Почему привычные нам BI-системы меняются? Куда движется их развитие, какие технологии сейчас внедряются, как можно улучшить аналитику для бизнеса? В этой статье мы коснемся этих вопросов и постараемся ответить, чего следует ожидать в ближайшем будущем от систем бизнес-аналитики.
Заметка от партнера IT-центра МАИ и организатора магистерской программы “VR/AR & AI” — компании PHYGITALISM.
Кратко о BI-системах и их преимуществах
BI-системы используются в большинстве сфер, поэтому этот термин широко известен в бизнес-сообществе. На пользовательском уровне BI-системы – это программное обеспечение, которое помогает работать с данными, анализировать и обрабатывать большие объемы информации. Принцип их работы построен на загрузке всех имеющихся данных в единое хранилище, где информация обрабатывается, а затем появляется в виде готовых интерактивных отчетов и презентаций.
BI-системы собирают всю информацию в одном месте для удобной аналитики и помогают выявлять закономерности и тренды. Загружая в BI-систему данные о рынке мы получаем более полное представление о ситуации, а, значит, и лучшую аналитику.
Внедрение такого ПО, кстати, совсем не требует усилий, так как оно дополняет существующие инструменты. Аналитика становится простой и быстрой, так как для получения анализа BI-система сама собирает все данные о нужных показателях из множества источников и предоставляет информацию для анализа. Сокращение времени и сил за счет одного приложения, которое еще при этом повышает эффективность работы – подтверждение актуальности этого инструмента.
Плюсы BI-систем для бизнеса уже давно известны, все больше компаний внедряют подобные инструменты не только для финансовой аналитики, но и маркетингового и рыночного анализа.
Расширяются границы их применения для стратегического и тактического планирования.
Внедрение BI-систем становится все более нужным и прибыльным для компаний.
Рынок BI-систем развивается в сторону кроссплатформенности и внедрения новых подходов к аналитике. Именно поэтому важно понимать, какие тренды сейчас есть.
Тренды в развитии BI-систем: эволюция до ABI
Изначально аналитические отчеты разрабатывались сторонними организациями и IT-специалистами. На все интересующие вопросы топ-менеджеров сотрудники отвечали с помощью подготовленных статистических отчетов, подготовка которых занимала много времени и сил. Сам цикл получения аналитики был слишком растянут, что приводило к долгому принятию решений.
Современная бизнес-аналитика устроена по-другому: она интерактивна и доступна. Доступ к данным можно предоставить любому, пользователь может сам найти ответы на вопросы, кликая на интерактивные визуализации: графики, карты, таблицы или диаграммы.
За все время настолько изменилось представление о BI-системах, что большинство специалистов называют используемые self-service BI-системы (такие как Tableau, Power BI или Qlik Sense) просто BI-системой, хотя различия тут есть – в традиционных системах в аналитику были вовлечены IT-специалисты, а в self-service пользователи сами выполняют всю работу, без обращения к IT.
Появление ABI-систем
Эволюция BI-систем не стоит на месте, появляются новые подходы к аналитике, а данных становится все больше – именно поэтому возникла новая концепция Augmented Business Intelligence, которую выделили Gartner.
Augmented Business Intelligence – это модель партнерства людей и искусственного интеллекта, которая ориентирована на совместное взаимодействие машины и человека для улучшения аналитики, принятия решений, подготовки данных и получения инсайтов.
ABI – это новая ступень развития BI-платформ, так как в ней есть сразу несколько преимуществ. В ней объединяется не только привычная аналитика и таблицы, но и также новые технологии: от дополненной и виртуальной реальности до решений с компьютерной графикой и 3D.
Становится очевидным, что BI-системы эволюционируют, они меняются вместе с обществом, наукой и человеком, и есть ряд трендов, которые свидетельствуют о движении в сторону простой, понятной, удобной и быстрой аналитики.
Тремя основными тенденциями бизнес-аналитики на 2020 год являются управление качеством данных (MD/DQ), DataViz и внедрение self-service BI-систем, и особое место занимает внедрение data-driven подхода в культуру компаний. Мы стараемся внедрять все эти подходы в решения с нашими заказчиками, и хотели бы побольше рассказать о самых интересных, на наш взгляд.
Развитие предиктивной аналитики
Цель любой BI-системы – систематизация и агрегация знаний, упрощение аналитического процесса для людей. С развитием технологий искусственного интеллекта аналитические системы смогут не только помочь выявить проблемы, но и дать рекомендации по их решению, а также сделать прогноз развития ситуации в будущем.
В этом контексте также говорят о концепции DIKW: Data-Information-Knowledge-Wisdom.
Основная ее суть заключается в том, что с помощью новых технологий сформированная из разрозненных данных информация становится знанием только в том случае, когда мы анализируем всю ситуацию и условия. Достичь “мудрости” можно лишь тогда, когда мы знаем, какие есть проблемы, как их решить и зачем их решать – что позволяет выйти за границы конкретного явления и использовать выявленные решения для других целей.
BI-системы в этом случае выступают инструментом достижения “верхушки” пирамиды – благодаря визуализации мы можем быстро проанализировать любые данные и информацию для получения знаний. Чтобы получить “мудрость” мы должны видеть всю ситуацию в пространстве, и здесь может помочь визуализация данных (Data Visualization) и 3D-технологии.
