Недавно рассказывали про один из кейсов, когда BI помог компании найти 7 миллионов рублей. В комментариях появились возражения, мол, сложная аналитика не всегда нужна, некоторым компаниям достаточно товароучетной системы и ее возможностей. С коллегами вспомнили наш опыт и собрали 7 пунктов.
«Принимайте решение в бизнесе на основе аналитики» — классический аргумент в пользу BI. Визуальное представление, графики, индивидуально настроенные дашборды — глубокое погружение в цифры может дать быстрые результаты. Но на практике нужно ли многим анализировать столько параметров? Может, достаточно взять отчет из 1С? Почему же компании внедряют BI?
Самая простая и лежит на поверхности — визуальное представление. Да, у большинства BI-систем сегодня легкая навигация, удобные дашборды, с этим разобраться часто проще, чем с 1С.
Например, у компании разные виды скидок. У одного сотового ритейла, для которого мы разрабатывали дашборды, их было около 200. Специальный дашборд позволяет увидеть финансовый результат и детальный анализ по каждому виду скидки. Даже не погружаясь сильно в цифры, можно сразу отметить те, что применяются чаще всего и дают больший процент продаж.
В BI данные очищены от механизма интеркампани и прочих фиктивных оборотов, не нужно каждый раз фильтровать эти данные. Получается, что BI и в этом смысле проще именно в контексте аналитики.
Интеркампани – вариант ведения учета, подразумевающий, что товар оформляется на одну организацию, а продажу ведет другая.
В BI все находятся в одном контуре, погружены в один контекст цифр. Спрятать какой-то элемент не получится. У компании появляется единое пространство для аналитики.
Почему это важно? У нас есть пример из жизни. Один раз на презентации пилота руководству оказалось, что менеджеры из Excel-отчетов старательно вырезали товар. Его по ошибке закупили в большом количестве, и никто не хотел брать за это ответственность. Компания потеряла более 10 миллионов рублей. И руководители об этом бы не узнали, если бы не единое окно правды — BI-система.
Проще решается вопрос с правами. На высоконагруженных системах RLS в 1С может стать серьезным препятствием в производительности.
Все же вопрос производительности важен. И в случае с отчетами из 1С может стать ключевым. Компании часто сталкиваются с ситуацией, когда собрать нужные цифры — объемная задача. Она занимает слишком много времени, поэтому отчеты формируются раз или два в месяц. Но в такой ситуации сложно понимать реальную динамику.
А если нужен не один отчет, а несколько? Проще (и дешевле) выгрузить данные в BI, на этапе выгрузки сделать очистку, обогащение из других источников и трансформацию в модель. На готовой модели накидать новых разрезов (измерений) — дело простое. Иногда даже аналитики внутри компании собирают дашборды, которые им требуются.
Чтобы заниматься формированием отчетов, компании требуются ресурсы. Их можно направить на решение других вопросов, в случае, если задача построения отчетности выделяется в проект и передается подрядчику на реализацию.
BI — не обязательный элемент аналитической схемы в компании. Однако для различных сетей (аптек, сотового ритейла, супермаркетов) это удобный инструмент. Он показывает актуальные данные, не тормозит работу систем, благодаря визуализации позволяет быстро оценить ситуацию.
К слову, в контексте 1С: постепенно развивается и «1С:Аналитика». Сегодня это конкурентоспособный BI-продукт. Например, если раньше необходимо было все данные держать в одной базе, то теперь есть поддержка нескольких баз данных 1С в качестве источников для анализа. Это вывело «1С:Аналитику» на новый уровень.
Похожие статьи
