Сила в цифрах, или Почему бизнес-аналитика выпала из разряда «кабинетных дисциплин»
Бизнес-аналитика выходит за рамки «игры цифр» и становится по-настоящему универсальным инструментом управления эффективностью бизнеса. Еще несколько лет назад аналитические отделы в большинстве случаев воспринимались как часть административных инструментов для сбора цифр, тщательного и неторопливого составления отчетов, которые рассматривает руководство. В последнее десятилетие ситуация кардинально изменилась. Современные технологии позволяют каждому – от директора до рядового сотрудника – в любой момент получать и анализировать информацию для всех видов задач.
BI в дооблачную эру
Первые BI-системы предлагали достаточно простые возможности и инструменты для построения отчетов. Появление информационных панелей (дэшбордов) с визуализацией данных вместо объемистых и неудобных таблиц было воспринято как прорыв. Сегодня запросы пользователей существенно изменились, и на рынке BI-решений доминирует ряд новых трендов.
В первую очередь это решения data discovery для быстрого анализа, визуализации данных и интерактивного взаимодействия пользователей с ними. Второй тренд – развитие технологии Big Data, позволяющей эффективно работать с большими объемами неструктурированных данных. Третий тренд, влияние которого стремительно растет, – развитие прогнозной аналитики: у пользователя есть возможность самостоятельно собирать и анализировать данные из разных источников, создавать прогнозы и моделировать различные сценарии развития событий.
К фундаментальным изменениям привело появление облачных BI-решений: вместо инвестиций в наращивание вычислительных мощностей компании получили возможность использовать более экономичные облачные ресурсы для сбора, анализа и хранения данных. Выигрыш – в простом, удобном и защищенном доступе, высокой скорости обработки данных, практически неограниченной масштабируемости ресурсов, новом уровне оперативности и точности принимаемых решений. Разумеется, тренд облачных технологий не мог не затронуть BI-решения.
Эволюция решений для бизнес-аналитики обусловила изменение их роли в бизнесе. Круг пользователей BI-решений существенно расширился. Если раньше основными потребителями решений этого класса были топ-менеджеры и профессиональные аналитики, то сегодня возможностями BI-систем пользуются в различных департаментах и отделах, сотрудники разных уровней – от руководящего до нижнего звена. Этим обусловлен и новый уровень интерфейса таких решений с точки зрения графического дизайна и удобства. Ориентирами для разработчиков стали максимально простое и интуитивное освоение, возможность гибко настраивать и быстро создавать любые отчеты, делать их наглядными и удобными для совместной работы.
Анализировать, чтобы управлять
Потребность в подобных решениях растет во всем мире, и Россия – не исключение. Однако по-настоящему качественные и современные BI-решения используют пока не многие предприятия. Первыми их взяли на вооружение крупные компании из таких отраслей, как ритейл, телеком, дистрибуция. Объясняется это тем, что значительную часть конкурентных преимуществ в перечисленных отраслях можно реализовать только при условии точной и быстрой работы с данными, при наличии возможностей тонко настраивать аналитические инструменты на различные группы потребителей, услуг и товаров, учитывать региональную специфику и другие необходимые параметры.
Если рассматривать отраслевые особенности использования аналитических инструментов, то, например, для всех видов ритейла (банки и финансовые услуги, торговля, телеком) актуальны задачи, связанные с прогнозной аналитикой. Запуск сезонных маркетинговых кампаний предполагает предварительный анализ эффективности проекта. Средства прогнозной аналитики позволяют оценить уровень лояльности клиентов в долгосрочной перспективе, прогнозировать прирост или отток покупателей, формировать лучшее предложение на основе результатов предыдущих акций (next best offer), осуществлять микросегментацию клиентов и создавать для них персонализированные предложения.
