Сколько бы ни говорили про важность управления по данным в бизнесе, они все равно остаются лишь частью уравнения. Остальные составляющие — это софт и методика для работы с данными, а также компетенции аналитиков. При этом программное обеспечение может поддерживать разные методики и сценарии работы с данными разных типов, но в каждой области есть свои лидеры.
В статье разберем 5 самых популярных программ для бизнес-аналитики, которые помогут выстроить работу с данными в средних и крупных компаниях.
Google Data Studio
Если ваш бизнес по большей части цифровой (SaaS, PaaS и др.), связан с web-технологиями или пользуется широким набором маркетинговых инструментов в онлайн, то самое простое решение задачи аналитики можно основывать на Google Data Studio.
Например, одна компания-производитель ПО для потоковой обработки видео подключила GDS к Google Analytics, чтобы получать всю цепочку касаний с будущими покупателями программы: на рекламной площадке, лендинге, в почтовой рассылке и даже на портале техподдержки. Это позволяло выявить самые эффективные маркетинговые кампании.
Следующий шаг — построение сквозной продуктовой аналитики, когда к данным о действиях пользователя в маркетинговой воронке можно подключить данные о том, какие функции он использует в продукте. Такая комбинация — супероружие в борьбе за ценность продукта и за рынок.
Статистика по аудитории сайта в GDS — пример с сайта Google Marketing Platform.
Плюс Google Data Studio в простоте использования, быстром подключении к веб-источникам статистики и нулевой стоимости. Минус — аналитические функции ограничены, а внешний источник (например, SAP ERP) подключить затруднительно, особенно если это не облачная система, как сам Google.
Tableau
В российском среднем и крупном бизнесе культура данных уже достаточно высока. Данные накапливаются в корпоративных хранилищах, логика и связность поддерживаются. В такой ситуации в фокусе оказывается скорость анализа данных и предоставления результатов анализа (модно говорить «инсайтов») бизнес-заказчику. Здесь на сцену выходит инструмент Tableau.
Например, Tableau отлично подошел одной девелоперской компании как основа для аналитики по проектам жилого строительства. Удобство в том, что инструмент позволяет подключаться к внешним источникам данных так же легко, как к корпоративному хранилищу. Поэтому менеджеры проектов легко включали в анализ таблицы Excel с фактическими данными, через них же обновляли плановые показатели. Это отлично подходит для быстрого анализа отклонений. Без бюрократии, обычной для согласования очередной версии плана проекта в системе и подключения ее как источника.
Пример интерактивного анализа данных в Tableau — с сайта tableau.com.
В Tableau очень гибкая визуализация и действительно мощный редактор модели данных, который берет на себя значительную долю работы аналитика. Но этой мощью не овладеть за пару дней — для действительно эффективной работы в системе понадобится пройти обучение.
Microsoft Power BI
Наиболее распространенный инструмент для аналитики и визуализации данных сейчас Power BI от Microsoft. Этой системой удобней и дешевле пользоваться из облака, как делает, например, один дилер строительной техники. В облаке Microsoft Azure аналитики одной компании организовали хранилище данных типа Data Lake, куда собираются данные из нескольких систем: гео-трекинга транспорта, учетной системы, CRM.
Power BI работает как единый конструктор отчетов для всех отделов компании. В сервисе те же менеджеры могут использовать наборы данных и отчеты коллег для собственного анализа. Кроме простоты, Power BI удобен полной интеграцией в экосиcтему Microsoft — поэтому его любят корпоративные айтишники и пользователи, которые видят понятный знакомый интерфейс.
Пример дашборда в Power BI с сайта Microsoft.
Чтобы использовать Power BI на полную мощность тоже придется обучиться, но даже с нулевым опытом пользователь сможет построить базовый отчет. Главное — отличать показатель от измерения.
Qlik Sense
Почему-то Qlik Sense иногда называют конкурентом Power BI, но на мой взгляд, это совсем другой инструмент. Главные отличия:
- исключительно быстрый анализ, благодаря собственной базе данных, которая хранится в памяти;
- возможности очень глубокой настройки отображения.
Раньше у компании Qlik было два продукта: View для построения дашбордов и Sense — для интерактивной аналитики. Сейчас развивается только второй продукт, но многие продолжают использовать и первый, как например, одна ведущая добывающая компания. Разработчики организации подготовили на Qlik Sense специальные дашборды для акционеров по ключевым показателям компании. Выверили каждый экран до миллиметра, убрали все лишнее и настроили корпоративный стиль — логотип, цвета, шрифты. Это важно, когда информация должна считываться мгновенно и однозначно, а навигация по самим отчетам должна позволять отвечать на типовые вопросы о значениях метрик.
Так выглядит интерактивная панель в Qlik — источник www.qlik.com.
Гибкость Qlik Sense уравновешена сложностью его настройки. Нужно быть готовым потратить не один десяток часов для освоения его функций. Поэтому обычно настройку и развитие доверяют дорогостоящим и довольно редким внешним консультантам.
Analysis Services
Последний инструмент по инновационности, но точно первый по глубине проникновения в бизнес — это Analysis Services, тоже от Microsoft. На самом деле, это часть системы управления базами данных SQL Server, но пользователям под таким названием она, как правило, неизвестна. Чаще всего ее называют просто «кубы».
Особенность и главное достоинство этого инструмента — его можно использовать прямо в интерфейсе Excel. На кубах Microsoft держится мировая финансовая система, без преувеличения. Ими пользуются фармацевтические компании, ритейлеры, сельскохозяйственные производства, логистические операторы.
Как решение, внедренное несколько лет назад, оно вполне оправдано. Особенно, если перед пользователями не стоит задача «сделать красиво», и у оператора есть время на подготовку среза вручную в табличном представлении.
«Кубы» в Analysis Services — источник microsoft.com
Всем компаниям, которые только планируют построить свою первую систему отчетности и анализа данных, я бы рекомендовал рассматривать сразу Power BI. Всего инструментов анализа и визуализации данных — несколько сотен. Но выбирать, конечно, стоит исходя из необходимых функций и уровня готовности самого бизнеса к оцифровке. И хотя внедрение бизнес аналитики — это инвестиция, но в современных реалиях вполне необходимая и быстро окупаемая.
