Главная>Пресс-центр>Публикации>OLAP-технологии для построения BI-инструментов анализа
Пресс-центр

Публикации в прессе

OLAP-технологии для построения BI-инструментов анализа

30.11.2009

"Автоматизация и безопасность в сфере услуг" - Сентябрь 2009 года
Владимир Новиков, к.т.н., технический директор компании FIT – France Informatique & Technologie

Аналитика – оптимизация – прибыль. Вступление

Обострение конкуренции в российском ритейле требует от компаний поиска внутренних резервов. Сегодня на смену периоду гонки за ростом капитализации пришло время повышения операционной эффективности розничных предприятий. Новый повсеместный тренд – усиливающаяся роль аналитических информационных систем в решении таких задач.

Розничные торговые компании успели накопить такое количество данных о своей операционной деятельности, которого, с одной стороны, уже достаточно для достоверного статистического рассмотрения, а с другой – оно критически велико для хранения и анализа в рамках транзакционной системы. На обработку такого количества данных требуется все больше и больше времени и ресурсов. Здесь необходим другой класс решений – аналитические системы.

Построенные на OLAP-технологиях, они извлекают информацию из специальных аналитических "кубов" * – хранилищ данных, предварительно рассчитанных для определенного набора аналитических задач, и представляют ее конечному пользователю. Поэтому делают это практически мгновенно, в удобном виде, с вариантами графической визуализации для достижения максимальной наглядности и быстрого понимания сути, позволяют пользователям гибко задавать наборы параметров и условий для анализа, чтобы посмотреть на происходящее под разными углами.

* Аналитический "куб" – специальная многомерная структура хранения данных, оптимизированная для быстрого доступа к информации при решении аналитических задач.

Почему именно OLAP?

Транзакционные (учетные) системы оперативной обработки данных (OLTP – On-Line Transaction Processing) не всегда отвечают требованиям анализа большого количества данных.

Поэтому появился новый класс так называемых "систем поддержки принятия решений", основанных на принципе оперативной обработки данных OLAP ( On-Line Analytical Processing, аналитическая обработка в реальном времени)

Один из самых важных показателей OLAP систем – их высокая производительность, благодаря чему метод анализа данных с использованием OLAP- технологии является сегодня достаточно популярным. Эта технология способна обеспечить наглядность и быстрый доступ к информации.

Преимущества OLAP:

  • Многократное увеличение скорости получения интересуемых данных по сравнению с обычной транзакционной системой (например, формирование графика динамики продаж или складских запасов крупного торгового предприятия за год занимает несколько секунд).
  • Возможность в разных аспектах рассмотреть большой массив данных за длительный период времени и сделать это максимально быстро.
  • Представление информации в наиболее удобном для пользователя виде.

Как правило, именно на OLAP-технологиях построены BI-инструменты анализа, которые пока, к сожалению, ещё недостаточно широко используются российским ритейлом, и это несмотря на то, что именно у ритейла самый большой поток транзакций. (Транзакция в рознице – это чеки и десятки тысяч позиций в номенклатуре товаров).

Эффективное использование информации, скрытой в кассовых чеках

Данные о розничных продажах, поступающие с POS-терминалов и отображаемые в кассовых чеках, являются важнейшим источником для анализа ключевых показателей эффективности розничного предприятия. Они позволяют сформировать представление о покупательских предпочтениях, отслеживать реакцию клиентов на изменения в ассортименте, а значит - прогнозировать спрос и готовить соответствующие предложения для целевой группы покупателей, осознанно подходить к вопросам позиционирования торгового предприятия.

Анализ кассовых чеков по интервалам сумм покупок предоставляет важнейшую информацию:

  • Какой ассортимент востребован покупателями, приносящими основной доход?
  • Сколько денег тратят они при посещении магазина?

Этот анализ дает возможность ответить на очень важный вопрос: "Кто покупатель нашей сети (или отдельного магазина сети)", эффективно управлять ассортиментом и определять уровень товарных запасов.

Какие задачи ритейла позволяют решать BI-системы?

