CC BY
223
Брускин С.Н.
РЭУ им. Г.В. Плеханова, старший преподаватель кафедры информатики, sergey. n . bruskin@ gmail.com
СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В КОРПОРАТИВНОМ ПЛАНИРОВАНИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНФОРМАЦИОННОЙ БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ: ПРАКТИКА И ПЕРСПЕКТИВЫ
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Система поддержки принятия решений (СППР), корпоративное планирование, управление результативностью, Business Analytics, Business Intelligence, Cloud computing, OLAP.
АННОТАЦИЯ
В статье исследуется проблематика «информационного разрыва» между стратегическим и оперативным планированием корпорации в условиях новой экономики. Рассматриваются перспективы развития систем поддержки принятия решений (СППР) в области корпоративного планирования с использованием инструментов бизнес-аналитики (business analytics). Предлагаются информационные модели авторской разработки на основе OLAP-технологий для улучшения качества планирования и прогнозирования.
Новая экономика — новые вызовы для корпоративного управления
Наступившая «цифровая революция» в сочетании с глобализацией бизнеса последнего десятилетия кардинально изменила информационную и деловую среду, в которой существуют современные компании [2,4]. Так называемая «новая экономика» характеризуется взрывным ростом объемов поступающей информации, высокой волатильностью, новыми проявлениями взаимного влияния субъектов рынка и, соответственно, новыми управленческими рисками. Например, по данным корпорации IBM, ежедневный прирост новых данных на глобальном корпоративном рынке к 2015 году составил 2,5 миллиарда гигабайт информации17. В сочетании с возросшей неопределенностью и высокой динамикой изменений внешней среды подобные характеристики новой экономики являются безусловным вызовом для успешного развития большинства компаний — участников рынка [5].
В связи с этим одной из важнейших задач современной компании можно считать совершенствование ее корпоративного управления: как с точки зрения модернизации функций и процедур управления, так и с точки зрения их информационно-аналитической поддержки. Как известно, классическая система управления корпорацией хорошо описывается трехуровневой пирамидой и восходит к модели американского исследователя Т. Парсонса (1902-1979), в которой выделяются институциональный, управленческий и технический уровни управления. Институциональный (стратегический) уровень ориентирован на разработку стратегии развития и бизнес-планирование, управленческий (оперативный) — на оперативное планирование и контроль исполнения, технический уровень — на исполнение текущих операций. Указанная модель достаточно эффективно работала на мировом корпоративном рынке XX века, однако в новой экономике стал проявляться и нарастать эффект информационного разрыва между стратегическим и оперативным уровнями управления — в силу описанных выше кардинальных изменений внешней экономической среды.
В деловой практике информационный разрыв между Уровнем 1 и Уровнем 2 классической пирамиды корпоративного планирования (Рис.1) связан с нарастающим противоречием между унаследованной с прошлого века «медленной» системой принятия управленческих решений на стратегическом уровне и современными требованиями к качеству и скорости планирования основной деятельности корпорации на оперативном уровне.
В результате «информационного разрыва» в корпорации происходит дезинтеграция стратегического и тактического уровней управления, снижается точность и оперативность планирования и прогнозирования, а внутрифирменный ретро-анализ исполнения планов и
17 По материалам ежегодной конференции IBM SolutionsConnect, Москва, 4 декабря 2014 года.
бюджетов все чаще именуется, как «посмертный анализ». Целевые показатели результативности призванные быть «мостиком» между стратегией и ее реализацией [1], становятся декларативными и все менее обоснованными, а их корректировка не поспевает за динамикой оперативных изменений рынка. В этом случае, стратегические планы откладываются в сторону, а компания, чтобы не потерять устойчивость, переходит в режим ситуационного управления, которое в России иногда называют «ручным управлением».
