Книга: Корпоративное управление и стратегический менеджмент: информационный аспект

Другие аналитические приложения

Другие аналитические приложения

BSC-системы, системы корпоративного планирования и бюджетирования и системы консолидации финансовой отчетности представляют собой три основных типа аналитических приложений корпоративного уровня. В то же время имеется довольно большое количество систем, которые по своей сути также являются аналитическими, хотя и применяются не столь масштабно – для решения отдельных, иногда специфических задач. Рассмотрим несколько примеров таких аналитических приложений.

BI-приложения. Системы бизнес-интеллекта в своем «чистом» виде не являются предметно-ориентированными. Они играют роль платформы, на основе которой могут быть разработаны прикладные решения для различных аналитических задач, относящихся к различным предметным областям.

Обычная практика – использование BI-систем для проектирования и реализации прикладного решения для той или иной задачи конкретного заказчика. В настоящее время разработчики BI-решений предлагают готовые преднастроенные приложения, несущие в себе вполне конкретную методологическую составляющую. Эти системы содержат стандартные наборы анализируемых показателей, управленческих отчетов, панелей индикаторов. Как правило, такие приложения строятся на основе накопленного опыта и примеров лучшей практики, и уже хотя бы по этой причине заслуживают внимания. Кроме того, внедрение готового BI-приложения требует существенно меньших затрат труда и времени.

В качестве примера рассмотрим BI-приложения, предлагаемые компанией Oracle (www.oracle.com):

• Oracle Financial Analytics – для мониторинга и анализа ключевых показателей, характеризующих доходность бизнеса и создание ценности для акционеров, позволяет финансовым менеджерам оценивать эффективность деятельности компании и отдельных подразделений в таких областях, как управление денежными потоками, анализ затрат, управление дебиторской и кредиторской задолженностью, анализ рентабельности отдельных продуктов, клиентов и каналов продаж;

• Oracle HR Analytics – для анализа эффективности использования трудовых ресурсов предприятия, включая оценку взаимосвязей между уровнем оплаты труда и достигнутыми результатами, анализ движения кадров и причин увольнений ключевых сотрудников;

• Oracle Order Management and Fulfillment Analytics – для анализа процессов приема и исполнения клиентских заказов, позволяет анализировать состояние текущих заказов, способы отгрузки, сроки исполнения заказов, условия финансовых расчетов с заказчиками;

• Oracle Supply Chain Analytics – для анализа движения материально-производственных запасов, включая анализ текущего состояния складов, заказов на закупку материалов, а также условий поставок в разрезе отдельных поставщиков;

• Oracle Sales Analytics – для анализа возможностей привлечения новых клиентов и получения новых заказов, выявления наиболее прибыльных продуктов и сегментов рынка, определения круга потенциальных конкурентов и мер, позволяющих одержать победу в конкурентной борьбе;

• Oracle Service Analytics – для анализа процессов оказания услуг на основе показателей качества услуг и их стоимости, эффективности использования задействованного персонала, степени удовлетворенности заказчиков;

• Oracle Contact Center Analytics – для анализа деятельности телефонных контакт-центров с использованием показателей эффективности обслуживания и соответствующих затрат;

• Oracle Marketing Analytics – для анализа эффективности маркетинговой деятельности, ожиданий заказчиков и покупательского поведения, позволяет повысить отдачу от инвестирования в маркетинговые программы и кампании.

Таким образом, пользователь получает возможность выбора: либо использовать преднастроенные BI-приложения, либо создавать их самостоятельно (возможно, с помощью внешних консультантов) на основе стандартной BI-платформы. Однако и в том, и в другом случае конечными продуктами являются именно BI-приложения – прикладные системы для решения определенного круга аналитических задач на основе определенных методов.

Системы бизнес-моделирования. Аналитические приложения этого класса весьма разнообразны, что объясняется разнообразием объектов моделирования и решаемых задач. В качестве примеров рассмотрим два программных продукта из линейки решений Oracle Hyperion (www.oracle.com).

