CC BY
15Динамика и особенности российской практики внедрения решений бизнес-интеллекта в сферу экономического анализа
00
сэ
сч
£
Б
а
2 ©
Митрович Станислав
доктор экономических наук, Университет в г. Нови-Сад (Республика Сербия), [email protected]
В данной статье проведён анализ динамики и выделены наиболее выраженные особенности в области внедрения решений бизнес-интеллекта (В1) в экономический анализ в российских условиях, а также - определены наиболее востребованные задачи, для решения которых используется бизнес-интеллект в отечественной практике. Исследование базируется на методах общенаучного, методологического и эмпирического исследования в области экономических наук, а, также, на методе бизнес анализа отечественных организаций, применяющий бизнес интеллект. Выводы, следующие из результатов исследования указывают на то, что российская практика внедрения решений информатизации (в том числе и непосредственно исследуемой категории решений бизнес-интеллекта) в экономический анализ хозяйственной деятельности организаций имеет свою специфику, которая оказывает влияние как на методологию реализации данной деятельности, так и на выбор внедряемых инструментов бизнес-интеллекта и пути дальнейшей разработки информационной поддержки хозяйственной деятельности. Ключевые слова: информатизация экономики, бизнес-интеллект, бизнес анализ, экономический анализ
Россия приступила к внедрению современных технологии бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) несколько позже зарубежных стран, что отразилось на практике интеграции решений бизнес-интеллекта в процессы управления и экономического анализа хозяйственной деятельности отечественных организаций. Экономический кризис заставил многие компании уменьшить бюджеты на информатизацию и отложить или сократить свои проекты, однако в то же время для части российских компаний кризис, напротив, стал катализатором для внедрений в этой области.
Движущей силой развития практики и методологии применения BI, как и других информационных инструментов управления бизнесом, на протяжении последних лет в России по - прежнему остаются крупные компании. В последние несколько лет в России также отмечается рост интереса к использованию BI-технологий в сфере управления бизнес-процессами и экономического анализа со стороны среднего бизнеса. Однако, многие компании данного типа останавливаются на этапе автоматизации отчетности, применяя BI лишь как более инновационный инструмент в данной области.
Первые, но достаточно разрозненные примеры реализации масштабных и сложных задач в сфере экономического анализа на основе BI начали появились в России в 2002-2003 гг. Они были связаны с поиском более эффективных средств для бизнес-планирования и бюджетирования руководством компаний на основе накопленного потенциала экономической информации. Тем не менее, компаний, действующих на российском рынке и максимально использующих возможности BI в сфере экономического анализа, было немного даже в 2008 г. Хотя в 2007 г. и в первой половине 2008 г. в Российской Федерации наблюдался значительный рост количества BI-проектов в сфере экономического анализа, они в первую очередь были связаны с решением локальных задач - это, например, построение аналитической системы для подготовки управленческой отчетности в качестве конечного результата, автоматизация отдельных элементов планирования, статистического учета, стандартизации отчетности на основе бухгалтерских данных и актуальной финансовой информации. Такая ситуация была связана с тем фактом, что у большинства руководителей и специалистов, занимающихся вопросами экономического анализа, еще не было достаточного понимания возможностей и областей применения BI-систем1.
По мнению ряда специалистов, можно сказать, что с начала 2010-х гг. в России сформировалась некая «усредненная схема поведения компаний» при внедрении BI-решений в экономический анализ хозяйственной деятельности организаций. Под влиянием кризиса спрос на BI-решения для целей экономического анализа хозяйственной деятельности в России значительно сократился.
Следует подчеркнуть, что в Европе и США в данный период складывалась диаметрально противоположная ситуация. В условиях кризиса менеджмент компаний еще более активно использовал BI для решения задач экономического анализа, что обусловлено уже сформировавшейся методологической культурой и осознанием факта невозможности поддержки конкурентоспособности экономического субъекта без наличия четких целей, стратегий и планов, разработка которых базируется на использовании современных ИТ решений. Период 2011-2012 гг. стал переломным в практике внедрения BI-решений в систему экономического анализа в российских компаниях. Возможности бизнес-интеллекта стали применяться для сопоставления больших объемов финансовой и бухгалтерской информации, для анализа отчётности, составления прогнозов и планов и, даже, для проведения контрольных мероприятий и формулирования стратегии.
