Сам себе бизнес-аналитик

Бизнес-аналитика – один из самых ярких примеров того, как цифровая революция меняет содержание профессии и ее ценность. LinkedIn уже назвал работу с бизнес-аналитикой одним из самых востребованных навыков в корпоративной среде (по данным 2016 года). Это означает, что с развитием когнитивных технологий и self-service-аналитики работа с аналитическими инструментами становится проще и доступнее для бизнес-пользователей, не требуя от них особых технических навыков.

Мария Аверина, руководитель департамента интеграционных услуг и комплексных решений компании Navicon

Более того, аналитика теперь нужна в максимально короткие сроки:  бизнес не готов тратить время на подготовку многостраничных отчетов, в которых невозможно разобраться без помощи специалистов. Сегодня умные системы с интуитивно понятными интерфейсами при правильной постановке задачи сами показывают слабые места и проблемные точки компании, а качественная визуализация демонстрирует их в любой доступной форме – даже на смартфоне.

Системы BI развиваются, а вместе с ними меняется и роль бизнес-аналитиков в компаниях. Каковы же ключевые тренды, которые изменят подход к аналитике в ближайшем будущем?

Визуализация

Интерактивная визуализация помогает бизнес-пользователям самостоятельно принимать более качественные управленческие решения в более короткие сроки, считают BI-специалисты. По результатам глобального опроса, проведенного исследовательским агентством BARC, именно визуализация признана самым важным трендом в области BI на 2017 год.

Если человеку для принятия решения необходимо просматривать бесконечные Excel-страницы с цифрами и графиками, его внимание неизбежно рассеивается: множество нюансов упускается из виду, не формируется цельной картины. За помощью в расшифровке данных приходится обращаться к аналитикам: на это уходит время, и большинство управленческих решений принимается в «реактивном» режиме.

Именно поэтому руководителей так завораживает идея самостоятельной работы с информацией, особенно когда они сами не знают точно, что ищут. Концепция визуального анализа направлена именно на максимально эргономичную и понятную человеческому мозгу визуализацию, которая помогает видеть скрытые закономерности, причины тех или иных событий в бизнесе, а также контролировать ситуацию в режиме реального времени без помощи сотрудников. Уйдут в прошлое отчеты, требующие расшифровки и пояснений специалиста.

Качественные инструменты интерактивной графики фактически совершили прорыв в этой области. К примеру, в дашбордах (итоговые аналитические отчеты в графической форме) Microsoft Power BI каждая область или цифра при наведении курсора раскрывают свое текущее значение и демонстрируют относящуюся к ним информацию. Допустим, анализируя продажи, мы выбираем конкретный регион присутствия компании. При наведении на региональный офис подсвечивается визуальная подсказка – данные по продажам, показатели по отдельным продуктам, менеджерам, история развития бизнеса в данном регионе и т. д. Такой визуальный анализ эргономичен и понятен обычному пользователю, а значит, позволяет преодолеть проблему недоверия к self-service-аналитике.

Интерактивные дашборды и мобильность

Еще один тренд в аналитике – переход от статичного обмена информацией к интерактивному. Вместо отправки друг другу информации в pdf или слайдов презентации люди будут «расшаривать» доступ к дашбордам и панелям в облачных сервисах для совместной работы.

Растет интерес к естественным и простым (drag-and-drop) интерфейсам. Мобильные инструменты BI позволяют менеджерам самостоятельно – в дороге и с мобильного устройства – проводить анализ бизнес-процессов в организации в нужном им разрезе (продаж, маркетинга и т. д.). Это принципиально меняет процесс оперативного принятия решений: можно прямо на встрече с инвестором или на совещании показать реальные данные и повлиять на дальнейший ход переговоров. Делегируя принятие решений, руководители будут контролировать результаты при помощи не бумажных отчетов, а смартфонов – в гибких аналитических приложениях с детализацией до любой операции.

Когнитивный анализ

Машинные алгоритмы учатся все более эффективно работать с неструктурированными данными. Системы распознавания номеров, образцов, лиц, специальные датчики становятся источниками такого количества новой информации, которое может обработать уже только машина. Решения наподобие Azure Machine Learning способны самостоятельно с высокой точностью обрабатывать информацию и минимизировать участие людей в процессе анализа. Благодаря этому стали доступны сложные прогнозные модели, бизнес теперь может построить не один-три-пять вариантов развития событий, а любое количество, которое порекомендует искусственный интеллект. На первый план в бизнесе выходят предиктивная аналитика, оптимизационное планирование. 90% всех решений будет приниматься на основе проанализированных машиной данных и выданных ею рекомендаций или прогнозов.

Порог входа на рынок

Возможность использовать мощности, ресурсы и технологии, ранее доступные только крупным корпорациям, в ближайшем будущем получат любые компании. Работу с Big Data или «Интернетом вещей» уже можно построить, не имея ни одного сервера и ни одной лицензии на ПО в собственности. Стоимость сбора, хранения и работы с данными продолжит стремительно снижаться. Больше не будет важной и неважной информации, так как машина сможет анализировать абсолютно любые источники данных. Появится возможность передавать машинному интеллекту больше исходной информации и получать на основе ее анализа непредсказуемые человеком результаты.

Роль аналитиков больше не будет прежней

Технологии изменили роль и функции бизнес-аналитиков в компании: им больше не придется тратить время на сбор и очистку данных, построение графиков ключевых показателей по регионам, продуктам или периодам, формирование красивых презентаций и пояснений к ним – все это сделает информационная система. Однако профессия бизнес-аналитика не уйдет в прошлое. BI-системы лишь снимают с человека рутинную ручную работу и могут показать наличие проблемы, но только человек сможет ответить на вопрос, почему она возникла. Пробелы в маркетинге? Недостаточная мотивация сотрудников? Перебои с поставками? Внешние факторы? Поиск причин, анализ эффективности организационной структуры, проработка способов оптимизации бизнес-процессов и самое важное – принятие решений всегда останутся за людьми.

Концепция self-service-аналитики будет неизбежно завоевывать рынок по мере того, как руководители почувствуют вкус свободы в работе с данными и получат доступ к полной картине бизнеса в режиме реального времени. При этом за бизнес-аналитиками сохранится очень важная часть по выбору удобных аналитических инструментов, постановке задач в области аналитики, настройке сбора и очистки данных, интеграции с источниками информации и интерпретации полученных данных.

Автор Мария Аверина Head of Data driven solutions department