Как использовать эту систему в аналитике

Топ-4 систем бизнес-аналитики

Приложение представляет собой комплекс программных средств и онлайн-сервисов, создающих аналитическую среду. Данная система может извлекать информацию из более чем 70 различных источников, включая:

Power BI включает в себя несколько компонентов: программу для настольных компьютеров (Power BI Desktop), веб-сервис (служба Power BI) и мобильное приложение для устройств на базе Android и iOS (Power BI Mobile). Все это помогает обеспечить быстрый обмен данными между пользователями.

За использование Power BI нужно платить 625 рублей в месяц на пользователя. Есть и бесплатная версия, которая имеет ряд ограничений. Преимущества платной подписки:

Power BI – это продукт, созданный Microsoft. Его интерфейс схож с интерфейсом других программ данного бренда. Бесплатная версия Power BI позволяет задействовать большой набор инструментов. Важно отметить, что они не имеют ограничений по времени использования.

QlikView

Одна из самых эффективных систем, с помощью которой можно формировать сложные дашборды и отчеты. Основным отличием этой платформы является её способность к полной кастомизации и настройке любых объектов. Это помогает адаптировать систему под различные сценарии использования. Ещё одна особенность – ассоциативная модель, позволяющая выявлять связи между загруженными данными, что значительно упрощает процесс создания дашбордов.

Ключевые особенности QlikView:

Стоимость QlikView выше, чем у многих конкурентов. Это объясняется наличием уникальных функциональных возможностей. Минимальная цена – от 30 долларов в месяц на одного пользователя.

Tableau

Данная система бизнес-аналитики состоит из целого ряда продуктов:

Особенности и преимущества системы:

Цены на использование Tableau могут варьироваться в зависимости от роли пользователя. Рассмотрим несколько вариантов, включая стоимость Tableau Online:

Modus

Информационная система бизнес-аналитики предоставляет возможность выявлять тренды, зависимости и делать прогнозы на основе данных.

Ключевые особенности и возможности платформы:

В агентстве Adventum есть свой BI-продукт – dataCraft, который мы разработали с учетом всех минусов уже существующих, и за него стали резидентами Сколково. Более того, возьмем на себя все задачи по внедерению продукта в бизнес, обучим команды.

Тренды на рынке систем бизнес-аналитики

Augmented Business Intelligence (ABI) представляет собой естественный этап развития бизнес-аналитических систем, в котором происходит интеграция передовых технологий: искусственного интеллекта, машинного обучения и виртуальной реальности. Английское слово «Augmented» означает «расширенный».

Augmented Business Intelligence, или расширенная аналитика, представляет собой метод, при котором для сбора, извлечения, преобразования и анализа данных активно применяется искусственный интеллект и машинное обучение. Этот подход помогает получать больше информации за меньшее время при работе с тем же объемом данных.

Рассмотрим основные факторы, которые ускоряют процесс преобразования традиционных BI-систем в ABI-системы:

Часто возникает необходимость обработки больших наборов неструктурированных данных различных типов. Такая информация нуждается в предварительной подготовке (очистке, структурировании и объединении и так далее). Этот этап работы обычно занимает много времени и требует участия множества специалистов. Автоматизация позволяет не только ускорить весь процесс, но и существенно снизить затраты на работу с неструктурированными данными.

Использование self-service BI-систем

Как уже было отмечено, не каждая организация может содержать собственный аналитический отдел. Однако полное отсутствие аналитики в современных условиях становится неприемлемым. Из-за этого возникла потребность в развитии Self-Service BI-систем.

Речь идет о методологии, позволяющей создавать собственные отчеты на основе нужной информации. Для этого применяются инструменты, которые не требуют специальных навыков и долгой подготовки. Как правило, для формирования запросов нужно пользоваться естественным языком.

Согласно данным от Gartner, Self-Service BI-системы должны иметь следующие неотъемлемые элементы:

Преимущества Self-Service BI-систем:

Управление качеством данных (MD/DQ)

Качество анализа определяется полнотой и достоверностью данных. Если выбрана неподходящая информация, то даже самая современная система не сможет принести компании пользу.

