ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА И ПРОЕКТНЫЙ ПОДХОД Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 338.2

ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА И ПРОЕКТНЫЙ ПОДХОД

В. А. Очаковская Научный руководитель - Г.И. Юрковская

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31

Е-mail: vera.ochakovskaya@yandex.ru

Для реализации внедрения цифровых технологий в деятельность российских компаний, в том числе предприятий ракетно-космической отрасли, планируется использование проектного подхода. В статье рассмотрены вопросы применения Business Intelligence (BI) для сбора и аналитики показателей проектов, выполняемых компаниями, предложен алгоритм разработки концепции дашборда для оптимизации работы аналитика.

Ключевые слова: цифровая экономика, проектное управление, сбалансированная система показателей проекта, Business Intelligence, дашборд, анализ данных.

DIGITAL ECONOMY AND PROJECT APPROACH

V.A. Ochakovskaya Scientific supervisor - G.I. Yurkovskaya

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: vera.ochakovskaya@yandex.ru

The implementation of digital technologies in the activities of Russian companies, including the space industry enterprises, involves the use of project approach. The article revives Business Intelligence (BI) application aspects for balanced projects scorecard processing and contains the Dashboard concept creating algorithm relating to optimize analyst work.

Keywords: digital economy, project management, balanced scorecard for projects, Business Intelligence, dashboard, data mining.

Цифровизация - процесс переноса в цифровую среду функций и бизнес-процессов. Цифрови-зация становится неотъемлемым условием развития современных компаний, в которых для сбора, хранения, анализа и обмена информацией в цифровом формате используются Интернет, облачные вычисления, большие данные, Интернет вещей и другие новые цифровые технологии.

В целях внедрения цифровых платформ работы с данными программа «Цифровая экономика Российской Федерации» ставит перед современными компаниями задачу - создание необходимых условий для развития цифровой экономики. Корпорации, такие как «Роскосмос» и «Галактика» уже объединяют свои силы с целью цифровизации процессов разработки и сопровождения национальных проектов ракетно-космической отрасли [1]. Для реализации внедрения цифровых технологий в деятельность российских компаний планируется использование проектного подхода.

Одним из основных технологических трендов развития цифровой экономики являются «большие данные»: по оценкам TAdviser за 2017 - 2018 гг. средний рост российского рынка визуальной BI-аналитики (англ. Business intelligence) составляет от 10 до 15% в год [2]. BI-аналитика используется для анализа данных по проектам, так как в проектном управлении существует необходимость визуализации данных в формате «что было», «что есть», а также возраста-

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2019. Том 2

ет роль оценки и прогнозирования в формате «что будет», поэтому. Результаты анализа данных отображаются на аналитической панели со встроенной инфографикой - дашборде.

Дашборд - визуализированная история данных, с помощью которой производится мониторинг процессов, происходящих в компании. Теперь топ-менеджер, чтобы ознакомиться с текущими параметрами проекта, не открывает таблицу Exel или MS Project, сверяя диаграмму Ганта со списком просроченных задач. Выявление несоответствия информации, выведенной на Даш-борд и информации, которая имеется в MS Project с действительностью позволяет принимать решения о необходимости актуализации информации или быстро реагировать на проблемы, найденные в конкретном проекте.

В рамках системы поддержки и развития проектной деятельности российскими компаниями производится её непрерывное улучшение и повышение качества всех организационных процессов. Целью улучшений должно быть повышение эффективности использования системы менеджмента проектной деятельности, а также повышение удовлетворенности заказчиков и других заинтересованных сторон [3]. В связи с этим существует тенденция к увеличению вовлечённости заказчика в реализацию проекта и возрастает необходимость обратной связи с командой. В условиях многозадачности заказчиком проекта является лицо, формулирующее требования к результатам проекта и использующее полученные результаты проекта.

Для эффективного управления проектами после постановки задачи проект не реализуется сам по себе: с заказчиком производится согласование плана на каждом этапе выполнения проекта, решаются вопросы по этапам прохождения проекта, обсуждается текущий статус проекта («достигли ли результата?»/«каким должен был быть результат?»/«будет ли дальше проводиться реализация?»). Однако для того, чтобы информацией можно было управлять в реальном времени, сначала её нужно упорядочить по определённым признакам.

Например, заказчику важно знать о проблемах на этапах реализации проекта, о сроках, рисках, затратах (CAPEX, OPEX), о результатах и статистике (процентном соотношении выполненных задач к просроченным). При работе с большими данными для отображения актуальной информации о проекте используется бизнес-аналитика (например, инструменты анализа данных Hadoop и MapReduce; Power BI - ПО для бизнес-анализа от компании Microsoft), что помогает ведению бизнеса в реальном времени, позволяет использовать релевантные данные для получения добавленной стоимости/дополненной ценности.

Система взаимозависимых бизнес-дашбордов представляет собой пирамиду дашбордов, в которой по уровням распределены массивы данных, связанные с управлением портфелем, программой и проектом (в том числе управлением командой проекта), она классифицирует проекты на основании рисков, финансирования и других аспектов.

Пирамида дашбордов включает следующие уровни:

1. Уровень состояния проектов по компании.

2. Уровень состояния портфеля проектов по структурному подразделению.

3. Уровень оперативного управления проектом (статус проекта на текущую дату и информация о Потоке проектов для оценки загрузки руководителей проектов).

4. Уровень рейтинговой оценки (рейтинг руководителей проекта, заказчиков, оценка ресурсов и ретроспективная оценка проектов).

Задача по созданию дашборда подразумевает поиск ответов на следующие вопросы: «Где искать информацию для сборки макета дашборда?», «О чём важно знать заказчику?», «Какие могут возникнуть трудности при технической (ИТ) проработки дашбордов?», «Из каких систем/программ будут подтягиваться данные для формирования отчёта?».

Так, например, большая часть диаграмм в информационном поле управления проектами формируется по данным из Базового плана проекта. Базовый план выступает в роли карты проекта, в которой обозначены даты начала и окончания задач/этапов, базовые и фактические затраты и т. д.

Этапы разработки концепции дашборда включают следующие:

1. Получение технического задания на подготовку дашборда.

2. Изучение базовых характеристик/процессов, необходимых заказчику дашборда.

3. Определение показателей, которые будут включены в BI-отчёт.

4. Составление Exel-макета с целью визуализации и изучения взаимосвязей между показателями/построения базовых диаграмм; описание принципа работы дашборда.

5. Поиск точек соприкосновения между дашбордами одного/разных уровней.

6. Составление руководства пользователя (глоссарий, метрики и т.д.).

7. Создание макета стартовой страницы для системы BI-аналитики.

Когда пирамида дашбордов окончательно построена, начинается следующий эволюционный этап в проектном управлении, на котором будет производиться эффективное решение прикладных задач, выполняться постепенная «очистка» системы от проектов без Базовых планов и проектов с отклонением по сроку; закрытие и архивация проектов, прогноз по которым указывает на невозможность достижения плановых показателей; точечная работа с каждым проектом, определение его статуса и корректировка сроков с заказчиком.

Таким образом, BI-аналитика выполняет функцию формирования системы отчетности в компании и вместе с корпоративными порталами становится одним из ключевых компонентов в ИСУП. Она решает вопрос не только с обработкой и воспроизведением «больших данных», но и делает функционал принятия решений более эффективным.

Библиографические ссылки

1. «Роскосмос» и «Галактика» займутся цифровизацией ракетно-космической промышленности: // ComNews. 2019. URL: https://www.comnews.ru/digital-economy/content/118429/news/2019-03-13/roskosmos-i-galaktika-zaymutsya-cifrovizaciey-raketno-kosmicheskoy-promyshlennosti (дата обращения: 23.03.2019).

2. Business Intelligence (рынок России): // TAdviser. 2018. URL: https://clck.ru/FRjDc (дата обращения: 20.03.2019).

3. ГОСТ Р 58184-2018 Система менеджмента проектной деятельности. Основные положения.

© Очаковская В. А., 2019