CC BY
52
EDN: ZOXFHE
Л.О. Пудеян - к.э.н., старший преподаватель кафедры «Бухгалтерскийучет, анализ и аудит», Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону, Россия, pudeyan.liuba@yandex.ru,
L.O. Pudeyan - candidate of economic sciences, senior lecturer, department of "Accounting, analysis and audit", Don state technical university, Rostov-on-Don, Russia;
Е.Н. Запорожцева - к.э.н., доцент кафедры «Бухгалтерский учет, анализ и аудит», Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону, Россия, e.n.zaporojceva80@mail.ru,
E.N. Zaporozhtseva - candidate of economic sciences, associate professor of the department "Accounting, analysis and audit", Don state technical university, Rostov-on-Don, Russia;
Т.К. Медведская - к.э.н., доцент кафедры «Бухгалтерскийучет, анализ и аудит», Донской государственный технический университет, Ростов-на-Дону, Россия, medvedskaya72@mail.ru,
T.K. Medvedskaya - candidate of economic sciences, associate professor of the department "Accounting, analysis and audit", Don state technical university, Rostov-on-Don, Russia.
ПРИМЕНЕНИЕ ИНСТРУМЕНТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ В УПРАВЛЕНИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ
APPLICATION OF MODELING TOOLS AND BIG DATA ANALYSIS IN BUSINESS PROCESS MANAGEMENT
Аннотация. В статье проведено исследование инструментов и технологий, используемых для анализа и моделирования больших данных. Выявлены основные цели и специфику использования каждого инструмента. Исследована теория процессного управления предприятием. Выявлены основные причины моделирования бизнес-процессов, разработана концепция управления бизнес-процессами в рамках стратегического управления компанией. Обосновано использование инструментов моделирования и анализа больших данных для моделирования бизнес-процессов. Выявлены точки идентичности основных этапов управления большими данными и бизнес-процессами компании. Обоснован результат использования технологий и инструментов анализа больших данных для целей управления бизнес процессами предприятия. Приведен алгоритм управления бизнес-процессами компании, обоснована оценка качества каждого бизнес-процесса с использованием количественных и качественных показателей. Показаны основные моменты моделирования бизнес-процессов с включением в модель показатель количественного и качественного порядка. Выявлен результат увеличения качества бизнес-процессов. Применения такой технологии позволяет обеспечить быстрое реагирование на изменение факторов внешней среды предприятия и гибкость работы компании в условиях динамических изменений.
Abstract. The article studies the tools and technologies used for the analysis and modeling of big data. The main goals and specifics of the use of each tool are identified. The theory of process management of an enterprise has been studied. The main reasons for modeling business processes are identified, the concept of business process management within the framework of the strategic management of the company is developed. The use of big data modeling and analysis tools for modeling business processes is substantiated. The points of identity of the main stages of managing big data and business processes of the company are identified. The result of the use of technologies and tools for analyzing big data for the purposes of managing the business processes of an enterprise is substantiated. An algorithm for managing the company's business processes is given, the assessment of the quality of each business process using quantitative and qualitative indicators is substantiated. The main points of modeling business processes are shown with the inclusion of an indicator of quantitative and qualitative order in the model. The result of increasing the quality of business processes is revealed. The use of this technology makes it possible to ensure a quick response to changes in the factors of the external environment of the enterprise and the flexibility of the company in the face of dynamic changes.
Ключевые слова. Big Data, Python, BI технологии, управление бизнес процессами предприятия.
Keywords. Big Data, Python, BI technologies, enterprise business process management.
Экономические потрясения последних лет обнаружили множество проблем, связанных с неспособностью предприятий организовать дистанционное сотрудничество, учет ресурсов компании без физического присутствия на рабочем месте, а также невозможность быстро реагировать на изменения факторов внешней среды и гибко перестраивать бизнес-процессы предприятия. Изыскания, направленные на поиск решений выявленных проблем дали толчок развитию информационных технологий и программного обеспечения для отслеживания ситуации во внешней среде и обеспечения контакта и взаимосвязи сотрудников компании на расстоянии.
