ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПОРТАЛ ВОЛГОГРАДСКОЙ ОБЛАСТИ

Что такое BI-система?

Современный бизнес уже немыслим без инструментов для поддержки принятия управленческих решений — бизнес-аналитики (Business Intelligence или BI-систем).

BI-решение полезно компаниям из большинства сфер. Например, производство, финансы, розничная и оптовая торговля, страхование, телекоммуникации, — где есть необходимость понимания того, что происходит в бизнесе. Раньше BI внедряли только крупные предприятия, которые сегодня уже сложно представить себе без использования этих решений. Однако сейчас все чаще средний и даже малый бизнес начинает использовать аналитические решения. Во многом этому способствует появление более простых систем и даже встраивания BI-инструментов в учетные системы.

BI-системы будут полезны бизнесу в любой сфере, поскольку позволяют оперативно собирать актуальную коммерческую информацию для принятия стратегических и тактических решений.

 

Система бизнес-анализа класса business-intelligence это:

• Приложение, включающee дашборды, графики, таблицы и отчеты, специально настроенное для удобного операционного и стратегичесеого анализа;
• Незаменимый инструмент для принятия высокоэффективных решений;
• Надежное средство повысить эффективность управления, сократить затраты и увеличить выручку;
• Доступ к полной и детальной информации о бизнесе в любом месте за один клик.

Система бизнес-анализа регулярно собирает данные из всех имеющихся в организации источников и в сжатом виде представляет уполномоченному сотруднику наиболее важную информацию, соотнесенную с целевыми показателями. Одновременно система позволяет при необходимости выводить данные более низкого уровня – вплоть до первичных документов.

Для чего нужна Система бизнес-анализа?

Чтобы в режиме реального времени отслеживать положение дел в компании и в случае необходимости оперативно реагировать на отклонения от нормы или плана.

Систему бизнес-анализа можно сравнить с оборудованием для диагностики автомобиля: машина ездит и все, казалось бы, хорошо, но тестирование всех систем покажет даже потенциальные проблемы.

Кому нужно?

Получение полезной информации из исходных необработанных данных необходимо как крупным предприятиям и корпорациям, так и SMB-компаниям. Так как системы бизнес-анализа абсолютно универсальны, они могут применяться в различных отраслях для решения широчайшего круга задач.

Откуда в систему поступают данные?

Система бизнес-анализа не является частью какого-либо решения и не заменяет другие, уже установленные системы, но может получать данные из любых источников – от ERP, CRM и WMS-системы разных вендоров до таблиц Excel и самописных решений.

Как это работает?

Система бизнес-анализа подключается к каждой из существующих в компании ИТ-систем и загружает в себя всю необходимую информацию. Полная загрузка происходит только один раз, а потом происходят только подгрузка изменений, что обеспечивает мгновенный вывод результата анализа.

Кто может работать в системе бизнес-анализа?

Получать аналитические данные с помощью системы бизнес-анализа могут как собственник и руководители, ответственные за принятие наиболее важных решений, так и менеджеры и аналитики.

Сложно ли пользоваться системой бизнес-анализа?

Интерфейс системы дружелюбен и интуитивно понятен, специальные ИТ-знания не требуются.

Сложно ли внедрять?

Внедрение системы бизнес-анализа не предполагает каких-либо изменений в рабочих процессах или в ИТ-инфраструктуре. Внедрение готовых отраслевых решений проходит в кратчайшие сроки практически без отрыва сотрудников от работы.

Как это работает?

Глобально архитектура состоит из нескольких блоков: ETL выгружает данные из систем, например, CRM, ERP, логистической или производственной системы. Загружает полученную информацию в хранилище данных (DWH) в консолидированном и нормализованном виде. BI-инструмент формирует отчеты, информационные панели и позволяет проводить  бизнес-анализ с целью поддержки принятия решений в организации на основании данных в DWH.

Какие выгоды дает использование бизнес-аналитики?

Ряд преимуществ от использования системы бизнес-анализа довольно просто посчитать, так как результат проявляется быстро и может быть рассчитан в денежном эквиваленте.

По данныи исследования BARC системы бизнес аналитики Qlik Sense и QlikView имеют следующие показатели:

34%

повышение производительности труда

96%

рост удовлетворенности клиентов

186%

возврат инвестиций

16%

рост выручки

23%

увеличение денежного потока

20%

снижение эксплуатационных расходов/операционных затрат.

На что обратить внимание при выборе BI-системы

Прежде всего на его технические особенности: какой объем данных готова содержать система, каким образом и из каких источников BI-система будет получать информацию, какие у решения есть возможности для визуализации и ее выгрузки, как реализована защита данных. Во-первых, на этапе выбора решения вы должны проконтролировать подготовку базы данных, из которой BI-система будет черпать данные – без нее BI-решение станет дорогой и бесполезной игрушкой.

Во-вторых, на этапе старта использования системы необходимо четко выстроить бизнес-процессы в каждом отделе по подготовке отчетов, и в штате должен быть специалист, который поможет остальным коллегам освоить функционал BI-решения и принимать от них внутренние заказы на доработку или настройку функционала под новые метрики и отчеты. В-третьих, решение нуждается в постоянной техподдержке и, следовательно, требует внимания со стороны IT.

 

При выборе системы нужно, в первую очередь, исходить из целей и задач аналитики. Далее – необходимо понять, как и какого характера закономерности вы хотите обнаружить. Очень значимым фактором при выборе BI-системы является объем данных и то, как эти данные хранятся. От этого зависят скорость и методы работ. Если компания обладает огромным количеством больших данных, то, для того, чтобы не потеряться в ворохе информации, необходимо позаботиться о правильной организации хранилища. В этом случае выбор скорее всего падет на какую-то серьезную BI-систему.

 

 

Учитывая, что проект по внедрению аналитики  это всегда стратегические инвестиции, от которых также  зависит дальнейшее развитие компании, то к выбору платформы стоит отнестись внимательно.

Пара советов от нас, на что стоит обратить внимание при выборе платформы для BI:

 

1. Соответствие функциональным требованиям

В первую очередь, конечно же, стоит определиться с тем, способна ли данная платформа удовлетворить те требования, которые ваша компания предъявляет к аналитической системе. Способна ли она справиться с вашими объемами данных? Умеет ли она рисовать те прекрасные дашборды и индикаторы, о которых мечтает ваше руководство? Позволит ли она вашим аналитикам самостоятельно строить самые невообразимые отчеты и запросы? Можно ли организовать доступ с мобильных устройств? У всех платформ есть свои достоинства и недостатки, и возможно, что ни одна и них не удовлетворит все ваши пожелания, но она должна соответствовать ключевым и наиболее приоритетным требованиям.

 

2. Интегрированность

Большим плюсом при выборе платформы является наличие «родных», интегрированных компонентов, необходимых  для создания BI-системы, таких, например, как:

• Инструменты разработки
• Инструменты ETL
• Хранилище данных
• Мета-данные
• Инструменты администрирования и управления доступом
• Средства визуализации и др.
• Чем «укомплектованней» платформа, тем более цельным и надежным будет решение.

3. Наличие квалифицированных специалистов

Эффективность и отдача от использования аналитической системы в компании зависит не только от успешного внедрения, но и от дальнейшего сопровождения и развития, поддержания ее в актуальном состоянии по отношению к требованиям бизнеса и инфраструктуре компании. Достаточное количество квалифицированных специалистов на рынке позволит вам занять наиболее выгодную позицию при выборе поставщика услуг и не попасть в ситуацию, когда вы зависите от единственного партнера.

И уж тем более, уход двух-трех внутренних сотрудников, являвшихся единственными носителями сакральных знаний о том, как работает ваша система, не станет для вас концом света.

 

4. Наличие отраслевых решений

Наличие готовых партнерских и отраслевых решений в значительной степени позволяет сократить сроки внедрения и затраты на разработку. Как показывает практика,  90% основного необходимого функционала аналитической системы обуславливается той отраслью, в которой работает компания, поэтому, чтобы не тратить время на изобретение велосипеда, можно остановить свой выбор на готовом решении и  развивать его в соответствии с приоритетами компании.

 

5. Совокупная стоимость владения

Пожалуй, этот пункт не требует больших комментариев. Так  или иначе, любой выбор осуществляется в условиях ограниченных ресурсов, и деньги далеко не самый последний.

Оценивая стоимость владения стоит принять во внимание не только  стоимость внедрения (работы, программное обеспечение, серверное обеспечение), но и затраты на дальнейшее развитие, масштабирование, обучение персонала.

Что такое система бизнес-анализа?

Система бизнес-анализа класса Business Intelligence это

Терминология бизнес-аналитики (Business Intelligence)

Для описания алгоритмов и данных в Qlik Sense, Tableau, QlikView и Microsoft Power BI используется терминология BI

 

Активное хранилище данных (Active data warehousing).  Гибридная платформа хранения данных, поддерживаемая компанией Teradata (отделение NCR), которая поддерживает и аналитические, и оперативные запросы.

Витрина данных (Data mart). Хранилище данных, ориентированное на отдельную тематическую область и на определенную однородную группу пользователей.

Выборка, трансформация и загрузка данных (Extraction, transformation and loading, ETL). Инструменты, которые позволяют извлекать данные из систем-источников, преобразовывать их и загружать в хранилища данных или витрины данных.

Данные (Data). Продукт систем-источников и приложений (данные транзакций или текстовые данные).

Добыча данных (Data mining). Добыча данных, называемая также извлечением знаний из баз данных (KDD), позволяет статистикам и квалифицированным бизнес-аналитикам создавать модели, способные автоматически выявлять и отслеживать закономерности и тенденции и генерировать статистические модели и правила.

Запаздывающий индикатор (Lagging indicator). Ключевой показатель эффективности, позволяющий оценивать результаты прошлой деятельности, как это имеет место для большинства финансовых показателей.

Измерение (Measurement). Результат измерения параметра объекта или вида деятельности.

Интеграция корпоративных приложений (Enterprise application integration, EAI).  Промежуточное ПО, интегрирующее приложения путем передачи информации о событиях из одного приложения в другое в режиме почти реального времени.

Интеграция корпоративных данных (Enterprise information integration, EII). Инструменты, позволяющие опрашивать множество распределенных источников данных и мгновенно обобщать результаты для представления их конечным пользователям.

Ключевой показатель эффективности (Key Performance Indicator, KPI).Параметр, позволяющий определить, насколько хорошо данная организация или индивидуум выполняет текущие, тактические или стратегические операции или задания, критически важные для текущего или будущего успеха данной организации.

Корпоративный портал (Corporate portal). Персонализуемый веб-интерфейс для представления бизнес-контента, необходимого конкретным сотрудникам для выполнения порученных им заданий (с любезного разрешения Колин Уайт).

Модель данных (Data model). Логическое представление функционирования данного бизнеса и его конкретной физической реализации в рамках системы управления базой данных.

Операционный склад данных (Operational data store, ODS). Хранилище данных сравнительно небольшого объема, предназначенное для выдачи быстрых ответов на короткие операционные запросы (например, на запрос телефонного оператора-продавца относительно профиля только что позвонившего ему клиента).

Операционная панель индикаторов (Operational dashboard). Система управления эффективностью , которая представляет информацию об операционных процессах, причем мониторингу в рамках панели индикаторов уделяется большее внимание, нежели возможностям анализа или менеджмента.

Опережающий (прогнозный) индикатор (Leading indicator). Ключевой показатель эффективности, позволяющий оценивать деятельность, которая в значительной мере определяет будущие результаты деятельности компании.

Панель индикаторов (Performance dashboard). Многоуровневое приложение, базирующееся на инфраструктуре бизнес-анализа и интеграции данных и позволяющее пользователям осуществлять мониторинг и анализ эффективности работы и управлять ею с помощью интерфейсов панелей индикаторов или сбалансированных систем показателей . Иначе называется системой управления эффективностью (performance management system).

Панель индикаторов (Dashboard). Инструмент визуализации, используемый в операционно-ориентированных системах управления эффективностью и позволяющий измерять значения показателей по отношению к целевым и пороговым значениям на основании данных, представляемых в режиме нужного времени.

Показатель (Metric). Регулярно измеряемый параметр объекта или вида деятельности. Например, компания может использовать показатель, характеризующий выгодность клиента, и другой показатель, характеризующий лояльность клиентов.

Сбалансированная система показателей (Balanced Scorecard). Методология стратегической индикаторной панели , разработанная профессором Робертом С . Капланом и консультантом Дэвидом П. Нортоном и использующая сбалансированный набор показателей, охватывающий все аспекты деятельности организации. Сбалансированная система показателей позволяет сфокусировать внимание сотрудников на тех заданиях и направлениях деятельности, которые максимально способствуют достижению стратегических целей организации и обеспечивают ценность бизнеса в долгосрочной перспективе.

Система показателей (Scorecard). Механизм визуализации, используемый в стратегически ориентированных системах управления эффективностью, который позволяет отслеживать продвижение к стратегическим целям, соотнося реальные рабочие показатели с целевыми и пороговыми значениями.

Система управления эффективностью (Performance management system).Информационная система на основе инфраструктуры бизнес-анализа и интеграции данных, позволяющая пользователям осуществлять мониторинг и анализ эффективности работы и управлять ею с помощью интерфейсов индикаторных панелей или сбалансированных систем показателей. Иначе называется панелью индикаторов (Performance dashboard).

Стратегическая панель индикаторов (Strategic dashboard). Система управления эффективностью, фокусирующая внимание сотрудников на заданиях и направлениях деятельности, которые максимально способствуют достижению стратегических целей и обеспечивают ценность бизнеса в долгосрочном плане. При этом больше внимания в рамках панели индикаторов уделяется менеджменту, нежели возможностям анализа и мониторинга.

Стратегическая карта (Strategу map). Инструмент, обычно используемый в стратегических индикаторных панелях и сбалансированных системах показателей для определения связей между стратегическими целями и показателями, через которые они выражаются. Используются для разработки и корректировки организационной стратегии и проверки гипотез руководителей относительно причинно-следственных связей между целями и показателями.

Тактическая панель индикаторов (Tactical dashboard). Система управления эффективностью , которая позволяет менеджерам и аналитикам отслеживать продвижение различных программ и проектов по отдельным подразделениям компании и анализировать тенденции и возникающие проблемы. При этом больше внимания в рамках панели индикаторов уделяется анализу, нежели мониторингу и возможностям менеджмента.

