Комментарии 12
МСБ тоже нужна аналитика, только её им обычно дают готовую, по сайтам её легко добыть, по маркетплэйсам. Даже Хабр по статьям даёт какую-никакую аналитику.
Крупному бизнесу доступна не только кастомная аналитика и BI, а ещё и всякий data science.
Проблема "стандартной" аналитики, в том числе BI, что она как бухучет, "посмертная". Предиктивная же даже не всякому крупному бизнесу доступна, как и прескриптивная.
Жалко нет аналога PMBoK для аналитики. Есть хорошие книги, Дэвенпорт, Андерсон... но это книги. DMBOK/BABOK/SWEBOK все не о том.
Более того, это довольно горячая тема в банкинге - давать своим МСБ клиентам не только простыню транзакций по расчётному, но и аналитику. Да, это шаблонная история, но шаблоны всё ж варьируются для разных типов бизнеса, поэтому даже наперёд можно что-то, да высмотреть.
Если есть возможность кастомной BI аналитики и данные нормально собираются и хранятся, то можно начать собирать опережающие метрики. Грубо говоря не реализацию по сделке, а заходы на сайт. В таком случае, даже без предиктивной аналитики можно своевременно получать данные для принятия решения.
Так как только профессионалы могут сделать качественно, дёшево и быстро
Могут, но не будут, тк им детей кормить надо.
Если принимать во внимание полную стоимость владения системы, то чем круче спец, тем дешевле будет система. Заложив масштабируемую архитектуру, которая оптимально будет сочетать в себе гибкость и масштабируемость с достаточностью используемых технологий. Да, за свою работу он возьмет дорого, но в общем система будет стоит дешевле.
А можно какую-то статистику в разрезе "сколько бизнесов попросту закрылось не перенеся миграции из экселя в модные системы управления"?
Я таких с десяток знаю. Еще знаю с десяток тех, кому обещали за год миграцию, ушло три и на миллионы долларов больше. Многие еще в процессе и совершенно неясно переживут ли они эти новшества...
Конечно, кое кто мигрировал удачно, но по тем кого знаю это скорее исключение.
Из собственной практики: предположим, что есть BI, ERP, Tableau и т.п... есть некий "совершенный" инструмент для хранения данных и составления отчётов, которые покажут как "было"... основная же загвоздка в поиске ответа на вопрос: "Дальше-то что делать с этим "добром"?
Прогнозирование /планирование /бюджетирование... вот, грубо говоря, "три кита". И в части "Прогнозирования", у вышеописанных инструментов, отсутствуют необходимые библиотеки для реализации алгоритмов для подготовки прогностических моделей... правда в Excel они есть:-)
И встаёт вполне резонный вопрос: "Что лучше? 🤔 В случае если, профессионально складировать данные и агрегировать отчёты, то - да, BI и иже с ним системы, подходят... если использовать их для, хотя бы "Прогнозирования", то - наврядли... простенькие модели построит, а если что-нибудь посложнее (где используются "комплексные числа"; тригонометрия...) - не получится, и всё равно "уйдёте" в Excel🤷♂️
Тут точно не соглашусь. Когда заходит речь про прогнозирование, предиктивную аналитику и остальные модели, эксель подходит разве что только для первых poc. Да и то с натяжкой, jupyter + python зарешает это сильно лучше.
А при переходе на продовое решение, эксель вообще не рядом. Там уже начинаются даталейки, спарки и остальные ETL пайплайны.
Если говорить про менее требовательное финансовое прогнозирование, то тут есть две части:
Ad hoc запросы финдира и генерального, которые можно делать и в экселе (но лучше в том же jupyter, ибо функциональнее и красивее)
Регулярный отчет с пересчетами на основе актуальных данных и сценарным планированием. То тут лучше все же делать через хранилище, используя тот же эксель как форму ввода. Если нет полноценных систем финансового планирования.
Эксель это гениальное изобретение, это совершенно бесспорно. Но, как и написано в статье, наступает момент для бизнеса, когда его гибкость приносит больше вреда, чем пользы.
Когда Excel превращается из помощника во вредителя