noun_Email_707352 noun_917542_cc noun_Globe_1168332 Map point Play Untitled Retweet

Корпоративная аналитическая платформа

Эффективное решение для компаний, желающих привести в порядок сбор и анализ данных. Data-driven подход на всех уровнях принятия решений.

Отличительные особенности платформы

- Обработка и анализ данных из множества источников
- Повышение качества и скорости принимаемых решений
- Актуальная информация в 24/7 в удобном формате
- Снижение трудозатрат на составление отчетов

Константин Сафронов

Коммерческий директор

Для чего используется?

Сбор и анализ данных

Каждый день современные компании генерируют огромное количество данных в различных информационных системах (CRM, ERP, DMS и т.п.). Автоматизация сбора и анализа данных значительно повышает эффективность работ. Экономит время и человеческие ресурсы и предотвращает появление трудно выявляемых ошибок. Наиболее эффективным подходом к решению задач сбора и анализа данных является внедрение корпоративной аналитической платформы, базирующейся на КХД.

Визуализация отчетности и наглядная аналитика

Визуализация данных позволяет получить чёткую картину происходящего, учитывая даже неявные тенденции и скрытые зависимости. Подробные оперативные, аналитические и стратегические отчеты открывают новые перспективы в понимании своего бизнеса.

Что включает в себя аналитическая платформа:

Источники

это ваши операционные системы: CRM, ERP, DMS, биллинг, 1С и т. п. И внешние источники: от данных партнеров до общедоступной информации.

ETL

С помощью средств ETL данные из источников извлекаются, преобразовываются по установленным правилам и загружаются в базу данных хранилища.

Хранение

осуществляется в несколько уровней: предварительное хранение - метаданные - основное хранение - витрины данных. MS SQL, Oracle, PostgreSQL

Визуализация

Power BI, Tableau, Qlik

Примеры бизнес-задач

Конечной целью анализа доходов является максимизация прибыли в долгосрочной перспективе. Достигается поставленная цель через решение следующих задач:

  • Сегментирование продуктового ряда из#nbsp;стратегически важной линейки
  • Выстраивание ценовой политики
Решение этих задач позволяет выстроить маркетинговую политику «уникальное для уникальных», давая таким образом максимально точный ответ существующему на рынке спросу.
Роль BI решении данных задач — это формирование у#nbsp;принимающих решения сотрудников представления о том, как доходы распределяются по продуктам, подразделениям, каналам сбыта в разрезе информации, взятой из клиентской базы.
Достигать поставленные цели помогает понимание того, как распределяются доходы по производимой продукции и по каналам сбыта.

Целью анализа расходов является снижение затрат на производство и реализацию продукции, т. е. обеспечение оптимального уровня себестоимости, а, следовательно, увеличение прибылей. Достигается цель через решение следующих задач: 

  • рациональное использование производственных ресурсов
  • формирования планов производства продуктовых подразделений, обеспечивающих имеющийся на#nbsp;рынке спрос.

Управление себестоимостью приносит должный эффект, если опирается на данные не только лишь систем производственного учета, но данные связанных воедино систем управления, маркетинга, финансового учета. 
Роль BI в решении этой задачи — это получение целостной картины о результатах производства и затратах, понесенных в ходе производственного процесса и процесса реализации продукции. 

Основной целью управления пассивами является минимизация средневзвешенной стоимости капитала. Управление активами имеет основной целью прибыльное размещение собственных и привлеченных средств с минимальным риском. В управлении активами принимают участие многие подразделения предприятия, в управлении пассивами — практически только финансово-экономическая служба.

Управление активами предприятия решает задачу эффективного использования оборотного капитала через совершенствование процесса управления запасами. Такие шаги решения данной задачи, как планирование закупок, совершенствование прогнозирования спроса, эффективно решаются посредством внедрения BI

С помощью BI можно обеспечить данными процесс выбора политики комплексного управления текущими активами и#nbsp;текущими пассивами, чтобы выбор между риском возникновения неплатежеспособности и повышением экономической рентабельности оборотных активов основывался на фактических данных или на результатах работы алгоритмов прогнозного моделирования.
Целью анализа клиентов является повышение эффективности маркетинговой политики вплоть до реализации концепции индивидуального маркетинга.

Достижение данной цели осуществляется через решение задачи сегментирования клиентской базы, которая в свою очередь позволяет акцентировать усилия по удержанию клиентов из наиболее прибыльного сегмента. Наилучшим образом понимать потребности клиентов из каждого сегмента, на основании которых более эффективно управлять взаимоотношениями с клиентами.

Целью анализа партнеров является повышение эффективности усилий компании по обеспечению партнеров необходимыми для работы ресурсами для повышения эффективности усилий партнера по реализации и#nbsp;продвижению продукции компании.

Достигается поставленная цель через решение задачи категоризации партнеров и определения факторов прибыльности партнеров. BI решения, построенные на корпоративном хранилище данных, интегрирующим данные от# партнеров, предоставляют среду, в которой все сотрудники могут находить ответы с помощью любых аналитических подходов от ABC до SWOT анализа. Это обеспечивается проводимым аудитом данных, оптимизацией метаданных, систематическим устранением пробелов и перегибов в данных, которые могут отрицательно повлиять на результаты проводимого анализа.
Для большого числа бизнес-задач недостаточно ответов отчетности и аналитики на вопрос «что произошло?». Даже сама концепция – поиск ответа на вопрос во всем массиве данных, не гарантирует того, что ответ будет найден, а не потеряется, так и оставив вопрос, повисшим в воздухе.

Для таких бизнес-задач нужен мониторинг, инструмент, отвечающий на вопрос «что происходит?». Это инструмент позволяет пользователям следить за значениями наиболее важных показателей эффективности. По установленным бизнес-правилам уведомлять ответственных пользователей о снижении показателей ниже установленного порогового значения.

Большинство организаций имеют в своем распоряжении различные BI инструменты для статических отчетов, аналитических панелей и т.п., но эти инструменты используются профильными подразделениями и часто не интегрированы. Для полноценного мониторинга состояния бизнеса необходимо, чтобы в основе BI лежала общая инфраструктура данных.

Тогда при получении пользователем сообщения, о том, что эффективность в ключевой области снизилась ниже установленного порогового значения, обеспечивается возможность вызвать аналитическую панель в контексте сложившейся проблемы. Такое подход не только экономит время сотрудника на исследование проблемы, но и существенно снижает вероятность риска "потеряться" в информации.

Решение задач прогнозирования переводит управление организацией не только на проактивный уровень, когда вы сможете предвосхищать события близлежащего будущего, такие как сбои в работе оборудования. Применение методов статистического анализа позволяет:

  • выявлять случаи хищения;
  • определять сотрудников/ подразделения предоставляющих в отчетах искаженные данные;
  • находить потенциальных покупателей, для которых будет актуальным одно из ваших текущих предложений.

Для применения моделей прогнозного моделирования критически важно обладать историческими данными за несколько периодов. Задача хранения этих данных решается создание корпоративного хранилища данных, собирающего в себе данные со всех функционирующих в организации программных приложений. 

Поделиться в Facebook Твит Поделиться в LinkedIn