Раньше разработчики аналитических систем ориентировались на работу с уже имеющимися данными. К примеру, для ETL (извлечение, преобразование, загрузка). Речь идет о процессе, при котором данные извлекаются, преобразуются и подготавливаются для текущих потребностей, после чего загружаются обратно. Однако один из современных трендов заключается в том, чтобы улучшить сбор новых данных.

Контроль за качеством информации начинается уже на этапе ее получения. Выполняется поиск наиболее важных данных, разработка шаблонов и методик, а также формирование стратегий, которые способствуют повышению качества поступающих сведений.

Критерии выбора системы бизнес-аналитики

Рассмотрим основные условия:

Популярные вопросы о сквозной аналитике

Сколько стоит сквозная аналитика?
Цена зависит от нескольких факторов:
— количества посетителей в сутки на сайте;— количества рекламных каналов, которыми вы пользуетесь;— выбранного инструмента и способа настройки (самостоятельно или с помощью специалиста или компании).Условно бесплатный способ настройки — самостоятельное проектирование отчёта в «Google Таблицах» или в Google Analytics («Яндекс Метрике»). Однако и при таком способе понадобятся ресурсы на подключение дополнительных сервисов, временные затраты на ручное обновление и поддержание системы.Специализированные программы решают задачу автообновления и поддержания жизнеспособности системы. Но такой способ обойдется гораздо дороже.

Кому нужна сквозная аналитика?
Внедрять сквозную аналитику нужно не всем компаниям. Если у бизнеса один источник трафика («Яндекс Директ» например), то оценивать эффективность маркетинга можно через рекламный кабинет и «Яндекс  Метрику».
Если у бизнеса два и более канала получения лидов, а бюджет превышает $600/месяц, тогда стоит задуматься о внедрении сквозной аналитики.Не менее важно учитывать сложность и длительность процесса коммуникации с клиентами.

Можно ли учитывать офлайн-данные в сквозной аналитике?
Да, специализированный софт и ручные способы проектирования могут включать данные об офлайн-покупках. Для этого информацию об офлайн-событиях необходимо подготовить, а потом загрузить в отчёт, например в Google Analytics через Measurement Protocol. При этом важно понимать, что офлайн данные сложно совместить с онлайн данными. Чтобы это сделать, чаще всего используют регистрацию в личном кабинете при онлайн-заказах и применение карт лояльности при офлайн-покупках.

Стоимость и продолжительность внедрения сквозной аналитики

Нередко инструменты сквозной аналитики являются платными, что значительно влияет на общую стоимость системы. Например, Google BigQuery. Но если правильно планировать работу и использовать только необходимые функции, его стоимость может оставаться в пределах $20 в месяц, или даже не выходить за бесплатный лимит.

В то же время большое количество факторов способствует высокой стоимости этого процесса.

1. Навыки и опыт. Для эффективной разработки системы сквозной аналитики нужны специалисты с различными навыками, такими как:

2. Командная работа. Создание системы сквозной аналитики часто требует сплоченной работы команды, которая включает аналитиков, программистов, проектных менеджеров и тому подобное. Совместная работа этих специалистов позволяет обеспечить полный цикл разработки и поддержки системы, что влияет на общую стоимость.

3. Оплата труда. Навыки и опыт специалистов, участвующих в процессе создания системы сквозной аналитики, часто являются дорогостоящими. Следовательно, оплата труда для программистов, аналитиков, проектных менеджеров и других членов команды значительно повысит общую стоимость.

Проекты по построению индивидуальной сквозной аналитики могут длиться от 2 до 6-7 месяцев в среднем, все зависит от нескольких факторов.

1. Техническое задание. Если есть четкое техническое задание, команда сразу приступит к его выполнению. Если же проект делается под ключ для многих команд бизнеса, синхронизация с ними и формирование понимания необходимых отчетов займет определенное время.

