Зачем нужна бизнес-аналитика (Business Intelligence, BI) в эпоху больших данных? Дело в том, что инструменты BI позволяют быстро принимать решения, что является ключом для выживания любого бизнеса. Опрошенные порталом Enterprisers Project эксперты обсуждают преимущества и перспективы BI.

Понимание значения той или иной технологии играет важную роль для любой просветительской работы внутри организации, особенно во время согласования бюджетов или в любом сценарии, когда существует культурное сопротивление ее принятию или применению.

BI — это набор инструментов и технологий для сбора, анализа и обработки данных. Необработанную информацию из разных источников посредством он преобразует в удобную и понятную аналитику.

Дисциплина BI и соответствующие технологии существуют уже несколько десятилетий. В частности, BI-системы в той или иной форме уже достаточно давно применяются на крупных предприятиях. Сотрудники, которые используют их каждый день, настолько привыкли к ним, что воспринимают их как нечто обычное. Роль BI в основном сводится к следующему: превратить практику принятия решений на основе данных, которая давно уже стала модной в бизнесе и других областях, в реальность.

«Данные, рабочие процессы и сотрудничество переплетаются, и будь то корректировка цепочек поставок или решение о том, на каких продуктовых линиях сосредоточиться, становится ясно, что интуиция не даст ничего, если она не подкреплена инсайтом, — говорит Ангшуман Гуха, соучредитель и генеральный директор компании bipp. — Настоящая бизнес-аналитика для многих компаний — это большая часть решения задачи».

Как недавно сказал Э. Г. Надхан, главный архитектор и стратег Red Hat в Северной Америке, BI уверенно вписывается в усилия по цифровой трансформации во многих отраслях. «Бизнес-аналитика способна принести еще больше пользы в будущем, когда предприятия будут обмениваться данными, — считает он. — Цифровая экосистема — это экосистема, которая может развиваться в открытой, совместной среде, предоставляя конечному потребителю более значимые инсайты. Это может быть пациент в экосистеме здравоохранения, покупатель, заходящий в розничный магазин, человек с устройством, пассажир в транспорте и т. д. Чаще всего препятствием для развития такого взаимодействия является культура, а не технология. Ценность, которую бизнес-аналитика сможет обеспечить в будущем, будет определяться преобладающим образом мышления специалистов по данным в масштабах всего предприятия».

Ниже приводятся четыре взаимосвязанные причины, которые свидетельствуют о важности BI для предприятий, управляемых данными.

1. BI — катализатор принятия быстрых решений

Термин «принятие решений на основе данных» не полностью отражает один из его важных подтекстов: имеются в виду скорость принятия решения. Такая детализация имеет значение, потому что скорость — это одна из возможностей, которую обеспечивают современные инструменты и практика BI: они позволяет принимать решения на скорости, сравнимой со скоростью получения данных. «Данные сегодня производятся так быстро и в таких больших объемах, что их невозможно эффективно анализировать, используя традиционные методы, которые подразумевают ручную обработку, например, электронные таблицы, подверженные человеческим ошибкам, — говорит Даррен Тернер, руководитель отдела BI в Air IT. — Преимущество BI заключается в том, что он автоматически анализирует данные из различных источников, все они точно представлены на одном дашборде и их легко понять».

Конечно, скорость и гибкость важны в контексте технологий и бизнеса. И если предприятие не стремится к этому, то его конкуренты почти наверняка. «Способность действовать быстрее на основе полученных инсайтов позволяет компаниям выявлять внутренние тенденции и устранять недостатки, пока не стало слишком поздно, — добавил Тернер. — На рынке, где объем данных постоянно увеличивается, возможность их обработки и преобразования в обоснованные бизнес-решения имеет важное значение для лучшего понимания поведения клиентов и опережения конкурентов».

2. Здравствуйте, большие данные: BI преобразует огромные массивы данных в пригодный для использования вид

Опыт и интуиция — это по-прежнему важнейшие составляющие принятия бизнес-решений. Вряд ли найдутся топ-менеджеры, которые не согласятся с этим. Но есть разница между интуицией и догадкой. BI — это возможность сделать информацию легко доступной для людей, которым она нужна для выполнения работы на любом уровне организации. «Работники умственного труда зависят от данных во всем — от обоснования стратегии до измерения их влияния», — говорит Эми Ходлер, директор программ графовой аналитики и ИИ Neo4j. Проблема в том, что у них часто слишком много информации. Более того, в необработанном виде ее сложно понять или требуется невероятно много времени, чтобы просеять ее на предмет ценности. «С появлением больших данных размер этих стогов сена вырос в геометрической прогрессии, что делает поиск иголок гораздо более сложной задачей», — утверждает он.

