Основните видове Business Intelligence анализи и справки могат да са ви много полезни, разберете накратко приложението им.
Business Intelligence (BI) системите са една от най-бързо развиващите области в областта на интелигентните приложения за управление на бизнеса през последните години. Постепенно, но сигурно, те навлизат и на българския пазар. Въпреки това те остават все още сравнително неразбрани от хората, към които са насочени – мениджърите в една компания или организация. За това отчасти допринасят и многобройните английски термини, с които се обозначават ключови функционалности на този тип приложения. За разлика от повечето подобни случаи обаче, тук чуждите думи наистина в голяма степен са непреводими, защото означават функции, които са измислени покрай въвеждането на нови технологични продукти – т.е. би трябвало да ги приемаме като заемки. Но това така и облекчава ситуацията, в която родните мениджъри са затруднени с вникването в дълбочина в смисъла на различните типове графики и справки, които се рекламират шумно. Затова в този брой ще се опитаме да ги “преведем” на езика на потребителя в една компания.
Изграждането на системата
За да вникнем в смисъла на BI справките и разликата между тях и отчетите в друг тип управленски приложения, трябва да вникнем в начина, по който се изгражда една подобна система. Когато се взима решение за въвеждане на BI, въвеждането започва отзад напред. Обикновено бизнес хората в организацията са потребителите на тази система. Затова,когато се налага въвеждането на такова приложение, точно те решават и казват какви точно бизнес проблеми трябва да се решават с него.
Последователността в общи линии е следната... Първо, трябва да се дефинира точно и ясно бизнес проблемът или бизнес въпросът, на който ще търсим отговор. Примерно: дали отдела по продажбите трябва да знае във всеки един момент, в реално време, какви са продажбите на даден продукт/в определен обект или дали специалистите от отдела искат да имат прогнози за продажбите в следващите три месеца. Или пък ако организацията е дефинирала ключови показатели, кои са те и колко често трябва да ги следим във времето. Всъщност процесът на дефиниране предопределя какви ще бъдат резултатите и графиките.
След като се определят въпросите, вече се търси съответствие в данните, с които разполага една организация – дали наличната до момента информация може да се използва за отговор на търсените въпроси. Ако данните ги няма, се преминава към стъпка на дефинирането им. Ако пък са налични - проследява се под каква форма и как могат да се извлекат за нуждите на анализа.
Затова обикновено се налага т.нар. “прочистване” на данни, подготовка, трансформация и т.н. Щом данните са готови (70-80% от работата), наред идва създаването на модела на анализа, който ще изкарва резултатите. Моделът е особено важен, когато става въпрос за някакъв тип прогнозиране. Когато става въпрос за справка за актуалното състояние на организацията, след като сме изяснили в детайли бизнес въпроса и сме намерили и подготвили данните, от които можем да извлечем нужния отговор, остава само да изберем най-подходящият тип графика – дали ще е таблица, светофар, скоростомер и т.н.
Бизнес шарения
Ако сте се интересували от софтуерни приложения за бизнес анализ, няма как да не сте забелязали, че те стават все по-шарени. Визуализацията е важна дотолкова, доколкото възприемането на информацията от страна на потребителя доказано е много по-лесно и бързо, ако вижда резултатите в графика от някакъв тип, отколкото в таблица или в текстови вид.
Доста специалисти ще ви кажат, че красивите графики могат лесно да се създадат и не са атестат за качество то на системата. И ще бъдат прави, но има едно голямо “НО”. Колкото и да е добра една система като технически параметри и инструменти, крайният потребител няма да я ползва, ако не е интуитивна и лесна за работа. Защото потребителят, в частност мениджърът, не е технически специалист. За него е важно да може сутрин да си пусне системата и да намери бързо точната справка или пък дори да я получи по електронната поща. Той се интересува основно от крайния резултат, а не как технологично се стига до него.
