Наукоемкие решения

Каждый день крупный бизнес задает себе множество стратегических вопросов, ответы на которые основываются на анализе больших данных. В экспертном сообществе ITSIBERIA разработали систему прогноза большого потока данных, предназначенную для крупнейших федеральных компаний: ритейлеров, производителей, логистов. Как работает новый наукоемкий инструмент? 

Каждый успешный предприниматель должен быть немножко предсказателем, ведь от решений, принятых сегодня, зависит прибыль компании завтра. Сможет ли управленец увидеть наперед будущие изменения тенденций рынка и покупательского спроса, настроение и поведение разных групп покупателей, действия конкурентов, чтобы задать верный вектор развития и масштабирования бизнеса? 

Конечно, предсказания в бизнесе не имеют ничего общего с гаданием на кофейной гуще или на картах таро. Прогноз – это результат глубокой аналитической работы, которая опирается на анализ большого количества потоков данных. Только сочетание разных методов анализа, IT-решений и экспертного сопровождения позволит компании сформировать бизнес-стратегию в условиях экономической турбулентности, постоянно меняющихся трендов и социальных факторов.

Каждый день перед предпринимателем встают сотни вопросов: расширять ли деятельность компании? В каком направлении это делать? Как оптимизировать и перераспределить логистические потоки? Каким образом снизить затраты? В какие проекты инвестировать? Какие товары люди заходят завтра увидеть на полках магазинов, а какие отправятся на склад? Принесет ли прибыль долгосрочная маркетинговая стратегия? Ответы на многие из этих вопросов может дать прогноз большого потока данных.  

Выбирая между разными решениями рынка, предприниматель задает себе вопрос: подойдет ли универсальное пакетное решение конкретно моей компании? И будет ли прогноз точным? 

В ответ на запрос современного бизнеса о необходимости создания новых инструментов оптимизации и повышения эффективности процессов, а также глубокой экспертизы и индивидуального сопровождения проектов и родилось экспертное сообщество ITSIBERIA. Это коллаборация ученых, аналитиков и IT-специалистов, которые разрабатывают наукоемкие решения для решения бизнес-задач. 

Новая разработка ученых ITSIBERIA – индивидуальная, самообучающаяся в коротких сроках изменения трендов, система прогноза большого потока данных, предназначенная для крупнейших федеральных компаний: ритейлеров, производителей, логистов. Этот инструмент может существенно повысить показатели эффективности и снизить риски крупных предпринимателей. 

Как выстраивается прогноз? 

В отличие от универсальных решений, прогноз выстраивается непосредственно вокруг вашего бизнеса с учетом его особенностей и поставленных задач. Комбинация нескольких прогнозных моделей позволяет анализировать характер поведения данных и подключает актуальную данному характеру модель. Система заточена прогнозировать и в краткосрочной, и в долгосрочной перспективах, также разработка одновременно оценивает и выводит прогнозы разных параметров: распределение товарных потоков, поведение отдельных групп покупателей, быстро меняющиеся тренды, эффективность маркетинговых активностей, программ лояльности и пр. 

Программа разрабатывалась для принятия управленческих решений, поэтому алгоритм реализован так, что в едином сеансе аккумулируются и анализируются разные по характеру данные, выявляются закономерности и предсказываются поведенческие тренды любых типов переменных: форматы магазинов, типы товаров или типы клиентов.  

Важная особенность инструмента - быстрая адаптация к изменению внешних экономических факторов или внутренних перестройках компании (самообучение настроено таким образом, что, в короткие сроки, система перестраивает модели в нужном порядке). 

Новый механизм прогнозирования уже внедрен в международную коммерческую структуру и подтверждает свою эффективность при принятии управленческих решений: одна из его функций - определение оправданности финансирования открытия новых точек развития. 

Алгоритм прогнозирования большого потока данных может существенно повысить показатели эффективности и снизить риски владельцам торговых сетей как оффлайн, так и онлайн торговли.  

• В офлайн-сегменте. Система спрогнозирует спрос с учетом разных форматов магазинов, разных групп и подгрупп покупателей. При определенном обогащении данных разработка может описать поведение нужных срезов клиентов или групп товаров в заданном вами горизонте времени. Прогнозирование может быть запущено как одним сеансом для всех запросов одновременно, так и разными, в зависимости от ваших задач.  
• В онлайн-сегменте. Система предлагает еще больше возможностей для анализа данных в сфере e-com: замкнутая система круговорота данных, позволяет «замечать» каждого посетителя даже, если он не сделал покупку. Применяя механизм можно прогнозировать спрос с учетом географического положения, категории товаров и группы целевой аудитории. Анализ кликов и целевые портреты покупателей определяют тренды или причины оттока клиентов, оценивают эффективность рекламный акций и маркетинговых мероприятий, а также позволяют понять, чего не хватает покупателю в линейке товаров.  