Среди основных тенденций развития экономики на настоящий момент следует выделить:
- цифровизация и цифровая трансформация во всех сферах жизни общества;
- переход на гибкие и адаптивные организационные структуры компаний;
- изменение структуры экономики страны и пересмотр значимости отдельных отраслей в экономике государства;
- увеличение динамики бизнес-процессов предприятий и сложность в аналитике данных и управлении компанией.
Увеличение динамики и флуктуационных изменений во внешней среде, связанных с нестабильностью положения России на мировой арене и международными конфликтами, диктует необходимость использования цифровых технологий для обработки огромного количества данных, способных оказать влияние на стабильность работы компании. Сохранение конкурентных преимуществ и гибкое реагирование на воздействия факторов внешней среды требуют постоянного мониторинга внешней и внутренней информации предприятия и составления краткосрочных прогнозов, формирующих видение рыночной ситуации и сохраняющих управляемость организации.
Развитие цифровых технологий приводит к пересмотру многих устойчивых моделей управления конкурентоспособностью предприятия вследствие изменения характера проявления эффекта масштаба производства, уменьшения доли постоянных расходов и снижения точки безубыточности, сокращения сроков окупаемости проектов, уменьшения жизненного цикла продуктов и услуг и т.п [1]. Содержание стратегии цифровой трансформации заклю-
чается в системном преобразовании бизнес-моделей, повышения их клиентоориентированности, гибкости реакции на изменения внешней среды, вовлечения персонала в процессы трансформации [2]. Стратегия трансформации безусловно должна опираться на основы стратегического управления и в этой связи наряду с использованием новейших цифровых технологий нельзя также отказываться от традиционного методического инструментария SWOT-анализа, системы сбалансированных показателей эффективности и других моделей результативности организации, необходимых для создания поля проблем и отслеживания их своевременного решения.
Процессный подход в управлении предприятием позволяет с одной стороны провести качественный анализ каждого действия работника, а с другой стороны, системно рассмотреть взаимосвязь всех компонентов бизнес-процессов. Все процессы подразделяются на три вида:
- функциональные (вертикальные процессы), описывающие взаимосвязь деятельности предприятия со структурой подразделений, отделов, сотрудников и их руководителей;
- деловые (горизонтальные процессы), описывающие последовательность этапов работы;
- индивидуальные процессы, описывающие структуру деятельности конкретного работника [3].
Стратегия цифровой трансформации бизнес-процессов предприятия направлена на комплексный подход к методическому и информационному сопровождению таких современных моделей результативностью, как сервейинг, PropTech, BIM-технологии, отличающихся от традиционных сочетанием стратегического видения перспектив будущего и реализацией прикладных управленческих задач предприятия.
Динамика изменения внешней среды, а также скорость протекания бизнес-процессов во внутренней среде предприятия позволяет говорить об огромных массивах данных, которые необходимо хранить и своевременно обрабатывать с целью составления актуального прогноза на ближайшее будущее. Такие объемы информации, которые содержат сотни гигабайт данных, относят к Big Data (большим данным). Существуют специфические подходы и инструмент для анализа, хранения и управления Big Data. Источниками сбора больших данных и преобразования их в базы данных могут служить данные о клиентах компании, сбор информации о раннее купленных ими товарах, о потребительском поведении, предпочитаемых торговых марках, составе семьи, дне рождения и т.п. Также для прогноза спроса нового продукта необходима статистическая информация о покупке и продаже схожих товаров, о сегменте исследуемых покупателей, о данных социального опроса и т.д.
Для хранения BIG DATA обычно используют:
- классические реляционные БД: MySQL, PostgreSQL, Oracle. Они надёжные, но плохо масштабируются, поэтому не подходят для огромных массивов данных, которые часто обновляются.
- нереляционные БД: MongoDB, Redis. Такие БД менее надёжные, но гораздо более гибкие.
Т.к. хранение данных происходит без их классификации, то необходимым является интеграция данных, для которой используют процессы ETL - извлечение, преобразование и загрузку данных.
На следующем этапе необходима статистическая обработка данных, поиск взаимосвязи различных факторов, оценка степени влияния одних показателей на другие, моделирование и корреляционно-регрессионный анализ данных.
К основным технологиям и инструментам Big Data относятся:
- Hadoop & MapReduce;
- NoSQL базы данных;
- углубленная аналитика (статистика, предиктивная аналитика и Data Mining, лингвистическая обработка
текстов);
- инструменты класса Data Discovery [4].
Полностью процесс сбора, хранения и обработки данных показан на рисунке 1.
Разные
источники Инструменты Корпоративное данных ETL хранилище
Рисунок 1 - Процесс сбора, хранения и обработки данных
Технологии Big Data позволяют автоматизировать технологические и бизнес-процессы, что приводит к повышению скорости реакции бизнеса на внешние и внутренние возмущения. Экономический эффект достигается за счет повышения прозрачности процессов, улучшения качества планирования, внедрения повсеместного управления по отклонениям (или по целям), повышения оперативности определения причин отклонений, постоянным нормированием и стандартизацией лучших практик.
Для моделирования бизнес-процессов используются несколько различных методов, основой которых являются как структурный, так и объектно-ориентированный подходы к моделированию. К числу наиболее распространенных методов относят:
1) метод функционального моделирования SADT;
2) метод моделирования процессов IDEF3;
3) моделирование потоков данных DFD;
4) метод ARIS;
5) метод моделирования, используемый в технологии Rational Unified Process [5].
Управление бизнес-процессами предприятия можно разделить на следующие этапы:
1) выявление основных и вспомогательных бизнес-процессов компании;
2) построение технологической карты предприятия, представляющей собой взаимосвязь бизнес-процессов;
3) расчет показателей бизнес-процессов, характеризующих их эффективность;
4) разработка стратегии улучшения качества бизнес-процессов;
5) моделирование путей достижения поставленных целей;
6) построение математической, статистической или вероятностной модели для имитационного моделирования сценариев изменения эффективности бизнес-процессов при различных входных данных;
7) проведение расчетного анализа сценариев с помощью итерации модели;
8) выбор проектов, ведущих к максимальному повышению эффективности бизнес-процессов и целевого показателя модели.
На начальных этапах управления бизнес-процессами необходимо сформировать схемы функционирования бизнес-процессов, точки их пересечения, входы и выходы процессов, необходимые ресурсы. Схема процесса снабжения показана на рисунок 2.
-■ft- -А- -Д-
Рисунок 2 - Схема процесса снабжения
Для детального анализа каждого процесса важно выделить факторы, оказывающие влияние на регулярность поступления ресурсов, бесперебойность формирования результатов бизнес-процесса, охарактеризовать показатели качества бизнес-процесса.
Введем понятие эффективности бизнес-процесса, которое зависит от качества используемых ресурсов, степени достижения целей бизнес-процесса, качества производимого продукта, т.е. его соответствие характеристикам, удовлетворяющим покупателя и т.п. Кроме того, помимо качественных характеристик бизнес-процесса в понятие «эффективность» должны быть включены и количественные характеристики, показывающие снижение стоимости бизнес-процесса, повышение его рентабельности, соотношение затраченных средств и полученного результата. Расчет количественных показателей возможно осуществить с использованием экономико -математического моделирования. Зависимость каждого показателя внутри бизнес-процесса от других факторов производства очевидна. Необходимо построить древовидную диаграмму, характеризующую взаимосвязь факторов, оказывающих влияние на конкретный процесс. Для расчета вида зависимости можно воспользоваться производственной функцией типа Кобба-Дугласа. Для этого необходимо сформировать массивы данных, содержащих статистические показатели по выручке предприятия и затратам по каждому виду ресурсов. Проведя анализ данных с использованием программных продуктов (Exel и MathCad) строим функции, характеризующие зависимость выручки предприятия от затрат на разные виды ресурсов, которые и будут являться производственными функциями предприятий. Выручка является результатов деятельности всех бизнес-процессов. Относительного частного бизнес-процесса необходимо сформировать зависимости с помощью статистических итераций. Статистический анализ можно провести с использованием инструментов Python, R, SAS [6].
Трудность представляет оценка качественных параметров. Оценка качественных параметров возможна с использованием экспертных методов, нечетких множеств, нейронных сетей. Каждый качественный параметр можно оценить в баллах или ввести промежуточную оценку, которая будет влиять на количественный результат бизнес-процесса.
Кроме того, одним из наиболее важных аспектов аналитики является представление часто сложной информации в удобном для понимания формате, и именно здесь в игру вступает отчетный аспект аналитики. Различные инструменты помогают в создании отчетов и помогают, особенно в аспекте визуализации, упрощая процесс создания сложных графиков (KNIME, Rapid Miner, Splunk, TIBCO Spotfire, Qlik, SQL, MS Excel).
Интересными являются технологии бизнес интеллекта Business Intelligence (BI технологии). Технология бизнес-интеллекта и управления знаниями интегрируются в программном обеспечении, которое позволяет ускорить процесс сбора информации о текущей проблеме и выработать эффективные решения. Использование BI технологий в практической деятельности позволяет исследовать проблемную область, для которой характерны следующие признаки:
- качество и оперативность принятия решений;
- нечеткость целей и институциональных границ;
- множество объектов, принимающих участие в управлении;
- множество взаимовлияющих друг на друга факторов.
Многие В1 технологии используются для проведения дескриптивного анализа исходных данных, корреляционного и регрессионного анализа.
В настоящее время В1 системы являются основой анализа потребительского поведения, анализа и прогнозирования продаж, оценки эффективности проектов [7].
Разделим качество бизнес-процесса на группы независимых показателей:
1. показатели процесса (эффективность обучения и аттестации персонала, качество принимаемых решений, эффективность производства и т.п.);
2. показатели продукта ( оценка удовлетворенности клиентов, рост объема продаж, качество произведенного товара, соответствие персонала занимаемой должности и т.п.);
3. показатели используемых ресурсов.
Разработаем целевую программу параметров качества для каждого бизнес-процесса интегрированного предприятия. После сбора информации и проведения экспертного анализа были выявлены важнейшие параметры, характеризующие показатели процесса, продукта и ресурсов для каждого бизнес-процесса исследуемого предприятия. Для бизнес-процесса «Снабжение» показатели приведены ниже.
1. Показатели продукта.
1.1. Процент брака входящих материалов и сырья.
1.2. Своевременность поставок сырья.
1.3. Соответствие сырья и материалов спецификациям, ГОСТам и другим требуемым характеристикам.
2. Показатели процесса.
2.1. Соотношение затрат на логистическую деятельность и сокращения времени доставки сырья и материалов.
2.2. Эффективность организации документооборота между отделом снабжения и другими подразделениями предприятия.
3. Показатели ресурсов.
3.1. Соответствие квалификации и опыта персонала требуемым характеристикам.
3.2. Достаточность количества персонала.
3.3. Достаточность финансовых ресурсов для реализации планируемых проектов по повышению эффективности бизнес-процесса.
Таким образом необходимо провести расчеты по каждому бизнес-процессу предприятия, и мы получаем три независимых параметра качества бизнес-процесса. Для того, чтобы оценить комплексный показатель качества бизнес-процессов в сравнении друг с другом автором предлагается использовать метод расстояния до «идеальной точки». Каждый бизнес-процесс имеет три параметра, определяющие положение точки в трехмерном пространстве. Необходимо определить координаты «идеальной точки», т.е. самый лучший показатель по процессу, продукту и ресурсам. Далее необходимо рассчитать расстояние точки - бизнес-процесса в пространстве до «идеальной точки» по формуле. Чем меньше расстояние, тем лучше качество бизнес -процесса.
Я = д/ (х + х2)2 + (у + у2)2 + (+ г2)2 (1)
где , у 2, 71>2 - координаты точек, между которыми вычисляется расстояние.
Далее необходимо оптимизировать работу предприятия с наименьшими затратами для достижения наибольшей эффективности. В условиях ограниченных финансовых ресурсов необходимо определить приоритеты оптимизации. Ими будут служить статистические показатели бизнес-процесса (влияние на выручку) и их стратегическая значимость. Все расчеты и моделирование внутренних процессов предприятия проводились с использованием инструментов для анализа больших данных.
Цель управленческого воздействия рассчитать интегрированный показатель качества бизнес-процесса, провести управляющее воздействие по устранению проблем и оптимизации работы бизнес -процесса и рассчитать показатель качества вторично. Если он уменьшился, то качество бизнес-процесса возросло, что и было целью исследования.
В результате использования технологий моделирования и анализа больших данных для управления бизнес процессами:
1) повышается управляемость и качество отдельных работ и контроля благодаря обзору и пониманию всех бизнес-процессов компании;
2) приходит понимание каких ресурсов не хватает для качественного управления бизнес-процессами, как повысить качество используемых ресурсов;
3) растут финансовые показатели работы компании.
Таким образом, использование технологий анализа больших данных становится необходимым инструментом для управления бизнес-процессами предприятия в динамично изменяющейся окружающей среде.
Источники:
1. Воронов Д.С. Динамическая концепция управления конкурентоспособностью предприятия: монография - Саратов: Ай Пи Ар Медиа, 2019 - 316 стр.
2. Кожевникова М.К., Маркова Н.И., Маврова И.Н. Цифровизация процессов реализации инвестиционно-строительных проектов //
Научные труды Вольного экономического общества России, 233 Том, 2022 г - с. 211 - 230.
3. Петрушевский В.П. Использование программных продуктов при процессном подходе на металлообрабатывающих предприятиях // Международный научный журнал «Вестник науки» - № 2 (47) Т. 1, февраль, 2022 - С. 177-189.
4. Паскова А.А. Технологии Big Data в автоматизации технологических и бизнес-процессов // Научное обозрение. Технические науки. -2018. - № 4. - С. 23-27; URL: https://science-engineering.ru/ru/ article/view?id=1193 (дата обращения: 15.10.2022).
5. Скородумов П.В. Моделирование бизнес-процессов: подходы, методы и средства. // Вопросы территориального развития - № 2, 2014.
6. Л.В. Марыгина, О.А. Пестрикова Повышение эффективности управления инвестиционно-строительными компаниями на основе цифровизации. // Инженерный Вестник Дона - № 2, 2022 г.
7. Гриненко Ю.К. , Матов М.Б. Особенности применения BI технологий в условиях развития цифровой экономики. // Московский экономический журнал, № 6, 2022 - С. 670-682.
8. Moskalkov, A. V. Application of Big data analytics in oil and gas industry / A. V. Moskalkov // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. Вступление. Путь в науку. - 2021. - Vol. 11. - No 1(33). - P. 88-99. - EDN FUAOJE.
EDN: ZIJYKZ
Е.А Ратникова - к.э.н., доцент кафедры «Управление высокотехнологичными предприятиями», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия, Ellepost@yandex.ru,
E.A Ratnikova - candidate of economic sciences, associate professor of the department «Management of high-tech enterprises », Moscow aviation institute (national research university), Moscow, Russia;
И.А. Сергеева - к.э.н., доцент кафедры «Управление высокотехнологичными предприятиями», Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, Irina.sergeeva1@mail.ru, I.A. Sergeeva - candidate of economic sciences, associate professor of the department «Management of high-tech enterprises », Moscow aviation institute (national research university), Moscow, Russia.
