Сегодня BI-решения — обязательный компонент ИТ-ландшафта государственной организации, ведь анализ информации и есть основной бизнес-процесс большинства госструктур. Отраслевые и универсальные, готовые и заказные, софтверные и программно-аппаратные BI-инструменты служат серьезным подспорьем руководителей, помогая быстро выявлять острые проблемы и причины их возникновения, оптимизировать ресурсы, повышать качество управления проектами и целевыми госпрограммами, а также эффективность взаимодействия с другими ведомствами и гражданами.

Нешаблонные задачи

Задачи миграционной и налоговой службы, МЧС и МВД, Счетной палаты и Минздрава, а значит, и их потребности в аналитике кардинально различаются. «Особенностями применения аналитики в госструктурах являются исключительное разнообразие и уникальность задач для каждого ведомства», — подчеркнул Александр Ефимов, эксперт компании «SAS Россия/СНГ» по решениям для государственных организаций. Поэтому пользователи аналитических инструментов в госсекторе особенно ценят возможность легко изменять расчетные алгоритмы и строить произвольные отчеты.

В МЧС анализируют данные, связанные с чрезвычайными ситуациями и мерами реагирования на них, прогнозируют риски и размеры ущерба, разрабатывают упреждающие меры и планы мероприятий. В сфере ЖКХ аналитические системы помогают отслеживать динамику потребления электроэнергии и воды в регионах, в медицине — контролировать развитие эпидемий, а в сельском хозяйстве — предотвращать распространение заболеваний сельскохозяйственных культур и уничтожение вредителями посевов или лесных массивов. Сотрудникам ГИБДД применение математических методов анализа данных позволяет выявлять очаги аварийности, определять причины заторов и вырабатывать меры по повышению безопасности дорожного движения. При управлении государственным имуществом BI-инструменты дают возможность детально проанализировать в режиме реального времени состояние текущих договорных отношений с арендаторами, оценить потенциал и эффективность менеджмента.

По опыту SAS, градостроительные ведомства используют аналитику как инструмент для расчета плотности застройки, а для органов исполнительной власти полезны такие возможности, как выявление взаимного влияния факторов социально-экономического развития региона, оценка реализации приоритетных национальных и региональных программ, аналитическая обработка социологических опросов, прогнозирование показателей уровня жизни, демографических и социально-экономических процессов.

«Большой потенциал для использования BI существует в сфере социального обеспечения, образования, здравоохранения, общественной безо­пасности и управления трудовыми ресурсами», — полагает Елена Запольская, руководитель отдела BI компании «Техносерв Консалтинг».

С помощью средств бизнес-аналитики Минэкономразвития РФ оценивает влияние принимаемых решений и сценариев развития внешнеэкономической конъюнктуры на развитие отраслей, регионов и страны в целом. При этом математические модели, построенные с использованием инструментария Prognoz Platform компании «Прогноз», позволяют решать и обратную задачу — оценивать необходимые условия для достижения целевых параметров развития, что особенно актуально при анализе достижимости целевых показателей госпрограмм.

Счетная палата РФ использует комплекс математических моделей на основе инструментов и методов Prognoz Platform для оценки и анализа рисков неисполнения утвержденных параметров федерального бюджета. Аналитическая система не только дает сигнал о вероятности неисполнения плановых параметров доходной части бюджета, но и рассчитывает пороговые значения факторов, при которых план не будет выполнен.

Отчет и контроль

Несмотря на высокий потенциал и богатые возможности бизнес-аналитики, на практике BI чаще всего используется в российских госструктурах для контроля и надзора — построения отчетов о работе ведомств и подчиненных им организаций. «Наиболее распространенная задача, решаемая с использованием BI-инструментов в гос­органах, — это формирование регламентированной и аналитической отчетности», — сообщил Евгений Овчаров, первый заместитель гендиректора компании «Прогноз». По его словам, в последнее время существенно вырос спрос на «гибкие» инструменты построения произвольных отчетов и «продвинутой» визуализации данных.

Помимо составления отчетности, пользователи BI часто работают в режиме реального времени с информационными панелями, которые отражают, к примеру, данные по состоянию имущества и объемам заключенных договоров аренды. Это позволяет эффективно управлять имуществом организации, принимая своевременные и взвешенные решения, отметил Дмитрий Шепелявый, заместитель гендиректора «SAP СНГ». BI дает возможность оптимизировать и расширять управленческие отчеты на уровне пользователя, без привлечения программистов.

