Северо-Американские (США) Системы анализа деятельности организации (OA)

Программные системы анализа деятельности организации (САДО, англ. Organization Analysis Systems, OA) помогают руководителям измерить деятельность и принимать более обоснованные решения на основании проанализированных фактических данных.

Анализ деятельности организации - это последовательный набор действий, направленных на выявление сильных и слабых сторон компании, а также на поиск путей повышения её эффективности и конкурентоспособности.

В рамках такого бизнес-процесса могут проводиться анализ финансовых показателей, маркетинговых исследований, оценка персонала, анализ основных бизнес-процессов компании и т.д. Целью такого анализа является определение сильных и слабых сторон организации, а также формирование рекомендаций по повышению эффективности и конкурентоспособности компании.

Назначение программных систем анализа деятельности организации заключается в том, чтобы предоставить полную информацию о производственных и финансовых процессах внутри организации. С помощью таких систем можно отслеживать и анализировать различные показатели, такие как доходы, расходы, прибыль, издержки, общая эффективность, качество продукции и др.

Системы анализа деятельности организации позволяют управляющим и руководителям принимать правильные решения на основе обзора данных и подтвержденных фактов, а также минимизировать риски и увеличивать прибыль организации.

Системы анализа деятельности организации в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители высшего звена для стратегического планирования и оценки общего состояния организации;
• менеджеры среднего звена для мониторинга выполнения планов, анализа эффективности подразделений и корректировки оперативных задач;
• специалисты аналитических отделов для сбора, обработки и интерпретации данных о деятельности организации;
• финансовые директора и бухгалтеры для анализа финансовых показателей, бюджетирования и контроля затрат;
• руководители отделов продаж и маркетинга для анализа рынка, оценки эффективности маркетинговых кампаний и оптимизации продаж;
• специалисты по управлению рисками для идентификации и оценки потенциальных угроз для бизнеса и разработки мер по их минимизации.

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 анализа деятельности организации (САДО) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности организации: 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 аналитики, интеграции с другими корпоративными системами и поддержкой большого объёма данных. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику бизнеса — например, в финансовом секторе могут быть необходимы функции для анализа финансовых показателей и соответствия регуляторным требованиям, в производственной сфере — возможности для мониторинга производственных процессов и анализа эффективности использования ресурсов. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, требования к безопасности данных, совместимость с используемым программным обеспечением и аппаратными средствами, а также требования к производительности и надёжности системы.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности системы текущим и перспективным бизнес-задачам (например, наличие инструментов для прогнозирования, моделирования бизнес-процессов, анализа больших данных);
• возможность интеграции с уже используемыми корпоративными системами (ERP, CRM, системами документооборота и т. д.);
• поддержка необходимых форматов данных и возможность извлечения данных из различных источников (например, баз данных, облачных сервисов, внешних API);
• наличие механизмов обеспечения информационной безопасности и соответствия отраслевым стандартам и нормативам (например, требованиям к защите персональных данных, финансовым и банковским стандартам);
• масштабируемость системы и возможность адаптации под растущий объём данных и пользователей;
• удобство пользовательского интерфейса и наличие обучающих материалов для быстрого освоения системы сотрудниками;
• наличие технической поддержки и обновлений со стороны разработчика, а также прозрачность лицензионной политики и условий использования программного продукта.

После анализа вышеперечисленных факторов следует провести пилотное тестирование или демонстрацию нескольких подходящих решений, чтобы оценить их работоспособность в реальных условиях, удобство использования и соответствие ожиданиям. Также целесообразно привлечь к процессу выбора IT-специалистов и ключевых пользователей из различных подразделений компании, чтобы учесть все нюансы бизнес-процессов и требования к системе со стороны разных групп пользователей.

Применение программной системы анализа деятельности организации может иметь ряд полезных эффектов, среди которых:

• Увеличение эффективности деятельности организации за счет автоматизации некоторых процессов и оптимизации рабочих процедур.

• Улучшение мониторинга и анализа финансово-хозяйственной деятельности организации.

• Повышение качества принимаемых решений на основе анализа статистических данных и факторов, влияющих на деятельность организации.

• Улучшение планирования и прогнозирования результатов деятельности организации.

• Упрощение процесса отчетности и подготовки финансовой отчетности.

• Создание единой информационной базы для принятия управленческих решений и повышения оперативности принятия этих решений.

• Улучшение контроля за выполнением задач и достижением поставленных целей.

Система анализа деятельности организации должна иметь следующие основные функциональные возможности:

• Сбор и обработка данных: система должна собирать данные из различных источников (например, баз данных, документов и отчетов) и обрабатывать их для дальнейшего анализа.

• Анализ данных: система должна проводить статистический и финансовый анализ данных, чтобы идентифицировать ключевые тренды, проблемы и возможности для улучшения деятельности организации.

