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
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.
Редактор рубрики «IT для бизнеса» – Сергей Соловьев
Источник
изображения: pixabay.com
Какая коварная эта штука - би-ай. Говорить об этом совершенно бесполезно, потому что это нужно смотреть.
Зрелище действительно захватывающее!
В статье, конечно, все верно написано, но... Скучно как-то что ли. Ну, и как итог - меньше сотни просмотров. Как жаль...
Вообще, подобного рода системы - это действительно качественно новый уровень работы с информацией именно для руководителя.
Почему?
Нам очень часто бывает надо сделать какой-нибудь отчет. Надо - это значит, что невозможно принять решение, пока вы не видите как и что влияет на продажи, что и где продается, как и в зависиости от чего меняется выручка, как распределяются затраты... И все это вроде и есть, но чтобы такой отчет соорудить, надо:
1. позвать ИТ-шника, чтобы он предоставил ресурсы для технической реализации
2. формализовать задачу, а затем перевести ее с бизнеса на технический
3. запилить отчет
4. оттестить, внести исправления...
Это прелестно, но решение надо принимать сейчас... И, что самое ужасное, возможно, этот отчет (именно такой, именно в таком виде) понадобиться только один раз. А в другой раз понадобится почти такой же. Только... Это на наш взгляд ''почти такой же''. А для программера там могут быть недели работы...
И что делать? А вот с помощью би-ай это решается. Да, нужны какие-то базовые нетривиальные настройки, но в целом это работает на уровне пользователя, а именно непосредственного потребителя аналитики. Би-ай - это возможность самому порулить данными. И это такой же драйв, как сесть за руль классного авто.
Или еще. Бывает так, что есть некая холдинговая структура. Разные бизнесы, разные платформы, разные информационные системы. Вопрос даже не в том, что унифцировать все это дорого, а в том что невозможно. Зачем унифицировать? А чтобы управлять информацией, чтобы получать аналитику здесь и сейчас. И тут опять же решается такого рода задача в том числе через BI-системы.
Вообще масса сценариев применения...
Не знаю, возможно, это противоречит правилам, но очень не хватает обзора программных продуктов.
Тут надо обратить внимание на то, что большинство игроков на рынке программных решений для бизнеса стараются заиметь свое собственное решение для бизнес анализа.
У SAP это Business Objects - цена вопроса (по крайней мере года 2-3 назад) 1,5-2 млн. руб за лицензии и столько же примерно за проект. Есть мнение, что это достаточно ''тяжелое'' решение, если сравнивать с аналогами.
IBM прикупил себе Сognos, цен не знаю, но думаю, сопоставимо с SAP, хотя может и подешевле.
Есть еще относительно новый игорок в России QlikView. Прикольная штука, ценник - от 1 - 2 млн. за все (лицензии + проект). Но отзывов пока маловато, на мой взгляд. Хотя, возможно, я слишком консервативна...
Ну, и естественно, куда ж без 1С: Предприятия. Какое-то время они создали свою BI систему, Назвали 1С: Консолидация. Цена за софт примерно 400k рублей. По уровню, это как если бы у нас решили наладить выпуск кабриолетов на базе ''шестерки'' жигулей... Но вообще работает:) Хотя то поделие тоже ездило бы.
Да, говоря словами одного персонажа ''ох коварен раствор...'' в смысле BI
Хочу предостеречь Вас. Для того, чтобы это чудо работало необходимы не просто данные, а достоверные данные. Если кратко, то комплект НСИ.
Таким образом BI - вершина. Некий Айпад для бизнеса. Но чтобы он работал нормально, необходима и постановка задачи хорошая, и аналитики (кто потом с этой информацией работать будет).
У Business Objects, Сognos, QlikView, 1С: Консолидация, есть свои ниши... это не универсальные решения. И QlikView нашел тоже свою нишу, у него достаточно внедрений чтобы говорить о Best Pr.
1С:Консолидация тоже весьма и весьма достойная альтернатива - очень качественный и проработанный продукт от 1С.
Но дело не в деньгах, какая система и сколько стоит... Пока нет верных данных и единых справочников - BI просто игрушка.
С уважением, Владимир.
Если говорить о лидерах рынка для средних и малых компаний, то перечень следующий: Microsoft BI, QlikView, Tableau, MicroStrategy. Остальные решения не стоит смотреть из-за негибкости и большой стоимости.
Если планировать внедрение, то стоит выбирать поставщика BI решения с богатым отраслевым опытом на соответствующем рынке, чтобы результатом был не только ''набор отчетов и показателей'', но и рост качества управления и анализа в коммерческих подразделениях (логистике, продажах, маркетинге, закупках).
Одним словом информированность топ-менеджмента на основе BI не только должна улучшиться, но и быть направлена в нужную сторону, т.е. банально, что стоит ''мониторить'' в бизнесе и с какой периодичностью.
Лидия, приятно слышать замечания из практики)
Я исхожу из собственного опыта работы с этими системами, аналитикой Gartner по BI (во вложении картинка, весь отчет не помещается), а также трендами в Москве, Питере по семинарам, конференциям в сфере BI и историями успехов по аналогичным проектам.
Ваше замечание по поводу источников данных и технологической экспертизы - видимо у каждого свои ''шишки и грабли''... В тех проектах, что я видел и участвовал, не хватало именно отраслевой экспертизы заказчика :( Если она есть - проект больше претендует на успех и долгосрочную пользу для компании. Технологически BI системы достаточно гибки для разных источников, остается дело за внедренцами и общим подходом к управлению данными в компании, о чем писалось выше.
По большому счёту совсем не важно, какую систему вы выберете - все из находящихся в квадранте Гартнера в правой верхней части обладают практически одинаковыми возможностями. Гораздо важнее КАК вы построите хранилище данных и как структурируете вашу информацию. Поэтому ищите в первую очередь компетентных консультантов по управлению данными, а систему выбирайте исходя из вашего бюджета/возможностей и особенностей вашей ИТ-инфраструктуры/религиозных убеждений.
Не статья, а детский лепет с точки зрения управления :-) О ''Data Science'' автор скорее всего даже не слышал. После анализа должно быть моделирование (создание вычислительных моделей - ВМ), прогнозирование не на потолке ''умным взором'', а с помощью ВМ. Затем выработка прогнозов и вариантов управляющих решений - на тех же ВМ. Потом ... ну и т.д. :-)