Эволюция требований бизнеса к BI: обзор новых тенденций

Бизнес-аналитика (BI) стала неотъемлемой частью современного бизнеса, играя ключевую роль в принятии управленческих решений, оптимизации процессов и повышении эффективности. В условиях стремительно меняющихся рынков и технологий требования к BI-системам также претерпевают значительные изменения. Развитие этих систем позволяет компаниям адаптироваться к новым условиям, повышать свою конкурентоспособность и быстрее реагировать на вызовы. В этой статье рассматриваются современные тренды и требования к системам BI, а также основные направления, которые будут определять будущее этой области.

Традиционные подходы к BI Классические BI-системы, которые на сегодняшний день все еще широко распространены, основываются на создании предопределенных отчетов и представлении данных через фиксированные аналитические показатели. В таких системах информация обычно подготавливается заранее, и пользователи могут лишь анализировать готовые отчеты и выводы. Этот подход эффективен для контроля за административной деятельностью и позволяет оперативно отслеживать текущие значения показателей, сопоставляя их с заранее установленными нормами или лимитами.

Однако с развитием технологий и усложнением бизнес-процессов, потребности пользователей в гибкости отчетности и аналитики стали значительно выше. В классических системах все изменения и модификации отчетов требуют вовлечения ИТ-специалистов, что замедляет процесс получения информации и увеличивает риски, связанные с несвоевременностью данных.

Переход к self-service BI Сегодня наблюдается явный тренд к переходу от традиционных подходов к так называемым self-service системам. В таких решениях пользователи получают возможность самостоятельно работать с данными, не прибегая к помощи ИТ-специалистов. В BI-системах нового поколения акцент делается на удобство взаимодействия с конечным пользователем. Это не просто автоматизация отчетности, но и полная трансформация подходов к анализу данных, которые теперь становятся доступными в интерактивной форме.

Self-service BI системы позволяют пользователю самостоятельно подключаться к различным источникам данных, моделировать их, проводить расчеты и публиковать аналитические панели (дашборды) без участия специалистов. Это дает бизнес-пользователям значительную свободу и ускоряет процесс принятия решений. Такие системы идеально подходят для динамичных рынков, где необходимо оперативно реагировать на изменения.

Одним из ярких примеров таких решений является PIX BI от компании PIX Robotics. Эта система предоставляет пользователям интуитивно понятные инструменты для анализа данных, позволяя моделировать различные сценарии, получать отчеты и создавать дашборды без привлечения ИТ-поддержки. Это снижает затраты на поддержку аналитических проектов и позволяет ускорить принятие решений.

Интерфейсы и визуализация данных Важным аспектом в развитии BI-систем является улучшение визуализации данных. Традиционные отчеты зачастую представляют информацию в виде простых таблиц и графиков, которые не всегда удобны для восприятия и анализа. Современные BI-системы предлагают более гибкие и мощные средства визуализации, позволяя пользователям анализировать данные с помощью различных диаграмм, инфографики и интерактивных элементов.

Для эффективного восприятия данных в современных системах важно учитывать не только точность и полноту информации, но и ее удобное представление. Визуализация должна быть адаптивной, автоматически подстраиваясь под размеры экрана устройства, на котором она отображается. Это особенно актуально в условиях мобильной работы, когда пользователи могут работать с данными как на компьютерах, так и на мобильных устройствах.

Каждый объект визуализации в таких системах должен обеспечивать интуитивно понятное взаимодействие. Например, если пользователь заинтересован в конкретных данных, он должен иметь возможность «захватить» эти данные для более глубокого анализа, переходя по различным уровням информации без необходимости предварительных настроек. Такая гибкость позволяет бизнес-пользователям не только получать нужные данные, но и самостоятельно исследовать взаимосвязи между ними.

Автоматизация и интеллект в BI Современные BI-системы не ограничиваются только базовой визуализацией и отчетностью. Важной составляющей является внедрение искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения, которые значительно расширяют возможности аналитики. Системы могут самостоятельно выявлять закономерности, тренды и аномалии в данных, предоставляя пользователю дополнительные инсайты и рекомендации для принятия более обоснованных решений.

Системы с элементами машинного обучения могут не только анализировать текущие данные, но и предсказывать будущее развитие событий, основываясь на исторических данных и текущих трендах. Это открывает новые возможности для проактивного управления бизнесом, а не просто реактивного реагирования на изменения.

Интеграция с другими системами Еще одним важным требованием для современных BI-систем является их способность интегрироваться с различными источниками данных. В современных условиях бизнес работает с огромным количеством разнородных данных, которые поступают из разных источников — от CRM-систем до интернет вещей (IoT). Важно, чтобы BI-система могла собирать, обрабатывать и анализировать данные из множества различных источников, обеспечивая комплексный подход к аналитике.

Системы, поддерживающие гибкую интеграцию, позволяют компаниям объединять данные из различных подразделений и систем, создавая единую платформу для анализа и принятия решений.

Будущее BI Будущее BI заключается в полной автоматизации процессов анализа данных, интеграции с искусственным интеллектом и улучшенной пользовательской опытности. Современные тренды направлены на то, чтобы данные стали доступными и понятными для всех пользователей, независимо от их технической подготовки. Это позволит не только ускорить принятие решений, но и повысить качество работы на всех уровнях бизнеса.

С развитием технологий мы можем ожидать, что BI-системы будут становиться все более гибкими, адаптивными и интеллектуальными, предоставляя пользователю не только инструменты для анализа, но и рекомендации, прогнозы и решения, основываясь на большом объеме данных.