CC BY
355. Step up network maintenance, focusing on a small number of high impact areas.
6. Purchase mobile solutions for rapid availability and locational flexibility.
7. Remunerate maintenance and efficiency upgrades for existing power plants.
8. Enforce tariff regulations for all neighborhood generators.
9. A continuous focus on network refurbishment, maintenance and upgrades.
10. Refurbish existing power plants to close the gap between available and installed capacity.
11 .Increase tariff collection for network connections, and reform grid and neighborhood tariffs to incentivize more efficient use of electricity and bring down peak demand.
12. Incentivizes investment in new capacity by offering accelerated capital recovery.
13. Develop a renewable energy industry, starting with a first round of solar PV and wind projects to build confidence, and then build on proven successes.
References
1. Iraq's Energy Sector: A Roadmap to a Brighter Future, World Energy Outlook special report , available on https://www.iea.org/reports/iraqs-energy-sector-a-roadmap-to-a-brighter-future.
УДК 004.942
doi:10.18720/SPBPU/2/id21-93
Веретенникова Елена Григорьевна1,
доцент;
Мирошниченко Ирина Иосифовна1,
доцент, канд. экон. наук; Калугян Каринэ Хачересовна3,
доцент, канд. экон. наук, доцент
АНАЛИЗ ДОСТИЖЕНИЯ KPI ПОДРАЗДЕЛЕНИЯМИ
ОРГАНИЗАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ MICROSOFT POWER BI
123 Россия, г. Ростов-на-Дону, ФГБОУ ВО «Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)»,
!eg_2008@mail.ru, 2iimo2@ya.ru, 3kalugyan@yandex.ru
Аннотация. В работе предлагается подход к оптимальной и обоснованной автоматизации анализа и визуализации достижения ключевых показателей эффективности (KPI) подразделениями предприятия по формированию дохода. Средства решения задачи: 1С: Предприятие, Power Query, Power Pivot, Power View.
Результатом является создание информационного и программного обеспечения для получения дашборда по достижению KPI.
Ключевые слова: KPI, 1С: Предприятие, Microsoft Power BI, куб, дашборд, анализ, визуализация.
Elena G. Veretennikova,
Associate Professor;
Irina I. Miroshnichenko, Associate Professor, PhD in Economics;
Karine Kh. Kalugyan,
Associate Professor, PhD in Economics, Associate Professor
ANALYSIS OF KPI ACHIEVEMENT BY ORGANIZATIONAL UNITS
USING MICROSOFT POWER BI
Russia, Rostov-on-Don, Rostov State University of Economics (RINH), eg_2008@mail.ru, iimo2@ya.ru, kalugyan@yandex.ru
Abstract. The paper proposes an approach to the optimal and reasonable automation of analysis and visualization of the achievement of key performance indicators (KPIs) by the divisions of the enterprise for generating income. Means of solving the problem: 1C tools: Enterprise, Power Query, Power Pivot, Power View. The result is the creation of information and software for obtaining a dashboard for achieving KPI.
Keywords: KPI, 1C: Enterprise, Microsoft Power BI, cube, dashboard, analysis, visualization.
Введение
Эффективное управление предприятием или организацией невозможно без планирования и контроля деятельности его подразделений. В последние годы распространенной практикой является применение ключевых показателей эффективности (KPI), предназначенных для определения политики в отношении подразделений, для создания четкой и прозрачной системы мотивации, для анализа эффективности работы. Однако такая система будет работать лишь в случае соответствия глобальным, стратегическим целям предприятия (т.н. сбалансированная система показателей) [1-3, 7-11]. Система KPI зависит от целей конкретной организации, видов ее деятельности, масштаба, уровня развития системы менеджмента. Как правило, одними из важнейших показателей являются группы показателей выручки, клиентов, персонала. Учитывая сложность задачи, а также большой объем информации, невозможно решить задачу расчета, анализа и визуализации KPI подразделений без разработки соответствующего программного решения с использованием специальных средств.
Сказанное определяет актуальность и необходимость решения задачи автоматизации анализа и визуализации достижения KPI подразделениями организации [4-6, 11].
1. Постановка задачи
Методология управления на основе KPI прочно вошла в деятельность отечественных и зарубежных предприятий. Под KPI понимаются некоторый набор количественных показателей, описывающих деятельность предприятия, его подразделений и отдельных сотрудников и свидетельствующих об эффективности их деятельности [2-4, 5-7]. При этом разработка системы KPI и ее внедрение предполагает ряд условий и требований, без соблюдения которых такие показатели не способны принести пользу.
Общепринятым подходом к формированию целей предприятия является система сбалансированных показателей (balanced scorecard). В ее рамках формируются цели высшего уровня: прибыльность, расширение клиентской базы, эффективность внутренних процессов, развитие персонала предприятия. Каждое из этих направлений поддержано целями второго и последующих уровней.
