Закрыть [x]

Перейти на мобильную версию

Демократизация бизнес-аналитики как возможность получить мгновенный доступ к любым данным

17.04.2018

По мере того как технологии приобретают популярность у большего количества людей, они «демократизируются». В последние годы возможность получать мгновенный доступ к большому количеству необходимой информации (часто с помощью мобильных технологий) стала  повсеместной, что привело к демократизации технологий бизнес-аналитики.

BI в эпоху больших данных

Задача бизнес-аналитики (BI) – упрощение принятия решений. Технологии бизнес-аналитики, как правило, включают в себя программное и техническое обеспечение, платформы, позволяющие получать, анализировать, трансформировать данные и отчитываться о них.

Бизнес-аналитика появилась не вчера – большие корпорации по всему миру используют её в той или иной форме уже десятилетиями. Представление о BI возникло в 1996 году после доклада Gartner Group, в котором утверждалось, что «к 2000 году благодаря данным, обработанным бизнес-аналитикой, и приложениям, доступным сотрудникам, консультантам, клиентам, поставщикам и общественности, в передовых компаниях появится “информационная демократия”».

Тем не менее, до сегодняшнего дня демократизация BI, начавшаяся около 5 лет назад, не приносила значимой пользы небольшим компаниям.

В большинстве случаев, крупные корпорации наймут директора по управлению данными компании для работы с BI, функции которой распространяются (по крайней мере, на бумаге) на операционные и ведомственные структуры. Обязанности информационного директора и директоров по ИТ пересекаются с функциями директора по сохранению конфиденциальности данных сотрудников компании, директора по безопасности, технического директора и т.д. Перед демократизацией BI у небольших организаций и компаний не было необходимых средств и ресурсов, чтобы собрать воедино и интерпретировать большие данные, не говоря об их осмысленном и последовательном упорядочивании.

Однако сейчас мы живём в эпоху больших данных – это парадигма нового мира. Компании способны эффективно добывать и анализировать информацию в объёмах, которые были невозможны и невообразимы несколько лет назад. Эти достижения дают возможность малому и среднему бизнесу генерировать идеи на основе анализа данных. Обычно для этого не нужны хранилища данных, большой штат ИТ-сотрудников или дорогое оборудование. Перед демократизацией BI только влиятельные компании с большими ИТ-отделами обладали свободным доступом к данным. Малый и средний бизнес вынужден был полагаться на наблюдения и «шестое чувство», базирующиеся  на здравом смысле и предыдущем опыте. Такой подход был слишком рискованным для принятия серьёзных решений. Сегодня возможности становятся равными.

«Большинство представителей среднего и малого бизнеса только начали испытывать на себе «информационную демократию», которую прогнозировал Gartner, – отмечает Джим Хеэ, промышленный аналитик Gartner, занимающийся BI и передовой аналитикой. «Пока облачные технологии не стали общедоступными, малый и средний бизнес в основном полагался на Microsoft Excel или системы отчётов в приложениях, которые они могли себе позволить.

Также наблюдается тенденция роста аналитических приложений на основе SaaS, ориентированных на решение бизнес-потребностей как вашей сферы деятельности, так и сфер ваших клиентов. Пользователи могут быстро настроить и использовать аналитические SaaS-приложения без помощи ИТ-отдела. Эти приложения адаптируют аналитику, передают информацию  пользователю и не требуют от него изучения инструмента».

Кстати, одна из компаний, поймавшая волну BI-демократизации, – стартап Sisence с венчурным капиталом, задача которого – «упростить бизнес-аналитику для сложных данных».

«Наша основная цель и достижение – это помощь бизнесменам, работающим со сложными данными – без каких-либо инвестиций в информационные технологии и хранилища данных», – объясняет Амир Орад, генеральный директор Sisense. Компания со штаб-квартирой в Нью-Йорке и научно-исследовательским центром в Тель-Авиве обслуживает более 1000 клиентов из 50 стран – от предприятий малого и среднего бизнеса до огромных конгломератов.

Компании малого и среднего бизнеса составляют более 50% клиентуры Sisence. Это логично, потому что у недавно образованных компаний гораздо больше данных – они были основаны в эпоху, когда приходится следить за всем и всё фиксировать. Они используют облачный сервис круглосуточно, и им нужно во всём этом разобраться.

Как конкретная группа использует BI-технологии, чтобы получить данные для продуманных ответов? Чтобы выяснить это, портал Entrepreneur обратились к Джеймсу М. Левину, директору по аналитике в Act-On Software, Inc., компании, которая разрабатывает цифровые решения для маркетинга. Его задача состоит в предоставлении аналитических ресурсов для организации и её руководства.

