По прогнозам компании IBS, к 2020 году количество информации в мире достигнет 40-44 зеттабайтов. Для того чтобы человечество смогло овладеть этими данными и извлечь из них пользу, уже сейчас необходимо внедрять технологии, помогающие их структурировать и анализировать. Тогда полученные знания удастся эффективно применять во всех сферах человеческой жизни, в том числе в бизнесе.

Что такое бизнес-аналитика и для чего она нужна

Бизнес-аналитика – это технология и практика исследования деловой активности. Данные, которые получает компания в результате аналитики, демонстрируют эффективность ее работы и помогают лучше планировать бизнес-стратегию.

Основу бизнес-аналитики составляют статистический анализ данных, а также объяснительное и предсказательное моделирование

Основу бизнес-аналитики составляют статистический анализ данных, а также объяснительное и предсказательное моделирование. В связи с этим показатели, полученные в ходе анализа, очень сильно зависят от качества и объемов исходных данных, обеспечить которые – одна из основных проблем многих организаций.

Традиционную бизнес-аналитику можно разделить на описательную, прогнозную и предписывающую. Первая описывает ситуацию, сложившуюся в компании. Важным аспектом описательной аналитики является визуализация полученных данных.

Прогнозная аналитика строится на основе данных, полученных за определенный отрезок времени, и нацелена на получение рекомендаций. Такие рекомендации необходимы для выстраивания эффективной стратегии поведения компании на рынке.

В описательной и прогнозной аналитике требуется участие менеджера, который сможет интерпретировать результаты и принять окончательное решение на основе полученных данных, предписывающая же аналитика позволяет автоматизировать процесс принятия решений за счет выбора приоритетной модели.

Бизнес-аналитика и Большие Данные

Бизнес-аналитика была востребована на рынке и до появления новых технологий. Однако с появлением Больших Данных в бизнес-аналитике наступила новая эра. Теперь компании могут собирать не только данные о продажах, но и данные, связанные со смежными областями и побочными факторами, например о движениях и мимике людей во время совершения покупки. К слову сказать, Еврейский университет в Иерусалиме разработал программу, которая с точностью до 83% распознаёт сарказм в отзывах покупателей.

49% респондентов из бизнес-подразделений нуждаются в аналитике ежедневно

Если вы думаете, что эта история не про вашу компанию, то вы ошибаетесь: еще в 2013 году компания QlikTech совместно с порталом TAdviser провела исследование, чтобы узнать, как часто организации или их отдельные сотрудники работают с Big Data и насколько полезно использование бизнес-аналитики. В опросе приняли участие специалисты отделов продаж, маркетинга, финансов, логистики и закупок, а также руководители компаний различных отраслей. Выяснилось, что 49% респондентов из бизнес-подразделений нуждаются в аналитике ежедневно. Еще более высокая потребность в Больших Данных оказалась у сотрудников госсектора: 100% опрошенных сталкивались с бизнес-аналитикой каждый день. Ежедневно обращаются к аналитике данных 87,5% представителей производственных компаний, 84% — финансовых, 83% — фармацевтических и 77% сотрудников торговых и дистрибьюторских компаний.

Почти все опрошенные отметили высокую эффективность бизнес-аналитики. Результатами работы с Большими Данными стало повышение качества принимаемых решений, рост контроля над производственными процессами, быстрое выявление проблемных зон организации, а также повышение качества коммуникации с клиентами. Для ИТ-специалистов важнейшими выгодами от работы с Вig Data стала ускоренная консолидация данных из различных источников и их интерактивная визуализация.

Как свидетельствуют результаты более поздних исследований, в России свыше трети компаний уже начали использовать Big Data. Из 108 компаний, опрошенных в исследовании Oracle, 17% начали проводить эксперименты с использованием аналитики данных, а 20% уже внедрили ее в рабочие процессы. Использование Big Data помогло решить ряд проблем: высокой стоимости хранения больших объемов информации, низкой производительности, потребности в анализе неструктурированных данных.

