Консалтинг и автоматизация в области управления
эффективностью банковского бизнеса

Публикации

Управление в кредитной организации

Business Intelligence и Business Performance Management: основные термины и концепции

Важная тенденция последнего времени в банковской сфере – живой интерес к бизнес-аналитике и системам, обеспечивающим управление эффективностью бизнеса. С началом нового 10-летия XXI века в нашей стране начал формироваться бизнес-ориентированный, статегический подход к практическому использованию BI и технологий Business Performance Management. Чтобы по достоинству оценить широкие и многообразные возможности аналитических ИТ-продуктов, необходимо хорошо разбираться в азах бизнес-аналитики, и в первую очередь в терминологии. А с ней, как оказалось, не все так просто.

*   *   *  

В последнее время на банковском рынке растет интерес к аналитическим банковским программным продуктам, к инновационным технологиям управления бизнесом. Теме автоматизации банковской аналитики посвящают научные статьи и диссертации, ее начали активно изучать в профильных вузах, неравнодушны к теме бизнес-аналитики и журналисты. В специализированных журналах можно найти много познавательных материалов, рассказывающих о продуктах, обеспечивающих анализ данных, корпоративных хранилищах, ВI- и BPM-системах. Правда, из-за не устоявшейся пока терминологии в некоторых публикациях до сих пор нет-нет да и проявится ляп, вызванный путаницей с аббревиатурой BPM, обозначающей два класса программных продуктов — Business Performance Management (управление эффективностью бизнеса) и Business Process Management (управление бизнес-процессами). Да и в трактовке BI (Business Intelligence, бизнес-аналитика) тоже случается неразбериха. Некоторые, например, отождествляют BI с OLAP, при том что технологии OLAP (On-line Analytical Рrocessing — аналитическая обработка в реальном режиме времени) — это лишь один из инструментов, объединенных понятием BI.

Все это привело к мысли о необходимости провести среди банковских специалистов некий «ликбез» по терминологии, связанной с современными высокотехнологичными средствами бизнес-аналитики и управления эффективностью бизнеса. В основу данной статьи положен ряд постов блога, который автор ведет на информационном портале Banki.ru[1]. Чтобы в толкованиях Business Intelligence и Business Performance Management все стало как можно понятней и прозрачней, было решено не придерживаться классических, но сложных для восприятия дефиниций, предлагаемых мировыми аналитическими компаниями.

Итак, BI

Понятие BI (Business Intelligence, что в дословном переводе с английского означает «бизнес-интеллект») впервые было сформулировано исключительно в теории еще в докомьютерную эпоху — в 1958 г. Оно предлагалось для обозначения Intelligence Systems, которые должны поддерживать в разных отраслях разумные действия людей, нацеленные на решение поставленных задач.

-------------------------

Понятие Business Intelligence, сформулированное еще в 1958 г., предлагалось для обозначения Intelligence Systems, которые должны поддерживать в разных отраслях разумные действия людей, нацеленные на решение поставленных задач.

--------------------------

Вплоть до сегодняшнего дня это первоначально заданное определение как нельзя лучше отражает место BI-инструментов в поддержке принятия решений. Если оборот «принятие решений» интерпретировать как интеллектуальную деятельность человека, которая приводит его к выводам на основе разностороннего анализа имеющихся фактов, то BI-системы отвечают за предоставление фактов. Факты — это количественные показатели бизнеса. Фактами могут быть, например, объемы привлечения и размещения средств в разрезе точек продаж, бизнес-направлений, банковских продуктов и т.д.

На протяжении достаточно долгого периода концепция BI не имела развития. И только в конце 80-х гг. прошлого века аналитики Gartner возродили термин BI, применив его для обозначения теперь уже не теоретических, а вполне материальных процессов, технологий и ИТ-инструментов, предназначенных для поддержки принятия решений. Поскольку перевод Business Intelligence имеет множество трактовок, интерпретаций этого понятия тоже очень много[2]. Возможно, поэтому разные аналитические компании, занятые исследованием рынков, и сегодня расходятся в нюансах трактовки BI. Однако в целом все эти определения весьма близки друг к другу.

Компания Gartner использует термин Business Intelligence Platforms (BI-платформы), объединяющий три категории функциональности: 1) инструменты интеграции с целью получения доступа к данным; 2) инструменты предоставления информации (т.е. хранения и отображения данных); 3) инструменты для анализа данных.

