In English

На блюдечке с BI-каемочкой

25.09.2006,
Издание: Эксперт Урал
Системы поддержки принятия решений – продукт для России пока экзотический. Между тем из всех ИТ-инструментов они в наибольшей мере будут влиять на конкурентоспособность крупных предприятий.

Представьте «главного программиста» своей компании вне зависимости от того, как на самом деле называется его должность. Это лохматый студент старших курсов в растянутом свитере, работающий на полставки сисадмином? Или зрелый специалист в деловом костюме, занимающий должность начальника ИТ-отдела с хорошим окладом? Неважно. Ответьте себе: готовы ли вы доверить ему ведение своего бизнеса или хотя бы его часть? Конечно же, нет – скажете вы и будете не правы. Вы уже доверили.

Почему это важно

Информационная структура большинства крупных предприятий выглядит следующим образом: это множество автоматизированных систем, решающих различные задачи и, следовательно, множество источников информации. Причем массив данных практически невозможно анализировать из-за фрагментарности хранения, дублирования, а также различия структуры и форматов. Если руководитель хочет получить необходимый аналитический отчет, он, как правило, дает задание «программисту». Тот делает необходимые запросы к базам данных и передает разрозненную информацию экономисту-аналитику, который и занимается ее сведением. Подобная схема взаимодействия ущербна: и экономист-аналитик, и руководитель, требующий отчета, полностью зависят от того, насколько качественно программист выполнит работу. В таких ситуациях никто, кроме «программиста», не сможет оперативно подготовить необходимую выборку и сказать, каким образом получены те или иные цифры. В итоге руководитель, опираясь на информацию весьма спорного качества, принимает решения, критичные для бизнеса. Вы действительно настолько доверяете своему «программисту»?

Снять проблему позволяют специальные программные продукты для поддержки принятия решений – BI-системы (от англ. Business Intelligence – бизнес-интеллект). Их еще называют BA (Business analytics) или DSS-системы (Decision Support System). BI-системы – это набор технологий и приложений, обеспечивающих сбор, хранение, доступ и анализ данных. Этот программный продукт представляет собой своего рода «искусственный интеллект», который впитывает информацию из всех других систем, где она создается и хранится, переваривает ее и превращает в аналитические отчеты, на основе которых можно принимать управленческие решения. Принципы ее работы отличаются от принципов работы других программных продуктов: если другие системы, например ERP, помогают ответить на вопрос «что происходит на предприятии», BI-система отвечает на вопрос «что со всем этим делать». Управляющий директор практики Cognos компании Columbus Сергей Карпуничев поясняет: «Внедрив BI-систему, руководители и специалисты получают инструмент, который позволяет в рамках их полномочий и сфер ответственности выполнять аналитические функции без обращения к техническим службам. Иначе говоря, сотрудники самостоятельно могут запросить необходимую аналитику или изменить формы отчетов. При этом скорость обоснования тех или иных решений при помощи BI намного увеличивается».

Как это работает

Допустим, вы решили открыть новый офис или магазин. Чтобы принять правильное решение, вам потребуется проанализировать десятки параметров: ассортимент товаров или услуг, размеры помещения, количество персонала, объем продаж, близость конкурентов, потоки потребителей и т.д. Человек, решая эту задачу, опирается на опыт или принимает решение интуитивно. Пытаясь анализировать ситуацию, человек оперирует тремя факторами, которые кажутся ему наиболее весомыми, остальные игнорируются. Так уж мы устроены, если верить психологам. BI-системы, в отличие от человека, способны определить, как изменение одной из десятков характеристик повлияет на все остальные.