Затова наличието на такива графики може да е решаващо за избора и ползваемостта. Справките в BI, за разлика от тези в транзакционните системи, може да са както таблични, така и графични. Типовете използвани графики зависят от продукта, но изходната точка винаги е таблица, както е събрана в базата данни на компанията. Повечето BI продукти дават възможност всяка таблица да се трансформира в графика. Много от тях позволяват на крайния потребител допълнително да променя графиките по свое усмотрение и да преминава от един тип визуализация в друг, за по-голямо удобство. Това обикновено става с едно натискане на мишката.
Реално състояние
Справките, които показват моментното състояние на организациите са най-използваните в този тип приложения. “Рипортингът” в BI системите има доста по-големи възможности за анализ.
Въпреки че погледната на пръв поглед, таблицата изглежда по познатия на всички начин начин. Разликата между стандартната таблица и справката в BI e, че потребителят може да борави много по-свободно с данните. Всичките дименсии са динамични, могат да се сменят, да се махат съществуващи дименсии или да се добавят нови. Потребителят почва да анализира и да се движи из цялата база данни, независимо от колко системи е събрана тя. Под “дименсии” в случая се имат предвид отделните категории, по които се “реже” информацията (например: региони в дейността на фирмата, времеви периоди, продукти и т.н.). Другият ключов елемент са числовите величини, т.нар. “метрики” - числата, които се виждат от потребителя и по какъв начин са изчислени те.
Метриките в една BI система са формули, които се преизчисляват в зависимост от това на какво ниво на информацията се намира потребителя. Затова при BI системите може да се прави т.нар. Drill-down анализ. Drill-down анализът е справка, която позволява от едно обобщаващо ниво да се прави разбивка надолу, за да се проследят причинно следствените връзки и от общото да се премине към частното. Сумарният резултат по даден критерий в системата се разбива на съставните му части (транзакции или други), като по този начин се изследва откъде идва проблемът.
Таблиците в BI системите дават възможност за лесно въвеждане на нови начини на изразяване на данните – примерно превръщане на числата в проценти. В приложенията може да се задават филтри на информацията по най-разнообразни критерии. Също така на един екран могат да се преглеждат няколко вида справките. Отдолу може да се сложи справка в в табличен вид, където се вижда по-детайлна информация, а над нея графика на по-високо ниво, от която през цялото време да показва ключовите показатели и тяхното състояние. Обикновено за проследяване на ключовите показатели се използва т.нар. Dashboard. Това е променлива, която е представена върху циферблат. Върху таблото може да се зададе “зелена”, “жълта” и “червена” зона – предварително дефинирани граници от всяка организация за количественото измерение на съответния параметър, които показват съответно нормално или гранично ниво или пък отклонение, което оказва влияние на бизнес стратегията ни и изисква по-сериозен анализ и евентуално въздействие. Dashboard-ът е комбинация от ключовата информация за един бизнес или една област в един бизнес. Този циферблат изглежда съвсем различно за специалистите от различните отдели, защото за всеки от тях важният параметър е различен.
Възможно е създаването на допълнителни справки и анализи по всяко време. В някои от наличните на пазара продукти, крайният потребител може и сам да създава нови Таблица, на която може да се прилага pivoting справки, по собствено желание. Потребителят или администраторът задават параметрите, избират сами типа визуализация и т.н. Това се нарича ad-hoc анализ.
Pivot таблица, OLAP куб
Една от най-специфичните особености на BI приложенията е възможността за т.нар. pivoting на всяка таблица – още един труден за превеждане на български термин. Съвсем грубо казано, това означава да хванем едно понятие (категория) и да го разместим, като по този начин групираме информацията по различен начин – по избрани от нас дименсии. Така се трансформира цялата справка.
Например: ако имате справка за обажданията до вашия център за обслужване на клиенти, стандартно те е подредена по хронологичен ред, където се вижда дали дадена връзка е активна или неактивна. Някъде по-назад в таблицата за всеки ред (обаждане) пък пише кой е операторът, който го е обслужил.
