Программа для анализа бизнес идеи
Бизнес-аналитик — универсальный боец для работы с анализом рынка и данных, финансовым планированием, бизнес-моделированием. При такой многозадачности помимо качественной работы имеет значение и скорость, и здесь на помощь придут проверенные инструменты и сервисы.
Подготовили подборку инструментов анализа, структурирования, визуализации информации и управления проектами. А также разобрали пару задач, которые можно решить при помощи этих сервисов.
Используют для базовых расчётов, работы с таблицами и диаграммами.
В первую очередь нужно научиться использовать функции ВПР, СУММЕСЛИ, СРЗНАЧ, СЧЁТ, а также сводные таблицы, фильтры и графики.
Также будут полезны:
- Функции «Удалить дубликаты», «Текст по столбцам», «Найти и заменить» — помогут очистить и обработать массив данных и привести их к нужному виду.
- Сводная диаграмма, Условное форматирование, Проверка данных и спарклайны (диаграммы, встроенные в ячейку Excel) — обеспечат гибкость при создании отчётности или финансовых и математических моделей.
- Горячие клавиши Ctrl+F/H, Ctrl + Shift + →/←, Ctrl + PgDn / PgUp и другие — сэкономят время.
- Надстройки Power Query и Power Pivot — помогут подключить данные из базы напрямую в Excel (принцип похож на BI).
Достойна упоминания надстройка VBA, котораяпомогает писать макросы для автоматизации действий в Excel. Однако сейчас редко кто ей пользуется. Из примеров использования: запуск последовательности расчётов для обновления модели, собирающей данные из нескольких файлов, и выгрузки данных с сайта с последующей обработкой в модели. В последнее время похожие задачи можно решить при помощи R, Python или программ, которые помогают парсить данные или настроить интеграцию без применения кода.
С другими функциями и возможностями Excel стоит разбираться по мере необходимости.
Вместо Excel можно использовать гугл-таблицы, Airtable, таблицы в Notion. Разница в интерфейсе, количестве функций, интеграции с онлайн-сервисами.
Примеры задач, которые помогает решить Excel:
- составление финансовых моделей и бюджетирования,
- анализ воронки продаж или лидов,
- сбор данных и структурирование информации о клиентах и рынке,
- иногда — отслеживание задач по проекту, в качестве CRM для ведения клиентов или анкеты с вопросами.
Презентации — часть базового инструментария аналитика. Недостаточно просто разобраться в программе — нужно научиться делать качественные презентации.
В первую очередь следует обращать внимание на структурирование презентации, композицию информации на слайде, подбор цветов, картинок и иконок. В освоении помогут видео и курсы от студий разработки презентаций Esprezo, Метаформы, Presium.
Рекомендуем тренировать насмотренность, искать качественные примеры — особенно из консалтинга. Например, отчет McKinsey Global Energy Perspective 2019: Reference Caseили отчёт BCG «Исследование развития комфортной городской среды в Москве и ведущих городах мира».
Полезные надстройки и ресурсы:
- Think-cell — позволяет нарисовать популярные графики, диаграммы и элементы к графикам. Например:
Диаграмма Ганта
Стрелки и пояснения на графиках
Процессные диаграммы
- Unsplash, Pexels, Pixabay — бесплатные банки с качественными лицензированными фотографиями.
- Flaticon, Noun Project — качественные иконки.
- Beautiful.ai — сервис по оперативному созданию слайдов; есть библиотека готовых шаблонов слайдов и доступ к фотографиям. Удобно: при добавлении данных программа адаптирует дизайн слайда и расположение объектов.
Примеры задач, где понадобится презентация:
- отчётность,
- структурирование информации для обсуждения проектов,
- реже — для прототипирования или других графических задач.
Трекеры помогают ставить и синхронизировать задачи, отслеживать дедлайны, хранить документы и переписку по проектам.
Важен не сам инструмент, а способ его применения.
Если изучите практики управления проектами и научитесь работать с Asana или Jira, то сможете освоить любой трекер задач.
