CC BY
13Специфические потребности пользователей систем бизнес-интеллекта экономическом анализе
Митрович Станислав
доктор экономических наук, Университет в г. Нови-Сад, [email protected]
В данной статье исследуются потребности пользователей систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) при проведении экономического анализа хозяйственной деятельности организаций. Исследование базируется на методах общенаучного, методологического и эмпирического исследования в области экономических наук, а, также, на методе бизнес анализа реальных организаций, применяющий бизнес интеллект. В ходе исследования был сформирован типовой опросник для выбора BI-ре-шения при интеграции в методику экономического анализа организации. Выводы, следующие из результатов исследования указывают на то, что важным условием для того, чтобы воспользоваться всеми преимуществами бизнес интеллекта, является внедрение новых информационных и аналитических технологий с учетом интересов всех заинтересованных лиц, на всех уровнях организации.
Ключевые слова: бизнес-интеллект, бизнес анализ, экономический анализ
Введение
Цифровая трансформация бизнес-анализа - это комплексный процесс, охватывающих все стороны работы современной компании. Проект по выбору и интеграции В1-решения в экономический анализ хозяйственной деятельности организации всегда представляет собой многоаспектный процесс, требующий не только организационных изменений в компании, но и затрагивающий всю корпоративную культуру работы, нацеленную на эффективное развитие компании на рынке.
Независимо от того, исходит ли инициатива реализации проекта от руководства компании или же это была инициатива нижестоящих управленческих уровней - внедряемой инициативе необходимо обеспечить понимание и поддержку всех сотрудников компании, которые будут осуществлять помощь во время разработки и тестирования проекта и на работе которых отразится непосредственный эффект от его применения. Прежде всего необходимо, чтобы сотрудники, ответственные за проведение экономического анализа имели четкое понимание, что внедрение нового решения не отнимет у них рабочее место и не будет являться заменой человеческих ресурсов, а трудозатраты на проект помогут эффективнее осуществлять аналитическую деятельность. Это позволит изначально преодолеть сопротивление нововведениям, которое является достаточно распространенной характеристикой, сопровождающей развитие современных, в особенности российских организаций, и полноценно включить аудиторию аналитических специалистов компании в рабочую группу для формирования наиболее точных показателей результативности и выбора необходимого информационного решения [1]. Во-вторых, в процессе разработки и обоснования проекта необходимо изначально отразить комплексное влияние алгоритма В1 в экономическом анализе на весь процесс жизнедеятельности компании.
Результаты и обсуждение
Как свидетельствует практика, многие руководители компаний перед началом внедрения каких-либо информационных решений в сферу бизнес-анализа, пытаются начать с общего понимания того, что представляют собой данные и информация организации, какие именно данные накапливает компания, какой в них находится дополнительный потенциал и коэффициент полезности, способные повлиять на эффективность развития хозяйствующего субъекта. Методически обоснованные ответы на эти вопросы может обеспечить такое направление, как <^а1а-консалтинг», приобретающее в текущих условиях все большее распространение в сфере бизнес-анализа [2]. В его рамках специалистами проводится первичный анализ данных организации, системы обмена потоками информации и их анализа, и выдается заключение, насколько эффективно они трансформируются в информацию и знания в организации, насколько эффективно используются скрытые ресурсы информации, накопленной компанией, как ее извлечь, и какие задачи с ее помощью можно дополнительно решать. Кроме того, привлечение внешнего подрядчика по анализу данных может помочь не только в решении задач экономического анализа компании, но и в формировании новых, которые можно решить с учетом имеющихся данных.
Приступая к разработке проекта и выбору решения в области информатизации экономического анализа, в частности, внедрению технологии бизнес-интеллекта, рабочей группе компании-заказчика следует воздерживаться от необоснованных ожиданий относительно эффекта, который в конечном итоге может принести модифицированная методика аналитики. В некоторых случаях данных бывает просто недостаточно для анализа, иногда данные настолько не систематизированы и разрознены, что требуется их предварительная обработка. Только после нее можно наиболее эффективно выбрать соответствующий В1-инструмент или решение, разработать показатели экономического анализа и методический алгоритм его реализации, приступая к дальнейшей апробации.
