Бизнес‑аналитика: основы, применение и современные BI‑решения

В эпоху больших данных бизнес‑аналитика позволяет быстро структурировать разрозненные данные, чтобы на их основе можно было принимать и оперативные, и стратегические решения.

Краткий пересказ YandexGPT
  • Спрос на BI-инструменты стабильно растёт благодаря развитию больших данных, ИИ и цифровой трансформации бизнеса.
  • Бизнес-аналитика нужна руководителям любого уровня и применяется в трёх основных направлениях: понимание клиентов, прозрачность бизнес-процессов, получение практических инсайтов.
  • BI-система — это программное решение, которое собирает, интегрирует, анализирует и визуализирует данные для принятия решений.
  • BI-системы отличаются от систем сквозной аналитики целями, пользователями, инструментами, типом и источниками данных, хранилищами и методами анализа.
  • В ближайшие годы в BI-системах будет расти роль предиктивной аналитики, а также интеграция ИИ и машинного обучения.
  • Облачные BI-системы (BIaaS) предоставляют инструменты бизнес-аналитики как облачный сервис, что позволяет компаниям быстро обрабатывать большие объёмы данных и масштабировать решения.
  • У BIaaS есть преимущества перед традиционными локальными решениями: низкие стартовые расходы, лёгкость масштабирования и удалённый доступ.
  • Yandex DataLens — это BI-система от Яндекса для анализа и визуализации данных, которая подходит для компаний любого размера и ориентирована на совместную работу.
Тезисы сформулированыYandexGPT
Спасибо!

Бизнес‑аналитика (Business Intelligence) помогает компаниям принимать управленческие решения на основе анализа данных бизнеса. Благодаря развитию больших данных (Big Data) и ИИ, цифровой трансформации бизнеса и удешевлению технологий спрос на BI‑инструменты стабильно растёт. По нашим данным, доля облачного BI растёт со среднегодовым темпом роста 23,2% и к 2026 году облачные платформы превзойдут on‑premises по объёму рынка.

Примерно 60% инвестиций в аналитические системы не окупаются: компании получают инсайты, но не используют их на практике. Поэтому важно подходить к BI осознанно: данные должны не просто накапливаться в отчётах, а приносить реальную пользу.

В статье расскажем, что такое бизнес‑аналитика, кому она полезна и как её применяют в бизнесе. Разберём задачи, которые выполняет BI‑системы и отличия от систем сквозной аналитики. А ещё рассмотрим особенности облачных SaaS‑решений и объясним роль дашбордов в бизнес‑аналитике. В конце — кратко о возможностях Yandex DataLens, нашей платформы для работы с BI.

Что такое бизнес‑аналитика

Бизнес‑аналитика помогает выявлять закономерности в данных и рыночных тенденциях для принятия оперативных и стратегических решений.

Бизнес‑аналитика нужна руководителям любого уровня — от линейных до топ‑менеджеров. Компании любых размеров и индустрий применяют её в трёх основных направлениях.

Понимание клиентов

C помощью бизнес‑аналитики компании могут лучше узнать покупателей: что и как именно они приобретают, какими критериями руководствуются при выборе товаров и услуг. Это позволяет предлагать продукты, максимально подходящие конкретному клиенту.

Например, компания анализирует типы покупок, их частоту и время, чтобы создавать персонализированные акции, скидки и спецпредложения. В результате повышается удовлетворённость и лояльность клиентов.

Прозрачность бизнес‑процессов

Бизнес‑аналитика позволяет видеть полную картину происходящего в компании и быстро выявлять и исправлять ошибки. Например, логистическая компания регулярно сталкивается с задержками доставки. Благодаря бизнес‑аналитике она может точно определить, на каком этапе возникают задержки, выявить причины и оперативно устранить их, улучшив качество сервиса.

Получение практических инсайтов

Проанализировав большой массив данных, с помощью бизнес‑аналитики можно извлечь полезные и применимые на практике идеи и не потерять в хаосе информации ключевые KPI — например, долю клиентов, которые не завершили покупку. Проанализировав причины отказов, бизнес может найти слабые места в процессе продаж и предпринять меры, чтобы снизить отток клиентов.