Компания IDC оперирует термином Business Intelligence Tools (BI-инструменты). Он охватывает две группы функциональности: 1) инструменты построения запросов, отчетности и анализа для конечного пользователя (end-user query, reporting and analysis); 2) «продвинутая» аналитика (advanced analytics).

Компания Forrester Research выдвинула понятие Enterprise Business Intelligence Platforms (корпоративные BI-платформы). Это набор методологий, процессов, архитектур и технологий, преобразующих исходные данные в полезную и содержательную информацию, используемую для принятия решений, эффективных в отношении стратегии, тактики и функционирования компании.

«Инструменты» — вот ключевое слово практически в каждом из перечисленных определений BI. Инструментальное ПО может одинаково успешно применяться в любой отрасли и для решения разных прикладных задач, то есть оно универсально. Пожалуй, самый наглядный и общеизвестный пример инструментального ПО — программа MS Excel, которую интенсивно используют для реализации разнородных по целям задач, стоящих перед банками и предприятиями.

Таким образом, BI — это набор инструментального программного обеспечения, предназначенного для оперативного предоставления бизнес-пользователю необходимых для его работы фактов в виде информативных отчетов.

BI объединяет несколько инструментальных технологий. Среди них:

  • Data Warehousing (хранилища данных);
  • On-Line Analytical Рrocessing (аналитическая обработка в реальном режиме времени);
  • Query&Reporting (генерация запросов и отчетов);
  • Data Mining (интеллектуальный анализ данных) и др.

К первым двум из этого списка мы еще вернемся, но чуть позже.

Немного из недавней истории BI

В нашей стране первая ощутимая волна интереса к BI-продуктам прокатилась после кризиса 1998 г. В этот период многие организации искали в этих технологиях защиту от внешних рисков. Сложилось ошибочное мнение, что если собрать все фактические показатели бизнес-деятельности в организации и показывать их менеджерам c помощью BI, то менеджеры будут принимать только верные и полезные для бизнеса решения.

Такой подход не оправдал себя. Начало века — время самых неуспешных проектов внедрения BI в нашей стране. Причина неудач кроется, как ни странно, в универсальности BI-инструментов. Оказалось, что польза от применения BI проявляется только в том случае, если потенциальные пользователи знают, какие именно показатели и как надо анализировать, чтобы можно было сделать полезные выводы и эффективно применить их в управлении бизнесом. «Вываливание» на обзор всех данных в принятии решений не помогало, что обусловило определенную дискредитацию BI-инструментов. В результате технологии BI в течение нескольких лет оставались лишь просто «модной» темой, которая не находила практического воплощения.

--------------------------

BI — это универсальные аналитические инструменты, с помощью которых можно решить практически любую аналитическую задачу. Но прежде чем приступить непосредственно к реализации такой задачи, необходимо наличие уже готовой методологии.

--------------------------

BI — это универсальные аналитические инструменты, с помощью которых можно решить практически любую аналитическую задачу. Но прежде чем приступить непосредственно к реализации такой задачи, необходимо наличие уже готовой методологии. Как минимум, банк или предприятие должны четко для себя определить, на какие вопросы они хотят получить ответ с помощью BI-технологий, какие отчеты для этого потребуются, а как максимум — они должны определить набор данных, которые для этого нужны, и знать алготитмы их получения. При этом о тиражном программном продукте речь идти не может: BI-решение всегда будет индивидуальным — со всеми вытекающими отсюда плюсами и минусами.

Ближе к середине первого десятилетия ХХI в. в мире, а затем и в России оформилось видение использования BI для решения таких прикладных задач, как бюджетирование (например, для анализа бюджетов и план-фактного анализа), управление доходностью (анализ объемных показателей, управленческих балансов, ОПУ и т.д.), подготовка различных видов управленческой отчетности. BI стали предлагать вкупе с готовыми методологиями использования для решения различных прикладных задач.

О некоторых ВI-компонентах — просто и без прикрас

Что необходимо для подготовки разнообразных отчетов? Во-первых, полные, достоверные и безошибочные данные, и во-вторых, инструменты их интерпретации и представления в разных форматах, причем формы современных отчетов могут быть самыми разнообразными: это и таблицы, и диаграммы, и графические объекты и т.д.

