Как оценить эффективность предприятия

Много лет назад учеными бизнес-школы при Гарвардском университете (Harvard Business School) Робертом Капленом (Robert Kaplan) и Дэвидом Нортоном (David Norton) была разработана система сбалансированных показателей деятельности предприятия, которая позволяет оценивать эффективность ее бизнеса. Это финансы, удовлетворенность клиентов, внутренние бизнес-процессы и способность компании развиваться и расти.  Именно их расчет стал основой BI-инструментов, которые сегодня предлагают на рынке крупнейшие вендоры. Анализ максимального количества  данных и автоматизированный расчет этих показателей позволяет своевременно доводить до руководителей информацию о развитии бизнеса и дает им возможность оперативно принимать необходимые управленческие решения.

Особенно актуальной эта задача становится сегодня в условиях секвестрирования бюджетов как государственных ведомств, так и коммерческих компаний. Бизнес-аналитика помогает понять, какие продукты или услуги наиболее эффективны, а какие убыточны, и как изменение их доли в продуктовом портфеле отразится на бизнесе в целом.

С чего начать внедрение BI

На первом этапе лучше всего сосредоточиться на анализе основных бизнес-процессов. В зависимости от профиля деятельности компании, это может бы управление продажами, производством, кадрами, и много другое. Так, как рассказал CNews Анатолий Семин, директор департамента бизнес-приложений RedSys, внедрение BI в Ростехнадзоре началось с автоматизации контроля технического состояния предприятия. А в одном из деревообрабатывающих холдингов – с автоматизации управления продажами и номенклатурой, производством, себестоимостью и складскими запасами.

Одна из наиболее критичных сфер внедрения BI – составление финансовой отчетности. Это обусловлено все более сжатыми сроками ее подготовки, особенно когда компания выходит на IPO, высокой трудоемкостью этого процесса и необходимостью учета сведений, содержащихся в большим количестве разнородных источников информации. Внедрение автоматизированных BI-инструментов позволяет не только существенно ускорить и упростить этот процесс, но и избежать ошибок, которые обязательно возникают при ручной обработке огромных массивов данных.

Еще одна популярная область автоматизации – продажи. В данном случае для анализа можно использовать не только информацию, которая характеризует клиента с точки зрения его взаимодействия с компанией, но и подключать внешние источники, такие как его поведение в социальных сетях и мн.др.

Для того, чтобы BI-решение заработало в полную силу, необходимо создать хранилище данных, объединяющее всю информацию, которая существует на предприятии. Только на базе такого хранилища может быть построена широкая аналитика, доступ к которой получает руководство компании. «Только после того, как у руководства сформируется полная картина того, что происходит в компании, какие задачи для нее наиболее актуальны, можно переходить к более тонкому анализу – кластеризации продуктов и клиентов, прогнозированию», - говорит Анатолий Семин.

Процесс создания хранилища данных достаточно трудоемкий и затратный и занимает в среднем от 6 до 9 мес. Он неразрывно связан с задачей унификации нормативно-справочной информации, создания мастер - данных. И эту задачу необходимо решать параллельно или с некоторым опережением.

После того, как компания создала хранилище данных и внедрила BI в наиболее значимых для нее областях, можно перейти к использованию предиктивной аналитики. Ведь для того, чтобы получить качественный прогноз, необходимо собрать как можно больше информации, имеющей отношение к поставленной задаче. Сфера применения предиктивной аналитики чрезвычайно широка – от планирования отдельных мероприятий до разработки стратегии развития на долгосрочный период.

Облака, большие данные и мобильность

Развитие облачных технологий и больших данных открывает перед заказчиками новый пласт возможностей по еще более глубокому анализу данных. Несмотря на то, что они пока не готовы отдавать критически важные процессы на аутсорсинг, большие данные можно рассматривать как способ анализа не только внутренней, но и внешней информации – социальных сетей, новостных лент и многого другого. «Big Data предлагает инструменты для хранения больших данных на Hadoop – открытом решении, которое может работать на обычных серверах, – говорит Олег  Чечелев, руководитель отдела бизнес-аналитики RedSys. – Один из наших заказчиков – крупный телеком-оператор – использовал Big Data  для хранения и анти-фрод обработки огромных объемов первичных данных. Это оказалось существенно дешевле, чем использовать для этого традиционные подходы реляционных баз данных».