Примеры задач для таск-менеджера:
- формирование планов на недельные спринты,
- создание списка задач по консалтинговым проектам,
- использование шаблона OKR (например, в Confluence) для квартальных целей,
- синхронизация задач по маркетингу и продажам,
- хранение документации.
SQL — это язык структурированных запросов для работы с базами данных. У Excel есть ограничения по количеству строк + он не может обрабатывать большое количество операций с достаточно высокой скоростью. SQL как инструмент более мощный и гибкий.
Знание SQL часто указывают в требованиях к аналитикам в технологических компаниях, банках, стартапах и крупном бизнесе в России и за рубежом.
Вот некоторые программы, в которых удобно работать с SQL-запросами:
- mySQL Workbench,
- DBeaver,
- HeidiSQL.
При помощи запроса SQL вы можете собрать в одной выгрузке данные из нескольких баз и отфильтровать нужные значения. Допустим, выгрузить объём продаж верхней одежды в магазинах Москвы и Московской области за III квартал 2019 года.
Python — язык программирования с очень широкой сферой применения. Pandas — библиотека для обработки и анализа данных. Позволяет считать, обработать и сгруппировать данные из разных источников, сделать сводную таблицу в форме выгрузки и настроить визуализацию.
С помощью pandas можно сделать воспроизводимые отчёты, которые забирают данные и строят графики и таблицы. Это вместо настройки интеграции с BI или выгрузки из SQL с последующей обработкой в Excel или других программах.
BI-решения нужны для анализа и визуализации данных. Особенность BI — в возможности создания связей с базой данных для автоматического обновления таблиц и графиков.
BI часто используют для создания дашбордов — страниц, на которых одновременно расположено несколько графиков и таблиц с ключевыми KPI и важными данными. Например, финансовые показатели, воронка продаж, данные по набору сотрудников.
Пример дашборда в Tableau
Miro (RealtimeBoard) и Visio — это удобные программы для создания диаграмм, оргструктур, описания процессов.
Visio широко распространён, так как это решение входит в пакет Microsoft Office. Miro гибко и быстро работает в онлайне + в нём есть функциональность для прототипирования интерфейсов.
В Miro чаще всего создают схемы с описанием процессов, рисуют инфографику, структурируют заметки по рабочему процессу.
Популярные шаблоны в Miro
- Научитесь на основе данных выявлять проблемы бизнеса и находить решения для роста
- Поможем не только освоить инструменты и понять «как делать», но и начать думать как бизнес-аналитик,
наработать подходы к решению проблем и понять «что делать» - После обучения сможете показать реальный проект, над котором работали
Рассмотрим на примере из практики компании Modelta, как можно сделать в Miro схему сбора вторичных данных — информации, которая уже собрана и обработана другими.
Бизнес-задача — согласовать с клиентом методологию сбора вторичных данных и план действий. Для этого нужно наглядно показать, откуда будем брать данные и как будем их анализировать.
Итак, приступаем.
Выбираем шаблон-схему Flowchart:
В шаблоне есть необходимые блоки для обозначения:
- проблемы/задачи в начале процесса и результата в конце действия;
- логические условия, которые структурируют процесс при разных сценариях развития событий.
Создаём рамку формата А4, чтобы схему можно было напечатать в хорошем качестве и приложить к документам для заказчика.
Чтобы схема лучше выглядела при чёрно-белой печати, подобрали цвета объектов и выбрали нужный шрифт:
Предполагаем, что схема будет длинной ⟶ идём сверху-вниз.
На входе стоит задача — «Получить вторичные данные о рынке» (например, статистические данные или исследования, выручка конкурирующих компаний). Это первый блок — Problem, на скриншоте выше закрашенный тёмным цветом.
Источник вторичных данных в нашем случае — государственная статистика. Поэтому после задачи в голубом блоке Actionпрописываем первое действие ⟶ «Поиск данных в Единой межведомственной информационно-статистической системе (ЕМИСС)» .
Связываем задачу (блок 1) и действие (блок 2)стрелкой:
По результатам действия в блоке 2 мы можем решить задачу («Получить вторичные данные о рынке») или не решить её. Чтобы указать наличие нескольких возможностей, прописываем в схеме логическое условие — блок 3. В качестве условия используем вопрос «Есть данные?».
