Что такое Business Intelligence (BI)?

Что такое Business Intelligence (BI)?

Business Intelligence (BI) или «бизнес-анализ» – это технологии, дающие возможность организациям превращать данные в информацию о бизнесе, а затем информацию – в знания для управления бизнесом. Бизнес-анализ (BI) нацелен на качественное повышение работы бизнеса. Широко применяется в таких сферах деятельности как производство, оптовая или розничная торговля, управление проектами, страхование, маркетинг, управление, бюджетирование и планирование.

На сегодняшний день для  ситуации в бизнесе характерны такие  признаки, как высокая конкурентность на рынке и подверженность влияниям экономических условий. И как следствие – нестабильность положения на рынке, которая требует оперативных и высококачественных решений менеджеров предприятий. Основой для принятия решений является полная информация о состоянии бизнеса и тенденциях развития рынка. Управление такой информацией – процесс сложный и требует комплексного подхода. Поддержка принятия решений на современном предприятии является ключевым процессом развития бизнеса. Для обеспечения процесса поддержки принятия решений необходимо своевременно предоставлять менеджерам достоверную информацию, как о текущем состоянии дел, так и о возможностях на будущее. Такая информация должна быть актуальной и сбалансированной. Вышеперечисленные задачи решаются с помощью продуктов созданных на базе платформы Business Intelligence

 

Возможности BI системы

1. Единая система управления

Управление метаданными – система BI это интегрированная среда, объединяющая данные различных систем и приложений компании в единую базу метаданных. Управление метаданными происходит благодаря использованию единых метрик, объектов для ввода, поиска и хранения данных.

Разработка приложений – позволяет легко интегрироваться с бизнес-процессами и приложениями для создания необходимых BI инструментов. Приложения так же поддерживают Web-сервисы для решения задач управления, доставки и планирования.

Сотрудничество – предоставляет возможность ролевого и сквозного доступа к информации в нутрии всей компании, посредством использования порталов.

2. Обеспечение информацией

Отчетность – создание различных интерактивных отчетов на основе on-line данных, с возможностью приведения их к необходимым стандартизированным формам.

Интерактивная информационная панель – интерактивные отчеты предоставляют собой удобные информационные формы с возможностью углубления в данные, позволяющие проводить сравнение различных данных и показателей на основе запрашиваемой аналитики.

Нестандартные запросы – возможность самостоятельного формирования пользователями запросов по требованию, для создания необходимых отчетов.

Возможность работать в «off-line» – возможность синхронизации с последующей работой в «off-line» режиме, так же реализована функция удаленного доступа.

Интеграция с Microsoft Office – полная интеграция с приложениями Microsoft Office, обеспеченна возможность использования широкого функционала пакета Excel, включая обновление данных и сводных таблиц.

3. Расширенная аналитика

Обработка многомерных кубов данных, (OLAP) – данная технология позволяет обрабатывать многомерные кубы данных в режиме on-line, BI-server совместно с BI Data Warehouse реализует выполнение сложных запросов, не нагружая существующие ресурсы системы.

Расширенная визуализация – представляет собой различные интерактивные информационные панели с широкими возможностями, отображающими персонализированную информацию, ориентированную на принятие точных и эффективных решений.

Прогнозные модели, поиск скрытых закономерностей – возможность создания категорий значений и вычисления прогнозируемых данных. Используются специальные математические модели, оптимизированные под различные бизнес нужды конкретного предприятия.

Таблицы показателей – вывод данных связанных с ключевыми параметрами производительности, KPI. Данная функция позволяет выявлять заданные данные с учетом показателей эффективности.

Выполнение доставки и выполнение отчетов по расписанию или по событию – возможность, позволяющая гибко настраивать выполнение и доставку отчетов по электронной почте в разных форматах по расписанию или по событию.

Ограничение доступа – предоставляет возможность ролевого доступа к информационной системе посредством раздачи привилегий пользователям.

 

3 категории  BI-систем

BI-системы объединяют данные  из внутренних и внешних источников  и генерируют на их основе аналитическую информацию, благодаря которой бизнес-пользователи могут принимать решения быстрее и лучше. В целом существуют три категории BI-систем: ретроспективные, аналитические и предсказательные.