• Визуализация данных: система должна предоставлять пользователю удобный интерфейс для просмотра данных в виде диаграмм, графиков и таблиц.

• Принятие решений: система должна помочь пользователю принимать обоснованные решения на основе анализа данных.

• Мониторинг производительности: система должна предоставлять пользователю инструменты для мониторинга производительности организации и ее сотрудников в реальном времени.

• Отчётность: система должна иметь возможность создавать отчеты об анализе деятельности организации и ее производительности для внутреннего использования или предоставления заказчикам.

В 2025 году на рынке систем анализа деятельности организации (САДО) можно ожидать усиления тенденций, связанных с углублённой интеграцией искусственного интеллекта и машинного обучения, расширением возможностей работы с неструктурированными данными, повышением уровня автоматизации аналитических процессов, развитием облачных решений и усилением акцента на кибербезопасность и защиту данных. Среди ключевых трендов:

• Углублённое применение ИИ и машинного обучения. САДО будут активнее использовать алгоритмы машинного обучения для прогнозирования тенденций, выявления скрытых закономерностей в данных и автоматизации принятия решений на основе сложных аналитических моделей.

• Работа с неструктурированными данными. Системы будут совершенствовать механизмы обработки текстов, изображений и других неструктурированных данных, что позволит получать более полное представление о деятельности организации и улучшать качество аналитики.

• Автоматизация аналитических процессов. САДО будут предлагать более продвинутые инструменты для автоматизации сбора, обработки и анализа данных, минимизируя необходимость ручного вмешательства и ускоряя процесс получения аналитических выводов.

• Развитие облачных решений. Облачные платформы станут основой для развёртывания и использования САДО, обеспечивая гибкость, масштабируемость и возможность удалённого доступа к аналитическим данным из любой точки мира.

• Усиление кибербезопасности. В условиях растущего числа киберугроз разработчики САДО будут уделять больше внимания защите данных, внедряя продвинутые шифровальные алгоритмы, системы обнаружения и предотвращения вторжений, а также механизмы обеспечения соответствия нормативным требованиям.

• Интеграция с другими корпоративными системами. САДО будут обеспечивать более тесную интеграцию с ERP, CRM и другими системами, что позволит получать более полные и актуальные данные для анализа и улучшит координацию между различными подразделениями организации.

• Персонализация аналитических инструментов. Системы будут предлагать более гибкие настройки и возможности адаптации аналитических инструментов под конкретные потребности пользователей, что повысит удобство работы с САДО и эффективность использования аналитических данных.

Хорватия

BusinessQ

Финляндия

M-Brain Intelligence Plaza

Великобритания

Geckoboard

Нидерланды

Kibana

Израиль

Redash

Канада

Klipfolio, Plotly Dash, Plotly Chart Studio

Япония

Datadeck

Франция

Gephi

Россия

PolyAnalyst, Visiology, Форсайт. Аналитическая платформа, In-DAP, Loginom, Интеград Аналитика, Планета. Аналитика, Триафлай, Almaz BI, AW BI, Deductor, Business Scanner, Polymatica, Goodt Insight, Lerimi, Linkage ABI, Luxms BI, N3.Аналитика, Linkage Цифровой управленец, Форсайт. Управление инвестициями, IQPLATFORM, Биплан24, 3i Data Plexus, Сакура PRO, Дельта BI, F5 Platform, Форсайт. Умные таблицы, Форсайт. Бюджетирование и консолидация, Nexign ReQuest, Modus BI, Neoflex Reporting, Капитан Аналитика, Криста BI, СТАТЭКС, Alpha BI, PIX BI, iDVP, Malahit: BI, NextBI, PARMA Datago, AtTrack, Jet BI, Навигатор BI, StreamDat, BIPULSE, VectorX, FastReport.Net, Эттон. Бизнес-аналитика, Yandex DataLens, PM.bi, Webim, OmegaBI, Анабар, RITM3, Brand Visor, Visary BI

Индия

ManageEngine Analytics Plus, Zoho Analytics

Словения

Orange

США

Contour BI, Data Access Studio, Qlik Sense, IBM Cognos Analytics, Microsoft Power BI, Oracle Analytics Cloud, Oracle Business Intelligence Cloud Service, QlikView, SAS Visual Analytics, Tableau Desktop, Sisense, Informatica PowerCenter, NodeXL, Google Студия данных, Domo, Board, Dasheroo, Looker, Posit Connect, InsightSquared, SAS Viya, SAS Visual Data Mining and Machine Learning, Statsbot, Google Charts, Tableau Public, Adobe Commerce intelligence

Германия

SAP BusinessObjects BI Suite, SAP Analytics Cloud, SAP Lumira, SAP Business Planning and Consolidation, Datawrapper