Ce poți găti din calmar: rapid și gustos

Despre analiza informațiilor în în ultima vreme ei spun atât de multe și atât de multe lucruri încât poți deveni complet confuz cu privire la problemă. Este bine că mulți oameni sunt atenți la un subiect atât de presant. Singurul lucru rău este că prin acest termen toată lumea înțelege de ce are nevoie, adesea fără a avea o imagine generală a problemei. Fragmentarea în această abordare provoacă o lipsă de înțelegere a ceea ce se întâmplă și ce trebuie făcut. Totul este format din piese care sunt slab legate între ele și nu au un miez comun. Probabil ați auzit des expresia „automatizare patchwork”. Mulți oameni s-au confruntat cu această problemă de multe ori înainte și pot confirma că principala problemă cu această abordare este că aproape niciodată nu este posibil să vedeți imaginea de ansamblu. Situația este similară cu analiza.

Pentru a înțelege locul și scopul fiecărui mecanism de analiză, să privim totul în întregime. Vom începe de la modul în care o persoană ia decizii, deoarece nu suntem capabili să explicăm cum se naște un gând, ne vom concentra asupra modului în care tehnologia informației poate fi utilizată în acest proces. Prima opțiune este ca decidentul (DM) să folosească computerul doar ca mijloc de recuperare a datelor și să tragă concluzii în mod independent. Pentru a rezolva acest tip de probleme se folosesc sisteme de raportare, analiză multidimensională a datelor, diagrame și alte metode de vizualizare. A doua opțiune: programul nu numai că extrage date, dar efectuează și diferite tipuri de preprocesare, de exemplu, curățare, netezire etc. Și aplică metode matematice de analiză datelor prelucrate în acest mod - grupare, clasificare, regresie etc. În acest caz, decidentul nu primește date brute, ci foarte procesate, de exemplu. o persoană lucrează deja cu modele pregătite de un computer.

Datorită faptului că, în primul caz, aproape tot ce ține de mecanismele decizionale în sine este încredințat unei persoane, problema cu selectarea unui model adecvat și alegerea metodelor de prelucrare este dusă dincolo de limitele mecanismelor de analiză, adică baza pentru luarea deciziilor este fie o instrucțiune (de exemplu, cum pot fi implementate mecanismele de răspuns la abateri), fie intuiția. În unele cazuri, acest lucru este suficient, dar dacă decidentul este interesat de cunoștințe care sunt localizate destul de profund, ca să spunem așa, atunci pur și simplu mecanismele de extracție a datelor nu vor ajuta aici. Este necesară o prelucrare mai serioasă. Acesta este chiar al doilea caz. Toate mecanismele de preprocesare și analiză aplicate permit decidentului să lucreze la un nivel superior nivel înalt. Prima opțiune este potrivită pentru rezolvarea problemelor tactice și operaționale, iar a doua este pentru replicarea cunoștințelor și rezolvarea problemelor strategice.

Cazul ideal ar fi acela de a putea folosi ambele abordări ale analizei. Acestea vă permit să acoperiți aproape toate nevoile unei organizații pentru analiza informațiilor de afaceri. Variind tehnicile în funcție de sarcini, vom putea în orice caz să stoarcem la maximum din informațiile disponibile.

Schema generală de lucru este prezentată mai jos.

Adesea, atunci când descriem un produs care analizează informațiile de afaceri, se folosesc termeni precum managementul riscului, prognoză, segmentarea pieței... Dar, în realitate, rezolvarea fiecăreia dintre aceste probleme se rezumă la utilizarea uneia dintre metodele de analiză descrise mai jos. De exemplu, prognoza este o problemă de regresie, segmentarea pieței este gruparea, managementul riscului este o combinație de grupare și clasificare și sunt posibile alte metode. Prin urmare, acest set de tehnologii ne permite să rezolvăm majoritatea problemelor de afaceri. De fapt, ele sunt elemente atomice (de bază) din care este asamblată soluția unei anumite probleme.

Acum vom descrie fiecare fragment al circuitului separat.

Sursa primară de date ar trebui să fie bazele de date ale sistemelor de management al întreprinderii, documentele de birou și Internetul, deoarece este necesar să se utilizeze toate informațiile care pot fi utile pentru luarea unei decizii. În plus despre care vorbim nu numai despre informațiile interne ale organizației, ci și despre datele externe (indicatori macroeconomici, mediul concurențial, date demografice etc.).

