Samarali biznes razvedkasi va yuqori sifatli ma'lumotlarni tahlil qilish. Biznes ma'lumotlarini tahlil qilish - Big Data Connectors asoslari

MDH mamlakatlaridagi kichik biznes biznesni rivojlantirish, korrelyatsiyalarni aniqlash, yashirin naqshlarni qidirish uchun ma'lumotlar tahlilidan hali foydalanmaydi: tadbirkorlar marketologlar va buxgalterlarning hisobotlari bilan shug'ullanishadi. Kichik va yarim o'rta biznes rahbarlari tahlildan ko'ra ko'proq sezgilariga tayanadilar. Shu bilan birga, analitik katta imkoniyatlarga ega: u xarajatlarni kamaytirish va foydani oshirish, qarorlarni tezroq va xolisona qabul qilish, jarayonlarni optimallashtirish, mijozlarni yaxshiroq tushunish va mahsulotni yaxshilashga yordam beradi.

Buxgalter tahlilchining o'rnini bosa olmaydi

Kichik biznes rahbarlari ko'pincha marketologlar va buxgalterlarning hisobotlari kompaniya faoliyatini etarli darajada aks ettiradi deb taxmin qilishadi. Ammo quruq statistik ma'lumotlarga asoslanib qaror qabul qilish juda qiyin va maxsus ta'limsiz hisob-kitoblarda xatolik muqarrar.

1-holati. Reklama kampaniyalarining keyingi tahlili. Yangi yil uchun tadbirkor aksiya e'lon qildi, uning doirasida ma'lum tovarlar chegirma bilan taklif qilindi. Yangi yil davridagi daromadni baholagandan so'ng, u sotuvlar o'sishini ko'rdi va o'zining topqirligidan xursand bo'ldi. Ammo keling, barcha omillarni hisobga olamiz:

Savdolar, ayniqsa, juma kuni, daromad eng yuqori bo'lgan kunda kuchli o'sadi - bu haftalik tendentsiya.
Odatda ostida sodir bo'lgan savdo o'sishi bilan solishtirganda Yangi yil, keyin daromad unchalik katta emas.
Agar reklama mahsulotlarini filtrlaydigan bo'lsak, savdo ko'rsatkichlari yomonlashgani ma'lum bo'ladi.

2-holat. Aylanmani tadqiq qilish. Do'konda ayollar kiyimi logistika bilan bog'liq qiyinchiliklar: tovarlar ba'zi omborlarda etishmayapti, ba'zilarida esa ular bir necha oy davomida yotibdi. Savdoni tahlil qilmasdan, maksimal foyda olish bilan birga, bir mintaqaga qancha shim olib kelish va boshqasiga qancha palto yuborish kerakligini qanday aniqlash mumkin? Buning uchun siz aylanmani, sotish tezligining nisbatini va ma'lum bir davr uchun o'rtacha inventarni hisoblashingiz kerak. Oddiy qilib aytganda, aylanma - bu do'konda mahsulotni sotish uchun qancha kun kerak bo'lishini, o'rtacha zaxiralar qanchalik tez sotilishini, mahsulot o'zini qanchalik tez to'lashini ko'rsatadigan ko'rsatkichdir. Katta zaxiralarni saqlash iqtisodiy jihatdan foydasiz, chunki u kapitalni muzlatib qo'yadi va rivojlanishni sekinlashtiradi. Agar aktsiya kamaytirilsa, tanqislik yuzaga kelishi mumkin va kompaniya yana foydani yo'qotadi. Oltin o'rtachani, mahsulotning omborda turg'un bo'lmagan nisbatini qayerdan topishingiz mumkin va shu bilan birga, xaridor do'konda kerakli birlikni topishiga ma'lum bir kafolat bera olasizmi? Buning uchun tahlilchi sizga quyidagilarni aniqlashga yordam berishi kerak:

istalgan aylanma,
aylanma dinamikasi.

Yetkazib beruvchilar bilan kechiktirish bilan hisob-kitob qilishda, shuningdek, kredit liniyasi va aylanma nisbatlarini hisoblash kerak. Kunlardagi aylanma = O'rtacha inventar * kunlar soni / Ushbu davr uchun aylanma.

Qolgan assortimentni va do'konlarning umumiy aylanmasini hisoblash mahsulotning bir qismini qaerga ko'chirish kerakligini tushunishga yordam beradi. Bundan tashqari, talabning kamayishi bilan qo'shimcha buyurtma berish, boshqa omborga ko'chib o'tish uchun qaror qabul qilish uchun assortimentning har bir birligi uchun aylanma tezligi qanday ekanligini hisoblash kerak. Kategoriyalar bo'yicha siz ushbu shaklda aylanma to'g'risidagi hisobotni ishlab chiqishingiz mumkin. Ko'rinib turibdiki, futbolkalar va jumperlar tezroq sotiladi, ammo paltolar - uzoq vaqt davomida. Bunday ishni oddiy hisobchining uddasidan chiqa oladimi? Biz bunga shubha qilamiz. Shu bilan birga, aylanmani muntazam ravishda hisoblash va natijalarni qo'llash foydani 8-10% ga oshirishi mumkin.

Ma'lumotlarni tahlil qilish qaysi sohalarda qo'llaniladi?

