BI სისტემებიარის ანალიტიკური სისტემები, რომლებიც შექმნილია ბიზნესის ანალიზისთვის, რომლებსაც შეუძლიათ სრულად დააკავშირონ მონაცემები სხვადასხვა წყაროებიინფორმაცია. მონაცემები პროგრამული სისტემებიდაამუშავოს ინფორმაცია და მოამზადოს ანგარიში მოსახერხებელ ინტერფეისში დეტალური შესწავლისა და პროცესში მიღებული ინფორმაციის შემდგომი შეფასებისთვის.
მიღებული საანგარიშგებო მონაცემები და მისი ოპტიმალური გამოყენება ხელს უწყობს დასახული ბიზნეს მიზნების მიღწევას. მონაცემთა ანალიზი კომპლექსში არის ცოდნის შეძენა, ერთგვარი შეკუმშვა წყაროების მასიდან, მათ შორის ბიზნესის მიმართულებიდან, რამაც შეიძლება მნიშვნელოვნად გაზარდოს პროცესის ეფექტურობა და მნიშვნელოვნად შეამციროს ხარჯები.
BI სისტემები არის კომპანიის ბიზნესის შესახებ ყველა მონაცემის ერთიანი, უკიდურესად გამჭვირვალე და სრული წყარო მისი ადმინისტრაციული რესურსისთვის, მაგრამ ძირითადად მენეჯმენტისთვის.
დღეს, ანგარიშგების შექმნა და კომპეტენტური ანალიზი აღარ არის ფუფუნება, არამედ აუცილებლობა კომპანიებისთვის; ანგარიშგების დოკუმენტაცია საჭიროა როგორც ბიზნესში, ასევე მთელი პროცესის ყველა შემადგენელ ელემენტში.
BI სისტემის მიერ მოწოდებული გადაწყვეტილებები ოპტიმალურია ყველა ანგარიშგების მომზადებისთვის, მათ შორის ბიზნესის ყველა ასპექტის გამონაკლისის გარეშე, ასეთი შესაძლებლობების არსებობა უკვე განიხილება სავალდებულო და განიხილება, სხვა ძირითად ტექნოლოგიებთან ერთად, როგორც კორპორატიულ სტანდარტად.
- BI ინსტრუმენტები. ეს ხელსაწყოები იყოფა შეკითხვისა და მოხსენების გენერატორებად, BI ანალიტიკური დამუშავების ინსტრუმენტებად, კორპორატიულ BI პლატფორმებად და BI კომპლექტებად. BI ინსტრუმენტების უმეტესი ნაწილი შედგება საწარმოს BI კომპლექტებისა და BI პლატფორმებისგან. მოთხოვნებისა და მოხსენებების გენერირებისთვის მოწოდებული ინსტრუმენტები ძირითადად აბსორბირებულია, ან კორპორატიული BI კომპლექტები ცვლის მათ. OLAP ძრავები - ონლაინ ანალიტიკური მონაცემების დამუშავება ან სერვერები, მათ შორის რელაციური. OLAP ძრავები არის ინფრასტრუქტურა BI პლატფორმებისთვის და BI ინსტრუმენტებისთვის. ინსტრუმენტების უმეტესობას მომხმარებლები იყენებენ წვდომისთვის და ანალიზისთვის, მათ შორის ანგარიშების გენერირებისთვის, რომლებიც უმეტეს შემთხვევაში განლაგებულია საწყობებში, მონაცემთა ბაზაში ან მონაცემთა ოპერატიული საწყობში.
- BI აპლიკაციები. აპლიკაციები, რომლებიც არ განიხილება როგორც ინსტრუმენტები. მაგალითი არის EIS − საინფორმაციო სისტემალიდერისთვის.
BI სისტემების დამახასიათებელი მახასიათებლები
- სისტემები იყენებენ პორტალურ ტექნოლოგიებს, რომლებიც უზრუნველყოფენ ერთიან შესვლის წერტილს ინტერნეტში და საწარმოების საინფორმაციო სივრცეში.
- ინტერფეისი წარმოდგენილია მართვის პანელის ან დაფის სახით, რომელიც აჩვენებს რამდენიმე ძირითად ინდიკატორს. ეს შესაძლებელს ხდის სიტუაციის სწრაფად შეფასებას. ის ასევე იძლევა სწრაფი წვდომის შესაძლებლობას ძირითადი ინდიკატორებიგანყოფილებებისა და განყოფილებების მიხედვით, ისინი ინახება ცალკე საქაღალდეში, რომელიც მდებარეობს დაფაზე.
- ფენიანი: ყველა მონაცემი ნაჩვენებია მრავალ ფენად, ყოველი მომდევნო ფენა წარმოადგენს უფრო და უფრო დეტალურ ინფორმაციას ინდიკატორების, მოვლენების ან პროცესების შესახებ.
- BI სისტემების ინტერაქტიულობა, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებელს სწრაფად ნავიგაცია, მათ შორის მონაცემების დათვალიერება სხვადასხვა განყოფილებებში და განყოფილებებში, ასევე "ბურღვის" მონაცემების გადაადგილების სხვადასხვა სახის გაზომვებში. მომხმარებლებს შეუძლიათ პირდაპირ შეასრულონ ოპერაციები მონაცემებზე.
- მართვადობა და შესაბამისობა. პროაქტიულობა, რომელიც შეიცავს წესების ძრავას, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს განსაზღვრონ სამიზნეები და ზღვრები სხვადასხვა ინდიკატორებისთვის და განსაზღვრონ, თუ რა მონაცემთა მნიშვნელობებზე უნდა გაიცეს გაფრთხილება. სისტემა იძლევა პარამეტრების ან ინდიკატორების დაყენების შესაძლებლობას: თუ ისინი მიაღწევენ კრიტიკულ მნიშვნელობებს, განგაშის სიგნალები გამოჩნდება მონიტორზე - ვიზუალური ან / და ხმოვანი.
- BI- სისტემების პერსონალიზაცია - დისტანციური მართვის ან დაფის ინდივიდუალური კონფიგურაცია კონტროლის დონისა და მომხმარებლის როლისთვის. პერსონალიზაცია საშუალებას აძლევს მომხმარებელს დამოუკიდებლად შეარჩიოს ობიექტები ავტორიზებული სიებიდან და დაალაგოს მონაცემები დაფაზე მათი მნიშვნელობის მიხედვით.
- მოქნილი წვდომა მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ინტუიციურად მიიღონ მონაცემები და ანგარიშები, რომლებიც მათ სჭირდებათ შედეგების ანგარიშებისა და გრაფიკების უზარმაზარი დიაპაზონიდან, დისტანციური წვდომისა და მობილური აპლიკაციების ჩათვლით.
- თანამშრომლობა გულისხმობს თანამშრომელთა დიდი ჯგუფის ერთდროულ თანამშრომლობას, მოხსენებების ნახვის ჩათვლით.
ჯადოსნური კვადრატები
თანამედროვე ბაზრის მდგომარეობის კომპეტენტური შეფასება და მისი ძირითადი მოთამაშეების ამომწურავი ობიექტური აღწერა საკმაოდ არატრივიალური ამოცანაა. ბაზარზე ბევრი მწარმოებელია, რომლებიც ერთმანეთისგან განსხვავდებიან თავიანთი ბიზნესის ზომით, ორგანიზაციული სტრუქტურები, მართვის სტილი, სტრატეგია და სხვა ფაქტორები.
საქმეების ეს მდგომარეობა მნიშვნელოვნად ართულებს მათ შედარების პროცესს და ბაზრის მოძრაობისა და განვითარების მიმართულება უკიდურესად ორაზროვანი და ძნელი პროგნოზირებადია. ამ პრობლემის გადასაჭრელად შემუშავდა BI სისტემების „ჯადოსნური კვადრატი“, რომელშიც გამოყენებულია 2 ინდიკატორი, ერთ-ერთი მათგანია ხედვის სისრულე. მეორე არის რეალიზაციის უნარი.
ბიზნეს ინტელექტიან შემოკლებით BI- ბიზნეს ანალიზი, ბიზნეს ანალიტიკა. ეს კონცეფცია ყველაზე ხშირად გულისხმობს პროგრამულ უზრუნველყოფას, რომელიც შექმნილია მენეჯერის დასახმარებლად მისი კომპანიისა და მისი გარემოს შესახებ ინფორმაციის გაანალიზებაში. ამ ტერმინის გასაგებად რამდენიმე გზა არსებობს.
- ბიზნეს ანალიტიკა არის მეთოდები და ინსტრუმენტები არსებული მდგომარეობის შესახებ ინფორმაციული ანგარიშების შესაქმნელად. ასეთ შემთხვევაში ბიზნეს დაზვერვის მიზანია უზრუნველყოს საჭირო ინფორმაციაადამიანი, რომელსაც ის საჭირო დროს სჭირდება. ეს ინფორმაცია შეიძლება სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანი იყოს მომზადებისთვის მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები.
- ბიზნეს ინტელექტი არის ინსტრუმენტები, რომლებიც გამოიყენება ინფორმაციის ტრანსფორმაციისთვის, შესანახად, ანალიზისთვის, მოდელირებისთვის, მიწოდებისა და მიკვლევისთვის, მტკიცებულებებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღების ამოცანებზე მუშაობისას. ამავდროულად, ამ ინსტრუმენტების დახმარებით გადაწყვეტილების მიმღებებმა უნდა მიიღონ სწორი ინფორმაცია სწორ დროს სწორი ტექნოლოგიების გამოყენებით.