Всем, всем, всем...

Основная тенденция BI-проектов в российском госсекторе связана не только с упрощением анализа данных, отметил Овчаров, но и с предоставлением результатов всем заинтересованным лицам: гражданам, СМИ, общественным и коммерческим организациям. С целью повыcить прозрачность органов власти создаются порталы открытых данных, «публичные бюджеты» и другие подобные системы. Обнародование массивов данных требует особой проработки структуры и способов визуализации информации, а также наглядного интерфейса, интуитивно понятного даже неподготовленному пользователю.

Общий подход к разным ситуациям

Чтобы не упустить время и не допустить перерастания тревожных ситуаций в критические, во многих ведомствах руководители прибегают к созданию ситуационных центров на базе BI. Такие решения часто интегрированы с геоинформационными системами.

Целью любого ситуационного центра является повышение эффективности мониторинга и качества принятия оперативных решений. Для этого нужно: выявить слабые места в существующей системе превентивных действий, информирования и реагирования; оценить и оптимизировать принимаемые решения; спрогнозировать развитие ситуации на основе анализа поступающей информации; проконтролировать исполнение выработанных решений. Этот класс задач соответствует стандартным методам управления рисками, которые давно и успешно применяются в коммерческих организациях и включают в себя идентификацию и оценку рисков, разработку планов реагирования и оперативный мониторинг. Поэтому начинку ситуационных центров зачастую составляют аналитические инструменты управления рисками, заметил Ефимов.

Для раскрытия информации о бюджете в простой и доступной форме служат порталы «Понятный бюджет Пермского края» и «Публичный бюджет города Перми», созданные компанией «Прогноз». Используя материалы порталов, любой житель может разобраться, из каких источников формируется бюджет, и на что тратятся бюджетные средства.

Региональный портал раскрывает основные аспекты бюджетного процесса, содержит сведения об основных параметрах бюджета края, структуре доходов и расходов, проектах бюджета и расходов по госпрограммам. Немаловажно также, что портал предоставляет жителям возможность участвовать в обсуждении проекта бюджета и задавать вопросы.

Городской портал содержит данные о доходах и расходах, муниципальных программах и инвестиционных проектах, наглядные аналитические материалы по текущему исполнению бюджета. Кроме того, здесь можно сравнить показатели развития столицы Пермского края с показателями городов в соседних регионах и воспользоваться дополнительными сервисами. Каждый желающий может провести собственную экспертизу бюджета и оставить на сайте вопросы и замечания, касающиеся бюджетного процесса. Сервис «Налоговый калькулятор» поможет не только рассчитать сумму основных налоговых платежей, но и внести предложение по их распределению.

«Открытые бюджеты» появились также в Москве, Красноярске, Ленинградской и Тульской областях.

Не только время и деньги

Экономический эффект применения BI в части социально-экономического прогнозирования очевиден, считает Ефимов: здесь аналитика помогает «услышать» реакцию населения на различные инициативы, а также выбрать приоритетные области развития. К примеру, транспортные департаменты с помощью инструментов прогнозирования и оптимизации изучают основные пассажиропотоки, выявляя потребность в тех или иных транспортных средствах, чтобы организовать оптимальным образом транспорт­ные развязки, составить расписание различных видов транспорта, определить удобное расположение остановок. Результат получается комплексный, включающий и прямую экономию средств, и косвенный эффект — удовлетворенность граждан своевременно подошедшим транспортом.

Однако в условиях экстремальной ситуации говорить о «классической» экономической эффективности бизнес-аналитики в ситуационном центре не приходится, отметил Ефимов. BI позволяет сформировать как целостную картину оперативной ситуации, так и получить отдельные аналитические срезы. Понимание процессов, будь то эпидемии, пожары или кризисы, возможность вовремя отследить и спрогнозировать их развитие позволят государству получать эффект в финансовом выражении.

«Применительно к государственным структурам экономический эффект BI неотделим от социального, поскольку процессы, регулируемые органами власти, напрямую касаются каждого, — указал Ефимов. — Анализ социальных процессов в обществе позволяет предупреждать острые негативные ситуации, а значит, и связанные с ними экономические потери». Сегодня все чаще заходит речь о создании эффективной системы «стрессоустойчивости» общества и государства в целом. Первым шагом к созданию такого механизма является возможность предсказывать развитие ситуации и заранее готовить общество и соответствующие службы к возникновению кризисных ситуаций.

