CC BY
17
История и перспективы развития информационно-аналитического обеспечения
принятия управленческих решений
History and development prospects of information and analytical support for managerial
decision-making
Межов Илья Сергеевич
Студент 2 курса магистратуры Направление подготовки «Учет и корпоративные финансы» Финансовый университет при Правительстве РФ (Липецкий филиал)
Российская Федерация, г.Липецк e-mail: mezhov_99@mail.ru
Mezhov Ilya Sergeevich
2nd year master's student Direction of training "Accounting and corporate finance "Financial University under the Government of the Russian Federation (Lipetsk branch)
Russian Federation, Lipetsk e-mail: mezhov_99@mail.ru
Научный руководитель Морозова Н. С.
к.э.н., заведующий кафедрой «Учет и информационные технологии в бизнесе Финансовый университет при Правительстве РФ (Липецкий филиал)
Российская Федерация, г.Липецк e-mail: NSMorozova@fa.ru
Scientific adviser Morozova N.S.
Candidate of Economics, Head of the Department "Accounting and Information Technologies in Business" Financial University under the Government of the Russian Federation (Lipetsk branch)
Russian Federation, Lipetsk e-mail: NSMorozova@fa.ru
Аннотация.
В данной статье представлены историческая справка об информационно-аналитическом обеспечении принятия управленческих решений и перспективы его развития. Актуальность данного исследования обусловлена отсутствием упорядоченной информации об истории и перспективах развития Business Intelligence средств. Объектом исследования стало информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений. Также был проведен анализ полученных результатов, сделаны соответствующие выводы и определена практическая значимость проведенного исследования.
Annotation.
This article presents a historical background on information and analytical support for managerial decisionmaking and the prospects for its development. The relevance of this study is due to the lack of orderly information about the history and development prospects of Business Intelligence tools. The object of the study was information and analytical support for managerial decision-making. An analysis of the results obtained was also carried out, appropriate conclusions were drawn and the practical significance of the study was determined.
Ключевые слова: информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений, анализ данных, бизнес, Business Intelligence.
Key words: information and analytical support for managerial decision-making, data analysis, business, Business Intelligence.
Процесс информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений представляет собой последовательность действий, связанных со сбором, анализом, интерпретацией полученных результатов и прогнозированием интересующих показателей. Как правило, в качестве исходных данных для обработки выступают различные показатели операционной деятельности компаний. Так как набор таких данных в компаниях среднего и крупного масштаба может достигать значительного количества строк, обработка данных
о профильной деятельности компании в подавляющем большинстве случаев выполняется с использованием соответствующих программных продуктов для анализа данных, которые, в свою очередь, требуют высокой производительности программно-аппаратных ресурсов, на которых они выполняются. Обработка этих данных вручную либо является сложным и ресурсоемким процессом, требует большого количества сотрудников и временных затрат, либо вовсе не представляется возможным. Именно поэтому развитие механизмов и инструментов Business Intelligence напрямую зависит от уровня развития информационных технологий, позволяющих обрабатывать большие массивы данных. Таким образом, исторически возможность оперативно осуществлять информационно-аналитическое обеспечение принятия управленческих решений возникла только с появлением первых компьютеров, способных осуществлять анализ данных, и далее средства Business Intelligence развивались параллельно с информационными технологиями. Процесс развития средств Business Intelligence представлен на рис. 1.
Рисунок 1. Развитие методов и инструментовBusiness Intelligence Уровень развития информационных технологий оказывает значительное влияние на степень эффективности информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений. С появлением технологий обработки больших данных процесс анализа экономической информации не только существенно упростился, но и усовершенствовался, что позволило извлекать гораздо больше полезных знаний из предыдущего опыта деятельности компаний.
Так как неотъемлемой частью информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений являются Business Intelligence средства, развитие процесса обеспечения менеджмента компаний необходимой бизнес-информацией происходило параллельно с развитием методов и инструментов бизнес-аналитики. Впервые понятие Business Intelligence появилось в научной статье специалиста компании «IBM» Ханса Питера Луна в 1958 году. Он предложил рассматривать методы и инструменты Business Intelligence как возможность понимания связей между представленными фактами. При этом исследователь акцентировал внимание на том, что потенциал Business Intelligence средств может быть наиболее эффективно раскрыт с использованием информационных технологий.
