Аналитическая пирамида

Информационную инфраструктуру организации можно представить в виде нескольких иерархических уровней, каждый из которых характеризуется степенью агрегированности информации и своей ролью в процессе управления. Примером схематического представления информационной инфраструктуры может служить аналитическая пирамида (analytical stack), предложенная компанией Gartner (рис. 3.1).

Рис. 3.1. Аналитическая пирамида

Аналитическая пирамида представляет собой иерархическую структуру, в которой различные классы информационных систем располагаются на разных уровнях. К числу таких уровней относятся уровни трансакционных систем, хранилищ данных, витрин данных, OLAP-систем, аналитических приложений.

В основании аналитической пирамиды расположены трансакционные системы, предназначенные для управления текущими операциями и, таким образом, являющиеся источниками первичной информации для анализа. По мере движения от основания пирамиды к ее вершине происходит преобразование детальных данных об отдельных операциях в агрегированную информацию, полезную для анализа и поддержки принятия решений.

Заметим, что отнести тот или иной программный продукт к какому-либо одному классу не всегда возможно, поскольку многие системы позволяют решать аналитические задачи нескольких категорий. Например, OLAP-системы многих производителей способны выступать в роли аналитических приложений или использоваться для построения многомерных хранилищ и витрин данных.

 

Уровень трансакционных систем

К трансакционным системам относятся прежде всего системы управления ресурсами предприятий (ERP-системы), а также некоторые другие решения, например автоматизированные банковские системы (АБС), биллинговые системы, учетные приложения и некоторые другие. Несмотря на объективные различия, все эти системы имеют общую черту: они являются трансакционными, т. е. предназначенными для обработки отдельных операций (трансакций). Поэтому часто для обозначения таких систем используется термин OLTP (On-Line Transaction Processing) – обработка трансакций в режиме реального времени.

Некоторые из трансакционных систем комплексны и состоят из отдельных модулей. Например, модульная структура свойственна ERP-системам, основная задача которых – объединить различные службы предприятия в единый управленческий контур. Кроме того, такие системы всегда имеют набор финансовых и учетных функций. Поэтому трансакционные системы представляют собой источники первичной информации, используемой для последующей аналитической обработки. Данные из трансакционных источников требуется собрать, структурировать и представить в виде, удобном для принятия решений. Сами трансакционные системы тоже содержат некоторые аналитические возможности, но эти функции скорее носят вспомогательный характер и существенно уступают аналогичным возможностям аналитических систем. Тем не менее роль трансакционных систем для решения задач бизнес-аналитики крайне важна, поскольку именно они являются поставщиками информации для систем бизнес-интеллекта и аналитических приложений.

Отметим, что передача данных из трансакционных систем в аналитические приложения может производиться как последовательно, через все обозначенные ярусы аналитической пирамиды, так и более коротким путем, минуя один или несколько уровней (это отражено на схеме в виде стрелки «Bypass» – прямая передача). Способ передачи данных зависит как от технических возможностей программных продуктов, так и от того, каким образом предполагается использовать те или иные данные.

Казалось бы, трансакционные системы, располагающие всей первичной информацией, могут применяться в качестве самодостаточных аналитических средств. Это действительно так, но только в случае, если речь идет об анализе на уровне отдельных операций. Но если аналитические задачи выходят за рамки управления операциями, на уровни тактического и стратегического управления, то такие задачи должны опираться на агрегированную информацию, сформированную на основе первичных данных из разных трансакционных систем. Кроме того, важным требованием к аналитике является многовариантность (возможность формирования и оценки разных сценариев, в том числе гипотетических), что также не обеспечивается трансакционными системами. Поэтому для решения многих аналитических задач (в том числе для стратегического анализа и управления) рекомендуется использование систем, расположенных на других, более высоких уровнях аналитической пирамиды.

 

Системы бизнес-интеллекта

Понятие систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence – BI) является довольно емким и объединяет различные средства анализа и обработки данных масштаба предприятия. Среди BI-систем можно выделить такие составляющие, как хранилища и витрины данных, инструменты оперативной аналитической обработки (OLAP-системы), средства обнаружения знаний, а также средства формирования запросов и построения отчетов. Важную роль среди BI-систем играют хранилища данных, обеспечивающие сбор, упорядочение и хранение больших объемов информации, полученной из разных источников. Поэтому рассмотрение среднего звена аналитической пирамиды целесообразно начать именно с хранилищ данных.

Хранилища данных (data warehouse – DW) находятся на следующем после трансакционных систем уровне аналитической пирамиды. Один из авторитетных специалистов в этой области, Билл Инмон (Bill Inmon), определяет хранилища данных как «предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, используемые для поддержки принятия управленческих решений» [Inmon, 1992, p. 29]. Ценность хранилищ данных заключается в том, что они представляют собой крупные базы данных масштаба предприятия, которые содержат определенную информацию и обеспечивают ее оперативное представление в виде, удобном для пользователя или дальнейшей обработки другими аналитическими системами. Часто хранилища данных обладают структурой, учитывающей отраслевую специфику деятельности организации. Однако даже такая структура не всегда способна обеспечить необходимые возможности анализа больших объемов данных, особенно в режиме реального времени. Эта проблема решается на следующих уровнях иерархии – на уровнях витрин данных и OLAP-систем.

Витрины данных (data marts), как и хранилища, представляют собой структурированные информационные массивы, но их отличие состоит в том, что витрины данных в еще большей степени являются предметно-ориентированными. Как правило, витрина содержит информацию, относящуюся к какому-либо определенному предметному направлению деятельности организации. Поэтому информация в витринах данных хранится в специальном виде, наиболее подходящем для решения конкретных аналитических задач или обработки запросов определенной группы аналитиков.

Есть два взгляда на витрины данных. В одном случае витрина, по сути, представляет собой часть хранилища, оптимизированную для запросов к данным конкретной предметной области, в том числе для передачи этих данных для последующей обработки в другие аналитические системы. В другом случае витрина – это OLAP-куб или его часть, оптимизированная для запросов пользователей к информации конкретной предметной области. Поэтому с точки зрения организации хранения данных витрины могут быть как реляционными, так и многомерными, однако в любом случае они обладают таким общим свойством, как предметная ориентированность.

Следующий уровень аналитической пирамиды занимают OLAP-системы (On-Line Analytical Processing) – системы аналитической обработки данных в режиме реального времени. Такие системы могут работать со всеми необходимыми данными и способны обеспечить решение широкого спектра аналитических задач. Примерами задач, решаемых при помощи OLAP-систем, могут служить финансово-экономический анализ, оценка степени достижения целевых значений ключевых показателей, анализ и прогнозирование рыночной ситуации.

Особенность OLAP-систем состоит в многомерности хранения данных (в отличие от реляционных таблиц), а также в предрасчете агрегированных значений. Это дает пользователю возможность строить оперативные нерегламентированные запросы к данным, используя ряд аналитических направлений. Кроме того, для OLAP-систем характерна предметная (а не техническая) структурированность информации, позволяющая пользователю оперировать привычными экономическими категориями и понятиями.

Еще одним элементом BI-платформы, который часто выделяют в отдельную категорию, являются средства обнаружения знаний (data mining). Соответствующие программные продукты позволяют выявлять закономерности в данных и на этой основе получать качественно новую информацию. Такая информация, возможно, не содержится в источнике данных явным образом, поэтому в этом случае происходит формирование знаний на основе данных. Один из ведущих экспертов в данной области Г. Пиатецкий-Шапиро (Gregory Piatetsky-Shapiro) определяет деятельность таких систем как процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности [Piatetsky-Shapiro, Frawley, 1991]. В деятельности систем обнаружения знаний используются такие методы анализа данных, как фильтрация, деревья решений, ассоциативные правила, генетические алгоритмы, нейронные сети, статистический анализ.

Наконец, к числу BI-систем относятся средства формирования запросов и построения отчетов (query and reporting tools). Такие системы обеспечивают построение запросов к информационно-аналитическим системам в пользовательских терминах с возможной интеграцией данных из разных источников, а также просмотр информации с возможностью ее детализации и агрегирования, построение отчетов и их печать. Такие системы могут использоваться пользователями, обладающими «продвинутыми» техническими навыками. Профессиональных знаний в области информационных технологий при этом не требуется, однако для экономистов такие средства не всегда бывают удобны. Как правило, модули, содержащие функции формирования запросов и построения отчетов, входят в состав многих OLAP-систем, хотя есть и отдельные программные продукты этого класса.

 

Аналитические приложения

На высшем уровне аналитической пирамиды располагаются аналитические приложения (analytic applications), которые кардинально отличаются от трансакционных систем, поскольку ориентированы не на обработку отдельных операций, а на анализ агрегированной информации.

Для того чтобы информационная система могла считаться аналитическим приложением, она должна удовлетворять следующим критериям [Seekely, 2001, p. 11–12]:

• позволять структурировать и автоматизировать процессы, способствующие повышению качества управленческой информации, что в свою очередь приводит к повышению качества принятия решений. Это достигается путем применения правил, процедур и технологий, основанных на соответствующей методологии и направленных на решение определенных бизнес-проблем;

• поддерживать аналитические функции, т. е. операции по анализу данных, полученных из самых разных источников – внутренних или внешних, финансовых или операционных;

• быть самостоятельным программным продуктом, функционирующим независимо от трансакционных систем, но в то же время способным взаимодействовать с ними «в обе стороны» – в части как получения исходных трансакционных данных, так и обратной передачи результатов их обработки.

Аналитические приложения часто имеют дело с нестандартными, непредсказуемыми или редкими ситуациями. Такие ситуации могут возникать, например, при запуске в производство нового продукта, моделировании новой корпоративной структуры или создании нового подразделения, а также при оценке последствий слияний и приобретений, пересмотре бюджетов и т. п.

Аналитические приложения часто основаны на многомерных базах данных (что также отличает их от трансакционных систем, которые всегда используют реляционные базы данных). Это позволяет аналитическим приложениям эффективно использовать как все необходимые данные, так и бизнес-правила, описывающие их взаимосвязи с точки зрения определенных задач.

Очевидно, что польза от аналитических систем должна выражаться в принятии управленческих решений, положительно влияющих на деятельность компании. Это подразумевает, что аналитические системы должны давать нечто большее, чем простое предоставление информации пользователям. Они должны служить «проводниками» в процессе принятия решений.

Эффект от использования аналитических систем обусловлен следующими факторами:

• сокращение разрыва между аналитиком и лицом, принимающим решения. При традиционном подходе поддержка принятия решений подразумевает процедуры сбора информации (с помощью технических специалистов) и последующей ее передачи руководителю. В этом случае пользователь аналитической системы не принимает решения, а только готовит информацию для других менеджеров. Но тогда трудно гарантировать, что предоставленная информация будет достаточно адекватной и на ее основе будет принято обоснованное решение. Поэтому необходимо, чтобы конечным пользователем аналитической системы был не технический специалист или клерк, а именно тот менеджер, который будет принимать решение на основе аналитической информации;

• коллегиальность в принятии решений. Для того чтобы управленческое решение было обоснованным, субъективной точки зрения одного руководителя часто бывает недостаточно. В аналитической среде принятие решений происходит на основе консолидации мнений, а сами решения представляют собой результат совместной работы нескольких менеджеров;

• сопровождение принимаемых решений и оценка их эффективности. Изначально BI-системы не были ориентированы на сопровождение принятия решений, но со временем разработчики стали уделять этому аспекту должное внимание. В результате аналитические системы стали позволять оценивать преимущества того или иного решения и его эффективность;

• использование опыта лидеров. В любой организации есть подразделения и коллективы, которые могут считаться примером для подражания. Распространение и использование такого передового опыта обеспечивают управление знаниями и сохранение компетенций, накопленных в организации. Возможность поддержки процесса управления накапливаемыми знаниями – одна из важных характеристик аналитического программного обеспечения;

• противодействие нерациональным решениям. Оптимизация принятия управленческих решений требует адекватной реакции на возможные нерациональные действия некоторых менеджеров. Это также учитывается разработчиками аналитических систем.

Перечисленные свойства аналитических систем позволяют существенно повысить эффективность управленческой деятельности и обеспечить быструю окупаемость инвестиций в аналитическое программное обеспечение.

 

Взаимодействие аналитических приложений и систем бизнес-интеллекта

Важно не путать аналитические приложения с системами бизнес-интеллекта: их функциональность существенно отличается от BI-систем в трех аспектах – предметной специализации, сегментации рынка и структуре [Краевский, 2003а].

С точки зрения предметной специализации аналитические приложения предназначены для определенных аналитических бизнес-процессов, в то время как средства бизнес-интеллекта имеют более общие функции. С некоторой долей условности можно сказать, что с аналитическими приложениями работают конечные пользователи-аналитики, а BI-системы используются техническими специалистами в качестве инструмента для создания аналитических приложений для тех же пользователей.

С точки зрения сегментации рынок аналитических приложений может быть структурирован в зависимости от вида аналитических процессов (например, маркетинг, операционное планирование, бюджетирование, консолидация финансовой отчетности), а рынок средств бизнес-интеллекта – в зависимости от типа архитектуры каждой из систем (например, системы data mining или OLAP-системы).

С точки зрения структуры аналитические приложения помогают пользователям координировать бизнес-процессы и получать определенный результат (например, разработанный бюджет или оценку деятельности основных поставщиков), а средства бизнес-интеллекта поддерживают функции, которые заранее в системе не предопределены (построение пользовательских запросов, проведение специализированного анализа и др.).

В то же время развитие аналитических приложений и систем бизнес-интеллекта тесно взаимосвязано. Аналитические приложения способствуют увеличению числа пользователей BI-систем, поскольку именно BI-технологии лежат в основе многих готовых предметно-ориентированных аналитических приложений. Однако было бы неверным считать, что аналитические приложения могут полностью заменить BI-системы: потребность в настраиваемых программных продуктах, выполняющих специфические функции, не только существует, но и будет расти по мере возникновения новых типов задач в области анализа данных.