В ретроспективных BI-системах информация для принятия решений основывается на анализе данных о прошлых операциях – обычно она поступает из OLTP-систем и из хранилища данных. Ретроспективный анализ позволяет лицу, ответственному за принятие решения, видеть, какие действия в прошлом дали положительный результат, а какие – нет. Например, основываясь на данных о прошлых продажах, компания, занимающаяся розничной торговлей, может определить оптимальный набор товаров для конкретного магазина. С точки зрения внедрения это самый простой тип BI-систем.

Аналитические BI-системы обычно предусматривают итеративный процесс. BI-система нужна для анализа сведений, поступающих из источников данных (иногда в реальном времени), и генерирования информации для принятия решений. Подобные системы создаются методом проб и ошибок. В частности, аналитическая BI-система может помочь региональному менеджеру сети розничных магазинов ежедневно корректировать цены и политику скидок, основываясь на сведениях о продажах и уровне запасов. Но этот процесс в компании должен быть серьезно проработан на тот случай, когда на основе предоставленных BI-системой данных принимаются ошибочные решения.

Последний тип – это предсказательные BI-системы. BI-системы объединяют и анализируют данные из внутренних и внешних источников, чтобы выдать аналитическую информацию о будущих событиях. Эти сведения применяются для принятия упреждающих, ориентированных на будущее решений, например, для прогнозирования спроса на продукцию компании в следующем году. Подобные показатели могут определяться на основании статистического анализа макроэкономических данных – это хороший показатель для оценки сбыта продукции фирмы. Внедрять предсказательные BI-системы, которые основываются на внешних источниках данных, достаточно просто. А для систем, которые выполняют прогноз на основании прежних данных, компании нужен специалист-статистик, который определит необходимый уровень очистки данных.

Описанные типы BI-систем никоим образом не являются взаимоисключающими. Во многих компаниях элементы прогноза легко перемешиваются с ретроспективой или аналитикой. Представленная классификация облегчает менеджерам задачу расстановки приоритетов при работе над новым BI-проектом. Если проект охватывает весь спектр BI-решений, рекомендуется разделить всю функциональность на три описанных выше категории, а затем расположить составляющие проекта в соответствии с ожидаемыми выгодами для бизнеса и сложностью реализации.

 

 

BI-платформы

Многие организации, планируя BI-проект, проводят полную оценку представленных на рынке BI-систем, но так поступают далеко не все. Во-первых, прохождение конкурентного сравнения с системами этого же класса не всегда в интересах вендоров, поэтому они стараются его избегать. Кроме того, часто организации считают полноценный выбор системы затратным и требующим большого количества времени проектом.

Именно поэтому часто  компании стремятся пропустить эту  фазу внедрения, и осуществляют выбор BI-системы по следующим критериям: используется ли другое ПО этого же вендора в компании, насколько удачного система сочетается с уже установленными продуктами, с системой хорошо знаком менеджмент по своей предыдущей работе, поставщик является для компании стратегическим вендором. Но являются ли эти критерии достаточными?

Исследование BARC (Business Application Research Center) свидетельствует о том, что те системы, которые были отобраны в ходе конкурентного сравнения с другими продуктами приносят положительный эффект, существенно превышающий эффект проектов, где при выборе решения оценивался функционал только одной системы или такой оценки не производилось вовсе. В BARC также отмечают, что возможности системы в настоящее время становятся для большинства компаний решающим фактором выбора, тогда как значение вендора и стоимости решения снижается, причем этот тренд нарастает с 2002 года. Что касается особенностей ключевых представленных на рынке решений, то, безусловно, они привлекают пользователей за счет различных, присущих только им преимуществ. Проанализировав критерии выбора решения для более чем 2 тыс. проектов, главный вывод, который сделали эксперты: на любой вопрос есть свой ответ, то есть в разных ситуациях можно подобрать именно ту BI-систему, которая оптимально отвечает заявленным требованиям.

Например, согласно данным исследования за 2012 год, наибольшую удовлетворенность в группе BI-платформ в результате внедрения получили пользователи систем Oracle Essbase, IBM Cognos и QlikView. В эту группу отнесены вендоры с доходом более 200 млн долл в год либо имеющие действительно международное присутствие. Такие платформы обычно используются на промышленном уровне.

 

 

 

 

 

 

 

Кроме перечисленных  инструментов, в состав BI могут входить  следующие средства анализа [1]: пакеты статистического анализа и анализ временных рядов и оценки рисков; средства моделирования; пакеты для нейронных сетей; средства нечеткой логики и экспертные системы.