Вопрос разделяет схему на два варианта ответа — «да» или «нет».
Если «да», пишем действие в блоке 4 «Ввести в базу данных для анализа» (см. ниже). Под ним рисуем блок 5 с первым результатом «Вводные данные для анализа».
Если «нет», создаём действие в блоке 6 «Поиск в профессиональных и отраслевых источниках». И к нему прописываем условие «Есть данные?» (блок 7).
Для блока «Есть данные?» снова делаем развилку на «да» или «нет».
Чем дальше мы от официальной статистики, тем труднее полагаться на качество данных, поэтому, если данные есть, мы добавляем действие «Сравнить с данными из другого источника или за другой период» — блок 8.
Данные, которые мы нашли, должны быть сопоставимы с точными данными за другие периоды из других источников. Например, если мы нашли объём товарооборота в отрасли за 2018 год в статистическом сборнике, а за 2019 — в отчёте участника рынка, нужно проверить, что данные между собой сопоставимы. Если они сильно отличаются, нужно обосновать разницу.
Чтобы отразить это в схеме, пишем в блоке 9-е условие «Данные сопоставимы?».
Снова прописываем разветвление на «да» или «нет». Если «да», повторяем такую же последовательность из действия и результата, как в блоках 4 и 5.
Если «нет», прописываем новое действие «Поиск в деловых СМИ или отчётах аналитических компаний». К этому действию мы переходим, если данные, полученные в предыдущем действии, не сопоставимы (= не прошли проверку на качество) или если мы не получили нужных данных.
В результате у нас получается три итерации с действиями по получению вторичных данных:
- Поиск данных в Единой межведомственной информационно-статистической системе (ЕМИСС).
- Поиск в профессиональных и отраслевых источниках.
- Поиск в деловых СМИ или отчётах аналитических компаний.
В первом случае нам было достаточно найти данные, так как мы считаем ЕМИСС надёжным источником данных. Для остальных мы добавили условие на соответствие данным за другие периоды или из других источников.
Мы согласовали каждый источник с клиентом и договорились, что, если данных нет во вторичных источниках, мы соберём первичные данные напрямую от участников рынка. Поэтому если в результате трёх итераций мы не получили вводные данные, мы переходим ко второму результату «Анализ первичных данных».
Полная схема выглядит так:
- Изучите расширенные возможности инструментов Power Query, Power Pivot & DAX
- Освоите продвинутые техники визуализации данных
- Сможете создавать легко читаемые отчёты с богатой навигацией, которые ускорят поиск ответов на вопросы бизнеса
В работе бизнес-аналитика не стоит недооценивать умение работать с документами. Рассмотрим два удобных инструмента — Camscanner и Smallpdf.
Помогает «отсканировать» документ с помощью камеры телефона.
Благодаря этому сервису ускоряется процесс обмена документов: программа обрезает фотографию по краям документа и выравнивает наклон, если сфотографировать под небольшим углом.
Позволяет разделить pdf-файл на части и пересобрать его. Есть конвертация в Excel, PowerPoint и другие программы.
Чаще всего сервис используют, чтобы перевести таблицы из публичных pdf-файлов в Excel или добавить в pdf-документ сканы подписанных страниц.
Задача — собрать данные для внутреннего отчёта о состоянии горнодобывающей индустрии. Для анализа понадобятся данные крупных аналитических компаний, консолидированные в Excel-файле.
В отчёте компании PWC «Горнодобывающая промышленность, 2019 г. Ресурсы для будущего» находим интересующую таблицу с финансовыми показателями сорока крупнейших горнодобывающих компаний мира за 2017‒2018 года и прогнозом PWC на 2019 год.
Копируем таблицу обычным способом ⟶ формат не сохраняется, все данные переносятся в одну ячейку:
Чтобы не переносить цифры по одной, воспользуемся программой Smallpdf.
Выбираем функцию «Конвертер PDF» и загружаем pdf-отчёт. Нажимаем «Преобразовать в формат Excel» и «Выбрать опцию →».