Sotish. Savdolar nima uchun yaxshi (yoki yomon) ketayotganini, dinamikasi nima ekanligini tushunish muhimdir. Ushbu muammoni hal qilish uchun siz foyda va daromadga ta'sir qiluvchi omillarni o'rganishingiz kerak - masalan, chek muddati va har bir mijozga to'g'ri keladigan daromadni tahlil qiling. Bunday omillarni mahsulot guruhlari, fasllar, do'konlar bo'yicha tekshirish mumkin. Qaytishlar, bekor qilishlar va boshqa operatsiyalarni tahlil qilish orqali siz yuqori va savdo chuqurlarini aniqlashingiz mumkin.
Moliya. Monitoring ko'rsatkichlari har qanday moliyachi uchun pul oqimini kuzatish va biznesning turli sohalarida aktivlarni taqsimlash uchun zarurdir. Bu soliqqa tortish samaradorligini va boshqa parametrlarni baholashga yordam beradi.
Marketing. Har qanday marketing kompaniyasi ehtiyojlar prognozlari va aktsiyalarning keyingi tahlili. G'oyani ishlab chiqish bosqichida siz biz taklif yaratadigan tovarlar guruhlarini (nazorat va maqsadli) aniqlashingiz kerak. Bu ma'lumotlar tahlilchisi uchun ham ishdir, chunki oddiy marketolog yaxshi tahlil qilish uchun zarur vositalar va ko'nikmalarga ega emas.Masalan, agar nazorat guruhi uchun umumiy daromad va xaridorlar soni maqsadli bilan solishtirganda bir xil bo'lsa. guruh, targ'ibot ish bermadi. Buni aniqlash uchun intervalli tahlil zarur.
Boshqaruv. Kompaniya rahbari uchun etakchilik etarli emas. Qanday bo'lmasin, korxonani malakali boshqarish uchun xodimlarning ishini miqdoriy baholash zarur. Ish haqini boshqarish samaradorligini, ish haqi va sotish nisbatlarini, shuningdek, jarayonlarning samaradorligini - masalan, kassa apparatlarining ish yukini yoki kun davomida yuk ko'taruvchilarning ish bilan bandligini tushunish muhimdir. Bu ish vaqtini to'g'ri boshqarishga yordam beradi.
Veb-tahlil. Sayt savdo kanaliga aylanishi uchun uni to'g'ri targ'ib qilish kerak va bu to'g'ri reklama strategiyasini talab qiladi. Bu erda veb-tahlil keladi. Undan qanday foydalanish kerak? Mijozlarning xulq-atvori, yoshi, jinsi va boshqa xususiyatlarini, ma'lum sahifalardagi faollikni, kliklarni, trafik kanalini, pochta jo'natmalarining samaradorligini va boshqalarni o'rganing. Bu sizning biznesingiz va veb-saytingizni yaxshilashga yordam beradi.
Assortimentni boshqarish. ABC tahlili assortimentni boshqarish uchun zarurdir. Tahlilchi ushbu turdagi tahlilni o'tkazish uchun mahsulotni o'ziga xos xususiyatlariga ko'ra taqsimlashi va qaysi mahsulot eng foydali ekanligini, qaysi biri asos ekanligini va qaysi biridan qutulishga arziydiganligini tushunishi kerak. Savdo barqarorligini tushunish uchun XYZ tahlilini o'tkazish yaxshidir.
Logistika. Xaridlar, tovarlar, ularni saqlash va mavjudligini yaxshiroq tushunish logistika ko'rsatkichlarini o'rganishga yordam beradi. Tovarlarning yo'qotishlari va ehtiyojlari, inventarizatsiya ham biznesni muvaffaqiyatli boshqarish uchun tushunish uchun muhimdir.

Ushbu misollar, hatto kichik biznes uchun ham ma'lumotlarni tahlil qilish qanchalik kuchli ekanligini ko'rsatadi. Tajribali bosh direktor ma'lumotlar tahlilidan to'g'ri foydalanish orqali kompaniyaning daromadini oshiradi va eng kichik tushunchalardan foyda oladi va vizual hisobotlar orqali menejerning ishi ancha soddalashtiriladi.

Har qanday ma'lumotlarni tahlil qilishning asosiy maqsadi ma'lumotlar hajmidagi naqshlarni topish va ochishdir. Biznes tahlilida bu maqsad yanada kengroq bo'ladi. Har qanday rahbar uchun nafaqat naqshlarni aniqlash, balki ularning sabablarini topish ham muhimdir. Sababini bilish kelajakda biznesga ta'sir o'tkazish imkonini beradi va harakat natijalarini bashorat qilish imkonini beradi.

Kompaniya uchun ma'lumotlarni tahlil qilish maqsadlari

Agar biznes haqida gapiradigan bo'lsak, unda har bir kompaniyaning maqsadi raqobatda g'alaba qozonishdir. Shunday qilib, ma'lumotlarni tahlil qilish sizning asosiy afzalligingizdir. U sizga yordam beradi:

Kompaniya xarajatlarini kamaytiring
Daromadni oshirish
Biznes-jarayonlarni bajarishga sarflangan vaqtni qisqartirish (zaif nuqtani aniqlash va uni optimallashtirish)
Kompaniyaning biznes jarayonlari samaradorligini oshirish
Kompaniyaning samaradorligi va samaradorligini oshirishga qaratilgan har qanday boshqa maqsadlarni amalga oshirish.

Bu shuni anglatadiki, raqiblar ustidan g'alaba qozonish sizning qo'lingizda. Intuitsiyaga tayanmang. Tahlil qiling!

