Inteligencia empresarial eficaz y análisis de datos de alta calidad. Análisis de información empresarial: conceptos básicos de Big Data Connectors

Las pequeñas empresas en los países de la CEI aún no utilizan el análisis de datos para el desarrollo empresarial, determinando correlaciones, buscando patrones ocultos: los empresarios logran arreglárselas con los informes de los comercializadores y contadores. Los líderes de las pequeñas y medianas empresas confían más en su intuición que en el análisis. Pero al mismo tiempo, la analítica tiene un enorme potencial: ayuda a reducir costos y aumentar las ganancias, tomar decisiones de manera más rápida y objetiva, optimizar procesos, comprender mejor a los clientes y mejorar el producto.

Un contador no sustituye a un analista

Los líderes de las pequeñas empresas a menudo asumen que los informes de los especialistas en marketing y los contadores reflejan adecuadamente las actividades de la empresa. Pero es muy difícil tomar una decisión sobre la base de estadísticas secas, y es inevitable un error en los cálculos sin una educación especializada.

Caso 1. Post-análisis de campañas promocionales. Para el Año Nuevo, el empresario anunció una promoción, en el marco de la cual se ofrecieron ciertos productos con descuento. Después de evaluar los ingresos para el período de Año Nuevo, vio aumentar las ventas y estaba encantado con su ingenio. Pero tengamos en cuenta todos los factores:

Las ventas crecen especialmente los viernes, el día en que los ingresos son más altos: esta es una tendencia semanal.
En comparación con el crecimiento de las ventas que suele producirse en Año nuevo, entonces la ganancia no es tan grande.
Si filtramos los artículos promocionales, resulta que las cifras de ventas se han deteriorado.

Caso 2. Investigación de la facturación. En la tienda ropa de mujer Dificultades con la logística: la mercadería escasea en algunos almacenes y en algunos lleva meses reposando. ¿Cómo determinar, sin analizar las ventas, cuántos pantalones llevar a una región y cuántos abrigos enviar a otra, obteniendo el máximo beneficio? Para hacer esto, debe calcular la facturación, la relación entre la velocidad de las ventas y el inventario promedio durante un período determinado. En pocas palabras, el volumen de negocios es un indicador de cuántos días tardará una tienda en vender un producto, qué tan rápido se vende el stock promedio, qué tan rápido se amortiza el producto. No es rentable desde el punto de vista económico almacenar grandes reservas, ya que congela el capital y ralentiza el desarrollo. Si se reducen las existencias, puede haber escasez y la empresa volverá a perder beneficios. ¿Dónde puede encontrar la media áurea, la proporción en la que el producto no se estanca en el almacén y, al mismo tiempo, puede dar cierta garantía de que el cliente encontrará la unidad deseada en la tienda? Para hacer esto, el analista debe ayudarlo a determinar:

volumen de negocios deseado,
dinámica de rotación.

Al llegar a un acuerdo con proveedores con aplazamiento, también es necesario calcular la relación entre la línea de crédito y el volumen de negocios. Rotación en días = Inventario medio * número de días / Rotación para este período.

El cálculo del surtido restante y la facturación total de las tiendas ayuda a comprender dónde es necesario mover una parte del producto. También vale la pena calcular cuál es la tasa de rotación de cada unidad del surtido, con el fin de tomar una decisión de descuento con una demanda reducida, pedido adicional con una demanda aumentada, trasladándose a un almacén diferente. Por categorías, puede desarrollar un informe de facturación en este formulario. Se puede ver que las camisetas y los jerséis se venden más rápido, pero los abrigos, durante mucho tiempo. ¿Podrá un contador ordinario realizar este tipo de trabajo? Lo dudamos. Al mismo tiempo, el cálculo regular de la facturación y la aplicación de los resultados pueden aumentar los beneficios en un 8-10%.

¿En qué áreas es aplicable el análisis de datos?