Компании начали проводить значительную предварительную работу по анализу собственного бизнеса перед принятием решений по внедрению BI-решений, а также осуществлять запуск пилотных проектов в сфере бизнес-аналитики с применением BI,
чтобы выбрать на практике именно те системы, которые смогут дать реальный эффект их конкретному бизнесу с учетом его масштаба и отраслевой специфики.
К 2015-2018 гг. отмечается еще более значительный рост активности российских компаний по внедрению BI-ре-шений в практику экономического анализа хозяйственной деятельности, что связано с стремлением к выходу на мировой рынок и сохранению конкурентоспособности. Современная практика внедрения BI-решений в экономический анализ хозяйственной деятельности российских организаций, переход руководства компаний и персонала на новый уровень зрелости решений и готовности к циф-ровизации также демонстрируют потребность (особенно среднего бизнеса) в готовых отраслевых информационных решениях на основе BI-инструментов, а не в системах, адаптированных под заказчика и специфику его экономической деятельности. Хотя, по мнению исследователей, подобные типовые BI-системы ставят экономистов-аналитиков и другого рода специалистов в рамки линейного мышления, что может негативным образом сказаться на качестве проводимого экономического анализа.
Рассмотренные выше тенденции в большей степени относятся в российских условиях к представителям крупного и среднего бизнеса. Российский малый бизнес до сих пор не демонстрирует готовности к внедрению самостоятельных BI-решений в процессы экономического анализа, ограничиваясь использованием для этих целей более доступных прикладных систем (в частности Excel). Однако, некоторые малые по объему бизнеса компании, действующие на российском рынке, все же начинают проявлять интерес к применению технологий бизнес-интеллекта (активизация интереса зафиксирована начиная с 2010-2012 гг.). Но, вслед за наиболее распространенной мировой тенденцией, применяемые решения, в этом случае, подразумевают гибкие, низкобюджетные инструменты информатизации, которые могут быть интегрированы в действующие бизнес-приложения организаций. Кроме того, далеко не все российские компании среднего и малого бизнеса, осознавшие возможности применения BI-решений в сфере экономического анализа хозяйственной деятельности, способны нести финансовые расходы по внедрению не только мощных информационных платформ (в частности, BI), но даже интегрируемых в другие
бизнес-приложения инструментов. В последние годы в отечественной практике, также, наблюдается интерес к переводу корпоративных хранилищ экономических данных среднего и малого бизнеса во внешние дата-центры и предоставление к ним доступа по схемам отдельных интеграторов (например, таких информационных решений, как ЭааЭ2).
Следует отметить, что в данной области можно выделить определенное противоречие. Оно заключается в том, что результативность внедрения бизнес-интеллекта как информационной технологии в экономический анализ хозяйственной деятельности организаций находится в прямой корреляции с объемами финансовой и бухгалтерской информации экономического субъекта. Максимальный эффект от использования В1 достигается тогда, когда количество обрабатываемых экономических данных очень велико, но здесь важен не только эффект масштаба, а еще и проблема большого количества рутинной (шаблонной) работы. Такие объемы данных как в России, так и за рубежом в первую очередь характерны для больших компаний и корпораций, которые, для того, чтобы повысить эффективность анализа данных, как правило, отдают предпочтение комплексным решениям в области информатизации - интегрируемым инструментам, платформам и приложениям. Во-первых, потому что обладают для этого необходимым бюджетом. Во-вторых, потому что расценивают такую практику как более надежный и менее рискованный проект. Поэтому низкобюджетный вариант применения открытых систем В1 чаще всего можно обнаружить у компаний среднего и малого бизнеса. Однако главная проблема в данном случае заключается в том, что они не всегда располагают необходимыми крупными объемами экономических данных, в условиях которых реализация проекта информатизации экономического анализа является обоснованной. Поэтому очень часто в конечном итоге подобные проекты сводятся к интерактивной аналитической обработке экономических данных или использованию функций формирования отчетности, что мало влияет на повышение эффективности управления бизнес-процессами.
