Business Intelligence не случайно созвучно выражению «бизнес-интеллект». Андрей Свиридов на портале E-xecutive рассказывает о том, как технология BI помогает руководству компании действовать умнее, исходя из уже имеющихся данных.

Редактор рубрики «IT для бизнеса» – Сергей Соловьев

Каждый руководитель сталкивался с отчетами в виде обширной таблицы с цифрами оборотов и итогов, распечатанными на бумаге. Иногда это несколько страниц формата А4, скрепленных степлером, иногда испещренный мизерным шрифтом формат А3. Вооружившись маркером и линейкой, можно начинать разбираться в хитросплетениях строк и столбцов. Или отправить исполнителя переделывать отчет, прочитав долгую лекцию о том, какие показатели действительно важны (а в следующем отчетном периоде вы, возможно, захотите видеть те же данные в другом разрезе). Оба пути как минимум не оптимальны.

Интересным вариантом является исследование отчетов, сгенерированных с помощью бухгалтерских IT-продуктов. В этом случае можно столкнуться с непонятной терминологией и с чрезмерной детализацией данных.

А если для принятия решения требуется быстро получить и сопоставить данные из отдела маркетинга, склада и финансовой службы?

Комплексное решение этих проблем ― внедрение аналитической системы, в задачи которой входит не учет, а именно анализ данных. Такая система служит для представления информации в выборочном, отфильтрованном виде, с учетом требований конкретного пользователя, нужной детализацией.

Пример наглядной визуализации данных

Пример наглядной визуализации данных

Основные функции

Сложные информационные системы содержат множество функций и интерфейсов. Как правило, даже простое перечисление их характеристик может занять немало времени. Поэтому, прежде чем углубляться в подробное изучение продукта, нужно проверить, что выбранное IT-решение отвечает главным требованиям. В их число однозначно входят:

  1. Анализ данных. Система должна «уметь» в несколько кликов мышью делать выборку из базы, сравнивать информацию по периодам, определять текущий уровень показателей, создавать сценарии и строить прогнозы на будущее.
  2. Визуализация данных всеми популярными диаграммами ― гистограммы, секторные диаграммы, воронки, пузырьковые, радар и так далее. Очень желательна быстрая смена вида диаграммы, а также удобный доступ к их выбору.
  3. Сбор данных из различных источников. Как правило, в компании несколько хранилищ информации: различные базы данных, электронные таблицы, в некоторых случаях также выгрузки из сторонних баз данных. Например, возможна такая ситуация: корпоративная учетная система использует SQL Server, на сайте компании информацию хранится в базе формата MySQL, а сотрудники активно используют файлы Excel. Аналитическая система должна подключиться и импортировать все эти виды данных, а затем оперировать ими комплексно как единым целым.
  4. Доступ через интернет-браузер. Если в работе с приложением можно использовать любое устройство (ПК, планшет, смартфон), это радикально расширяет рабочее пространство. Сотрудники компании смогут работать не только в офисе, но и в командировках, дороге, дома ― где угодно.
  5. Настраиваемый внешний вид. Чем адаптивнее интерфейс программного обеспечения к требованиям конкретных пользователей, тем удобнее им будет пользоваться системой. Тем меньше ошибок они допустят, быстрее получат данные, выполнят свои рабочие задачи.
  6. Разграничение прав доступа. Это очевидный, но критично важный аспект. В идеале IT-решение должно полностью и буквально отражать всю структуру полномочий, действующую в организации.

Критерии для оценки качества IT-решения

С точки зрения руководителя организации-заказчика информационной системы она должна отвечать нескольким ключевым требованиям. Речь идет скорее о качествах системы, чем о качестве. А именно:

1. Быстрое внедрение. Ситуация в мире меняется быстро, и этот процесс только ускоряется. Поэтому важным свойством современных IT продуктов является их быстрое внедрение и возможность модификации в достаточно короткие сроки.

Эта проблема не стоит остро, когда модель учетной системы уже имеет в своем составе BI сервисы. Либо компания может себе позволить высококлассных специалистов, создающих OLAP кубы и приложения, способные с ними работать.

Организациям, имеющим несколько учетных систем и соответственно источников данных, необходимы IT-решения, которые готовы к эксплуатации сразу после инсталляции. Иначе эффективность автоматизации придется делить на сроки и расходы по внедрению и настройке программного обеспечения.

2. Простота использования и кастомизации (доработка под нужды заказчика). Дальнейшее внедрение в нашу жизнь мобильных устройств и возможности удаленной работы требуют от программных продуктов упрощения использования. Установка фильтров и выбор аналитик желательно должны осуществляться с помощью мыши или сенсорного экрана. Подготовка и изменение отчетов ― с помощью различных «конструкторов», которые не требует познаний в программировании, а лишь знакомства с интерфейсом программы.

3. Мощность ― мгновенный отклик. Архитектура некоторых IT-решений основана на запросах к базам данных, для которых требуется время, иногда весьма продолжительное. Системы, которые загружают данные в оперативную память, дают ощутимое преимущество в скорости работы. В масштабе организации, с учетом количества сотрудников, подразделений, объектов, контрагентов ― это очень существенный показатель.

4. Полнофункциональный бесплатный клиент. Для ознакомления с возможностями информационной системы крайне желателен доступ ко всем ее функциям сразу, еще до установки или внедрения. Конечно, со стороны потенциального заказчика IT-решения потребуется отвлечь своих сотрудников на изучение и пробную работу с программой, но по сравнению с расходами на приобретение и полный переход ― это действительно почти бесплатно.

Рекомендации заказчикам

Пожалуй, наибольший эффект дает соблюдение самых простых и банальных правил. Все знают, что профилактика проблем обходится в разы дешевле, чем устранение их последствий. Вот несколько советов, пренебрегать которыми себе дороже, в прямом смысле слова. Заказчикам IT-решений следует проверить, что у них есть:

  1. Четкий регламент хранения данных. Следует утвердить места хранения информации каждого вида, наименований документов, таблиц баз данных, из которых следует получать информацию. Если сотрудники компании упустят что-либо в техническом задании ― программа сама «не догадается», и это приведет как минимум к неточностям, а как максимум ― к ошибкам в отчетах.
  2. Обеспечение взаимосвязи данных. Под взаимосвязью предполагается наличие уникального идентификатора, имени для каждого элемента учета. Это критично для объединения нескольких информационных потоков и хранилищ. Часть данных может быть в виде наименований продукции на сайте, другая часть в бухгалтерской программе, на складе, где-то еще. Все артикулы и уникальные коды товаров должны быть одинаковыми или, по крайней мере, однозначно сопоставляться по заранее описанным правилам.
  3. Отсутствие дублированной информации. Распространенной ошибкой становится наличие дублей в корпоративных информационных системах. Часто один и тот же клиент или поставщик имеет разное наименование в разных базах данных и файлах. Естественно, это приводит к путанице и снижает качество аналитики.
  4. Фиксация формул расчета. Логично, что все показатели, используемые при анализе данных, должны быть унифицированы – то есть полностью совпадать для однотипных выборок и ситуаций. Без соблюдения этого условия преимущества единого информационного пространства и комплексного анализа будут девальвированы.

Использование аналитических систем позволяет увидеть бизнес в виде единого целого. Чем лучше в IT-решении проработана визуализация, чем меньше на экране лишней, отвлекающей информации ― тем понятнее и нагляднее данные в аналитических отчетах. Это дает возможность вовремя заметить «узкие места», принять управленческие решения высокого качества и решать проблемы заранее, упреждающе.