Ventas. Es importante comprender por qué las ventas van bien (o mal), cuál es la dinámica. Para resolver este problema, debe investigar los factores que influyen en las ganancias y los ingresos; por ejemplo, analizar la duración del cheque y los ingresos por cliente. Estos factores pueden investigarse por grupos de productos, temporadas y tiendas. Puede identificar máximos y puntos de venta analizando devoluciones, cancelaciones y otras transacciones.
Finanzas. Los indicadores de monitoreo son necesarios para que cualquier financiero pueda monitorear el flujo de efectivo y asignar activos en varias áreas de negocios. Esto ayuda a evaluar la eficiencia de los impuestos y otros parámetros.
Márketing. Cualquier empresa de marketing necesita predicciones y análisis posteriores al stock. En la etapa de desarrollo de una idea, es necesario determinar los grupos de bienes (control y destino) para los que estamos creando una oferta. Este también es un trabajo para un analista de datos, ya que un comercializador común no tiene las herramientas y habilidades necesarias para un buen análisis. Por ejemplo, si los ingresos totales y el número de compradores para el grupo de control son los mismos en comparación con el objetivo grupo, la promoción no funcionó. Se necesita un análisis de intervalo para determinar esto.
Control. El liderazgo no es suficiente para el líder de una empresa. En cualquier caso, las evaluaciones cuantitativas del trabajo del personal son necesarias para la gestión competente de la empresa. Es importante comprender la eficiencia de la gestión de la nómina, la relación entre salarios y ventas, así como la eficiencia de los procesos, por ejemplo, la carga de trabajo de las cajas registradoras o el empleo de cargadores durante el día. Esto ayuda a gestionar adecuadamente las horas de trabajo.
Análisis web. El sitio debe promocionarse adecuadamente para que se convierta en un canal de ventas, y esto requiere la estrategia de promoción adecuada. Aquí es donde entra en juego el análisis web. ¿Cómo usarlo? Estudiar el comportamiento, edad, sexo y otras características de los clientes, actividad en determinadas páginas, clics, canal de tráfico, efectividad de los mailings, etc. Esto ayudará a mejorar su negocio y su sitio web.
Gestión de surtido. El análisis ABC es esencial para la gestión de surtidos. El analista debe distribuir el producto según sus características para poder realizar este tipo de análisis y entender qué producto es el más rentable, cuál es la base y cuál vale la pena deshacerse. Para comprender la estabilidad de las ventas, es bueno realizar un análisis XYZ.
Logística. Una mejor comprensión de las adquisiciones, los bienes, su almacenamiento y disponibilidad dará lugar al estudio de los indicadores logísticos. Las pérdidas y necesidades de bienes, el inventario también es importante para comprender para una gestión empresarial exitosa.

Estos ejemplos muestran lo poderoso que puede ser el análisis de datos, incluso para las pequeñas empresas. Un CEO experimentado aumentará los resultados de la empresa y se beneficiará de los conocimientos más pequeños al utilizar correctamente el análisis de datos, y el trabajo del gerente se simplificará enormemente mediante informes visuales.

El objetivo principal de cualquier análisis de datos es encontrar y descubrir patrones en el volumen de datos. En el análisis empresarial, este objetivo se vuelve aún más amplio. Es importante para cualquier líder no solo identificar patrones, sino también encontrar su causa. Conocer el motivo te permitirá influir en el negocio en el futuro y permite predecir los resultados de una acción.

Objetivos de análisis de datos para la empresa

Si hablamos de negocios, entonces el objetivo de toda empresa es ganar la competencia. Entonces, el análisis de datos es su principal ventaja. Él es quien te ayudará:

Reducir los gastos de la empresa
Aumentar los ingresos
Reducir el tiempo dedicado a la ejecución de los procesos de negocio (conocer el punto débil y optimizarlo)
Incrementar la eficiencia de los procesos comerciales de la empresa.
Cumplir cualesquiera otros objetivos encaminados a mejorar la eficiencia y eficacia de la empresa.

Esto significa que la victoria sobre los competidores está en tus manos. No confíe en la intuición. ¡Analizar!

