Диссертация (1026464), страница 7
Текст из файла (страница 7)
2.0%AS ISTO BE20%40%60%40%10%Выгрузка80%30%20%20%40%Обработка100%10%30%АнализВыводыРис. 2. Трудозатраты аналитиков при подготовке решенийНа рисунке отметим, что в исходной варианте больше половины отобщих трудозатрат может приходиться на процесс получения и обработкуданных и лишь около трети приходится на анализ полученных данных иформулирование заключений об итогах работы за анализируемый период.Тратить столько времени на получение данных – непозволительная роскошьв современных рыночных условиях, тем более при наличии программныхсредств, способных сократить время на подготовительные процедуры исконцентрироватьвниманиеаналитиковтольконаанализесформировавшихся данных. На рисунке также приведена целевая структура37распределениятрудозатрат,которуюпредлагаетсяполучитьприиспользовании разработанного автором подхода к аналитике.Стоит отметить, что в рамках регулярной отчетности в большинствеисследованных компаний уровень автоматизации процесса полученияотчетов очень высокий: имеется как перечень необходимых разрезов, вкоторых освещается деятельность, так и сформировавшийся процессобработки данных.
Однако при проведении более глубокого анализа частотребуется многократно менять структуру анализа, существующие же отчетынельзя «покрутить», «развернуть» или «свернуть», чтобы получить желаемоепредставление данных. Получается, что аналитик может проверить своюгипотезу только по истечению одного, а порой и нескольких дней. Таких жеидей может приходить по нескольку в час. Таким образом, данная ситуацияведет к ухудшению не толькоколичественной характеристики –уменьшается число проводимых аналитических исследований, но икачественной– приограниченных временных рамкахсокращаютсявозможности глубокого, гибкого анализа и, как следствие, происходитестественное увеличение риска принимаемых управленческих решений.Однако для улучшения конкурентных позиций необходимо оперативнореагировать на меняющиеся предпочтения потребителей, а значит, проводитьвсестороннийанализдеятельностикомпанииипринимаемыхуправленческих решений в ограниченные промежутки времени.
Все этифакторы и острая необходимость в высокой скорости подготовки решенийстановятся побудительными мотивами для высшего руководства компанийпри принятии решения о переходе в системе контроллинга к инструментамдинамического (оперативного) анализа. Основные отличия оперативного отстатического анализа отражено в Таблице 1.38Таблица 1.Отличие динамического (оперативного) от статического анализаХарактеристикаВид анализаОтвет на вопросыВыход анализаЗапросыУровень агрегацииданныхАнализируемыйпериодТребования каналитикеВремя откликаСтатический анализАналитическаяобработка порегламентуЧто? Где? Сколько?Когда?отчеты, таблицы,диаграммы(регламентированные)В основном заранеерегламентированныеДетализированные(транзакционные) иагрегированныеВ основном текущиеСредниеВ зависимости отсложности запросаДинамический анализПоследовательный «маршрутанализа», прогнозы, моделиПочему? Как? Что будет, если?Интерактивныеинформационные панели.Изменение уровней агрегации исрезов данных.Гибкие, под конкретную задачуАгрегированные (свозможностью «провалиться» вдетальные)Исторические, текущие ипланируемые/ прогнозируемыеВысокиеСекундыТакже одним из ограничивающих факторов использования отчетностииз транзакционных систем является отсутствие развернутого аналитическогоинструментария(средствмногомернойоперативнойаналитическойобработки, детерминированного и стохастического факторного анализа,прогнозирования временных рядов, сегментации и кластеризации, бизнесграфики и форматирования и пр.), необходимого при анализе большихмассивов данных [57, 58, 108].Помимо указанных критериев, необходима дополнительная адаптацияпод крупную розницу.
Т.к. существующие на рынке инструменты поддержкипринятия решений продукты – это универсальный «конструктор», изкоторого каждая аналитическая группа сможет построить любую бизнесмодель по принципу «все, что и как захочется». Одна из основных проблема39заключается в том, что не многие знают, «как правильно», не сложилосьобщеотраслевой «лучшей практики» в части построения модели данных(мета-модель бизнес-данных: ключевые разрезы-измерения и показатели) длясистемы поддержки принятия управленческих решений в крупных торговыхсетях, в частности в России.При этом необходимо учитывать следующие особенности, налагающиедополнительные технические требования на систему. Географическоеразделение филиалов компании (разные временные пояса): аналитическийинструмент должен быть доступен для удаленных пользователей в режиме24/7.
Большое число пользователей, высокая текучесть кадров в линейномперсонале торговой сети. Данный фактор предъявляет высокие требования кполитике безопасности и гибкому разграничению прав доступа к системе попринципу «предоставить пользователям необходимый объем информации, нопредотвратитьвозможностьутечкикоммерческиважныхданных».Различный уровень подготовки пользователей, как с точки зренияметодологии анализа, так и точки зрения знания программных продуктов.Интерфейсы системы должны быть интуитивно понятны неподготовленномучеловеку, на обучение работе с системой должно тратиться совсемнебольшое время сотрудника, необходимо настроить полные, но при этомпростые и понятные руководства по эксплуатации для пользователей.