Характерной особенностью российской практики внедрения В1- решений в сферу экономического анализа хозяйственной деятельности в текущих условиях является тот факт, что в момент стратегического выбора - принятия решения
о внедрении средства информатизации - крупные и средние компании уделяют большое внимание обширному функционалу инструментов бизнес-интеллекта, они сопоставляют возможности различных продуктов, часто выбирая инструменты с избыточными для действующей практики экономического анализа конкретной компании функциями. В то же время, когда определяются конкретные задачи, которые должны решаться в ходе экономического анализа с использованием возможностей В1 как информационной технологии, особенно если это первый опыт применения бизнес-интеллекта в компании и подобного опыта еще нет ни у менеджмента, ни у ИТ-службы, ни у специалистов-аналитиков, экономистов и бухгалтеров организации, избыточные функции информационных систем целесообразно отложить на следующие этапы.
При этом нужно подчеркнуть, что российские компании среднего и малого бизнеса очень внимательно подходят к выбору продукта информатизации и часто готовы поступиться функционалом ради менее финансово затратного решения. Это решение должно быть быстро развертываемым, масштабируемым, гибким, простым в использовании.
Если рассматривать практику применения В1 в исследуемой области в отраслевом разрезе, то следует отметить, что, по мнению аналитиков, в текущих условиях развития отечественной экономики внедрение В1- решений в экономический анализ хозяйственной деятельности сегодня наиболее актуально для компаний, работающих в условиях высокой конкуренции и динамичности, бизнес которых является клиентоориентированным. В первую очередь в России это такие отрасли, как розничная и оптовая торговля, банки, страхование, телекоммуникации, представители которых входят в число лидеров практики и методологии интеграции В1-решений в процессы управления бизнесом. При этом тройку отраслевых лидеров (в которых число реализации проектов по внедрению бизнес-интеллекта в экономический анализ хозяйственной деятельности в настоящее время можно признать наиболее высоким) составляют финансовые (банковские и инвестиционные), страховые и торговые компании.
По результатам нашего исследования, мы пришли к выводу, что в практике экономического анализа в настоящее время В1-инструменты преимущественно используются в России для решения сле-
О
3
ю
5
*
2 а
8
00
сэ
сч
£
Б
а
2 ©
дующих основных задач, в числе которых преобладают в большей степени аналитические и прогностические:
- формирование различных видов аналитической отчетности, в том числе стандартизированного характера;
- визуализация аналитических данных на корпоративных порталах, в бизнес-приложениях, презентациях, различных системах и т. д.
На следующих местах по востребованности в отечественной практике находятся:
- оперативный анализ экономических данных,
- факторный анализ результата деятельности (например, анализ доходов, анализ прибыли и т. п.),
- планирование и бюджетирование,
- прогнозирование и выявление неявных взаимосвязей и скрытой информации внутри больших баз экономических данных с целью поддержки процесса принятия эффективных решений (так называемый «глубинный анализ» с использованием функции Data Mining, предлагаемой системами бизнес-интеллекта),
- задачи мониторинга,
- моделирование,
- ситуационный анализ.
Как показывают результаты нашего исследования, современное состояние практики и методологии экономического анализа хозяйственной деятельности обуславливает необходимость развития дальнейшей интеграции функций бизнес-интеллекта с системами планирования и прогнозирования, а также более упрощенной интеграции с системами учета и планирования промышленного характера. Это облегчает методологию внедрения бизнес-интеллекта и позволит организациям упростить работу с BI-реше-ниями как для ответственных специалистов, так и для субъектов, обращающихся в ходе своей деятельности к результатам экономического анализа, а также сократить сроки и затраты на внедрение информационных решений в практику3.
