Business Intelligence (BI) или бизнес-аналитика — это подход, который помогает компаниям анализировать данные и принимать решения на их основании.
Какие задачи решает BI
BI помогает бизнесу собирать данные и использовать их для улучшения работы. Основные задачи, которые решает BI:
- Анализ продаж. BI показывает, какие товары или услуги продаются лучше, а какие хуже.
Например, если кофейня видит, что продажи кофе растут в зимний период, то она закупит к зиме больше зерен.
- Прогнозирование спроса. BI изучает статистические данные, чтобы предсказать, сколько продукции понадобится.
Например, пекарня на основании прошлых продаж может спрогнозировать, сколько пирогов нужно испечь к праздникам.
- Оптимизация процессов. BI выявляет узкие места в работе.
Например, логистическая компания может поменять график, выяснив, на каком маршруте чаще бывают задержки.
- Контроль бюджета. BI помогает следить за расходами и доходами.
Например, компания видит, что реклама в соцсетях приносит больше клиентов, чем баннеры в интернете, и начинает больше вкладываться в развитие рекламы в соцсетях.
- Оценка клиентов. BI анализирует поведение покупателей, чтобы предложить им персональные скидки.
Например, интернет-магазин замечает, что клиент часто покупает книги, и предлагает ему акцию на книжные новинки.
- Мониторинг конкурентов. BI собирает данные о рынке, чтобы понять, как конкуренты привлекают клиентов.
Например, магазин сравнивает цены и запускает акцию, чтобы обойти конкурентов.
Для решения этих задач существуют BI-системы.
Что такое BI-система
BI-система — это совокупность взаимосвязанных и работающих вместе областей: статистики, бизнес-процессов, баз данных и программирования.
Иными словами, это программа или комплекс программ, которые берут сырые данные (например, цифры о продажах или клиентах) и делают из них наглядные отчеты, графики или дашборды.
BI-системы работают с большими объемами данных, которые сложно или долго обрабатывать вручную. Они экономят время и помогают избежать ошибок.
Как работает BI-система
BI-система собирает данные, обрабатывает их и показывает результаты в удобном виде. Процесс включает три основных шага, которые часто называют ETL (Extract, Transform, Load) — извлечение, преобразование и загрузка. Эти шаги встроены в работу большинства BI-систем.
- Сбор данных (Extract)
BI-система забирает данные из разных источников: CRM, таблиц Excel, баз данных или складских систем. Инструменты, такие как Stitch, помогают подключить эти источники. - Обработка данных (Transform)
Система чистит данные: убирает дубли, исправляет ошибки, приводит их к единому формату. Затем она анализирует данные, чтобы найти закономерности, например, какой товар продается лучше летом.
Для этого используют ETL-инструменты, такие как Integrate.io или Talend.
- Загрузка и визуализация (Load)
Обработанные данные загружают в хранилище, а затем превращают в графики, таблицы или дашборды.
Какие бывают BI-системы
BI-системы можно разделить по месту хранения данных и стоимости. Рассмотрим примеры облачных и локальных решений для бесплатного и коммерческого использования.
Облачные BI-системы
Такие системы хранят данные в интернете, на серверах провайдера. Они не требуют покупки серверов, просты в настройке и доступны через браузер или приложение с любого устройства. Это удобно для малого и среднего бизнеса, стартапов или компаний с сотрудниками на удаленке. Облачные решения легко масштабируются и часто предлагают пробные версии.
Примеры облачных BI-систем
- Google Looker Studio (ранее Google Data Studio)
Бесплатный инструмент для базовой аналитики и визуализации. Подходит для малого бизнеса или фрилансеров. Создает простые дашборды и отчеты на основе данных из Google Analytics, Google Sheets или баз данных. Поддерживает интеграции с ограниченным числом источников.
Доступность: работает через браузер, не требует сложной настройки.
Стоимость: бесплатно для базовой версии. Расширенные функции доступны на платных тарифах.
Российская облачная BI-платформа от Яндекса, часть экосистемы Yandex Cloud. Подходит для малого и среднего бизнеса, а также крупных компаний, которым нужна быстрая аналитика. Позволяет собирать данные из разных источников, строить дашборды и анализировать показатели в реальном времени.
Функционал: создание интерактивных графиков, таблиц и дашбордов. Поддерживает SQL-подобные запросы и интеграцию с базами данных, Google Sheets, Яндекс Метрика и другими источниками. Подходит для анализа продаж, маркетинга и веб-аналитики. Есть базовые функции прогнозирования.