Первым толчком в развитии информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений стало нового на тот момент способа организации данных. В 1970-х гг. Эдгар Кодд предложил использование реляционных баз данных, основанных на таблицах и связях между ними. После этого появились первые системы поддержки принятия решений — Decision Support Systems.
В 1980-х гг. объемы накапливаемых бизнес-данных росли и положили начало феномену Big Data, что в переводе означает «большие данные». Благодаря значительному количеству различных данных экономического содержания стал возможен всесторонний анализ деятельности компаний. Однако несмотря на появившиеся возможности, бизнес довольно редко использовал программные решения для представления бизнес-информации в удобном для восприятия виде в силу их технической сложности — специалистов, способных эффективно взаимодействовать с такими системами было достаточно мало, поэтому использование новых инструментов обработки бизнес-данных являлось довольно дорогостоящим процессом.
В 1990-х гг. использование методов и инструментов Business Intelligence начало набирать популярность у компаний из разных сфер бизнеса, в том числе финансовой. Тем не менее, технологии обработки и представления бизнес-данных все еще оставались недоступными большинству мелких и средних предприятий из-за высокой стоимости.
В 2000-х гг. стали доступны технологии, позволяющие осуществлять обработку данных в режиме реального времени, что, в свою очередь, позволило аналитикам постоянно отслеживать необходимые показатели и своевременно принимать управленческие решения. Также значительно повысилась доступность Business Intelligence систем как с точки зрения цены программных комплексов, так и со стороны удобства работы с информационными системами специалистов.
На сегодняшний день главной тенденцией в сфере Business Intelligence методов и инструментов является активное развитие облачных технологий и технологий машинного обучения.
Несмотря на довольно высокую эффективность использования Business Intelligence методов и инструментов уже сейчас, средства информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений обладают достаточно высоким потенциалом для развития в будущем.
Основные перспективы улучшения бизнес-процессов, обеспечивающих бизнес-анализ, связаны с темпами развития новейших информационных технологий. Главные тренды направлены на повышение удобства использования Business Intelligence средств специалистами разных предметных областей и увеличение эффективности принимаемых с помощью этих методов и инструментов управленческих решений. Основные перспективы развития программных решений информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений представлены на рис. 2.
Рисунок 2. Тренды развития Business Intelligence
В качестве решения проблемы недоступности Business Intelligence средств компаниям мелкого и среднего масштаба выступают предоставление облачных версий программного продукта в совокупности с удобным и интуитивно понятным графическим интерфейсом пользователя. Облачные сервисы позволяют работать с системой из любой точки мира практически с любого девайса с доступом в Интернет. Также эти программные решения предлагают оформить подписку, что значительно снижает риски окупаемости программного продукта — компаниям не обязательно приобретать дорогостоящую лицензию, они могут пользоваться необходимой системой, оплачивая ежемесячную подписку, которая является недорогой по сравнению с полноценной лицензией. Наличие современного графического пользовательского интерфейса с продуманным интерфейсом позволяет работать с системой даже специалистов, далеких от математико-статистических методов обработки данных. При этом каждый специалист имеет возможность настроить отображаемые показатели и отчеты под собственные нужды. Таким образом, дальнейшее развитие доступности Business Intelligence систем способно еще в большей степени раскрыть потенциал информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений.
Также важнейшим элементом Business Intelligence средств будущего является автоматическое формирование рекомендаций на основе проведенного анализа. Количество показателей, за которыми необходимо следить менеджерам компаний, постоянно растет, поэтому автоматизация процесса создания подсказок для принятия управленческих решений является необходимой. Помимо уже привычных функций формирования отчетов и отображения ключевых показателей эффективности на информационных панелях визуализации бизнес-информации программные средства бизнес-аналитики должны постоянно оценивать общую ситуацию внутри компании и на рынке в целом и оповещать менеджеров компаний о том, какие действия необходимо предпринять в тот или иной момент времени и какие управленческие решения теоретически могут привести к необходимому результату.
