Описанная концепция работает без привязки к конкретной BI-системе. Ее можно реализовать на любом подходящем инструментарии. Даже если в компании уже используется BI-система, описанные методы помогут повысить отдачу от нее.
В наши дни из любого утюга слышно, что «данные — это новая нефть». Чтобы из этой «нефти» извлечь пользу, нужно использовать современные продвинутые инструменты аналитики. Дополнительный интерес к теме подогревается отзывами в стиле «Внедрили BI, заработали на XXX млн. больше».
Не удивительно, что в таком информационном фоне появляются мысли о модернизации аналитической системы компании. Знаете, какой самый главный риск в проектах внедрения BI? Вовсе не техническая реализация. Самый главный риск — получить на выходе дорогую игрушку, которая никак не влияет на финансовый результат компании.
Давайте разберем, что нужно предусмотреть, чтобы этого не произошло.
Как BI обеспечивает финансовый результат
BI-системы нужны для улучшения процессов аналитики. А зачем вообще нужны процессы аналитики? Я придерживаюсь такого определения:
Аналитика нужна для превращения экспертизы менеджмента и специалистов в целевые действия сотрудников и информационных систем компании.
![](https://qlik2people.com/wp-content/uploads/2021/01/A_Process.png)
Например, есть цель: увеличить выручку на X%. Гипотеза — предложить клиентам дополнительные сопутствующие товары, на основе их предыдущих закупок. Логику рекомендаций прорабатывает коммерческий директор совместно с аналитиком. Целевые действия — сформировать для каждого клиента перечень рекомендаций, и прозвонить ключевых клиентов через продавцов. А остальным отправить письма. Повторять еженедельно, корректировать подход по результатам.
Успешные цепочки закрепляются автоматизациями, становясь аналитическими процессами.
За счет наличия подобных процессов получается финансовый результат от работы с данными.
BI-система нужна, чтобы аналитические процессы улучшить/ускорить/создать.
Что привносит BI в аналитику компании
Тут идет разделение на 2 глобальных вектора:
- Улучшение существующих аналитических процессов:
- Скорость принятия решений;
- Качество принятия решений;
- Скорость запуска целевых действий.
- Системные улучшения:
- Создание новых аналитических процессов;
- Улучшение качества исследования данных;
- Повышение надежности управленческой системы.
Разберем подробнее.
Улучшение аналитических процессов
Несомненно, в вашей компании уже существует некая культура аналитики. Есть определенные отчеты, которые разбираются на регулярной основе, на разных уровнях.
Для простоты, каждый аналитический процесс (регламент работы с отчетом) разделим на 3 компонента:
- Подготовка информации;
- Анализ информации;
- Запуск целевых действий.
За счет автоматизации действий на каждом из этапов средствами BI компания получает следующие преимущества:
Факторы ускорения принятия решений:
- Автоматической подготовки отчетности — не надо ждать пока отчет подготовят сотрудники;
- Визуализации данных — из громоздких таблиц создаются понятные интерактивные визуализации с ключевыми выводами на поверхности;
![](https://qlik2people.com/wp-content/uploads/2021/01/Визуализация.png)
- Обогащении данных — в данных создаются новые аналитические признаки, которых нет в исходных системах, что позволяет быстрее выявлять нужные события;
![](https://qlik2people.com/wp-content/uploads/2021/01/Обогащение-данных.png)
Факторы роста качества принятия решений:
- Достовреность данных — информация формируется из данных учетных систем, а не заполняется руками сотрудников;
- Сквозная аналитика — данные из множества систем связаны так, как будто являются единым массивом в одной системе;
![](https://qlik2people.com/wp-content/uploads/2021/01/Cross-System.jpg)
- Глубина аналитики — любой показатель может быть декомпозирован до необходимой глубины, вплоть до базовых данных;
![](https://qlik2people.com/wp-content/uploads/2021/01/Drill-Down.png)
- Консенсус понятий — устраняются разногласия между департаментами по методологии расчетов и наименований показателей.
Факторы ускорения запуска целевых действий:
- Триггеры процессов в других системах — BI выполняет сложные расчеты, например сегментацию клиентов и передает данные в CRM, в которой запускается нужный бизнес-процесс;
- Пакетная простановка задач — руководитель может сделать произвольную выборку сущностей и поставить по ним задачи в соответствующей системе;
- Алертинг — ответственное лицо получает сигналы о событиях или инструкции, не заходя в отчетность;
- Выгрузка данных — из BI системы можено выгрузить произвольный массив данных для импорта в другие системы (например, создания аудитории для рассылок).
Избегаем риска сделать бесполезную работу
Планируя внедрение BI нужно понимать, что именно провисает в существующих процессах аналитики, и как устранение проблем должно повлиять на финансовый результат компании.
Потому что технически успешное внедрение не даст бизнесу преимуществ, если бизнес не готов их использовать.
![](https://qlik2people.com/wp-content/uploads/2021/01/Bottle-neck.png)
Например, компании есть сложный сводный отчет для ежемесячного разбора, который готовится руками. Формирование отчета перенесли на сторону BI, теперь его можно анализировать каждый день. Но отчет по-прежнему продолжает использоваться только раз в месяц. Получается, что текущая выгода компании — экономия времени аналитика на сбор отчета. Что с точки зрения финансового результата может даже не покрывать затраты на автоматизацию.