«Изобретение BI-инструмента, способного всё взвешивать и развиваться вместе с бизнесом, сейчас крайне важно», – говорит Левин. «Компания использует инструменты Sisense, чтобы лучше понять, как собрать данные и автоматизировать подготовку отнимающих много времени и труда подробных отчётов. За время четырёхлетнего сотрудничества Act-On и Sisense был создан центральный веб-портал для всех данных, и  руководители получили беспрепятственный визуальный доступ к статистике в реальном времени для повышения эффективности деятельности. Теперь  компания способна быстро принять меры, чтобы предотвратить отток клиентов и сократить убыточность продаж. Важнейшая информация, обеспечивающая представление о жизненном цикле клиента и разумные прогнозы, ведущие к переменам, положительно сказываются на бизнес-модели Act-On», – объясняет Левин. После внедрения решения Sisense ему понадобился дополнительно всего один аналитик, обслуживающий процесс анализа данных целой организации. Без этого решения для выполнения той же работы потребовалось бы 15 или 20 сотрудников.

«Нам удалось спроектировать и создать инструменты и механизмы внутри Sisense, которые заменили прежние и сохранила нам деньги. Например, мы отправляем комиссии нашим торговым представителям через Sisense, поэтому нам не нужен инструмент доставки», – говорит Левин.

Подходы к обработке данных

«Не только высокотехнологичные компании малого и среднего бизнеса выигрывают от демократизации BI, – утверждает Орад. – У нас есть клиент, который моделирует и производит очень дорогую обувь, и хотя это небольшое предприятие, перед ним стоит сложная информационная задача».

Существуют, по крайней мере, 10 «потребностей в данных» для каждого отдельного дизайна обуви: модель, кожа, размер и т.д. «Я никогда не думал, что это может быть так сложно. Они продают обувь, сделанную на заказ, и им нужно знать, какой товар они могут предложить прямо сейчас, принимая аналитические решения на ходу. Один умный человек на этой маленькой обувной фабрике сказал: «Мы располагаем всеми этими данными. И если мы быстро решим проблему аналитики, то сможем обслуживать наших клиентов гораздо быстрее, сообщая по мобильному телефону, какая обувь у нас есть».

Любая информация: продажи, запасы, номера, буквы, названия и т.д. может быть разложена по полочкам с помощью BI-инструментов  Sisense. Эта маленькая обувная фабрика – идеальный пример того, что не только большие корпорации, но даже крохотный бутик сегодня с успехом пользуется доступом к мощным технологиям.

Инструменты Sisense разработаны для людей, которым нужно получать большие данные и анализировать их, но у них небольшой либо вообще никакого опыта в обработке информации.

Хэе утверждает, что традиционным BI-платформам нужны ИТ, чтобы установить хранилища данных, объединить их с транзакционными приложениями, смоделировать данные, создать панели управления и программы отчётности для бизнес-пользователей, а также запустить эти программы, что обычно отнимает несколько часов, препятствуя работе с системой. К этому времени информация может устареть на несколько дней или недель».

«С современными BI-инструментами работается значительно быстрей, – отмечает Хэе, – что позволяет бизнес-пользователям принимать больше своевременных решений на основе данных. Сейчас бизнес-пользователи могут создавать свои панели управления, изучать данные, сотрудничать и быстрей делиться результатами с организацией».

Самая большая проблема, с которой сталкивается малый и средний бизнес при внедрении BI и инструментов аналитики, – это недостаток квалифицированной рабочей силы, потому что большинство давно принятых в ведущих компаниях BI-решений нуждается в штатных администраторах базы данных, чтобы они внедряли и обслуживали их. «Любое BI-решение, требующее значительного вмешательства ИТ, не подходит для среднего и малого бизнеса», – уверен Хеэ.

Предприятия малого и среднего бизнеса должны сделать выбор в пользу самообслуживающегося BI на основе Saas или облачных технологий, чтобы минимизировать потребность в ИТ-ресурсах.

С новыми инструментами, такими как у Sisense и других технических BI-компаний, важные данные для принятия решений в режиме реального времени становятся быстродоступными для всех уровней организации – не нужно обрабатывать данные или обращаться к специалистам по информационным технологиям.

Когда мы предоставляем информацию тем, кто принимает решения, с помощью систем, справляющихся с большими данными без дорогого оборудования или ИТ-поддержки, демократизация бизнес-аналитики становится реальной и впечатляющей.

Дэйв Хохмэноснователь DJH Marketing Communications

Источник: Entrepreneur.com

 Перевод: Попова Алиса


Комментарии