Философия BI

Владимир Чибисов Возраст: 51 год Образование: Московский институт электронного машиностроения, факультет прикладной математики. Профессор. Послужной список последних лет: 2005 – настоящее время ОАО МХК «ЕвроХим», начальник отдела информационной безопасности, затем директор по развитию бизнес-систем, затем директор по ИТ

«ЕвроХим» уже не первый год использует систему бизнес-анализа. Какую пользу получила компания от ее использования? И кто из менеджеров первым заявил, что ощутил пользу от BI?

Первым о полученной пользе заявил технический директор — самый консервативный и основательный из менеджеров, который ранее не признавал даже необходимости внедрения ERP и полагал, что можно управлять, ограничиваясь традиционными методами. Явную полезность системы бизнес-аналитики он признал, когда увидел, что затраты на партию продукции могут быть вычленены и есть возможность оценить реальную выгоду каждой конкретной сделки. Другими способами достичь такого признания полезности системы было невозможно, единственный путь — показать ее ориентированность на финансовые результаты компании.

В целом пользу от BI ощутили все сотрудники, которые работают с этой системой. Фактически они стали бизнес-аналитиками, имеющими дело с «живой» статистикой и оперирующими ею при помощи современных средств. Бизнес-пользователи получили в свое распоряжение новые методы принятия решений.

Проблема зачастую заключается в том, что менеджерам просто не хватает времени на аналитическую работу — ни сделки, ни производство ждать не могут. В итоге аналитикой занимаются специалисты, далекие от основной деятельности компании. Мы же совершили качественный скачок, сделав анализ данных доступным всем заинтересованным в нем бизнес-пользователям благодаря тому, что воплотили «высокую теорию» в системе, не требующей специальных познаний.

Разумеется, чтобы использовать BI по-настоящему эффективно, сотрудникам потребовалось получить некий новый набор знаний и навыков. Осуществлять анализ больших объемов реальных данных не так просто.

В ходе реализации проекта обнаружилось, что бизнес-аналитиков в компании на тот момент не было, эта ниша оказалась незанятой. Отсутствие квалифицированных бизнес-аналитиков — это серьезный подводный камень на пути реализации BI-проекта, поскольку, чтобы эффективно применять систему в своей практике, пользователи должны иметь определенный склад ума — быть «людьми будущего». Мы ожидаем, что со временем сформируется новый слой пользователей — бизнес-аналитики, способные эффективно работать с данными, вооружившись современными методами. Конечно, трудно ожидать, что они появятся ниоткуда.

В какой момент внедрения BI-системы накапливается критическая масса положительных ожиданий пользователей, после достижения которой успех BI-проекта можно считать практически гарантированным?

Положительный опыт достигает уровня, достаточного для успеха BI-проекта, в тот момент, когда руководство компании, выделившее деньги на внедрение системы, получит от нее реальную отдачу: вырастет число сделок, уменьшится количество остановленных на ремонт объектов, сократятся затраты на закупки и т. п. Бизнес ожидает отдачи на каждый вложенный рубль. Лишь когда деньги окупились, а прибыльность компании повысилась, результат можно признать положительным. Для этого аналитика должна работать на принятие решений руководителями верхнего уровня. Традиционные же BI-средства зачастую ориентированы на использование менеджерами среднего звена и фактически не поддерживают принятия стратегических решений.

Необходимо добиться того, чтобы система принесла удовлетворение топ-менеджерам компании — они должны получить полноценную отчетность, положительно влияющую на принятие решений. Приняв несколько верных решений, они сами поймут, что без аналитики не смогли бы этого сделать. Следовательно, наиболее быстрый путь к успеху BI-проекта состоит в реализации витрин данных для высшего руководства.

Путь снизу (начиная с внедрения аналитики для менеджеров среднего звена) окажется гораздо дольше, к тому же, идя по такому пути, вы рискуете, что ваше руководство разочаруется — ему может просто не хватить терпения, чтобы дождаться заметных результатов.

Как удалось добиться, чтобы менеджеры компании, прежде всего высшие руководители, начали работать с BI-системой напрямую, без посредников — аналитиков или ИТ-специалистов?

Это стало возможным благодаря тому, что в компании появилась система подготовки сотрудников, ориентированных на использование бизнес-аналитики (таких сотрудников у нас прежде просто не было). Реализованные в ее рамках бизнес-сценарии касаются всех направлений, поэтому оказались полезными специалистам многих подразделений и уровней иерархии, вплоть до топ-менеджеров компании.

Мы разработали бизнес-симулятор, который моделирует деятельность некой виртуальной компании нашей отрасли. Мы в эту модель вложили наши корпоративные данные. Прорабатываются разные сценарии, имевшие место в реальности. Таким образом, бизнес-симулятор реализует деловые игры.

