В современном мире самым востребованным ресурсом является информация. Аналитика больших данных необходима серьезному бизнесу для принятия управленческих решений, и сегодняшний день можно смело назвать временем расцвета российских BI-систем (BI - Business intelligence, машинная бизнес-аналитика).

BI - это класс цифровых технологий для анализа и визуализации данных, проверки гипотез и поддержки в принятии решений. Мы взяли интервью у Ильдара Райманова, директора продукта BI Analytic Workspace, который рассказал нам уникальные истории применения BI-решений в жизни и бизнесе.

Тенденции нового времени

В развитии рынка IT-технологий в целом и BI-решений в частности сейчас можно проследить следующие тренды:

Вектор на low-code/ no-code (LCNC).

Этим термином называют методы разработки программ и виджетов с интуитивно понятным графическим интерфейсом. Внедрение простых и доступных инструментов LCNC расширяет возможности пользователей, ускоряя создание инноваций и снижая нагрузку на ИТ-отделы. Производители BI-систем идут навстречу бизнес-аналитикам, создавая селф-сервисные (self-service) BI-платформы, позволяющие самостоятельно настраивать большинство элементов без привлечения разработчика.

Ярким примером российской self-service BI-платформы является Analytic Workspace. Система обладает интуитивно понятным интерфейсом и удобна для самообучения. Вендор предоставляет бесплатный двухнедельный демо-доступ без ограничения функциональности продукта для освоения работы в системе с возможностью подключения собственных источников данных. Фактически освоить программу может каждый аналитик без дополнительного длительного обучения.

Селф-сервисность BI-системы необходима в первую очередь именно аналитикам, которые являются непосредственными пользователями продукта. Нельзя забывать и про финансовую сторону вопроса - чем сложнее продукт, тем он дороже и дольше во внедрении.

В этом смысле BI-платформа Analytic Workspace является золотой серединой: с одной стороны, здесь реализован полноценный self-service, с другой - AW является микросервисным решением с возможностью одновременной обработки большого количества источников и высокоразвитым Extract-Transform-Load (ETL)-модулем для анализа данных. Таким образом, AW может решать самые сложные кастомные бизнес-задачи, не теряя при этом преимуществ удобного self-service BI-инструмента.

Универсализация и доступность.

Современные универсальные BI-системы могут быть интегрированы практически под любую сферу деятельности. Так, например, упомянутая Analytic Workspace развернута как в медицинских учреждениях ряда областей России, так и применяется для сбора и консолидации отчетности в системе “Своды” от БАРС Груп.

При этом внедрение Analytic Workspace и адаптация под конкретный бизнес не требует огромных финансовых и временных затрат. В большинстве случаев внедрение BI-системы осуществляется командой специализированного партнера. Одним из ключевых партнеров Analytic Workspace стала компания по заказной разработке Девелоника (ГК Softline), которая предлагает своим клиентам это решение наряду с другими современными BI-системами.

Решение Analytic Workspace может быть развернуто как на собственных серверах заказчика, так и в облачной инфраструктуре. Оба варианта могут быть предоставлены по подписке.

Работа с большими данными.

Системы класса BI решают четыре группы аналитических задач, отличающихся уровнем сложности и эффектом для пользователя. Степень интеллектуальности растет от первой к четвертой категории:

1. Простейшая описательная аналитика отражает в отчете уже произошедшие события, подключаясь к источникам данных.
2. Диагностическая аналитика BI-системы ищет причины событий, анализируя факторы, влияющие на то или иное значение.
3. Прогностическая или предсказательная аналитика позволяет на основе первичных данных выстраивать модель зависимости одних данных от других.
4. Предписывающая, прескриптивная модель – когда BI-система подсказывает, что нужно делать. Это ассистенты в принятии решений, способные анализировать сценарии развития ситуации и давать рекомендации человеку.

Быстрое наращивание функционала российских BI-систем.

Зарубежные системы BI развивались десятилетиями и проходили проверку на огромных рынках. Однако, у свежих российских BI-решений есть преимущество в гибкой настройке под запросы бизнеса и гарантия расширения функционала как минимум в ближайшие 3-5 лет.

В чем сила BI?

Вот всего два ярких примера, которые демонстрируют силу российских систем BI-аналитики и масштаб решаемых задач.

«Пандемия 2020»

Представьте, что нужно собрать данные по количеству заразившихся короновирусной инфекцией за 3 дня с разбивкой по всем 85 субъектам РФ, полу, возрасту и получаемому лечению.

В день команда аналитиков и разработчиков получала по 15-30 различных запросов от Минздрава и координационного центра при правительстве РФ. На их основании оперативно принимались жизненно важные решения: куда направить медикаменты, какие и сколько, где открывать дополнительный госпиталь, где нужно усиливать команду врачей.

Кейс стал первым в мире по объему и скорости сбора и обработки данных по тематике Covid-19. В итоге удалось создать высоконагруженную BI-систему с разграничением прав доступа по ролям и регионам.

«БАРС-Груп: метрики»

В 2021 году с целью внутренней оптимизации и развития компания БАРС Груп перешла на scrum-модель рабочего процесса, в рамках которой руководители отделов и департаментов получали задачи и бюджет для подразделения на период. Однако в дальнейшем встал вопрос оценки эффективности работы каждого подразделения в количественных показателях (метриках).

Для решения поставленных задач был выбран комплекс решений, состоящий из платформы данных AlphaBI и self-service BI-платформы Analytic Workspace.

Внедрение BI-системы позволило более эффективно перераспределить производственные ресурсы, что дало возможность существенно сократить нецелевые расходы, оптимизировать бюджетное планирование и увеличить чистую прибыль Бизнес-центра компании.

Так, например, около 3% сделок содержали ошибки при планировании бизнес-процессов (а это порядка 50 сделок в год в абсолютном выражении). После реализации проекта метрик удалось свести этот показатель к нулю.

Самое главное - удалось в целом достичь на 5% лучших показателей план-факт по году, за счет того, что при анализе отклонений от плана по конкретным проектам мы теперь имеем возможность оперативно перераспределять финансовые и трудовые ресурсы, пользуясь актуальными данными и имея перед глазами всю картину бизнеса в реальном времени.

Как понять, что бизнесу требуется внедрение BI?

Ориентир такой: если вам нужно скорреллировать между собой 30-50 параметров, то это уже задача для BI-аналитики. Чтобы определить, нужен ли вашему бизнесу BI или можно обойтись продвинутым экселем, ответьте на 3 простых вопроса:

   
1. В данных присутствует от миллиона строк и больше?
   
2. Высокая ли скорость прироста данных?
   
3. Данные располагаются в нескольких источниках (либо представлены в форматах различного типа)?

Если на эти вопросы вы ответили “да” - пора задуматься о внедрении BI в ваш бизнес.

Вместо заключения

И лидеры бизнеса, и ведущие ИТ-эксперты одинаково ясно понимают, что BI-технологии предоставляют наилучшие возможности для получения информации и принятия решений, позволяющие компаниям раскрывать свой потенциал и получать долгосрочные рыночные  преимущества.

Компания “Девелоника” (ГК Softline) поможет сформировать сценарий цифровой трансформации вашей компании и реализовать проект внедрения BI-аналитики для масштабирования бизнеса и создания основы для долгосрочного развития.

‍