BPM вчера и завтра

В конечном счете любая управленческая корпоративная инициатива, как бы ее ни называли — технологией или концепцией, должна поддерживать решение трех взаимосвязанных задач: составление плана, его выполнение и анализ результатов. Общие соображения на эту тему с опорой на кибернетический подход были опубликованы в статье «Корпоративное управление:первые шаги» («Открытые системы», № 08, 2007 год), но за прошедшие с тех пор годы многое изменилось и в экономике, и в технологиях, хотя отмеченные тогда тенденции сохраняются, распространяясь и на управление бизнес-процессами (Business Process Management, BPM), причем происходит это под влиянием нескольких обстоятельств.

Во-первых, после экономических потрясений 2008 года сложилась новая экономическая реальность, которой недавно было дано специальное название — New Normal, что можно перевести как Новая норма или Новый стандарт. Принятой прежде нормой жизни было стремление к высокому стандарту организации производства (operational excellence), предполагавшему опору на индустриализацию и стандартизацию с главной целью — получение высокой результативности и эффективности. Новая норма не отменяет этого, но существенно расширяет сложившиеся представления, добавляя понятие agility («быстрота») и триединую систему оценки качества управления — GRC: Governance — возможность для руководства предприятием с позиций высшего уровня менеджмента, Risk — учет возможных рисков, Compliance — соответствие нормативным и законодательным требованиям. Принципиально новым здесь является Governance, которому в русском языке нет аналога, однако наглядным примером, иллюстрирующим суть различий между governance и традиционным административным управлением, может служить сравнение рабочих мест мэра Нью-Йорка Майкла Блумберга и чиновников, как сейчас модно говорить «эффективных менеджеров», из менее развитых европейских стран. На смену роскошным, но малофункциональным кабинетам приходит нечто вроде диспетчерских залов. В итоге информационные системы нового поколения должны стать в полном смысле этого слова управляющими, все больше приближаясь к встроенным в технологические процессы системам.

Во-вторых, примерно в то же время начались глобальные технологические подвижки. Раньше других появились архитектура, ориентированная на сервисы (Service Oriented Architecture, SOA), а вслед за ней и поддерживающая ее сервисная шина предприятия (Enterprise Service Bus, ESB). Затем стартовала постепенная миграция от монолитных систем с ориентацией на приложения в сторону распределенных систем, построенных на сервисных принципах. Параллельно формировались концепции предприятия, работающего в реальном времени (Real-Time Enterprise), архитектур, подчиненных событиям (Event Driven Architecture), предприятия второго поколения (Enterpise 2.0), умного предприятия (Smart Enterpise) и даже предприятия, подчиненного науке и данным (Science Data Driven Enterprise). Наконец, совсем недавно в связи с проблемой Больших Данных речь пошла об экономике с обратной связью, основанной на аналитике во всех ее видах.

В приложении к предприятию Большие Данные есть не что иное, как приобретенная способность больше знать о себе и лучше понимать свое положение в окружающем мире. Между Big Data и BPM есть прямая связь, причем настолько очевидная, что один из отраслевых аналитиков применительно к ней сказал: «BPM без Big Data — что автомобиль без мотора: выглядит красиво, но ездить не может». Технологии Больших Данных открывают возможности для визуального представления данных, для использования готовых аналитических приложений и потенциала World Wide Web, благодаря чему можно говорить об информированном управлении (Intelligent Business Process Management, iBPM) и соответствующих инструментах (Intelligent Business Process Management Suites, iBPMS). Здесь слово Intelligent лучше использовать в качестве «информированный» или «осведомленный», чем «интеллектуальный» (intelligence — «интеллект», «сведения», «разведка»). Формирование нового направления BPM оказалось возможным прежде всего потому, что открылись каналы для получения сведений, всесторонне характеризующих ту или иную деятельность, и извлечения из них информации, полезной для принятия решений. Еще совсем недавно аналитические способности бизнеса были очень слабы, поскольку удавалось собирать ограниченный набор показателей деятельности, а данные можно было обрабатывать только в автономном режиме, используя исключительно для выработки стратегических решений. Сегодня анализ данных из различных источников позволяет создать новое поколение таких средств для BPM, которые работают в режиме реального времени. Можно выделить пять основных источников данных для процессного управления.

