ビジネスインテリジェンスシステムが必要な理由

ビジネスインテリジェンスの視覚化は非常に重要です。 たとえば、これらのグラフの概念はInfographerとともに描かれました。



ビジネス分析用の特殊なソフトウェアの問題は、飛行機のように見えることであり 、適切な量のデータを持つ大規模な大企業がある場合にのみ必要です。 一般に、このようなシステムを試した経験のある専門家は、現在市場にはそれほど多くありません。そして、これが必要であり、実装後に与えるものであると明確に言うことができます。



ビジネス分析の最も重要なアプリケーションは、部門の長または取締役会のメンバーが会議を開催している間に、任意のレポート額を率直に作成できることです。 私のお気に入りの例の1つは、どの工場からウォッカを店舗に配達するかです。遠方（高価な物流と2週間の道路）からですが、生産コストで安く、最も近い（1日）から高価ですか。



1週間でより深く掘り下げて回答できることは明らかです。 しかし、より多くの場合、数百の散在するレポートではなく、より高速なモデリングが必要ですが、IT部門全体が関与することなく、金融専門家が必要なデータを簡単に取得および取得できる単一の環境が必要です。 これらおよび関連するシステムが解決する特定のタスクもあります。 今からお話しします。

より典型的なタスク

一般に、すぐに：特定のソリューションについてではなく、企業がビジネスインテリジェンスと関連システムを実装することで得られるものについて話します。 データの収集と分析が開始されるとき、それらの多くをどこで使用するかが論理的であることは明らかです。 最初の主な質問はデータ収集であり、2番目はこのデータ全般をどう処理するかの方法論です。 始めましょう。

• そのため、最初はレポートです。 ここではすべてが非常に簡単です。BIはすべてのサブシステムの単一のデータリポジトリとして機能し、それらを結合し、依存関係で処理し、結果を生成できます。 検証の問題はありません。大規模な制作会社のレポート（このような作業の1か月間）を編集したことがある場合、30のうち20日間がすべてが正しく行われたかどうかを確認することがわかります。 なぜなら、エラーの価格は数百万の場合は良好であり、ルーブルの場合は良好だからです。
• 2番目のタスクは、データ処理と会社のすべての部門の定期レポートのカットです。 最も珍しいのは、国勢調査データの取得、 ポーリング、補足、復元、仮説、チェック、処理、およびすべての地域、都市、村の数千件のレポートのカットに BIシステムを使用したことです。
• 3番目のタスクは、処理を高速化することです。 以前は、レポートは月に1回作成されていましたが、現在はリアルタイムで作成されています（これは、ビジネスの多くの分野で非常に重要な違いです）。
• 同じクラスのシステムを使用してビッグデータデータをクリーンアップし、その結果、運用コストを全体的に削減し、収益を増やし、ビジネスの競争力を高めます。 一般的に、これは、より適切な決定を下し始めるという事実のために行われます。 上記のようにウォッカで数学的に聞こえます。 同じクラスのタスクの例の中で、米国の小売業は顧客プロファイルを追加するのが大好きです（たとえば、会社のWebサイトやお気に入りの商品の行動、ソーシャルネットワークからの情報のため）。たとえば、妊娠中の女子学生にベビーフードを提供できます。 これらのオファーの売り上げは1〜10％増加すると言われています。 銀行はリアルタイムでトランザクション分析に注目しています。ヨーロッパへのチケットの支払い-銀行はすぐに保険を提供しました。 部門は、監視カメラで顔を認識し、それらをソーシャルネットワークの顔およびプロファイルのデータベースと比較し、拡張情報に基づいて最適なオファーを作成することについて話している。 少なくともいくつかの大規模な小売店の1つの大規模な小売チェーンでは、有名な泥棒がビデオ分析を使用して顔で入り口で自動的に認識されます。

