Business intelligence (bi): что это такое, зачем бизнесу bi-системы и как они работают

Возможности CRM для некоммерческих организаций

Основной задачей CRM для некоммерческих организаций (НКО) является поиск и увеличение базы небезразличных людей и компаний, взаимодействие их с теми, кто нуждается в помощи.

Внедрение подобных систем в работу НКО позволит:

• отслеживать какие каналы коммуникаций наиболее эффективны.
• Узнавать, с каких веб-ресурсов или офлайн мероприятий поступило пожертвование.
• Сегментировать доноров по каналам привлечения и способу осуществления пожертвований.
• CRM помогает перевести доноров, осуществивших разовую помощь, в разряд тех, кто делает регулярные пожертвования.
• Структурировать и предоставлять информацию спонсорам о затраченных средствах.

Таким образом, основной целью внедрения CRM в НКО является качественная работа с новыми клиентами и уже существующей базой.

Распределенные ИС

Основные принципы создания и функционирования распределенных баз данных:

• Синхронизация и согласованность;
• Прозрачность;
• Изолированность.

Дополнительные принципы распределенных БД:

• локальная автономия;
• отсутствие центральной установки;
• независимость от местоположения;
• непрерывность функционирования;
• независимость от фрагментации данных;
• независимость от репликации данных;
• распределенная обработка запросов;
• распределенное управление транзакциями;
• независимость от аппаратуры;
• независимость от типа операционной системы;
• независимость от коммуникационной сети;
• независимость от СУБД.

Проблемы практической реализации техники представлений:

1.Размещение системного каталога базы данных.

2.Проблема обновлений.

Направления в технологиях распределенных систем

• технологии «Клиент-сервер»,
• технологии репликации данных,
• технологии объектного связывания.

Как управление данными может помочь компаниям

Управление данными — это набор процессов для активного управления и контроля информацией и её использования в организации. Включает в себя разработку внутренних стандартов и политик в области данных, а также процедур по обеспечению их соблюдения для обеспечения точности, согласованности и правильного использования информации. Вот основные преимущества, которые может дать организации успешная программа управления данными.

1. Повышение эффективности

Если у вас есть хорошо управляемые данные и возможность проводить с ними бизнес-аналитику, вы можете повысить эффективность работы во многих областях. Эмпирическое правило гласит, что 20% ваших клиентов обеспечивают 80% прибыли; точное определение того, какие клиенты являются лучшими для бизнеса, позволяет вам лучше ориентироваться на инвестиции в маркетинг и продажи. Понимание рентабельности продукции — отсеять малоэффективные линейки продуктов и инвестировать больше средств в перспективные. Анализ бизнес-процессов может выявить возможности для их улучшения. Но все это возможно только в том случае, если сведения, лежащие в основе этих процессов, надежны.

Для лидеров эффективных команд продаж, наш канал в Telegram: VP of sales.

2. Улучшение качества данных

Несмотря на значительные инвестиции в ИТ, поддержание хорошего качества данных остается неразрешимой проблемой.

Исследование, опубликованное в 2019 году поставщиком ПО Experian Data Quality, показало, что 95% организаций ощущают влияние низкого качества данных. Если говорить более конкретно, то, по оценкам респондентов исследования Gartner, проведенного в 2020 году, некачественные записи обходятся их организациям в среднем в $12,9 млн ежегодно.

Последствия проблем с качеством могут быть очень серьезными, поэтому усилия по его улучшению являются ключевой частью программ управления данными. Улучшение качества помогает сократить количество ошибок в работе и повысить точность аналитической информации. Хотя волшебных решений не существует, хорошее начало включает в себя меры по обеспечению качества информации, регулярный аудит и измерение уровня качества сведений в рамках процесса управления.

