Сергей Миронов,
менеджер по маркетингу компании Intersoft Lab
mironov@iso.ru

На Западе технологии анализа данных уже давно стали неотъемлемой частью бизнеса. Все бизнес-процессы там, как правило, до предела формализованы, и все данные о деятельности предприятия консолидируются в едином хранилище. Менеджеры компаний давно привыкли начинать рабочий день с просмотра свежих отчетов о работе предприятия. Все существенные решения принимаются только после детального анализа деятельности компании в том или ином разрезе.

В России же тенденция к массовому применению аналитических систем в бизнесе выражена не так ярко. Соответственно управленческие решения, которые чаще всего принимаются на основе интуиции руководителя, не подкреплены всесторонним анализом деятельности предприятия. Существующие в российских компаниях системы отчетности требуют больших затрат на обслуживание, поскольку подготовкой отчетов занимаются, как правило, специально выделенные сотрудники.

Но когда встает вопрос о создании в компании современной аналитической системы, руководители российских предприятий обычно называют ряд причин, по которым это не делается. Поговорим об основных проблемах в данной области подробнее.

Проблема 1: "У нас нет данных"

Может показаться странным, но зачастую компании просто не собирают данные, которые жизненно необходимы для их успешной работы. По данным "Росбизнесконсалтинг", 55% компаний в России не ведут собственную клиентскую базу. В таких компаниях никто не в состоянии ответить на вопросы: кто покупает производимые компанией товары, в каком количестве и как часто. Разумеется, об ориентации на нужды клиента здесь не может быть и речи. Зачастую отсутствуют данные и о производстве, о работе складов и службы доставки. Непрозрачность бизнеса компании часто приносит ей существенные убытки и даже ставит вопрос о ее дальнейшем существовании. Без единой системы сбора данных очень сложно проследить долгосрочные тенденции развития компании, понять, почему падают продажи, почему закупаются сырье и комплектующие низкого качества, но по более высоким ценам и т. д.

Решение данной проблемы очевидно - необходимо внедрять учетную систему. Без внутренней прозрачности компании и обоснования управленческих решений невозможно быть конкурентоспособным на рынке. Но прежде чем думать о внедрении аналитической системы, необходимо наладить систему учета. Аналитические технологии будут работать только тогда, когда есть что анализировать.

Проблема 2: "Вид наших данных неудобен для анализа"

Даже если данные в компании собираются, то нередко их представление бывает неудобно для анализа. Скажем, в силу исторических причин или сложившихся в компании традиций данные на разных участках собираются в разных форматах и даже в разных системах. Например, одновременно в компании могут параллельно существовать базы системы "1С:Предприятие", таблицы Microsoft Excel и Access, базы в формате собственной учетной системы, разработанной программистами компании. Проблема в том, что для получения полной картины все эти данные необходимо анализировать вместе.

Решение может заключаться в разработке интерфейса, который позволил бы переводить данные из одного формата в другой. Такой подход целесообразен, когда невозможно отказаться от одновременного использования нескольких систем. Однако более предпочтительный вариант - внедрение единого хранилища данных, в котором собиралась бы информация со всего предприятия. В этом случае все данные будут иметь удобный для анализа вид.

В качестве примера решения этой проблемы назовем крупнейший банк Украины, "УкрСибБанк", внедривший централизованную систему хранилища данных. В хранилище консолидируются и приводятся к единому виду данные из различных учетных систем головной конторы банка и его филиалов. Далее на их основе выпускаются управленческие отчеты, которые рассылаются руководству. Затраты на регулярную подготовку отчетности и время ввода новых отчетных форм сведены таким образом к минимуму.

Проблема 3: "Наши данные не отражают реального положения вещей"

Серьезной проблемой может стать неполное представление данных в базе. В силу непродуманности технологии сбора данных или ее нарушения данные порой собираются стихийно, бессистемно, фрагментарно. Анализ подобных данных даже более опасен, чем отсутствие всякого анализа и опора на интуицию, поскольку на основе неверных отчетов легко принять неверные же решения.

Кроме того, данные могут не отражать реального положения вещей в силу ведения двойной бухгалтерии. Зачастую, собирая данные для фискальных органов, компания не имеет реальных цифр. А поскольку для построения управленческого учета одних только бухгалтерских данных недостаточно, то компании к тому же потребуется организовать сбор дополнительной информации.

Решить проблему может создание системы учета, охватывающей как бухгалтерские, так и управленческие данные, и регламентирование процедур их ввода. В компании четко должно быть прописано, какие данные обязательны для предоставления и какова ответственность за их непредставление или неполное представление.

Проблема 4: "У нас очень большие объемы данных"

Базы данных многих компаний ведутся уже много лет. За это время они успели разрастись до приличных размеров, и руководство ИТ-отдела обычно считает это непреодолимой преградой на пути внедрения аналитической системы на предприятии. Анализ большого объема данных действительно может привести к некоторым трудностям, например, к длительному времени ожидания при получении отчета, перегрузке сервера и т. д. Тем не менее необходимо понимать, что большой объем данных никоим образом не может быть препятствием для их анализа.

Во-первых, необходимо учитывать цели и задачи анализа. Например, для анализа продаж за последнюю неделю не обязательно выгружать данные за 10 лет. Полная информация о деятельности предприятия требуется только для оценки долгосрочных тенденций. Грамотное построение аналитической системы позволит свести проблему больших объемов данных к минимуму.