Симулятор помогает нашим сотрудникам понять, как те или иные бизнес-проблемы, возникавшие в разные периоды жизни компании, могут быть решены с использованием современных аналитических систем. В ходе деловых игр становятся видны ошибки в управленческих решениях. Такая приближенность к жизни оказалась весьма ценной. По мнению генерального директора нашей компании, этот симулятор оказался полезнее для наших сотрудников, чем курсы MBA, на которых бизнес изучается достаточно абстрактно.

Во многих случаях под аналитикой подразумевается работа с заранее построенными OLAP-кубами и фиксированными отчетами. Как вы относитесь к идее пользовательской аналитики, когда любой сотрудник может в режиме «конструктора» раздобыть интересующую его информацию?

Именно такой конструктор мы и реализовали, создав «промышленный» Интернет: поисковые роботы отбирают данные из транзакционных систем и копируют их в таблицы, необходимые для управления компанией. Когда пользователи запрашивают определенную аналитику, то непроизвольно выставляют теги к имеющимся данным — оставляют в системе свои «следы», они-то затем и используются при подготовке данных. Таким образом, автоматически группируются именно те данные, которые в дальнейшем будут регулярно поставляться конкретному пользователю.

Созданное решение мы назвали «корпоративный Google» (CoGo). По сути это поисковая машина на базе технологии Google Analytics, которая отбирает и откладывает данные, обеспечивая быстрый доступ к ним. Она работает независимо от людей, при этом подготовка данных тесно связана с бизнесом. Наша система самообучается: то, что конкретный сотрудник чаще всего изучает, быстрее возникает перед его глазами. Таким образом, мы подстраиваем под пользователей не только интерфейс системы, но и сами данные. Думаю, мы вправе гордиться реализованной технологией.

Крайне важным фактором успеха при внедрении любой информационной системы является ее гармоничное встраивание в бизнес-процессы. Как вы считаете, кто и каким образом должен определять узлы принятия решений в бизнес-процессах, нуждающиеся в аналитической поддержке?

Сотрудник, занимающийся определением узлов, нуждающихся в аналитической поддержке, должен мыслить иначе, чем обычный бизнес-пользователь, а для этого ему надо иметь опыт реальной аналитической работы. Это должен быть «аналитик от бизнеса»: он выполняет роль консультанта, при этом действует весьма деликатно — не навязывает бизнесу те методы анализа, которые знает, а тщательно отбирает именно те, что могли бы помочь в той конкретной предметной области, в которой работает бизнес, знакомит с ними и демонстрирует их полезность.

Надо понимать, что пользователи зачастую не видят иных методов принятия решений, кроме тех, к которым привыкли. Решения во многом выбираются исходя из имеющейся у пользователей практики, и информационные системы не могут конкурировать с таким подходом. Это надо учитывать и уважать. У людей есть свои опыт и интуиция, и если излишне настойчиво пытаться навязывать им аналитические средства, их отвергнут. Многие менеджеры никогда не пользовались аналитическими методами и осуществляли оперативное управление в отсутствие достоверной информации.

У нас хватило такта обойтись без излишнего давления на пользователей — и аналитика нашла себе место. В противном случае эффект мог бы быть отрицательным, вплоть до полной дискредитации идеи аналитики.

Возможно ли возникновение неконструктивных конфликтов между заинтересованными лицами в ходе внедрения и использования BI? Приходилось ли вам сталкиваться с ними?

Да, конечно, приходилось. Внутри департаментов есть свои компьютерные лидеры, реализующие собственные локальные решения, а также бизнес-специалисты, настаивающие на собственных программах оптимизации деятельности своих подразделений и бизнес-процессов. Разумеется, эти люди далеко не всегда приветствуют появление конкурентов в лице представителей ИТ-службы и бизнес-аналитиков, не горят желанием помогать им или хотя бы координировать с ними свои действия.

Попытки решать задачи в замкнутых коллективах нередко приводят к естественным противоречиям. Например, может оказаться так, что процесс ремонтов будет оптимизирован без учета интересов других подразделений. В интересах предприятия задачи должны решаться интегрально. ИТ-подразделение берет разрешение конфликтов на себя. Они должны быть преодолены, иначе оптимизировать деятельность компании не удастся.

Верите ли вы в «коробочные» BI-системы? Насколько сильно такая система должна дорабатываться под особенности предприятия?

