CC BY
808
УДК 330. 322
РАЗВИТИЕ ТЕХНОЛОГИЙ БИЗНЕС - АНАЛИТИКИ
НА ОСНОВЕ КОНЦЕПЦИИ BUSINESS INTELLIGENCE
Т.А. Головина, В.И. Романчин, А.И. Закиров
Современные технологии бизнес - аналитики позволяют руководителям принимать обоснованные решения, определяющие дальнейшее развитие их бизнеса. В свою очередь использование концепции business intelligence дает возможность предприятиям принимать более обдуманные и своевременные решения, увеличивая долю их бизнеса на рынке, повышая эффективность маркетинговых кампаний, открывая для себя новые горизонты и, в конечном итоге, предоставляя больше продуктов и услуг большему количеству клиентов. В статье сделан вывод о том, что внедрение и развитие технологий бизнес - аналитики на основе концепции Business Intelligence в хозяйствующих субъектах позволит эффективно использовать их финансовые, человеческие и материальные ресурсы.
Ключевые слова: технологии бизнес - аналитики, концепция business intelligence, предпринимательские структуры.
Перед большинством фирм России, ведущими коммерческую деятельность стоит цель максимально использовать имеющиеся корпоративные ресурсы для обеспечения стабильного развития. Стратегию бизнеса следует формировать на основе оценки ресурсов самого предприятия и состояния внешней среды.
Огромные и непрерывно возрастающие масштабы рынка информационных ресурсов создают для потребителя проблему эффективного поиска необходимой информации. Важно не только знать, где взять информацию и какова ее цена, но и какие технологии доступа к информации целесообразно использовать, чтобы получить информацию в приемлемые сроки. При этом возможность непосредственного доступа к базам данных для потребителя связана с необходимостью иметь не только технические, но и программные средства системного поиска информации.
Растущая электронная коммерция стимулирует увеличение объёмов операций купли-продажи, притягивает и приводит в движение дополнительные финансовые потоки, а также требует создания новых рабочих мест.
Не смотря на опережающее развитие соседних областей в сфере информационных и мобильных технологий, в настоящее время Орловская область имеет значительный потенциал для внедрения и эксплуатации качественно новых технологий бизнес - аналитики. В области существует развитая научно - техническая инфраструктура, имеется значительный интеллектуальный потенциал в лице большого количества представителей вузовской науки, выпускников вузов, высококвалифицированного менеджмента различных предприятий.
Таким образом, опережающее развитие инновационных цифровых и мобильных технологий является необходимым условием для создания инфраструктуры бизнеса в Орловской области, формирования благоприятных условий для привлечения инвестиций в регионы, решения вопросов занятости населения на всех уровнях, развития современных информационных технологий.
В настоящее время наиболее часто рассматриваемыми технологиями в качестве базового принципа обработки больших данных рассматривают SN - архитектуру (от английского Shared Nothing Architecture), которая способна обеспечить массивно - параллельную обработку, масштабируемую без деградации на сотни и тысячи узлов обработки. Помимо указанной архитектуры Big Data и рассматриваемых большинством аналитиков технологий NoSQL, MapReduce, Hadoop, в контекст применимости для обработки больших данных можно включить также технологии Business Intelligence и реляционные системы управления базами данных с поддержкой языка SQL.
На наш взгляд, наиболее подходящей для первичного внедрения и апробации результатов основного тренда инновационного развития является технология Business Intelligence. Поскольку в Орловской области наиболее динамично развивающейся и имеющей потенциал для инновационного внедрения является отрасль телекоммуникаций, то считаем целесообразным внедрение BI - технологий на базе основных предприятий данной отрасли, а именно: ОАО «МегаФон», ОАО «ВымпелКом», ОАО «Ростелеком» и ОАО «МТС».
Business Intelligence представляет собой совокупность технологий, программного обеспечения и практик, которые направлены на достижение целей бизнеса путем наилучшего использования уже имеющихся данных. В отличие от других классов делового программного обеспечения, актуальность во внедрении Business Intelligence систем в настоящее время не ослабевает, а только усиливается [1]. Многообразие представленных на рынке решений, от мощных платформ бизнес - анализа до простых систем аналитики и отчетности, позволяет выбрать решение, доступное любой организации. Развитие средств визуального представления данных, мобильных и облачных технологий сделали Business Intelligence инструменты массовыми всего за последние несколько лет.
Современное представление и практическое применение технологий Big Data позволяет определить необходимую для эффективных протеканий бизнес процессов компаний отрасли телекоммуникаций наполненность платформы Business Intelligence, в которой должны быть реализованы 15 ключевых возможностей, представленных на рисунке 1.
