Бизнес-аналитика

Теоретическое определение

Бизнес-аналитика (BA) — это многоуровневая дисциплина, охватывающая систематическое исследование бизнес-данных с применением статистических, количественных, вычислительных и эвристических методов для принятия управленческих решений. Это не просто «отчёты» или «графики», а экосистема из людей, процессов, методологий и технологий, направленная на достижение бизнес-результатов через анализ.

Каким компаниям и для чего нужна бизнес‑аналитика

Бизнес‑аналитика необходима всем компаниям, которые хотят принимать качественные управленческие решения. Качественными могут быть только решения, которые основываются на фактах. Бизнес‑аналитики отвечают как раз за сбор и обработку этих фактов. Важно не просто собрать данные о деятельности предприятия, а ещё и подготовить их для управленцев:

• Структурировать;
• Проанализировать — выявить тенденции и тренды, влияющие на факторы;
• представить результаты анализа в наглядном виде.
• подготовить рекомендации по использованию этих данных для улучшения деятельности компании.

В рекомендациях бизнес-аналитиков менеджмент компании получает актуальную и достоверную информацию о том, что происходит в компании и за её пределами. Такой подход помогает принимать взвешенные бизнес‑решения.

Какие направления есть в бизнес-аналитике

Обычно направления в бизнес-аналитике подразделяют по методам анализа данных: кластерный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, методы линейного программирования. В Business Set мы определили подвиды бизнес-аналитики несколько иначе.

Мы выделяем четыре направления бизнес‑аналитики. Каждое из них соответствует одному из ключевых элементов системы управления. Эти элементы:

• Стратегия развития предприятия.
• Бизнес-процессы.
• IT-архитектура.
• Организационно-ролевая структура.

Бизнес‑аналитика, необходимая для разработки стратегии.

Стратегия развития — важнейший элемент системы управления предприятием. Чтобы стратегия получилась качественной, необходимо проанализировать большой объём данных и цифр. Для этого привлекают бизнес‑аналитика. Он анализирует внешнюю маркетинговую информацию — например, как меняется покупательский спрос, как конкурентные силы влияют на бизнес. По итогам анализа бизнес-аналитик подготавливает отчёт, который ложится в основу стратегии развития предприятия.

Аналитика бизнес‑процессов компании.

Бизнес-процессы — инструмент реализации стратегии предприятия. Достижение стратегических целей компании возможно только за счёт точного исполнения настроенных бизнес-процессов. Чтобы процессы отвечали современным подходам, учитывали изменения бизнес-среды, успешно реализовывали внутренний потенциал компании, их нужно периодически обновлять. Такие изменения также подготавливают с помощью работы с данными.

Для этого анализируют значения показателей бизнес‑процессов:

• Определяют факторы влияния на процессы и природу этих факторов — случайные они или нет;
• Оценивают управляемость процессов — способны ли они стабильно давать качественный результат;
• Оценивают их пропускную способность — какое количество запросов в единицу времени они позволяют обрабатывать.

По результатам анализа вырабатывают предложения по изменениям. Нужно, чтобы предлагаемые изменения помогали устранять сбои в процессах, улучшать качественные характеристики продуктов. Это позволит более точно достигать стратегических целей предприятия.

Бизнес‑аналитика, которая работает с данными по IT‑архитектуре.

Сегодня ключевым фактором успеха предприятия является качественная работа его IT-сервисов. Чтобы ответить на вопрос, соответствует ли IT-архитектура предприятия потребностям бизнеса, нужно также обратиться к бизнес-аналитике — проанализировать состав и качество работы парка информационных систем компании, степень автоматизации и роботизации процессов, соответствие уровня IT-сервисов предприятия стандартам отрасли. Результаты анализа ложатся в основу решений для оптимизации IT‑архитектуры предприятия.

Аналитика данных, связанных с организационной структурой.

