Выбирая систему для анализа деятельности предприятия, поставьте реально выполнимые задачи, а главное, оцените степень готовности предприятия к внедрению такой системы. В противном случае инвестиции окажутся неэффективными.

Выбирая систему для анализа деятельности предприятия, поставьте реально выполнимые задачи, а главное, оцените степень готовности предприятия к внедрению такой системы. В противном случае инвестиции окажутся неэффективными.

«Мне нужна аналитическая система - что-нибудь на OLAP, и побыстрее, а то у нас тут бизнес загнивает» - с такой просьбой обратился недавно представитель одного предприятия. В ходе разговора выяснилось, что в компании не автоматизирован даже учет. «Как вы собираетесь анализировать, не имея исторических данных?», - строго спросил я и, немного пожурив незадачливого специалиста, стал развивать известную мысль о том, что дом строится с фундамента, а не с крыши. Если в компании не внедрена хотя бы учетная система, то даже задумываться об аналитических системах не стоит, так как их работа основана на фактических данных. И чем больше данных для анализа, тем точнее он будет.

Да и нужна ли вам аналитическая система? Во-первых, необходимо понять, ответы на какие вопросы вы хотите получить с ее помощью, а, во-вторых, оценить, готово ли предприятие к внедрению аналитической системы.

Технологии развиваются стремительно, а маркетинг и PR-службы всегда идут на шаг впереди. Нередко мы с вами становимся их жертвами, не успевая обработать лавины поступающей, не всегда корректной информации.

Многие еще не привыкли к термину ERP, но вот уже в сознание плотно входят средства управления эффективностью бизнеса (Business Performance Management, BPM) и инструменты, как сказал один директор, «для интеллигентных дел» (имея в виду Business Intelligence, BI). В реальности за этими громкими названиями могут скрываться отнюдь не широкие возможности именно для анализа. Зачастую эти системы состоят из нескольких блоков, выполняющих разные задачи. Но, как правило, анализ не стоит на первом месте.

Обычно речь идет о приложениях для бюджетирования, консолидации информации и некой аналитической системе. Причем в большинстве случаев BPM-системы приобретаются именно с целью создания удобных для крупных предприятий и холдингов процедур бюджетирования и консолидации, потому что именно эти процессы являются наиболее изученными и обладающими серьезной методологической базой, тогда как анализ бизнес-информации - темная лошадка. Более того, иногда бюджетирование и анализ чуть ли не представляются синонимами, хотя очевидно, что помимо доходов, расходов и движения денежных средств, есть еще масса показателей деятельности предприятия, являющихся ключевыми.

Итак, первый совет: не очень доверяйте раскрученным аббревиатурам. Анализ - это очень сложный процесс. Необходимо предельно четко представлять себе цели, которые вы ставите перед аналитической системой, и проверять, сможете ли вы их реализовать. Ваше удивление от возможностей некоторых систем может быть огромно. И лучше будет, если вы испытаете это чувство «на берегу» и не войдете в реку, текущую совсем не туда, куда бы вы хотели.

Аналитическая система - не оракул, а всего лишь инструмент, так же как ERP-системы. Причем инструмент, требующий достаточно большого набора различных знаний, начиная от математических и заканчивая пониманием того, что такое эффективно работающее предприятие, например, с точки зрения сбалансированной системы показателей - инструмент, без которого анализ может носить однобокий характер и не дать ответов, касающихся стратегического положения предприятия.

Рассуждая об анализе в масштабе предприятия, необходимо очень четко себе представлять, какие показатели деятельности предприятия являются ключевыми. Кроме того, обязательно наличие весомой базы исторических данных.

Следует также отметить, что сам процесс выбора аналитических систем методологически напоминает аналогичный для корпоративных информационных систем с оговоркой, что корпоративная информационная система уже должна быть установлена к моменту начала выбора аналитической системы. Из-за необходимости соблюдать большое количество условий иногда невозможно решить те или иные задачи, связанные с анализом или простой установкой системы.

На мой взгляд, коренное отличие аналитической системы от, например, ERP-системы в том, что последняя может дать однозначный ответ на главный вопрос, который от нее ждут: «Сколько ресурсов требуется для выполнения плана?» Аналитическая система не даст вам однозначного ответа на вопрос «что делать?». Она даст лишь пищу для размышлений.