С помощью аналитических приложений и систем бизнес-интеллекта современные компании стремятся решить ряд традиционных управленческих задач, к которым относятся: стратегическое управление, задачи бюджетирования, планирования и прогнозирования, формирование и анализ консолидированной финансовой отчетности, применение методов функционально-стоимостного управления, анализ финансовой и операционной деятельности, взаимоотношений с контрагентами и др. В то же время для решения этих задач необходимо определиться с основными техническими вопросами, а именно:

• где и как хранить исходную и результирующую корпоративную информацию;

• какие средства использовать для обработки данных (по перечисленным выше аналитическим задачам);

• как обеспечить правильное и своевременное представление управленческой информации в отчетах.

С точки зрения движения управленческой информации можно выделить три этапа – хранение информации, ее обработка и представление, анализ информации.

Этап 1 – хранение информации. Информационная система любого среднего или крупного предприятия предполагает наличие хранилища данных. Объем хранилища и его структура зависят от масштабов и специфики организации. Если это многопрофильная транснациональная корпорация, работающая в нескольких странах, или структура холдингового типа, то очень вероятно, что в различных отделениях и дочерних компаниях используются различные хранилища данных. Но для обеспечения функций хранения и сбора информации из различных источников следует использовать централизованное хранилище данных.

Этап 2 – предварительная обработка и представление информации. Заметим, что не всегда и не вся информация, имеющаяся в хранилище данных, необходима для дальнейшего анализа. В таком случае компании рекомендуется организовать «аналитическую прослойку» между пользовательскими аналитическими приложениями и хранилищем. Этот инструмент должен выполнять функции аналитической платформы: обеспечивать хранение информации, необходимой для анализа, и проводить ее предварительную аналитическую обработку. В качестве такого средства может выступать OLAP-система, которая, кроме того, может использоваться в качестве многомерного хранилища – в тех компаниях, где анализируемых данных не так много и построение реляционного хранилища вряд ли оправданно. Многие современные OLAP-системы также позволяют представлять информацию в удобном для пользователя виде.

Этап 3 – анализ информации. На этом этапе средствами аналитических приложений решается широкий круг задач управления. В качестве исходной информации используются данные, хранящиеся в многомерной базе данных (OLAP). Результаты анализа могут использоваться как внутри организации, так и для предоставления внешним пользователям.

 

Информационные системы, охватывающие управление всеми видами ресурсов предприятия (материальными, трудовыми, финансовыми), получили название ERP-систем (Enterprise Resource Planning). Именно такие системы позволяют объединить в единый управленческий контур функции текущего планирования и учета, а также соответствующие службы предприятия – маркетинг, продажи, производство, снабжение, учет, финансы [Исаев, Михайлов, 2002].

В соответствии с определением Американской ассоциации по управлению запасами и производством (American Inventory and Production Control Society – APICS), термин «ERP-система» может употребляться в двух значениях. Во-первых, это информационная система для идентификации и планирования всех ресурсов предприятия, которые необходимы для производства, закупки, отгрузки и учета в процессе выполнения клиентских заказов. Во-вторых (в более общем контексте), это методология эффективного планирования и управления ресурсами предприятия, которые необходимы для производства, закупки, отгрузки и учета при исполнении заказов клиентов в сферах производства, дистрибуции и оказания услуг.

Как видно из приведенных определений, термин «ERP» может означать не только определенный класс информационных систем, но и соответствующую методологию, реализуемую и поддерживаемую такими системами.

В основе ERP-систем лежит концепция планирования производственных ресурсов (Manufacturing Resource Planning – MRP II) – метод планирования всех ресурсов производственного предприятия, включая планирование в натуральных единицах, финансовое планирование (в стоимостном выражении), а также элементы моделирования производственных ситуаций. Термин MRP II практически совпадает с ERP в смысле методологии, поэтому «компьютерные» ERP-системы также иногда называют MRP II-системами.

Практически все ERP-системы построены по модульному принципу, что дает предприятию возможность выбора и внедрения лишь тех модулей, которые ему действительно необходимы. Модули разных систем могут отличаться как по названиям, так и по содержанию. Тем не менее есть некоторый набор функций, который может считаться типовым для всех программных продуктов класса ERP. Рассмотрим основные функции ERP-систем, условно подразделив их на функции управления запасами и производством, функции учета и управления финансами и функции управления персоналом [Питеркин, Оладов, Исаев, 2002].

 

Управление запасами и производством

Управление спецификациями изделий и технологиями производства. Современное промышленное производство характеризуется наличием сложных изделий, состоящих из сотен или даже тысяч составных частей – деталей, узлов, агрегатов и т. д. Структура таких изделий может быть представлена в графическом виде, когда на первом (верхнем) уровне располагается само изделие, а на нижестоящих уровнях – те агрегаты, узлы и детали, из которых это изделие состоит.

Схема, отражающая состав сложного изделия, в английском языке получила название «bill of material» (BOM), в русском языке аналогами являются такие термины, как «спецификация», «состав изделия» или «рецептура». В такой схеме одна и та же деталь может присутствовать несколько раз, она может использоваться в составе разных узлов и агрегатов. Процедуру определения связей между различными уровнями изделия называют разузлованием (explosion).

Схема разузлования позволяет представить сложное изделие как совокупность элементарных деталей, входящих в его состав. Такое представление изделия исключает дублирование одинаковых компонентов, хотя при этом теряется представление о том, какие детали входят в состав отдельных узлов и агрегатов.

Обе модели представления сложного изделия (как иерархии компонентов и как совокупности элементарных деталей) имеют практическое применение: первая предпочтительна с точки зрения технолога (поскольку дает представление о последовательности сборочных операций), а вторая – с точки зрения снабженца (как список элементарных деталей, необходимых для сборки).

Функции управления спецификациями и технологиями ERP-систем позволяют организовать ведение реестра спецификаций, включая специфические характеристики продуктов и условия контроля их качества. При этом для каждой позиции может поддерживаться несколько вариантов спецификаций.

Характеристики технологий производства включают описание последовательностей производственных процессов и отдельных операций, а также всех материалов и трудозатрат, необходимых для производства той или иной продукции. Некоторые ERP-системы (например, применяемые в химической или пищевой промышленности) позволяют динамически корректировать формулы и рецептуры в зависимости от свойств и качества исходных материалов.

Спецификации позволяют определить все необходимые ресурсы, задействованные на разных стадиях производственного процесса, т. е. информацию для текущего планирования материальных потоков и загрузки производственных мощностей.

Характеристики изделий и описания технологических процессов также важны и для оперативного управления производством, например в случаях, когда требуется согласовать спецификации продуктов с особенностями тех или иных производственных линий.

Если производство ориентировано на специфические запросы клиентов, опытно-конструкторские работы или освоение новой продукции, то производители не могут ориентироваться на стандартные данные о расходе материалов и себестоимости. Поэтому производственное задание, сформированное на основе спецификации, может быть подвергнуто разовой модификации (корректировке). Например, если заказ уже запущен в производство и после этого возникает необходимость внесения изменений в спецификацию или технологическую карту, то система позволяет сделать изменения, не затрагивая стандартный заказ-наряд. Такие корректировки автоматически фиксируются системой без изменения основной спецификации.

Наконец, отметим еще одну возможность современных ERP-систем – возможность интеграции с системами автоматизированного проектирования (САПР). Такая интеграция существенно сокращает время передачи информации от конструкторского бюро к производству, минимизирует количество ошибок при переносе данных и исключает избыточность информации.

Текущее планирование. Функциональность ERP-систем позволяет поддерживать полную иерархию операционного планирования текущего уровня, включая формирование основного производственного плана, планирование потребностей в материалах и загрузки мощностей, а также формирование оперативных объемно-календарных планов.

Функции формирования основного производственного плана дают возможность разработать производственный план, соответствующий как уже имеющемуся портфелю заказов, так и прогнозируемому объему продаж с учетом доступных ресурсов. Исходными данными для составления такого плана служат данные обобщенного операционного плана, где продажи и операции представляются в разрезе групп (линеек) продукции. В отличие от обобщенного операционного плана основной производственный план является более конкретным, в нем каждый вид продукции представлен отдельно. При формировании основного производственного плана для каждого периода определяется объем конечной продукции, который необходимо произвести, с учетом ожидаемого спроса, имеющихся запасов и производственных мощностей.

Функции планирования потребностей в материалах позволяют определять, какие материалы и в каком количестве предприятию следует приобрести или произвести на основании основного производственного плана и соответствующих ему производственных заданий. При согласовании поставок материально-производственных запасов с графиками производства принимается во внимание наличие временного лага, необходимого для размещения заказов. В результате система позволяет оценивать потребности в материалах и сравнивать запланированный уровень материально-производственных запасов с прогнозируемым объемом и текущей потребностью. На этой основе производится пополнение материальных запасов, соответствующее потребностям производства, которые в свою очередь формируются на основании планов закупок, производства и поставок, вытекающих из основного производственного плана.

Функции обобщенного планирования загрузки мощностей предоставляют возможность формирования обобщенных планов загрузки, а также просмотра запланированных потребностей в ресурсах и сравнения их с имеющимися ограничениями. «Обобщенность» означает, что ограничения по ресурсам учитываются на уровне групп оборудования, подразделений или предприятий, что гарантирует непревышение общего уровня загрузки. Это дает возможность сравнивать планируемую загрузку с доступными мощностями, быстро выявлять случаи неполной или избыточной загрузки мощностей и на этой основе повышать эффективность использования ресурсов. При этом обеспечиваются автоматическое выравнивание профилей загрузки, корректировка критических ресурсов и оценка эффективности их использования.

Функции оперативного планирования загрузки мощностей позволяют учитывать динамику и реальное состояние производства. Это дает возможность приводить производственные планы в соответствие с доступными мощностями. Таким образом, средства детального планирования загрузки производственных мощностей позволяют планировать работы в соответствии с основным производственным планом в рамках заданного периода планирования, с учетом производственных и эксплуатационных заданий.

Наконец, ERP-системы позволяют формировать и контролировать исполнение детальных объемно-календарных планов, которые формируются для отдельных производственных заказов, с учетом приоритетов их исполнения.

Управление продажами. В качестве основных функций управления продажами можно выделить ведение информационной базы о клиентах, оценку возможности принятия клиентских заказов к исполнению, обработку клиентских запросов, управление запасами готовой продукции и ее отгрузкой, а также расчеты цен заказов.

Ведение информационной базы о клиентах предусматривает заведение на каждого клиента электронной карточки, в которой регистрируется вся существенная информация, например наименование клиента, его принадлежность к той или иной категории, контактные данные, платежные реквизиты, типовые условия поставок и оплаты за отгруженную продукцию.

Оценка клиентских заказов служит основой для принятия решения о том, следует ли принять заказ к исполнению или отклонить его. Это первый логический шаг производственного процесса, поскольку именно он предваряет формирование портфеля реальных заказов. В этой части ERP-система дает возможность как обобщенной оценки потенциального заказа, так и его детального анализа.

В случае если речь идет о типовом заказе, можно ограничиться лишь общей оценкой. Такая оценка позволяет определить возможный срок исполнения заказа, а также необходимый объем материалов, который потребуется для его реализации. В случаях, требующих повышенной точности, можно воспользоваться детальной оценкой, позволяющей проанализировать каждую производственную операцию, включая детальный анализ материалов и их стоимости.

Формирование заказа сопровождается составлением комплектовочной ведомости, которая содержит информацию об объемах отгрузок, а также о складах, откуда будет производиться отгрузка готовой продукции. На основе таких ведомостей может быть организована автоматическая отгрузка с автоматическим формированием всех соответствующих документов. Для международных операций документы могут формироваться на языке заказчика и в определенной валюте. Система также предоставляет возможность начисления различных налогов, скидок и наценок в зависимости от заказчика или особенностей заказа.

ERP-система может полностью обеспечить процедуру ценообразования, включая определение цен и формирование прайс-листа. Также можно организовать процесс заключения договора, принятие его к исполнению и дальнейший контроль исполнения. При заключении договора определяются такие его условия, как номенклатура, размер партии, стоимость, условия и сроки поставки и оплаты. После этого договор регистрируется и ставится на контроль, а на его основе формируются заявки на изготовление продукции.

Многие современные ERP-системы позволяют организовать формирование заказов с использованием технологий электронной коммерции. В результате клиенты могут не только просматривать информацию о предлагаемых товарах, но и формировать конкретные заказы.

Еще один весьма полезный модуль ERP-системы – конфигуратор продукции. С его помощью можно организовать конфигурирование изделий в соответствии с требованиями конкретного заказчика, при этом возможен выбор из множества допустимых вариантов комплектации.

Немаловажный момент в отношениях предприятия с его клиентами – возможность быстро и четко реагировать на клиентские запросы, касающиеся конкретных заказов. Для этого в ERP-системах предусматриваются специальные функции обработки клиентских запросов. Каждый раз, когда клиент интересуется состоянием своего заказа, менеджер может воспользоваться «экраном клиентских запросов», который позволяет получить оперативную информацию о всех заказах клиента и состоянии финансовых взаиморасчетов. При этом менеджер может получить всю необходимую информацию о конкретном клиенте, отсортировать заказы по датам, клиентам, номерам и статусам заказа, просмотреть детали по любому заказу и, если необходимо, внести изменения и дополнения, просмотреть бухгалтерские проводки по счетам дебиторов для определения кредитного статуса клиента, просмотреть детали переписки и контактов с клиентом, складские позиции и забронировать товар, просмотреть предварительные оценки заказов и сформировать заказ.

Управление запасами. ERP-системы позволяют управлять материальными потоками, синхронизируя их по времени, с учетом имеющихся запасов и их использования для производства каждого вида продукции. Соответствующие функции системы дают возможность оперативно выявлять проблемы, связанные с запасами. В частности, специальные отчеты позволяют контролировать наличие материалов на складах и в производственных цехах, а также формировать перечни всех материалов, необходимых для выполнения конкретных заказов-нарядов на производство, включая отсутствующие материалы, которые должны быть закуплены или произведены.

В ERP-системе каждый вид запасов подлежит описанию, которое может быть различным для разных категорий материалов. Кроме того, в зависимости от происхождения и роли в процессе производства запасы могут характеризоваться как закупаемые, производимые, перемещаемые, складируемые или нескладируемые.

