CC BY
31
УДК 004.67(045) © Гусев Д. А., 2021
Анализ возможностей выполнения требований заинтересованных сторон бизнеса при помощи системы «1С: Аналитика»
Дмитрий Альбертович Гусев, аспирант Факультета налогов, аудита
и бизнес-анализа, Финансовый университет, Москва, Россия
Dmitry A. Gusev, graduate student, Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis,
Financial University, Moscow, Russia
АННОТАЦИЯ
В данной статье рассматривается новая система от компании 1С под названием «1С: Аналитика». «Система 1С: Аналитика» сравнивается с другими системами класса Business Intelligence (BI) и особенностями использования их на предприятиях, далее описывается, для кого предназначено данное решение, указываются его функциональные возможности в решении прикладных задач. Основная задача конфигурации «1С: Аналитика» - интерпретировать большое количество данных для визуализации информации, а также оперативно отражать информацию об учетной деятельности компании. Современные тенденции развития ИТ-ландшафта российских предприятий сводится к большому количеству внедряемых систем, которые используются для решения локальных операционных задач компаний. До 2020 г. на рынке отечественного программного обеспечения не было полноценной системы, покрывающей все бизнес-требования пользователей. Компании «1С» удалось разработать конфигурацию «1С: Аналитика» для решения задач в области построения и анализа данных. Данный сервис встраивается в решения бизнес-пользователей, что снижает затраты на эксплуатацию данной системы. «Система 1С: Аналитика» является мультиплатформенной системой, что позволяет ее использовать, в том числе, на мобильном приложении, а также в браузерах.
Ключевые слова: бухгалтерский учет и статистика; 1С Бухгалтерия; финансовые показатели; автоматизация; информационные технологии; 1С Предприятие
Для цитирования: Гусев Д. А. Анализ возможностей выполнения требований заинтересованных сторон бизнеса при помощи системы «1С: Аналитика». Научные записки молодых исследователей. 2021;9(3):42-49.
Научный руководитель: Бариленко В.И., доктор экономических наук, профессор Департамента бизнес-аналитики Факультета налогов, аудита и бизнес-анализа, Финансовый университет, Москва, Россия / Scientific Supervisor: Barilenko V.I., Dr. Sci. (Econ.), Department of Business Analytic at Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis, Financial University, Moscow, Russia.
ORIGINAL PAPER
Analysis of the Possibilities of Meeting the Requirements of Business Stakeholders Using the "1C: Analytics System"
ABSTRACT
This paper discusses a new system from the company 1C, called 1C: Analytics'. The 1C: Analytics system is compared with other systems of the Business Intelligence (BI) class and features of their use in enterprises. Further on, the author describes for whom this solution is intended and indicates its functionality in solving applied problems. The main task of the "1C: Analytics" configuration is to interpret a large amount of data to visualize information, as well as to promptly reflect information about the company's accounting activities. Current trends in the development of the IT-landscape of Russian enterprises are reduced to a large number of implemented systems which have been using to solve of companies' local operational tasks. Until 2020, the domestic software market did not have a full-fledged system that had covered all the business requirements of users. The company 1C managed to develop a configuration of "1C: Analytics" for solving problems in the field of data construction and analysis. This service is integrated into solutions of business users, which reduces the cost of operating this system. The 1C: Analytics system is a multi-platform system that allows users to operate with it including with a mobile application, as well as in browsers.
Keywords: accounting and statistics; 1C: Accounting; financial indicators; automation; information technology; 1C: Enterprise
For citation: Gusev D. A. Analysis of the possibilities of meeting the requirements of business stakeholders using the "1C: Analytics system". Nauchnye zapiski molodykh issledovatelei = Scientific notes of young researchers. 2021;9(3):42-49.
Ведение
В 2021 г. цифровая революция вошла в окончательную фазу - к всемирной сети может подключиться каждый третий житель Земли. По одной из оценок консалтинговой компании PWS, уже в ближайшие десять лет до 45% всех промышленных операций могут быть автоматизированы с помощью информационных систем.
Для того чтобы менеджмент мог принять эффективное управленческое решение, требуется комплексная 1Т-система, которая достоверно покажет сложившуюся экономическую ситуацию на предприятии в режиме реального времени.
