BI-системы: определение простыми словами, зачем нужны, виды и примеры систем Business Intelligence, как они работают

2. Анализировать большие данные. Современные компании сталкиваются с огромным потоком информации, которую сложно обработать вручную. BI-системы автоматизируют этот процесс, позволяя эффективно анализировать большие объемы данных и находить скрытые закономерности.

3. Повышать эффективности работы компании. BI-инструменты помогают выявлять узкие места в производственных и бизнес-процессах, предлагать пути оптимизации и сокращения затрат. Это ведет к повышению общей производительности и конкурентоспособности компании на рынке.

Первый шаг в работе BI-системы — это сбор данных из различных источников. Источники данных могут включать внутренние системы компании (например, ERP, CRM, базы данных клиентов), внешние источники (например, социальные сети, веб-сайты) и даже файлы Excel. Процесс извлечения, трансформации и загрузки данных называется ETL (Extract, Transform, Load).

• Извлечение (Extract) — данные извлекаются из исходных систем и передаются в промежуточную среду для дальнейшей обработки.
• Трансформация (Transform) — данные очищаются, нормализуются и приводятся к единому формату. На этом этапе удаляются дубликаты, исправляются ошибки и выполняются должные преобразования.
• Загрузка (Load) — преобразованные данные загружаются в централизованное хранилище данных (Data Warehouse), откуда они будут доступны для дальнейшего анализа.

После того как данные собраны и обработаны, они сохраняются в специализированном хранилище данных (Data Warehouse). Хранилище данных представляет собой структуру, предназначенную для длительного хранения больших объемов информации. Хранилище обеспечивает высокую скорость доступа к данным и возможность их быстрого поиска и анализа.

• интеграцию данных из различных источников;
• обеспечение безопасности и защиты данных;
• поддержку масштабируемости для роста объема данных.

На этом этапе происходит непосредственный анализ собранных и подготовленных данных. BI-системы предлагают различные методы и инструменты для анализа данных:

• OLAP (Online Analytical Processing) — многомерный анализ данных, позволяющий пользователям просматривать информацию под разными углами зрения и проводить сложные вычисления.
• Data Mining — метод обнаружения скрытых закономерностей и связей между данными. Он используется для построения моделей предсказания поведения клиентов, выявления аномалий и других важных тенденций.
• Машинное обучение — применение алгоритмов искусственного интеллекта для автоматического анализа данных и получения полезных инсайтов.

• Дашборды — интерактивные панели, содержащие ключевые показатели эффективности (KPI) и другую важную информацию.
• Графики и диаграммы — наглядное представление данных, позволяющее увидеть тренды и зависимости.
• Географические карты — отображение данных на карте для анализа географической информации.

Современные BI-системы обеспечивают удобство взаимодействия с пользователями, позволяя им получать доступ к данным через веб-интерфейсы, мобильные приложения и интеграцию с другими корпоративными системами. Зачем это нужно? Это дает возможность сотрудникам компании работать с данными независимо от своего местоположения и устройства, повышая гибкость и оперативность в принятии решений.

Таким образом, работа BI-систем охватывает весь цикл обработки данных: от их сбора до анализа и визуализации. Каждый этап важен для обеспечения качественного анализа и принятия обоснованных решений на основе данных.

1. Классические BI-системы. Предназначены для анализа данных в реальном времени. Примеры: SAP BusinessObjects, IBM Cognos.
2. Самообслуживаемые BI-системы. Позволяют пользователям самостоятельно настраивать отчеты и аналитические панели без участия IT-специалистов. Примеры: Tableau, Power BI.
3. Облачные BI-системы. Работают через интернет и позволяют пользователям получать доступ к данным из любой точки мира. Примеры: Google Analytics, Microsoft Azure.

• Визуализация данных. Создание интерактивных дашбордов, графиков и диаграмм.
• Поддержка различных источников данных. Возможность подключения к различным базам данных, файлам Excel и другим источникам данных.
• Аналитика в реальном времени. Анализ данных в режиме реального времени с возможностью обновления отчетов и дашбордов
• Совместная работа. Возможность совместной работы над проектами и обмен результатами анализа с коллегами.

• Создание отчетов и дашбордов. Интуитивно понятный интерфейс для создания отчетов и дашбордов.
• Интеграция с другими сервисами. Легкая интеграция с другими продуктами Microsoft, такими как Excel и SharePoint.
• Облачная инфраструктура. Возможность работы с данными в облаке, что обеспечивает доступ к ним из любой точки мира.
• Искусственный интеллект. Использование технологий машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа данных.

• Ассоциативный поиск. Уникальная технология ассоциативного поиска, которая позволяет находить взаимосвязи между различными наборами данных.
• Мобильный доступ. Возможность работы с данными на мобильных устройствах.
• Гибкое моделирование данных. Мощные инструменты для создания сложных моделей данных.
• Коллективная работа. Поддержка коллективной работы над проектами и совместное использование результатов анализа.