Индустрия розничной торговли стремительно меняется, и традиционный подход – полагаться на интуицию или строить прогнозы на основании прошлых лет – больше себя не оправдывает. Руководству компании жизненно необходима надёжная бизнес-аналитика, определяющая и направляющая бизнес-стратегию. Здесь на помощь приходят аналитические системы, BI-инструменты которых позволяют:

  • улучшить прогноз потребительского спроса через выявление периодов отсутствия товаров на полках магазинов
  • повысить эффективность закупочной деятельности благодаря использованию интеллектуального анализа потребительского спроса
  • учесть влияние изменений розничных цен на товары при определении оптимальных товарных запасов
  • решать задачи ассортиментного планирования и управления полочным торговым пространством
  • правильно спланировать программу стимулирования продвижения и распродать остатки товарных запасов с наименьшими потерями.

Более широкому распространению BI-систем в России мешает недооценка результатов применения аналитической составляющей в ведении бизнеса, недооценка возможности повышения эффективности на основе анализа и последующей оптимизации планирования.

Если говорить о проблеме шире, то, по мнению Билла Хостмана (Bill Hostmann), вице-президента исследовательской компании Gartner, несмотря на многие годы и значительные средства, потраченные на создание корпоративных BI-систем, многим компаниям так и не удалось по-настоящему связать аналитику и бизнес, заставить сотрудников отказаться от "мышления в стиле Excel".

Особенности внедрения и использования BI-систем в период кризиса

Для кризиса характерно резкое ускорение в отрицательную зону динамики изменчивости рынка. Если говорить о ритейле, то можно наблюдать изменчивость в предпочтениях. Существует определенная реакция потребителей на свои, ставшие более скромными, возможности, на выбор того или иного продукта. И чем динамика выше, тем актуальней становятся задачи ее отслеживания. Кто использует BI-системы, тот может быстрее анализировать, а значит, и реагировать на любые изменения. Что, несомненно, является дополнительным конкурентным преимуществом.

Аналитические составляющие BI-решений есть в системах ERP-класса и BPM (финансовый анализ и планирование), есть и специализированные BI-системы, например разработка компании FIT – France Informatique & Technologie для ритейла DiAna: Digital Analytics Pro.

Специализированные решения для ритейла очень важны, потому что это одна из самых высокотранзакционных** областей.

** Транзакция — это набор действий, выполняемых по отношению к базе данных и рассматриваемый как единое целое. Транзакции являются единицами активности или, иначе, последовательностями действий, выполняемыми в своем логическом порядке.

Очень важно, чтобы система была нацелена на анализ именно розничных продаж, где происходит прямой контакт с покупателем, анализировать это взаимодействие – самое важное для розничной торговли. Именно здесь определяются предпочтения и корзина покупателя, работает персональный маркетинг и воздействия на формирование спроса. Точка продаж является ключевым звеном для ритейла. То, что происходит в этой точке, дает, фактически, всю необходимую информацию для планирования бизнеса, логистики, маркетинговых компаний и т.д.

Необходимым условием для обеспечения эффективности использования BI в компании должна быть заинтересованность менеджера в проведении анализа и использовании его результатов для принятия правильных, эффективных решений. Важно построить управление людьми так, чтобы они были мотивированы и заинтересованы в высококачественном выполнении того бизнес-процесса, за который несут ответственность. Только в этом случае у них будет потребность в анализе результатов своей деятельности.

Справка

По мнению экспертов IDC, эволюция BI-систем прошла 3 этапа:

  1. До 1990 года эти системы решали задачу сбора информации из различных источников и получение регламентированных отчетов.
  2. До 2005 года BI-системы предоставляли пользователям инструменты "быстрого" многомерного анализа на базе технологии OLAP и возможность самостоятельного создания нерегламентированной отчетности.
  3. По настоящее время BI-системы предлагают предсказательную аналитику и поиск скрытых закономерностей.

Прогнозируется четвертый этап как интеграция систем класса принятия решений, систем прогнозирования, поиска скрытых зависимостей и CRM систем.

BI-системы нужны на тех участках и для тех бизнес-процессов, где требуется повышать эффективность. Для этого необходима обратная связь и анализ результатов деятельности. Это возможно, если отдел или сотрудник отдела выполняет свои функциональные обязанности и получает определенное вознаграждение, которое рассчитывается не субъективно, а на основании определенных показателей эффективности бизнес-процесса. В этом случае у людей/отделов возникает желание эти показатели улучшать.