После конвертации скачиваем файл и получаем красивую исходную таблицу:
Эти сервисы обычно используются для проведения опросов и сбора данных. Но есть и более интересные возможности, например:
- встройка анкеты в продукт (регистрация и т. д.),
- реклама и поиск респондентов для анкеты,
- программируемая анкета, в которой можно написать сценарий показа вопросов.
Яндекс.Взгляд помогает собрать ответы на короткие анкеты — по названию, спросу, предпочтению респондентов. Такие же возможности предлагает SurveyMonkey, но сервис не продвигает анкеты среди аудитории в России.
Примеры задач для таких инструментов:
- создание брифа на заполнение для клиента или анкеты для проведения интервью с сотрудниками компании,
- упрощённый процесс сбора данных о сделках, выполнении задач, количестве часов сотрудников.
Позволяет удобно и гибко писать заметки и делиться ими с другими.
Основные преимущества Notion:
- скорость открытия и обработки документа (по сравнению с гугл-документами),
- широкий ряд функций, которые просто использовать: таблицы, канбан-доски, галерея, календарь, todo-листы, CRM.
Что можно сделать в Notion:
- описание вакансии,
- коммерческое предложение,
- заметки по результатам встречи или звонка,
- собрать черновик статьи,
- сделать MVP-лэндинг, воронку продаж или доску задач.
Пример описания вакансии в Notion
Инструментов для бизнес-анализа много. Однако чем больше вы пробовали, тем легче осваивать новые. Например, если вы хорошо разбираетесь в Excel, вам будет проще погружаться в SQL и BI.
Пробуйте и ищите лучшее для себя ????
Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для Нетологии? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.
1.
Что такое Системы бизнес-аналитики
Программные системы бизнес-аналитики (БА, англ.
Business Intelligence, BI) помогают пользователям принимать более обоснованные решения на основании проанализированных фактических данных, а также оказывать положительное влияние на бизнес за счёт понятного представления деловых данных.
2.
Зачем бизнесу Системы бизнес-аналитики
Современные компании генерируют огромное количество данных.
Такие бизнес-данные при правильном аналитическом подходе позволяют повышать качество управленческих решений, положительно влияя на общую эффективность бизнеса.
Организация принятия решений на основе данных — это ключевой подход цифровой трансформации.
Детальные данные дают возможность бизнесу оптимизировать свою деятельность и использовать свой нереализованный потенциал.
Исследования подтверждают, что особенностью успешных компаний является применение аналитической информации и инструментов бизнес-аналитики, чтобы понять все аспекты бизнеса.
Бизнеса аналитика может применяться для прогнозирования найма, выбора маркетинговых кампаний и таргетирования определённых демографических сегментов, выбор методов и средств продаж для реализации, оптимизация цепочки поставок и многие другие.
Для повышения качества управления каждый из этих бизнес-аспектов и сопутствующие управленческие решения должны быть сначала проверены с помощью реальных бизнес-данных.
Другая область, где используются процедуры бизнес-аналитики — измерение и понимание эффективности работы компании, отслеживание и измерение целей компании.
Инструменты визуализации данных часто используются для мониторинга ключевых показателей эффективности (КПЭ, KPI) деятельности компании в режиме реального времени.
Для понимания, почему бизнес либо превышает, либо не дотягивает до требуемых показателей, используются платформы бизнес-аналитики и программное обеспечение бизнес-аналитики самообслуживания (англ.
Self Service BI).
3.
Назначение и цели использования Системы бизнес-аналитики
Программные сервисы и системы для бизнес-аналитики помогает превратить необработанные бизнес-данные в рабочий инструмент — средство, помогающие организациям принимать более обоснованные бизнес-решения.
Программное обеспечение обычно собирает данные как внутри компании (например, из программного обеспечения для бухгалтерского учёта и планирования корпоративных ресурсов (АСУП, ERP), CRM, систем управления проектами, систем автоматизации маркетинга), так и из внешних источников (открытые правительственные данные, покупаемые базы данных).
