Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Журнал ВРМ World

Внедрение Business Intelligence: разумный ли это ход?

За последние годы технологии Business Intelligence (BI) сделали значительный шаг вперед, причем не только по качеству, но и по количеству новых методов. Однако на фоне всех эти событий возникает вопрос: "Почему при наличии множества инициатив и проектов в планах развития корпоративных информационных технологий средства нужно вкладывать именно в BI?" Сегодня, когда аргументы "технология ради технологии" уже не имеют веса, такой вопрос становится особенно важным.

Чтобы решить эту проблему, нужно рассмотреть BI-сущность технологии, ее возможности и методы оценки эффективность капиталовложений (ROI - Return On Investment) в продукты этого класса.

Потребность в новых технологиях

BI-методы помогают пользователю быстрее оценить данные, что способствует принятию более качественных и своевременных решений и в конечном итоге достижению коммерческих целей. Поводом к внедрению BI-средств является необходимость повышения эффективности и прибыльности организации. Некоторые BI-методы направлены на ускорение потока данных и облегчение доступа к информации внутри компании (т.е. на упрощение создания, поддержки и распространения стандартных отчетов).

Другие современные технологии используют более активный подход, заменяя существующие процессы новыми, рационализированными, устраняя некоторые этапы деятельности и создавая новые возможности, не предусмотренные в старых системах (legacy systems).

Более того, старые системы уже не конкурентоспособны и не отвечают современной ситуации в бизнесе. Глобальные перемены вызывают потребность в новых инструментах и новых подходах к принятию решений:

  • Безжалостная конкуренция налагает серьезные ограничения на уровень прибыли. Фирмы, действующие и реагирующие не достаточно быстро, легко могут попасть в список "вымирающих видов".
  • Электронные базы данных бурно разрастаются в размерах. Сложные ERP-системы, Хранилища данных, системы электронный коммерции и Web-технологии открывают доступ к огромному объему данных. Старые инструменты не соответствуют новым, более сложным требованиям. Если в прошлом основная проблема состояла в получении данных, то теперь скорее наоборот: необходимо фильтровать и анализировать данные.
  • Необходимость получения высоких прибылей наряду с возрастающими темпами ведения бизнеса приводят к жесткой реструктуризации, направленной на сокращение штата компаний. Сотрудники, не попавшие в число уволенных, несомненно, подтвердят целесообразность подобных мер. Задача любого менеджера - ответить на вопрос: как достичь больших результатов меньшими средствами? Известно, что оптимально структурированные организации развиваются быстрее, если в принятии решений участвуют многие сотрудники, однако возникает еще один вопрос: какой для этого подобрать инструментарий? Если раньше на анализ данных уходило до 90% времени нескольких экспертов, то сегодня практически любой сотрудник делает то же самое, тратя всего 5-10% своего рабочего времени. Старые аналитические средства не предназначались для решения таких задач.

Решающие факторы успеха

Можно выделить ряд ключевых факторов, характеризующих успешное применение BI-систем:

  • Обеспечение доступа к качественным данным. Трудно добиться результата, если данные не очищены и не организованы.
  • Расширение программных возможностей, предоставляемых пользователю. Если обрушить на сотрудников поток цифр, это не столько решит проблемы, сколько создаст новые. Еще десять лет назад стояла задача получить данные, то теперь возник вопрос, как их использовать.
  • Развитие аналитических навыков у пользователя. Умение оценивать данные очень полезно, но, в конце концов, необходимо решать, что с ними делать. Такие знания трудно встроить в программный продукт. Чтобы помочь неопытному или начинающему пользователю, в современных аналитических приложениях используются отраслевые контрольные показатели (industry benchmark) и передовой опыт экспертов.
  • Помощь в передаче и использовании добытых сведений. Редко бывает, чтобы кто-то в одиночку, не привлекая других сотрудников, предпринимал что-либо существенное. И если анализ данных не подразумевает обмена информацией и совместного обсуждения принимаемых решений, то он превращается в чисто "академическое упражнение".

Современные BI-системы должны решать все четыре вышеперечисленные задачи, а не только передавать пользователю форматированные данные.

На сегодняшний день разработаны технологии, которые позволяют сотрудникам, занимающимся принятием решений и отслеживанием результатов, совместно использовать и анализировать данные. С помощью таких приложений опытный аналитик сможет создавать методические рекомендации для неопытных пользователей, чтобы те самостоятельно вникали в суть получаемых данных.

BI-технологии позволяют справиться с избыточной информацией, заостряя внимание пользователей на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений.