Смисълът на pivot функцията е, че можете да хванете с мишката колоната с оператора и с едно движение да я изведете отгоре или отпред, като по този начин групирате активните неактивните връзки за всеки отделен оператор. След това можем да изкарате дименсията “времеви период” на преден план, като наблюдавате връзките на всеки оператор по седмици и т.н.
Освен това тези справки допълнително се сортират по големина и азбучен ред, така че да се улесни намирането на резултата. По този начин можем да откриете несъществуващи досега проблеми. Да кажем – в общата справка виждате, че обажданията са определен брой всяка седмица, но като ги групирате по активност, се забелязва, че някои дни са по-активни от други.
На следващата крачка забелязвате и че конкретен оператор се справя доста по-добре или че има спадове спрямо дните от седмицата. С откриването на такъв невидим за мениджъра проблем, той може да бъде отстранен своевременно. С pivot таблиците, справките се трансформират много лесно и бързо, като се размества подредбата и позиционирането на отделните категории. Колкото повече са наличните дименсии, толкова по-мощен инструмент е pivoting-ът, защото всъщност по този начин едната справка се превръща в десетки други. Идеята е данните да могат да се погледнат от различна перспектива, за да се открие къде е проблемът. Това е ключово за всеки анализ, в частност бизнес анализа. Тази многомерна функционалност се нарича OLAP куб – термин, който ще срещнете много често в описанията и говоренето за съвременните BI системи, защото почти всяко по-сериозно приложение в областта разполага с OLAP.
Управленска отчетност
BI системите разполагат с функционалност да правят добре форматирани отчети. Пространни документи, включващи много на брой справки, графики, текст, заглавие и т.н. Продукт, готов да бъде предоставен на мениджмънта на по-високо ниво. В него информацията е обработена, така че само като я погледнете, веднага да ви става ясно какви са тенденциите в бизнеса ви, какво се случва с него. Тя е насочена към хората, които нямат време за губене – затова обикновено съдържа графики за няколко стратегически за дадения мениджър параметри, например справка за определен клиент, с всички продукти, които той купува, печалбата, маржа, целевите нива за него и т.н.
Използването на подобна функционалност обикновено изисква наличието на специалист, който да разбира в детайли спецификата на извършваната дейност и статистическите инструменти. Той прави първоначалната настройка, подготовката и форматирането на отчетите. Ползата от BI в случая е, че експертните усилия са нужни еднократно. Вместо да поддържате цял отдел от специалисти, които да изготвят ежедневни или ежеседмични справки за вас, след това въпросният отчет би могъл да се генерира автоматично през определен период от време. Данните се презареждат автоматично в документа и той идва при управляващите организацията с новите графики и таблици. Така, вместо да вършат една и съща дейност всеки ден, бизнес анализаторите на компанията могат да се насочат усилията си към усъвършенстването на съществуващите и създаването на нови шаблони за подобни отчети. На практика, документи от такъв тип могат да бъдат насочени към различни нива в организацията и да улеснят взимането на оперативните и стратегическите решения.
Целта е информацията да се възприема бързо и да е удобна за споделяне, пренасяне и разпечатка. Затова повечето приложения са способни да я окомплектоват във файл с някой Страница от автоматично генериран отчет, предназначен за ръководството на фирмата от най-разпространените формати, например PDF или Microsoft Office формат. Това от своя страна създава условия за извършване на самия бизнес анализ офлайн, защото мениджърът би могъл да вземе файла или разпечатката със себе си и да я разглежда вкъщи, в хотела или дори когато е на път.
Внимание! Опасност!
Модерните системи за бизнес анализ се ползват и за т.нар.предупреждения (alerts). Потребителят може да се “абонира” за определени отчети и справки, които да се получават регулярно, по предварително избран план. Да кажем - всеки понеделник сутрин, определени лица от ръководството на компанията получават по електронната поща своите справки, свързани с решенията, които трябва да вземат. Системата автоматично генерира всичко в тях. BI системата е способна да проследява и критични за дадена фирма параметри и да изпраща съобщения, ако те се отклонят прекалено много в неправилната посока.