Чтобы усилить отдачу в такой ситуации, нужно как минимум внедрить систему оповещений о событиях, раз актуальность данных теперь ежедневная. Так ключевые сотрудники смогут корректировать свои действия по факту необходимости, а не после ежемесячного разбора.
По своему опыту скажу, что лучший метод внедрения BI — последовательная детальное улучшение существующих процессов работы с информацией. А не массовое перетягивание всех старых отчетов в новую систему.
К каждому дашборду нужно относиться как к отдельному цифровому продукту, который решает задачи способами, недоступными при старой аналитической системе. Добившись результатов с одним процессом, нужно переходить к следующему. И так, пока BI не охватит всю компанию.
Хотите с ходу перенести всю отчетность в BI? Не вопрос, но начинать с этого стоит только если преимущества от автоматизации отчетности дадут реальный бизнес-результат и вы четко понимаете, что после переноса снимется ряд критичных для бизнеса проблем.
Системные улучшения за счет внедрения BI
Внедрение BI влияет не только на регламентную работу с данными, но и дает компании ряд системных преимуществ, которые могут стать платформой для будущего роста. Разберем их.
Создание новых аналитических процессов
![](https://qlik2people.com/wp-content/uploads/2021/01/New-Process-1024x460.jpg)
По сути, это про внедрение управленческих инноваций, которые не возможны с текущей аналитической системой. Например, вы хотите внедрить динамическое ценообразование. Чтобы отпускная цена зависела от типа клиента, уровня его лояльности, типа продукции, и обеспечивала целевую маржинальность.
Excel такое не вытянет, а IT-отдел просит зайти через пару месяцев, чтобы начать разрабатывать ТЗ для попыток внедрить это в 1С.
Вместо ожиданий, за эти пару месяцев можно реализовать данную механику на стороне BI-системы, скорректировать ее, и выдавать сформированные прайс-листы на уровень региональных менеджеров.
BI-системы отлично подходят для реализации таких проектов за счет гибких возможностей преобразования данных и производительности.
Качество исследования данных
Аналитика — это не только работа с предопределенными формами отчетов. Это еще и поиск ответов на вопросы, под которые еще не сформированы отчеты.
При правильном подходе к внедрению BI, у вас будет формироваться корпоративное хранилище данных (КХД/DWH). Оно будет содержать перечень всех анализируемых в компании данных, их описание, а также реестр показателей и методик их расчета.
![](https://qlik2people.com/wp-content/uploads/2021/01/Storage-1024x376.jpg)
Визуализация структуры данных компании
Такой подход позволяет не решать аналитические задачи изолировано (есть аналитика продаж, есть аналитика финансов, как они пересекаются — не известно), а строить ландшафт данных всей компании по мере подключения новых источников.
Таким образом, аналитик может увидеть новые сценарии изучения данных (например, объединить информацию об активностях в CRM и финансовых отчетах), даже если первоначально это не предполагалось.
Кроме того, BI-система должна предоставлять возможности для самообслуживания пользователей, чтобы ответ на свой вопрос можно было получить как только он возникнет, а не через долгое согласование доработок с внешним/внутренним исполнителем.
Надежность управленческой системы
За счет оцифровки экспертизы управленцев, независимости от специалистов, собирающих отчеты, бесперебойности запуска целевых действий. Примеры:
РОП выдает хорошие показатели. Можно декомпозировать его управленческий подход и зафиксировать в BI. А потом распространить на другие департаменты.
Компания привлекает эксперта-конслультанта, тот строит управленческую систему. Чтобы после его ухода все не распалось, можно зафиксировать это в BI.
Талантливый аналитик готовит полезные отчеты, которые всем нравятся. Переносим их в BI, и они навсегда остаются с нами.
Сотрудники уходят, их экспертиза остается.
Резюме
Внедрение BI даст финансовый результат только при устанении проблем в аналитике, котоыре блокируют рост компании.
Перед внедрением нужно проводить аудит на выявление реальных точек роста, проработка которых даст результат с высокой вероятностью. Где находятся узкие места аналитики, мешающие получать компании более высокий финансовый результат? Точки роста могут бысть следующими:
- Скорость принятия решений;
- Качество принятия решений;
- Скорость запуска целевых действий;
- Создание новых аналитических/управленческих процессов;
- Качество исследования данных (создание не определенных заранее отчетов);
- Масштабирование методов управления.
В самом проекте внедрения должны быть предусмотрены следующие этапы:
Проектирование:
- Определение бизнес цели: изменение показателей.
- Определение процессов, определение ответственного за управление процессом. Определение цепочек поставки информации.
- Декомпозиция процессов, за счет которых должно быть изменение: Какие данные, что искать, что запускать, кто что должен делать, с какой периодичностью.
- За счет чего будет улучшен этот процесс? Что не получается сделать при имеющейся системе аналитики?
- Проектирование автоматизации процесса работы с информацией: получение данных, обработка данных, визуализация данных, запуск действий.
Реализация:
- Развертывание системы
- Реализация ТЗ
- Единый каталог данных
Поддержка:
- Система обучения
- Гарантийное сопровождение
- Технические консультации
Развитие:
- Обучение разботчиков
- Обучение аналитиков