Bo'limlar, bo'limlar, mahsulotlar uchun ma'lumotlarni tahlil qilish maqsadlari

G'alati, lekin yuqorida sanab o'tilgan maqsadlar bo'limlar faoliyatini tahlil qilish, mahsulotni yoki reklama kampaniyasini tahlil qilish uchun to'liq mos keladi.

Har qanday darajadagi ma'lumotlarni tahlil qilishning maqsadi naqshlarni aniqlash va mahsulot sifatini yoki kompaniya yoki bo'lim ishini yaxshilash uchun ushbu bilimlardan foydalanishdir.

Ma'lumotlarni tahlil qilish kimga kerak?

Hamma. Darhaqiqat, har qanday kompaniya, istalgan faoliyat sohasidan, istalgan bo'lim va har qanday mahsulotgacha!

Ma'lumotlar tahlilini qaysi sohalarda qo'llash mumkin?

Ishlab chiqarish (qurilish, neft va gaz, metallurgiya va boshqalar)
Chakana savdo
Elektron tijorat
Xizmatlar
Va boshqalar

Kompaniya ichida qaysi bo'limlarni tahlil qilish mumkin?

Buxgalteriya hisobi va moliya
Marketing
Reklama
Ma'muriyat
Va boshqalar.

Darhaqiqat, har qanday sohadagi kompaniyalar, kompaniya ichidagi har qanday bo'lim, har qanday faoliyat sohasi tahlil qilinishi mumkin, kerak va kerak.

BI tahlil tizimlari qanday yordam berishi mumkin

BI tahlil tizimlari, avtomatlashtirilgan tizimlar analitiklar, katta ma'lumotlarni tahlil qilish uchun katta ma'lumotlar - bu ma'lumotlarni qayta ishlash, ularni tahlil qilishga tayyorlash, tahlil qilish va eng muhimi - tahlil natijalarini vizualizatsiya qilish uchun allaqachon o'rnatilgan funksionallikka ega dasturiy echimlar.

Har bir kompaniyada analitik tizim va ma'lumotlar bazalarini yuritadigan tahlilchilar bo'limi yoki hech bo'lmaganda ishlab chiquvchi mavjud emas. Bunday holda, ushbu BI-tahlil tizimlari yordamga keladi.

Bugungi kunda bozorda 300 dan ortiq echimlar mavjud. Bizning kompaniyamiz Tableau yechimiga qaror qildi:

2018-yilda Tableau 6-marta Gartner tomonidan BI yechimlari tadqiqotida yetakchiga aylandi.
Jadvalni o'rganish oson (va bizning ustaxonalarimiz buni isbotlaydi)
Tableau-ni to'liq boshlash uchun ishlab chiquvchidan hech qanday ma'lumot yoki statistika talab qilinmaydi

Shu bilan birga, Tableau bilan allaqachon ishlayotgan kompaniyalar, ilgari Excelda 6-8 soat ichida to'plangan hisobotlarni tuzish uchun endi 15 daqiqadan ko'proq vaqt ketishini aytishdi.

Menga ishonmaysizmi? O'zingiz sinab ko'ring - Tableau-ning sinov versiyasini yuklab oling va dasturdan qanday foydalanish bo'yicha qo'llanmalarni oling:

Jadvalni yuklab oling

BEPUL yuklab oling to'liq versiya Tableau Desktop 14 kun davomida Tableau Business Intelligence darsliklarini SOVGA oling

Vizual tahlil yordamida Big Data bilan ishlash mumkin

TIBCO Spotfire platformasi yordamida katta maʼlumotlarda yashiringan maʼlumotlardan foydalanib, biznes intellektini yaxshilang va odatiy vazifalarni hal qiling. Bu biznes foydalanuvchilariga intuitiv, foydalanish uchun qulay foydalanuvchi interfeysi bilan ta'minlaydigan yagona platforma bo'lib, u IT mutaxassislari yoki treninglarsiz Big Data uchun analitik texnologiyalarning to'liq spektrini taqdim etadi.

Spotfire interfeysi kichik ma'lumotlar to'plamlari va katta ma'lumotlarning ko'p terabaytli klasterlari bilan ishlashni teng darajada qulay qiladi: sensor ko'rsatkichlari, ijtimoiy tarmoqlardagi ma'lumotlar, savdo nuqtalari yoki geolokatsiya manbalari. Barcha mahorat darajasidagi foydalanuvchilar milliardlab ma'lumotlar nuqtalarining yig'ilishini grafik tarzda aks ettiruvchi vizualizatsiya yordamida mazmunli boshqaruv paneli va analitik ish oqimlarini osongina boshqarishi mumkin.

Bashoratli analitika - bu amalda o'rganishga asoslangan tajriba almashishdi kompaniyalar ko'proq asosli qarorlar qabul qilishlari kerak. Spotfire Predictive Analytics-dan foydalanib, siz biznes-razvedka ma'lumotlari asosida yangi bozor tendentsiyalarini kashf qilishingiz va xavfni minimallashtirish uchun choralar ko'rishingiz mumkin, bu esa yaxshiroq boshqaruv qarorlarini qabul qilishga olib keladi.