В отраслях, особенностью которых является внешнее взаимодействие с клиентами (ритейл, банковский сектор, транспорт), BI-решения служат основой для персонализированного подхода к заказчику – ключевого инструмента борьбы за клиента в условиях, когда сила бренда и уникальность услуг утрачивают свое значение. Аналитические системы используют крупнейшие российские торговые сети, например «М-Видео». По экспертным оценкам, с помощью встроенных в решения инструментов детальной аналитики, таргетирования и управления маркетинговыми кампаниями, поддержки всех каналов обслуживания отток клиентов сокращается в среднем на 15%.
Инструментами бизнес-аналитики пользуются и в других отраслях, например в энергетике, промышленном производстве и аналитических агентствах. Причем крупные компании в различных индустриях задают стандарт, которому приходится соответствовать и быстро перестраивать бизнес-процессы. Поэтому на рынке востребованы простые и гибкие инструменты. В качестве примера можно привести агентство Bloomberg, которое собирает и анализирует огромный объем данных. Многие компании в России и в мире хотят иметь высокопроизводительные и гибкие системы, которые позволят им справиться с подобными задачами.
Бизнес-аналитика открывает множество дополнительных возможностей, например для повышения эффективности процедуры кредитного скоринга – проверки надежности заемщика. Уровень конкуренции на рынке кредитных предложений высокий, однако в период кризиса снижаются доходы заемщиков. Чтобы не потерять клиента и не выдать кредит, который может стать проблемным, банк вынужден максимально быстро и точно оценивать кредитоспособность потенциального заемщика. В этом случае на помощь приходят системы бизнес-аналитики, позволяющие детально анализировать и выявлять уровень рисков, что поможет оперативно принимать решения.
Активными пользователями инструментов прогнозной аналитики становятся также предприятия в области металлургии, горнодобывающей, химической промышленности, компании, занятые в сфере дискретного производства, энергетики. В энергетике BI-инструменты помогают, например, визуализировать данные для ситуационных центров, куда стекается огромный объем информации о работе станций, подстанций, устройств – от уровня региона до отдельных предприятий или домовладений. BI-решения позволяют представить ситуацию в целом и в деталях, вплоть до исходных данных, а также определять причины тех или иных событий и прогнозировать изменения. Благодаря этому можно предотвращать аварии, снижать уровень износа оборудования или увеличивать объем распределяемой энергии с учетом растущего потребления.
В российском телекоме одним из наиболее ярких внедрений BI стал проект в «ВымпелКоме». Аналитическое решение было необходимо оператору, чтобы повысить клиентоориентированность и лояльность, организовать предоставление абонентам наиболее востребованных услуг. В компании «ВымпелКом» c BI-решением работают более тысячи пользователей – специалистов и менеджеров. Данный проект стал одним из крупнейших в Европе.
Стоит отметить, что основу решений прогнозной аналитики в России составляют труды российского математика Владимира Вапника. В 1970-е гг. он опубликовал две работы, заложившие методологическую основу статистической теории обучения. Компании, внедрившие результаты расчетов В. Вапника, получили конкурентные преимущества благодаря возможности достоверного анализа информации. Причем анализа намного более быстрого, чем это обеспечивает любая другая классическая технология. Существует много сфер практического приложения данной теории, таких, например, как страхование жизни, имущества или страхование от стихийных бедствий.
Есть ряд общих факторов, повышающих интерес к бизнес-аналитике во всех отраслях. Первый – необходимость в условиях кризиса уменьшать расходы. Второй – потребность в более глубоком анализе бизнеса в целях выявления внутренних резервов и источников прибыли. Третий – растущий интерес к ad hoc-отчетности, т. е. отчетности по запросу. В частности, для обеспечения фиксированной отчетности в соответствии с требованиями Росстата гибкую аналитическую ad hoc-отчетность внедрила Госкорпорация «Росатом» для анализа закупочной деятельности.
