Аналитика на аутсорсинг? Как это работает на примере прогнозирования продаж

Анна Племяшова, Руководитель Департамента аналитики больших данных и искусственного интеллекта Beltel Datanomics.

Современные подходы к построению архитектур программных решений позволяют независимо развертывать различные аналитические сервисы, интегрировать готовые продукты в существующие учетные или платформенные системы. При этом разработчиком таких решений может быть и своя команда, и третья сторона, а выбор в пользу тех или других можно делать по принципу «затраченные усилия – полученный результат», и не забыть оценить риски в том и другом случаях.

            Читайте также: Как микросервисный подход к реализации аналитических решений влияет на бизнес?

Бюджеты строятся в зависимости от прогноза продаж. Построив его, можно опуститься на любой уровень бюджетирования — производства с прогнозом загрузки рабочих смен, потребления сырья и закупок, а также маркетинговых планов и других производных. Чем больше операций, факторов влияния на спрос, тем сложнее построить прогноз продаж.

Как правило, прогнозирование осуществляется:

  • возможностями ERP-системы, но ограниченность алгоритмов и данных может отражаться на качестве прогноза;
  • в специализированном ПО для целей прогнозирования. В этом случае требуется покупка лицензий, возможное увеличение серверных мощностей и обученные сотрудники, которые будут работать в программе. Результаты необходимо интегрировать в учетные системы;
  • в таблицах Excel. Качество прогнозирования и трудоемкость процесса рано или поздно заставят искать новые решения;
  • через интеграцию облачных прогнозных сервисов в учетные системы или платформы.

Развитие облачных вычислений позволяет внедрять недорогие, быстромасштабируемые, высокопроизводительные решения, которые легко встраиваются в существующие системы. ИТ-эксперты определяют прогнозные сервисы, разработанные или настроенные под каждый конкретный бизнес, как общемировой тренд для построения процесса планирования и бюджетирования.

Развивать продукт самостоятельно или искать готовый?    

Для начала стоит посчитать стоимость развертывания решения, его сроки и в том, и в другом случаях.

Готовый продукт имеет ряд преимуществ:

  • Сокращение времени на разработку
    Быстрее и проще «донастроить» существующий продукт стороннего разработчика под особенности бизнеса, чем разрабатывать собственный.
  • Доступ к высокой квалификации специалистов
    Нет необходимости тратить время и деньги на обучение своих сотрудников, нанимать новых высокооплачиваемых специалистов. В рамках SLA можно получать квалифицированную помощь в согласованных договором рамках, вплоть до 7/24.
  • Индустриальная экспертиза
    Разработчики продуктов могут привнести в текущие бизнес-процессы новые идеи за счет «насмотренности» и опыта работы с другими клиентами.
  • Прозрачный бюджет решения
    На этапе коммерческого предложения уже понятны сроки, состав работ, стоимость решения и поддержки, что часто бывает важно для защиты аналитических проектов перед руководством.  

Оценивать сроки и стоимость нужно при заданных показателях метрик качества прогноза и наличии технического задания, описывающего функциональные требования.

Разобравшись с количественными показателями (сроки и стоимость) можно переходить к качественной оценке исполнителя.

Выбираете ли вы компанию-партнера или ищите штатного руководителя разработки прогнозного сервиса — вопросы на интервью должны быть заданы примерно одинаковые.

Не забудьте поинтересоваться:

  • Какие математические методы и алгоритмы использует исполнитель?
  • Какой стек технологий применяет в работе?

Ответы на эти вопросы позволят понять, насколько потенциальный разработчик «продвинут» в вопросах анализа и технологически гибок, и в то же время оценить, не накладывает ли выбор в пользу того или иного кандидата дополнительных требований на покупку ПО или обучение команды.

  • Портфолио кейсов за последние 2-3 года

Стремительное развитие ИТ-технологий и алгоритмов за прошедшие пять лет делают опыт прогнозирования 10-летней давности нерелевантным. Безусловно, большой стаж в области прогнозирования – это плюс, но если опыт не подкреплен знанием о построении, например, современных облачных архитектур, то с таким исполнителем заказчик решения рискует получить ретро-систему с проблемой масштабирования и отказоустойчивости.  

  • Как будет организована безопасность и защита данных?

Этот вопрос особенно актуален при выборе стороннего разработчика. Если это облачное решение, какой облачный провайдер используется, подразумевает ли сервис индивидуальную подписку у провайдера для заказчика, как и где хранятся данные. Соглашение о неразглашении (NDA) должно быть подписано в обязательном порядке.

  • Насколько надежен разработчик и какие у него планы на дальнейшее развитие?

Выбираете ли вы юридическое лицо на аутсорсинг или ищите команду в свой бизнес нужно ориентироваться на долгосрочное сотрудничество (не менее 2х лет), поэтому навести справки через открытые источники о компании, получить рекомендации, понять планы и приоритеты разработчиков на будущее – важный этап выбора. Потерять ключевого специалиста, равно как и получить уведомление от компании, что она закрывает свой бизнес, в разгар проекта одинаково неприятно.

И еще один немаловажный фактор. Успех и качество решения во многом зависит от эффективного взаимодействия как внутри команды разработчиков, так и кросс-функционального объединения и коммуникации между исполнителями и пользователями сервиса, поэтому не забывайте оценивать профессионалов на умение артикулировать свои действия и обычное дружелюбие во время беседы.

Дополнительно

Больше статей на тему цифровой трансформации вы найдете в нашем блоге:

Оставьте заявку и получите бюджет и план внедрения наших решений в ваш бизнес

Заполняя форму, Вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.

Мы используем файлы cookies, чтобы получать статистику и делать наш сайт и другие сервисы удобными для вас. Продолжая дальнейшее использование сайта и/или его сервисов, вы соглашаетесь с этим. Более подробную информацию можно прочитать в «Политика обработки персональных данных» и в «Политика Cookies»