Разделы

Цифровизация Бизнес-приложения

Что делает BI-проект успешным

Системы класса Business Intelligence позволяют обрабатывать данные о компании, поступающие из различных источников, для своевременного принятия управленческих решений. Однако если исходные данные оказались ошибочными, то и результат анализа будет некорректным. Как выстроить процесс, чтобы он не давал сбоев? Как правильно внедрять технологии BI и что нужно сделать в рамках допроектной подготовки? Этот практический аспект обширной темы бизнес-аналитики российские ИТ-эксперты обсудили на конференции «BI: новые возможности для бизнеса». Мероприятие, организованное CNews Conferences и CNews Analytics, прошло 24 июня 2014 г.

По данным Gartner, основными лидерамирынка BI (Business Intelligence, бизнес-аналитика) являются SAP (21%), Oracle (14%), IBM (13%), SAS Institute (12%) и Microsoft (9%). Остальные вендоры занимают около 31% суммарно. В России и странах СНГ спрос на решения для бизнес-аналитики по итогам 2012 г. оценивался более чем в i37 млрд (данные TAdviser). В 2013 г. основные поставщики BI-продуктов, согласно рейтингу CNews, – компании «Прогноз», «Ай-Теко», «Техносерв Консалтинг», «Барс Груп», «РДТех» и др.

BI без препятствий

Аналитики компании Gartner отметили, что около 70-80% внедрений BI-решений заканчиваются неудачей: системы бизнес-аналитики так и не могут помочь в принятии управленческих решений. К такому плачевному итогу могут привести несколько факторов. Александр Оболенский, руководитель дирекции систем планирования и отчетности торгового дома «Центробувь», считает, что препятствия, которые возникают при реализации BI-проектов, делятся на три группы: организационные, технические и иррациональные. Последние не зависят ни от ИТ, ни от бизнеса, к их числу относятся политическая ситуация в стране, предрассудки управленческого персонала или конечных пользователей, приводящие к саботажу, и т.п. Возникновение данного фактора практически невозможно спрогнозировать, а поэтому сложно управлять им. Однако избежать большинства организационных и технически проблем – вполне посильная задача для компании. Например, эксперт советует подходить к выбору интегратора с особой тщательностью, кроме того, обязательно нужно найти возможность заинтересовать бизнес-руководителя, потому что именно он должен стать драйвером проекта. На каждом этапе в процесс внедрения BI-продукта должны быть вовлечены основные бизнес-пользователи. Эти несложные правила позволят обойти организационные сложности. Рекомендации, как не столкнуться с проблемами технического характера, заключаются в том, чтобы, с одной стороны, не затягивать внедрение, а с другой – не останавливать дальнейшее развитие систем бизнес-аналитики после ввода их в эксплуатацию.

Равиль Шамгунов, управляющий директор департамента стратегического анализа «Внешэкономбанка», на конференции поделился с коллегами практическим опытом создания BI-системы. Он рассказал, как технологии аналитики позволяют воплощать стратегические задачи бизнеса. Сегодня во «Внешэкономбанке» внедрен целый ряд организационных мер, в их числе – функционирование комитета стратегического развития, который контролирует ход реализации стратегии путем анализа KPI за прошедшие периоды. Применяемые в банке решения: программно-технологический комплекс «Спектр» и BI-система компании «Прогноз» – используются для сбора информации о бизнес-показателях, стратегических картах и KPI, а также оценки хода реализации различных мероприятий и эффективности работы структурных подразделений. Равиль Шамгунов отмечает, что внедренные технологии позволяют экономить стоимостные, временные и человеческие ресурсы, увеличивают скорость обмена информацией и повышают прозрачность и обоснованность плановых показателей.