Deși depozitul de date nu implementează tehnologii de analiză, acesta este baza pe care se construiește un sistem analitic. În absența unui depozit de date, colectarea și organizarea informațiilor necesare analizei va dura cea mai mare parte a timpului, ceea ce va anula în mare măsură toate beneficiile analizei. La urma urmei, unul dintre indicatori cheie Orice sistem analitic este capabil să obțină rapid rezultate.

Următorul element al diagramei este stratul semantic. Indiferent de modul în care vor fi analizate informațiile, este necesar ca acestea să fie înțelese de către decident, deoarece în majoritatea cazurilor datele analizate se află în diferite baze de date, iar decidentul nu ar trebui să se aprofundeze în nuanțele lucrului cu SGBD, este necesar să se creeze un fel de mecanism care transformă termenii tematici în apeluri către mecanisme de acces la baze de date. Această sarcină este realizată de stratul semantic. Este de dorit ca acesta să fie același pentru toate aplicațiile de analiză, deci este mai ușor de aplicat la problemă abordări diferite.

Sistemele de raportare sunt concepute pentru a răspunde la întrebarea „ce se întâmplă”. Prima opțiune pentru utilizarea sa: rapoartele regulate sunt utilizate pentru a monitoriza situația operațională și a analiza abaterile. De exemplu, sistemul pregătește rapoarte zilnice privind soldurile produselor din depozit, iar atunci când valoarea acestuia este mai mică decât media vânzării săptămânale, este necesar să se răspundă la aceasta prin pregătirea unei comenzi de cumpărare, adică în majoritatea cazurilor acestea sunt tranzacții comerciale standardizate. Cel mai adesea, unele elemente ale acestei abordări sunt implementate într-o formă sau alta în companii (chiar dacă doar pe hârtie), dar aceasta nu ar trebui să fie singura abordare disponibilă pentru analiza datelor. A doua opțiune pentru utilizarea sistemelor de raportare: procesarea cererilor ad-hoc. Când un factor de decizie dorește să testeze orice gând (ipoteză), el trebuie să obțină hrană pentru gânduri care confirmă sau infirmă ideea, deoarece aceste gânduri vin spontan și nu există o idee exactă despre ce fel de informații sunt necesare. , este nevoie de un instrument care vă permite să obțineți rapid și să obțineți aceste informații într-o formă convenabilă. Datele extrase sunt de obicei prezentate fie în tabele, fie în grafice și diagrame, deși sunt posibile alte prezentări.

Deși diferite abordări pot fi utilizate pentru a construi sisteme de raportare, cea mai comună astăzi este mecanismul OLAP. Ideea de bază este de a prezenta informațiile sub formă de cuburi multidimensionale, unde axele reprezintă dimensiuni (de exemplu, timp, produse, clienți), iar celulele conțin indicatori (de exemplu, valoarea vânzărilor, prețul mediu de achiziție). Utilizatorul manipulează măsurătorile și primește informații în contextul dorit.

Deoarece OLAP este ușor de înțeles, a devenit utilizat pe scară largă ca motor de analiză a datelor, trebuie înțeles că capacitățile sale de analiză mai profundă, precum prognoza, sunt extrem de limitate. Principala problemă în rezolvarea problemelor de prognoză nu este capacitatea de a extrage datele de interes sub formă de tabele și diagrame, ci construirea unui model adecvat. Atunci totul este destul de simplu. Se furnizează intrarea modelului existent informații noi, este trecut prin el, iar rezultatul este prognoza. Dar construirea unui model este o sarcină complet netrivială. Desigur, puteți pune în sistem mai multe modele gata făcute și simple, de exemplu, regresie liniară sau ceva similar, destul de des asta fac, dar acest lucru nu rezolvă problema. Problemele din lumea reală depășesc aproape întotdeauna astfel de modele simple. În consecință, un astfel de model va detecta doar dependențe evidente, valoarea detectării care este neglijabilă, ceea ce este deja bine cunoscut, sau va face predicții prea grosiere, ceea ce este și complet neinteresant. De exemplu, dacă analizezi prețul acțiunilor la bursă pe baza simplă ipoteză că mâine acțiunile vor costa la fel ca astăzi, atunci în 90% din cazuri vei avea dreptate. Și cât de valoroasă sunt astfel de cunoștințe? Doar restul de 10% interesează brokerii. Modelele primitive în majoritatea cazurilor dau rezultate de aproximativ același nivel.

