Заявка
Контакты
Платформа
Решения
Тарифы
Блог
Материалы
О компании
Поиск
CDP CleverData Join+ Campaign Manager
Все модули CDP CleverData Join + модуль маркетинговых коммуникаций — настройка и запуск маркетинговых кампаний
Аналитика
Глубокая аналитика и визуализация данных для принятия точных бизнес-решений на основе CDP
AI-помощник
Ваш персональный Al-консультант ускоряет рутинную работу: он помогает в разы быстрее находить целевые сегменты и генерирует рекомендации по текстам для коммуникаций
Источники и приемники
Возможности интеграции с разными источниками данных
МОП
Модуль оперативного профиля предоставляет сведения мгновенно в одном запросе
Сегментация
Создавайте точные сегменты для роста вашего бизнеса
Атрибуты профилей
Возможность неограниченного количества профилей
Управление аудиториями
Модуль CDP позволяет создавать узкие сегменты аудиторий
Tag Manager
Независимый модуль для сбора событий с сайта
IDGraph
Процесс системы, обеспечивающий идентификацию пользователей по данным, полученным из разных источников
CDP CleverData Join
Решение для сбора данных о клиентах из онлайн и офлайн источников с возможностью сегментации
Campaign Assistant
Умная платформа автоматизации маркетинга
Обогащение данных
Услуга обогащения вашей базы клиентов атрибутами поставщиков
Отрасли
Аудитории
Кейсы применения
Оптимизация ретаргетинга
Единый профиль пользователя
Анализ CJM
Персонализация омниканальных коммуникаций
Повышение LifeTIme Value
Централизация и унификация информации о клиенте
Все решения
Этот сайт использует куки, чтобы улучшить Ваш пользовательский опыт. Посмотрите нашу Политику конфиденциальности, чтобы узнать больше.
OK

BI системы и бизнес аналитика: полный обзор

Категория: информация
Дата выхода статьи: 27.01.2026
Время прочтения: 8 минут
Используются изображения с сайта freepik
BI системы (Business Intelligence) — это комплекс программного обеспечения, технологий и методологий для сбора, обработки, анализа и визуализации сведений о компании. Эти инструменты трансформируют разрозненные бизнес данные о транзакциях, поведении клиентов и внутренних процессах в понятные дашборды и инсайты, необходимые для принятия взвешенных управленческих решений.

Рынок требует аналитики данных (data analytics) в режиме реального времени, оставляя сложные таблицы Excel в прошлом. Однако рост объемов информации (Big Data) создал новый вызов: наличие красивых графиков требует стабильного фундамента данных для точности выводов.

В этом руководстве мы разберем, как устроена архитектура BI, сравним лучшие российские решения 2025 года и объясним зависимость качества отчетов от предварительной обработки данных в CDP.

Тамара Ивченкова, автор статьи
продуктовый маркетолог CleverData
Содержание

Что такое Business Intelligence и зачем это бизнесу?

Термин Business Intelligence (BI) переводится как «бизнес-разведка» или «бизнес-аналитика». Глобальная цель внедрения таких систем заключается в переходе к Data-driven подходу, где решения опираются на факты.

Основные задачи, которые решают BI системы

  1. Консолидация данных. Сбор метрик из множества источников (1С, CRM, рекламные кабинеты, Excel) в «единое окно правды».
  2. Визуализация. Человеческий мозг воспринимает тренды на графиках, тепловых картах и диаграммах в 60 000 раз быстрее по сравнению с табличными данными.
  3. Data Mining (Интеллектуальный анализ). Поиск скрытых закономерностей, корреляций и аномалий, незаметных при ручном просмотре.
  4. Self-Service BI. Предоставление бизнес-пользователям (маркетологам, продакт-менеджерам) возможности самостоятельно строить отчеты без привлечения программистов.

Архитектура BI системы

Для понимания принципов работы системы бизнес аналитики необходимо рассмотреть её архитектуру. Она представляет собой многослойный технологический «пирог».

1. Слой источников данных (Data Sources)

Фундамент системы. Сюда поступает информация из:
  • Транзакционных систем: ERP, CRM, АБС (банковские системы).
  • Веб-аналитики и приложений: Кликстрим, события, поведение пользователей (здесь эффективны инструменты сбора, такие как CleverData Tag Manager).
  • Файлов: Excel, CSV, Google Sheets.
  • Внешних API: Данные рекламных площадок, погода, курсы валют.

2. Слой интеграции и ETL (Extract, Transform, Load)

Сырые данные требуют подготовки перед анализом. Процессы ETL отвечают за:
  • Extract: Извлечение данных из источников.
  • Transform: Очистку, приведение к единому формату, валидацию типов данных.
  • Load: Загрузку в хранилище.

3. Хранилище данных (DWH — Data Warehouse)

Централизованная база данных, оптимизированная для аналитических запросов. DWH имеет строгую структуру (часто используются схемы «Звезда» или «Снежинка»), что обеспечивает высокую скорость чтения, в отличие от неструктурированных Data Lakes.

4. Аналитический движок (OLAP и In-Memory)

Сердце системы, отвечающее за расчеты. Выделяют два основных подхода:
  • MOLAP (Multidimensional OLAP): Предварительная агрегация данных в многомерные кубы (по времени, регионам, продуктам). Это дает мгновенный отклик, но требует времени на пересчет куба при обновлении данных.
  • ROLAP / In-Memory: Вычисления происходят «на лету» в оперативной памяти сервера или через прямые SQL-запросы к быстрой колоночной СУБД (например, ClickHouse).