Разные виды запасов могут оцениваться в различных единицах измерения. Для этого в системе поддерживается таблица единиц измерения и коэффициентов их взаимного преобразования. Это позволяет управлять запасами даже в таких сложных случаях, когда они поставляются поставщиками в одной единице измерения, учитываются на складах предприятия в другой единице измерения, а затем запрашиваются клиентами в третьей единице измерения.

ERP-системы содержат целый ряд функций для описания перемещения материально-производственных запасов между предприятиями, филиалами и складами. К таким функциям относятся: планирование перемещений, определение трансфертных цен, по которым происходит перемещение материалов внутри компании, контроль транзитных запасов, автоматическое формирование бухгалтерских проводок по каждому перемещению.

В части управления складами ERP-система позволяет контролировать состояние каждого склада в режиме реального времени. При этом менеджер может видеть каждую единицу материала или товара независимо от того, где именно она находится, даже если этот тип материала складируется в нескольких местах. Одна из наиболее важных функций – синхронное управление несколькими складами одновременно. При этом на разных складах могут храниться запасы с одинаковыми кодами, а также с одинаковыми или разными наборами счетов, по которым производится учет.

В дополнение к функциям управления складами многие ERP-системы позволяют организовать обработку складских операций с помощью считывателей штрих-кодов, что увеличивает скорость и точность ввода данных. При этом используется внутренняя маркировка, позволяющая полностью контролировать все движения запасов при их прохождении через рабочие центры, приход материала или отгрузку продукции, производить инвентаризацию. Штрих-кодами могут сопровождаться не только все стандартные складские операции, но и связанные с ними документы.

Функции управления запасами ERP-систем, как правило, дополняются набором стандартных отчетов. К их числу относятся отчеты по складским операциям, о запасах по местам складирования, о транзитных запасах и др.

Управление закупками. ERP-системы поддерживают функции, связанные с закупочной деятельностью предприятия. В частности, система позволяет инициировать закупочные операции на основе информации из разных источников. К числу документов, которые могут служить основанием для инициирования закупочных операций, относятся заказы на приобретение сырья и материалов, клиентские заказы, заказы-наряды на производство, заявки на перемещение материалов, план-график выпуска продукции. При этом система позволяет контролировать расход материально-производственных запасов и их пополнение в хронологическом порядке по каждому наименованию.

Система позволяет контролировать преобразование заявки на закупку в заказ поставщику, при этом заявка может иметь разные статусы, например «заявлено», «одобрено», «отклонено», «приостановлено», «преобразовано в заказ», «архив». При преобразовании заявки в заказ все позиции должны иметь статус «одобрено» и соответствующего поставщика.

После формирования заявок на закупку и одобрения заявленных позиций уполномоченное лицо формирует сводные заказы поставщикам. На базе одного заказа на закупку можно осуществить поставку одного и того же изделия по разным объектам управления – филиалам, предприятиям, складам и т. д.

Управление закупками в ERP-системах позволяет отслеживать такие данные, как состояние расчетов с поставщиками (график платежей), тарифы и возможные скидки. Каждая строка заказа на закупку может быть привязана к породившим ее операциям: заказу-наряду на производство, заказу клиента, складскому заказу, заказу на перемещение, проекту. При этом для одного и того же товара или запаса система позволяет использовать различные единицы измерения и обеспечивать их преобразование.

В части обработки операций получения (приходования) заказанных материалов ERP-система дает возможность регистрации всех деталей операций. К таким деталям, в частности, относятся: заказы клиентов, заказы-наряды на производство или проекты, для которых закупается данный товар, коммерческая информация, связанная с заказом на закупку, номера товаров и партий, местонахождение на складе и др.

Многие ERP-системы позволяют организовать так называемую массовую обработку прихода. Поскольку часто на предприятиях службы снабжения имеют дело с огромным количеством операций по приходу, система позволяет обрабатывать группу изделий одновременно, в виде одного общего пакета.

ERP-система поддерживает ведение истории контактов с поставщиками и расчетов с ними. Для этого в карточке поставщика содержится вся информация, необходимая для организации поставок и финансовых взаиморасчетов, включая контактные данные представителей компании-поставщика. По каждому поставщику можно заблокировать платежи в зависимости от различных условий, с указанием даты блокировки и лица, произведшего блокировку. Закупочная заявка может формироваться системой автоматически на основе других документов, например клиентского заказа, заказа-наряда на производство или заявки на перемещение материалов.

Управление производством. Современные промышленные предприятия должны иметь возможность применять различные методы производственного менеджмента в зависимости от особенностей производственных процессов и форм организации производства. Поэтому функциональность производственных модулей ERP-систем включает различные методы управления, позволяющие обеспечить необходимый уровень контроля производства. К таким методам, в частности, относятся метод заказов-нарядов на производство (для управления выпуском продукции под заказ), метод производственных графиков (для управления серийным производством), метод JIT/KANBAN.

При этом допускается одновременное использование разных методов на разных производственных участках, что способствует повышению гибкости управления производственным процессом в целом. Например, предприятие может использовать производственные графики на этапе конечной сборки, а узлы и комплектующие производить по методу KANBAN.

Каждая методика имеет свои преимущества в зависимости от уровня гибкости и желаемой глубины контроля. Управление по заказам-нарядам предлагает самый детальный уровень контроля, но взамен требует большого объема ввода данных. С другой стороны, метод KANBAN предполагает очень простое планирование и контроль операций, но накладывает очень жесткие требования на управление складами. В итоге, каким бы ни был выбранный метод производства, ERP-система предоставляет средства и аналитические данные, которые делают производство эффективным и гибким.

 

Учет и управление финансами

Учетные модули разных ERP-систем имеют много общего и обладают примерно одинаковой функциональностью, что объясняется высокой степенью стандартизации правил ведения бухгалтерского учета. В то же время эти модули являются информационной основой для управленческого учета, поэтому они, как правило, в той или иной степени включают не только учетную, но и аналитическую составляющую. Впрочем, некоторые ERP-системы содержат дополнительные специализированные модули управленческого учета, расширяющие стандартные аналитические возможности учетных модулей.

Типовая учетная функциональность ERP-систем охватывает такие области, как ведение Главной книги, расчеты с дебиторами и кредиторами, учет основных средств, денежных средств (банковские и кассовые операции), материально-производственных запасов, расчеты с персоналом, налоговый учет, формирование бухгалтерской отчетности, а также (что, пожалуй, наиболее важно с точки зрения управления) параллельный учет и аналитические возможности.

Главная книга. Центральное место в учетной системе занимает Главная бухгалтерская книга. Ее основное назначение – регистрация всех фактов производственно-хозяйственной деятельности предприятия и создание основы для их последующего анализа.

Основной элемент Главной книги – план счетов, который играет роль справочника для классификации активов и пассивов компании. Каждый счет определяется его номером. Логически номер счета, как правило, разбивается на главный счет и субсчет. Среди счетов можно выделить бухгалтерские и вспомогательные счета. Бухгалтерские счета соответствуют структуре рабочего плана счетов компании и используются в бухгалтерских проводках. Счета могут быть подразделены на типы в соответствии с методологией бухгалтерского учета: активы, обязательства, капитал, доходы, расходы. Вспомогательные счета служат для структурирования информации (например, в форме заголовков), а также для расчета итогов по группам счетов.

Каждый счет Главной книги содержит несколько аналитических кодов, которые позволяют группировать счета и проводки для различных аналитических и управленческих целей.

Поскольку многие компании нуждаются в ведении учета в многофилиальной среде, большинство ERP-систем предусматривает возможность выбора между унифицированным (общим для всей группы) планом счетов и ведением собственных планов счетов на каждом предприятии. В первом случае формируется единый план счетов, для которого необходимо разработать как можно более детализированную и одновременно оптимизированную структуру. Во втором случае каждая организация разрабатывает свой собственный план счетов и даже может вести учет в разных базовых валютах. В дополнение разрабатывается консолидирующий план счетов, позволяющий объединить бухгалтерские данные разных организаций.

Для формирования бухгалтерских проводок в ERP-системах, как правило, предусматриваются журналы, каждый из которых относится к определенной области деятельности, в частности журналы расчетов с дебиторами, расчетов с кредиторами, расчетов с банком, операций с основными средствами, складских операций, расчетов по заработной плате, закупок, производственных операций, операций по проектам. Данные об операциях накапливаются в бухгалтерских журналах до тех пор, пока они не будут проверены и проведены по счетам Главной книги.

Система позволяет гибко организовать процедуры закрытия учетных периодов. Как правило, для каждого года можно описать 13 учетных периодов: 12 реальных и один для заключительных оборотов по итогам года. Для каждого из них можно определить дату закрытия и контролировать проводки по счетам. При этом работу в следующем учетном периоде можно начинать до того, как будет полностью закрыт предыдущий.

Система позволяет описывать проводки, периодически повторяющиеся при закрытии учетных периодов. Для этого создаются специальные журналы, данные из которых автоматически проводятся по счетам Главной книге в конце каждого учетного периода.

Мультивалютность. Важное свойство ERP-систем – их мультивалютность, т. е. поддержка ведения счетов Главной книги, выполнения бухгалтерских проводок и формирования сводной отчетности в разных валютах. Это связано с тем, что даже на относительно небольших предприятиях ведение бизнеса требует представления операций в различных валютах, а также оценки экономической эффективности этих операций с разных точек зрения.

Каждый раз, когда имеет место инвалютная операция, система не только регистрирует ее в рублях, но и фиксирует код иностранной валюты, обменный курс и сумму операции в соответствующей иностранной валюте. Впоследствии эта информация становится доступной для анализа, расчета курсовых разниц и отчетности. Система также позволяет определить превалирующую валюту для каждого поставщика или потребителя, в этом случае именно в этой валюте будут составляться счета и другие финансовые документы.

Учет расчетов с дебиторами. Функции учета расчетов с дебиторами в ERP-системах тесно интегрированы с функциями клиентского обслуживания, которые предназначены для обработки всех операций с клиентами, включая выставление счетов и обработку входящих платежей. Возможности системы, в частности, включают ведение и контроль дебиторских лимитов, ведение прайс-листов и условий предоставления скидок, автоматическое и ручное выставление счетов, обеспечение расчетов с применением векселей, формирование напоминаний об оплате, выставление счетов на оплату пеней и штрафов, отчетность по срокам платежей.

Учет расчетов с кредиторами. Функции учета расчетов с кредиторами обеспечивают обработку всех операций с поставщиками и подрядчиками, у которых предприятие приобретает товары, работы и услуги. Система предусматривает автоматическую интеграцию бухгалтерии кредиторов с функциями снабжения и поддерживает выполнение таких операций, как формирование заказов, отражение поступающих к оплате счетов, проведение полных или частичных платежей (в том числе с использованием чеков и векселей), выполнение авансовых платежей, составление отчетов по срокам платежей.

Учет основных средств. Учет основных средств в ERP-системах обеспечивает отражение текущего состояния, движения и амортизации основных средств, к числу которых относятся здания, сооружения, оборудование, вычислительная техника и другие объекты. Возможности системы помогают принимать решения в отношении выбора методов амортизации, списания и замены основных средств.

При выбытии объекта основных средств система автоматически рассчитывает все заданные параметры, а также формирует все необходимые бухгалтерские проводки.

Учет денежных средств. Функции учета денежных средств используются для проведения операций (расчетов) через банковские счета предприятия. К числу таких операций относятся формирование заявки на выполнение платежа, подготовка платежного поручения, получение подтверждения (выписки) из банка об исполнении платежа, выверка банковской выписки, формирование соответствующих бухгалтерских проводок. При этом счета, открытые в одном банке, объединяются в одну группу, что обеспечивает наглядность представления информации.

Кроме того, данный модуль предназначен для ведения кассовых операций: выполнения наличных расчетов (поступления денежных средств в кассу, выдачи денежных средств из кассы), бухгалтерского учета операций, ведения кассовой книги, печати первичных документов и соответствующих отчетов (приходных и расходных кассовых ордеров).

Учет материально-производственных запасов. Оценка материально-производственных запасов при отпуске в производство или ином их выбытии может производиться с применением сплошного метода, метода средней стоимости, FIFO или LIFO. На основе этих методов в ERP-системе реализуются функции производственной бухгалтерии, которые позволяют автоматизировать учет таких операций, как списание в производство сырья, материалов и полуфабрикатов, приходование собственных полуфабрикатов и отходов производства, учет потерь в пределах норм и сверх норм, отнесение расходов на электро-, тепло– и водоснабжение на основное и вспомогательное производство, учет перемещения полуфабрикатов между цехами, учет цеховых транспортных расходов, учет затрат на ремонт.

Расчеты с персоналом. Как показывает практика, расчеты с персоналом (заработная плата, расчеты с подотчетными лицами) различаются в разных странах из-за законодательных требований и национальных традиций. Поэтому, несмотря на наличие соответствующей функциональности в «западных» ERP-системах, российские партнеры компаний-разработчиков вынуждены существенно перерабатывать модуль расчетов с персоналом. Тем самым обеспечивается учет российских особенностей без нарушения целостности информационной системы предприятия.

Налоговый учет. Важный элемент финансовой составляющей ERP-системы – налоговый учет, позволяющий обеспечить соответствие российскому законодательству в области налогообложения. Налоговая функциональность ERP-систем дает возможность автоматически рассчитывать налоги и отражать эти расчеты на соответствующих бухгалтерских счетах. Для каждого налога в системе создаются налоговые коды, на основе которых затем формируются налоговые группы и налоговые группы номенклатуры.

Бухгалтерская отчетность. ERP-системы позволяют автоматически формировать бухгалтерскую отчетность (как годовую, так и промежуточную), предусмотренную соответствующими нормативными документами. В частности, система обеспечивает составление таких форм, как балансовый отчет, отчет о прибылях и убытках, отчет о движении капитала, отчет о движении денежных средств. К числу форм отчетности также относятся приложения к бухгалтерскому балансу, отчет о целевом использовании полученных средств, справка об авансовых взносах налога в бюджет, налоговые декларации, сведения о счетах в рублях и иностранной валюте, расшифровка дебиторской и кредиторской задолженности и другие формы отчетности.