• Данные о процессах (Performance Intelligence). Если есть возможность анализировать процессы по ходу их исполнения, то их также можно «на лету» оптимизировать, не нарушая непрерывности, вносить коррективы, изменять приоритеты, адаптировать к новым условиям.
• Данные о результатах (Outcome Intelligence). Чаще всего это та или иная оценка продуктов или услуг со стороны потребителей.
• Данные из социальных сетей (Social Intelligence). Анализ социальных медиа дополняют средства Outcome intelligence, среди которых наиболее распространен метод сентимент-анализа (Sentiment analysis), то есть анализа эмоций, тональности и еще каких-то отношений со стороны участников социальных сетей.
• Данные об изменении внешних обстоятельств (Situational Intelligence). Всесторонний мониторинг окружающей среды необходим для успешной адаптации к ней бизнеса.
• Прогнозные данные (Predictive Intelligence). Важность прогнозной аналитики настолько очевидна, что не нуждается в комментариях.

А далее возникает естественный вопрос, как на практике осуществить переход от систем, ориентированных на приложения, к сервисным системам, ориентированным на автоматизацию производственных процессов? На данный момент представляется, что в центре внимания будет конвергенция управления процессами Business Process Management c тем, что обычно называют бизнес-аналитикой (Business Intelligence, BI). Разумеется, BPM и BI приобретут качественно новые черты, а результатом конвергенции может стать предприятие, ориентированное на процессы (Process-Oriented Enterprise).

Современная трактовка BPM

Наиболее полное описание концепции Process-Oriented Enterprise можно найти в работе «Business Intelligence meets Business Process Management and Big Data» Вольфганга Мартина, известного немецкого эксперта. Форма этой работы достаточно традиционная — брошюра, однако, в отличие от аналогов, она с 2004 года регулярно обновляется несколько раз в году: например, в августе 2013-го вышла версия 10.0 при том, что предшествующая 9.1 публиковалась в мае. Такая обкатанная методика делает эту работу актуальным исчерпывающим источником сведений, и сегодня ее объем достиг 165 страниц. Критически важно, что Мартин нашел баланс между процессным управлением и технологиями управления, а слово «методология» в ней используется лишь несколько раз и только по существу. Одно из достоинств BI meets BPM&BD — всеобъемлющий подход к BPM на основе сервисной архитектуры с акцентом на то, что процессный и сервисный подходы должны идти рука об руку с управлением информацией. Особо выделен тезис: «Процессов без данных не существует», часто упускаемый из виду многими специалистами — методологами в области BPM.

По мнению Мартина, BPM — это не что иное, как обобщающий зонтичный термин для всего, что так или иначе обеспечивает управление жизненным циклом бизнес-процессов на всех стадиях их существования. Практика BPM начинается с первичного анализа и проектирования и продолжается вплоть до реализации, внедрения, управления и анализа полученных результатов. С той же целью, хотя и реже, используют более содержательный и точный термин Holistic Management, который переводится как «управление в целом», то есть BPM, причем это не заданный набор функций, обладающий собственными свойствами и качествами, а скорее совокупность всего, что может быть применено для управления. Сегодня, когда появляется возможность внедрять разнообразные аналитические методы (предиктивной аналитики, аналитики в реальном времени и др.) на всех уровнях управления, BPM приобретает черты действительной целостности, позволяя оптимизировать весь бизнес в целом. В этой связи собственно BI отходит к направлению Performance Management and Analytics — управление исполнением (при переводе термина PM&A возникает проблема со словом «performance», которое часто переводят как «управление производительностью», что лишено смысла — управлять показателем невозможно). PM&A отличается от традиционного BI не только тем, что работает с Большими Данными, но и тем, что принятие решений и аналитика теперь уже не существуют отдельно, а органично встраиваются внутрь каждого из процессов. К тому же, в отличие от BI, PM&A может работать в операционном режиме, то есть в режиме реального времени выполнения процессов.