Именно на решение сформулированных для клиента задач направлены следующие шаги по внедрению проекта. Безусловно, ряд компаний пропускает первый шаг,
О
3
в
S
г
2 а
8
см из £
Б
а
2 ©
так как с самого начала имеет четкое представление о потенциале своих данных и о стоящих задачах в области бизнес-анализа. Однако к сожалению, достаточно частой является ситуация, когда прямо в процессе реализации проекта организации приходится возвращаться в самое начало, потому изначально не хватило ресурсов или времени на проведение грамотной оценки потенциала данных (бывают проекты, в которых он занимает до 50% времени работ, в среднем же этот этап, по оценкам специалистов охватывает 25-30% [3]).
Систематизируя данные методических обоснований и практические рекомендации экспертов [4,5,6,7,8,9,10], мы сформулировали типовой опросник (Таблица 1), ответы в рамках которого допустимо рассматривать в качестве основных показателей при выборе В1-решения, интегрируемого в экономический анализ организации. Уточним, что данный опросник может применяться с определенной адаптацией и для внедрения других информационных инструментов в экономический анализ, однако более детально он направлен именно на сферу интеграции решений В1.
Прокомментируем содержание данного опросника более детально по пунктам, сопровождая их методическими комментариями.
1. Если определение основных потребителей потенциально внедряемого решения В1 в процессе его оценки является достаточно простой задачей, то изучение видения различных категорий потребителей бизнес-аналитики в организации, как правило, вызывает существенные трудности, как у самих специалистов компании, входящих в рабочую группу по реализации проекта, так и специалистов компании-разработчика или дистрибьютора, предлагающих В1-решения. Если в компании более-менее сформировалось видение руководства в отношении того, какие данные и в каком виде они хотят видеть в качестве итоговых, то в этом случае организация может осуществлять выбор из достаточно широкого набора В1-решений, включающих как платформы, так и системы, и отдельные инструменты, предоставляющие вариативные возможности визуализации (витрины данных, срезы данных, значительный перечень типовых отчетов, многочисленные графики и др. средства). При формировании КР1 для выбора В1 решения и формирования его методической основы в свою очередь в данном случае будет оправдан инволюционный подход
Таблица 1
Типовой опросник для выбора В1-решения при интеграции в методику экономического анализа организации
Вопросы Ответы
]. Для кого будет предназначена система В1 (основной потребитель): А) какие специалисты - департаменты задействованы в процессе осуществления экономического анализа, их квалификация и опыт работы ео средствами информатизации в данной области, Б) кто является промежуточным и конечным пользователем результатов бизнес-анализа (РУКОВОДСТВО компании, менеджеры, директора департаментов и т.д.), какие задачи для них более приоритетны (текущие, принятие управленческих решений и пр.), каков их уровень квалификации и опыт работы с ИТ в данной сфере* С) сеть ли у конечных потребителей четкое видение о том. в каком виде им необходимы итоговые результаты бизнес -анализа?
2. Специализированность деятельности компании: A) деятельности организации имеет строгую специализацию, которая пс будет изменяться в ближайшем будущем B) специализация компании в ближайшем будущем может быть существенно расширена
3. Какой тип анализа для организации является приоритетным: A) долгосрочный, B) ежемесячный/еже недельный, C) интерактивный (в онлайн-режиме)
4. Какова предполагаемая основная цель внедрения В1-решения в экономический анализ организации: A) решение отдельных, конкретных задач экономическою анализа B) получение единого, целостного взгляда на общее состояние бизнес C) проведение оперативного анализа 0) другая
5. Какие существуют предпочтения в кампании в способах доставки данных до потребителя? A) планшетные компьютеры с поддержкой мобильной Интернет-связи, просмотр данных и анализ в онлайн-режиме B) презентации ответственного специалиста C) по почте в еиде таблиц и отчетов П) в печаггном виде Е) другое (уточнить)
6. С какими обьемами данных придется иметь дело В ходе экономического анализа хозяйствен] юй деятельности организации с использованием В1?
