Чем AI-аналитика отличается от Power BI и от готовых отчетов

AI-аналитика для BAS это способ получить ответ из вашей учетной базы, задав вопрос обычным языком, без готового отчета под этот вопрос. Power BI показывает заранее настроенные дашборды, а готовые отчеты BAS показывают данные в том разрезе, который заложил разработчик конфигурации. Все три инструмента читают одни и те же данные, но отвечают на разные типы вопросов.

На встречах нам часто говорят: «дашборды нам интересны, но у нас это уже есть». Это честное возражение, и с него стоит начать. Эта статья не о том, что что-то из трех лучше. Она о том, какой вопрос каким инструментом закрывать, чтобы не делать одну и ту же работу дважды. Если у вас настроен Power BI и он вас устраивает, он никуда не девается.

Три инструмента, три типа вопросов

Проще всего различать их по тому, откуда берется вопрос.

• Готовый отчет BAS отвечает на вопрос, который предусмотрел разработчик конфигурации: оборотно-сальдовая ведомость, анализ продаж, отчет по дебиторке. Он уже есть в базе, его не нужно настраивать.
• Дашборд Power BI отвечает на вопрос, который вы задали заранее и попросили аналитика вывести на экран: выручка по неделям, план и факт менеджеров, остатки по складам. Он обновляется сам и хорошо показывает динамику.
• AI-аналитика отвечает на вопрос, который возник только что и под который отчета нет: «почему маржа по этому клиенту упала в июле», «кто из контрагентов платит позже, чем в прошлом году».

Отсюда главное отличие: первые два инструмента сильны на регулярных вопросах, третий на новых.

Сколько времени занимает новый вопрос

Возьмем вопрос, которого еще нет ни в отчетах, ни на дашборде: «какие клиенты за полгода сократили закупки больше чем на треть».

• Через готовые отчеты BAS. Бухгалтер или экономист формирует анализ продаж за два периода, переносит их в таблицу и сравнивает вручную. Обычно это от нескольких часов до дня, в зависимости от количества клиентов.
• Через Power BI. Если нужные данные уже есть в модели, аналитик добавляет новый показатель и визуализацию. Если данных нет, сначала их нужно добавить в выгрузку. Очередь к аналитику часто дольше, чем сама работа.
• Через AI-аналитику. Вопрос задается в чате теми же словами. Система сама определяет, какие данные нужны, обращается к базе и показывает список клиентов вместе с цифрами, из которых он собран.

Если вопрос разовый, разница во времени решающая. Если вы задаете его каждый понедельник, выгоднее иметь его на дашборде.

Откуда каждый инструмент берет данные

Разница не только в том, как выглядит ответ. Инструменты по-разному добираются до данных, и от этого зависит, насколько данные свежие и кто что видит.

Как именно BAFDIM читает данные и почему конфигурация при этом не меняется, мы разобрали отдельно.

Где Power BI сильнее

Честно о том, чего AI-аналитика не заменяет.

• Постоянный контроль. Дашборд на экране или в телефоне показывает состояние бизнеса без единого вопроса. Для ежедневного мониторинга это удобнее, чем каждый раз спрашивать.
• Данные из многих источников. Power BI хорошо сводит учет, CRM, рекламные кабинеты и таблицы в одну модель.
• Одинаковая картина для всех. Вся команда смотрит на одни и те же графики, построенные по одним и тем же правилам.
• Сложная визуализация. Карты, воронки, интерактивные фильтры на одном экране.

Где AI-аналитика сильнее

• Новый вопрос без очереди. Не нужно ждать, пока аналитик добавит показатель.
• Вопрос «почему». Дашборд показывает, что маржа упала. Чтобы понять почему, нужно раскрыть данные до клиентов, товаров и документов. В чате это следующий вопрос, а не новая задача для аналитика.
• Люди без навыков аналитика. Руководителю направления не нужно учиться фильтрам и срезам, достаточно сформулировать вопрос.
• Проверка учета. Найти непроведенные документы, дубли контрагентов, отгрузки без оплаты. Такие проверки можно ставить по расписанию, например каждое утро.

Где готовые отчеты BAS незаменимы

Регламентированная отчетность, оборотно-сальдовые ведомости, акты сверки, первичные документы. Это работа учетной системы, и AI-аналитика ее не заменяет. Она читает те же данные, но не формирует официальных документов и ничего не записывает в базу.

Чего не стоит ждать ни от одного из трех

• Правильного ответа из неправильного учета. Если документы проведены неверно, ошибется и отчет, и дашборд, и AI.
• Одинакового понимания показателей без договоренности. Что считать маржой или активным клиентом, нужно согласовать один раз. Иначе разные инструменты покажут разные цифры, и каждая будет «правильной» по своим правилам.
• Безошибочности. AI может неточно понять вопрос. Поэтому в BAFDIM каждая цифра раскрывается до данных, из которых она собрана, и ее можно проверить.

Как выбрать: пять вопросов к себе

1. Какие вопросы вы задаете каждую неделю одними и теми же словами? Им место на дашборде.
2. Какие вопросы возникают один раз и больше не повторяются? Для них нужен инструмент без очереди.
3. Сколько времени сейчас проходит от вопроса руководителя до ответа?
4. Кто в компании умеет менять дашборды, и есть ли у него на это время?
5. Важно ли, чтобы каждый видел только свою часть данных, так же как в BAS?

Если на первый вопрос у вас длинный список, а на второй короткий, начните с дашбордов. Если наоборот, начните с AI-аналитики. Чаще всего нужно и то, и другое.

Как это устроено в BAFDIM

BAFDIM это ИИ для BAS, который подключается к вашей базе только на чтение. Сотрудник задает вопрос в чате, система обращается к базе под его логином и отвечает цифрами из учета. Если нужно, она собирает ответ в таблицу или дашборд, и его можно изменить следующим сообщением.

Power BI при этом остается, если он у вас есть. Регулярные показатели живут на дашбордах, а новые вопросы и вопросы «почему» идут в чат. На старте внедрения мы вместе с вашими людьми согласуем определения показателей, чтобы цифры в чате считались по тем же правилам, что и в ваших отчетах.

С чего начать

Выпишите пять вопросов, которые вы задавали за последний месяц и ответа на которые пришлось ждать дольше всего. Отметьте, какие из них регулярные, а какие разовые.

С этим списком приходите на демо: оно длится 30 минут, и на примере, близком к вашей сфере, вы увидите, как на такие вопросы отвечает AI-аналитика и где лучше оставить дашборд. Хочу увидеть демо.