Представим для примера, что вы решили открыть представительство своей компании в Москве. Для этого арендовали офис, укомплектовали штат. Чтобы поддерживать продажи, выучаствуете в выставках, организуете обучающие семинары, запустили рекламу по телевизору (очень дорогую, но эффективную, как уверяет вас директор по развитию). И дела, слава богу, пошли. Но вполне возможно, что через два-три года, загрузив в BI-систему данные о продажах представительства, информацию о проведенных маркетинговых мероприятиях, проведя кластерный анализ, вы обнаружите: участие в выставках никак не воздействует на уровень продаж; деньги на телерекламу потрачены зря, так как на сбыт она практически не влияла. Объем продаж зависел только от одного фактора — количества личных встреч продавцов с клиентами. В итоге, чтобы повысить эффективность собственного предприятия, вы увольняете за некомпетентность директора по развитию, сворачиваете телевизионную рекламу и прекращаете участвовать в выставках, а на сэкономленные деньги нанимаете еще десяток-другой талантливых продавцов, которые «за процент» тщательно окучивают рынок и делают вам кассу. Кстати, возможные последствия ваших действия (отказываемся от рекламы и нанимаем продавцов) BI-система также поможет спрогнозировать. Именно это ее основная функция – моделировать возможные варианты развития, а не давать ретроспективный анализ.

Теоретически вы могли бы сделать все это, руководствуясь исключительно интуицией или поднаторев в высшей математике, комбинаторике и обложившись на месяц-другой отчетами. И прийти к тем же выводам. Или не прийти. Конечно, BI-система не принимает решение и даже не подсказывает его. Она лишь в считанные секунды перерабатывает массивы исходных данных таким образом, чтобы человек мог наглядно увидеть взаимосвязь всех факторов, влияющих на деятельность предприятия. При этом гарантирует, что некий «итоговый отчет» не будет содержать информационный мусор и не упустит ничего важного. Другими словами BI создает комфортную среду принятия решения, многократно снижая риск ошибки.

Как она думает

На сегодняшний день разработано множество методов прогнозирования. Но проблема в том, что все математические методы рассчитаны на работу в замкнутых системах, а бизнес – система разомкнутая. Легко прогнозируются любые краткосрочные колебания (до 12 месяцев). Например, летом мы можем гарантировать рост продаж прохладительных напитков, турпоездок и мороженого. Сложнее, если необходимо спрогнозировать развитие рынка на более длительный срок, так как нужно учесть десятки, а то и сотни параметров, вплоть до изменения климата и окружающей среды. Руководитель проектов по внедрению аналитических систем компании «Микротест» Юрий Марьинский, утверждает, что с помощью BI-системы можно заглянуть в будущее компании и посмотреть, какая прибыль ее ожидает. «Прежде чем использовать функции прогнозирования, мы проводим тестирование точности прогнозов на основе реальных данных наших заказчиков. Например, в апреле 2005 года для компании Toyota мы с помощью BI-системы сделали прогноз продаж на первые три месяца 2005 года на основе данных по продажам автомобилей за 2004 год, и сверили прогнозные данные с уже имеющейся на тот момент фактической информацией по продажам за январь – март 2005 года. Погрешность прогноза оказалась незначительной, в пределах нескольких процентов».

Чтобы точность прогнозов была более высокой, BI-система позволяет определить произвольные критерии, по которым отсекаются некачественные данные или аномальные значения. Юрий Марьинский: «Например, анализируя динамику средней цены реализации автомобилей Toyota Avensis по регионам России, мы увидели на 3Dграфике – в Уральском регионе имеет место резкий и необоснованный всплеск цены. С помощью BI-системы обнаружили, у какого дилера и в какое время имели место высокие цены. Оказалось, что цена была выше стандартной в десять раз. Очевидно, что это была ошибка ввода данных в учетную систему (пользователь ввел лишний ноль), но она искажала аналитические отчеты, которые делались до внедрения BI-системы».

Еще одна отличительная черта BI-систем в том, что они дают информацию к размышлению на базе существенно большего числа фактов. Как правило, выводы делаются на основе нечетких логик. Поясняет директор компании «АСК» Евгений Шароварин: «Логика базируется на принципе “если-то-иначе”. Например, если у компании увеличивается количество клиентов, значит, нужно увеличить складские запасы. Однако в жизни действует, как правило, нечеткая логика, она не содержит предикатов “если-то”, опирается на некие общие принципы, на видение. Например, уезжая в отпуск, мы можем воспользоваться самолетом или поездом. Самолетом быстрей, но дороже. Поездом дешевле, но дольше, а также неизвестно, кто попадется в попутчики и сколько денег мы пропьем в пути. Иначе говоря, мы очерчиваем область, которая нас устраивает, и ищем решение, попадающее в эту область. По сути, бизнес и вся жизнь базируются на нечетких логиках». Главный плюс, который дает BI-система, в данном случае в том, что ее область приемлемых решений значительно шире и учитывает гораздо большее число факторов.

