Создание BI-платформы с чистого листа при отсутствии готовых решений: кейс аналитика Филиппа Папаянова
Современные компании активно отходят от фрагментированных таблиц в сторону комплексных аналитических систем, обеспечивающих одновременный мониторинг операционной деятельности, формирование сложных прогнозов и принятие обоснованных решений. Тем не менее стандартные платформы подходят не каждой организации: уникальные особенности бизнеса часто требуют разработки аналитических решений с фундамента. Специалист по созданию BI-систем раскрыл четыре универсальных принципа построения аналитических платформ, позволяющих преобразовать сложные модели в действенные бизнес-инструменты.
IBP-платформы и взаимодействие с аналитическими сервисами
Согласно прогнозам исследовательской и консалтинговой фирмы Gartner, в предстоящие годы IBP-платформы и интеграция с аналитическими инструментами станут основными катализаторами цифровой трансформации, а объединение финансовой и операционной информации в единой среде превратится в отраслевой стандарт. Как спроектировать архитектуру собственной аналитической системы при отсутствии шаблонных решений? Каким образом сохранить фокус на главном и предотвратить типичные просчёты в процессе разработки?
Своим опытом делится Филипп Папаянов, специалист в области бизнес-аналитики, лауреат премии «Топ-40 digital-экспертов», участник ассоциаций AITEX, Grow Cluster и ACM, создатель научных работ по автоматизации и обработке данных. Он лично разработал платформу, автоматизирующую управление арендными операциями, прогнозирующую товарооборот крупных торговых комплексов с 98–99% точностью и учитывающую десятки параметров — от сезонных колебаний до экономического поведения конкретных арендаторов.
На сегодня его система объединяет операционный учёт, финансовое моделирование и бизнес-аналитику, успешно пройдя независимую проверку, подтвердившую её результативность и стабильность.
Определение бизнес-целей
Филипп Папаянов акцентирует, что разработка аналитического инструмента неизменно должна исходить из чётко сформулированной бизнес-проблемы. Бессистемный анализ «про запас» или обобщённый контроль не приносят практической пользы. Его аналитическая маркетинговая система (АСМ) появилась как прямой отклик на запросы рынка во время экономического кризиса 2014 года, когда арендодатели столкнулись с массовыми обращениями клиентов о снижении платежей на фоне резкой девальвации рубля.
В тот период отсутствовали готовые решения, способные оперативно определить допустимый размер скидки для каждого арендатора, оценить её обоснованность и спрогнозировать влияние таких льгот на долгосрочную финансовую стратегию торгового комплекса. Для управления потоком запросов и исключения субъективных или нерациональных решений Филипп Папаянов вначале создал базовый калькулятор в Excel, который позволял оперативно и объективно вычислять оптимальные условия скидок для различных арендаторов и моделировать последствия таких изменений для бизнеса.
Как отмечает эксперт, эффективность этого метода заключается в ориентации не на формальные критерии, а на действительные потребности конечных пользователей:
Грамотно выстроить процесс создания
Результативность BI-инструмента в значительной степени определяется корректно организованным циклом разработки. По словам Филиппа Папаянова, типовой workflow включает постановку целей, сбор потребностей, изучение источников, проектирование структуры, обработку информации с этапами импорта, очистки, унификации, построение аналитических моделей, генерацию дашбордов и графиков, проектирование интерфейсов, управление правами доступа, валидацию данных, тонкую настройку производительности, а также составление руководств и обучение персонала.
«Хотя в теории эти шаги выглядят логичными, именно от тщательности их реализации зависит, превратится ли система в действенный инструмент или останется невостребованным проектом», — отмечает Филипп Папаянов.
Автор АСМ самостоятельно прошёл полный цикл от замысла до внедрения. В 2015 году он приступил к созданию платформы, совмещая функции аналитика, проектировщика и программиста, и за несколько месяцев сформировал рабочую систему, которую уже в январе 2016 года начали применять первые операторы — сотрудники ТПС «Недвижимость». Сейчас, почти через десять лет, АСМ интегрирована во все коммерческие процессы организации, а её совершенствованием занимается выделенная группа экспертов.
Гарантировать достоверность исходных данных
Система Папаянова обслуживает всю коллекцию торгово-развлекательных центров холдинга «ТПС Недвижимость» по всей стране и за минувший год проанализировала свыше 2 тысяч вариантов арендных соглашений, применяя уникальные прогнозные алгоритмы оценки выручки. Результативность его методик получила рыночное признание — в предыдущем году «Газпромбанк» пригласил его для совершенствования операционных процессов крупнейшей сети ТРЦ «Мега». При подобных масштабах достоверность входных данных приобретает первостепенное значение — неточности непосредственно сказываются на ценообразовании арендных контрактов. Преодоление этой сложности потребовало кардинального преобразования архитектуры данных. Папаянов определил строгие критерии отбора информационных ресурсов для бизнес-аналитики.
Учесть мнение будущих пользователей
Результативность внедрения аналитических платформ напрямую коррелирует с тем, насколько полно они отражают практические запросы персонала. Разрабатывая АСМ, он изначально руководствовался принципом, что конечные пользователи должны свободно и автономно создавать и экспортировать аналитические отчёты. Благодаря этому уже в 2024 году платформа обеспечила предприятию существенную экономию рабочего времени: ручная обработка каждого из 2069 коммерческих запросов потребовала бы не менее годовых трудозатрат квалифицированного сотрудника.
Для достижения подобных показателей необходимо заблаговременно изучить рабочие процессы сотрудников, определить рутинные операции, требующие оптимизации, и на этой основе проектировать возможности системы. Постепенное подключение потенциальных пользователей к процессу создания помогает сформировать решение, которое найдёт практическое применение.
«Сначала я лично моделировал рабочие сценарии сотрудников, тестировал выводы, проводил нагрузочное тестирование скриптами. После привлёк коллег для получения объективной оценки функциональности и эргономики системы», — делится воспоминаниями специалист.
Методологические подходы, сформулированные Папаяновым в ходе создания АСМ, применимы для любых BI-инициатив. Как участник ассоциации AITEX, где он также выполняет функции судьи в текущем хакатоне, он выделяет четыре фундаментальных принципа: всесторонний анализ проблемы, структурированный процесс разработки, достоверность данных и фокус на пользователе. Вне зависимости от сферы деятельности, сложности задач или объёма финансирования, соблюдение этих правил обеспечивает создание действенного инструмента, а не просто эффектного, но нефункционального дашборда.