Табличная витрина (Spreadmart). Электронная таблица или настольная база данных, созданная бизнес пользователем, которая функционирует как суррогатная (персональная или филиальная) витрина данных и содержит уникальные термины, определения и правила, которые несовместимы с другими терминами, определениями и правилами, используемыми в других системах в пределах данной организации.

Управление эффективностью бизнеса (Business performance management).Совокупность организационных процессов и приложений, имеющая целью оптимизировать реализацию бизнес-стратегии. Включает в себя, в частности, панели индикаторов , а также финансовую консолидацию и отчетность, прогнозирование, планирование и составление бюджетов.

Хранилище данных (Data warehouse). Хранилище очищенной интегрированной информации, полученной от многих систем, из которого информация поступает к конечным пользователям или в витрины данных.

Бизнес-информатика (БИ)

О подразделении

Кафедра участвует в реализации образовательных программ баклавриата: 

• Прикладная информатика (в экономике) (направление подготовки 09. 03.03 Прикладная информатика),
• Экономика предприятий и организаций (инфокоммуникаций) (направление подготовки 39.03.01 Экономика), 
• Реклама и связи с общественностью (в инфокоммуникациях) (направление подготовки 42.03.01 Реклама и связи с общественностью), 
• Бизнес-технологии в цифровой экономике (в инфокоммуникациях) (направление подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика), 

Программы специалитета:

•  Защита информации в радиосвязи и телерадиовещании (направление подготовки 10.05.02 Информационная безопасность телекоммуникационных систем)

Программы магистратуры:

•  Архитектура информационных систем (направление подготовки 09.04.01 Информатика и вычислительная техника).

 

История 

Кафедра была организована в 1969 г. Основную работу по становлению кафедры провели доктор технических наук, профессор А.И. Китов и кандидат технических наук, доцент Б. М. Романов. Профессор А.И. Китов был широко известным в СССР ученым в области кибернетики и программирования, применения ЭВМ и разработки АСУ. Б.М. Романов являлся крупным специалистом в области кибер­нетики, АСУ, применения ЭВМ, алгоритмизации и программирования.

С 1973г. обязанности заведующего кафедрой одновременно с руководством инженерно-экономического факультетом исполнял доцент Борис Михайлович Романов. В немногочисленный состав кафедры входили кандидат технических наук, доцент В.В. Валентинов и старший преподаватель Л.П. Тимофеева.

Для научно-методического обеспечения специальности «Организация механизированной обработки экономической информации» были разработаны новые курсы и учебно-методи­ческие материалы. Проф. А.И. Китов разработал курс «Теория автоматизированной обработки экономической информации», включающий в себя основы математической логики, теории алгоритмов, теорию графов, элементы математической лингвистики, теорию информационно-логических систем. Доц. Б.М.Романов поставил курс «Программирование на ЭЦВМ», который включал в себя основы машинного программирования, системного программирования, автоматизации программирования алгоритмических языков, математи­ческого обеспечения ЭВМ.

Доц. В.В. Валентинов разработал курс «Анализ и проектирование механизированной обра­ботки экономической информации», содержащий основы построения АСУ, методы математического моделирования сложных систем с помощью ЭВМ, методы выбора и оценки ЭВМ и др. технических средств, используемых для сбора и обработки экономической информа­ции в хозяйстве связи. Ст. преп. Л.П. Тимофеева вела курс «Организация механизирован­ной обработки экономической информации», раскрывающий вопросы технологии машин­ной обработки информации, типовые методы и алгоритмы решения экономических задач отрасли связи.

Кроме инженерно-экономического факультета кафедра обучала основам программирования студентов всех технических факультетов института, а также слушателей ФПКП МЭИС. Лабораторной базой для учебного процесса кафедры являлись созданный в МЭИС вычислительный центр, оснащенный универсальной ЭВМ «Минск-22», и лаборатория перфорационно-клавишных машин.

В период 1981-2000 тематика профилирующих дисциплин кафедры связана с экономической кибернетикой, разработкой и применением программного обеспечения систем обработки данных и АСУ, современных методов системотехники.

После смерти Б.М. Романова кафедру возглавил к.т.н., доц. Юрий Алексеевич Воронцов. На кафедре трудится многочисленный состав: проф. Самойленко С.Н., доценты Ванина М.Ф. (зам. зав. кафедрой), Ворожцов А.С., Гребенников Л.К., Еремичев В.И., Корсакова ТА, Красносельский Н.И., Лебедева Л.Н., Лопусов Б.А., Серовайская Л.И. (ученый секретарь Совета ИЭФ), старшие преподаватели Давыдова Е.В., Тимофеева Л.П., ассистенты Денюхина Е.М., Клевцова Н.В. (секретарь кафедры), Кожина Т.Е., Лашнева Е.В., Лозенко И.А., лаборанты Гущина Н.Е. и Челебян К.О.

На инженерно-экономическом и вечернем факультетах кафедра обеспечивает учебный процесс по специальностям «Организация механизированной обработки экономической информации» и «Экономика и организация связи». С 1988г. кафедра приступила к подготовке специалистов по специальностям «Экономическая информатика и АСУ» (с 1995г. получила название «Информационные системы в экономике») и «Экономика и управление в связи», а с 1990г. — «Организация и планирование внешнеэкономических связей».

Основной блок практических и лабораторных занятий со студентами по методам решения задач на ЭВМ, программированию, использованию операционных систем кафедра прово­дит в вычислительном центре института. Однако для решения прикладных задач, создания СУБД, пакетов при­кладных программ, проведения курсового и дипломного проектирования кафедра создает свои лаборатории с микро- и мини-ЭВМ и ПЭВМ. За эти годы преподавателями кафедры подготовлены и изданы 17 учебников и учебных пособий и 3 монографии.

Кафедра активно участвует в НИР института. Была разработана информационно-поисковая система для отраслевой автоматизированной системы «ОАСУ-связь», исследованы возможности создания элементов программного обеспечения систем управления первичной сетью связи, создан банк данных сети связи Минсвязи СССР, АРМ, прикладные программы обеспечения локальных сетей.

С 2000 года в связи с изменением квалификационного профиля выпускников факультета с 1998г. кафедра стала называться «Информационные технологии в экономике и управлении» (ИТЭУ), руководить которой продолжает проф. Юрий Алексеевич Воронцов. С 2000г. кафедра является выпускающей по специальности «Прикладная информатика (в экономике)», с 2002г. — по специализации «Электронный бизнес», с 2010г. — по направлению «Информационные технологии». В течение 2004 — 2008гг. кафедра участвовала в работе предметной комиссии по информатике, разработке билетов для вступительных экзаменов и прие­ме вступительных экзаменов.

С 2014 года кафедра стала называться кафедрой «Информационные системы». В течение 2014-2017 г. г. кафедра участвовала в реализации образовательных программ по направлению «Фундаментальная информатика и информационные технологии», которое было лицензировано при активном участии преподавателей кафедры Ерохина А.Г. и Ваниной М.Ф. В 2019 году в связи с лицензированием образовательной программы по направлению подготовки 38.03.05 Бизнес-информатика кафедра стала называться кафедрой бизнес-информатики.

В настоящий момент кафедра называется «Бизнес-информатика».

GRS — бизнес-справочник / Продукты / Интерфакс − Ди энд Би

GRS (Global Reference Solution) – глобальный корпоративный справочник, позволяющий вести экспресс-анализ рыночного окружения, поиск партнеров и клиентов, выверку адресов. Охват – более 400 млн. компаний по всему миру. Доступ – онлайн. GRS – удобное и доступное по цене решение для тех, кому базовая информация для принятия решений нужна «здесь и сейчас» и – по максимально широкому кругу партнеров.

• Кто управляет бизнесом? Имена руководителей
• Чем занимается компания? Вид бизнеса, отраслевой классификатор SIC
• Где находится компания? Адреса и телефоны
• Каков размер компании? Число сотрудников, выручка
• Сколько лет существует компания? Дата регистрации.
• Кто собственник? Информация по «корпоративной семье»
• Кто еще находится по адресу компании? Выявление мест массовой регистрации
• Кто еще может находиться по телефону компании? Выявление «красных флажков»
• Сколько фирм у генерального директора? Фирма однодневка или реальный бизнес
• Сколько компаний в данной отрасли в этой стране? Потенциальные клиенты, поставщики

GRS для оценки рисков:

• Быстро подтвердить существование компании, получить о ней общие сведения.
• Оценить размер компании, понять сферу ее деятельности, получить информацию по руководству
• Раскрыть корпоративные связи клиента или поставщика
• Проверить адреса массовой регистрации, телефоны массовой регистрации, выявить фирмы однодневки

Поиск компаний по отрасли, размеру выручки, числу сотрудников, руководителям

GRS для маркетинга:

• Провести анализ рынка разных секторов экономики любой страны мира
• Сделать целевые маркетинговые выборки
• Определить возможности для работы с другими членами «корпоративной семьи»
• Выверить адреса и телефоны для работы с клиентами

Построение выборок по отрасли, численности сотрудников, выручке и т.д.

GRS для продаж:

• Оценить риски в отношении компании и аффилированных лиц при проведении переговоров
• Понять зависимость компании от корпоративной семьи при выполнении контракта, чтобы снизить риск непоставки
• Выявить взаимосвязи между компаниями через руководство

Визуализация структуры корпоративных связей

ВТБ Бизнес Онлайн — Банк ВТБ

Ошибка свойственна только при работе в старом дизайне системы «ВТБ Бизнес Онлайн».

Причинa:

Не установлен компонент криптографической защиты информации ActiveX.

Необходимо установить модуль криптографической защиты информации ActiveX. Внизу страницы входа в систему «ВТБ Бизнес Онлайн» отображается панель информации с предложением установить надстройку ActiveX.

Для установки компонента необходимо нажать на кнопку «Установить» на панели информации и следовать указаниям на экране.

Сверить данные значения полей в отображаемом поле информации и в появившемся окне «Предупреждение системы безопасности».

«Имя» — ВТБ. Модуль криптографической защиты информации — «Издатель» — Step Up, Inc и подтвердить установку компонента ActiveX кнопкой «Установить».

Если на странице регистрации отсутствует всплывающее окно, воспользуйтесь Инструкцией по установке / переустановке компонента ActiveX (см. раздел «Инструкции»).

Если после установки компонента ActiveX ошибка сохраняется, необходимо проверить следующие настройки браузера.

Для корректной установки компонента необходимо, использовать учетную запись локального администратора, использовать 32-разрядный браузер Internet Explorer версии 11.0 и выше. В браузере Internet Explorer выбрать «Сервис», вкладку «Свойства обозревателя», в появившихся настройках выбрать вкладку «Безопасность» и снизить уровень безопасности для зоны «Интернет» на «Средний» или «Низкий» уровень. После этого выбрать вкладку «Конфиденциальность» и снять отметку «Блокировать всплывающие окна».

Если после проделанных действий ошибка сохраняется, и компонент не устанавливается, необходимо открыть локальный диск C:\WINDOWS\system32, по поиску найти файлы «mespro.dll», «mespro.sig», «mesproax.dll», «mesproax» и удалить их. После удаления файлов необходимо обновить страницу в 32-разрядном браузере Internet Explorer версии 11.0 и выше и повторить установку компонента ActiveX.

Если данные действия не дадут результата, необходимо сделать сброс настроек Вашего браузера Internet Explorer. В 32-разрядном браузере Internet Explorer версии 11.0 и выше выбрать «Сервис», вкладку «Свойства обозревателя», в появившихся настройках выбрать вкладку «Дополнительно» и нажать кнопку «Сброс».

В случае если стандартные действия не привели к положительному результату, необходимо обратиться к системному администратору, так как ошибка может носить локальный характер.

Отдел ИКЕА Бизнес поможет сэкономить время и деньги

• Какие дальнейшие действия после отправки заявки?

На почту, указанную Вами в Личном кабинете ИКЕА для бизнеса, придет оповещение о получении заявки. Убедитесь, не попало ли сообщение в спам. В ближайшее время мы отправим Вам счет на оплату товаров и услуг.

• Когда будет выставлен счет?

Срок выставления счета варьируется от нескольких часов до двух рабочих дней. Все заказы обрабатываются в порядке даты поступления. В некоторых магазинах сроки выставления счетов могут быть увеличены до 5 дней в связи с большим количеством заявок. Об этом будет указано в ответном письме о получении заявки.

• Мы оплатили счет, но не получили информацию о дате доставки.

Все заказы обрабатываются в порядке даты поступления, более подробную информацию можно получить по телефону магазина, в котором Вы оставили заявку.

• Я не получил(а) ответа на свою заявку, прошла ли она?

Письма о получении заявки отправляются автоматически (убедитесь, не попало ли сообщение в спам). Срок выставления счета варьируется от нескольких часов до двух рабочих дней. Все заказы обрабатываются в порядке даты поступления. В некоторых магазинах сроки выставления счетов могут быть увеличены в связи с большим количеством заявок. Об этом будет указано в ответном письме о получении заявки.

• Где я могу уточнить информацию относительно наличия товара?

Вы можете узнать o наличии товара на странице самого товара. Если данного количества недостаточно для оформления заказа, пожалуйста, напишите на почту ближайшего к Вам магазина.

• Включают ли цены на сайте НДС?

Да. НДС будет выделен в документах.

• Какие документы необходимо предоставить при получении заказа?

Доверенность (оригинал) или печать организации.

• Когда будут предоставлены закрывающие документы?

Документы передаются уполномоченному лицу при получении товара.

• Как я могу получить консультацию по разработке дизайн-проекта?

Вы можете отправить запрос на почту ближайшего к вам магазина, сотрудники свяжутся с Вами.

• Какие условия доставки и сборки?

Условия предоставления сервисов Вы можете узнать здесь.

• Я хочу вернуть товар, как я могу это сделать?

Условия возврата товара Вы можете узнать здесь.

• Могу ли я набрать товар сам?

