Управление эффективностью бизнеса

Аналитические системы и принятие управленческих решений

Очевидно, что польза от аналитических систем должна выражаться в принятии правильных управленческих решений, положительно влияю­щих на деятельность компании. Это подразумевает, что аналитические системы должны давать нечто большее, чем простое предоставление информации пользователям. Они должны служить проводником в про­цессе принятия решений. Эффект от использования аналитических систем обусловлен следующими факторами:

— сокращение разрыва между аналитиком и лицом, принимаю­щим решения. При традиционном подходе поддержка принятия решений подразумевает процедуру сбора информации (с помо­щью технических специалистов) и последующей ее передачи руководителю. В этом случае пользователь аналитического программного обеспечения не принимает решения, а только готовит информацию для других. Но тогда невозможно гаран­тировать, что предоставленная информация будет достаточно адекватной и что на ее основе будет принято обоснованное ре­шение. Поэтому необходимо, чтобы конечным пользователем аналитической системы был именно менеджер, принимающий решение, а не технический специалист;

— коллегиальность в принятии решений. Для того чтобы управленческое решение было обоснованным, субъективной точки зрения одного руководителя часто бывает недостаточ­но. В аналитической среде принятие решений происходит на основе консолидации мнений, а сами решения представ­ляют собой результат совместной работы нескольких менед­жеров;

— сопровождение принимаемых решений и оценка их эффектив­ности. Изначально BI-системы не были ориентированы на со­провождение принятия решений, но со временем разработчики стали уделять внимание этому аспекту. В результате аналити­ческие системы стали позволять оценивать преимущества того или иного решения и их эффективность;

— использование опыта лидеров. В любой организации есть под­разделения и отдельные руководители, которых можно считать примером для подражания. Распространение и использование такого передового опыта обеспечивает управление знаниями и сохранение опыта, накопленного в организации. Возможность поддержки процесса управления знаниями является одной из наиболее важных характеристик аналитического программного обеспечения;

— противодействие нерациональным решениям. Оптимизация процесса принятия управленческих решений также требует адекватной реакции на нерациональные действия некоторых менеджеров. Это также учитывается разработчиками аналити­ческих систем.

Перечисленные свойства аналитических систем позволяют существенно повысить эффективность управленческой деятельности и обеспечить быструю окупаемость инвестиций в аналитическое программное обес­печение.

ХВОРОСТЯНОВ Григорий Анатольевич

Начальник Управления

Экономического анализа

ОАО «ГМК "Норильский никель"»

Для крупных многоотраслевых холдингов решение проблем накопления, хранения, обработки и анализа информации является чрезвычайно важным. В процессе дея­тельности таких предприятий возникает огромное количество информации, зачастую слабо структурированной и формируемой по самым разнообразным правилам. Источ­никами такой информации также могут быть самые разнообразные учетные системы: системы производственного учета и контроля, бухгалтерские и финансовые системы, системы учета персонала и рабочего времени, системы управления в отдельных функциональных областях - от управления цепочками поставок материальных ресур­сов до биржевых и торговых систем.

Каким же образом руководство компании должно принимать управленческие решения в таком случае? Понятно, что самостоятельный (или при участии помощников) сбор и анализ необходимой информации невозможен, ведь рабочее время руководителя все же стоит очень дорого! Наиболее простым решением проблемы является получе­ние проектов решений в готовом виде от нижестоящих звеньев управления - конеч­но, с приложением некой уже готовой аналитической информации, которая подтвер­ждает необходимость принятия решения.

Аналитические системы и принятие управленческих решений

Но тут возникает множество «подводных камней»: руководитель должен доверять предоставленной аналитической информации, способам ее сбора и интерпретации и, в конечном счете, доверять менеджеру, который ее предоставил. Однако инфор­мация, как правило, собирается из «приватных», закрытых баз данных, доступ к ко­торым осуществляется по той функциональной вертикали управления, в компетенции которой находится принимаемое решение. Следствием этого являются возможные противоречия с принятием других управленческих решений, поскольку информация несинхронизирована. Также могут возникать чисто семантические проблемы: одина­ковое понимание и интерпретация тех или иных терминов, понятий, показателей. Все это в конечном счете приводит к усложнению коммуникативного процесса внутри компании, трате большого количества времени на разного рода согласования, вы­верку данных и т. п.

Построение «многоэтажной» системы бизнес-интеллекта в данном случае представ­ляется идеальным решением проблемы. Во-первых, данные, хранимые на нижних этажах системы (Data Warehouse), являются единственным источником истины: там не должно быть непроверенных данных, а также данных, внесенных «нерегламентным» образом. Во-вторых, эти данные легкодоступны и легко трансформируются для нужд

Продолжение на следующей странице

Аналитика с учетом всех взаимосвязей и зависимостей (OLAP-технологии). В-третьих, эти данные представляются в стандартном виде - как с точки зрения компоновки многочисленных отчетов, так и с точки зрения используемой терминологии и поня­тийного аппарата (reporting tools). Проще говоря, у руководителя нет необходимости тратить драгоценное время на понимание смысла строк и столбцов предоставленно­го ему отчета. И, наконец, отраслевая специфика - учет природы бизнеса - реали­зуется в специальных информационно-аналитических системах (EIS, DSS), которые часто позволяют построить «мостик» между универсальным менеджером, финансистом, с одной стороны, и производственником, технологом - с другой.

Продукты компании Hyperion, одной из первых понявшей все перспективы подхода, позволяют полностью разрешить проблему внутрикорпоративного коммуникативного взаимодействия при принятии управленческих решений. Разумеется, необходимо гра­мотное и тщательное внедрение таких продуктов, поскольку цена ошибки при про­ектировании хранилищ данных для крупной компании очень велика. Приятно, что ЛАНИт - отечественная компания - в полной мере (и это подтверждено практикой) обладает экспертизой и возможностями для создания таких сложнейших систем. Дело за малым: убедить менеджеров крупных компаний в подобной необходимости, что и призвана сделать данная книга.

Управление эффективностью бизнеса

OLAP: история развития и характеристики

Идея обработки многомерных данных восходит к 1962 г., когда Кен Айверсон опубликовал свою работу «Язык программирования» (A Pro­gramming Language, APL)[25]. APL — это математически определенный язык с многомерными переменными и …

Сбор исходных данных

Несмотря на то, что процесс консолидации не является учетным про­цессом в классическом понимании, методология консолидации требует использования не только отчетности компаний группы, но и ряда до­полнительных показателей, необходимых как для …

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ВРМ

Как уже отмечалось, ВРМ — это не только концепция управления, но и определенный класс информационных систем, поддерживающих эту концепцию. Возникает логичный вопрос: каково место информационных ВРМ-систем среди многообразия других программных …

Как с нами связаться:

Украина:
г.Александрия
тел./факс +38 05235  77193 Бухгалтерия
+38 050 512 11 94 — гл. инженер-менеджер (продажи всего оборудования)

+38 050 457 13 30 — Рашид - продажи новинок
e-mail: msd@inbox.ru
msd@msd.com.ua
Схема проезда к производственному офису:
Схема проезда к МСД

Оперативная связь

Укажите свой телефон или адрес эл. почты — наш менеджер перезвонит Вам в удобное для Вас время.