ამრიგად, BI პირველი გაგებით არის მხოლოდ ერთი ბიზნეს ინტელექტის სექტორი უფრო ფართო მეორე გაგებით. მოხსენების გარდა, ის მოიცავს მონაცემთა ინტეგრაციისა და გაწმენდის (ETL) ინსტრუმენტებს, ანალიტიკურ მონაცემთა საწყობებს და მონაცემთა მოპოვების ინსტრუმენტებს.
BI ტექნოლოგიები შესაძლებელს ხდის დიდი რაოდენობით ინფორმაციის გაანალიზებას, მომხმარებელთა ყურადღების ფოკუსირებას მხოლოდ შესრულების ძირითად ფაქტორებზე, მოქმედების სხვადასხვა ვარიანტების შედეგის სიმულაციას და გარკვეული გადაწყვეტილებების მიღების შედეგებს თვალყურის დევნებას.
ტერმინის ისტორია
ტერმინი პირველად გამოჩნდა IBM-ის მკვლევარის ჰანს პიტერ ლუნის 1958 წელს ნაშრომში. ჰანს პიტერ ლუნი). მან ეს ტერმინი განმარტა: „წარმოდგენილ ფაქტებს შორის კავშირების გაგების უნარი“.
BI, როგორც ჩვენ დღეს ვიცით, განვითარდა გადაწყვეტილების მიღების სისტემებიდან, რომლებიც გაჩნდა 1960-იანი წლების დასაწყისში და განვითარდა 1980-იანი წლების შუა პერიოდში.
1989 წელს ჰოვარდ დრეზნერმა (მოგვიანებით Gartner-ის ანალიტიკოსი) განსაზღვრა ბიზნეს ინტელექტი, როგორც ზოგადი ტერმინიაღწერს "კონცეფციებს და მეთოდებს ბიზნეს გადაწყვეტილების მიღების გასაუმჯობესებლად ბიზნეს მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული სისტემების გამოყენებით".
შენიშვნები
ბმულები
- ანაცვლებს თუ არა Business Analytics Business Intelligence-ს? (j-l PC Week/RE No. 41 (599) 6 ნოემბერი - 2007 წლის 12 ნოემბერი)
- BI, როგორც მარკეტინგული კამპანიის ოპტიმიზაციის ინსტრუმენტი (PC Week Review: Business Intelligence, 2010 წლის მაისი)
- Business Intelligence: Today and Tomorrow (ინტელექტუალური საწარმოს ჟურნალი No. 2 (212), 2010 წლის თებერვალი)
- ბიზნეს დაზვერვა რუსეთის ნიადაგზე (ჟურნალი PC Week Review: Business Intelligence, 2010 წლის მაისი)
ფონდი ვიკიმედია. 2010 წ.
ნახეთ, რა არის „ბიზნეს ინტელექტი“ სხვა ლექსიკონებში:
ბიზნეს ინტელექტი- (BI) ეხება ტექნოლოგიებს, აპლიკაციებსა და პრაქტიკას ბიზნეს ინფორმაციის შეგროვების, ინტეგრაციის, ანალიზისა და პრეზენტაციისთვის, ზოგჯერ კი თავად ინფორმაციას. ბიზნეს დაზვერვის მიზანი ტერმინი, რომელიც თარიღდება მინიმუმ… … ვიკიპედიაში
ბიზნეს ინტელექტი 2.0- (BI 2.0) არის თავისუფალი ტერმინი, რომელიც ეხება ბიზნეს დაზვერვის (BI) ახალ (2006 7) ტენდენციებსა და მიღწევებს. 2.0 ვერსიის ნომერი მიუთითებს პროგრამული უზრუნველყოფისთვის მინიჭებულ ვერსიის ნომრებზე, მიუხედავად იმისა, რომ ეს მხოლოდ აბსტრაქტული კონცეფციაა და არა კონკრეტული… … ვიკიპედია
ბიზნეს ინტელექტი- Der Begriff Business Intelligence (deutsch etwa betriebswirtschaftliche Erkundung oder Geschäftsaufklärung), აბკ. BI, Wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyze (Sammlung,… … Deutsch Wikipedia
ბიზნეს ინტელექტი- Der Begriff Business Intelligence (ინგლ. etwa Geschäftsanalytik Abk. BI) Wurde Anfang bis Mitte der 1990er Jahre populär und bezeichnet Verfahren und Prozesse zur systematischen Analyze (Sammlung, Auswertung und Witenstell-ში)
