VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

Начиная примерно с 50-х годов прошлого столетия самыми часто употребляемыми из ключевых терминов при изучении различных объектов экономики (предприятий, отраслей, регионов, стран и т.д.), экономических объектов и явлений стали: учет и отчетность, анализ и регулирование, планирование и прогнозирование.

Для исследования экономических объектов, процессов и явлений требуется в первую очередь наличие информации. Экономическая информация отличается от других тем, что чаще всего представляется в виде таблиц. Таблицы, содержащие экономическую информацию, можно разделить на три группы в зависимости от их назначения: учетно-отчетные, аналитические, планово-прогнозные.

В учетных таблицах фиксируют достигнутые результаты за определенный период времени. На основе данных учетных таблиц с помощью арифметических операций формируются отчетные таблицы, являющиеся ценной информацией для последующего проведения анализа, т.е. для создания аналитических таблиц.

Аналитические таблицы необходимы для следующих действий:

• изучения достигнутого уровня развития экономического объекта, как в статике, так и в динамике;

• выявления и оценки динамических тенденций, связей и зависимостей методами классической экономики, статистики, а также методами математического и компьютерного моделирования;

• формулировки аналитических выводов и предложений для принятия руководителями и специалистами управленческих решений;

• разработки и обоснования прогнозных вариантов развития экономического объекта.

В планово-прогнозных моделях содержатся величины экономических показателей на планово-прогнозные периоды, разрабатываемые с применением различных методов, моделей и методик прогнозирования. Вариантов прогнозов должно быть много, из которых путем анализа должны быть отобраны как минимум три варианта для последующей реализации (оптимистический, пессимистический и наиболее вероятностный).

Из выше изложенного следует, что анализ занимает особое место в экономических исследованиях. Естественно разработку всех видов таблиц с экономическими данными можно и следует перевести на компьютерную основу.

Поэтому в различных ИС имеются подсистемы и модули, обеспечивающие не только автоматическое формирование всех учетно-отчетных, аналитических и прогнозных таблиц, но и формирующие выводы, предложения и рекомендации для руководителей и специалистов.

Особое место среди информационных систем занимают «аналитические информационные системы» («Business Intelligence»). Данные системы ориентированы на руководителей компании, управляющих среднего звена, а также на аналитиков и предназначены для получения оценочно-рекомендательных ответов на различные стратегические вопросы и оптимизацию бизнеса. BI-системы генерируют аналитическую информацию, благодаря которой бизнес-пользователи могут принимать решения быстрее и лучше.

BI в России существенно отстает от развитых стран. Одной из главных причин является нехватка квалифицированных специалистов, потенциал которых отвечал бы предъявляемым высоким требованиям [8]. Также существенно различается уровень разработки и внедрения данных систем по отраслям. По мнению Алексея Моисеева, самые сложные проекты осуществляются в ритейле, что связано с высокой динамикой поступления информации и большим объемом данных [4]. Однако, судя по данным международных аналитических агентств, динамика спроса на решения бизнес-аналитики в России опережает мировую [2].

По мнению Станислава Семененко, руководители российских компаний предпочитают полагаться на человеческий опыт и не склонны в сложных вопросах доверять вариантам решений, которые сформированы программным путем [6].

Наиболее актуальными проблемами на этапах разработки и внедрения можно считать несовершенство системы подготовки и привлечения аналитиков, недостаточно четкое целеполагание при постановке руководством прогнозно-аналитических задач, потребность в интеграции ведомственных и региональных данных, необходимость дополнительного финансирования для развития BI-аналитики в органах власти. По мнению аналитиков Technology Evaluation Centers (TEC), лишь около 30% проектов внедрения BI-систем оказываются успешными. Основной проблемой является даже не выход проекта за рамки бюджета или отведенных временных границ, а несовпадение результатов с ожиданиями [1].

К проблемам разработки и внедрения BI-систем также относится и качество оценки масштабов их внедрения в организации. Специалисты считают, что изначально BI-систему создают с расчетом на 10-20 пользователей, а оказывается, что в использовании ее возможностей (по крайне мере, в части формирования отчетов) заинтересованы сотни сотрудников. В этом случае система не сможет справиться с потоком запросов и будет работать недостаточно эффективно [1].

По оценкам специалистов, чтобы сотрудники компании «приняли» новую систему, их надо, во-первых, вовлекать на начальных этапах в процессы формулирования задач и целей, оценки и выбора программного продукта и внедряемых инструментов, а во-вторых, обучить всем возможностям созданной системы. Проблемы адаптации BI-систем находятся не в области грамотной организации данных и технологий, а в области управления персоналом и преодоления культурных противоречий. Любые перемены, как правило, первоначально вызывают неприятие, и необходимо время, чтобы пользователи привыкли, приспособились к новым процессам.

Особенность российского рынка внедрений BI состоит в том, что единицы компаний внедряют платформы бизнес-анализа во всей полноте функционала абсолютно для всех процессов. Напротив, наиболее распространен подход, когда в одной компании действует несколько изолированных систем бизнес-анализа.

