редакции
Основные этапы внедрения BI. Как внедрить BI и не терять деньги на каждом этапе проекта?
В современную цифровую эпоху данные стали важным ресурсом, на который компании опираются в стратегическом планировании и процессе принятия решений. Но просто растущий объем данных не означает повышения эффективности и не становится конкурентным преимуществом бизнеса.
Ключевые игроки, которые ставят перед собой амбициозные цели, нуждаются в качественнойинформации, позволяющей принимать правильные решения на основе фактов, а не интуиции.Напоминаем: данные — это факты и цифры, которые не имеют контекста и интерпретации, они не указывают на причины события. Информация же имеет смысл и контекст, помогает ответить на бизнес-вопросы и определить дальнейшие действия.
Читайте подробнее о данных, информации, знаниях и анализе в статье Четыре вида аналитики данных: дескриптивная, диагностическая, предиктивная, прескриптивная >>
Системы бизнес-аналитики (BI-системы) — это набор технологий, инструментов и методов, которые преобразуют данные в полезную информацию. Внедрение системы бизнес-аналитики — задача, затрагивающая множество процессов и требующая вовлечения сотрудников из разных подразделений компании. Из-за масштабов и сложности проекта стоимость допущенных в процессе внедрения ошибок возрастает с каждым шагом, и ошибка в начале, например, при сборе требований, стоит меньше, чем на более поздних этапах. Для снижения рисков и сохранения бюджета необходимо соблюдать алгоритм внедрения BI, который поможет обеспечить полную прозрачность на каждом этапе проекта. Рассказываем об основных этапах внедрения BI, которых придерживается в проектах команда Qlever Solutions.
Перед тем, как внедрить систему бизнес-аналитики, стоит понимать, что единого волшебного инструмента, который бы автоматически решил все проблемы с данными, не существует. Применение BI не означает только пассивный сбор данных и регистрацию различных событий. Создание и внедрение систем бизнес-анализа требует от компании определенной культуры работы с информацией: Эти критерии соответствуют определению data-driven подхода — управления на основе анализа данных. Тщательная предпроектная подготовка помогает не только оценить состояние процессов и систем, но и задать более четкий вектор проекту. Первый этап внедрения BI-системы — четкое понимание и формирование целей проекта. На этом этапе команда проекта разрабатывает стратегию внедрения. Цели внедрения формулируются совместно со стейкхолдерами самого верхнего уровня, должны быть согласованы со стратегией развития компании и направлены на бизнес-результаты: Цели лучше формулировать с измеряемыми бизнес-показателями, например: «Сократить на 15% время согласования счетов» или «Увеличить долю повторных продаж на 20%». Так будет проще понять, какие KPI нужно визуализировать. На старте внедрения эксперты Qlever рекомендуют вместо одного большого проекта на 6–12 месяцев выбрать одну-две наиболее приоритетных цели и запустить для них дашборды в пилотном режиме. Такой подход «быстрых побед» поможет не потеряться в целях, замотивировать команду и собрать первую реальную обратную связь от пользователей. После успешного пилота можно масштабировать проект на другие отделы компании. Также на данном этапе рекомендуется определиться с командой внедрения и создать центр компетенций, который будет ответственен за продвижение эффективной бизнес-аналитики в компании. На данном этапе необходимо: Выделить те из них, которые в первую очередь подвергнутся анализу и исследованиям. Определить узкие места и проблемные области, которые можно улучшить с помощью BI. В том числе, провести обследование внедренных ранее систем управления базами данных, хранилищ данных и аналитических инструментов. Оценить, насколько легко будущая BI-система может быть интегрирована с существующими ИТ-ресурсами. Провести интервью и опросы ключевых пользователей для выяснения их задач и ожиданий от системы. Определить, как BI может помочь в достижении долгосрочных целей различных департаментов. Определить ключевые показатели эффективности, которые будут наиболее точно отражать предметную область анализа. Согласовать KPI с бизнес-целями компании. Выявить, какие отчёты нужны различным подразделениям для ответов на возникающие бизнес-вопросы, и какова их периодичность. Разработать макеты отчетов, которые устроят всех пользователей. Традиционно, сбор требований происходит сверху вниз, сначала поддерживается принятие решений топ-менеджментом, а затем вовлекаются более низкие уровни управления. Цель этапа заключается в выявлении общих потребностей бизнес-пользователей и руководителей, даже если окажется, что поддержка этих потребностей может быть затруднена или едва ли возможна. Для лучшей коммуникации на данном этапе можно создавать быстрые прототипы/макеты, которые позволяют бизнес-пользователям буквально «потрогать» будущие отчеты. Это снижает риск того, что после финальной реализации первоначальные требования окажутся неточными. Точность и качество данных напрямую влияют на достоверность аналитики и отчетности. На этапе идентификации источников и подготовки данных необходимо рассмотреть как внутренние источники данных, так и внешние, сконцентрированные на клиентах, поставщиках, акционерах и т. д. Источниками данных могут выступать: Этап состоит из нескольких ключевых