Вже багато років ми чуємо фразу «Великі дані – нове пальне або нова нафта», експерти дискутують на тему користі великих даних, а скептики стверджують, що користь великих даних переоцінена. Так чи інакше, в часи технологічного прогресу навіть маленькі датчики передають гігабайти електронних даних, які самі по собі, як і сира нафта, не несуть користі. «Сирі» дані треба вміло перетворювати в аналітику, яка і стає тим самим корисним «паливом», про яке так багато говорять.
Ми поговорили з Наталією Яковенко, старшою консультанткою, послуги у сфері впровадження та підтримки ERP-систем та інформаційних технологій KPMG в Україні, про те, що таке бізнес-аналітика, які технології допомагають обробляти великі масиви даних та перетворювати її на корисні інсайти, про приклади використання та чим може допомогти KPMG в Україні.
Що таке Business Intelligence (BI) і чим відрізняється від Business analytics?
Business Intelligence (BI) – це набір технологій, які дозволяють збирати дані та перетворювати їх в аналітичні звіти у зручному для користувача вигляді.
Дуже часто це поняття ототожнюють з бізнес-аналітикою (Business Analytics), але це некоректно, хоча обидва терміни називають бізнес-аналітикою. Business Intelligence досліджує минулі та фактичні дані з фокусом на управлінні даними, BA використовується більше для прогнозування майбутніх результатів з фокусом на аналізі даних.
Які існують типи BI або бізнес-аналітики та яким запитам бізнесу вони відповідають?
Виокремлюють декілька типів бізнес-аналітики: описова (дескриптивна), діагностична, предиктивна та прескриптивна.
Описова аналітика допомагає визначати тенденції та взаємозв’язки в даних, використовуючи історичні та поточні дані. Описову аналітику використовують для аналізу показників ефективності (KPI), виявлення закономірностей чи трендів в даних.
Діагностична аналітика відповідає на питання: «Чому це сталося?». Якщо необхідно визначити причину певних результатів, застосовують інструменти кореляції, деталізації, data discovery та data mining.
Предиктивна аналітика відповідає за створення прогнозів: збирає історичні дані та дані в режимі реального часу і моделює майбутні значення.
Прескриптивна аналітика використовує дані, щоб відповісти на питання: «Що робити бізнесу?» Прикладами прескриптивної аналітики даних є лідоскоринг, прогнозування грошових потоків, прогнозування платежів клієнтів та управління кредитними ризиками, побудова планів утримання персоналу та планування дій для досягнення бажаних результатів.
Для чого бізнесу потрібна BI-система? Які потреби вона може вирішити?
Основна задача BI-системи – це збирати та подавати дані для прийняття рішень на їх основі. BI-система збирає інформацію з багатьох внутрішніх та зовнішніх джерел і зводить всі дані в одну цілісну картину.
Коли даних багато, то складно знаходити інформативні інсайти по даним, тобто робити з них висновки. Можливості BI-системи допомагають з пошуком прихованих закономірностей у великих масивах даних та зі створенням візуалізацій. Це робить аналіз даних більш зрозумілим і корисним для тих, хто в організації приймає рішення. Також за потреби можливо порівнювати поточні результати з історичними результатами або цілями компанії, аналізувати показники щодо запланованих та виконаних дій, створювати сценарії та аналізувати за принципом «що якщо».
BI-система допомагає відстежувати показники ефективності (KPI) та реагувати в режимі реального часу. З нею стає можливим переглядати та робити обґрунтовані рішення на основі актуальної інформації. Окрім того, BI-система скорочує витрати часу на отримання інформації та надає дані максимальній кількості користувачів, спрощуючи і прискорюючи процес отримання та вивчення інформації.
Що пропонує KPMG в Україні своїм клієнтам?
Команда експертів з у сфері впровадження та підтримки ERP-систем та інформаційних технологій KPMG в Україні надає консультаційні послуги з впровадження BI-системи SAP Analytics Cloud. Зокрема ми пропонуємо:
- виявлення бізнес-потреб
- налаштування та адміністрування системи
- налаштування підключення системи до джерел даних
- проведення підготовки даних та створення моделей даних
- розробка і створення звітів
- налаштування процесу планування (розробка форм введення планів, створення правил розподілу даних (за центрами відповідальності, за бізнес юнітами, тощо), налаштування аналізу «Що-Якщо»
- налаштування предиктивного аналізу (прогнозування часових рядів, створення регресійних моделей та створення моделей класифікації в системі)
- проведення навчання для користувачів з метою подальшої самостійної роботи з системою
Якому типу організацій такі рішення будуть корисними? Чи потрібне додаткове навчання?