3. Более строгое соблюдение требований

В России утечки могут повлиять только на вашу деловую репутацию (если вы Яндекс или другой монопольный игрок), но если вы работаете на глобальный рынок, то вам может «прилететь» хорошенький штраф в некоторых индустриях. В здравоохранении, финансовых услугах и других отраслях существуют значительные штрафы за несоблюдение нормативных требований. Например, фармацевтические компании по закону обязаны отслеживать свои расходы на маркетинг и рекламу. Несоблюдение нормативных требований привело к многомиллиардным сделкам с Министерством юстиции США. При таких суммах точная и проверенная отчетность имеет решающее значение. GDPR и другие законы о конфиденциальности данных также добавляют новые требования к использованию персональных сведений о клиентах в различных отраслях. Без надежной защиты данных и конфиденциальности, подкрепленной эффективным управлением, компании могут столкнуться со штрафами и судебными исками.

4. Более эффективное принятие решений

Если у вашей компании есть надежная база данных, то вы сможете уверенно принимать более эффективные бизнес-решения. Руководители и работники смогут более обоснованно планировать, контролировать и принимать меры в отношении маркетинговых акций, корректировки цен, стратегии развития продукции, обслуживания клиентов и других аспектов деятельности. Однако все это зависит от того, есть ли у конечных пользователей доступ к точной информации для стратегического планирования, бизнес-аналитики и приложений расширенной аналитики

5. Повышение эффективности бизнеса

В конечном счете, описанные выше преимущества должны привести к увеличению доходов и прибыли. Действительно, похоже, что высокоэффективные компании относятся к этому вопросу более серьезно, чем другие организации.

Повышение эффективности бизнеса должно быть целью любой корпоративной инициативы, и управление данными явно играет в этом важную роль.

6. Улучшение деловой репутации

Помимо ощутимой финансовой выгоды, эффективное использование информации может способствовать улучшению отношения к организации со стороны клиентов. Например, высококачественные сведения позволяют лучше взаимодействовать с клиентами сотрудникам отделов продаж и обслуживания клиентов. В идеале это приводит к повышению уровня удовлетворенности клиентов и их лояльности, что способствует дальнейшему повышению эффективности бизнеса.

Как правильно анализировать

Процесс анализа состоит из нескольких этапов. Аналитику следует:

1. Грамотно сформулировать цели анализа. Для этого необходимо определиться с собственными ожиданиями и вопросами, на которые нужно получить ответы. Следует точно понимать, какие данные должны быть собраны (к примеру, о количестве посетителей, оформленных заказов, открытых письмах и т.д.).
2. Собрать информацию из различных источников, объединив ее, очистив, упорядочив и систематизировав.
3. Позаботиться о качестве собранных данных, проверив их на ошибки и пропуски. Если пропустить этот этап, то дальнейшее толкование будет не достоверным.
4. Провести работу с результатами: проанализировать и интерпретировать их. Заключается в составлении дашбордов, отчетов либо диаграмм, а также их сопоставлении с ожиданиями и первоначально сформулированными вопросами.
5. Выполнить действия, основанные на полученных результатах. Выявленные инсайты следует использовать как основу для выстраивания дальнейшей работы. Это поможет сделать маркетинговую стратегию более эффективной.
6. Повторить весь цикл проведенного анализа спустя некоторое время, чтобы проверить, что изменилось после внесенных поправок. Это поможет выяснить, насколько они были эффективными, и в случае необходимости внести новые правки.

Больше всего времени занимают этапы сбора данных, их очистки и систематизации. Если это осуществляется ручным методом, то из-за возможной человеческой ошибки, значительно снижается качество полученных результатов.

Как правильно организовывать систематизированные данные?

Систематизация данных – важный этап любого проекта, который требует точности и организованности. Для достижения этой цели, стоит учитывать несколько простых правил и способов:

• Выберите правильный формат хранения данных. Это может быть таблица Excel, Google Sheets, бд MySQL, PostgreSQL, MongoDB, или другая подходящая для вашего проекта особенность. Главное, что формат был удобен для обработки и хранения информации.
• Определите структуру данных. Разделите данные на категории и определите ключевые поля. Это позволит легко ориентироваться в информации и быстро находить искомое.
• Чистите данные. Перед добавлением новых записей в базу данных или таблицу, убедитесь, что данные не содержат дублей, ошибок и опечаток. Это позволит избежать ошибок и упростит дальнейшую обработку информации.
• Документируйте процесс. Создайте документацию, которая описывает, какие данные систематизированы, какие правила использования и какие преобразования происходят.
• Автоматизируйте процесс. Если объем данных слишком велик, стоит рассмотреть возможность автоматизации систематизации данных. Это позволит сэкономить время и избежать ошибок.