Надо признать, что BI в том виде, в каком это направление существует сегодня, полностью основывается на теории, разработанной отцом хранилищ данных (DataWarehuse, DW) Биллом Инманом, который предложил и идею корпоративной информационной фабрики (Corporate Information Factory, CIF). Performance Management собирает лучшее из двух миров и делает шаг вперед по сравнению с BI, но наследует то, что было когда-то в системах поддержки принятия решений Decision Support System (DSS). Из некоторых, особенно русскоязычных, публикаций на тему BI и DSS можно сделать вывод, будто речь идет о совершенно разных областях: BI — это хорошо и правильно, а DSS — рудимент академических разработок 60-х годов, кое-как доживших до нашего времени. Это ошибочно — BI и DSS представляют собой два подхода к решению общей задачи автоматизации и оптимизации управления предприятиями, но первый можно условно назвать «подходом снизу», а второй — «подходом сверху», DSS основывается на теории, а BI — на практике.

Модель, на которой строится Performance Management, существенно шире и глубже, чем модель, лежащая в основе традиционной бизнес-аналитики, она, как и в DSS, строится по принципу «сверху вниз», начиная с общей бизнес-стратегии и спускаясь до практики. В таком случае BPM выполняет функцию связи между бизнес-процессами и Performance Management, но главное достоинство подхода, учитывающего традиции DSS, состоит в возможности уйти от общих умозрительных рассуждений о бизнес-процессах и ввести наконец количественные метрики. Вообще говоря, использование количественных показателей позволяет реализовать одно из требований Новой нормы: «Управлять можно только тем, что поддается измерению». В частности, количественные показатели позволяют использовать различные аналитические методы, как статистические, так и прогнозные и оптимизационные.

Опираясь на такую трактовку BPM и PM&A, Мартину удалось просто и наглядно показать (см. рисунок), как под общим зонтиком BPM объединяются:

• Performance Management — разнообразные научные подходы, внедренные в прикладные решения, которые обеспечивают соответствие практики бизнес-процессов задачам, решаемым предприятием, управление поведением и результатами, подчинение ресурсов предприятия, систем и работников стратегическим целям и приоритетам;
• Analytics — процессы создания моделей, получения информации о деятельности предприятия и соотнесение реальных результатов с моделью для выработки корректирующих воздействий;
• Information Management — набор средств для получения достоверной информации.

На рисунке приведены два замкнутых цикла обратной связи. Первый — это BPM, управление процессами становится фокусом всех корпоративных действий, в нем процессы планируются, моделируются и выполняются. Второй цикл — PM&A, в нем осуществляются наблюдение и контроль за выполнением процессов.

Business Process Management и Performance Management в архитектуре Process-Oriented Enterprise

В такой интерпретации BPM представляется в виде замкнутого цикла, состоящего из трех фаз:

1. проектная фаза, включающая анализ, планирование, моделирование, тестирование и воспроизведение бизнес-процессов;
2. внедрение и исполнение бизнес-процессов на основе заданных правил с использованием приложений, работающих в среде SOA;
3. мониторинг, управление и усовершенствование бизнес-процессов.

Перевод BPM в замкнутый цикл позволяет синхронизировать исполнение и управление исполнением с непрерывным планированием и мониторингом бизнес-процессов с целью их совершенствования. Таким образом удается вовремя адаптировать бизнес-процессы к изменяющимся условиям окружающей среды. За этими соображениями кроется чрезвычайно важное обстоятельство: появляется возможность решения нерешаемой прежде задачи превращения BPM в общую платформу, объединяющую представителей бизнес- и ИТ-подразделений, благодаря чему открываются пути для налаживания конструктивного диалога традиционных оппонентов.

***

В Process-Oriented Enterprise реализуется информированное и разумное управление бизнес-процессами Intelligent Business Process Management, или iBPM. Дальнейшее развитие этого направления находится в сильной зависимости от появления новых аналитических инструментов, ориентированных на работу с Большими Данными в реальном времени (Visual Analytics и Data Discovery).