CC BY
43
Современные методы и инструменты Business Intelligence Modern methods and tools of Business Intelligence
Межов Илья Сергеевич
Студент 2 курса магистратуры Направление подготовки «Учет и корпоративные финансы» Финансовый университет при Правительстве РФ (Липецкий филиал)
Российская Федерация, г.Липецк e-mail: mezhov_99@mail.ru
Mezhov Ilya Sergeevich
2nd year master's student Direction of training "Accounting and corporate finance "Financial University under the Government of the Russian Federation (Lipetsk branch)
Russian Federation, Lipetsk e-mail: mezhov_99@mail.ru
Научный руководитель Морозова Н. С.
к.э.н., заведующий кафедрой «Учет и информационные технологии в бизнесе Финансовый университет при Правительстве РФ (Липецкий филиал)
Российская Федерация, г.Липецк e-mail: NSMorozova@fa.ru
Scientific adviser Morozova N.S.
Candidate of Economics, Head of the Department "Accounting and Information Technologies in Business" Financial University under the Government of the Russian Federation (Lipetsk branch)
Russian Federation, Lipetsk e-mail: NSMorozova@fa.ru
Аннотация.
В данной статье представлен обзор современных методов и инструментов информационно -аналитического обеспечения принятия управленческих решений. Использование информационной панели визуализации бизнес-информации и других средств Business Intelligence позволяет значительно увеличить эффективность принимаемых в компании управленческих решений. Актуальность данного исследования обусловлена отсутствием упорядоченной информации о возможностях Business Intelligence. Объектом исследования стали методы и инструменты бизнес-аналитики, обеспечивающие эффективное принятие управленческих решений. Также был проведен анализ полученных результатов, сделаны соответствующие выводы и определена практическая значимость проведенного исследования.
Annotation.
This article presents an overview of modern methods and tools for information and analytical support for managerial decision-making. The use of a business information visualization dashboard and other Business Intelligence tools can significantly increase the efficiency of management decisions made in a company. The relevance of this study is due to the lack of organized information about the possibilities of Business Intelligence. The object of the study was the methods and tools of business intelligence that ensure effective management decision-making. An analysis of the results obtained was also carried out, appropriate conclusions were drawn and the practical significance of the study was determined.
Ключевые слова: информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений, анализ данных, бизнес, Business Intelligence.
Key words: information and analytical support for managerial decision-making, data analysis, business, Business Intelligence.
Процесс информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений на современном этапе полностью интегрирован с современными технологиями обработки и представления бизнес -информации класса Business Intelligence. Благодаря использованию новейших информационных систем с
функциями, выполняемыми на основе моделей машинного обучения, стало доступно сквозное обеспечение менеджмента компаний необходимым для принятия управленческих решений бизнес-данными. При этом анализируемые данные могут охватывать все бизнес-процессы организаций.
Основными инструментами Business Intelligence подхода являются:
1. ETL-инструменты (от англ. Extract, Transform, Load — извлечение, преобразование, загрузка). Главными задачами инструментов ETL являются сбор данных из внутренних систем компаний и внешний источников бизнес-данных, их трансформация в необходимый формат, очистка данных, то есть преобразование в пригодный для анализа вид и загрузка в централизованное хранилище данных.
2. Хранилище данных. Собранные бизнес-данные попадают в единое место, в котором они будут структурированы и упорядочены, в базу данных. Хранилище бизнес-данных для анализа представляет собой информационную базу данных, в большинстве случаев, организованные в виде таблиц.
3. Инструменты Data Mining (перевод с англ. — интеллектуальный анализ данных). Данный тип обработки бизнес-данных позволяет не просто анализировать необходимую информацию, но и искать зависимости между показателями и строить тренды для последующего прогнозирования. В качестве методов анализа данных могут выступать самые разные способы: от математических и статистических методов, до анализа текстов и других типов данных. Одним из важнейших элементов Data Mining являются OLAP-кубы (от англ. Online Analytical Processing — интерактивная аналитическая обработка данных), которые представляют собой многомерные массивы данных.