Стратегические цели
Целевые программы
Система бюджетирования
Мидель
Договоры
Сбыл
Системы оперативного управления
р. Уровень
|1CKYUIJ]\ (tllCpüllHEI j
I. Сгратегнческнв уровень
уровень управляющей компании
2. Оперативный урот-нь
уровень дочернего общества
Целевые плкл ЪЯИ'ЛИ
реэультэшаяоети [KP Ib)
Зона информационного разрыва
Рис.1. Классическая пирамида корпоративного планирования
Весьма существенным барьером в развитии, усугубляющим описанный «информационный разрыв», является традиционное информационное обеспечение управления рассмотренной пирамиды. Во многих компаниях по сей день основными компонентами корпоративной информационной системы (КИС) для задач финансового планирования являются классические системы бюджетирования и управленческого учета на основе ERP-систем, поддерживающие ретро-анализ «План-Факт» и ориентированные на учетные периоды и регламенты формирования отчетности. Для задач контроля исполнения годового, квартального и месячного бюджета подобные компоненты КИС работают адекватно. Для задач оперативного прогнозирования бизнес-результатов в новых условиях нужны другие управленческие подходы и другие информационные решения.
Информационная бизнес-аналитика — направления развития
В настоящее время по оценкам аналитической группы Gartner одним из перспективных и весьма востребованных ИТ-направлений для поддержки глобального бизнеса является направление развития платформ, приложений и технологий, объединенных понятием «бизнес-аналитика» (Business Analytics18). Бизнес-аналитика предлагает корпоративному рынку новые подходы и инструменты для обработки больших данных (Big Data), предиктивного моделирования (Predictive simulation), интеллектуального поиска данных (Data mining), бизнес-интеллекта (Business Intelligence), мобильной аналитики (Mobile analytics). Все более значимыми становятся инструменты бизнес-аналитики на основе облачных вычислений (cloud computing) и их интеграция с ресурсами социальных медиа (SMM, Social media marketing).
Многообещающим примером перспективных разработок по бизнес-аналитике является проект корпорации IBM по созданию облачной платформы IBM Bluemix19, которая предлагает сервисы для разработки и развертывания web-, мобильных и интеграционных приложений, а также предоставляет широкий набор инструментов когнитивной аналитики (Watson), аналитики больших данных, интернета вещей (Internet of Things) и т.д. В этом же направлении работают
18 http://blogs.gartner.com/it-glossary/analytic-applications/
19 https://console.ng.bluemix.net/
другие глобальные ИТ-компании, например, Microsoft (облачная платформа Microsoft Azure). На рынке «платформа как сервис» (PaaS) для корпоративных приложений заметны такие игроки, как Salesforce.com (облачный CRM), а также SAP, Oracle, Google, и другие.
Применительно к задачам корпоративного планирования несомненный интерес вызывают решения быстрорастущей международной компании Anaplan20. Anaplan предлагает облачную платформу для финансового и операционного планирования и моделирования бизнес процессов на основе технологий Living Blueprint и Hype^lock, которые совмещают возможности реляционных, вертикальных и OLAP баз данных с вычислениями и хранением данных в оперативной памяти. Новые подходы к проектированию баз данных, разработанные компаниями Anaplan, IBM, SAP и другими поставщиками высокотехнологичных облачных платформ позволяют многократно ускорять обработку больших объемов информации, а также создавать сложные управленческие модели для корпоративного управления, приближающие моделирование к режиму реального времени.
Таким образом, уже сегодня глобальный ИТ-рынок активно предлагает платформы и сервисы для разработки принципиально новых систем поддержки принятия решений (СППР) — информационную бизнес-аналитику (ИБА) широкого спектра корпоративного применения на основе облачных вычислений. ИБА нового поколения, безусловно, приближает режим реального времени (Real time enterprise system) для поддерживаемых бизнес-процессов. Однако остается открытым следующий вопрос: Достаточно ли инструментов ИБА для ликвидации «информационного разрыва», с которого мы начали разговор?
