Modern information and analytical support for data economy management

Введение

Одним из ключевых инструментов, обеспечивающих трансформацию данных в ценную для менеджеров информацию, к тому же представленную в удобном для восприятия графическом виде, являются системы класса BI (Business Intelligence), внедрение которых способствует не только повышению качества принимаемых управленческих решений, но и оптимизации бизнес-процессов, что приводит к снижению издержек и повышению операционной эффективности. Кроме того, BI-системы обеспечивают возможность применения методов прогнозной аналитики, которая позволяет разрабатывать стратегии, ориентированные на долгосрочное развитие, что особенно актуально в современной рыночной экономике, где способность оперативно реагировать на изменения внешней среды и адаптироваться к ним становится обязательным условием обеспечения конкурентоспособности и устойчивого развития компаний.

В контексте цифровой трансформации процесса принятия управленческих решений, исследование роли информационно-аналитического обеспечения, в частности BI-систем, приобретает особую актуальность. Это обусловлено необходимостью понимания механизмов, с помощью которых современные технологии обработки данных способствуют повышению эффективности управления, снижению издержек и достижению стратегических целей компаний. Кроме того, ввиду происходящих изменений на российском рынке программного обеспечения, вызванных введением санкционных ограничений с последующим уходом иностранных ИТ-компаний, вопросы оптимизации управленческих процессов на отечественных предприятиях становятся особенно значимыми, подтверждая актуальность темы исследования.

Вопросы применения искусственного интеллекта (ИИ) и цифровизации бизнес-аналитики по причине узкой специфики темы, недостаточной развитости, слабости технологии и ограниченной популярности на практике в научной среде сегодня обсуждается пока нечасто. Так интересный взгляд на ИИ представлен С.Е. Ревуновым и П.М. Чернявской [1], описавшими практические примеры интеграции искусственного интеллекта в среднем бизнесе с акцентом на стоимость. Также практикоориентированным является исследование О.П. Смирновой и В.С. Москвина [2], где приводятся аргументы в пользу использования BI аналитики и показано, что ее использование упрощает многие процессы: от контроля качества и сбора информации до формирования отчетов и мониторинга процессов. Немаловажной является адаптация моделей с применением ИИ к таким сложным в управлении сферам как коммунальное хозяйство и его инфраструктурой, чему посвящена статья О.В. Устинова [5], который предлагает авторскую модель цифровизации системы управления коммунальной инфраструктурой. На фоне перечисленных работ, имеющих четкую практическую направленность, довольно теоретичным выгляди исследование А.Д. Столярова, А.В. Абрамова и В.И. Абрамова [3], которые анализируют в открывающиеся возможности применения генеративного ИИ в бизнесе, рассуждают о возникающих при этом проблемах и определяют перспективные направления его внедрения, не забывая об ограничениях. Все это раскрывает перспективы изучения Business Intelligence и подогревает интерес к деталям.

Целью авторского исследования стала разработка подходов в области внедрения такого информационно-аналитического обеспечения, как BI-система, для стимулирования экономического роста компаний в условиях трансформации отечественного рынка инструментов бизнес-аналитики. Для ее достижения проведен анализ роли Business Intelligence как основного инструмента цифровизации процесса принятия управленческих решений в современных компаниях, а также определены количественные и качественные экономические эффекты от внедрения BI-систем.

Объектом исследования является информационно-аналитическое обеспечение как основной инструмент цифровизации управленческих решений на современных предприятиях, а предметом – механизм влияния BI-систем на экономическую эффективность деятельности компаний.

В процессе исследования применены методы систематизации и сравнения информационно-аналитических систем поддержки процесса принятия управленческих решений, приемы дедукции и индукции, визуализации, а также умозрительного анализа.

Business Intelligence - современный инструмент принятия управленческих решений

Цифровая революция, в 2021 году вошедшая в фазу стремительного распространения генеративных инструментов искусственного интеллекта, стала новым вызовом для лидеров отечественных компаний, так как под ее влиянием кардинально меняются не только операционные модели предприятий, но и традиционные методы управления в различных отраслях экономики. По оценкам консалтинговой компании McKinsey, уже в ближайшие десятилетия до 50% всех рабочих операций будут автоматизированы [7], в то время как лица, принимающие решения, с каждым годом все сильнее будут испытывать потребность в инструментах, способных обеспечить эффективное и гибкое управление основными бизнес-процессами, делая акцент на повышении прозрачности корпоративной деятельности и достоверности получаемой управленческой информации о текущем финансово-экономическом положении в компании в режиме реального времени. Кроме того, после перехода на автоматизированные системы управления в организациях рано или поздно возникает проблема в получении и визуализации именно оперативных данных из множества информационных систем без существенных трудозатрат, так как специфика формирования любой отчетности по-прежнему в большинстве случаев сводится к необходимости выгрузки плоских таблиц из информационной базы в Excel с проведением последующих дополнительных ручных расчетов, что занимает огромное количество времени, особенно при необходимости актуализации данных в случае внесения правок в первоисточнике.