Umumiy koʻrinish

Yuqori samarali tahlillar uchun katta ma'lumotlarga ulanish

Spotfire Hadoop va boshqa yirik ma'lumotlar manbalari bilan uzluksiz integratsiyalashgan uchta asosiy tahlil turini taklif etadi:

Talab bo'yicha analitik ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish: o'rnatilgan, foydalanuvchi tomonidan sozlanishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar konnektorlari ultra tez, interaktiv ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishni osonlashtiradi.
Ma'lumotlar bazasida tahlil qilish (In-Database Analytics): katta ma'lumotlarga asoslangan har qanday murakkablikdagi ma'lumotlarni hisoblash imkonini beruvchi tarqatish hisoblash platformasi bilan integratsiya.
Xotira ichidagi tahlillar: platforma integratsiyasi statistik tahlil ma'lumotlarni to'g'ridan-to'g'ri har qanday ma'lumot manbasidan, shu jumladan an'anaviy va yangi ma'lumotlar manbalaridan oladi.

Birgalikda ushbu integratsiya usullari vizual qidiruv va ilg'or tahlilning kuchli kombinatsiyasini ifodalaydi.
Bu biznes foydalanuvchilariga kuchli, ishlatish uchun qulay boshqaruv paneli va ish oqimlari orqali istalgan ma'lumot manbasidan ma'lumotlarni olish, jamlash va tahlil qilish imkonini beradi.

Katta ma'lumotlar konnektorlari

Spotfire katta ma'lumotlar konnektorlari ma'lumotlarga kirishning barcha turlarini qo'llab-quvvatlaydi: ma'lumotlar manbasi, xotira ichidagi va talab bo'yicha. Spotfire-ning o'rnatilgan ma'lumotlar ulagichlariga quyidagilar kiradi:

Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill va Pivotal HAWQ uchun Hadoop sertifikatlangan maʼlumotlar konnektorlari
Boshqa sertifikatlangan katta ma'lumotlar konnektorlariga Teradata, Teradata Aster va Netezza kiradi
OSI PI sensorlari kabi manbalardan olingan tarixiy va joriy ma'lumotlar uchun ulagichlar

Ma'lumotlar manbalarida taqsimlangan hisoblash

Spotfire-ning manbalar bo'ylab taqsimlangan ma'lumotlarga kirish uchun SQL so'rovlari uchun operatsiyalarni qulay vizual tanlashiga qo'shimcha ravishda, Spotfire ma'lumotlar manbalari ichida ishlaydigan statistik va mashinani o'rganish algoritmlarini yaratishi va faqat Spotfire'da vizualizatsiya yaratish uchun zarur bo'lgan natijalarni qaytarishi mumkin.

Foydalanuvchilar TERR tilining o'rnatilgan imkoniyatlaridan foydalangan holda skriptlarga kiradigan vizual tanlash funksiyasiga ega asboblar paneli bilan ishlaydi,
TERR skriptlari Map / Reduce, H2O, SparkR yoki Fuzzy Logix bilan hamkorlikda taqsimlangan hisoblash funksiyalarini ishga tushiradi,
Ushbu ilovalar o'z navbatida Hadoop yoki boshqa ma'lumotlar manbalari kabi yuqori samarali tizimlarga kirishadi,
TERR MapReduce yoki Spark tomonidan boshqariladigan Hadoop tugunlarida ilg‘or tahliliy vosita sifatida qo‘llanilishi mumkin. TERR Teradata ma'lumotlar tugunlari uchun ham ishlatilishi mumkin.
Natijalar Spotfire-da tasvirlangan.

Ilg'or tahlillar uchun TERR

TIBCO Enterprise Runtime for R (TERR) - TERR statistik paketdir korporativ daraja TIBCO tomonidan R tiliga toʻliq moslik uchun ishlab chiqilgan boʻlib, kompaniyaning S+ bilan bogʻliq boʻlgan analitik tizimdagi koʻp yillik tajribasini amalga oshirgan. Bu mijozlarga nafaqat ochiq manba R dan foydalangan holda ilovalar va modellarni ishlab chiqishni davom ettirish, balki o'z kodlarini qayta yozmasdan R kodini tijorat, ishonchli platformada integratsiyalash va joylashtirish imkonini beradi. TERR yuqori samaradorlik va ishonchli xotira boshqaruviga ega, ochiq manba R tiliga nisbatan katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlash tezligini ta'minlaydi.

Barcha funktsiyalarni birlashtirish

Yuqorida aytib o'tilgan kuchli funksionallikni birlashtirish shuni anglatadiki, hatto yuqori ishonchli tahlilni talab qiladigan eng murakkab vazifalar uchun ham foydalanuvchilar oddiy, ishlatish uchun qulay interaktiv ish oqimlari bilan o'zaro ishlaydi. Bu biznes foydalanuvchilariga biznes tahlili asosidagi maʼlumotlar arxitekturasi tafsilotlarini bilmasdan turib maʼlumotlarni vizuallashtirish va tahlil qilish, shuningdek, tahliliy natijalarni almashish imkonini beradi.

Misol: yo'qolgan yuklarning xususiyatlarini aniqlaydigan model natijalarini sozlash, ishga tushirish va vizualizatsiya qilish uchun Spotfire interfeysi. Ushbu interfeys orqali biznes foydalanuvchilari Hadoop klasterlarida saqlangan tranzaksiya va jo'natish ma'lumotlariga kirish orqali TERR va H2O (tarqatilgan hisoblash tizimi) yordamida hisob-kitoblarni amalga oshirishlari mumkin.