Сферы применения и польза

«Чаще всего аналитика Больших Данных применяется в маркетинге и продажах, — считает Ирина Яхина, директор по технологиям Hitachi Vantara в North EMEA. — Бизнес-аналитика составляет основу работы рекламных компаний, помогая им персонализировать аудиторию. Исследуя Большие Данные, корпорация может понять, какое рекламное объявление стоит показать соответствующей аудитории для достижения максимального эффекта, с каких платформ совершается наибольшее число переходов на сайт компании, и на основе этих данных усовершенствовать поиск целевой аудитории».

Ирина Яхина: «Не стоит бросаться с места в карьер только ради того, чтобы в вашем бизнесе было какое-то новое технологическое решение, которое сейчас на пике популярности»

Бизнес-аналитика также используется в сфере здравоохранения, где данные помогают прогнозировать скорость развития заболевания и эффективность препаратов. Некоторые частные клиники уже сейчас создают графики лечения, основанные на аналитике, соблюдение этих графиков, как показывают результаты, приводит к более скорому выздоровлению пациентов.

В России бизнес-аналитика наиболее часто используется в банковской сфере, страховании, энергетике, логистике, госсекторе, телекоммуникациях и промышленности. Например «Билайн» и Сбербанк применяют аналитику для того, чтобы защитить своих клиентов от мошенничества. «Альфа-Банк» и «Тинькофф-банк» задействуют бизнес-аналитику для анализа платежеспособности клиентов (как существующих, так и потенциальных), контроля продаж и возможных рисков.

Примеры положительного влияния бизнес-аналитики на развитие предпринимательства в России существуют и в промышленной сфере. Так, «Магнитогорский металлургический комбинат» и «Сургутнефтегаз» используют

Big Data для оптимизации производства, в том числе для регулирования расходуемых ресурсов и учета цен.

На заметку

Компаниям, которые хотят заняться бизнес-аналитикой и извлечь пользу из данных, в первую очередь нужно помнить о том, для чего они это делают, а не бездумно гнаться за новыми технологиями.

«Не стоит бросаться с места в карьер только ради того, чтобы в вашем бизнесе было какое-то новое технологическое решение, которое сейчас на пике популярности, — продолжает Яхина. — Важно понять, какие данные есть в компании, зачем их анализировать, какова их «точка приложения», то есть где они в дальнейшем будут использоваться. Уже потом стоит переходить к выработке стратегии и решениям, которые предлагают ИТ-компании».

Нужно понимать, что при анализе Больших Данных бизнес может столкнуться с рядом проблем. Прежде всего это компетентность сотрудников. Компания должна быть готова привлечь необходимых специалистов и предоставить им финансирование. В ином случае можно получить неверный анализ или ошибочную интерпретацию данных, что повлечет за собой проблемы при дальнейшем выстраивании стратегии.

При реализации проектов, связанных с бизнес-аналитикой, важно сотрудничество разных отделов организации

При реализации проектов, связанных с бизнес-аналитикой, важно обеспечить сотрудничество разных отделов организации. Руководителям групп необходимо объяснить, почему бизнес-аналитика стратегически важна для успешной работы компании на рынке, а также наладить эффективное и комфортное взаимодействие отделов внутри компании. Конечно, очень большое значение имеет выбор платформы, на которой будет реализован проект. Если внутри компании должный опыт отсутствует, то лучше всего обратиться к сторонним организациям, они посоветуют комплексные варианты. «Например, платформа Pentaho 8.0 имеет оптимизированный пользовательский интерфейс, широкий набор функций для эффективного управления огромными массивами данных, встроенные инструменты для визуализации данных, полученных в ходе анализа, — рассказывает Яхина. — Одним из вариантов также является решение Pentaho Business Analytics, которое анализирует и визуализирует данные сразу по нескольким параметрам».

Таким образом, исследования и реальные бизнес-кейсы подчеркивают растущую важность Big Data и бизнес-аналитики в современном мире. Накопленный опыт подсказывает: не нужно бояться нового, его нужно использовать на благо компании и для удобства своих клиентов.