7. Сколько компания готова потратить па реализацию проекта по внедрению В1 и тратить на ею дальнейшее развитие и обслуживание? А) финансовых ресурсов
(«сверху-вниз», то есть от высшего руководства к более низким по иерархии уровням).
Однако в ситуации, когда у руководства нет четкого понимания того, какая информация ему необходима для регулярного просмотра с целью принятия стратегических решений, то при выборе должны быть учтены в качестве основных требования специалистов, непосредственно участвующих в подготовке бизнес-анализа или являющиеся его пользователями на более низких уровнях.
2. В зависимости от задач и общих характеристик процесса экономического анализа современная компания может выбирать между горизонтальными В1-решениями, в которых реализован набор общеприменимых методических инструментов, и специализированными вертикальными решениями, которые ориентированные под конкретные отрасли или задачи. И те, и другие имеют свои достоинства и недостатки.
По мнению специалистов, для организаций, которые и в настоящее время, и
в будущем планируют осуществлять специфическую деятельность на рынке, требующую соблюдения определенных строгих регламентов, наибольший эффект принесет внедрение вертикальных решений. Если же велика вероятность того, что специализация компании значительно расширится, то выбор вертикального В1-решения является для организации определенным риском [11 ].
3. В данном контексте необходимо обратить внимание на то, что если перед организацией стоит задача выявления долгосрочных или периодических трендов, то, в этом случае при выборе В1-решения и в процессе реализации проекта необходимо уделить особое внимание детальной организации так называемых ЕИ-операций (извлечение, преобразование и очистка информации для соответствия потребностям бизнес-модели, загрузка данных в хранилище).
Если же компания планирует осуществлять экономический анализ в интерактивном режиме рациональным может быть отказ от организации хранилища данных. При этом специалистами рекомендуется обратить особое внимание выбору средств интеграции на основе промежуточного слоя данных (область, куда данные помещаются после их извлечения из различных источников и где для каждого источника данных создаётся своя таблица или отдельный файл, или и то и другое) с применением соответствующих <дружественных» и простых интерфейсов для ответственных пользователей аналитического процесса.
Экономический анализ в режиме реального времени сильно обусловлен фактором предметной области деятельности компании. Рассмотрим для примера организацию, работающую на финансовом рынке. Зачастую катализатором внедрения аналитических решений с использованием В1 здесь выступают частые изменения требований регулятора. Как только ЦБ РФ информирует банки о новых требованиях, им необходимо быстро внести соответствующие изменения в свои системы. Внесение обновление и осуществление экономического анализа с использованием исключительно человеческих ресурсов и простейшего уровня информатизации бизнес-анализа в данном случае малоприменимо и неэффективно. Мощные стандартные решения корпоративного характера требуют значительной вовлеченности ИТ-служб в этот процесс. В итоге складывается ситуация, когда в случаях, когда необходимо внести изменения в отчетность в сжатые сроки, а этот
процесс является технологически сложным и длительным, специалистам приходится делать новые отчеты вручную. В противном случае сроки сдачи отчетности будут пропущены, и банк получит штрафные санкции за несоответствие новым требованиям; необходимые аналитические данные не будут учтены и картина деятельности организации будет неполной, что может привести к существенной потери финансовых позиций. Таким образом, для специалистов всех уровней, осуществляющих экономический анализ и работу с данными в режиме реального времени, сегодня актуально такое требование, как гибкость методических инструментов, позволяющих вносить изменения в формы отчетности и делать это в короткие сроки либо самостоятельно, либо с минимальным привлечением к этому процессу 1Т-специа-листов. Каждая организация подходит к решению этого вопроса по-своему: большинство, как показывает практика, пытается адаптировать к этим целям традиционные учетные системы. Между тем, необходимо учитывать, что методический базис современных В1-решений позволяет разрабатывать конструкторы отчетов, которые позволяют компании быстро построить любой отчет с любым набором необходимых атрибутов [1].