Успешный бизнес способны делать только успешные люди. Вывод о том, насколько успешны люди компании, делают на основе анализа данных о работе подразделений, отделов, сотрудников компании. Здесь собирают и анализируют информацию о том, насколько бизнес оснащён требуемыми компетенциями, какова производительность организационных единиц, каков фактический уровень квалификации сотрудников предприятия. Здесь также требуется изучить большой объём данных. Результаты таких исследований часто приводят к реструктуризации бизнеса или его отдельных направлений.

Расширенная классификация аналитики - по уровню зрелости.

По контексту применения

• Операционная BA — анализ данных в реальном времени, связанный с бизнес-процессами (например, маршрутизация доставок).
• Тактическая BA — используется для планирования и анализа конкретных функций (маркетинг, финансы, HR).
• Стратегическая BA — высокоуровневая аналитика, поддерживающая руководство (например, выход на новые рынки).

Ключевые компоненты бизнес-аналитики

Технологическая архитектура

• Источники данных: CRM, ERP, IoT, веб-логирование, соцсети, API.
• ETL/ELT-инструменты: Apache NiFi, Talend, Airflow.
• Хранилища: DWH (Snowflake, Redshift), Data Lake (S3, Azure Blob).
• Инструменты анализа и визуализации: Power BI, Tableau, Looker, Superset.
• ML/AI: scikit-learn, TensorFlow, H2O.ai, Vertex AI.
• DevOps/DataOps: CI/CD, контроль версий моделей, мониторинг качества данных.

Методологии и подходы

• CRISP-DM — классический подход к аналитическим проектам.
• SEMMA — анализ от выборки до моделирования.
• Agile Analytics — внедрение итерационно-адаптивного цикла.

Роли в аналитической системе

Кейсы бизнес-аналитики

Amazon

• Реальное время + ML → предиктивная логистика (вещи едут до того, как их закажут).
• Микроаналитика поведения пользователей → максимизация продаж и удержания.

Netflix

• Глубокая аналитика пользовательских паттернов → рекомендательная система.
• Предсказание успеха контента до съёмок.

Walmart

• Использование real-time аналитики для динамического ценообразования и управления запасами.

Airbnb

• BA + A/B-тесты → каждое изменение дизайна или UX валидируется на данных.

Эволюция: История развития бизнес-аналитики

Доцифровая эра (до 1960-х)

• Аналитика = бухгалтерия + статистика + отчёты вручную.
• Основой управления был опыт и интуиция.
• IBM выпускает первый коммерческий мейнфрейм (1956), что запускает эпоху автоматизации отчётности.

1970–1980-е

• Разработка ERP-систем (SAP, Oracle), первые попытки централизации данных.
• Появление OLAP-кубов — многомерного анализа.
• BI в зачатке: отчётность, консолидация, финансовая аналитика.

1990–2005: Эра классического BI

• Рост интереса к корпоративным хранилищам данных (Data Warehouse).
• Появление термина «Business Intelligence» — Cognos, MicroStrategy, BusinessObjects.
• BI = Построить отчёт → Распечатать → Обсудить → Принять решение.

2005–2015: BA vs BI

• Выход на арену BA как надстройки над BI: сдвиг от ретроспективного анализа к прогнозам.
• Возникновение Data Science и Big Data (Hadoop, NoSQL).
• BA начинает применять ML, продвинутую статистику, моделирование.
• Разграничение:BI — "Что мы знаем?", BA — "Что мы сделаем и как это повлияет?"

2016–2024: Финал BI, рассвет BA+AI

• Развитие cloud-first решений: Snowflake, Google BigQuery, Azure Synapse.
• Появление real-time аналитики, потоковой обработки (Apache Kafka, Spark).
• Интеграция ML Ops, AutoML, Explainable AI (XAI).
• Business Analytics становится ядром data-driven управления.

Вывод

Бизнес-аналитика — не модуль Excel, а интеллектуальный мозг компании. Она двигается от поддержки решений к их автоматизации и персонализации в реальном времени. Компании, не инвестирующие в BA, становятся заложниками интуитивного управления и слепых зон. В будущем граница между BA, AI и стратегическим управлением будет стираться.