Удав изнутри и снаружи

Рынок BI-систем в России еще очень молод (ему около пяти лет) и мал (эксперты оценивают его объем в несколько десятков миллионов долларов). Тем не менее большинство игроков ИТ-рынка прочат ему бурное развитие. Рассказывает генеральный директор компании «Галактика-Урал» Сергей Осадчиков: «Одной из основных тенденций современного развития экономики российских регионов является интеграция – компании растут, укрупняются и объединяются. При этом залогом успешного бизнеса становится оперативное получение информации обо всех аспектах деятельности компании, ее клиентах, партнерах и конкурентах, а также о любых изменениях внешней бизнес-среды. Один из инструментов получения – системы класса Business Intelligence». Юлий Гольдберг, коммерческий директор департамента аналитических систем компании R-Style Softlab, называет второй фактор, который подталкивает отечественные компании к внедрению BI-систем: «Основные оперативные задачи предприятий автоматизированы практически у всех, использование стандартного набора ИТ-систем превратилось в обычную практику и перестало быть конкурентным преимуществом. Аналитические системы внедрены не у многих, поэтому позволяют получить новые конкурентные преимущества от контроля издержек, финансов, использования данных для принятия решений».

Предложение под потенциальный рост рынка уже готово. Уральские компании могут выбрать как BI-системы западных производителей (Oracle, Computer Associates, PeopleSoft, SAS, Cognos, Microsoft Business Solutions, Hyperion Solutions, Business Objects, SSA Global Technologies, Information Builders), так и российских разработчиков («Галактика», PlanDesigner, «КИС: бюджетирование», «Прогноз», Intersoft Lab, BaseGroup Labs, «МЛоджикс», Expert Systems, «Лантес», «Бизнес-Анализ»).

Какую систему выбрать? Сергей Карпуничев считает, что большинство продуктов, предлагаемых отечественными игроками, в силу короткой истории разработки уступают международным: «Если компания внедряет локальный инструмент, то он практически дописывается под эту компанию. В результате следующий клиент будет работать на версии, разработанной для предыдущего. Если система была заточена под анализ производственного характера, то розничному клиенту часть функциональности вряд ли будет необходима. Западные системы, как правило, уже прошли этап обкатки на разных предприятиях и поэтому они более универсальны. Но справедливости ради надо сказать, что некоторые российские поставщики уже имеют довольно большой послужной список».

Генеральный директор компании «Лантес» Юрий Диченко, напротив, обращает внимание на преимущества отечественной продукции. По его мнению, она более дружественна: «Начиная разработку, мы ставили цель разработать систему, которая будет удобна руководителям различного уровня (лицам, принимающим решения). В то время как большинство существующих BI-систем ориентированы на аналитиков, грешат неоправданной сложностью и требуют специальных знаний. Нам удалось создать так называемую панораму данных управления холдинга или предприятия (это своего рода аналог диспетчерского пульта АСУ ТП). Такая панорама позволяет наглядно контролировать работу всей компании на основе специальных индикаторов, а также обеспечивает мгновенный доступ к данным в любую “точку” системы. Причем самими руководителями, без посредников».

Если вы уже определились, кто вам больше по душе: опытные иностранцы или клиентоориентированные наши, следует подумать, какое решение больше подходит – встроенное или внешнее. Встроенное – это «аналитический» модуль ERPсистемы, которая у вас, скорее всего, уже есть. Так что дополнительных затрат не потребуется. Но функционал встроенного решения невелик. Способности внешнего решения ограничены практически только уровнем ваших притязаний и размерами кошелька.

Выбирай осторожно, но выбирай

Если вам вдруг захотелось тут же купить и внедрить BI-систему, не спешите. Подумайте, будет ли она на деле востребована вами или вашими сотрудниками. По данным Forrester Research, менеджеры Америки и Европы, конечные пользователи систем класса BI, тратят на работу с приложениями лишь 1-5% рабочего времени. Аналогичная ситуация и в России.