Рассмотрим задачу автоматизации контроля достижения KPI на основе автоматической выгрузки данных из учетной системы. Для решения задач оценки достижения KPI в современных условиях используют подход, известный как бизнес-аналитика или business intelligence. Типичная схема работы BI-системы бизнес-аналитики представлена на рисунке 1.
Рис. 1. Типовая схема системы бизнес-аналитики для оценки KPI
Разработка и моделирование системы
Традиционно системы бизнес-аналитики обеспечивают сбор и интеграцию разнообразных данных о ходе бизнеса (продажи, кадры, движение техники, предпочтения покупателей и т.д.) и их преобразование в единую форму, удобную для дальнейшей работы (Extract Transform and Load или ETL). Далее строится аналитическая модель данных, например, в форме OLAP-кубов. Отсюда данные могут быть обработаны в различных аналитических разрезах, необходимых для решения конкретной задачи бизнеса. На сегодняшний день наиболее эффективным способом представления сводных итоговых данных в бизнесе является дашборд [2-3, 7, 9]. Прототипом дашборда является приборная панель автомобиля. Его смысл заключается в возможности в краткой, удобной для восприятия форме выразить всю совокупность необходимых данных для обеспечения контроля за предприятием и принятия управленческих решений. Дашборд включает в себя различные принятые инструменты управления. Причем применяемые визуальные элементы (виджеты) зависят от принятого концептуального вида анализа данных. На рисунке 2 показаны простейшие виды сопоставления (сравнительного анализа) и наиболее распространённые средства их визуализации. БАЗОВЫЕ ВИДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ
РЕЙТИНГ •• - ** ВЗАИМОСВЯЗИ
СТРУКТУРА ОБ* ДИНАМИКА
Рис. 2. Типовая схема дашборда
Отметим, однако, что принципиальная разница в средствах визуализации определятся не решениями дизайна и даже не типами проводимого анализа, а прежде всего, уровнем рассмотрения бизнеса. Рассмотрев дашборды и их использование для управления бизнесом, были сформулированы требования к решению поставленной задачи: система должна использовать данные из учетной среды предприятия, а также доступные внешние данные; результаты должны оперативно обновляться; система должна раскрывать такие стороны бизнеса как производство, продажи, отношение потребителей; данные должны быть представлены в нагляд-
ной визуально форме, удобной для принятия решений. Общая схема решения задачи представлена на рисунке 3.
1С
Обработка для выгрузки данных по подразделениям
Создание
I
План-факт анализ
План
Выгрузка
Рис. 3. Общая схема реализации задачи
Реализация перечисленных функций невозможна без привлечения информационных технологий (Business Intelligence Software tools). Эти инструменты отличаются ценой, способом реализации, например, выделяются облачные решения, набором реализованных методик и компонентов. Наиболее распространенные BI-решения: Qlick View; Tableau; Microsoft Power BI и др. Любой из инструментов включает в себя:
- средства получения, трансформации, комбинирования и представления исходных данных для бизнес-анализа (технология ETL - Extract, Transform, Load);
• средства построения модели данных в соответствии с принятой концепцией системы возможностями и терминами, позволяющей прописать связи между компонентами исходных данных (ассоциации);
• набор визуальных средств или диаграмм, включая картографический компонент;
• средств построения интерактивных отчетов, позволяющих создать интересующий пользователя отчет, снабдив его необходимыми элементами управления и связанным набором визуальных элементов;
• средства доступа к отчетам через различные среды, через web-сайт, через мобильное приложение.
Основой для расчета достижения KPI подразделениями компании является информация из нетиповой конфигурации 1С: Предприятие. Для различных категорий подразделений формирование KPI идет по-разному. На рисунке 4 приведен фрагмент журнала первичного документа «Отгрузка наценки» для одного из подразделений, осуществляющего продажу программного обеспечения.
Рис. 4. Фрагмент исходных данных по подразделению
Ежедневно данные загружаются в систему оценки КР1 и служат основой для построения дашбордов. Пример такого дашборда приведен на рисунке 5.