Дополнительно нужно  отметить средства для графического оформления результатов [11]: средства деловой и научно-технической графики; «приборные доски», средства аналитической картографии и топологических карт; средства визуализации многомерных данных.

 

Рисунок 1 – Степень удовлетворенности пользователей крупных BI-платформ

 

Системы бюджетирования и BI в Альфа-Банке (Беларусь)

Автоматизация бюджетирования и внедрение BI–инструментария в Альфа–Банке был первый проект в Беларуси. Партнером стала компания IBA Минск – ведущий центр разработок IBA Group.

Сегодня любой современный  банк работает в условиях жестких  ограничений и конкуренции со стороны других финансовых организаций. Он вынужден регулярно бороться за лояльность своих клиентов, предлагать новые банковские продукты, которые обеспечили бы ему и клиентам необходимую прибыль; демонстрировать свою надежность, стабильность и способность адекватно реагировать на условия деятельности и изменения рыночной конъюнктуры. Большие объемы и значительное разнообразие проводимых операций, необходимость их согласования для оптимизации получаемой прибыли предъявляют жесткие требования к качеству банковского управления и, в первую очередь, к планированию. По этой причине белорусский Альфа-Банк решил с помощью IBM Cognos автоматизировать процессы бюджетирования и планирования и внедрить BI-систему.

Процессы финансового  планирования и бизнес-анализа в том или ином виде существуют в любом банке. Основной вопрос заключается в гибкости, глубине, трудоемкости этих процессов, а также в том, используются ли эти инструменты в качестве средств стратегического управления операционной деятельностью с целью повышения прибыльности и конкурентоспособности банка.

Еще несколько лет назад  банки в основном концентрировали  свое внимание на повышении качества операционной деятельности. Являясь, по сути, «кровеносной системой» экономики, своей главной задачей они считали предоставление клиентам оперативных и надежных сервисов. Соответственно, вопросы управленческого планирования, контроля и анализа уходили на второй план.

В последние 2-3 года ситуация изменилась, что было объективно обусловлено как общей нестабильностью в мировой экономике, так и ростом конкуренции в банковском секторе, закономерно последовавшим за увеличением количества коммерческих банков и приходом на рынок иностранного банковского капитала.

Это, в свою очередь, привело  к изменениям в стратегии и  задачах коммерческих банков. Во-первых, произошел переход от «операционно-ориентированной» стратегии к «клиенто-ориентированной», требующей расширения спектра услуг и оперативности вывода на рынок новых банковских продуктов. Во-вторых, приоритетность задач сместилась в направлении обеспечения эффективности функционирования банка как бизнес-единицы – а значит, в сторону прозрачного и гибкого управления, учитывающего при этом нормативные ограничения регулятора национального банковского рынка.

Такая ситуация сразу выдвинула  на первый план потребность в эффективных системах финансового планирования, контроля и анализа, которые могут быть реализованы только с использованием современных ИТ-решений.

Таким образом, удалось выделить еще одну причину ограниченной распространенности систем финансового планирования и анализа — большинство банков не готово четко сформулировать собственную или согласиться принять предложенную методологию, которая должна быть положена в основу ИТ-инструмента.

Выбор подходящего решения  Альфа-Банком был обусловлен многими факторами. Так, система IBM Cognos внедрена и в настоящее время функционирует у мировых лидеров продаж. Данное решение предлагает значительное расширение возможностей для анализа – например, обратный пересчет, нарезку и переход от общего к частному, что позволяет проводить полный и рациональный анализ данных. Так же системы бизнес-анализа, финансового планирования и бюджетирования, созданные на базе IBM Cognos, – для банка оптимальное сочетание «цена/качество».

Внедрение промышленных систем бизнес-анализа и финансового планирования и бюджетирования – это совокупность объемных и сложных задач, затрагивающих широкий круг организационных, методических и информационно-технических вопросов. Однако банку удалось значительно уменьшить уровень сложности задач за счет применения предложенной компанией IBA отлаженной рациональной технологии внедрения, включающей итерационный подход к проектированию и реализации систем, следование детерминированной процедуре управления работой совместной проектной группы IBA и Альфа-Банка и интеграционным стандартам, а также ориентацию на стандартный функционал платформы IBM Cognos.

Банку удалось повысить прозрачность результатов работы подразделений  и заинтересованность персонала  в улучшении финансового результата, а также улучшить управляемость  и координацию деятельности его  структурных подразделений и организовать постоянный автоматизированный контроль исполнения бюджета.