В пользу математики

В последнее время государственные структуры все чаще приходят к пониманию необходимости комплексного подхода при решении проблем, не ограничиваясь простым анализом текущей ситуации и причин ее возникновения методами классического бизнес-анализа, говорит Ефимов. Для этого нужны инструменты углубленного анализа.

«Сегодня в бизнес-аналитике недостаточно просто рисовать красивые инфопанели, отражающие события, которые уже произошли и на которые никак нельзя повлиять», — подтверждает Наталья Булкина, эксперт по решениям бизнес-аналитики IBM в России и СНГ. Сейчас становится важной возможность моделировать события, которые с большой вероятностью могут произойти в будущем. Это позволяет организации проактивно реагировать на потенциальные угрозы или заранее подготовиться к потенциальному всплеску активности. При правильном подборе статистических алгоритмов прогнозы, основанные на накопленных исторических данных, могут давать очень высокую точность, утверждает она.

Ключевая тенденция BI на госслужбе — внедрение в практику управления страной, регионами и муниципалитетами систем предсказательной аналитики, которые позволяют прогнозировать социально-экономические процессы, оценивать риски, снижать последствия кризисных ситуаций, принимать обоснованные стратегические и оперативные решения.

Традиционно средства прогнозирования применяются при подготовке и анализе исполнения бюджетов на федеральном и региональном уровнях. Модели доходов бюджета помогают строить прогнозы поступления денежных средств при различных вариантах налоговой и бюджетной политики, сценариев социально-экономического развития, показателей финансовых и товарных рынков и других факторов. «Построение стратегических прогнозов — одна из самых важных задач для госсектора и самая эффективная с точки зрения применения BI, — подчеркивает Запольская. — Но, чтобы она решалась с помощью современных ИТ-систем, госорганизации должны отказаться от экспертной модели прогнозирования в пользу математической». В быстро меняющейся обстановке невозможно принимать решения, опираясь только на результаты прошлых лет, поэтому сегодня наблюдается постепенный уход от эксперт­ного прогнозирования. Ведомства уже накопили достаточный объем данных, используя которые в сочетании с множеством внешних экономических факторов, можно строить сложные модели по каждому сектору экономики. По словам Запольской, это позволит оперативно оценивать стратегии развития курируемых ими отраслей.

Легче предупредить

Поскольку возникновение нештатных ситуаций вызывает негативную реакцию общества, государству необходимо разрабатывать меры по упреждению таких ситуаций и снижению уровня «стресса», связанного с ними. Ефимов отмечает возросшую потребность в мониторинге, контроле и выработке стратегии обеспечения «стрессоустойчивости» государства и общества к тем или иным событиям.

По его словам, инструменты углубленной и прогнозной аналитики могут вывести на новый уровень работу ситуационных центров. Изначально ситуационные центры должны были обобщать информацию и представлять ее для мониторинга и контроля, но сегодня этого уже недостаточно. Современные центры должны прогнозировать развитие негативных тенденций, оптимизировать действия по минимизации ущерба от них и поддерживать принятие решений.

Россия во многом повторяет опыт развитых стран в решении аналитических задач. В Гонконге, например, система интеллектуального анализа обращений горожан позволяет выявлять основные причины недовольства людей, повышать качество и скорость реагирования на обращения, планировать стратегию развития города. По мнению Ефимова, такой подход полезен и в нашей стране: «Системный анализ как структурированной, так и не­структурированной информации даст в руки государства поистине бесценный источник знаний о том, как улучшить жизнь общества».

Аналитик в кармане

Скорость реакции на изменение условий сегодня имеет принципиальное значение для руководителей: они обязаны быть мобильными, а современные технологии, включая BI, должны обеспечить им такую мобильность. В госсекторе востребованы решения, обеспечивающие быстрый доступ к ключевой информации и помогающие контролировать исполнение поручений. Электронный помощник сообщает руководителю последние новости отрасли, экономики страны и регионов, а также предоставляет средства для планирования рабочего графика, взаимодействия с приемной и контроля исполнительской дисциплины. К примеру, на мобильное рабочее место начальника УГИБДД Главного управления МВД России по Москве поступает актуальная информация о деятельности его службы по всем направлениям, включая результаты регистрационной и экзаменационной деятельности, сведения об аварийности на дорогах города, аналитические материалы на основе административной практики.

