GlowByte разработала методику выбора BI на основе сценарного анализа
Матрица учитывает четыре ключевых сценария использования BI-инструмента. Платформы оцениваются по четким критериям, для которых введена оценка критичности.
Источник изображения: Freepik.com
Практика Business Intelligence компании GlowByte разработала подробное руководство по сценарному выбору BI с готовой Excel-матрицей для сравнения платформ. Методика учитывает изменения в BI-ландшафте, запрос на адаптивность и гибкость, а также необходимость подстраивать инструмент под задачу, а не наоборот. Исследование содержит детальные чек-листы по каждому сценарию, критерии оценки и примеры расчетов.
GlowByte выделяет 4 ключевых сценария с разными потребностями и акцентами:
Сценарии в матрице сопровождаются своим набором релевантных критериев, каждый из которых имеет оценку критичности:
Это позволяет адаптировать расчет под конкретный проект: при изменении критичности пересчитываются все баллы, и BI-платформа получает новую оценку.
Благодаря сценарному подходу можно не только сравнивать BI-инструменты, но и понимать, где каждая из них особенно сильна, а также:
Методика GlowByte для выбора BI-инструмента является собственной разработкой компании. Впервые команда Business Intelligence GlowByte выпустила сравнительную таблицу инструментов для анализа данных в 2022 году.
GlowByte выделяет 4 ключевых сценария с разными потребностями и акцентами:
- отчеты для руководителя,
- self-service,
- регламентная отчетность,
- исследование данных.
Сценарии в матрице сопровождаются своим набором релевантных критериев, каждый из которых имеет оценку критичности:
- обязательный — влияет максимально;
- желательный — влияет с понижающим коэффициентом;
- нейтральный — не влияет на результат.
Это позволяет адаптировать расчет под конкретный проект: при изменении критичности пересчитываются все баллы, и BI-платформа получает новую оценку.
Благодаря сценарному подходу можно не только сравнивать BI-инструменты, но и понимать, где каждая из них особенно сильна, а также:
- определять, можно ли закрыть задачи одной платформой,
- строить стек BI-средств под комплексную аналитику.
Методика GlowByte для выбора BI-инструмента является собственной разработкой компании. Впервые команда Business Intelligence GlowByte выпустила сравнительную таблицу инструментов для анализа данных в 2022 году.
“
Наша таблица оказалась востребованной — публикацию прочитали более 24 тысяч человек, мы получили много откликов от бизнеса. Это подтвердило: рынок нуждался в понятном и практичном инструменте для выбора BI-систем.
Тогда, в условиях высокой неопределенности и ускоренной цифровизации, многие компании были вынуждены принимать стратегические решения по аналитической платформе быстро, но с прицелом на долгие годы. Подход был логичным для того времени: чем больше критериев при выборе платформы, тем лучше. Заказчики старались «посмотреть все», не всегда опираясь на реальные потребности. Сегодня ситуация изменилась. Рынок BI стабилизировался, подходы к аналитике стали более зрелыми. Все больше клиентов подходят к выбору BI-платформы осознанно, исходя не из универсального функционала, а из конкретных бизнес-сценариев и задач: кому-то важно обеспечить self-service, кому-то — закрыть управленческую отчетность, а кто-то готов строить гибридный стек. Поэтому мы отказались от универсального списка критериев «на все случаи жизни» в пользу сценарного анализа. Это позволило сделать исследование более сфокусированным и полезным для конечного пользователя.
Тогда, в условиях высокой неопределенности и ускоренной цифровизации, многие компании были вынуждены принимать стратегические решения по аналитической платформе быстро, но с прицелом на долгие годы. Подход был логичным для того времени: чем больше критериев при выборе платформы, тем лучше. Заказчики старались «посмотреть все», не всегда опираясь на реальные потребности. Сегодня ситуация изменилась. Рынок BI стабилизировался, подходы к аналитике стали более зрелыми. Все больше клиентов подходят к выбору BI-платформы осознанно, исходя не из универсального функционала, а из конкретных бизнес-сценариев и задач: кому-то важно обеспечить self-service, кому-то — закрыть управленческую отчетность, а кто-то готов строить гибридный стек. Поэтому мы отказались от универсального списка критериев «на все случаи жизни» в пользу сценарного анализа. Это позволило сделать исследование более сфокусированным и полезным для конечного пользователя.