Концепция Business Intelligence (BI) в настоящее время является наиболее эффективным решением для оптимизации процессов подготовки аналитической отчетности в растущих компаниях. В основе технологии BI лежит организация доступа конечных пользователей и анализ структурированных количественных данных о бизнесе. Business Intelligence имеет широкий спектр пользователей на предприятии, включая руководителей, экономистов и аналитиков. В условиях непрерывного роста объемов бизнеса количество «мелких» отчетов растет, порождая множество ошибок и расхождений, вызванных конфликтами интересов отдельных подразделений. Одним из передовых подходов решения данной проблемы является концепция KPI, позволяющая определять цели компании в целом, а также её структурных подразделений на различные промежутки времени, быстро корректировать эти цели и перестраивать систему отчетности соответствующим образом. Ещё один важный момент в системе BI – средства доставки информации конечному пользователю. Они могут быть разработаны собственными силами, однако такой подход в современных реалиях узкой специализации неэффективен с точки зрения соотношения затрат и качества продукта. На рынке программного обеспечения существует несколько крупных производителей приложений Business Discovery, например – QlikTech и Tableau Software, предлагающих продукты, с помощью которых можно достаточно быстро разработать собственную систему визуализации. Стоимость этих продуктов окупится достаточно быстро, поскольку она существенно ниже затрат на собственную команду разработчиков или на приложения, специально разработанные для данной компании. Издержки, связанные с поддержкой приложения в случае использования платформы Business Discovery, будут также ниже, поскольку для обновления приложения достаточно одного обученного сотрудника в штате.

бизнес, отчётность, информатизация, экономические показатели, анализ

1. Pawar B.S., Sharda R. Obtaining Business Intelligence on the internet // Long range planning. 1997. № 30 (1). С. 110–121.

2. Токарев Ю. А., Воронкова С. М. Анализ развития отрасли телекоммуникаций в Самарской области // Вестник Самарского государственного университета путей сообщения. 2014. № 1. С. 25–33.

3. Токарев Ю. А., Перстенева Н. П. Динамика уровня информатизации экономики Самарской области Научные изыскания. Вып. 5. Традиции и новации. Самара: Ас Гард, 2010. 238 с., С.136–144

4. Салмин А. А. Применение технологии Business Intelligence для управления бизнес-процессами предприятия // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2016. № 3. С. 83–86.

5. Боржеш А. М. Повышение эффективности решений менеджеров на основе системы BI (Business Intelligence) // Новый взгляд. 2016. № 13. С. 72–81.

6. Akmaeva R. I., Mineva O. K., Lunev A. P. Mineva O.K.Lunev A.P. Peculiarities of staff performance appraisal with the use of balanced scorecard in the area of public and corporate management // Asian social science. 2015. № 11. С. 160–164.

7. Нанеишвили Г. Qlikview – бизнес-аналитика нового поколения: Возможности Business Discovery, оптимальные решения и преимущества для бизнеса. URL: http://mobilityday.it.ru/images/pdf/16_qlik.pdf

8. Дмитриев П. А., Наумов В. Н. Средства «легкой бизнес-аналитики» // Государство и бизнес. Современные проблемы экономики: Материалы 8 Международной научно-практической конференции. Том 1. Санкт-Петербург. 2016. С. 66–71.