В контексте вышесказанного важно подчеркнуть, что практика внедрения и спрос на информационные, в том числе BI-решения в России имеет определенные отличия от зарубежной практики. Обобщая наблюдаемые тенденции в практике последних лет в разрезе отраслевой специфики и размера бизнеса, следует также отметить, что наибольшее распространение в сегментах малого и среднего бизнеса (в особенности в таких сферах, как транспортная, банковская
отрасль, сервис-) сегодня приобрели информационные решения уровня «де-партаментной» (разделенной по организационным подразделениям) отчетности. И эта тенденция скорее всего сохранится. При этом наибольшее внимание экономические субъекты проявляют к функциям планирования и бюджетирования, консолидации, формирования сводной финансовой отчетности. Также наметился рост запросов на системы, имеющие функции управления рисками и внутренними процессами на основе данных экономического анализа.
Таким образом, в целом можно сделать вывод о том, что в условиях неустойчивости экономических условий подход отечественных компаний к информатизации экономического анализа хозяйственной деятельности, в том числе с использованием технологий В1-интел-лекта, в отличие от зарубежной практики еще нельзя назвать окончательно зрелым с методологической точки зрения. Хотя без В1-решений сегодня не обходится фактически ни один проект по автоматизации бизнес-аналитики у крупных компаний, в текущих условиях в практике отечественных компаний наиболее востребованы классические информационные решения и инструментарий для решения задач экономического анализа. Задачи моделирования и прогнозирования с помощью возможностей бизнес-интеллекта (даже при использовании комплексных В1- платформ) и отдельного инструментария в данной области готовы решать лишь некоторые представители крупного бизнеса4. Тем не менее на корпоративном уровне в крупных компаниях очевиден устойчивый рост интереса к универсальным и комплексным В1-платформам, позволяющим повысить эффективность управления бизнес-процессами организации. У таких решений можно выделить два основных преимущества для целей внедрения в экономический анализ хозяйственной деятельности организаций - во-первых, они предоставляют возможность для компании начать с небольшого проекта, с тестирования предлагаемых многими разработчиками бесплатных версий решений и посмотреть систему в действии в ходе решения простой и наиболее актуальной задачи бизнес-аналитики, а затем наращивать функциональность. Во-вторых, корпоративные заказчики накапливают значительный объем экономической информации уже в пределах подразделений своего бизнеса, и без мощных универсальных В1-платформ для их комплек-
сной обработки и анализа обойтись достаточно затруднительно.
При этом основным недостатком, затрудняющим внедрение универсальных BI-платформ в практику экономического анализа хозяйственной деятельности организаций в России, остается их стоимость. Таким образом, в практике деятельности компаний среднего и малого бизнеса при информатизации процессов экономического анализа все больше преобладают и в перспективе скорее всего еще будут сохранять распространение в ближайшие годы «узкие» решения (интегрируемые в бизнес-приложения), направленные на отдельные, наиболее распространенные задачи и функции бизнес-аналитики, а также будет сохраняться интерес к внедрению решений на базе платформ так называемого «открытого характера» (Open Source). Однако, на наш взгляд, системы Open Source вряд ли смогут занять большую долю в практике экономического анализа у российских организаций. Их основное преимущество -стартовая цена, однако часто бесплатный функционал оказывается недостаточным для решения поставленных задач, и компаниям приходится либо вкладывать средства в его модернизацию за счет услуг сторонних программистов, либо переходить на платную версию. И в таких случаях покупка готового решения и его изначальная адаптация под специфику компании могут быть более оправданными с финансовой точки зрения.