Что и как анализировать

Анализ очень сложен. И сложность эта обусловлена в первую очередь разнообразием трактовок фактов: идет ли речь о природных явлениях, о политических или экономических событиях, разные люди сделают из них разные выводы. Сложность усугубляется и фактором случайности: в жизни очень много обстоятельств, которые возникают неожиданно и путают все карты.

С учетом и планированием ситуация ясна: есть книги, в которых описаны шлифовавшиеся десятилетиями правила и методы, надо просто выбрать наиболее подходящие для вашей компании. Научить анализу нельзя. Выводов из той или иной ситуации может быть много, но правильный - только один. И правильное решение - тоже одно. Да и к форс-мажору системы, предназначенные для планирования, приспособлены лучше. Например, возможности поломки станков учтены в большинстве ERP-систем. Но как аналитическая система должна отреагировать на поломку оборудования, если речь идет о единичных случаях, которые происходят раз или два в год? Никак. Никаких выводов из этого сделано быть не может. Аналитическая система очень пригодилась бы, если бы смогла дать ответ на вопрос: «Когда произойдет следующая поломка станка?» Но думаю, что предприятие должно просуществовать лет пятьдесят, чтобы можно было попытаться выявить подобные закономерности именно путем статистического анализа.

Главный же недостаток любых аналитических систем в том, что они лишены интуиции, которая бывает очень полезна в различных беспрецедентных ситуациях, возникающих достаточно часто. Что делать, например, в ситуации отсутствия заказов, произошедшей из-за того, что конкурент переманил клиентов, в то время как система прогнозировала трехкратный рост продаж?.. Увы, принятие решения было и остается прерогативой человека.

Второй совет: подходите к оценке возврата на инвестиции в аналитические системы очень взвешенно и гораздо ответственнее, чем, например, к оценке возврата инвестиций в интегрированную информационную систему, для которой механизм ROI гораздо более прозрачен.

За счет чего достигается экономический эффект от внедрения ERP-системы? Составляющих немало: оптимизация уровня запасов, сокращение числа рабочих мест, избавление от двойного ввода одной и той же информации и многое, многое другое. Как оценить экономический эффект от внедрения аналитической системы? Она играет роль профилактического средства, предотвращающего болезни бизнеса предприятия. Но для ее работы, повторю еще раз, необходимо соблюдение большого количества условий. Основной и весьма существенный риск в использовании аналитической системы состоит в том, что из-за отсутствия достаточного количества информации для анализа она может сделать неправильный вывод.

При правильном подходе эффект от внедрения аналитической системы может быть просто огромным. Но достичь этого эффекта значительно сложнее, чем при внедрении ERP-систем. Так что же и как надо анализировать?

В настоящее время уже не вызывает сомнений необходимость проводить анализ всесторонне, желательно в соответствии с концепцией системы сбалансированных показателей, анализируя деятельность компании в четырех измерениях: «финансы», «клиенты», «процессы», «обучение и рост». Например, к финансовым показателям могут относиться доходы от новых видов продукции, средняя рентабельность; к показателям клиентов - их количество, доля рынка; к показателям процессов - оборачиваемость складских запасов или своевременность доставки; к показателям обучения и роста - текучесть кадров, среднее время отсутствия сотрудников на рабочем месте.

Анализ осуществляется в три этапа:

  • определяются ключевые показатели в каждом из указанных измерений;
  • фактические показатели сравниваются с прогнозируемыми, выявляются причины отклонений;
  • осуществляется поиск закономерностей в изменении этих ключевых показателей.

Третий совет: удостоверьтесь, что в вашей информационной системе есть данные для проведения анализа по нужным показателям. Если данных нет, то нужно наладить учет, а уж потом приниматься за анализ.

Допустим, что корпоративная информационная система со всеми необходимыми модулями внедрена и необходимые данные есть. Это означает, что умелый программист сможет разработать самые разнообразные отчеты, которые дадут вам пищу для размышлений и принятия решений. А так как многие современные информационные системы поддерживают OLAP-технологию, то у менеджеров будет возможность глубоко анализировать деятельность компании.