Параллельный учет. В настоящее время многие предприятия (особенно участники внешнеэкономической деятельности) вынуждены составлять двойной комплект отчетности – в соответствии с российскими требованиями и международными стандартами (МСФО или US GAAP). Необходимость параллельного учета также возникает в случае, когда российское предприятие имеет материнскую компанию за рубежом. Тогда помимо российского учета предприятие должно обеспечить формирование отчетности в соответствии со стандартами, принятыми в стране размещения материнской компании.

Ведущие ERP-системы позволяют трансформировать данные по каждой отдельной операции и пересчитывать их в инвалюту по историческому курсу, т. е. по тому курсу, который имел место на дату совершения операции. Такой подход обеспечивает высокую точность представления финансовой информации и признается аудиторскими фирмами в качестве основы для подтверждения международной финансовой отчетности.

Аналитические возможности. Наконец, рассмотрим наиболее важную с точки зрения управленческого учета функциональность ERP-систем – аналитический учет и управленческую отчетность.

Любая ERP-система включает в себя довольно большое число так называемых стандартных отчетов. Эта своеобразная библиотека – результат опыта, накопленного при внедрении системы в разных странах. Примечательно, что управленческие отчеты (в отличие от финансовой отчетности) не регламентируются никакими внешними нормативными документами и практически не зависят от специфики той или иной страны. Это тот редкий случай, когда функциональность западных разработок может применяться в России без какой-либо дополнительной адаптации.

Наличие стандартных отчетов позволяет любому предприятию составить нужный комплект отчетности на основе тех, которые уже заложены в систему. Но даже если потребуется составить какой-нибудь новый отчет, то это без особого труда можно сделать при помощи специальных средств, которые также встроены в систему.

Для удобства работы пользователей любой отчет можно «выгрузить» в электронную таблицу (например, Microsoft Excel) для последующего анализа и обработки.

Для формирования управленческой отчетности большое значение имеет рассмотренная выше структуризация счетов Главной книги, особенно аналитические коды счетов. В зависимости от потребностей компании эти коды могут иметь разную экономическую интерпретацию. Например, один из этих кодов можно использовать для обозначения центра затрат (подразделения или производственного участка), другой – для кодировки группы продукции и т. д.

При выполнении любой операции в системе пользователь может классифицировать ее результат по заданным значениям кодов аналитики. Рекомендуется, чтобы предварительно в организации была разработана продуманная система аналитического учета, содержащая четкую внутреннюю классификацию кодов аналитики.

В зависимости от решаемых задач система позволяет относить к кодам аналитики проводки по каждой операции, по всем операциям в конкретном журнале, по всем операциям по конкретному счету или конкретному контрагенту. Коды аналитики присваиваются операциям автоматически, при условии, что правила их назначения ранее были описаны в системе.

 

Управление персоналом

Модули управления персоналом ERP-систем позволяют собирать, хранить и использовать на практике структурированную информацию о сотрудниках компании, их квалификации и производственном опыте. Прежде всего обеспечиваются функции кадрового учета, многие из которых регламентируются действующим законодательством. К числу таких функций, в частности, относятся: ведение штатного расписания и списка сотрудников с соответствующими анкетными данными, учет операций по приему и увольнению персонала, формирование табеля учета рабочего времени (включая отражение отпусков и отсутствия сотрудников на работе по болезни или другим причинам), оформление трудовых книжек, формирование необходимой отчетности.

На основе кадровой информации исходя из действующих окладов и тарифных ставок производится расчет заработной платы и соответствующих удержаний, а также учет начислений и выдачи заработной платы сотрудникам. Для выполнения этих функций модули управления персоналом ERP-систем интегрируются с подсистемами бухгалтерского учета.

Помимо автоматизации повседневных операций многие разработчики ERP-систем стараются реализовать в своих решениях функции управления кадровым развитием компании. В соответствии с современной практикой управления персоналом кадровый потенциал компании представляет собой своего рода актив, который нужно уметь сохранять, развивать и эффективно использовать. Этим управление кадровым развитием принципиально отличается от рутинных операций по управлению персоналом.

В этой связи в модулях управления персоналом ERP-систем предусматриваются функции информационной поддержки процедур подбора и расстановки кадров. Для этого организуется централизованное ведение личных дел сотрудников, что позволяет быстро производить подбор кандидата на новую должность или в состав новой проектной группы. Современные модули управления персоналом также позволяют автоматизировать процессы подбора новых сотрудников и управления ротацией кадров. Кроме того, в развитых ERP-системах поддерживаются процедуры аттестации сотрудников и отражения результатов аттестаций в личных делах.

Планирование повышения квалификации сотрудников и их продвижения по службе также может быть реализовано при помощи специальных функций и инструментов. В частности, можно оценивать текущий уровень квалификации и выявлять области возможных улучшений, а затем на основе этого планировать мероприятия, направленные на практическую реализацию выявленных возможностей. Кроме того, можно автоматизировать управление учебными программами и тренингами, как внешними, так и внутрикорпоративными.

 

Ограниченность ERP-систем

Роль ERP-систем в управлении ресурсами предприятия трудно переоценить. Такие системы представляют собой важнейший элемент текущего и оперативного управления основной деятельностью (операциями) предприятия, включая материальные запасы, производственные мощности, трудовые ресурсы и, конечно же, финансы.

Тем не менее было бы неверным считать ERP универсальным решением абсолютно для всех управленческих задач [Исаев, Михайлов, 2002]. Действительно, ERP-система имеет дело со всеми видами ресурсов, но это вовсе не означает, что она обеспечивает все виды управления. И методология, и технология ERP имеют свои рамки, в которых они исторически разрабатывались и развивались. Есть некоторый набор функций и организационных принципов, которые можно считать базовыми для всех систем этого класса. При этом отличия одних программных продуктов от других сводятся к вариациям этих базовых функций (глубине проработки и, возможно, ориентации на определенные типы производства), а также к некоторым дополнительным функциям.

В то же время есть ряд задач управления, выходящих за рамки ERP, и это признают даже сами разработчики таких систем. К таким задачам, в частности, относятся стратегическое управление, долго– и среднесрочное корпоративное планирование, а также многие аналитические задачи. Характерный пример – корпоративное бюджетирование. С одной стороны, в ERP-системе имеется вся информация, необходимая для полноценного бюджетирования, – данные о продажах, закупках, запасах, финансовых взаимоотношениях с контрагентами. Но, с другой стороны, бюджетный период, как правило, существенно превышает горизонт планирования, охватываемый планами текущей деятельности, которые формируются при помощи ERP-системы. Поэтому ERP-система может предоставить лишь некоторую часть данных для построения корпоративного бюджета, а также обеспечить учетную информацию для план-факт-анализа.

Другой пример – комплексный анализ деятельности предприятия. Многие предприятия сталкиваются с проблемой разрозненного хранения данных, что в свою очередь приводит к отсутствию единого взгляда на управленческую информацию. Эта проблема ERP-системой не устраняется. Поэтому задачи анализа на корпоративном уровне решаются при помощи хранилищ данных и других систем бизнес-интеллекта, способных аккумулировать информацию из разных источников, работать с разными форматами данных, формировать многомерные массивы данных, обрабатывать их и формировать необходимые отчеты.

В итоге компании, использующие ERP-системы, столкнулись с проблемами обеспечения доступа к информации, интеграции данных из разных источников, обмена управленческой информацией между менеджерами, удобства представления информации для принятия решений.

В результате одного из исследований, посвященных перечисленным проблемам, было выделено несколько причин ограниченности ERP как систем управления [Seekely, 2001, p. 9–10].

1. ERP-системы сложны и ориентированы на обработку большого количества отдельных бизнес-операций (трансакций). Ориентация ERP-систем на управление операциями делает затруднительным обобщение и анализ данных для поддержки принятия управленческих решений, особенно в случаях, когда речь идет о нестандартных аналитических задачах. Дело в том, что в ERP-системе данные, как правило, хранятся во множестве реляционных файлов, связанных между собой. Например, файл «Справочник клиентов» связан с файлом «Счета, выставленные клиентам», который в свою очередь связан с соответствующей позицией конкретного счета. Все это позволяет эффективно отслеживать детали отдельных операций, и в этом отношении ERP-системы незаменимы. Однако принятие стратегических решений основывается на информации другого характера – агрегированной на макроуровне и особым образом структурированной. Именно такая информация помогает руководителю оценить ситуацию, смоделировать различные сценарии и выбрать тот или иной вариант действий. В рамках ERP-системы это требует знания не только специального языка формирования запросов, но и структуры данных, поэтому задача оперативного извлечения необходимой информации из множества информационных массивов оказывается практически невыполнимой.

2. ERP-системы, как правило, поставляются с набором стандартных отчетов, которые сфокусированы опять же на параметрах отдельных трансакций. Это свойство чрезвычайно важно для оперативной деятельности, например управления заказами или отношениями с внешними контрагентами. Но, поскольку ERP-система оперирует понятиями документов, проводок, маршрутов и т. д., формирование гибкой аналитической отчетности, основанной на показателях и их взаимосвязях, становится затруднительным, даже при наличии генераторов отчетов.

3. Медленное формирование управленческой отчетности на основе трансакционных данных. Чем больше количество операций компании, тем медленнее происходит формирование управленческой отчетности, что не позволяет менеджеру получать своевременную, а не устаревшую информацию. Эта проблема частично может быть решена за счет оптимизации вычислительных ресурсов и повышения мощности аппаратной части системы, но даже эти меры недостаточны, например, для выполнения нестандартных аналитических запросов.

4. Цикл закрытия учетного периода требует времени. Получение наиболее важной финансовой информации из ERP-системы связано с закрытием учетного периода. Этот процесс предусматривает специальные бухгалтерские проводки и формирование отчетов, но такие процедуры выполняются лишь спустя некоторое время после завершения соответствующего периода. Однако возможен и другой путь – получить из ERP-системы не готовые отчеты, а лишь остатки по счетам (так называемый проверочный баланс), после чего загрузить их в аналитическую систему, обработать и получить управленческую информацию из аналитической системы. Это не является альтернативой формирования полного пакета отчетности средствами ERP-системы, но для поддержки принятия управленческих решений такой способ вполне подходит, поскольку процесс получения важной информации существенно ускоряется, а возможные погрешности, как правило, не столь существенны.

Результаты упомянутого исследования подтверждают, что функциональность ERP-систем не может считаться достаточной ни для принятия управленческих решений на стратегическом уровне, ни для оперативного анализа информации.

Один из путей решения перечисленных задач – развитие самих ERP-систем в сторону повышения их аналитической функциональности. Это действительно дает определенный эффект, но в основном на уровне управления операциями. Однако на стратегическом уровне управления возможности ERP-систем все же оказываются ограниченными. Именно это и привело к появлению остальных уровней аналитической пирамиды, включая системы бизнес-интеллекта и аналитические приложения.

Таким образом, в силу ряда причин ERP-системы, ориентированные на управление текущей деятельностью, не могут обеспечить решение стратегических задач. Однако они выполняют ряд важных функций, которые крайне необходимы с точки зрения информационной поддержки корпоративного управления и стратегического менеджмента.

Во-первых, ERP-системы обеспечивают процессы текущего планирования и оперативного управления деятельностью предприятий. При этом в качестве основы для текущего планирования выступают данные, сформированные системой корпоративного планирования и бюджетирования. Таким образом обеспечивается преемственность и согласованность трех уровней управления – стратегического, тактического и оперативного, что позволяет ориентировать текущую деятельность компании на решение стратегических задач.

Во-вторых, ERP-системы (точнее, их учетные модули) представляют собой основной источник фактической информации для системы информационной поддержки корпоративного управления и стратегического менеджмента, поскольку именно они обеспечивают регистрацию операций и обобщение трансакционных данных. Эта информация впоследствии используется на корпоративном уровне для анализа и контроля реализации стратегий.

В-третьих, именно ERP-системы формируют «индивидуальную» финансовую отчетность, т. е. отчетность отдельных предприятий. Такая отчетность представляет самостоятельную ценность, поскольку является публичной и становится доступной для всех стейкхолдеров после ее опубликования. Кроме того, индивидуальная финансовая отчетность используется на корпоративном уровне в качестве исходной информации для формирования консолидированной финансовой отчетности, дающей пользователям экономической информации представление о группе компаний в целом.

Можно сделать вывод о необходимости интеграции ERP-систем с аналитическими системами стратегического уровня. Такая интеграция позволяет обеспечить всех заинтересованных лиц (и прежде всего руководителей и менеджеров предприятия) качественной управленческой информацией для принятия обоснованных управленческих решений.

 

Проблема «единого взгляда» на управленческую информацию

Типичная ситуация, характерная для практически любой достаточно крупной организации, – наличие множества систем автоматизации для решения разных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, отсутствие единого взгляда на управленческую информацию [Духонина, Исаев, 2005]. Создается парадоксальная ситуация: с одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа; а с другой – анализировать информацию, хранящуюся в различных трансакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно.

Основные причины – различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или между данными из разных источников имеются логические несоответствия. Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем, модулей, а следовательно, и новых данных. Также следует учитывать, что получение данных из трансакционных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, что может существенно мешать оперативной работе.

Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с человеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов – технического специалиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных, и экономиста, пытающегося свести эти данные в единый аналитический отчет, необходимый руководству. Как показывает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета (руководителя) и самих данных не только требует существенных затрат времени, но и часто приводит к эффекту «испорченного телефона». Кроме того, экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры. О том, чтобы моделировать возможные ситуации, отслеживать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи.

В 1980-е гг. упомянутые проблемы привели к идее централизованного хранения данных, необходимых для последующего анализа. При этом было признано, что все исходные данные должны храниться в одном месте, в простой и понятной (а значит, удобной для анализа) структуре. Именно в этот период возник термин «хранилище данных». За прошедшие с тех пор четверть века идеи централизованного хранения данных получили существенное развитие, чему в немалой степени способствовали рост вычислительных мощностей, новые сетевые архитектуры и интернет-технологии.