Основные аспекты внедрения ИБА — барьеры в ликвидации информационного разрыва»
Как было рассмотрено выше, на современном ИТ-рынке имеется серьезное предложение для корпораций — это платформы и приложения ИБА, способные оперативно обрабатывать большие объемы оперативной информации и приблизить работу лиц, принимающих решения (ЛПР), к режиму реального времени. Несмотря на это, проблема «информационного разрыва» между стратегией и тактикой пока системно не решена в абсолютном большинстве компаний корпоративного рынка.
Исходя из 20-летнего проектного опыта внедрения КИС разного класса в крупных международных и отечественных компаниях, а также с учетом результатов исследований корпорации IBM [4] автор выделяет 3 аспекта, принципиально влияющие на ликвидацию «информационного разрыва»: управленческий, информационный и методологический (табл.1).
Табл.1 Основные аспекты внедрения ИБА в систему корпоративного планирования
Аспекты Описание Решение
1 Управленческий Для эффективной работы ИБА необходима реорганизация системы управления корпорацией. Трансформация классической пирамиды управления в более «плоскую» структуру, пересмотр функций подразделений, системы мотивации, регламентов и процедур планирования, анализа и контроля, кадровое обеспечение.
2 Информационный Для «бесшовной интеграции» ИБА с КИС необходима глубокая модернизация информационного обеспечения корпоративного управления. Разработка единой КИС, работающей в режиме реального времени, синхронизация ИБА с внешними источниками данных, модернизация компонентов КИС, с которыми интегрируется ИБА.
3 Методологический Для успешного применения ИБА в корпоративном управлении необходимо методологическое обеспечение расчетных моделей и алгоритмов всех значимых функций полного цикла управления корпорацией. Разработка методик и прототипов информационных моделей, поддерживающих в режиме реального времени основные задачи планирования, прогнозирования, анализа и контроля с использованием ИБА.
20 http://www.anaplan.com/
Таким образом, наличие перспективной платформы ИБА является необходимым, но недостаточным условием для создания системы корпоративного управления, успешно работающей в парадигме реального времени и адаптивного планирования. Всем участникам корпоративного рынка предстоит большая работа по реорганизации внутрифирменной системы управления, модернизации корпоративной информационной системы управления и методологическому обеспечению СППР с использованием математических и инструментальных методов моделирования.
Подходы к разработке СППР в области корпоративного планирования Рассмотрим возможные подходы к разработке СППР в области корпоративного планирования с использованием ИБА на примере корпоративного планирования сбытовой деятельности крупной российской торговой компании. Типовой процесс планирования доходов, как правило, включает прогнозирование доходов на основе исторических данных прошлых периодов, формирование плана доходов текущего и будущего периодов и корректировку плана доходов (рис.2).
Рис.2. Типовой бизнес-процесс формирования плана и прогноза доходов корпорации (макро-уровень)
Как видно из рисунка, на схеме можно выделить три зоны, влияющие на качество результата:
• Зона 1 — зона формирования показателей продаж (планирование доходов);
• Зона 2 — зона формирования плана доходов (планирование доходов);
• Зона 3 — корректировка плана доходов (прогнозирование доходов).
Зона 1 снижает качество планирования сбыта за счет формирования недостаточно обоснованных значений целевых показателей продаж, а также за счет использования несвоевременных и неточных данных о фактических показателях продаж.
Зона 2 дополнительно снижает качество планирования сбыта за счет использования в расчетах недостаточно обоснованных показателей наценки, получаемых экспертным путем, и показателей продаж, основанных на интуитивных предварительных расчетах «от достигнутого». Таким образом, в бюджете товарно-валового дохода (ТВД) уже заложены систематические погрешности планирования со стороны ЛПР.
Зона 3 рассматриваемого бизнес-процесса предназначена для оперативной корректировки сформированного плана доходов на основании анализа «План-Факт», однако улучшение качества планирования в Зоне 3 возможно только в случае достижения высокого качества прогнозирования, которое, в свою очередь, зависит как от применяемых методов, так и от шага прогнозирования. Традиционно применяемое компаниями корпоративного сектора экономики
скользящее бюджетное планирование сбытовой деятельности с шагом 1 месяц данную задачу решает со средним значением отклонения «Факта» от «Плана» 20-30%.
