oбзор

Обзор: Рынок BI в России 2013

Производительность труда коррелирует с BI

Производительность труда коррелирует с BI

Одна из системных проблем российской экономики – производительность труда, которая в российских компаниях значительно ниже, чем за рубежом. В то же время вступление во всемирную торговую организацию и кризисные настроения ставят перед российским менеджментом задачи повышения производительности труда, и без информационных технологий тут трудно обойтись.



Сейчас многие компании работают над повышением производительности труда и операционной эффективности, внедряя те или иные информационные технологии. Где-то в CRM-системе налаживают качественное планирование продаж и их результативность, где-то выстраивают учет материальных активов в ERP-приложении, где-то оптимизируют затраты в логистической цепочке, применяя решения SCM, где-то сокращают время вывода новых услуг на рынок с помощью систем BPMS. Так или иначе, информационные технологии уже стали привычными инструментами менеджмента в достижении целей компании.



Такое активное использование транзакционных информационных систем внутри компании сделало возможным анализировать действия отдельных пользователей в рамках тех или иных бизнес-процессов, что в свою очередь позволяет контролировать показатели операционной эффективности в информационных системах. В качестве объекта такого анализа чаще всего выделяются ключевые бизнес-процессы: продажи, закупки, производство, ремонты. При этом наиболее простым инструментом для их анализа является BI-приложение, которое позволяет не только собрать данные из транзакционных систем и рассчитать показатели операционной эффективности, но и анализировать их в тех или иных аналитических разрезах.



"Наиболее эффективные компании – это те, кто продолжает вкладывать деньги в BI и операционную аналитику, те, кто стремится использовать источники данных, обновляемые в режиме, близком к реальному времени, а следовательно, максимально быстро решать все ежедневные бизнес-задачи", – утверждает Дэвид Хэтч (David Hatch), главный аналитик и вице-президент Aberdeen Group.



Например, если в CRM-приложении автоматизирован процесс продаж, то на базе регистрируемых в системе действий менеджеров по продажам в BI-приложении можно легко оценить результативность процесса продаж в целом, а также оценить эффективность того или иного сотрудника. При этом легко рассчитать такие показатели, как процент конвертации в "воронке продаж", а также нормировать частоту и длительность действий участников процесса. Если рассматривать процессы продаж шире, то BI-приложения незаменимы и при выводе новых продуктов на рынок, и в сервисном обслуживании, и при анализе удовлетворенности клиента.



Аналогично можно анализировать и процесс закупок, ведь если большинство операций процесса выполняется при поддержке информационных систем, то в BI-приложении можно увидеть, когда была создана заявка на материал, как она исполнялась и когда была закрыта. При этом отдельным объектом анализа может стать эффективность работы поставщиков, а также показатели материального потока.



Если в компании автоматизировано проектное управление, то в BI-системе можно проанализировать загрузку ресурсов в проектах, а также финансовые и временные параметры каждого проекта, что позволит принять правильные решения, направленные на повышение качества планирования и сокращение проектных затрат.



Ключевой областью применения BI-приложений с целью повышения операционной эффективности являются производственные процессы. Здесь источником данных для анализа является информация с производственных линий, автоматизированных системами управления производством – MES. И именно здесь можно добиться серьезных результатов в повышении производительности труда, ведь не секрет, что основные затраты приходятся именно на производственные процессы.



"Если в компании используется BI-система, то это значит, что бизнес-процессы установились и запущены процедуры их непрерывного совершенствования, – отмечает Дмитрий Кожевников, ведущий научный сотрудник НОЦ Технологий Управления Информацией НИУ ВШЭ. – При этом BI-система является аналитическим инструментом для сбора и анализа потока данных с мест".



Для крупных компаний, работающих в розничном сегменте, эффект от использования BI-приложения на операционном уровне можно получить в области маркетинга. Выборка целевой аудитории через ее сегментирование по множеству параметров, корректировка параметров маркетинговых кампаний и оперативный анализ их результативности – все эти задачи могут быть решены при помощи BI-приложений.



Отдельной областью применения BI-приложений являются логистические процессы крупных компаний. Учитывая сложность организации бесперебойной работы логистических сетей, применяя BI, можно найти много точек для повышения операционной эффективности.



BI-инструментарий


Несмотря на обещания поставщиков информационных систем, во многих компаниях внедрение транзакционных систем не помогло топ-менеджменту в принятии решений, и именно поэтому в последние годы бизнес-аналитика и BI-инструментарий серьезно востребованы бизнесом, ведь именно они поддерживает информационный канал, связывающий операционные бизнес-процессы и лиц, принимающих решения. Дэн Соммер (Dan Sommer), ведущий аналитик компании Gartner, сообщил, что в ходе опроса ИТ-директоров компаний, проведенного в 2012 г. (Gartner’s 2012 CIO survey), бизнес-аналитика была названа "технологическим приоритетом".



В соответствии с квадрантом Gartner 2013 г., посвященным рынку бизнес-аналитики и аналитических платформ, среди лидеров снова компании Microsoft, IBM, SAP, Oracle, SAS, MicroStrategy, QlikTech и Information Builders. В то же время появились и open source-инструменты для бизнес-аналитики, а именно JasperSoft и Pentaho, которые активно используются в России. И, несмотря на то, что по информации Gartner, увеличение объема данного рынка по итогам 2012 г. произошло лишь на 7%, в России эта цифра явно больше.



Большинство крупных вендров SAP, Oracle, IBM и Microsoft имеют в линейке своих продуктов классические BI-приложения, которые позволяют собрать и проанализировать данные, что в целом вполне соответствует задаче анализа внутренних процессов для повышения операционной эффективности.