Да. Для самостоятельного набора товаров вам необходимо:

• • отправить заявку на выставление счета, указать «без услуг»;
  • произвести оплату счета;
  • после уведомления о получении оплаты обратиться в магазин в часы работы отдела ИКЕА для бизнеса, сообщить сотрудникам отдела о приезде, набрать товар на складе;
  • на кассе вам необходимо сказать, что вы совершаете покупку как юридическое лицо, кассир пригласит сотрудника для проведения покупки.

Закрывающие документы вы можете получить сразу после совершения покупки в отделе ИКЕА для бизнеса или обратиться за ними позднее, запросив отправку на электронную почту или письмом.

Также вы можете воспользоваться услугой комплектации заказа. Комплектация – набор товаров силами сотрудников магазина ИКЕА. Эта услуга предоставляется платно. Стоимость рассчитывается исходя из веса заказа. Дата отгрузки согласовывается с сотрудниками отдела ИКЕА для бизнеса.

ВКР выпускников БИ — Кафедра бизнес-информатики УрГЭУ

ФИО студента	Тема ВКР	Научный руководитель
Алекперова А.Ю.	Особенности разработки и продвижения интернет-магазина	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Енгибарова М.М.	Исследование возможности применения методов кластеризации при разработке скоринговых моделей на примере ПАО «УБРиР»	Галактионов А.Д., к.х.н., доцент
Злоказов Д.А.	Разработка и продвижение сайта по оказанию образовательных услуг в сфере информационных технологий	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Зыбина А.С.	Интеллектуальные методы решения скоринговых задач – дерево решений, база знаний	Галактионов А.Д., к.х.н., доцент
Камалов Б.М.	Разработка скоринговой оценки заемщиков на примере кредитных историй УБРиР	Галактионов А.Д., к.х.н., доцент
Кисарин А.В.	Разработка скоринговой модели лояльности клиентов на примере клиентской базы УБРиР	Галактионов А.Д., к.х.н., доцент
Куликов А.С.	Технология ассоциативного анализа QlikView на примере биржевых рынков	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Кушнир И.Н.	Компаративный анализ современных BI инструментов на основе данных социальных сетей	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Ледзинский Я.А.	Применение методов статистического анализа в дополнительном образовании на примере УрГЭУ	Лескова Ю.В. к.ф-м.н., доцент
Макарова М.И.	Разработка модели продвижения бизнеса (на примере ООО «Квартал»)	Молодецкая С.Ф., ст.преподаватель
Попова Д.В.	Анализ лояльности посетителей на примере городского портала	Молодецкая С.Ф., ст.преподаватель
Правосуд С.Н.	Разработка и внедрение квестовой системы «Великие открытия»	Лескова Ю.В. к.ф-м.н., доцент
Симигук Д.А.	Анализ корпоративной культуры предприятия малого и среднего бизнеса средствами веб-сервиса Fuzzy Denison	Назаров Д.М., к.э.н, доцент
Ставрова А.Б.	Интеллектуальный выбор системы электронного документооборота для образовательных учреждений	Бегичева С.В., ст.преподаватель
Федяченко Д.С.	Разработка и продвижение сайта услуг фотографа	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Хайбуллина Э.Е.	Разработка методики продвижения сайта ООО «Учебный цент»	Тюлюкин В.А, к.ф.-м.н., доцент
Хамзин А.И.	Технология тизерных сетей на примере организации продаж сувенирной продукции	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Чевдарь К.Г.	Применение PLM-систем в промышленном производстве	Тюлюкин В.А, к.ф.-м.н., доцент
Андронов С.Д.	Оптимизация работы отдела предприятия на основе анализа бизнес-процессов
Беляева Е.В,	Анализ эскалируемых обращений в call-центр СКБ контур с применением OLAP-технологий	Пожарская Г.И., доцент, к.ф.-м.н.
Бабайлов И.С.	Автоматизация бизнес – процессов на примере компании «Развивайка»
Баталова К.С.	Создание интернет-магазина и внедрение CRM-системы на предприятие ОАО «МОЛОКО»
Брызгалов В.И.	Разработка и продвижение сайта для ЧУДПО «ИСЭО»
Бучельников С.А.	Нечеткое моделирование трансфертной стоимости футболистов	Тюлюкин В.А., доцент, к.ф.-м.н.
Вопилова О.А.	Методика рейтингования массовых открытых онлайн-курсов методами теории нечетких множеств
Воробьева С.В.	Совершенствование процесса взаимодействия с клиентами компании «КАТРИ» с помощью веб-технологий
Гасанов А.Д.	Разработка СЕРВИСА CERT-USUE ДЛЯ АНАЛИЗА ИНЦИДЕНТОВ
Глазырин А.С.	РАЗРАБОТКА WEB-САЙТА СРОО «АРС УЧР» С ЭФФЕКТИВНЫМИ ПОКАЗАТЕЛЯМИ USABILITY	Лозинская А.М., доцент, к.п.н.
Горбунов Р.С.	Создание и продвижение сайта для дорожно-строительной компании ООО «Дорстройсервис»
Казанкова О.Д.	Оптимизация деятельности call-центра на основе методов математического моделирования
Коляда Д.А.	Разработка сервиса для оптового интернет-магазина Сима-ленд
Лейник М.С.	Создание мобильного приложения для интернет-магазина Saletennis.com
Лисин А.С,	Принятие управленческого решения в организации грузовых автомобильных перевозок в среде AnyLogic
Мехонцев М.Г.	Модель рекламной кампании на YouTube
Никулин А.О.	Управление терминальными пунктами в эстафетной дорожной сети при помощи программной среды моделирования AnyLogic	Галактионов А.Д., доцент, к.х.н.
Очиева Я.Ю.	Применение экспертных методов в задаче оценки программных средств автоматизации бухгалтерского учета
Попова Т.П.	ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ПОДРАЗДЕЛЕНИЯООО «УГМК-АГРО»
Потапов Д.С,	Анализ эффективности стратегий поискового продвижения сайтов
Рахимкулова А.Ф.	Разработка сервиса «Личный тренер» на сайте фитнес клуба «BAZA»
Рыбин А.А.	Совершенствование управления складскими запасами на предприятии ООО «ЮС» в среде Anylogic
Сивцева А.Ю.	Разработка алгоритма формирования проектных групп на основе социально–сетевого анализа
Симагина К.О.	Сценарий увеличения продаж продукции компании Аclon с помощью  интернет-технологий
Стрельников Н.Б.	Разработка конфигурации общего вида информационной системы складского хозяйства для предприятий малого бизнеса
Трошева А.А,	Применение методов интеллектуального анализа данных в экономических исследованиях на примере сети кофеен Coffeeshop Company
Упорова Л.Н.	Совершенствование управления дорожным движением на перекрестке концерна «Калина» в среде Anylogic
Хазеева Д.Р.	Разработка и внедрение программных модулей в 1С на предприятии АО «ГубахаТранспорт»
Банникова М.А.	ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ DATA MINING В ПОВЕДЕНЧЕСКОМ СКОРИНГЕ НА ПРИМЕРЕ БАНКА «ВТБ 24»	Галактионов А.Д.,  к.х.н., доцент
Васин И.А.	РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ САЙТА ДЛЯ СТУДИИ КРАСОТЫ MARY CLUB	Елизаров Д.Б.,  к.т.н., доцент
Дзекевичус Н.А.	РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ САЙТА ДЛЯ КОМПАНИИ «ПИРС»	Жовнер Л.В.,  ст.преподаватель
Игнатьева Е.С.	МОДЕЛИРОВАНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО РАЗМЕЩЕНИЯ СТАНЦИЙ СКОРОЙ МЕДИЦИНСКОЙ ПОМОЩИ В ГОРОДЕ ЕКАТЕРИНБУРГЕ МЕТОДАМИ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА	Бегичева С.В., ст.преподаватель
Коноплева К.А.	Совершенствование модели студенческой лояльности центра дистанционного образования УрГЭУ-СИНХ	Бегичева С.В., ст.преподаватель
Лымарь В.И.	РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ В ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ	Назаров Д.М.,  к.э.н., доцент
Манташян К.С.	Разработка и продвижение web-сайта для компании «Ареал»	Тюлюкин В.А, к.ф.-м.н., доцент
Назаров А.Д.	Разработка технологии оптимизации структуры веб-сайта на основе анализа лояльности пользователей	Бегичева С.В., ст.преподаватель
Настюк А.В.	ИССЛЕДОВАНИЕ УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ С ЦЕЛЬЮ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОГРАММЫ ЛОЯЛЬНОСТИ В УК «ЮГ-ЭНЕРГО»	Лескова Ю.В. к.ф-м.н., доцент
Рыжкина Д.А.	РАЗРАБОТА И ПРОДВИЖЕНИЕ САЙТА ДЛЯ АГЕНТСТВА НЕДВИЖИМОСТИ «СОЦЖИЛПРОЕКТ»	Лескова Ю.В. к.ф-м.н., доцент
Сажина Е.И.	Разработка модели продвижения образовательных услуг на примере Муниципального бюджетного учреждения дополнительного образования — Центра Детского Творчества	Лескова Ю.В.  к.ф-м.н., доцент
Токарский Е.О.	РАЗРАБОТКА ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛА КЛУБА ВЕЛОСИПЕДИСТОВ ЕКАТЕРИНБУРГА	Тюлюкин В.А, к.ф.-м.н., доцент
Третьяков А.В.	СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОРГАНИЗАТОРОВ ДЕТСКОГО ОТДЫХА С РОДИТЕЛЯМИ СРЕДСТВАМИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ПРИМЕРЕ ЧУ ФОК «ГАГАРИНСКИЙ» ОАО «ПНТЗ»	Молодецкая С.Ф., ст.преподаватель
Феклушина Е.С.	РАЗРАБОТКА И ПРОДВИЖЕНИЕ САЙТА СПОРТИВНОГО КЛУБА «ИНФИНИТО»	Андреева С.Л., ст.преподаватель
Чуданов А.С.	Разработка и продвижение интернет-магазина для салона мебели и текстиля «Дуэт»	Елизаров Д.Б.,  к.т.н., доцент
Швецова Т.В.	РАЗРАБОТКА БАЛЛЬНО-СКОРИНГОВОЙ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЗАЕМЩИКОВ БАНКА С УЧЕТОМ ДАННЫХ ИЗ	Галактионов А.Д.,  к.х.н., доцент
Шипуль Я.Е.	РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ СОЗДАНИЯ И УЧЕТА ДОГОВОРОВ ДЛЯ ОТДЕЛА ПРОДАЖ «АТРИУМ ПАЛАС ОТЕЛЬ»	Назаров Д.М.,  к.э.н., доцент
Аминов Д.И.	Разработка технологии анализа данных в среде QlikView на примере пользователей ПАО Ростелеком в г. Полевском	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Афонасенков А.Д.	Реализация скоринговых моделей и анализ их качества (на примере ПАО «Сбербанк России»)	Галактионов А.Д., к.х.н., доцент
Варганова М.В.	Разработка, оптимизация и продвижение сайта для студии танцев «PROJECT»	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Ефимов А.Н.	АНАЛИЗ НОВОСТНОЙ ИНФОРМАЦИИ НА САЙТАХ ИНФОРМАГЕНТСТВ НА ОСНОВАНИИ АКТИВНОСТИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ	Галактионов А.Д., к.х.н., доцент
Кокшаров А.Ю.	Разработка мобильного приложения «EDITSTORY» для ООО «ОТДЕЛСТРОЙ»	Молодецкая С.Ф., ст.преподаватель
Кунгурцев М.В.	Технологии обработки открытых данных	Бегичева С.В., ст.преподаватель
Лапина И.А.	Разработка хранилища данных и формирование аналитической отчетности в виде OLAP-кубов (на примере гипермаркета «Строй Арсенал»)	Галактионов А.Д., к.х.н., доцент
Лепилин И.В.	РАЗРАБОТКА САЙТА СТРОИТЕЛЬНОЙ КОМПАНИИ USP66.RU НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ LNMP	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Мазеин М.А.	Разработка сайта спортивного клуба, создание сервиса онлайн записи	Лескова Ю.В., к.ф-м.н., доцент
Смелый М.В.	Разработка скоринговой модели лояльности на примере клиентской базы «Банк ВТБ24» ПАО	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Тазетдинов Л.С.	Продвижение интернет-магазина компании «Мастер и Маргарита»	Лескова Ю.В., к.ф-м.н., доцент
Хахалкин Е.А.	Разработка и продвижение информационно-туристического сайта «Бипла»	Назаров Д.М., к.э.н., доцент
Минюров Е.С.	Разработка СЕРВИСА «СТЕНЫ ВКОНТАКТЕ»	Назаров Д.М.,  к.э.н., доцент
Белопашенцев	Разработка онлайн представительства фирмы

Эм-Би-Эй — юбилей! Moscow Business School объявляет наступающий год годом столетия МВА!

Эм-Би-Эй — юбилей! Moscow Business School объявляет наступающий год годом столетия МВА!

Магистр делового администрирования
(англ. Master of Business Administration, MBA),
МДА, также калька с англ.
Магистр бизнес-администрирования МБА
— квалификационная степень в менеджменте (управлении).
Википедия.

Век МВА

В последнее время три магические буквы — МВА — у всех на устах. МВА как самое современное бизнес-образование крайне востребовано в современном обществе. Однако мало кто знает, что образование МВА в 2008 году отмечает свой столетний юбилей!

Из истории МВА

Первый выпуск программ MBA состоялся в 1908 г. в Гарвардской школе бизнеса, открытой в 1906 г. А в 1907 г. в Москве меценатами и представителями крупного российского бизнеса было создано Московское высшее коммерческое училище — фактически первая в России и в Европе школа бизнеса. Некоторые историки склонны считать началом эпохи бизнес-образования 1902 год, когда в Дартмутском колледже в городе Ганновер, штат Нью-Гемпшир, США, прошел первый в истории выпуск программы М.С.S. (Master of Commercial Science), прообраз МВА. Однако в контексте изучения истории именно МВА эта дата неточна, и точкой отсчета МВА-образования является именно 1908 год.