В связи с чем незаменимым инструментом для целей как оперативного, так и стратегического управления организациями и предприятиями в эпоху информационных технологий становятся системы класса Business Intelligence (BI), представляющая собой набор инструментов, позволяющих получать агрегированные данные и интерпретировать большой объем информации, преобразуя ее в структурированную форму, удобную как для дальнейшего анализа, так и для отслеживания результатов принятых управленческих решений, акцентируя внимание заинтересованных пользователей на ключевых факторах эффективности и моделируя исход вариантов развития событий.

BI-системы служат информационно-аналитическом обеспечением процесса принятия управленческих решений, способным преобразовывать, обрабатывать, консолидировать, организовывать для быстрого доступа и удобного визуального представления информацию, полученную как из внутренних корпоративных баз данных, так и из внешней бизнес-среды, что делает данный инструмент не только прозрачным источником данных, но и неоспоримым помощником в достижении целей деятельности компаний, имеющим широкие функциональные возможности (рис.1).

Рис. 1. Функциональные возможности BI-систем

Источник: составлено авторами

Для получения всесторонней информации, необходимой для принятия грамотных управленческих решений при существенной экономии времени на ее обработку и анализ, системы класса BI оснащены четырьмя типовыми блоками [4]:

1. Системы хранения данных. Современные продукты бизнес-аналитики обеспечены специальными хранилищами данных, куда собирается и структурируется определенным образом информация, полученная из различных операционных систем и охватывающая все аспекты деятельности компании.

2. Системы сбора данных. Данный блок BI-систем включается в себя инструменты для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL – Extract, Transform, Load) с целью формирования и обновления хранилищ данных; инструменты для работы с SQL (Structured Query Language) – языком запросов, обеспечивающим получение нужной информации из баз данных; инструменты интеграции корпоративной информации, хранящейся в разнородных форматах (EII, Enterprise Information Integration); также инструменты для совместного доступа к данным путем создания корпоративных порталов (EAI, Enterprise Application Integration). Источники данных для BI-систем могут быть как внутренними, например, базы данных предприятия, так и внешними, например, данные о рынке. При этом при миграции данных из различных источников в единое хранилище необходимо обеспечить их совместимость, что позволит избежать ошибок при последующем анализе.

3. Системы анализа данных. Для комплексного и многомерного анализа большого объема данных в BI-системах применяются инструменты OLAP (Online Analytical Processing), позволяющие в режиме реального времени получать срез данных по заданным параметрам с последующим представлением полученной информации в графическом виде, что упрощает процесс анализа больших объемов данных и способствует выявлению скрытых закономерностей. Наиболее совершенные BI-продукты включают в себя также инструменты Data Mining и предиктивного анализа данных, позволяющие при помощи искусственного интеллекта моделировать и прогнозировать развитие событий, анализировать поведение потребителей и оптимизировать бизнес-процессы.

4. Инструменты визуализации. С целью облегчения восприятия информации пользователями в BI-системах предусмотрены информационные панели (Dashboards), которые позволяют вывести на экран ключевые показатели эффективности в виде графиков, диаграмм, отчетов, таблиц или даже географических карт. Кроме того, данные на дашбордах группируются по смыслу, являются интерактивными, а также при необходимости могут быть персонализированы, что позволяет заинтересованным лицам не только быстро ориентироваться в большом объеме информации, но и взаимодействовать с аналитическими показателями, сравнивать текущие данные с плановыми, отслеживать динамику изменений.

На рис. 2 представлена схема, иллюстрирующая как неструктурированные данные из различных источников последовательно проходят этапы сбора, обработки, анализа и визуализации, превращаясь в удобные для восприятия и дальнейшего анализа информационные панели.

