BI-инструменты
BI-инструменты – это программное обеспечение, предназначенное для аналитической обработки данных. С помощью них создают отчеты и строят дашборды.
В прошлой главе мы говорили о ETL-процессах, которые до сих пор используются в некоторых крупных организациях. Раньше BI-инструменты в том числе включали в себя ETL-операции. Их использовали на этапе инжиниринга данных и подготовки сырой информации к виду, пригодному для построения отчетов. Со временем, когда обработка сырых данных стала дешевле, BI и ETL/ELT-инструменты стали считаться отдельными классами инструментов.
BI-инструменты помогают строить продвинутую систему аналитической отчетности. Она необходима для обработки и анализа больших объемов данных, выявления трендов, понимания ключевых показателей производительности и принятия обоснованных бизнес-решений.
Такая система помогает компаниям улучшить стратегическое планирование, оптимизировать бизнес-процессы и увеличить эффективность работы, а также приносит конкурентное преимущество на рынке.
Почему результаты важно подавать именно в графическом виде? На это есть две основные причины:
1. Скорость получения информации. Когда результаты анализа визуализированы, это позволяет быстро выделить ключевые показатели, их взаимосвязи и тенденции. А интерактивное отображение данных дает возможность почти мгновенно оценить ситуацию и найти решение без лишних потерь сил и времени.
2. Порядок восприятия информации. При создании дашбордов с помощью BI-инструментов используют сочетания определенных цветов и графических элементов, которые задают траекторию взгляда – от одного элемента к другому, что определяет порядок восприятия информации. Для передачи изменений используют графики, полутона, градации цветов. Вместе с тем контрастные цвета помогают выделить важное или показать назревающие тенденции. Обратите внимание на рисунок 53. Интуитивно вы считываете его именно так, как нужно, последовательно воспринимая информацию за счет всех перечисленных выше элементов.
Рис. 53. Пример дашборда
Вот еще один пример из реального кейса моей компании:
Рис. 54. Дашборд онлайн-школы
Это дашборд, по которому онлайн-школа оценивала эффективность разных преподавателей. Обратите внимание, как двигается взгляд: сначала вы видите заголовок в левом верхнем углу, затем большой блок с рейтингом преподавателей под ним и в последнюю очередь – три графика справа один за другим, сверху вниз. Однако далеко не все организации используют BI-инструменты. Вместо них компании могут применять системы, которые содержат информацию о бизнес-процессах (чаще всего – это программный комплекс для помощи в управлении бизнесом). И здесь возникают сложности. Во-первых, информацию из этих систем надо каким-то образом обрабатывать. Во-вторых, могут использоваться встроенные модули анализа данных, возможностей которых недостаточно для всех отделов организации. Например, для кадровых служб, отдела продаж и склада требуются разные отчеты. А если маркетологу нужны одновременно и скидки, и продажи, и остатки на складе, ему приходится садиться и вручную сводить воедино разные части информации (зачастую в Excel). Это неудобно и долго.
В свою очередь, BI-инструменты легко помогают решить эту задачу: они подключаются сразу к нескольким источникам данных и позволяют анализировать информацию в одном интерфейсе с удобным графическим функционалом.
Еще одно преимущество BI-инструментов, кроме удобства визуализации, – способность обновлять информацию в режиме реального времени и делать выводы на пересечении бизнес-доменов. Например, совместить информацию от отдела маркетинга и продаж. А если спуститься на уровень ниже, то можно выявить более прибыльный магазин или составить рейтинг лучших продавцов.
Таким образом, в работе аналитика BI-инструменты:
• позволяют использовать несколько источников данных одновременно;
• упрощают подготовку аналитических отчетов;
• сокращают время принятия решений.
Виды BI-инструментов
Широкую группу BI-инструментов можно разделить на:
• решения с открытым исходным кодом;
• коммерческие платформы;
• бесплатные инструменты.
Теперь разберем каждую из них.
Решения с открытым исходным кодом устанавливаются на сервер организации. В большинстве случаев у них есть еще и облачная версия, но она платная.
Коммерческие платформы с полноценным интерфейсом также платные. Однако часто у них есть пробные версии. Они предназначены для обучения персонала базовым наборам операций и работе с интерфейсом.
Бесплатные инструменты, как правило, привязаны к крупным компаниям и работают на их серверах. К примеру, Yandex DataLens – инструмент, который легко интегрируется в инфраструктуру, построенную на «Яндекс. Облаке» (Yandex Cloud).
Нельзя однозначно сказать, какие из этих решений лучше, а какие – хуже. У каждой их группы есть свои плюсы и минусы. Помимо цены, выбор оптимального для организации BI-инструмента зависит от:
• особенностей ее инфраструктуры,
• наличия уже развернутых платформ и внедренных инструментов.
Для бизнеса, который использует решения от Microsoft, быстрее и проще интегрировать коммерческую платформу PowerBI. Тогда настроить коннекторы будет легче, а пользователи смогут работать быстрее в единой системе Microsoft с нативной интеграцией между инструментами и интерфейсом.
С другой стороны, ориентированному на e-commerce стартапу удобнее использовать Yandex DataLens. Сочетая между собой инструменты «Яндекс. Облака», можно выстроить своеобразную экосистему обработки данных. Причем сделать это можно в облаке и недорого, что важно для компаний с небольшим бюджетом.
Приведу пример из своего опыта.