За сбор и выверку данных отвечают Data Warehousing (DWH) — хранилища данных.

Прежде всего стоит пояснить, чем же хранилище данных отличается от автоматизированной банковской системы (АБС). Все очень просто: АБС — это система для учета банковских операций, иначе — транзакций. Поэтому АБС называют транзакционной системой. Она устроена так, что много операционистов могут одновременно вводить в нее данные об операциях. Но банковская деятельность немыслима еще и без подготовки внутрибанковской (управленческой и аналитической), обязательной (регулятивной), налоговой и прочей отчетности. Если выпускать сразу много отчетов из АБС, то банк не сможет вводить в систему транзакции — АБС, сколь бы мощной она ни была, наверняка зависнет. Так уж она устроена: не желает выполнять не свойственные ей функции и выражает свой протест отказом работать.

Чтобы не было проблем с формированием отчетов, используют хранилища данных. Эти ИТ-системы предназначены исключительно для выпуска отчетов и анализа данных. Поэтому такие программные продукты называют аналитическими. Данные в них попадают из АБС и других учетных систем — их переносят, например, ночью после закрытия операционного дня.

Вводить данные непосредственно в хранилище не рекомендуется — это грозит возникновением проблемы, что сродни той проблеме, которая неизбежно появляется при использовании АБС для формирования отчетов. Повторим: возлагать подготовку отчетности на АБС — дело неблагодарное. Это вчерашний день для банков. Для грамотной подготовки всех видов отчетности уже давно существуют специально предназначенные для этого ИТ-продукты — хранилища данных. К тому же АБС не обладают тем громадным аналитическим арсеналом, который имеется у хранилищ данных. Поэтому автоматизация современного банка предполагает одновременное использование АБС (массовый ввод данных) и хранилища данных (выпуск отчетов и анализ данных).

Для загрузки данных из систем учета оперативной деятельности в хранилище применяют ETL-инструменты (за аббревиатурой ETL скрываются слова Extract, Transform, Load — извлечение, преобразование, загрузка)[3]. Стоит заметить, что ETL — это тоже компоненты BI.

А теперь несколько слов об OLAP — технологии, которую, как было сказано выше, некоторые до сих пор отождествляют с BI. OLAP — это инструмент быстрой настройки табличных отчетов (OLAP-таблиц или OLAP-кубов), в которых представлены цифры (факты), агрегированные в разных разрезах (измерениях). OLAP-таблица снабжена инструментами управления формой отчета. Пользователь может многократно изменять форму отчета, переставляя колонки и строки, детализируя и укрупняя имеющиеся данные так, чтобы лучше раскрыть для себя суть анализируемой проблемы, оценить полученные показатели. В принципе OLAP-инструмент может получать данные не только из хранилища, но и непосредственно из учетных систем. Однако это менее удобно. Ключевое преимущество OLAP — предоставление пользователю возможности самостоятельно управлять формой отчета.

--------------------------

BI ≠ OLAP, BI ≠ DWH, DWH ≠ OLAP. Понятие BI объединяет все эти технологии и еще целый ряд других инструментов исследования данных и получения из них информации для поддержки принятия управленческих решений.

--------------------------

Таким образом, BI ≠ OLAP, BI ≠ DWH, DWH ≠ OLAP. Понятие BI объединяет все эти технологии и еще целый ряд других инструментов исследования данных и получения из них информации для поддержки принятия управленческих решений.

BPM, он же CPM, он же EPM, он же Business Performance Management

На инструментальной базе BI сформировался новый класс программного обеспечения — BPM-системы (Business Performance Management — управление эффективностью бизнеса). Положительный опыт, полученный в последние годы, стал основой для серьезного интереса к BI и BPM во время недавнего финансового кризиса и в посткризисный период[4].

Как уже упоминалось выше, сегодня аббревиатуру ВРМ используют одновременно для обозначения технологий процессного управления (Business Process Management) и технологий управления эффективностью бизнеса (Business Performance Management). Сокращение ВРМ от BPerformanceM появилось на заре текущего века, и почти сразу же, с легкой руки мировых исследовательских компаний, обзавелось синонимами — Enterprise Performance Management (EPM) и Corporate Performance Management (CPM). Для уточнения обратимся к фактологии новейшего времени.