На российском рынке на начало 2013 года было представлено более полутора десятков промышленных BI-платформ и множество систем анализа и отчетности, а также отраслевых решений. Среди более чем 260 BI-проектов, завершенных по данным TAdviser в 2012 году, половина пришлась на платформы Qlik View, IBM Cognos, SAP Business Objects, Contour BI, Prognoz Platform (см. табл.1), еще 130 проектов - на другие системы и решения [1].

Таблица 1

Выручка компаний на российском рынке автоматизации BI от продажи лицензий и услуг по внедрению, с НДС, в тыс. рублей

	Компания	Выручка 2012, тыс. рублей	Выручка 2011, тыс. рублей	Число завер-шенных проектов, 2012	Рост доходов 2011-2012, %	Ключевые BI-платформы
1	Прогноз	3 861 023	2 663 408	211	45	Prognoz Platform
2	КРОК	659 739	285 601	-	231	IBM Cognos, Oracle BI, SAP Business Objects, Qlik View
3	Микротест	505 600*	439 704	Более 2*	15	-
4	Техносерв Консал-тинг	240 000	135 000	9	77,8	Oracle BI, SAP Business Objects, IBM Cognos
5	БАРС Груп	147 801	93 516	30	58	БАРС.Web-Своды, БАРС. Система Показа-телей
6	РДТЕХ	145 380	234 390	12	-38	Oracle BI, SAP Business Objects, Qlik View
7	Парма-Телеком	104 776	115 675	12	-9,5	SAP Business Objects
8	ФОРС	98 747	73 160	9	35	Oracle BI, Oracle Hyperion Planning
9	Консульта-ционная Группа АТК	94 843	61 254	48	54,8	Qlik View, Tableau
10	Вест Концепт*	58 650	51 000	-	-15	Microsoft BI
11	Норбит	48 982	74 880	3	-36	MicrosoftSharePoint, SAP BusinessObjects
Всего		5 725 781	4 227 588	-	-	-

Источник: TAdviser 2013г.

Несмотря на большую популярность BI западных вендоров, в России также растет популярность отечественных продуктов. Достаточно сказать, что российская платформа Prognoz Platformот Прогноз уже второй год подряд попала в магический квадрант Gartner, что означает признание веса системы не только на российском, но и международном рынке. Если западные платформы выигрывают по функциональности, универсальности, технологичности и производительности, то решения российских компаний быстрее подстраиваются под требования заказчика, лучше поддерживают национальные стандарты. Это особенно существенно для госсектора, где отечественные аналитические решения используются чаще.

Основные преимущества и уникальные возможности Prognoz Platform:

-расширенные возможности визуализации, анализа, отчетности, моделирования и прогнозирования через веб-интерфейс и в режиме облачных вычислений;

-использование продвинутых средств предсказательной аналитики и целевого прогнозирования, эффективное решение задач «что будет, если…?» и «что необходимо для…?»;

-использование общих метаданных во всех интегрируемых компонентах, что позволяет легко импортировать, обрабатывать и публиковать большие объемы данных;

-интегрированная среда разработки, которая обеспечивает возможность быстрого создания кастомизированных приложений;

-гибкие средства управления безопасностью и администрирования.

Итак, наиболее актуальными проблемами можно считать несовершенство системы подготовки и привлечения аналитиков, недостаточно четкое целеполагание при постановке руководством прогнозно-аналитических задач, потребность в интеграции ведомственных и региональных данных, необходимость дополнительного финансирования для развития BI-аналитики в органах власти.

Существует ряд факторов, которые гарантированно приводят к провалам BI- проектов. Необходимо эти факторы учесть и обеспечить им противодействие. Необходимо абсолютно точно определить, какие именно выгоды принесет бизнесу внедрение BI. BI-проект должен быть инициирован и поддержан бизнес-пользователями, а не навязан ИТ- специалистами.

Список использованных источников:

1. BI в России 2013. http://www.tadviser.ru/index.php/BI

2. Макаров С. Российский рынок BI: Бизнес пока не распробовал аналитику http://www.cnews.ru/reviews/bi_bigdata_2014/interviews/ andrej_chujko

3. Настоящее и будущее ИАС в органах власти: поддержка управленческих решений или генератор спама? http://www.connect.ru/article.asp?id=10954

4. Поволоцкая Т. ROI BI-проектов не превышает двух лет. http://www.cnews.ru/reviews/bi_bigdata_2014/interviews/tatyana_povolotskaya

5. Проблемы при проектировании и разработке информационных систем. http://www.giac.ru/PressRelease/PressReleaseShow.asp?id=528209.

6. Свинарев С. Рынок BI в мире и в России: ключевые тенденции. PC Week Review: Бизнес-аналитика, март 2014 http://www.pcweek.ru/ idea/article/detail.php?ID=161473

7. Условия для ведения бизнеса по разработке ПО в России значительно улучшились http://www.itbestsellers.ru/problems/ detail.php?ID=30917

8. Чуйко А. Мы повысили эффективность решений, снизив их стоимость http://www.cnews.ru/reviews/new/bi_bigdata_2014/interviews/ andrej_chujko/

Код для цитирования: Скопировать