Научную разработку отличает индивидуальный подход и составление для каждой компании отдельного проекта. Это объемный и трудоемкий процесс, требующего детального анализа данных и точной постановки клиентом спектра задач. В зависимости от пожеланий клиента, проект может представлять собой как отдельное приложение, так и встроенный в систему алгоритм прогнозирования. Также у клиента есть возможность обсудить возможности внедрения прогнозирования рекомендаций по открытию новых точек продаж, по поведению клиентов, характеру кликов на сайте и многое другое. 

Внедряя разработку в свой бизнес, предприниматель получает механизм, выстроенный вокруг его компании, учитывающий поставленные задачи и цели, оснащенный богатой системой данных разного характера, а также композицией моделей. Хотим отметить: алгоритм не устаревает при смене экономической ситуации или внутренних изменений в компании - он самостоятельно адаптируется к меняющимся трендам и продолжает составлять актуальные аналитические прогнозы. 

Подробнее на New Retail: https://new-retail.ru/tehnologii/prognoz_bolshogo_potoka_dannykh_kak_predskazatel_kursa_razvitiya_biznesa/

Можно ли сказать новое слово в бизнес-аналитике? Рассказывать предпринимателю о Business Intelligence (BI) все равно, что читать хирургу лекцию по анатомии. Поэтому не будем утомлять вас разговорами о хорошо знакомых каждому менеджеру системах сбора, мониторинга, хранения и отображения данных и показателей компании. Однако, согласитесь, даже самый опытный хирург заинтересуется возможностью оперировать с помощью дополненной реальности или роботизированной руки… Так и на помощь бизнесу приходят научные открытия.  

«При правильно выбранной философии и подходе «рационализации ресурсов», бизнес-аналитика подарит еще много открытий», - утверждают разработчики пятиступенчатой системы ITSIBERIA.   

Итак, какая же философия сможет обогатить информацию, предоставляемую традиционными разрозненными системами работы с данными? Сократит временные затраты? Выявит точки роста эффективности бизнеса? Повысит точность прогнозов? И, что немаловажно, позволит клиенту принимать управленческие решения, опираясь на экспертные рекомендации? 

Наша философия - «Аналитика - это деньги клиента». 

Именно на таком подходе выстроили эксперты ITSIBERIA работу с заказчиками. Разработанная система анализа данных позволяет находить как способы сокращения издержек, так и приносить прибыль компании.

Для сохранения и приумножения денег клиента нужна ПРАВИЛЬНАЯ аналитика. Какую же аналитику, по нашему мнению, можно определить, как ПРАВИЛЬНУЮ? 

• Не перегруженную лишней, «ненужной» информацией; 
• Хранящую ВСЕ данные компании в едином пространстве;  
• Способную представлять информацию разного уровня детализации, в разных срезах, а также гибко и динамично формировать разноплановые отчеты в любой момент времени; 
• Дающую возможность получать качественно обработанные данные, на основе которых можно перейти к следующему этапу технологического развития, - строить прогностические, экономические и прочие модели. (Например, в отделе закупок сформировать модель экономической эффективности предложения поставщика, в дирекции по логистике - стоимости хранения той или иной партии на складе, в HR - оптимального количество сотрудников в отдел.) Подобные модели обеспечивают устойчивую платформу для роста компании и могут быть реализованы исключительно на детально проработанной аналитической системе.  

В основе ПРАВИЛЬНОЙ аналитики - синтез глубокой практической экспертизы, и IT-опыта работы с данными. Практическая экспертиза позволяет сделать акцент на наиболее ценной информации процессов, превращая технические срезы в понятные и эффективные отчеты. Продуманная и технически выстроенная система работы с данными максимально повышает скорость обработки информации. Даже очень высоконагруженные системы, с объемом данных для анализа от нескольких миллиардов строк, могут эффективно работать, сохраняя необходимое для компании заказчика быстродействие и производительность.

Разработанная экспертами ITSIBERIA система «Аналитика – это деньги клиента» выделяет задачу аккумулировать ресурсы в одном месте, т.е накапливать данные всех процессов какой-либо дирекции в одном хранилище и иметь возможность отображать их в виде таблиц и графиков. 

