CC BY
12
УДК: 338.001.36
Львов А.А., Лагизова У.С., Кучковская Н.В.
Классификация и использование систем бюджетирования в условиях импортозамещения
Львов Алексей Андреевич - студент; Alexey1729@mail.ru Лагизова Ульяна Сергеевна - студент; Lagizova2000@mail.ru
Кучковская Наталья Валерьевна - к.э.н., доцент департамента финансового и инвестиционного менеджмента, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Россия, Москва, ул. Верхняя Масловка, д. 15. В статье рассмотрены изменения на российском рынке систем бюджетирования, необходимые для проведения анализа потенциала импортозамещения и миграции с импортного ПО на отечественное. Необходимо так же провести анализ текущего рынка и выявить новые возможности для сотрудничества по внедрению программных продуктов на предприятия.
Ключевые слова: система бюджетирования, ROLAP, MOLAP, Optimacros, ТУРБО Бюджетирование. Classification and use of budgeting systems in the context of import substitution
Lvov A.A., Lagizova U.S., Kuchkovskaya N.V. Financial University under the Government of the Russian Federation
The article discusses the changes in the Russian market of budgeting systems necessary to analyze the potential of import substitution and migration from imported software to domestic. It is also necessary to analyze the current market and identify new opportunities for cooperation on the introduction of software products to enterprises. Keywords: budgeting system, ROLAP, MOLAP, Optimacros, TURBO Budgeting.
Введение
В данной статье мы рассмотрим системы бюджетирования и сравним несколько из них. Система бюджетирования - это экономически-организационный комплекс, который представлен рядом специальных атрибутов, введенных в систему управления предприятием [1]. Основной целью системы бюджетирования является эффективная организация процесса управления деятельностью организации и его структурных подразделений посредством планирования, контроля статьей доходов и расходов и анализа финансово-экономических показателей. Методология исследования В статье применяются теоретические методы:
- Анализ;
- Классификация;
- Аналогия.
Данные методы исследования используются для поиска и систематизации информации о системах бюджетирования, для составления рекомендаций и выводов по проведенным исследованиям.
Недостатками данных методов являются отсутствие реальной практики использования и применения на живых кейсах.
Результаты исследования
Технологии ROLAP и MOLAP берут свое начало от технологии OLAP кубов, простых многомерных массивов данных [2] В зависимости от того, по какой технологии мы храним наши OLAP кубы, одинаковые физические носители можно заполнять разным количеством данных [3]. Таким образом, показатель объема памяти, измеряемый в количестве доступных к заполнению ячеек, более наглядно отражает возможности СБ.
В современных СБ используются технологии MOLAP и ROLAP:
MOLAP (Multidimensional OLAP) — многомерное концептуальное представление, которая представляет собой множественную систему, которая состоит из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы некоторые совокупности данных.
ROLAP — это модель онлайн-аналитической обработки, в которой данные хранятся как в реляционной базе данных (в строках и столбцах хранилища данных).
При сравнении двух этих систем мы приходим к такому выводу:
Таблица 1. Сравнение ROLAR и MOLAR
Система ROLAP MOLAP
Полная форма Реляционная онлайн аналитическая обработка. Многомерная онлайн-аналитическая обработка.
Хранение и выборка Данные хранятся и извлекаются из основного хранилища данных. Данные хранятся и извлекаются из MDDB собственной базы данных.
Форма данных Данные хранятся в виде реляционных таблиц. Данные хранятся в большом многомерном массиве из кубов данных.
Объемы данных Большие объемы данных. 100+ ГБ Ограниченные сводные данные хранятся в MDDB.
Технология Используются сложные запросы SQL для извлечения данных из основного хранилища. Системой заранее созданы и рассчитаны кубы MOLAP для ускоренной проработки. Используется технология разреженных матриц.
Посмотреть ROLAP динамически создает многомерное представление данных. MOLAP уже хранит статическое многомерное представление данных в MDDB.
Исходя из представленного выше сравнения, мы можем сделать вывод, что технология ROLAP работает, но требует больше ресурсов и времени. Однако хранение данных более компактное, что позволяет загрузить больше данных в систему на постоянное хранение [4].
Технология MOLAP, в свою очередь, рассматривает данные, как единый OLAP куб, без необходимости формировать каждый раз, но обработанные данные занимают куда больше «места» чем при хранении по технологии ROLAP.
Optimacros — это облачная платформа для эффективного корпоративного планирования, всестороннего анализа и мониторинга данных [5].
Система представляет из себя высоко адаптивную платформу, построенную по технологиям OLTP и OLAP, в которой можно изменять данные как массово, так и в отдельных ячейках. Адаптивность выражается в возможности быстро подстроить систему под конкретное предприятие. Фактически для первоначального ввода данных необходимо заполнить несколько листов Excel, что в дальнейшем предоставит возможность отслеживать KPI сотрудников, воронку продаж, а также детализировать отчетность.
Программное решение позволяет планировать финансовый, стратегический и операционный бюджеты. Одно из заявленных преимуществ программы состоит в том, что обновления бюджетов происходит меньше, чем за 2 минуты, а так как программа сделана по облачной технологии - все обновления произойдут одновременно на всех устройствах.
