2011/06/06 16:33:21

Эволюционная шкала бизнес-аналитики

Сегодня бизнес-аналитика стала тем вау-фактором, который привлекает внимание практически всех руководителей. Это объясняется тем, что средства бизнес-аналитики обеспечивают расширенные возможности принятия решений, связанных с планированием ресурсов предприятия, управлением взаимоотношениями с клиентами, цепочкой поставок и другими базовыми бизнес-системами, а также позволяют снизить затраты, повысить прибыль и создать новые конкурентные преимущества. (По материалам SAP для малого и среднего бизнеса).

Каталог BI-решений и проектов доступен на TAdviser.ru

Содержание

Чем бизнес-аналитика может помочь Вашей компании? Прежде чем ответить на этот вопрос, необходимо трезво оценить существующие возможности и ограничения системы отчетности, стратегическое направление развития бизнеса и определить, какие возможности бизнес-аналитики потребуются для удовлетворения нынешних и будущих потребностей Вашей компании.

Определить состояние бизнес-аналитики в Вашей компании совсем не сложно. Достаточно воспользоваться «эволюционной шкалой бизнес-аналитики» – простым инструментом, который поможет оценить текущее состояние бизнес-аналитики Вашей компании и выбрать BI-технологию (средства, службы и(или) решения), максимально соответствующую Вашим требованиям.

Изучите четыре описанных ниже этапа развития бизнес-аналитики и определите, на каком из них находится Ваша компания.

Этап 1. Несистематическая бизнес-аналитика

Можно с уверенностью сказать, что все компании СМБ начинают одинаково: ни о каких возможностях бизнес-аналитики не идет и речи. Число сотрудников невелико, поэтому исконно используемые информационные системы справляются с нагрузкой. Основное внимание на первом этапе приковано к критически важным задачам запуска бизнеса: продажи, контроль запасов и операции. Как правило, такое положение вещей сохраняется до тех пор, пока не возникнет острая потребность в более комплексной системе отчетности.

Возможности и процессы бизнес-аналитики

  • Сотрудники составляют отчеты для решения двух задач: закрытия следующих сделок по продаже и создания портфеля продуктов и услуг.
  • Отдельные сотрудники время от времени реализуют специальные проекты для сбора операционных данных, если возникает такая потребность, и, как правило, концентрируются на сбыте, запасах и общих финансовых вопросах.
  • Большинство информации приходится собирать, очень мало сведений доступны по требованию.
  • Подавляющее большинство отчетов (или все отчеты) создаются для того, чтобы получить информацию об уже произошедшем.

Основные инструменты

  • Электронные таблицы
  • Программные пакеты Office
  • Настольные базы данных
  • Разрозненные решения для управления финансами и запасами

Проблемы роста

  • Упрощенные отчеты не предоставляют достаточных сведений о базовых показателях
  • Минимальный объем данных не позволяет анализировать более сложные бизнес-показатели
  • Сложно выявить и определить ключевые бизнес-факторы и показатели эффективности
  • Неспособность принимать решения в реальном времени
  • Отсутствие единой, достоверной версии информации из-за неинтегрированности данных

Этап 2. Формализованная бизнес-аналитика

Обслуживание электронных таблиц и других узкоспециализированных средств становится слишком времязатратным, а их развертывание – слишком сложным. Операционная деятельность становится более разнообразной, и у руководства возникает потребность в принятии решений по ходу работы на основе финансовых данных, которые недоступны по требованию или не позволяют получить полное представление о происходящем. Это тот переломный момент, который сигнализирует переход на этап 2.

Обзор возможностей и процессов бизнес-аналитики

  • Отдельные сотрудники и(или) небольшие группы сотрудников собирают и используют данные для принятия тактических решений, своевременной разработки и подготовки стандартизированных отчетов на основе непротиворечивых данных.
  • Инициатива по созданию более формализованной системы бизнес-аналитики, как правило, исходит от специалистов финансовых и операционных отделов.
  • Теперь бизнес-аналитика позволяет понять, не только, что произошло в прошлом, но и что имеет место в настоящем.