• Многоуровневый анализ. Возможность проведения анализа данных на разных уровнях детализации.
• Широкий спектр источников данных. Поддержка множества различных источников данных, включая реляционные базы данных, кубы данных и файлы.
• Автоматическое обновление отчетов. Автоматическое обновление отчетов и дашбордов на основе новых данных.
• Безопасность и контроль доступа. Гибкие настройки безопасности и контроля доступа к данным.

• Комплексный анализ. Поддержка сложных запросов и анализа данных.
• Управление производительностью. Мониторинг и анализ производительности бизнеса.
• Планирование и бюджетирование. Инструменты для планирования и бюджетирования на основе данных.
• Масштабируемость. Возможность работы с большими объемами данных и поддержка крупных корпоративных проектов.

• Провести анализ данных, чтобы понять, какие источники данных будут использовать и каким образом они будут интегрироваться.

• Оценить доступные ресурсы, включая финансовые, человеческие и технические. Это позволит спланировать бюджет и сроки проекта.

• Разработать детальный план внедрения, включающий все этапы, сроки и ответственных лиц. План должен быть согласован со всеми заинтересованными сторонами.

• Получить одобрение руководства на внедрение BI-системы. Это обеспечит поддержку проекта на высшем уровне и поможет избежать возможных проблем в будущем.

• Прежде всего, BI-система должна соответствовать конкретным потребностям аналитики компании. Определите, какие задачи вы хотите решить с помощью этой системы: анализ данных, создание отчетов, прогнозирование и т. д.

• Убедитесь, что выбранная платформа легко интегрируется с существующими информационными системами компании. Это может включать ERP, CRM, базы данных и другие источники данных.

• Система должна обладать достаточным набором функций для удовлетворения текущих и будущих потребностей аналитики компании. Обратите внимание на возможности визуализации данных, аналитические инструменты, средства прогнозирования и т. д.

• Интерфейс системы должен быть интуитивно понятен и удобен для пользователей. Особенно это важно для самообслуживаемых BI-систем, где сотрудники смогут самостоятельно создавать отчеты и аналитические панели.

5. Масштабируемость.

• Выбирайте платформу, которая сможет расти вместе с вашим бизнесом. Убедитесь, что система способна обрабатывать увеличивающиеся объемы данных и поддерживать новые функциональные требования.

• Безопасность данных — критически важный аспект. Проверьте, какие механизмы защиты данных предусмотрены в системе: шифрование, контроль доступа, журналирование действий и т. д.

• Узнайте, какая техническая поддержка предоставляется производителем системы. Наличие квалифицированной помощи и обучающих материалов может существенно упростить процесс внедрения и эксплуатации BI-системы.

8. Стоимость владения.

• Рассчитайте общую стоимость владения системой, включая лицензии, техническое обслуживание, обучение персонала и возможные дополнительные расходы. Сравните эту сумму с ожидаемыми выгодами от использования BI-системы.

• Анализ продаж. Ежедневный мониторинг продаж по разным категориям товаров позволяет оперативно реагировать на изменение спроса и корректировать ассортимент.
• Управление запасами. Оптимизация уровня запасов на складах и в магазинах с учетом сезонности и прогнозируемых изменений спроса.
• Маркетинговые кампании. Анализ эффективности рекламных акций и промоакций, что позволяет улучшать таргетинг и увеличивать конверсию.

Банки и страховые компании используют BI-системы для анализа финансовых показателей, управления рисками и разработки новых продуктов. Например, банк может внедрить BI-систему для следующих задач:

• Анализ клиентской базы. Выявление сегментов клиентов с высоким потенциалом для кросс-продаж и персонализированного обслуживания.
• Управление рисками. Прогнозирование кредитных рисков и предотвращение мошенничества с использованием методов машинного обучения.
• Разработка новых продуктов. Анализ потребностей клиентов и рыночных трендов для создания новых банковских продуктов и услуг.

Производственные компании используют BI-системы для мониторинга производственных процессов, оптимизации цепочки поставок и снижения издержек. Например, завод может применять BI-систему следующим образом:

• Мониторинг производства. Реальное время отслеживание производственных показателей, выявление узких мест и оперативное принятие мер.
• Оптимизация цепочки поставок. Анализ логистических процессов и минимизация задержек в доставке сырья и готовой продукции.
• Контроль качества. Автоматизированный анализ данных о качестве продукции, что позволяет своевременно выявлять дефекты и снижать количество брака.

Телекоммуникационные компании используют BI-системы для анализа абонентских данных, управления сетью и улучшения качества обслуживания. Например, оператор связи может внедрить BI-систему для следующих целей:

• Анализ абонентской базы. Выделение групп абонентов с высокой лояльностью и потенциальными клиентами для удержания и привлечения.
• Управление сетью. Мониторинг состояния сети и прогнозирование нагрузки для предотвращения перегрузок и сбоев.
• Улучшение обслуживания. Анализ отзывов и жалоб клиентов для своевременного реагирования и повышения уровня сервиса.