Продукт предоставляет возможности
визуализации информации, среди которых выделяется возможность составлять диаграммы с
учетом меток геоданных. Из-за общей простоты функционала, система не требует тонких настроек или долгого изучения, но и возможности системы не слишком широки.
Время внедрения продукта предполагает: 4-8 недель, а стоимость платформы рассчитывается индивидуально для каждого клиента. Объем памяти (OLAP) - максимум 4,3 млрд. ячеек.
Оборудование не требуется, так как система находится в облаке, на серверах, предоставленных компанией.
ТУРБО Бюджетирование — универсальное решение для задач прогнозирования, планирования, бюджетирования, контроля эффективности работы предприятия [6].
Данная система построена по технологии OLAP и является облачной системой.
Продукт поддерживает различные варианты формирования бюджетов: по плановым показателям или из планов развития компании. Система, как и аналоги, предлагает аналитический модуль с версионным, сценарным, план-фактным анализами. Объем памяти (OLAP) - по умолчанию ограничение 100 Мб для одного отчета.
Главным отличием данной системы от аналогов является высокая производительность системы, за счет отделения серверов расчетов и их возможности кооперации в масштабировании и балансировки нагрузки, что позволяет крайне быстро работать с большими объемами данных.
Данная система поддерживает одновременно более 1000 пользователей. Но данные о сроках, стоимости и необходимой архитектуре компанией не предоставлено.
При сравнении функциональных характеристик получаем следующие данные:
Таблица 2. Сравнение функциональных характеристик
Критерий Optimacros Турбо Бюджетирование
Объем памяти (OLAP) Максимум 4,3 млрд. ячеек По умолчанию ограничение 100 Мб для одного отчета
Объем физической памяти 130ГБ в облаке или 260ГБ на серверах клиента при наличии 512ГБ RAM 100+ ГБ
Уровни иерархии Базовый набор - 3 уровня Не указано
Скорость чтения 10 Mbit 10 Mbit
Количество одновременно работающих пользователей Не указано 1000+
Технология хранения данных MOLAP Гибрид MOLAP/ROLAP
Возможности просмотра бюджетной модели От сводных/итоговых данных до уровня первичных данных От сводных/итоговых данных до уровня первичных данных
Степень контроля бюджетных процессов Низкая Средняя
Представление информации Табличная форма представления, без отдельных индикативов. Форма отчета с графическим и текстовым обозначением отклонений.
Визуализация результатов Увеличенный набор, в том числе Kanban доска Стандартный набор BI
Сопоставляя технические характеристики, получаем следующие данные:
Таблица 3. Технические характеристики
Критерий Optimacros Турбо Бюджетирование
Объем памяти (OLAP) Максимум 4,3 млрд. ячеек По умолчанию ограничение 100 Мб для одного отчета
Объем физической памяти 130ГБ в облаке или 260ГБ на серверах клиента при наличии 512ГБ RAM 100+ ГБ
Уровни иерархии Базовый набор - 3 уровня Не указано
Скорость чтения 10 Mbit 10 Mbit
Количество одновременно работающих пользователей Не указано 1000+
Заключение
«Турбо Бюджетирование» эффективно по ряду показателей, приведенных в сводных таблицах. Это обусловлено широкой функциональностью и высокими техническими характеристиками. Система проста во внедрении, не требует дополнительных инвестиций предприятия в инфраструктуру.
Можно рекомендовать данное решение к внедрению на средних и крупных предприятиях. Из-за высокой адаптивности системы, ее внедрение целесообразно почти в любой бизнес, который может позволить себе инвестиции во внедрение данного решения.
«Optimacros» обладает одними из лучших возможностей в части визуализации данных, среди рассматриваемых программных продуктов, но при этом уступает по всем остальным показателям Форсайту, Турбо и «Планета Бюджетированию». Необходимо выделить объем памяти, отведенный для хранения данных, с которым работает система и который вполне может посоревноваться с возможностями Форсайта.
Можно рекомендовать руководителям, без должной квалификации в сфере бухгалтерии и финансов, которым требуется качественная визуализация и представление цифровых данных, так
как СБ позволит в доступном виде формировать бюджет и его планирование. Решение оптимально подойдет для внедрения на средних и малых предприятиях.
Список литературы
1. Консалтинговая компания iTeam «Основы бюджетирования» https://blog.iteam.ru/osnovy-byudzhetirovaniya/
2. Финансовое планирование и бюджетирование: учебное пособие / Савельева, И.П., Трофименко, Е.Ю. - Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2018. - 69 с
3. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. — 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: БХВ-Петербург,2019. — 384 с.
4. Статья Джоуи Дантони о MOLAP https://www.netsuite.com/portal/resource/articles/dat a-warehouse/multidimensional-online-analytical-processing-molap.shtml
5. Официальный сайт Optimacros https://optimacros.ru/
6. Официальный сайт ТУРБО Бюджетирования https://turbosolution.ru/products/budget