Проведение план-фактного анализа, являющегося вторым этапом, также возможно на базе корпоративной информационной системы. При этом причины, по которым факт отклонился от плана, система выявит, основываясь на введенной в нее информации. Например, если число заказов упало, то система наверняка этого не упустит. А вот почему упало число заказов, ERP-система, скорее всего, не скажет.

Есть еще один интересный сегмент анализа - моделирование, часто применяющееся, например, при составлении бюджетов. В ряде ERP-систем предусмотрены возможности построения нескольких бюджетных моделей. Но если вас интересует сложное бюджетирование (например, скользящее), то без специального приложения, пожалуй, не обойтись.

В поисках идеалов

В прессе иногда цитируется высказывание Е. Ф. Кодда, одного из идеологов реляционных СУБД, касающееся их пригодности для анализа информации: «Хотя системы управления реляционными базами данных доступны для пользователей, они никогда не считались средством, дающим мощные функции по синтезу, анализу и консолидации». Это было сказано три десятилетия назад. Современные корпоративные информационные системы обладают довольно широкими возможностями для анализа. Хотя в данном случае скорее можно говорить о функциональном расширении систем, благодаря чему мы получили в «одном флаконе» систему для учета, планирования и анализа (прежде всего его технологическую составляющую - поддержку OLAP). На практике интегрированные системы предоставляют в распоряжение пользователей «плоские» таблицы, не позволяющие моделировать и выявлять закономерности, да и скорость построения многомерных кубов на основе таблиц у интегрированных систем меньше, чем у специализированных приложений, оптимизированных для работы с OLAP. Правда, до определенного уровня развития компании такие специализированные приложения и не нужны.

Ряд специалистов до сих пор считает системы с реляционными структурами данных неподходящими для процессов анализа, потому что такие системы слишком сложны для рядовых пользователей (так как, например, требуется изучение SQL и структуры данных); да и скорость выполнения аналитических запросов слишком низка. Не верьте. В современных интегрированных системах присутствуют визуальные среды обработки данных и дизайнеры отчетов и форм, позволяющие даже непродвинутому сотруднику создать достаточно сложный отчет. Что же касается скорости выполнения аналитических запросов, то поставщики интегрированных пакетов приложений научились бороться и с этим недугом, в частности, с помощью эксклюзивных технических решений. Например, разработчики одной из систем придумали так называемую технологию «индексного суммирования», позволяющую получить любой отчет за считанные секунды. Какие же возможности дает современная корпоративная информационная система для анализа?

Аналитические измерения. Аналитическим измерением может быть практически все что угодно: центр затрат, цель, отдел и т. д. Во многих системах количество этих измерений неограниченно, и они являются сквозными, что позволяет проводить анализ в масштабе всего предприятия, а не только в какой-то узкой функциональной области. Практическая реализация очень проста: в каждой форме, которую ежедневно заполняют сотрудники предприятия, будь то «Формирование счета» или «Регистрация нового клиента», есть закладка, на которой перечислены аналитические измерения. Используя их, пользователи могут, например, сформировать отчеты о счетах, оплаченных клиентами, находящимися в Калужской области, с количеством персонала более 10 тыс., за которых отвечает менеджер Иванов. Основной и очевидный недостаток - трудоемкость. Заполнение полей формы нужными значениями аналитических измерений ежедневно отнимает много времени.

Аналитические измерения могут иметь самое широкое применение. Например, на одной мебельной фабрике, выпускающей широкий ассортимент мебели, рассчитанной на разные слои населения, в числе прочих использовались такие аналитические измерения, как «Пол покупателя», «Ценовая категория товара». В результате была установлена взаимосвязь, которая помогла скорректировать маркетинг компании и увеличить объем продаж мебели.

Формы и фильтры. Формы - стандартный способ отображения данных в корпоративной информационной системе. Фильтры на данные формы можно накладывать самые разные, но в рамках доступных полей.