Все представленные возможности можно сгруппировать по трем основным категориям:
- возможности интеграции (Business Intelligence инфраструктура, управление метаданными, разработка, взаимодействие);
- представление информации (отчетность, контрольные (информационные) панели (dashboards), произвольные (ad hoc) запрос, интеграция с приложениями Microsoft Office, возможности поиска мобильные возможности);
- анализ данных (оперативная аналитическая обработка данных, интерактивная визуализация, предикативное моделирование и data mining, карты показателей (scorecards), перспективное моделирование, симуляторы и оптимизация).
Ключевые аспекты проекта внедрения технологии Business Intelligence в бизнес процессы предприятий отрасли телекоммуникаций Орловской
области
Business Intelligence инфраструктура представляет собой все инструменты BI-платформы, которые должны быть реализованы «в едином ключе», в том числе должны использовать общие метаданные, единую объектную модель, сквозную модель безопасности, администрирования, портальной интеграции, общий движок исполнения запросов.
Управление метаданными - возможно важнейший из критериев. Все инструменты в рамках единой платформы должна скреплять не только модель метаданных, но и единые средства для поиска, получения, хранения,
повторного использования и публикации объектов метаданных, таких как массивы, иерархии, множества, метрики и элементы оформления отчетов.
Разработка - BI-платформа должна предоставлять как пользователям, так и разработчикам набор специфических инструментов для создания BI-приложений, которые могут интегрироваться между собой и выстраиваться в сквозные бизнес-процессы, в том числе внедряемые в сторонние (внешние) бизнес-приложения. При этом хотя бы часть инструментов должна быть доступна на интуитивно понятном уровне, не требующем навыков программирования, желательно с графическим интерфейсом. Кроме того, среда разработки должна поддерживать веб - сервисы для решения таких задач, как управление и администрирование, доставка информации, соблюдение графиков и регламентов работы.
Взаимодействие - BI-платформа должна содержать средства для обмена как самой информацией, так и мнениями по поводу полученных результатов. Эти средства могут быть реализованы в виде дискуссионных форумов и конференций. Кроме того, BI-приложения должны иметь возможность на основании определенных бизнес-правил назначать задания конкретным пользователям и отслеживать их выполнение. Иногда для реализации этих задач требуется использование отдельных самостоятельных приложений.
Отчетность - возможность создания форматированных и интерактивных отчетов, с развитыми механизмами для их распространения и обновления. В Business Intelligence системе должны поддерживаться различные стили отчетов (например, финансовые или операционные контрольные панели).
Контрольные (информационные) панели (dashboards) - это один из видов представления отчетности, но выделен в отдельную строку из-за его отличительной и важной способности представлять данные в наглядном, интуитивно понятном виде, при помощи различных шкал, показателей, индикаторов и т.п.. Посредством таких контрольных панелей пользователи могут следить за текущим состоянием ключевых показателей и процессов и сравнивать их с намеченными, целевыми значениями. Такие панели позволяют извлекать операционную информацию из бизнес-приложений и делают ее доступной в реальном времени [4].
Произвольные (AD HOC) запросы - доступная для пользователей возможность самостоятельно (без привлечения ИТ-специалистов) создавать и выполнять уникальные, нетиповые запросы. Для реализации таких возможностей в BI-платформе должен присутствовать развитый семантический слой, позволяющий находить и извлекать нужную информацию из имеющихся источников. Кроме того, в системе должны присутствовать средства для аудита этих запросов, позволяющие убедиться в правильности их выполнения.
Интеграция с приложениями Microsoft Office - в некоторых случаях BI-платформа используется как промежуточный инструмент для выполнения аналитических задач с соблюдением правил корректности и безопасности данных. При этом в качестве клиентской части BI-системы могут выступать про-
дукты семейства Microsoft Office (например, программный продукт Microsoft Office Excel). Для этих случаев, необходимо обеспечивать полную интеграцию с системами Microsoft Office, включая поддержу форматов документов, формул, сводных таблиц и механизмов обновления данных, а в расширенном варианте - еще и механизмов для блокирования отдельных ячеек и для «обратного» сохранения в базу данных внесенных в таблицы изменений.
Возможности поиска - добавление поискового индекса как к структурированным, так и к неструктурированным источникам данных и объединение их в классифицированную структуру c определенными измерениями с тем, чтобы пользователи могли с легкостью ориентироваться и изучать данные посредством поискового интерфейса (например, поисковая система Google).
Мобильные возможности - этот функциональный блок объединяет инструментарий, позволяющий доставлять отчеты и контент аналитических панелей на мобильные устройства (такие как смартфоны и планшеты), а также использовать интерактивные возможности девайсов (например, нажатие) и другие опции, обычно не доступные на десктопах и ноутбуках (геолокация и другие).