Katta ma'lumotlar uchun analitik maydon

Kengaytirilgan va bashoratli tahlil

Foydalanuvchilar Spotfire’ning vizual tanlash asboblar panelidan bashorat qilish, modellar yaratish va ularni tezda optimallashtirishni osonlashtiradigan ilg‘or funksiyalarning boy to‘plamini ishga tushirish uchun foydalanadilar. Katta ma'lumotlardan foydalangan holda, tahlil ma'lumotlar manbai (In-Datasource) ichida amalga oshirilishi mumkin, bu faqat yig'ilgan ma'lumot va Spotfire platformasida vizualizatsiya yaratish uchun zarur bo'lgan natijalarni qaytaradi.

Mashinani o'rganish

Spotfire-ning bir marta bosish bilan ishlatilishi mumkin bo'lgan o'rnatilgan funktsiyalar ro'yxatida mashinani o'rganish vositalarining keng doirasi mavjud. Statistiklar R tilida yozilgan dastur kodiga kirish huquqiga ega va foydalaniladigan funksiyalarni kengaytirishi mumkin. Mashinani o'rganish funksiyasi qayta foydalanishni osonlashtirish uchun boshqa foydalanuvchilar bilan bo'lishish mumkin.

Spotfire va TERR-da uzluksiz kategorik o'zgaruvchilar uchun quyidagi mashinani o'rganish usullari mavjud:

Chiziqli va logistik regressiya
Qaror daraxtlari, Tasodifiy o'rmon, Gradientni kuchaytirish mashinasi (GBM)
Umumlashtirilgan chiziqli (qo'shimcha) modellar ( Umumiy qo'shimcha modellar)
Neyron tarmoqlar

Kontent tahlili

Spotfire tahliliy va ma'lumotlar vizualizatsiyasini ta'minlaydi, ularning muhim qismi ilgari ishlatilmagan - bu hujjatlar, hisobotlar, eslatmalar kabi manbalarda saqlanadigan tuzilmagan matn. CRM tizimlari, sayt jurnallari, nashrlar ijtimoiy tarmoqlarda va boshqalar.

Joylashuv tahlili

Qatlamli xaritalar yuqori aniqlik katta ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishning ajoyib usuli. Spotfire-ning boy xarita funksiyasi sizga kerakli darajada mos yozuvlar va funktsional qatlamlarga ega xaritalar yaratish imkonini beradi. Spotfire shuningdek, xaritalar bilan ishlashda murakkab tahlillardan foydalanish imkonini beradi. Geografik xaritalardan tashqari tizim foydalanuvchilarning xatti-harakatlarini, omborlarni, ishlab chiqarishni, xom ashyoni va boshqa ko'plab ko'rsatkichlarni vizualizatsiya qilish uchun xaritalarni yaratadi.

Har bir katta biznes va aksariyat o'rta tuzilmalar boshqaruvni kompaniyaning holati to'g'risida noto'g'ri ma'lumotlar bilan ta'minlash muammosiga duch kelmoqda. Sabablari boshqacha bo'lishi mumkin, ammo oqibatlar har doim bir xil - moliyaviy operatsiyalar samaradorligiga salbiy ta'sir ko'rsatadigan noto'g'ri yoki o'z vaqtida qabul qilinmagan qarorlar. Bunday vaziyatlarni istisno qilish uchun professional biznes tahlil tizimi yoki BI ( ingliz tilidan - Biznes razvedkasi). Ushbu yuqori texnologiyali "yordamchilar" tizimni yaratishda yordam beradi boshqaruv nazorati biznesning har bir jihati.

Asosiysi, BI tizimlari biznesni tahlil qilish va hisobot berish uchun ilg'or analitik dasturiy ta'minotdir. Bu dasturlar turli xil axborot manbalaridan olingan ma'lumotlardan foydalanishi va ularni qulay shakl va kesimda taqdim etishi mumkin. Natijada, rahbariyat kompaniyaning ish holati to'g'risida to'liq va shaffof ma'lumotga tezkor kirish imkoniyatiga ega bo'ladi. BI yordamida olingan hisobotlarning xususiyati menejerning qaysi kontekstda ma'lumot olishni mustaqil ravishda tanlash qobiliyatidir.

Zamonaviy Business Intelligence tizimlari ko'p funktsiyali. Shuning uchun yirik kompaniyalarda ular biznes hisobotlarini olishning boshqa usullarini asta-sekin almashtirmoqdalar. Mutaxassislar ularning asosiy imkoniyatlarini ta'kidlaydilar:

Turli ma'lumotlar bazalariga ulanishlar, xususan;
Turli xil murakkablikdagi, tuzilishdagi, turdagi va tartibdagi hisobotlarni yaratish yuqori tezlik... Shuningdek, ma'lumotlarni bevosita ishtirok etmasdan va tarqatmasdan jadval bo'yicha hisobotlarni yaratish jadvalini belgilash mumkin;
Ma'lumotlar bilan shaffof ishlash;
Turli manbalardan olingan ma'lumotlar o'rtasida aniq aloqani ta'minlash;
Tizimda xodimlarning kirish huquqlarini moslashuvchan va intuitiv sozlash;
Ma'lumotlarni siz uchun qulay bo'lgan har qanday formatda saqlash - PDF, Excel, HTML va boshqalar.

