BI (Business Intelligence) — это программный комплекс, предназначенный для сбора, обработки, анализа и визуализации данных из различных источников. В такой системе информация отображается в виде таблиц, схем и графиков. BI позволяет компаниям увидеть общую картину бизнеса и принимать обоснованные решения. Business Intelligence применяются в маркетинге и продажах, финансовой сфере, производстве, логистике и других областях.

Как работают Business Intelligence

Зачем BI-системы нужны для бизнеса

Кому нужны BI-системы

Виды BI-систем

Как выбрать BI-систему

Как внедрить BI-систему

Ошибки при внедрении BI-систем

Как работают Business Intelligence

Опишем главные этапы работы BI.

  1. Сбор данных. Для этого используются как внутренние (CRM-, ERP-, финансовые системы), так и внешние (маркетинговые исследования, данные о конкурентах, экономические показатели) источники. Информация собирается автоматически (через API, коннекторы, ETL-инструменты) или вручную (ввод данных, загрузка файлов).
  2. Обработка данных. Она включает очистку (удаление ошибок, дубликатов, неточностей), трансформацию (преобразование данных в формат, удобный для анализа) и интеграцию (объединение информации из разных источников).
  3. Анализ данных. Например, с применением OLAP-кубов (многомерный анализ), Data mining (прогнозирование, выявление закономерностей, сегментация).
  4. Визуализация. Использование графиков, диаграмм, карт, панелей мониторинга (отображение ключевых показателей эффективности – KPI) для наглядного представления данных.
  5. Отчетность. Создание статических и динамических отчетов.

Зачем BI-системы нужны для бизнеса

Business Intelligence используются для решения следующих задач:

  • анализ финансовых показателей. Отслеживание доходов, расходов, прибыли, рентабельности и других KPI;
  • оценка эффективности рекламных кампаний. Анализ ROI, маркетинговых мероприятий, отслеживание конверсии, сегментация клиентов;
  • оптимизация бизнес-процессов. Выявление проблемных мест, оптимизация складских запасов, управление цепочками поставок;
  • повышение качества обслуживания клиентов. Анализ данных об уровне их удовлетворенности, потребностях, персонализация предложений;
  • снижение рисков. Прогнозирование возможных проблем, разработка превентивных мер;
  • повышение конкурентоспособности. Получение конкурентного преимущества за счет более эффективного использования данных.

Кому нужны BI-системы

BI-системы особенно востребованы для таких типов бизнеса, как:

  • крупные компании с большими объемами данных. Компании, работающие в таких сферах, как ритейл, банковское дело, телекоммуникации или логистика. BI помогают им анализировать транзакционные данные, прогнозировать спрос и оптимизировать ресурсы;
  • компании с разветвленной структурой. Организации с множеством филиалов или подразделений. BI-системы позволяют централизовать данные и отслеживать показатели в режиме реального времени;
  • малый и средний бизнес. Компании, которые хотят внедрить аналитику для повышения операционной эффективности. Business Intelligence помогают оптимизировать расходы и находить точки роста;
  • интернет-магазины и маркетплейсы. Такие системы дают возможность анализировать поведение покупателей, следить за эффективностью продвижения и управлять ассортиментом;
  • производственные компании. BI нужны для анализа производственных процессов, снижения издержек и повышения производительности;
  • организации, активно работающие с клиентами. Business Intelligence используются для анализа клиентской базы, улучшения качества обслуживания и персонализации предложений;
  • компании с амбициозными целями роста. BI-системы помогает создавать долгосрочные стратегии на основе данных, отслеживать KPI и корректировать действия.

Виды BI-систем

По функциональности выделяют следующие типы BI:

  • с оперативной аналитикой. Предназначены для анализа данных в реальном времени. Используются для мониторинга текущих операций, например для трекинга заказов или управления запасами. Примеры: Microsoft Power BI, Qlik Sense;
  • со стратегической аналитикой. Фокусируются на долгосрочных отчетах и прогнозировании. Помогают анализировать исторические данные для разработки стратегий. Примеры: Tableau, SAP BusinessObjects.