Objetivos de análisis de datos para departamentos, divisiones, productos

Curiosamente, los objetivos enumerados anteriormente son totalmente adecuados para analizar las actividades de los departamentos, analizar un producto o una campaña publicitaria.

El objetivo de cualquier análisis de datos a cualquier nivel es identificar patrones y utilizar este conocimiento para mejorar la calidad de un producto o el trabajo de una empresa o departamento.

¿Quién necesita análisis de datos?

Todo el mundo. De hecho, ¡cualquier empresa, de cualquier campo de actividad, a cualquier departamento y cualquier producto!

¿En qué áreas se puede aplicar el análisis de datos?

Fabricación (construcción, petróleo y gas, metalurgia, etc.)
Venta minorista
Comercio electrónico
Servicios
Y muchos otros

¿Qué departamentos se pueden analizar dentro de la empresa?

Contabilidad y Finanzas
Márketing
Publicidad
Administración
Otro.

De hecho, las empresas de cualquier ámbito, cualquier departamento dentro de la empresa, cualquier área de actividad pueden, deben y deben ser analizados.

Cómo pueden ayudar los sistemas de análisis de BI

Sistemas de análisis de BI, sistemas automatizados Los analistas, big data para analizar big data, son soluciones de software que ya tienen una funcionalidad incorporada para procesar datos, prepararlos para el análisis, el análisis en sí y, lo más importante, para visualizar los resultados del análisis.

No todas las empresas tienen un departamento de analistas, o al menos un desarrollador, que mantendrá el sistema analítico y las bases de datos. En este caso, estos sistemas de análisis de BI vienen al rescate.

Actualmente existen más de 300 soluciones en el mercado. Nuestra empresa se decidió por la solución de Tableau:

En 2018, Tableau se convirtió en el líder en la investigación de soluciones de BI de Gartner por sexta vez.
Tableau es fácil de aprender (y nuestros talleres lo demuestran)
No se requieren conocimientos de desarrollador ni estadísticas para comenzar por completo con Tableau

Al mismo tiempo, las empresas que ya trabajan con Tableau dicen que ahora no se necesitan más de 15 minutos para compilar los informes que antes se recopilaban en Excel en 6 a 8 horas.

¿No me crees? Pruébelo usted mismo: descargue una versión de prueba de Tableau y obtenga tutoriales sobre cómo usar el programa:

Descarga Tableau

Descárgalo gratis versión completa Tableau Desktop 14 días Obtenga un REGALO de los tutoriales de Tableau Business Intelligence

Trabajo accesible con Big Data usando analítica visual

Mejore la inteligencia empresarial y resuelva las tareas rutinarias utilizando información oculta en Big Data con la plataforma TIBCO Spotfire. Es la única plataforma que proporciona a los usuarios comerciales una interfaz de usuario intuitiva y fácil de usar que permite la gama completa de tecnologías analíticas para Big Data sin la necesidad de profesionales de TI o capacitación.

La interfaz de Spotfire hace que sea igualmente conveniente trabajar tanto con pequeños conjuntos de datos como con grupos de big data de varios terabytes: lecturas de sensores, información de redes sociales, puntos de venta o fuentes de geolocalización. Los usuarios de todos los niveles pueden navegar fácilmente por tableros de control significativos y flujos de trabajo analíticos simplemente usando visualizaciones que representan gráficamente la agregación de miles de millones de puntos de datos.

El análisis predictivo se basa en el aprendizaje práctico experiencias compartidas empresas para tomar decisiones más razonadas. Con Spotfire Predictive Analytics, puede descubrir nuevas tendencias de mercado a partir de conocimientos de inteligencia empresarial y tomar medidas para minimizar el riesgo, lo que lleva a mejores decisiones de gestión.