ბიზნეს ინტელექტი- Informatique decisionnelle Pour les articles homonymes, voir DSS et BI. L'informatique décisionnelle (ინფორმაციის სისტემის მენეჯმენტი, ინგლისური: DSS pour Decision Support System ou encore BI pour Business Intelligence) დიზაინი les… … ვიკიპედია ფრანგულად
ბიზნეს ინტელექტი- არსებითი სახელი ნებისმიერი ინფორმაცია, რომელიც ეხება ბიზნეს ორგანიზაციის ისტორიას, ამჟამინდელ სტატუსს ან სამომავლო პროგნოზებს… ვიკიპედია
ბიზნეს ინტელექტი- / bɪznɪs ɪnˌtelɪdʒ(ə)ns/ არსებითი ინფორმაცია, რომელიც შეიძლება სასარგებლო იყოს ბიზნესისთვის, როდესაც ის გეგმავს თავის სტრატეგიას… მარკეტინგული ლექსიკონი ინგლისურ ენაზე
ბიზნეს ინტელექტი- Sammelbegriff für den IT gestützten Zugriff auf Informationen, sowie die IT gestützte Analyze und Aufbereitung dieser Informationen. Ziel dieses Prozesses ist es, aus dem im Unternehmen vorhandenen Wissen, neues Wissen zu generieren. Bei diesem… … Lexikon der Economics
ბიზნეს დაზვერვის ინსტრუმენტები- არის აპლიკაციის პროგრამული უზრუნველყოფის ტიპი, რომელიც შექმნილია მონაცემების მოხსენების, ანალიზისა და წარმოდგენისთვის. ინსტრუმენტები ჩვეულებრივ კითხულობენ მონაცემებს, რომლებიც ადრე იყო შენახული ხშირად, თუმცა, არ არის აუცილებელი, მონაცემთა საწყობში ან მონაცემთა ბაზაში. ბიზნეს დაზვერვის ინსტრუმენტების ტიპები ვიკიპედია
ბიზნეს დაზვერვის განვითარების სტუდია- (BIDS) არის Microsoft-ის IDE, რომელიც გამოიყენება მონაცემთა ანალიზისა და ბიზნეს დაზვერვის გადაწყვეტილებების შესამუშავებლად, Microsoft SQL სერვერის ანალიზის სერვისების, ანგარიშგების სერვისებისა და ინტეგრაციის სერვისების გამოყენებით. ის დაფუძნებულია Microsoft Visual Studio ... ... ვიკიპედიაზე
წიგნები
- ბიზნეს ინტელექტი. მონაცემთა მოპოვება და ოპტიმიზაცია გადაწყვეტილების მიღებისთვის, Carlo Vercellis, Business Intelligence არის აპლიკაციებისა და ტექნოლოგიების ფართო კატეგორია მონაცემთა შეგროვების, ხელმისაწვდომობისა და ანალიზისთვის, რათა დაეხმაროს საწარმოს მომხმარებლებს უკეთესობისკენ… გამომცემელი:
ტერმინების დიდი რაოდენობაა: ანალიტიკა, მონაცემთა მოპოვება, მონაცემთა ანალიზი, ბიზნეს ინტელექტი და მათ შორის განსხვავება ყოველთვის ასე აშკარა არ არის, თუნდაც იმ ადამიანებისთვის, ვინც ამას უკავშირდება. დღეს ჩვენ ვისაუბრებთ იმაზე, თუ რა არის Business Intelligence (BI) ხელმისაწვდომი და გასაგებ ენაზე. თემა, რა თქმა უნდა, უზარმაზარია და მხოლოდ ერთი მოკლე სტატიით ვერ იქნება გაშუქებული, მაგრამ ჩვენი ამოცანაა დავეხმაროთ პირველი ნაბიჯის გადადგმას და მკითხველის დაინტერესებას თემით. დაინტერესებული მკითხველი ასევე იპოვის ამომწურავ ჩამონათვალს შემდგომი ნაბიჯებისთვის.
სტატიის სტრუქტურა
რატომ არის ეს ყველაფერი საჭირო: ანალიტიკოსის ცხოვრებიდან
(დაჭერით)წარმოვიდგინოთ, რომ ჩვენ (გარკვეული ანალიტიკოსი პეტროვიჩი მიმწოდებელ Flower-ში) გვაქვს დავალებული შევაფასოთ გაყიდვები რიგი მაღაზიებში (სადაც ვამარაგებთ საქონელს) და თითოეული მაღაზია ინახავს გაყიდული საქონლის საკუთარ ჩანაწერებს. რეალობა ისაა, რომ ბუღალტრული აღრიცხვის ფორმები შეივსება როგორ და ვერავინ გაიგებს ვის მიერ, ანუ ექნებათ განსხვავებული სტრუქტურა და განსხვავებული შენახვის ფორმატი (ცხრილების რაღაც ფორმა). სქემატურად, ეს ამოცანა ნაჩვენებია ზემოთ მოცემულ დიაგრამაზე.