Система Oracle Hyperion Profitability and Cost Management позволяет решать ряд задач, так или иначе связанных с анализом и управлением затратами и доходами организации. К числу таких задач, в частности, относятся определение прибыльности того или иного сегмента бизнеса или принятие решений в области ценообразования.

Функциональность системы позволяет организовать распределение затрат и доходов с их последующим отнесением на соответствующие объекты. Модель распределения может строиться как для организации в целом, так и для ее части. Для многомерного представления информации в системе предусмотрен ряд аналитических направлений. К их числу относятся бизнес-направления, отражающие объекты отнесения затрат и доходов (продукты, регионы, центры ответственности, категории клиентов), направления для описания финансовых показателей, носителей затрат, баз и ставок распределения, а также направления для временных периодов и расчетных сценариев.

Важными элементами модели являются правила распределения, на основе которых формируются процедуры отнесения затрат и доходов на те или иные объекты. Для реализации таких процедур могут быть использованы разные методики – от традиционного распределения затрат на основе баз и ставок распределения до функционально-стоимостного подхода (activity based costing – ABC), предусматривающего описание функций, имеющих место в ходе операционной деятельности организации, а также ресурсов, необходимых для реализации этих функций.

Процедуры распределения затрат и доходов описываются в виде специальных диаграмм, обеспечивающих наглядную визуализацию финансовых процессов. Все операции по вводу и корректировке данных регистрируются системой, что важно с точки зрения аудита.

Другая система моделирования – Oracle Hyperion Strategic Finance – представляет собой решение для разработки финансовых моделей стратегического уровня, позволяющих оценить финансовые последствия выбора тех или иных стратегических альтернатив, включая последствия слияний и приобретений и различные варианты финансирования бизнеса.

С помощью встроенных функций моделирования и прогнозирования система дает возможность формировать и анализировать различные сценарии развития внешней и внутренней среды компании, производить тестирование возможных стратегий, строить гипотетические планы стратегического развития и оценивать влияние стратегических альтернатив и соответствующих планов на общую эффективность бизнеса. В результате появляются предпосылки для снижения рисков, возникающих из-за недостаточной определенности перспективного состояния бизнес-среды и погрешностей прогнозирования.

Системы статистического анализа данных. Приложения этого класса позволяют анализировать данные с применением широкого спектра методов математической статистики, включая корреляционный, регрессионный, факторный, кластерный анализ, анализ временных рядов. Некоторые из таких систем универсальны, другие ориентированы на определенные задачи и поэтому считаются специализированными. В качестве примеров таких систем можно привести как зарубежные пакеты (SPSS, SAS, SYSTAT, Minitab, STATGRAPHICS, Statistica), так и отечественные разработки (STADIA, ОЛИМП, Статистик-Консультант, КЛАСС-МАСТЕР).

Статистические пакеты находят применение в самых разных областях, в том числе для решения экономических задач. Типичный пример применения статистических методов в управлении – маркетинговый анализ, включающий сегментацию рынка, анализ динамики и чувствительности спроса, выявление факторов, влияющих на спрос и объемы продаж.

Одним из актуальных направлений статистического анализа данных является прогностическая аналитика (predictive analytics). Примером может служить решение SPSS (www.spss.com), которое предусматривает сочетание расширенной аналитики (advanced analytics) и оптимизации принимаемых решений (decision optimization). Расширенная аналитика используется для выявления тенденций и закономерностей на основе анализа свершившихся событий и прогнозирования с применением математических методов и алгоритмов, которые часто выходят за пределы традиционных статистических расчетов. Такой анализ позволяет определить, какие действия следует предпринять для достижения желаемых результатов. В результате формируется набор рекомендаций, которые вместе с необходимыми обоснованиями доводятся до сведения соответствующих менеджеров и подразделений.