4. Перейдем к следующему параметру опросника, коррелирующим с объемом задач экономического анализа, стоящим перед отдельной организацией. Если компания внедряет решения бизнес -интеллекта, для того, чтобы решить конкретные задачи экономического анализа в реальном времени, будет целесообразно ограничиться применением «витрин данных» (специализированное узконаправленное хранилище данных), что методически существенно упростит процесс внедрения В1-решения в ресурсном и организационном планах.
Если же, напротив, В1 выбирается и интегрируется в экономический анализ с целью получения единого, целостного взгляда на общее состояние бизнеса для руководства или собственников, то без создания комплексного и централизованного хранилища данных компания не сможет реализовать проект. Кроме того, для получения адекватной картины бизнеса в ходе экономического анализа с применением средств В1 организации в данном случае будет необходимо обратить особое внимание на обеспечение высокого качества анализируемых данных. Этот аспект должен быть учтен непосредственно в процессе разработки проекта по
внедрению В1-системы и оценке эффективности решений в данной области.
Следует особо остановиться на вопросе качества данных для экономического анализа, который, по нашему мнению, является одним из ведущих критериев успешности реализации проекта по внедрению В1-решений для бизнес-аналитики. Специалисты подчеркивают, что проблемные места с качеством анализируемых данных в системах организации должны быть выявлены на стадии, предшествующей выбору В1-решения и тем более его интеграции, так как они напрямую влияют на данный выбор [1 ]. Однако очень многими компаниями этот этап игнорируется. Чаще всего на практике ошибки и коллизии в данных проявляются уже на конечных этапах разработки, внедрения и опытной эксплуатации проекта по интеграции В1 в методику экономического анализа - то есть на стадии, когда методика создания отчетности по ключевым показателям деятельности понятна, процессы настроены правильно, аналитические процедуры отрабатываются, работоспособность системы и методический инструментарий проверены конечными пользователями. В этот момент эффективность сделанного выбора в отношении В1-решения может быть ошибочно поставлена компанией под вопрос в ситуации, когда конечные результаты анализа не соответствуют исходным анализируемым данным ввиду их низкого качества или отсутствия ряда важных и ожидаемых в анализе параметров.
В методическом аспекте, современные организации, избегая типовых решений, часто стремятся к разработкам самостоятельных алгоритмов экономического анализа, в ходе реализации которых происходит обработка данных и на выходе происходит решение конкретных бизнес-задач. Это актуально и для экономического анализа, осуществляемого традиционным путем, и для бизнес-анализа с интеграцией В1-решений. Придя в ходе подготовки проекта и оценки продуктов к выводу о необходимости индивидуализированного решения, компания, особенно если инициатива исходит от руководства, очень часто, как свидетельствует практика, не совсем правильно ставит задачу и формирует требования к необходимому инструменту. Существует разница между ключевыми, настраиваемыми параметрами пользователя, применяемыми для представления конечных результатов (например, у руководства компании, директоров департаментов,
© £
Я
3
г
2 а
8
сч из £
Б
ей
2 ©
менеджеров проекта), и методическим алгоритмом (логикой принятия решения), который лежит в основе процесса экономического анализа, осуществляемого В1-инструментом под контролем соответствующего специалиста. Первое позволяет получить срез картины экономического анализа в нужном ключе, выбирая нужные параметры (например, для осуществления рассылки только по определенным группам клиентов), а второе -представляет собой методический инструмент, который способен данных клиентов правильно распределить по группам. Основная эффективность В1-реше-ния заключается именно в методическом алгоритме анализа, который является приоритетным для любой группы пользователей бизнес-анализа. Однако это часто не учитывается современными компаниями при разработке проекта, так как происходит контаминация двух обозначенных выше параметров. Визуализация и итоговое представление результатов экономического анализа, в данном случае играют вторичную роль. Более того, эта задача может быть решена за счет уже имеющихся возможностей действующих в компании систем работы с данными, вовлеченными в экономический анализ (либо дополнительно решена силами ИТ-специалистов в самой организации при необходимости дополнительной индивидуализации под специфику деятельности компании и в целях экономии финансовых ресурсов)[12]. Однако без корректно функционирующего методического алгоритма, построенного на адекватных целях и задачах экономического анализа, данная задача будет невыполнимой.