По способу хранения и обработки данных Business Intelligence делятся на:

  • локальные (On-Premises). Устанавливаются на серверах компании. Подходят для организаций, которые хотят контролировать свои данные и инфраструктуру. Например, IBM Cognos, MicroStrategy;
  • облачные (Cloud BI). Хранят данные в облаке, доступны через интернет. Просты в развертывании и масштабировании. К примеру, Looker, Google Data Studio.

В зависимости от подхода к визуализации данных они могут быть:

  • интерактивными платформами визуализации. Упор на создание удобных дашбордов и отчетов. Просты в использовании для бизнес-пользователей. Примеры: Tableau, Power BI;
  • системами с продвинутой аналитикой. Используют машинное обучение и прогнозные модели. Подходят для сложного анализа и анализа Big Data. Например, SAS Visual Analytics, KNIME.

В зависимости от назначения BI-системы бывают:

  • универсальными. Подходят для решения множества задач в разных отраслях (Qlik, Oracle BI и другие);
  • отраслевыми. Адаптированы под специфические нужды отрасли, например ритейла, финансового сектора, медицины. К примеру, Retail BI, Tableau CRM для Salesforce.

По типу пользователей они могут быть предназначены для:

  • бизнес-пользователей. Программы с упрощенным интерфейсом, не требующие технических навыков. Примеры: Microsoft Power BI, Zoho Analytics;
  • IT-специалистов и аналитиков. Требуют технической подготовки, используются для настройки сложных решений. Например, Apache Superset, Talend.

По степени масштабируемости BI можно разделить на:

  • для малого и среднего бизнеса (SMB). Легкие и бюджетные решения с базовой функциональностью, такие как Google Looker Studio, Sisense;
  • для крупных предприятий. Мощные системы, способные обрабатывать огромные объемы данных, например SAP Analytics Cloud, IBM Cognos Analytics.

Как выбрать BI-систему

Процесс выбора Business Intelligence включает следующие шаги:

  1. Определение потребностей бизнеса. Какие данные нужно анализировать (продажи, маркетинг, финансы, производственные процессы и другие), какие задачи нужно решить (например, автоматизация отчетности, прогнозирование, анализ клиентского поведения), кто будет использовать систему (менеджеры, аналитики, IT-специалисты);
  2. Оценка объема данных. Учитывайте, сколько данных вы обрабатываете ежедневно. Нужна ли поддержка больших данных или работа с реальным временем;
  3. Выбор типа BI-системы. Выберите один из видов BI, описанных в предыдущем разделе;
  4. Определение бюджета. Рассчитайте затраты на лицензии, обучение, интеграцию и техническую поддержку. Учтите, что некоторые системы требуют дополнительных инвестиций в инфраструктуру;
  5. Изучение возможностей интеграции. Проверьте, поддерживает ли BI-система интеграцию с существующими CRM, ERP или базами данных. Убедитесь, что система легко подключается к API, если это необходимо;
  6. Оценка интерфейса и удобства использования. Проверьте, насколько система понятна для конечных пользователей без технической подготовки. Предпочтение стоит отдавать решениям с интуитивным интерфейсом и удобными дашбордами;
  7. Изучение отзывов и рейтингов. Ознакомьтесь с мнением пользователей на специализированных платформах. Узнайте об уровне поддержки от производителя;
  8. Тестирование системы. Запросите демонстрацию или тестовый доступ. Проверьте, как система работает с данными и задачами;
  9. Подготовка команды. Убедитесь, что ваша команда готова к внедрению, а сотрудники прошли обучение.

Вот главные критерии выбора BI-системы:

  • функциональность. Поддержка дашбордов, отчетов, прогнозной аналитики. Возможность работать с реальным временем;
  • интеграция с системами. Совместимость с существующими платформами;
  • удобство интерфейса. Простота использования для бизнес-пользователей;
  • гибкость настройки. Возможность адаптировать систему под задачи бизнеса;
  • производительность. Скорость обработки больших объемов данных;
  • стоимость. Прозрачность лицензирования и наличие бесплатных версий, если бюджет ограничен;
  • поддержка и обновления. Наличие регулярных обновлений и качественной технической поддержки.