При корректном запросе такая система должна отображать любой процесс любой из дирекции компании. Этот подход позволяет управленцу оценивать процессы как «денежные потоки» компании, которые либо эффективно и правильно распределяются по всем бизнес-процессам компании, либо в каких-то точках «зависают» и эти точки требуют немедленного управленческого вмешательства и устранения неэффективностей процесса.

При применении такого механизма выявляются точки роста прибыли компании и оптимизируются затраты. Это дает организации возможность максимально быстро и осознанно принимать решения и выстраивать стратегию развития.  Таким образом, предприятие может повысить эффективность бизнес-процессов любой дирекции: например, проанализировать и оценить стоимость цепочки хранения в логистике или найма и адаптации персонала в HR. А повышение эффективности какого-либо из процессов напрямую влияет на прибыльность этого направления.

Очень коротко, чтобы не выдать всех секретов, расскажем, какие же пять шагов принесут деньги нашему клиенту.  

Шаг 1. Сбор бизнес-требований предприятия. 

На этом этапе идет плотное сотрудничество с индустриальной экспертизой, ведь без понимания внутренних процессов, происходящих внутри дирекции тут не обойтись (необходимо правильно услышать и понять заказчика, чтобы корректно прописать все меры и измерения дальнейшего процесса).  

Шаг 2. Формирование Технического задания. 

Важный этап анализа исходных данных клиента и его бизнес-требований. Именно здесь происходит продумывание системы аналитики (в том числе архитектуры данных). Что получает клиент от качественной проработки текущего шага? В первую очередь, существенное сокращение затрат на оборудование (серверы, лицензии и пр.), экономию времени сотрудников при будущей обработке информации, быстродействие и производительность системы, соответствующее требованиям компании. 

Шаг 3. Создание корпоративного хранилища данных. Работа с НУЖНЫМИ «слоями». 

«Слои» выполняют разные функциональные и технические задачи: сопоставление данных из разных источников в едином пространстве, проверка полноты загрузки данных и пр. По архитектуре, определенной на втором шаге, мы выбираем необходимую структуру слоев и ведем работу именно с ней.  После полного прохождения данных по выбранным «слоям» информация, стандартизированная и обработанная, попадает в отчеты. 

Шаг 4. Создание модели данных из которой в последствии создаются дашборды.  

Шаг 5. Построение дашбордов с данными.

В нашем подходе мы выделяем две роли отчетов: роль детализации и роль принятия решений. 

Роль детализации. Сервис, необходимый прежде всего, аналитикам, управленцам среднего звена и специалистам. Этот сервис дает возможность гибко и глубоко анализировать информационные срезы. Он реализуется в шаблонах детализированных дашбордов: удобных таблицах и графиках, с «подсвеченными» важными для заказчика параметрами. По запросу клиента дашборд может быть динамическим, т.е. позволяющим делать дополнительные выгрузки более глубоких разрезов информации в тех же визуальных формах. 

Дополнительным инструментом детализации может быть OLAP-куб (гибкая многомерная таблица, помогающая создавать соответствующие разрезы информации). В OLAP-кубах применяется оперативная аналитическая обработка данных, дающая возможность оценивать разные параметры процессов. На выходе пользователь получает возможность увидеть весь спектр показателей своей компании, с разных информационных точек зрения. 

Роль принятия решений. Сервис ориентирован, по большей части, на топ менеджмент. К нему применяются высокие требования глубокого понимания бизнес-процесса и его отображения в одном дашборде. Такой подход нужен для оперативной оценки информации и принятии быстрых решений. Пользователю предлагается визуальная форма (таблица, график, пр.), представляющая собой сложную модель, реализованную на детальном понимании бизнес-процесса и выводящую данные управленческого уровня в легко читаемых формах. 

Подробнее на New Retail: https://new-retail.ru/tehnologii/sozdanie_sistemy_khraneniya_i_otobrazheniya_dannykh_s_osnovnym_aktsentom_analitika_eto_dengi_klienta/

Каждый управляющий даже небольшим бизнесом, несомненно, знаком с таким аналитическим инструментом как классификация данных. Типы клиентов, торговых точек, средний чек, - структурирование этих ключевых параметров позволяет управляющему компанией следить за ее развитием и своевременно выявлять риски. Однако немногим известно, что сферу применения этого инструмента можно расширить практически до бесконечности. 

Представьте себе классификацию из школьных уроков биологии, где объекты делятся на группы и подгруппы. Примерно так же выглядит стандартная классификация данных торговой компании, опирающаяся на такие параметры, как площадь торговой точки, средний чек, тип поселения и количество покупок. Иногда в этот перечень включаются еще география и некоторые внешние факторы. 