Visión general

Conectividad de Big Data para análisis de alto rendimiento

Spotfire ofrece tres tipos principales de análisis con una integración perfecta con Hadoop y otras grandes fuentes de datos:

Visualización de datos analíticos bajo demanda: conectores de datos integrados y configurables por el usuario que facilitan la visualización de datos interactiva y ultrarrápida
Análisis en una base de datos (In-Database Analytics): integración con una plataforma informática de distribución que permite realizar cálculos de datos de cualquier complejidad basados en big data.
Análisis en memoria: integración de plataforma análisis estadístico que toma datos directamente de cualquier fuente de datos, incluidas las fuentes de datos tradicionales y nuevas.

Juntos, estos métodos de integración representan una poderosa combinación de exploración visual y análisis avanzado.
Permite a los usuarios comerciales acceder, agregar y analizar datos de cualquier fuente de datos a través de cuadros de mando y flujos de trabajo potentes y fáciles de usar.

Conectores de big data

Los conectores de big data de Spotfire admiten todo tipo de acceso a datos: en origen de datos, en memoria y bajo demanda. Los conectores de datos integrados de Spotfire incluyen:

Conectores de datos certificados por Hadoop para Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill y Pivotal HAWQ
Otros conectores de big data certificados incluyen Teradata, Teradata Aster y Netezza
Conectores para datos históricos y actuales de fuentes como sensores PI OSI

Computación distribuida en origen de datos

Además de la conveniente selección visual de operaciones de Spotfire para consultas SQL que acceden a datos distribuidos entre fuentes, Spotfire puede crear algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático que operan dentro de fuentes de datos y devuelven solo los resultados necesarios para crear visualizaciones en Spotfire.

Los usuarios trabajan con paneles con funcionalidad de selección visual que acceden a los scripts utilizando las capacidades integradas del lenguaje TERR,
Los scripts TERR inician la funcionalidad de computación distribuida en interacción con Map / Reduce, H2O, SparkR o Fuzzy Logix,
Estas aplicaciones, a su vez, acceden a sistemas altamente eficientes como Hadoop u otras fuentes de datos,
TERR se puede implementar como un motor de análisis avanzado en los nodos de Hadoop impulsados por MapReduce o Spark. TERR también se puede utilizar para los nodos de datos de Teradata.
Los resultados se visualizan en Spotfire.

TERR para análisis avanzado

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) - TERR es un paquete estadístico nivel corporativo, que fue desarrollado por TIBCO para una compatibilidad total con el lenguaje R, gracias a los muchos años de experiencia de la compañía en el sistema analítico asociado con S +. Esto permite a los clientes continuar desarrollando aplicaciones y modelos no solo utilizando R de código abierto, sino también integrar e implementar su código R en una plataforma comercial y confiable sin tener que reescribir su código. TERR tiene una administración de memoria más eficiente y confiable, proporciona una mayor velocidad de procesamiento de datos en grandes volúmenes en comparación con el lenguaje R de código abierto.

Combinando toda la funcionalidad

La combinación de la poderosa funcionalidad antes mencionada significa que incluso para las tareas más complejas que requieren análisis altamente confiables, los usuarios interactúan con flujos de trabajo interactivos simples y fáciles de usar. Esto permite a los usuarios comerciales visualizar y analizar datos, así como compartir resultados de análisis, sin la necesidad de conocer los detalles de la arquitectura de datos subyacente al análisis comercial.

Ejemplo: Interfaz Spotfire para configurar, ejecutar y visualizar los resultados de un modelo que define las características de las cargas perdidas. A través de esta interfaz, los usuarios comerciales pueden realizar cálculos utilizando TERR y H2O (un marco informático distribuido) al acceder a los datos de transacciones y envíos almacenados en los clústeres de Hadoop.

Espacio analítico para big data

Análisis predictivo y avanzado

Los usuarios utilizan los paneles de selección visual de Spotfire para lanzar un amplio conjunto de funciones avanzadas que facilitan la realización de predicciones, la creación de modelos y la optimización sobre la marcha. Con big data, el análisis se puede realizar dentro de la fuente de datos (In-Datasource), devolviendo solo la información agregada y los resultados necesarios para crear visualizaciones en la plataforma Spotfire.

