Современные инструменты анализа данных для бизнеса

Принцип работы инструментов бизнес-аналитики: от данных к пониманию сути

Работы BI-системы (Business Intelligence — бизнес-аналитика) состоит из следующих этапов:

• Сбор информации из разных источников. Это могут быть корпоративные базы данных, облачные хранилища, CRM-системы (Customer Relationship Management — программа управления взаимоотношениями с клиентами), ERP-системы (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия), внешние платформы. Инструменты BI используют файлы разных форматов.
• Обработка данных. Они систематизируются, освобождаются от ошибок, приводятся в вид, пригодный для исследования. Информация проверяется на целостность и взаимосвязи.
• Анализ данных. Система изучает их параметры, чтобы выявить явные и скрытые закономерности, несоответствия, связи между переменными с разными характеристиками. Это позволяет прогнозировать будущие события, предлагать готовые решения, планировать работу.
• Визуализация. Для дальнейшей работы данные представляются в понятном и удобном для восприятия формате. Это диаграммы, схемы, графики, таблицы, дашборды с детализированными показателями, которые отражают тенденции, взаимосвязи.

Продуктивность и последовательность программ бизнес-аналитики обеспечивается их структурой, в которую входят:

• ETL-процессы (Extract, Transform, Load) — процессы сбора (Extract) данных из внутренних и внешних источников, их трансформации (Transform) и загрузки (Load) в хранилище;
• хранилище информации — централизованная библиотека, в которой данные содержатся, структурируются и остаются доступными для управления;
• средства для аналитики (Data Mining — анализ данных) — инструменты, которые оценивают многомерную информацию, определяют неявные закономерности и аномалии;
• инструменты визуализации — решения для представления данных в понятном и наглядном виде

Результатом работы системы бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения становится не просто статистическая отчётность. С её помощью можно увидеть текущие проблемы на разных участках, понять их причины и получить рекомендации в зависимости от целей анализа. Например, сведения о выручке, количестве заявок от клиентов, конверсии позволяют оценивать работу отдела продаж в реальном времени.

Зачем использовать инструменты бизнес-аналитики: ключевые преимущества для компании

Системы бизнес-аналитики позволяют упростить управление:

• Работать с большими объёмами данных. По мере расширения бизнеса или при длительном нахождении на рынке информации о работе становится всё больше. Простые инструменты анализа не справляются с мониторингом показателей, а BI с машинным обучением обрабатывает данные из разных источников, даёт основу для выработки самостоятельных управленческих решений и готовые подсказки.
• Оптимизировать процессы. Сведения о работе компании в ретроспективе, в реальном времени и прогнозируемые показатели могут требоваться разным отделам. С BI сотрудники могут быстро получать информацию и использовать для решения своих задач. Им не нужно долго искать сведения в массиве или дублировать их при обновлении, каждое изменение вносится единожды.
• Защитить данные. При работе с ними через централизованное хранилище и необходимости часто обновлять возможны ошибки, потери. Система аналитики обеспечивает безопасность данных — можно настроить разные уровни доступа к ним.

Есть и более очевидные выгоды от использования BI в сфере предпринимательства:

• Ускоряется принятие решений. Не нужно ждать отчётов от программистов или бухгалтерии по 2−3 дня. Вся информация в режиме реального времени доступна на дашбордах, что позволяет реагировать на изменения рынка за минуты.
• Снижаются расходы компании на обеспечение бизнес-процессов. Система аналитики выявляет неэффективные траты, например, лишние запасы на складе или сложные и дорогие логистические маршруты. Это позволяет экономить ресурсы без потери качества работы.
• За счёт продуманных продаж растёт прибыль. Система показывает, какие товары, услуги приносят максимальную выручку, а какие лишь отнимают ресурсы. Это позволяет скорректировать ассортимент в пользу доходных позиций.
• Можно точно прогнозировать тренды. Системы с машинным обучением оценивают сведения в реальном времени, учитывают сезонность и другие рыночные факторы. Доступно планирование работы на основе будущего спроса, например, в части закупок, чтобы избежать затоваривания складов и дефицита.
• Можно персонализировать предложения и удерживать клиентов. С BI проще сегментировать целевую аудиторию, например, при помощи сервиса «Портрет клиента» от СберАналитики, чтобы каждой группе предлагать именно то, что ей нужно. Это помогает повышать конверсию, увеличивать прибыль от каждого клиента и сократить бюджет на маркетинг.
• Можно повысить эффективность сотрудников. Визуализация показателей позволяет видеть результаты работы, вклад в прибыль компании. Это помогает определить, кому нужно дать премию, предоставить возможность обучения или поручить другие задачи.