Для обеспечения требуемого качества скользящего планирования сбытовой деятельности корпорации, автором была разработана и апробирована информационно-аналитическая система поддержки принятия решений на основе многомерных динамических объектов (OLAP-кубов) системы ИБА, а также поддерживающие расчетные алгоритмы и методика ОЬАР-моделирования (рис.3).
GD анод
флки прошлых периода в
т Формирована в
статистики продаж
Ввод коэффициентов
HOpptxTHpOtKM »НОМ»ЛИЙ
\
'■"£' Формирование показателей сбыта пл»но*0Г0 года
Расчет базового варианта бюджет» ТВД
W О LAP--M о де л и рое 94 и е и сценарный анализ
Формирование факт? текущего года
®
Пересчет прогноза. ТВД
а.
сГ *
■I z
I ^
1 ^
2 I ft
си
Bpi меняпй ряд pnpo-ланмых ТВД ([■ 1,2.,.. 730): Выручка, Ссбкпшнолц Приоьтль, Наценка. Средние темпы прироста. i[ др.
My.jb] L]]jKLiu LL^Esard мддель айсйИСИГнОГО Лрироей выручки с
учетам т^кялэ, сезонности и аноъвлий:
Уф-Т-Зд-Зя,
YL-YOO- KJ-K^'100) / (HK^lOO)]
Предварительный прогноз показателей ТВД (выручка, себестснсмостъ. прноы.ть. наценка) текущего года приростным ИИЩН), HapajCMJtHllilU
Bt-Vo+Ziu«
R ii = Rt'[(!I +1WJ1+1W1 °°)3
Параметрическая нястроГоа куоов irojfrn if Еыоор сценариев .чОДеЛнрОЗДшЛ «Что etlil?»
Формирование планового бюджет» ТВД
Загрузив фатгсескик результатов (Y2) соыговоА леятмытоепт
на А-ып день (l»i)
Полный пересчет скользящего прогноза на *>ьш лень:
Коррсютсровт» miKawTtieiS Плана с учтен Факта it Прогноза:
ТУРшнрtf<f = П D'- — . TYPptan TVDfe»ecait
Рис.3. Укрупненная блок-схема алгоритма работы СППР в области планирования сбыта корпорации с
использованием OLAP-моделирования
На приведенном рисунке показаны основные шаги и укрупненные алгоритмы OLAP-моделирования прогнозных показателей сбыта для скользящего планирования с горизонтом 2 года (730 дней) и шагом 1 день.
В модели абсолютный прирост выручки (Y) является функцией времени. Линейный тренд (T), рассчитывается методом наименьших квадратов (МНК) с учетом сглаживания на основе «правила трех сигм». В расчетах использовались дневная ^д) и месячная ^м) сезонные
компоненты, а также коэффициенты корректировки плановых и фактических аномалий Kplan и
Кай, которые были получены экспертным путем.
По результатам шагов 3-4 рассчитывался базовый бюджет товарно-валового дохода — ТВД (выручка, себестоимость, прибыль, наценка) и предварительный прогноз выручки планового года
на k-ый день нарастающим итогом, с учетом аномалий (R1k).
При OLAP-моделировании в качестве основных факторных и результирующих показателей используются выручка, себестоимость, наценка. Под «фактом» текущего года подразумевался ежедневный результат сбытовой деятельности, который использовался для пересчета прогноза ТВД на шаге 8.
Формирование планового бюджета ТВД на шаге 9 предоставляет ЛПР дополнительную возможность сравнения и корректировки показателей утверждённой версии Плана (TVD plan) с учетом Прогноза (TVD accepted) и Факта (TVD fact).