Именно поэтому особое значение имеет тот факт, чтобы при формулировке КР1, как в договоре на исследование данных, так и на разработку проекта по внедрению В1-решения в экономический анализ организации, были учтены и зафиксированы четкие не только технические, но и экономические показатели.
5. Если руководством компании используются планшетные компьютеры, уровень информационно-коммуникационной компетенции в данной области является высоким, в компании распространено использование мобильного Интернета, Интернет-приложений и онлайн-доступа к системам организации, топ-менеджмент может самостоятельно осуществлять настройку необходимых данных и фильтры в отчетах (продвинутые пользователи), то, скорее всего, представители топ-менеджмента войдут в со-
став рабочей группы по отбору, внедрению и тестированию предложенных В1-решений [13].
6. Объем данных, с которыми придется иметь дело в ходе экономического анализа хозяйственной деятельности организации с использованием В1, имеет одно из важнейших значений для выбора конкретного решения и аналитического инструментария [14].
В том случае, когда объемы данных достаточно значительны, даже комплексные В1-решения, напрямую работающие с данными, предлагаемые, например, такими разработчиками В1, как СодпоБ и др., могут оказаться недостаточными для компании, требуя дополнительных финансовых затрат для обеспечения работоспособности подобных систем (например, финансирования установки сервера и др.), что приводит нас к следующему вопросу, касающемуся инвестиций в проект по внедрению В1 в экономических анализ организации и его поддержку и развитие.
7. Рассматривая вопрос инвестиций в проект по внедрению В1 в методику экономического анализа, компании необходимо учитывать не только стоимость лицензий, но и стоимость услуг специалистов по конкретному продукту.
Завершая анализ специфических требований конечных пользователей при интеграции В1 как информационной технологии в экономический анализ хозяйственной деятельности организации, необходимо остановиться на таком важном факторе, как управленческий. Проект в области В1 не может носить спорадический характер. Как инвестиционный объект и, как средство, направленное на повышение эффективности текущей деятельности компании и ее развитие, он требует эффективного управления. Без управленческого механизма и контроля подобный проект, имея достаточно высокий потенциал и перспективы при разработке, на стадии эксплуатации может принести крайне негативные результаты. Управленческий подход средствами В1 обеспечивает целый ряд важных преимуществ для тех компаний, которые хотят добиться более эффективного внедрения своих проектов в бизнесе. Это такие преимущества, как:
- рост осведомленности сотрудников о стратегической важности данных;
- адекватная оценка того, как изменения в бизнес-операциях и поддерживающих их данных могут сказаться на рисках компании;
- отход от дискретных бюджетов и
переход к координированному финансированию и интегрированной разработке, и внедрению систем;
- использование единого корпоративного процесса, который обеспечивает авторизацию всех изменений в бизнес-операциях;
- формирование ситуации, в которой все изменения бизнес-операций были направлены на снижение системных рисков с целью общего улучшения качества данных и целостности отчетности об эффективности работы [15].