2. Количество источников данных, с которыми надо делать интеграцию. У опытной команды будут определенные наработки, но все равно это всегда индивидуальная история.

3. Количество необходимых отчетов. Если надо построить большое количество отчетов, это означает, что команде надо делать много агрегаций внутри центрального хранилища данных.

Больше статей об аналитике читайте в нашем блоге:

Часто задаваемые вопросы о системах бизнес-аналитики

Во-первых, нужно максимально задействовать бесплатные функциональные возможности системы. Вполне вероятно, что этих инструментов будет достаточно для анализа состояния фирмы. Однако следует учесть, что бесплатная версия может иметь ограничения по количеству источников данных и скорости их обновления.

Во-вторых, если размер платы за систему зависит от количества пользователей, можно предоставить доступ к аналитике только одному ключевому сотруднику (директору по развитию, руководителю аналитического департамента или владельцу компании). Этот специалист будет отвечать за мониторинг данных и анализ.

Какие ошибки чаще всего допускаются в процессе внедрения систем бизнес-аналитики?

Чаще всего проблема заключается в том, что сотрудники анализируют слишком много показателей и пытаются объединить их. В результате данные становятся громоздкими и сложными. Они попросту не помещаются на одном экране, что может привести к путанице и потере внимания при оценке информации.

Важно разделить аналитику на отдельные блоки. Например, на стратегический, оперативный, отдел продаж, выполненные задачи, маркетинг и другие. Это позволяет создавать отчеты и дашборды для каждого блока.

Есть ли альтернативы системам бизнес-аналитики?

Вместо них можно использовать обычные отчеты в формате Excel. Этот инструмент является бесплатным. Однако он требует ручной работы сотрудников. Важно учитывать, что такой подход нередко приводит к ошибкам вследствие человеческого фактора.

Внедрение системы бизнес-аналитики предполагает изменение подхода к анализу данных. Для выполнения этого процесса могут потребоваться большие инвестиции. Перед тем как начинать работу, нужно определить целесообразность данного решения для конкретной компании.

Главные мысли

Как подключить

Откройте раздел CRM — Аналитика — BI-аналитика.

Сначала вам надо установить бесплатное приложение Microsoft Power BI Desktop. Подробнее про другие варианты скачивания приложения вы можете прочитать по ссылке.

Перейдите во вкладку Microsoft Power BI и скопируйте ваши данные для подключения.

Затем выберите и установите подходящий источник данных для вашего отчёта.

Для примера установим Универсальный источник BI-аналитики. В нем собраны поля коннектора BI-аналитики Битрикс24 для PowerBI с информацией о лидах, сделках, смарт-процессах и так далее.

Установить шаблон для отчета можно при свободном лимите по приложениям или с активной подпиской на приложения. Подробнее вы можете прочитать в статьях: Бесплатный интеграционный пакет и Подписка Битрикс24.Маркет Плюс.

Откройте скачанный файл в Power BI Desktop. Впишите адрес сервера и секретный ключ из поля данные для подключения и нажмите Загрузить. В универсальном источнике данных предусмотрена выгрузка информации о смарт-процессах, поэтому укажите идентификатор типа нужного смарт-процесса.Где посмотреть идентификатор смарт-процесса

Шаблоны созданы как примеры. Перед использованием отредактируйте их, чтобы избежать превышения лимита в BI-коннекторе. Измените временные периоды в шаблонах под ваши задачи, прежде чем выгружать данные.

Как уменьшить число выгружаемых строк Microsoft Power BI

Впишите адрес портала и секретный ключ из поля данные для подключения и нажмите Изменить.

Нажмите правой кнопкой на bx24_load_entity и откройте Расширенный редактор.

В открывшемся окне вы можете изменить временной диапазон запрашиваемых из Битрикс24 данных, используемых в отчетном периоде на графиках. Например, чтобы получить данные за последние два года от текущей даты, впишите значение -2 в окне расширенного редактора.

После этого вы можете работать с данными из вашего Битрикс24 и собрать нужный отчет.