5. Слой визуализации (Presentation Layer)

Интерфейс конечного пользователя: интерактивные дашборды, конструкторы отчетов, инструменты рассылки уведомлений.

Проблема грязных данных: почему BI может ошибаться?

Вендоры BI часто опускают этот момент, но правило Garbage In, Garbage Out («Мусор на входе — мусор на выходе») работает безотказно. Даже самая дорогая BI платформа покажет неверный LTV или CAC при отсутствии унификации входных данных.

Пример проблемы: Один клиент совершил покупку на сайте (cookie ID), затем позвонил в колл-центр (номер телефона) и позже купил в офлайн-магазине (карта лояльности). Для классического DWH это три разных человека. Загрузка такого массива в BI приведет к завышению количества клиентов и занижению показателей эффективности маркетинга.

Решение: Роль CDP в экосистеме аналитики

Для получения корректной аналитики данных необходим этап унификации перед BI. Эту задачу решают платформы клиентских данных (CDP).

CDP CleverData Join выступает фильтром качества для BI:
  1. Технология IDGraph находит связи между разрозненными идентификаторами и склеивает их в Единый профиль клиента.
  2. В BI систему через Аналитическую витрину (экспорт в ClickHouse) попадают уже дедублицированные, обогащенные данные.
Это позволяет строить в BI честную сквозную аналитику, когортный анализ и RFM-сегментацию на реальных профилях, а не на «cookie».

Российские BI системы

После ухода Gartner-лидеров (Power BI, Tableau, Qlik) рынок трансформировался. Отечественные решения совершили качественный скачок и теперь закрывают потребности Enterprise-сегмента.

Сравнение: BI система vs Сквозная аналитика

Часто эти понятия путают. Разберем ключевые отличия.
  • Сквозная аналитика — это узкоспециализированное решение (часто коробочное) для маркетинга. Она связывает расходы на рекламу с продажами в CRM (примеры: Roistat, Calltouch) и отвечает на вопрос окупаемости рекламы.
  • BI система — это универсальный конструктор. Она анализирует маркетинг, логистику, кадры, производство и финансы, отвечая на широкий спектр вопросов: от причин падения маржинальности до прогноза оттока сотрудников.
Вывод: Сквозная аналитика часто входит в состав BI системы, но само понятие BI значительно шире.

Кто работает с BI? Роли в команде

Внедрение аналитической платформы требует вовлечения специалистов разного профиля:
  1. BI аналитик. Понимает бизнес-задачи, формулирует гипотезы, проектирует макеты дашбордов и настраивает визуализацию.
  2. BI инженер (Data Engineer). Отвечает за «трубы» с данными: настраивает ETL-процессы, администрирует DWH, обеспечивает качество и доступность данных.
  3. Архитектор данных. Проектирует общую схему потоков данных (от CRM и CDP до витрин данных).
  4. Бизнес-пользователь. Потребитель отчетов (CEO, маркетолог, РОП), принимающий решения на основе данных.

Как внедрить BI систему: пошаговый план

Процесс внедрения подразумевает глобальное изменение культуры работы с информацией, помимо установки софта.
  1. Аудит и сбор требований. Определите, какие бизнес-решения вы хотите улучшить. Избегайте попыток «анализировать всё», выделите ключевые метрики.
  2. Инвентаризация данных. Проверьте источники. Если данные «грязные», внедрите CDP для их очистки и унификации. Без этого этапа польза BI будет минимальной.
  3. Выбор архитектуры. Определитесь с типом размещения (SaaS или On-Premise) и типом решения (готовое или Open Source).
  4. Прототипирование (MVP). Создайте первый простой дашборд для одного отдела (например, продаж) на основе Excel-выгрузок для согласования логики.
  5. Настройка ETL и DWH. Автоматизируйте потоки данных.
  6. Разработка и обучение. Настройте финальные дашборды и обучите сотрудников ими пользоваться.
  7. Развитие. Добавляйте новые источники и срезы (например, HR-аналитику или производственные показатели).

Заключение

В 2025 году BI системы стали стандартом для управления эффективностью компании. Российский рынок предлагает мощные альтернативы западным вендорам, способные обрабатывать огромные массивы информации.

BI служит инструментом визуализации, но качество ваших решений зависит от качества данных. Выстраивайте правильную экосистему: собирайте данные через трекеры, очищайте их в CDP платформе и только затем визуализируйте в BI. Это надежный путь к достоверной аналитике.
CDP CleverData Join — это экспертная платформа с командой внедрения. Закажите демо и узнайте, как она поможет вашему бизнесу в цифрах
Хотите усилить ваш маркетинг?
Пишите! Проведем консультацию и расскажем какие кейсы можно внедрить в ваш бизнес!
Читайте также:
KPI простыми словами: ключевые показатели эффективности
KPI это и кипиай простыми словами. Разбираем, что такое показатели KPI для компании, маркетинга и продаж, и как эти коммерческие показатели влияют на бизнес.
Что такое CDP
Использование CDP может значительно улучшить эффективность маркетинговых кампаний, поскольку предоставляет маркетологам подробные данные для персонализации общения и предложений.
Технология Big Data — применение в бизнес-аналитике
Бизнес-аналитика является одной из областей, где технология Big Data находит широкое применение. Анализ больших объемов данных помогает компаниям выявить новые тенденции, предсказать поведение клиентов, оптимизировать процессы и улучшить качество принимаемых решений.
Этапы принятия решений на основе данных: как стать data-driven
В мире современного бизнеса использование данных для принятия решений становится все более важным. Компании, стремящиеся к успеху, осознают ценность информации, которую можно извлечь из больших объемов данных.