Aprendizaje automático

Una amplia gama de herramientas de aprendizaje automático está disponible en la lista de funciones integradas de Spotfire que se pueden usar con un solo clic. Los estadísticos tienen acceso al código del programa escrito en el lenguaje R y pueden ampliar la funcionalidad utilizada. La funcionalidad de aprendizaje automático se puede compartir con otros usuarios para facilitar su reutilización.

Los siguientes métodos de aprendizaje automático están disponibles para variables categóricas continuas en Spotfire y en TERR:

Regresión lineal y logística
Árboles de decisión, bosque aleatorio, máquina de aumento de gradiente (GBM)
Modelos lineales generalizados (aditivos) ( Modelos aditivos generalizados)
Redes neuronales

Análisis de contenido

Spotfire proporciona análisis y visualización de datos, una parte importante de la cual no se usó antes: es texto no estructurado que se almacena en fuentes como documentos, informes, notas Sistemas CRM, registros del sitio, publicaciones en redes sociales y mucho más.

Análisis de ubicación

Mapas en capas alta resolución son una excelente manera de visualizar macrodatos. La rica funcionalidad de mapas de Spotfire le permite crear mapas con tantas capas funcionales y de referencia como necesite. Spotfire también permite utilizar análisis sofisticados mientras se trabaja con mapas. Además de los mapas geográficos, el sistema crea mapas para visualizar el comportamiento de los usuarios, almacenes, producción, materias primas y muchos otros indicadores.

Cada grandes negocios y la mayoría de las estructuras medianas se enfrentan al problema de proporcionar a la dirección datos inexactos sobre la situación de la empresa. Las razones pueden ser diferentes, pero las consecuencias son siempre las mismas: decisiones incorrectas o inoportunas que afectan negativamente la efectividad de las transacciones financieras. Para excluir tales situaciones, un sistema de análisis empresarial profesional o BI ( De inglés - Inteligencia de Negocio). Estos "asistentes" de alta tecnología contribuyen a la construcción de un sistema de control de gestión de todos los aspectos del negocio.

En esencia, los sistemas de BI son software analítico avanzado para análisis e informes comerciales. Estos programas pueden utilizar datos de diversas fuentes de información y proporcionarlos en una forma conveniente y cortada. Como resultado, la gerencia obtiene acceso rápido a información completa y transparente sobre el estado de los asuntos de la empresa. Una característica de los informes obtenidos con la ayuda de BI es la capacidad del gerente para elegir de forma independiente en qué contexto recibir información.

Los sistemas modernos de inteligencia empresarial son multifuncionales. Es por eso que en las grandes empresas se están sustituyendo paulatinamente por otros métodos de obtención de informes comerciales. Los expertos se refieren a sus principales capacidades:

Conexiones a diversas bases de datos, en particular, a;
Generación de informes de diversa complejidad, estructura, tipo y diseño con alta velocidad... También es posible establecer un cronograma para generar informes en un cronograma sin participación directa y distribución de datos;
Trabajo transparente con datos;
Proporcionar una conexión clara entre información de diversas fuentes;
Configuración flexible e intuitiva de los derechos de acceso de los empleados en el sistema;
Guardar datos en cualquier formato que le resulte conveniente: PDF, Excel, HTML y muchos otros.

Las capacidades de los sistemas de información de inteligencia empresarial permiten que un gerente no dependa del departamento de TI o sus asistentes para proporcionar la información requerida. También es una gran oportunidad para demostrar la dirección correcta de sus decisiones, no en palabras, sino en números precisos. Muchas grandes corporaciones de redes en Occidente han estado utilizando sistemas de BI durante mucho tiempo, incluidas las mundialmente famosas Amazon, Yahoo, Wall-Mart y otras. Las corporaciones mencionadas gastan mucho dinero en inteligencia empresarial, pero los sistemas de BI implementados aportan invaluable Beneficios.

