Что такое BI-система: как устроена, кому нужна и как её внедрить

У многих торговых компаний аналитика устроена одинаково. Есть 1С, есть CRM, есть кабинеты маркетплейсов и есть сотрудник, который раз в неделю выгружает всё это в Excel и сводит в один файл. Пока сотрудник на месте и компания растёт неспешно, схема работает. Потом он уходит в отпуск, а собственник спрашивает, почему упала маржа по опту, и ответа нет две недели.

BI-система закрывает ровно эту дыру. Разберём, что такое BI-система простыми словами, из каких частей она состоит, когда компании действительно пора её внедрять, а когда рано, как выбирать BI-платформу и на каких этапах внедрения BI обычно возникают проблемы.

Что такое BI-система простыми словами

BI расшифровывается как business intelligence, по-русски чаще говорят «бизнес-аналитика». BI-система — это программа, которая сама забирает данные из учётных систем компании, приводит их к общему виду, считает показатели и показывает результат в дашбордах и отчётах. Каждый сотрудник при этом видит ту часть данных, которая ему положена.

Если совсем коротко: BI заменяет цепочку «выгрузил, свёл, отправил по почте» на ссылку, по которой всегда актуальные цифры. Сама по себе она ничего не учитывает. Учёт остаётся в 1С, ERP и CRM. BI только читает эти данные и собирает из них картину.

Отсюда частая путаница с запросом «BI и ERP-системы». ERP отвечает за операции: оприходовать товар, провести отгрузку, выставить счёт. BI отвечает за вопросы к этим операциям: сколько заработали, где теряем, кто выполняет план. Одно другое не заменяет.

Слово «BI-аналитика» используют в двух смыслах. Иногда это сама работа с данными в BI-системе, иногда профессия. BI-аналитик подключает источники, строит модель данных, пишет расчёты и собирает дашборды для бизнеса. В небольших компаниях отдельного BI-аналитика обычно нет, и эту роль делят между финансистом, ИТ-специалистом и тем самым сотрудником, который раньше сводил Excel.

Из чего состоит BI-система

Любую BI-платформу, от бесплатной до корпоративной, удобно представлять как четыре слоя. Пользователь видит только верхний, но проблемы почти всегда возникают в нижних.

1. Источники и загрузка данных

Откуда берутся цифры. В торговле это обычно 1С (отгрузки, остатки, взаиморасчёты), CRM (сделки, звонки, задачи), личные кабинеты Ozon, Wildberries и Яндекс.Маркета, Excel-файлы с планами и бюджетами, иногда отдельная база интернет-магазина. Загрузка бывает по расписанию (раз в час, раз в сутки), через API или по событию, например через вебхук. Здесь же проверяются данные: пустые даты, дубли, неизвестные коды товаров.

2. Хранение и модель данных

Самая недооценённая часть. Данные из разных систем нужно связать между собой. Клиент в CRM и контрагент в 1С должны оказаться одним и тем же клиентом, а товар с маркетплейса должен совпасть с номенклатурой. Здесь же живут справочники, иерархии (регион → филиал → менеджер) и формулы: как считается маржа, что такое «активный клиент», по какой дате признаётся выручка. Если модель собрана плохо, красивые графики сверху будут показывать неправду.

3. Визуализация

Дашборды, отчёты, сводные таблицы, карточки клиента и товара. Именно этот слой обычно показывают на презентациях, и именно по нему чаще всего выбирают систему, что не совсем правильно. Подробнее о том, как устроен хороший экран, мы писали в статье что такое дашборд.

4. Доступы и безопасность

Кто что видит. Собственник видит всё, РОП свой отдел, менеджер только своих клиентов, региональный директор свой регион. Правильно это делается правами на уровне строк (RLS), когда один и тот же отчёт разным людям показывает разные данные. Сюда же относятся журнал действий, шифрование и двухфакторный вход. В торговле вопрос доступов встаёт очень быстро: как только менеджерам открывают рейтинг, они начинают смотреть чужих клиентов.

