BI внедрим без проблем. Точно?

«Если мы справились с внедрением ERP и CRM, то BI точно внедрим без проблем». Знакомая точка зрения?

Часто аналитические системы внедряются в качестве «довеска» к уже работающим ERP или CRM. И, если компания пережила внедрение таких систем, набралась проектного опыта и «набила шишек», то уж вроде бы с BI должна справиться наверняка. По опыту своей работы, могу утверждать: в большинстве случаев это не так. Успешное внедрение сложной системы корпоративного класса не дает гарантии того, что не придется столкнуться с новыми проблемами при внедрении системы аналитики. Просто потому, что они могут быть специфичны и не всегда очевидны.

Зачем вообще это все нам нужно?!

Первый блок проблем при внедрении аналитической системы связан с человеческим фактором и зрелостью менеджмента компании. Часто бизнес не до конца осознает, зачем вообще ему нужна BI-система, какой цели необходимо достичь в результате внедрения? Есть непонимание и другого рода: менеджменту какого уровня требуются аналитические данные? Многомерный анализ данных требуется самым разным подразделениям, будь то маркетинг, продажи или бухгалтерия.

Таким образом, внутри компании бывает сложно одновременно найти и конкретного заказчика BI-системы, и разобраться со слишком большим количеством таких заказчиков, а также выявить истинные цели внедрения аналитической системы. Все эти вопросы приходится решать на этапе определения проектных рамок.

BI как панацея

Решение о внедрении BI-системы часто возникает отнюдь не в благополучные для бизнеса времена. Поводом для внедрения аналитики могут послужить поиски причин, почему и в какой момент компания начинает нести убытки. Это — «пессимистичный» вариант развития событий: конечно, нет ничего хорошего в том, что BI-проект начинается на негативном фоне, в нервозной обстановке, с завышенными ожиданиями «чуда» и спасения. В идеале такой инструмент, как аналитическая система, должен внедряться превентивно, еще до того, как ее отсутствие превращается в проблему для бизнеса.

Существует и другой сценарий, «оптимистичный». В этой ситуации бизнес прекрасно понимает, что нуждается в аналитике для того, чтобы правильно развиваться, опираясь на реальные данные. Но какие именно данные анализировать? Менеджмент не видит взаимосвязи тех данных, которые он получает, с теми ключевыми показателями, которые нуждаются в анализе.

Для решения этого вопроса необходим такой этап, как выбор объекта автоматизации. На этой стадии проекта определяется и то, какая именно информация будет в компании анализироваться, и для нужд какого подразделения или уровня менеджмента будет предназначаться эта аналитика.

Система работает, но… не работает.

Следующий блок проблем — технического свойства. Связаны они, как правило, с качеством данных.

С тем, что информация не соответствует требованиям аналитической системы, можно столкнуться на этапе получения данных. Сюда входит и отсутствие самих источников информации, и трудности, связанные с ее «очисткой», представлением в том виде, который требуется аналитической системе. В качестве примера можно привести ситуацию, когда бизнесу требуется анализировать данные по продажам, но в корпоративной системе они изначально не связываются с определенными клиентами или поступают не полностью.

Качество информации может страдать и из-за неготовности инфраструктуры. Сплошь и рядом данные, формируемые в корпоративной информационной системе, не готовы для использования в системах BI.

Наконец, проблемой может стать уже не качество самих данных, а состояние справочников, по которым они анализируются. В разных информационных системах, работающих в компании, одни и те же продукты или клиенты могут описываться по-разному — зачастую эта информация просто не унифицирована.

Для того, чтобы преодолеть этот комплекс проблем, нужно решить три задачи. Прежде всего — добиться необходимого качества данных, организовать их «очистку» и «обогащение» дополнительными аналитиками. Нужно добиться и обеспечения безопасности на этапе получения данных, чтобы они извлекались не людьми, которые могут допустить утечку информации, а самой системой. И, наконец, в ходе проекта предстоит добиться целостности данных, чтобы сделать их доступными аудиту.

Не хотим быть ответственными

С еще одной проблемой можно столкнуться во время выполнения проекта. Ее можно назвать организационной. У многих организаций отсутствует единая «точка входа» — структура, с которой предстоит взаимодействовать исполнителю (внутреннему или внешнему) во время работы. Эта проблема не кажется столь серьезной, в конце концов, для ее решения достаточно простого управленческого решения. Но, если ее не решить еще на стадии подготовки, стоимость решения для компании может оказаться гораздо выше, чем планировалось, так как затраты на коммуникацию возрастают в разы.

Решение этой проблемы лежит только и исключительно в области менеджмента. В идеальном случае для осуществления проекта заказчик BI-системы (и совсем не обязательно, чтобы им выступал ИТ-департамент) выделяет руководителя проекта, который должен сформировать свою команду. Именно ему предстоит вести все необходимые диалоги внутри компании и заниматься сбором требований к создающейся системе от структурных подразделений. Конечно, можно переложить эту работу на плечи исполнителя, но нужно понимать, что такой ход приведет к резкому удорожанию проекта — по той простой причине, что придется приобретать у интегратора больший объем консалтинговых услуг.

Если эта административная задача будет решена менеджментом компании, то и эффективность работы проектной команды будет выше, и стоимость самого проекта не возрастет по сравнению с ожиданиями и первоначальными расчетами.

Поделитесь вашими проблемами при внедрении BI. Что для вас явилось неожиданностью при реализации проекта?