Правильно спроектированный BI представляет информацию в удобной для использования форме, которая избавляет от большого количества «сена», позволяя конечным пользователям действительно использовать предоставленные им данные. Именно поэтому многие инструменты и платформы в качестве основного UX/UI делают большой упор на дашборды и визуализацию. «Визуализация набора данных с учетом контекстной релевантности и интуитивно понятного пользовательского опыта гарантирует, что мы всегда будем получать значительную пользу от BI», — сказал Ходлер.

Помимо понятного интерфейса BI предлагает скорость: то, что раньше могло быть трудоемким процессом формирования отчетности в конце месяца или даже квартала, теперь может делать непрерывно. «Вместо того чтобы тратить часы на сбор данных в конце каждого месяца, BI-платформы позволяют просматривать их в режиме реального времени, что сокращает затрачиваемое рабочее время и позволяет просматривать информацию по мере ее поступления», — поведал Тернер.

Это касается как самых ранних этапов реализации бизнес-стратегии, так и ее оценки ее дальнейшего состояния: BI объединяет информацию и представляет ее в удобном для использования формате. «Платформы бизнес-аналитики с сильными возможностями моделирования данных могут превратить разрозненные базы данных в единый источник доверия, определяющий бизнес-логику компании, — говорит Гуха из bipp. — Затем его можно использовать во всей компании. Это значит, что для представления важных KPI и данных все сотрудники будут использовать один и тот же язык».

3. BI предлагает отраслевые сценарии использования и преимущества

Как отметил Надхан, BI не является универсальным предложением — организации сами адаптируют его к отраслевым сценариям и бизнесу. «Преимущества бизнес-аналитики могут сильно варьироваться в зависимости от отрасли и типа приложения, которое использует компания, — поясняет Билл Шибилло, менеджер по бизнес-аналитике VAI. — Например, дистрибьютор продуктов питания или предприятие пищевой промышленности может использовать инструменты BI для получения информации о своей цепочке поставок, включая уровень запасов, тенденции спроса и предложения, состояние заказов и многое другое. Такие данные ценны не только для оптимизации складских операций, но и могут быть использованы отделами продаж и маркетинга для улучшения коммуникации с текущими и потенциальными клиентами».

Как уже отмечалось ранее, полезным способом осмысления возможностей BI является формулировка ваших целей в виде вопросов, ориентированных на данные. BI может дать ответы или, по крайней мере, основу для ответов. Тернер отмечает, что владелец розничного магазина может сформировать специальный отчет, чтобы определить, будут ли выгодными инвестиции в новое оборудование, и принять обоснованное решение. Владельцы ресторанов могут использовать инструменты BI для сравнения эффективности работы различных точек. BI широко применим — существует не так много отраслей, где он неактуален.

4. BI развивается в эпоху когнитивных технологий и ИИ

Другая форма технологического интеллекта — ИИ — определенно более притягательна, чем традиционный BI. Но BI и ИИ не исключают друг друга, они все больше переплетаются. «BI традиционно относится к платформам для создания дашбордов и визуализации, которые отображают данные в виде диаграмм, графиков и сводных таблиц. Однако ИИ значительно ускоряет аналитику, выходя за рамки этих базовых возможностей, — говорит Майк Финли, главный специалист по анализу данных AnswerRocket. — ИИ может автоматизировать анализ данных, создавая визуализации, а также диагностические и прогностические инсайты. Проще говоря, эти инсайты выявляют ключевые факторы, влияющие на производительность, и прогнозируют будущие тенденции, рассказывая более полную историю о том, что происходит с данными и почему».

Сочетание BI и ИИ может повысить уровень автоматизации анализа данных и ускорить действия или реакцию на него, что, например, уменьшит вмешательство человека при выполнении рутинных задач. Это похоже на автоматизацию безопасности и автоматизацию определенных видов реагирования на инциденты, инициируемых анализом данных. Цель также схожа: увеличение скорости и улучшение результатов в условиях переизбытка информации. «BI в сочетании с ИИ может внести огромный вклад в решение таких проблем, как удержание клиентов, управление производительностью и операционной деятельностью, обеспечение прозрачности и многое другое», — говорит Шибилло.

Сочетание BI и ИИ можно рассмотреть и под другим углом: ИИ должен улучшать BI, а не заменять его. В конечном счете, он преследует схожие бизнес-цели и задачи. «Получение интеллектуальных выводов из клиентских данных и их использование для принятия более обоснованных решений — одна из важнейших целей реализации стратегии BI, — добавил он. — Другими распространенными проблемами являются неэффективность работы или операционная неэффективность. Например, сотрудники вынуждены вручную создавать отчеты о клиентах или отслеживать запасы, теряя драгоценное время. BI-инструменты могут делать это за сотрудников, позволяя им тратить свое время более эффективно».