Следуя этим правилам и способам, можно существенно улучшить качество систематизации данных. В итоге, это позволит значительно сократить время на обработку информации, а также сделает ее более точной и интуитивно понятной для пользователей.

Зачем нужна big data

Когда в любом IT-проекте начинают работать с данными, в первую очередь анализируют наиболее очевидные, значимые и понятные показатели. Так, если речь идет об онлайн-торговле, сначала смотрят на средние чеки заказов, топ продаж и объемы складских запасов. Когда речь идет о самолетах — смотрят скорость, высоту, расход топлива.

Сбор и анализ очевидных метрик позволяет вносить в систему простые и понятные корректировки. Такие улучшения практически сразу дают ощутимый результат. Это называется «сбор фруктов с нижних веток дерева».

По мере эволюции системы инженеры прорабатывают все видимые узкие места в проекте. После этого начинается стагнация продукта: для поиска новых путей развития нужно лезть выше, чтобы собрать плоды с более высоких веток. Инженеры и аналитики начинают собирать и анализировать косвенные данные, напрямую не связанные с основными метриками проектов.

Это означает, что технологии big data чаще всего нужны тогда, когда требуется более глубокий анализ процессов.

Такие данные напрямую не связаны с основными метриками IT-системы и бизнеса, но при правильном анализе могут рассказать много интересного о возможных точках оптимизации в проекте. Работа с такими данными — как поиск нефти. Нужно пробовать разные места, применять различные стратегии поиска и извлечения скрытых ресурсов, спрятанных в данных. Далеко не все попытки будут успешны, но в итоге находки могут принести массу выгоды.

Большие данные в основном помогают решать четыре задачи:

Анализировать текущее положение дел и оптимизировать бизнес-процессы. С помощью больших данных можно понять, какие товары предпочитают покупатели, оптимально ли работают станки на производстве, нет ли проблем с поставками товаров. Обычно для этого ищут закономерности в данных, строят графики и диаграммы, формируют отчеты.

Например, с помощью больших данных компания Intel , что делает много лишних тестов при производстве процессоров. Они проанализировали данные, отказались от лишних тестов и сэкономили около 30 миллиардов долларов.

Делать прогнозы. Данные о прошлом помогают сделать выводы о будущем. Например, примерно прикинуть продажи в новом году или предсказать поломку оборудования до того, как оно действительно сломается. Чем больше данных, тем точнее предсказания.

Например, логистическая компания ПЭК запустила Центр управления перевозками с использованием big data. В итоге они стали прогнозировать загрузку складов — предсказывать, когда склады будут заполнены, а когда пусты. Это помогло планировать маршруты транспорта и избегать простоев.

Строить модели. На основе больших данных можно собрать компьютерную модель магазина, оборудования или нефтяной скважины. Потом с этой моделью можно экспериментировать: что-то в ней изменять, отслеживать разные показатели, ускорять или замедлять разные процессы для их анализа.

Например, «Газпром нефть» смоделировала ситуацию аварийного отключения электричества, чтобы понять, почему возникает сбой автоматического перезапуска оборудования. Модель помогла обнаружить неожиданные причинно-следственные связи и устранить проблемы.

Автоматизировать рутину. На больших данных учатся автоматические программы, которые умеют выполнять определенные задачи, например, сортировать документы или общаться в чатах. Это могут быть как примитивные алгоритмы, так и искусственный интеллект: голосовые помощники или нейросети.

Так, компания Stafory разработала робота-рекрутера Веру. Этот робот выполняет простую рекрутерскую работу: распознает голос, сортирует резюме, задает простые вопросы и принимает ответы. В итоге рекрутерам-людям остаются только более сложные и творческие задачи — реальные собеседования и окончательный отбор кандидатов.