АНАЛИЗ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ, СОПУТСТВУЮЩИХ ПРОЦЕДУРАМ СТАНДАРТИЗАЦИИ, НА ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ (НА ПРИМЕРЕ АВИАСТРОЕНИЯ) ANALYSIS OF ECONOMIC RISKS ASSOCIATED WITH STANDARDIZATION PROCEDURES, AT HIGH-TECH ENTERPRISES (USING THE E XAMPLE OF AIRCRAFT CONSTRUCTION)
Аннотация. Предметом рассмотрения в данной статье выступает комплекс основных рисков, сопутствующих процедурам стандартизации и технического регулирования, на предприятиях авиастроительной отрасли в условиях импортозамеще-ния, а также повышенных требований экономической и информационной безопасности.
Под комплексом основных рисков, сопутствующих процедурам стандартизации и технического регулирования, на предприятиях авиастроительной отрасли, предлагается понимать все риски технического, технологического, производственного, финансово-экономического и социально-экономического характера, сопутствующие проведению процедур стандартизации и технического регулирования, на высокотехнологичных предприятиях авиастроительной отрасли и приводящие к невозможности создания образцов наукоемкой высокотехнологичной продукции с заданными технико-экономическими характеристиками, эргономическими, экологическими и эксплуатационными показателями в сроки, указанные в утвержденных мероприятиях Федеральных целевых, ведомственных и других государственных программ [7].
Модернизация основных методов и процедур стандартизации авиационной наукоемкой продукции является сегодня одним из основных факторов повышения конкурентоспособности высокотехнологичных предприятий, поскольку предполагает активизацию использования всех основных составляющих производственного, информационного, в т.ч. интеллектуального, и финансового потенциала, а также выявление внутренних резервов и использование инновационного подхода в управлении ресурсами, процессами и событиями во внешней постоянно меняющейся конкурентной среде.
В статье рассмотрены основные положения по разработке организационно-методического механизма управления основными рисками, сопутствующих процедурам стандартизации и технического регулирования, на предприятиях авиастроительной отрасли в условиях импортозамещения, а также повышенных требований экономической и информационной безопасности. Анализируются основные существующие недостатки процедур стандартизации и технического регулирования. Рассматриваются наиболее приоритетные направления повышения эффективности управления данными рисками предприятий авиастроительной отрасли.
Abstract. The subject of consideration in this article is a set of major risks associated with standardization and technical regulation procedures at aircraft manufacturing enterprises in the context of import substitution, as well as increased requirements for economic and information security.
Under the complex of the main risks accompanying standardization and technical regulation procedures at aircraft manufacturing enterprises, it is proposed to understand all the risks of a technical, technological, industrial, financial, economic and socio-economic nature accompanying standardization and technical regulation procedures at high-tech aircraft manufacturing enterprises and leading to the impossibility of creating samples of high-tech high-tech products with the specified technical and economic characteristics, ergonom-ic, environmental and operational indicators within the time limits specified in the approved measures of Federal target, departmental and other state programs [7].
Modernization of the basic methods and procedures for standardization of aviation science-intensive products is today one of the main factors in increasing the competitiveness of high-tech enterprises, since it involves the activation of the use of all the main components of production, information, including intellectual, and financial potential, as well as the identification of internal reserves and the use of an innovative approach in the management of resources, processes and events in an external constantly changing environment. competitive environment.
The article discusses the main provisions on the development of an organizational and methodological mechanism for managing the main risks associated with standardization and technical regulation procedures at aircraft manufacturing enterprises in the context of import substitution, as well as increased requirements for economic and information security. The main existing shortcomings of standardization and technical regulation procedures are analyzed. The most priority directions of increasing the efficiency of managing these risks of aircraft industry enterprises are considered.
Ключевые слова: риски, авиастроительная отрасль, стандартизация, техническое регулирование, экономическая безопасность.
Keywords: risks, aircraft industry, standardization, technical regulation, economic security.
