Qlever Solutions, провайдер услуг в области работы с корпоративными данными, объявляет о продлении специализации в отрасли «Ритейл» у компании Qlik, мирового лидера в разработке платформ для бизнес-аналитики.
Отраслевая специализация выдается компанией Qlik на год и подтверждает, что компания Qlever Solutions разработала ряд аналитических решений для предприятий, занимающихся розничными продажами конечным покупателям. Практика разработки решений для ритейла развивается в Qlever Solutions с 2014 года и с момента основания компании является одной из ключевых.
«На примере своих заказчиков мы видим, как развивается российский ритейл — предприятия отрасли сегодня продолжают получать инвестиции и конкуренция здесь как нигде высока, — говорит Дмитрий Киселев, Генеральный директор Qlever Solutions, — к тому же, меняется потребительское поведение покупателей, они все чаще пользуются скидками и акциями, чаще делают покупки в онлайне, их ожидания от уровня сервиса быстро растут. Это очень динамичный сегмент, розница вынуждена искать новые способы извлекать пользу из своих данных».
1. В области бизнеса — quick wins («быстрые победы»).
Ключевая для ритейла особенность извлечения пользы из корпоративных данных сегодня заключается в том, что у лидеров рынка аналитические решения охватывают уже не отдельные, а практически все ключевые бизнес-функции. С помощью бизнес-аналитики розничные компании решают самые разные задачи, которые направлены и на снижение операционных затрат, и на экспансию.
Так, за последний год среди задач, решенных специалистами Qlever Solutions для заказчиков из сегмента ритейла, выросло число проектов, связанных с объединением данных из ключевых информационных систем, к которым относятся, например, кассовые и ERP-системы, c данными, генерируемыми новыми решениями. Среди новых внедряемых решений — системы для мониторинга работы оборудования, биометрической идентификации сотрудников, видеоаналитика для регистрации поведения потребителей, а также различные мобильные приложения.
Таким образом, фокус ИТ-развития розничных компаний быстро смещается в сторону внедрения приложений, предназначенных для решения конкретных бизнес-задач. Одним из главных критериев для запуска таких проектов обычно становится быстрая окупаемость. Выбор инициатив и приложений как правило очень прагматичен и основан на предположении, что осязаемые результаты будут получены в очень короткий срок (так-называемый подход «quick wins»). Ключевым фактором успеха здесь все чаще становится качество аналитических данных. С одной стороны, использование аналитической информации позволяет встроить новое приложение в существующие бизнес-процессы, а с другой, сразу оценить результаты внедрения.
«Как только компания развернула новое бизнес-приложение, данные из него сразу должны появиться “на радарах” аналитической системы, — говорит Дмитрий Саввин, архитектор решений Qlever Solutions, — без этого внедрение трудно считать успешным. То же самое можно сказать про новых партнеров и новые каналы продаж. Например, как только ритейлер договорился о доставке через Delivery Club, этот канал продаж сразу надо подключить к отчетности».
Сегодня заметной тенденций в сегменте ритейла становится рост числа аутсорсинговых или партнерских компаний, помогающих ритейлерам решать отдельные специфические задачи. Это могут быть задачи, связанные с логистикой, с доставкой товаров конечным потребителям, с аутстаффингом персонала, с созданием новых каналов продаж или привлечения покупателей. Ритейлеры обмениваются данными с такими партнерами и им все чаще требуется аналитическая информация — показатели, которые отражают результаты взаимодействия с тем или иным аутсорсером или помогают оценить новый канал продаж.
2. В области технологий — переход от направленной аналитики к самообслуживанию.
Среди технических задач, решения которых заказчики из сегмента ритейла ждут от разработчиков аналитических систем, все чаще оказывается создание решений, способных объединять внутренние корпоративные данные с внешними, что обычно требует обработки больших данных (Big Data). Это могут быть геоданные, данные интернета вещей (IoT) — они поступают от подключенных устройств, данные из внешних информационных систем.
Например, раньше компании нужно было получить какой-то показатель с помощью заранее определенного алгоритма. Для этого аналитическая система обращалась к источникам данных и получала из них лишь ту информацию, которая требовалась для подсчета конкретного показателя. Такой подход позволял значительно уменьшить количество необходимых вычислений и обращений к источникам данных, что давало возможность снизить требования к хранилищу данных. Однако, сегодня компании из сегмента ритейла хотят получать из данных такие зависимости, о которых заведомо ничего не известно. Для их выявления приходится исследовать весь массив данных, имеющихся в распоряжении, потому что требуется учитывать контекст. Все чаще инструмент для таких исследований нужен бизнес-аналитикам или менеджерам, а не только специалистам в Data Science, как это было раньше.
Способ получения аналитической информации из данных меняется. Если раньше ритейл-компании ограничивались так-называемой «направленной аналитикой» (guided analytics) — когда бизнес-аналитикам и менеджерам доступны лишь заранее определенные показатели и дэшборды, то сегодня все чаще ритейлеры хотят добавлять к своим аналитическим системам возможность «самообслуживания» (self-service). Самообслуживание предполагает, что бизнес-аналитикам и менеджерам доступны данные для самостоятельно исследования, то есть они имеют прямой доступ к данным и могут сами создавать метрики и визуализации.
«Самообслуживание не заменяет направленную аналитику, — говорит Дмитрий Саввин, — оно скорее помогает ускорить цифровую трансформацию. Если раньше метрики и показатели бизнес-процессов предлагали внешние консультанты или руководители, то сегодня мы все чаще реализуем идеи, предложенные менеджерами на местах. Часть из них оказывается полезна, от других приходится отказываться. Это постоянный процесс, где разработка происходит по модели Agile, а новые показатели вводятся очень быстро. Такой путь способствует вовлечению людей в бизнес и помогает компаниям в каждый момент времени удерживать лидерство по издержкам».
С одной стороны, переход от направленной аналитики к самообслуживанию ведёт к повышению требований ритейлеров к технической квалификации специалистов проектных команд, отвечающих за развитие аналитических систем. С другой, приводит к росту востребованности услуг по обучению менеджеров работе с данными.
«С точки зрения технологий главный вызов — в экспоненциальном росте анализируемых данных, — говорит Дмитрий Саввин, — даже лидерам скоро придется решать инфраструктурные вопросы и пересматривать принципы работы с данными. Мы разделяем распространенную у заказчиков из сегмента ритейла точку зрения о том, что прибыль их компаниям в ближайшем будущем начнёт приносить информация, полученная из внешних цифровых сервисов».
https://qleversolutions.ru