Еще одно популярное направление – мобильные решения, позволяющие топ-менеджерам компании оперативно получать аналитическую информацию на свои мобильные устройства в удобном для восприятия виде. «Такое решение мы сейчас внедряем в нашей компании, – рассказывает Анатолий Семин. – RedSys реализует параллельно около 400 проектов. У руководства компании часто нет времени на то, чтобы детально контролировать основные показатели их выполнения. Наше решение позволит топ-менеджерам в любое время с планшета или смартфона получить доступ к информации о статусе каждого портфеля проектов. В зависимости от того, какие результаты достигнуты на сегодняшний день, значок портфеля отмечен красным, желтым или зеленым цветом. В случае необходимости информация может быть детализована до конкретного проекта и конкретного его показателя». Подобное решение будет внедрено компанией и для Пенсионного фонда РФ. Так называемый мобильный BI станет датчиком, в оперативном режиме показывающем состояние бизнес-процессов каждого подразделения ПФ РФ.

Основное требование к подобным решениям – понятное, наглядное, удобное отображение результатов. И здесь заказчику, как правило, приходится полагаться на экспертизу реализующей проект компании. «Инфографика – это квинтэссенция аналитики, и от того, насколько она продумана и понятна заказчику, может зависеть успех всего проекта, – продолжает Анатолий Семин. – Например, у нашей компании есть целая библиотека стандартов инфографики, и это позволяет нам оперативно предложить заказчику варианты построения мобильных информационных панелей. Конечно, в дальнейшем нам приходится делать еще несколько итераций, но конечный вариант вырисовывается достаточно быстро».

Проекты и эффекты

Один из крупнейших проектов внедрения широкой аналитики реализуется сегодня в Пенсионном фонде РФ. В рамках модернизации информационных систем и создания АИС ПФР-2 все имеющиеся в ведомстве информационные ресурсы объединяются на единой платформе, создается единое хранилище данных, внедряются аналитические модули. Они позволят руководству ПФР получать всевозможную аналитику по персонифицированному учету, администрированию страховых взносов, управлению материнским капиталом, дополнительным страховым взносам, обеспечат поддержку актуальных расчетов, помогут спрогнозировать доходы и расходы фонда в краткосрочной, среднесрочной и долгосрочной перспективе. Еще одна задача BI – формирование регламентированной отчетности и реестров застрахованных лиц, страхователей, лиц, получивших материнский капитал, пенсионеров и так далее. В полном объеме АИС ПФР-2 должна заработать к 2017 г.

Еще один пилотный проект по управлению маркетинговыми компаниями был реализован RedSys для одного из заказчиков. Перед аналитиками стояла задача сегментировать клиентов компании в целях повышения эффективности маркетинговых компаний. После того, как была собрана информация об этих клиентах, проведена их сегментация, выяснилось, что эффективность работы с ними составляет 20%. Оказалось, что для пилотного проекта были предоставлены данные о клиентах, отклика от которых компания не получала уже много лет. Полученные данные позволили существенно сократить затраты на рассылку рекламных предложений и оптимизировать маркетинговую активность.

Вообще, по мнению Олега Чечелева эффект от внедрения BI наиболее заметен там, где перед аналитиками стоят по-настоящему сложные задачи. Так, автоматизация составления управленческой отчетности позволяет ускорить этот процесс, избавляет от необходимости ручного труда и предотвращает возникновение ошибок. Это легко просчитываемый, но локальный эффект. Оценить же, сколько стоит предоставление топ-менеджерам возможности оперативно получать наглядную информацию о результатах работы компании на своем мобильном устройстве и принимать обоснованные управленческие решения, значительно сложнее. Однако ценность такого решения неоспорима.

Наталья Рудычева/CNews