Нидерландские Системы создания дашбордов

Системы создания дашбордов (ССД, англ. Dashboards Creation Systems, DCS) позволяют пользователям создавать информационные панели для отслеживания целей и ключевых показателей эффективности в компании.

Создание дашбордов - это процесс разработки и настройки специально оформленных графических отчётов, которые отображают основные показатели ключевых процессов или бизнес-метрик компании.

Дашборды (информационные панели) могут визуализировать данные из различных источников и позволяют с легкостью отслеживать производительность, обнаруживать проблемы и принимать более осознанные решения.

Процесс создания дашборда может включать в себя выбор ключевых показателей, разработку дизайна и взаимодействия с графиками и диаграммами, настройку подключения к источникам данных и многие другие этапы.

Системы создания дашбордов предназначены для визуализации и обработки данных, позволяя объединить в одном месте информацию, собранную из различных источников. Они позволяют быстро и удобно анализировать информацию, делать выводы, принимать решения и отслеживать результаты.

Назначение программных систем создания дашбордов может быть разнообразным, в зависимости от конкретной задачи. Например, они могут использоваться для:

• Мониторинга ключевых показателей эффективности (КПЭ, KPI) для оценки эффективности работы компании и принятии решений.

• Слежения за производственными процессами, контроля качества, сбора и обработки данных оборудования и технологических процессов.

• Отслеживания метрик сайта, анализа поведения пользователей, оценки эффективности маркетинговых кампаний и т.д.

Таким образом, программные системы создания дашбордов являются мощным инструментом для управления и контроля бизнес-процессов, обеспечивая гибкость, удобство и оперативность при обработке данных.

Системы создания дашбордов в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители высшего звена для мониторинга стратегических показателей и принятия управленческих решений на основе визуализированных данных;
• менеджеры среднего звена для контроля выполнения оперативных задач, анализа эффективности подразделений и корректировки рабочих процессов;
• специалисты аналитических отделов для визуализации результатов исследований, выявления тенденций и предоставления данных для анализа руководству;
• сотрудники отделов отчётности и бизнес-аналитики для создания стандартизированных отчётов, отслеживания KPI и обеспечения прозрачности данных в компании;
• IT-специалисты и разработчики для интеграции систем создания дашбордов с корпоративными информационными системами и настройки визуализации данных под специфические задачи бизнеса.

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 программного продукта из функционального класса Системы создания дашбордов (ССД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Важно проанализировать масштаб деятельности компании — для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с расширенными возможностями интеграции и аналитическими инструментами. Также следует оценить отраслевые требования: 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 визуализацию данных о продажах и складских запасах. Технические ограничения, такие как совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к производительности и объёму обрабатываемых данных, также играют значительную роль в выборе ССД.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (например, поддержка определённых операционных систем, баз данных, облачных платформ);
• возможности интеграции с другими корпоративными системами (CRM, ERP, системами бизнес-аналитики и т. д.);
• набор доступных визуализационных инструментов и шаблонов дашбордов (графики, диаграммы, таблицы и т. п.);
• функционал для настройки и кастомизации дашбордов под специфические задачи бизнеса;
• возможности работы с большими объёмами данных и высокая производительность системы;
• уровень безопасности и соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым нормативам);
• наличие механизмов для управления доступом и ролевой моделью пользователей;
• поддержка мобильного доступа и возможности работы с дашбордами на различных устройствах;
• наличие инструментов для автоматизации сбора и обработки данных;
• возможности аналитики и прогнозирования на основе данных, представленных на дашбордах.

Кроме того, стоит обратить внимание на удобство использования системы и наличие обучающих материалов или поддержки со стороны разработчика, что особенно важно для компаний с ограниченным количеством квалифицированных ИТ-специалистов. Также целесообразно оценить стоимость владения системой, включая не только лицензионные платежи, но и расходы на внедрение, обучение персонала, техническую поддержку и возможные доработки.

Применение системы создания дашбордов имеет ряд полезных эффектов:

• Улучшение визуализации данных: система позволяет создавать дашборды с графиками и диаграммами, что повышает удобство восприятия и анализа информации.