Как закалялась сталь

Едва ли какая-либо другая программа обучения претерпевала столь серьезные изменения за такой короткий срок, и каждое из них было продиктовано современниками. Так, изначально программа МВА была сплавом из экономических и бухгалтерских курсов. Потребность именно в таких кадрах в эпоху финансовой нестабильности в стране была крайне велика. Обучение было подобно аспирантуре: слушатели могли пойти туда сразу после окончания института. Довольно быстро такой подход к образованию и сама программа распространилась по Штатам. Однако многие крупные и престижные вузы отказывались включать в свое портфолио этот «торгашеский» курс. Шло время, предубеждение против коммерческой деятельности сходило на нет, общество стабилизировалось, и к МВА предъявили претензию совсем иного рода. В 1959 году вышли в свет два доклада, обвиняющие МВА-обучение в излишней доступности. Авторы текстов утверждали, что подобные образовательные программы скорее напоминают дома отдыха, куда каждый может попасть и хорошо провести время. Ответный шаг на это обвинение мы ощущаем и по сей день: МВА стало элитарным образованием с высокими требованиями к уровню подготовки кандидатов. Одновременно к ужесточением требований к поступающим, вузы стали уделять много внимания исследованиям. С одной стороны, это способствовало благосклонности представителей фундаментального образования, с другой — породило гнев бизнесменов, которые хотели видеть в выпускниках не теоретиков-исполнителей, а готовых к действию, практико-ориентированных управленцев. Двигаясь навстречу требованиям времени, бизнес-школы разделили курс на две части: основные дисциплины встали в план обучения в первый год, а на второй поставили предметы более специализированные и по выбору учащегося. Так сформировалась классическая модель курса МВА. Современные бизнес-школы регулярно обновляют материалы своих программ, чтобы идти в ногу со временем. Одна из последних тенденций — добавление в программу дисциплин, на которые ранее не обращали внимание, но они, как показала практика, играют роль не меньшую, чем финансы или право. Речь идет о лидерстве, этике, межличностных и межкультурных отношениях и т. п. Современные программы МВА призваны не только вооружить выпускника теорией и практическими методами, но и развить его личностные качества, задав вектор для дальнейшего роста.

МВА в Европе

Первой европейской страной, перенявшей новое веяние в образовании, была Великобритания. Именно там, в 1960-е годы, почти через полвека после появления в США, на базе университетов Манчестера и Лондона появились первые бизнес-школы Европы. Идея создания таких «центров превосходства» приживалась плохо: основателей школ обвиняли в копировании американских стандартов и оторванности от реалий страны. Сейчас, полвека спустя, Лондонская бизнес-школа — признанный лидер бизнес-образования Европы. Однако не все европейские школы скопировали американскую модель. К примеру, IMD, INSEAD, Henley и Ashridge были образованы группой компаний для разработки менеджмент-тренинга, предназначенного для собственных сотрудников. Во Франции большую роль в создании и дальнейшей поддержке бизнес-школ сыграли местные и региональные палаты коммерции. В России создание первой бизнес-школы было также инициировано государством: специальным постановлением Совета министров в 1988 году была создана первая в стране профессиональная школа бизнеса — Высшая коммерческая школа.

МВА сегодня

По некоторым оценкам, только в США каждый 250-й житель имеет на руках диплом МВА, т. е. специалистов с этой квалификацией более миллиона. И каждый год сотни тысяч студентов инвестируют миллионы долларов в свое обучение. Степень MBA может стать началом головокружительной карьеры, в чем убедилось огромное количество мировых бизнес-лидеров, которые в свое время закончили бизнес-школы. Это руководители таких компаний, как Найк, Ебэй, Моторола, Е-трейд, Федеральный резервный банк, и многие другие. Эстафету бизнес-образования приняла Moscow Business School. Продолжая политику адаптации к требованиям современного рынка, Мoscow Business School создает инновационные продукты в сфере бизнес-образования. Особой гордостью школы являются проекты МВА Start и MBA Company. Внедряя в обучающий курс новейшие мультимедийные технологии, поддерживая своих студентов на всех этапах обучения, внедряя эффективное программное обеспечение, Moscow Business School выводит Россию на новый уровень конкурентоспособности.

Moscow Business School объявляет 2008 год годом МВА-образования. Мoscow Business School. Энергия лидерства.
Александра Полюшкова

Что такое бизнес-аналитика? Превращение данных в бизнес-идеи

Определение бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика (BI) использует программное обеспечение и услуги для преобразования данных в действенные идеи, которые используются для принятия стратегических и тактических бизнес-решений организации. Инструменты бизнес-аналитики получают доступ к наборам данных и анализируют их, а также представляют аналитические результаты в отчетах, сводках, информационных панелях, графиках, диаграммах и картах, чтобы предоставить пользователям подробную информацию о состоянии бизнеса.

Термин бизнес-аналитика часто также относится к ряду инструментов, которые обеспечивают быстрый и простой доступ к аналитическим данным о текущем состоянии организации на основе имеющихся данных.

Примеры бизнес-аналитики

Отчетность — центральный аспект бизнес-аналитики, а информационная панель, возможно, является типичным инструментом бизнес-аналитики. Панели мониторинга — это размещенные программные приложения, которые автоматически собирают доступные данные в диаграммы и графики, которые дают представление о текущем состоянии компании.

Хотя бизнес-аналитика не сообщает бизнес-пользователям, что им делать и что произойдет, если они пройдут определенный курс, бизнес-аналитика не ограничивается только созданием отчетов. Скорее, бизнес-аналитика предлагает людям способ изучить данные, чтобы понять тенденции и получить представление, оптимизируя усилия, необходимые для поиска, объединения и запроса данных, необходимых для принятия обоснованных бизнес-решений.

Например, компании, которая хочет лучше управлять своей цепочкой поставок, необходимы возможности бизнес-аналитики, чтобы определять, где происходят задержки и где существуют различия в процессе доставки, говорит Крис Хаганс, вице-президент по операциям WCI Consulting, консалтинговой компании, специализирующейся на бизнес-аналитике .Эта компания также могла бы использовать свои возможности бизнес-аналитики, чтобы узнать, какие продукты чаще всего задерживаются или какие виды транспорта чаще всего связаны с задержками.

«Потенциальные варианты использования бизнес-аналитики выходят за рамки типичных показателей эффективности бизнеса, таких как повышение продаж и снижение затрат», — говорит Синди Хоусон, вице-президент по исследованиям Gartner, компании, занимающейся исследованиями и консультированием в области ИТ. Она указывает на школьную систему Колумбуса, штат Огайо, и ее успех, используя инструменты бизнес-аналитики для изучения множества точек данных — от посещаемости до успеваемости учащихся — с целью улучшения обучения учащихся и показателей выпускников средних школ.

Поставщики BI Tableau и G2 также предлагают конкретные примеры того, как организации могут использовать инструменты бизнес-аналитики:

• Кооперативная организация может использовать BI для отслеживания привлечения и удержания участников.
Инструменты бизнес-аналитики
• могут автоматически создавать отчеты о продажах и поставках на основе данных CRM.
• Команда продаж может использовать бизнес-аналитику для создания информационной панели, показывающей, где потенциальные клиенты каждого представителя находятся на конвейере продаж.
  

Бизнес-аналитика vs.бизнес-аналитика

Одна вещь, которую вы заметите из этих примеров, — это то, что они дают представление о текущем состоянии бизнеса или организации: где сейчас перспективы продаж ? Сколько членов мы потеряли или приобрели в этом месяце? Это подводит итог ключевому различию между бизнес-аналитикой и другим, связанным термином, бизнес-аналитикой. .

Бизнес-аналитика описательна, сообщает вам, что происходит сейчас, и что происходило в прошлом, чтобы довести нас до этого состояния.Бизнес-аналитика, с другой стороны, является общим термином для методов анализа данных, которые включают прогнозирующий , то есть они могут сказать вам, что собирается, , чтобы произойти в будущем, и предписывающий, то есть , то есть они могут сказать вы то, что вы, , должны делать, , для достижения лучших результатов. (Бизнес-аналитика обычно рассматривается как подмножество более крупной категории аналитики данных , которая специально ориентирована на бизнес.)

Различие между описательной способностью бизнес-аналитики и прогнозной или описательной способностью бизнес-аналитики выходит за рамки простого сроки, о которых мы говорим.Это также затрагивает суть вопроса , кто из бизнес-аналитики для . Как поясняется в блоге Stitchdata, бизнес-аналитика стремится предоставлять бизнес-менеджерам простые снимки текущего состояния дел. В то время как прогнозы и рекомендации, полученные на основе бизнес-аналитики, требуют, чтобы специалисты в области науки о данных анализировали и интерпретировали, одна из целей бизнес-аналитики состоит в том, чтобы относительно нетехнические конечные пользователи могли легко понять и даже погрузиться в данные и создать новые. отчеты.

Дополнительные сведения см. В разделе «Бизнес-аналитика и бизнес-аналитика: место бизнес-аналитики в вашей стратегии обработки данных».

Стратегия бизнес-аналитики

В прошлом ИТ-специалисты были основными пользователями приложений бизнес-аналитики. Однако инструменты бизнес-аналитики стали более интуитивно понятными и удобными для пользователя, что позволило большому количеству пользователей из самых разных областей организации использовать эти инструменты.

Компания Gartner Howson различает два типа бизнес-аналитики. Первый — это традиционный или классический бизнес-анализ, когда ИТ-специалисты используют внутренние транзакционные данные для создания отчетов.Вторая — это современная бизнес-аналитика, в которой бизнес-пользователи взаимодействуют с гибкими, интуитивно понятными системами для более быстрого анализа данных.

Хаусон объясняет, что организации обычно выбирают классическую бизнес-аналитику для определенных типов отчетов, таких как нормативные или финансовые отчеты, где точность имеет первостепенное значение, а используемые вопросы и наборы данных являются стандартными и предсказуемыми. Организации обычно используют современные инструменты бизнес-аналитики, когда бизнес-пользователям требуется понимание быстро меняющейся динамики, например, маркетинговых мероприятий, в которых скорость важнее получения данных на 100 процентов.

Но хотя надежная бизнес-аналитика важна для принятия стратегических бизнес-решений, многим организациям сложно реализовать эффективные стратегии бизнес-аналитики из-за плохой практики обработки данных, тактических ошибок и многого другого.

Подробнее см. В разделах «7 ключей к успешной стратегии бизнес-аналитики» и «9 способов, которыми вы терпите неудачу в бизнес-аналитике».

Самостоятельная бизнес-аналитика

Стремление дать возможность практически любому человеку получить полезную информацию из инструментов бизнес-аналитики привело к появлению бизнес-аналитики с самообслуживанием, категории инструментов бизнес-аналитики, направленных на абстрагирование от необходимости ИТ-вмешательство в формирование отчетов.Инструменты самообслуживания бизнес-аналитики позволяют организациям сделать отчеты о внутренних данных компании более доступными для менеджеров и другого нетехнического персонала.

Среди ключей к успеху самостоятельной бизнес-аналитики — информационные панели и пользовательские интерфейсы бизнес-аналитики, которые включают раскрывающиеся меню и интуитивно понятные точки детализации, которые позволяют пользователям находить и преобразовывать данные легкими для понимания способами. Несомненно, потребуется определенное обучение, но если преимущества инструментов будут достаточно очевидны, сотрудники будут стремиться к участию.(Если вы покупаете решение бизнес-аналитики для самообслуживания, Мартин Хеллер из CIO.com проведет вас через процесс принятия решений и сравнит свои пять лучших вариантов.)

Однако имейте в виду, что самообслуживание имеет свои подводные камни. BI тоже. Помогая своим бизнес-пользователям стать специалистами по обработке данных ad hoc , вы можете в конечном итоге получить хаотичное сочетание показателей, которые различаются по отделам, столкнуться с проблемами безопасности данных и даже выставить большие счета за лицензирование или SaaS, если нет централизованного контроля над ними. внедрение инструмента.Таким образом, даже если вы привержены самообслуживанию бизнес-аналитики в своей организации, вы не можете просто купить готовый продукт, указать своим сотрудникам на пользовательский интерфейс и надеяться на лучшее.

Программное обеспечение и системы бизнес-аналитики

Под зонтиком бизнес-аналитики подпадают самые разные инструменты. Служба выбора программного обеспечения SelectHub разбивает некоторые из наиболее важных категорий и функций:

• Панели мониторинга
• Визуализации
• Отчетность
• Интеллектуальный анализ данных
• ETL (извлечение-передача-загрузка — инструменты, которые импортируют данные из одного хранилища данных в другое)
• OLAP (онлайн-аналитическая обработка)

Из этих инструментов SelectHub утверждает, что панели мониторинга и визуализация являются наиболее популярными; они предлагают быстрые и легко усваиваемые сводки данных, которые лежат в основе ценностного предложения BI.

В области бизнес-аналитики существует множество поставщиков и предложений, и пробираться через них может оказаться непосильным. Вот некоторые из основных игроков:

• Tableau, аналитическая платформа самообслуживания, которая обеспечивает визуализацию данных и может интегрироваться с различными источниками данных, включая Microsoft Azure SQL Data Warehouse и Excel
.
• Splunk, «платформа управляемой аналитики», способная предоставлять бизнес-аналитику и анализ данных корпоративного уровня.
• Alteryx, который объединяет аналитику из различных источников для упрощения рабочих процессов, а также предоставляет широкий спектр аналитических данных по бизнес-аналитике.
• Qlik, основанный на визуализации данных, бизнес-аналитике и аналитике, предоставляющий обширную масштабируемую платформу бизнес-аналитики
• Domo, облачная платформа, предлагающая инструменты бизнес-аналитики, адаптированные к различным отраслям (например, финансовые услуги, здравоохранение, производство и образование) и ролям (включая генеральных директоров, продаж, специалистов по бизнес-аналитике и ИТ-специалистов).
• Dundas BI, который в основном используется для создания информационных панелей и систем показателей, но также может создавать стандартные и специальные отчеты.
• Google Data Studio, усовершенствованная версия знакомого предложения Google Analytics
• Einstein Analytics, Salesforce.com пытается улучшить бизнес-аналитику с помощью AI
• Birst, облачная служба, в которой несколько экземпляров программного обеспечения бизнес-аналитики используют общий сервер данных.

Чтобы получить более подробное представление о самых популярных на сегодняшний день системах бизнес-аналитики, см. «12 лучших инструментов бизнес-аналитики в 2019 году» и «10 лучших инструментов визуализации данных бизнес-аналитики».