Ученые экспертного сообщества ITSIBERIA предлагают расширить возможности классификации и рассматривать гораздо большее количество влияющих факторов, формируя целое «дерево выбора данных». При верном подборе параметров разработанная методология позволит оптимизировать торговые и производственные процессы, выявлять слабые места бизнеса и быстро их устранять, гибко реагировать на изменение трендов и станет помощником в принятии управленческих решений.  

Так, коммерческие компании смогут использовать полный спектр возможностей, которые открывает грамотно отстроенная профессиональная классификация данных. Разработанные учеными методологии, позволяют провести глубокий анализ, выявить максимальное количество значимых параметров деятельности компании, определяющих будущую кластеризацию объектов (клиентов, торговых точек, кликов на сайтах и многое другое).  

Например, по анализу чеков можно определить не только среднюю выручку, но и типы целевой аудитории, дневные ритмы покупок и прочее, что значительно расширяет возможности для анализа и принятия решений.  

Инструмент основан на комбинации разных технологий искусственного интеллекта - нейросетей, анализа временных рядов, моделирования бизнес-процессов, прогнозирования и тестирования их результатов. Технология уже применялась в ряде коммерческих компаний для решения различных задач, таких как создание полной картины перспектив развития, точек роста, причин издержек. Примененный анализ позволил повысить эффективность, снизить расходы и в то же время повысить выручку внутри каждого конкретного кластера. 

Использование классификации данных на практике 

Перспективы, которые открывает перед бизнесом расширенная классификация данных, можно рассмотреть на примере крупной торговой сети из 400 магазинов, расположенных в четырех регионах России, с населенными пунктами, как города-миллионники, так и города с населением до 200 тысяч человек. 

Помимо выделения традиционных параметров классификации данных - площадь, средний чек, количество покупок, тип поселения, владельцы сети смогут применить новый инструмент. Это позволит получить еще несколько немаловажных параметров, влияющих на схожесть внутренних процессов, таких как дневные ритмы покупок, типы целевой аудитории, логистические потери и другие. 

Глубокий анализ позволяет выделить в крупной торговой сети отдельную «подсеть» из 50 магазинов в разных регионах, имеющих схожий характер продаж и объемы потребления.

Для чего же нужен этот подход? 

К выделенной группе магазинов можно применить принцип индивидуального управления ассортиментом, пересмотреть товарную и транспортную логистику и скорректировать инструменты маркетингового управления. Компания сможет определить оптимальные складские запасы, минимальные партии поставок, перераспределить ячейки хранения на складах, схемы поставок и пересмотреть маршруты и время доставки.  

Так, введение всего нескольких дополнительных параметров классификации и их глубокий анализ дадут компании полную картину точек роста и возможность снижения затрат при росте выручки внутри определенного кластера. 

Применение этого инструмента дает управленцам возможность реализовать кластерный подход к управлению процессами внутри большой сети, выявить группы успешных и «проблемных» торговых точек и выстраивать управленческие процессы вокруг задач конкретного кластера. 

Научный подход и комбинация различных методов анализа данных позволили усовершенствовать такой эффективный бизнес-инструмент как профессиональная классификация данных, показав, что при более глубоком анализе уже имеющейся в портфеле каждой компании информации, можно взглянуть на деятельность под другим углом: выявить сильные и слабые места, проанализировать их причины, и, в первом случае, многократно усилить «плюсы» бизнеса, а, во втором, - свести к минимуму его «минусы».

Подробнее на New Retail: https://new-retail.ru/tehnologii/klassifikatsiya_dannykh_iskusstvennyy_intellekt_neyroseti_i_vysokie_tekhnologii_na_sluzhbe_biznes_an/

Спрос и предложение. Как эти показатели и их равновесие влияют на развитие бизнеса? Продавец и покупатель, услуга и ее получатель, - только гармоничное сочетание этих параметров сделает «продавца» успешным, а «покупателя» довольным. Сегодня мы поговорим о возможностях управления спросом и поведением клиента для среднего и крупного регионального бизнеса. 

Грамотное управление спросом позволяет предпринимателю планировать объемы производства или поставок, эффективно распределять ресурсы, оптимизировать логистические потоки и складские запасы, что будет позитивно влиять на качество товара и его цену и соответственно удовлетворять запросы покупателей и повышать их лояльность. 