Коробочная система — это не то решение, которое сотрудники охотно освоят и за которое впоследствии нас поблагодарят. «Коробочный» BI очень трудоемок и — главное — совершенно не ориентирован на топ-менеджмент. «Коробочного», пусть и индустриального решения недостаточно, по крайней мере для поддержки работы высшего руководства. Мы исповедуем другой подход: изучить бизнес конкретного предприятия, его бизнес-модель, процессы, традиции принятия решений и, уже подстраиваясь под эти особенности и требования, формировать аналитическую информацию на основе данных из различных систем. При построении своей системы мы использовали «коробочное» решение и выжали из него все возможное.

Что, на ваш взгляд, является самым важным в современной BI-системе?

Разумеется, важны средства визуализации и интуитивная понятность, простота использования — особенно когда речь идет про топ-менеджмент. Люди привыкли работать с технологиями, ориентированными на массовых пользователей, и от корпоративных систем ждут такой же простоты. Быстрота тоже важна: между ответами, один из которых дан за доли секунды, а другой — за несколько минут, колоссальная разница. Человек не будет длительное время сидеть у компьютера, ожидая отклика. Чем дольше пользователь держится в напряжении, ожидая получения информации, тем меньший результат будет им достигнут. Лишь в случае максимального упрощения процесса получения информации есть основания надеяться на успех BI-проекта.

Что вас не устраивает в современных подходах к применению BI или в самих аналитических средствах?

Существующие на рынке монстрообразные системы типа «все в одном» чрезмерно сложны. Их крайне сложно внедрить, настроить и использовать. Проще самостоятельно разработать систему, нацеленную на решение конкретной задачи, чем заставить работать этот конгломерат возможностей.

Самое важное — излишние требования к компаниям и ее сотрудникам, которые предъявляют современные BI-системы. Когда система требует от человека большего порядка, чем у него есть, большего уровня организационной зрелости, ожидать успеха не приходится.

BI на мобильных устройствах — это мода или созревшая потребность пользователей? И способен ли мобильный BI повлиять на конкурентоспособное будущее компании?

Бизнес мобилен — люди постоянно находятся в движении. Им нужно принимать решения независимо от местонахождения, причем в то самое время, когда им это необходимо. Мы пытаемся сделать так, чтобы аналитический органайзер, находящийся в руках у сотрудника, заменил собой все остальные системы. При этом ни о каком принуждении пользователей речь не идет — сотрудник должен сам найти в BI все необходимые ему возможности.

Обычно органайзеры, как бы красиво они ни были оформлены, являются типовыми. Информация из других систем в них не попадает, да и получить доступ в корпоративные системы с их помощью тоже, скорее всего, не получится. Поэтому и о персонализации речь не идет. При наличии же интеграции со всеми системами мобильное устройство превращается в персонального помощника, полезного при принятии бизнес-решений. Это не просто дань моде — это действительно важно, если компания желает опередить конкурентов.

Выезжая в командировки, сотрудники берут с собой планшеты, потерять данные с которых невозможно (поскольку они на них не хранятся), но при этом вся необходимая информация находится перед глазами, как только она потребуется. Взяв в руки планшеты, люди стали по-другому работать, и это радикально повлияло на популярность применяемых в компании BI-систем.

BI как услуга или облачный BI — это утопия или потенциально полезная технология? Что нужно, чтобы эта модель стала реальностью?

Это вполне реально и, более того, полезно. Мы вошли в проект «Сколково», создаем там подразделение. В его рамках планируем реализовывать доступ к ПО по модели SaaS — оказывать информационные услуги, в том числе и аналитические. Таким образом, мы не просто верим и ждем, но и предпринимаем конкретные шаги. Мы рассчитываем выступить поставщиком услуг SaaS для других компаний. Похоже, на эти услуги будет спрос: у нас в гостях побывали представители нескольких десятков крупных организаций, желающих воспользоваться нашими результатами.

Можете ли вы сформулировать ключевую идею «философии» BI, которая должна лежать в основе этого технологического подхода?

Бизнес-аналитика состоит в том, чтобы интуитивные методы принятия решений переложить в информационную систему. Не следует брать некие рафинированные математические методы, напрямую переносить их во внедряемое решение и пытаться убеждать пользователей в том, что это и есть бизнес-аналитика. Если сотрудники начнут использовать несвойственные их отрасли методы, они не получат результата и разочаруются, а возникающие при внедрении конфликты интересов на корню уничтожат все ваши усилия.

Следует идти по пути изучения действий, осуществляемых сотрудниками, и ненавязчивого наложения на эти действия новых технологий. Именно так удастся прийти к настоящей бизнес-аналитике. Ее задача — реагировать на проявления бизнес-среды (и внешней, и внутренней) раньше, чем это сделает опытный менеджер, бизнесмен или промышленник. Тогда бизнес скажет нам спасибо.