных в учетной системе остаток тоже 1000 единиц. Значит, системе можно верить – данные корректные. По-другому найти эту точку сходимости, на мой взгляд, невозможно.
Отдельная тема – внедрение системы на динамически меняющийся источник данных, или когда мы внедряем решение на данных Excel, но этап загрузки данных необходимо перенести на вновь внедренный источник, в котором могло поменяться все от структуры хранилища до самих сведений. Здесь внедрение и тестирование будет идти по иным правилам.
Этап №6. Обучение команды
На проектах мы стараемся обеспечить максимальный результат от использования системы. Для этого проводим обучение финансистов, маркетологов, IT-специалистов и управленцев: знакомим с платформой, возможностями доработки и управления нашим решением, учим менеджеров максимально использовать все возможности программы. В помощь администраторам и пользователям разрабатывается сопроводительная документация: классические «Руководство администратора» и «Руководство пользователя», а часто и обучающие видеоролики. Самый детальный и сложный, но полезный материал – тот, что обычно называется «Техпроект» или «Спецификация отчетов». Он описывает весь процесс движения данных от источников до конечных отчетных форм. Не пренебрегайте этим документом. С его помощью любой новичок в команде сможет разобраться, как данные попадают в первый слой загрузки, и где они находятся в выходных отчетных формах. С помощью этого материала любое изменение или просьба по доработке системы займут минимальное количество времени.
Частые ошибки при внедрении
Как мы уже говорили, популярная ошибка при построении дерева решений - это движение от потребностей низших уровней к верхним. Но есть еще несколько критичных моментов, на которых чаще всего «прокалываются» неопытные внедренцы.
- Не разбираться в типах платформ. Существуют системы класса in-memory, которым не нужны системные хранилища данных; и платформы, которые требуют двухкомпонентную архитектуру, то есть отдельное хранилище и отдельный BI-инструмент для визуализации.
- Работать крупными мазками. Этапы загрузки, трансформации и последующей загрузки данных в приложение всегда стоит максимально детализировать и разбивать на более короткие отрезки. Многие в одном скрипте загружают, трансформируют данные, и делают последующую выгрузку. С гигантскими кусками кода не справится ни подрядчик, ни клиент. Но если код разбит на маленькие кусочки, определить, что вышло из строя, будет легко. Это сэкономит время и деньги на последующую поддержку.
- Сразу автоматизировать . Нельзя сразу отдавать в разработку отчеты от бизнес-пользователей. Возможно, они не видели других, более удобных форматов. Может быть, раньше они сталкивались с техническими ограничениями и не могли представить анализ по-другому. Простая разработка не решает задач бизнеса – нужно глубже погружаться в отрасль и процессы в компании, выяснять, в чем заключаются проблемы и целенаправленно с ними работать.
Сколько это стоит и от чего зависит
Стоимость готовой системы начинается с маленьких проектов до миллиона рублей и заканчиваются крупными внедрениями под сотню миллионов. Цифры привязаны к объемам работ - количеству отделов и количеству необходимых отчетов. Случается, что клиент хочет очень компактный по времени проект. Такая срочность тоже повлияет на общую стоимость, потому что увеличит затраты на команду и оптимизацию ресурсов.
Чем помогут консультанты
Часто консультанты самостоятельно выполняют весь объем работ и минимально привлекают сотрудников клиента. Но случается, что объем работ собственных сотрудников соизмерим с объемом работ интегратора. В зависимости от задач и финансовых возможностей клиента, компания-консультант может участвовать в проекте в нескольких форматах.
Платформа не справляется с задачей. Неоправданно долгая загрузка, технические ограничения на ввод данных, инструменты визуализации не позволяют давать нужный результат – такие сложности решаются с помощью аудита систем. Консультант знает, как подобные проблемы решаются в других компаниях, много работал с разными платформами. Он разберется в корне проблем и предложит наиболее удачное решение.
Недостаток ресурсов. Чтобы проворно систематизировать требования и не менее стремительно построить на их основе систему, могут потребоваться дополнительные ресурсы, поскольку новые запросы появляются постоянно. Часто для анализа в компании используют один инструмент, для финансовой аналитики – другой, а маркетинговую эффективность считает третий. Целый штат IT-специалистов содержать бессмысленно и неэкономно. Здесь поможет подрядчик, который уже вырастил квалифицированные кадры и умеет оптимизировать затраты на подобные задачи.