Как выбрать BI-систему

При выборе нужно обращать внимание на четыре параметра. Рассмотрим их

Соответствие потребностям. Сначала нужно понять, зачем вы хотите внедрять BI-систему, какие отчёты собираетесь в ней строить и какие источники данных будете использовать.

Функциональность. В системе должны быть все возможности, которые понадобятся вам для работы

Например, детализация отчётов, если пользователям важно подробно изучать интересующие их показатели

Удобство использования. Желательно, чтобы у системы был интуитивно понятный интерфейс. Иначе пользователи будут тратить на анализ много времени или вообще откажутся от работы в системе.

Программное обеспечение для управления данными для малого бизнеса

Малые предприятия все чаще используют SaaS. Эти сервисы работают с открытыми API, имеют встроенную интеграцию и совместимы с iPaaS. Это означает, что вам не составит труда управлять всеми аспектами вашего бизнеса с помощью различных приложений SaaS и поддерживать их вместе с помощью различных служб интеграции.

Программное обеспечение для управления хранилищем

У SaaS обычно есть собственная база данных для хранения данных о клиентах, сотрудниках или бизнесе. Для остальных данных вашего малого и среднего бизнеса вы можете использовать версию для бизнеса одного из следующих инструментов:

Google Диск любой, у кого есть учетная запись GSuite, имеет доступ к базовой версии Диска с объемом хранилища 30 ГБ. В версиях GSuite Business и Enterprise вы можете получить до 25 ТБ облачного хранилища. Поскольку Drive очень прост в использовании, доступен и совместим со всеми другими приложениями GSuite, он является отличным инструментом управления хранилищем для малого бизнеса.

Dropbox : у них есть бесплатная версия с 2 ГБ хранилища, к которому вы можете получить доступ с трех разных устройств. Для бизнеса вы получаете практически безграничное пространство благодаря очень безопасной системе. Поскольку он работает с блочной синхронизацией, скорость замечательная.

Microsoft OneDrive для пользователей Microsoft OneDrive – надежное и доступное решение. Он предлагает до 6 ТБ и отлично работает с пакетом MS Office для повышения производительности. Кроме того, Microsoft известна тем, что очень серьезно относится к безопасности данных, и OneDrive не является исключением из их протоколов безопасности.

Программное обеспечение для интеграции

Никогда не рано начинать думать об интеграции данных. Чем раньше вы определить и внедрить в план интеграции программного обеспечения, тем лучше. Если нужное вам решение недоступно изначально или в приложении, вы можете рассмотреть следующие варианты iPaaS:

PieSync (для двусторонней синхронизации): этот iPaaS избавит вас от многих проблем с помощью полного решения для синхронизации более 200 приложений. Работает в двустороннем режиме и в режиме реального времени. Это означает, что если вы обновите свои данные в одном приложении, это изменение будет доступно в другом

Неважно, кто вводил данные или с какого устройства. Он также работает с историческими данными, чтобы избежать дублирования или пробелов в информации

На данный момент PieSync может синхронизировать только контакты, интересы и учетные записи.

Zapier (для одностороннего толчка): отлично подходит для односторонних, одноразовых действий. Вы можете настроить zap, чтобы быть уверенным, что всякий раз, когда вы добавляете новый фрагмент данных в приложение X, в приложении Y есть копия этого фрагмента данных. Он работает с несколькими объектами, такими как контакты, карточки Trello, сообщение Slack, Google. Таблицы данных и др.

Automate.io (для индивидуальной автоматизации): этот вариант интеграции может помочь вам создавать сложные рабочие процессы между приложениями. Например, если вы хотите получать уведомление в Slack каждый раз, когда кто-то подписывается на вашу рассылку новостей, Automate.io – это инструмент для вас. Он идеально подходит для односторонних и разовых рабочих процессов между 100 поддерживаемыми ими приложениями.