Аналитик бизнес-аналитики

Любая компания, серьезно относящаяся к бизнес-аналитике, должна иметь в штате аналитиков бизнес-аналитики. На CIO.com есть подробная статья о том, что влечет за собой эта работа; В целом они стремятся использовать все функции инструментов бизнес-аналитики для получения данных, которые нужны компаниям, наиболее важным из которых является выявление областей потери доходов и определение того, где можно внести улучшения, чтобы сэкономить деньги компании или увеличить прибыль.

Даже если ваша компания ежедневно полагается на инструменты бизнес-аналитики самообслуживания, аналитики бизнес-аналитики должны играть важную роль, поскольку они необходимы для управления этими инструментами и их поставщиков и их поддержки. Они также настраивают и стандартизируют отчеты, которые будут генерировать менеджеры, чтобы обеспечить согласованность и значимость результатов в вашей организации. А чтобы избежать проблем, связанных с поступлением / удалением мусора, аналитикам бизнес-аналитики необходимо убедиться, что данные, поступающие в систему, являются правильными и непротиворечивыми, что часто включает извлечение их из других хранилищ данных и их очистку.

Работа аналитика бизнес-аналитики часто требует только степени бакалавра, по крайней мере, на начальном уровне, хотя для продвижения вверх по служебной лестнице может быть полезно или даже необходимо получить степень MBA. По состоянию на октябрь 2019 года средняя зарплата в сфере бизнес-аналитики составляет около 67 500 долларов США, хотя в зависимости от вашего работодателя она может варьироваться от 49 000 до 94 000 долларов.

Будущее бизнес-аналитики

Двигаясь вперед, Хаусон говорит, что Gartner видит на горизонте третью волну потрясений, которую исследовательская компания называет «расширенной аналитикой», когда машинное обучение встроено в программное обеспечение и будет направлять пользователей по их запросам. в данные.

«Это будет бизнес-аналитика и аналитика, и это будет умно», — говорит она.

Комбинации, включенные в эти программные платформы, сделают каждую функцию более мощной по отдельности и более ценной для использующих их бизнесменов, — говорит Горман.

«Кто-то будет смотреть на отчеты, например, о прошлогодних продажах — это бизнес-аналитика, — но они также получат прогнозы о продажах в следующем году — это бизнес-аналитика — а затем добавят к этому возможность« что, если »: что произойдет если бы мы сделали X вместо Y », — говорит Горман, объясняя, что производители программного обеспечения переходят к разработке приложений, которые будут предоставлять эти функции в рамках одного приложения, а не доставлять их через несколько платформ, как сейчас.

«Теперь система дает более важные рекомендации. Это делает лиц, принимающих решения, более эффективными, мощными и точными », — добавляет он.

И хотя бизнес-аналитика останется ценна сама по себе, Хоусон говорит, что организации не смогут конкурировать, если они не выйдут за рамки только бизнес-аналитики и не примут расширенную аналитику.

Фактически, отчет Gartner Magic Quadrant предсказывает, что к 2020 году организации, предлагающие «пользователям доступ к тщательно отобранному каталогу внутренних и внешних данных», получат вдвое большую выгоду от инвестиций в аналитику, чем те, которые этого не делают.

Хаусон добавляет: «Отчетность необходима, но одной отчетности недостаточно. Если вы только отчитываетесь, значит, вы уже отстали. Если ваша отчетность не является умной и гибкой, вы отстаете. Ты отстающий.

Copyright © 2019 IDG Communications, Inc.

Бизнес-аналитика: что это такое и ее важность

Бизнес-аналитика (BI) объединяет бизнес-аналитику, интеллектуальный анализ данных, визуализацию данных, инструменты и инфраструктуру данных, а также передовой опыт, чтобы помочь организациям принимать больше решений, основанных на данных.На практике вы знаете, что обладаете современной бизнес-аналитикой, когда имеете полное представление о данных вашей организации и используете эти данные для управления изменениями, устранения неэффективности и быстрой адаптации к изменениям рынка или предложения.

Важно отметить, что это очень современное определение бизнес-аналитики, а бизнес-аналитика давно стала модным словом. Традиционная бизнес-аналитика, заглавные буквы и все такое, изначально возникла в 1960-х годах как система обмена информацией между организациями.В 1980-х годах он продолжал развиваться вместе с компьютерными моделями для принятия решений и превращения данных в аналитические данные, прежде чем стать конкретным предложением команд бизнес-аналитики с ИТ-решениями. Современные решения бизнес-аналитики отдают предпочтение гибкому самообслуживанию, управлению данными на надежных платформах, расширению возможностей бизнес-пользователей и быстроте получения информации.

Эта статья послужит введением в бизнес-аналитику и является верхушкой айсберга.

Примеры бизнес-аналитики

Функция объяснения данных в Tableau помогает быстро определить возможные объяснения выбросов и тенденций в данных.

Бизнес-аналитика — это гораздо больше, чем просто «вещь». Бизнес-аналитика — это скорее общий термин, охватывающий процессы и методы сбора, хранения и анализа данных бизнес-операций или действий с целью оптимизации производительности. Все это вместе создает всеобъемлющее представление о бизнесе, которое помогает людям принимать более обоснованные решения.

За последние несколько лет бизнес-аналитика расширилась и теперь включает больше процессов и действий, помогающих повысить производительность.Эти процессы включают:

• Интеллектуальный анализ данных: Использование баз данных, статистики и машинного обучения для выявления тенденций в больших наборах данных.
• Отчетность: Предоставление анализа данных заинтересованным сторонам, чтобы они могли делать выводы и принимать решения.
• Метрики производительности и сравнительный анализ: Сравнение текущих данных о производительности с историческими данными для отслеживания производительности в сравнении с целями, обычно с использованием настраиваемых панелей мониторинга.
• Описательная аналитика: Использование предварительного анализа данных для выяснения того, что произошло.
• Запросы: Задавая вопросы по конкретным данным, BI извлекает ответы из наборов данных.
• Статистический анализ: Получение результатов описательной аналитики и дальнейшее изучение данных с использованием статистики, например, как возникла эта тенденция и почему.
• Визуализация данных: Превращение анализа данных в визуальные представления, такие как диаграммы, графики и гистограммы, для более удобного использования данных.
• Визуальный анализ: Изучение данных с помощью визуального повествования для передачи информации на лету и в процессе анализа.
• Подготовка данных: Составление нескольких источников данных, определение размеров и измерений, подготовка их к анализу данных.

Почему важна бизнес-аналитика?

Great BI помогает предприятиям и организациям задавать вопросы о своих данных и отвечать на них.

Business Intelligence может помочь компаниям принимать более обоснованные решения, показывая текущие и исторические данные в контексте их бизнеса. Аналитики могут использовать бизнес-аналитику для обеспечения производительности и показателей конкурентов, чтобы организация работала более плавно и эффективно.Аналитикам также легче выявлять рыночные тенденции для увеличения продаж или доходов. При эффективном использовании правильные данные могут помочь во всем — от соблюдения нормативных требований до приема на работу.
Несколько способов, которыми бизнес-аналитика может помочь компаниям принимать более разумные решения на основе данных:

• Определить способы увеличения прибыли
• Анализируйте поведение клиентов
• Сравнить данные с конкурентами
• Эффективность трека
• Оптимизировать операции
• Прогнозирование успеха
• Тенденции на спотовом рынке
• Обнаружение неполадок или проблем

Как работает бизнес-аналитика

У предприятий и организаций есть вопросы и цели.Чтобы ответить на эти вопросы и отслеживать эффективность достижения этих целей, они собирают необходимые данные, анализируют их и определяют, какие действия следует предпринять для достижения своих целей.

С технической стороны, необработанные данные собираются о деятельности предприятия. Данные обрабатываются, а затем сохраняются в хранилищах данных. После сохранения пользователи могут получить доступ к данным и начать процесс анализа, чтобы ответить на вопросы бизнеса.

Как бизнес-аналитика, аналитика данных и бизнес-аналитика работают вместе

Business Intelligence включает в себя аналитику данных и бизнес-аналитику, но использует их только как части всего процесса.BI помогает пользователям делать выводы из анализа данных. Специалисты по обработке данных изучают особенности данных, используя расширенную статистику и прогнозную аналитику, чтобы обнаруживать закономерности и прогнозировать будущие закономерности. Аналитика данных спрашивает: «Почему это произошло и что может случиться дальше?» Бизнес-аналитика использует эти модели и алгоритмы и разбивает результаты на понятный язык.

Согласно ИТ-глоссарию Gartner, «бизнес-аналитика включает интеллектуальный анализ данных, прогнозную аналитику, прикладную аналитику и статистику.Короче говоря, организации проводят бизнес-аналитику как часть своей более крупной стратегии бизнес-аналитики. Бизнес-аналитика предназначена для ответа на конкретные запросы и предоставления быстрого анализа для принятия решений или планирования. Однако компании могут использовать процессы аналитики для постоянного улучшения уточняющих вопросов и итераций.

Бизнес-аналитика не должна быть линейным процессом, потому что ответ на один вопрос, скорее всего, приведет к повторным вопросам и повторению. Скорее думайте о процессе как о цикле доступа к данным, открытия, исследования и обмена информацией.Это называется циклом аналитики — современным термином, объясняющим, как компании используют аналитику, чтобы реагировать на меняющиеся вопросы и ожидания.

Разница между традиционным BI и современным BI

Современная бизнес-аналитика ставит во главу угла самообслуживание аналитики и скорость получения информации.

Исторически инструменты бизнес-аналитики основывались на традиционной модели бизнес-аналитики. Это был нисходящий подход, при котором бизнес-аналитика определялась ИТ-организацией, и на большинство, если не на все, вопросы аналитики были даны ответы с помощью статических отчетов.Это означало, что если у кого-то возникнет дополнительный вопрос о полученном отчете, его запрос попадет в конец очереди отчетов, и ему придется начинать процесс заново. Это привело к медленным и утомительным циклам отчетности, и люди не могли использовать текущие данные для принятия решений. Традиционная бизнес-аналитика по-прежнему является распространенным подходом для регулярных отчетов и ответов на статические запросы.

Однако современная бизнес-аналитика интерактивна и доступна.Хотя ИТ-отделы по-прежнему являются важной частью управления доступом к данным, пользователи нескольких уровней могут настраивать информационные панели и создавать отчеты без особого уведомления. При наличии соответствующего программного обеспечения пользователи могут визуализировать данные и отвечать на свои вопросы.

Как основные отрасли используют бизнес-аналитику

Пример панели экономических показателей, показывающей долгосрочные движущие силы экономики США.

Многие разрозненные отрасли внедрили бизнес-аналитику на опережение, включая здравоохранение, информационные технологии и образование.Все организации могут использовать данные для преобразования операций.

Компания Charles Schwab, предоставляющая финансовые услуги, использовала бизнес-аналитику, чтобы получить полное представление обо всех своих филиалах в Соединенных Штатах, чтобы понять показатели эффективности и определить области возможностей. Доступ к центральной платформе бизнес-аналитики позволил Schwab объединить все данные о своих филиалах в одном представлении.

Теперь менеджеры филиалов могут определять клиентов, у которых могут измениться инвестиционные потребности. А руководство может отслеживать, выше или ниже среднего показатели в регионе, и щелкать по ним, чтобы увидеть ветви, которые влияют на производительность в этом регионе.Это приводит к большему количеству возможностей для оптимизации, а также к лучшему обслуживанию клиентов.

Инструменты и платформы бизнес-аналитики

Многие инструменты и платформы бизнес-аналитики самообслуживания упрощают процесс анализа. Это облегчает людям просмотр и понимание своих данных без технических ноу-хау, чтобы копаться в самих данных. Существует множество платформ бизнес-аналитики, доступных для специальной отчетности, визуализации данных и создания настраиваемых панелей мониторинга для разных уровней пользователей.

Мы изложили наши рекомендации по оценке современных платформ бизнес-аналитики, чтобы вы могли выбрать наиболее подходящую для своей организации. Одним из наиболее распространенных способов представления бизнес-аналитики является визуализация данных.

Преимущества визуальной аналитики и визуализации данных

Визуальная аналитика держит вас в потоке анализа данных.

Одним из наиболее распространенных способов представления бизнес-аналитики является визуализация данных.Люди — визуальные существа, которые очень созвучны узорам или различиям в цветах. Визуализации данных показывают данные в более доступной и понятной форме.

Визуализации, скомпилированные в информационные панели, могут быстро рассказать историю и выделить тенденции или закономерности, которые нелегко обнаружить при ручном анализе необработанных данных. Эта доступность также позволяет больше обсуждать данные, что приводит к более широкому влиянию на бизнес.

Использование самообслуживания Business Intelligence (SSBI) для вашей компании

Сегодня все больше организаций переходят на современную модель бизнес-аналитики, характеризующуюся подходом самообслуживания к данным.ИТ-отдел управляет данными (безопасность, точность и доступ), позволяя пользователям напрямую взаимодействовать со своими данными.

Современные аналитические платформы, такие как Tableau, помогают организациям выполнять каждый этап цикла аналитики — подготовку данных в Tableau Prep, анализ и обнаружение в Tableau Desktop, а также совместное использование и управление в Tableau Server или Tableau Online. Это означает, что ИТ-отдел может управлять доступом к данным, давая возможность большему количеству людей визуально исследовать свои данные и делиться своими идеями.

Роль бизнес-аналитики в будущем

Бизнес-аналитика постоянно развивается в соответствии с потребностями бизнеса и технологиями, поэтому каждый год мы выявляем текущие тенденции, чтобы держать пользователей в курсе инноваций.Осознайте, что искусственный интеллект и машинное обучение будут продолжать развиваться, и компании могут интегрировать выводы из ИИ в более широкую стратегию бизнес-аналитики. По мере того, как компании стремятся больше ориентироваться на данные, усилия по обмену данными и сотрудничеству будут возрастать. Визуализация данных станет еще более важной для совместной работы групп и отделов.