Еще одним аспектом повышения качества взаимодействия пользователей с системами Business Intelligence является внедрение технологий использования естественного языка. Большинству специалистов из разных предметных областей, не знакомым с математико-статистическими методами и инструментами анализа данных, гораздо удобнее задать системе интересующий их вопрос на естественном языке, чем формировать запрос и интерпретировать значения сложных показателей эффективности. Технологии распознавания, анализа и синтеза речи позволяют не только задать вопрос, но и получить ответ на естественном языке в наиболее понятной для большинства людей форме. Функции голосового помощника уже сейчас используются в наиболее продвинутых Business Intelligence системах, но потенциал их развития все еще не раскрыт в полной мере.
Необходимым для дальнейшего развития информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений фактором является расширение сфер использования Business Intelligence методов и инструментов в бизнесе компаний. Чем больше специалистов будут подключать к информационным системам необходимые им источники бизнес-данных, тем больший объем бизнес-информации будет доступен всей компании, что позволит формировать наиболее полную и подробную картину функционирования организации и, как следствие, значительно повысить эффективность принимаемых управленческих решений.
Постоянный рост объема бизнес-данных, которые необходимо обрабатывать компаниям, и на основе которых менеджеры принимают управленческие решения, требует развития технологий визуализации бизнес -информации, способных наглядно представить даже самые большие массивы данных. Если раньше типичными элементами информационных панелей для менеджеров были классические столбиковые и круговые диаграммы, линейные графики и другие модели, которые строились на плоскости, то сейчас появляется необходимость в 3D-визуализации, способной значительно расширить возможности Business Intelligence средств, и динамическое
отображение необходимых показателей, что позволит не только проследить определенную общую тенденцию, но и детализировать движение интересующих параметров, характеризующих важные нюансы реализации какого -либо бизнес-процесса.
Концепция представления бизнес-данных с точки зрения осведомленности об особенностях предметной области специалиста, взаимодействующего с Business Intelligence, также нуждается в развитии. Проблема привычных графиков и диаграмм заключается в том, что для понимания значения изучаемых показателей необходимо хорошо разбираться в бизнес-процессах, параметры которых представляются в отчетах, что требует значительного количества времени в случае, если с системой взаимодействует специалист, не имеющий представления о деталях рассматриваемого бизнес-процесса. При этом управленческие решения должны приниматься максимально оперативно, так как скорость реакции на изменения на рынке играет довольно важную роль. Например, если ключевым акционерам компании необходимо изучить ситуацию и быстро осуществить принятие управленческого решения, им не нужно разбираться в тонкостях профильных бизнес -процессов для того, чтобы понять значение тех или иных показателей и наложить их на рассматриваемую ситуацию. Достаточно просто нажать на интересующий показатель на информационной панели визуализации бизнес-информации, и система сама расскажет всю историю формирования этого показателя, продемонстрирует динамику его изменения и сформирует рекомендации для принятия управленческого решения. Такие функции все чаще появляются в самых современных Business Intelligence системах, однако перспективы развития процесса взаимодействия пользователей с системой информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений все еще остаются многообещающими для повышения эффективной управленческой деятельности топ-менеджеров компаний.
Таким образом, история развития информационно-аналитического обеспечения принятия управленческих решений и перспективы развития средств Business Intelligence свидетельствуют о высокой эффективности применения методов и инструментов бизнес-аналитики в деятельности компаний.
Список используемой литературы:
1. Баранов Д. Н. Сущность и содержание категории «Цифровая экономика» / Д. Н. Баранов // Вестник Московского университета им. С. Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. - 2018. - № 2. - С. 15-23
2. Статья «Большие данные (Big Data)» [Электронный ресурс] // URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Большие_данные_(Big_Data) (Дата обращения: 21.08.2019)
3. Статья «Профессия датамайнер: кто занимается анализом данных?» [Электронный ресурс] // URL: https://rb.ru/news/dataminers-are-cool/ (Дата обращения: 21.08.2019)
4. Статья «Работа с Big Data: основные области и возможности» [электронный ресурс] // URL: http://www.marketing.spb.ru/lib-research/methods/Big_Data.htm (Дата обращения: 21.08.2019)
5. Шваб Клаус Четвертая промышленная революция : перевод с английского / Клаус Шваб. — Москва : Эксмо, 2019. — 209 с.