Рис. 2 – Принцип работы BI-систем [8]

Благодаря такому принципу работы с данными BI-системы решают ряд задач, оказывающих непосредственное влияние на эффективность и качество процесса принятия управленческих решений [6]:

1. Быстрая обработка и консолидация данных из различных информационных систем, а также облачных хранилищ и электронных документов;

2. Оперативный анализ большого объема информации, в том числе по нетиповым запросам;

3. Прогнозирование данных и моделирование различных бизнес-стратегий и инвестиционных проектов;

4. Формирование управленческих решений, направленных на поддержку и развитие основных бизнес-процессов, структурные преобразования;

5. Управление затратами и повышение эффективности использования ресурсов;

6. Повышение точности и скорости процесса формирования отчетности и планирования;

7. Отслеживание выполнения плановых показателей и стратегических целей деятельности;

8. Сокращение объема рутинной работы сотрудников и высвобождение рабочего времени для более сложных аналитических задач;

9. Проведение оценки эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельностей;

10. Оперативный доступ к данным, в том числе с мобильных устройств.

Таким образом, можно сделать вывод, что аналитическая деятельность посредством BI-систем охватывает все аспекты функционирования предприятий, включая оценку корпоративных ресурсов, финансовой динамики, инвестиционной и маркетинговой активности и другие направления. Однако, все же основной целью BI-анализа как для крупных корпораций, так и для небольших проектов является выявление отклонений фактических показателей от плановых, а также от отраслевых и рыночных тенденций, что облегчает процесс принятия стратегических и оперативных решений, направленных на повышение эффективности и устойчивого развития.

Важно отметить, что внедрение именно самостоятельных BI-систем в условиях растущих требований к аналитике и обработке данных предоставляет организациям больше преимуществ, нежели использование аналитических инструментов, интегрированных в корпоративные информационные системы, которые из-за имеющихся у них ограничений часто снижают эффективность проводимого анализа и применимость для решения сложных бизнес-задач [6].

Заключение

Современные инструменты бизнес-аналитики занимают особое положение среди систем информационно-технического обеспечения процесса принятия управленческий решений. Для руководителей BI-система является инструментом оценки текущего положения дел в компании, включая анализ прибыли, рентабельности, выполнения плановых показателей и уровня операционной эффективности, а выводимые на дашборды KPI позволяют объективно оценивать работу сотрудников и принимать решения в области кадровой политики. Для менеджеров BI-аналитика служит уже инструментом оценки личной эффективности и результативности проектной деятельности за счет выводимой в графическом виде оперативной информации, необходимой для ежедневного контроля. Таким образом, во внедрении инструментов бизнес-аналитики заинтересованы как сотрудники, так и руководство всех уровней даже несмотря на то, что ключевые функции анализа и проработка его результатов в первую очередь связаны с коммерческими целями деятельности компаний и служат промежуточными маркерами их достижения.

И хотя наличие BI-аналитики не оказывает прямого влияния на рост выручки компаний, но оно безусловно способствует достижению целей оптимальным и экономически выгодным способом, так как позволяет своевременно выявлять и устранять недостатки, перераспределять ресурсы на приоритетные направления, находить резервы для улучшения финансового состояния, а также поддерживать выполнение плановых показателей. Кроме того, внедрение BI-систем способствует оптимизации операционной деятельности, снижению издержек и повышению качества управленческих решений, что в долгосрочной перспективе приводит к устойчивому экономическому росту компаний.

Однако, несмотря на значительные преимущества информационно-аналитических систем, многие предприятия сталкиваются с трудностями при их внедрении. Основные проблемы связаны с организацией самого BI-проекта, включая вопросы финансирования, несоответствие функционала доступных BI-систем потребностям бизнеса, а также низкое качество исходных данных и недостаточную производительность имеющегося программного обеспечения. Эти факторы ограничивают широкое распространение BI-решений, особенно среди малых и средних компаний, которые зачастую не обладают достаточными ресурсами для реализации масштабных ИТ-проектов.

Таким образом, исследование подтверждает, что цифровизация управленческих решений, основанная на использовании современных информационно-аналитических инструментов, становится неотъемлемым элементом экономического роста компаний, открывая новые возможности для повышения их конкурентоспособности и устойчивости в условиях динамично меняющейся рыночной среды. Однако для успешного внедрения и использования таких систем необходимы не только технические, но и организационные изменения, включая повышение качества исходных данных, обучение персонала и адаптацию бизнес-процессов.