CC BY
73Конкурентные стратегии организации на основе информационных технологий
сегмента Business Intelligence Competitive strategies of organization based on information technology of the Business
Intelligence segment
Il S МОСКОВСКИЙ ■p ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ
DOI 10.24411/2413-046Х-2019-13038 Панфилова Елена Евгеньевна,
кандидат экономических наук, доцент, Государственный университет управления, г. Москва
Кафиятуллина Юлия Насиховна,
ассистент, Государственный университет управления, г. Москва
Elena Panfilova,
PhD (Economy), associate professor, State University of Management, Moscow Yuliya Kafiyatullina,
assistant, State University of Management, Moscow
Аннотация. Статья посвящена вопросам использования технологий больших данных, мобильных приложений и облачных технологий для эффективной разработки конкурентных стратегий организаций. Выделены этапы внедрения технологий сегмента BI в практику деятельности организации. Определены эффекты от внедрения информационных технологий промышленного интернета вещей и бизнес-аналитики в операционную деятельность.
Summary. The article is devoted to the use of big data technologies, mobile applications and cloud technologies for the effective development of competitive strategies of organizations. The stages of introducing technologies of the BI segment into the practice of the organization are highlighted. The effects of introducing information technologies of the industrial Internet of things and business intelligence into operational activities are defined.
Ключевые слова: бизнес-аналитика; блокчейн; информационные технологии; стратегия; цифровой двойник.
Key words: business analytics; blockchain; information Technology; strategy; digital twin.
В условиях динамично изменяющейся внешней среды организации вне зависимости от отрасли и сферы деятельности вынуждены выстраивать свою конкурентную стратегию, основываясь на использовании технологий интеллектуального анализа данных. Внедрение в бизнес-процессы организации прототипа «цифрового двойника» и виртуальной дополненной реальности позволяет повысить доходность бизнеса в краткосрочной перспективе в 1,5-2 раза [1,2].
Проведенный анализ литературы, посвященный стратегического менеджменту, позволяет систематизировать все многообразие конкурентных стратегий организации следующим образом:
1. Стратегии лидеров рынка.
2. Стратегии организаций-претендентов на лидерство.
3. Стратегии для фирм-последователей.
4. Стратегии для «обитателей» ниш.
Соответственно, в рамках стратегий первой группы руководство организаций концентрирует свои усилия на грамотном проведении рекламных мероприятий, «отлаживании» системы распределения товар. Вторая группа стратегий предполагает существенное расширение ресурсной базы предприятия и упор на ценовую политику. Стратегия фирм-последователей основывается в большей степени на копировании дизайна продукта лидеров рынка, модификации упаковки товара и активизации работы с посредниками при продвижении товара на рынок. Замыкающая группа стратегий ориентирует управленческий персонал на эффективное управление цепочкой ценности, сервисное обслуживание и клиентоориентированность.
Информационные технологии сегмента BI повсеместно рассматриваются как эффективный инструмент повышения доходности бизнеса, используемый не только в ИТ-службах организации, но и для решения задач управления операционными рисками, планировании повторных продаж и оперативной подготовки управленческой отчетности.
В условиях развития цифровой экономики технологии сегмента BI позволяют для любой группы конкурентных стратегий вычленить конкурентное преимущество компании и использовать при взаимодействии с корпоративными клиентами. В своем развитии технологии проходят ряд этапов от «зародыша» (prenatal) - «ребенка» (child) -«подростка» (teenager) - «взрослого» (adult) до «мудреца» (sage) [5,6].
Как свидетельствует практика первый этап сопровождается выбором руководства организации перспективных информационных технологий для повышения доходности, выявления оптимальных информационных систем, «покрывающих» потребности
подразделений, генерирующих прибыль. На втором этапе зрелости технологии сегмента BI позволяют формировать витрины данных конкретного подразделения организации, в качестве которого традиционно выступает коммерческий или планово-экономический отдел.
Третий этап характеризуется тиражированием положительного опыта использования ИТ-технологий на обслуживающие и вспомогательные подразделения компании. Четвертая стадия предполагает создание в организации центра компетенций в области применения BI-технологий, организацию корпоративного хранилища данных. Пятая стадия подразумевает использование Web-аналитики и облачных сервисов в процессах управления организацией.
Лучшие практики внедрения информационных технологий сегмента BI позволяют выявить следующую этапность в реализации [3,4]:
1. Четкое определение целей, для достижения которых внедряются информационные технологии.
2. Оценка сторон, заинтересованных в продвижении BI-решений, их роли в процессах управления организацией, а также параметрах информационных панелей, используемых для поддержки принятия операционных и тактических решений.
3. Уточнение платформ для визуализации данных, численности администраторов и потребителей результатов бизнес-аналитики.