Консалтинговая компания МсК^еу в одном из своих исследований отмечает (рис. 1), что к 2025 г. ВВП России может существенно увеличиться за счет дальнейшего развития цифровой экономики на 4,1-8,9 трлн руб. В сравнении
с 2018 г. доля цифровой экономики в ВВП нашей страны составляет более 3,9%, что, в свою очередь, в два-три раза ниже, чем у лидеров в данной области.
Консалтинговая компания МсК^еу считает, что с внедрением принципиально новых, прорывных бизнес-моделей и технологий можно рассчитывать на экономический рост. Одним из основных направлений в области цифрови-зации считается технология «Индустрия 4.0», которая, в свою очередь, развивает все направления в информационных технологиях. Индустрия 4.0 - это четвертая промышленная революция в области массового внедрения цифровых систем. Многие российские предприятия при разработке ИТ-стратегии используют данную методологию для постановки целей и задач.
Рост покупательной способности также зависит от развития цифровой экономики, ведь
Цифровизация будет способствовать повышению качества жизни граждан
Утроение цифровой экономики к 2025 году - амбициозная, но достижимая цель
Новые возможности трудоустройства Рост покупательной способности населения
Социальный лифт и рост вовлеченности Доступная и качественная медицина и образование
Комфортные для жизни города Удобные цифровые сервисы и госуслуги
Привлекательность экономики для квалифицированных кадров Национальная, экономическая и общественная безопасность
цифровой экономики
проценты
Цель на 2025 год - рост объемов цифровой экономики в 3 раза (в ценах 2015 г.)
Рис. 1. Доля цифровой экономики в ВВП
Источник: составлено автором на основе данных компании МсК^еу.
новые торговые площадки и цифровые платформы делают существенный вклад в развитие ценной конкуренции.
Если посмотреть на этапы цифровизации и автоматизации информационных технологий, то можно выделить два ключевых этапа.
Первый этап цифровых инноваций сводился к автоматизации существующих технологий и бизнес-процессов. Так, при появлении первых систем в области автоматизации управленческого, бухгалтерского учета предприятия в первую очередь автоматизировали свои внутренний процессы, при этом внешний процессы оставались полностью на ручном управлении.
Второй этап пришелся на середину 1990-х гг., когда распространение интернета, мобильной связи, социальных сетей, появление смартфонов привело к стремительному росту использования технологий конечными потребителями.
Цифровые технологии сегодня
Сегодня новые цифровые технологии меняют операционную модель предприятий, особенно в банковском и страховом секторах, повышают эффективность затрат и выявляют новые ключевые возможности на рынке. Даже в самых традиционных отраслях все активней применяются методы анализа информации. Уже дав-
но системы электронного документооборота являются базовым решением в каждой организации. Электронные цифровые подписи выдаются каждому сотруднику в рамках проекта по автоматизации внутреннего электронного документооборота.
Цифровые платформы - это один из наиболее ценных активов современной экономики. OZON, Avito, «Яндекс», «ВКонтакте», Tencent, Airbnb, Linkedin, Amazon, eBay, ITunes, Facebook активно занимаются развитием и разработкой цифровых платформ.
В банковских, страховых, а также производственных отраслях чаще начинают использоваться цифровые платформы, которые в дальнейшем превращаются в экосистему компании. Например, дилеры и автопроизводители учитывают сведения, оставленные покупателями в цифровых платформах.
Электронные документы начинают использовать системы версионирования, что, в свою очередь, позволяет крупным игрокам на рынке получать не только информацию об изменении электронного документа, но и обо всех промежуточных версиях.
Согласно отчету 2009 г. от консалтинговой компании McKinsey основой дальнейшего развития экономического роста российских предприятий должно было стать повышение
производительности труда и трудовых ресурсов. Но в дальнейшем нашей стране не получилось добиться большого и ощутимого увеличения производительности. Кризисы 2008-2010 и 2014-2015 гг. дали существенные сбои в развитии цифровизации.
Сегодня можно наблюдать, как крупные корпорации, используя цифровые технологии, изменяют направление своей деятельности. К примеру, банк ПАО «Сбербанк» до 2010 г. занимался исключительно банковскими продуктами, но сейчас данная компания является поставщиком услуг в области транспорта, доставки еды, видеосервисов и т.д.