Для публикации отчета в облаке нажмите кнопку Опубликовать.

Затем авторизуйтесь в облачной службе Power BI.

Подробнее о регистрации в службе Power BI вы можете прочитать по ссылке.

Дождитесь окончания публикации отчета в облако и выберите Открыть отчет в PowerBI. Вы будете перенаправлены в облачный сервис PowerBI.

В облачном сервисе PowerBI выберите Файл — Внедрить отчет — Опубликовать в Интернете.

Если вы выбрали вариант Опубликовать в Интернете, то такой отчет может быть проиндексирован поисковиком Microsoft и доступен в сети в поисковой выдаче.

Также вы можете опубликовать отчет только для Веб-сайта или портала.

В этом случае отчет публикуется внутри компании и будет доступен только сотрудникам компании. Для работы этого функционала надо приобрести коммерческий тариф в PowerBI.

Затем скопируйте ссылку из поля.

Далее в Битрикс24 откройте раздел Настройки BI-аналитики — Управление отчётами и нажмите кнопку Добавить отчет.

Подробнее о настройках читайте в статье Настройки BI-аналитики.

Впишите название, добавьте ссылку и укажите пользователей, которые будут видеть отчет на портале.

После сохранения отчет появится в списке и будет доступен для просмотра в вашем Битрикс24. Отчет также появится в виде нового пункта в левом меню для пользователей, которым предоставлен доступ.

Статьи по теме:

Также рекомендую воспользоваться ссылками для подробного изучения возможностей Microsoft Power BI:

Это не то, что я ищу

Написано очень сложно и непонятно

Есть устаревшая информация

Слишком коротко, мне не хватает информации

Мне не нравится, как это работает

Как работать в Power BI

Сначала нужно создать учетную запись, например, бесплатную. В дальнейшем вы сможете выбрать любой подходящий вам тариф. Далее следует установить программу на свой персональный компьютер.

Разберем эти шаги по порядку.

Как зарегистрироваться в Power BI

После авторизации вы получите доступ к возможностям программы.

Как установить Power BI на компьютер

Для работы с Power BI Desktop необходим компьютер с операционной системой Windows 7 или выше. Также рекомендуется иметь 64-битный процессор с тактовой частотой не менее 1 ГГц и оперативную память не менее 1 ГБ.

Теперь вы можете использовать программу Power BI в бесплатной версии. Если вы авторизуетесь, то сможете делиться готовыми отчетами, а также подключать опции платных тарифов в случае их покупки.

Интерфейс Power BI

На главной странице программы, куда вы попадаете после запуска программы, есть ссылка на обучающие материалы от Microsoft. Вы можете открыть их, чтобы на практике больше узнать о возможностях программы.

Чтобы начать работу, нажмите «Отчет» в разделе «Создать».

Интерфейс при создании отчета похож на стандартные программы Microsoft, например, Excel или Word. В главном меню наверху есть такие же кнопки, как в них: «Главная», «Вставка» и так далее.

Для начала работы с данными следует подключить их источник.

Чтобы получить представление о том, как работать с данными, вы можете загрузить пример данных, предлагаемый программой.

Далее за счет элементов визуализации вы можете создавать свои первые отчеты и дашборды.

Как пользоваться Power BI для сбора и анализа данных

Различные тематические порталы и документация Power BI помогают новичкам разобраться в интерфейсе программы, а опытным пользователям — узнать о продвинутых возможностях.

Здесь вы найдете не только уроки и курсы для новичков, но и самоучители для продвинутых пользователей, включая лабораторные работы, которые можно выполнять на виртуальных машинах. Для начала погружения в тему Power BI стоит сначала ознакомиться с курсом What is Power BI.

Представляют широкий выбор готовых отчетов и демонстрационных материалов на английском языке. Это полезный ресурс для обучения, если вы хотите узнать о возможностях Power BI и посмотреть, что можно сделать с помощью этого инструмента.

Форумы в Microsoft Power BI Community предоставляют платформу, где пользователи могут задавать вопросы, делиться опытом и помогать друг другу в решении нестандартных задач.