Например когато складовата наличност на артикул хикс е под критичния минимум. По същата логика могат да се изпращат и ежедневни отчети за продажбите в ключовите магазини, ако потребителят е търговска верига, да речем. Така се проследяват и ключови показатели (KPI). За комуникация в случая могат да се използват различни платформи. Освен e-mail, има системи, които могат да пращат SMS съобщения, факсове и др., в зависимост от предпочитанията, навиците и спецификата на работата на конкретния индивид или организацията като цяло.
По този начин се пестят усилия и на служителите, които иначе трябва да се отчитат. Не бива да се подценява и сигурността на информацията – избягва се човешкият фактор, било то под формата на случайни грешки, мързел или саботиране на дейността от страна на служителите по някаква причина.
Кристална топка за бизнеса
Проблемът при BI системите е, че боравят винаги със стара информация. Независимо колко бързо е обновяването на данните, все пак те трябва предварително да бъдат вкарани в системата. Точно затова е важно системата да дава отговор на нашите бизнес въпроси навреме. Тук идва ред на по-сложните аналитични инструменти за прогнозиране, които да помогнат. Един от най-простите от тях е т.нар. What-if анализ.What-if анализът (в буквален превод “какво-ако” анализ) обикновено представлява някаква корелация между две променливи – изходна и входна.Тоест, ако изходната променлива е отговорът на въпроса (например: оборотът за тримесечието е числото хикс), а този оборот зависи от активността на служителите в отдела по продажба, въпросът ще е: “какво ще стане с оборота, ако активността на sales агентите се промени по определен начин?”.
Да вземем следния пример: очакваме цената на даден продукт или услуга да падне с 3%, а пък себестойността й да се увеличи със 6%, както и реализираните количества да се увеличат с 8%. Колкото повече параметри са свързани с промяна, толкова по-трудно става пресмятането. BI приложенията обаче предлагат възможност, на базата на продажбите от миналата година например, да се направят по-точни и бързи изчисления. Често това става с помощта на лесни за употреба графични инструменти, като например скали, по които визуално променяме променливите във формулата чрез приплъзваме.
Predictive analytics (включва и т.нар. Data Mining) е най-сложната част от BI системите. Тук вече идеята е да се направят прогнози с определена вероятност за случването на събития в бъдещото, на базата на които, мениджърите да вземат управленски решения и свързаните действия. Прогнозите могат да бъдат от всякакво естество. В продажбите, в производството, дори в ютилити сектора. Например прогнозиране на консумацията на електроенергия – на база на прогнозата могат да се подадат заявки за определено количество енергия, която трябва да бъде произведена и така да се оптимизират разходите. Друг пример е сегментирането при маркетингови кампании – използвайки данните от CRM системата, BI решението може с помощта на predictive analytics да прецени кои групи клиенти с какви групи продукти да бъдат атакувани, за да има вероятност 70-80% да извършат покупка. Разбира се, този тип анализи никога не дават 100% сигурност за бъдещо събитие, защото не би могло да се изключи влиянието на субективни фактори, но дават сравнително висока вероятност. По подобие на прогнозата за времето.
Предсказващите анализи се използват доста рядко и то не само защото не всички системи са достатъчно сложни за да ги поддържат, а и поради факта, че за да се направят както трябва, потребителят трябва да има разширени познания в областта на математиката и статистиката. Подобни приложения се ползват обикновено от много големи компании, работещи в конкурентна и бързо променяща се среда. BI приложенията могат да бъдат доста сложни, ако решите да ги развивате. Хубавото при тях е, че внедряването става поетапно и реално може да продължи колкото решите вие, клиента. Би могло да бъде и безкрайно, ако имате желание да надграждате вашата система с все по-сложни и по-сложни справки. А, повярвайте, веднъж като свикнете с възможностите да получите бърза “снимка” на моментното състояние на управляваната от вас организация и да се впуснете в задълбочен анализ, ще искате все повече и повече. Това е в кръвта на добрия мениджър.
Автор: Петър Стоянов
