Коммерческий успех предприятий в значительной степени зависит от того, насколько оперативно его сотрудникам удается, во-первых, систематизировать полученные из различных источников статистические данные, во-вторых, анализировать их и принимать соответствующие решения в интересах компании.
В текущих реалиях целесообразно применять новые информационные инструменты, а именно системы бизнес-аналитики, совершенствующие процессы получения и обработки информации о хозяйственных операциях компаний.
Впервые термин «бизнес-аналитика» появился в 1958 г., однако широкое распространение это понятие получило в начале 1990 г., когда было предложено использовать его в качестве зонтичного термина для технологий, направленных на поддержку принятия решений. Термин «бизнес-аналитика» определяет:
- Процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе;
- Информационные технологии (методы и средства) сбора данных и их трансформации;
- Знания, полученные в результате углубленного анализа данных.
Таким образом, можно определить системы класса бизнес-аналитики (Business Intelligence) как информационные системы, предназначенные для построения отчетов и анализа информации о деятельности компании в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе анализа статистических данных. Системы Business Intelligence включают также инструменты, используемые для преобразования, хранения, моделирования, доставки и трассировки информации [1].
Возможности систем бизнес-аналитики развиваются по трем основным направлениям, формирующим технологию функционирования системы [2]:
- Извлечение, перекодировка и загрузка данных;
- Хранение данных;
- Анализ и представление данных (рис. 1).
Рисунок 1. Типовые блоки современных систем бизнес-аналитики
На примере крупного российского девелоперского холдинга автором был смоделирован проект по внедрению системы бизнес-аналитики QlickView в Экономическом департаменте головной организации. Система к внедрению была выбрана в соответствии с результатами проведенного анализа конкурентоспособности представленных на российском рынке систем бизнес-аналитики. Внедрение системы бизнес-аналитики в Экономическом Департаменте позволит оперативно, то есть с меньшими затратами времени получать необходимую информацию для управленческого учета со всех структурных подразделений.
С применением математических методов был рассчитан эффект от внедрение системы на примере экономии времени подготовки Бюджета Движения Денежных Средств (БДДС) [3]. В таблице 1 представлен перечень работ, выполняемых сотрудниками Экономического департамента головной организации при подготовке БДДС без применения системы бизнес-аналитики:
Таблица 1. Затраты рабочего времени на формирование БДДС без применения системы бизнес-аналитики
|
№ |
Виды работ до внедрения системы |
Длитель-ность, мин. |
Кол-во исполни-телей, чел. |
Трудоем-кость, чел.-ч. |
|
1 |
Формирование запроса структурным подразделениям на выгрузку данных |
10 |
1 |
0,17 |
|
2 |
Ожидание данных |
172 |
5 |
14,35 |
|
3 |
Консолидация полученных данных |
45 |
1 |
0,75 |
|
4 |
Проверка соответствия затрат бюджету на основании заведенных ранее заявок на платеж |
69 |
7 |
8,05 |
|
5 |
Проставление наименования проекта на основании заведенных ранее заявок на платеж и договоров |
72 |
7 |
8,4 |
|
6 |
Проверка платежа на предмет принадлежности к взаиморасчетам с партнерами и актуализация плана |
72 |
7 |
8,4 |
|
7 |
Оформление данных |
8 |
7 |
0,93 |
|
8 |
Отправка данных руководителю группы |
4 |
6 |
0,4 |
|
9 |
Консолидация и визуальная проверка данных |
15 |
1 |
0,25 |
|
10 |
Формирование запроса в отдел технической поддержки на загрузку данных в систему 1С |
8 |
1 |
0,13 |
|
11 |
Ожидание загрузки данных |
25 |
1 |
0,42 |
|
12 |
Запуск программы 1С |
2 |
1 |
0,03 |
|
13 |
Формирование отчета БДДС в системе 1С |
6 |
1 |
0,1 |
Суммируя трудоемкости всех работ, получаем, что общая трудоемкость подготовки БДДС составляет порядка 42,5 человеко-часов.
Перечень работ при подготовке БДДС с применением системы представлен в таблице 2:
Таблица 2. Затраты рабочего времени на формирование БДДС с применением системы бизнес-аналитики
|
№ |
Виды работ с использованием системы QlikView |
Длитель-ность, мин. |
Кол-во испол-нителей, чел. |
Трудоем-кость, чел.-ч. |
|
1 |
Запуск приложения и вход в систему QlikView |
2 |
7 |
0,23 |
|
2 |
Выбор и ожидание необходимых данных в системе |
25 |
7 |
2,92 |
|
3 |
Проверка соответствия затрат бюджету на основании заведенных ранее заявок на платеж |
69 |
7 |
8,05 |
|
4 |
Проверка правильности проставления наименования проекта на основании заведенных ранее заявок на платеж и договоров |
60 |
7 |
7,00 |
|
5 |
Проверка платежа на предмет принадлежности к взаиморасчетам с партнерами и актуализация плана |
72 |
7 |
8,40 |
|
6 |
Оформление данных в системе |
8 |
7 |
0,93 |
|
7 |
Отправка данных руководителю группы в системе QlikView |
5 |
6 |
0,50 |
|
8 |
Консолидация и визуальная проверка данных в системе QlikView |
15 |
1 |
0,25 |
|
9 |
Загрузка данных в систему 1С с помощью системы QlikView |
5 |
1 |
0,08 |
|
10 |
Запуск программы 1С |
2 |
1 |
0,03 |
|
11 |
Формирование отчета БДДС в системе 1С |
6 |
1 |
0,1 |
Таким образом, трудоемкость подготовки БДДС сотрудниками Экономического департамента сократилась с 42,5 до 28,5 человеко-часов. Учитывая, что периодичность подготовки БДДС составляет два раза в неделю, то внедрение системы бизнес-аналитики позволяет высвободить значительное количество человеко-часов, которые могут быть перенаправлены на выполнение других текущих управленческих работ.
Очевидно, что применение аналитических инструментов, к которым относятся системы бизнес-аналитики, позволяет повысить оперативность принятия управленческих решений, тем самым обеспечив устойчивый рост как отдельных организаций, так и холдингов, имеющих рассредоточенную структуру.
Библиографический список
- Васюхин О. В., Варзунов А. В. Информационный менеджмент: краткий курс. Учебное пособие. – СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. – 120 с.
- Шамаев И. А. QlikView – краткий учебник (примеры, обучение, практика) . – URL: http://ivan-shamaev.ru/qlikview-theory-and-practice/#__QlikView (дата обращения: 25.03.2016).
- Орлов А. И. Эконометрика. Учебник. – М.: Экзамен, 2002. – 576 с.