Таким образом, на основании текущего «факта» по выручке ежедневно производился полный пересчет временного ряда на глубину 730 дней и реализовывался скользящий прогноз, исходя из допущения, что наблюдаемая тенденция сохранится на протяжении оставшихся месяцев года [3].
Предложенные автором OLAP-модели скользящего прогнозирования сбытовой деятельности корпорации в составе разработанной СППР на платформе IBM Cognos TM1 прошли успешную апробацию в компаниях отечественного корпоративного сектора21 и показали значительное преимущество перед типовой системой корпоративного планирования для крупных торговых корпораций:
• по критерию оперативности — улучшение более чем на порядок при годовом горизонте планирования за счет сокращения шага планирования с 1 месяца до 1 дня;
• по критерию точности — значительное улучшение за счет снижения среднего значения ошибки прогнозирования (MAPE) c 15% до 5%;
• по критерию адаптивности — улучшение более чем в 5 раз за счет кардинального сокращения времени на формирование скользящего прогноза и времени на корректировку корпоративных планов сбытовой деятельности соответственно. Управленческие эффекты от применения ИБА — практика и перспективы Очевидным управленческим преимуществом использования представленных
инструментов бизнес-аналитики является, в первую очередь, не высокая скорость обработки оперативных данных, рекламируемая ИТ-компаниями, а недоступное ранее качество поддержки корпоративного управления в части планирования, прогнозирования и анализа, отвечающее реалиям новой экономики. Скорость обработки данных важна, но только в той мере, в какой эта скорость синхронизирована со скоростью и качеством принятия решений со стороны ЛПР. Почему? Просто потому что оперативность принимаемых решений является одним из результатов работы сложной человеко-машинной системы, в которой к «слабым звеньям» можно уверенно отнести качество обрабатываемых данных и «правила игры» стремительно постаревшей системы корпоративного управления. Построение СППР на основе бизнес-аналитики открывает совершенно новые возможности для повышения уровня оперативности, точности и адаптивности системы корпоративного управления.
При успешном преодолении рассмотренных управленческих, информационных и методологических барьеров корпоративные руководители всех уровней управления получают принципиально новые инструменты для обоснованного прогнозирования показателей результативности, качественного сценарного анализа, а самое главное — возможности принимать управленческие решения с учетом динамики внешней среды. Способность корпорации к адаптивному управлению в новой экономике становится основой не только ее успешного развития, но также одним из главных условий выживания.
Литература
1. Абдикеев Н.М., Брускин С.Н., Китова О.В. и др. Системы управления эффективностью бизнеса (Под науч. ред. Абдикеева Н.М. и Китовой О.В.): коллективная монография//М.: ИНФРА-М, 2014. — 280с.
2. Брускин С.Н. Информационно-аналитические подходы к созданию систем корпоративного планирования в условиях новой экономики//Материалы III международной научно-практической конференции «Ценности и интересы современного общества». Современные парадигмы информационных технологий в развитии общества. Часть 3 МЭСИ — М., 2015. — c.31-35.
3. Брускин С.Н. Решения в области управления финансовой эффективностью на базе многомерных аналитических моделей в задачах прогнозирования сбытовой деятельности многопрофильного холдинга// Менеджмент и бизнес-администрирование, №3, 2015. — с.3-6.
4. Исследование IBM: Переход от командного управления к сотрудничеству. [Электронный ресурс] // Центр гуманитарных технологий. — 2012.05.24. URL: http://gtmarket.ru/news/2012/05/24/4418
5. PricewaterhouseCoopers: Прогноз развития мировой экономики с 2015 до 2050 года. [Электронный ресурс] // Центр гуманитарных технологий. — 2015.02.11. URL: http://gtmarket.ru/news/2015/02/11/7089
21 Брускин С.Н. Моделирование показателей деятельности организации: от годового бюджета к скользящему прогнозу// Доклад на IV Ежегодном форуме финансовых директоров Российской Федерации «IBM Cognos Live Forum» (Москва, 25 сентября 2014 г.)