BI‑системы: что это

BI‑система, или платформа бизнес‑аналитики, — это программное решение, которое собирает, интегрирует, анализирует и визуализирует данные для принятия решений. Она превращает неструктурированную информацию в понятный и наглядный формат: графики, диаграммы и карты. Благодаря этому пользователям проще анализировать данные и точнее принимать решения.

Диаграммы и графики: как выбрать правильную визуализацию данных

BI‑инструменты востребованы у разных специалистов:

  • Аналитики данных используют их, чтобы работать непосредственно с инсайтами.

  • Дата‑инженеры отвечают за сбор и интеграцию информации.

  • Эксперты по большим данным управляют масштабными потоками информации.

Какие задачи решают BI‑системы:

  • Анализ данных. BI‑платформа объединяет информацию из нескольких источников — баз данных, электронных таблиц и облачных приложений. Это позволяет компаниям находить тренды и неочевидные закономерности.

  • Отчётность. BI‑инструменты создают понятные отчёты, графики и диаграммы, чтобы важные инсайты были доступны и наглядны для сотрудников и руководителей.

  • Мониторинг показателей. Интерактивные дашборды в BI‑системах в реальном времени отображают KPI и другие важные метрики. Благодаря этому компания оперативно отслеживает изменения и своевременно реагирует на любые отклонения.

  • Самостоятельная аналитика. Многие современные BI‑платформы поддерживают подход self‑service. Это значит, что сотрудники могут самостоятельно исследовать данные и получать инсайты без помощи аналитиков или IT‑специалистов. Такой подход ускоряет принятие решений и снижает зависимость от отдельных экспертов.

  • Совместная работа. BI‑платформы упрощают совместную работу с данными. Пользователи легко делятся отчётами, дашбордами и инсайтами друг с другом, улучшая координацию внутри компании.

Отличия BI‑систем от систем сквозной аналитики

Сквозная аналитика отслеживает полный путь клиента от первого контакта с рекламой до покупки. Основной акцент — на оценке эффективности маркетинговых каналов и рекламных кампаний. Она позволяет оптимизировать расходы на привлечение клиентов (CAC, ROI) и улучшать маркетинговую стратегию на основе детализированных данных о поведении пользователей.

BI‑системы, в свою очередь, охватывают весь бизнес, анализируя агрегированные данные для принятия решений на всех уровнях компании. Они помогают оценивать эффективность работы подразделений и выявлять тренды, строя отчёты и дашборды на основе исторических и операционных данных.

Индикаторы, карты и таблицы: какие бывают способы визуализации данных

Сравнение BI‑систем и систем сквозной аналитики:

Параметр BI‑системы Сквозная аналитика
Цели Оценка и мониторинг общей эффективности бизнеса, KPI подразделений. Оценка эффективности маркетинга и рекламных инвестиций, оптимизация каналов.
Пользователи Бизнес‑аналитики, финансовые специалисты, руководители подразделений. Маркетологи, диджитал‑специалисты, менеджеры по рекламе, продакт‑менеджеры.
Инструменты Yandex DataLens, Tableau, Power BI, Qlik, Looker. Яндекс Метрика, Google Analytics, Roistat, Kissmetrics, AppsFlyer, CoMagic.
Тип данных Агрегированные исторические данные (продажи, выручка, расходы и т. д.). Детализированные данные о поведении пользователя (путь клиента).
Источники данных Базы данных, файлы, CRM, ERP, WMS и другие внутренние системы. Рекламные платформы, веб‑аналитика (Google Analytics, AppMetrica).
Хранилища Data Warehouse, OLAP‑кубы, витрины данных. Customer Data Platforms (CDP), трекеры пользовательских событий.
Методы анализа Описательный, диагностический, реже — предиктивный. Атрибуция, анализ цепочек взаимодействий (Customer Journey Mapping).