もちろん、タスクが1回限りのタスク（IT部門のスペシャリスト、スクリプト）である場合は解決します。 タスクが頻繁であるが、難しくない場合-XLSのマクロ。 しかし、同じロジスティクスがビジネス全体の収益性を決定する大規模な地理的に分散した企業の場合、開始時に最大数百万の変数が存在する可能性があります。 したがって、SAS、SAP、Oracle、RapidMiner、Prognoz、Tableau、Qlik、Microsoft、Huawei、EMC、JDA、IBMなどには、このためのさまざまなソリューションがあります。



ロシアでは、特定の企業のインテグレーターによって「調整」されたオープンソース製品に基づくソリューションがよく使用されます。 また、SaaSモデルもあります（たとえば、ある製造会社のクラウドから、このようなサービスを使用して、生産サイトでの原材料の生産と流通を計画しています）。

会社の業績評価

当然、BIおよび関連ソリューションのメタタスクは、会社の有効性の評価です。 会社の有効性は、特定のモデルによって評価されます。このモデルは、多くのターゲット機能によって決定されます。



大まかに言って、データはありますが、このデータを評価する方法論があります。 そして、さまざまなコンポーネントの相互関係のモデル。



従来のビジネスインテリジェンスシステムを使用して、実際のデータ値を収集します。 多くの場合、これはBIで終わります。供給と生産のコーニーを組み合わせるのはしばしば問題です。なぜならそれらは異なる場所とシステムで作られているからです。



さらに、データは企業のモデルに組み込まれます。 古典的な方法論-同じBSC-は87年目に作成されたものであり、それ以来あまり変わっていません。 アップデートとフォークは在庫がありますが、原則はどこでも同じです。 要するに、会社の活動は、財務部分、顧客部分、人員と準備金（つまり人員）、および開発戦略の4つのコンポーネントに分解できます。 国有企業でも同じように評価されますが、利益の代わりに特定の予算に打撃があります。



美しさは細部にまで及びます。 事実は、監査人が会社を見るとき、または取締役会で何かが議論されるとき、通常、純収入、売上高などの最大20の集約された指標が評価されます。これらは、報告書で株主に送られ、推奨されます。 感覚で評価するのではなく、自分自身のために数字の形の毎日の指標。



また、BIを使用すると、通常行われているように「合計」の行を取得するだけでなく、レポートを作成できますが、各インジケーターの構成を確認できます。 そして-ほぼリアルタイムで詳細に説明されるさまざまなものをモデルに固定します。



指標は人々にカスケードされ、動機付けシステムがオンになります。 たとえば、3年後に利益を20％増やす必要があると株主が決定した場合、州Aと州Bを構築するのは簡単です。また、州Aから希望Bへの3年間の移行モデル。年末（四半期、日）には、運用指標を確認し、そこを掘るかどうかを理解します。 指標モデルは、移行プロセス全体を分解することができ、変更方法の戦略的なマップがあります。 各リーダーは、何をすべきかについて計画を立てます。



繰り返しますが、マクロレベルで何をすべきかについて合意する戦略があります。 そして、運用活動の自動化があります-そして、私たちもそれを扱うことができます。

人生のスケッチ

簡単な例：地域では、レポートは手作業で収集され、1Cエクスポートとして送信されます。 本当の暗い森があることを理解するためには、それが良いか悪いかしか言えません。 そして、何が良くて何が悪い-あなたは行って掘る必要があります。 ここで、リーダーが操作可能なカード全体をそこに置くためのツールを提供します。 彼はレポートからすぐにそれが良いところと悪いところを見ます-そして彼の介入が必要なところ、彼は望めば、一番下まで会計レベル全体を見ます。



別の例を示します。 会社には、親の西側会社がリリースする指標があります。これらは戦略と運用の指標です。 正しい方向に掘る人に報いることができるリーダーシップの動機付けシステムがあります。 昨年、彼らはそれを各従業員のレベルに下げることを決定しました-彼らは強力なITソリューションを必要としていました。 さらに、生産ワークショップのデータとサービスの間にリンクを作成します。たとえば、今年生産量が少ない場合、サービスはほとんど行われません。これはサービスのごまかしではなく、実現された生産量への反応です。 製品スタックでプロジェクトの方法論を準備しました。 統合-視覚化-給与計算への追加。



