Ситуация, характерная для достаточно крупного предприятия, — наличие множества систем автоматизации, предназначенных для решения различных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию. Такие данные очень сложно анализировать!

Поэтому, аналитиками Gartner был введен новый термин Business Intelligence (бизнес-аналитика, бизнес-анализ) — программное обеспечение, созданное для помощи специалисту в анализе информации о своей компании и её окружении. BI-технологии позволяют анализировать большие объёмы информации, заостряя внимание пользователей лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений.

Развитие BI-технологий не стоит на месте. Предприятия и государственные структуры накопили большие объемы информации, возросла частота обновления данных. Просто накапливать данные — нецелесообразно. Все хотят извлекать пользу, монетизировать их, повышать операционную эффективность. Вопросы «традиционного» BI уже у многих решены. Для хранения огромного объема информации нужны большие вложения на сохранение, обновление и поддержку.

Поэтому, в полную силу осваиваются новые тенденции продвинутой аналитики. Так, по данным Zion Market Research, объем глобального рынка прогнозной аналитики будет увеличиваться со среднегодовой скоростью в более чем 20% и достигнет отметки в 10 млрд долларов к 2022 году, — рассказывает генеральный директор «АйДи — Технологии управления».

На стоимость влияют требования к функциональности отчета, команда разработчиков, длительность разработки отчета и ряд других обстоятельств.

Также, стоимость разработки отчета можно рассчитать по формуле:
«количество затраченных часов» * «ставка разработчика».
Из данной формулы можно понять, как сэкономить на разработке, а именно либо уменьшить количество затраченных часов, либо уменьшить ставку.
Но уменьшение первого или второго компонента нужно делать с умом и без ущерба для конечного результата.

Этапы процесса создания отчета в BI-системе:
1. сбор и первичная обработка данных;
2. извлечение, преобразование и загрузка данных;
3. складирование данных;
4. представление данных в витринах данных;
5. анализ данных;
6. представление данных пользователю.

На каждом из этапов участвует от 1 до нескольких высокооплачиваемых специалистов. Поэтому, при несложных вычислениях, стоимость всего процесса создания качественного хранилища данных и представления отчетов составит довольно «круглую» сумму.

Далее, постараемся рассмотреть возможные способы экономии разработки создания качественного хранилища данных и представления отчетов с помощью BI-технологий, а также рассмотрим плюсы и минусы каждого из вариантов.

Одним из вариантов экономии бюджета до 70% может быть работа с фрилансерами. В этом случае будет экономия на разработке, тестировании и менеджменте, однако появятся и определенные риски.

Качество проекта будет зависеть только от того, насколько хорошо вы владеете навыками тестирования созданного отчета, т.е. понимать логику и суть анализируемых данных, ведь разработчику главное — показать функционал, а во всех ли случаях он работает — это уже не его забота.

Есть риск потерять время и деньги. Т.к. отследить команду фрилансеров достаточно сложно. Недобросовестный исполнитель может не выполнить в срок проект либо вообще исчезнуть.

Разрабатывая BI-проект лучше работать в несколько этапов. Для начала определить стратегию выполнения, установить контрольные точки по проекту для того, чтобы в определенные временные отрезки можно было отслеживать пользу внесенных изменений для бизнеса. В случае, если проект «пойдет не в нужное русло» на каком-то этапе, то можно вернуться к предыдущей точке итерации и не переделывать весь проект заново, что сэкономит коммерческие затраты. Аналогично, любые изменения в проект можно будет внести менее затратно.

Рынок BI-технологий не стоит на месте, с каждым годом фирмы разработчики предлагаю новые оптимизированные решения, которые помогают аналитикам решать поставленные задачи оперативно и качественно. Основной тренд развития BI-технологий в стремлении упростить работу с аналитическими комплексами. Полнофункциональные BI-системы становятся понятными и более простыми для бизнес-пользователей.

Рассмотрим некоторые важные тренды развития BI-систем, которые могут помощь сэкономить коммерческие затраты.

Self-Service BI
Рядовые бизнес-пользователи стремятся быть более продвинутыми в работе с большими данными, чтобы оставаться конкурентноспособными на рынке труда и в своей компании. А производители BI-систем наращивают объем функций и встраивают все больше простых аналитических инструментов в свои приложения, снабжают их краткими видеокурсами, благодаря которым пользователи могут быстро осваивать и оперативно использовать новые инструменты на практике.

Импортозамещение
Еще одна тенденция обусловлена импортозамещением. Компании находятся в поиске отечественных или открытых решений, которые буду дешевле дорогостоящих крупных систем. Для уменьшения затрат на внедрение BI-системы можно заменить дорогостоящую систему на более дешевый аналог, предварительно оценив все риски, которые касаются конкретного бизнес-процесса, т.к. может получиться то, что выбранный аналог не полностью подходит для процесса, например не имея какой-то особенной необходимой функции.

Open Source
В силу экономических, политических и ряда других причин, многие компании останавливают свой выбор на решениях с открытым кодом. Можно не писать заново нужный функционал, если он уже прописан в других системах. Использование уже готовых решений экономит затраты на разработку.

Облака
Важная тенденция последних лет — это использование облачных решений.Несмотря на то, что те или иные приложения, развёрнутые в облаках, уже присутствуют на российском рынке, для инструментов анализа данных — это в первую очередь то, что заказчик разворачивает платформу в собственной IT-инфраструктуре и ведёт разработку своими силами или с привлечением подрядчика. У пользователей появляется необходимый им для работы набор инструментов или некие интерфейсы работы с данными. Данный способ, также уменьшает затраты, например на выделении и поддержании физического места для хранения информации.
Благодаря переходу в облака, можно упростить и удешевить процессы установки, поддержания работы и масштабирования аналитической инфраструктуры.

Рост мощности BI

Еще один масштабный тренд — многофункциональность и рост мощности BI-систем, переход к потоковой аналитике, использованию технологий машинного обучения и искусственного интеллекта.

Организации, внедрившие BI-проекты, приводят много явных и неявных преимуществ таких решений.
Хотя трудно задать точную величину возврата инвестиций (ROI) или долларовый эквивалент, получаемый в результате этих преимуществ, большинство руководителей придают большое значение тому факту, что у них теперь есть более качественная информация для стратегического и тактического принятия решений, а также более эффективные бизнес-процессы. При этом они знают, что трудно рассчитать (не говоря уже о том, чтобы предсказать) все преимущества, которые они получат за счет более эффективного доступа к информации, чем в прошлом.

Несмотря на то, что профессиональная разработка BI-системы — удовольствие не дешевое, расходы на нее можно сократить без потери качества конечного результата.

Качественно проведенный этап анализа бизнес-процесса, его правильное разложение на подпункты позволит сократить расходы на необязательные итерации и повысить эффективность всего этапа разработки.
Определяя список этапов, составляющих системы и вариантов отчетов для бизнес-процесса, нужно четко понимать соотношение цены и необходимости применяемых систем.

Зачастую, выигрывают эффективные решения-аналоги, которые полностью подходят для конкретного проекта, а не модные дорогостоящие системы.