Як керувати компанією на основі даних? Розбираємося у бізнес-аналітиці

Термін «бізнес-аналітика» з’явився ще у 1865 році, коли американський письменник Річард Міллар Девенс описував, як банкір Генрі Фурнес зміг випередити своїх конкурентів, збираючи та аналізуючи інформацію про роботу ринку. Це допомагало йому приймати обґрунтовані та розумні бізнес-рішення, які базувалися на даних та емпіричних доказах, а не на здогадках чи забобонах. Так розпочався розвиток наукового підходу до керування компаніями. Тож, що таке бізнес-аналітика?

Бізнес-аналітика дає можливість ставити питання та отримувати зрозумілі відповіді. Наприклад, чому у компанії падають продажі у конкретному регіоні? Де є зайві запаси продукції? Що говорять про бренд клієнти у соціальних мережах? Яким буде врожай цього року? Низка технологій та інструментів допомагає надати керівникам компанії вичерпну та актуальну інформацію на тему, що їх цікавить. І організації по всьому світу цим вже активно користуються:

• Сервіс Uber отримує дані в режимі реального часу про дорожній рух, попит на таксі серед пасажирів, погодні умови та інші чинники, для того, щоб адаптувати ціну на поїздку. Так, у години пік чи в складних погодних умовах клієнти бачать вищу ціну.
• Мережа супермаркетів Walmart вивчає дані про споживачів, їхні звички та історію покупок, щоб пропонувати більш актуальні для клієнтів товари. Завдяки бізнес-аналітиці компанія приймає рішення щодо закупівель, запуску акцій, графіку роботи торгових точок тощо.
• Стрімінгова платформа Netflix аналізує історію перегляду кожного глядача, щоб рекомендувати надалі клієнту схожі фільми та шоу. Зокрема, на основі бізнес-аналітики компанія приймає рішення щодо того, які серіали та фільми їм варто знімати у власному продакшені.

Завдяки бізнес-аналітиці компанії можуть підвищувати свою продуктивність та отримувати конкурентну перевагу в багатьох сферах. Наприклад, роздрібні продавці можуть збільшити ефективність, порівнюючи показники в різних магазинах та регіонах. Логісти завдяки системі відстеження руху вантажного транспорту можуть керувати ланцюгом постачання. А організації, що аналізують фінансові показники нових напрямків бізнесу, можуть оцінити рентабельність інвестицій та розумно розподілити ресурси. Така варіативність переваг та можливостей бізнес-аналітики робить її розвиток стратегічним для багатьох компаній.

[Читайте також «Історія агрокомпанії Kernel. Як виробник олії №1 в Україні мігрує у хмару Azure»]

Хоча бізнес-аналітика може виконувати багато різних функцій, у її основі лежить одна чітка структура. Традиційно компанії використовують аналітичні платформи, які складаються зі сховища даних, програмного забезпечення для аналізу інформації та її візуалізації, а також безпосередньо з інтерфейсу, який показує результати користувачу у вигляді звітів, діаграм і карт. Водночас наповнення такої платформи відрізняється, залежно від потреб конкретної компанії.

Наприклад, дата-платформа від Київстар працює за наступним принципом:

1. Джерела даних. З різних джерел збираються необроблені дані. Це можуть бути будь-які бази даних, файли, текст, мультимедіа, журнали систем тощо.
2. Область консолідації. Якщо компанії потрібно досліджувати зміну в показниках впродовж певного часу, то необроблені дані накопичуються в області консолідації або Data Lake. Це потрібно для будівництва прогнозної бізнес-аналітики.
3. Сховище даних. Це середовище, яке містить обчислювальний комп’ютер для швидкої обробки даних.
4. Моделювання. Це програмне середовище для дата-спеціалістів, яке містить вже готові аналітичні моделі. Можна одразу використовувати їх у своїй роботі або ж розробити на їхній основі власні моделі під бізнес-потреби компанії.
5. Вітрини даних та візуалізація. Проаналізована інформація надається користувачам у вигляді зрозумілих даш-бордів та інфографіків. На цьому етапі керівники можуть бачити потрібні їм дані щодо роботи організації.

На практиці за такою схемою компанія може налаштувати роботу майже з будь-якими даними. Як приклад, можна навести побудову «Профілю клієнта» або ж Customer profile 360. Організація в одному інтерфейсі об’єднує всі наявні дані про своїх клієнтів з різних джерел: інформація із CRM-системи, із соціальних мереж, дані про історію покупок тощо. Такий профіль також можна збагатити завдяки Big Data-аналітиці телеком-поведінки абонентів від Київстар. Так компанія отримує детальний аналіз цільової аудиторії та може відстежувати розвиток профілю клієнта у динаміці. Якщо вона накопичує такі дані щонайменше за три роки, то є можливість завдяки моделям машинного навчання спрогнозувати зміни у споживацькій поведінці ЦА. Скажімо, можна передбачити, як у 2025 році зміниться профіль клієнта, які товари та послуги купуватиме ця аудиторія та на яку суму.

Компанії, які працюють із бізнес-аналітикою, не завжди задоволені отриманими результатами. Адже часто по факту керівники можуть отримувати застарілі дані, помилки у звітах, неповну інформацію за своїм запитом. У такому разі вони не зможуть ефективно керувати компанією, а їхні рішення можуть мати навпаки негативний вплив на організацію. Такі проблеми у роботі корпоративної дата-платформи виникають через наступні причини:

• відсутність єдиного джерела даних;
• неузгодженість даних між системами;
• низька якість даних, відсутність моніторингу;
• складність побудови нових звітів;
• недостатня оперативність даних;
• низька продуктивність системи;
• відсутність необхідних API-конекторів;
• наявність proprietary-технологій, тобто програм, контроль над якими має постачальник тощо.

Розв’язати ці проблеми можна системним підходом і допомогти в цьому можуть спеціалісти Київстар, які мають багаторічну експертизу у побудові ефективних дата-платформ.

Наприклад, компанія хоче побудувати систему, яка дозволить керівнику у режимі реального часу відстежувати продажі у мережі магазинів. Проте є проблема — неспроможність платформи під’єднатися до баз даних та забрати звідти необхідну інформацію. Щоб це вирішити й організувати завантаження даних, фахівці Київстар можуть підібрати потрібний API-конектор від Microsoft Azure, під’єднати його та налаштувати правильну роботу.

Київстар може допомогти побудувати дата-платформу під індивідуальну бізнес-потребу компанії, застосовуючи рішення від хмарної платформи Microsoft Azure. Спершу фахівці проводять професійне передпроєктне дослідження, у яких описуються всі необхідні етапи для побудови процесів у сховищі даних. Спеціалісти надають своє бачення з оптимізації складних процесів, виділяють сильні та слабкі сторони наявної інфраструктури, а також визначають у діалозі із замовниками, яких бізнес-цілей компанія хоче досягти завдяки проєкту. Лише після цього починається робота над аналітичною платформою.

Щоб дізнатися, які можливості може надати бізнес-аналітика саме для вашої компанії та отримати консультацію з побудови дата-платформи, залиште заявку на сайті Київстар. Фахівці зв’яжуться з вами та нададуть відповіді на усі питання.