Ритейл – это, в первую очередь, логистика, потому что розничная компания доносит товар от производителя/дистрибьютора до колоссального количества клиентов через свою товаропроводящую сеть. Чтобы такую сеть построить эффективно, нужно эффективно построить управление логистикой распределения, товародвижения. И результаты будут зависеть от того, насколько хорошо эта логистика будет работать. А эффективность логистики зависит от тех, кто назначает розничные цены, кто анализирует продажи, организует закупку, планирует поставки, выстраивает цепочки поставок, перераспределяет товары, оптимизирует складские запасы. У этих людей потребность в BI, безусловно, есть. Хотя, помимо этой основы, фундамента розничного бизнеса существуют еще и задачи управления людьми, финансами, управления развитием. Но основа – сетевая логистика. И здесь имеется потребность в анализе колоссального объема информации, что требует мощных масштабируемых BI-платформ, справляющихся с этим объемом.

Анализ опыта зарубежного ритейла показывает, что, решая задачу повышения операционной эффективности в условиях жесточайшей конкуренции, иностранные сети все чаще прибегают к применению информационных систем бизнес-анализа (Business Intelligence, BI). В крупных сетях на Западе давно существует должность директора по аналитике продаж.

Задачи, которые решаются с использованием систем бизнес-анализа:

  1. Прогнозирование спроса.
  2. Ассортиментное и полочное планирование.
  3. Управление ценообразованием.
  4. Оптимизация запасов
  5. Планирование цепочек поставок.

На российском рынке наблюдается определенный дефицит отраслевых аналитических решений для сетевого ритейла, особенно в сегменте FMCG (потребительские товары). Во многом это объясняется сложностью формализации аналитических задач для обеспечения обработки громадных массивов данных.

Когда номенклатура розничного предприятия составляет тысячи и десятки тысяч позиций, а количество транзакций, которые создают кассовые системы, исчисляется миллионами и миллиардами, ритейлер, пытаясь проанализировать эти данные, может в них просто "утонуть", если ему на помощь не придет качественная аналитическая система поддержки принятия решений. Информационная система, помогающая увеличивать прибыль, сегодня уже реальность.

Еще вчера российские ритейлеры довольствовались связкой двух систем: front-end решение (главным образом состоящее из кассовых систем) и транзакционная (учетная) система управления товародвижением. Сегодня, когда появилась необходимость агрегировать данные из разных программ, получать "срезы", не предусмотренные транзакционными отчетами, подтверждать (или опровергать) свои предположения, рассматривая исторические показатели и тенденции и получать результаты максимально быстро, чтобы не потерять логическую нить причинно-следственных связей из-за ожидания многочасовых расчетов, базовый стандарт автоматизации логично дополняет третья составляющая – аналитическая система.


Теги


Информация о компании France Informatique & Technologie (FIT)

Компания FIT более 25 лет работает на российском рынке и является одним из лидеров комплексной автоматизации сетей супер- и гипермаркетов. Компания FIT является разработчиком наиболее популярной на российском рынке системы автоматизированного управления сетевым розничным предприятием GESTORI Pro, аналитической системы DiAna: Digital Analytics Pro, кассовых систем «POS-FIT-K» Версия 5.01 и «POS-FIT-ФР».

Клиенты

Клиентами FIT являются более 1000 торговых компаний России и Беларуси, среди которых более 100 крупных сетей супер- и гипермаркетов, в том числе ЛИНИЯ, КИРОВСКИЙ, МАКСИДОМ, МАГНОЛИЯ, FIX PRICE, МОНЕТКА, АВОСЬКА, АЙКРАФТ, АБК, РИНГ и др.

Награды

Компания FIT – многократный обладатель премии «Золотые Весы» как лучший автоматизатор сетей супер- и гипермаркетов в сегментах food, DIY, drogerie и др. Национальная профессиональная премия «Золотые Весы» – высшая профессиональная награда РФ, присуждаемая за выдающиеся достижения в области оснащения предприятий торговли.

В 2010 году BI-система DiAna: Digital Analytics Pro стала лауреатом обзора PC Magazine/RE «Лучшие программы 2010». Редакция признала разработку компании FIT продуктом, вошедшим в число наиболее актуальных, интересных и качественных разработок 2010 года, оказавшим большое влияние на свой сегмент рынка, установив новые стандарты качества и функциональности.

Система GESTORI Pro (Back-Office)

GESTORI Pro – специализированный программный комплекс управления товародвижением в сетях супер- и гипермаркетов, включая подсистему управления логистикой склада класса WMS (Warehouse Management Systems), учитывающую и определяющую местоположение товаров на распределительных и дистрибьюторских центрах. Гибкость и богатство функционала системы GESTORI Pro, быстрота и легкость ее внедрения объясняют стабильный рост спроса на нее со стороны ритейлеров.