Затем данные преобразуются, реструктурируются и анализируются, генерируются отчёты и предоставляются ключевые выводы в удобном для руководителей виде.
В итоге предприниматели и руководители получают информационные панели, простые для восприятия визуализации данных и отчёты.
Программное обеспечение бизнес-аналитики, ранее использовавшееся только ИТ-специалистами, сейчас применяется широким кругом пользователей.
Благодаря разработке новых интерфейсов, удобных для широкого спектра пользователей, даже не-ИТ-персоналы и руководители предприятий используют эти продукты для анализа данных в настоящее время.
Сегодня аналитики, руководители и предприниматели — все могут использовать интегрированные деловые данные для поиска связей между различными подразделениями или действиями, которые они предпринимают, для обнаружения не очевидных, ранее скрытых сведений.
Таким образом, используя программное обеспечение бизнес-аналитики должным образом, бизнес получает преимущество, которого он никогда не имел в прошлом — возможность принятия решений, основанных на массе фактических данных.
4.
Обзор основных функций и возможностей Системы бизнес-аналитики
Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.Нерегламентированная отчётностьФункции нерегламентированной отчётности позволяют строить отчёты, требуемые в исключительных ситуациях для принятия решений, структура и разрез данных которых не соответствуют оптимизированным представлениям в базе данныхОтчётность и аналитикаНаличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.Панели мониторингаФункции панелей мониторинга (англ. Dashboards) позволяют пользователям визуализировать данные о бизнесе или организовывать быстрый доступ к функциям, предоставляя краткую обзорную информациюПродвинутая отчётностьФункции продвинутой отчётности позволяют управлять отчётами с помощью графического интерфейса без использования навыков программирования, а также настраивать отображаемые данные и внешний вид отчётаРегулярная отчётностьФункции регулярной отчётности позволяют настроить автоматическое формирование отчёта за необходимый период в выбранные промежутки времениСбалансированная система показателей (BSC)Функции сбалансированной системы показателей (ССП, англ. Balanced Scorecards, BSC) позволяют пользователям визуально отслеживать ключевые показатели эффективности (КПЭ) бизнесаЭкспорт отчётовФункции экспорта отчётов позволяют сохранить созданный отчёт в различные форматы для последующей работы в сторонних приложенияхАналитика самообслуживанияФункции аналитики самообслуживания позволяют упростить работу со сложными аналитическими инструментами для не-ИТ-специалистов, предоставляя интуитивно понятный и доступный интерфейс взаимодействия с данными для широкого круга пользователей
5.
Выгоды, преимущества и польза от применения Системы бизнес-аналитики
Хотя технология БА (BI) всё более популярна и общепринята, как технология повышения эффективности бизнеса, как и любая другая система такие системы должны быть тщательно рассмотрены, прежде чем принимать решение о её покупке, аренде или внедрении.
Преимущества должны быть ясными и понятными, и они должны оправдывать инвестиции.
Обычно системы бизнес-аналитики позволяют достигнуть следующих преимуществ для бизнеса:
- Повышение качества стратегических решений в бизнесе, снижение ошибок из-за неверно выбранного курса,
- Более точные отчёты, анализ или планирование,
- Улучшенное качество деловых данных,
- Снижение затрат на регулярно подготавливаемую отчётность.
6.
Виды Системы бизнес-аналитики
Системы поддержка принятия решений управленияПрограммные системы поддержки принятия решений в управлении (СППР, англ.
Executive Decision Support Systems, EDS) помогают предприятиям достигать взвешенного выбора решения среди возможных альтернатив и распространять результаты заинтересованным лицам.
Системы построения аналитической отчётностиПрограммное обеспечение для аналитической отчётности (англ.
Analytical Reporting Systems) позволяют оперативно строить отчёты на основе данных из различных источников.
7.
Отличительные черты Системы бизнес-аналитики
Чтобы претендовать на включение в категорию Систем бизнес-аналитика программный продукт должен:
- Помогать визуализировать и повысить понятность данных компании;
- Объединять источники данных компании в единую платформу;
- Позволять принимать более обоснованные решения для оптимизации бизнеса, основываясь на реальных данных и статистических методах.