Данные актуальны на И-^»»™!«« Перивд
14042021
ВЦ ДОХОД КОМПАНИЙ
разделении 9 ЩЙть вы
9 АПС 9АХО 9дк 9 Ллжж 9дпвкое ВлпвкокП 3 длвк оп 9 ДПВК Стршичех. 9дпвктг 9 дпкоир Эдпкокдп 9 дпкоп 9 лпк орп 9 Копи Й й БУ I СБУ
9ОДИП
15.04.2021 13:34:07
12020 | Пнвйрь
I
Март
О
Направление т Подразделен № План на год. руб План на тек. дату ®аи на теп дату [накол], руб Экстраполяции Сравнение ( вил. плана фшм нш1, пр. I недели :
ИТОГО ПО КОМПАНИИ 305 620 049 ( 50601 53« 9 32 450 771 Р 221577 296? | 1 265 213 Р
д Сбытовые отделы дкс 86 42В337Р 14 083 334 Р 13 033 647 Р 83 063 25В Р f 4831 139 Р '
ДПВК 01 1 620 000 Р 270 ООО? 372 МБР 5 962 308 Р ф -55 221 Р'
дпвкокл 33 800 000 Р В 633 333 Р 917 238Р 6 ¿67 794 Р Ф -1.89 400 Р 1
дпвкоп 19 900000 Р 331ШР 1905 006 Р 1301? 542Р ф -341 513 Р ■
дпвк Ёгриимея т лроесы 083 062 Р ■62067 587 Р Ф ■649 700 Р
ДПВК ТГ 3135 ООО Р 508 750 Р 667 700 Р 4 692 977 Р Ф ■35 850Р '
ОДиП 32 493 9% Р 5416666Р 4 310 093 Р 29452 ЗЗВР Ф -214 26БР '
Рис. 5. Достижение КР1 подразделениями
Из рисунка видны данные фактического значения КР1 по подразделениям. Также с помощью визуальных элементов показана динамика (рост или падение). Эти данные можно сопоставить с приведенным здесь же плановым значением. Следующие колонки позволяют сравнить значения со значениями за аналогичный период прошлого года. Экстраполяция показывает, что будет, если подразделение доработает до конца года с набранным темпом; каков будет итог; будет ли выполнен его план. Рисунок 6 демонстрирует итог работы подразделения по КР1 в графическом виде.
Рис. 6. Достижение КР1 подразделениями (пример для одного подразделения)
В верхней части рисунка показаны стратегические значения - процент выполнения плана и общие суммы. Недельная динамика, а также экстраполяция приведены на виджетах в нижней части рисунка. На рисунке 7 показаны данные по предприятию в целом, полученные на основе агрегации.
Рис. 7. Сводные данные по KPI
Заключение
В работе предложен подход автоматизации анализа и визуализации достижения ключевых показателей эффективности (KPI) подразделениями предприятия по формированию дохода. В ходе решения задачи разработаны модель и программное решение, включающее в себя обработку данных из платформы 1С: Предприятие, запросы MS Power Query, модель Power Pivot и совокупность визуальных интерактивных дашбор-дов. Эффективность предлагаемого подхода разработки и моделирования автоматизированной системы анализа KPI складывается из следующих факторов: снижение трудоемкости обработки информации и повышение эффективности принимаемых решений.
Список литературы
1. Булгакова И.В. Обзор средств Business Intelligence применяемых в современных корпоративных системах // Политехнический молодежный журнал. - 2017. - № 12 (17). - с. 3.
2. Business Intelligence (BI) [Электронный ресурс] // IT Solutions. - URL: http://it-solutions.ua/ru/s81-Business-Intelligence-BI.html (дата обращения: 07.04.2019).
3. Домрачева А.А., Сайбель Н.Ю. Business Intelligence в экономике // Научно-методический электронный журнал Концепт. - 2017. - № 2. - с. 41-46.
4. Жилина Е.В., Мирошниченко И.И., Савельева Н.Г., Веретенникова Е.Г. Ре-сурсоемкость деловых процессов при проектировании и разработке веб-системы коммерческого предприятия // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. - 2017. - № 2 (39). - с. 156-164.
5. Илюшников К.К. Подходы к планированию обучения персонала с применением модели оценки эффективности корпоративного обучения, на основе системы KPI и детализированных метрик // Креативная экономика. - 2018. - Том. 12. № 7. - с. 1039-1051.
6. Ильяшенко О.Ю., Ильин И.В., Болобонов Д.Д. Роль BI-систем в совершенствовании процессов обработки и анализа бизнес информации: учебник. - Наука и бизнес: пути развития. - 2017. - № 6 (72). - с. 124-131.
7. KPI (ключевые показатели эффективности). Как внедрить систему KPI в компании // Генеральный директор: электронная версия журнала. - 2017. - URL: https://www.gd.ru/articles/3584-kpi (дата обращения 12.07.2021).
8. Мирошниченко И.И. Анализ и моделирование бизнес-процессов: Учебное пособие. - Ростов-на-Дону: Изд-во РГЭУ (РИНХ), 2018. - 128 с.
9. Обзор программ KPI-автоматизации // Крупнейший в Европе ресурс для IT-специалистов «Хабр». - 2018. - URL: https://habr.com/post/352418/ (дата обращения 24.06.2021).
10. Примеры KPI: изучаем, оцениваем, применяем // Коммерческий директор: электронная версия журнала. - 2017. URL: https://www.komdir.ru/article/2132-primery-kpi (дата обращения 08.07.2021).
11. Хубаев Г.Н., Калугян К.Х., Родина О.В., Щербаков С.М., Широбокова С.Н. Визуальное и имитационное моделирование деловых процессов для экспресс-оценки ресурсоёмкости товаров и услуг // The Scientific Heritage. - 2016. - Т. 2. № 5 (5). -P. 92-99.