Угруппы внедрения стоит задача не просто настроить аналитику «под себя», апровести всесторонний анализ потребностей большого числа пользователей сразличным функционалом, выделить главное, общее и построить удобную«для всех» систему аналитики.Каждая компания при выборе системы поддержки принятия решений ипоставщикаданногоинструмента–руководствуетсясобственнымстратегическим видением дальнейшего взаимодействия и ключевымизадачами, которые руководство и аналитики ставит перед будущей системой.Соответственно для проведения предлагаемого в данной работе глубокоговсестороннего оперативного многомерного факторного анализа необходимо40применениеспециальныхтехнологическихинструментов–системыоперативной бизнес-аналитики или Business Intelligence (BI), как качественнонового инструмента эффективного анализа данных по основной деятельностикомпании.
Подробнее данный тип информационных аналитических системрассмотрен далее.Перейдем к практической реализации поставленных задач и рассмотримразвитие и современное состояние инструментов поддержки принятиярешений в рознице.1.7. Развитие инструментов поддержки принятия решенийРассмотрим эволюцию инструментов поддержки принятия решений. Помере исторического развития анализ и управление «на цифрах» проводилисьследующим образом (см.
Рис. 3).ПоказателиНаборыСистемыэффективностипоказателейпоказателспособ отображенияИнформационныепанелиРис. 3. Развитие систем показателей.Наначальныхэтапахтехнологическогоразвитияпредприятийпоказатели (в основном показатели эффективности отдельных операцийтехнологического процесса и самые базовые экономические показатели)анализировались сами по себе по отдельности, ключевым фактором былоудержание показателя в установленных «нормах».
И, в силу относительноневысокой динамики развития, эти нормы могли быть установлены надостаточно длительный период. Затем, т.к. качество выполнения отдельныхпроизводственных операций между производителями примерно сравнялось,41понадобилось подбирать наборы показателей, характеризующие какой-либопроцесс в целом.Когда и технологические карты перешли из раздела строго охраняемого«ноу-хау» в раздел коммерческого предложения необходимым стал выход нановыйуровеньанализа–многостороннегоанализаоперационнойдеятельности в целом.
Из наборов показателей стали выделять системыпоказателей, с установленными строгими или гибкими логическимивзаимосвязями. При принятии решений стало необходимым одновременноучитывать многие взаимосвязанные факторы, имеющие стратегическоезначение для компании (долю рынка, удовлетворенность клиентов, развитиеперсонала, инновационность, …). Примерами методов поддержки принятиярешений и инструментов, с лежащими в их основе системами показателеймогут выступать: BSC [54, 196, 188], Tableau de bord, MBO, ABC, ABM,OVAR и другие, применяемые в программных продуктах класса MRP, ERP,BPM, BAM, CALS, CRM, SCM (см.
список условных обозначений исокращений стр. 5). Опишем основные предпосылки, приведшие квнедрению систем показателей в практике управления коммерческимикомпаниями. Кризис автономии (кризис доверия, адекватное желаниеруководителей и собственников все контролировать). Необходимостькомплексного подхода (желание видеть «картину целиком»). Дилеммапрофессионализма (необходимость «упростить» понимание множествасложныхпроцессовдляспециалистовширокогопрофилябезузкоспециализированных знаний отдельных бизнес областей). Проблема«черного ящика» (также необходимость «упростить» понимание «большого»многоэтапного процесса, зависящего от очень большого числа входящихпараметров).
Перегруженность руководителей информацией («кладбищецифр»), трудность восприятия (желание «увидеть лес за деревьями»).Необходимость внутреннего и внешнего benchmarking’а. К тому же сразвитием информационных технологий появилась аппаратная возможностьавтоматизации ключевых бизнес-процессов в масштабах крупных, в т.ч.42транснациональных компаний, что привлекло внимание широкого кругаспециалистов, в т.ч. высококвалифицированных экономистов, а также фирмразработчиков программного обеспечения. Децентрализация корпоративногоуправления привела к необходимости построения комплексной системымотивации сотрудников не только легко измеримых областей (продажи,склад), но и менеджеров вплоть до самого высокого уровня.
При принятиирешений стало необходимым одновременно учитывать многие факторы,имеющиестратегическоезначениедлякомпании(долюрынка,удовлетворенность клиентов, развитие персонала, инновационность).Если с отдельными показателями или наборами показателей впрактической работе достаточно было обходиться самыми простымиметодами(табличноепредставлениеилиотражениепоказателейнакарточках), то при анализе систем показателей понадобилось разработатьспециальные механизмы анализа и средства отображения, включающие:− методологию построения системы показателей,− методологию проведения анализа,− необходимость учесть визуальное удобство восприятия при анализе,− обеспечить вычислительную мощность аналитических инструментов,− обеспечить возможность интеграции широкого круга информационныхсистем для единовременного получения требуемой информации и т.д.Таким способом отображения стали Информационные панели (ИП,англ.
Dashboards) – средство представления в компактном и наглядном видеданных о состоянии компании в прошлом, настоящем и прогнозируемомбудущем.Джозеф Джуран высказал идею (описано Эдвардсом Демингом [184]),что для поддержки принятия решений удобно пользоваться набором илисистемой показателей, сгруппированной по аналогии с приборной панельюсамолета, корабля, автомобиля. Джуран подметил, что капитан и егопомощники используют сравнительно небольшое число датчиков ипоказателей, характеризующих состояние ключевых систем.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