Визуализация данных (Data Visualization, DataViz)
Наше потребление информации становится больше визуальным – во всем информационном шуме мы неосознанно обращаем больше внимания на изображения и видео, иногда пролистываем большие тексты.
Именно поэтому и существует визуализация данных (Data Visualization) – ряд инструментов наподобие графиков, таблиц, диаграмм и схем, которые представляют информацию наглядно.
Донести информацию с помощью инфографики намного проще и быстрее, чем с помощью текста, но мы хотели бы отметить, что и здесь есть простор для развития, а именно – уход в 3D.
Мы все привыкли к 2D-инфографикам, и, да, они прекрасно справляются со своей задачей, но информацию можно донести и более эффективными способами. Во многих случаях 3D-визуализации позволяют передать больше информации об объекте.
Мы считаем, что 3D визуализация данных – это не просто тренд, а необходимость для некоторых сфер (AEC, например). Для девелопера на рынке российской недвижимости мы разработали BI-систему аналитики с 3D визуализацией данных, которая намного более эффективна благодаря интерактивности и наглядной демонстрации данных на карте.
3D в BI-системах может использоваться и для визуализации объектов – например, BIM-модели зданий помогают быстро получать нужную аналитику и информацию о строительном объекте.
Мы идем к тому, что BI-системы могут интегрировать в себе намного больше инструментов для аналитики и совместной работы, и становятся единым приложением со всеми данными о компании, от документации до последних показателей эффективности и статистики продаж.
Data Storytelling
Одним из главных трендов, который был выделен исследованием Dresner – это data storytelling. Чтобы человек лучше запомнил и воспринял суть информации и сообщения, он должен пережить опыт. Наблюдая за развитием ситуации в реальном времени, мы невольно попадаем в раскрытие какой-либо истории.
Похожая ситуация наблюдается и с данными – если мы хотим донести важные сведения, мы должны сконцентрировать все внимание пользователя на них. Именно поэтому в интерактивных презентациях и BI системах мы все чаще встречаемся с визуальными анимированными эффектами, которые фокусируют взгляд на нужной информации.
С помощью сторителлинга можно подавать большие объемы информации просто и доступно. Если в обычной презентации специалист, взглянув на большой объем данных, не сразу сможет разобраться во показанных вводных, то при использовании сторителлинга мы сразу и наглядно демонстрируем, откуда берутся данные, какие выводы можно сделать из разных массивов.
Кроме того, аналитика, как правило, требует погружения в определенную ситуацию, а с помощью таких инструментов как сторителлинг мы ускоряем этот процесс, а, значит, и процесс принятия решений.
Возможность сторителлинга в BI-системах больше всего ценится среди отделов маркетинга и продаж, а также эта функция важна для презентации отчетности финансовым аналитикам, совету директоров или топ-менеджменту.
Наш BI-инструмент ориентирован на использование руководителем компании для бизнес-аналитики, маркетингового и конкурентного анализа, на презентацию финансовой отчетности топ-менеджменту или совету директоров, и в нем мы объединили тренды и технологии.
За какими технологиями нужно следить, чтобы быть в курсе развития BI-систем?
Искусственный интеллект и машинное обучение для создания системы предиктивной аналитики, расшифровки данных и выявления тенденций
3D-технологии для внедрения новых инструментов Data Visualization, показа большего числа данных, в том числе с привязкой к географии
XR для совместной работы и визуализации аналитики в интерактивном иммерсивном формате.
Заключение
Системы бизнес-аналитики совершенствуются, и внедрение передовых платформ помогает достичь высоких результатов. Уже сейчас проводятся исследования, которые показывают эффективность грамотно выстроенной системы аналитики:
Проследив эволюцию BI-систем, тренды и прогнозы развития, которые делают крупные исследовательские компании, выделим целый ряд трендов:
MD/MQ Data management
Внедрение data-driven культуры в работу
Внедрение self-service BI систем
Data Visualization
Data Storytelling
Развитие ABI систем
Аналитика в real time
Data warehouse modernization
Data governance
Предиктивная аналитика
Внедрение моделей машинного обучения
Cloud BI
Самостоятельная работа с данными
BI-системы для мобильных устройств
Добавление и совершенствование уведомлений в BI-системах
Можно сделать вывод, что общая тенденция в развитии BI-систем – это уход в сторону упрощения аналитики и предоставления быстрого и полного взгляда на проблему для любого заинтересованного человека (включая тех, кто может не разбираться в аналитике).
Бизнес-аналитика становится проще и доступнее, и развитие технологий только способствует этому.
Источники
https://www.unisender.com/ru/support/about/glossary/business-intelligence/
https://vc.ru/services/169784-zachem-nuzhny-bi-sistemy-kogda-est-excel
https://www.unisender.com/ru/support/about/glossary/business-intelligence/
https://www.tableau.com/learn/articles/business-intelligence
https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/self-service-business-intelligence-BI
https://www.bipconsulting.com/wp-content/uploads/2021/02/Augmented-Business-Intelligence-1.pdf