В этой статье хочу поделиться личными наблюдениями вот за каким процессом. Как компании проходят путь от пункта «Нам достаточно стандартных отчетов в корпоративной учетной системе » до «Подготовка отчетности требует много времени и ресурсов. Пора все автоматизировать!». Надеюсь, что ниже иложенное поможет кому-то избежать некоторых ошибок и правильно выбрать решение Business Intelligence (BI-платформу).

Стадия первая. Прелюдия.

У руководства компании возникает потребность в регулярной отчетности (продажи, план-факт, финансовое состояние и прочее). Отчетность готовят специалисты соответствующих бизнес-подразделений (финансовый блок, коммерческая служба, логистика и т.д.). В этих подразделениях люди вынуждены совмещать свои основные обязанности (ведение учета, сопровождение договоров и т.п.) и подготовку отчетности. Из инструментов у них типовые отчеты в учетной системе и Excel. Причем с использованием Excel у них обычно не все в порядке.

Стадия вторая. Возбуждение.

Затем у руководителей растут аппетиты (растет компания, растет количество управленцев, приходят руководители с новым взглядом на бизнес и т.д.), и они начинают запрашивать все больше разовых (ad-hoc) отчетов, чтобы взглянуть на бизнес под разными углами. С ростом компании таких отчетов все больше, часть из них переходит в разряд регулярных, и у специалистов от бизнеса возникают проблемы с подготовкой всего этого многообразия в срок. В поисках спасения они начинают требовать от ИТ взять часть работы на себя, а именно, просят различные выгрузки из базы учетной системы (УС) и все чаще обращаются с требованиями разработать в УС новые отчеты.

Стадия третья. Зачатие (Эмбрион).

После всех этих процессов в компании начинает образовываться направление, именуемое бизнесом «аналитики». Так, в компании может появиться SQL-разработчик (с этого я начал путь) и специалист/ты, владеющие Excel и прочими программами из пакета Office. Развитие на этой стадии может проходить по-разному. Я лично видел, что со временем количество аналитиков может стать довольно большим (каждое подразделение обзаводится 1-2 специалистами или же в компании образуется отдельное подразделение). Я, кстати, мог оказаться и в этой роли, но мне повезло, что в университете меня не учили Excel’ю и на первом собеседовании тетенька из отдела HR сказала «ай-ай-ай». Мои уверения её в том, что я быстро (за пару недель) освою сей продукт, скорее всего, породили в ней мысль: «Явно передо мной самоуверенный болван, ибо у нас тут другие тетеньки годами работают на компутере и все еще боятся этого зверя, а этот наглый шкет такое заявляет». Лично мне быстро наскучило создавать разные выгрузки, и я начал интересоваться, а что же есть подходящего на рынке. Но в 2006 году я еще даже не знал термина BI, поэтому поиски были недолгими. Остановился я в результате на технологии OLAP.

Стадия четвертая. Избавление ИТ от ad-hoc или рождение OLAP. Начало проекта BI.

Как мне кажется, OLAP — уже довольно распространенная вещь, и с высокой долей вероятности в компании появляются люди, работавшие с OLAP-кубами как пользователи или разработчики. Они-то и сеят мысль о том, что внедрение кубов станет избавлением от многих проблем и облегчит жизнь большого количества сотрудников. Или же этот человек имел опыт с некой BI-системой. Поскольку сейчас речь скорее не о самых крупных компаниях, то людей, предлагающих что-то из SAP Business Objects, IBM Cognos, Oracle BI перестанут слушать, когда увидят ценник. В крупных же компаниях уже давно что-нибудь да есть, как минимум Microsoft BI (SQL Analysis Services и Reporting Services). «Как минимум» здесь не пренебрежение, просто это довольно распространенные решения, так как поставляются в комплекте в сервером БД, что часто приводит к выбору именно этой платформы.

Поскольку мы все хотим, чтобы наш проект вырос хорошим, добрым, сильным и здоровым, важно не совершить ряд типичных ошибок.

Ошибка первая. Спонтанный выбор системы.

Как это бывает? Поскольку тем самым человеком может быть либо лицо высокопоставленное, либо весьма про-активный специалист от ИТ, отдающий предпочтение некому продукту, на выбор системы не отводится никакого времени, а просто покупается то, что пролоббировали эти люди. Это может привести к тому, что выбранный продукт не очень-то приживется в компании и, решив одни проблемы, заменит их другими.
Думаю, что перед выбором следуют ответить хотя бы на следующие несколько вопросов (подробнее я писал об этом в прошлой статье):

• Для кого предназначена система (кто основной потребитель)?
• Какие предпочтения в компании в способах доставки данных до потребителя?
• С какими объемами данных придется иметь дело?
• Сколько компания готова за все это заплатить и тратить на дальнейшее развитие и обслуживание?

Хотел бы еще добавить сюда добавить вопрос, о котором умолчал ранее:

• Насколько в системе можно разделить функционал между ИТ и аналитиками, отвечающими за подготовку презентаций, аналитических записок и т.п.

Автор: akkesh

Источник