როგორც ჩანს, ამოცანა მარტივია და ამიტომ განვიხილავთ ფრონტალურ გადაწყვეტას: ვთქვათ, გვაქვს N ცხრილი და უნდა შევკრიბოთ ისინი ერთ ცხრილში, შემდეგ დავწერთ N სკრიპტს, რომელიც გარდაქმნის ამ ცხრილებს და ერთ კოლექტორს, რომელიც აგროვებს მათ. ერთად.
ამ მიდგომის უარყოფითი მხარეები:
- აუცილებელია N სკრიპტების მხარდაჭერა ერთდროულად (სადაც N არის ათასობით რიგით);
- მაღაზიის ანგარიშების სტრუქტურის შეცვლისას დროთა განმავლობაში (მაგალითად, მაღაზიას აქვს ახალი თანამშრომელი) აუცილებელია ცალკეული სკრიპტების მოძიება და გადაწერა;
- როდესაც ახალი მაღაზია გამოჩნდება, თქვენ უნდა დაწეროთ ახალი სკრიპტი;
- ჩვენი ანგარიშის (მომწოდებლის ყვავილის) შეცვლისას აუცილებელია ყველა სკრიპტში ცვლილებების შეტანა;
- რთული გამართვა და მხარდაჭერა, რადგან მაღაზიები არ აცნობებენ სტრუქტურის ცვლილებებს და არ იცავენ რაიმე სპეციფიკაციებს.
მთელი ორგანიზაციის დონემდე რომ ავიდეთ, დავინახავთ, რომ კიდევ უფრო მეტი პრობლემაა.
რა არის პრობლემა: პრობლემა კომპანიის დონეზე
(დაჭერით)
ყვავილების მწარმოებელი ფაქტობრივად არ მუშაობს უშუალოდ მაღაზიებთან, არამედ შუამავლების მეშვეობით. შუამავლები სტუმრობენ მაღაზიებს და უშუალოდ თავიანთი ქმედებებით ცდილობენ გაყიდვების სტიმულირებას. შესაბამისად, ისინი მატერიალურად დაინტერესებული მხარეები არიან და მათ მიერ გაცემული ინფორმაცია ორჯერ უნდა შემოწმდეს.
ძირითადად, პრობლემა მსგავსია: თუ ჩვენ გვყავს N მაღაზია და K დისტრიბუტორი, შეგვიძლია შევაგროვოთ მაღაზიის მონაცემები და შევადაროთ იგი დისტრიბუტორების შედეგებს? (ყველა მონაცემს განსხვავებული სტრუქტურა და ფორმატი აქვს.)
აქ, ცხრილების გარდა, უკვე შეგვიძლია შევხვდეთ ფორმატების მთელ ზოოპარკს, რომლებსაც ემატება დისტრიბუტორების ანგარიშები. როგორც წესი, ამოცანა ხასიათდება მონაცემთა ძალიან დაბალი ხარისხით, მათ შორის დუბლირება, შეუსაბამობა და შეცდომები. მიღებული შედეგებისა და მონაცემების შედარების საფუძველზე, შესყიდვების განყოფილება იღებს გადაწყვეტილებებს იმის შესახებ, თუ რამდენი, ვის და რამდენს რა უნდა გაუგზავნოს. ანუ ამ პრობლემის გადაწყვეტა პირდაპირ მოქმედებს ფინანსური მაჩვენებლებიკომპანიები, რაც ძალიან მნიშვნელოვანია.
განვიხილოთ რამდენიმე გადაწყვეტა კომპანიის დონეზე:
- თვითნაკეთი გადაწყვეტა: მწარმოებელს დასჭირდება აიყვანოს სპეციალისტი, რომელიც არ არის კომპანიის პროფილში და კრიტიკული პროგრამული უზრუნველყოფა იქნება დამოკიდებული ამ სპეციალისტს. თუ ის წავა, კომპანია იძულებული იქნება სასწრაფოდ მოძებნოს შემცვლელი, რომელსაც შეუძლია პროგრამული უზრუნველყოფის მხარდაჭერა და ხარისხი პირდაპირ იქნება დამოკიდებული დაქირავებულ სპეციალისტზე;
- შეიძინეთ პროგრამული უზრუნველყოფა მესამე მხარისგან, არსებობს სამი ძირითადი ფაქტორი: ფასი, ხარისხი და ინტეგრაციის დრო. როგორც წესი, ფასი და ინტეგრაციის დრო ძალიან მაღალია საშუალო მწარმოებლისთვის და ის ასევე მოითხოვს მნიშვნელოვან დროს თანამშრომლებს. მიმწოდებლის არჩევანი ასევე არ არის ტრივიალური;
- SaaS გადაწყვეტილებები: მეთოდოლოგია ჯერ კიდევ ახალია ბაზარზე და ბევრი კომპანია სკეპტიკურად უყურებს ასეთ სერვისებს.