Основные инструменты

  • Нишевые программные пакеты для управления финансами и запасами, а также электронные таблицы
  • Разрозненные программные системы для подготовки отчетности со сведением данных вручную, создающие систематическое представление систем и процессов
  • Иногда используются решения бизнес-аналитики для конкретных отделов компании, например SAP Crystal *Reports и Crystal Reports Server

Проблемы роста

  • Сотрудники тратят слишком много времени на сбор данных, создание и пересмотр отчетов
  • Проблемы, обусловленные непоследовательными, неверными или недостающими данными (такие проблемы часто возникают из-за того, что сбор и интеграция данных осуществляется вручную)
  • Различия межу целями и показателями эффективности отделов и подразделений
  • Отсутствие стратегической выравненности бизнес-аналитики и более общих бизнес-целей

Этап 3. Стратегическая бизнес-аналитика

Жесткая конкуренция и быстрый рост позволяют успешным компаниям перейти к третьему этапу, наступление которого ознаменовывается тем, что высшее руководство компании осознает потребность в бизнес-аналитике и начинает разрабатывать стратегию внедрения системы бизнес-аналитики в компании. В результате начинается внедрение процессов и систем бизнес-аналитики, которые распространяются в организации по нисходящему сценарию.

Возможности и процессы бизнес-аналитики

  • Регулярно анализируются и измеряются формально определенные общекорпоративные показатели эффективности.
  • Внедряются информационные панели и автоматизированные системы отчетности, которые обслуживаются специально назначенными аналитиками компании.
  • Руководители компании осуществляют доступ к отчетам и показателям разных подразделений для повышения операционной эффективности и обеспечения прозрачности в соответствии с принципами бизнес-аналитики.
  • Бизнес-аналитика позволяет понять не только, что произошло и что происходит сейчас, но и что произойдет в будущем.

Основные инструменты

  • Программные пакеты бизнес-аналитики, интегрированные с базовыми платформами данных, а также системы ERP, CRM и SCM
  • Конечная отчетность представлена в виде электронных таблиц, сведение данных осуществляется вручную

Проблемы роста

  • Неспособность повторить успех на всех уровнях, во всех подразделениях компании
  • Существующая система не в состоянии удовлетворить текущие потребности отчетности и роста
  • Существующая система не интегрирована, она должна обеспечивать поддержку большого числа разрозненных систем
  • Базы данных дублируются, происходит наложение информации, хранящейся в нескольких местах
  • Существует потребность увеличить количество пользователей, однако сделать это невозможно из-за ограничений существующей системы

Этап 4. Культура управления производительностью

Как правило, переход на каждую последующую ступень на лестнице развития бизнес-аналитики сопровождается значительным совершенствованием бизнеса. Реакция на это вполне естественна: руководство хочет большего.

После того как высшее руководство компании начнет контролировать внедрение системы бизнес-аналитики, стратегические инициативы третьего этапа позволяют существенно повысить эффективность компании и обеспечивают конкурентные преимущества. В наиболее продвинутых компаниях это мотивирует исполнительное руководство на активное развитие бизнес-аналитики и внедрение ее в корпоративную культуру.TAdviser выпустил Карту российского рынка цифровизации строительства 25.6 т

Этим характеризуется этап 4, когда бизнес-аналитика превращается в комплексную практику, известную под названием «управление эффективностью». Большинство современных компаний СМБ еще не дошли до 4 этапа, однако нельзя утверждать, что этот этап – исключительно удел крупнейших компаний мира. С помощью средств и технологий SAP можно успешно внедрить культуру управления производительностью на любом более или менее эффективно работающем предприятии.

Возможности и процессы бизнес-аналитики

  • Бизнес-аналитика и системы управления производительностью внедрены в корпоративную культуру и полностью интегрированы в общие бизнес-процессы компании
  • Внедренные системы обеспечивают гибкость, необходимую для прогнозирования развития событий в краткосрочной перспективе, выявления новых тенденций и адаптации к ним
  • Сотрудники всех уровней могут при необходимости использовать бизнес-аналитику для принятия решений в реальном времени
  • Бизнес-аналитика помогает определить, что произошло в прошлом, что происходит сейчас и что произойдет в будущем, а также найти перспективные возможности

Основные инструменты

  • Интегрированные пакеты бизнес-аналитики с ролевым доступом для большого количества сотрудников
  • Хранилища данных, системы управления основными данными и т. д.