Эта статья — всего лишь введение в мир бизнес-аналитики. BI предлагает возможности для отслеживания продаж почти в реальном времени, позволяет пользователям получать информацию о поведении клиентов, прогнозировать прибыль и многое другое.Разнообразные отрасли, такие как розничная торговля, страхование и нефть, внедрили бизнес-аналитику, и с каждым годом к ним присоединяются все больше. Платформы бизнес-аналитики адаптируются к новым технологиям и инновациям пользователей. Будьте в курсе всех тенденций и изменений в бизнес-аналитике, поскольку мы перечисляем 10 основных текущих тенденций в области бизнес-аналитики.

Программное обеспечение Business Intelligence (BI) для всех

Интеллектуальное программное обеспечение для бизнеса

Знайте свои данные, свои показатели, свой бизнес

Объедините все свои данные, чтобы получить более подробное представление о показателях вашей компании.Определите, как разные источники данных связаны друг с другом, и сделайте более точные выводы.

Моделирование данных

Получите 360-градусное представление о своем клиенте

Получите более глубокое понимание взаимодействия ваших клиентов с унифицированными данными в разных точках взаимодействия. Точные данные дают уверенность в инвестировании там, где это необходимо.

Посмотреть все решения

Испытайте свои данные по-своему

Сохраняйте полный контроль над тем, что вам показывают ваши данные. Подключайтесь напрямую к оперативным данным на уровне строк и используйте эффективную визуализацию для детализации каждой панели мониторинга для ясности в том, что происходит в данный момент.

Визуализации

---

Умный бизнес, движимый правильным выбором

Платформа Looker предназначена для того, чтобы каждый мог найти ответы на сложные вопросы.Предоставьте командам инструменты бизнес-аналитики, необходимые для более глубокого воздействия и достижения лучших результатов.

Доверяйте своим метрикам

Объедините команды вокруг надежных централизованных данных. Программное обеспечение Looker для бизнес-аналитики помогает вам определять показатели, которые управляют вашим бизнесом, предоставляя каждому единый доступ к надежным данным.

Масштабируйте с помощью современных технологий

Прямое подключение к базе данных без извлечения данных — и без программного обеспечения для загрузки — означает, что у вас практически нет ограничений на масштаб запрашиваемых баз данных.

Расскажите более наглядную историю

Создавайте удобные для чтения отчеты и красивые информационные панели, которые позволяют пользователям исследовать закономерности в данных. Легко делитесь визуализациями с богатыми данными в любое время и с любого устройства.

Создайте культуру данных

Когда у всей компании есть надежные, заслуживающие доверия ответы, каждый может отвечать на свои вопросы, принимать более обоснованные решения на основе данных и делиться своими выводами.

---

Опыт для всех

Спросите, ответьте, поделитесь

Мощный раздел просмотра Looker позволяет пользователям любого уровня выполнять перетаскивание. Это помогает каждому выйти за рамки готовых информационных панелей и отчетов и задать уникальные вопросы.

Максимальное время окупаемости

Развивайте свою команду и работайте быстрее, чем когда-либо, с помощью блоков и приложений.Из Marketplace клиенты могут быстро добавить аналитику для популярных инструментов SaaS, полные приложения для использования в отделах и даже интегрировать внешние источники данных в Looker.

Включите интеллект в инструменты, которые вам нравятся

Используйте свои любимые платформы SaaS, чтобы сделать данные частью каждого разговора.Встраивайте результаты, полученные из программного обеспечения Looker для бизнес-аналитики, с такими инструментами, как Salesforce, Confluence, Sharepoint и Powerpoint.

Будьте на шаг впереди проблем

Будьте предупреждены о проблемах, прежде чем они станут проблемами. Установите оповещения обо всем, от падения продаж и мошеннических заказов до сбоев ETL. Запланируйте отчеты, чтобы держать вас в курсе результатов бизнеса.

Доступ для всех — SQL необязательно

Программа Looker’s SQL Runner позволяет аналитикам быстро видеть, что содержится в их данных, и отправлять менее технически подготовленные отчеты для изучения пользователями.

---

Посмотреть в действии

Как использовать Looker как бизнес-пользователь

Looker для аналитики электронной коммерции

Looker для аналитики успеха клиентов

Подробнее о Looker

Любите свою аналитику

Бизнес-аналитика, аналитика больших данных или 360-градусный обзор ваших клиентов.В чем бы вы ни нуждались, Looker может помочь. Поговорите с нашими экспертами по данным.

Запросить демо

Платформа бизнес-аналитики (BI) и анализа данных

Пусть говорят ваши данные

Раскройте истинную силу ваших данных и внесите ясность в каждую ситуацию.Платформа аналитики данных Looker & Google Cloud предоставляет больше возможностей, чтобы помочь вам добиться большего за счет использования достоверных и свежих идей.

Современная бизнес-аналитика и аналитика

Используйте информационные панели в реальном времени для более глубокого и последовательного анализа. Доступ к достоверным данным позволяет командам собирать свежие результаты для более точной отчетности.

Пример использования CCA

Интегрированная аналитика

Улучшайте инструменты, которые вы уже используете, добавляя новые релевантные данные.Объедините свои команды и дайте им возможность принимать более эффективные решения на основе данных.

Пример использования Car Next Door

Рабочие процессы, управляемые данными

Оживите свой рабочий процесс с помощью свежих и надежных данных. Looker предоставляет командам единый доступ к ответам, необходимым для достижения успешных результатов.

Пример использования Futureplay

Пользовательские приложения

Создавайте собственные приложения, которые предоставляют уникальные возможности работы с данными, как и ваш бизнес.Встроенные аналитические решения Looker, от розничной торговли до здравоохранения, предоставляют вашим клиентам данные, необходимые для выполнения работы.

Пример использования Харвера

---

Мультиоблако и свобода выбора

Looker поддерживает несколько источников данных и методов развертывания, предоставляя больше возможностей без ущерба для прозрачности, безопасности или конфиденциальности.

Выбери свое облако

Мы знаем ценность свободы в стеке ваших технологий. Looker поддерживает хостинг в публичных облаках, таких как AWS и GCP, а также в мультиоблачных и гибридных средах.

Выберите свой рабочий процесс

Дайте своим командам инструменты, необходимые для достижения успеха.С помощью настраиваемых приложений, встроенных визуализаций и многого другого Looker помогает каждому помочь себе с помощью аналитики и аналитики, которые приводят к результатам.

---

Мы помогаем 2000+ компаниям найти истинную силу и выбор в своих данных

Использование правильного количества данных

Повышение уровня удержания клиентов

Разработка единого источника истины

Уделять больше времени истинному анализу

---

В последнем отчете G2 Crowd Report сравниваются ведущие программные инструменты и решения для бизнес-аналитики и бизнес-аналитики на основе их внедрения, рентабельности инвестиций и отзывов клиентов.

Скачать отчет arrow_forward

---

Надежный, управляемый единый источник истины для всех.

Одна платформа

Опыт работы с данными для удовлетворения потребностей каждого отдела.Дайте всем единое представление о том, что происходит.

Покажи мне больше

Быстрая окупаемость

Начните работу всего за несколько дней, используя готовые приложения и блоки, чтобы ускорить индивидуальную работу.

Покажи мне больше

Более разумная работа

Вовлекайте визуализацию данных в ваш рабочий процесс именно в тот момент, когда они вам нужны.

Покажи мне больше

---

Посмотрите, как GetYourGuide масштабирует свои растущие потребности в данных с помощью Looker.

Форум разработчиков Stack Overflow тратит больше времени на размышления и действия.

Любите свою аналитику

Бизнес-аналитика, аналитика больших данных или 360-градусный обзор ваших клиентов.В чем бы вы ни нуждались, Looker может помочь. Поговорите с нашими экспертами по данным.

Запросить демо

Business Intelligence — определение BI

Что такое бизнес-аналитика (BI)?

Бизнес-аналитика (BI) относится к процедурной и технической инфраструктуре, которая собирает, хранит и анализирует данные, полученные в результате деятельности компании.

BI — это широкий термин, охватывающий интеллектуальный анализ данных, анализ процессов, сравнительный анализ производительности и описательную аналитику.BI анализирует все данные, генерируемые бизнесом, и представляет удобные для понимания отчеты, показатели эффективности и тенденции, которые используются для принятия управленческих решений.

Ключевые выводы

• BI представляет собой техническую инфраструктуру, которая собирает, хранит и анализирует данные компании.
• BI анализирует данные и создает отчеты и информацию, которые помогают менеджерам принимать более обоснованные решения.
• Компании-разработчики программного обеспечения создают решения бизнес-аналитики для компаний, которые хотят более эффективно использовать свои данные.
Инструменты и программное обеспечение бизнес-аналитики
• представлены в самых разных формах, таких как электронные таблицы, программное обеспечение для создания отчетов / запросов, программное обеспечение для визуализации данных, инструменты интеллектуального анализа данных и онлайн-аналитическая обработка (OLAP).
• Самостоятельная бизнес-аналитика — это подход к аналитике, который позволяет людям без технических знаний получать доступ и исследовать данные.

Понимание бизнес-аналитики (BI)

Потребность в бизнес-аналитике возникла из концепции, согласно которой менеджеры с неточной или неполной информацией будут склонны в среднем принимать худшие решения, чем если бы у них была лучшая информация.Создатели финансовых моделей понимают это как «мусор на входе, мусор на выходе».

BI пытается решить эту проблему, анализируя текущие данные, которые в идеале представлены на панели быстрых показателей, предназначенных для поддержки более эффективных решений.

Большинство компаний могут извлечь выгоду из внедрения решений бизнес-аналитики; менеджеры, располагающие неточной или неполной информацией, в среднем склонны принимать худшие решения, чем если бы у них была более подробная информация.

Особые соображения

Чтобы быть полезной, бизнес-аналитика должна стремиться к повышению точности, своевременности и объема данных.

Эти требования означают поиск дополнительных способов сбора информации, которая еще не записана, проверку информации на наличие ошибок и структурирование информации таким образом, чтобы сделать возможным широкий анализ.

Однако на практике компании имеют неструктурированные данные или данные в различных форматах, что затрудняет сбор и анализ. Таким образом, компании-разработчики программного обеспечения предоставляют решения для бизнес-аналитики для оптимизации информации, полученной из данных. Это программные приложения корпоративного уровня, предназначенные для объединения данных и аналитики компании.

Хотя программные решения продолжают развиваться и становятся все более изощренными, специалистам по данным по-прежнему необходимо находить компромисс между скоростью и глубиной отчетности.

Некоторые идеи, полученные из больших данных, заставляют компании изо всех сил фиксировать все, но аналитики данных обычно могут отфильтровать источники, чтобы найти набор точек данных, которые могут представлять состояние процесса или бизнес-области в целом. Это может снизить потребность в захвате и переформатировании всего для анализа, сэкономив время на анализ и увеличив скорость создания отчетов.

Типы инструментов и программного обеспечения для бизнес-аналитики

Инструменты и программное обеспечение бизнес-аналитики бывают самых разных форм. Давайте кратко рассмотрим некоторые распространенные типы решений бизнес-аналитики.

• Таблицы: Таблицы, такие как Microsoft Excel и Google Docs, являются одними из наиболее широко используемых инструментов бизнес-аналитики.
• Программное обеспечение для создания отчетов: Программное обеспечение для создания отчетов используется для составления отчетов, организации, фильтрации и отображения данных.
• Программное обеспечение для визуализации данных: Программное обеспечение для визуализации данных переводит наборы данных в удобные для чтения, визуально привлекательные графические представления, чтобы быстро получить полезную информацию.
• Инструменты интеллектуального анализа данных: Инструменты интеллектуального анализа данных «добывают» большие объемы данных для шаблонов, используя такие вещи, как искусственный интеллект, машинное обучение и статистика.
• Оперативная аналитическая обработка (OLAP): инструменты OLAP позволяют пользователям анализировать наборы данных с самых разных точек зрения, исходя из различных бизнес-точек зрения.

Преимущества бизнес-аналитики

Компании используют бизнес-аналитику по многим причинам. Многие используют его для поддержки таких разнообразных функций, как найм, соблюдение нормативных требований, производство и маркетинг.BI — это основная ценность бизнеса; Трудно найти область бизнеса, в которой не было бы преимуществ от более качественной информации для работы.

Некоторые из многих преимуществ, которые компании могут получить после внедрения бизнес-аналитики в свои бизнес-модели, включают более быструю и точную отчетность и анализ, повышение качества данных, повышение удовлетворенности сотрудников, снижение затрат и увеличение доходов, а также возможность принимать более обоснованные бизнес-решения.

BI был разработан, чтобы помочь предприятиям избежать проблемы «мусора на входе и выходе» из-за неточного или недостаточного анализа данных.

Если, например, вы отвечаете за производственные графики для нескольких заводов по производству напитков, а продажи демонстрируют значительный рост по сравнению с предыдущим месяцем в определенном регионе, вы можете утвердить дополнительные смены почти в режиме реального времени, чтобы ваши заводы могли удовлетворить спрос.

Точно так же вы можете быстро приостановить производство, если более прохладное, чем обычно, лето начнет влиять на продажи. Эта манипуляция производством — ограниченный пример того, как BI может увеличить прибыль и снизить затраты при правильном использовании.

Примеры BI

Lowe’s Corp

Lowe’s Corp., которая управляет второй по величине розничной сетью товаров для дома в стране, является одним из первых, кто широко внедрил инструменты бизнес-аналитики. В частности, он опирался на инструменты бизнес-аналитики для оптимизации своей цепочки поставок, анализа продуктов для выявления потенциального мошенничества и решения проблем, связанных с оплатой коллективной доставки из своих магазинов.

Компания по производству розлива Coca-Cola

У Coca-Cola Bottling была проблема с ежедневными ручными отчетами: они ограничивали доступ к данным о продажах и операциях в реальном времени.

Но заменив ручной процесс автоматизированной системой бизнес-аналитики, компания полностью упростила процесс и сэкономила 260 часов в год (или более шести 40-часовых рабочих недель). Теперь команда компании может быстро анализировать такие показатели, как операции по доставке, бюджет и прибыльность всего за несколько кликов.

Часто задаваемые вопросы по BI

Что такое Power BI?

Power BI — это продукт бизнес-аналитики, предлагаемый софтверным гигантом Microsoft. По заявлению компании, это позволяет как частным лицам, так и предприятиям подключаться, моделировать и визуализировать данные с помощью масштабируемой платформы.