Цели внедрения CRM для НКО

У каждой НКО есть своё направление работы и индивидуальные цели. В зависимости от рода деятельности организация формирует поставленные перед CRM задачи и ожидаемые результаты.

Внедрение CRM для некоммерческих организаций позволяет достичь следующих целей:

• Увеличение количества доноров, меценатов, активистов и просто небезразличных людей для помощи нуждающимся.
• рост количества новых партнеров НКО за счет использования множества каналов коммуникации (рассылки, мероприятия, спонсорские и благотворительные программы и др.);
• повышение эффективности работы персонала, за счет автоматизации рутинных процессов, интеграция необходимых сервисов для коммуникации с клиентской базой. В CRM автоматизировано формирование детальных отчетов о приходе и расходе средств. Реализована возможность массовой персонализированной рассылки, что также уменьшает время работы сотрудников с рядовыми задачами;
• Эффективное проведение онлайн и офлайн мероприятий. Детальная статистика участия НКО, сравнение затрат и полученных взносов, популяризация благотворительной деятельности.

Анализ затрат и профита с благотворительного мероприятия.

У специализированных или узконаправленных НКО могут быть и другие цели, которые отличаются от вышеперечисленных.

Выбор и внедрение CRM в НКО

Перед выбором конкретного CRM-решения для НКО необходимо определить, зачем она нужна организации и какие задачи должна выполнять. На этой стадии лучше всего довериться мнению профессионалов, которые разбираются в технической части вопроса и помогут подобрать подходящую систему. Для некоммерческих организаций  мы рекомендуем использовать онлайн-CRM, так как это решение дешевле при внедрении и дальнейшем использовании.

Если этим этапам не уделить достаточное внимание, может быть сделан неправильный выбор CRM для НКО. Так, например, некоторые крупные вендоры предлагают некоммерческим организациям неограниченное количество бесплатных лицензий, но при этом существенно завышают стоимость внедрения системы или цену реализации коммуникационных и операционных процессов

Одним из примеров удачной разработки CRM для некоммерческих организаций стал программный продукт благотворительного фонда «Дети наши». Им была создана система DRM, внедрение которой доступно даже для мелких НКО. Стоимость внедрения – порядка 50 тыс. р., а базовая лицензия на 1 пользователя стоит 1 тыс. р./мес. Система DRM использует знакомую для российских НКО терминологию. В ней можно вести учет доноров (как физлиц, так и организаций), пожертвований, поступающих на счет, и формировать любые аналитические сводки. DRM интегрируется с почтовыми сервисами, благодаря чему можно делать массовую рассылку. При этом система обеспечивает максимальную защиту во время работы с данными.

Для более крупных НКО отличным решением будет система от компании Террасофт, которая обладает инструментами для работы с сотнями доноров и получателей помощи. Также система реализует принцип омниканальных связей и максимальной автоматизации рабочего процесса. Детальные отчеты о приходе/расходе средств сделают работу НКО прозрачной и понятной для людей, которые участвуют в наполнении благотворительного бюджета.

CRM для НКО поможет помочь большему количеству людей и сделать шаг вперед в развитии благотворительных направлений и мероприятий.

Роль интегратора CRM-системы

Федерализация

EII — Enterprise information integration

Достоинства:

1.Возможность доступа к текущим данным без создания дополнительной новой базы данных,

2.Целесообразность применения после приобретения или слияния компаний,

3.Незаменимость в тех случаях, когда по соображениям безопасности существуют лицензионные ограничения на копирование данных первичных систем,

4.Использование при необходимости высокой автономии местных подразделений корпорации и гибкости централизованного контроля их деятельности,

5.Высокая степень полезности для крупных транснациональных корпораций.

Недостатки:

1.Снижение производительности из-за дополнительных затрат на доступ к многочисленным источникам данных,

2.Федерализация наиболее приемлема для извлечения небольших массивов данных,

3.Высокие требования к качеству первичных данных.