4. Dashboard (в переводе с англ. — приборная панель). Инструменты визуализации бизнес-информации типа Dashboard представляют собой настраиваемые информационные панели с набором необходимых графиков, диаграмм и показателей. По сути, Dashboard — это отчет, позволяющий в удобном и наглядном виде представить большие массивы данных, что позволяет менеджерам сформировать представление о тех или иных бизнес-процессах компании.
Таким образом, можно составить представление об определенных закономерностях в процессе информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений, которые обусловлены используемыми в Business Intelligence системах методами и технологиями. Схема осуществления описываемого процесса в компаниях среднего масштаба в общем виде представлена на рис. 1.
Рисунок 1. Инструменты Business Intelligence
Первоначально процесс начинается со сбора данных в различных информационных системах компании. Данные о производстве учитываются в ERP-системах, обеспечивающих функции информационного управления предприятием, информация о клиентах, как правило, записывается в CRM-системах, отвечающих за управление взаимоотношениями с клиентами, специальные бизнес-данные, используемые в определенных предметных областях организаций записываются в их локальные базы данных, разработанные под специфику конкретной компании и необходимые данные из внешних источников загружаются напрямую из необходимых источников. Далее происходит процесс первичной обработки, очистки и структурирования данных с помощью ETL -инструментов. После этого структурированные данные, которые хорошо поддаются анализу, а также полуструктурированные и неструктурированные данные, обработка которых является трудоемким процессом, попадают в единое хранилище данных. Затем с помощью инструментов Data Mining происходит анализ имеющихся данных и преобразование их в OLAP-кубы. Одним из важнейших элементов Business Intelligence системы является пользовательский интерфейс, в котором представлены различные инструменты для формирования отчетов, интерактивная информационная панель визуализации бизнес-информации Dashboard и другие специальные отчеты для индивидуальных потребностей отдельный компаний из нетипичных предметных областей. На основе полученной бизнес-информации менеджмент компании принимает определенное управленческое решение.
Очень часто перед компанией встает выбор: разработать и внедрить собственную информационную систему Business Intelligence или воспользоваться готовым решением, представленным на рынке. Каждый из подходов обладает своими преимуществами и недостатками, и принятие того или иного решения зависит от особенностей конкретной компании. Характеристика каждого типа систем представлена в табл. 1.
Таблица 2. Описание собственной информационной системы
Тип системы Преимущества Недостатки
Собственная информационная система 1. Независимость от сторонних компаний 2. Высокий уровень информационной безопасности 3. Легкая масштабируемость 4. Возможность монетизации за счет вывода собственного решения на рынок 5. Гибкость настройки под собственные нужды 1. Высокая стоимость 2. Большие сроки создания и внедрения 3. Необходимость обслуживания
Готовое решение 1. Низкая стоимость ежемесячной подписки в случае использование облачной версии 2. Низкие риски создания и внедрения (если использование системы будет невыгодно для компании, от подписи можно отказаться с минимальными потерями) 3. Наличие поддержки 4. Быстрые сроки внедрения 1. Средний уровень информационной безопасности 2. Зависимость от сторонних компаний 3. Отсутствие тонкой настройки под собственные нужды компании
Таким образом, для компании среднего масштаба оптимальным вариантом будет использование облачной версии готового решения Business Intelligence, распространяемого по подписке, так как бюджета на инвестиционные проекты в небольшой компании может быть недостаточно для разработки, внедрения, обслуживания и вывода на рынок собственного решения информационной системы информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений. Также в случае использования готового решения даже компания с минимальными финансовыми возможностями может в кратчайшие сроки получить программный продукт с широким функционалом и всеми преимуществами Business Intelligence инструментов.
Что касается конкретных информационных систем, реализующих подход Business Intelligence, наиболее развитые сервисы представлены зарубежными компаниями. Однако в настоящее время существуют и российские
программные продукты, эффективно реализующие функции информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений.
Наиболее известными сервисами бизнес-аналитики являются программные продукты Tableau, Microsoft Power BI и Qlick.