Что такое самостоятельная бизнес-аналитика?

Самостоятельная бизнес-аналитика — это подход к аналитике, который позволяет людям без технических знаний получать доступ к данным и исследовать их. Другими словами, это дает возможность контролировать данные всем сотрудникам организации, а не только сотрудникам ИТ-отдела.

Каковы недостатки самостоятельной бизнес-аналитики?

К недостаткам самостоятельной бизнес-аналитики относятся ложное чувство безопасности у конечных пользователей, высокие затраты на лицензирование, отсутствие детализации данных, а иногда и слишком большая доступность.

Что такое продукт IBM для бизнес-аналитики?

Одним из основных продуктов IBM для бизнес-аналитики является инструмент Cognos Analytics, который компания позиционирует как комплексное решение бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта.

Лучшие инструменты бизнес-аналитики (BI) с самообслуживанием

Сегодняшние организации наводняются новыми данными со всех сторон, и ожидается, что руководители будут принимать более разумные решения, опираясь на эту информацию. В то время как малые и средние предприятия (СМБ) могут счесть использование Microsoft Excel удобным хранилищем данных в первые дни своего существования, вскоре поймут, что электронные таблицы, однако, неубедительны и недостаточны для работы с такими большими объемами данных.Теперь появился новый набор инструментов бизнес-аналитики (BI), которые восполнят этот пробел. Эти инструменты сочетают в себе все сложные обработчики данных на серверной части с новым стилем внешнего интерфейса, который сочетает в себе простоту использования с такими вещами, как запросы на естественном языке, чтобы сделать использование BI доступным для всех. Эти инструменты также предоставляют новые возможности визуализации данных, которые позволяют превратить ваши идеи в четкую и легко анализируемую графику, чтобы помочь коллегам понять ваши открытия.

Электронные таблицы также падают, когда данные плохо структурированы или не могут быть отсортированы по аккуратным строкам и столбцам.А если у вас есть миллионы строк или очень разреженные матрицы, то ввод данных в электронную таблицу может быть затруднительным, и может быть трудно визуализировать ваши данные. Электронные таблицы также имеют проблемы, если вы пытаетесь создать отчет, охватывающий несколько таблиц данных или смешанный с базами данных на основе языка структурированных запросов (SQL), или когда несколько пользователей пытаются поддерживать и совместно работать над одной и той же таблицей.

Электронная таблица, содержащая самые свежие данные, также может быть проблемой, особенно если вы экспортировали графику, которую необходимо обновлять при изменении данных.Наконец, электронные таблицы не подходят для исследования данных; трудно определить тенденции, отдаленные точки данных или противоречивые результаты, когда то, что вы ищете, часто скрыто в длинном ряду чисел.

Хотя электронные таблицы и инструменты самообслуживания BI используют таблицы чисел, они действительно действуют в разных сферах с разными целями. Электронная таблица — это, прежде всего, способ хранить и отображать вычисления. В то время как некоторые электронные таблицы могут создавать очень сложные математические модели, в их основе лежит больше математика, чем сама модель.

Это длинный способ сказать, что, когда компании используют электронные таблицы, они активно саботируют себя и свою способность постоянно получать ценную информацию из своих данных. Инструменты бизнес-аналитики специально разработаны, чтобы помочь предприятиям лучше понять свои данные, и могут оказаться огромным преимуществом для тех, кто обновляет то, что может сделать ограниченная электронная таблица.

Что такое бизнес-аналитика?

BI включает в себя изрядное количество инструментов и процессов, которые могут быть нестандартизированы или могут быть расплывчатыми или расплывчатыми.Различные типы программного обеспечения теперь предлагают ту или иную форму аналитики, которая может удовлетворить конкретные потребности бизнеса. Будь то пользовательские показатели, определение и прогнозирование тенденций, а также прогнозирование результатов — все это входит в общее определение бизнес-аналитики. Короче говоря, действия, которые помогают предприятиям превратить необработанную информацию в практические знания, можно обозначить как BI. Теперь, когда предприятия генерируют больше данных, чем когда-либо, становится все более сложной задачей использовать эти данные в действенной бизнес-аналитике, чтобы увеличить прибыль и опередить своих конкурентов.

В таком формате концепция бизнес-аналитики существует на протяжении всего бизнеса. Но эта концепция эволюционировала от ранних основ (таких как отчеты по счетам к оплате (AP) и дебиторская задолженность (AR), контакты с клиентами и информация о контрактах) до гораздо более сложной и подробной информации. Эта информация варьируется от всего: от поведения клиентов до мониторинга ИТ-инфраструктуры и даже долгосрочной эффективности основных средств. Отдельное отслеживание таких показателей — это то, что может делать большинство компаний независимо от используемых инструментов.Объединение их, особенно разрозненных результатов метрик, обычно не связанных друг с другом, в понятную и полезную информацию, что ж, это искусство бизнес-аналитики. Будущее бизнес-аналитики уже формируется, чтобы одновременно расширить объем и разнообразие используемых данных, а также усилить микро-фокус до еще более тонких и детализированных уровней.

Программное обеспечение бизнес-аналитики сыграло важную роль в этом неуклонном движении к более глубоким знаниям о бизнесе, конкурентах, клиентах, отрасли, рынке и поставщиках, если назвать лишь несколько возможных целевых показателей.Но по мере роста предприятий и увеличения объема их информационных хранилищ сбор, хранение и систематизация информации становятся слишком большими и сложными, чтобы ими могли заниматься только люди. Ранние попытки выполнять эти задачи с помощью программного обеспечения, такого как управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) и планирование ресурсов предприятия (ERP), привели к формированию «хранилищ данных», в которых данные были захвачены и полезны только в рамках определенных операций или программных сегментов. . Так было до тех пор, пока ИТ-отделы не взяли на себя задачу интеграции различных разрозненных структур, как правило, посредством кропотливых и требующих большого количества ручного труда процессов.

Хотя программное обеспечение бизнес-аналитики по-прежнему охватывает множество программных приложений, используемых для анализа необработанных данных, сегодня это обычно относится к аналитике для интеллектуального анализа данных, аналитической обработки, запросов, отчетности и особенно визуализации. Основное различие между сегодняшним программным обеспечением бизнес-аналитики и аналитикой больших данных в основном заключается в масштабе. Программное обеспечение бизнес-аналитики обрабатывает размеры данных, типичные для большинства организаций, от малых до крупных. Аналитика больших данных и приложения обрабатывают анализ данных для очень больших наборов данных, таких как разрозненные хранилища, измеряемые в петабайтах (ПБ).

Самостоятельная бизнес-аналитика и демократизация данных

Инструменты бизнес-аналитики, которые были популярны полдесятилетия или более назад, требовали специалистов не только для использования, но и для интерпретации полученных данных и выводов. Это привело к зачастую неудобному и ошибочному фильтру между людьми, которым действительно нужно было понять бизнес — лицами, принимающими решения в компании — и теми, кто собирал, обрабатывал и интерпретировал эти данные — обычно аналитиками данных и администраторами баз данных. Поскольку работа специалиста по данным — ответственная работа, многие из этих людей были менее осведомлены в реальной работе бизнеса, данные которого они анализировали.Это привело к сосредоточению внимания на данных, в которых компания не нуждалась, неправильной интерпретации результатов и часто к серии «стандартных» отчетов, которые аналитики будут запускать по расписанию, вместо более специального сбора и интерпретации разведывательных данных, что может быть весьма значительным ценно в быстро меняющихся ситуациях.

Эта проблема привела к появлению новой тенденции среди новых инструментов бизнес-аналитики, появляющихся сегодня на рынке: бизнес-аналитики с самообслуживанием и демократизации данных. Задача большей части современного программного обеспечения бизнес-аналитики — быть доступным и пригодным для использования любым сотрудником организации.Вместо того, чтобы запрашивать отчеты или запросы через ИТ-отдел или отдел базы данных, руководители и лица, принимающие решения, могут создавать свои собственные запросы, отчеты и визуализации данных с помощью моделей самообслуживания и подключаться к разрозненным данным как внутри, так и за пределами организации через предварительно созданные соединители. ИТ-отдел полностью контролирует, кто имеет доступ к каким инструментам и данным через эти соединители и их арсенал инструментов управления, но ИТ-отдел больше не является узким местом для каждого запроса и запроса отчета.

В результате пользователи могут воспользоваться преимуществами этой распределенной модели бизнес-аналитики. Ключевые инструменты и критически важные данные перешли от централизованной и труднодоступной архитектуры к децентрализованной модели, для которой просто требуются учетные данные для доступа и знакомство с новым программным обеспечением бизнес-аналитики. Это приводит к тому, что организации становится доступен дополнительный анализ, который опытные бизнес-специалисты могут экстраполировать и использовать с пользой.

Все новые инструменты бизнес-аналитики усердно работают над созданием интерфейсных инструментов, которые более интуитивно понятны и проще в использовании, чем инструменты более старшего поколения, — с разной степенью успеха.Однако это означает, что ключевым критерием при принятии решения о покупке любого инструмента бизнес-аналитики будет оценка того, кто в организации должен иметь доступ к таким инструментам и правильно ли разработан инструмент для этой аудитории. Большинство поставщиков средств бизнес-аналитики указывают, что они стремятся к тому, чтобы их наборы инструментов стали такими же повсеместными и простыми в использовании для бизнес-пользователей, как типичные инструменты для совместной работы в бизнесе или пакеты для повышения производительности, такие как Microsoft Office. По моим оценкам, никто еще не продвинулся так далеко, но некоторые из них ближе, чем другие.С этой целью эти наборы инструментов бизнес-аналитики, как правило, сосредоточены на трех основных типах аналитики: описательной (что действительно произошло), предписывающей (что должно произойти сейчас) и прогнозирующей (что произойдет позже).

Что такое визуализация данных?

В контексте программного обеспечения бизнес-аналитики визуализация данных — это быстрый и эффективный метод передачи информации от машины к человеческому мозгу. Идея состоит в том, чтобы поместить цифровую информацию в визуальный контекст, чтобы результаты аналитики могли быть быстро восприняты людьми, часто с первого взгляда.Если это похоже на круговые диаграммы и гистограммы, которые вы видели в Microsoft Excel, то вы правы. Это первые примеры визуализации данных.

Но современные формы визуализации быстро эволюционируют от традиционных круговых диаграмм к стилизованным, художественным и даже интерактивным. Интерактивная визуализация имеет многоуровневую «детализацию», что означает, что зритель может взаимодействовать с визуальным элементом для получения более детальной информации по одному или нескольким аспектам, включенным в общую картину.Например, могут быть добавлены новые значения, которые изменят визуализацию на лету, или визуализация фактически построена на быстро меняющихся данных, которые могут превратить статический визуал в анимацию или информационную панель.

Лучшие визуализации не требуют художественных наград, а разрабатываются с учетом функций, обычно быстрой и интуитивно понятной передачи информации. Другими словами, лучшие визуализации просты, но эффективны в четкой и прямой передаче сообщения. На первый взгляд высококачественные визуальные эффекты могут выглядеть впечатляюще, но если вашей аудитории нужна помощь, чтобы понять, что передается, то они в конечном итоге потерпели неудачу.

Большинство программ бизнес-аналитики, включая рассмотренные здесь, имеют возможности визуализации. Однако некоторые продукты предлагают больше возможностей, чем другие, поэтому, если расширенные визуальные эффекты являются ключевыми для вашего процесса бизнес-аналитики, вам следует внимательно изучить эти инструменты. Существуют также сторонние и даже бесплатные инструменты визуализации данных, которые можно использовать поверх программного обеспечения бизнес-аналитики, чтобы получить еще больше возможностей.

Продукты и тестирование

В этом обзоре я протестировал каждый продукт с точки зрения бизнес-аналитика.Но я также принял во внимание точку зрения пользователей, которые могли не иметь никакого отношения к обработке данных или аналитике. Я загружал и использовал одни и те же наборы данных и задавал одни и те же запросы, оценивая результаты и задействованные процессы.

Моей целью было оценить только облачные версии, поскольку я часто провожу анализ «на лету» или, по крайней мере, на различных машинах, как это делают легионы других аналитиков. Но в некоторых случаях необходимо было оценить также настольную версию или вместо облачной версии. Одним из примеров этого является Tableau Desktop, любимый инструмент пользователей Microsoft Excel, которым просто нравится инструмент рабочего стола (и которые просто переходят в облако на время, достаточное для совместного использования и совместной работы).

Я закончил тестирование настольной версии Microsoft Power BI по рекомендации представителя Microsoft, потому что, как сказал представитель, «существуют более надежные инструменты для подготовки данных». Кроме того, по словам представителя, «большинство пользователей в любом случае предпочитают настольный инструмент веб-инструменту». Опять же, я не сомневаюсь в утверждении Microsoft, но мне это кажется странным. Я слышал, что там говорилось, что настольные инструменты предпочтительнее, когда данные локальны, поскольку процесс кажется быстрее и проще. А если серьезно, сколько данных теперь действительно локально? Я подозреваю, что это странное предпочтение настольных инструментов немного более личное, чем основанное на фактах, но каждому свое.

Тогда есть Google Analytics, чисто облачный проигрыватель. Этот инструмент предназначен для анализа данных веб-сайтов и мобильных приложений, поэтому в зоопарке приложений бизнес-аналитики он представляет собой особенное место. В этом случае мне пришлось отказаться от использования набора тестовых данных и запросов и вместо этого протестировать его в естественной среде обитания данных веб-сайта. Тем не менее, в этом обзоре оцениваются процессы, а не данные.

Хотя я не тестировал ни один из этих инструментов в роли специалиста по данным, я упомянул расширенные возможности, когда нашел их, просто чтобы дать покупателям знать, что они существуют.Например, Microsoft Power BI является мощным, но в то же время знакомым, безусловно, любому из миллионов бизнес-пользователей Microsoft. Однако в этой линейке есть несколько других мощных и интуитивно понятных приложений, из которых можно выбирать; у всех есть свои плюсы и минусы. В ближайшие месяцы мы добавим еще больше.