Умение быть на шаг впереди, предугадывать грядущие тренды, настроение клиентов и партнеров, тенденции рынка и гибко адаптироваться к ним, - без этих навыков бизнесу непросто развиваться в современной реальности. Именно поэтому технологии прогнозирования данных становятся ключевым инструментом бизнес-аналитики. 

В одной из прошлых публикаций мы рассказали о новом инструменте прогнозирования большого потока данных, разработанном экспертным сообществом ITSIBERIA для федеральных и международных корпораций. Однако та же задача стоит и перед средним и крупным региональным бизнесом. Какие же инструменты имеют в своем распоряжении управляющие региональными торговыми, логистическими и производственными компаниями?

В распоряжении управленцев и сегодня немало механизмов, дающих достаточно высокую точность прогнозирования. Предприниматели используют такие подходы как традиционные программные комплексы для управления логистикой или популярная методология управления ограничениями, при которой ключевые ограничения определяют успех и эффективность системы в целом, принципы машинного обучения и другие. Каждый из этих подходов довольно эффективен и применяется для анализа предприятиями в зависимости от ширины линейки ассортимента, сроков годности товаров, скорости оборачиваемости и особенностей производства. 

Однако перед предпринимателями непременно встанет задача прогнозирования покупательского спроса. Здесь нет универсального подхода, который подойдет любой компании. При выборе модели прогнозирования необходимо учитывать такие факторы как качество данных и объем прогнозируемых объектов, сфера деятельности и специфика предприятия, применяемые маркетинговые стратегии и анализ конкурентов, срок присутствия на рынке и репутация, а также логистические процессы.

Успех и точность прогнозирования складывается из целого комплекса механизмов. Синергия исследования деятельности компании и глубокого анализа данных позволит определить, какая модель (например, вероятностная, модель временных рядов или какая-то иная) станет наиболее эффективной для конкретной компании. 

Разобраться в большом количестве инструментов прогнозирования данных, конечно, непросто. Если вы, как управляющий компанией, доверяете бизнес-аналитику профессионалам, важно учесть несколько нюансов. 

Рекомендации экспертов ITSIBERIA:  

• Обращаясь к профессиональным аналитикам, будьте готовы предоставить заказчику максимально полную информацию о деятельности компании, данные за определенные периоды работы и всю необходимую исполнителю архитектуру данных. «От детальности предоставленной информации будет зависеть точность прогноза», - утверждают эксперты.
• Прогнозирование – не точная наука, обратите внимание, что грамотный исполнитель обязательно оговорит риски погрешностей или неточностей при неполном объеме предоставленных данных. Также точность прогноза и срок выполнения анализа может варьироваться в зависимости от объема производства. Так, если региональная логистическая компания, владеющая пятью филиалами и шириной ассортимента 10 тысяч позиций в крупных городах страны при предоставлении полной архитектуры данных может рассчитывать получить прогноз высокой точности в короткие сроки. Если же количество торговых точек будет более 100 при той же ширине ассортимента, точность прогноза может снизиться, а время выполнения работы увеличиться. Именно об этих рисках исполнитель обязан предупредить клиента прежде чем взяться за анализ компании. 

Повысить точность прогноза

Ученые ITSIBERIA предложили новый способ прогнозирования данных, ориентированный на средний и крупный региональный бизнес с точностью прогнозирования в срезе торговая точка-товар (SKU) более 90%, что в ряде случаев существенно выше точности используемых сегодня методов, которые мы рассмотрели в этой статье. 

Такая высокая точность прогноза осуществляется за счет комплексного анализа и индивидуального подхода, при котором акцент ставится именно на синтезе глобального исследования деятельности компании и технических методов анализа данных. 

Таким образом, предложенная учеными модель не является универсальным инструментом, который можно пакетно применить к любой компании. Лишь после тщательного исследования бизнес-процессов клиента эти данные синтезируются с предварительными результатами анализа данных. Полученная информация позволяет выбрать из массы технологий прогнозирования наиболее эффективную – композицию моделей или композиция технологий с нейросетями. Индивидуальная работа с компанией и научный комплексных подход позволяют существенно повысить точность прогноза. 

Благодаря возможностям искусственного интеллекта, разработанная модель постоянно самообучается, что дает возможность применять новые подходы в каждом следующем проекте и находить унифицированные решения с учетом меняющихся трендов в различных сферах предпринимательской деятельности. 

Ряд крупных региональных компаний как в области ритейла, так и в смежных отраслях успешно внедрил новую модель прогноза и убедился в ее эффективности и высокой точности полученных результатов.