Важность вопросов информационного обеспечения экономической деятельности российских организаций безусловно подтверждает и обсуждение вопросов дальнейшего развития информационных технологий на уровне высших органов власти в России. В своем послании Федеральному собранию 1 декабря 2016 года Президент РФ отметил высокий потенциал развития отрасли информационных технологий в России и указал на необходимость формирования в стране цифровой экономики, ориентированной на повышение эффективности всех отраслей за счет использования информационных технологи. Программа «Цифровая экономика» была утверждена распоряжением Правительства Рф №1б32-р от 28 июля 2017 года. Программой определены цели, задачи, направления и сроки реализации основных мер государственной политики по созданию необходимых условий для развития в России цифровой экономики, в которой данные в цифровом виде являются ключевым фактором производства во всех сферах соци-
ально-экономическои деятельности, что является необходимым условием повышения конкурентоспособности страны, качества жизни граждан, обеспечения экономического роста и национального суверенитета5.
Подводя итог, следует констатировать, что российская практика внедрения решении информатизации (в том числе непосредственно исследуемой категории BI-решений) в экономический анализ хозяйственной деятельности организаций имеет свою безусловную специфику, которая оказывает влияние как на методологию реализации данной деятельности, так и на выбор внедряемых инструментов бизнес-интеллекта и путей дальнейшей разработки информационной поддержки хозяйственной деятельности.
Научная новизна данного исследования работы заключается в проведенном анализе динамики и дифференциации наиболее выраженных особенностей в области внедрения BI-решений в экономический анализ в российских условиях и выделении наиболее востребованных задач, для решения которых используется бизнес-интеллект в отечественной практике. Теоретическая значимость исследования заключается в том, что выводы автора работы дополняют актуальные исследования в области методологии применения современных информационных технологий в области экономического анализа, а именно - в работе проведен анализ динамики технологии бизнес-интеллекта в области экономического и бизнес-анализа, по состоянию на конец 2018 г. и выявлены сущностные предпосылки возникновения и преимущества применения информационных технологий в экономическом анализе хозяйственной деятельности организации.
Литература
1. Валько Е. В., Гетманова А. В. Анализ структуры и преимуществ систем бизнес-анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2015. № 9. URL: http://ekonomika.snauka.ru/ 2015/09/9667 (дата обращения: 21.11.2017).
2. Глазков И.Ю. ЦИФРОВАЯ РОССИЯ: НОВАЯ РАЛЬНОСТЬ. Образование и наука без границ: социально-гуманитарные науки. 2018. № 9. С. 206-216
3. Дёгтев Г.В., Акимов Н.А., Гладили-на И.П., Ященко В.В. Актуальные вопросы развития цифровой экономики в сфере закупок. Инновации и инвестиции. 2017. № 11. С. 74-77
4. Догучаева С.М. Ключевые тенденции развития цифровых технологий в экономике. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Экономика и право. 2018. № 2. С. 15-17
5. Касаткин В. Аналитика в компании
- место, задачи, проблемы. Как QlikView помогает в работе. Примеры внедрений в России / ЭВРИКА, 2000-2018. 2015. 10 марта. URL: http://www.eureca.ru/edu/ about/events/10.03.2015/materials/ db«íjbadphP?ai=2D15ffi10_EUREC^1pdB|peFpdf (дата обращения: 02.03.2017).
6. Полтева Т.В., Быкова Н.Н. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ РЫНКА ЦИФРОВЫХ ФИНАНСОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РОССИИ. Карельский научный журнал. 2017. Т. 6. № 4 (21). С. 263-266
7. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Электронный источник http://government.ru/ rugovclassifier/614/events/. Дата обращения: 26.10.2018г.
8. Системы, для, бизнес-анализа, BI, России, 2009, pdf-версия, открытого, обзора, wwwtadviserru/articles/64548/, октябрь, 2009, Системы, для, бизнес-анализа, BI, России
9. Управление эффективностью бизнеса : концепция Business Performance Management [Текст] / [Е. Ю. Духонин и др. ; под ред. Г. В. Генса]. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005 (ГУП ИПК Ульян. Дом печати). - 220 с.