小売業では、そのような決定は最終的に従業員への詳細化に最終的に変換されることがよくあります。 たとえば、チェックアウトカウンターの上の薬局では、「今日は別のN個のビタミンを販売する必要があります」が内側から点灯し、レジ係が喜んですべての人に提供します。 例えば、彼らはビタミンを忘れていませんでしたか？



グローバルレベルでは、ロシアでバナナを持ち込んだ同じ会社が、ビジネスインテリジェンスで1年間の天気予報データを使用しています。 真剣に、彼らは1年前に天気がどうなるかを予測しようとしています。 彼らは日中にいる必要はありませんが、クラスターで-結果として、彼らは来年ロシアでどれくらいのバナナがかかるかを正確に知っています。



別の会社は、多数の正式な指標に人事評価システムを使用しています。 たとえば、この役職にいる平均的な人の年齢はどれくらいですか、データを左にマージしましたか？プロジェクトについてはどうしましたか...その結果、2つの主要な指標は「未来があります」または「未来がありません」です。 そして2番目の-別の-副大統領のような投稿への脅威です。 そして従業員は、HRが英語を学ぶためにヨーロッパに最も「働きかけ」を送り始めていることにすぐに気付きました。 人事担当者自身は、各従業員の離職の予測を確認します。 もちろん、問題は適切なモデルを選択し、データを収集することです（同じパスシステムを使用すると、遅延に関する情報を受け取ることができます）。 しかし、一般的に、これらすべての巨大な複合体の基盤は長い間ITに置かれてきました。 使用方法を学ぶ必要があります。



ロシアでは、プロセスと人が常に区別されるわけではないことに注意することが重要です。 BI有罪の助けを借りて検索したいです。 西洋では、彼らは最初にプロセスが正しいかどうかをチェックします。 そして、プロセスが正しければ-彼らは誰かが台無しにした何かについて考え始めます。 人ではなくプロセスを変更します。 この異文化間の違いは、たとえば、ある会社では、上司が人々を解雇するのが困難だったためだけにBIを導入したという事実に起因しました（そして、彼らは途中で労働法にのみ依存していました）。 彼らは、パフォーマンス評価システムを作成しました。パフォーマンス評価システムは、月末に解雇命令を印刷したものが最も効果的ではなかったのです。 そしてこれをすべて合法的に正しく形式化した。

より具体的なタスクの例

簡単な例を考えてみましょう-サプライヤーは、すべての製品の価格を2015年から10％引き上げると発表しました。







シミュレーションの結果、2014年末までに各商品アイテムに対して最適な調達計画が得られ、将来の価格の上昇と在庫に資産を保管および固定するための最小コストを考慮して最大の節約を提供しました。



CFOがwhat-if分析（たとえば、既知のパラメーターを持つ別のサプライヤーに切り替える必要がある場合）を取得したい場合、理論的にはBIまたはロジスティクス最適化システムでこれを行うこともできます。



2番目のケース-最も単純な状況を想像してください。 同社には、配送センター（RC）と、RCから商品を配送する倉庫があります。 簡単にするために、セメントと石膏の2つの製品しかありません。 店舗の週ごとの需要と処理可能な容量は既知です。これらは20トンの積載能力を持つトラックです。 他のすべての参照データを下の図に示します。











