Магическая аббревиатура BI продолжает привлекать внимание всех, кто считает себя связанным с бизнесом. Как было отмечено на недавней конференции CNews, посвященной бизнес-аналитике, общую тенденцию можно охарактеризовать как повсеместный быстрый рост до кризиса на волне интереса к ИТ-поддержке бизнеса, крах и фрагментарное обострение интереса в кризис в связи с поисками путей экономии и, наконец, возрождение интереса в связи с «оттаиванием» ИТ-бюджетов в 2010 году.

Анализ различных дискуссий вокруг этого понятия, в частности на портале GlobalCIO, показывает, что одной из основных проблем на пути распространения, казалось бы, полезной идеи является расплывчатость определения. Трудно объяснить потенциальному инвестору, что это такое. С другой стороны, туман, сгустившийся вокруг BI, позволяет инициировать ресурсоемкие проекты, результаты которых только усиливают недоверие бизнеса к этой идее.

Русский перевод термина «бизнес-аналитика» на сайте Wikipedia косвенно адресует нас к документу BABOK Международного института бизнес-анализа (IIBA), где мы можем обнаружить, что к этому понятию относится любой вид деятельности, связанный с данными, которые возникают в ходе ведения хозяйственной деятельности. Широта охвата приводит к тому, что равноправные участники определения понятия — ИТ-специалисты, математики и специалисты по управлению организациями — бродят, как «ежики в тумане», вокруг отдельных его частей, претендуя при этом на обладание истиной. Однако максимальную пользу для бизнеса из накопленных им данных можно извлечь только совместными усилиями специалистов этих групп.

Как показывает дискуссия на Global CIO, наиболее глубоко в сознание ИТ-директоров врезалась та часть этого понятия, что связана с многомерным анализом данных. Для многих OLAP стал олицетворением BI. Это лучше, чем ничего, но такое представление о BI далеко не исчерпывает всех возможностей и сулит много проблем.

Из всей обозначенной выше компании «ежиков» и «стрелочников» ИТ-директора находятся, пожалуй, в наихудшем положении. При негативном результате бизнес-заказчики вряд ли распишутся в своем непонимании собственного дела, специалисты по обработке данных, скорее всего, спрячутся за спину вендоров BI-решений, а ИТ-руководители, внедрившие эти решения, окажутся в роли «стрелочников». Во многом они сами виноваты — слишком велик соблазн пытаться решить проблемы организации внедрением нового инструмента, украшающего жизнь руководства красочными картинками.

Необходимо отчетливо понимать, что критическим фактором успеха BI-проектов является зрелость бизнеса, точнее, его готовность к аналитической деятельности. Бессмысленно браться за аналитическую работу, если в организации не налажен управленческий учет. Близким к учету фактором успеха является качество данных, как оперативных, так и нормативно-справочных. Часто можно услышать вопрос о необходимости построения хранилища данных и внедрения системы управления НСИ для успеха BI-проектов. Ответ отрицательный: опыт отечественных организаций, в частности компании «Адамас», говорит о том, что добиться необходимого качества данных можно и без этих затрат. Разумный регламент работы, реализованный в совокупности процедур обработки данных, избавит вас от дополнительных затрат.

Рациональная организация работы вообще имеет значительно большее значение, чем наличие ИТ-решений. Огромную роль играет правильно построенная система KPI. Здесь не надо изобретать велосипед и мучиться управленческими сомнениями. Есть проверенная временем концепция сбалансированной системы показателей, которая вопреки существующему заблуждению является надежным инструментом управления любыми, а не только стратегическими, проектами и программами, связанными с развитием бизнеса. Существуют ли альтернативы? Безусловно, но эта концепция получила у нас наибольшее распространение. Это только немногие из совокупности факторов, находящихся в сфере ответственности ИТ-директора.

Еще большую роль играет готовность бизнес-заказчика к аналитической работе. Если преобладает креативность, «ортогональные» решения, BI-решения вряд ли помогут, да и сам проект не удастся завершить в срок, поскольку постоянно будут меняться требования. Заказчик должен быть готов работать по схеме: формулировка гипотез, затем проверка гипотез на данных, затем корректировка гипотез. Математика здесь может быть элементарной, на уровне анализа графиков, вращения многомерных кубов, но последовательность работы должна быть именно такой. И важно понимать, что никакие формальные процедуры не позволят найти причинно-следственные связи между показателями, их можно выявить, только обладая правильным пониманием бизнеса.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF