Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Журнал ВРМ World

Цели и задачи прогнозирования. Выбор программного обеспечения. Тенденции развития прогнозирования и средств BPM

Точная и своевременная информация о том, что может произойти в экономике и обществе в будущем, всегда имела значение для тех, кто принимал бизнес-решения. Прогнозирование стало важной частью процесса планирования любой компании. Развитие современных экономических теорий, а также сложных компьютерных программ повлияло на подъем новых методов прогнозирования. Одно из ключевых предположений для большинства прогнозирующих специалистов — это то, что прошлое служит важным ключом к поведению в будущем. Это не значит, что социально-экономические условия и глобальная экономика не меняются во времени. Однако данные о прошлых тенденциях и деятельности, облеченные в теоретические рамки, дают хорошую информацию.

Во множестве отраслей точные прогнозы (построенные на анализе тенденций) дают реальные преимущества, при этом они особенно эффективны при внедрении компьютерных решений, где одновременно выполняется сбор данных и распространение результатов прогнозирования по всей организации. Назовем ряд примеров:

  • планирование доходов и прибылей;
  • внутрикорпоративное операционное планирование;
  • управление на уровне склада;
  • планирование производственных ресурсов;
  • планирование человеческих ресурсов;
  • переговоры о ценах на определенные объемы продукции;
  • планирование капитала;
  • прогнозирование продаж;
  • планирование мощностей оборудования;
  • спрос на услуги центра обработки звонков;
  • планирование проектов;
  • спрос на обслуживание клиентов;
  • использование проходной способности сети;
  • планирование электронного бизнеса;
  • планирование сезонных перевозок; и множество других.

Преимущества точных прогнозов для бизнеса следующие:

  • оптимизация бизнеса c сокращением расходов на операции;
  • повышение возможностей продаж для максимизации прибылей;
  • обеспечение точной информации, необходимой для принятия лучших решений.

С другой стороны, неточные и не существующие прогнозы приводят к ошибочным бизнес-планам, неудачным решениям и к недостатку взаимодействия и сотрудничества.

Как начать прогнозирование

Формальный процесс прогнозирования строится из следующих шагов:

  1. выявить проблему;
  2. определить, как прогноз поможет в ее решении;
  3. выбрать конкретные параметры, которые необходимо прогнозировать;
  4. определить примерные сроки прогнозирования;
  5. исследовать методы и теории, использовавшиеся для прогнозирования таких переменных в прошлом;
  6. оценить возможные мнения, учесть все за и против;
  7. использовать модели прогнозирования, которые соответствуют потребностям бизнеса, с учетом всех ограничений;
  8. провести прогнозирование;
  9. интерпретировать результаты;
  10. принять решения и выполнить необходимые действия;
  11. выполнить повторный прогноз в соотвествии с фактическими показателями;
  12. модифицировать модель или метод прогнозирования.

Принцип «лучше меньше, да лучше» хорошо работает в некоторых ситуациях, но прогнозирование к ним не относится. Современные прогрессивные компании пытаются заглянуть в будущее, и чем чаще они это делают, тем лучше. Практика показывает, что чем чаще проводится прогнозирование, и чем больше людей вовлечены в этот процесс (особенно это касается руководителей, которые лучше всего видят, насколько эффективно работает каждое из подразделений), тем выше надежность. Если составлять прогнозы ежемесячно, еженедельно и даже ежедневно, то становится яснее, как наилучшим образом подготовиться к будущему. Компания в этом случае может постепенно вносить изменения в ведение бизнеса, следуя намеченному курсу.

Реализация

Все больше компаний понимают важность применения компьютерного ПО для бизнес-анализа, бюджетирования и планирования, а также прогнозирования. Эти приложения приобретают растущую популярность. Для того чтобы создать среду, поддерживающую прогнозирование, необходимо применять целый ряд технологий и методов.

Репозиторий данных. Репозиторий содержит взаимосвязанную информацию и позволяет проводить поиск по разным измерениям для получения согласованного прогноза. Кроме того, в нем хранятся плановые и фактические показатели, что необходимо для сравнения оценочных панелей и ключевых показателей эффективности.

Входные данные из различных корпоративных источников. Технологическая платформа должна масштабироваться для растущих объемов данных, как вертикально, так и горизонтально, при этом автоматически, периодически (в идеале ежедневно) в систему должны передаваться данные из различных источников. Таким образом обеспечиваются широкие возможности анализа, детализации и изучения тенденций.