В эпоху информационных технологий, когда работа профессионального менеджмента состоит из ежедневных отчетов, встреч, совещаний, информационные системы становятся основным источником получения быстрой и достоверной информации.
Business Intelligence как система построения отчетности
Системы класса Business Intelligence могут быстро и оперативно формировать отчеты в разрезе любой аналитики, моментально отправлять полученные данные по электронной почте. Задачи по анализу данных решаются оперативно [1].
Работа в информационной системе BI становится простой и непринужденной. Пользователь может оперативно вносить изменения в информационной системе без лишних затрат на бумагу. Отражение введенных данных сразу же на экране пользователя является очень удобным и практичным. Финансовые аналитики, а также бизнес-аналитики, используя системы BI, разрабатывают «Dashboard» для высшего менеджмента предприятий.
Прежде чем начать анализировать, для чего нужна система BI на предприятии, нужно глубже понять, что такое система класса BI.
Система Business Intelligence - это набор функций и инструментов, которые позволяют работать с информацией, а также переводить неструктурированную информацию в форму, удобную для пользователей. Очень часто финансовые департаменты, а также бизнес-аналитики используют данный инструмент для
получения агрегированных данных по предприятию.
Цель внедрения системы BI на предприятии - интерпретация большого количества информации с заострением внимания лишь на ключевых факторах эффективности, с моделированием исхода различных вариантов действий и с отслеживанием результатов принятия решений.
Системы класса BI поддерживают большое количество бизнес-решений - от операционных решений до стратегических. Основные операционные решения включают в себя позиционирование конечного продукта или конечной цены на данный продукт. Стратегическое бизнес-управление относится к важным приоритетам, ключевым целям и направлениям в самом широком смысле.
Система BI наиболее эффективна, когда она объединяет данные, полученные из рынка, на котором работает компания (внешние данные), с финансовыми и производственными данными из источников внутри компании (внутренние данные). В сочетании внешние и внутренние данные дают более полную картину бизнеса, поскольку эти «структурированные данные» (от англ. intelligence) содержат аналитику, которую нельзя получить только от одного из этих источников (рис. 2).
Термин «business intelligence» впервые появился в 1958 г. в статье исследователя из компании 1MB Питера Луна. Он дал определение системы BI как системы, которая позволяет связывать данные [2].
Система класса BI в современном понимании сильно эволюционировала из простой системы для принятия решений начала 1960-х гг. и в дальнейшем разрабатывалась в середине 1980-х гг.
В 1989 г. аналитик компании Gartner Хо-вард Дреснер дал свое определение системе Business Intelligence: он указал, что система класса BI позволяет ускорить процесс по принятию решений на основе бизнес-данных компаний. При этом Ховард Дреснер отмечал тот факт, что именно системы Business Intelligence будут являться главным инструментом по анализу бизнес-данных компаний [3].
Ральф Кимболл выделил три самых важных и ключевых аспекта для успешного внедрения системы класса BI:
Рис. 2. Пример визуализации аналитики данных в системе BI
Источник: URL: https://powerbi.microsoft.com/ru-ru/ (дата обращения: 10.03.2021).
• уровень финансирования и поддержки со стороны руководства предприятия;
• степень востребованности проекта по внедрению системы BI для конкретного бизнеса;
• объем и качество информации, которые находятся в хранилище данных (MDM).
В 2012 г. мировой рынок услуг в сфере Business Intelligence оценивался в 13,1 млрд долл. США. По прогнозам специалистов, к 2021 г. эта сумма будет составлять 26,88 млрд долл. США.
На сегодняшний день внедрение учетных систем по автоматизации учетных функций проходит повсеместно, почти в каждом предприятии нашей страны. Все чаще российские холдинги применяют различные информационные технологии для повышения управления эффективностью деятельности предприятия. Однако после глобальной автоматизации и цифровизации у предприятий встал вопрос
о получении оперативных данных из информационной системы [4].
Специфика построения управленческих отчетов в холдингах заключается в том, что данные собираются по каждому предприятию и далее агрегируются в сводные таблицы, а на этом этапе у бизнес-пользователей системы нет инструмента, который позволил бы оперативно собрать данные и визуализировать их [5].
Как показывает практика, процесс по сбору информации в сводные таблицы занимает огромное количество времени, при этом возникает проблема с актуализацией при оперативном изменении.