Biznes-razvedka axborot tizimlarining imkoniyatlari menejerga kerakli ma'lumotlarni taqdim etishda IT bo'limiga yoki uning yordamchilariga bog'liq bo'lmaslik imkonini beradi. Shuningdek, bu sizning qarorlaringizning to'g'ri yo'nalishini so'z bilan emas, balki aniq raqamlar bilan ko'rsatish uchun ajoyib imkoniyatdir. G'arbdagi ko'plab yirik tarmoq korporatsiyalari uzoq vaqtdan beri BI tizimlaridan foydalanishadi, jumladan, dunyoga mashhur Amazon, Yahoo, Wall-Mart va boshqalar.Yuqoridagi korporatsiyalar biznes razvedkasi uchun juda ko'p pul sarflashadi, ammo joriy etilgan BI tizimlari bebaho foyda keltiradi. foyda.

Professional biznes razvedka tizimlarining afzalliklari barcha ilg'or BI ilovalarida qo'llab-quvvatlanadigan tamoyillarga asoslanadi:

Ko'rinish. Har qanday biznesni tahlil qilish dasturining asosiy interfeysi asosiy ko'rsatkichlarni aks ettirishi kerak. Buning yordamida menejer tezda korxonadagi ishlarning holatini baholay oladi va agar kerak bo'lsa, biror narsani olishni boshlaydi;
Moslashtirish. Har bir foydalanuvchi interfeys va funktsiya tugmachalarini o'zi uchun eng qulay tarzda sozlashi kerak;
Qatlamlash. Har bir ma'lumotlar to'plamida ma'lum darajada zarur bo'lgan tafsilotlar darajasini ta'minlash uchun bir nechta bo'limlar (qatlamlar) bo'lishi kerak;
Interaktivlik. Foydalanuvchilar bir vaqtning o'zida barcha manbalardan va bir nechta yo'nalishlardan ma'lumot to'plash imkoniyatiga ega bo'lishi kerak. Tizim asosiy parametrlar bo'yicha bildirishnomani sozlash funktsiyasiga ega bo'lishi kerak;
Ko'p oqim va kirishni boshqarish. BI tizimida ko'p sonli foydalanuvchilarning bir vaqtning o'zida ishlashi ularga turli xil kirish darajalarini o'rnatish imkoniyati bilan amalga oshirilishi kerak.

Butun IT hamjamiyati bunga rozi Axborot tizimlari biznes-tahlilchilar sanoat rivojlanishining eng istiqbolli yo'nalishlaridan biri hisoblanadi. Biroq, ularni amalga oshirishga ko'pincha texnik va psixologik to'siqlar, menejerlarning muvofiqlashtirilmagan ishi va belgilangan mas'uliyat sohalarining yo'qligi to'sqinlik qiladi.

BI-sinf tizimlarini joriy etish haqida fikr yuritganda, loyihaning muvaffaqiyati ko'p jihatdan kompaniya xodimlarining innovatsiyalarga bo'lgan munosabatiga bog'liq bo'lishini yodda tutish kerak. Bu barcha IT-mahsulotlarga taalluqlidir: skeptitsizm va xodimlarni qisqartirishdan qo'rqish barcha amalga oshirish harakatlariga putur etkazishi mumkin. Shu sababli, biznes razvedka tizimi kelajakdagi foydalanuvchilarda qanday his-tuyg'ularni uyg'otayotganini tushunish juda muhimdir. Ideal vaziyat kompaniya xodimlari tizimga yordamchi va o'z ishini yaxshilash vositasi sifatida qaraganida yuzaga keladi.

BI texnologiyasini joriy etish loyihasini boshlashdan oldin kompaniyaning biznes jarayonlarini va boshqaruv qarorlarini qabul qilish tamoyillarini chuqur tahlil qilish kerak. Axir, aynan shu ma'lumotlar kompaniyadagi vaziyatni tahlil qilishda ishtirok etadi. Bu, shuningdek, boshqa asosiy mezonlar bilan bir qatorda BI tizimini tanlashga yordam beradi:

BI tizimlarini joriy etishning maqsad va vazifalari;
Ma'lumotlarni saqlashga qo'yiladigan talablar va ular bilan ishlash qobiliyati;
Ma'lumotlarni integratsiyalash funktsiyalari. Kompaniyadagi barcha manbalardan olingan ma'lumotlardan foydalanmasdan, menejment ishlarning holati haqida yaxlit tasavvurga ega bo'lmaydi;
Vizualizatsiya qobiliyatlari. Har bir inson uchun ideal BI tahlili boshqacha ko'rinadi va tizim har bir foydalanuvchining ehtiyojlarini qondirishi kerak;
Ko'p tomonlama yoki tor mutaxassislik. Dunyoda ma'lum bir sanoatga qaratilgan tizimlar, shuningdek, har qanday jihatda ma'lumot to'plash imkonini beruvchi universal echimlar mavjud;
Talab qiluvchi resurslar va narxi dasturiy ta'minot... BI tizimini tanlash, har qanday dasturiy ta'minot kabi, kompaniyaning imkoniyatlariga bog'liq.

Yuqoridagi mezonlar menejmentga barcha taniqli biznes razvedka tizimlari orasida ongli ravishda tanlov qilishga yordam beradi. Boshqa parametrlar ham mavjud (masalan, saqlash tuzilishi, veb-arxitektura), lekin ular tor IT sohalarida tajriba talab qiladi.