Los beneficios de los sistemas de inteligencia empresarial profesionales se basan en los principios que son compatibles con todas las aplicaciones de BI avanzadas:

Visibilidad. La interfaz principal de cualquier software de análisis empresarial debe reflejar los indicadores principales. Gracias a esto, el gerente podrá evaluar rápidamente el estado de las cosas en la empresa y comenzar a tomar algo si es necesario;
Personalización. Cada usuario debe poder personalizar la interfaz y las teclas de función de la forma más conveniente para ellos;
Capas. Cada conjunto de datos debe tener varias secciones (capas) para proporcionar el nivel de detalle que se necesita en un nivel particular;
Interactividad. Los usuarios deben poder recopilar información de todas las fuentes y de varias direcciones al mismo tiempo. Es necesario que el sistema tenga la función de configurar la notificación por parámetros clave;
Multithreading y control de accesos. En el sistema de BI, se debe implementar la operación simultánea de una gran cantidad de usuarios con la capacidad de configurarles diferentes niveles de acceso.

Toda la comunidad de TI está de acuerdo en que Sistemas de información Los analistas de negocios son una de las áreas más prometedoras del desarrollo de la industria. Sin embargo, su implementación a menudo se ve obstaculizada por barreras técnicas y psicológicas, el trabajo descoordinado de los gerentes y la ausencia de áreas de responsabilidad prescritas.

Al pensar en la implementación de sistemas de clase BI, es importante recordar que el éxito del proyecto dependerá en gran medida de la actitud de los empleados de la empresa hacia la innovación. Esto se aplica a todos los productos de TI: el escepticismo y el miedo a la reducción de personal pueden socavar todos los esfuerzos de implementación. Por tanto, es muy importante entender qué sentimientos evoca el sistema de inteligencia empresarial en los futuros usuarios. La situación ideal se presentará cuando los empleados de la empresa traten al sistema como un asistente y una herramienta para mejorar su trabajo.

Antes de iniciar un proyecto para la implementación de la tecnología BI, es necesario realizar un análisis exhaustivo de los procesos de negocio de la empresa y los principios para la toma de decisiones de gestión. Después de todo, son estos datos los que participarán en el análisis de la situación en la empresa. También ayudará a elegir un sistema de BI junto con otros criterios principales:

Metas y objetivos de la implementación de sistemas de BI;
Requisitos para almacenar datos y capacidad para operar con ellos;
Funciones de integración de datos. Sin utilizar datos de todas las fuentes de la empresa, la dirección no podrá obtener una imagen holística de la situación;
Capacidades de visualización. Para cada persona, la analítica de BI ideal se ve diferente y el sistema debe satisfacer las necesidades de cada usuario;
Versatilidad o especialización estrecha. Existen sistemas en el mundo dirigidos a una industria específica, así como soluciones universales que le permiten recolectar información en cualquier aspecto;
Exigentes recursos y el precio de software... La elección de un sistema de BI, como cualquier software, depende de las capacidades de la empresa.

Los criterios anteriores ayudarán a la administración a tomar una decisión informada entre toda la variedad de sistemas de inteligencia empresarial conocidos. Hay otros parámetros (por ejemplo, estructura de almacenamiento, arquitectura web), pero estos requieren experiencia en áreas de TI limitadas.

No es suficiente con hacer una elección, comprar software, instalarlo y configurarlo. La implementación exitosa de los sistemas de BI en cualquier dirección se basa en las siguientes reglas:

Exactitud de los datos. Si los datos para el análisis son incorrectos, existe la posibilidad de un error grave del sistema;
Formación integral para cada usuario;
Implementación rápida. Debe concentrarse en obtener los informes correctos en todas las ubicaciones clave, en lugar de atender perfectamente a un solo usuario. Ajustar apariencia informar o agregar otra sección por conveniencia, siempre puede hacerlo después de la implementación;
Obtenga el ROI en su sistema de BI. El efecto depende de muchos factores y, en algunos casos, es visible solo después de unos meses;
El equipo debe diseñarse no solo para la situación actual, sino también para el futuro cercano;
Comprender por qué se inició la implementación del sistema de BI y no exigir software imposible.