шагов: Важно осознавать, что подготовка данных — это не разовая операция, а непрерывный процесс. Для сокращения количества ошибок в данных необходимо согласовать единые справочники, классификаторы и кодировочные схемы, чтобы все пользователи одинаково понимали, что и какие означают показатели (например, «Выручка» или «Логистические расходы»). Если BI обрабатывает персональные данные, нужно иметь четкое представление о том, какие именно поля хранятся, в каком виде, и кто имеет к ним доступ, учесть требования 152-ФЗ и GDPR. Для обеспечения централизованного доступа к данным создается корпоративное хранилище данных (Data Warehouse). Что такое Data Warehouse и как оно помогает экономить бизнесу? >> На данном этапе необходимо: Выбор методологии проектирования и инструментария для DWH зависит не только от технических предпочтений, но и от текущих и планирующихся объемов данных, SLA по времени отклика, бюджетных ограничений и других факторов. При построении хранилища важно учесть возможность дальнейшего развития аналитики в сторону AI/ML. В ходе этапа: В ходе прототипирования может быть разработано несколько вариантов одного и того же дашборда, чтобы выбрать наиболее наглядный и удобный для пользователя. В ходе проекта прототипирование и финальная реализация зачастую итеративны для достижения наиболее эффективных результатов. На данном этапе: Между таблицами с данными устанавливаются отношения: один-к-одному, один-ко-многим и многие-ко-многим Происходит также настройка элементов фильтрации, сортировки и drill-down анализа, чтобы пользователи могли глубже анализировать данные Определяются различные роли пользователей, например, администраторы, аналитики, пользователи В форматах PDF или Excel, для различных групп пользователей Этап тестирования системы — проверки гипотез на реальных данных и в реальной ситуации, является критически важным На этом этапе специалисты тестируют систему, обрабатывают и исправляют ошибки, собирают обратную связь от пользователей и оптимизируют процессы с целью повышения производительности системы. Существует несколько типов тестирования: Заключительный этап внедрения включает в себя обучение пользователей работе в системе и создание руководств, видео и шаблонов для пользователей. Команде внедрения или центру компетенций важно поддержать пользователей в освоении нового решения для того, чтобы в дальнейшем каждый из них использовал BI. Фаза обучения поможет убедиться в том, что заявленные цели и задачи реализуются в BI именно так, как и ожидалось. Qlever Solutions предлагает авторские курсы по работе с BI- платформами для быстрого погружения в функциональность: Узнать больше о курсах Qlever >> BI — это постоянно развивающаяся экосистема, и проект внедрения включает в себя план масштабирования, расширения функциональности, добавления новых источников данных и отчетов с учетом стратегических изменений бизнеса. Для обеспечения устойчивой работы BI важно регулярно проводить диагностику системы, отслеживать и своевременно предотвращать сбои и ошибки, обновлять версии ПО, то есть, осуществлять сопровождение и техническую поддержку. Зачастую реализовать техническую поддержку сложных систем своими силами становится затруднительно, так как у бизнес-пользователей нет необходимых технических навыков для настройки, а ИТ-отдел компании занят своими основными задачами. ***
Перечисленные в статье этапы — это далеко не все шаги по внедрению BI. Каждый проект по-своему уникален и требует индивидуального подхода в зависимости от целей бизнеса, текущего состояния процессов и финансовых возможностей. В реальных проектах многие этапы: сбор требований, подготовка данных, уточнение KPI — могут проходить параллельно и итеративно. Так выявленные потребности сразу проверяются на практике, а дашборды дорабатываются по обратной связи. Для того, чтобы эффективно внедрить BI, потребуется привлечение опытных специалистов различных направлений: BI-аналитики, инженеры, архитекторы, разработчики, администраторы проекта и другие. Обычно компания не располагает такими собственными ресурсами. Для масштабного проекта внедрения можно обратиться к сторонним интеграторам, которые обладают глубокими отраслевыми знаниями и опытом работы с различными BI-инструментами. За 12 лет работы команда Qlever разработала собственную методологию внедрения BI-систем, которая ориентирована на внедрение не просто ПО для аналитики, а полноценного data-driven подхода управления. Мы работаем с источниками данных, качеством данных, Data Governance для того, чтобы заложить в компании основу культуры управления на основе данных. Такой подход позволяет эффективно решать задачи с помощью BI-инструментов и выйти на новый уровень цифровизации бизнеса.
Система бизнес-аналитики приведет в порядок данные и визуализирует их.
Этап 00. Перед внедрением
Этап 01. Определение целей и задач проекта
Этап 02. Сбор требований
Этап 03. Определение источников данных и подготовка данных
Этап 04. Разработка корпоративных хранилищ и витрин данных
Этап 05. Разработка дизайна интерфейса системы
Этап 06. Настройка и разработка аналитических панелей, дашбордов, отчетов
Этап 07. Тестирование и оптимизация аналитических решений
Этап 08. Обучение пользователей
Этап 09. После внедрения. Техподдержка и аудит аналитических решений
Оставьте в прошлом громоздкие таблицы в Excel и кривые отчеты