 

Хранилища данных

Напомним определение Билла Инмона (Bill Inmon): хранилища данных – это «предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, используемые для поддержки принятия управленческих решений» [Inmon, 1992, p. 29].

Данные в хранилище попадают из оперативных (трансакционных) систем, а также из внешних источников. По аналогии с «материальными» хранилищами хранилища данных предусматривают такие операции, как сбор данных (приход материалов на склад), хранение данных (складской запас), перемещение в витрины данных (отгрузка товаров в розничную сеть).

С экономической точки зрения хранилище данных приносит долгосрочный эффект тогда, когда оно становится надежным механизмом доставки данных, существенных для анализа и принятия решений. При этом не следует забывать и о затратной части: ведь информация может считаться действительно полезной лишь тогда, когда экономические выгоды от ее использования превышают затраты, связанные с ее приобретением. Построение хранилища данных – достаточно сложный проект и обеспечить его окупаемость в краткосрочной перспективе бывает непросто [Духонина, Исаев, 2005].

Высокая стоимость проектов создания хранилищ данных объясняется прежде всего необходимостью сбора, преобразования и обобщения данных из различных источников. При всей своей необходимости эта работа достаточно трудоемка и занимает много времени. Неоправданных затрат можно избежать на этапе проектирования хранилища за счет определения состава и структуры загружаемых в хранилище данных. При этом следует помнить, что хранилище данных не должно играть роль электронного архива, в котором хранится «все, что только можно». К числу распространенных ошибок относится недостаточное внимание к качеству хранимых данных, а также превалирование технологических соображений над экономическими.

Самое сложное в проектировании хранилища – добиться сбалансированной структуры, т. е. определить, какие данные будут полезны для аналитика и менеджера, а какие нет. Большое значение имеют способ размещения данных в хранилище, а также процессы идентификации, анализа и преобразования данных перед их загрузкой в хранилище.

В качестве основы хранилища данных, как правило, используется реляционная модель хранения данных, что существенно облегчает дальнейшее развитие такого хранилища. Впрочем, имеет место и другой путь – применение оптимизированных структур, например многомерных (по этому пути пошли разработчики компании SAP в своем продукте SAP BW). Однако, по мнению ряда исследователей (например, Б. Инмона [Inmon, 1999]), такой подход имеет целый ряд недостатков, не являясь достаточно гибким и универсальным. В самом деле, если данные из хранилища поступают лишь в ограниченное количество витрин данных и аналитических приложений, то от хранилища вовсе не требуется поддерживать специализированные запросы. В этом отношении использование реляционных баз данных экономичнее (без потери функциональности), а следовательно, предпочтительнее.

После того как хранилище построено, встает вопрос об использовании данных конечными пользователями. При этом могут применяться различные средства (от специализированных средств создания пользовательских запросов и отчетов до электронных таблиц) в зависимости от решаемых задач, предпочтений и опыта пользователей. И все же есть целый спектр задач, которые предъявляют к информационным системам особые требования: это задачи, требующие оперативной (т. е. в режиме реального времени) обработки достаточно больших объемов данных в разных аналитических разрезах. Экономический анализ, как правило, бывает многомерным: информация может быть сгруппирована и консолидирована по разным признакам, причем разные группы пользователей информации заинтересованы в разных способах группировки.

Таким образом, превращение разрозненных данных в структурированную информацию, описанную в экономических терминах и обеспечивающую поддержку принятия управленческих решений, можно считать одной из самых актуальных задач. При этом обработка данных и принятие решений должны быть настолько оперативными, насколько этого требуют интересы бизнеса. Именно для этого предназначены специальные системы аналитической обработки данных в режиме реального времени – OLAP-системы.

 

OLAP-системы

Идея обработки многомерных данных восходит к 1962 г., когда Кен Айверсон (Ken Iverson) опубликовал свою работу «Язык программирования» (A Programming Language – APL) [Iverson, 1962]. APL – это математически определенный язык с многомерными переменными и изящными, но довольно абстрактными операторами. В 1970-е и 1980-е гг. он активно использовался во многих деловых приложениях, функционально схожих с современными OLAP-системами.

В 1970 г. впервые появился прикладной программный продукт для многомерного анализа данных – Express. Определенные модификации данного продукта широко используется в современных OLAP-системах, однако изначальные концепции 70-х остались далеко позади.

В 1992 г. был выпущен Essbase – первый OLAP-продукт, завоевавший большую долю рынка и удерживающий лидирующие позиции по сегодняшний день.

В 1993 г. вышла в свет статья Е. Ф. Кодда (E. F. Codd), в которой впервые было дано формальное определение OLAP-технологии [Codd Е., Codd С., Salley, 1993]. Эта работа получила большой резонанс и привлекла внимание к возможностям многомерного анализа. В статье было описано 12 правил OLAP, к которым чуть позже (в 1995 г.) было добавлено еще несколько. Все эти правила были разделены на четыре группы и названы характеристиками (features).

К правилам OLAP относятся:

• основные характеристики – многомерность модели данных, интуитивные механизмы манипулирования данными, доступность данных, пакетное извлечение данных, клиент-серверная архитектура, прозрачность, многопользовательская работа;

• специальные характеристики – обработка ненормализованных данных, хранение результатов отдельно от исходных данных, выделение отсутствующих данных, обработка отсутствующих значений;

• характеристики построения отчетов – гибкое построение отчетов, стабильная производительность при построении отчетов, автоматическое регулирование физического уровня;

• управление размерностью – общая функциональность, неограниченное число измерений и уровней агрегирования, неограниченные операции между данными различных измерений.

Универсальным критерием определения OLAP как аналитического инструмента является тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information) – быстрый анализ разделяемой многомерной информации. Рассмотрим детально каждую составляющую этой аббревиатуры [Родионов, Исаев, 2002].

Fast (быстрый). Это свойство означает, что OLAP-система должна обеспечивать ответ на запрос пользователя в среднем за пять секунд, при этом большинство запросов обрабатывается в пределах одной секунды, а самые сложные запросы должны обрабатываться в пределах 20 секунд.

Analysis (аналитический). OLAP-система должна справляться с любым логическим и статистическим анализом, характерным для бизнес-приложений, и обеспечивать сохранение результатов в виде, доступном для конечного пользователя. Средства анализа могут включать процедуры анализа временных рядов, распределения затрат, конверсии валют, моделирования изменений организационных структур и др.

Shared (разделяемый). Система должна предоставлять широкие возможности разграничения доступа к данным и одновременной работы многих пользователей.

Multidimensional (многомерный). Система должна обеспечивать концептуально многомерное представление данных, включая полную поддержку множественных иерархий.

Information (информация). Мощность различных программных продуктов характеризуется количеством обрабатываемых входных данных. Разные OLAP-системы имеют разную мощность: наиболее мощные из них могут оперировать, по крайней мере, в тысячу раз большим количеством данных по сравнению с самыми маломощными. При выборе OLAP-инструмента следует учитывать целый ряд факторов, включая дублирование данных, требуемую оперативную память, использование дискового пространства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информационными хранилищами и т. п.

Обсуждая тему OLAP, следует упомянуть и о разновидностях многомерного хранения данных. Дело в том, что информационные массивы, логически упорядоченные по аналитическим направлениям и, таким образом, являющиеся многомерными с точки зрения конечных пользователей, не обязательно являются многомерными по их технологической реализации.

Как правило, выделяют три разновидности хранения данных [Духонина, Исаев, 2005]:

• многомерный OLAP (multidimensional OLAP – MOLAP) – «OLAP в чистом виде», т. е. технология, основанная на хранении данных под управлением специализированных многомерных СУБД;

• реляционный OLAP (relational OLAP – ROLAP) – технология, основанная на хранении многомерной информации в реляционных базах данных, на основе одной или нескольких схем типа «звезда» или «снежинка»;

• гибридный OLAP (hybrid OLAP – HOLAP) – технология, при которой одна часть данных хранится в многомерной базе, а другая – в реляционной. При этом инструментальные средства, поддерживающие эту технологию, обеспечивают прозрачность данных для пользователя, который на логическом уровне всегда работает с многомерными данными.

Одной из причин, объясняющих необходимость различных подходов к хранению данных, является то, что в многомерных структурах хранятся довольно большие объемы агрегированных данных (например, данные продаж могут агрегироваться по временным интервалам, категориям товаров или регионам продаж). Эти данные очень важны, поскольку в большинстве случаев аналитика интересуют именно агрегированные, а не детальные цифры.

Любые данные (как исходные, так и агрегированные) могут храниться либо в реляционных, либо в многомерных структурах, в зависимости от применяемой технологии. Например, MOLAP подразумевает хранение всей информации в многомерной базе данных. Это позволяет манипулировать данными как многомерным массивом, но в этом случае многомерная база данных оказывается избыточной, поскольку и агрегированные показатели, и лежащие в их основе исходные данные хранятся вместе. При технологии ROLAP исходные данные остаются в той же реляционной базе, где они находились изначально, а агрегированные данные помещаются в специальные служебные таблицы в той же базе данных. Наконец, при гибридной технологии (HOLAP) исходные данные остаются в реляционной базе данных, а агрегированные показатели хранятся в многомерной.

Выбор способа хранения зависит от нескольких факторов, таких как объем и структура данных, скорость выполнения запросов, частота обновления OLAP-кубов.

 

Средства формирования запросов и построения отчетов

Средства формирования запросов и построения отчетов обеспечивают функции построения запросов к информационно-аналитическим системам, интеграцию данных из нескольких источников, просмотр данных с возможностью их детализации и обобщения, построение и печать отчетов, в том числе презентационного качества. Некоторые программные продукты этого класса могут использоваться конечными пользователями с минимальной поддержкой ИТ-департамента, другие же требуют определенного программирования и настраиваются техническими специалистами [Духонина, Исаев, 2005].

С точки зрения конечного пользователя, такие системы – удобный инструмент, позволяющий решить уже упоминавшуюся проблему «единого взгляда» на управленческую информацию. В этом плане BI-решения дают возможность существенно упростить и ускорить сбор информации, унифицировать ее и представить в удобной и наглядной форме. Такая информация – надежная база для принятия управленческих решений, при этом рутинные процедуры сводятся к минимуму, а время специалистов высвобождается для решения аналитических задач.

 

В качестве примеров аналитических приложений, расположенных на вершине аналитической пирамиды, рассмотрим системы, реализующие методологию сбалансированных систем показателей (BSC-системы), системы корпоративного планирования и бюджетирования, формирования и анализа консолидированной финансовой отчетности, BI-приложения и другие аналитические приложения.

 

BSC-системы

Методология сбалансированных систем показателей (Balanced Scorecard – BSC) получила признание и широкое распространение благодаря трудам Р. Каплана (Robert Kaplan) и Д. Нортона (David Norton) [Каплан, Нортон, 2003, 2004, 2006, 2007]. Создатели данной методологии определяют Balanced Scorecard как средство трансформации корпоративной стратегии в систему ключевых показателей, которые выступают в роли ориентиров для принятия стратегических решений, а также служат основой для мониторинга и контроля развития организации. Несмотря на наличие ряда аналогичных подходов (например, Baldridge Criteria, Stern Steward Integrated EVA Scorecard, Tableau de Bord), именно методология Balanced Scorecard на сегодняшний день получила наибольшую известность.

Возникновение и развитие методологии Balanced Scorecard относится к началу 1990-х гг. Важным новшеством стало то, что в систему ключевых показателей деятельности организации в дополнение к традиционным финансовым показателям стали включать и нефинансовые индикаторы, характеризующие клиентскую базу, внутренние процессы, обучение и развитие компании. Также помимо ретроспективных показателей, отражающих уже свершившиеся факты, в системе ключевых показателей нашлось место и для так называемых опережающих индикаторов, позволяющих оценивать состояние компании в перспективе. Все это дало возможность перейти от традиционного финансово-экономического анализа деятельности организации к управлению ее стратегическим развитием.

Таким образом, сущность сбалансированной системы показателей состоит в том, что она позволяет увязать между собой стратегию компании, показатели деятельности и эффективности, а также конкретные действия (инициативы), направленные на реализацию стратегии. Однако для того чтобы стать основой для постановки целей и планирования реальных действий, стратегия должна быть определенным образом формализована. Именно по этому пути пошли разработчики концепции Balanced Scorecard, предложив способ структурированного описания как самой стратегии, так и факторов, обеспечивающих ее реализацию.

Одним из основных принципов методологии Balanced Scorecard является то, что стратегия должна быть структурирована и описана в операционных терминах. Для этого выделяются такие элементы, как стратегические перспективы, цели, показатели, целевые значения, причинно-следственные связи и стратегические инициативы.

На определенном этапе развитие методологии стало сопровождаться появлением информационных систем с функциями информационной поддержки процессов управления на основе сбалансированных систем показателей. Такие системы, представляющие собой инструментальные средства для реализации методологии Balanced Scorecard, получили название BSC-систем (что, впрочем, не исключает возможности их применения для реализации других подходов, связанных с формированием систем ключевых показателей).

В конце 1990-х гг. при участии Р. Каплана и Д. Нортона были разработаны стандарты функциональности BSC-систем, содержащие минимальные требования, необходимые для формирования сбалансированных систем показателей [Balanced Scorecard…, 2000].

Документация по функциональным стандартам BSC-систем включает четыре раздела:

1) построение системы;

2) стратегическое образование и коммуникации;

3) практическая реализация;

4) обратная связь и обучение.

С точки зрения построения BSC-система должна обеспечивать взгляд на стратегию относительно четырех перспектив (финансы, клиенты, внутренние процессы, обучение и рост), позволять устанавливать стратегические цели для каждой перспективы, связывать цели с показателями эффективности, описывать причинно-следственные связи, устанавливать целевые значения показателей, поддерживать реестр стратегических инициатив.

С точки зрения коммуникаций система должна содержать функции, позволяющие пользователям взаимодействовать друг с другом. В частности, система должна обладать возможностями описания и документирования целей, показателей, целевых значений и стратегических инициатив.

