Бизнес-интеллект (BI): зачем он вашей организации

Бизнес-интеллект (BI) охватывает программные фреймворки (инструменты, приложения, лучшие практики, методологии), которые дают корпоративным руководителям возможность принимать оптимизированные операционные решения, разрабатывать обоснованные стратегии и тактику и способствовать улучшению производительности. Датируясь 1980-ми годами, это определение относится к трендам и инсайтам, получаемым при сборе, анализе и визуализации больших объемов данных различных операционных систем и баз данных компании для бизнес-принимателей решений и конечных пользователей.

В чем разница между отчетностью и бизнес-интеллектом?

Некоторые компании или бизнес-лидеры могут сомневаться, почему им стоит инвестировать в бизнес-интеллект, 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 инсайты в исторические тренды и статус-кво. Бизнес-интеллект, с другой стороны, позволяет более глубокий анализ, опираясь на множество входов (например, соединяя маркетинговые данные с информацией о зарплатах из HR) и выявляя ранее неидентифицированные процессы или отношения данных. В то время как отчетность показывает вам, что произошло, бизнес-интеллект дает ответы на почему что-то произошло. Только если компания знает, почему произошел конкретный результат и как отдельные процессы взаимодействуют, можно принимать обоснованные решения о будущем.

Почему бизнес-интеллект так важен?

Когда примеры использования бизнес-интеллекта только начали появляться в таких отраслях, как здравоохранение, гостиничный бизнес или консалтинг, лицами, чаще всего использующими такие приложения, были сотрудники на ИТ-позициях. А бизнес-аналитики зависели от архитекторов и разработчиков ИТ своей компании в обеспечении доступа к критическим результатам запросов и бизнес-анализам. Со временем, однако, инструменты BI стали все более гибкими, удобными и интуитивными. Частично в результате развития самообслуживания бизнес-интеллект теперь часто используется как менеджерами, так и сотрудниками для оптимизации их ежедневных процессов принятия решений.

В отличие от традиционных инструментов бизнес-интеллекта, которые чаще используются со стандартизированными наборами данных, новейшие технологии — такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA) и искусственный интеллект в бизнесе — идут еще дальше, позволяя современные формы аналитики, основанные на BI. Такие разработки все больше способны раскрывать инсайты в часто меняющихся и динамичных бизнес-сценариях. В результате предприятия во всем мире будут продолжать полагаться на передовые аналитические функции, чтобы не только понимать свои текущие операции, но и готовиться к вызовам и успехам в будущем.

Преимущества бизнес-интеллекта

На этом этапе вы можете задаться вопросом, какую ценность может иметь формализованная инициатива бизнес-интеллекта для вашей компании. Бизнес-менеджеры с самого начала использовали свою интуицию и базовые операционные индикаторы для понимания текущего состояния своего бизнеса. Однако чем больше информации анализируется, тем более обоснованным становится принятие решений и тем больше и лучше результаты.

Выявление бизнес-проблем и возможностей

Извлекая смысл из kvantифицируемых данных для обоснования бизнес-решений, практики бизнес-интеллекта дают новые перспективы в выявлении операционных узких мест, бизнес-возможностей и рыночных трендов, а также их связей с отдельными процессами. Такие усилия раскрывают, где процессы могут быть спроектированы более эффективно, а также легитимизируют новые стратегии для продвижения компании вперед.

Ускорение производительности

Когда компания занимается обширной работой по BI, ключевое преимущество исходит от возможности быстро получать доступ к информации и использовать ее независимо от источника (например, ERP, CRM). В любой момент директора компании и операционные работники могут использовать высоко интуитивную, точную и исчерпывающую информацию, которую конкуренты смогут получить только через длительные усилия с их стороны.

Более чем другое программное обеспечение, инструменты BI должны быть способны работать с конкретной инфраструктурой компании (т.е. используемым ПО, процессами, организационной структурой). Здесь главная проблема в том, что решение BI должно иметь возможность получать доступ и обрабатывать желательно все источники данных, доступные в компании, некоторые из которых могут все еще быть аналоговыми, для наилучшего получения знаний. Вместо принятия компромиссов, например, интеграции только выбранных источников данных в свои усилия по BI, программные опции автоматизации — такие как платформа UiPath Enterprise RPA — могут служить критическим узлом в устранении пробелов в источниках данных, а также поддержке усилий по оцифровке компаний, которые все еще имеют дело с бумажной работой.

Еще большие преимущества: синергия RPA + BI

Когда RPA и BI используются для работы к общей цели, данные могут быть легче собраны вместе и сделаны эффективно инсайтными для по-настоящему цифровых предприятий. С одной стороны, усилия по автоматизации, движимые RPA, могут усилить аналитиков BI, поддерживая оцифровку данных и беря на себя части сбора и анализа данных, связанные с высоким ручным усилием, повторением и стандартизацией.

С другой стороны, путь к автоматизации может быть направлен более эффективно через интеграцию инструментов BI в платформу RPA. UiPath, например, интегрирован с популярными решениями BI — Kibana и Tableau — для обеспечения улучшенных инсайтов в производительность взаимодействий бот-сотрудник. RPA также выступает главным инструментом для автоматического выявления исключений и нерегулярностей в процессах, которые должны быть в центре будущих усилий по оптимизации. UiPath также партнерится с Celonis, ведущим провайдером программного обеспечения для процессного майнинга, которое можно использовать для упрощения выявления возможностей автоматизации. Хотя RPA и BI уже могут приносить результаты при индивидуальном использовании, объединение двух технологий приводит к целому, которое больше, чем сумма его частей.