Новый сервис от компании 1С «1С: Аналитика»
Для решения вышеперечисленных задач на рынке информационных систем компания 1С выпустила новое решение «1С: Аналитика».
Рис. 3. Пример визуализации решения системы «1С: Аналитика»
Источник: URL: https://v8.1c.ru/platforma/1s-analitika/ (дата обращения: 10.03.2021).
Сервис «1С: Аналитика» является системой класса В1, в которой пользователи могут интерактивно получать информацию о хозяйственной деятельности предприятия.
Конфигурация «1С: Аналитика» входит в часть платформы «1С: Предприятие», что позволяет интегрировать данные сервиса в конфигурацию пользователей [6]. Пользователям не требуется администрировать данную конфигурацию как отдельное решение (рис. 3).
В конфигурации «1С: Аналитика» очень простой и удобный интерфейс для бизнес-пользователей системы, что позволяет не тратить отдельные ресурсы на обучение по работе с данной системой.
При этом есть три варианта работы:
1. Первый вариант работы использует функцию «Рабочий стол» для поиска, анализа и просмотра доступных диаграмм и дашбор-дов, а также для их создания.
2. Второй вариант работы позволяет просматривать и редактировать диаграммы и отчеты в информационной базе, а также раскрывать данные по новым разрезам учета, редактировать фильтры, состав выводимых данных
для бизнес-пользователей и вид графиков для вывода информации в разных разрезах учета.
3. Третий вариант работы: просмотр и редактирование дашборда дает возможность выбирать состав диаграмм на нем (рис. 4), добавлять новые отчеты, элементы оформления, менять общие фильтры данных по всему даш-борду, открывать отдельные диаграммы, входящие в состав дашборда.
В конфигурации «1С: Аналитика» пользователь может быстро и легко получить сводную информацию по всем записям в нужном регистре или по документам, а потом детализировать эти данные до отдельного документа или элемента справочника. Из диаграммы в «1С: Аналитике» пользователь легко получит ссылку на нужный ему документ или объект в информационной базе 1С, чтобы открыть его для изменения или дальнейшего анализа.
Конфигурация «1С: Аналитика» рассчитана на удобную и простую работу, а платформа «1С: Предприятие» помогает получать данные в нужном виде и разрезе учета. Примером является поддержка иерархии элементов в справочниках «Номенклатура контрагента».
47
бухгалтерский учет, анализ и аудит / accounting, analysis and audit
M. [КОПИЯ] Дечоистрацноимая é X Q Диалити« х +
<- -> С © localhost/dddemoy,ans?state=%2Fdasliboard%2F51fca2Sd9SÛJ4548bS26d7ei41ci9d17S Рабочий стол / Заказы и п родажн
Диаграммы +Д ^ *|(|
Q Поиск по диаграммам План факт продаж куб 3 заказы клиентов 4 Щ\ Заказы клиентов 3 |iii Заказы клиентов 1 1Д план факт продаж куб 2 Заказы клиентов 2 План факт продаж куб 1
& Ö ï [5 • :
Заказы клиентов 2 v 400M ЗООМ 200М
План факт продаж куб 2 s
m зы
»V Г~~1
\ >
•
ь 2018 г сентябрь 2019 г. ноябрь 201 в г.
Заказы клиентов 1 ✓
январь 2018 г. февраль 201В г март 20
1Сумма 13аказано 1Сумма 13акаэано ¿сумма
Соковыжималка" 56 218 680,0 6 374 50 829 660,0 5 763 6 5179 600,0
Миксер SOtAC мод 60 804 607.5 Ь 773 54 304 897,5 6 049 84 819 420,0
Чайник MOULINEX... 21 71® 569,5 14 071 IS 287 3884 11 948 1 0 793 495,5
Рис. 4. Пример визуализации решения системы «1с: Аналитика»
Источник: URL: https://v8.1c.ru/pLatforma/1s-anaLitika/ (дата обращения: 10.03.2021).
