.jpg) |
|
ЗАЧАСТУЮ КОМПАНИИ отслеживают не те показатели, которые для них действительно важны, а те, которые умеют измерять Источник: SAP |
В большинстве компаний в том или ином виде реализована система корпоративной отчетности, однако далеко не всегда она реально помогает эффективно управлять предприятием. Проблемам построения систем отчетности был посвящен семинар «Архитектура высокопроизводительной BI-системы. От теории к практике», организованный Sybase CIS.
«Главная из типичных ловушек — человеческий фактор: руководители получают не ту информацию, которая им необходима, а ту, которую желают показывать подчиненные», — заявил Григорий Ципес, руководитель практики BI компании IBS. При нечеткой концепции мониторинга менеджеры среднего звена имеют возможность подавать «наверх» необъективную информацию.
Кроме того, зачастую компании отслеживают не те показатели, которые для них действительно важны, а те, которые умеют измерять. Системам не хватает гибкости — бизнес изменяется, а отчетность не отражает его потребности.
Наконец, традиционные проблемы наблюдаются с обеспечением необходимых уровней детализации. Топ-менеджмент тонет в деталях, необходимых управленцу среднего звена. Однако непродуманное агрегирование показателей тоже рискованно. В результате обобщения могут быть потеряны принципиальные детали, и укрупненные показатели смажут картину.
Вместе с тем, подчеркнул Ципес, существующие системы отчетности, как правило, уже содержат многое для обеспечения эффективной поддержки управления. Да, ИТ-решение может иметь неоптимальную архитектуру, а показатели могут быть плохо структурированными, но их модернизация обойдется меньшей кровью, нежели заново выполняемые работы.
Выстраивая систему мониторинга, нельзя останавливаться на полпути. Создав инструментальную панель с системой показателей для топ-менеджмента, необходимо спуститься на нижние уровни — без этого вся конструкция теряет смысл. Действительно, если менеджер среднего звена не может видеть те же показатели, что и его руководитель, с него нельзя требовать их выполнения.
Важную роль играет не только методологическая, но и техническая сторона проблемы.
Как правило, данные разбросаны по разным бизнес-приложениям. Правильным было бы собрать их в едином хранилище. Но растущие объемы данных порождают проблемы производительности. В результате на базе хранилища создают витрины данных, ориентированных на конкретные группы пользователей. Когда производительность этого решения перестает устраивать, строятся OLAP-кубы, причем созданием одного-двух кубов проект не обходится.
Разумеется, работа с единым репозиторием данных, обеспечивающим необходимую производительность, была бы удобнее. Решать проблему производительности аналитических систем в Sybase предлагают с помощью СУБД Sybase IQ, повышающей скорость выполнения запросов в десятки и сотни раз.