BI-аналитика: что это такое, зачем бизнесу BI-системы и как они работают

Главная
/
Блог

Владимир

Аналитик

В компаниях данные есть почти всегда, но использовать их в ежедневной работе получается редко. BI-аналитика решает эту проблему, собирая данные в одном месте и превращая их в рабочий инструмент.

Разберемся, что такое BI-аналитика, какие BI-системы и инструменты существуют и на что смотреть, если вы выбираете платформу для бизнеса.

Содержание

Что такое BI-аналитика
BI-системы: что это и как они работают
Инструменты BI-аналитики и их роль
Выбираем BI-систему: на что смотреть
BI-системы и сквозная аналитика: в чем разница
Yandex DataLens для BI-задач
Типовые ошибки при внедрении BI
Часто задаваемые вопросы

Что такое BI-аналитика

BI-аналитика (Business Intelligence) — это способ выстроить работу с данными так, чтобы они использовались в управлении, а не были набором разрозненных отчетов. В BI данные из разных систем собираются в одном месте, приводятся к единой логике и превращаются в показатели, с которыми можно работать каждый день.

Типичный пример без BI — продажи в одном отчете, маркетинг в другом, финансы в третьем. Цифры сходятся не всегда, обновляются с разной периодичностью и требуют ручной проверки. BI-аналитика убирает эту разрозненность и дает единую картину по бизнесу.

Но визуализация — лишь финальный слой. Основная ценность BI-аналитики в том, что за красивыми графиками стоит подготовленная и согласованная модель данных.

Она включает несколько этапов:

сбор данных из 1С, CRM, сайтов, маркетплейсов и других систем;
очистку и приведение данных к единому формату;
расчет бизнес-показателей по согласованным правилам;
хранение данных с учётом истории и изменений;
проверку качества данных и контроль расхождений;
представление результатов в виде отчетов и дашбордов.

Например, выручка в BI считается одинаково для продаж, финансов и руководства, а не по разным формулам в разных файлах. Так руководители отделов меньше спорят о цифрах и быстрее принимают решения.

Если говорить прикладно, BI-аналитика для бизнеса — это способ видеть целостную картину: что происходит с показателями, где есть отклонения и на что стоит реагировать в первую очередь.

BI-системы: что это и как они работают

BI-системы — это программные платформы, которые собирают данные из разных источников, приводят их к единой логике и дают доступ к показателям через отчеты и дашборды. Их задача — сделать данные пригодными для регулярного использования, а не для разовых выгрузок.

На прикладном уровне BI-система дает возможность:

подключаться к источникам данных;
хранить и обрабатывать данные;
считать показатели по заданным правилам;
строить отчеты и дашборды;
управлять доступами и ролями пользователей.

Важно учитывать, что BI-система работает не с сырыми цифрами, а с подготовленной моделью данных. Это снижает количество ручной работы и расхождений между отчетами.

Типовая схема работы BI-системы выглядит так:

Данные поступают из 1С, CRM, сайтов, маркетплейсов, ERP и других источников. Затем они проходят обработку: очищаются, связываются между собой и используются для расчета показателей. После этого результаты становятся доступны пользователям в виде дашбордов, отчётов и срезов.

Для пользователя BI-система выглядит как интерфейс с цифрами и графиками. Для бизнеса и IT — это отдельный аналитический слой, который берет на себя расчеты и не нагружает операционные системы. Поэтому отчеты можно считать регулярно и в рабочее время, не рискуя стабильностью основного контура.

К BI-системам обычно приходят в момент, когда отчеты и выгрузки перестают справляться с объемом данных. Подготовка цифр занимает время, показатели расходятся, обновления происходят с задержкой, а решения приходится принимать на основе неполной картины.

BI-система упорядочивает работу с данными:

показатели обновляются автоматически и по единой логике;
динамика видна сразу, без ручных сравнений;
отклонения и узкие места заметны на ранней стадии;
управленческие решения принимаются быстрее.

В итоге данные становятся частью повседневной работы: используются на встречах, в планировании и в контроле показателей.