Компаниям необходимо не только анализировать данные, но и получать к ним быстрый и защищенный доступ. Для этого нужны не отдельные инструменты аналитики, а платформа, позволяющая оперативно обрабатывать большие объемы данных. Неслучайно большинство BI-решений предлагаются в комплексе с in-memory-платформой. Они обеспечивают оперативное и точное бизнес-моделирование даже в том случае, если в компании нет штатных бизнес-аналитиков или квалификации сотрудников недостаточно для выполнения сложного многомерного анализа. Например, итальянская кейтеринговая компания CIR Food с помощью технологий in-memory, прогнозного анализа и инструментов бизнес-аналитики извлекает важные сведения из массивов больших данных. Благодаря этому им удалось оптимизировать логистическую цепочку, снизить расходы и обслуживать большее количество потребителей с меньшими затратами.
BI-платформы: классика и облако
Предложение большинства компании в сфере BI включает в себя on-premise-решения и их облачные аналоги. Классическое on-premise-решение обладает универсальным спектром инструментов аналитики: от информационных панелей для руководителей и гибкой отчетности для бизнес-пользователей до возможности проведения детального анализа и исследования данных не только по компании, но и по ситуации на рынке в целом. Для пользователей, ориентированных на работу с excel-формами отчетов, в системе должна быть предусмотрена excel-визуализация, позволяющая клиентам работать в привычной среде.
Наряду с этим для упрощения работы с данными самих сотрудников можно использовать системы, которые позволяют потребителям самостоятельно, без помощи ИТ-специалистов собирать, анализировать информацию из различных источников и создавать наглядные, удобные для работы отчеты. Такие инструменты обеспечивают пользователям гибкие возможности работы: с ноутбука, в облаке, при подключении к Big Data-технологии, для решения любых задач – от визуализации на карте до построения сложных таблиц. Например, Национальная футбольная лига (НФЛ) помогает игрокам предсказывать победителей в воображаемых матчах, тем самым подтверждая репутацию сайта NFL.com как лучшей площадки для фэнтези-футбола.
Стоит отметить, что современные платформы легко интегрируются не только с решениями, но и с разработками различных вендоров, например с таким популярным решением, как Hadoop. Они поддерживают все стандарты реляционных баз данных, работают со структурированной и неструктурированной информацией.
Облачные варианты BI-платформ предназначены для решения трех основных задач: построение форм планирования, разработка прогнозных моделей, создание гибкой визуализации. С помощью встроенного в веб-интерфейс excel-шаблона пользователь может строить необходимые формы отчетности, а затем из отдельных компонентов (графиков, диаграмм) собирать информационную панель или наглядный информативный отчет для руководства. Причем все операции выполняются очень быстро, практически в режиме реального времени.
Компания SAP предлагает BI-продукты, рассчитанные на компании крупного, среднего и малого бизнеса. Решения поддерживают инструменты визуализации, которые позволяют эффективно комбинировать данные, анализировать тенденции и обмениваться результатами бизнес-анализа. Небольшим компаниям доступны варианты решений с базовыми опциями, включающими полный пакет инструментов BI, в том числе мобильную аналитику. Как показывает практика, растет спрос со стороны среднего бизнеса на облачные BI-решения. В качестве примера можно привести банк Live Oak –растущую организацию, которая выгодно отличается от конкурентов готовностью использовать современные технологии. Аналитические облачные инструменты помогают компании оптимизировать взаимодействие подразделений, анализировать данные в реальном времени и быстрее принимать решения.
Таким образом, по мере эволюции решений в области бизнес-аналитики менялась их роль в развитии бизнеса. Помимо того что существенно расширился круг пользователей BI-решений, главными ориентирами для разработчиков сегодня являются простое освоение аналитических инструментов пользователями, не имеющими соответствующей подготовки, потребность в гибких настройках для формирования любых форм отчетов, которые становятся все более наглядными и удобными для совместной работы. Очередной этап развития аналитических инструментов эксперты связывают с реализацией преимуществ облачных вариантов BI-платформ. К основным их достоинствам относится возможность выполнения ответственных операций, связанных с планированием, разработкой моделей, визуализацией, фактически в режиме реального времени.