Как внедрить BI-систему

Отметим основные этапы внедрения BI.

  1. Определение цели и задачи. Сформулируйте, какие именно бизнес-процессы вы хотите улучшить с помощью Business Intelligence;
  2. Аудит данных. Оцените, какие данные у вас есть, где они хранятся и насколько они качественные. Убедитесь, что они структурированы и доступны;
  3. Разработка плана внедрения. Определите ключевые этапы, такие как настройка системы, интеграция с источниками данных и обучение персонала. Назначьте ответственных за каждый из них;
  4. Интеграция BI-систему с существующими процессами. Подключите BI к CRM, ERP, базам данных и другим системам. Настройте автоматический сбор данных;
  5. Создание дашбордов и отчетов. Настройте визуализацию KPI, чтобы пользователи могли быстро понимать ситуацию. Убедитесь, что интерфейсы просты и понятны;
  6. Обучение сотрудников. Организуйте тренинги для пользователей BI-системы. Объясните, как интерпретировать данные и использовать их для принятия решений;
  7. Тестирование и оптимизация. Начните с пилотного проекта на одном из отделов или бизнес-процессов. Собирайте обратную связь и вносите корректировки;
  8. Оценка результатов. Сравните показатели до и после внедрения системы. Определите, насколько BI оправдала ожидания.

Чтобы успешно внедрить Business Intelligence:

  • вовлекайте всех заинтересованных лиц, включая менеджеров и конечных пользователей;
  • регулярно оценивайте эффективность использования системы и вносите коррективы;
  • развивайте культуру работы с данными внутри компании.

Ошибки при внедрении BI-систем

Разберем распространенные ошибки при внедрении BI. 

  • Отсутствие четкой стратегии. Если цели не определены, система может использоваться неэффективно, поэтому фиксируйте конкретные задачи и показатели успеха.
  • Плохое качество данных. Business Intelligence не исправляет ошибки в данных — она только их анализирует. Проведите очистку и стандартизацию данных перед внедрением.
  • Неправильный выбор BI-платформы. Использование слишком сложной или неподходящей системы. Выбирайте платформу, учитывая масштаб бизнеса и уровень подготовки сотрудников.
  • Недостаток обучения персонала. Сотрудники не понимают, как использовать BI, из-за чего система простаивает. Необходимо выделить время и ресурсы на их обучение.
  • Игнорирование пилотного тестирования. Запуск системы сразу во всей компании без тестирования может привести к сбоям. Начните с одного отдела, чтобы выявить возможные проблемы.
  • Чрезмерная сложность дашбордов. Слишком много данных на одном экране запутывает пользователей. Показывайте только ключевые показатели.
  • Недостаточная поддержка после внедрения. Отсутствие технической поддержки приводит к сбоям и недовольству сотрудников. Обеспечьте поддержку и регулярное обновление системы.

Вопросы ответы

Чем BI отличаются от систем сквозной аналитики?

Системы сквозной аналитики фокусируются на данных, связанных с маркетинговыми кампаниями, воронкой продаж и конверсией, а у BI более широкий функционал.

Каковы лучшие российские BI-системы?

Yandex DataLens, «Форсайт», Polymatica, Modus BI, Visiology.

Какие есть BI-системы с открытым кодом?

Apache Superset, Metabase, Pentaho, OpenAnalytics.

Эта статья и другие полезные ресурсы click.ru — после бесплатной регистрации

Вы получите доступ к функционалу экосистемы:

  • Все рекламные площадки в одном окне
  • Мастер маркировки любой рекламы
  • Профессиональные инструменты для решения рутинных задач (дашборды, защита от скликивания и многое другое)
  • Возврат до 18% на контекстную и таргетированную рекламу
  • Бесплатный доступ в платные маркетинговые сервисы
Эта статья и другие полезные ресурсы click.ru – после бесплатной регистрации