Российскими ведущими программными решениями являются Business Intelligence системы Luxms BI, Analytic Workspace и Yandex DataLens. Каждая из систем обладает своими преимуществами и недостатками, а также предназначена для компаний из различных предметных областей и организаций разного масштаба. Для выбора подходящего программного продукта необходимо понимать, какой функционал необходим менеджменту компании, какой бюджет является приемлемым, и какой тип интерфейса будет предпочтительным.
Программный продукт Luxms BI представляет собой комплексное Business Intelligence решение, включающее в себя все необходимые с точки зрения приложения инструменты для информационно -аналитического обеспечения принятия управленческих решений. Основным элементом рассматриваемого программного продукта является динамически формирующаяся настраиваемая информационная панель визуализации бизнес-информации, на которой может отображаться необходимая бизнес-информация: от значений ключевых показателей эффективностей до графиков динамики выручки. Пример графического интерфейса информационной системы визуализации бизнес-информации Luxms BI представлен на рис. 2.
Рисунок 2. Пример пользовательского интерфейса Конкурентными преимуществами системы являются низкая стоимость внедрения, широкий функционал
работы с большими данными и наличие большого количества инструментов для формирования отчетности.
Программное решение предлагается в виде облачной версии с веб-приложением.
Программный продукт Analytic Workspace доступен в двух версиях: облачный сервис с веб-
приложением и локальная информационная система, размещаемая на серверах компании. Конкурентными
преимуществами программного продукта Analytic Workspace являются доступность неопытным пользователям за счет простого и понятного интерфейса, наличие удобных инструментов для анализа данных и широкий диапазон настроек информационной панели.
Программный продукт Yandex DataLens является Business Intelligence инструментом от лидера российского рынка информационных технологий — компании «Яндекс». Система является облачным решением, доступна в виде веб-приложения и представляет собой набор инструментов анализа необходимых данных и визуализации бизнес-информации. Отличительной особенностью Yandex DataLens является то, что рассматриваемый программный продукт является бесплатным и доступен любой компании для неограниченного количества пользователей. Конкурентными преимуществами программного решения являются легкая интеграция с другими облачными сервисами «Яндекса», например Yandex Cloud, знакомый большинству пользователей интерфейс программных продуктов корпорации «Яндекс» и наличие обучающих курсов для начинающих пользователей приложения.
Таким образом, на российском рынке присутствуют развитые информационные системы, позволяющие осуществлять эффективное информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений.
По моему мнению, среди современных методов и инструментов информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений ощущается недостаток технологий, связанных с процессом создания системы информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений в широком смысле. В научных журналах представлено множество статей практической направленности, описывающих лучшие способы использования программных продуктов Business Intelligence, нюансы работы с бизнес-данными и визуализацией экономической информации. Однако тема непосредственно создания системы информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений, в которую входят различные инфраструктурные элементы, методологии и регламенты, а также специалисты, раскрыта не полностью. По сути, на данный момент отсутствует единый унифицированный алгоритм создания информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений.
Список используемой литературы:
1. Баранов Д. Н. Сущность и содержание категории «Цифровая экономика» / Д. Н. Баранов // Вестник Московского университета им. С. Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. - 2018. - № 2. - С. 15-23
2. Статья «Большие данные (Big Data)» [Электронный ресурс] // URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Большие_данные_(Big_Data) (Дата обращения: 21.08.2019)
3. Статья «Профессия датамайнер: кто занимается анализом данных?» [Электронный ресурс] // URL: https://rb.ru/news/dataminers-are-cool/ (Дата обращения: 21.08.2019)
4. Статья «Работа с Big Data: основные области и возможности» [Электронный ресурс] // URL: http://www.marketing.spb.ru/lib-research/methods/Big_Data.htm (Дата обращения: 21.08.2019)
5. Шваб Клаус Четвертая промышленная революция : перевод с английского / Клаус Шваб. — Москва : Эксмо, 2019. — 209 с.
