Платформы расширенной бизнес-аналитики (ABI) c функцией Сбалансированная система показателей (BSC)

Платформы расширенной бизнес-аналитики (ПРБА, англ. Augmented Business Intelligence Platforms, ABI) — это системы, которые используют искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации анализа данных, выявления закономерностей и предоставления рекомендаций для принятия бизнес-решений. Они помогают компаниям быстрее адаптироваться к изменениям рынка, оптимизировать процессы и принимать обоснованные стратегические решения.

Расширенная бизнес-аналитика — это деятельность, направленная на глубокий анализ данных с применением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для поддержки принятия управленческих решений в компании. Она позволяет выявлять скрытые закономерности, прогнозировать тенденции, оценивать риски и возможности, а также формировать обоснованные рекомендации для оптимизации бизнес-процессов и стратегического планирования. В рамках расширенной бизнес-аналитики осуществляется комплексная обработка информации из различных источников, что способствует более точному и оперативному реагированию на изменения рыночной среды и потребностей клиентов.

Ключевые аспекты данного процесса:

• сбор и интеграция данных из разнородных источников,
• применение алгоритмов машинного обучения для анализа данных,
• визуализация аналитических результатов,
• формирование прогнозных моделей,
• выявление аномалий и потенциальных рисков,
• подготовка аналитических отчётов и рекомендаций для руководства.

Таким образом, расширенная бизнес-аналитика трансформирует большие объёмы данных в практические инсайты, способствуя повышению конкурентоспособности и эффективности компании. В этом контексте цифровые (программные) решения, такие как платформы расширенной бизнес-аналитики, играют ключевую роль, обеспечивая автоматизацию аналитических процессов и масштабируемость аналитических возможностей в соответствии с растущими потребностями бизнеса.

Платформы расширенной бизнес-аналитики предназначены для автоматизации процессов анализа больших объёмов данных с применением технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Они позволяют выявлять скрытые закономерности, тренды и аномалии в данных, которые могут быть неочевидны при использовании традиционных методов анализа, и на основе полученных результатов формировать обоснованные рекомендации для принятия управленческих решений.

Эти системы способствуют повышению эффективности бизнес-процессов, позволяя компаниям оперативно реагировать на изменения рыночной ситуации, оптимизировать ресурсы, минимизировать риски и улучшать стратегическое планирование. Платформы расширенной бизнес-аналитики обеспечивают глубокий анализ данных в режиме реального времени, что даёт возможность принимать взвешенные решения на основе актуальной и всесторонне обработанной информации, а также адаптировать бизнес-стратегию к динамичным условиям рынка.

Платформы расширенной бизнес-аналитики в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители высшего звена и топ-менеджеры для стратегического планирования и оценки общего состояния бизнеса;
• специалисты по аналитике и обработке данных для углублённого анализа больших объёмов информации и выявления скрытых закономерностей;
• менеджеры среднего звена для оптимизации рабочих процессов, контроля выполнения KPI и принятия тактических решений;
• отделы маркетинга и продаж для анализа поведения потребителей, прогнозирования спроса и разработки маркетинговых стратегий;
• финансовые аналитики и бухгалтеры для анализа финансовых показателей, прогнозирования денежных потоков и управления рисками.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Визуализация данных

Функции визуализации данных позволяют пользователю получить визуальную интерпретацию наборов данных с помощью диаграмм, инфографики и других визуальных инструментов, как правило, в виде панелей мониторинга и отчётов

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Нерегламентированная отчётность

Функции нерегламентированной отчётности позволяют строить отчёты, требуемые в исключительных ситуациях для принятия решений, структура и разрез данных которых не соответствуют оптимизированным представлениям в базе данных

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Панели мониторинга

Функции панелей мониторинга (англ. Dashboards) позволяют пользователям визуализировать данные о бизнесе или организовывать быстрый доступ к функциям, предоставляя краткую обзорную информацию

Продвинутая отчётность

Функции продвинутой отчётности позволяют управлять отчётами с помощью графического интерфейса без использования навыков программирования, а также настраивать отображаемые данные и внешний вид отчёта

Регулярная отчётность

Функции регулярной отчётности позволяют настроить автоматическое формирование отчёта за необходимый период в выбранные промежутки времени

Сбалансированная система показателей (BSC)

Функции сбалансированной системы показателей (ССП, англ. Balanced Scorecards, BSC) позволяют пользователям визуально отслеживать ключевые показатели эффективности (КПЭ) бизнеса

Экспорт отчётов

Функции экспорта отчётов позволяют сохранить созданный отчёт в различные форматы для последующей работы в сторонних приложениях

Аналитика самообслуживания

Функции аналитики самообслуживания позволяют упростить работу со сложными аналитическими инструментами для не-ИТ-специалистов, предоставляя интуитивно понятный и доступный интерфейс взаимодействия с данными для широкого круга пользователей