Содержит полезный обзор наиболее популярных функций языка DAX. Это ценный ресурс для тех, кто хочет углубиться в аналитические возможности Power BI.

Этот канал на YouTube предлагает широкий выбор видеоуроков по Power BI на английском языке. Здесь можно найти ролики как для начинающих пользователей, так и для более опытных специалистов.

Обширный набор отчетов, доступных для скачивания и открытия в Power BI Desktop. Это отличный способ ознакомиться с различными вариантами визуализации данных и их использования в практических задачах.

Мы рассмотрели основы работы в Microsoft Power BI — от функциональных возможностей до инструментов анализа данных и визуализации. Несмотря на некоторые ограничения и сложности в использовании, Power BI остается мощным инструментом для анализа данных и принятия обоснованных бизнес-решений. С доступом к документации, обучающим материалам и сообществу пользователей вы сможете максимально эффективно использовать возможности Power BI для своей работы.

Какие инструменты можно использовать для сведения данных

Существует много подходов к сквозной аналитике, каждый из которых имеет свои преимущества и ограничения. Рассмотрю некоторые из них.

Ручная сквозная аналитика

Этот подход используется в основном малыми бизнесами или в случае, когда объем данных небольшой. Сбор и анализ данных осуществляется вручную с использованием таблиц, формул и макросов. Он может быть бесплатным, но с ограниченной гибкостью, и требует ручного обновления отчетов.

Сервисы, предоставляющие услуги сквозной аналитики

Сервисы этого типа предлагают инструменты для сквозной аналитики, которые легко настроить и использовать. Они предоставляют определенный набор функций и отчетов, что делает их отличными решениями для среднего бизнеса.

Owox

Платформа помогает компаниям решать задачи по сквозной аналитике, но не является сервисом сквозной аналитики в полном смысле этого слова. Однако имеет функционал, чтобы выполнять важные функции коннектора для сбора данных.

Основная роль Owox заключается в том, чтобы собирать данные из различных источников, таких как вебсайты, мобильные приложения, социальные сети и рекламные каналы, и объединять их в единую базу данных. Это позволяет компаниям получать полный перечень информации о своих клиентах, их контактные данные, историю взаимодействий, предпочтения и поведение.

Однако для сквозной аналитики компания должна настроить процесс сбора данных с максимальной детализацией и эффективностью, и связать их с другими аналитическими инструментами или CRM-системами. Это может потребовать дополнительных усилий и экспертного сопровождения со стороны Owox или других специализированных компаний.

Ringostat

Это многофункциональная платформа для коллтрекинга, CRM и аналитики, которая помогает компаниям автоматизировать анализ данных, повысить эффективность продаж, маркетинга и клиентского сервиса.

Одна из ключевых функций Ringostat — это сквозной анализ данных, который позволяет компаниям получить полный перечень информации из CRM-систем (о своих клиентах, их контактных данных, истории взаимодействий), отслеживать эффективность своих продаж и выявлять области, которые можно улучшить, или получить общий перечень информации о своем бизнесе.

Однако, SaaS-подходы могут быть несколько рамочными, ограничивая возможность интеграции с некоторыми инструментами, системами CRM. То есть синхронизация возможна только по определенному перечню источников, и вы всегда будете в тех рамках отчетов, которые предлагает интерфейс пользователя.

Индивидуальные BI (Business intelligence) решения

Такие решения специально разработаны под конкретные потребности бизнеса. Это самый мощный и гибкий из всех подходов, однако его внедрение бывает затратным. Кастомные решения часто включают интеграцию различных инструментов, таких как Google BigQuery, Owox, Power BI и CRM-системы.

Они позволяют обрабатывать большие объемы сложных данных и визуализировать их в различных форматах. Большим преимуществом является гибкость, ведь можно создать любой отчет и визуализацию.

Такие решения позволяют использовать данные для создания рекламных аудиторий, что делает их ценными для эффективных маркетинговых стратегий. Даже если стоимость разработки кастомного решения будет выше, оно значительно повысит производительность и рентабельность бизнеса в долгосрочной перспективе.