Во-вторых, следует понимать, что современные настольные компьютеры многократно превосходят по всем параметрам те серверы, которые использовались для нужд анализа данных несколько лет назад. Поэтому то, что было раньше доступно только для серверных решений, сейчас свободно может быть реализовано на базе клиентского ПК.

Наконец, в-третьих, существуют специализированные методы сжатия информации, которые применяются в аналитических системах. Например, компания Intersoft Lab разработала технологию микрокубов, позволяющую упаковывать огромный объем информации в локальный файл микрокуба, размер которого будет в десятки раз меньше исходного. Причем информация находится в микрокубе в готовом для анализа виде, так что пользователи будут получать отчеты из готового микрокуба практически с нулевым временем ожидания. При этом существенно снизится нагрузка на сервер компании, поскольку запросы разных пользователей, как правило, однотипны.

Проблема 5: "Мы и сами это сделаем"

С серьезными сложностями могут столкнуться компании, которые уже осознали необходимость внедрения аналитической системы и желают разработать такую систему силами собственного ИТ-подразделения. Поскольку для разработки системы высокого качества необходимы серьезные материальные и трудовые затраты, подобный вариант очень редко оказывается успешным. Руководство может также предложить ИТ-подразделению разрабатывать новые формы аналитических отчетов по мере их необходимости. Тогда, скорее всего, компании придется выделить одного или нескольких программистов, которые постоянно занимались бы разработкой новых отчетных форм, потому что требования к отчетам будут постоянно меняться.

Кроме того, многие компании полагают, что анализ данных вполне можно проводить при помощи стандартного офисного ПО, например, Microsoft Excel. Действительно, это решение вполне может быть приемлемым для анализа небольших объемов информации. Однако с ростом бизнеса недостатки и ограничения подобного решения, как правило, становятся очевидными, и компания приходит к выводу о необходимости создания аналитической системы.

Как показывает опыт, в подавляющем большинстве случаев гораздо более выгодно внедрить систему, которая разрабатывалась специально для анализа данных. Как вариант, это может быть разработка силами ИТ-подразделения аналитических приложений, которые учитывали бы специфику конкретного предприятия, на основе готового аналитического инструментария. Обращаясь ко всем сторонникам разработки аналитической системы собственными силами, хотелось бы заметить, что для доведения серьезного программного продукта до коммерческого использования даже профессиональным разработчикам ПО требуется довольно длительное время, возможно, несколько лет.

Проблема 6: "Это очень дорого"

Разумеется, проблема стоимости аналитической системы - одна из ключевых в России. Миф о дороговизне аналитических технологий широко распространен среди руководителей малых и средних компаний. Причем, как правило, никто из руководителей, считающих, что их предприятия "не доросли" до того, чтобы анализировать собственные данные, даже и не рассматривал возможность внедрения в компании аналитической системы и не изучал рынок аналитического инструментария. Это убеждение скорее всего сложилось в результате поверхностного знакомства с предложениями крупных зарубежных поставщиков аналитических решений, которые представляют в России свои продукты для промышленной эксплуатации. Высокая стоимость западных решений обусловлена совершенно другой структурой затрат разработчиков, другими покупательскими возможностями рынка и избыточным функционалом, который появляется в результате конкуренции поставщиков и зачастую превышает реальные потребности пользователей.

Российские поставщики аналитических технологий предлагают собственные решения, не уступающие (а иногда и превосходящие) зарубежные аналоги по возможностям, но за совершенно другие деньги. На примере продуктов нашей компании можно сказать, что для разработки аналитической системы достаточно суммы в 1000 долл. - это вполне может позволить себе и средний, и малый бизнес. Стоимость аналитической системы, конечно, будет напрямую зависеть от задач, которые она должна решать.

Проблема 7: "Зачем это нужно? Все и так понятно"

Многие руководители не видят смысла в анализе финансово-хозяйственной деятельности собственного предприятия. Подобное мнение обычно свойственно менеджерам средних и малых компаний. Им кажется, что все очевидно, что они держат ситуацию под контролем. Но держать в уме показатели продаж и постоянно отслеживать, какие товары продаются лучше других, а какие хуже, возможно только если количество товаров невелико. Если же прайс-лист компании насчитывает сотни или тысячи позиций, ответить на такого рода вопросы просто невозможно. Подчеркнем, что анализ продаж - это всего лишь один из видов анализа, и для того, чтобы постоянно отслеживать ситуацию, менеджерам необходимо получать и анализировать большое количество отчетов. Именно затем им на помощь приходят современные аналитические технологии. Их главная задача - сделать данные очевидными.

***

Россия все больше интегрируется в мировую экономику, и процесс перехода на западные стандарты ведения бизнеса, в частности, на современные аналитические технологии, необратим. Несмотря на проблемы, которые все еще стоят перед руководством российских компаний, уже есть понимание того, что аналитические технологии не роскошь, а всего лишь средство управления бизнесом.

Трудности, которые возникают при создании аналитической системы на предприятии, как правило, с лихвой окупаются преимуществами, которые дает руководителю прозрачность его компании. Будем надеяться, что подобная прозрачность скоро станет стандартом для бизнеса в России.