BI: решения для управления
Андрей Байбутов, консультант BI, аналитик отдела бизнес-анализа центра программных решений компании «Инфосистемы Джет»
Андрей Байбутов, консультант BI, аналитик отдела бизнес-анализа центра программных решений компании «Инфосистемы Джет»
Насколько оправданны ИТ-исследования, в том числе BI, с практической точки зрения?
С практической точки зрения, на первый взгляд может показаться, что ИТ-исследования в области BI бесполезны, необоснованны и являются пустой тратой времени. Однако можно обратиться к истории развития этого направления и разделить исследования на технологические и методологические. Если говорить о первой группе, здесь уже состоялся переход к in-memory, сейчас наблюдается движение в сторону быстрой аналитики на больших объемах данных. А ведь лишь исследования, эксперименты позволили в свое время разработать технологии in-memory и ассоциативных моделей данных, их польза тогда была совсем не очевидна. Что же касается методологических исследований, здесь можно обратиться к прогнозированию и Data Mining. Исследования в области временных рядов, нейронных сетей и различных прогнозных моделей позволяют поставить теоретические знания на практические рельсы. Сегодня большая часть бизнес-пользователей уже знает, что у временных рядов есть определенный набор параметров, управляя им, можно оптимизировать прогноз на определенный период времени.
Когда предприятию нужна BI?
Можно абстрагироваться от BI и задаться вопросом, когда предприятию нужен анализ данных. Он необходим всегда. Другое дело, как этот анализ осуществляется, насколько он объективен, сколько времени и ресурсов на него затрачивается. Кто-то считает и определяет в уме, какие яблоки лучше закупить – российские или молдавские, кто-то сводит информацию в Excel и, используя простые математические операции, получает на выходе рекомендацию по закупке у поставщика 1, а не у поставщика 2. Кто-то уже созрел и готов к внедрению промышленной платформы по бизнес-аналитике, оперирует огромным количеством показателей, большими объемами данных и старается спрогнозировать свои продажи. Поэтому BI необходим, если нужно понять, как и на чем заработать больше, как сэкономить.
BI сама по себе денег не приносит, но она позволяет найти точки, в которых компания теряет деньги, или точки, где можно зарабатывать больше. Значит, затраты на BI должны быть сопоставимы с тем, что компания планирует заработать или сэкономить. Как правильно сосчитать? Кто должен заниматься проектом по внедрению бизнес-аналитики?
Внедрение любой системы, ориентированной на бизнес-пользователей компании, должно быть оправданно и соизмеримо с потенциальной прибылью, которую оно может принести. С другой стороны, посчитать окупаемость довольно сложно. Можно сделать это на основе экономии ресурсов, что будет самым простым вариантом. Или оценить фактический прирост прибыли и снижение убытков за период опытной эксплуатации системы. Но здесь необходимо помнить о возможности влияния случайных факторов. Основной KPI – это повышение скорости получения информации для принятия решений, а также их объективности. Конечно, это трудно монетизировать, в то же время это один из решающих факторов для внедрения подобных систем. Проектом по внедрению BI-решений должны заниматься в первую очередь заинтересованные лица со стороны бизнеса, так как продукт ориентирован на них. Естественно, с поддержкой со стороны ИТ, чтобы данные, которые видит бизнес, были реальными и не претерпевали никаких изменений.
Особенно быстро спрос на системы BI рос в период кризиса 2008-2009 годов. По мнению экспертов, сейчас нашу экономику ждут не меньшие испытания. Учитывая последние политические события – стоит ли затевать проект по BI или это пустая трата денег? Как обосновать руководству затраты на проект?
Проще всего рассмотреть этот вопрос на примере продуктовых ритейлеров. В те моменты, когда большая часть поставщиков становится недоступной для сотрудничества, необходимо оптимизировать поставки от существующих партнеров, найти новых, определить наиболее выгодных и надежных из них. Фактически это означает замещение большей части ассортимента новым. Как понять, правильные ли товары выбраны? Какие из них продаются лучше российских, а какие хуже? Ответ очевиден: нужно жить с BI. Это и есть обоснование для руководства, так как замена ассортимента, поиск новых поставщиков – всегда огромный риск. Его минимизации абсолютно точно поможет BI.