Еще один пример — Единая автоматизированная информационно-аналитическая система обеспечения деятельности органов власти Республики Коми, объединившая данные ведомственных систем регионального и федерального уровня в едином хранилище. Мобильное приложение этой системы обеспечивает руководство региона оперативной информацией, поступающей от МЧС, МВД, Управления лесного хозяйства, органов исполнительной власти и местного самоуправления.

«Мобильные устройства стремительно ворвались в нашу жизнь и рабочие процессы, — отметил Шепелявый. — Сложно себе представить эффективное управление процессами без активного применения мобильных технологий».

Время руководителя — это самая большая ценность, подчеркивает Булкина. Поэтому там, где неудобно использовать обычный компьютер, в ход идут мобильные устройства с BI-приложениями. В такси и в поезде, в аэропорту и в самолете, в отеле или в холле конгресс-центра руководитель имеет возможность детально изучить текущее состояние дел в компании, причем доступ к Интернету для этого не­обязателен — необходимые для анализа данные, таблицы и dashboards могут работать в режиме офлайн. Правильно подобранные способы визуализации позволяют быстро получать максимум информации даже с одной панели, это гораздо эффективнее, чем рассматривать десятки страниц табличных отчетов в формате PDF.

Шире круг

BI — недешевое удовольствие, поэтому госорганизации следует тщательно просчитывать, скольким сотрудникам бизнес-аналитика действительно нужна. Однако стоит ли ограничивать круг пользователей, чтобы сэкономить на лицензионных выплатах?

По мнению Шепелявого, ограничение пользовательских лицензий и экономия на данном функционале могут привести к снижению качества управления и потере контроля.

Единственным ограничителем, на его взгляд, может быть политика информационной безопасности с разграничением прав доступа к данным. Такой подход позволяет увеличить эффективность принимаемых решений на всех уровнях управления. Разграничение прав пользователей в соответствии с их целями обеспечивает компромисс между созданием аналитических отчетов ограниченным кругом специалистов и широтой использования результатов, включая открытый доступ к данным. Посетители популярных порталов открытых данных обычно даже не подозревают, что видят результаты работы BI-систем: статистику, показатели деятельности органов власти, сведения о реализуемых в регионе проектах.

Круг пользователей BI нужно обязательно расширять, полагает Булкина. По ее словам, в последнее время появилась тенденция по выстраиванию сквозных показателей эффективности (KPI) от самых младших сотрудников до генерального директора. Например, если перед организацией поставлена задача по оптимизации расходов и у руководителя высшего звена есть связанный с этим KPI, то подобный KPI может быть и у его сотрудников. Когда сотрудники заинтересованы в выполнении своих KPI и у них под рукой есть нужные BI-инструменты, они могут стать полноценными и очень важными участниками решения подобной задачи. «Лучшие идеи от рядовых сотрудников помогут создать «эффект 360 градусов» при принятии управленческих решений и добавить к имеющимся «сухим» финансовым отчетам нужный практический контекст», — заметила Булкина.

Как полагает Запольская, распространение BI в госсекторе еще не достигло такого уровня, чтобы стоимость лицензий стала главной заботой при использовании бизнес-анализа. На уровне правительства региона пользователями бизнес-аналитики являются первые лица субъекта и министерств, главы администраций муниципальных образований и сотрудники аналитических отделов. А вот в федеральных ведомствах и министерствах счет может идти на тысячи лицензий. Некоторые вендоры предлагают программы лицензирования с неограниченным числом пользователей, которые вполне могут позволить себе крупные министерства. Но в попытке оптимизировать стоимость использования BI нужно отталкиваться не от затрат на лицензии, а от того, какие данные необходимы каждому пользователю. Определяя число лицензий, важно также принимать во внимание поставленные перед пользователем задачи и тот уровень детализации данных, с которым ему необходимо работать.

Данные, по словам Запольской, — это cамая проблемная зона при внедрении BI. Источники данных, как правило, разрозненны, находятся в разных системах и зачастую требуют «большой чистки». До 80% работ на проектах внедрения BI связано с наладкой механизмов загрузки данных из разных источников. Кроме того, в госсекторе пока не выработано единой ИТ-стратегии, сплошь и рядом в организациях присутствуют системы на разных платформах и используются решения собственной разработки, поэтому задача сбора и консолидации данных драматически осложняется.