Некоторые BI-средства представляют собой серверные (back-end) инфраструктурные инструменты, предназначенные для извлечения, очистки, преобразования и реорганизации данных, а также для оптимизации их для принятия решений. К таким средствам относятся Хранилища и витрины данных, OLAP-серверы и инструменты ETL (Extract, Transform, Load - извлечения, преобразования, загрузки). Другие приложения разрабатываются для извлечения знаний и понимания сути специально подготовленных для этого данных.

Среди них можно назвать инструменты отчетности, оперативного анализа и исследования, визуализации, моделирования решений и планирования, а также средства добычи данных (data mining). Порталы, инструментальные панели (dashboards), карты показателей (scorecards) - это тоже элементы инструментария, который позволяет организовать простое и удобное восприятие информации.

Помимо набора прикладных и интерфейсных средств появился еще один вид систем Business Intelligence - аналитические приложения. Как правило, они ориентированы на конкретные бизнес-процессы, часто включают в себя несколько технологий, а также экспертные знания по конкретной проблемной области. Такие программные продукты способны существенно улучшить бизнес-процессы, не требуя от сотрудников серьезного изучения сложных технологий.

Примером аналитического средства может служить приложение для управления маркетинговой кампанией, которое включает витрину данных, модуль оперативного анализа и добычи данных (data mining) и средства управления кампанией. Такой инструмент позволяет пользователю анализировать информацию о клиенте, определять благоприятные сегменты рынка, инициировать целевые маркетинговые мероприятия в этих сегментах; упрощает понимание выданных программой результатов.

Можно найти многочисленные примеры аналитических приложений, которые охватывают "всю цепочку" (closed loop) процесса принятия решений и автоматизируют цикл операций "understand-act-evaluate" (понять - выполнить действие - оценить). Другие системы, направляя неопытных пользователей к ключевым разделам информации и показывая, какими должны быть те или иные значения, помогают разобраться в сложных данных. Одним словом, эти средства используют и автоматизируют экспертные знания по анализу и применению информации.

Согласно данным аналитической компании IDC (International Data Center), на сегодняшний день около 50% аналитических приложений созданы для нужд конкретных заказчиков, другие же 50% представляют собой готовые коммерческие пакеты. Исследование IDC показывает, что такое соотношение будет сохраняться и в будущем.

Обзор подходов и инструментов

Как уже упоминалось, при поставке современных BI-средств используются различные инструменты и подходы (табл.1). Большинство инструментов работают совместно, хотя в процессе принятия решений они играют разные роли.


Таблица 1
BI-технологии
Серверы реляционных баз данных >
OLAP-серверы
Хранилища данных
Витрины данных
Инструменты преобразования и очистки данных
Инструменты отчетности
Инструменты анализа и исследования
Средства визуализации
Средства добычи данных (data mining)
Карты показателей, порталы и инструментальные панели
Электронные таблицы
Средства моделирования и прогнозирования
Системы предупреждений и извещений
Аналитические приложения


OLAP, например, очень удобен для пользователя, которому нужно представить картину работы компании в целом, это хороший инструмент для нерегламентируемых запросов, например таких: "Что влияет на рост доходов от предоставляемых услуг?"

Средства добычи данных (data mining), с другой стороны, разработаны для поиска интересных взаимосвязей внутри больших объемов данных. Они ускоряют принятие продуманных решений, так как дают информацию, которую трудно обнаружить, проводя исследование вручную.

Чтобы получить хорошее решение, располагая всеми этими инструментами и технологиями, можно испробовать несколько подходов - вложить средства в набор инструментов, работать с готовым пакетом приложений или создать специальное аналитическое средство.

Набор инструментов часто оказывается сложным для пользователей, и, чтобы понять, как выполняется анализ и интерпретация данных, приходится прилагать определенные усилия к изучению программного продукта. Однако у пользователей, занятых решением собственных задач, на это просто не остается времени.

Аналитические средства используют опыт, накопленный экспертами, что помогает неопытным пользователям быстро понять суть информации и предпринять необходимые действия. Хорошие аналитические приложения разрабатываются, конечно, для принятия решений, но при этом учитываются навыки, занятость и терпение потенциальных пользователей.

Эффективность вложений: как обосновать стоимость реализации BI?

Для расчета эффективности вложений в BI-проект можно воспользоваться двумя методами:

a) оценить эффективность распространения информации;
б) оценить положительные изменения в ведении бизнеса, возникшие вследствие принятия более качественных и своевременных решений.

Выбрав первый способ, несложно выполнить и измерения, и оценку; однако он менее результативен. Напротив, второй подход реализовать трудно, но эффективность его выше. Модернизируя старые процессы отчетности, можно сэкономить совсем немного, но усовершенствовав процесс принятия решений и переопределив ключевые бизнес-процессы, удается добиться гораздо более широких возможностей.