Понятие систематизации информации

Для проведения систематизации информации следует следовать нескольким основным шагам:

1. Определить цель систематизации: перед началом процесса необходимо понять, для какой цели будет проводиться систематизация. Например, это может быть создание обзора научных статей по определенной теме или организация личных заметок.
2. Выбрать критерии классификации: определить основные параметры, по которым будет происходить группировка информации. Это может быть дата, автор, тип документа или любые другие характеристики, которые имеют значение для вашей цели.
3. Собрать информацию: собрать все нужные данные и факты, которые будут систематизированы. Это могут быть тексты, изображения, звуковые или видеофайлы, ссылки на интернет-ресурсы и т.д.
4. Классифицировать информацию: на основе выбранных критериев разделить информацию на группы или категории. Например, если критерием является дата, то данные можно разделить по годам или периодам времени.
5. Организовать информацию: упорядочить данные внутри каждой категории. Например, сортировать их по алфавиту, по числовому или хронологическому порядку.
6. Создать систему поиска: предусмотреть механизм поиска и доступа к нужным фрагментам информации. Это может быть использование индексов, ключевых слов, тегов или других механизмов поиска.

Правильная систематизация информации позволяет существенно экономить время и упрощает работу с большим объемом данных

Она помогает сохранить порядок и легкость доступа к информации, что особенно важно в современном информационном обществе

Почему управление данными важно?

Управление данными — это важнейший первый шаг к внедрению эффективного анализа данных в масштабе, который позволяет получать важную информацию, обеспечивающую ценность для ваших потребителей и повышающую вашу прибыль. При хорошем управлении данными люди в организации могут идентифицировать и получать доступ к надежным данным для своих запросов. Эффективное решение для управления данными может обеспечить следующие преимущества:

№1. Видимость

Управление данными может улучшить видимость активов данных вашей организации, облегчая людям быстрый и уверенный поиск правильных данных для своих исследований. Видимость данных позволяет вашей фирме быть более организованной и эффективной, помогая сотрудникам находить данные, необходимые им для более эффективного выполнения своих задач.

№ 2. Надежность

Управление данными снижает вероятность ошибок, устанавливая процессы и правила использования и укрепляя доверие к данным, используемым для принятия решений в вашей организации. Компании могут быстрее реагировать на изменения рынка и потребности клиентов, когда у них есть надежные и актуальные данные.

#3. Безопасность

Управление данными использует методы аутентификации и шифрования, чтобы обезопасить вашу фирму и ее сотрудников от потери, кражи и утечки данных

Надежная защита данных обеспечивает резервное копирование критически важной корпоративной информации и возможность ее восстановления в случае недоступности основного источника. Кроме того, безопасность становится все более важной, если ваши данные содержат информацию, позволяющую установить личность, которой необходимо надлежащим образом управлять в соответствии с законодательством о защите прав потребителей

№4. Масштабируемость

Управление данными позволяет предприятиям успешно масштабировать данные и ситуации использования с помощью повторяющихся процессов, поддерживающих данные и информацию. Когда процессы легко воспроизвести, ваша компания может свести к минимуму дополнительные расходы на дублирование, например, на повторное выполнение сотрудниками одних и тех же исследований или повторное выполнение дорогостоящих запросов.

Разбиение информации на категории и группы

Разбиение информации на категории позволяет выделить основные темы или области, которые нужно рассмотреть. Категории могут быть широкими и общими, или более узкими и специфическими, в зависимости от того, какую информацию вы хотите охватить.

Каждая категория может включать в себя несколько групп. Группы помогают организовать информацию внутри каждой категории и представляют собой более конкретные подтемы или аспекты, связанные с данной категорией. Например, если категория «История искусства», то группы могут быть «Ренессанс», «Импрессионизм» и «Современное искусство».

При систематизации информации важно выбрать подходящие категории и группы, которые наиболее полно охватывают тему и структурируют информацию в понятной и логичной форме. Категории и группы должны быть представлены ясно и последовательно, чтобы читатель мог легко найти нужную информацию и понять ее связь с другими темами и аспектами

Пример разбиения информации на категории и группы:

Категория: Здоровье

Группа 1: Физическое здоровье

Группа 2: Психическое здоровье

Группа 3: Здоровый образ жизни

Категория: Технологии

Группа 1: Компьютерные технологии

Группа 2: Мобильные технологии

Группа 3: Интернет-технологии

Систематизация информации с помощью категорий и групп позволяет сделать ее более упорядоченной, структурированной и понятной для аудитории. Это помогает легче ориентироваться в информационном потоке, находить нужные факты и связи, а также упрощает процесс обмена знаниями и исследования определенной области.