Según las estadísticas, solo el 30% de los ejecutivos de la empresa están satisfechos con la implementación de sistemas de BI. A lo largo de los años de existencia del software de análisis empresarial, los expertos han formulado 9 errores clave que pueden reducir la eficiencia al mínimo:

No evidencia del propósito de implementación para la gestión. A menudo, el departamento de TI crea un proyecto sin la participación cercana de los gerentes. En la mayoría de los casos, en el proceso de implementación y operación, surgen preguntas sobre el propósito y los objetivos del sistema de BI, los beneficios y la usabilidad;
Falta de transparencia en la gestión, el trabajo de los empleados y la toma de decisiones. Los gerentes pueden no conocer los algoritmos para el trabajo de los empleados de campo, y las decisiones de gestión puede aceptarse no solo sobre la base de hechos secos. Esto conducirá a la imposibilidad de mantener el paradigma existente como resultado de la implementación del sistema de BI. Y a menudo rompen la cultura que se ha desarrollado a lo largo de los años. gobierno corporativo imposible;
Confiabilidad de datos insuficiente. Introducir información falsa en el sistema de análisis empresarial es inaceptable; de lo contrario, los empleados no podrán confiar en ella ni utilizarla;
La elección incorrecta de un sistema de inteligencia empresarial profesional. Muchos ejemplos en la historia, cuando la gerencia contrata a una organización externa para implementar un sistema de BI y no participa en su elección, hablan por sí mismos. Como resultado, se introduce un sistema que no permite obtener el informe requerido o con el cual es imposible integrar alguno de los software existentes en la empresa;
Falta de un plan para el futuro. La peculiaridad de los sistemas de BI es que no es un software estático. Es imposible terminar un proyecto de implementación y no pensar en ello. Hay muchos requisitos de los usuarios y la administración con respecto a las mejoras;
Transferencia del sistema de BI organización externa para soporte. Como muestra la práctica, la mayoría de las veces estas situaciones conducen al aislamiento del producto y al aislamiento del sistema del estado real de las cosas. El servicio de soporte propio responde de forma mucho más rápida y eficaz a los comentarios de los usuarios y los requisitos de gestión;
Deseo de ahorrar dinero. En los negocios, esto es normal, pero la analítica de BI solo funciona si tiene en cuenta todos los aspectos de las actividades de la empresa. Esta es la razón por la que los sistemas de análisis profundo de alto valor son más efectivos. El deseo de recibir varios informes sobre áreas de interés conduce a frecuentes errores de datos y una gran dependencia de las calificaciones de los especialistas en TI;
Terminología diferente en la empresa. Es importante que todos los usuarios comprendan los términos básicos y su significado. Un simple malentendido puede llevar a una mala interpretación de los informes e indicadores del sistema de BI;
Falta de una estrategia de análisis empresarial unificada en la empresa. Sin un solo curso elegido para todos los empleados, cualquier sistema de clases de BI será solo un conjunto de informes dispares que satisfagan los requisitos de los gerentes individuales.

La implementación de sistemas de BI es un paso importante que puede ayudar a llevar su negocio al siguiente nivel. Pero esto requerirá no solo una infusión bastante grande de finanzas, sino también el tiempo y el esfuerzo de cada empleado de la empresa. No todas las empresas están preparadas para completar de manera competente un proyecto para implementar un sistema de análisis empresarial.

(Inteligencia de Negocio).

Se invita al seminario a jóvenes especialistas como ponentes. Carerra exitosa analistas en empresas de alta tecnología como Microsoft, IBM, Google, Yandex, MTS, etc. En cada seminario se les informa a los estudiantes sobre algunos de los problemas empresariales que se resuelven en estas empresas, cómo se acumulan los datos, cómo surgen los problemas de análisis de datos , por qué métodos se pueden resolver.

Todos los especialistas invitados están abiertos a contactos y los estudiantes podrán ponerse en contacto con ellos para recibir asesoramiento.

Objetivos del taller:

contribuir a cerrar la brecha existente entre la investigación universitaria y la solución de problemas prácticos en el campo del análisis de datos;
Facilitar el intercambio de experiencias entre los profesionales actuales y futuros.

El seminario se lleva a cabo regularmente en la Facultad de CMC MSU los viernes en 18:20 , audiencia P5(primer piso).

La asistencia al seminario es gratuita(Si no tiene un pase para la Universidad Estatal de Moscú, informe a los organizadores del seminario con anticipación para enviar la lista de participantes para el turno).

Programa de talleres

fecha	Ponente y tema del taller
10 de septiembre de 2010 18:20	Alexander Efimov , jefe de departamento analítico red minorista MTS. Predecir el efecto de las campañas de marketing y optimizar el surtido de tiendas. Página de aplicación: Optimización del surtido de puntos de venta (problema de datos).
17 de septiembre de 2010 18:20	Vadim Strizhov , Investigador Centro de Computación RAS. Puntaje de crédito bancario: métodos para generar y seleccionar modelos automáticamente. Se consideran las tecnologías clásicas y nuevas para la construcción de tarjetas de puntuación. El seminario explica cómo funcionan los datos de los clientes y cómo generar el modelo de puntuación más plausible que cumpla, además, con los requisitos de los estándares bancarios internacionales.
24 de septiembre de 2010 18:20	Vladimir Krekoten , Jefe de Marketing y Ventas de la casa de bolsa Otkritie. Solicitud métodos matemáticos para predecir y contrarrestar la pérdida de clientes. Se consideran los problemas prácticos que surgen en el análisis. base de clientes en marketing. Se establecen las tareas de clustering y segmentación de clientes, scoring de nuevos clientes, seguimiento de la dinámica de los segmentos objetivo. Página de aplicación: Clustering de clientes de una empresa de corretaje (problema de datos).
1 de octubre de 2010 18:20	Nikolay Filipenkov y sobre. Jefe del Departamento de Calificación Crediticia del Banco de Moscú. Aplicación de métodos matemáticos para gestionar el riesgo crediticio minorista. Se consideran algunos aspectos prácticos de la construcción de modelos de puntuación y evaluación de riesgos. Página de aplicación: Gestión del riesgo crediticio minorista (problema de datos).
8 de octubre de 2010 18:20	Fedor Romanenko , Gerente del Departamento de Calidad de Búsqueda, Yandex. Historia y principios del ranking de búsqueda web. El artículo trata sobre el uso y desarrollo de métodos de Recuperación de Información, desde el ranking de textos y enlaces hasta Machine Learning para Rank en el problema de la búsqueda en Internet. Los principios fundamentales detrás del ranking web moderno se establecen en relación con las historias de éxito de los motores de búsqueda. Se enfatiza el impacto de la calidad de la búsqueda en el desempeño del mercado y la necesidad vital de mejorar continuamente la calidad de la búsqueda.
15 de octubre de 2010 18:20	Vitaly Goldstein , desarrollador, Yandex. Servicios de información geográfica Yandex. Habla sobre el proyecto Yandex.Traffic jams y otros proyectos de geoinformación de Yandex, acerca de dónde provienen los datos iniciales para construir sistemas de geoinformación, acerca de una nueva tecnología de procesamiento de datos escalable, sobre la competencia de las matemáticas de Internet y algunos problemas prometedores. Se proporcionan datos y se proporciona una declaración formal del problema de la restauración de la hoja de ruta. Página de aplicación: creación de un gráfico de carreteras basado en datos de seguimiento de vehículos (problema de datos).
22 de octubre de 2010	El taller fue cancelado.
29 de octubre de 2010 18:20	Fedor Krasnov , Vicepresidente de Procesos Comerciales y tecnologías de la información, AKADO. ¿Cómo obtengo los datos del cliente?