Мы с командой моего дата-агентства LEFT JOIN помогали шведскому стартапу Vembla (даркстор продуктов питания) построить аналитическую инфраструктуру. У них уже была мобильная витрина с подключенной к ней системой платежей. Но в Vembla применялись устаревшие подходы к использованию данных:
• часть их хранилась в файлах холодного хранилища типа S3,
• часть размещалась на собственных серверах, непригодных для аналитики.
Перед настройкой и подключением BI-инструментов наша команда развернула и настроила архитектуру для того, чтобы получать, хранить и обрабатывать данные. Этот кейс мы подробно рассматривали в предыдущей части.
Для построения графиков (рис. 55 и 56) мы использовали инструмент Metabase. Такая визуализация позволяет топ-менеджерам понять эффективность маркетинга, оценить уровень удержания клиентов и настроить автоматическое и регулярное получение этой информации.
Как мы видим, в этом примере BI-инструмент стал завершающим звеном уже упомянутого процесса инжиниринга данных.
Рис. 55. Столбчатая диаграмма с метрикой CAC (Customer Acquisition Cost)
Рис. 56. Линейный график с динамикой показателя LTV (Lifetime value)
BI-платформы привлекательны своими особенностями. Это:
• простота работы с данными;
• быстрый доступ к данным;
• распределенный доступ к информации.
В целом BI-инструменты созданы для облегчения работы с информацией, что очень важно для руководителей.
Они получают удобные интерактивные панели с полезными сведениями о бизнесе, и это помогает формировать корректные выводы и быстро принимать решения.
BI-инструменты или табличные редакторы?
Вы можете спросить: выгодно ли внедрять BI-инструменты или достаточно работать по старинке, обмениваясь Excel-файлами или ссылками на Google Spreadsheets с другими сотрудниками? Даже если вы хотите сэкономить и думаете, что BI-инструменты вам не пригодятся, то это не так. Они действительно помогут бизнесу:
• сократить количество ошибок в данных, из-за которых менеджеры принимают неверные решения и вы теряете деньги,
• найти точки роста,
• освободить ресурсы от подготовки ежедневной или еженедельной отчетности вручную.
А как оценить потери, возникающие из-за неправильной обработки информации, и есть ли они вообще? Обычно все сводится к расчету так называемой упущенной выгоды – то есть потерям компании из-за отсутствия автоматизации. Можно рассчитать, сколько человеко-часов тратится на текущую подготовку отчетности и как это можно оптимизировать за счет автоматизации.
Безусловно, табличные редакторы хороши, но лишь когда вы самостоятельно обрабатываете небольшой объем информации. Однако с ростом компании появляются новые данные, для обработки которых нужны новые менеджеры, и тогда автоматизация становится не просто «дополнительным наворотом», а необходимостью.
Возьмем для примера онлайн-школу. На старте, пока продажи курсов небольшие, компания обходится Google-таблицами, так как в штате всего один продакт-менеджер, отвечающий за развитие бизнеса.
Но онлайн-школа активно развивается и привлекает инвестиции. Идет интенсивный найм персонала, подключаются новые системы привлечения лидов, CRM-системы, происходит автоматизация процессов обучения.
И каждая новая информационная система генерирует все новые и новые данные. Именно на этом этапе становится ясно, что ручной обработки недостаточно, нужно автоматизировать работу с данными. Иначе развитие вашего бизнеса остановится.
Посмотрите на дашборд (рис. 57). Обратите внимание, как выросло число студентов. Обрабатывать данные тысячи человек вручную в таблицах было бы невозможно.
Как выбрать BI-инструменты?
По способу хранения информации различают два вида BI-инструментов: облачные и требующие установки на сервера организаций (on-premise). Здесь выбор зависит от правил компании по работе с данными:
• Если у вас есть собственные Devops-специалисты и вычислительные мощности для развертывания решения с открытым исходным кодом, вы можете выбрать on-premise. Если нет, можно использовать облачную версию.
Рис. 57. Дашборд с данными о студентах онлайн-школы: он показывает количество студентов с разбивкой по курсам.
• Если инфраструктура данных в компании уже развернута в облаке, нет смысла плодить «зоопарк» решений.
Как правило, к моменту выбора BI-инструмента в компании уже сложилась экосистема для обработки данных. В нее уже могут быть интегрированы решения для сбора показателей полностью или частично: например, о затратах на рекламу и ее эффективности. Кроме того, в бизнесе с физическими товарами однозначно уже ведется учет продаж и остатков на складе через использование ERP-систем.
Инструменты с открытым исходным кодом проще интегрировать в технический контур организации. К тому же на них не нужно дополнительно тратить деньги, чтобы попробовать и понять, полезна ли будет BI-аналитика вашему бизнесу.
Однако следует помнить, что BI-инструмент не решит все проблемы. Если в компании не настроены процессы обработки данных, нет смысла ожидать от BI-инструментов эффективности, ведь оптимального построения отчетов не получится. Важно также понимать, достоверны ли данные, на которых строятся отчеты и дашборды, можно ли им доверять, регулярно ли обновляются источники и вся ли информация учтена.
Именно поэтому в работе с данными важен комплексный подход. На старте нужен надежный консультант и корректная экспертная оценка. Они помогут избежать ошибок и правильно внедрить инструмент. Если вам нужен помощник – обращайтесь: наша компания LEFT JOIN строит отчетность и дашборды во всех современных BI-инструментах. Далее вы можете нанять собственный штат аналитиков, но вот продумать вопросы работы с данными лучше в самом начале. Поверьте, это значительно облегчит жизнь вам и вашей компании в будущем.
В следующей части разберем самое интересное: как аналитики проектируют отчеты и находят ответы на вопросы бизнеса.