Faqat tanlov qilish, dasturiy ta'minotni sotib olish, uni o'rnatish va sozlash etarli emas. BI tizimlarini istalgan yo'nalishda muvaffaqiyatli amalga oshirish quyidagi qoidalarga asoslanadi:

Ma'lumotlarning to'g'riligi. Agar tahlil uchun ma'lumotlar noto'g'ri bo'lsa, unda jiddiy tizim xatosi ehtimoli bor;
Har bir foydalanuvchi uchun keng qamrovli trening;
Tez amalga oshirish. Siz bitta foydalanuvchiga mukammal xizmat ko'rsatishdan ko'ra, barcha asosiy joylarda to'g'ri hisobotlarni olishga e'tibor qaratishingiz kerak. Sozlang tashqi ko'rinish qulaylik uchun hisobot bering yoki uning boshqa qismini qo'shing, siz har doim amalga oshirilgandan so'ng qilishingiz mumkin;
BI tizimingizda ROIni amalga oshiring. Ta'sir ko'plab omillarga bog'liq va ba'zi hollarda faqat bir necha oydan keyin ko'rinadi;
Uskunalar nafaqat hozirgi vaziyatga, balki yaqin kelajakka ham mo'ljallangan bo'lishi kerak;
BI tizimini joriy qilish nima uchun boshlanganligini tushuning va undan talab qilmang dasturiy ta'minot imkonsiz.

Statistik ma'lumotlarga ko'ra, kompaniya rahbarlarining atigi 30 foizi BI tizimlarini joriy etishdan qoniqish hosil qiladi. Biznesni tahlil qilish uchun dasturiy ta'minot mavjud bo'lgan yillar davomida mutaxassislar samaradorlikni minimal darajaga tushiradigan 9 ta asosiy xatoni aniqladilar:

Boshqaruv uchun amalga oshirish maqsadining aniq emasligi. Ko'pincha loyiha IT bo'limi tomonidan menejerlarning yaqindan ishtirokisiz yaratiladi. Aksariyat hollarda amalga oshirish va ishlatish jarayonida BI tizimining maqsadi va vazifalari, afzalliklari va foydalanish qulayligi haqida savollar tug'iladi;
Boshqaruvda, xodimlarning ishida va qarorlar qabul qilishda shaffoflikning yo'qligi. Menejerlar dala xodimlarining ishi algoritmlarini bilmasligi mumkin va boshqaruv qarorlari quruq faktlar asosidagina qabul qilinishi mumkin emas. Bu BI tizimini joriy etish natijasida mavjud paradigmani saqlab qolishning mumkin emasligiga olib keladi. Va ko'pincha yillar davomida rivojlangan madaniyatni buzadi Korporativ boshqaruv imkonsiz;
Ma'lumotlarning ishonchliligi etarli emas. Biznesni tahlil qilish tizimiga noto'g'ri ma'lumotlar tushishiga yo'l qo'yib bo'lmaydi, aks holda xodimlar unga ishona olmaydi va undan foydalana olmaydi;
Professional biznes razvedka tizimini noto'g'ri tanlash. Tarixdagi ko'plab misollar, menejment BI tizimini joriy qilish uchun uchinchi tomon tashkilotini yollaganida va uni tanlashda ishtirok etmasa, o'z-o'zidan gapiradi. Natijada, kerakli hisobotni olishga imkon bermaydigan yoki kompaniyadagi mavjud dasturiy ta'minotdan birini integratsiyalashning iloji bo'lmagan tizim joriy etiladi;
Kelajak uchun rejaning etishmasligi. BI tizimlarining o'ziga xos xususiyati shundaki, u statik dasturiy ta'minot emas. Amalga oshirish loyihasini tugatish va bu haqda o'ylamaslik mumkin emas. Foydalanuvchilar va boshqaruv tomonidan yaxshilanishlar bo'yicha ko'plab talablar mavjud;
BI tizimini uzatish tashqi tashkilot qo'llab-quvvatlash uchun. Amaliyot shuni ko'rsatadiki, ko'pincha bunday holatlar mahsulotning izolyatsiyasiga va tizimni haqiqiy vaziyatdan izolyatsiyasiga olib keladi. Shaxsiy qo'llab-quvvatlash xizmati foydalanuvchilarning fikr-mulohazalari va boshqaruv talablariga tezroq va samaraliroq javob beradi;
Pulni tejash istagi. Biznesda bu normal holat, ammo BI analitikasi kompaniya faoliyatining barcha jihatlarini hisobga olgan taqdirdagina ishlaydi. Shuning uchun yuqori qiymatli chuqur tahlil tizimlari eng samarali hisoblanadi. Qiziqarli sohalar bo'yicha bir nechta hisobotlarni olish istagi tez-tez ma'lumotlar xatolariga va IT mutaxassislarining malakasiga katta bog'liqlikka olib keladi;
Kompaniyada turli terminologiya. Barcha foydalanuvchilar asosiy atamalar va ularning ma'nosini tushunishlari muhimdir. Oddiy tushunmovchilik BI tizimining hisobotlari va ko'rsatkichlarini noto'g'ri talqin qilishga olib kelishi mumkin;
Korxonada biznesni tahlil qilishning yagona strategiyasining yo'qligi. Barcha xodimlar uchun bitta kurs tanlanmagan holda, har qanday BI klassi tizimi individual menejerlarning talablarini qondiradigan turli xil hisobotlar to'plami bo'ladi.

BI tizimlarini joriy etish biznesingizni keyingi bosqichga olib chiqishga yordam beradigan muhim qadamdir. Ammo bu nafaqat katta moliyaviy infuzionni, balki kompaniyaning har bir xodimining vaqti va kuchini ham talab qiladi. Har bir biznes biznesni tahlil qilish tizimini joriy etish loyihasini malakali bajarishga tayyor emas.