С точки зрения практической реализации система должна позволять описывать взаимосвязь между стратегическими инициативами, используемыми для реализации стратегии, и соответствующими стратегическими целями.

С точки зрения обратной связи функциональность системы должна обеспечивать минимально возможный промежуток времени между получением информации и принятием решения. Например, графические индикаторы должны давать четкое представление о расхождениях между целевыми и фактическими результатами и помогать выявлять области бизнеса, требующие особого внимания. Но при этом система не должна требовать «механического» реагирования на те или иные сигналы: свобода суждений менеджера, в том числе на основе деловой интуиции и субъективных оценок, должна иметь место.

Таким образом, стандарты функциональности BSC-систем предусматривают как методологические функции, так и вопросы организации процессов стратегического управления.

BSC-системы позволяют организациям обеспечить понимание стратегии своими менеджерами и другими заинтересованными лицами, организовать делегирование полномочий и ответственности, а также осуществлять мониторинг ключевых показателей деятельности и развития компании. Такая система – больше, чем просто средство измерения показателей эффективности: она позволяет наладить коммуникации и способствует фокусированию внимания менеджеров на стратегически важных задачах. При этом большинство BSC-систем позволяет реализовать на практике не только «классический» подход, основанный на теории Balanced Scorecard, но и другие методики, предназначенные для формализации стратегии и формирования систем ключевых показателей.

 

Системы корпоративного планирования и бюджетирования

Аналитические системы планирования и бюджетирования позволяют обеспечить операционное и финансовое планирование на корпоративном уровне, что необходимо для реализации стратегии. При этом следует отметить существенное отличие систем планирования корпоративного уровня от модулей планирования ERP-систем. Это отличие заключается в том, что планирование корпоративного уровня охватывает всю компанию (или даже группу компаний), ведется в агрегированных показателях, в рамках достаточно длительных плановых периодов (например, год с разбивкой по кварталам или месяцам). Что касается ERP-систем, то они обеспечивают текущее (краткосрочное) планирование с применением более детальных показателей в рамках отдельных подразделений и производственных участков. Таким образом, обе категории систем планирования в совокупности охватывают полный спектр планов – от стратегических до оперативных. Далее, говоря о системах планирования и бюджетирования, будем иметь в виду системы корпоративного уровня.

Рассмотрим основные функции корпоративных систем планирования и бюджетирования [Исаев, Хомаза, 2003; Исаев, Мостовой, 2004; Концепция…, 2004].

Многомерное хранение информации. Для хранения управленческой информации системы планирования и бюджетирования, как правило, применяют многомерные базы данных, что дает возможность воспользоваться преимуществами OLAP-технологий.

Управленческая информация хранится в многомерном кубе, грани которого (аналитические направления) имеют конкретную экономическую интерпретацию: план счетов (бюджетные статьи), календарь планирования, валюты, объекты (центры финансовой ответственности), виды продукции, рынки и т. п. Некоторые аналитические направления (например, план счетов и календарь) являются обязательными, а другие определяются пользователями.

План счетов. Для систематизации и структурирования показателей планирования предусмотрен план счетов, который, по сути, является структурой плановых или бюджетных статей. План счетов может иметь иерархическую структуру и предусматривает детализацию до необходимого уровня.

Непосредственно в структуре счетов можно описывать арифметические зависимости между показателями, при этом более сложные взаимосвязи между счетами могут описываться при помощи специальных расчетных процедур – бизнес-правил.

Календарь планирования. Календарь позволяет описать горизонт планирования и разбить его на отдельные интервалы времени. При этом обеспечивается иерархическое представление временных интервалов. Например, данные первого полугодия могут быть детализированы по месяцам, второго полугодия – по кварталам, а перспективные показатели, выходящие за пределы текущего года, могут относиться к соответствующему году без какой-либо детализации.

Мультивалютность. Планирование, прогнозирование и анализ финансовой информации могут производиться как в одной, так и нескольких валютах. Для каждого центра финансовой ответственности (ЦФО) указывается его локальная (базовая) валюта, которая по умолчанию считается валютой ввода финансовой информации для данного ЦФО. При необходимости валюта ввода данных может быть изменена на уровне бюджетной строки или даже отдельной ячейки. Это очень удобно для мультинациональных корпораций и компаний, имеющих зарубежные отделения, поскольку позволяет участникам бюджетного процесса, находящимся в разных странах, использовать для планирования свои национальные валюты.

Бизнес-правила. Бюджетная модель может потребовать применения более сложных расчетов, чем арифметические действия, определяемые иерархией аналитических направлений. Для этого в системе предусмотрены специальные средства описания расчетных процедур (бизнес-правил). С их помощью можно производить сложные многошаговые вычисления, применять распределения и формулы экономических расчетов, а также использовать глобальные параметры – предпосылки и допущения, являющиеся общими для нескольких счетов.

Описание финансовой структуры предприятия. В процессе планирования взаимоотношения между сотрудниками должны выстраиваться определенным образом, в соответствии с финансовой структурой предприятия, т. е. совокупностью и иерархией ЦФО. Поскольку аналитические направления допускают иерархическое представление, в системе можно описать отношения подчиненности с учетом финансовой структуры предприятия. При этом можно указывать любую уместную информацию, например географические регионы, отделы или филиалы.

Описание пользователей. Системы корпоративного планирования и бюджетирования рассчитаны на одновременную работу большого количества пользователей в условиях централизованного процесса планирования, охватывающего все подразделения, филиалы и дочерние структуры корпорации. При этом пользователи подразделяются на следующие категории:

• системный администратор – технический специалист, занимающийся инсталляцией, контролем работоспособности и поддержкой программного комплекса;

• администратор бюджетов – специалист финансово-экономического профиля, который координирует и направляет все процессы, связанные с формированием, контролем и анализом исполнения бюджета. Этот сотрудник обладает полным набором прав доступа к бюджетной информации;

• аналитик бюджетов – сотрудник финансового департамента, исполняющий роль связующего звена между руководителями подразделений и финансовой службой компании. Его функции заключаются в просмотре, анализе, изменении и представлении плановых и бюджетных данных, именно он разрабатывает и внедряет правила и модели планирования, а также создает отчеты для руководства;

• составитель бюджетов (планировщик) – сотрудник, представляющий определенное структурное подразделение и отвечающий за бюджеты на уровне подразделения или проекта. Этот специалист вводит в систему информацию (вместе с аннотациями), анализирует бюджетные данные и представляет их на рассмотрение, контролирует состояние плана или бюджета.

Сценарии и версии. В любой достаточно крупной организации планирование носит многовариантный характер. Для этого система должна позволять описывать различные вариации планов и бюджетов, при этом подразумевается, что любой версии может соответствовать собственная процедура согласования.

Сценарии могут охватывать различные временные интервалы. При описании сценария указывается категория данных (например, «плановые», «фактические» или «прогнозируемые»), а также соответствующие данному сценарию период времени и таблица курсов валют. Когда планировщики вводят данные, соответствующие определенному сценарию, им доступны только годы и периоды в пределах установленного для данного сценария диапазона (данные других периодов доступны только для чтения).

Если бюджетная модель является мультивалютной, то за сценарием должна быть закреплена таблица обменных курсов. Если за разными сценариями закрепить разные таблицы курсов валют, то это даст возможность моделировать последствия различных допущений относительно валютных котировок.

Версии бюджета придают процессу планирования дополнительную гибкость и могут иметь различную интерпретацию по отношению к определенному плану, например: предварительный или окончательный вариант плана, оптимистическая, пессимистическая или наиболее вероятная оценка показателей, внутренние или внешние данные.

Управление процессом планирования. Важное свойство современных автоматизированных систем планирования и бюджетирования – поддержка функций управления бюджетным процессом, позволяющих организовать формирование бюджетов, их согласование, утверждение, а также последующий контроль исполнения [Исаев, Мостовой, 2004].

Как показывает практика, рассмотренная функциональность автоматизированной системы корпоративного планирования и бюджетирования достаточна для организации бюджетного процесса даже в очень крупных организациях.

 

Системы формирования и анализа консолидированной финансовой отчетности

Формирование консолидированной отчетности – процесс сложный как с методологической, так и технической точек зрения. Теоретически консолидированная отчетность может быть сформирована вручную, но этот способ вряд ли подходит для сложных организационных структур. Поэтому решение задач консолидации тесно связано с применением информационных технологий. Системы, в которых пользователь может выполнять консолидацию, условно делятся на два класса – надстройки к бухгалтерским системам и специализированные системы консолидации [Духонина, Горянский, 2004а]. В настоящее время надстройки в том или ином виде разработаны практически ко всем имеющимся на рынке бухгалтерским системам. Тем не менее функциональность этих программных продуктов несопоставима с возможностями специализированных систем консолидации.

Специализированные системы формирования консолидированной финансовой отчетности обеспечивают сбор, обработку и представление в едином формате финансовой информации всех дочерних и зависимых компаний в сложной структуре группы компаний, позволяя применять необходимую методологию и учитывать требования международных или национальных стандартов. При этом можно организовать сбор финансовой отчетности предприятий группы, выполнить корректирующие проводки, обеспечить непосредственную консолидацию и сформировать необходимые отчеты. Такие функции, как элиминирование внутригрупповых операций, расчет перекрестных владений и доли меньшинства, а также обработка мультивалютной отчетности, выполняются автоматически. Кроме того, современные системы консолидации обладают расширенными аналитическими возможностями.

Для решения методологических задач в системах консолидации предусмотрены типовые методы, с помощью которых могут быть автоматизированы задачи определения доли меньшинства, исключения внутригрупповых расчетов, расчета гудвилла. В системах также предусматриваются функции контроля расхождений, возникших при элиминировании внутригрупповых расчетов.

Рассмотрим подробнее основные функции специализированных систем формирования и анализа консолидированной финансовой отчетности [Исаев, Слепов, 2004; Духонина, Горянский, 2004а; Концепция…, 2004].

Аналитические направления. Структурная основа систем консолидации – набор аналитических направлений. К таким направлениям, например, могут относиться категории, организации, организационные структуры, счета, валюты, периоды, уровни консолидации, режимы отображения данных.

Четкое структурирование данных позволяет пользователям финансовой информации просматривать данные в наиболее удобном ракурсе. При этом можно выбрать аналитические направления и их элементы, которые будут представлены соответственно в строках и столбцах отображаемых таблиц.

Сбор и структурирование исходной информации. Использование систем консолидации позволяет повысить эффективность процесса сбора и группировки исходной информации. При этом допускается несколько способов ввода данных: ручной ввод в заранее подготовленные формы, автоматический ввод из электронных таблиц, автоматический перенос из бухгалтерских программ, получение информации из хранилища данных.

Последние два способа весьма примечательны, поскольку автоматический перенос данных дает возможность получать информацию практически из любой учетной системы. При этом система консолидации (после выполнения соответствующих настроек) может самостоятельно импортировать информацию из формируемого бухгалтерской программой текстового файла. Дополнительным преимуществом является повышение надежности информации, поскольку систему распознавания настраивает специалист по консолидации, а рядовому пользователю остается только «обычная» бухгалтерская работа.

Важно отметить, что никакой унификации учетных систем внутри группы компаний не требуется – разные предприятия могут использовать для ведения учета различные программные продукты. Это может стать ощутимым источником экономии: ведь не секрет, что сегодня в угоду автоматизации процесса консолидации многие крупные холдинги стремятся унифицировать бухгалтерское программное обеспечение и делают это путем распространения дорогостоящих ERP-систем, установленных в головной компании, на все дочерние предприятия, которые, в принципе, могли бы обойтись и более доступными отечественными программными продуктами.

Описанный способ получения данных в большей степени подходит для формирования консолидированной отчетности, не требующей развернутой аналитики.

Другой способ получения исходных данных – из единого хранилища – в большей степени подходит для формирования консолидированной отчетности, содержащей развернутую аналитику. Процесс составления такой отчетности значительно сложнее, чем формирование «обычной» консолидированной отчетности. Вместе с тем в последнее время именно такая отчетность является наиболее востребованной, поскольку позволяет принимать экономически обоснованные решения при управлении группой компаний в целом.

Сложность формирования данного вида консолидированной отчетности состоит в том, что информация, используемая для ее построения, должна быть гармонизирована: показатели отчетности должны формироваться с использованием унифицированной аналитики. Кроме того, сами процедуры консолидации для развернутой отчетности несколько сложнее, чем для простой. Проблема гармонизации решается путем использования единого хранилища, где данные приводятся к единому стандарту. Для этого в системах консолидации реализуется поддержка дополнительных аналитических направлений, а также развитые средства описания правил консолидации. Кроме того, в комплекте с системой поставляются генераторы отчетов – настраиваемые средства формирования отчетности презентационного качества.

Мультивалютность. Система позволяет консолидировать и анализировать отчетность, составленную в разных валютах. Для каждой валюты, введенной в систему, помимо кода и описания указывается масштаб, влияющий на расчет обменных курсов.

Бизнес-правила. Для автоматизации вычислений, связанных с формированием отчетности, планированием и прогнозированием, применяются бизнес-правила. Они могут быть использованы для таких задач, как расчет данных, которые не могут быть получены путем иерархического агрегирования (коэффициенты, отклонения), сложные расчеты с трансляцией валют, определение курсовых разниц и т. д. С помощью бизнес-правил могут быть настроены автоматические процессы расчета гудвилла, доли меньшинства, внутригрупповой прибыли и др.

Журналы. Для осуществления ручных корректировок в системах консолидации предназначены журналы. В них могут быть занесены корректировочные проводки на уровне как одного предприятия, так и группы. Журналы могут быть использованы для устранения расхождений во внутригрупповых операциях, внесения показателей, рассчитанных вне системы, осуществления трансформационных проводок. Система обладает функциональностью, позволяющей создавать шаблоны для типовых журналов. В случае если журнальные проводки осуществляются по окончании каждого учетного периода, может быть создан автоматический рекурсивный журнал. Кроме того, в системе может быть создан журнал, который автоматически будет сторнирован в следующем периоде.