Инструменты BI-аналитики и их роль

В BI каждый инструмент решает свою задачу. Когда роли смешиваются, появляются ручные доработки, дублирование данных и споры о цифрах. Показываем базовое разделение, которое используют в большинстве зрелых BI-проектов:

Такое разделение помогает избежать ситуации, когда BI превращается в набор отчетов без структуры. Каждый инструмент отвечает за свой участок, а вся система работает устойчиво и предсказуемо.

Но во всей BI-инфраструктуре именно BI-платформа — самый заметный и универсальный инструмент. С ней работают пользователи, через нее смотрят показатели, на неё ориентируются при обсуждении аналитики. Хранилища, ETL и другие компоненты остаются внутри, а BI-платформа — точка входа в данные для бизнеса.

По сути, выбор BI-платформы определяет, кто и как будет работать с аналитикой: только аналитики или вся компания, централизованно или децентрализованно, с жёстким контролем или большей свободой.

Условно платформы BI-аналитики можно разделить на несколько типов:

1. Корпоративные BI-платформы. Используются в крупных и средних компаниях с распределенной структурой. Такие платформы хорошо масштабируются, поддерживают сложные модели данных, роли и уровни доступа. Обычно требуют внедрения и участия IT, но дают устойчивость и контроль. Подходят для случаев, когда BI — часть управленческого контура, а не вспомогательный инструмент.

2. Self-service BI. Ориентированы на аналитиков и бизнес-пользователей. Позволяют самостоятельно собирать отчеты и дашборды на основе подготовленных данных. Снижают нагрузку на IT, ускоряют работу с аналитикой, но требуют дисциплины в модели данных, иначе показатели начинают расплываться.

3. Облачные BI-решения. Удобны для быстрого старта и распределенных команд. Не требуют сложной инфраструктуры, легко масштабируются на уровне пользователей. При этом требуют отдельного внимания к безопасности, хранению данных и стоимости владения при росте объемов и числа отчетов.

Чтобы было проще сравнить, подготовили сравнительную таблицу:

Выбор платформы BI-аналитики не зависит напрямую от размера компании. Он зависит от задач, объема данных, требований к безопасности и того, насколько BI должен быть встроен в управленческие процессы.

Выбираем BI-систему: на что смотреть

При выборе BI-системы чаще всего смотрят на интерфейс и красоту дашбордов. Это понятная, но рискованная точка входа. Основные проблемы BI почти никогда не связаны с визуализацией — они начинаются раньше, на уровне данных и архитектуры. Критерии, которые используют в зрелых BI-проектах:

1. Источники данных. Первая проблема — подключение к существующим системам. Если BI плохо работает с 1С, CRM или внутренними сервисами, аналитика быстро превращается в набор ручных выгрузок. Важно заранее понять, какие источники будут подключаться сейчас и какие появятся позже.

2. Объемы и рост данных. BI почти всегда растет быстрее, чем планировали. Добавляется история, новые события, дополнительные срезы. Система, которая тянет текущий объем, может не справиться через год. Здесь важно оценивать поведение BI при росте данных.

3. Пользователи. BI используют не только аналитики. К отчетам подключаются менеджеры, руководители, смежные команды. Если платформа не поддерживает роли, уровни доступа и понятный интерфейс для разных пользователей, аналитика либо перегружается, либо не используется.

4. Архитектура. Один из ключевых вопросов — где считаются данные. BI поверх боевой базы рано или поздно начинает мешать операционным системам. Отдельное аналитическое хранилище снижает этот риск и делает аналитику устойчивой при росте нагрузки.

5. Стоимость владения. Лицензии — только часть расходов. Важно учитывать инфраструктуру, поддержку, развитие модели данных и администрирование. Дешевый на старте BI может оказаться дорогим в эксплуатации, особенно при росте числа пользователей и объема данных.

Эти критерии показывают, выдержит ли BI реальную нагрузку: рост данных, увеличение числа пользователей и регулярную работу с отчетами.

