1. Главная / Статьи 
ул. Черняховского, д. 16 125319 Москва +7 499 152-68-65
Логотип
| статьи | печать | 1989

Интерактивная аналитика для принятия решений в организациях

Сегодня качественно повысить эффективность процессов во многих сферах деятельности, в том числе предоставлении госуслуг населению, можно, используя современные инновационные технологии интерактивного анализа данных — Business Intelligence (BI — бизнес-аналитика) (об их использовании в вузах см. в «ЭЖ», 2011, № 50).

В чем особенности применения данных технологий в неприбыльных организациях (НО)? Что может активизировать использование инструментов бизнес-аналитики в таких компаниях?

Основная цель деятельности НО — не извлечение прибыли, а предоставление услуг населению, в том числе платных. Причем их качество должно постоянно улучшаться, чтобы соответствовать современным требованиям. Если прибыль и возникает в результате деятельности, ее инвестируют в развитие организации и повышение качества услуг, а не распределяют между участниками. Аналитические возможности технологий BI (систем поддержки принятия решений для повышения эффективности и результативности) позволяют повышать качество услуг, развивать потенциал и открывать новые направления деятельности. С учетом постоянно снижающейся за счет развития технологии TCO (Total Cost of Ownership, совокупная стоимость владения) технологии BI становятся доступными для широкого круга неприбыльных организаций.

Место BI в контроллинге НО

Контроллинг неприбыльных организаций по аналогии с контроллингом коммерческих организаций условно можно подразделить на стратегический и оперативный. Для принятия качественных решений в обеих областях необходима соответствующая информация.

Применение BI-технологий позволяет накапливать информацию в едином хранилище данных и анализировать ее с помощью инструментов интеллектуального анализа.

BI-технологии уже находят широкое применение в различных сферах.

Инструменты контроллинга в системе BI

Решения бизнес-аналитики представляют собой OLAP-приложения, обрабатывающие большие объемы данных. Встроенные в них сервисы поддерживают различные алгоритмы и методики анализа и значительно упрощают работу с данными конечного пользователя. Решения BI предоставляют пользователю набор типовых управленческих информационных панелей, карт показателей и отчетов, позволяющих проводить многие виды мониторинга и анализа показателей.

Отличительной особенностью BI-систем является идеология предоставления данных — пользователь получает не просто чистые данные, доступ к которым возможен из разрозненных источников, а методически выверенную преднастроенную аналитику, заранее продуманные маршруты анализа с выбранными верными средствами качественной визуализации. Это еще и дополнительные возможности для проведения гибкого многомерного анализа данных, в том числе анализа объемной неструктурированной информации, такой как веб-контент.

Решения BI позволяют быстро выделить ценную для пользователя информацию и предоставить ее в удобном для анализа виде. Все это создает условия для оперативного принятия мер и существенно повышает шансы на успех в достижении целей организации.

В решениях BI содержатся лучшие мировые практики, применяемые для эффективного управления и принятия качественных решений. Средства интерактивного анализа BI позволяют:

  • осуществлять мониторинг и анализ KPI;
  • проводить план-фактный анализ показателей;
  • определять проблемы, эффективно анализировать их природу и воздействовать на ситуацию в сфере своего влияния;
  • строить рейтинги top/bottom (лидеры/аутсайдеры). Рейтинговый анализ помогает распределить объекты по степени надежности, важности для организации;
  • классифицировать объекты по различным группам на основе методик ABC, XYZ, FMR-анализа. ABC-анализ расширяет возможности рейтингового анализа, группирует объекты по степени их влияния на общий результат. ABC-классификация строится по принципу Парето («правило 20x80» — надежный контроль 20% позиций позволяет на 80% контролировать систему). XYZ-анализ помогает оценивать и прогнозировать стабильность тех или иных процессов;
  • анализировать статистику показателей (минимум, максимум, среднее, медиана), проводить структурный анализ:
  • по величине отклонения: позитивные отклонения — отображаются только те элементы, которые имеют положительную разницу при сравнении значений с базовым периодом; негативные отклонения — элементы, имеющии отрицательную разницу при сравнении значений с базовым периодом;
  • по изменениям в структуре: постоянные — отображаются только те элементы, которые есть в обоих периодах; новые — элементы, которые есть в периоде для сравнения, но их нет в базовом периоде; потерянные — отображаются только те элементы, которые есть во множестве, сформированном для базового периода, но их нет во множестве для периода сравнения;
  • строить тренды EMA (Exponential Moving Average, Экспоненциальное скользящее среднее) и SMA (Simple Moving Average, простое скользящее среднее);
  • n поддерживать функции Drill Down/Up и Drill Through. Сервис Drill Down (детализация данных), что позволяет пользователю передвигаться между данными различного уровня детализации. Сервисы Drill Down, Drill Up и Drill Through работают в картах, связывая более общие карты с более детальными;
  • выбирать «умную» визуализацию (выбор типа диаграмм в зависимости от фактической структуры данных и решаемой задачей в общем контексте);
  • распространять знания (knowledge sharing);
  • составлять карты KPI (визуализация аналогов модели DuPont для факторного разложения ключевых показателей эффективности организации);
  • заниматься прогностической аналитикой и ГИС-аналитикой.