Вероятно, лучший источник данных для поддержки процесса прогнозирования — Хранилище данных. Информация проходит хорошую очистку и отражает реальные исторические тенденции. Кроме того, данные извлекаются из ряда источников, обеспечивая богатую аналитическую базу для причинно-следственного анализа. Один из факторов, с которым согласны почти все специалисты по статистике, — это то, что слабым местом сложной статистической прогнозной модели является недостаток надежных данных.

Хранилища данных и средства Business Intelligence должны играть свою важную роль в прогнозировании. Как большинство Хранилищ обеспечивают единый источник управленческой информации о прошлом, так же они могут давать сведения и о будущем.

Поддержка прогноза в Хранилище требует периодического обновления таблиц, или, точнее, создания новых таблиц, отражающих новую версию прогноза. При этом клиентам обеспечивается ограниченный доступ по записи/чтению отдельных участков данных Хранилища. Для того чтобы гарантировать надежность, нужно использовать метод фиксации каждой версии прогноза. Вслед за разработкой каждой новой версии пользователям гарантируется ограниченный доступ. После того как прогноз фиксируется, эта очередная версия может использоваться для отчетности и анализа.

Web-платформа. Для прогнозирования необходима защищенная внутренняя/внешняя информация об операциях, выходящая за рамки организации, в том числе сведения о клиентах, поставщиках и распространителях.

Механизм управления исключениями. Управление множеством продуктов и клиентов в современной быстро изменяющейся рыночной среде практически невозможно без некоторого механизма предупреждения лиц, занимающихся планированием, о возникающих сложных отклонениях.

Статистические инструменты. Для прогнозирования необходимо статистическое моделирование, а также возможность аннулировать статистический прогноз. Сегодня доступен широкий диапазон статистических методов, от простых оценок тенденций до развитых методов причинно-следственного моделирования. Выбор соответствующей статистической модели требует тщательного анализа.

Инструменты краткосрочного планирования. Эти средства позволяют проводить многоуровневое прогнозирование и дают агрегированное представление информации руководству, а также детальную информацию планировщикам.

Общая методология. Необходим процесс (на основе технологической платформы), который обеспечивает согласование прогнозов различных подразделений. Эта платформа дает множество представлений агрегированных и детальных данных по разным направлениям и временным периодам. Цель — получение прогноза, объединяющего все направления, касающиеся продукта, клиента и производительности.

Прогнозирование дает ответы на вопросы «что-если», важные для бизнес-планирования. Бизнес-менеджеры должны иметь возможность моделирования различных сценариев при оценке влияния своих решений и изменений в прогнозе. Прогнозирование — процесс, в котором необходимо участие разных сотрудников компании и партнеров. BI-технология должна поддерживать каждый из шагов процесса: анализ, моделирование, просмотр и публикацию версий прогнозов в оперативных системах. Для того чтобы это сделать, необходимо добиться более тесного сотрудничества для регулирования процессов управления бизнесом.

При построении сбалансированной среды прогнозирования требуется учитывать и другие важные факторы. Например, нужно помнить о сложности ПО, доступности пользователям, наличии возможностей настройки, времени получения результатов и, конечно, о цене. Однако обычно преимущества точного детального прогноза по всей организации существенно превышают расходы на внедрение системы.

Все перечисленные выше компоненты прекрасно интегрируются в рамках BPM-продуктов. Средства управления эффективностью бизнеса представляют собой наиболее удобную среду для прогнозирования.

BPM дает толчок прогнозированию

Большинство финансовых аналитиков соглашаются с тем, что прогнозирование — это, конечно, больше искусство, чем наука. И искусство непростое. Рынок требует от компании точного видения ситуации.

Если компания представляет в прогнозах о доходах «окончательные цифры», то она тем самым публично берет на себя обязательства касательно будущих результатов. В результате крупные фирмы стали отказываться от публикации своих ожиданий относительно доходов на краткосрочные периоды, взамен стараясь улучшить управление эффективностью в долгосрочной перспективе. Согласно результатам исследования компании Ernst & Young1 , в последнее время только 34% финансовых организаций предоставляют прогнозы о прибылях. Резюмировать недостатки и преимущества представления прогнозов будущих доходов можно следующим образом:


Преимущества Недостатки
Повышается прозрачность Возникает стимул для регулирования доходов
Снижается нестабильность Краткосрочные цели управления приобретают приоритет перед долгосрочным
Упрощается взаимодействие Внешние факторы могут пойти вразрез с прогнозами
Регулируются ожидания инвесторов Возникает необходимость обновлять прогнозы при изменении условий

Современная экономическая и геополитическая ситуация обострила давно возникшие проблемы с созданием точных прогнозов. Когда в конце 1990-х — начале 2000-х годов доходы и прибыли стали быстро расти, потеря дохода по сравнению с прогнозируемым в размере одного цента на акцию была несущественна. Теперь ситуация изменилась. Компании должны разбираться в потенциальном влиянии незапланированных событий, которые могут иметь важные экономические последствия.