Системы прогностической аналитики могут применяться в сочетании с другими аналитическими системами, в частности BI-приложениями и системами корпоративного планирования и бюджетирования.

Экспертная система поддержки принятия решений. В процессе принятия управленческих решений менеджеры нередко сталкиваются со слабоформализуемыми задачами, для которых методы управленческого учета и финансово-экономического анализа неприменимы. В этом случае в качестве основы для принятия решений могут быть использованы экспертные оценки. Обработка экспертных оценок основывается на определенных предпосылках, а их согласование предусматривает возможность использования различных математических методов и алгоритмов. Эти функции реализованы в специальном аналитическом приложении – Экспертной системе поддержки принятия решений (ЭСППР), разработанной в Государственном университете – Высшей школе экономики (разработка выполнена коллективом специалистов кафедры бизнес-аналитики под руководством д.э.н., проф. Т. К. Кравченко) [Информатизация…, 2008].

Система ориентирована на автоматизацию процедур анализа проблемных ситуаций и выбора эффективных решений. Для этого в состав системы включены база знаний – набор правил для выбора соответствующих методов принятия решений в зависимости от условий, характеризующих конкретные проблемные ситуации (модуль анализа проблемных ситуаций), и совокупность методов принятия решений (модуль принятия решений).

Модуль принятия решений позволяет использовать различные методы – с использованием принципов большинства, Парето, Байеса, методы принятия решения в условиях полной неопределенности, в динамической постановке, методы многоцелевой (векторной) оптимизации, а также комбинированные методы, сочетающие различные принципы согласования оценок альтернатив.

Для хранения данных, описания задач и методов принятия решений и формирования отчетов разработана реляционная база данных, обеспечивающая поддержку многоязычного интерфейса, добавление новых методов принятия решений без изменения программного кода системы, а также хранение разнородных массивов данных. Для многомерного анализа информации о решенных задачах создана подсистема аналитической отчетности.

Доступ конечных пользователей к системе обеспечивается с применением технологии «тонкий клиент», через интернет-браузер и веб-сервер.

Специализированные аналитические приложения для конкретных предметных областей. Перечисленные выше классы аналитических приложений носят общий характер и в той или иной мере могут быть использованы организациями различной отраслевой принадлежности (хотя конкретные модели, конечно же, будут учитывать как особенности отрасли, так и индивидуальные особенности отдельных организаций). Тем не менее нельзя забывать и о том, что отраслевая специфика может порождать специфические классы аналитических задач, свойственных тем или иным предметным областям. Для информатизации таких задач служат специализированные аналитические приложения для конкретных предметных областей, например системы инвестиционного анализа и системы анализа рынка ценных бумаг.

Системы инвестиционного анализа помогают произвести экономическую оценку инвестиционных проектов с учетом предполагаемых инвестиций и ожидаемых результатов на основе довольно широкого набора методов и моделей. Примерами таких систем могут служить отечественные разработки Project Expert и Prime Expert.

Системы анализа рынка ценных бумаг позволяют анализировать сведения, поступающие из различных источников информации о фондовом рынке, включая открытые базы данных и системы биржевой торговли. Примерами таких систем могут служить системы технического анализа Omega Research ProSuite и MetaStock. Кроме того, среди аналитических приложений этого класса присутствуют системы, реализующие другие методы, например методы фундаментального анализа ценных бумаг, статистические или нейросетевые.

Можно отметить, что круг информационных систем, относящихся к аналитическим приложениям, весьма широк. Впрочем, это неудивительно, учитывая емкость понятия «экономический анализ», разнообразие аналитических задач и применяемых для их решения методов и моделей. Также отметим, что хотя большинство аналитических систем так или иначе основано на обработке количественной информации, это не исключает возможности использования экспертных оценок, применяемых для поддержки принятия решений в случаях, когда по тем или иным причинам количественные оценки не представляются возможными.

Оглавление книги