10. Чаркин Е.И. Новая технологическая реальность. Автоматика, связь, информатика. 2018. № 1. С. 2-5
Ссылки:
1 Касаткин В. Аналитика в компании
- место, задачи, проблемы. Как QlikView помогает в работе. Примеры внедрений в России / ЭВРИКА, 2000-2018. 2015. 10 марта. URL: http://www.eureca.ru/edu/ about/events/10.03.2015/materials/
(дата обращения: 02.03.2017).
2 Приложения для бизнес-аналитики, доступ к которым заказчик получает через интернет.
3 Управление эффективностью бизнеса : концепция Business Performance Management [Текст] / [Е. Ю. Духонин и др. ; под ред. Г. В. Генса]. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2005 (ГУП ИПК Ульян. Дом печати). - 220 с.
4 Валько Е. В., Гетманова А. В. Анализ структуры и преимуществ систем бизнес-анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2015. № 9. URL: http://ekonomika.snauka.ru/
2015/09/9667 (дата обращения: 21.11.2016).
5 Электронный источник http:// government.ru/rugovclassifier/614/events/ . Дата обращения: 26.10.2018г.
Dynamics and specifics of implementing BI solutions in economic analysis in Russia Stanislav Mitrovic
University of Novi Sad
This article analyzes the dynamics and highlights the most important specifics in the implementation of business intelligence (BI) solutions in economic analysis in Russia, identifies the most popular tasks for which business intelligence is used in domestic practice. The study is based on the methods of general scientific, methodological and empirical research in the field of economic sciences, as well as on the method of business analysis of real organizations using business intelligence. The conclusions from this research indicates that the Russian practice of implementing IT solutions (including BI) in the economic analysis has its specificity, which influences both - the methodology for the implementation business intelligence and ways to further develop information support for business activities. Keywords: digitalization of the economy, business intelligence, business analysis, economic analysis.
References
1. Valko EV, Getmanova A.V. Analysis of the
structure and advantages of business analysis systems // Economics and Management of Innovative Technologies. 2015. № 9. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2015/09/9667 (appeal date: 11/21/2017).
2. Glazkov I.Yu. DIGITAL RUSSIA: A NEW RALITY.
Education and science without borders: social sciences and humanities. 2018. No. 9. P. 206216
3. Degtev G.V., Akimov N.A., Gladilina I.P.,
Yashchenko V.V. Topical issues of the development of the digital economy in the field of procurement. Innovation and investment. 2017. № 11. P. 74-77
4. Doguchaeva S.M. Key trends in the development
of digital technologies in the economy. Modern science: current problems of theory and practice. Series: Economics and Law. 2018. No. 2. P. 15-17
5. Kasatkin V. Analytics in the company - place,
tasks, problems. How QlikView helps in work. Case Studies in Russia / EUREKA, 2000-2018. 2015. March 10. URL: http://www.eureca.ru/ edu/about/events/10/03/2015/materials/ downfcad.php?ait=201.03.03.10_EUREGiL1.pdf&lype=pdf (access date: 02.03.2017).
6. Polteva T.V., Bykova N.N. MODERN CONDITION
OF THE MARKET OF DIGITAL FINANCIAL TECHNOLOGIES IN RUSSIA. Karelian scientific journal. 2017. Vol. 6. No. 4 (21). Pp. 263-266
7. The program «Digital Economy of the Russian
Federation.» Electronic source http:// government.ru/rugovclassifier/614/events/. Appeal date: 10.26.2018
8. Systems, for, business analysis, BI, Russia, 2009,
pdf-version, open, review, wwwtadviserru / articles / 64548 /, October, 2009, Systems, for, business analysis, BI, Russia
9. Management of business performance: the
concept of Business Performance Management [Text] / [E. Y. Dukhonin and others; by ed. G. W. Gens]. - M .: Alpina Business Books, 2005 (SUE IPK Ulyan. House of Printing). - 220 s.
10. Charkin E.I. New technological reality. Automation, communication, computer science. 2018. № 1. P. 2-5
О À
BS
I
i? N
e
n