Abordarea corectă a construirii modelelor este îmbunătățirea lor pas cu pas. Începând cu primul model, relativ grosier, este necesară îmbunătățirea acestuia pe măsură ce se acumulează date noi și se aplică modelul în practică. Sarcina reală de a construi previziuni și lucruri similare depășește domeniul de aplicare al mecanismelor sistemelor de raportare, așa că nu ar trebui să vă așteptați la rezultate pozitive în această direcție atunci când utilizați OLAP. Pentru a rezolva probleme de analiză mai profundă, se folosește un set complet diferit de tehnologii, unite sub denumirea de Knowledge Discovery in Databases.

Knowledge Discovery in Databases (KDD) este procesul de transformare a datelor în cunoștințe. KDD include aspecte de pregătire a datelor, selectarea caracteristicilor informative, curățarea datelor, aplicarea metodelor de Data Mining (DM), post-procesarea datelor, interpretarea rezultatelor. Data Mining este procesul de descoperire în „brută” a unor date necunoscute anterior, nebanale, practic utile și interpretabile, necesare pentru luarea deciziilor în diverse domenii ale activității umane.

Atractivitatea acestei abordări este că, indiferent de tematică, aplicăm aceleași operații:

1. Extrageți date. În cazul nostru, acest lucru necesită un strat semantic.
2. Ștergeți datele. Utilizarea datelor „murdare” pentru analiză poate anula complet mecanismele de analiză utilizate în viitor.
3. Transformați datele. Diverse metode de analiză necesită date pregătite într-o formă specială. De exemplu, undeva doar informațiile digitale pot fi folosite ca intrări.
4. Efectuați analiza propriu-zisă – Data Mining.
5. Interpretați rezultatele obținute.

Acest proces se repetă în mod iterativ.

Data Mining, la rândul său, oferă o soluție la doar 6 probleme - clasificare, grupare, regresie, asociere, secvență și analiză a abaterilor.

Acesta este tot ce trebuie făcut pentru a automatiza procesul de extragere a cunoștințelor. Expertul, cunoscut și sub numele de factor de decizie, face deja pași suplimentari.

Interpretarea rezultatelor prelucrării computerizate revine oamenilor. Doar diverse metode oferă diverse teme de gândire. În cel mai simplu caz, acestea sunt tabele și diagrame, iar în cazurile mai complexe, acestea sunt modele și reguli. Este imposibil să excludem complet participarea umană, deoarece unul sau altul rezultat nu are sens până când nu este aplicat unui anumit domeniu. Cu toate acestea, este posibil să se reproducă cunoștințele. De exemplu, un factor de decizie, folosind o anumită metodă, a determinat care indicatori afectează bonitatea cumpărătorilor și a prezentat acest lucru sub forma unei reguli. Regula poate fi introdusă în sistemul de emitere de împrumuturi și astfel reduce semnificativ riscurile de credit prin punerea în aplicare a evaluărilor acestora. Totodată, nu i se cere persoanei implicate în extragerea propriu-zisă a documentelor să aibă o înțelegere profundă a motivelor cutare sau cutare concluzie. De fapt, acesta este transferul metodelor folosite cândva în industrie în domeniul managementului cunoștințelor. Ideea principală este trecerea de la metodele unice și neunificate la cele cu transportoare.

Tot ceea ce este menționat mai sus este doar numele sarcinilor. Și pentru a le rezolva pe fiecare dintre ele, puteți folosi diverse tehnici, de la metode statistice clasice până la algoritmi de auto-învățare. Adevărata afacere problemele sunt aproape întotdeauna rezolvate printr-una dintre metodele de mai sus sau o combinație a acestora. Aproape toate sarcinile - prognoza, segmentarea pieței, evaluarea riscurilor, evaluarea performanței campanii de publicitate, evaluarea avantajelor competitive și multe altele - se rezumă la cele descrise mai sus. Prin urmare, având la dispoziție un instrument care rezolvă lista de sarcini dată, putem spune că sunteți gata să rezolvați orice problemă de analiză a afacerii.

Dacă ați observat, nu am menționat niciodată ce instrument va fi folosit pentru analiză, ce tehnologii etc. sarcinile în sine și metodele de rezolvare a acestora nu depind de instrumente. Aceasta este doar o descriere a unei abordări competente a problemei. Puteți folosi orice, singurul lucru important este că întreaga listă de sarcini este acoperită. În acest caz, putem spune că există o soluție cu adevărat complet funcțională. Foarte des, mecanismele care acoperă doar o mică parte a sarcinilor sunt propuse ca o „soluție completă la problemele de analiză a afacerii”. Cel mai adesea, doar OLAP este înțeles ca un sistem de analiză a informațiilor de afaceri, care este complet insuficient pentru o analiză completă. Sub un strat gros de sloganuri publicitare există doar un sistem de raportare. Descrierile eficiente ale acestui sau aceluia instrument de analiză ascund esența, dar este suficient să începeți de la schema propusă și veți înțelege starea reală a lucrurilor.