Настройка сквозной аналитики

Существует несколько вариантов реализации системы сквозной аналитики в зависимости от имеющихся ресурсов, сложности этапов сделки, автоматизации процессов. Разберём каждый способ настройки, его особенности и недостатки.

Excel

Самый простой вариант начать пользоваться сквозной аналитикой. Суть метода —  сопоставить данные о рекламных кампаниях с информацией о продажах. Цифры из рекламных каналов, систем веб-анализа («Яндекс Метрики», Google.Analytics) и CRM выгружаются в единую Excel или Google Таблицу.

Если каналов рекламы много, таблица будет объемной

Доступно практически для любого бизнеса.
Данные необходимо добавлять или обновлять вручную.

Бесплатно или с минимальными вложениями.
Настройка потребует времени, даже если каналов продаж и рекламы немного.

Не учитывается влияние каналов друг на друга.

Необходимо знать формулы и сводные таблицы Excel для упрощения расчетов.

Можно потерять часть клиентов, которых нет в системах аналитики или в CRM.

Как настроить аналитику в Excel:

Первичная подготовка данных для отчёта тоже потребует времени. Однако при желании даже в Excel можно довольно большую часть сбора данных автоматизировать (с помощью надстройки Power Query). Или использовать Google Таблицы и платформу Google Apps Script.

Для учёта звонков и email клиентов потребуется подключение коллтрекинга, емейл-трекинга, поэтому способ нельзя назвать полностью бесплатным.

«Яндекс Метрика»

В «Яндекс Метрике» есть специальный инструмент, который называется «Сквозная аналитика».

Сквозная аналитика доступна в разделе с отчетами

В рамках сквозной аналитики можно посмотреть два отчета:

Инструмент бесплатный.
Чтобы подключить большинство CRM требуется помощь разработчиков.

Позволяет быстро свести в одно окно данные по всем рекламным каналам.
Может учитывать не все расходы. Если вы используете рекламу в других рекламных сетях, не принадлежащих Яндексу, данные о расходах могут передаваться только частично.

Ограниченный срок хранения данных — только 21 день

Как настроить скозную аналитику через «Яндекс Метрику». В «Яндекс Справке» описан внедрения сквозной аналитики:

Подробно о каждом этапе

Google Analytics

Система веб-аналитики Google поможет создать единое окно для анализа заявок, расходов и продаж для небольших или средних проектов.

Такой способ оценки эффективности предполагает импорт данных о расходах из разных рекламных кабинетов в Analytics (через онлайн-коннекторы), а также, при необходимости, передачу офлайн покупок через Measurement Protocol.

Дашборд сквозной аналитики в Google Analytics

Подходит малому и среднему бизнесу с небольшим количеством рекламных каналов.
Трудоёмко, требует технического понимания, как работают интеграции и measurement protocol.

Инструмент бесплатный.
Довольно сложно отлаживается.

Система учитывает модель атрибуции: влияние каждого рекламного канала на продажу, при условии, что у вас собирается client id пользователя, совершившего заказ, и факт заказа передается в GA достаточно оперативно.

Как настроить сквозную аналитику в Google Analytics:

Чтобы организовать сквозную аналитику в Google Analytics, понадобятся время и знания. С учётом подключения дополнительных сервисов и привлечения специалистов для настройки способ нельзя назвать абсолютно бесплатным.

Специализированный софт

Все вышеперечисленные способы не автоматические: они требуют ручного обновления. Чтобы внедрить сквозную аналитику с персональными дашбордами, с учётом особенностей сферы бизнеса, потребуются специальные платные программы и сервисы.

Один из самых популярных сервисов сквозной аналитики в РФ — Roistat. Это онлайн-сервис, который позволяет агрегировать данные CRM, расходы в рекламных каналах и информацию о посетителях сайта в одном окне. Сервис предоставляет сквозную аналитику рекламы от показа до прибыли по каналам, кампаниям, объявлениям и ключам.