Заключение
Подводя итог проведенному анализу, мы пришли к выводу, что компания, для чтобы воспользоваться всеми преимуществами бизнес интеллекта в целях развития экономического и бизнес анализа, должна внедрять новые технологии учитывая интересы всех заинтересованных лиц, на всех уровнях организации. Преимущества BI растут пропорционально количеству пользователей системы в организации и чем шире используется такой продукт, тем больше прибыли он приносит компании. При этом важно предоставить каждому пользователю соответствующие его деятельности инструменты. Важнейшим фактором для успешной реализации потенциала бизнес интеллекта в развитии экономического анализа остается непрерывное методическое обучение и подготовка сотрудников, независимо от простоты внедряемого информационного решения и уровня профессиональной квалификации персонала, как в экономическом, так и информационном плане.
Литература
1. Olszak C., Ziemba E. Approach to Building and Implementing Business Intelligence Systems// Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge and Management. 2009/2
2. Raisinghani M.S. Business Intelligence in the Digital Economy: Opportunities, Limitations and Risks. Manchester: Idea Group Inc (IGI), 2004. P.121
3. Байбутов. А. Заказчиков интересует «быстрая» аналитика [Электронный источник]// CNews.Ru. 2015. URL: http:// www.cnews.ru/reviews/bi_bigdata_2015/ interviews/andrej_bajbutov (дата обращения: 11.05.2017)
4. Halliman Ch. Business Intelligence Using Smart Techniques: Environmental Scanning Using Text Mining and Competitor Analysis Using Scenarios and Manual Simulation. N.Y., 2014. 522 р.;
5. Морозова О. Как оценить экономический эффект от внедрения систем бизнес-аналитики: проблемы, под-ходы, решения [Электронный источник]// Финансовый директор. 23.12.2016. URL: https://fd.ru/articles/158378-kak-otsenit-ekonomicheskiy-effekt-ot-nedreniya-sistem-biznes-analitiki-rek- (дата обращения: 13.05.2017);
6. Абдикеев Н. М., Бондаренко В. И., Евтеев Б. В. и др. Интернет-технологии в экономике знаний. М.: Инфра-М 2015. 448 с.;
7. Simon A.R. Data Warehousing And Business Intelligence For e-Commerce. L.: ABC Press, 2016. 320 p.
8. McKnight W., Humphrey S. Building Business Intelligence: Rafting Into the Business Intelligence Future, Part 1 // DM Review Magazine. 2004. Pp.31-34.
9. Williams S. The Profit Impact of Business Intelligence. N.Y.: S.A.B., 2015. 240 p.
10. Turban E., Aronson J.E., Liang T.P. Decision Support and Business Intelligence Systems. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2017
11. Business Intelligence (рынок России): Аналитический отчет аналитико-консалтинговой компании TAdvisor (2012-2014, прогноз 2015-2016) [Электронный источник]. URL: http:// www.tadviser.ru/index.php/ СIатья:BusinessJntelligenceJрынок_России)) (дата обращения: 25.09.2016)
12. Левиев М. Как эффективно вести проект по работе с данными. Бизнес-аналитика и большие данные в России 2015: Аналитический обзор// CNews.Ru. 2016. URL: http://www.cnews.ru/reviews/ bi_bigdata_201 5/articles/ kak_effektivno_vesti_proekt_po_rabote_s_dannymi (дата обращения: 12.05.2017)
13. Blomme J. Business Intelligence in the real-time economy [Электронный ре-
сурс]. P.: AMP, Lagardere., 2010. URL: https://www.slideshare.net/johblom/ business-intelligence-in-the-real-time-economy (дата обращения: 13.05.2017)
14. Pugna I., Albescu F., Babeanu D. The role of business intelligence in business performance management // The Annals of the Faculty of Economic Sciences - University of Oradea. 2009. Vol.2. P.1027
15. Задачи предприятия, решаемые с помощью BI [Электронный источник]// Корпоративные хранилища данных. Интеграция систем : Проектный опыт. Аналитика и статьи. 2017. URL: http:// www.prj-exp.ru/dwh/tasks_of_BI (дата обращения: 12.03.2017)
Specific needs of BI users in economic
analysis Stanislav Mitrovic
University of Novi Sad
In this article, we analyze the needs of business intelligence systems' (BI) users for purposes of economic analysis in companies. The research is based on the general scientific, methodological and empirical research methods in the field of economic sciences, and on the method of business analysis of real organizations, that applies business intelligence. As result of this research, a standard questionnaire was developed in order to define criteria for selections of BI solution for economic analysis purposes. The conclusions indicate that an important prerequisite for taking full advantage of business intelligence is taking into account the interests of all stakeholders at all levels of the organization during designing of the solution.