Как определить, нужна ли вам BI-система действительно? Отвечает Юлий Гольдберг: «Элементарно. Если предприятие уже разобралось с автоматизацией основных бизнес-процессов и оптимизировало их, то есть появились источники информации для аналитической системы, можно заниматься ее внедрением. Система будет эти данные собирать, использовать их для анализа и выдавать “на блюдечке с BI-каемочкой”. Можно ориентироваться на те предприятия, которые уже внедряют подобные системы. Основные потребители – предприятия отраслей с высокой степенью конкуренции и большим объемом первичной информации, на основе которого нужно принимать управленческие решения. Это финансовая сфера – банки, страховые и инвестиционные компании. Это крупные торговые предприятия, и не только ритейловые сети, но и дистрибьюторы и просто фабрики и заводы, у которых имеется широкая сбытовая сеть. Если ваша компания работает в этих сферах, BI-система необходима».

Кроме того, специалисты предлагают ориентироваться на следующие индикаторы: архив вашего предприятия обслуживают более десяти специалистов; у вас накопилось более 100 Гбайт рабочей информации; информация о деятельности предприятия (закупки, ассортимент, цены, производство, продажа, штат, клиентская база, объем и регулярность платежей) собирается более трех лет.

Если ваше предприятие подпадает под эти параметры, BI-система вам определенно пригодится. Только не ждите мгновенного эффекта. Как рассказывает директор ООО «Ривис» Александр Корепанов, эффективность внедрения и окупаемость этих систем может реализовываться несколько лет. Для этого на предприятии должна быть наработана аналитическая база бизнес-процессов и только тогда на ее основе можно составлять планы и отчеты.

Нужен многим

Рынок BI-систем будет расти очень динамично благодаря спросу как со стороны коммерческих предприятий, так и государственных структур, уверен руководитель проекта «Аналитические системы» компании «АйТи» Дмитрий Романов

– Дмитрий Александрович, насколько рынок BIсистем насыщен и каковы его перспективы?

– Российские предприятия в общей массе только начали присматриваться к аналитическим приложениям и взвешивают необходимость их внедрения. Пока не более 10% отечественных предприятий используют аналитическое ПО, объем его рынка, по моим оценкам, составляет около 20 млн долларов. На фоне прочих ИТсегментов это весьма скромная цифра, но динамика впечатляет: если три года назад, по оценке IDC, рынок увеличивался на 36% в год, то сегодня – не менее чем на 50%.

– Какие компании в первую очередь заинтересованы во внедрении аналитических систем?

– Пионерами были банки и брокерские компании. По мере обострения конкуренции на многих рынках аналитические системы стали использовать ритейловые и страховые компании, операторы связи, промышленные предприятия. Можно проследить такую закономерность: чем выше конкуренция в отрасли, тем больший интерес проявляют предприятия к аналитическим приложениям. Кроме того, для решения ряда специфических задач BI-системы используют также и государственные структуры.

– Для чего им аналитические системы?

– Приведу пример. Сейчас наша компания выполняет проект внедрения аналитический системы в Федеральной таможенной службе: это специфическое решение призвано повысить эффективность борьбы с преступлениями в таможенной сфере. В настоящее время ФТС располагает огромным массивом информации о правонарушениях. Система позволит переработать эту информацию и с учетом ее анализировать все сведения о перевозимых грузах. Сотрудникам таможни система будет предоставлять список «подозрительных» действий, которые содержат признаки нарушения закона, а также проводить проверку версий свершения преступлений. Эксплуатация системы, таким образом, поможет уменьшить ущерб, причиняемый контрабандным перемещением товаров.

– Каковы наиболее часто встречающиеся ошибки внедрения BIсистем и как их следует избегать?

– Внедрение аналитической системы не имеет смысла, если данные, которые она будет обрабатывать, ошибочны. Большое число компаний полагают, что у них нет проблем с качеством и достоверностью информации. Часто это заблуждение. По оценке Gartner, до 2007 года не менее 50% проектов создания хранилищ данных будут иметь ограниченную применимость или кончатся неудачей по причине недостаточного внимания к проблеме качества данных. Это необходимо учитывать: еще до начала проекта внедрения BI в компании должен быть выстроен алгоритм принятия достоверных данных. Как минимум, для этого необходимо внедрить процессы проверки и аудита данных, настроить обратную связь хранилища данных к исходным информационным системам. 

Центральный федеральный округ