Доступность: платформа включена в реестр отечественного ПО Минцифры, поэтому работает без ограничений. В 2023 году Яндекс выложил исходный код DataLens на GitHub, сделав его open-source.
Стоимость: бесплатный тариф для базовых задач (ограничение по числу пользователей и объему данных).
Платные тарифы начинаются от 990 ₽ в месяц за пользователя.
Локальные BI-системы
Локальные системы устанавливают на серверах компании. Они обеспечивают полный контроль над данными, что особенно важно для банков, медицинских организаций или компаний с высокими требованиями к безопасности. Такие системы требуют затрат на оборудование, настройку и обслуживание.
Примеры локальных BI-систем
Популярная платформа для малого и среднего бизнеса. Создает интерактивные дашборды, поддерживает интеграцию с Excel, Salesforce, базами данных. Подходит для анализа продаж, маркетинга и финансов.
Power BI также может работать в облаке через службу Power BI, которая размещена на серверах Microsoft Azure. Данные хранятся в облаке, а пользователи получают доступ через браузер или мобильное приложение
Доступность: бесплатная десктопная версия доступна в России напрямую. Для платных версий нужно искать обходные пути (покупка лицензии через российских партнеров Microsoft, иностранными банковскими картами и т. д.).
Стоимость: есть бесплатная версия, в которой можно работать с данными и создавать отчеты, но отсутствует поддержка командной работы.
Power BI Pro — от $14 за пользователя в месяц.
Power BI Premium (для крупных компаний) — от $24 за пользователя в месяц.
Простая open-source платформа для малого бизнеса. Поддерживает подключение к базам данных. Легко устанавливается на локальный сервер.
Доступность: доступна только бесплатная локальная версия, платную нельзя купить напрямую из России
Стоимость: бесплатно версия с открытым кодом. Платная версия (Metabase Enterprise) — от $85 в месяц за сервер.
Российская BI-платформа, разработанная компанией Visiology для корпоративного сегмента. Подходит для крупных предприятий, где важны высокая производительность и интеграция с локальными системами. Устанавливается на серверах компании, поддерживает большие объемы данных. Включена в реестр российского ПО.
Функционал: создание интерактивных дашбордов, анализ больших данных (in-memory технологии), прогнозирование трендов. Интегрируется с 1С, PostgreSQL, ClickHouse и ERP-системами. Позволяет настраивать отчеты под разные роли: аналитик, маркетолог, руководитель. Поддерживает кастомизацию и сложные расчеты.
Доступность: полностью доступна, так как это российская разработка. Активно используется в госсекторе, финансах и ритейле.
Стоимость: зависит от числа пользователей и конфигурации. Лицензия начинается от 45 000 ₽ в год (15–50 пользователей).
Как выбрать BI-систему
При выборе BI-системы стоит обратить внимание на несколько факторов, чтобы она решала задачи вашего бизнеса и была удобной в работе. Важно учитывать не только очевидные критерии, такие как стоимость, тип системы (облачная или локальная) и размер компании, но и функциональные возможности.
Интеграция с источниками данных
BI-система должна подключаться к вашим источникам данных, таким как 1С, Salesforce, PostgreSQL, Excel или Яндекс Метрика. Инструменты ETL, такие как Stitch или Talend, упрощают подключение.
Если система не интегрируется с вашими данными, вы потратите время на ручной ввод. Хорошая интеграция экономит время и снижает ошибки.
Уточните, поддерживает ли система ваши источники.
Простота интерфейса
Удобный интерфейс позволит новичкам быстро освоиться. Если интерфейс сложный, сотрудники тратят больше времени на обучение, а не на анализ. Простые системы ускоряют работу.
Изучите демоверсию системы, чтобы понять, удобен ли интерфейс.
Поддержка SQL и кастомизации
Некоторые системы, например, Yandex DataLens, позволяют писать SQL-запросы или добавлять свои скрипты на Python.
Это позволяет работать со сложными задачами, такими как прогнозирование спроса.
Если у вас есть аналитики с навыками программирования, обратите внимание на системы с поддержкой SQL или Python.
Скорость работы с большими данными
Одни системы быстро обрабатывают миллионы строк данных, другие же могут тормозить на больших объемах.
Узнайте, поддерживает ли BI-система нужные объемы данных.