Какие вопросы BI-аналитика закрывает в торговле

Абстрактное «принятие решений на основе данных» ни о чём не говорит. Вот конкретные вопросы, ради которых торговые компании обычно и ставят BI.

• Выполним ли план месяца и кто из менеджеров отстаёт уже сейчас, а не 31-го числа. Про это подробно в материале о план-факт анализе.
• Какие клиенты перестали покупать или сократили объём, хотя по привычному циклу уже должны были сделать заказ.
• Где маржа ниже нормы: по какой товарной группе, по какому клиенту, из-за скидок какого менеджера.
• Сколько денег заморожено в остатках без движения и что заканчивается по ходовым позициям.
• Сколько на самом деле зарабатываем на каждом маркетплейсе с учётом комиссий и логистики.
• Какая часть дебиторки просрочена и за кем она числится.

Как это выглядит в обычный рабочий день. В 9:00 РОП открывает дашборд с телефона и видит, что двое менеджеров к середине месяца выполнили план меньше чем на треть. Он кликает по одному из них и видит, что крупный клиент, который обычно заказывает каждую неделю, не делал заказ 19 дней. Звонок клиенту происходит до обеда, а не после планёрки в начале следующего месяца. Закупщик в это же время получает письмо со списком позиций, по которым запаса осталось меньше чем на неделю. Никто ничего не выгружал.

Почти на все эти вопросы можно ответить и в Excel. Разница во времени и в том, кто отвечает. В BI ответ получает сам руководитель в любой момент. Без BI он ставит задачу аналитику и ждёт.

Когда пора внедрять BI, а когда рано

Мы честно говорим клиентам, что BI нужна не всем. Если у вас один источник, пять сотрудников и собственник, который сам всё видит в 1С, система превратится в дорогую игрушку. Признаки того, что пора, обычно такие.

• Данные живут в трёх и более системах, и их каждый раз сводят руками.
• На регулярную отчётность уходит больше нескольких часов в неделю у одного или нескольких людей.
• Цифры в отчётах финансиста и коммерческого директора не совпадают, и на совещаниях спорят о том, чья правильная.
• Руководителям нужны разные срезы одних и тех же данных, а менеджерам нельзя видеть чужое.
• О проблеме узнают в конце месяца, когда исправить уже ничего нельзя.

Полезно хотя бы грубо посчитать, во что обходится ручная сводка. Допустим, три человека тратят по четыре часа в неделю на выгрузки и сведение.

Больше шести рабочих дней в месяц уходит на копирование цифр из одной таблицы в другую. И это не считая ошибок, которые появляются при ручном сведении почти неизбежно.

Self-service BI и классическая BI: в чём разница

Эти два подхода часто противопоставляют, хотя на практике компании используют оба.

Классическая BI строится силами ИТ или аналитиков. Они собирают хранилище данных, описывают модель, делают отчёты по заявкам бизнеса. Плюс в том, что цифры выверены и едины. Минус в очереди: новый отчёт появляется через недели, потому что аналитиков мало, а вопросов много.

Self-service BI означает, что бизнес-пользователь сам собирает отчёт или дашборд из готовых данных, без программирования. Коммерческий директор перетаскивает поля, ставит фильтры и получает ответ сегодня. Риск в обратном: если модель данных не выверена, каждый насчитает свою маржу, и хаос из Excel переедет в красивую систему.

Рабочая схема для торговой компании средних размеров выглядит так. Показатели и справочники описывают один раз и централизованно: что такое выручка, маржа, активный клиент. А дашборды и отчёты поверх этой модели руководители собирают сами. Так цифры сходятся, а очереди к аналитику нет.