• Более быстрый и эффективный анализ данных: дашборды предоставляют сводку основных показателей и метрик, что позволяет быстрее оценивать текущую ситуацию, выявлять проблемы и принимать решения.

• Более оперативное реагирование на изменения: дашборды позволяют отслеживать текущие изменения в режиме реального времени и быстро реагировать на них, что повышает эффективность принятия решений.

• Улучшение коммуникации внутри компании: дашборды помогают снизить количество необходимых отчетов и обращений за информацией, что улучшает коммуникацию между различными отделами и сотрудниками.

Система создания дашбордов должна соответствовать следующим основным функциональным критериям:

• Возможность интеграции с различными источниками данных.

• Удобный и гибкий интерфейс для создания дашбордов.

• Высокая производительность и быстрый доступ к данным.

• Возможность настройки прав доступа и безопасности данных.

• Функционал для работы с различными типами графиков и диаграмм.

• Возможность добавления интерактивных элементов и связей между дашбордами.

• Возможность автоматического обновления данных и дашбордов.

• Поддержка многопользовательской работы и совместного доступа к дашбордам.

• Возможность экспорта и импорта данных и дашбордов.

В 2025 году на рынке систем создания дашбордов (ССД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением уровня персонализации пользовательского опыта. Среди ключевых трендов — более тесная интеграция с машинным обучением и аналитическими инструментами, развитие возможностей визуализации данных, расширение функционала для работы с большими данными, усиление акцента на безопасности и защите данных, а также появление более гибких и адаптивных решений, учитывающих специфику различных отраслей.

• Интеграция с машинным обучением. ССД будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для автоматического анализа данных и выявления скрытых закономерностей, что позволит пользователям получать более глубокие инсайты и прогнозы на основе визуализируемой информации.

• Расширенные возможности визуализации. Развитие технологий визуализации позволит создавать более сложные и интерактивные дашборды, которые будут лучше отображать многомерные данные и облегчать их восприятие пользователями.

• Работа с большими данными. ССД будут предоставлять более эффективные инструменты для обработки и анализа больших объёмов данных, что позволит компаниям быстрее получать актуальную информацию и принимать обоснованные решения.

• Усиление безопасности данных. В условиях растущего числа киберугроз разработчики ССД будут уделять больше внимания защите данных, внедряя современные криптографические методы и механизмы контроля доступа.

• Персонализация пользовательского опыта. ССД станут более гибкими в плане настройки под индивидуальные потребности пользователей, предлагая персонализированные дашборды и возможности кастомизации интерфейса.

• Адаптивные отраслевые решения. Разработчики будут создавать специализированные версии ССД, учитывающие особенности конкретных отраслей, что позволит повысить эффективность использования дашбордов в различных сферах бизнеса.

• Интеграция с другими корпоративными системами. ССД будут обеспечивать более тесную интеграцию с ERP, CRM и другими корпоративными системами, что упростит обмен данными и повысит общую эффективность бизнес-процессов.

Россия

Форсайт. Аналитическая платформа, In-DAP, Visiology, Luxms BI, Дельта BI, Интеград Аналитика, Сакура PRO, Планета. Аналитика, Триафлай, Almaz BI, AW BI, Биплан24, Business Scanner, Goodt Insight, Lerimi, Linkage ABI, N3.Аналитика, Deductor, Форсайт. Умные таблицы, Nexign ReQuest, Modus BI, Malahit: BI, iDVP, StreamDat, Криста BI, Капитан Аналитика, Навигатор BI, Visary BI

США

Oracle Business Intelligence Cloud Service, Sisense, Google Студия данных, Domo, Looker, Google Charts, Dasheroo, SAS Viya, SAS Visual Data Mining and Machine Learning, Adobe Commerce intelligence

Великобритания

Geckoboard

Нидерланды

Kibana

Германия

SAP Analytics Cloud

Израиль

Redash

Канада

Klipfolio, Plotly Dash

Индия

ManageEngine Analytics Plus

Япония

Datadeck

Франция

Gephi