4 октября 2010
Анализ продаж стал основным направлением внедрения BI
В последнее время предприятия розничной торговли столкнулись, с одной стороны, с усилением конкуренции, а с другой – со снижением потребительского спроса из–за кризиса.


О том, как системы бизнес–аналитики (Business Intelligence, BI) позволяют ритейлу справляться с трудностями, старший консультант направления BI департамента решений SAP компании GMCS Алексей Сучков рассказал научному редактору PC Week/RE Елене Гореткиной.


PC Week: Какие ИТ–решения сейчас востребованы в ритейле?


Алексей Сучков: В связи с тем что в кризис компании стали уделять особое внимание минимизации расходов и внимательно следить за тем, как тратятся деньги, изменились и приоритеты проектов автоматизации бизнес–процессов. У ритейлеров на первый план вышли вопросы оптимизации бизнес–процессов, непосредственно связанных с продажами. А для этого в первую очередь требуется автоматизация основной цепочки формирования добавленной стоимости. Поэтому спросом пользуются ERP–системы как инструмент, позволяющий автоматизировать основные бизнес–процессы, и средства бизнес–аналитики, главными функциями которых является сбор, реструктуризация и хранение данных, а также предоставление доступа к бизнес–информации. Таким образом, основным направлением внедрения BI–систем в ритейле стал анализ продаж.


PC Week: Для решения каких задач чаще всего применяется бизнес–анализ в ритейле?


Алексей Сучков: Розничной торговле присущ большой спектр аналитических задач, среди которых можно выделить такие как формирование отчетности для анализа продаж, поставок, структуры запасов, ассортиментов и промоакций.


Например, для оценки показателей продаж компании применяется метод Like–for–like, который позволяет сравнивать продажи различных периодов по сопоставимым объектам (магазинам), но при этом исключать из расчета факторы, которые могут искусственно изменять показатель роста продаж. К ним можно отнести слияние компаний, открытие новых и модернизация существующих магазинов.


Другая типичная задача BI в ритейле – выявление слабо реализуемых запасов. Ее цель – определить, от каких запасов пора избавляться. Такой прогноз делается на основании данных по оборачиваемости товаров, принадлежности их к разным категориям, участию этих товаров в акциях, сезонности и ряду других факторов.


Также пользуются спросом решения для контроля и анализа ассортиментов. Например, стандартным отчетом для любой ритейловой компании является отчет по наличию остатков по ассортиментам. Целью данного отчета является определение полноты ассортиментов, предлагаемых магазинами. При этом необходимо учитывать, что ассортименты меняются во времени и могут быть уникальны для каждого магазина. Подобный расчет является очень ресурсоемким и зачастую не может быть произведен в ERP–системе, а для BI такая задача является профильной и достаточно эффективно реализуемой.


PC Week: Бизнес–анализ – сложный процесс. Как сделать так, чтобы пользователь получил в отчете именно то, что ему нужно?


Алексей Сучков: Это действительно непростая задача, которая может быть решена в процессе тесного взаимодействия с заказчиком еще на этапе ее постановки. Для решения этой задачи используется такой шаг, как составление спецификации отчетов: мы выясняем у пользователя, что он хочет видеть на экране, а затем объясняем, какие данные ему может предоставить система, какие дополнительные возможности и ограничения существуют. По результатам совместной работы мы структурируем ожидания пользователя в виде документа, содержащего информацию о том, как будет выглядеть отчет, как будут рассчитываться в нем показатели, как он будет наполняться данными и с какой периодичностью. Такой подход позволяет управлять ожиданиями пользователей и делает проект заведомо успешным.


PC Week: Поскольку бизнес–аналитика требует обработки больших массивов данных, что делается для того, что сократить время ожидания отчета?


Алексей Сучков: Действительно, одна из особенностей ритейла – огромный объем данных, потому что компании хранят сведения по всем магазинам и товарам. Хранение в системах всех полученных сведений приводит к тому, что на формирование отчетов могут уходить часы и даже дни. Для того, чтобы заказчики получали необходимые отчеты и при этом не перегружали систему данными, которые возможно никогда больше не понадобятся, мы предлагаем им хранить более старые сведения с более высокой степенью агрегации, например для остатков за предыдущий период применять детализацию до недель или месяцев, а по дням хранить только остатки за последние три месяца. Для выбора степени детализации рассматриваются отчеты, которые нужно подготовить, анализируются требования пользователей и алгоритмы, а затем на основе такого совокупного анализа предлагается нужная степень гранулированности данных и структура хранилища.


Зачастую пользователи хотят видеть в одном отчете все возможные показатели. В результате получаются огромные отчеты” по 80–100 показателям, которые долго строятся и неудобны в использовании. По нашему опыту гораздо эффективнее и информативнее формирование в системе нескольких отчетов по разным областям.


PC Week: Сейчас растет популярность BI–самообслуживания, когда пользователи сами строят отчеты без обращения к специалистам? В ритейле распространен такой подход?


Алексей Сучков: Да, это возможно. И интерфейс BI–системы позволяет пользователям формировать отчеты своими силами, используя возможности системы, которые поддерживаются в рамках структуры данных, подготовленной для них специалистами.


PC Week: Спасибо за беседу.

Отслеживайте самые яркие события в MAYKOR:
Facebook, Telegram, Instagram, Twitter, Vkontakte, YouTube.
Яндекс.Метрика