Business intelligence și analiza datelor. Consultanța eficientă este ceea ce este necesar pentru dezvoltarea calității oricărei afaceri. Permisiune problemele existenteși crizele, prevenirea celor potențiale, găsirea modalităților de creștere a profiturilor și a eficienței în general: toate acestea vă asigură consultanță de înaltă calitate.

Procesul de consultanță este complex, în mai multe etape, pe mai multe niveluri, nu există o abordare clară și universală pentru absolut orice afacere: contextul afacerii, nișa sa, industria, publicul țintă, caracteristicile și multe altele: toate acestea afectează modul în care afacerea. procesele vor fi diagnosticate. Desigur, etapa finală a consultanței este precedată de multe alte pre-procese, cum ar fi pregătirea unei sarcini, descrierea proceselor de afaceri, analiza de afaceri, diagnosticarea infrastructurii în general și a infrastructurii IT a organizației, în special, datele sunt analizate și pe baza aceasta, sunt create o serie de recomandări. Trebuie spus că analiza de afaceri și analiza datelor sunt cele mai importante etapeîn procesul de consultare, ei sunt cei care conduc la concluziile corespunzătoare și tocmai pe baza unei astfel de analize se creează orice recomandări.

Analiza datelor și analiza afacerilor: cum se implementează?

Analiza calitativă, în acest caz, nu poate face fără prezența unor metrici cantitative. Adică, este foarte de dorit ca un fel de automatizare să fie introdusă în activitatea întreprinderii - procesele de afaceri, relațiile cu clienții, furnizorii, intermediarii, astfel încât fluxul de documente și toate celelalte procese să fie, de asemenea, automatizate. Cu o contabilitate de înaltă calitate a tuturor proceselor care au loc în cadrul unei afaceri, raportarea și analizele ulterioare sunt mult facilitate.

Cum puteți automatiza fluxul de documente, gestionarea clienților și să facilitați raportarea?

Cea mai bună opțiune ar fi exclusivă software, conceput pentru a îndeplini multe sarcini - de la FB Consult. Vă oferim sisteme de management al clienților de înaltă calitate - diverse tipuri de CRM concepute pentru diverse industrii afaceri, solutie eficienta pentru controlul fluxului de documente - DocsVision, precum și software potrivit pentru business intelligence și analiza datelor, inclusiv pentru identificarea tranzacțiilor financiare îndoielnice - QlikView. Implementarea unor astfel de soluții va crește semnificativ eficiența afacerii dumneavoastră.

Business intelligence, sau BI, este un termen umbrelă care acoperă o varietate de produse softwareși aplicații create pentru a analiza datele primare ale unei organizații.

Analiza afacerii ca activitate constă din mai multe procese interconectate:

• extragerea datelor (exploatarea datelor),
• procesare analitică în timp real (prelucrare analitică online),
• obținerea de informații din baze de date (interogare),
• raportare (raportare).

Companiile folosesc BI pentru a lua decizii informate, pentru a reduce costurile și pentru a găsi noi oportunități de afaceri. BI este ceva mai mult decât raportarea corporativă obișnuită sau un set de instrumente pentru obținerea de informații din sistemele de contabilitate ale întreprinderii. CIOs folosesc analizele de afaceri pentru a identifica procesele de afaceri ineficiente care sunt pregătite pentru revizuire.

Folosind instrumente moderne de analiză a afacerilor, oamenii de afaceri pot începe să analizeze singuri datele și să nu aștepte ca departamentul IT să genereze rapoarte complexe și confuze. Această democratizare a accesului la informație oferă utilizatorilor posibilitatea de a-și susține deciziile de afaceri cu numere reale, care altfel ar fi bazate pe intuiție și întâmplare.

Deși sistemele BI sunt destul de promițătoare, implementarea lor poate fi împiedicată de probleme tehnice și culturale. Managerii trebuie să furnizeze date clare și consecvente aplicațiilor BI, astfel încât utilizatorii să aibă încredere în ele.

Ce companii folosesc sisteme BI?

