В 1989 году сотрудник аналитической компании Gartner, а ныне директор по вопросам стратегического развития компании Hyperion Говард Дреснер предложил называть совокупность процедур преобразования накапливаемых предприятием данных в полезную информацию термином «бизнес-интеллект». Много воды утекло с тех пор, и сегодня менеджмент нуждается в полноценных системах поддержки принятия решений.
Компания выводит на рынок новый продукт. Служба маркетинга предоставила данные по рынку, отдел проектирования подготовил план производства, экономический отдел рассчитал планируемую себестоимость и цену, рекламное агентство предлагает идеи по раскрутке... Как принять самое правильное решение с точки зрения эффективности бизнеса?
Другая ситуация. Открывается новая торговая точка. Необходимо проанализировать данные о величине расходов, количестве персонала, «геополитической обстановке» местности (конкуренты в радиусе километра, уровень доходов населения, расположение относительно популярных шопинговых маршрутов и крупных торговых центров). И вновь тот же вопрос.
Поиском ответов занимаются профессиональные эксперты: бизнес-аналитики, маркетологи, финансисты, PR-менеджеры, экономисты. Поток данных, ежедневно обрушивающийся на их головы, настолько велик, что даже для поверхностного анализа в приемлемые сроки ресурсов человеческого мозга не хватает. Поэтому все больше специалистов прибегают к помощи систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence — BI), позволяющих оценить сложившуюся ситуацию, спрогнозировать ее развитие в будущем и принять адекватные меры.
Счастье от ума
Ядро BI-системы представляет собой программный инструментарий для составления отчетов по запросам к корпоративной базе данных. Широкое распространение получили OLAP-технологии (см. «ЭЖ» № 21 за
Способствуя достижению цели поддержки принятия управленческих решений, бизнес-интеллект помогает выстраивать работу с ключевыми показателями деятельности компании, а также создавать приложения для прогнозирования, извлечения знаний, оценки рисков.
Работа системы невозможна без опоры на хранилище данных и модуля загрузки информации из внешних источников. Потому функционал BI не выходит за границы возможностей систем управления.
Среди представителей малого бизнеса распространение получил бизнес-интеллект минимальной комплектации — простой в эксплуатации и не требующий значительных финансовых затрат. Как правило, это системы, включающие OLAP-модуль (например, сводные таблицы в MS Excel) и генератор отчетов.
Средние и крупные предприятия могут позволить себе более совершенные инструменты, которые относят к классу BI-платформ, объединяющих системы сбора данных из регионов, инструментарий управления метаданными (данными о данных), дополнительные средства загрузки и проверки показателей, витрины данных, средства прогнозирования, системы искусственного интеллекта (нейросети, экспертные системы) и т. д. Среди них выделяются платформы Oracle BI Suite, Cognos BI, SAP BW.
Перед внедрением BI-системы необходимо определить цели (к чему идем) и требования (чего хотим). Зачастую это вынуждает компанию проводить реинжиниринг текущих бизнес-процессов.
На следующем этапе происходит расчет стоимости, составление плана внедрения и выбор платформы, на базе которой будет построена BI-система. Здесь обязательно учитывают ИТ-стратегию компании, так как информационные ресурсы для работы бизнес-интеллекта будут поступать из корпоративной системы.
При этом важное значение имеет политика информационной безопасности. Необходимо найти компромисс между двумя противоречивыми требованиями широкого доступа сотрудников к анализируемым данным с целью повышения эффективности работы BI и сохранности коммерческих тайн. Целесообразно организовать динамическую смену прав доступа бизнес-аналитиков и отдельных работников предприятия к ресурсам, соответствующим профилю их деятельности.
Наиболее критичным фактором эффективности бизнес-интеллекта являются качество и надежность данных хранилища корпоративной информационной системы. Поэтому последующие процессы проектирования структуры хранилища и витрин данных, разработки процессов загрузки из различных источников, настройки аналитических инструментов для создания плановых отчетов должны проходить с максимальным соответствием целям и требованиям внедрения BI-системы.
От анализа к управлению эффективностью
Современные системы бизнес-интеллекта не ограничиваются многофакторным анализом корпоративной информации, они эволюционируют в средства управления эффективностью бизнеса (Business Performance Management — BPM), решающие задачи планирования, бюджетирования, бизнес-моделирования, построения финансовой и управленческой консолидированной отчетности и т. д. (см. «ЭЖ» № 19 за
По мнению специалистов, для успешного развития бизнеса недостаточно одного ретроспективного анализа, необходимо использовать инструменты, позволяющие предвидеть и спланировать будущее. Например, программа NeuroStock использует нейросетевые технологии, специально разработанные для анализа единственной акции, и позволяет прогнозировать ее курс на фондовой бирже.
Одновременно с этим на рынке аналитического программного обеспечения прослеживается тенденция к диверсификации BI-решений, многие вендоры «затачивают» их под отраслевую специфику. Так, компания Oracle планирует выпустить ряд приложений для сферы финансовых услуг, фармацевтической отрасли и высшего образования.
Еще одним направлением развития BI является анализ и использование неструктурированных данных, например электронных документов, изображений, видео- и аудиоинформации. Здесь заметных успехов достигла отечественная компания ABBYY, выпустившая ABBYY Recognition Server — программный пакет, предназначенный для серверного распознавания и обработки большого объема документов в потоковом режиме.
С внедрением BI-системы меняется не только способ анализа и представления бизнес-информации, но и отношение к ней со стороны сотрудников и руководства. Она становится ценнейшим нематериальным активом предприятия, влияющим и на капитализацию компании, и на формирование себестоимости продукции. Корпоративная база знаний — кладезь коммерческой мудрости, многолетний опыт успеха и неудач, используя который с помощью BI менеджмент получает в руки мощное оружие конкурентной борьбы. Ведь учатся прежде всего на своих ошибках.
Внедряя BI-системы на предприятии, следует помнить, что это всего лишь инструмент, призванный помочь в принятии управленческих решений. Опасно пренебрегать его впечатляющими возможностями, но и переоценивать его, заменяя собственные «серые клеточки» бездушными алгоритмами, тоже не нужно.
Мнение экспертов
ГОВАРД ДРЕСНЕР, ДИРЕКТОР ПО ВОПРОСАМ СТРАТЕГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ КОМПАНИИ HYPERION:
— Управление показателями бизнеса строится на основе бизнес-анализа, но выходит за его рамки. Здесь нужно продумать вопросы, связанные с планированием и ведением текущих операций. Необходимо разработать план, позволяющий выяснить, хороша информация или нет, чьей интуиции лучше довериться? Управление эффективностью бизнеса — следующий большой шаг. Это то, во что могут превратиться системы категории BI по мере своего развития. Здесь существенную роль играет качество данных, а также качество планирования операций.
ДМИТРИЙ ШЕХВАТОВ, ЗАМЕСТИТЕЛЬ ГЕНЕРАЛЬНОГО ДИРЕКТОРА IFS RUSSIA & CIS:
— Business Intelligence — это процесс получения и предоставления правильной информации вовремя и в удобной форме. Потому к этому классу можно отнести множество программных средств, отличающихся только размахом. Чем больше организация, тем больше слоев принятия решений и промежуточной информации. Следовательно, система должна включать в себя соответствующее число «контрольных точек» и поддерживать процесс перехода бизнес-задачи из одного состояния в другое.