Чим AI-аналітика відрізняється від Power BI і від готових звітів

AI-аналітика для BAS це спосіб отримати відповідь з вашої облікової бази, поставивши питання звичайною мовою, без готового звіту під це питання. Power BI показує заздалегідь налаштовані дашборди, а готові звіти BAS показують дані в тому розрізі, який заклав розробник конфігурації. Усі три інструменти читають ті самі дані, але відповідають на різні типи питань.

На зустрічах нам часто кажуть: «дашборди нам цікаві, але в нас це вже є». Це чесне заперечення, і з нього варто почати. Ця стаття не про те, що щось із трьох краще. Вона про те, яке питання яким інструментом закривати, щоб не робити одну й ту саму роботу двічі. Якщо у вас налаштований Power BI і він вас влаштовує, він нікуди не дівається.

Три інструменти, три типи питань

Найпростіше розрізняти їх за тим, звідки береться питання.

• Готовий звіт BAS відповідає на питання, яке передбачив розробник конфігурації: оборотно-сальдова відомість, аналіз продажів, звіт по дебіторці. Він уже є в базі, його не треба налаштовувати.
• Дашборд Power BI відповідає на питання, яке ви поставили заздалегідь і попросили аналітика вивести на екран: виручка по тижнях, план і факт менеджерів, залишки за складами. Він оновлюється сам і добре показує динаміку.
• AI-аналітика відповідає на питання, яке виникло щойно і під яке звіту немає: «чому маржа по цьому клієнту впала в липні», «хто з контрагентів платить пізніше, ніж торік».

Звідси головна відмінність: перші два інструменти сильні на регулярних питаннях, третій на нових.

Скільки часу займає нове питання

Візьмімо питання, якого ще немає ні у звітах, ні на дашборді: «які клієнти за пів року зменшили закупівлі більш ніж на третину».

• Через готові звіти BAS. Бухгалтер чи економіст формує аналіз продажів за два періоди, переносить їх у таблицю і порівнює вручну. Зазвичай це від кількох годин до дня, залежно від кількості клієнтів.
• Через Power BI. Якщо потрібні дані вже є в моделі, аналітик додає новий показник і візуалізацію. Якщо даних немає, спершу їх треба додати у вивантаження. Черга до аналітика часто довша, ніж сама робота.
• Через AI-аналітику. Питання ставиться в чат тими самими словами. Система сама визначає, які дані потрібні, звертається до бази і показує список клієнтів разом з цифрами, з яких його зібрано.

Якщо питання разове, різниця в часі вирішальна. Якщо ви ставите його щопонеділка, вигідніше мати його на дашборді.

Звідки кожен інструмент бере дані

Різниця не лише в тому, як виглядає відповідь. Інструменти по-різному дістаються до даних, і від цього залежить, наскільки дані свіжі і хто що бачить.

Як саме BAFDIM читає дані і чому конфігурація при цьому не змінюється, ми розібрали окремо.

Де Power BI сильніший

Чесно про те, чого AI-аналітика не замінює.

• Постійний контроль. Дашборд на екрані чи в телефоні показує стан бізнесу без жодного питання. Для щоденного моніторингу це зручніше, ніж щоразу питати.
• Дані з багатьох джерел. Power BI добре зводить облік, CRM, рекламні кабінети й таблиці в одну модель.
• Однакова картина для всіх. Уся команда дивиться на ті самі графіки, побудовані за тими самими правилами.
• Складна візуалізація. Карти, воронки, інтерактивні фільтри на одному екрані.

Де AI-аналітика сильніша

• Нове питання без черги. Не треба чекати, доки аналітик додасть показник.
• Питання «чому». Дашборд показує, що маржа впала. Щоб зрозуміти чому, треба розкрити дані до клієнтів, товарів і документів. У чаті це наступне питання, а не нове завдання для аналітика.
• Люди без навичок аналітика. Керівнику напрямку не треба вчитися фільтрів і зрізів, достатньо сформулювати питання.
• Перевірка обліку. Знайти непроведені документи, дублікати контрагентів, відвантаження без оплати. Такі перевірки можна ставити за розкладом, наприклад щоранку.

Де готові звіти BAS незамінні

Регламентована звітність, оборотно-сальдові відомості, акти звірки, первинні документи. Це робота облікової системи, і AI-аналітика її не замінює. Вона читає ті самі дані, але не формує офіційних документів і нічого не записує в базу.

Чого не варто чекати від жодного з трьох

• Правильної відповіді з неправильного обліку. Якщо документи проведені не так, помилиться і звіт, і дашборд, і AI.
• Однакового розуміння показників без домовленості. Що вважати маржею чи активним клієнтом, треба узгодити один раз. Інакше різні інструменти покажуть різні цифри, і кожна буде «правильною» за своїми правилами.
• Безпомилковості. AI може неточно зрозуміти питання. Тому в BAFDIM кожна цифра розгортається до даних, з яких її зібрано, і її можна перевірити.

Як обрати: пʼять питань до себе

1. Які питання ви ставите щотижня однаковими словами? Їм місце на дашборді.
2. Які питання виникають один раз і більше не повторюються? Для них потрібен інструмент без черги.
3. Скільки часу зараз минає від питання керівника до відповіді?
4. Хто в компанії вміє змінювати дашборди, і чи є в нього на це час?
5. Чи важливо, щоб кожен бачив лише свою частину даних, так само як у BAS?

Якщо на перше питання у вас довгий список, а на друге короткий, почніть з дашбордів. Якщо навпаки, почніть з AI-аналітики. Найчастіше потрібне і те, і інше.

Як це влаштовано в BAFDIM

BAFDIM це ШІ для BAS, який підключається до вашої бази лише на читання. Співробітник ставить питання в чаті, система звертається до бази під його логіном і відповідає цифрами з обліку. Якщо потрібно, вона збирає відповідь у таблицю або дашборд, і його можна змінити наступним повідомленням.

Power BI при цьому лишається, якщо він у вас є. Регулярні показники живуть на дашбордах, а нові питання і питання «чому» йдуть у чат. На старті впровадження ми разом з вашими людьми узгоджуємо визначення показників, щоб цифри в чаті рахувались за тими самими правилами, що й у ваших звітах.

З чого почати

Випишіть пʼять питань, які ви ставили за останній місяць і на відповідь на які довелося чекати найдовше. Позначте, які з них регулярні, а які разові.

З цим списком приходьте на демо: воно триває 30 хвилин, і на прикладі, близькому до вашої сфери, ви побачите, як на такі питання відповідає AI-аналітика і де краще лишити дашборд. Хочу побачити демо.