Одна вещь, на которую следует обратить внимание при оценке этих продуктов, заключается в том, что многие из них еще не обрабатывают потоковые данные. Для многих пользователей это не станет проблемой в ближайшем будущем.Однако для тех, кто занимается анализом текущих бизнес-процессов, таких как показатели производительности веб-сайта или модели поведения клиентов, потоковая передача данных может быть бесценной. Кроме того, Интернет вещей (IoT) решит эту проблему в ближайшем будущем и сделает потоковую передачу данных и потоковую аналитику обязательной функцией. Многие из этих инструментов должны будут соответствующим образом улучшить свою игру, поэтому, если вы не хотите покинуть корабль через год или два, лучше подумать заранее, рассматривая BI и IoT.

BI и большие данные

Еще одна область, в которой самообслуживание BI набирает обороты, — это анализ больших данных.Это новая разработка в области баз данных, но она способствует огромному росту и инновациям. Имя является подходящим описателем, потому что большие данные обычно относятся к огромным наборам данных, которые просто слишком велики, чтобы ими можно было управлять или запрашивать их с помощью традиционных инструментов науки о данных. Эти гигантские коллекции данных создали бурный рост инструментов для генерации данных, отслеживания, мониторинга, транзакций и социальных сетей (и это лишь некоторые из них), которые стали настолько популярными за последние несколько лет.

Эти инструменты не только генерируют множество новых данных, они также часто генерируют новый вид данных, а именно «неструктурированные» данные.Вообще говоря, это просто данные, которые не были организованы заранее определенным образом. В отличие от более традиционных структурированных данных, этот тип данных состоит из большого количества текста (даже текста произвольной формы), а также содержит более легко определяемые данные, такие как даты или номера кредитных карт. Примеры приложений, которые генерируют такие данные, включают инструменты отслеживания поведения клиентов, которые вы используете, чтобы увидеть, что ваши клиенты делают на вашем веб-сайте электронной коммерции, груды журналов и файлов событий, сгенерированные некоторыми интеллектуальными устройствами (такими как будильники и интеллектуальные устройства). датчики) и широкие инструменты отслеживания в социальных сетях.

Организации, развертывающие эти инструменты, сталкиваются не только с внезапным потоком неструктурированных данных, который быстро напрягает ресурсы хранения [не ограничиваясь терабайтами (ТБ) в диапазоне PB и даже эксабайтов (EB)], но, что еще более важно, они находя вообще трудным запросить эту новую информацию. Традиционные инструменты хранилищ данных, как правило, не предназначены ни для управления неструктурированными данными, ни для их запросов. Для решения этой задачи появляются новые инновации в области хранения данных, такие как озера данных, но организации по-прежнему полагаются исключительно на традиционные инструменты при развертывании фронтальных приложений, которые генерируют неструктурированные данные, часто оказываются сидящими на горах данных, которые они не знают, как использовать .

Введите стандарты анализа больших данных. Золотым стандартом здесь является Hadoop, программный фреймворк с открытым исходным кодом, специально разработанный Apache для запроса больших наборов данных, хранящихся распределенным образом (то есть в вашем центре обработки данных, в облаке или в обоих). Hadoop не только позволяет запрашивать большие данные, но и позволяет одновременно запрашивать как неструктурированные, так и традиционные структурированные данные. Другими словами, если вы хотите запросить все свои бизнес-данные для максимального понимания, тогда Hadoop — это то, что вам нужно.

Вы можете загрузить и реализовать сам Hadoop для выполнения ваших запросов, но обычно проще и эффективнее использовать коммерческие инструменты запросов, которые используют Hadoop в качестве основы для более интуитивно понятных и полнофункциональных пакетов анализа. Примечательно, что большинство инструментов, рассмотренных здесь, включая Chartio, Microsoft Power BI и Tableau Desktop, все это поддерживают. Однако для каждого из них требуются различные уровни конфигурации или даже дополнительные инструменты, при этом Microsoft и Tableau предлагают исключительно широкие возможности.Однако Microsoft по-прежнему ожидает, что клиенты будут использовать дополнительные инструменты, связанные с такими аспектами, как управление данными, для обеспечения оптимальной производительности.

Учитывая проблемы, с которыми могут возникнуть электронные таблицы при использовании в качестве специальных инструментов бизнес-аналитики, и то, насколько они прочно укоренились в нашей психике, поиск подходящего инструмента бизнес-аналитики — непростой процесс. В отличие от электронных таблиц, инструменты бизнес-аналитики существенно отличаются, когда дело доходит до того, как они используют входные и выходные данные и манипулируют своими таблицами. Некоторые инструменты лучше исследуют, чем анализируют, а некоторым требуется довольно крутая кривая обучения, чтобы действительно использовать их возможности.Наконец, что еще хуже, сегодня на рынке представлены десятки, если не сотни таких инструментов, и многие поставщики готовы претендовать на ярлык самообслуживания BI, даже если он не совсем подходит.

Чтобы реализовать общий рабочий процесс с помощью этих инструментов, потребуются некоторые исследования и обсуждения с людьми, которых вы назначите пользователями. Tableau Desktop и Microsoft Power BI, например, будут запускать пользователей с настольной версии, чтобы создавать визуализации и связываться с различными источниками данных. Как только вы это сделаете, вы можете начать делиться этими результатами в Интернете или в сети вашей организации.С другими, такими как Chartio или Google Analytics, вы начинаете в облаке и остаетесь там.

В последние годы компании использовали широкий выбор платформ онлайн-обучения для обучения своих сотрудников работе с этими платформами. Какими бы интуитивно понятными ни были эти платформы, важно убедиться, что ваши сотрудники действительно знают, как использовать эти платформы бизнес-аналитики, чтобы вы могли убедиться, что ваши вложения окупились. Есть много способов приблизиться к этому, но использование правильной платформы онлайн-обучения может быть хорошим местом для начала поиска.

Учитывая широкий ценовой диапазон этих продуктов, вам следует сегментировать свои потребности в аналитике, прежде чем принимать какое-либо решение о покупке. Если вы хотите начать медленно и недорого, лучший способ — попробовать что-то, что предлагает значительные функциональные возможности бесплатно, например Microsoft Power BI. Такие инструменты очень доступны по цене и позволяют легко приступить к работе. Кроме того, они, как правило, имеют большие экосистемы надстроек и партнеров, которые могут быть экономически эффективной заменой для выполнения бизнес-аналитики в электронной таблице.Tableau Desktop по-прежнему имеет самую большую коллекцию диаграмм и визуализаций и самую большую партнерскую сеть, хотя Microsoft Power BI быстро ее догоняет.

Microsoft Power BI и Tableau Desktop получили наивысшие оценки в нашем обзоре, и оба продукта получили награду «Выбор редакции». Tableau Desktop может иметь большую цену в зависимости от того, какую версию вы выберете, но, как уже упоминалось ранее, он имеет исключительно большую и постоянно растущую коллекцию визуализаций, а также управляемую кривую обучения, если вы готовы посвятить ей некоторые усилия.Microsoft Power BI и Tableau Desktop также имеют большие и постоянно растущие коллекции коннекторов данных, и как Microsoft, так и Tableau имеют свои собственные значительные сообщества пользователей, которые открыто заявляют о своих желаниях и потребностях. Это может иметь большое значение для групп разработчиков поставщиков, поэтому неплохо потратить некоторое время на просмотр форумов сообщества, чтобы понять, в каком направлении движутся эти компании.

Что такое бизнес-аналитика? Определение и часто задаваемые вопросы

Business Intelligence Definition

Бизнес-аналитика — это процесс, с помощью которого предприятия используют стратегии и технологии для анализа текущих и исторических данных с целью улучшения процесса принятия стратегических решений и обеспечения конкурентного преимущества.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Business Intelligence?

Системы бизнес-аналитики объединяют сбор данных, хранение данных и управление знаниями с анализом данных для оценки и преобразования сложных данных в значимую, действенную информацию, которая может использоваться для поддержки более эффективных стратегических, тактических и операционных аналитических данных и принятия решений. Среды бизнес-аналитики состоят из множества технологий, приложений, процессов, стратегий, продуктов и технических архитектур, используемых для сбора, анализа, представления и распространения внутренней и внешней бизнес-информации.

Что такое методы бизнес-аналитики?

Технологии бизнес-аналитики используют расширенную статистику и прогнозную аналитику, чтобы помочь предприятиям делать выводы на основе анализа данных, обнаруживать закономерности и прогнозировать будущие события в бизнес-операциях. Отчеты бизнес-аналитики — это не линейная практика, а, скорее, непрерывный, многогранный цикл доступа к данным, исследования и обмена информацией. Общие функции бизнес-аналитики включают:

• Интеллектуальный анализ данных: сортировка больших наборов данных с использованием баз данных, статистики и машинного обучения для выявления тенденций и установления взаимосвязей
• Запросы: запрос конкретных данных или информации из базы данных
• Подготовка данных: процесс объединения и структурирования данных для подготовки их к анализу
• Отчетность: обмен данными анализа операционных и финансовых данных с лицами, принимающими решения, чтобы они могли делать выводы и принимать решения
• Бенчмаркинг: сравнение текущих бизнес-процессов и показателей производительности с историческими данными для отслеживать производительность по сравнению с лучшими отраслевыми показателями
• Описательная аналитика: интерпретация исторических данных для проведения сравнений и лучшего понимания изменений, произошедших в бизнесе
• Статистический анализ: сбор результатов описательной аналитики и применение статистики для выявления тенденций
• Визуализация данных: предоставляет визуальные представления, такие как диаграммы и графики, для облегчения анализа данных

Что такое инструменты бизнес-аналитики (инструменты бизнес-аналитики)?

В современных системах бизнес-аналитики приоритет отдается анализу самообслуживания, позволяя предприятиям лучше понять свой рынок и повысить производительность с помощью комплексных инструментов, методов, процессов и платформ для обнаружения данных.К таким решениям бизнес-аналитики относятся:

• Специальная аналитика: процесс анализа, предназначенный для ответа на конкретные вопросы на месте
• Аналитическая обработка в Интернете (OLAP): метод вычислений, который позволяет выполнять многомерные аналитические запросы
• Мобильный бизнес-анализ: программное обеспечение, оптимизирует бизнес-аналитику настольных компьютеров для мобильных устройств
• BI в реальном времени: подход к анализу данных, который предоставляет пользователям информацию в реальном времени путем ввода бизнес-транзакций в хранилище данных в реальном времени.
• Operational BI: подход к анализу данных, использующий в реальном времени время бизнес-аналитики для автоматической интеграции данных в реальном времени в операционную систему для немедленного использования
• Бизнес-аналитика как услуга (SaaS BI): облачная модель доставки на основе подписки для программных решений бизнес-аналитики
• Открытый исходный код BI (OSBI): программные решения для бизнес-аналитики, не требующие приобретения лицензии на программное обеспечение
• Co laborative BI: объединение программного обеспечения бизнес-аналитики с инструментами совместной работы для оптимизации процесса обмена
• Location Intelligence (LI): программное обеспечение, предназначенное для связи географического контекста с бизнес-данными
• Программное обеспечение для визуализации данных: облегчает обнаружение закономерностей и корреляции путем предоставления визуального контекста

Что такое платформы бизнес-аналитики?

Платформа бизнес-аналитики позволяет предприятиям использовать существующую архитектуру данных и создавать специальные приложения бизнес-аналитики, которые делают информацию доступной для аналитиков для запросов и визуализации.Современные платформы бизнес-аналитики поддерживают аналитику самообслуживания, облегчая конечным пользователям создание собственных информационных панелей и отчетов.

Простые пользовательские интерфейсы в сочетании с гибким программным обеспечением для бизнес-аналитики позволяют пользователям подключаться к ряду источников данных, включая базы данных NoSQL, системы Hadoop, облачные платформы и обычные хранилища данных, для разработки целостного представления об их разнообразных данных.

По мере того, как искусственный интеллект и машинное обучение продолжают расти, а компании стремятся больше ориентироваться на данные и сотрудничать, бизнес-аналитика также продолжает развиваться, позволяя пользователям интегрировать идеи ИИ и использовать возможности визуализации данных.К популярным поставщикам платформ бизнес-аналитики относятся Oracle, Microsoft, IBM и Salesforce.

Каковы преимущества бизнес-аналитики?

Важность бизнес-аналитики продолжает расти, поскольку предприятия сталкиваются с постоянно увеличивающимся потоком необработанных данных и проблемами получения понимания из огромных объемов информации (больших данных). Используя системы бизнес-аналитики, предприятия могут получить исчерпывающее представление о данных своей организации и преобразовать их в представление о своих бизнес-процессах, что позволит принимать более совершенные и стратегические бизнес-решения.

Бизнес-аналитика помогает организациям анализировать данные в историческом контексте, оптимизировать операции, отслеживать производительность, ускорять и улучшать принятие решений, выявлять и устранять бизнес-проблемы и неэффективность, определять рыночные тенденции и модели, увеличивать доходы и прибыльность, повышать производительность и ускорять роста, анализировать поведение клиентов, сравнивать данные с данными конкурентов и в конечном итоге получить конкурентное преимущество перед конкурирующими предприятиями.

Business Intelligence vs Data Science

Как бизнес-аналитика, так и наука о данных предлагают методы интерпретации данных с целью поддержки улучшенного принятия тактических решений.Основное различие заключается в типах вопросов, которые они задают. В то время как бизнес-аналитика интерпретирует прошлые данные и предоставляет новые значения известной в настоящее время информации, наука о данных больше фокусируется на прогнозной аналитике. Просто бизнес-аналитика спрашивает: «Что произошло и что нужно изменить?» а наука о данных спрашивает: «Почему произошло X и что произойдет, если мы сделаем Z?»

Науку о данных можно рассматривать как эволюцию бизнес-аналитики в ответ на растущий объем и сложность данных и технологий ввода данных.В то время как бизнес-аналитика предназначена для управления высокоструктурированными статическими данными и предоставления решений для принятия решений в настоящее время, системы обработки и анализа данных предназначены для управления высокоскоростными многоструктурированными данными и предоставления будущих решений путем постоянного совершенствования своих алгоритмов.

Наука о данных усиливает бизнес-аналитику, предоставляя алгоритмические модели, в которые разработчики бизнес-аналитики могут вводить свои подготовленные данные; В ответ аналитики бизнес-аналитики предлагают свой опыт в области требований к аналитике бизнес-аналитики.