ზოგადად, თუ ვსაუბრობთ მცირე ან საშუალო ზომის მწარმოებელზე, მაშინ ინტეგრაციის დროის, ფასისა და გადაწყვეტის ხარისხის თვალსაზრისით, სერვისი ასე გამოიყურება. საუკეთესო ვარიანტირადგან ფასები დინამიურია და ინტეგრაცია მინიმალურია ინტერნეტის საშუალებით. როგორც წესი, კორპორატიული პროგრამული უზრუნველყოფის უპირატესობა არის კონფიგურირება და პერსონალიზაცია (თითოეული ბიზნესი თავს უნიკალურად თვლის), მაგრამ აღწერილი ამოცანა საკმაოდ ტიპიური და სტანდარტულია კომპანიების საკმაოდ ფართო სპექტრისთვის. რა თქმა უნდა, არ არსებობს ერთი გამოსავალი ყველასთვის, მაგრამ თითოეული ინდივიდუალურად მისი პოვნა შესაძლებელია.
თავად პროცესი კომპანიის დონეზე გამოიყურება მსგავსი: მონაცემები კონსოლიდირებულია, გარდაიქმნება (აგრეგირებული) გარკვეული გზით და იტვირთება სისტემაში ანალიზისთვის.
(დაჭერით) 
ჩვენ განვაზოგადებთ პრობლემას: ეს ყველაფერი ერთი ჯაჭვის რგოლია
(დაჭერით)
რა განსხვავებაა ანალიტიკას, მონაცემთა მოპოვებასა და ბიზნეს ინტელექტს (BI) შორის? პირველი მოიცავს უკვე სუფთა მონაცემების ანალიზის მეთოდებს, ხოლო პრაქტიკაში მონაცემების გაწმენდა და ანალიზისთვის მოსახერხებელ ფორმატში გადაქცევა მნიშვნელოვანი და განუყოფელი პროცესია. ასევე, გარდა მონაცემთა ტრანსფორმაციასა და კონსოლიდაციასთან მუშაობისა, BI-ს მთავარი ამოცანაა ბიზნესისთვის გადაწყვეტილების მიღება.
ბიზნესს უყვარს სპეციფიკა. თუ არის გაყიდვები, მაშინ მენეჯმენტმა ზუსტად უნდა იცოდეს, რა პროდუქცია გაიყიდა დღეს, რამდენი გასულ თვეში, შარშანდელთან შედარებით რამდენია. როგორია ბრუნვა, რამდენი იყო მოგება, როგორია ხარჯების დინამიკა? ასეთი კითხვები, მორგებული ინდუსტრიის სპეციფიკისთვის, ჩნდება ნებისმიერ კომპანიაში.
ყველა საჭირო ინფორმაცია არის კორპორატიულ სისტემებში და ის ხელმისაწვდომია მენეჯერებისთვის. მცირე კომპანიაში შეგიძლიათ შეინახოთ ცხრილები Excel-ში, უფრო დიდში შეგიძლიათ ატვირთოთ მონაცემები მრავალი სისტემიდან, რომლებიც დაგეხმარებათ წარმოების, მარაგების, საწყობის, მომხმარებელთან ურთიერთობის და სხვა სფეროების მართვაში.
მაგრამ რატომ სჭირდება ბიზნესს ეს ინფორმაცია? იხილეთ ანგარიშები და მიეცით ბრძანება ყველაფრის ოპტიმიზაცია, ხარჯების შემცირება და მოგების გაზრდა? სინამდვილეში, რაღაც ასეა, მხოლოდ მენეჯერული გადაწყვეტილებების შინაარსი დამოკიდებულია მთლიანად არსებული ინფორმაციის ანალიზის სიღრმეზე. და, სამწუხაროდ, „ბრტყელი“ მონაცემების ანალიზი, როდესაც რიცხვები განიხილება მხოლოდ ერთ განყოფილებაში, რადგან სხვა არ არის ან დიდი დრო სჭირდება გამოთვლას, არ იძლევა კომპანიის მოქნილ მართვას.