Технологии BI в бизнес-процессах стратегического планирования

Источник: «Внешэкономбанк», 2014

Очень похожие задачи, связанные с принятием бизнес-решений и достижением целевых показателей, решаются и в международной логистической компании Albatros Cargo. BI-проект представил Михаил Рыстенко, директор по информационным технологиям предприятия. Инициатором внедрения BI-решения в организации стало руководство. В рамках проекта были расписаны сценарии и регламенты предоставления данных, и распределение сфер ответственности позволило уменьшить количество ошибок при предоставлении данных, их проверке, интерпретации, а также вводе и хранении. Успех внедрения BI-решения, подчеркнул спикер, определяется тем, что исходные данные для бизнес-аналитики должны быть актуальными, используемыми, непротиворечивыми, понятными для бизнес-подразделений, исторически неизменными и обозримыми.

BI: взгляд изнутри

Самым простым и доступным BI-решением считается Excel. Собственно, в отношении этого инструмента не совсем верно говорить о внедрении – достаточно установить продукт в составе Microsoft Office, как пользователь тут же получает возможность анализировать данные. Но при всей своей простоте Excel, как отмечали многие участники конференции, не может быть полноценным BI-продуктом, так как он не предоставляет механизмов, обеспечивающих выполнение требований к исходным данным (актуальность, непротиворечивость, понятность, неизменность, обозримость).

В Excel отсутствуют или ограничены средства для централизованного хранения и групповой работы, что нередко приводит к тому, что сотрудники вводят различные значения одних и тех же показателей и оперируют ими. Определить, какие данные являются более актуальными и достоверными, довольно трудоемко. Однако Excel становится более эффективным инструментом бизнес-аналитики в сочетании с другими продуктами. По словам Сергея Мухина, начальника системно-аналитического отдела «Рост Банка», именно такой подход предпочли в компании. Для публикации и визуализации отчетов «Рост Банк» использует портальное решение Microsoft SharePoint 2007, для централизованного хранения данных – СУБД Microsoft SQL Server 2008, а для отображение информации – электронную таблицу Microsoft Excel 2010. Как пояснил Сергей Мухин, в основу каждого проекта внедрения BI положены три принципа: принцип «единой правды», который заключается в том, что сбор информации осуществляется из разных источников в одном месте и в едином формате; принцип Билла Гейтса, понимаемый как поэтапная разработка и внедрение; и принцип форм, суть которого – в генерации понятных и стандартизированных экранов и отчетов для всех пользователей системы. Все три принципа удалось реализовать за счет интеграции обозначенных продуктов Microsoft. С помощью BI-системы в «Рост Банке» формируется финансовая отчетность с различной степенью детализации, производственная отчетность, проводится анализ план-факта, а в дополнении к этому ежедневно обрабатываются данные по дебиторской задолженности, складам и сделкам.

Многие крупные компании отдают предпочтение более мощным технологиям бизнес-аналитики. В интернет-магазине широкого спектра товаров WikiMart инструментарий OLAP Writeback служит для планирования развития бизнеса на ближайшие месяцы и прогнозирования. В компании, как рассказал Александр Аникин, руководитель аналитического отдела WikiMart, принята достаточно простая, но эффективная модель данных, при помощи которой можно анализировать заказы, затраты, выручку, доходность. При этом можно редактировать данные нижнего уровня и находить пути для оптимизации тех или иных бизнес-задач. Объемы исходных данных достаточно большие. Интернет-магазин, состоящий из 3 бизнес-подразделений, и обслуживающий 10 российских регионов, использует до 8 каналов привлечения клиентов, поддерживая широкий ассортимент товаров (до 300 категорий). Кроме того, существует 5 типов доставки заказанной продукции. Период планирования в WikiMart составляет 12-24 месяца. В построенной модели данных для анализа вся эта информация в совокупности занимает миллионы строк. Стандартный функционал Excel с такими объемами просто не может справиться – в противовес технологии OLAP Writeback, которая доказала свою эффективность. Как отмечает Александр Аникин, она отличается более высокой производительностью по сравнению с Excel, предоставляет средства для одновременной работы и модификации исходных данных для последующей статистической обработки.