Как происходит внедрение BI-систем

Внедрение BI-системы — сложный процесс, который может длиться несколько месяцев или даже лет. В нём участвуют BI-аналитики, разработчики и будущие пользователи системы.

BI-аналитик проектирует архитектуру системы, организует работу, контролирует процессы, а потом сам анализирует данные. Разработчики отвечают за техническую часть. Будущие пользователи системы говорят, как она должна работать.

В процессе внедрения BI-систем много технических этапов. Мы опишем его в общем виде — выделим этапы, которые будут в любой компании:

Определение требований. Пользователи системы рассказывают, какие нужны отчёты — например, какие показатели в них должны быть. Обычно идут сверху вниз — от потребностей руководителей к потребностям линейного персонала. BI-аналитик собирает эти требования и структурирует их.

Определение необходимых данных. BI-аналитик вместе с пользователями прописывает, какие данные нужны для построения отчётов, есть ли они в компании, а если нет — откуда их взять.

Определение источников данных. На этом этапе работают все участники процесса. Они определяют, откуда BI-система будет брать данные — из программы для автоматизации продаж, CRM-системы, сервиса управленческого учёта и так далее. Эти источники оценивают — смотрят, правильные ли данные они передают. Если нет, их дорабатывают.

Выбор BI-системы. Аналитик подбирает систему, отталкиваясь от требований пользователей и источников, из которых будут поступать данные. Систем много — несколько мы перечислим .

Настройка системы. На этом этапе настраивают хранилище данных и интеграцию с источниками, проектируют пользовательские интерфейсы. BI-аналитик преобразует все требования пользователей в техническое задание для разработчиков и контролирует процессы. В результате должна получиться система, в которой будут отчёты для каждого пользователя.

Тестирование BI-системы. К этому этапу могут привлечь тестировщиков, а могут — пользователей системы. На нём проверяют, корректны ли данные в отчётах и можно ли детализировать их до нужного уровня.

Обучение пользователей

Это важно, чтобы пользователям было комфортно работать в BI-системе. Для обучения создают пользовательские руководства, записывают учебные видеоролики или даже проводят вебинары

Проблемы автоматизации бухгалтерского учета

• простота, удобство и гибкость в их освоении и использовании;
• широта применения, как для малых предприятий, так и для корпоративных структур;
• понятное и емкое представление информации;
• настройка на изменяющееся законодательство, включая налоговое, и особенности учета конкретного предприятия;
• большой набор типовых операций и форм отчетности;
• значительные аналитические возможности, зачастую с графическим представлением информации.

• учет любых финансово – хозяйственных операций, включая валютные, с автоматическим пересчетом курсовой разницы;
• полноценный учет по счетам, субсчетам и аналитическим кодам для контрагентов;
• возможность настройки системы на учетную политику различных предприятий, включая настройку формы баланса, создание и редактирование отчетных форм (шаблонов);
• автоматический подсчет развернутого и свернутого сальдо, оборотов, составление журналов – ордеров, Главной книги, баланса и других произвольных отчетных форм;
• создание, печать и хранение электронных копий первичных банковских и кассовых документов;
• различные типы печати для получения твердой (бумажной) копии отчетов;
• возможность формирования отчетных форм для проведения финансового анализа предприятия по данным бухгалтерского учета и др.

• быстро подготовить все квартальные и годовые отчеты в налоговую инспекцию, в различные фонды и органы Госкомстата;
• рассчитывать зарплату;
• вести учет основных средств;
• анализировать финансовую деятельность.