Пользу внедрения систем аналитики, прочих инструментов автоматизации с применением ИИ и машинного обучения уже оценили некоторые компании. Согласно исследованию СберАналитики для стратегического планирования их применяют 34%, а для решения креативных задач — 19%.

Категории инструментов для анализа данных: от простых к сложным

Компании для решения своих задач могут использовать следующие аналитические инструменты:

• Редакторы с опциями анализа. Могут выполнять сбор, обработку информации из разных источников: сайтов, баз данных, файлов. С ними невозможно анализировать большие данные, но можно сводить показатели, например, взяв их из CRM, быстро рассчитать, какой товар продаётся чаще. Также доступно определение динамики метрик, простое прогнозирование цифр, ведение задач. Визуализация включает построение графиков и диаграмм. Так работают Excel с Power Query, Google Таблицы, Яндекс Таблицы.
• Специализированные BI-платформы, с которыми можно взаимодействовать без навыков программирования, достаточно умения работать с информацией. У них интуитивно понятный интерфейс, возможности обработки сведений могут быть как ограниченными, так и широкими. Есть автообновление опций и подключение машинного обучения. Эти системы работают с готовыми базами, CRM, сайтами и соцсетями, могут создавать отчёты. У них есть основные инструменты визуализации для создания графиков, схем. Специализированные системы можно использовать для анализа маркетинговых, финансовых показателей. Примеры: Аналитика ассортимента СберАналитики, Tableau, Google Data Studio, Qlik Sense.
• Языки программирования SQL, Python, R. Это уровень специалистов (дата-аналитиков, бизнес‑аналитиков, программистов), которые создают сложные запросы для исследования на базе больших данных. Инструменты выполняют многоэтапные вычисления, используют сложные ETL-процессы. Для визуализации результатов анализа создаются интерактивные дашборды.
• Статистические пакеты. Нужны для углублённого анализа цифровых данных, проверки гипотез, прогнозной аналитики и моделирования. Это инструменты для маркетологов, финансистов, аналитиков, статистиков. Они помогают выполнять сегментирование групп и исследовать факторы, которые влияют на показатели. Для использования не нужно писать код, достаточно пройти короткое обучение, чтобы ориентироваться в интерфейсе. Визуализация есть в виде графиков, диаграмм и интерактивных дашбордов. Примеры статистических пакетов: StatSoft, SPSS, SAS.

Выбор инструмента BI-аналитики зависит от сферы, задач и масштаба компании. Но в целом универсальными можно назвать специализированные платформы, у которых есть преимущества:

• отсутствие необходимости в сложных запросах и в знании языков программирования;
• изучение показателей в реальном времени на основе больших данных, то есть достоверные результаты;
• применение ИИ и машинного обучения, что повышает возможности анализа, моделирования ситуаций и прогнозирования;
• использование разноплановых источников;
• понятная визуализация, возможности её настройки.

Один из примеров — панель «Производство и оптовая торговля». С её помощью анализируют потребности клиентов и конкурентное окружение, находят оптовых покупателей и поставщиков. Показатели рассчитываются на основе данных о платежах 7 млн компаний с ежедневным обновлением, что даёт настоящую картину рынка. Информация визуализируется в виде дашбордов и таблиц с цифровыми метриками, что упрощает восприятие.