Если бизнес выберет не ту BI, ошибку сложно будет заметить сразу. Первое время система работает приемлемо, отчеты строятся, дашборды выглядят убедительно. Проблемы начинают проявляться по мере роста данных и числа пользователей.

Самый частый сценарий с неправильно выбранной системой — BI упирается в архитектуру. Запросы выполняются дольше, отчеты обновляются с задержкой, а аналитика начинает влиять на работу операционных систем.

Вторая проблема — расхождения в цифрах. Когда модель данных не продумана, показатели начинают считаться по-разному в разных отчетах. Это приводит к спорам между командами и снижает доверие к аналитике.

Третья — ограниченный круг пользователей. BI в таком случае пользуются только аналитики, потому что интерфейс и роли не рассчитаны на менеджеров и руководство. В результате отчеты существуют, но не используются в принятии решений.

Четвертая — рост стоимости владения. Система, выбранная без учета будущей нагрузки, требует постоянных доработок, ручных оптимизаций и дополнительной инфраструктуры. BI становится дорогим и нестабильным.

В итоге бизнес получает формально внедренный BI, который сложно развивать и опасно использовать в операционной работе. Именно поэтому выбор BI-системы имеет долгосрочные последствия и требует оценки не только интерфейса, но и архитектуры.

Но даже при корректном выборе BI-платформы риски не исчезают автоматически. Инструмент задает возможности, но не определяет, как именно будет выстроена аналитика. Большая часть проблем в BI возникает не из-за выбранной системы, а из-за того, как с ней работают: как описана модель данных, кто владеет показателями и как BI встроен в управленческие процессы.

BI-системы и сквозная аналитика: в чем разница

Эти инструменты часто путают, хотя они решают разные задачи и работают на разных уровнях управления.

BI-система — это инструмент для анализа бизнеса в целом. Она собирает данные из разных подразделений: финансы, продажи, маркетинг, логистика, производство. BI отвечает на управленческие вопросы:

что происходит с показателями;
почему они меняются;
где есть отклонения и точки роста.

BI используют для контроля прибыли, затрат, эффективности направлений и принятия решений на уровне компании.

Сквозная аналитика — это инструмент для анализа одного бизнес-процесса, чаще всего маркетинга и продаж. Она отслеживает путь клиента от первого касания до сделки и считает эффективность каналов привлечения. Основные задачи — ROI, атрибуция, оптимизация рекламных расходов.

Ключевое отличие — фокус. BI работает с внутренними процессами и итоговыми показателями бизнеса. Сквозная аналитика — с внешними каналами и воронкой привлечения.

В зрелой архитектуре сквозная аналитика становится источником данных для BI: передает в BI очищенные и согласованные маркетинговые метрики.

Yandex DataLens для BI-задач

Yandex DataLens — облачная BI-платформа для построения управленческой аналитики. Она подходит для быстрого старта и дальнейшего масштабирования без сложной инфраструктуры.

DataLens подключается к популярным источникам данных: аналитическим хранилищам, базам данных, облачным сервисам и табличным источникам. Это позволяет собрать BI-контур без отдельного серверного развертывания.

Практическая ценность для бизнеса — низкий порог входа и контролируемая стоимость. Не требуется собственная инфраструктура, а расходы растут вместе с объемом аналитики. Конструктор дашбордов рассчитан на бизнес-пользователей.

Ограничения тоже важно учитывать. DataLens не закрывает сложные ETL-сценарии и глубокую кастомизацию. Для этого он обычно используется в связке с аналитическим хранилищем и внешними инструментами подготовки данных.

DataLens хорошо подходит компаниям, которые хотят запустить BI быстро, работать с растущими объемами данных и избежать затрат на тяжелые корпоративные лицензии — при готовности выстраивать аналитику вокруг облачной архитектуры.

Пример отчета в Яндекс Даталенс

Типовые ошибки при внедрении BI

Даже при удачном выборе BI-платформы аналитика может не заработать так, как ожидали. Причина почти всегда не в инструменте, а в решениях, принятых на этапе внедрения и первых месяцев эксплуатации. Разберем типовые ошибки бизнеса:

1. Отсутствие единой модели данных. Частая ситуация — отчеты строятся напрямую из источников, без согласованной логики. В итоге одни и те же показатели считаются по-разному в разных дашбордах. BI формально есть, но доверия к цифрам нет.