Рис.сюдаавтоматизации бухгалтерского учета                    

Технологии работы с большими данными

Мы разобрались, что такое большие данные и какую пользу они могут принести. Теперь посмотрим, как в общих чертах работают системы анализа больших данных и какие инструменты нужны для их работы.

Упрощенно работа с big data происходит по следующей схеме: информацию собирают из разных источников → данные помещают на хранение в базы и хранилища → данные обрабатывают и анализируют → обработанные данные выводят с помощью средств визуализации или используют для машинного обучения.

Для технологий, которые работают с большими данными, базовым принципом считают горизонтальную масштабируемость, то есть возможность обрабатывать данные сразу на множестве узлов (серверов, компьютеров). Если обрабатывать такой массив информации на одном узле, это займет слишком много времени.

Итак, к основным технологиям для работы с большими данными относят:

1. MapReduce. Это модель распределенных вычислений, разработанная Google. Ее суть в том, что обработка больших объемов информации происходит на большом количестве серверов (узлов), которые образуют кластер. На каждом сервере производятся одинаковые элементарные задания по обработке, потом все результаты обработки сводят вместе. Если копнуть чуть глубже, мы увидим, что в основе технологии лежат две процедуры функционального программирования. Первая — map, она применяет нужную функцию к каждому элементу данных. Вторая — reduce, она объединяет результаты работы. Такой подход позволяет быстрее обрабатывать большие данные.
2. NoSQL — термин расшифровывается как Not Only SQL, «не только SQL». Это подход к реализации систем управления базами данных. В общих чертах — особенность в том, что для хранения информации в базах данных NoSQL не требуется заранее заданная схема данных. Это значит, что любые данные можно легко помещать в хранилище и быстро извлекать оттуда. Когда у вас большое количество разнородных данных, именно это и нужно.
3. Hadoop — инструмент для разработки решений, которые работают по модели MapReduce. По сути, это конструктор, из которого можно создавать хранилища данных под потребности бизнеса. Технология лежит в основе многих облачных решений для обработки больших данных. Например, сервис для анализа big data от Mail.ru Cloud Solutions построен на базе Hadoop, Spark и ClickHouse.
4. R. Язык программирования для работы с графикой и статистической обработки данных. Стандарт для создания аналитических и статистических программ, без которых по определению невозможен анализ big data. Еще аналитики часто используют языки Python, Scala, Java.

McKinsey также включает в этот список технологии Business Intelligence и реляционные системы управления базами данных с поддержкой языка SQL

Планирование ресурсов и управление предприятием (Enterprise Resource Planning, ERP)

ERP-система — это набор интегрированных приложений, позволяющих создать интегрированную информационную среду для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-операций предприятия.

Основные функции ERP систем

• ведение конструкторских и технологических спецификаций;
• формирование планов продаж и производства;
• планирование потребностей в материалах и комплектующих, сроков и объемов поставок;
• управление запасами и закупками;
• планирование производственных мощностей;
• оперативное управление финансами;
• управление проектами.

Проверка соответствия системы стандарту ERP

1.Наличие связи между модулем оперативного планирования производства и модулем управления персоналом.

2.Система должна обеспечивать увязку всех видов затрат ресурсов с бюджетом предприятия.

3.Система должна предоставлять информацию о фактических затратах на производство отдельных видов продукции и затратах на содержание подразделений в разрезе статей, режимов работы, факторов отклонений и центров ответственности.

Основные отличия ERP-систем (от MRP)

• Поддержка различных типов производств и видов деятельности предприятий и организаций.
• Поддержка планирования ресурсов по различным направлениям деятельности предприятия.
• ERP-системы ориентированы на управление распределённым предприятием.
• В ERP-системах больше внимания уделено финансовым подсистемам.
• Добавлены механизмы управления транснациональными корпорациями.
• Повышенные требования к инфраструктуре, масштабируемости, гибкости, надежности и производительности программных средств и различных платформ.
• Повышены требования к интегрируемости ERP-систем с приложениями, уже используемыми предприятием, а также с новыми приложениями.
• Больше внимания уделено программным средствам поддержки принятия решений и средствам интеграции с хранилищами данных.