Ключевые современные инструменты: обзор рынка

В России компании могут использовать следующие инструменты аналитики:

• Excel. С программой доступны многие действия, необходимые для анализа, от сбора и обработки данных до сложных финансовых расчетов и построения прогнозов. С помощью сводных таблиц можно превратить выгрузки из CRM в структурированные отчеты для решения разных задач: маркетинговых, финансовых, логистических, управленческих. Функции программы позволяют моделировать сценарии, например, как изменение цены повлияет на итоговую прибыль. Надстройка Power Query автоматизирует загрузку и трансформацию данных из разных источников (1С, базы данных). Визуализация в виде диаграмм, условного форматирования помогает создавать интерактивные дашборды. Можно видеть полную картину бизнеса или его участка, чтобы принимать решения на базе комплексного анализа. Excel подходит компаниям с небольшим объёмом сведений для изучения, скромным бюджетом.
• Python. С этим языком программирования можно выполнять обработку данных, статистический анализ на основе информации из CRM, баз, Excel-файлов. Его библиотеки позволяют делать векторные и матричные вычисления, работать с таблицами и подключать алгоритмы машинного обучения. Можно прогнозировать продажи с помощью библиотек Statsmodels и Scikit-learn, автоматизировать создание отчётов, которые нужно регулярно обновлять. Python используют при необходимости изучать большой массив сведений. Результаты визуализируют в виде кастомных графиков и интерактивных дашбордов для выявления скрытых закономерностей.
• StatSoft. Это российская программа для всестороннего анализа данных и решения практических задач. Есть базовый модуль для сбора статистики, второй уровень с машинным обучением и прогнозированием. Самый полный вариант Дейта Сайнтист позволяет выбирать прогностическую модель из нескольких. Визуализация настраивается в виде графиков, диаграмм, таблиц, показатели в которых можно фильтровать.
• Visiology. Российская BI-платформа, которая работает на базе больших данных. По итогам анализа можно создавать отчёты с помощью конструктора, а также дашборды, виджеты с преобразованием в разные форматы. У платформы быстрый и понятный интерфейс. Можно войти с любого устройства, использовать мобильное приложение. Также можно установить разные уровни доступа к сведениям, чтобы защитить их от несанкционированного или случайного изменения. Visiology легко внедрить без скачивания дополнительного программного обеспечения.

Чем крупнее компания, тем больше и разнообразнее данные, которые нужно изучать для получения полной картины. Необходим инструмент, представляющий собой единую, но гибкую систему хранения и обработки информации для анализа, прогнозирования и моделирования. СберАналитика предлагает панель «Ритейл», которая используется в разных отраслях розничной торговли. С её помощью можно исследовать внутренние показатели компании из CRM, ERP, других систем, а также информацию из внешних источников. Доступно сохранение и отслеживание выборок данных, оценка эффективности работы компании и конкурентов. Доступны показатели: доля бизнеса по клиентам и обороту, средний чек, число покупок на клиента. Можно создать портрет покупателя, выявить количество повторных покупок, проанализировать выручку по типу потребителя. Доступно отслеживание объёма продаж и установление причин его снижения. Чтобы подключить платформу, нужно отправить заявку на сайте СберАналитики.

Как выбрать подходящий инструмент? Практическое руководство

Выбирать систему аналитики нужно под задачи компании:

• Определить цели и пользователей. Нужно установить, кто будет работать с системой. Если это аналитики, финансисты, им необходимо делать сложные расчёты, срезы данных и возможность выгружать результаты. Маркетологам и менеджерам по продажам важен понятный интерфейс для просмотра показателей и понимания эффективности. Топ‑менеджерам нужен быстрый доступ к сводным цифрам, например, с помощью мобильного приложения.
• Установить источники данных. Нужно, чтобы система интегрировалась с ними. Для среднего и крупного бизнеса важно использовать все доступные источники, в том числе внешние.
• Оценить объём, скорость обработки и обновления данных. Если их немного, возможно, достаточно будет таблицы Excel. При больших объёмах и аналитике в реальном времени нужна высокопроизводительная система и разнообразная визуализация с возможностью настройки.
• Выявить технические и бюджетные лимиты. Это важно для выбора облачной системы с быстрым стартом или локальной с повышенной безопасностью. Нужно учесть стоимость лицензий, внедрения, поддержки, обучения сотрудников.
• Протестировать систему. Разработчики могут предложить демоверсию или бесплатный пробный период.

Если нужна система для глубокой проработки данных и прогнозирования, с высокой степенью защиты, подойдёт платформа ТОТ. С её функционалом она полезна для решения текущих и стратегических задач.