Lanțurile de restaurante (cum ar fi Hardee's, Wendy's, Ruby Tuesday și T.G.I. Friday's) folosesc pe scară largă sistemele de business intelligence. BI este extrem de util pentru ei pentru a lua decizii importante din punct de vedere strategic. Ce produse noi să adăugați în meniu, ce fel de mâncare să excludeți, ce puncte ineficiente să închideți etc. De asemenea, folosesc BI pentru probleme tactice, cum ar fi renegocierea contractelor cu furnizorii de produse și identificarea modalităților de îmbunătățire a proceselor ineficiente. Deoarece lanțurile de restaurante sunt foarte concentrate pe procesele lor interne de afaceri și pentru că BI este esențial pentru controlul acestor procese, ajutând la gestionarea afacerilor, restaurantele, printre toate industriile, fac parte dintr-un grup de elită de companii care beneficiază cu adevărat de aceste sisteme.

Analiza de afaceri este una dintre componentele cheie ale BI. Această componentă este importantă pentru succesul unei companii în orice industrie.

În sector cu amănuntul Wal-Mart folosește pe scară largă analiza datelor și analiza clusterului pentru a-și menține poziția dominantă în sector. Harrah's și-a schimbat politicile competitive în domeniul jocurilor de noroc, subliniind loialitatea clienților și nivelurile de servicii, mai degrabă decât menținerea mega-cazinourilor. Amazon și Yahoo nu sunt doar proiecte web mari, ele folosesc în mod activ analizele de afaceri și abordare generală„testați și înțelegeți” pentru a vă îmbunătăți procesele de afaceri. Capital One efectuează peste 30.000 de experimente anual pentru a identifica publicul țintăși evaluarea ofertelor de carduri de credit.

De unde sau cu cine ar trebui să înceapă implementarea BI?

Implicarea generală a angajaților este vitală pentru succesul proiectelor de BI, așa cum trebuie să aibă toți cei implicați în proces acces complet la informaţie pentru a putea schimba modalităţile şi metodele de lucru ale acestora. Proiectele BI ar trebui să înceapă cu managementul superior, iar următorul grup de utilizatori ar trebui să fie managerii de vânzări. Principala lor responsabilitate este de a crește vânzările și salariile depinde adesea de cât de bine o fac. Prin urmare, ei vor accepta mult mai mult orice instrument care îi poate ajuta în munca lor, atâta timp cât instrumentul este ușor de utilizat și au încredere în informațiile pe care le oferă.

Îți poți comanda proiectul pilot pe platforma de business intelligence.

Folosind sistemele BI, angajații ajustează munca pe sarcini individuale și de grup, ceea ce duce la o muncă mai eficientă a echipelor de vânzări. Când managerii de vânzări văd o diferență semnificativă în performanța mai multor departamente, ei încearcă să aducă departamentele „întârziate” la același nivel cu departamentele „conducătoare”.

După ce ați implementat analiza de afaceri în departamentele de vânzări, puteți continua implementarea în alte departamente ale organizației. Experiența pozitivă a agenților de vânzări îi va încuraja pe alți angajați să treacă la noi tehnologii.

Cum se implementează un sistem BI?

Înainte de a implementa un sistem BI, companiile ar trebui să analizeze mecanismele de adoptare decizii de managementși înțelegeți de ce informații au nevoie liderii pentru a lua aceste decizii mai informați și mai rapid. De asemenea, este indicat să analizați sub ce formă preferă managerii să primească informații (ca rapoarte, grafice, online, pe hârtie). Clarificarea acestor procese va arăta ce informații trebuie să obțină compania, să le analizeze și să consolideze în sistemele sale de BI.

Sistemele BI bune trebuie să ofere context utilizatorilor. Nu este suficient să raportezi pur și simplu ce vânzări au fost ieri și ce au fost acum un an în aceeași zi. Sistemul ar trebui să permită înțelegerea factorilor care au condus exact la această valoare a volumului vânzărilor într-o zi și alta - în aceeași zi cu un an în urmă.

La fel ca multe proiecte IT, implementarea BI nu va da roade dacă utilizatorii se simt „amenințați” sau sceptici cu privire la tehnologie și, ca urmare, refuză să o folosească. BI, atunci când este implementat în scopuri „strategice”, este de așteptat să schimbe fundamental funcționarea companiei și procesul de luare a deciziilor, astfel încât managerii IT trebuie să acorde o atenție deosebită opiniilor și reacțiilor utilizatorilor.