2004 г. В отчете Best Practices in Business Performance Management: Business and Technical Strategies («Успешный опыт управления эффективностью бизнеса: бизнес и технические стратегии») Международного института исследования хранилищ данных (The Data Warehousing Institute, TDWI) область функциональности ПО класса Business Performance Management (ВРМ) очерчивается как Corporate Governance (корпоративное управление).

2006–2009 гг. Авторитетная исследовательская компания Gartner в своих Magic Quadrant for CPM Suites («Магические квадранты для BPM-систем») в течение всех четырех лет определяет этот класс ПО как Corporate Performance Management Suite (программный комплекс по управлению эффективностью бизнеса).

2006–2009 гг. Другая известная компания — IDC — в своей ежегодной публикации Evaluation Criteria for Selecting a Successful Business Performance Management Solution («Критерии оценки успешного решения по управлению эффективностью бизнеса») применяет терминологию Business Performance Management Analytical Applications (аналитические приложения для управления эффективностью бизнеса).

2006–2009 гг. Еще одним глобальным исследователем — Forrester Research — в ежегодном обзоре The Forrester Wave™: Business Performance Solutions («Волна Forrester™: решения по управлению эффективностью») используется термин Business Performance Solutions («все решения для эффективности бизнеса»).

2009–2010 гг. После приобретения авторитетного поставщика ВРМ-платформы Нyperion корпорация Oraclе объявила о выходе программной платформы Oracle Enterprise Performance Management (управление производительностью предприятия).

Так что приходится признать: с терминологией классу систем управления эффективностью бизнеса явно не повезло — для одного и того же понятия применяют сразу несколько определений, и до сегодняшнего момента аналитические гуру не пришли к единому мнению. В результате разные поставщики используют различные наименования своих платформ: у IBM, например, это CorporatePM, у Oracle, после приобретения этой корпорацией компании Hyperion, — EnterprisePM (при том, что до своего вхождения в Oracle компания Hyperion использовала сокращение ВРМ). Мало того, омонимия аббревиатуры ВРМ, как мы уже упоминали, вносит досадную путаницу, ведь Business Performance Management и Business Process Management, по сути, совершенно разные системы!

Системы класса Business Performance Management[5] предназначены для решения таких задач, как финансовая консолидация (например, надо собрать главную книгу банка, если в головном офисе и филиалах не используют централизованную АБС), планирование и бюджетирование, управление доходностью, подготовка отчетности для различных регуляторов, в том числе для Банка России, налоговой отчетности, отчетности по МСФО и др. Говоря простым языком, BPM — это методология управления плюс программное обеспечение, которое ее поддерживает.

--------------------------

Принципиальная разница ВРМ и BI состоит в наличии у систем класса Business Performance Management прикладных решений для поддержки технологий управления и подготовки отчетности. Они соединяют методологию управления и преднастроенные BI-инструменты.

--------------------------

Принципиальная разница ВРМ и BI состоит в наличии у систем класса Business Performance Management прикладных решений для поддержки технологий управления и подготовки отчетности. Они соединяют методологию управления и преднастроенные BI-инструменты. Задача пользователя (банка или предприятия) облегчается — не надо создавать методологию управления с нуля, достаточно принять или изменить готовую методическую модель ВРМ-системы.

Практически все BI-инструменты, успешно встроившись в архитектуру BPM, выполняют определенный круг конкретных задач в составе отраслевых экземпляров ПО этого класса. Основа ВРМ для кредитной организации — единое хранилище данных банка. В него с помощью средств интеграции собираются данные из АБС и отдельных учетных модулей. В результате сотрудники банка получают единую главную книгу, вычищенный справочник клиентов банка, а также возможность просматривать данные по всем договорам. То есть хранилище становится единым источником непротиворечивых и достоверных данных для выпуска отчетности во всех подразделениях банка.

Чтобы получать различные отчеты, данные в хранилище надо по-разному интерпретировать. Например, для подготовки управленческого баланса надо трансформировать данные бухгалтерского и оперативного учета в управленческие регистры, а для выпуска обязательной отчетности — вычислять различные показатели. Для управления интерпретациями предназначены ВРМ-приложения. Каждое из них представляет собой набор механизмов для решения конкретной прикладной задачи (ведение управленческого учета, функционально-стоимостный анализ и т.д.).