Новая задача. Если внедрением IT-решений раньше вы не занимались и не очень четко понимаете, с какого конца начать, стоит хотя бы проконсультироваться со специалистом. Риск потери возможной прибыли и времени абсолютно точно окупит затраты на эту консультацию.
Выводы
Создать любую информационную систему непросто. Проектирование аналитических решений затрудняется капризным и сложным в работе элементом – данными. Команда с опытом решит эту задачу быстрее и без приключений. Независимо от того, предпочитаете ли вы одиночные спуски по порогам Амазонки или контролируемые инструктором, уделите наибольшее внимание действиям с данными. Тогда технические и методологические сложности будут представлять меньшую угрозу, а будущая система сможет решать сложные аналитические задачи без ошибок.
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
Использование бизнес-аналитики повышает качество и оперативность управленческих решений, а также помогает управлять бизнес-процессами, что приводит к повышению конкурентоспособности компании. Это стало одной из главных причин значительного всплеска интереса к решениям класса BI (business intelligence), который IDC отмечает в России с 2010 года.
Эксперты спорят о функциональности информационных систем, позволяющих проводить бизнес-анализ. Но сам процесс работы с аналитическими данными и предназначенное для этих целей ИТ-решение – совсем не одно и то же. Прежде чем приступать к внедрению BI-системы, компания должна подготовиться к ее использованию: формализовать бизнес-процессы, определить точки сбора информации, типы собираемых данных и цели, с которой эта информация будет использоваться. После этого можно говорить о конкретных инструментах BI, необходимых бизнесу.
Бизнес-аналитика отличается от ручного анализа показателей в таблицах Excel примерно как самолет от дельтаплана. Вопрос далеко не только в скорости. Ведь BI – это автоматизация процесса сбора информации и построения отчетности. В то время как работа с Excel предполагает, что анализируемые данные кто-то должен собрать из всех информационных источников компании, привести к единому шаблону и уже потом формировать отчеты.
Велика и разница в результатах работы с этой информацией. BI – это многомерность используемых данных и возможность оперативно формировать отчеты в любом разрезе, используя для этого любую имеющуюся в компании информацию. Иначе говоря, задачу, с которой люди будут справляться сутки (например, высчитывать зависимость продаж магазином определенных моделей одежды от демографического состава населения и транспортной инфраструктуры района), система решит за минуты.
Долгое время в основе решений BI лежали так называемые OLAP-кубы. Применение таких систем продолжается и по сей день. Они представляют находящуюся в хранилище информацию таким образом, что в любой момент можно взять любые имеющиеся показатели в качестве осей «куба» и сделать по нужным срезам анализ, построив плоскую таблицу или график зависимости одного показателя от другого. Что немаловажно, анализ происходит в режиме реального времени, о чем и говорит аббревиатура OLAP – online analytical processing.
Среди других признаков выделим наличие функций управления метаданными, средств разработки, инструментов для совместной работы и управления процессами, средств создания отчетов, продвинутой визуализации, функций предиктивного моделирования и интеллектуального анализа (data mining), карт показателей.
Сейчас на рынке продолжают расти продажи BI-систем, в которых реализованы технологии іn-memory. Основная идея in-memory заключается в принципе постоянного хранения данных в оперативной памяти. Это дает пользователям возможность получать ответы моментально – за доли секунды – даже в случаях, когда они работают с огромными объемами данных. Однако такие решения с технической точки зрения подходят не всем, и многие заказчики продолжают использовать технологию OLAP.
Наличие online analytical processing является одним из признаков аналитической системы, позволяющей ей называться полноценной BI-платформой по версии Gartner.
Помимо различной технологической архитектуры, системы BI отличаются набором инструментов для разных категорий бизнес-пользователей.
Например, полноценные BI-платформы сильно отличаются с точки зрения функциональных возможностей от BI-модулей, встроенных в некоторые корпоративные информационные системы и имеющих ограниченные возможности представления.
Для каждой роли пользователя существуют свои информационные панели, представляющие нужные именно этим сотрудникам ключевые показатели бизнеса в виде таблиц или инфографики. Инструментарий BI предусматривает также средства построения отчетов и интерфейс для их просмотра: в окне системы, через web или на мобильном устройстве пользователя. В построении отчетов помогают инструменты для определения корреляции данных.