Стоимость. От 10 000 руб./мес., бесплатный тестовый период — 14 дней.

Пример дашборда в сервисе Roistat

Вместо специальных сервисов сквозной аналитики для нужных отчетов можно использовать сервисы визуализации данных: Power BI, Looker, DataLens, Tableau. Это обычно самый трудоемкий, но самый глубокий способ с большими возможностями кастомизации под конкретный бизнес.

Суть и задачи систем бизнес-аналитики

Это программные решения, способные эффективно обрабатывать данные. Ручной анализ информации – довольно трудная задача, которая требует больших затрат времени. Сотрудникам сложно добиться высокой точности обработки. Персоналу приходится заниматься монотонными операциями вместо того, чтобы сосредотачиваться на своих основных обязанностях.

В современных компаниях объем информационного потока значительно увеличился. Даже при наличии аналитических специалистов в штате, они все равно применяют программные решения. Задачей внутренних аналитиков является проведение анализа с учетом полученной статистики. Руководство использует эти данные для принятия важных решений.

Система для анализа бизнес-процессов (BI-система) представляет собой удобный инструмент, с помощью которого можно:

Информационная аналитика в бизнесе играет важную роль. Она особенно важна для стратегического планирования. Результаты анализа данных применяются сотрудниками для создания отчетов и обеспечения прозрачности в работе компании. В крупных организациях в Москве формируется полноценная инфраструктура для BI-систем, поскольку они являются неотъемлемой частью успешной деятельности компаний.

23 A/B теста для B2B, которые повысили конверсию сайта в 4 раза
10 критических ошибок В2В маркетинга5 полезных инструментов для В2В

Информационные системы для бизнес-аналитики имеют широкий спектр применения и используются различными организациями, независимо от их размера. Они находят применение в компаниях разных отраслей, включая ресторанный бизнес, где каждая деталь имеет значение. Бизнес-аналитика охватывает все аспекты работы:

Для успешной работы предприятия необходимо внедрить эффективную систему аналитики, которая способна собирать, структурировать и представлять информационные потоки в удобном для дальнейшего анализа формате.

Исходные данные

В качестве исходных данных имеем файл отчета Power BI объемом 3,7 Gb, задача найти способ уменьшить его объем, что также должно повлиять на скорость работы модели данных, снизить затраты на хранилище данных:

Исходный объем модели

Объем файла и памяти для модели отличается, далее имея ввиду размер файла я буду на этой указывать явно, иначе речь про объем модели в памяти.

Внедрение системы бизнес-аналитики

На это может уйти немало времени. В этом процессе задействованы BI-аналитики, разработчики и предполагаемые пользователи платформы.

BI-аналитики играют ключевую роль в проектировании архитектуры системы и наблюдении за ее эффективностью. Эти специалисты также осуществляют анализ данных. Технические аспекты проекта являются ответственностью разработчиков. Предполагаемые пользователи платформы помогают определить, каким образом система должна функционировать, чтобы удовлетворять их потребности.

При внедрении системы бизнес-аналитики компании проходят через множество технических этапов. Рассмотрим основные из них:

По завершении процесса внедрения системы пользователи приступают к работе. Они изучают созданные отчеты, детализируют данные и используют их для принятия важных решений. Бизнес-аналитики оказывают поддержку пользователям, отвечая на их вопросы и предоставляя необходимую помощь. Кроме того, эти специалисты в тесном сотрудничестве с разработчиками обновляют и дорабатывают систему, учитывая новые требования и потребности компании.

Возможности систем бизнес-аналитики

Они являются незаменимыми инструментами, способными собирать данные из различных источников (баз данных, внутренних и внешних систем, веб-сервисов). Собранная информация обрабатывается профессиональными аналитиками. Они приводят данные в формат, понятный для широкого круга пользователей.

Источники данных, с которыми может работать BI-система, зависят от специфики программы. Это могут быть облачные серверы, внутренние базы данных и многое другое.