Организация процесса консолидации. Функции управления процессом консолидации предназначены для контроля обработки информации в случае, если процедура консолидации выполняется централизованно. Элементарный блок процесса представляет собой комбинацию сценария, года, периода, предприятия и вида значений.

В процессе согласования каждый блок проходит ряд состояний, первое из которых – «не начато». Затем следует уровень «первое чтение» и далее – до десяти уровней «в рассмотрении», на каждом из которых могут вноситься необходимые корректировки. После всех необходимых преобразований блок получает статус «готов к утверждению», после утверждения уполномоченным сотрудником переходит в состояние «утверждено», а после открытия публичного доступа к утвержденному блоку – статус «опубликовано».

Процедуры консолидации. В системах поддерживается автоматический расчет консолидированной отчетности. Процедуры консолидации запускаются после проведения всех журналов. Консолидированная отчетность может быть отдельно рассчитана для каждого субхолдинга (сегмента), при этом для ускорения процесса консолидации можно произвести расчет только тех ячеек, которые содержат данные. Кроме того, система позволяет рассчитать отдельно вклад конкретной компании в консолидированный отчет.

Отчеты. В системах консолидации предусматриваются отчеты, отражающие внутригрупповые операции и расхождения по ним. Также можно просмотреть системные отчеты, составленные по журнальным корректировкам. Кроме того, в комплекте с системами консолидации поставляются генераторы отчетов – программные продукты, предназначенные для создания и форматирования различных отчетов, в том числе презентационного качества. Генераторы отчетов позволяют создавать как традиционные финансовые отчеты (отчет о прибылях и убытках, баланс, отчет о движении денежных средств), так и нетрадиционные формы отчетов для финансовых и аналитических данных, включающие текстовую и графическую информацию, а также данные, полученные в разных моделях.

 

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.

 

Девяностые годы прошлого века ознаменовались интенсивным развитием аналитических систем, включая BI-системы и аналитические приложения. На определенном этапе была признана необходимость их интеграции – как методологической (функциональной), так и технологической. Так появилось новое направление, получившее название Business Performance Management (BPM), что на русский язык обычно переводится как «управление эффективностью бизнеса» (хотя такой перевод представляется не вполне корректным). В общих чертах BPM – это целостный, процессно-ориентированный подход к принятию управленческих решений, направленный на улучшение способности компании оценивать свое состояние и управлять эффективностью своей деятельности на всех уровнях путем объединения собственников, менеджеров, персонала и внешних контрагентов в рамках общей интегрированной среды управления [Концепция…, 2004].

Сегодня концепция BPM признана мировым сообществом, в том числе такими известными аналитическими компаниями, как IDC, Gartner и META Group. Весьма примечательным оказался 2003 г.: весной аналитиками SPEX (подразделение META Group) был опубликован первый рейтинг BPM-систем, летом был образован BPM-форум – профессиональная организация, объединившая аналитиков ведущих мировых компаний и поставщиков BPM-систем, а осенью Gartner опубликовал первый «магический квадрант» BPM-решений.

Важное событие произошло в 2004 г., когда ввиду необходимости стандартизации BPM была сформирована Группа по стандартизации BPM (BPM Standards Group). К числу наиболее важных разработок, выполненных Группой, относится промышленный стандарт (Industry Framework Document), включающий определение BPM, характеристику основных процессов управления, а также типовую архитектуру информационных BPM-систем.

В качестве заслуживающего внимания ресурса также отметим электронный журнал BPM Magazine, публикующий материалы по вопросам теории и практики BPM.

 

Сущность концепции BPM

Приведем определение, разработанное Группой по стандартизации BPM.

Business Performance Management (BPM) – это методология, направленная на оптимизацию реализации стратегии и состоящая из набора интегрированных циклических аналитических процессов, поддерживаемых соответствующими технологиями и имеющих отношение как к финансовой, так и операционной информации. BPM позволяет предприятию определять, измерять и управлять эффективностью своей деятельности, направленной на достижение стратегических целей. Ключевые финансовые и операционные процессы BPM включают планирование, консолидацию и отчетность, анализ ключевых показателей эффективности и их распространение в рамках организации [Business Performance Management…, 2005].

В стандарте также отмечается, что BPM является важной частью системы корпоративного управления. Несмотря на то что термин «корпоративное управление» часто понимается в узком смысле – как необходимость соответствия нормативным и законодательным требованиям (например, Акту Сарбейнса – Оксли), компании все чаще осознают необходимость целостного подхода, объединяющего вопросы обеспечения соответствия нормативным требованиям, управления эффективностью деятельности и управления рисками.

Заметим, что, как и в случае с термином ERP, понятие «BPM-система» может употребляться в двух значениях: как концепция управления (определенный подход к принятию управленческих решений и их практической реализации) и как информационная система (комплекс программных и технических средств, поддерживающих идеологию BPM и обеспечивающих ее практическую реализацию).

К сожалению, сложилось так, что организации (включая аналитиков рынка и разработчиков программного обеспечения) стали использовать разные термины для обозначения одного и того же понятия. Сегодня в литературе можно встретить, как минимум, четыре различные аббревиатуры:

• управление эффективностью бизнеса (Business Performance Management – BPM);

• управление эффективностью деятельности предприятия (Enterprise Performance Management – EPM);

• управление эффективностью деятельности корпорации (Corporate Performance Management – CPM);

• стратегическое управление предприятием (Strategic Enterprise Management – SEM).

Аббревиатура BPM применяется упомянутыми выше Группой по стандартизации BPM, профессиональным сообществом BPM Forum и журналом BPM Magazine. К числу сторонников этого термина также можно отнести аналитическую компанию IDC и консалтинговую группу BPM Partners. Аббревиатура BPM также использовалась одним из ведущих разработчиков программного обеспечения этого класса – компанией Hyperion Solutions Corp., однако после приобретения Hyperion в 2007 г. компанией Oracle линейка решений Hyperion стала позиционироваться под принятой Oracle аббревиатурой EPM.

Термин BPM получил известность и в России, прежде всего благодаря активной деятельности компании ЛАНИТ, в течение продолжительного времени представлявшей в России и СНГ интересы Hyperion Solutions Corp. (до ее приобретения Oracle), а в настоящее время являющейся одним из ведущих партнеров Oracle по линейке программных продуктов Hyperion. В частности, на тему BPM было опубликовано несколько десятков статей (в том числе при участии автора), а в 2004 г. была издана первая в России книга, посвященная новой управленческой концепции и соответствующим информационным технологиям [Концепция…, 2004].

Термин BPM также используется рядом других компаний – разработчиков программного обеспечения, например компанией OutlookSoft (в 2007 г. приобретена SAP AG), а также российскими компаниями Intersoft Lab и «СофтПром».

Также нельзя не отметить досадное совпадение: аббревиатура BPM имеет и другую расшифровку – Business Process Management (управление бизнес-процессами). Этот термин используется, в частности, компанией IDS Scheer – одним из мировых лидеров в области управления бизнес-процессами и разработки соответствующего программного обеспечения.

Что касается других аббревиатур, то они также применяются известными компаниями, в том числе мировыми лидерами в области разработки и внедрения информационных систем данного класса. Например, аббревиатура EPM (Enterprise Performance Management – управление эффективностью деятельности предприятия) применяется компанией Oracle, CPM (Corporate Performance Management – управление эффективностью деятельности корпорации) – аналитиками Gartner и компанией Cognos (в 2008 г. приобретена IBM). А компания SAP AG использует для своих разработок данного класса аббревиатуру SEM (Strategic Enterprise Management – стратегическое управление предприятием).

Данная ситуация нашла отражение и в документе, разработанном Группой по стандартизации BPM, в котором отмечается, что BPM, CPM и EPM следует считать эквивалентными понятиями.

Также имеет место мнение, что необходимости в каком-то новом термине просто не существует, поскольку BPM не содержит ничего нового по сравнению с такими понятиями, как «система поддержки принятия решений» (Decision Support System – DSS) или «бизнес-интеллект» (Business Intelligence – BI). В этой связи следует заметить, что понятия DSS и BI на практике ассоциируются не столько с концепциями управления, сколько с определенными классами программных продуктов, в то время как BPM – это прежде всего управленческая концепция и уже затем – особая категория информационных систем [Концепция…, 2004].

Так или иначе, несмотря на некоторые терминологические проблемы, понятие BPM уже завоевало себе право на жизнь и признано как специалистами в области управления, так и ведущими компаниями – аналитиками рынка информационных технологий. По сути, концепция BPM превратилась в самостоятельное направление, имеющее не только определенную теоретическую идею, но и методики и технологии ее практической реализации.

 

Функциональность BPM-систем

В соответствии с документом, разработанным Группой по стандартизации BPM, в качестве основных процессов, охватываемых BPM-системами, можно выделить следующие [Buseness Performance Management…, 2005]: формализация стратегии (strategize); планирование (plan); мониторинг и анализ (monitor and analyze); корректирующие воздействия (take corrective actions).

В части формализации стратегии BPM-системы позволяют менеджерам разрабатывать стратегии и доводить их до подразделений компании, выявлять возможности создания стоимости и формировать системы метрик, позволяющих оценивать эффективность бизнеса и его динамику.

Соответствующие компоненты включают следующие приложения:

• для построения метрик (включая средства построения метрик и библиотек метрик, а также средства визуализации метрик в виде панелей индикаторов);

• обеспечивающие коллегиальность стратегического управления, организацию управленческих коммуникаций и распространение соответствующей информации в корпоративной среде управления (включая портальные технологии и средства организации совместной работы);

• для формирования и поддержки системы стратегических целей;

• для автоматизации формирования корпоративной стратегии и обеспечения ее связи с соответствующими ключевыми показателями эффективности (включая средства формирования стратегических счетных карт).

В части планирования BPM-системы позволяют менеджерам всех подразделений компании устанавливать свои локальные цели, разрабатывать и моделировать сценарии планирования, разрабатывать программы и бюджеты, поддерживающие стратегию, а также формировать целевые значения определенных показателей для различных временных периодов.

Соответствующие компоненты включают приложения:

• для формирования, сбора, обобщения плановых данных и их представления в виде отчетов, а также средства управления процессами планирования. При этом планы могут включать бюджеты (финансовые планы), планы использования мощностей, планы по персоналу, планы производства и поставок;

• позволяющие вносить в планы изменения по мере получения фактических данных (включая средства прогнозирования и планирования проектов и процессов);

• поддерживающие предпосылки, бизнес-правила и логику обработки входной информации (включая средства моделирования процессов).

В части мониторинга и анализа BPM-системы позволяют оценивать индивидуальную и групповую эффективность с применением соответствующих ключевых показателей на всех организационных уровнях, а также предоставляют пользователям дополнительную информацию, помогающую им предпринимать те или иные действия.

Соответствующие компоненты включают:

• приложения, позволяющие консолидировать данные, полученные из различных трансакционных систем, обеспечивать мультивалютность финансовой информации, элиминировать внутригрупповые операции, выполнять журнальные проводки и формирование финансовой отчетности;

• приложения многомерного анализа обобщенных трансакционных данных с возможностью план-факт-анализа;

• технологии создания централизованных витрин данных, содержащих плановую или фактическую информацию;

• приложения для создания панелей индикаторов, позволяющих организовать мониторинг метрик и сопутствующих комментариев (включая счетные карты, отражающие приемлемость значений ключевых показателей);

• технологии проектирования, создания, редактирования и распространения отчетов, касающихся эффективности деятельности предприятия;

• приложения для формирования запросов и отчетности на разных уровнях управленческой информации – от счетных карт до детальных трансакционных данных («drill down»).

В части корректирующих воздействий BPM-системы помогают менеджерам своевременно реагировать на возникающие ситуации и отклонения.

Соответствующие компоненты включают:

• приложения для создания и управления уведомлениями (включая описание причин формирования уведомлений, типов уведомлений, адресатов рассылки и способов представления информации);

• приложения для управления панелями индикаторов, обеспечивающие визуализированные сигналы при получении уведомления;

• автоматизированные средства поддержки корректирующих воздействий, такие как запуск определенных процессов, рассылка сообщений или инициирование каких-либо действий;

• технологии, позволяющие формулировать новые цели и (или) изменять существующие целевые значения показателей.

Приведенная классификация построена в соответствии с циклом стратегического управления: первые две группы процессов связаны с формированием и реализацией стратегий (целеполагание и трансформация стратегий в планы), вторые две группы – с обеспечением обратной связи (контроль, корректировка целей и планов). В этом отношении классификация достаточно детально отражает структуру функциональных областей BPM. Однако, с другой стороны, она вряд ли подходит для классификации информационных систем, обеспечивающих перечисленные функции. Дело в том, что конкретные программные продукты, как правило, реализуют не одну, а сразу несколько ключевых функций, относящихся к разным функциональным областям и используемых на разных стадиях цикла стратегического управления.

Например, информационные системы, поддерживающие разработанную Р. Капланом и Д. Нортоном методологию Balanced Scorecard (BSC-системы), позволяют структурировать стратегические цели организации, формировать системы ключевых показателей (как финансовых, так и нефинансовых), декомпозировать эти показатели вплоть до нижнего уровня управленческой пирамиды, а затем осуществлять мониторинг достижения целей и строить на этой основе корпоративную систему мотивации, обеспечивающую координацию усилий отдельных подразделений и бизнес-единиц. Таким образом, BSC-системы включают в себя все компоненты раздела «формализация стратегии». В то же время совокупность индикаторов дает менеджерам возможность оценить, насколько успешно компания продвигается в заданном направлении и насколько ее текущая деятельность соответствует утвержденной стратегии. Эти функции соответствуют разделу «мониторинг и анализ». Наконец, BSC-системы позволяют создавать уведомления и поддерживают процессы корректировки целей, что соответствует разделу «корректирующие воздействия».