თუ უმაღლესი მენეჯმენტი შეშფოთებულია გლობალური საკითხებით, მაშინ ხაზის მენეჯერები უფრო მეტად შეშფოთებულნი არიან თავიანთ კონკრეტულ სფეროში არსებულ ვითარებაზე. როგორ შეიცვლება სხვადასხვა რეგიონში A და B კონტრაგენტებისთვის გაგზავნილი თითოეული მანქანიდან მოგება, თუ საწვავის ფასი 5%-ით გაიზრდება? რა პროდუქტები უნდა შეიძინოს კაფეების ქსელმა მენიუს, ფასების დინამიკის, ხარჯების, ასევე შენახვის პირობების გათვალისწინებით? აუცილებელია თუ არა მომხმარებელთა მომსახურების საკონტაქტო ცენტრის გადატანა მოსკოვიდან რეგიონში - და რომელზე, ადგილობრივი გაქირავების ტარიფების, საკომუნიკაციო არხების ღირებულების, კვალიფიციური სპეციალისტის ხელმისაწვდომობის გათვალისწინებით. სამუშაო ძალადა საშუალო ზომის ხელფასები? რომელი პროდუქტი უნდა იყოს გამოტანილი სუპერმარკეტში სალაროსთან?
სხვადასხვა დეპარტამენტის მფლობელობაში არსებული განსხვავებული აპლიკაციებიდან მონაცემების შეგროვებით, BI სისტემა იძლევა სწორ პასუხს ერთიანი ფორმატი. ფაქტობრივად, ის იძლევა ვიზუალურ ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ რა ხდება ბიზნესში არჩეული მიმართულებით და რა მოხდება ანალიტიკოსის მიერ მითითებულ პირობებში. უფრო მეტიც, სისტემა დაგეხმარებათ სწორი კითხვების დასმაში.
BI-ს მნიშვნელობა დასტურდება იმით, რომ ამ სისტემებში ჩართული არიან მსოფლიოს წამყვანი IT მოვაჭრეები, მათ შორის IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS, QlikTech და სხვა. სინამდვილეში, კომპანიების ყველა ანალიტიკური ანგარიშგება აგებულია მრავალგანზომილებიან მონაცემებზე, რომლებზეც BI მუშაობს.
რა კონკრეტულ ამოცანებს წყვეტს BI სისტემები? მათი დახმარებით ტოპ მენეჯერი ხედავს ბიზნესის მომგებიან და წამგებიან ხაზებს, შემოსავლებისა და ხარჯების დინამიკას. გარკვეული მონაკვეთების შესახებ საჭირო მონაცემების მიღებით, მას შეუძლია გონივრულად იწინასწარმეტყველოს სიტუაციის განვითარება მიმართულებებში და მიიღოს გადაწყვეტილებები.
გაყიდვების განყოფილებას აქვს გეგმების განხორციელების დაგეგმვისა და შეფასების ინსტრუმენტი. ანგარიშები აჩვენებს თითოეული მენეჯერის ეფექტურობას და გაყიდვების დინამიკას თითოეულ კლიენტზე. ანალიზი ასევე საშუალებას გაძლევთ განსაზღვროთ გაყიდვების დამოკიდებულება მთელ რიგ დაკავშირებულ ფაქტორებზე: სეზონი, კონკურენტების ყოფნა კონკრეტულ ტერიტორიაზე და ა.შ.
ამ კითხვებზე პასუხები, როგორც წესი, საჭიროა სწრაფად და IT სერვისის მონაწილეობის გარეშე. ასეთი პრობლემების გადასაჭრელად არსებობს BI (Business Intelligence) სისტემები. ეს არის აპლიკაციების კლასი, რომელიც აქტიურად ვითარდება დიდი ხნის განმავლობაში და საშუალებას გაძლევთ აიღოთ ბიზნესისთვის მნიშვნელოვანი ყველა პარამეტრი და შექმნათ ანალიტიკური ანგარიშები მათზე დამოუკიდებლად, მყისიერად და ნებისმიერ კონტექსტში.
ფინანსისტებს შეუძლიათ გამოიყენონ BI სისტემა ბიუჯეტის დასაგეგმად, კონსოლიდირებული ფინანსური ანგარიშგების მისაღებად, სისტემის გამოყენებით ფულადი სახსრების ნაკადების გასაანალიზებლად და მსესხებლების მიერ სესხების დაფარვის გასაკონტროლებლად.
ლიდერები საწარმოო ერთეულებიდა ლოჯისტიკოსები იყენებენ ბიზნეს ინტელექტს განვითარებისთვის წარმოების გეგმა, მიწოდების მართვა, საწყობის მარაგები, ურთიერთობა მომწოდებლებთან, მოძრაობის მარშრუტების ანალიზისთვის სატრანსპორტო საშუალებადა ა.შ.