Важно отметить, что системы бизнес-аналитики позволяют фильтровать и агрегировать данные, а затем представлять их в удобной форме. К примеру, в виде сводных таблиц, графиков и интерактивных информационных панелей. В зависимости от особенностей компании и ее отдельных подразделений конкретные показатели, отображаемые на дашборде BI-системы, могут быть разными.

Интерактивная аналитическая панель клиентского отдела может отображать информацию о поле и возрасте клиентов, их покупательской истории, а также частоте покупок и отзывах. Для отдела маркетинга такой инструмент соберет данные о затратах на привлечение клиентов, окупаемости инвестиций и конверсии. Все это позволяет отслеживать эффективность рекламных кампаний. Аналитика для отдела продаж предоставит информацию о продажах по различным каналам, в разные периоды времени и с учетом ассортимента товаров.

Дашборды BI-системы позволяют сотрудникам легко анализировать ситуацию в проекте и вносить необходимые корректировки. Если есть доступ к данным за предыдущие годы, можно создать панель, которая поможет прогнозировать производственные показатели на аналогичный период следующего года.

С помощью BI-системы создаются информационные панели, которые в режиме реального времени сопоставляют фактические результаты с плановыми показателями.

Существует пять основных видов дашбордов, каждый из которых имеет свою уникальную цель:

Что сделано

Начать оптимизацию я решил с поиска самой большой таблицы, той, которая содержит наибольшее количество информации. После того, как она была определена приступил к поиску связей и зависимостей других таблиц и мер от нее. Было установлено, что найденная таблица в модели присутствует дважды. Причем в одном случае она «просто есть», не неся никакой функциональной нагрузки (не связана с другими, на ее основе нет расчетов в мерах):

Таблица без связей

Удалив ее, я получил существенное уменьшение объема модели данных:

После удаления таблицы объем модели уменьшился

Продолжая изучение модели, я нашел еще один экземпляр этой таблицы, но уже имеющей связь с ключевой таблицей в модели. Удалить ее явным образом нельзя, нужно найти решение для сохранения данных и расчетов:

Объемная таблица в модели имеет связь с другой и содержит меры

Изучив таблицу, которая имеет связь с таблицей, которую необходимо оптимизировать установлено, что основная таблица содержит порядка 6 млн. строк, а подчиненная 50 млн. строк. Это не оптимальный вариант.

В таблице столбец имеет тип и содержит уникальные значения, на текущий момент оптимизации он занимает более половины всего объема памяти, необходимой для модели данных:

Данные по столбцу в модели данных

Решение простое, на уровне хранилища данных выполним оптимизацию. Объединим таблицу и с помощью SQL запроса, там-же получим агрегированные данные. Таким образом несколько увеличится объем таблицы traffic, но мы полностью избавимся от .

Прежде чем это сделать перенесем меры из таблицы , чтобы после ее удаления из модели они не пропали. Удалим из модели и посмотрим на результат, который получили после всех описанных выше операций:

Изменения в размере файла

Размер модели после оптимизации

Как работает сквозная аналитика

Главная цель сквозной аналитики заключается в том, чтобы автоматизировать анализ данных, понять, как пользователи взаимодействуют с брендом, продуктами или услугами на всех этапах — от первого контакта и до оформления заказа.

Сквозная аналитика предполагает следующие шаги.

1. Сбор данных. Все данные, касающиеся взаимодействия клиентов с брендом, продуктами или услугами, собирают из разных источников:

Эти данные загружают в единое центральное хранилище данных.

2. Агрегация данных. Данные из разных источников агрегируются в таблицы или витрины данных, где они объединяются и хранятся в структурированном формате. Это позволяет получить обобщенную картину того, как пользователи взаимодействуют с брендом на разных платформах и каналах.

3. Вывод отчетов и графиков. После агрегации данные подвергают анализу, и результаты представляют в виде отчетов и наглядных графиков. Они позволяют понять ключевые тренды, статистику, инсайты и зависимости, что помогает в принятии эффективных решений.