Проблемы роста

  • Обеспечение непрерывного инновационного процесса с использованием всех возможностей, предоставляемых корпоративной культурой на базе бизнес-аналитики и соответствующими системами
  • Сохранение чистоты данных по мере роста объема данных в геометрической прогрессии
  • Внедрение внутрикорпоративных методик и процедур, позволяющих избежать информационной перегрузки

Повышение интеллектуального коэффициента бизнес-аналитики

Оценка положения Вашей компании на эволюционной шкале бизнес-аналитики позволяет определить, в каких сферах первоначальные или повторные инвестиции будут наиболее рентабельны. В большинстве случаев требуют усовершенствования базовые финансовые системы, а также механизмы поставки товаров и услуг.

Возможности использовать непротиворечивой, единообразной информацию в работе с этими системами – критически важный шаг, после выполнения которого становятся доступными многие мощные возможности бизнес-аналитики. Унификация базовых систем и процессов делает возможной развитие инноваций с использованием средств бизнес-аналитики. Именно на этом этапе успешно работающие с бизнес-аналитикой компании значительно повышают прибыльность, конкурентоспособность и существенно улучшают имидж своего бренда.

Бизнес-аналитика превращается в нечто новое?

Когда ещё не наступила эпоха обработки данных, в компаниях использовалось нечто напоминающее то, что мы сегодня называем бизнес-аналитикой (BI). Исторически термин BI определялся как способ сводить информацию из всех бизнес-процессов (например, таких, как выставление счетов, отгрузка, управление складскими запасами, продажи) для создания общей картины происходящего в бизнесе и некоторого представления о его будущем.

Однако по мере роста объемов данных, совершенствования алгоритмов их обработки и повышения скорости вычислений область BI превратилась в набор различных идеологий и методов анализа, в результате чего обычно ассоциируемые с ней процессы и результаты стали чем-то совершенно иным. Эти изменения вводят в заблуждение относительно сущности BI и в значительной мере снижают ценность любой полученной информации из-за огромных объемов обрабатываемых данных.

Ввиду непредсказуемости результатов традиционный процесс BI не был идеальным показателем эффективности бизнеса в будущем. Проще говоря, ценность BI, особенно в том виде, как она определялась прежде, поставлена под сомнение.

Это означает, что нам необходимо заново определить BI и учесть элементы её процессов, чтобы выяснить, какие данные являются ценными с точки зрения BI и как ими можно управлять.

Все начинается с извлечения данных. Правильнее сказать, со способов извлечения. Они делятся на четыре аналитические категории, каждая из которых может управлять процессом BI.

  • Добыча данных (data mining). Здесь главные задачи — моделирование и выявление знаний в целях составления прогноза, а не описания. В идеальном случае добыча данных применяется для выявления новых структур в больших наборах данных, что и отличает ее от традиционной BI.
  • Моделирование или визуализация данных (data modeling, data visualization). Это модель анализа данных, ориентированная на обнаружение информации для конкретного плана или случая. Тут применяется фильтрация по заданным критериям (например, какое количество определенного продукта было продано в течение некоего периода).
  • Предсказательная аналитика (predictive analytics). С помощью алгоритмов, составленных на основе предсказательной модели, и анализа исторических данных и транзакций определяются будущие тенденции. Идеально подходит для анализа тенденций и выявления будущих устойчивых структур.
  • Приложения статистического анализа (statistical applications). Они призваны помогать пользователям собирать, анализировать и интерпретировать данные с использованием традиционной математической статистики. Обычно такие приложения применяются для анализа результатов обследований и других частных наборов данных. В сущности это далекие предки BI в её нынешнем виде.

Такая эволюция BI и наборы аналитических моделей являются весьма многообещающими для компаний любого размера, особенно работающих со сверхбольшими объемами данных (big data). Компании могут воспользоваться общедоступными источниками, такими как геоинформационные системы и результаты переписей, которые в дальнейшем можно сравнивать с исторической информацией, хранящейся во внутренних и внешних источниках. Это как раз то направление, в котором развивается BI, превращающаяся в конгломерат аналитических инструментов для сверхбольших объемов данных, извлекаемых из множества источников, и адаптируемых алгоритмов. Всё это направлено на то, чтобы уже сегодня предоставить компаниям недоступные прежде инструменты выявления тенденций и составления прогнозов.

Примечания