к
о, Поиск диаграмм, даш< ^^ ^^ Источники
|||;| Выручка и себестоимость продаж|06ороты 1
Я 13:15 07.05.2020
[Щ| Заказы клиентов 3 Я 12:51 07.05.2020
^ План факт продаж куб 1 :
Я 1001 07.05.2020
3*1 Новый дашборд 1 :
Я 09:49 07.05.2020
.¿Р* Заказы клиентов 1 ;
Я 16:38 06.05.2020
у/>' Учетные политики Исключить из пересчета в валют.. Я 16:33 06.05,2020
Рис. 5. Пример визуализации решения системы «1с: Аналитика»
Источник: URL: https://v8.1c.ru/platforma/1s-analitika/ (дата обращения: 10.03.2021).
Работать с «1С: Аналитикой» можно не только на корпоративных компьютерах, но и с мобильных устройств (рис. 5). Интерфейс предусматривает работу с Android-устройствами и с мобильными телефонами, планшетами на базе iOS.
В мобильном приложении обеспечивается быстрый доступ к данным без промежуточных программ преобразования, и нет необходимости выгружать данные в сторонние системы. Работа происходит непосредственно в системе пользователя на платформе «1С: Предприятие».
Выводы
В современной организации системы Business Intelligence (BI) становятся неотъемлемой частью всех процессов компании. Каждый процесс по формированию и получению данных
происходит в информационно среде, и ключевые бизнес-пользователи системы ежедневно занимаются разработкой и формированием большого количества управленческих отчетов. Безусловно, такой инструмент, как В1, позволяет не только повысить производительность труда, но и в целом поменять подход к работе с данными. При внедрении системы В1 российские холдинги начали также анализировать и частоту данных, что позволило более реально показывать управленческий результат.
Решение «1С: Аналитика» дает возможность без больших затрат встроить в свой контур новое программное обеспечение класса В1, а значит, позволит конечному заказчику оперативно и своевременно получать управленческую информацию для принятия эффективных решений.
Список источников
1. Иващенко А. В., Карсаев О. В., Скобелев П. О., Царев А. В., Юсупов Р. М. Мультиагентные технологии для разработки сетецентрических систем управления. VI Всероссийская научно-практическая конференция «Перспективные системы и задачи управления», 4-6 апреля 2011 г. Таганрог. Известия ЮФУ. Технические науки. 2011;3(116):11-23.
2. Лебедюк Э. А. Агентное моделирование: состояние и проблемы. Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2017;(6):155-162.
3. Терещенко Р. Д., Башкова И. С. Принципы построения эффективной системы управления бизнес-процессами и документами. Научный вестник Крыма. 2017;1(6):19-25.
4. Пономарев A. C. Построение структуры корпоративного управления предпринимательской организации холдингового типа. Автореф. дис. ... канд. экон. наук. СПб.; 2009.
5. Харитонов М. Н. Формирование системы контроллинга в организациях холдингового типа. Автореф. дис. ... канд. экон. наук. Самара; 2008.
6. Хрусталева Е. Ю. Расширение конфигураций. Адаптация прикладных решений с сохранением поддержки в облаках и на земле. Разработка в системе 1С: Предприятие 8.3. 2017;(1):86.
References
1. Ivashchenko A. V., Karsaev O. V., Skobelev P. O., Tsarev A. V., Yusupov R. M. Multi-agent technologies for the development of network-centric control systems. VI All-Russian scientific and practical conference «Perspective systems and management tasks», April 4-6, 2011. Taganrog. News of the Southern Federal University. Technical sciences. 2011;3(116):11-23. (In Russ.).
2. Lebed'uk E. A. Agent modeling: State and problems. Bulletin of the Plekhanov Russian University of Economics. 2017;(6):155-162. (In Russ.).
3. Tereshchenko R. D., Bashkova I. S. Principles of building an effective management system for business processes and documents. Scientific Bulletin of the Crimea. 2017;1(6):19-25. (In Russ.).
4. Ponomarev A. C. Building the structure of corporate governance of an entrepreneurial organization of a holding type. Autoref. thesis of Candidate of Economic Sciences. Saint Petersburg; 2009. (In Russ.).
5. Kharitonov M. N. Formation of the controlling system in holding type organizations. Autoref. thesis of Candidate of Economic Sciences. Samara; 2008. (In Russ.).
6. Khrustaleva E. Yu. Configuration extensions. Adaptation of application solutions with continued support in the clouds and on the ground. Development in the 1С system: Enterprise 8.3. 2017;(1):86. (In Russ.).