7 etape de lansare a sistemelor BI

1. Asigurați-vă că datele dvs. sunt corecte (de încredere și utilizabile pentru analiză).
2. Oferiți instruire cuprinzătoare pentru utilizatori.
3. Implementați produsul cât mai repede posibil, obișnuindu-vă să îl utilizați pe măsură ce implementarea progresează. Nu este nevoie să petreceți o cantitate mare de timp pentru a dezvolta rapoarte „perfecte”, deoarece rapoartele pot fi adăugate pe măsură ce sistemul evoluează și nevoile utilizatorilor evoluează. Creați rapoarte care oferă rapid valoare maximă (cererea utilizatorilor pentru aceste rapoarte este cea mai mare), apoi ajustați-le.
4. Luați o abordare integrativă pentru construirea unui depozit de date. Asigurați-vă că nu vă blocați într-o strategie de date care nu va funcționa pe termen lung.
5. Fiți clar cu privire la rentabilitatea investiției înainte de a începe. Definiți beneficiile specifice pe care intenționați să le obțineți și apoi analizați-le în raport cu rezultatele reale în fiecare trimestru sau la fiecare șase luni.
6. Concentrați-vă pe obiectivele dvs. de afaceri.
7. Nu cumpărați software de analiză pentru că dvs gandeste-te că ai nevoie de el. Implementați BI cu gândirea că există valori în datele dvs. care trebuie capturate. În același timp, este important să aveți cel puțin o idee aproximativă despre unde pot fi exact.

Ce probleme pot apărea?

Un obstacol major în calea succesului sistemelor BI este rezistența utilizatorilor. Printre altele posibile probleme- necesitatea de a „cerne” volume mari de informații irelevante, precum și date de o calitate nesatisfăcătoare.

Cheia pentru a obține rezultate semnificative din sistemele BI sunt datele standardizate. Datele sunt o componentă fundamentală a oricărui sistem BI. Companiile trebuie să-și pună în ordine depozitele de date înainte de a putea începe extragerea informatiile necesareși ai încredere în rezultatele obținute. Fără standardizarea datelor, există riscul de a obține rezultate incorecte.

O altă problemă poate fi o înțelegere incorectă a rolului sistemului analitic. Instrumentele BI au devenit mai flexibile și mai ușor de utilizat, dar rolul lor principal este în continuare raportarea. Nu vă așteptați să o facă control automatizat procesele de afaceri. Cu toate acestea, anumite schimbări în această direcție sunt încă planificate.

Al treilea obstacol în calea transformării proceselor de afaceri folosind un sistem BI este înțelegerea insuficientă de către companii a propriilor procese de afaceri. Drept urmare, companiile pur și simplu nu înțeleg cum pot fi îmbunătățite aceste procese. Dacă procesul nu are un impact direct asupra profitului sau compania nu intenționează să standardizeze procesele în toate diviziile sale, este posibil ca implementarea unui sistem BI să nu fie eficientă. Companiile trebuie să înțeleagă toate activitățile și toate funcțiile care compun un singur proces de afaceri. De asemenea, este important să știm cum sunt transferate informațiile și datele prin mai multe procese diferite și cum sunt transferate datele între utilizatorii de afaceri și cum folosesc oamenii aceste date pentru a-și îndeplini sarcinile în cadrul proces specific. Dacă scopul este optimizarea muncii angajaților, toate acestea trebuie înțelese înainte de a lansa un proiect BI.

Câteva beneficii ale utilizării soluțiilor BI

Un număr mare de aplicații BI au ajutat companiile mai mult decât să-și recupereze investițiile. Sistemele de business intelligence sunt folosite pentru a explora modalități de reducere a costurilor, de a identifica noi oportunități de dezvoltare a afacerii, de a prezenta datele ERP într-o formă vizuală, precum și de a răspunde rapid la schimbările cererii și de a optimiza prețurile.

Pe lângă creșterea disponibilității datelor, BI poate oferi companiilor un efect de pârghie mai mare în timpul negocierilor, facilitând evaluarea relațiilor cu furnizorii și clienții.

Există multe oportunități în cadrul unei întreprinderi de a economisi bani prin optimizarea proceselor de afaceri și luarea deciziilor generale. BI poate ajuta eficient la îmbunătățirea acestor procese, aruncând lumină asupra greșelilor făcute în ele. De exemplu, angajații unei companii din Albuquerque au folosit BI pentru a identifica modalități de reducere a utilizării telefoane mobile, lucrează în peste orar si altele cheltuieli curente, economisind organizației 2 milioane de dolari în trei ani. De asemenea, cu ajutorul soluțiilor BI, Toyota și-a dat seama că și-a plătit în plus transportatorii la jumătate, însumând 812.000 USD în 2000. Utilizarea sistemelor BI pentru a detecta defectele proceselor de afaceri pune compania într-o poziție mai avantajoasă, oferind avantaj competitiv companiilor care folosesc BI pur și simplu pentru a urmări ceea ce se întâmplă.