В рейтинге крупнейших розничных сетей России «INFOLine Retail Russia TOP-100 2015» система GESTORI Pro уверенно лидирует по числу пользователей: каждая четвертая российская сеть FMCG и DIY, входящая в число 70 ведущих компаний отрасли, использует эту разработку от компании FIT.

Отличительные особенности: надежность, масштабируемость, использование платформ разработки промышленного класса, эффективный удаленный доступ к базе данных с использованием низкоскоростных каналов. Логично дополняет GESTORI Pro аналитическая система DiAna: Digital Analytics Pro, относящаяся к классу BI (Business Intelligence).

Система DiAna: Digital Analytics Pro – аналитическая система класса BI

Специализированная на решении задач ритейла, программа помогает принимать обоснованные управленческие решения на основе анализа продаж и динамики складских запасов: помочь оптимизировать ассортимент и товарные запасы, правильно определить предпочтения типовых покупателей магазина, определить наиболее адекватные цены, которые позволят добиться максимальной прибыли от продаж данного товара. Причем система работает максимально быстро и наглядно. Такие возможности особенно востребованы при обработке больших массивов данных, когда очень важно не упустить логическую нить размышления из-за ожидания. Так, формирование графика динамики продаж или складских запасов крупного торгового предприятия за год занимает всего несколько секунд.

Систему DiAna: Digital Analytics Pro делает уникальной на рынке использование адаптированных математических моделей для решения прикладных ритейловых задач бизнес-анализа. В их числе модифицированные для ассортиментного анализа и планирования методики Бостонской матрицы, Дибб-Симкина, эконометрические модели и др.

DiAna: Digital Analytics Pro – лауреат обзора «BEST SOFT 2010», одна из лучших программ года по мнению редакции журнала PC Magazine/RE.

DiAna: Digital Analytics Pro – одна из немногих систем, разработанная специально для анализа информации каждого отдельного чека, продаж на каждой отдельной кассе вплоть до анализа загруженности той или иной смены кассиров на ней. Такой подход дает возможность составить полноценный портрет покупателя, выработать позиционирование с учетом его потребностей, вплоть до учета времени года, времени суток и географического положения торговой точки и на основе этого сформировать продуманную ассортиментную и ценовую политики.

Немаловажная особенность системы – ее универсальность в стыковке. Новая версия DiAna: Digital Analytics Pro работает не только с системой GESTORI Pro от компании FIT, но и может быть интегрирована с любой другой розничной системой управления товародвижением, уже используемой в торговой сети.

Front-end оборудование и кассовые системы (Front-Office)

Являясь Уполномоченным Поставщиком решений корпорации NCR уровня PREMIER на российском рынке, компания FIT осуществляет продажи и внедрение полного спектра решений корпорации NCR для розничной торговли, куда входят:
  • системы кассового самообслуживания Self-Checkouts (FastLane SelfServ Checkout),
  • POS-терминалы (RealPOS),
  • сканеры, биоптические сканеры и сканер-весы (RealScan),
  • принтеры и иное периферийное оборудование (RealPOS Printers, RealPOS Peripherals),
  • онлайн ККТ,
  • фискальные регистраторы,
  • соответствующие программные комплексы (SelfServ Checkout Software, Advanced Checkout Software, «POS-FIT-K» версия 5.01, «POS-FIT-ФР»).
Компания FIT провела интеграцию кассовой системы «POS-FIT-ФР» c программными комплексами кассовых систем самообслуживания NCR FastLane SelfServ Checkout (SSCO) и Fujitsu U-Scan Genesis, первой на российском рынке внедрив технологию самообслуживания у российского клиента — в сети супермаркетов «Магнолия» и одной из первых среди партнеров NCR — в сети продуктовых супермаркетов SEVEN.
 
Оборудование и программное обеспечение компании NCR используют ведущие розничные сети: Wal-Mart, Carrefour, Metro, Ahold, Target, Home Depot, Tesco и другие участники списка TOP-100 мирового ритейла.

Среди российских клиентов NCR – крупнейшие розничные операторы: «Магнит», X5 Retail Group, «Ашан», «Глобус», «Максидом», SPAR, «Монетка», «Поляна» и другие.

Эффективная сервисная поддержка всего поставляемого оборудования осуществляется сетью центров технического обслуживания (ЦТО), которую FIT активно развивает по всей стране, являясь заявителем в реестр ККТ целого спектра моделей онлайн касс.

Наверх