Блог Reshape Analytics

Аналитика и автоматизация бизнес-процессов

Автоматизация бизнес-процессов и аналитика


С каждым годом все большую популярность набирают проекты по внедрению систем автоматизации бизнес-процессов, а также различных аналитических решений. Компании понимают, что вести бизнес по-старинке уже нельзя, ведь для того, чтобы идти в ногу со временем, теперь необходимы дополнительные усилия. Что необходимо внедрить в первую очередь? Что важнее для бизнеса: чтобы процессы были автоматизированы или чтобы велась аналитика? Есть ли смысл в автоматизации без аналитики и наоборот? И вообще, зачем все это нужно?

Автоматизация бизнес-процессов без аналитики бесполезна?


Для начала, необходимо понимать, какая цель у автоматизации.
Базовая цель автоматизации — это повышение прозрачности и контроль, то есть распределение обязанностей таким образом, чтобы каждый процесс был регламентирован и велся в понятных границах информационной системы.

В системе есть все необходимые документы, есть определенный порядок их заведения, а также, например, фиксирование каждой позиции товаров, чтобы случайно не продать больше товаров, чем есть на складе — система обязательно уведомит об этом пользователя.

Здесь не идет речь о какой-то выгоде, автоматизация, в первую очередь, направлена на повышение прозрачности, контроля и регламентированности, поэтому интересна тем компаниям, которые заинтересованы именно в вопросе наведения порядка.

Сама по себе автоматизация — это инструмент, который, конечно, может дать выгоду, но она не будет такой значительной. Выгода проявляется в том, что улучшаются какие-то качественные метрики: например, обслуживание у клиентов происходит быстрее и качественнее. В добавок к этому можно интегрироваться с системой управления складом, интернет-магазином и многими другими системами, благодаря чему появляется какой-то дополнительный функционал, чего нельзя реализовать самостоятельно в том же Экселе.


Все можно делать намного выгоднее и правильнее, если добавить аналитику


Аналитика — это как катализатор, некое секретное слово, которое позволяет добиться лучших результатов, повысить именно эффективность бизнеса и оптимизировать его. Если при традиционной автоматизации делать все правильно и последовательно, то обязательно появятся мысли об оптимизации бизнеса как бизнес-процесса, появятся критические вопросы: а нужен, например, этот этап или нет, потому что реализация каждого этапа или процесса — это определенные дополнительные трудозатраты, программирование, деньги. Благодаря этим вопросам многое переосмысливается.

Специфика аналитики в том, что это непрерывная оптимизация, за счет чего можно непрерывно улучшать результат и быть все время на чеку. Но говоря про аналитику, важно понимать, что она бывает разной:

  1. Описательная аналитика — это сводные показатели, представленные в удобном формате, выявленные визуальным образом различные тренды и алерты
  2. Диагностическая — это то, что визуально выхватить уже невозможно, но это может сделать система: она выявляет какие-то закономерности, аномалии и может помочь правильнее систематизировать бизнес, клиентскую базу, продуктовую базу или предложение. Это все делает диагностическая аналитика и алгоритмы, которые там реализованы.
  3. Прогнозная аналитика помогает заглянуть в будущее, понять, стоит ли действовать таким образом или иным, в каком объеме нужно купить товар на склад, стоит клиенту отправить такую смс-ку или нет — то есть она оптимизирует шаги в будущем.
  4. И наконец, если говорить про предписывающую аналитику, то здесь уже речь идет о возможности полностью делегировать решения системе.

Существуют исследования, которые показывают, что чем сложнее аналитика, тем больший экономический эффект с ее помощью достигается. Почему он достигается? Это тоже важно понимать. Потому что вы моделируете будущее, предупреждаете какие-то негативные сценарии, видите возможности, которые не лежат на поверхности, глубже понимаете специфику своего бизнеса, анализируя большие массивы данных — такие, какие глазами не просмотришь. У вас, например, есть тысячи клиентов, и нужно определить, что это за клиенты, разбить их на кластеры и для каждого кластера предложить какой-то индивидуальный подход. Все это возможно с помощью аналитики.

Можно ли назвать аналитику вторым этапом, после автоматизации? Например, бизнес сначала внедряет автоматизацию, потом они начинают задаваться вопросами, сами пытаются немного анализировать и понимают, что этого недостаточно и внедряют аналитику?


Не обязательно. Аналитика может быть и автоматизирована, и не автоматизирована. Можно нанять людей, которые будут сидеть в экселе и руками выявлять какие-то закономерности и делать какие-то выводы, а есть современные аналитические решения, которые позволяют автоматизировать аналитику как процесс. Ручная (примитивная) аналитика отличается тем, что она трудоёмка, она не повторяется и не масштабируется, она недостаточно глубока и вы все время зависите от конкретного человека. Если он устал, хочет отдохнуть или что-то не заметил или забыл, то здесь появляется человеческий фактор.

Если говорить, можно ли заниматься аналитикой, не имея хранилищ данных, но если есть учетные системы или какие-то структурированные данные, то конечно можно, почему нет?

Кроме того, может быть такая аналитика, когда вообще нет никаких данных, а есть только гипотезы и собранные данные с рынка и внешних источников. Можно построить какую-то аналитическую модель процесса, которого в принципе не существует — имитационную модель. Благодаря аналитике можно представить, каким будет процесс: при некоторых заданных вводных и допущениях модель прогоняет в компьютерном виде эксперимент, где выявляются какие-то узкие места процесса, то есть сама модель генерирует данные.



Оставьте заявку на бесплатную консультацию, на которой наши специалисты помогут Вам подобрать оптимальное решение для ваших задач.