Одна из доминирующих тенденций последних пяти лет на рынке BI – это рост спроса на мобильную аналитику. Пользователи BI-систем, оценившие их значение для бизнеса, поняли также и ценность постоянного доступа к такому инструментарию. Практически каждый крупный BI-вендор сегодня готов предоставить пользователям средства онлайн-аналитики. При этом мобильные рабочие места ориентированы не только на топ-менеджеров, но и на ряд других категорий пользователей, которым необходимо постоянно иметь актуальную информацию о состоянии тех или иных бизнес-процессов. Так что из «привилегии начальника» BI-мобильность стала средством быстрого реагирования на события для руководителей среднего звена и аналитиков. Поскольку BI-система предусматривает работу с большими массивами данных, поступающими в хранилище из различных информационных систем и в неструктурированном виде, она может использоваться для работы с «большими данными» (big data), которыми в последние годы так интересуется бизнес. Это и неудивительно, поскольку объемы хранимой и обрабатываемой информации растут опережающими темпами, следовательно, компании вынуждены думать о приобретении дополнительных вычислительных мощностей. При этом в реальном бизнесе обычно используются до 30% всей хранимой информации, остальная же часть становится только источником затрат на ее хранение.
Наличие больших объемов неструктурированной и потенциально полезной информации в компаниях, а также большие возможности, предоставляемые аналитикам системами BI, стали одним из драйверов прогресса в этой области. Сегодня все больше аналитиков ищут более гибкие инструменты, которые бы позволили изучать любые данные и строить бизнес-гипотезы. Это привело к появлению нового класса инструментов - data discovery. Они базируются на гибкой модели данных и интерактивных пользовательских интерфейсах, более удобных бизнес-пользователям, чем аналитикам. На примере data discovery мы видим, как инструментарий постепенно вырастает в самостоятельное направление ИТ-систем для аналитики.
Поскольку BI – это не только анализ текущей ситуации, но и прогнозирование, для аналитиков и руководителей разработаны продвинутые средства для проверки выдвинутых ими гипотез. А контролировать ключевые показатели при анализе поможет нотификация о достижении ими пороговых значений.
Как будет развиваться инструментарий BI-систем и его использование российскими компаниями в будущем? Появятся ли новые роли пользователей, новые интерфейсы, станут ли топ-менеджеры больше работать с бизнес-аналитикой? Консультант аналитического отдела компании Softline Мария Голикова убеждена, что один из векторов развития связан с растущим спросом на “облака” и средства визуализации: «С развитием облачных технологий многие крупные разработчики BI стали предлагать дополнительные возможности, доступные именно в облаке.
Если в компании существует “традиция” готовить отчеты в виде статичных Excel-таблиц, то многим сотрудникам будет сложно от этого отказаться. Однако надо надеяться, что со временем будет расти число компаний, которые будут получать исчерпывающую информацию, пользуясь информативными дашбордами».
Также, по мнению эксперта, росту популярности BI будет способствовать внимательное отношение разработчиков к дружественности интерфейсов и созданию мобильных рабочих мест: «BI-инструментарий сейчас движется в сторону самостоятельного анализа – решения становятся максимально простыми в использовании. Это дает возможность бизнес-пользователям за счет интуитивно-понятного интерфейса самостоятельно изменить текущие отчеты либо создать новые. Топ-менеджмент сегодня также привлекает возможность использования мобильных BI-решений. Руководитель может уехать в командировку, но при этом на экране портативного устройства видеть основные показатели деятельности своего бизнеса».
Говоря о том, какие инструменты, предоставляемые BI-платформами, в наибольшей степени востребованы российскими заказчиками, директор департамента ИТ и облачных сервисов J’son & Partners Consulting Александр Герасимов отмечает: «То, что используется сейчас, - это инструменты формирования разнообразной управленческой и маркетинговой отчетности постфактум на основе анализа данных транзакционных систем, таких как ERP, OSS/BSS (биллинг в частности), автоматизированные банковские системы и т. п.
То, что имеет хорошие перспективы, - это технологии анализа больших данных: не только структурированной информации транзакционных систем, но и слабо (или сложно) структурированных данных, таких как, например, логи и геоданные пользователей смартфонов и многое другое. Сейчас подобная информация используется в основном для обогащения и улучшения качества отчетности постфактум. В перспективе они могут применяться уже непосредственно в системах управления - с целью их интеллектуализации».
Некоторые BI-системы предлагают использовать больше инфографики вместо классических табличных отчетов. Но далеко не все готовы воспринимать графическую информацию.
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
