Деятельность крупных компаний связана с накоплением и обработкой разнообразной информации. Она касается используемых технологий, качества и реализации продукции, финансового состояния, кадровых вопросов и многих других насущных проблем. Обилие несистематизированной информации (big data – «больших данных», как их принято называть) затрудняет ее использование, составление отчетов и планирование. Требуется проведение анализа данных, который позволит наглядно оценить результаты деятельности, провести необходимые сравнения и разработать планы на будущее.

Что представляет собой аналитическая работа

Анализом данных предприятия называют регулярный сбор и обработку служебной информации для контроля бизнеса и принятия решений по его дальнейшему развитию.

Аналитическая работа помогает:

• оценить объемы текущих продаж и выяснить причины их снижения;
• прогнозировать результаты внедрения новых проектов;
• составлять рейтинги наиболее выгодных клиентов (проводить ABC-, RFM-исследования);
• контролировать наличие продукции на складе;
• оценивать результативность работы отдельных подразделений компании, (осуществлять анализ KPI);
• проверять эффективность обучения персонала.

Целью анализа является выявление закономерностей, влияющих на результаты работы, внесение предложений по ее совершенствованию.

Аналитики не просто составляют отчеты о деятельности организации за прошедший период, но и выясняют, почему результаты оказались именно такими, как можно изменить ситуацию к лучшему, снизить риски. 

Аналитическая работа более обширна и разнообразна, чем статистическая. Если статистики собирают и обобщают сведения из какой-то конкретной области, то аналитики сопоставляют разнообразные данные, оценивают все сопутствующие факторы. 

Благодаря анализу собранных данных компаниям удается:

• снизить затраты на производство продукции;
• повысить доходы;
• оптимизировать время на выполнение отдельных операций и производство в целом;
• улучшить качество продукции;
• повысить свою репутацию в данной сфере бизнеса.

В подобном анализе нуждаются государственные и коммерческие организации, работающие в сфере услуг, розничной торговли, строительства, промышленного производства и других областях. 

Внутри компаний осуществляются анализы финансовой, маркетинговой, административной деятельности, эффективности используемых технологий и рекламы, кадровой политики.

Компании, активно использующие в своей деятельности прогрессивный аналитический метод управления и контроля, называют «дата-ориентированными» (data-driven).

Специалисты по аналитической работе, их задачи

Специалистам по проведению анализа, обработке и интерпретации данных необходимо знать математику и основы программирования. Они должны разбираться в особенностях производственной деятельности предприятия, в маркетинге, а также в вопросах экономики и организации труда.

Обработкой данных занимаются дата-аналитики и дата-сайентисты.

Дата-аналитики используют для обработки информации бухгалтерские отчеты, сводки и так называемые «дашборды» (dashboard) – информационные панели с показаниями приборов, диаграммами, графиками изменения различных показателей в реальном времени. Аналитики систематизируют статистические показатели, делают выводы, проводят визуализацию данных. Они конкретизируют информацию, представляя ее в понятном и наглядном виде. Это помогает строить прогнозы, моделировать различные ситуации и решать проблемы, связанные с бизнесом.

Дата-аналитик действует в следующем порядке:

1. Получает задание от руководства предприятия и делает запросы в различные информационные источники;

2. Знакомится с материалами, доступными к использованию, типами данных, возможностью их сортировки и интерпретации;

3. Просматривает папки, документы, обнаруживает наиболее очевидные ошибки, выявляет дублированные данные;

4. Тщательно изучает материалы, занимается сопоставлением и интерпретацией данных;

5. Получает результаты и делает выводы;

6. Представляет данные в виде графиков и структурированных таблиц (визуализирует полученную информацию).

Аналитикам поручают, например:

• Изучить базу данных и выяснить, какое количество многодетных матерей работает в фирме;
• Просчитать, сколько сотрудников уволилось из системы до окончания испытательного срока в разные годы ее существования;
• Выяснить, какова окупаемость и эффективность рекламы продукции, производимой фирмой;
• Просчитать сезонные изменения спроса и реализации отдельных товаров;
• Выяснить, какое количество автолюбителей отказывается от оформления страховых полисов из-за отсутствия материальных средств и т. д.

Дата-сайентисты производят математические расчеты, прогнозируют будущее развитие фирмы, чтобы дать рекомендации по устранению недостатков. Для обработки «больших данных», с которыми им приходится иметь дело, они используют специальное программное обеспечение. Обычный программист не справится со столь сложной задачей, поскольку не разбирается в нюансах деятельности предприятия.

В своей работе дата-сайентист использует алгоритмы машинного обучения – специальные программы распознавания информации (нейросети). С их помощью производится сортировка и упорядочение системы данных по алфавиту, по убыванию или возрастанию, а также по другим параметрам.