Аналогичные рассуждения применимы и к системам корпоративного планирования и бюджетирования. Прежде всего такие приложения содержат всю необходимую для планирования функциональность, включая ведение аналитических направлений и классификаторов, описание финансовой структуры и принципов взаимодействия, учет трендов, анализ отклонений и т. п. Такие системы учитывают потребности крупных организаций, позволяя составлять бюджеты для каждой бизнес-единицы и каждого структурного подразделения, при этом консолидация информации может осуществляться на любом уровне организационной структуры [Исаев, Хомаза, 2003]. Перечисленные функции представляют раздел «планирование». Кроме того, системы планирования и бюджетирования позволяют производить план-факт-анализ на основе информации из трансакционных систем (раздел «мониторинг и анализ»), а также осуществлять корректировку планов и бюджетов (раздел «корректирующие воздействия»). Наконец, современные системы этого класса обладают развитой функциональностью в области организации бюджетного процесса, что дает возможность координировать усилия специалистов разных подразделений, обеспечивая тем самым коллегиальность стратегического управления (функциональность раздела «формализация стратегии»).

Многие аналитические функции заложены в системах бизнес-интеллекта (BI-приложениях). Они способны собирать необходимую информацию из различных и чаще всего разнородных источников (трансакционных систем, хранилищ данных и др.), структурировать эту информацию с применением общепринятых управленческих терминов и таким образом обеспечивать понятную и надежную информационную базу для поддержки принятия решений. Приложения, построенные на основе OLAP-систем, позволяют организовать многомерный анализ данных и часто используются в качестве платформы для других приложений, например систем планирования и бюджетирования. BI-приложения также дают возможность формировать запросы и отчеты, строить системы метрик, создавать панели индикаторов, управлять уведомлениями. Можно сделать вывод, что функциональность BI-приложений относится сразу к трем разделам классификации – «формализация стратегии», «мониторинг и анализ» и «корректирующие воздействия».

В то же время существуют приложения, возможности которых относятся всего к одному из функциональных компонентов, приведенных в классификации. Примером могут служить системы консолидации финансовой отчетности, функциональность которых относится к одному из компонентов раздела «мониторинг и анализ». Такие системы позволяют организовать сбор финансовой отчетности всех организаций, входящих в состав группы, обеспечить процедуры консолидации в соответствии с национальными или международными стандартами и в результате сформировать полный комплект консолидированной финансовой отчетности.

 

Архитектура BPM-систем

Функциональность отдельных BPM-компонентов и необходимость их интеграции как между собой, так и с другими информационными системами определяет технологическую архитектуру комплексного BPM-решения.

В соответствии с разработкой Группы по стандартизации BPM [Buseness Performance Management…, 2005] все технологии, задействованные в комплексном BPM-решении, можно подразделить на основные (core technologies) и дополнительные (additional technologies), причем среди последних выделяются смежные приложения (related applications) и инфраструктура BPM (BPM infrastructure).

К числу основных технологий относятся технологии, обеспечивающие ключевые процессы BPM – формализацию стратегии (включая цели и метрики), планирование (финансовое и операционное), мониторинг и анализ (включая сбор фактических данных и их сравнение с плановыми), корректирующие воздействия.

К смежным приложениям относятся информационные системы, с которыми BPM-система взаимодействует в процессе своей работы. Такие приложения по своей сущности могут быть трансакционными (например, системы для выписки счетов, управления поставками или обслуживания клиентов), аналитическими (например, анализ продаж, поставок, клиентской базы) либо сочетать в себе трансакционную и аналитическую составляющие (например, системы управления взаимоотношениями с клиентами или цепочками поставок).

Для эффективного решения задач информационной поддержки стратегического менеджмента BPM-системы должны время от времени обновлять информацию, используемую смежными приложениями в качестве предпосылок для реализации своих моделей. С другой стороны, показатели, формируемые в смежных приложениях, должны поступать в BPM-систему, если они существенны с точки зрения управления эффективностью бизнеса. Такая обратная связь позволяет организации выявлять проблемы и решать их на ранней стадии, до того, как негативные тенденции выйдут из-под контроля. Кроме того, это помогает компании использовать возможности развития бизнеса, требующие быстроты принятия решений.

Примерами смежных приложений могут служить системы логистики, обнаружения случаев мошенничества, анализа кредитных рисков, управления операциями (производство, финансы, персонал), приложения для управления цепочками стоимости (CRM, SCM) и техническими системами.

BPM-инфраструктура включает три категории решений:

• инфраструктуру данных (data infrastructure) – средства интеграции и хранения данных (хранилища данных, реляционные и многомерные базы данных, средства извлечения, преобразования и загрузки данных, средства обеспечения качества данных, средства моделирования данных);

• аналитическую инфраструктуру (analytic infrastructure) – средства отчетности, анализа, интеграции с электронными таблицами и другими персональными системами, средства интеллектуального анализа данных, панели индикаторов, средства мониторинга в режиме реального времени;

• ИТ-инфраструктуру (IT infrastructure) – серверы, технические средства хранения данных, вычислительные сети, операционные системы, средства управления вычислительными системами, приложения для планирования и анализа использования вычислительных мощностей.

Технологическая архитектура BPM-комплекса приведена на рис. 3.2. Как видно из схемы, технологическая инфраструктура призвана обеспечить логическую связь и потоки данных между трансакционными системами, ключевыми процессами BPM и средствами пользовательского интерфейса.

 

Применение BPM-систем в некоммерческих организациях (на примере сферы образования)

Исторически концепция управления эффективностью бизнеса (BPM) и системы управления этого класса появились как реакция на актуальные проблемы коммерческих компаний. Однако с течением времени они стали все шире применяться и в некоммерческой сфере – от отдельных некоммерческих организаций до государственного и муниципального управления. В этом нет ничего удивительного, поскольку и задачи взаимоотношений с заинтересованными лицами, и задачи стратегического менеджмента для некоммерческих организаций не менее актуальны. Поэтому слово «бизнес» в аббревиатуре BPM не должно вводить в заблуждение: его можно считать частью исторически сложившегося термина, но никак не свидетельством того, что BPM-системы могут применяться исключительно для задач бизнеса. По сути, здесь мы наблюдаем ситуацию, аналогичную системам управления ресурсами предприятия (ERP): несмотря на присутствие слова «предприятие», системы этого класса уже доказали свою применимость в некоммерческих структурах.

Рис. 3.2. Технологическая архитектура BPM-системы

Рассмотрим вопросы применения BPM-систем в социальной сфере на примере органов управления сферой образования и крупных университетов.

Сфера образования представляет собой сложную организационно-экономическую систему, стратегическое управление которой является крайне важной и достаточно сложной задачей. Для успешного развития в долгосрочной перспективе крупные образовательные учреждения (университеты) и сфера образования в целом должны иметь четко сформулированную стратегию и обоснованные целевые показатели, а их системы планирования, управленческого учета и контроля должны быть направлены на достижение стратегических целей.

В настоящее время особое значение приобретают вопросы стратегического управления крупными университетами, что объясняется следующими факторами:

• повышение роли науки и образования в обеспечении национальной конкурентоспособности в долгосрочной перспективе;

• динамичность современной академической среды, появление новых научных и образовательных направлений;

• повышение сложности университетского управления, необходимость налаживания межфакультетских и межвузовских связей;

• появление новых интегрированных образовательных учреждений, включая общенациональные (федеральные) университеты, которые представляют собой крупные научно-образовательные комплексы;

• географическая распределенность многих университетов.

Также следует отметить, что в настоящее время наблюдается тенденция к повышению самостоятельности вузов и их преобразованию в форму автономных образовательных учреждений. Такие вузы отличаются не только большей финансовой самостоятельностью, но и большей ответственностью за результаты своей коммерческой деятельности. Для этого уже есть серьезные предпосылки: во многих вузах внебюджетные (самостоятельно заработанные) средства составляют существенную часть финансирования.

Все это ставит вузы перед необходимостью повышения качества и эффективности управления, перехода к стратегическому регулярному менеджменту.

Однако стратегическое управление в вузах нашей страны в силу исторических причин до сих пор не получило столь же серьезного развития, как в западных университетах. Так, Е. А. Князев отмечает следующие особенности стратегического управления в российских вузах [Князев, 2005]:

• стратегическое управление часто воспринимается как вынужденная обязанность, редко – как глубоко и полностью осмысленный выбор;

• миссия университета не отражает его уникальность, является всеохватывающей и универсальной, часто сводится к стереотипам, лозунгам и штампам;

• стратегия вуза несфокусирована, размыта, вместо выбора «своего» направления развития отражает желание быть «всем и для всех»;

• информационно-аналитическое обеспечение стратегического менеджмента носит фрагментарный, «любительский» характер, часто отсутствует вообще;

• специальные инструменты и техники стратегического управления, как правило, не применяются.

Впрочем, последние две особенности нельзя считать присущими только университетскому управлению, поскольку с аналогичными проблемами сталкиваются и коммерческие компании. В корпоративном секторе, как и в университетах, имеет место проблема «стратегического разрыва» – дезинтеграции системы стратегий и планов, направленных на их реализацию. Поэтому существенную помощь вузам может оказать опыт корпоративного управления, который может быть адаптирован с учетом специфики университетов.

Все это предопределяет возможность эффективного применения BPM-систем в сфере образования – для информационной поддержки как стратегического менеджмента, так и заинтересованных лиц.

Комплекс мероприятий, направленных на построение BPM-систем в сфере образования, должен включать разработку концепции и детальной методологии управления (с учетом лучшей зарубежной практики и отечественных наработок), проектирование и создание информационных систем управления (на основе программного обеспечения, апробированного в сфере образования), а также непосредственное внедрение таких систем управления.

Примером применения BPM-решений для стратегического управления сферой образования на уровне министерства может служить опыт Министерства образования Чили (Chilean Ministry of Education), где внедрена и успешно используется управленческая методология Balanced Scorecard, а для информационной поддержки стратегического управления применяется информационная система Oracle Hyperion Performance Scorecard. Это позволило создать развернутую систему целевых индикаторов, включающую показатели как национального, так и регионального уровней, а также организовать ежеквартальный сбор фактических данных для оценки успешности развития образовательной отрасли. В результате повысилась прозрачность процессов управления, была создана обоснованная система делегирования полномочий и ответственности, а также организована поддержка корректировочных управленческих решений.

Применение BPM-систем также позволяет существенно усовершенствовать стратегическое управление университетами, что подтверждается международной практикой. Приведем несколько примеров использования в университетском управлении линейки решений Oracle Hyperion.

Стэнфордский университет (Stanford University) является пользователем решений Hyperion с 1995 г. Одна из задач – бюджетное планирование, которое реализуется на основе программного обеспечения Oracle Hyperion Planning. Бюджетные данные поступают в систему из более чем 35 отдельных структурных единиц университета, при этом бюджетная модель содержит более 40 тыс. центров затрат и около 10 тыс. бюджетных показателей. Помимо приложения для бюджетирования университет использует ряд систем бизнес-интеллекта, а также решение для синхронизации метаданных.

Гарвардский университет (Harvard University) использует системы бизнес-интеллекта Oracle Hyperion в качестве надстройки над хранилищем данных. Это позволяет консолидировать данные, поступающие из многочисленных трансакционных приложений – систем учета, управления закупками и персоналом, расчета заработной платы, управления грантами и др. В результате в университете создана единая информационная среда, позволяющая обеспечить необходимую отчетность и доступ к информации.

Университет штата Вермонт (University of Vermont) успешно применяет финансовые приложения. Система Oracle Hyperion Strategic Finance обеспечивает прогноз показателей балансового отчета и отчета о прибылях и убытках на 10 лет, а также планирование привлечения инвестиций. Система Oracle Hyperion Financial Management используется для формирования и анализа финансовой отчетности университета, а также для синхронизации данных финансовой системы и ERP-системы PeopleSoft. В университете также используются система Oracle Hyperion Performance Scorecard (для управления по ключевым показателям) и OLAP-система Oracle Hyperion Essbase (для многомерного анализа информации о студентах).

Университет здравоохранения и науки штата Орегон (Oregon Health & Science University) использует Oracle Hyperion Planning для планирования и бюджетирования. В результате внедрения продолжительность формирования бюджета снизилась с 5,5 месяцев до шести недель, а ежегодная экономия университета оценивается в 1,5 млн долл.

Список примеров успешного использования систем управления эффективностью в университетах можно продолжить. Единственное, что вызывает сожаление, – отсутствие в этом списке российских вузов. Часто в качестве причины называют недостаточное финансирование проектов развития российских университетов. Впрочем, за последние годы ситуация меняется к лучшему: ведущим вузам уделяется должное внимание в рамках Приоритетного национального проекта «Образование», Федеральной целевой программы развития образования (ФЦПРО), других государственных инициатив в сфере образования. Поэтому в настоящее время имеются все предпосылки для того, чтобы российские университеты эффективно применяли и современные методы стратегического управления, и соответствующие информационные системы.

Таким образом, концепция управления эффективностью бизнеса может применяться для предприятий и организаций самых разных отраслей, включая организации социальной сферы. Эта концепция имеет непосредственное отношению к стратегическому менеджменту, поскольку предусматривает целый ряд важных управленческих функций, включая формализацию стратегии и определение ключевых показателей, планирование, мониторинг и анализ, а также обеспечение необходимой обратной связи и корректирующие воздействия. С другой стороны, концепция BPM тесно связана с задачами корпоративного управления, позволяя обеспечить информационную прозрачность организации для заинтересованных лиц, в частности, путем формирования и представления корпоративной отчетности. Поэтому можно сделать вывод, что концепция управления эффективностью бизнеса и информационные системы этого класса занимают центральное место в системе информационной поддержки корпоративного управления и стратегического менеджмента (СИП КУСМ).

С другой стороны, было бы неверным утверждать, что BPM-система полностью покрывает все области СИП КУСМ. Дело в том, что круг вопросов информационной поддержки корпоративного управления и стратегического менеджмента весьма широк, даже без учета специфических задач, отражающих отраслевые или индивидуальные особенности. Поэтому помимо BPM-решений в СИП КУСМ находят применение и другие аналитические системы, основанные как на количественной информации, так и на экспертных оценках. Именно интеграция различных решений, как входящих в состав BPM-комплекса, так и выходящих за его пределы, позволяет построить эффективную систему информационной поддержки корпоративного управления и стратегического менеджмента.