Business Intelligence (BI) и прогнозная аналитика – дисциплины и процессы, с помощью которых бизнес анализирует данные и получает информацию, необходимую для принятия управленческих решений. Из этой статьи вы узнаете о сферах применения BI и прогнозной аналитики, отличиях между этими инструментами, а также поймете, почему их целесообразно использовать вместе.

Что такое BI и прогнозная аналитика

BI – программный анализ данных, который генерирует информацию. На основании полученных данных бизнес принимает стратегические и тактические решения. Инструменты BI генерируют информацию в визуальном формате – в виде таблиц, диаграмм, графиков, карт и так далее.

BI формирует информацию по данным за прошлые периоды и показывает состояние процессов в прошлом и настоящем. Поэтому дисциплину еще называют описательным анализом. BI не содержит рекомендаций и руководств к действию. Управленческие решения принимают топ-менеджеры предприятий. Руководители используют BI-системы, чтобы получить необходимую для планирования и дальнейших действий информацию.

Прогнозная или предиктивная аналитика – направление, с помощью которого управленцы прогнозируют развитие событий. Системы прогнозной аналитики используют анализ данных, прогнозное моделирование и машинное обучение.

На практике BI и предиктивная аналитика дополняют друг друга. Первый инструмент делает срез текущего состояния процессов, а второй прогнозирует развитие событий.

BI и прогнозная аналитика решают практические задачи: от анализа потребителей до увеличения выручки

BI-системы и предиктивную аналитику применяют для повышения эффективности бизнеса. Примеры прикладного использования этих инструментов приводим ниже.

Работа с клиентами

С помощью BI руководитель получает информацию о текущем взаимодействии компании с потребителями. Например, с помощью BI можно получить такие данные:

•   Каналы привлечения клиентов: онлайн и офлайн, наружная реклама или полиграфия в офлайне, соцсети, поисковый маркетинг, контекстная реклама в онлайне.
•   Среднюю стоимость привлечения клиента.
•   Социальный, демографический, профессиональный профиль клиента.
•   Время взаимодействия клиента с бизнесом.

С помощью прогнозной аналитики руководитель может моделировать поведение потребителей при взаимодействии с бизнесом. Например, можно прогнозировать динамику важных для бизнеса показателей: времени взаимодействия клиента с компанией, среднее количество и средний чек сделок и так далее.

Повышение операционной эффективности

BI-системы позволяют анализировать текущую операционную эффективность компании. Например, менеджмент организации с помощью BI может анализировать показатели выручки и прибыли, маржинальность бизнеса, ROMI и ROI. Предиктивная аналитика необходима для моделирования динамики этих данных.

Конкурентный анализ и анализ рынка

BI-системы и предиктивная аналитика позволяют анализировать и моделировать важные рыночные тренды:

•    Долю рынка компании и конкурентов.
•    Ассортимент товаров и услуг, например количество тарифных планов у интернет-провайдеров.
•    Финансовые показатели работы конкурентов – выручку и прибыль.
•    Количественные показатели работы компаний на рынке – число отделений, клиентов, объем произведенной и реализованной продукции и так далее.

Увеличение выручки и прибыли

Данные BI-анализа позволяют руководителю найти возможности для повышения финансовой эффективности бизнеса. Например, с помощью полученных данных топ-менеджер легко определит эффективные и неэффективные региональные подразделения компании. Это поможет принять нужные управленческие решения, например увеличить расходы на маркетинг и рекламу в отстающих регионах. А с помощью предиктивной аналитики можно смоделировать результаты внедрения соответствующих решений.

Где применяют BI и прогнозную аналитику

В бизнесе BI и прогнозную аналитику можно применять без ограничений. Естественным барьером для этих инструментов будет только размер компании: микробизнес, состоящий из 1–2 человек и работающий в офлайне, обычно не нуждается в продвинутых инструментах аналитики и прогнозирования.

BI-системы и прогнозную аналитику используют в государственном и муниципальном управлении, в медицине, оборонной сфере, третьем секторе экономики (общественные организации).

Кроме того, целесообразно использовать BI и предиктивную аналитику в следующих отраслях:

•    Транспортная. Транспортные и логистические компании применяют BI-системы для анализа пассажиро- и грузопотоков, оптимизации расписания рейсов, выбора оптимальных маршрутов доставки грузов.
•    Производственная. В производстве с помощью BI и предиктивной аналитики можно совершенствовать любые процессы: от добычи и закупки сырья до выбора оптимальных моделей сбыта продукции.
•    Торговля. В этой сфере важно понимать текущее состояние и знать тренды сбыта, потребительскую базу, оперативно прогнозировать изменения.

С помощью BI и прогнозной аналитики топ-руководители получают информацию, необходимую для анализа текущей ситуации и моделирования будущих событий. Эти сведения помогают менеджменту принимать эффективные тактические и стратегические решения.

Хороший пример инструмента, сочетающего необходимый функционал для классического анализа, прогнозной аналитики и стратегирования, – российская разработка «Планета. Аналитика».