В последнее время наблюдается повышенный интерес к большим данным и бизнес аналитике. В статье дается точка зрения пользователей систем поддержки принятия решений, которые в разное время работали на ведущих должностях в крупных компаниях.

Иногда трудно провести границу между часто используемыми понятиями и терминами в области бизнес аналитики, поэтому стиль изложения несколько свободный, не стесненный жесткими академическими условностями.

В конце материала дан краткий словарь основных терминов и сокращений.

Что такое бизнес аналитика? Как-то раз мой коллега - бизнес-аналитик с академическим прошлым формализовал всю управленческую модель в четыре простых шага

1. созерцание

2. запись

3. анализ

4. принятие решений

Аналитика - это когда мы, имея записанные данные, в простейшем случае можем построить график и увидеть какую-то закономерность - тренд, колебания и т.п. Знание, понимание выявленной закономерности позволяет нам принимать обоснованные решения, будь то производство, продажи, обслуживание и т.д.

В более сложных случаях аналитика позволяет выявлять скрытые и сложные закономерности.

Мониторинг используется для наблюдения за состоянием объектов, их характеристик в реальном времени. Результатом мониторинга может быть просто созерцание и реагирование на выход параметров мониторинга из зоны допустимых значений.

В более сложных случаях результатом мониторинга является запись параметров мониторинга с целью их последующей обработки и анализа.

Мониторинг финансовых транзакций клиентов банков, мониторинг активности абонентов сотового оператора, мониторинг покупательской активности - все это порождает миллиарды записей в десятках и сотнях корпоративных систем хранения данных, что в свою очередь и дает нам те самые Большие Данные, которые для их разумного использования надо как-то привести в порядок, очистить, поместить в Хранилище. Процесс извлечения данных из учетных систем, процесс трансформации данных и загрузки очищенных данных в хранилище является сложным, высокотехнологичным и дорогостоящим.

Все эти работы требуют высочайшей квалификации команды из бизнес аналитиков, технологов, программистов, поддержки поставщиков решений хранилищ данных (Oracle, SAP, IBM). Результатом является возможность аналитической обработки огромных массивов информации с целью выявления скрытых закономерностей.

Основными проблемами систем Больших Данных остаются их объемы, производительность и коммуникации владельцев данных.

Тем не менее агрегированные данные или показатели верхнего уровня, например, объемы продаж по регионам, за период времени, по типам продуктов и услуг и т.п. характеризуются значительно меньшими объемами и ихможно обрабатывать с использованием электронных таблиц - не даром Excel считается самым распространенным инструментом современного управленца. Простейшую аналитику - поиск, сортировку, группировку, графические отображения очень удобно делать в электронных таблицах. Однако, для выявления более сложных закономерностей, отображения данных на географической карте, подкачки данных из корпоративных учетных систем уже используются специализированные аналитические инструменты как Tableau, Qlik.

Несмотря на кажущуюся простоту использования аналитических инструментов, эти программы все же требуют определенной квалификации их пользователей не только как бизнес аналитиков, но и как ИТ-специалистов. Как правило в компаниях с аналитическими инструментами работают профильные специалисты, которые готовят аналитические представления для руководства.

Отдельно следует выделить корпоративные системы мониторинга ключевых показателей работы компании. Отличие от классического мониторинга в том, что объектом мониторинга являются агрегированные на определенном промежутке времени (час, день, неделя, месяц) и другим признакам (география, тип) показатели по финансам, клиентам, процессам. Своего рода мониторинг значимых для бизнеса виртуальных бизнес-параметров во времени. Будучи представленными в удобном графическом формате, текущие показатели функционирования компании являются сразу объектом анализа и основанием для принятия управленческих решений. Визуальный управленческий контроль становится незаменимым инструментом управленцев, стоящим несколько в стороне от классических инструментов профессионального бизнес аналитика. Поскольку набор параметров контроля в компании меняется крайне редко, то от пользователей систем визуального управленческого контроля не требуется специальных знаний ни в области аналитических инструментов, ни в области ИТ-технологий, и управленцы могут полностью сосредоточиться на решении бизнес задач.

Таким образом, современные решения по бизнес аналитике можно представить в виде пирамиды, где в основании лежат транзакционные учетные системы и хранилища данных - сложные и дорогостоящие технологии, являющиеся фундаментом ИТ-архитектуры любой современной крупной компании. Эксплуатация этих систем требует высочайшей квалификации команды профессионалов, включающей аналитиков, программистов, специалистов поставщика решений.

На следующем уровне располагаются специализированные инструменты бизнес-аналитики, ориентированные на бизнес-аналитиков и профильных специалистов. На верхнем уровне находятся системы визуального управленческого контроля показателей функционирования компании. Эти системы получают предопределенные данные из учетных систем и их задачей является удобная и информативная визуализация показателей работы компании с целью поддержки принятия обоснованных управленческих решений. Использование систем визуального контроля не требует от пользователей специальной подготовки.

В современной успешной компании, конечно, должен использоваться весь арсенал современных аналитических инструментов - хранилище данных с тяжелой аналитикой, аналитический инструментарий среднего звена и инструменты визуального контроля для руководства. Всегда актуальным останется вопрос балансировки аналитических инструментов - для каких задач, кому и в каком объеме что использовать. Неизменным останется одно требование - решения принимаемые руководством должны быть обоснованы и базироваться на фактах и закономерностях.

BA (Business Analytics) - бизнес аналитика (набор методов и инструментальных средств для поиска и выявления закономерностей в массивах данных);

BI (Business Intelligence) - разумный бизнес (приемы, методы и инструменты, позволяющие использовать бизнес аналитику на управленческом уровне);

BD (Big Data) - большие данные (огромные массивы информации, получаемые из транзакционных учетных систем и систем мониторинга параметров объектов);

ETL (Extract Transform Load) - извлечение, преобразование и загрузка данных (данные изначально находятся в различных информационных системах, впоследствии загружаются в специализированные хранилища данных);

CPM (Corporate Performance Management) - корпоративное управление исполнением (системы сбора, предобработки и визуализации ключевых показателей исполнения компании);

KPI (Key Performance Indicators) - ключевые показатели исполнения (параметры отражают текущий уровень исполнения операционных планов компании, в основе, обычно, лежит система сбалансированных показателей);

DSS (Decision Support Systems) - системы поддержки принятия решений (набор методов и инструментальных средств обеспечивающих руководству обоснованное понимание текущей проблематики, поддерживающих процесс правильного выбора из множества вариантов).