При выборе платформы расширенной бизнес-аналитики (ПРБА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого и среднего бизнеса могут быть достаточны решения с базовым набором функций и относительно невысокой стоимостью владения, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые решения с возможностью интеграции с существующими информационными системами и поддержкой большого объёма данных. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к безопасности и соответствию регуляторным нормам, в то время как в розничной торговле акцент может быть сделан на аналитике потребительских предпочтений и оптимизации цепочек поставок. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, требования к совместимости с другими системами, уровень квалификации ИТ-персонала и возможности его обучения. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность ПРБА в части поддержки различных методов анализа данных, наличия инструментов для визуализации результатов, возможностей машинного обучения и прогнозирования, а также на качество и доступность технической поддержки и обновлений.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ПРБА специфике бизнес-процессов компании (например, наличие специализированных модулей для логистики, финансов, маркетинга);
• возможность интеграции с уже используемыми корпоративными информационными системами (ERP, CRM и др.);
• масштабируемость платформы и её способность обрабатывать необходимый объём данных;
• уровень безопасности и соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам);
• наличие механизмов машинного обучения и алгоритмов для прогнозирования бизнес-показателей;
• инструменты для визуализации данных и создания аналитических отчётов;
• доступность и качество технической поддержки, частота выпуска обновлений и дополнений;
• стоимость владения платформой, включая лицензии, обслуживание и обучение персонала.

Окончательный выбор ПРБА должен базироваться на тщательном анализе текущих и будущих потребностей бизнеса, оценке соотношения затрат и получаемой выгоды, а также на понимании того, насколько платформа способна адаптироваться к изменяющимся условиям рынка и растущему объёму данных. Важно также предусмотреть возможность тестирования продукта перед внедрением, чтобы убедиться в его соответствии заявленным требованиям и эффективности в реальных рабочих условиях.

Платформы расширенной бизнес-аналитики (ПРБА) предоставляют компаниям мощные инструменты для анализа данных и поддержки принятия решений, существенно повышая эффективность бизнес-процессов и конкурентоспособность. Среди ключевых преимуществ использования ПРБА можно выделить:

• Автоматизация анализа данных. ПРБА позволяют автоматизировать обработку больших объёмов данных, снижая нагрузку на аналитиков и ускоряя процесс получения аналитической информации.

• Выявление скрытых закономерностей. С помощью методов машинного обучения ПРБА обнаруживают неочевидные зависимости и тренды в данных, которые сложно выявить вручную.

• Повышение качества решений. Рекомендации, генерируемые ПРБА, основаны на объективных данных и аналитике, что снижает риск ошибок и повышает обоснованность управленческих решений.

• Ускорение адаптации к изменениям рынка. ПРБА обеспечивают оперативный анализ рыночной ситуации и конкурентной среды, позволяя компании быстрее реагировать на изменения и корректировать стратегию.

• Оптимизация бизнес-процессов. Анализ данных с помощью ПРБА помогает выявить узкие места и неэффективные процессы, что способствует их оптимизации и снижению издержек.

• Улучшение прогнозирования. ПРБА повышают точность прогнозирования спроса, продаж и других ключевых показателей за счёт использования сложных аналитических моделей и алгоритмов.

• Интеграция данных из различных источников. ПРБА объединяют информацию из разнородных систем и баз данных, обеспечивая целостное представление о бизнесе и упрощая анализ комплексных ситуаций.

Для того, чтобы быть представленными на рынке Платформы расширенной бизнес-аналитики, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• автоматизация процессов извлечения и обработки неструктурированных данных с применением алгоритмов машинного обучения,
• выявление скрытых закономерностей и трендов в больших объёмах данных с использованием методов data mining и статистического анализа,
• генерация рекомендаций и сценариев действий на основе анализа исторических данных и прогнозирования будущих тенденций,
• визуализация аналитических данных в интерактивном режиме с возможностью динамической корректировки параметров отображения,
• самообучение и адаптация моделей анализа к изменяющимся условиям бизнес-среды и новым типам данных.

В 2025 году на рынке платформ расширенной бизнес-аналитики (ПРБА) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития технологий объяснимого ИИ, повышения уровня автоматизации аналитических процессов, расширения применения методов генеративного ИИ для создания аналитических отчётов, углублённой интеграции с системами управления предприятием, развития облачных решений и повышения внимания к вопросам кибербезопасности и защиты данных.

• Интеграция мультимодальных данных. ПРБА будут всё более эффективно обрабатывать и анализировать данные различных типов (текстовые, графические, аудиовизуальные), что позволит получать более полное и всестороннее представление о бизнес-процессах и рыночной ситуации.

• Объяснимый искусственный интеллект. Развитие технологий, позволяющих понимать логику принятия решений ИИ-системами, станет ключевым фактором повышения доверия бизнеса к ПРБА и их более широкого внедрения в критические бизнес-процессы.

• Автоматизация аналитических процессов. Дальнейшая автоматизация рутинных аналитических операций освободит время аналитиков для решения более сложных и стратегически важных задач, повысив общую эффективность работы с данными.

• Генеративный ИИ в аналитике. Применение моделей генеративного ИИ для автоматического создания аналитических отчётов и прогнозов позволит существенно ускорить процесс подготовки информации для принятия решений и повысить его качество.

• Интеграция с системами управления предприятием. Углублённая интеграция ПРБА с ERP, CRM и другими корпоративными системами обеспечит более бесшовный поток данных и улучшит качество аналитической поддержки бизнес-процессов.

• Развитие облачных решений. Переход к облачным платформам расширенной бизнес-аналитики продолжит набирать обороты, обеспечивая гибкость, масштабируемость и снижение затрат на ИТ-инфраструктуру.

• Кибербезопасность и защита данных. В условиях растущего объёма обрабатываемых данных и увеличения числа киберугроз производители ПРБА будут уделять больше внимания разработке и внедрению надёжных механизмов защиты информации.