როგორც კი ბიზნესი მიაღწევს მასშტაბებს, სადაც Excel-ის ცხრილები აღარ არის ანალიტიკური, რადგან ისინი არ ეხმარებიან ნავიგაციას მრავალგანზომილებიან სამყაროში, მათ აინტერესებთ, რომელი ანალიტიკური სისტემა გამოიყენონ. თუმცა, როგორც თავიდანვე აღვნიშნეთ, ბიზნესს სპეციფიკა უყვარს. და კითხვა რეალურად ასე ჟღერს: "როგორ შეიცვლება ჩემი მოგება, თუ შეიცვლება საქმიანობის ერთი ან მეტი პირობა და ვინ დამეხმარება გადაწყვიტო, რა უნდა გავაკეთო მის გაზრდისთვის?" პასუხისთვის უნდა დაუკავშირდეთ BI-ს.
რუსეთში კომპანიები ეკონომიკის სხვადასხვა სექტორიდან მიმართავენ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც დაფუძნებულია BI სისტემებზე. ანალიტიკური გამოცემის TAdviser-ის მთავარი რედაქტორის ალექსანდრე ლევაშოვის თქმით, BI სისტემები ყველაზე მოთხოვნადია ფინანსური სექტორის, ვაჭრობის და საჯარო სექტორის მომხმარებლებში. ასევე, ეს გადაწყვეტილებები მოთხოვნადია ფარმაცევტული ინდუსტრიის, კვების მრეწველობის წარმომადგენლებში, გამოიყენება ენერგეტიკისა და სატელეკომუნიკაციო სეგმენტებში.
დიმიტრი გლუშკოვი, Softline-ის ანალიტიკური განყოფილების კონსულტანტი, ასევე ყურადღებას ამახვილებს ინდუსტრიის სპეციფიკურ მოთხოვნაზე BI-ზე: ”ახლა BI პროექტების უდიდესი რაოდენობა ხორციელდება სამ ინდუსტრიაში: ფინანსურ სეგმენტში, საცალო და საჯარო სექტორში. ამავდროულად, თითოეულ სეგმენტში ბიზნეს ინტელექტი შესაძლებელს ხდის კონკრეტული პრობლემების გადაჭრას.
მაგალითად, BI სისტემები ბანკებსა და სადაზღვევო კომპანიებს საშუალებას აძლევს ავტომატიზირონ ანგარიშების შეგროვებისა და გენერირების პროცესები, ტოპ მენეჯერებს მიაწოდონ განახლებული ინფორმაცია ორგანიზაციების მუშაობის ძირითადი ინდიკატორების შესახებ. ეს შესაძლებელს ხდის სწრაფად მიიღოთ საჭირო გადაწყვეტილებები ფინანსური მაჩვენებლების მაქსიმალურად გაზრდის მიზნით.
სეგმენტი საცალოანალიტიკური ინსტრუმენტები ასევე იძლევა გამოყენების მრავალ შესაძლებლობას. ეს არის გაყიდვების ანალიზი, მსგავსი ანგარიშები, მონაცემთა ვიზუალიზაცია სხვადასხვა გეოგრაფიულ რუქებზე, სასურსათო კალათის ანალიზი.
რაც შეეხება საჯარო სექტორს, აქ დამახასიათებელია მოთხოვნა პროგნოზირების მექანიზმების დანერგვის, ბიუჯეტირების პროცესების ავტომატიზაციისა და სხვადასხვა ინდიკატორების მონიტორინგის ინსტრუმენტების მშენებლობაზე“.
განსხვავებულია თუ არა რუსული ბაზარი BI დასავლეთიდან? ალექსანდრე ლევაშოვის თქმით, არ არსებობს მნიშვნელოვანი განსხვავებები BI გადაწყვეტილებების შეღწევადობის ან მოხმარების თვალსაზრისით. მნიშვნელოვანი მახასიათებელია ის, რომ ჩვენმა ქვეყანამ შეიმუშავა საკუთარი გამოცდილება განვითარების საკითხებში პროგრამული უზრუნველყოფაბიზნეს ანალიტიკისთვის (საუბარია კომპანია Prognoz-ზე). ცოტა ქვეყანას შეუძლია დაიკვეხნოს ამით.
მარკეტოლოგები იძენენ ინსტრუმენტს ბაზრის სპეციფიკური, რიცხვით ანალიზისთვის, მთლიანობაში და სექტორების მიხედვით, სწავლობენ კონკურენტებს, მომხმარებელთა ქცევას, პროგნოზირებენ მიწოდებას და მოთხოვნას, ადგენენ ყველაზე მეტს. ეფექტური ინსტრუმენტებიგაყიდვები და მარკეტინგული კამპანიების ეფექტურობის ანალიზი.