Оперативная аналитическая обработка данных (OLAP, OnLine Analytical Processing) - поддержка OLAP-кубов значительно ускоряет процессы обработки запросов и выполнения расчетов, обеспечивая анализ данных в различных срезах (такой стиль анализа обозначается термином «slicing and dicing», что дословно переводится как «нарезание на кубики и ломтики», то есть в продольном и поперечном направлении).
Интерактивная визуализация - максимально наглядное представление данных с использованием различных интерактивных изображений, схем и графиков (вместо привычных таблиц с обычными строками и столбцами).
Предикативное моделирование и data mining - эти инструменты призваны помочь компаниям классифицировать данные, формировать собственные номинальные и количественные шкалы, а также использовать для их анализа развитый математический аппарат.
Карты показателей (Scorecards) - позволяют на основании определенных ключевых показателей (отображаемых на контрольных панелях) контролировать ход выполнения стратегических планов и достижения ключевых показателей эффективности. Тем самым операционные показатели «привязываются» к целевым стратегическим индикаторам. Для дальнейшего, более детального анализа эти показатели могут расшифровываться при помощи дополнительных отчетов. Такие механизмы позволяют реализовывать различные методологии управления, такие как «шесть сигма» или системы сбалансированных показателей (BSC).
Перспективное моделирование, симуляторы и оптимизация - инструментарий предназначен для поддержки принятия решений в условиях выбора правильного значения переменной как детерминированных, так и при моделировании случайных процессов.
В настоящее время термин Business Intelligence включает следующие процессы и связанные с ними технологии: хранилища и витрины данных; отчетность; анализ данных; управляющие панели; ключевые показатели эффективности и сбалансированные карты показателей; бюджетирование; прогнозирование и стратегическое планирование [2].
Операционная Business Intelligence технология помогает в выполнении ключевых процессов принятия управленческих решений, которые стимулируют бизнес ежедневно, ежечасно и даже ежеминутно. Таким образом, поддерживается больше пользователей, больше решений, а также более своевременные данные, чем при использовании стратегических или тактических Business Intelligence средств.
Ключевыми преимуществами от внедрения Business Intelligence системы на данный момент являются повышение скорости и точности составления отчетов, аналитики и планирования, повышение эффективности процессов принятия решений, увеличение удовлетворенности клиентов. Однако в большинстве случаев внедрения Business Intelligence системы позволяют добиться сокращения операционных расходов или увеличения объемом выручки [3].
Основные задачи, решаемые при внедрении Business Intelligence технологий для обеспечения процесса принятия управленческих решений представлены в таблице 1.
Основные задачи, решаемые при внедрении Business Intelligence технологий в деятельности хозяйствующих субъектов
Мониторинг, анализ и корректировка оперативных целей: Поддержка стратегического развития предприятия:
поддержка развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятий отрасли оценка эффективности различных направлений бизнеса и оценка достижимости поставленных целей
возможность моделирования различных бизнес - ситуаций в единой информационной среде оценка эффективности использования ресурсов, в том числе дочерними предприятиями компаний
проведение оперативного анализа по нестандартным запросам оценка эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельности
снижение рутинной нагрузки персонала и высвобождение времени для более глубокой аналитической работы бизнес - моделирование и оценка инвестиционных проектов
устойчивая работа при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования управление затратами, налоговое планирование, планирование капитальных вложений
Помимо указанных задач внедрение в организации самостоятельной Business Intelligence системы обеспечивает целый ряд преимуществ перед использованием аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы (КИС). Среди таких преимуществ Business Intelligence системы:
- большая наглядность и удобство работы с информацией для основных корпоративных бизнес - пользователей;
- возможность использования нескольких аналитических решений для различных направлений деятельности в масштабах всего предприятия, а не в рамках отдельных подразделений;
- позволяет извлекать, анализировать и консолидировать данные практически из любых источников;
- позволяет выстраивать и поддерживать в масштабах всей организации сквозные процедуры и процессы обработки, единые централизованные аналитические модели и проекты;
- содержит встроенные инструменты для решения различных и разнообразных аналитических задач, как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения ИТ;
- обеспечивает доступ к данным и аналитическим инструментам большего числа пользователей.
Использование же аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы, например класса ERP или CRM, имеет, как правило, следующие ограничения:
- ограниченный набор реализованных аналитических инструментов, одинаковых для всех пользователей, независимо от их ролей и задач;
- возможность использования для анализа только собственных, внутренних данных, при этом информация из других систем остается недоступной, а данные из различных источников не могу быть консолидированы;
- отсутствие развитых встроенных инструментов для анализа приводит к тому, что система используется лишь для извлечения хранимых в ней данных, которые затем экспортируются и анализируются в MS Office Excel;
- ERP и CRM системы, как правило, имеют ограниченное число пользователей, что ограничивает круг пользователей аналитической информации в компаниях;
- результаты анализа в таких системах представляются обычно в виде табличных отчетов или диаграмм, что не позволяет получить детального и всестороннего представления о реальном положении дел и не дает ответа на многие возникающие вопросы;
- возможности создания гибких пользовательских (AD HOC) запросов ограничена;
- ограничено использование больших объемов накопленной исторической информации.
