Управление эффективностью бизнеса

Проблема «единого взгляда»

Обычная ситуация, характерная для достаточно крупного предпри­ятия, — наличие множества систем автоматизации, предназначенных для решения различных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, — отсутствие единого взгляда на управленческую инфор­мацию.

Казалось бы, никаких проблем возникать не должно, ведь вся необходи­мая информация и так присутствует в различных транзакционных сис­темах, базах данных и электронных таблицах. Но дело в том, что такие данные просто невозможно анализировать! Основная причина — разроз­ненность хранения и различия в форматах данных. Для того чтобы пре­вратить эти данные в полезную информацию, аналитик должен четко представлять, в каких «закоулках» корпоративной системы они находят­ся. Более того, надо знать структуру, форматы исходных данных (а они наверняка будут различаться) и быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данны­ми из разных источников выявляются логические несоответствия. Кроме того, не следует забывать, что информационная система предприятия не является статичной, она, так или иначе, живет и развивается. В ней время от времени появляются новые подсистемы и модули, а следовательно, — новые данные, которые также небезразличны аналитику. Следует учиты­вать и еще один аспект: «выемка» данных из транзакционных систем со­провождается повышенной нагрузкой на эти системы, надолго блокируя ресурсы, что может существенно мешать оперативной работе.

Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с че­ловеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необ­ходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов: про­граммиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных,

КРАВЧЕНКО

Татьяна Константиновна

Доктор экономических наук, профессор, проректор Государственного университета — Высшей школы экономики, зав. кафедрой бизнес - аналитики

Сложившиеся в начале XXI века реалии управления крупными предприятиями предпо­лагают, что применяемые инструментальные средства учитывают современные тен­денции развития бизнеса. Глобализация, лавинообразный рост объема информации и обострение конкуренции заставляют компании выявлять и задействовать все возмож­ные резервы. При этом необходимо, чтобы управление основывалось на оперативных и достоверных результатах комплексного анализа данных. Именно для этого разрабо­тан особый класс информационных систем - Business Performance Management

Сегодня типична ситуация, когда компании располагают большим числом разнообраз­ных информационных систем (бухгалтерских, управления ресурсами, управления персоналом и т. п.), но при этом информация и бизнес-процессы управления остаются разрозненными, а взаимодействие и координация усилий менеджеров - недостаточ­ными. Данные часто хранятся в не связанных между собою источниках и не форми­руют целостного представления о состоянии дел в организации. Иначе говоря, данные не превращаются в информацию. В этих условиях управленческие решения часто принимаются интуитивно, носят локальный характер и не в полной мере способствуют достижению генеральных целей компании. Именно эти проблемы преодолеваются с помощью информационных систем бизнес-аналитики, которые обеспечивают процесс превращения данных в информацию, а затем - в знания о бизнесе, столь необходи­мые для поддержки принятия управленческих решений.

Информационная бизнес-аналитика дополняет возможности хорошо известных систем класса ERP. Задачи, выходящие за границы функциональности ERP-систем, решаются целым комплексом методологических, технологических и инструментальных средств. Эти средства позволяют на основе широкого использования экономико-математиче­ских методов и моделей (статистических, имитационных, эконометрических, искусст­венного интеллекта и др.) приобретать информацию, которая не может быть получена традиционными расчетными методами.

Этой тематике посвящена инновационная и перспективная магистерская программа, разработанная в 2004 г. на факультете бизнес-информатики ГУ-ВШЭ. Активное участие в разработке этой программы принимали сотрудники отделения систем управ­ления и консалтинга ЛАНИТ - признанные специалисты в области ВРМ-решений. Результатом обучения по новой программе информационной бизнес-аналитики долж­но стать появление высококвалифицированных кадров для российского бизнеса, способных эффективно решать самые сложные задачи с использованием передовых технологий.

И экономиста, пытающегося с помощью электронных таблиц по крупи­цам свести эти данные в отчет, необходимый руководству. Как показы­вает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета (руководителя) и самих данных неизменно приводит к эффекту «испор­ченного телефона», не говоря уже о существенных затратах времени. Вдобавок экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры. А о том, чтобы моделировать возможные ситуации, отсле­живать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи.

Приблизительно в 80-е годы прошлого века все перечисленные выше соображения привели к идее централизованного хранения данных, не­обходимых для последующего анализа. При этом все «информационное сырье» должно храниться в одном месте в простой и понятной (а зна­чит, удобной для анализа) структуре. Именно в этот период возник термин «хранилище данных».

За прошедшую с тех пор четверть века идеи централизованного хране­ния данных получили существенное развитие, чему в немалой степени способствовали рост вычислительных мощностей, новые сетевые архи­тектуры и интернет-технологии. Сегодня принято говорить о целом комплексе средств, которые в совокупности называют системами биз­нес-интеллекта {BusinessIntelligence, ВГ). В соответствии с рассмотрен­ной выше аналитической пирамидой основными элементами BI-плат- формы являются хранилища данных и OLAP-системы. Именно эти объекты, как правило, играют роль платформы для прикладных ВРМ - решений и поэтому заслуживают отдельного рассмотрения. Помимо хранилищ данных и OLAP-систем, немаловажную роль в поддержке принятия решений играют средства построения запросов и формирования отчетности, которые также будут рассмотрены ниже.