Отчеты. Степень «хитроумности» отчета может быть очень высокой. Более интересен вопрос о том, что дальше с этими данными происходит и насколько удобны и полноценны отчеты с точки зрения анализа? Рассмотрим четыре основных критерия: скорость получения результатов, возможности моделирования, способы обработки данных, а также наглядную визуализацию отчетов.

Наиболее популярных и простых способов отображения отчетов два: табличный отчет и графический. Что же касается способов обработки данных и возможностей моделирования, то, на мой взгляд, не нужно требовать от интегрированной системы того, чего она делать не должна. Например, представители заводов часто задают вопрос: «Решена ли в ERP-системе задача определения оптимального размера партии?» Я и мои коллеги всегда отвечаем отрицательно, так как моделирование никогда не являлось функцией ERP-системы. Частично оно реализовано в некоторых системах, например, в части бюджетирования по различным моделям, привязанного к плану счетов, что может быть несколько неудобно. Если задача, связанная с моделированием, укладывается в рамки одной формулы, то проще написать маленькую программку для решения этой узкой задачи, чем превращать ERP-систему в монстра, состоящего из лоскутков, или покупать дорогостоящий программный продукт.

OLAP. Поставщиками OLAP-инструментария являются как производители СУБД, так и разработчики информационных систем. Средства OLAP являются неотъемлемой частью современных интегрированных пакетов бизнес-приложений. В настоящее время возможности встроенных OLAP-средств достаточно широки. Это позволяет использовать их как мощные аналитические средства. В сочетании с поддержкой этими системами концепции BSC они дают неплохие возможности для принятия оперативных и взвешенных решений.

BI-системы. Системы, основанные на организации хранилищ данных и OLAP-обработке этих массивов, прежде всего применяются в крупных компаниях и холдингах, где централизованно решаются задачи управленческого учета и бюджетирования. Эти системы очень хорошо подходят в ситуации, когда на предприятии имеются десятки бизнес-единиц и используется множество приложений, а экономический эффект и окупаемость инвестиций в BI-проект достигаются уже от элементарного структурирования информации. Однако для небольших и средних компаний целесообразно применять такие системы только при наличии большого количества накопленных исторических данных и при условии выполнимости поставленных перед системой задач.

Data Mining. На мой взгляд, поиск скрытых закономерностей в данных (Data Mining) - очень перспективная технология, но, подобно искусственному интеллекту, она найдет широкое применение не в самой ближайшей перспективе. Нередко вопросы, которые аналитики пытаются решать с помощью систем класса Data Mining, формулируются как гипотезы, которые нужно подтвердить или опровергнуть, основываясь на имеющихся данных. Необходимо понимать, что для достоверного ответа на такие вопросы объем базы данных должен быть очень существенным.

Положение дел с системами класса Data Mining очень интересно. С одной стороны, альтернатив этим системам нет. В их основе лежат фундаментальные математические исследования и выкладки, которые, будучи положены на огромные массивы информации, смогут сослужить крайне полезную службу. Уже есть реальные примеры их использования, например в таможне, где на основе большого числа факторов были выявлены так называемые «товары риска», на которые оформляются фиктивные таможенные декларации. Однако сложность алгоритмов, большие трудозатраты на предварительную подготовку информации и достаточно большое количество ложных результатов являются на сегодня серьезными препятствиями на пути развития этой перспективной технологии.

* * *

Что ни говори, анализ - дело тонкое. Прежде, чем за него браться, необходимо выяснить, готово ли предприятие к тому, чтобы анализировать бизнес-информацию, есть ли она у него и структурирована ли. Также нужно сформулировать круг задач, которые планируется решать посредством анализа бизнес-информации. Выбирая инструмент, следует убедиться в том, что развернутая корпоративная информационная система не способна решить эти задачи (по крайней мере, решить их эффективно и в полном объеме). Неплохо для начала отработать методики анализа, используя для этого инструменты, встроенные в интегрированный пакет бизнес-приложений. После этого можно спокойно переходить к более сложным аналитическим системам. И, разумеется, нужно помнить: анализ - именно та область, где роль человека всегда будет значимой. Впрочем, оно и к лучшему.

Яков Гродзенский - специалист по информационным системам управления, автор ряда проектов в области электронной коммерции, grodz@mail.ru