利益を最大化するために車両の数とその積載量を決定するタスクに直面しています（実際、最適化には多くの基準があります-これはコスト削減、納期の最小化などです）。



私たちが選択した最適化基準は、目的関数として形式化されています。







言い換えれば、商品の販売から最大の利益を得るために、そのような配送量と（各製品のパッケージ数）を選択する必要があります。



ここに商品の輸送の総コスト（この例では固定）がありますが、一般的に言えば、これは必要ありません。 また、多くの制限に従う必要があります。 たとえば、トラックで輸送される商品の総重量は、その積載量を超えてはなりません。 各製品の総供給量は、この製品の需要を超えないようにする必要があります（私たちのタスクの条件に応じて、これは人生で常にそうとは限りません）。 専門家には理解できるが、コンピューターにはまったく無関心な点がいくつかあります。 たとえば、各製品の供給量が負でないことを指定することが重要です。 もちろん、製品パッケージの数は整数でなければなりません。 次に、最終的なシステムがコンパイルされ、決定されます。 これは、MatlabまたはTungstenの祖父とやりがいのある古典的なマットプログラミングです。



ソースデータから、2台目のトラックが18,000 kgの商品を運び、配送により純利益が11,400ルーブルになることがわかりました。 しかし同時に、what-if分析を実行すると、ある時点で19,680 kgが非人道的な努力によってトラックに押し込まれた場合、予想される利益は13,300ルーブル（余剰品の割引を考慮して1,900ルーブル）になることを知って驚かされます。 そして、これは会社が使用する艦隊について考える機会です。

BSCの実装（KPIなど）

銀行では、原則として、管理モデルは上位レベルからうまくカスケードされます。 ここではすべてが線形であり、多くのデータが収集されます。したがって、MTPの導入により、ブランチ内の混乱が減少します。 簡単に拡張できます。 経験があり、銀行は通常、方法論をもたらします。 純粋に技術的な作業と統合作業を実行します。



公共部門では、他の多くの自動化分野と同様に、問題はまだ始まったばかりです。 しかし、構造はスタッフの評価にまで成長しました。 たとえば、2年半前に、すべての下位組織の一連のメトリックが開始されました。 そして今、このトピックは関連しています。 別の分野は大学のランキングで、約40のパフォーマンス指標があります。 それは簡単でした。彼らは教育機関のデータを収集し、数え、そして効果のない機関を破壊しました。



大手製造会社のモバイルオペレーターおよび小売店における同様のMTPシステム。 石油労働者はこれを愛し、給料全体がそうであると考えられています。



これが自動化でどのように機能するかを明確にするために、以前とは異なり、単純な例があります-以前の最大6か月で、同じネットワーク上のストアマネージャーの目標を調整する必要がありました。 17レベル。 今-わずか1ヶ月。



別の会社では、1,000のトップがさまざまな指標で評価されました。 それは17ページの報告書であり、彼らはそれぞれがどれだけ稼いだのか、カーペットに行きました。 そして、リーダーは決定しました：本当に獲得したか、取り消しました。 すべてはカーペットによって決定されました。財務は会計システムからもたらされ、紙に移されました。また、カーペットについては、指標の計画値が示されました。



もう1つのソリューションは、乗客の交通量の予測に基づいており、これにより、アイドル状態にならず、摩耗しても動かないように変更する必要があるレジの数を正確に構築します。 ところで、もう1つ興味深いことがあります。ビデオ分析用のレジでのキューの評価です。

一般的に市場で

危機とそれ以前の期間にもかかわらず、ロシアのビジネスインテリジェンスシステム市場は近年成長しています（たとえば、2014年に、CROCビジネス分析ラインは、ルーブルで数えると、ほぼ1.5倍に成長しました）。 その理由は非常に単純です。ビジネスプロセスを最適化し、コストを削減し、新しいビジネス開発戦略を特定する方法を決定する必要があります。 企業が大規模な場合、ソリューションを実装するコストは、（世界の慣例に基づいて）獲得できる効率の8〜13％を明らかに下回ります。



中規模ビジネスでは、BIソリューションの中で、予測よりもレポートの生成により関連するものがより関連します。 オープンソースは徐々にビジネスのすべての分野に浸透し、タスクの範囲は拡大していますが。



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