4. Масштабируемость внедренных решений по дочерним структурам компании, филиала и иным территориально-обособленным подразделениям.
Основой для построения конкурентных стратегий организации становится цифровизация, под которой буде понимать повышение эффективности бизнеса за счет максимально полного использования данных с применением информационных технологий. Практикой деятельности организаций становится использование цифровых двойников - математических моделей, описывающих производственные и бизнес-процессы организации. Для промышленных организаций предполагается использование промышленного интернета вещей, дронов, технологий искусственного интеллекта, облачных технологий и технологий больших данных.
Цифровые двойники на промышленных предприятиях в большей степени используются для дискретного, прерывного производства и позволяют повысить скорость принятия решений при аварийном выходе из строя оборудования или достичь синергетического эффекта при интеграции инженерных и производственных моделей производственного процесса.
Трендом при разработке конкурентных стратегий является использование технологий блокчейн, позволяющих формировать распределенную базу данных о производственно-хозяйственной деятельности компании, содержащую возрастающий набор упорядоченных записей и устройств их хранения, не подключенных к единому серверу.
Составной частью информационных технологий сегмента BI являются обильные технологии, позволяющие при отсутствии стационарных рабочих мест оперативно решать управленческие задачи. К их числу можно отнести «мобильные обходчики», «мобильное рабочее место», а также «мобильные приложения».
Разработчики технологий сегмента BI среди основных эффектов, определяющих целесообразность внедрения в организации при разработке конкурентной стратегии, определяют следующие:
- возможность сбора данных из различных источников (данные об отказах оборудования, текущие операционные данные, данные о продажах, данные макроэкономических исследований, история технического обслуживания, данные из системы автоматизированного проектирования и др.);
- формирование цифрового двойника, обеспечивающего баланс между используемыми активами, ресурсами;
- в конечном счете оптимизация затрат, повышение эффективности производства и скорости принятия решений.
Для промышленных предприятий цифровой двойник обычно включает в себя информацию:
- о паспорте объектов инфраструктуры;
- инцидентах, происходящих на производственных рабочих местах;
- по связке «объекты - работы - ресурсы»;
- по связке «объекты - работы - затраты».
На этапе внедрения технологий сегмента BI используются технологии BI on HANA, BI-IP on HANA, HANA (different types of views).
В качестве рекомендаций по внедрению технологий сегмента BI в практику разработки конкурентных стратегий можно отметить следующее. Для стратегии лидеров рынка внедрение в первую очередь технологий виртуальной реальности, предиктивной аналитики и интернета вещей. При разработке стратегий организаций-претендентов на лидерство упор на формирование цифрового двойника продуктов и интеграцию в единую информационную платформу поддерживающих бизнес-процессов. При разработке стратегий фирм-последователей основной акцент на создание нелоскутного цифрового
слоя, интегрирующего на базе системы управления жизненным циклом продукта приложения по управлению взаимоотношениями с клиентами и цепочками поставок. При разработке стратегий обитателей ниш внедрение технологий блокчейн при осуществлении взаиморасчетов между территориально-обособленными подразделениями и ведении распределенного учета по финансовым платежам и обязательствам.
Таким образом, принятая в РФ программа по цифровой экономике способствует диджитализации как организаций реального сектора экономики, так и малых инновационно-активных организаций. Инструменты веб-аналитики, технологии больших данных кардинально меняют подходы к сбору и обработке больших массивов информации для разработки/доводки и дальнейшей реализации конкурентной стратегии организации в условиях нестабильной внешней среды.
Список литературы
1. Васильев А.А., Климович И.И., Кырнаев Д.В., (2013). Проблематика интеграции гидродинамической модели газоконденсатного месторождения с моделью поверхностной инфраструктуры на примере Цепельского месторождения ОАО «РИТЭК». // «Нефтегазовая Вертикаль», #11/2013 с.18-22.
2. Как большим операторам зарабатывать большие деньги на больших данных? [Электронный ресурс] // Habrahabr. URL: https://habrahabr.ru(дата обращения: 02.03.2019).
3. Как устроен рынок BigData в России [Электронный ресурс] // Interface. URL: http://www.interface.ru (дата обращения: 27.03.2019).
4. Как BigData помогает увеличить продажи в ритейле [Электронный ресурс] URL: https://www.cossa.ru (дата последнего обращения: 30.03.19).
5. Gartner Says 6.4 Billion Connected "Things" Will Be in Use in 2016, Up 30 Percent From 2015 [Электронный ресурс] // Gartner. URL: http://www.gartner.com/ (дата обращения: 21.03.2019).
6. Laney D. 3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity And Variety // META Group Research Note. - 2001. - P. 6.