В ближайшие годы в BI‑системах будет расти роль предиктивной аналитики, а также интеграция ИИ и машинного обучения. В области сквозной аналитики перспективными направлениями станут улучшение алгоритмов атрибуции, более тесная интеграция с Customer Data Platforms (CDP) и автоматизация процессов анализа данных.

Облачные BI‑системы (BIaaS)

Облачные BI‑системы (Business Intelligence as a Service) — это модель, в которой инструменты бизнес‑аналитики предоставляются как облачный сервис. В такой модели вся необходимая инфраструктура размещается и поддерживается провайдером, а пользователи получают доступ к отчётам, дашбордам и другим возможностям через интернет, обычно по подписке.

Благодаря этому компаниям не нужно закупать собственное оборудование, специализированное ПО и нанимать персонал для поддержки инфраструктуры. В отличие от локальных решений, BIaaS способна быстро обрабатывать большие объёмы данных, сохраняя высокую производительность даже при активном росте нагрузки.

Облачные BI‑системы имеют несколько преимуществ перед традиционными локальными on‑premise‑решениями:

  • Низкие стартовые расходы и быстрая установка. Запустить облачную платформу можно за несколько дней без необходимости приобретать серверы и разворачивать сложную IT‑инфраструктуру.

  • Лёгкость масштабирования. Облачные платформы адаптируются под растущие потребности бизнеса без дополнительных вложений в оборудование и ПО.

  • Удалённый доступ. BI‑решения доступны из любой точки мира при наличии интернета, что удобно для распределённых команд.

У BIaaS есть и ограничения:

  • Возможности настройки. По сравнению с локальными решениями, облачные платформы менее гибки в кастомизации и подгонке под индивидуальные требования компании.

  • Потенциальные риски безопасности. Данные хранятся и передаются через внешние облачные сервисы. Это требует особого внимания к их защите.

  • Зависимость от провайдера. Компании сложно сменить поставщика, если возникает необходимость.

Традиционные локальные BI‑системы, в свою очередь, дают компаниям полный контроль над данными и обеспечивают высокий уровень безопасности и гибкость конфигураций. Но такие решения требуют серьёзных стартовых затрат на создание инфраструктуры, а также регулярных расходов на поддержку и наличие штатных IT‑специалистов, которые могут себе позволить крупные компании с обязательствами по безопасности и уровням доступа. Масштабирование локальной BI‑платформы связано с дополнительными вложениями в оборудование и ПО и зачастую занимает много времени.

Yandex DataLens: наше решение для работы с BI‑задачами

Yandex DataLens — это BI‑система от Яндекса для анализа и визуализации данных. С её помощью компании любого размера могут упорядочить хаос данных и превратить их в стратегические решения для опережения конкурентов.

Команда Yandex DataLens

Разрабатываем сервис визуализации и анализа данных от Yandex Cloud, которым пользуются команды Яндекса и другие компании.

Начать работу с DataLens можно в день подключения: достаточно активировать сервис, подключить источники данных и сразу создать чарты и дашборды. Платформа ориентирована на совместную работу: можно заходить через корпоративные учётные записи (Single Sign‑On, Яндекс ID) и гибко настраивать права доступа отдельным пользователям или целым группам. DataLens поддерживает работу с базами данных, файлами и внешними сервисами. Кроме того, в DataLens Gallery доступны готовые дашборды и визуализации, которые помогут быстро освоиться и вдохновят на создание собственных отчётов.

Помимо визуализации, доступны облачные управляемые сервисы для подготовки, обработки и хранения данных, поэтому платформа подходит для крупных Enterprise‑проектов.

DataLens доступен бесплатно для небольших команд и некоммерческих проектов, а также в тарифах Business и Enterprise (On‑premise) с расширенными возможностями.

Попробуйте расширенный тариф DataLens Business бесплатно на 30 дней

Создавайте интерактивные презентации, печатные отчёты и уникальные JavaScript‑визуализации. Безопасно встраивайте аналитику в продукты и делитесь результатами с бизнес‑пользователями без ограничений.

Бизнес‑аналитика: основы, применение и современные BI‑решения
Войдите, чтобы сохранить пост