Системы бизнес-анализа (BI) объединяют оперативные данные с аналитическим инструментарием, для представления сложно организованной и важной коммерческой информации для проектировщиков и руководства. Их цель заключается в повышении оперативности и качества исходных данных предназначенных для процесса принятия решений.
Системы бизнес-анализа используются для того, чтобы осмыслить потенциальные возможности фирмы; состояние профессиональных навыков, для анализа тенденций и будущих направлений на рынке, анализа технологий, и нормативно-правовой базы, в которой фирма осуществляет свою деятельность; работу конкурентов и
последствия их действий.
Спрос на прикладные программы бизнес-анализа продолжает расти даже в условиях, когда спрос на большинство продуктов информационных технологий (IT) неустойчив. Тем не менее, исследований информационных системы (ИС) в этой области очень мало.
В то время как термин бизнес-аналитика является относительно новым, компьютерные системы бизнес-анализа появились, в том или ином роде, около сорока лет назад [1]. Система бизнес-анализа как термин включает в себя такие понятия, как средства поддержки принятия решений, информационную систему администрирования и менеджмента.
С каждым новым шагом возможности увеличивались, когда предприятия росли, все более усложнялись их вычислительные и аналитические потребности, а компьютерная аппаратура и программы совершенствовались [2]. В данной статье система бизнес-анализа будет определяться следующим образом.
Системы бизнес-аналитики – системы, сочетающие в себе сбор данных, их хранение, и управление базой данных при помощи аналитического аппарата для представления в совокупности внутренней и внешней информации для проектировщиков и руководства.
В основе данного определения лежит идея, что системы бизнес-анализа обеспечивают полезную информацию, доставляемую в нужное время, в нужное место, и представляемую в нужной форме для использования руководством. Цель всего этого заключается в повышении оперативности и качества исходных данных, используемых в процессе принятия решений, а это облегчает управленческую работу.
Иногда бизнес-анализ относится к оперативному принятию решений, то есть в этом случае нужно дать немедленный ответ, но чаще, он относится к сокращению сроков принятия решений, так что информация для руководства все равно будет полезной, когда придет время принимать решение. Во всех случаях использование бизнес-анализа рассматривается как работа на опережение [3].
Основные компоненты системы бизнес-анализа, которая прогнозирует ситуации, представлены на рисунке 1.
Рис.1. Основные компоненты системы бизнес-анализа, которая прогнозирует ситуации.
Системы бизнес-анализа помогают в стратегическом и оперативном принятии решений. Опрос от Gartner ранжировал стратегии использования BI в следующем порядке:
– управление эффективностью деятельности компании;
– оптимизация работы с клиентами, мониторинг хозяйственных операций, и стандартная поддержка принятия решений;
– комплекс обособленных прикладных программ BI предназначенных для операций и стратегий;
– управленческая отчетность от систем бизнес-анализа.
Первым выводом из данного опроса является тот факт, что простой отчетности из показателей фирмы и ее конкурентов, составленной из многих имеющихся программных продуктов, недостаточно.
Второй вывод, что слишком многие фирмы до сих пор считают бизнес-аналитику (например, DSS и EIS) внутренней функцией.
Быстрый рост интернет технологий, обеспечивает распространение среды взаимодействия пользователя с программой, объединяя все для создания богатой среды бизнес-анализа. BI извлекает информацию из многих других систем.
Для работы с BI нужен эксперт, который будет разбираться как со структурированными, так и со слабоструктурированными данными. Термин слабоструктурированные данные используется для всех данных, которые не вписываются в реляционные или одноуровневые файлы, которые в свою очередь называются структурированными данными [4]. Мы используем термин слабоструктурированные данные (а не более распространенный неструктурированные данные) чтобы признать, что большинство таких данных имеет определенную структуру. Например, электронная почта делится на сообщения и сообщения, которые накапливаются в папках.
Исследование показало, что 60% ИТ-директоров и технических директоров считают слабоструктурированные данные важными для улучшения деятельности и создания новых возможностей для бизнеса. В 2014 году 30-40% процентов времени белых воротничков уходило на управление слабоструктурированными данными, по сравнению с 20% в 2010 году. Кроме того, можно сказать, что более 85% всей коммерческой информации является слабоструктурированными данными. Примерно 15% из структурированных данных, как правило, фиксируются в таблицах, которые не включены в структурированную архитектуру базы данных.
В то время как хранилища данных, ERP, CRM и базы данных, в основном имеют дело со структурированными данными из баз данных, многочисленные слабоструктурированные данные в организациях остаются позади. Управление слабоструктурированными данными сохраняется как одна из основных нерешенных проблем в ИТ-индустрии, несмотря на активные усилия поставщиков создать более сложное программное обеспечение для управления документооборотом.
Установленные аналитические и практические подходы в системах бизнес-анализа, как правило, подразумевают работу отдельного пользователя, у которого имеется специальный опыт, и который занимается исследованием данных [5].
Специалисты-проектировщики штатной должности, осуществляющие анализ для высшего руководства, часто создают оптимизированные подпрограммы для BI, потому что решения принимаются на многих уровнях организации, а не только на высшем. Новый класс аналитических вспомогательных программ появляется для того, чтобы программное обеспечение обслуживало как можно больше работников фирмы [6]. Эти новые вспомогательные программы называются “бизнес-аналитика для масс”. BI для масс обеспечивает возможность работы с отчетностью и анализом для всех уровней организации.
Как пример, фирмы внедряют такие вспомогательные программы, как интеллектуальный анализ данных, предназначенный для использования неспециалистами.