За счет внедрения BI-системы достигаются следующие результаты: оптимизация процессов принятие решений, ускорение процессов подготовки отчетов и анализа, повышение качества данных, повышение удовлетворённости сотрудников и клиентов. Наименее эффективным было использование систем бизнес - анализа с целью сокращения каких бы то ни было издержек.
BI-платформа дает возможность получать регламентированные отчеты, строить произвольные запросы (AD HOC), а также работать с управляющими панелями (Dashboards). С одной стороны, именно Dashboards представляют наибольший интерес для предпринимательских структур, раскрывая основные достоинства работы с BI-платформой. С другой - проектирование и реализация управляющих панелей является наиболее сложной задачей проекта. Процессы создания эффективных показателей, поддерживающих движение компании в сторону стратегических целей, определение их взаимосвязей и иерархий, обеспечение их правдивыми данными, а также правильная и удобная их визуализация существенно влияют на результат всего проекта. Понимая важность этих процессов, наша компания предлагает методику разработки управляющих панелей, позволяющую получить максимальный эффект от использования BI-платформы.
Таким образом, внедрение и реализация Business Intelligence технологий позволят организациям эффективно использовать их финансовые, человеческие и материальные ресурсы. Business Intelligence методологии и связанные с ними приложения позволят системно интегрировать стратегию развития компаний с ключевыми процессами и задачами операционной деятельности, а также донести видение руководства до сотрудников и оперативно контролировать результаты их деятельности и вклад в достижение бизнес - целей в процессе принятия управленческих решений.
Список литературы
1. Bid Data подарят мировой экономике $3 трлн [Электронный ресурс]// Interfax. - Режим доступа: http: //www.interfax.ru/business/txt/337925.
2. Билайн [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http: //www.beeline.ru/index.wbp7re gion=orel.
3. Головина Т.А., Авдеева И.Л., Парахина Л.В. Использование цифровых и мобильных инноваций для развития предприятий регионального интернет - рынка [Текст] / Т.А. Головина, И.Л. Авдеева, Л.В. Парахина // Вопросы современной экономики 2014 - №3 - Режим доступа: http: //www.economic-j ournal .ne
4. Факты и интересные вещи про мобильный мир, статистика [Электронный ресурс] // MobiBiz. - Режим доступа: http://www.mobibiz.ru/faktyi-i-interesnyie-veshhi-pro-mobilnyiy-mir-statistika/.
Головина Татьяна Александровна, доктор экономических наук, профессор, golovina_t78@mail.ru, Россия, Орел, ФГБОУВПО «Госуниверситет-УНПК»,
Романчин Вячеслав Иванович, доктор экономических наук, профессор, nikitin@msro.ru, Россия, Орел, ООО «Межрегионконсалт»,
Закиров Ахнаф Исрафилович, доктор экономических наук, профессор, miass31@mail.ru, Россия, Брянск, ФГБОУ ВПО Брянский государственный университет имени академика И.Г. Петровского
DEVELOPMENT OF TECHNOLOGIES BUSINESS - ANALYSTS ON THE BASIS OF THE CONCEPT OF BUSINESS INTELLIGENCE
T.A. Golovina, V.I. Romanhin, A.I. Zakirov
Modern technologies business - analysts allow heads to make the reasonable decisions defining further development of their business. In turn use of the concept of business intelligence gives the chance to the enterprises to make more considered and timely decisions, increasing a share of their business in the market, increasing efficiency of marketing campaigns, opening for itself the new horizons and, finally, providing more products and services to bigger number of clients. In article the conclusion that introduction and development of technologies business - analysts on the basis of the concept of Business Intelligence in economic entities will allow to use effectively their financial, human and material resources is drawn.
Keywords: technologies business - analysts, the concept of business intelligence, enterprise structures.
Golovina Tatiana Aleksandrovna, Doctor of Economy sciencce, Professor, golov-ina_t78@mail.ru, Russia, Orel, VPO "State University-UNPK"
Romanchin Vyacheslav Ivanovich, Doctor of Economy sciencce, Professor, ni-kitin@msro.ru, Russia, Orel, LLC "Mezhregionkonsalt"
Zakirov Ahnaf Israfilovich, Doctor of Economy sciencce, Professor, mi-ass31@mail.ru, Russia, Bryansk, VPO Bryansk State University Academician IG Petrovsky