2. BI поверх работающих систем. Аналитику запускают напрямую на транзакционных базах. На старте это кажется быстрым решением, но со временем отчеты начинают влиять на работу операционных систем. BI становится источником рисков, а не поддержки управления.

3. Ожидание, что BI сам все решит. BI воспринимают как продукт, а не как процесс. Не определяют владельцев показателей, не договариваются о правилах расчета, не выстраивают регулярное использование. В результате дашборды есть, а решений по ним не принимают.

4. Перегруз интерфейсов. Попытка показать все и сразу приводит к дашбордам, которыми сложно пользоваться. Руководители перестают в них заходить, аналитика остается внутри команды.

5. Недооценка поддержки и развития. BI — живая система. Показатели меняются, бизнес растет, появляются новые источники. Если это не заложено изначально, система быстро устаревает и требует болезненных переделок.

Во многих случаях эти ошибки дешевле предотвратить, чем исправлять. Именно поэтому в зрелых проектах BI часто проектируют и внедряют вместе с внешними экспертами: чтобы сразу заложить правильную архитектуру, договориться о показателях и встроить аналитику в управленческие процессы, а не разбираться с последствиями спустя год.

Мы занимаемся внедрением BI-систем и бизнес-аналитики в компаниях разного масштаба — от пилотных проектов до зрелых аналитических контуров. Помогаем разобрать текущую модель данных, выбрать или донастроить BI-платформу и выстроить аналитику так, чтобы она поддерживала управленческие решения, а не усложняла их.

Если есть сомнения в текущем подходе или BI только планируется, предлагаем начать с обсуждения задачи и оценки вариантов — без обязательств и типовых решений.

Часто задаваемые вопросы

1. Мы уже используем Excel и выгрузки из 1С. Зачем нужна BI-система?

Excel и разовые выгрузки работают, пока данных мало и вопросы простые. При росте источников и пользователей появляются разные версии файлов, расхождения в цифрах и задержки в подготовке отчетов. BI-система автоматизирует сбор и расчёт показателей и дает единый источник данных, с которым можно работать регулярно, а не постфактум.

2. Чем BI-система отличается от сквозной аналитики (Roistat, Calltouch)?

Сквозная аналитика фокусируется на маркетинге: путь клиента от клика до покупки и эффективность каналов привлечения. BI-система работает шире — объединяет маркетинг, продажи, финансы, логистику и показывает, как решения в одном отделе влияют на итоговый финансовый результат. В зрелой архитектуре сквозная аналитика становится одним из источников данных для BI.

3. Правда ли, что BI — это долго, дорого и только для крупного бизнеса?

Нет. Современные облачные BI-платформы позволяют запустить первые дашборды за несколько недель. BI нужен не по размеру компании, а по сложности процессов. Если у вас несколько источников данных и регулярно возникают вопросы к цифрам — BI помогает навести порядок и ускорить принятие решений.

4. Что важнее при выборе BI: интерфейс или архитектура?

Архитектура — это фундамент. Она отвечает за скорость, стабильность и корректность расчетов при росте данных. Интерфейс определяет, будут ли аналитикой пользоваться. На практике важен баланс: надежный аналитический контур и понятный интерфейс для бизнеса.

5. Можно ли начать с простой визуализации, а хранилище добавить позже?

Технически можно, но это частая причина проблем. Визуализация поверх боевой базы создает нагрузку на CRM или 1С и плохо масштабируется. Отдельное аналитическое хранилище — базовый элемент устойчивой BI-архитектуры. Оно обеспечивает производительность, работу с историей данных и безопасность операционных систем.

Получайте полезный контент от KISLOROD в любом из мессенджеров

При переходе в одну из указанных социальных сетей вы автоматически даете согласие на обработку персональных данных и согласие на получение рекламной рассылки. Подробнее об обработке данных в Политике конфиденциальности.