Сначала рассмотрим пример обоснования стоимости BI-проекта, исходя из более эффективного распространения информации. Допустим, в компании работает пятнадцать сотрудников, которые готовят отчеты и рассылают их пользователям. Из этих сотрудников десять заняты сложными нерегламентированными отчетами, требующими сбора данных из множества разных источников.

Если использование BI-средств позволит сократить время на создание и распространение этих отчетов вдвое, то уменьшение затрат будет соответствовать сокращению штата на пять человек.

Просуммировав все расходы на BI-проект (на оборудование, на программную реализацию, на обслуживание и обучение сотрудников) и разделив это значение на сокращение ежемесячных затрат (содержание пяти сотрудников за вычетом стоимости поддержки новой системы), можно оценить, сколько месяцев потребуется на то, чтобы проект окупился. Если цифры велики, то этот расчет должен учесть внутреннюю стоимость капитала (т.е. надо рассчитать отношение исходных инвестиций в проект к сумме дисконтированных ежемесячных сокращений затрат за год).

Теперь рассмотрим, как, основываясь на положительных изменениях в функционировании бизнеса, оценивается эффективность вложений. Предположим, фирма тратит 150 млн. долл. в год на торговый и вспомогательный персонал. Перед ней стоят следующие цели:
a) увеличить годовой объем продаж на 10 процентов;
б) не увеличивать штат.


Простой математический расчет показывает, что для увеличения продаж на 10% при прежнем количестве торговых агентов, каждый из них должен увеличить свой сбыт на эти 10 процентов. Сокращение затрат можно оценить просто. Если бы в целях роста бизнеса штат был увеличен на 10%, то расходы составили бы 15 млн. долл. (10% от сегодняшнего объема расходов в 150 миллионов), следовательно, рост продаж на 10% без расширения штата даст около 15 миллионов.

Однако открытым остается вопрос о том, как торговым агентам удастся продавать на 10% больше? Требовать более усердной работы - несостоятельная стратегия. Нужно работать разумнее, и здесь как раз может помочь технология Business Intelligence.

С помощью современных BI-методов, торговые агенты сосредоточат свои усилия на самых выгодных клиентах, отдел маркетинга выявит наиболее доходные сегменты рынка и разработает качественные директивы, а отделу управления сбытом будет проще отследить ключевые показатели, и он быстро внесет необходимые корректировки. То есть все сотрудники, использующие BI-средства, смогут не только докладывать о полученных результатах, но и эффективно влиять на них.

Конечно, предполагать, что только программные средства BI повысят эффективность продаж на 10%, - слишком самонадеянно. Однако, развернув обучение торгового персонала, введя поощрительные программы, организовав более качественные маркетинговые исследования и т.п., таких результатов вполне можно достичь.

Едва ли найдутся руководители, которые откажутся от всестороннего, надежного плана, реализация которого стоит 2 миллиона долларов и дает потенциальное сокращение затрат на 15 миллионов.

Достигается ли результат за счет более эффективных продаж или лучшего планирования производства, или сохранения клиентуры благодаря более качественному обслуживанию - это предмет для поиска тех положительных изменений в ведении бизнеса, которые и побуждают вкладывать средства в BI-технологии.

Как правильно взяться за дело

Важно понимать, что внедрение BI-технологии не является конечной задачей. Такое заблуждение может привести к серьезным неприятностям: к неэффективному вложению средств, к неодобрению со стороны руководства, и даже к потере работы. Основная цель иная - добиться более эффективных бизнес-процессов и повысить прибыльность за счет своевременного принятия более продуманных решений.

Лучше всего начинать новый проект Business Intelligence со стратегических бизнес-целей компании. Необходимо определить, как можно использовать современные системы, чтобы ускорить реализацию и достичь успеха. Так, в описанных выше примерах, компания пыталась повысить продажи, не расширяя штата.

Здесь встает ряд вопросов:

  • каким образом BI поможет торговым агентам более осмысленно вести свою деятельность, сосредотачивая усилия в нужных направлениях?
  • как определить, к каким клиентам стоит обращаться?
  • какая информация поможет отличить выгодную сделку от неудачной, занимающей много времени и не дающей хорошего дохода?

Чрезвычайно важна ориентация на стратегические цели. BI-технология обладает огромными возможностями, но должна использоваться целенаправленно, для решения фиксированных задач. Также большую роль играет ориентация на конкретную группу пользователей и определенные бизнес-процессы.

Не нужно решать все проблемы одновременно, лучше действовать поэтапно, продвигаясь к главной цели. Желательно как можно быстрее демонстрировать результаты, концентрируясь в первую очередь на самых важных моментах, тогда по мере разработки проект будет вызывать все больше одобрения среди руководителей и рядовых пользователей.