Большинство организаций обратились к «спасательным шлюпкам», которые представляли собой набор процессов и технологий, ныне входящих в понятие BPM. Поставщики ПО стали активно продвигать системы управления эффективностью бизнеса, обеспечивающие потенциал для его подробного изучения и понимания. Приложения BPM не всегда соответствовали рекламе, но многие компании потратили существенные ресурсы и много времени на развитие возможностей прогнозирования, бюджетирования, анализа и отчетности.

Сегодня бизнес пытается изменить свои методы прогнозирования и управления эффективностью. Финансовые аналитики тратят очень много времени на выявление и отслеживание тенденций, а также на оценку вероятности влияния внешних событий. Компании, использующие передовые методы прогнозирования и планирования, часто пересматривают намеченные сценарии. С технологической точки зрения, BPM-системы экономят время и дают дополнительную гибкость в случае эффективного согласования с продуманными бизнес-процессами. Технология позволяет воплотить в жизнь наши представления о правильном выполнении анализа и прогнозирования.

Советы по улучшению прогнозирования

Однако развитие управления эффективностью не всегда идет гладко. Иногда компания не готова к более глубокому анализу, быстрому выявлению тенденций и более качественному прогнозированию. Бывает, что дела в компании идут хорошо, акции поднимаются в цене и прогноз обещает огромные прибыли на следующий квартал. И вдруг на мониторе появляется сообщение, что произошел сбой, ситуация выходит из-под контроля. Тут возникает большой соблазн подумать, что это ошибка и прогнозу не стоит доверять. Подобные проблемы нельзя решить только с помощью технологии.

Специалисты по прогнозированию предлагают несколько подходов, которые помогут компаниям обойти многие сложности:

1. Важно соотносить свое стремление к детализации с реальными возможностями. Стоит ограничивать число прогнозируемых параметров. Чем больше деталей в прогнозе (особенно в долгосрочном), тем больше вероятность, что он не оправдается.

2. Надо стремиться к такому процессу прогнозирования, который уравновешивает финансовые и операционные показатели. Эти процессы могут называться по-разному (прогнозы, основанные на экономических показателях; лидирующие прогнозы; прогнозы, основанные на предикативных индикаторах), но суть в том, что все больше и больше компаний переходят от чисто финансового моделирования к иному подходу, где учитываются возможные изменения в бизнес-факторах.

3. Прогнозировать меньше параметров, но чаще. Желательно не реже, чем раз в квартал. Поток вложений в IT-технологии привел к переизбытку данных во многих компаниях. Если анализировать и моделировать каждый «кусочек» данных, прогноз можно никогда не закончить, поскольку всегда найдется еще один вид анализа, который можно провести.

Более гибкие и точные процессы прогнозирования выявляют самую важную информацию. Поэтому, чтобы не проводить полный финансовый прогноз для всех элементов отчета о прибылях и убытках и для баланса каждый квартал, всё больше компаний выбирают небольшой набор переменных, но анализируют их ежемесячно, еженедельно или даже ежедневно. И в этом есть смысл. Обычно требуется полтора года, чтобы выявить четкую тенденцию с помощью ежеквартальных показателей прогнозов. Если же проводится еженедельное прогнозирование, то аналитики смогут обнаружить тенденцию за шесть недель.

4. Важно позволить руководителям подразделений больше участвовать в процессе прогнозирования и нести ответственность за результат. Они обычно лучше всего знают, как работает именно их отдел и какова будет его эффективность в будущем.

5. Руководители нефинансовых подразделений нуждаются в базовой подготовке и знаниях финансовых принципов, которые позволят им разбираться в процессе прогнозирования. При этом финансовый отдел должен играть руководящую роль, проверяя полученные от специалистов прогнозы и наблюдая за процессом.

6. Очень важно, чтоб прогнозы разных подразделений не конфликтовали друг с другом. Необходимо сотрудничество между отделами. Стоит учитывать разные мнения, добиваться согласованности.

7. Не стоит связывать вознаграждение менеджеров с теми целями, которые они же сами и установили. Заработная плата не должна зависеть от прогнозирования.

По мере внедрения описанных выше принципов может существенно измениться и традиционный процесс бюджетирования. Бюджет, полученный в результате длительного обмена информацией между финансовыми руководителями и разными подразделениями, часто устаревает уже в день своего появления. Сегодня же процесс бюджетирования может основываться на результатах эффективного прогнозирования.


[1] Исследовательская консалтинговая компания