1. “Умная” аналитика в массы или BI не только для руководителей
До сих пор в большинстве организаций основные пользователи BI — топ-менеджеры. На деле BI может быть понятным и удобными инструментом для самых разных категорий сотрудников. Не только подспорьем в стратегических решениях, но и помощником в работе с задачами на местах.
Доступность аналитики на разных уровнях — один из частых запросов в российских компаниях. В современных BI-системах инсайты формируются автоматически, а зоны, которые требуют внимания, “подсвечиваются”. С таким представление данных легко и удобно работать и руководителям, и среднему менеджменту, и рядовым сотрудникам. Имея возможность пользоваться аналитикой, линейные менеджеры и специалисты быстрее решают текущие вопросы в своей зоне ответственности. Это положительно влияет не только на их собственные KPI, но и ускоряет процессы на уровне всей организации.
Каждой категории должностей присущи определенные паттерны поведения. На уровне BI-системы это подразумевает отслеживание того или иного набора показателей. Если в аналитической платформе реализован качественный конструктор бизнес-логики, быстро оцифровать и визуализировать можно самые разные процессы.
Конструктор бизнес-логики — это то, что позволяет видоизменять аналитический контент исходя из “флагов”, которые формируются в данных. Убирать нерелевантные блоки, а вместо этого добавлять важные. Предположим, в торговую сеть поставляют продукцию, нужно производить сверку и выкладку товара. Если в какой-то день поставок не было, вместо данных по номенклатуре на дэшборде появится другая важная информация, например, от HR-службы.
Если система бизнес-аналитики получает нужную информацию на входе и учитывает пользовательские потребности на уровне разных должностей, то на выходе будут именно те результаты, которые помогут в работе конкретному сотруднику. Система автоматически проведет его по тому или иному пути, снабжая персонализированными инсайтами.
2. Data-driven cторителлинг и self-service BI
Стандартные аналитические дэшборды не всегда приносят ожидаемую пользу, потому что воспринимать информацию на них часто неудобно. Чтобы разобраться в аналитических выкладках, многим пользователям требуется немало времени, излишками которого обычно не располагают ни топ-менеджеры, ни линейные руководители. Команды современных BI-платформ стремятся избавить пользователей от необходимости тратить лишнее время на работу с аналитикой. В этом помогает пристальное внимание к UX/UI и pixel perfect верстка в сочетании с инструментами для сторителлинга на основе данных.
В контексте BI-аналитики понятие “сторителлинг” означает, что аналитические выкладки должны подаваться наглядно, иметь четкую структуру и дополнительный контекст. Будь то для внутреннего использования отдельно взятым специалистом или для представления на совете директоров. Пользователь получает понятный и красиво оформленный аналитический отчет, который формируется исходя из его нужд. За набор аналитических инсайтов при этом отвечает сама система.
Бонус: понятный сторителлинг облегчает переход к самостоятельной аналитике (self-service BI), к которой многие руководители в последнее время проявляют интерес.
Традиционно выкладки для топ-менеджеров в основном готовят специальные подразделения, но когда перед глазами руководителя оказываются предподготовленные выборки, картина может быть неполной, а в отдельных случаях даже искаженной. На этапе подготовки отчетов реальны манипуляции с данными.
Аналитика в формате self-service, с одной стороны, дает бизнес-пользователям больший контроль, с другой — снижает нагрузку на аналитиков и разработчиков.
3. Все инсайты в одном месте
Переход от каталогов с разрозненными дэшбордами к портальному представлению аналитических панелей — еще одна тенденция. Дэшборды агрегируются на порталах, где в работу включается система рекомендаций. Аналитика представляется в разрезе должностей в компании и фильтруется по множеству иных параметров.
Оказываясь в личном кабинете на портале, пользователь получает helicopter view доступных ему вариантов BI. Даже не заходя внутрь конкретного дэшборда, можно сразу оценить, что требует внимания и действий. При выходе за пределы плановых показателей или изменении статуса “красные зоны” подсвечиваются и формируются алерты.
4. Хранение и обработка данных без ограничений
Последний тренд — из категории технических. Он подразумевает уход от проприетарных хранилищ данных. Из-за своей закрытости проприетарные системы несут риски при переходе или дополнительном использовании других аналитических платформ.
При подготовке аналитических панелей и дэшбордов 80% времени обычно тратится на ETL-процессы. То есть извлечение данных из внешних источников, их трансформацию, очистку и загрузку в хранилище. Если результаты ETL-процессов хранятся в особых форматах, которые нельзя переиспользовать, при переходе на другую BI-систему придется придумывать способы миграции и выстраивать все ETL-процессы по новой. Такие ограничения есть у многих платформ для анализа данных от западных вендоров, например, Qlik Sense.
Современный подход предполагает, что выбор источников хранения и обработки данных не ограничен. Это избавляет бизнес от необходимости переносить свои данные в хранилище разработчика, снижает риски и значительно экономит время.