BI-инструменты и платформы: как выбрать систему

На рынке много BI-решений. Из зарубежных чаще всего упоминают Power BI, Tableau и Qlik. Из российских можно назвать Yandex DataLens, Visiology, Polymatica, Modus BI, 1С:Аналитику. Они различаются моделью поставки (облако или свой сервер), тем, на кого рассчитаны (на аналитика или на руководителя без технических навыков), набором готовых подключений и способом лицензирования. При выборе зарубежной системы отдельно проверьте условия покупки и поддержки в вашей стране.

Мы бы не советовали выбирать по красоте демо-дашбордов. Демо всегда красивое. Выбирать стоит по тому, насколько легко система переварит именно ваши данные.

Облако или свой сервер

Этот вопрос в торговых компаниях обычно решает служба безопасности, а не коммерческий директор, и лучше подключить её с самого начала. Облачная BI запускается быстрее: не нужно выделять сервер, обновления приходят сами. Вариант на своём сервере выбирают, когда внутренние правила не разрешают выносить данные о клиентах и ценах за периметр компании, или когда уже есть своя инфраструктура и администраторы. Функционально разница может быть небольшой, поэтому спрашивайте вендора, поддерживает ли он оба варианта и можно ли переехать из одного в другой без повторного внедрения.

Хороший тест: попросите вендора на демонстрации показать не готовый пример, а подключение файла, похожего на вашу выгрузку из 1С, и сборку одного отчёта с нуля. За полчаса станет понятно больше, чем из любой презентации.

KPI Cloud мы делали как BI-платформу именно для торговли: готовые подключения к 1С, Bitrix24, amoCRM, маркетплейсам и базам данных, конструктор дашбордов для бизнес-пользователей, права до уровня строк. Работает в облаке или на вашем сервере. Если вы сейчас сравниваете варианты, посмотрите страницу про альтернативу Power BI и описание платформы.

Внедрение BI: этапы и где обычно спотыкаются

Сроки внедрения BI сильно зависят от качества данных, и честнее говорить об этапах, чем о днях. Порядок почти всегда такой.

1. Вопросы и показатели. Какие решения принимаются по данным, кто их принимает, какие показатели нужны. На этом этапе договариваются о формулах.
2. Аудит источников. Где лежат данные, в каком они состоянии, можно ли их забирать автоматически.
3. Подключение и модель. Настройка загрузки, связывание справочников, расчёт показателей.
4. Сверка. Итоги в BI сравниваются с учётной системой за закрытые периоды.
5. Первые дашборды. Для одной-двух ролей, а не для всей компании сразу.
6. Запуск и доработка. Пользователи работают, задают вопросы, лишнее убирается, недостающее добавляется.

Теперь о том, где проекты буксуют. Из нашего опыта внедрений, дело почти никогда не в самой системе.

Грязные справочники. Один клиент в трёх вариантах написания, товары без групп, менеджеры, уволенные три года назад, но всё ещё закреплённые за клиентами. Систему подключили, а отчёт по клиентам показывает ерунду. Чистить справочники приходится в любом случае, и лучше заложить на это время заранее.

Нет договорённости о формулах. Финансовый директор считает выручку по оплате без НДС, коммерческий по отгрузке с НДС. Пока это было в двух разных Excel-файлах, никто не замечал. В BI расхождение становится видно сразу, и начинается спор, кто прав. Решать его должен руководитель, а не подрядчик.

Желание охватить всё сразу. Проект на «всю аналитику компании» растягивается, а первая полезная цифра появляется через полгода. Мы начинаем с одной роли, чаще всего с РОПа или собственника. Когда первый дашборд реально используется, остальные идут в разы легче.

Нет владельца со стороны бизнеса. Если внедрение отдано только ИТ, получится технически правильная система, которой никто не пользуется. Нужен человек из коммерции, который скажет, какие вопросы важны, и сам первым начнёт открывать дашборды.

Если решение ещё не принято, начните с малого упражнения. Выпишите пять вопросов, которые руководство задаёт чаще всего, и рядом отметьте, из каких систем берётся ответ и сколько он ждёт. Этот список пригодится при любом выборе: и для разговора с вендором, и для того, чтобы понять, что BI пока рано.