(Biznes razvedkasi).

Seminarga ma’ruzachi sifatida yosh mutaxassislar taklif etiladi. muvaffaqiyatli martaba Microsoft, IBM, Google, Yandex, MTS va boshqalar kabi yuqori texnologiyali kompaniyalarning tahlilchilari. Har bir seminarda talabalarga ushbu kompaniyalarda hal qilinadigan ayrim biznes muammolari, ma'lumotlar qanday to'planishi, ma'lumotlarni tahlil qilish muammolari qanday paydo bo'lishi haqida gapirib beriladi. , ularni qanday usullar bilan hal qilish mumkin.

Barcha taklif etilgan mutaxassislar aloqa uchun ochiq va talabalar maslahat uchun ular bilan bog'lanishlari mumkin.

Seminarning maqsadlari:

universitet tadqiqotlari va ma'lumotlarni tahlil qilish sohasidagi amaliy muammolarni hal qilish o'rtasidagi mavjud tafovutni bartaraf etishga hissa qo'shish;
hozirgi va kelajakdagi mutaxassislar o'rtasida tajriba almashishga ko'maklashish.

Seminar muntazam ravishda MDU CMC fakultetida juma kunlari o'tkaziladi 18:20 , ma'ruza zali P5(birinchi qavat).

Seminarda qatnashish bepul(agar sizda Moskva davlat universitetiga yo'llanma bo'lmasa, smenaga qatnashuvchilar ro'yxatini taqdim etish uchun seminar tashkilotchilariga oldindan xabar bering).

Seminar dasturi

sana	Ma'ruzachi va seminar mavzusi
2010 yil 10 sentyabr 18:20	Aleksandr Efimov , tahliliy bo'lim boshlig'i chakana savdo tarmog'i MTS. Marketing kampaniyalarining ta'sirini bashorat qilish va do'konlar assortimentini optimallashtirish. Ilova sahifasi: savdo nuqtalari assortimentini optimallashtirish (ma'lumotlar muammosi).
2010 yil 17 sentyabr 18:20	Vadim Strizhov , Tadqiqotchi RAS hisoblash markazi. Bank krediti reytingi: Modellarni avtomatik yaratish va tanlash usullari. Klassik va yangi texnologiya ball kartalarini qurish. Seminarda mijozlar ma'lumotlari qanday ishlashi va xalqaro bank standartlari talablariga javob beradigan eng ishonchli ball modelini qanday yaratish kerakligi tushuntiriladi.
2010 yil 24 sentyabr 18:20	Vladimir Krekoten , Otkritie brokerlik uyining marketing va savdo bo'limi boshlig'i. Ilova matematik usullar mijozlarning ishdan chiqishini bashorat qilish va unga qarshi turish. Tahlil qilishda yuzaga keladigan amaliy muammolar ko'rib chiqiladi. mijozlar bazasi marketingda. Mijozlarni klasterlash va segmentatsiyalash, yangi mijozlarni baholash, maqsadli segmentlar dinamikasini kuzatish vazifalari belgilangan. Ilova sahifasi: Brokerlik kompaniyasining mijozlarini klasterlash (ma'lumotlar muammosi).
2010 yil 1 oktyabr 18:20	Nikolay Filipenkov , va taxminan. Moskva bankining kredit skoring bo'limi boshlig'i. Chakana kredit xavfini boshqarish uchun matematik usullarni qo'llash. Baholash modellarini yaratish va xavflarni baholashning ba'zi amaliy jihatlari ko'rib chiqiladi. Ilova sahifasi: Chakana kredit risklarini boshqarish (ma'lumotlar muammosi).
2010 yil 8 oktyabr 18:20	Fedor Romanenko , Qidiruv sifati bo'limi menejeri, Yandex. Veb-qidiruv reytingining tarixi va tamoyillari. Maqolada matn va havolalar reytingidan tortib, Internetda qidirish muammosida Machine Learning to Rankgacha bo'lgan ma'lumotlarni qidirish usullaridan foydalanish va rivojlantirish haqida so'z boradi. Zamonaviy veb-reytingning asosiy tamoyillari qidiruv tizimining muvaffaqiyati hikoyalari bilan bog'liq. Qidiruv sifatining ta'siriga alohida e'tibor beriladi bozor ko'rsatkichlari va uni takomillashtirish uchun doimiy ishlash zarur.
2010 yil 15 oktyabr 18:20	Vitaliy Goldshteyn , ishlab chiquvchi, Yandex. Yandex geografik axborot xizmatlari. Unda Yandex.Traffic jams loyihasi va boshqa Yandex geoaxborot loyihalari, geoaxborot tizimlarini qurish uchun dastlabki ma'lumotlar qayerdan kelib chiqishi, yangi kengaytiriladigan ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyasi, Internet-matematika raqobati va ba'zi istiqbolli muammolar haqida hikoya qilinadi. Ma'lumotlar taqdim etiladi va yo'l xaritasini tiklash muammosi haqida rasmiy bayonot beriladi. Ilova sahifasi: Avtomobil yo'llari haqidagi ma'lumotlarga asoslangan yo'l grafigini yaratish (ma'lumotlar muammosi).
2010 yil 22 oktyabr	Seminar bekor qilindi.
2010 yil 29 oktyabr 18:20	Fedor Krasnov , Biznes jarayonlari bo'yicha VP va axborot texnologiyalari, AKADO. Mijoz ma'lumotlarini qanday olishim mumkin?