«Что это у нас за газета», или Специфика BI на российском рынке

Множество представленных на рынке решений – от мощных платформ прогнозирования до простых систем аналитики и отчетности – позволяет выбрать продукт, доступный для любой компании. При этом развитие средств визуального представления данных, мобильных и облачных технологий сделало BI-инструменты массовыми всего за последние несколько лет.

Отметим, что многие наши компании при выборе BI-системы ориентируются на Запад, что в целом правильно, т.к. зарубежные коллеги во многом опережают их в развитии, и те проблемы, с которыми сталкивается российский рынок, уже успешно решены за рубежом. Однако не стоит забывать и о нашей спе­цифике. Мы предлагаем поговорить о ней более подробно.

За последние годы крупные игроки отечественного рынка отказались от ручного формирования отчетности в Excel и приобрели мощные BI-инструменты. Это своего рода промышленный переворот и переход от ручного труда к мануфактурам, процесс безумно сложный, но, как показала история, необходимый для дальнейшего роста компании. Это первый шаг к быстрому получению качественной информации о собственном бизнесе, для того чтобы управленческие решения были обоснованными и подкреплёнными фактами, а не догадками.

Как показывает мировая практика, существуют 3 основных направления использования BI в компании. Сначала систему начинают применять для решения текущих проблем, затем для анализа данных с целью выявления закономерностей, а в дальнейшем актуальным становится прогнозирование важнейших показателей. И здесь как раз проявляется наша специфика. Дело в том, что многие компании уже прошли этап решения текущих проблем, немногие приступили к анализу и выявлению закономерностей, лишь единицы дошли до прогнозирования. С чем это связано?

Представьте себе нашу средне­­статистическую компанию, допустим, страховую: у нее есть внушительное количество проблем с текущей отчетностью, сотрудники тратят много времени и ресурсов на создание отчетов, итоговый результат не отвечает ожидаемому качеству и т.д. Например, менеджер в среднем тратит неделю на подготовку ежемесячного отчёта о работе с клиентами. Сначала ему необходимо из 8–10 систем (каждая «заточена» под определенный страховой продукт) выгрузить данные за период по всем клиентам и договорам. Затем выгрузить убытки из страховой системы и привязать их по клиентским идентификаторам к данным договоров и субдоговоров. После этого идентифицировать одних и тех же клиентов из разных систем, т.к. единой карточки клиента нет. Лишь после этого он получает в Excel первичную форму отчета, а ее еще нужно привести в соответствующий вид, рассчитать промежуточные показатели итоговой суммы и передать руководству. Неделя… Это лишь маленькая ниточка в огромном и запутанном клубке бизнес-процессов, требующих отчётности. Если мы говорим об Enterprise-сегменте, а не о SMB, масштабы бедствия поистине впечатляют. Здесь принципиально то, что российские компании принялись распутывать упомянутые клубки сравнительно позже своих зарубежных коллег.

И лишь когда организация все выстроила корректно, процесс автоматизирован и работает без сбоев, у бизнеса появляется время для размышлений о будущем, он начинает анализировать... What-if? Этот вопрос уже давно задают себе все компании западного рынка, в то время как российский рынок пока так далеко не загадывает и разбирается с насущными проблемами «здесь и сейчас».

Что было бы с прибылью, если бы мы продали с иной маржинальностью? Что если бы мы закупали у другого поставщика? Что если увеличить плановые значения на 10%? По нашему мнению, за поиском ответов на такие вопросы – будущее российского рынка развития BI. Компании начинают ценить экспертизу, которой они смогут обогатиться после внедрения BI-системы. Например, зачастую в ритейле снизить издержки с помощью BI можно лишь после того, как станет проводиться более глубокая аналитика – до каждой транзакции, чека, документа и т.д. Крупные ритейловые компании давно мечтают проводить анализ смежных продаж, детализируя глубину отчета до каждой позиции (85% тех, кто покупает хлеб, купят и молоко, а 67% тех, кто покупает хлеб и молоко, купят сыр, и т.д.).

Возможность переноса ассоциативных правил в термины бизнеса существует уже давно, но сам бизнес только начинает приходить к пониманию, как использовать эту информацию и насколько она нужна. Наступает пора, когда компания, благодаря такой информации, сможет оценивать потенциальную успешность своих будущих маркетинговых акций. И процесс закупок будет регламентирован не простым плановым значением, а выстроен на основе прогноза по данным предыдущих лет, с учётом сезонности. Категорийные менеджеры больше не будут тратить уйму времени на выявление успешных и неуспешных категорий, система сама будет подсказывать, какие товары залежались на складе и их надо изъять из продажи, а какие, наоборот, пользуются повышенным спросом. Решение многих проблем обеспечат возможности Data Mining, российскому бизнесу осталось понять, что теперь их мечты реальны.

Джети дочитал статью и глубоко задумался. Вы верите в судьбу? Джети обладал выдающимися аналитическими способностями, необходимыми знаниями в областях прикладной математики и информатики. Что ещё нужно? Лишь огромное желание расти и развиваться. Кроме того, он хотел сделать нечто неординарное, новое, то, что никто ещё не делал… Но для этого ему ещё многому необходимо было научиться.