Попри те, що кожна галузь чи функціональний напрям має свою певну специфіку щодо аналітики, звітів, метрик чи KPI, загалом таке рішення буде підходити в ситуаціях:
- коли існує багато різних джерел даних, і є потреба звести все в єдиний звіт і побачити цілісну картину;
- коли існують великі об’єми даних і необхідно знайти тренди чи закономірності;
- коли звіти чи дашборди мають бути поширені між кінцевими користувачами з можливостями доступу до різних даних на різних рівнях;
- коли важливо моніторити дані в режимі реального часу і оперативно приймати рішення.
Щодо додаткового навчання, то команда експертів з у сфері впровадження та підтримки ERP-систем та інформаційних технологій KPMG в Україні пропонує навчання у вигляді тренінгів для користувачів. Так вони матимуть змогу ознайомитися з системою і її функціоналом, що надалі дозволить користувачам самостійно працювати з системою. Зазначу, що це і є перевагою SAP Analytics Cloud, її легкість в використанні і можливість обходитися без технічних спеціалістів для побудови звітності кінцевими користувачами.
З якими запитами найчастіше звертаються клієнти та як SAP Analytics Cloud (SAC) допомагає у їх вирішенні?
SAP Analytics Cloud (SAC) – хмарне рішення від SAP, що охоплює бізнес-аналітику (BI), предиктивну аналітику й планування. Чому виникає потреба його обрати?
- Потреба в аналітичній звітності до існуючих SAP-систем. SAC має унікальну інтеграцію з системами SAP та має можливість доступу до інших різнорідних джерел даних, що дозволяє збирати дані в одній системі
- Побудова консолідованої звітності для різних функціональних підрозділів (фінансів, продажів, закупівель та HR) в одній системі
- Поєднання аналітики та планування в єдиному хмарному рішенні, що вирізняє SAP Analytics Cloud від інших BI-систем. В SAC легко переходити від аналізу моделювання будь-яких сценаріїв для покращення бізнес-результатів та автоматично генерувати плани на основі прогнозів для прийняття більш гнучких рішень.
- Потреба в організації колаборативного планування: версійність планів, підтримка різних видів доступів до даних, аналіз «Що-Якщо», прогноз, розподілення сум за правилами тощо.
- Потреба в автоматизації аналітики на основі даних: використовуючи можливості машинного навчання та штучного інтелекту, в системі можливо генерувати інсайти, досліджувати вплив одних факторів на інші, робити прогнози, тощо
- Інтуїтивна зрозумілість інтерфейсу системи, що дозволяє будувати звіти чи дашборди кінцевими юзерами без допомоги технічних спеціалістів
З якими труднощами впровадження стикаються організації при переході на це рішення і як KPMG в Україні може допомогти?
При переході на систему можуть виникнути складнощі з налаштуванням підключення джерел даних. Консультанти KPMG в Україні допомагають налаштувати підключення, обрати графік в якому будуть забиратися дані або показуватись в режимі реального часу відповідно до цілей звітності.
Також в організації можуть виникнути труднощі з підготовкою даних, тому ми допомагаємо попередньо обробити дані для того, щоб повноцінно їх використовувати в звітах чи дашбордах, налаштувати модель даних, одиниці виміру, ієрархії, формули, агрегацію, прав доступу, тощо.
Щоб дані дійсно були репрезентативними і про щось говорили, ми допомагаємо з визначенням метрик, KPI і створюємо візуалізацію даних (створення звітів, дашбордів, тощо). Під час впровадження процесу планування можуть виникати складнощі з налаштуванням в системі відповідно до бізнес-процесу, з чим ми безпосередньо допомагаємо: ми розробляємо форму введення планів, налаштовуємо версії даних (факт, бюджет, план, прогноз), створюємо правила розподілу даних (за центрами відповідальності, за бізнес-функціями тощо), налаштовуємо аналіз «Що-Якщо».
Для того, щоб цільові користувачі надалі могли самі створювати візуалізації, дашборди, звіти, ми проводимо навчання для кінцевих користувачів.
Наведіть приклад, як SAP Analytics Cloud (SAC) може вирішити бізнес-задачу замовника.
Компанія Х займається продажом товарів, хоче покращити звітність всередині організації та забезпечити ефективне управління даними. Вимогою є інтеграція з джерелами даних, одне з яких SAP ERP, потреба в звітності в режимі реального часу для прийняття оперативних рішень та планування продажів. Крім того, необхідно покращити користувацький досвід роботи з дослідженням та аналізом даних для тих, хто з цими даними працює.
Рішенням може бути SAP Analytics Cloud, адже система надає доступ до миттєвої та інтерактивної аналітики, якою можуть користуватися всі співробітники компанії, зменшуючи залежність від ІТ. За допомогою SAP Analytics Cloud користувачі зможуть аналізувати дані у режимі реального часу (в розрізі клієнтів, регіонів та асортиментів продукції) та вести планування на різних часових горизонтах.