Ограничения в использовании BI-систем

Применяя методологию контроллинга, в большинстве случаев неприбыльные организации внедряют сбалансированную систему показателей (BSC) вместе с системой мотивации персонала. При этом показатели выбираются по принципу «если это можно посчитать, то нужно сделать из этого KPI, задать ему вес и включить в интегральную оценку эффективности».

Использование BI в данном случае позволяет сначала «посмотреть» на данные, выявить взаимосвязь/корреляцию факторов, степень их вариации, зоны толерантности (границы допустимых отклонений), выделить степень влияния факторов на итоговые результаты и только затем выбрать факторы, которые дадут наиболее объективную оценку деятельности организации.

Однако в отличие от бизнеса в НО принципиально вредно жестко завязывать систему мотивации персонала (как руководящего, так и линейного) на экстенсивные KPI. Особенности и тонкости процессов в НО не могут быть полностью оцифрованы, возможны также существенные отклонения от объективной оценки реального полезного эффекта проводимых мероприятий.

Коммерческие и свободные продукты BI

Лидерами среди BI-систем являются крупные софт-корпорации, такие как Oracle (продукт Oracle BI), IBM (Cognos BI), SAP BO, SAS BI, Microstrategy, Microsoft Analysis, Panorama, Information Builders web-focus, QulikView от QulikTech.

Для неприбыльных организаций в первую очередь интерес представляет свободное программное обеспечение (СПО). На текущий момент свободно распространяемые BI-решения не составляют серьезной конкуренции ПО крупных вендоров. Но ситуация с каждым годом меняется. И в ближайшем будущем должна быть создана жизнеспособная модель, сочетающая дешевое или бесплатное ПО BI с качественным сервисом по внедрению и поддержке.

Среди свободно распространяемого ПО для решения BI-задач можно выделить продукты opensource — Pentaho BI Suite, Tableau Public (Free verion), Jaspersoft Business Intelligence Suite.

Фактор цены останется одним из ведущих при выборе программного обеспечения. Научившись экономить во время кризиса, организации-потребители все чаще будут обращаться к системам opensource. И хотя они уступают по функциональности, зато не требуют существенных инвестиционных вложений.

Успешные внедрения

Системы класса BI успешно внедрены и используются в ряде таких неприбыльных организациях, как ГУП «Московский метрополитен», ГУП МО «Мособлгаз», ЦРИ АПК Министерства сельского хозяйства РФ, Государственный учебный центр «Профессионал» комитета труда и занятости при Правительстве Москвы, ГУП «Петербургский метрополитен», ГУП «Водоканал Санкт-Петербурга», ГУП «Ленгипроинжпроект», ГУП «Пассажиравтотранс», Владивостокский государственный университет экономики и сервиса, МУП «Екатеринбургский метрополитен», МУП «Муниципальное объединение автобусных предприятий», г. Екатеринбург, ГУП «Таттехмедфарм» (фармацевтика), Саратовский областной бизнес-инкубатор, Башкирский государственный медицинский университет (ГОУ ВПО БГМУ), Донской государственный технический университет (ДГТУ), ГУП «Благоустройство», г. Нефтекамск и др.

Эксперты прогнозируют скорую замену существующих доморощенных систем анализа данных на промышленные решения. В них должна быть встроена хорошо продуманная методология на основании лучшей практики применения инструментов контроллинга.

Локомотивом развития систем класса BI конечно же является их применение в бизнесе. Однако эти наработки с учетом специальных доработок можно с успехом применять и для поддержки процессов контроллинга в широком круге НО. В российских НО будут также востребованы сервисы по интеграции систем отчетности и анализа данных на современных платформах.