Что такое бизнес-аналитика? И зачем мне знать?

Бизнес-аналитика (BI) включает в себя программные платформы (например, инструменты, приложения, лучшие практики, методологии), которые позволяют корпоративным руководителям принимать оптимизированные операционные решения, разрабатывать обоснованные стратегии и тактики и способствовать повышению производительности. Это определение, восходящее к 1980-м годам, относится к тенденциям и выводам, полученным при сборе, анализе и визуализации больших объемов данных различных операционных систем и баз данных компании для лиц, принимающих бизнес-решения, и конечных пользователей.

В чем разница между отчетностью и бизнес-аналитикой?

Некоторые компании или бизнес-лидеры могут задаться вопросом, зачем им инвестировать в бизнес-аналитику, когда у них уже есть прочная основа инструментов отчетности и описательной аналитики в их организации. С одной стороны, отчетность фокусируется на конкретной выходной метрике или источнике данных, чтобы дать представление об исторических тенденциях и статус-кво. С другой стороны, бизнес-аналитика позволяет проводить более глубокий анализ, полагаясь на несколько входных данных (например, связывая маркетинговые данные с информацией о зарплате из отдела кадров) и раскрывая ранее неизвестные отношения процессов или данных. В отчетах показано, что что-то произошло, бизнес-аналитика дает ответы на вопрос почему что-то случилось. Только если компания знает, почему получился тот или иной результат и как взаимодействуют отдельные процессы, можно принимать обоснованные решения о будущем.

Почему бизнес-аналитика так важна?

Когда примеры использования бизнес-аналитики впервые начали появляться в таких отраслях, как здравоохранение, гостиничный бизнес или консалтинг, люди, работающие в сфере ИТ, были наиболее распространенными пользователями таких приложений. А бизнес-аналитики зависели от ИТ-архитекторов и разработчиков своей компании в обеспечении доступа к важным результатам запросов и бизнес-анализу. Однако с течением времени инструменты BI становятся все более гибкими, удобными и интуитивно понятными. Частично в результате развития самообслуживания бизнес-аналитика теперь часто используется как руководителями, так и сотрудниками для оптимизации их повседневных процессов принятия решений.

Однако, в отличие от традиционных инструментов бизнес-аналитики, которые чаще используются со стандартизированными наборами данных, новейшие технологии, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA) и искусственный интеллект в бизнесе, делают еще один шаг вперед в предоставлении современных форм аналитики на основе BI. Такие разработки все чаще позволяют лучше понять часто меняющиеся и динамичные бизнес-сценарии. В результате предприятия по всему миру будут продолжать полагаться на передовые аналитические функции, чтобы не только понимать свои текущие операции, но и готовиться к проблемам и успехам в будущем.

Преимущества бизнес-аналитики

На этом этапе вам может быть интересно, какую ценность формализованная инициатива бизнес-аналитики может иметь для вашей компании. Бизнес-менеджеры с самого начала использовали свою интуицию и основные операционные показатели, чтобы понять текущее состояние своего бизнеса. Тем не менее, чем больше информации анализируется, тем более обоснованным становится принятие решений и тем больше и лучше результаты.

Выявление бизнес-проблем и возможностей

Извлекая смысл из поддающихся количественной оценке данных, на которых основываются бизнес-решения, методы бизнес-аналитики открывают новые перспективы в выявлении операционных узких мест, деловых возможностей и рыночных тенденций, а также их связи с отдельными процессами. Такие усилия показывают, где процессы могут быть разработаны более эффективно, а также узаконивают новые стратегии для развития компании.

Повышение продуктивности

Когда компания активно занимается бизнес-аналитикой, ключевым преимуществом является возможность быстрого доступа к информации и ее использования независимо от источника (например, ERP, CRM). В любой момент директора компаний и операционные работники могут использовать очень интуитивную, точную и исчерпывающую информацию, которую конкуренты могут получить только благодаря длительным усилиям с их стороны.

Инструменты бизнес-аналитики даже в большей степени, чем другие программы, должны иметь возможность работать с конкретной инфраструктурой компании (т. е. с используемым программным обеспечением, процессами, организационной структурой). Здесь самая большая проблема заключается в том, что решение BI должно иметь возможность доступа и обработки предпочтительно ко всем источникам данных, доступным в компании, некоторые из которых могут быть аналоговыми, для получения наилучших знаний. Вместо того, чтобы идти на компромисс, например, интегрируя только выбранные источники данных в свои усилия по бизнес-аналитике, опции программного обеспечения для автоматизации, такие как UiPath Enterprise RPA Platform, могут служить критическим звеном в устранении пробелов в источниках данных, а также поддерживать усилия по оцифровке компании, которые до сих пор занимаются бумажной работой.

Еще большие преимущества:синергия RPA и BI

Когда RPA и BI используются для достижения общей цели, данные легче объединять и делать их более информативными для действительно цифровых предприятий. С одной стороны, усилия по автоматизации, подпитываемые RPA, могут расширить возможности аналитиков бизнес-аналитики, поддерживая оцифровку данных и взяв на себя те части сбора и анализа данных, которые связаны с большими ручными усилиями, повторением и стандартизацией.

С другой стороны, путь к автоматизации можно выбрать более эффективно за счет интеграции инструментов BI в платформу RPA. UiPath, например, интегрирован с популярными решениями бизнес-аналитики Kibana и Tableau, чтобы лучше понять производительность взаимодействия бот-сотрудник. RPA также выступает в качестве основного инструмента для автоматического выявления исключений и несоответствий процессов, которые должны лежать в основе будущих усилий по оптимизации. UiPath также сотрудничает с Celonis, ведущим поставщиком программного обеспечения для анализа процессов, которое можно использовать для упрощения выявления возможностей автоматизации. Хотя RPA и BI уже могут приносить результаты при индивидуальном использовании, объединение этих двух технологий позволяет создать целое, которое больше, чем сумма его частей.