• Analizați modul în care managerii iau decizii.
• Gândiți-vă la ce informații au nevoie managerii pentru a optimiza deciziile de management operațional.
• Acordați atenție calității datelor.
• Gândiți-vă la un indicator de performanță care are cea mai mare valoare pentru afaceri.
• Furnizați context care influențează valorile de performanță.

Și amintiți-vă, BI înseamnă mai mult decât suport pentru decizii. Datorită progreselor tehnologiei și modului în care liderii IT o implementează, sistemele de business intelligence au potențialul de a transforma organizațiile. CIO care utilizează cu succes BI pentru a îmbunătăți procesele de afaceri aduc o contribuție mult mai semnificativă organizației lor, la fel ca și managerii care implementează instrumente de raportare de bază.

Pe baza materialelor de pe www.cio.com

Întreprinderile mici din țările CSI nu au folosit încă analiza datelor pentru a-și dezvolta afacerea, pentru a determina corelații sau pentru a căuta modele ascunse: antreprenorii se mulțumesc cu rapoartele de la marketeri și contabili. Managerii întreprinderilor mici și parțial mijlocii se bazează mai mult pe intuiție decât pe analiză. Dar, în același timp, analytics are un potențial enorm: ajută la reducerea costurilor și la creșterea profiturilor, la luarea deciziilor mai rapid și mai obiectiv, la optimizarea proceselor, la înțelegerea mai bună a clienților și la îmbunătățirea produsului.

Un contabil nu va înlocui un analist

Managerii întreprinderilor mici cred adesea că rapoartele de la marketeri și contabili reflectă în mod adecvat activitățile companiei. Dar este foarte dificil să iei o decizie bazată pe statistici seci, iar o eroare de calcul fără studii de specialitate este inevitabilă.

Cazul 1. Post-analiza campaniilor promotionale. De Anul Nou, antreprenorul a anunțat o promoție în care anumite bunuri erau oferite la reducere. După ce a evaluat veniturile pentru perioada de Anul Nou, a văzut cum au crescut vânzările și a fost mulțumit de ingeniozitatea sa. Dar să luăm în considerare toți factorii:

• Vânzările cresc în mod deosebit vineri, ziua în care veniturile sunt cele mai mari - aceasta este o tendință săptămânală.
• Comparativ cu creșterea vânzărilor care apare de obicei sub Anul Nou, atunci câștigul nu este atât de mare.
• Dacă filtrezi articolele promoționale, se dovedește că cifrele de vânzări s-au înrăutățit.

Cazul 2. Studiul cifrei de afaceri. Magazinul de îmbrăcăminte pentru femei întâmpină dificultăți logistice: mărfurile sunt insuficiente în unele depozite, iar unele stau de luni de zile. Cum să determinați, fără a analiza vânzările, câți pantaloni să aduceți într-o regiune și câte paltoane să trimiteți în alta, obținând totuși profit maxim? Pentru a face acest lucru, trebuie să calculați cifra de afaceri, raportul dintre viteza vânzărilor și stocul mediu pentru o anumită perioadă. Pentru a spune simplu, cifra de afaceri a stocurilor este un indicator al câte zile durează un magazin pentru a vinde un produs, cât de repede este vândut stocul mediu și cât de repede se achită produsul. Este neprofitabilă din punct de vedere economic să depozitezi rezerve mari, deoarece îngheață capitalul și încetinește dezvoltarea. Dacă stocul este redus, poate apărea un deficit, iar compania va pierde din nou profit. Unde găsiți media de aur, raportul în care produsul nu stagnează în depozit și, în același timp, puteți oferi o anumită garanție că clientul va găsi unitatea dorită în magazin? Pentru a face acest lucru, analistul ar trebui să vă ajute să determinați:

• cifra de afaceri dorita,
• dinamica cifrei de afaceri.

Atunci când efectuați plăți către furnizori pe o bază amânată, trebuie să calculați și raportul dintre linia de credit și cifra de afaceri. Cifra de afaceri în zile = Stoc mediu * numărul de zile / Cifra de afaceri pentru această perioadă.

Calcularea sortimentului rămas și a cifrei de afaceri totale în magazine vă ajută să înțelegeți unde trebuie mutate unele dintre bunuri. De asemenea, merită să calculați cifra de afaceri a fiecărui articol din sortiment pentru a lua o decizie: reducere când cererea este scăzută, recomandați când cererea este mare sau mutați într-un alt depozit. Pe categorii, puteți elabora un raport privind cifra de afaceri în acest formular. Se poate observa că tricourile și puloverele se vând mai repede, dar paltoanele durează destul de mult. Poate un contabil obișnuit să facă acest tip de muncă? Ne îndoim de asta. În același timp, calculul regulat al cifrei de afaceri și aplicarea rezultatelor poate crește profitul cu 8-10%

În ce domenii este aplicabilă analiza datelor?

