Аналитика для бизнеса: преимущества управления на основе данных

Сегодня в бизнесе широко распространена концепция управления на основе данных (Data Driven), подразумевающая гораздо более обстоятельное и глубокое использование разнообразной информации корпоративных систем. Популярность аналитики данных связана не только с ростом объемов данных, но и с развитием информационных технологий, появлением более мощных и функциональных аналитических платформ для их обработки. Среди них выделяются BI-системы, которые помогают выстраивать и выводить в удобной форме аналитическую отчетность, способствуют принятию объективных решений и эффективному прогнозированию, повышают производительность труда специалистов.

Особенности современных аналитических систем

BI-системs (Business Intelligence System) сегодня обладают универсальностью и практической ценностью. Программные продукты этой категории занимаются консолидацией информации из самых разных источников (от корпоративных систем и облачных хранилищ до социальных сетей), их обработкой и обогащением, а на выходе предоставляют проанализированные данные в виде визуализированных отчетов – дашбордов (аналитических панелей), графиков, диаграмм.

Инструменты BI могут быть применены к различным типам и форматам данных, а их источниками могут быть

• информационные системы организаций (учетные, CRM и другие);
• платежные и банковские системы;
• веб-сервисы и сайты (например, каталоги интернет-магазинов или статистические сервисы);
• геолокационные сервисы;
• специализированные отраслевые системы (медицинские, промышленные и т. д.);
• HR-системы и многие другие.

При этом современные интегрированные аналитические системы разрабатываются с учетом подхода Self Service, благодаря чему нужный стандартный отчет могут сформировать не только квалифицированные бизнес-аналитики, но и любые специалисты – руководители или рядовые сотрудники, – даже не знакомые с программированием и data science. Это позволяет компании оперативно получать нужные аналитические сведения – например, для мониторинга операционных показателей и корректировке стратегии на их основе.

Примеры управления на основе данных

Главное предназначение аналитической системы управления данными – помощь в своевременном принятии качественных операционных и стратегических решений на базе данных. Концепция Data Driven позволяет компании повысить эффективность и получить дополнительные преимущества на рынке. Приведем несколько примеров из разных сфер.

Проводя промо-акцию, торговая сеть анализирует объем и динамику продаж в режиме реального времени и таким образом получает точные сведения о том, насколько фактический результат соответствует запланированному и какие товары из промо-каталога продаются лучше всего, может скорректировать стратегию.

Готовясь выйти в новый регион, строительная компания комплексно анализирует рынок: с помощью информации из открытых источников и системы бизнес-аналитики BI изучает покупательскую способность населения, количество новостроек в разных районах, уровень развития городской инфраструктуры (наличие школ, магазинов, транспортная доступность и т. д.).

Отдел HR использует систему аналитического мониторинга для мониторинга вовлеченности персонала, контроля за соблюдением режима работы. Также программа собирает резюме с агрегаторов вакансий и автоматически подбирает список релевантных кандидатов, с которыми потом персонально работают рекрутеры.

Качественные данные и подготовленный персонал – залог успеха

На эффективность аналитической автоматизированной системы влияет целый ряд факторов, и прежде всего – достаточный объем, чистота и правильная организация имеющихся данных. Внедряя автоматизацию BI, компании следует провести аудит данных, которые уже накоплены в информационных системах, а также доступные источники, сформулировать точные запросы от бизнес-подразделений – какие именно отчеты для них актуальны, как они будут использоваться.

Для того, чтобы сотрудники могли в полной мере применять инструменты аналитики, необходимо познакомить каждого специалиста с платформой BI, рассказать о ее возможностях, подготовить сопроводительную документацию или базу знаний по функциональности системы.