Используя такие программы, специалисты проверяют различные гипотезы, моделируют бизнес-процессы. Программирование ведется на языках Python, R и SQL, разработанных специально для работы со статистической информацией.

Машинное обучение помогает, например, выяснить, какое количество пользователей заходило на страницу интернет-магазина, до какого абзаца они чаще всего дочитывают рекламный текст в блоге, какие товары пользуются наибольшим спросом на рынке.

Этапы проведения аналитического исследования

Аналитическая работа проводится в определенной последовательности:

1. Выявляется информация, требующая изучения. В процессе отбора используется база данных предприятия. Изучаются сведения из учетных систем, собранные для аудита финансовой и хозяйственной деятельности фирмы.

2. Применяется программа CRM, позволяющая получить информацию о взаимодействии с клиентами; 

3. Отсортированные данные приводятся в удобный для изучения вид (сводятся в таблицы, отражаются в виде графиков) и помещаются в хранилище; 

4. Информация анализируется, оценивается, интерпретируется. На ее основе строят гипотезы и составляют прогнозы.

Инструменты для обработки информации

Для увеличения скорости обработки данных аналитики используют специальные инструменты (программы и сервисы), которые помогают структурировать и визуализировать исследуемую информацию. Популярными инструментами являются Excel, PowerPoint, Asana, my SQL Workbench, Tableau, Visio, Python + pandas и другие.

Excel

Программа используется для обработки данных, представленных в виде диаграмм и таблиц. В ней имеются функции, с помощью которых можно удалить дублирующую информацию, расположить текст в виде отдельных столбцов, заменить одни блоки другими. При анализе данных можно вычислить количество потенциальных клиентов, заинтересовавшихся продукцией фирмы (оставивших свои контактные данные). Программа позволяет систематизировать клиентскую базу и информацию о рынке продаж, а также произвести финансовые расчеты и составить бюджет с учетом разработанных нововведений.

PowerPoint

С помощью этой программы удобно создавать презентации для представления результатов и сопоставления данных. Здесь имеются функции, позволяющие размещать фотографии, рисовать диаграммы и графики. Используя презентации, можно демонстрировать данные отчетов и преимущества внедрения новых проектов. 

Asana

Программа-трекер, позволяет синхронизировать выполнение отдельных аналитических операций по времени, контролировать соблюдение сроков, сортировать данные по проектам, осуществляемым в разное время, сохранять документацию. С помощью Asana можно составлять недельные или квартальные планы, списки заданий по улучшению работы предприятия.

my SQL Workbench

Составляя запросы в информационную базу, в которой хранятся интересующие данные, бизнес-аналитики используют язык программирования SQL. Используя этот язык, в программе можно получить информацию сразу из нескольких баз, чтобы провести глубинный (интеллектуальный) анализ.

Tableau

Эта и другие подобные программы позволяют подключаться к информационной базе для автоматического обновления таблиц и графиков. С помощью таких инструментов можно создавать страницы (дашборды), на которых располагается одновременно несколько графических элементов. Здесь же помещаются сопутствующие данные о финансовых операциях, составе сотрудников, объемах продаж и т. д. 

Visio, Miro

Они облегчают описание проектов, отображение аналитических данных в виде диаграмм и схем, отражающих протекание бизнес-процессов. 

Python + pandas

Программная библиотека Pandas используется для подсчета, группировки данных, собранных из различных информационных источников, внесения их в сводную таблицу, позволяющую проводить визуальное сравнение между показателями. При работе с Pandas используется язык программирования Python. 

Анализ изменений в базах данных можно провести с помощью «СёрчИнформ Database Monitor». Бесплатный тест на 30 дней.  

Факторы, влияющие на выбор инструментов 

При выборе программного обеспечения учитывают следующие факторы:

• объем анализируемых данных и перспективы его увеличения в будущем;
• простота использования программных инструментов, настройки различных функций и представления конечных результатов;
• наличие техподдержки от разработчика программы, возможность получения видеоинструкций и обучающих пособий;
• надежность поставщика программного обеспечения, стаж его работы на рынке, его популярность у пользователей;
• цены на различные программные инструменты.

***

Анализ информации, которой владеет компания, имеет большое значение для ее деятельности и дальнейшего развития. Он позволяет контролировать все процессы, упорядочить обширные и разнообразные данные, содержащиеся в базе (big data).

Отбором и обработкой данных занимаются дата-аналитики и дата-сайентисты, которые постоянно держат под контролем текущую деятельность компании, выясняют причины спадов. Они разрабатывают предложения и рекомендации по улучшению ситуации и устранению рисков. Таким образом, исследование собранных данных помогает значительно снизить общие затраты, облегчить управление предприятием, повысить эффективность деятельности.

Для проведения аналитической работы используются разнообразные программные инструменты, позволяющие ускорить изучение материалов, систематизировать информацию и представить ее в форме, удобной для просмотра.

05.10.2020