1. Vânzări. Este important să înțelegeți de ce vânzările merg bine (sau prost), care este dinamica. Pentru a rezolva această problemă, trebuie să studiați factorii care influențează profitul și veniturile - de exemplu, analizați durata verificării și venitul pe client. Astfel de factori pot fi studiați pe grupe de produse, sezoane și magazine. Puteți identifica valorile maxime și scăzute ale vânzărilor analizând returnările, anulările și alte tranzacții.
2. Finanţa. Indicatorii de monitorizare sunt necesari pentru orice finanțator pentru a monitoriza fluxul de numerar și a distribui activele în diferite domenii de activitate. Acest lucru ajută la evaluarea eficienței fiscale și a altor parametri.
3. Marketing. Orice companie de marketing previziuni de nevoi si post-analiza stocurilor. În etapa de dezvoltare a ideii, trebuie să stabilim grupele de bunuri (control și țintă) pentru care creăm o ofertă. Aceasta este, de asemenea, un loc de muncă pentru un analist de date, deoarece un marketer obișnuit nu are instrumentele și abilitățile necesare pentru o analiză bună De exemplu, dacă pentru grupul de control valoarea veniturilor și numărul de clienți sunt la fel de mai mari în comparație cu țintă. , promovarea nu a funcționat. Pentru a determina acest lucru, este necesară analiza intervalului.
4. Controla. A avea abilități de conducere nu este suficient pentru a fi un lider de companie. În orice caz, evaluările cantitative ale performanței personalului sunt necesare pentru un management competent al întreprinderii. Este important să înțelegem eficiența gestionării fondului de salarii, raportul dintre salarii și vânzări în același mod ca eficiența proceselor - de exemplu, volumul de muncă al caselor de marcat sau angajarea încărcătoarelor în timpul zilei. Acest lucru ajută la distribuirea corectă a timpului de lucru.
5. Analiza web. Site-ul trebuie promovat corespunzător, astfel încât să devină un canal de vânzare, iar pentru asta ai nevoie strategia corectă promovare. Aici vă poate ajuta analiza web. Cum să-l folosești? Studiați comportamentul, vârsta, sexul și alte caracteristici ale clienților, activitatea pe anumite pagini, clicurile, canalul de trafic, performanța de corespondență etc. Acest lucru vă va ajuta să vă îmbunătățiți afacerea și site-ul web.
6. Managementul sortimentului. Analiza ABC este esențială pentru gestionarea sortimentului. Analistul trebuie să distribuie produsul după caracteristici pentru a efectua acest tip de analiză și pentru a înțelege care produs este cel mai profitabil, care este baza și de care ar trebui scăpat. Pentru a înțelege stabilitatea vânzărilor, este bine să efectuați o analiză XYZ.
7. Logistică. Mai multe înțelegeri despre achiziții, mărfuri, depozitarea și disponibilitatea acestora vor fi oferite prin studierea indicatorilor logistici. Pierderile de produse și nevoile, inventarul este, de asemenea, important de înțeles pentru un management de succes al afacerii.

Aceste exemple arată cât de puternică este analiza datelor, chiar și pentru întreprinderile mici. Un director cu experiență va crește profitul companiei și va beneficia de cele mai nesemnificative informații prin utilizarea corectă a analizei datelor, iar munca managerului va fi mult simplificată prin rapoarte vizuale.

(Business Intelligence).

Tinerii specialiști care fac o carieră de succes ca analiști în companii de înaltă tehnologie precum Microsoft, IBM, Google, Yandex, MTS etc. sunt invitați ca vorbitori la seminar. La fiecare seminar, studenților li se spune despre unele dintre problemele de afaceri care sunt rezolvate în aceste companii, despre cum se acumulează datele, cum apar problemele de analiză a datelor și ce metode pot fi folosite pentru a le rezolva.

Toți specialiștii invitați sunt deschiși pentru contacte, iar studenții îi vor putea contacta pentru sfaturi.

Obiectivele seminarului:

• contribuie la reducerea decalajului existent între cercetarea universitară și soluții probleme practiceîn domeniul analizei datelor;
• promovează schimbul de experiență între profesioniștii actuali și viitori.

Programul seminarului