Keywords: business intelligence, business analysis, economic analysis
1. Olszak C., Ziemba E. Approach to Building and
Implementing Business Intelligence Systems // Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge and Management. 2009/2
2. Raisinghani M.S. Business Intelligence in the
Digital Economy: Opportunities, Limitations and Risks. Manchester: Idea Group Inc (IGI), 2004. P.121
3. Baybutov. A. Customers are interested in "fast"
analytics [Electronic source] // CNews.Ru. 2015. URL: http://www.cnews.ru/reviews/ bi_bigdata_2015/interviews/andrej_bajbutov (reference date: 05/11/2017)
4. Halliman Sh. Business Intelligence Using Smart
Techniques: Environmental Scanning Using Text Mining and Competitor Analysis Using Scenarios and Manual Simulation. N.Y., 2014. 522 r .;
5. Morozova O. How to assess the economic effect
of the introduction of business intelligence systems: problems, approaches, solutions [Electronic source] // Financial Director. 12/ 23/2016. URL: https://fd.ru/articles/158378-kak-otsenit-ekonomicheskiy-effekt-ot-nedreniya-sistem-biznes-analitiki-rek- (date of circulation: 13/05/2017);
6. Abdikeev NM, Bondarenko VI, Evteev BV, etc.
Internet technologies in the knowledge economy. M .: Infra-M 2015. 448 p .;
7. Simon A.R. Data Warehousing And Business
Intelligence For e-Commerce. L .: ABC Press, 2016. 320 p.
8. McKnight W., Humphrey S. Building Business
Intelligence: Rafting Into the Business Intelligence Future, Part 1 // DM Review Magazine. 2004. Pp.31-34.
9. Williams S. The Profit Impact of Business
Intelligence. N.Y .: S.A.B., 2015. 240 p.
10. Turban E., Aronson J. E., Liang T.P. Decision Support and Business Intelligence Systems. New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2017
11. Business Intelligence (Russian market): Analytical report of the analytical and consulting company TAdvisor (2012-2014, forecast 20152016) [Electronic source]. URL: http:// www.tadviser.ru/index.php/ Article:Business_Intelligence_ (the market of Russia)) (date of circulation: September 25, 2013)
12. Leviev M. How to effectively conduct a project to work with data. Business Intelligence and Large Data in Russia 2015: Analytical Review / / CNews.Ru. 2016. URL: http://www.cnews.ru/ reviews/bi_bigdata_2015/articles/ kak_effektivno_vesti_proekt_po_rabote_s_dannymi (reference date: 05/12/2017)
13. Blomme J. Business Intelligence in the realtime economy [Electronic resource]. P .: AMP, Lagardere., 2010. URL: https:// www.slideshare.net/johblom/business-intelligence-in-the-real-time-economy (date of circulation: 05/13/2017)
14. Pugna I., Albescu F., Babeanu D. The role of business intelligence in business performance management. The Annals of the Faculty of Economic Sciences - University of Oradea. 2009. Vol.2. P.1027
15. Tasks of the enterprise, solved with the help of BI [Electronic source] // Corporate data warehouses. Integration of systems: Project experience. Analytics and articles. 2017. URL: http://www.prj-exp.ru/dwh/tasks_of_BI (reference date: 12.03.2017)
О À
R
S
£
2 a
m