Основные задачи, реализуемые BI для масс: простое создание и работа с данными, защищенность передачи информации, удобный пользовательский интерфейс, например как у браузеров.
Широкое использование в BI вспомогательных инструментов для многих сотрудников показывает, что организация готова распространить BI по всей фирме [7].
Так как приходится иметь дело как со структурированными, так и со слабоструктурированными данными одновременно, архитектура данных в BI более ориентирована под бизнес, чем под решение чисто технических задач. Хотя техническая архитектура данных сосредотачивается на оборудовании, связующем программном обеспечении и системе управления базами данных, архитектура систем бизнес-анализа данных фокусируется на стандартах, метаданных и бизнес-правилах предприятия.
В стандартной BI архитектуре для структурированных данных в информационном хранилище, данные берутся из операционных систем и распространяются с использованием технологий интернет-браузера. Конкретные данные, необходимые для BI загружаются в витрину данных, и используются специалистами по планированию и руководством [8]. Вывод информации приобрел вид рутинного нажатия на нужную информацию из витрины данных и ожидания ответа на запросы от веб-пользователей и аналитиков по оперативной работе с данными. Выходные документы могут принимать различные формы, включая отчеты по отклонениям, стандартные отчеты и ответы на конкретные просьбы. Выходные данные отправляются каждый раз, когда параметры выходят за пределы предварительно заданных границ.
На данный момент множество фирм используют отдельные части систем бизнес-анализа, но в полноценном виде такие системы встречаются довольно редко [9]. Для упрощения рассмотрения стоимости данной системы, рассмотрим фирму, начинающую с нуля.
Интеграция системы бизнес-анализа включает:
– Затраты на аппаратное обеспечение. Эти затраты зависят от того, что уже установлено на предприятии. Если информационное хранилище данных уже используется, то основное необходимое оборудование это специализированная под систему бизнес-анализа витрина данных и, возможно, обновление информационного хранилища данных.
– Затраты на программное обеспечение. Типичные пакеты систем бизнес-анализа могут стоить около 60000 долл. Так же нужно принимать во внимание подписки на разных услуг по передаче данных. Например, фирмы в отрасли розничной торговли подписываются на сканирование данных, чтобы определить, как спрос на их продукцию и продукцию конкурентов реагирует на специальные предложения, разные нововведения и другие ежедневные изменения на рынке.
– Затраты на реализацию. После закупки аппаратного и программного обеспечения, придется потратить большую сумму на внедрение, сюда так же входит и начальная подготовка. Обучение персонала так же требует постоянных затрат, ведь новые сотрудники привлекаются к эксплуатации системы, а сама система требует обновлений. Кроме того, ежегодные контракты на техническое обслуживание программного обеспечения обычно составляют 15% от стоимости самой системы [10].
– Затраты на персонал. Затраты на персонал, назначенный для выполнения расчетов в BI и на сотрудников информационно-технологической поддержки должны быть в полной мере учтены, так же как и заработная плата, накладные расходы, расходы на помещения, средства вычислительной техники и другую инфраструктуру для сотрудников. Сложный анализ затрат также должен принимать во внимание время, потраченное на чтение выходных данных из BI и время, затрачиваемое на поиск в интернете и других источниках для BI.
Большинство преимуществ систем бизнес-анализа по факту неосязаемо. Эмпирическое исследование 50 финских компаний показало, что большинство компаний не считают экономию на затратах или оптимизацию времени основными преимуществами при инвестировании в системы бизнес-анализа. Есть надежда, что хорошая система бизнес-анализа приведет к большому прорыву в какой-то момент в будущем.
Тем не менее, спрогнозировать большие прорывы невозможно ведь они являются практически непрогнозируемые и очень редкими явлениями.
Библиографический список
- Сухина Н.Ю., Седых Н.В., Апсалямов Р.Р. Проблемы и перспективы развития интеграционных процессов // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2007. № 7. С. 44-47.
- Управление интеллектуальными активами: учебное пособие / А.Н. Костецкий, Н.О. Старкова; М-во образования и науки Российской Федерации, Кубанский гос. ун-т. Краснодар, 2006. 317 с.
- Козырь Н.С. Экономический механизм реструктуризации промышленных предприятий в системе управления капитализацией // диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Кубанский государственный технологический университет. Краснодар. 2010. 168 с.
- Листопад М.Е., Деружинский Г.В., Королев Д.А. Фазы общественного воспроизводства, взаимосвязь его материально-вещественных и стоимостных факторов // Современная экономика: проблемы и решения. 2014. № 12. С. 47-58.
- Невская Н.А. Опыт макроэкономического прогнозирования в период развития рыночных отношений в России. – М.: Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова. 2014. 56 с.
- Козырь Н.С., Гетманова А.В. Бесконтактная технология MasterCard PayPass и перспективы ее развития в России // Финансы и кредит. 2015. № 4 (628). С. 44-54.
- Трунин С.Н., Вукович Г.Г. Макроэкономика. М.: Финансы и статистика, 2013. 312 с.
- Сидоров В.А., Маликова Т.Е. Деструктуризация инвестиционного капитала в тенденциях глобализации // Экономика устойчивого развития. 2012. № 9. С. 172-177.
- Шевченко И.В., Коробейникова М.С. Новые интегрированные структуры как инновационные формы развития российской экономики: теория и практика // Экономика: теория и практика. 2014. № 3. С. 13-21.
- Осипов В.С. О единстве цепочки ценности и цепочки стоимости // Глобальный научный потенциал. 2013. № 10 (31). С. 120-123.