За выпуск отчетности, то есть за представление данных в виде отчетных форм, диаграмм и в других форматах, удобных для восприятия, отвечают BI-инструменты для OLAP-анализа и репортинга. Таким образом, разные грани управленческих процессов становятся прозрачными для руководителя: от расчетного показателя в отчете можно углубиться в данные и буквально по шагам увидеть, из чего и как сложилась привлекшая внимание цифра. Например, детальный анализ норматива достаточности капитала позволит спуститься на уровень расшифровок и далее — до лицевых счетов, проводок и параметров сделок.

BPM-системы обеспечивают реализацию очень большого круга задач управления бизнесом. Так, например, ВPM-платформа «Контур», ориентированная на работу в российских банках, разработанная специалистами компании Intersoft Lab, позволяет создавать BPM-системы полного цикла управления. В ее составе хранилище данных «Контур», функционирующее на промышленных СУБД и имеющее в своем технологическом арсенале отраслевую модель данных для кредитных учреждений, а также система BPM-приложений, которые обеспечивают автоматизацию ключевых BPM-технологий. Среди них:

  • финансовая консолидация;
  • планирование и бюджетирование;
  • управление доходностью;
  • управление основными видами банковских рисков;
  • одготовка управленческой и регуляторной отчетности.

В заключение добавим, что вместе с прикладными BPM-программами BI образует еще более широкую категорию программного обеспечения Business Analytics Software — программные продукты для бизнес-аналитики.

СПРАВКА

По итогам 2010 г., результаты деятельности кредитных учреждений, использующих программные продукты класса Business Performance Management, существенно превысили средние показатели по отрасли.

Автоматизированные BPM-системы можно сегодня рассматривать как неотъемлемый атрибут эффективного банка. Как показывает анализ финансовых показателей ренкинга «ИНТЕРФАКС-100. Банки России» за IV квартал 2010 г., 76,9 % кредитных учреждений, приобретших BPM-системы за последние 3 года, стабильно улучшают свои позиции по величине чистых активов. Среди банков, сделавших выбор в пользу BPM в 2010 г., соответствующий показатель приближается к 100 %. Это свидетельствует о том, что успешный бизнес уже немыслим без BPM-технологий.

В 2010 г. банковский рынок вступил в стадию активного восстановления. По оценкам аналитиков, в прошлом году активы банков увеличились на 15 %. Банки – пользователи BPM-систем добились более высоких результатов: в среднем рост активов у них оказался почти в 2 раза выше отраслевого показателя (27 %).

Наиболее востребованным поставщиком ВPM-решений остается компания Intersoft Lab. Она занимает первое место по числу контрактов на внедрение BPM-систем в российских кредитных учреждениях – ее совокупная доля составляет 63,2 %. По итогам 2010 г. активы банков, ставших клиентами Intersoft Lab за последние 3 года, в среднем возросли на 36,6 %.

Сегодня BPM-системы по существу представляют собой стратегический актив, способный на протяжении всего своего жизненного цикла обеспечить ИТ-поддержку долгосрочных планов развития банка в условиях вариативности приоритетов управленческих задач. Наличие в технологическом арсенале систем управления эффективностью бизнеса можно считать показателем успешности банка. Так, в I квартале 2011 г. значительное число заказчиков Intersoft Lab вошли в первую сотню самых прибыльных банков в рейтинге РБК. Среди них: ЗАО «ГЛОБЭКСБАНК», ОАО АКБ «Еврофинанс Моснарбанк», ЗАО «Банк Русский Стандарт», ОАО «ТрансКредитБанк», ОАО «ФОНДСЕРВИСБАНК» и др.


[2] См. об этом: Артемьев В. Что такое Business Intelligence? // Открытые системы. 2003. № 3.

[3] См. также: Реализация подсистемы ETL (Extract, Transform, Load) корпоративного хранилища данных // Сайт «Хранилище данных. Интеграция систем. Проектная документация» (http://www.prj-exp.ru/dwh/structure_of_etl_process.php).

[4] См. также: Чаусов В. И., Амириди Ю. В., Трунова Е. М. Управление эффективностью банковского бизнеса в посткризисный период: взгляд разработчика // Управление в кредитной организации. 2011. № 2.

[5] Подробнее см.: Амириди Ю. BMP-решения для банковского рынка // Интеллектуальный банк. 2008. № 1.

 

Автор: Ю. Амириди
Источник: Управление в кредитной организации, 2011, № 5 (63), с. 67-76