На базе классических BI-систем многими компаниями на российском рынке предлагаются преднастроенные решения для анализа того или иного бизнес-процесса с отраслевой спецификой. Такая специализация чаще всего достигается заранее подготовленной системой показателей результативности и аналитических разрезов для анализа процесса, а также уже спроектированными аналитическими кубами в классической BI-системе.



Есть на рыке и специализированные аналитические решения для анализа данных по процессам, например системы класса Process Intelligence, которые изначально созданы для анализа бизнес-процессов и поэтому содержат преднастроенный куб для процессно-ориентированного анализа, что позволяет их внедрять несколько быстрее, чем классические BI.

Еще одним примером новых взглядов на анализ операционной эффективности могут являться технологии Process Mining, позволяющие восстановить маршрут выполнения бизнес-процесса, для последующего анализа и внесения изменений. Рост объемов информации, вводимой пользователями в информационную систему, сделал возможным анализировать даже маршруты процессов на базе зарегистрированных событий.



Сверхзадача анализа процессов – предоставить организациям подобие сервиса Google Maps для операционных бизнес-процессов. Для каждого процесса в любое время должна быть доступна его актуальная "карта", которую аналитики могли бы легко масштабировать, отмечает Вил ван дер Аалст (Wil van der Aalst), профессор Эйндховенского технического университета (Голландия) и Квинслендского технического университета (Австралия): "Как в Google Maps, при уменьшении масштаба менее важные элементы и маршруты должны исчезать или сливаться в агрегаты. Должна быть также возможность отражать на карте процессов информацию реального времени, чтобы информационные системы могли визуализировать "заторы" в процессах и предлагать альтернативные маршруты для прецедентов, отстающих от графика".



Активное применение BI-приложений в бизнесе приводит к тому, что требования бизнеса тоже не стоят на месте, и одно из ключевых – это переход к анализу данных по процессам в реальном времени. Желание внести изменение в исполняемый процесс, сразу после обнаружения ошибки приводит к тому, что необходимо использовать решения с архитектурой, отличной от используемой в классических BI-системах. Ведь размещение данных в аналитическом хранилище и последующая их выборка могут занимать достаточно много времени.



Анализ больших массивов данных во времени, приближенном к реальному, требует специализированных инструментов. Где-то такой инструментарий появляется напрямую в транзакционной системе, и примером тут может быть инструментарий Business Activity Monitor, который позволяет анализировать процесс, автоматизированный в системе класса BPMS. Где-то возможно построить систему фильтрации и анализа событий на базе интеграционной платформы (Enterprise Service Bus) и системы информационных панелей – Dashboard. Некоторые компании уже предлагают специализированные аналитические системы, позволяющие фильтровать события "на лету", анализируя их для дальнейшей выдачи корректирующих команд.



Но, так или иначе, для повышения операционной эффективности необходим не конкретный набор технологий и инструментов. Необходимо анализировать существующие бизнес-процессы и их информационное окружение на предмет усиления контроля ключевых параметров бизнес-процесса в информационных системах, а также организации алгоритмов обратной связи, на базе анализа происходящих в процессе событий.



Результаты применения BI


Практика анализа процессов c применением инструментов бизнес-анализа показывает, что факторами, отрицательно влияющими на операционную эффективность в продажах, являются: низкое качество планирования продаж, частое изменение в планах продаж, и как следствие, изменения в производственных планах, что в свою очередь приводит к неравномерности загрузки производственных ресурсов. Много ошибок связано с "человеческим фактором" – это нарушения порядка отгрузки, ошибки в оформлении сопроводительных документов, сторнирование документов и т.д.



Например, в одном из проектов показатель качества планирования продаж за определенный период был равен 80%. То есть после внесения фактических данных по объемам продаж в систему, ошибка между плановым и фактическим значением составляла 20%. При этом проводимые корректировки плана продаж лишь ухудшали качество планирования. Такая ситуация требовала резервирования дополнительных ресурсов в производстве, что увеличивало общие затраты компании.



Еще одной точкой неэффективности часто является договорная работа, в некоторых компаниях можно обнаружить большое число изменений постфактум, например более 25% дополнительных соглашений к договорам были изменены после отгрузки продукции клиенту, что свидетельствует о неправильной организации процесса и лишней работе.



При анализе закупок одним из ключевых показателей оценки операционной эффективности процесса является показатель, отражающий выполнение поставщиками сроков поставки товарно-материальных ценностей. В одной из компаний значение этого показателя было равно 56%, то есть по факту 44% входящих поставок были выполнены не в срок, что не удовлетворительно даже для российского рынка. Таким образом, с применением BI-системы были определены факты нарушений, которые происходили по вине поставщиков, ведь каждая задержка влекла для компании негативные финансовые последствия.



При анализе общая сумма авансовых платежей поставщикам составила более миллиарда рублей, а средняя задержка поставок с авансовыми платежами составила 40 дней. В результате стало ясно, что упущенная выгода от заморозки оборотного капитала всего за полгода для данной компании составила примерно 13 млн рублей.



"Применение аналитического инструментария для анализа операционной эффективности помогает собрать ту необходимую фактическую информацию о бизнес-процессе, на основании которой можно формировать предложения по его совершенствованию, – отмечает Максим Молодов, директор департамента BPM консалтинга компании "Логика бизнеса 2.0" – Но несмотря на широкие возможности аналитического инструментария, на практике не все менеджеры готовы к такому "рентгену" своих бизнес-процессов".



Именно поэтому есть у задачи повышения операционной эффективности и противники. Практика российских проектов показывает, что у менеджеров среднего звена нет желания обеспечивать прозрачность существующих бизнес-процессов, что часто становится препятствием для внедрения информационных систем класса BI, и именно поэтому многие возможности BI приложений так и остаются невостребованными в реальных проектах.



Андрей Коптелов

Вернуться на главную страницу обзора