Всё о продуктовой рознице

BI: обратиться к разуму

20 Ноября 2013, 05:11 Наталья Николаева

Когда персонаж Рассела Кроу в фильме «Игры разума» пытался вычислить закономерности в траектории перемещения голубей, это было признаком надвигающегося безумия. А вот для информационно-аналитических систем Business Intelligence поиск закономерностей в огромных, разрозненных и, казалось бы, абсолютно хаотичных массивах данных – это совершенно нормальная рутинная операция. После того как крупнейшие ритейлеры мира внедрили BI и получили первые, порой неожиданные, результаты, стало понятно, что без этого инструмента амбициозная торговая компания в будущем развиваться вряд ли сможет.

АВТОР: Наталья Николаева

Серьезная потребность компаний в Business Intelligence (сокращенно BI), или бизнес-аналитике появилась сравнительно недавно. Главной причиной послужил экспоненциальный рост объемов информации. Коммерческие структуры, ведущие отчетность и пользующиеся такими учетными инструментами, как ERP, CRM, ECM и так далее, накопили терабайты самых разных сведений, которые нуждаются в осмыслении. Можно утонуть в этом море данных, а можно заставить информацию работать на свой бизнес.

Безусловно, есть возможность обойтись без дорогостоящих ИТ-проектов: нанять огромный штат аналитиков и заставить их месяцами анализировать данные. В принципе раньше так и делали, пользуясь только таблицами Exсel как подручным инструментом. Пользуются этим средством и сейчас. Но даже слаженная команда, вооруженная одним стандартным офисным пакетом от Microsoft, не гарантирует надежного результата: слишком много данных, слишком много усилий по их обработке нужно предпринять. Вот почему в России наблюдается быстрый рост рынка решений Business Intelligence – у нас эта сфера растет в два раза быстрее, чем на Западе, и на отечественных клиентов обращает свое внимание все больше мировых гигантов по разработке и внедрению бизнес-аналитики. Впрочем, никакой магии: результаты объясняются тем, что отечественный рынок был далек от насыщения, и только недавно игроки почувствовали необходимость во внедрении BI.

О том, как на практике приходит подобное решение, рассказывает директор по информационным технологиям компании «Русский Продукт» Олег Давыдов: «В середине 2000-х руководство компании решило кардинально изменить подход к анализу эффективности продаж, поскольку ранее эта задача решалась примитивно: средствами Excel и на ограниченных данных. Акционерам и руководству необходимо было быстро получать данные об истории продаж за несколько лет и оценивать динамику. Подготовка подобной информации «ручным» способом – это трудоемкий, длительный процесс, к тому же затратный с точки зрения персонала. Нам нужно было повысить эффективность анализа продаж готовой продукции, обеспечить коллективную работу аналитиков и бизнес-пользователей в едином информационном пространстве и при этом соблюсти безопасность коммерческих данных. Проект затронул такие подразделения, как департаменты маркетинга, продаж и финансов».

 

Компоненты Business Intelligence

Сама область Business Intelligence тоже не стоит на месте, активно развиваясь. Еще пять лет назад эксперты прогнозировали существенное изменения «облика» BI – так и вышло. «Мощный скачок произошел за счет появления и развития новых мобильных BI-технологий, технологии in-memory, data discovery, технологий анализа неструктурированной информации, – рассказывает Екатерина Лозовая, директор компании «Терн». – Сейчас все эти новые возможности уже применяются на практике, обеспечивая клиентам существенные конкурентные преимущества».

Что это означает на деле? «В кармане у лиц, принимающих решения – от топ-менеджмента до регионального мерчандайзера – находятся сгруппированные показатели в режиме, близком к реальному времени. Это – наша реальность», – поясняет Дарья Алешкова, менеджер направления Retail/FMCG компании Teradata.

Что же входит в понятие BI? Так как с точностью определения термина у ИТ-сообщества возникают проблемы, не будем углубляться в теорию и остановимся на практическом аспекте, то есть программном обеспечении. «Есть определенный набор инструментов, без которых эффективной информационно-аналитической системы не построить, – комментирует Екатерина Лозовая. – Прежде всего это средства построения хранилищ данных. Очевидно, что объемы информации в ритейле весьма значительные, следовательно, единое хранилище, куда помещаются данные из многочисленных разрозненных источников, просто необходимо. Далее требуется не просто хранить данные, но и превратить их в полезную информацию, то есть извлечь из них знания, так необходимые для принятия важных решений топ-менеджерами». Она поясняет, что на этом этапе широко используется аналитический инструментарий, который позволяет рассматривать данные, скажем, о продажах в различных разрезах с необходимой степенью детализации, проводя исследования по времени, центрам продаж, подробно рассматривая все факторы, оказывающие влияние на объемы продаж. При этом для удобства пользователя широко применяются средства визуализации, представляющие аналитические отчеты в наглядном виде, с графиками, диаграммами и т.д. При необходимости с помощью средств построения отчетности можно создать любые отчеты, отражающие положение дел по тому или иному запросу.

Нельзя обойти вниманием и процессы планирования и бюджетирования, поскольку они играют огромную роль в управлении бизнесом. ПО, используемое для этих направлений, также входит в состав информационно-аналитической системы. Ну и, наконец, что особенно важно для торговли, это возможность не только проанализировать прошлый опыт, но и получить прогноз на будущее. По сути, это уже некая надстройка над стандартной информационно-аналитической системой, которая, может быть, нужна не всем, однако, крайне полезна для бизнеса, зависимого от поведения клиентов. «Существуют еще и другие BI инструменты, которые востребованы и успешно применяются, но, на наш взгляд, к базовым, обязательным их гарантированно относить нельзя», – уточняет Екатерина Лозовая.

Выбор компонентов системы бизнес-аналитики зависит от множества факторов. «Сейчас уже нет строгих правил, – поясняет Дарья Алешкова. – Компоненты решения подбираются в соответствии с потребностями заказчика и его планами развития. Таким образом, BI инструменты становятся частью информационно-аналитического пространства компании. Как правило, компоненты включают в себя средства визуализации, хранилище и инструменты управления потоками данных».

 

Кому нужна бизнес-аналитика?

Главным потребителем BI сегодня являются, конечно, крупные компании, причем именно в сфере ритейла. Так, по сведениям портала TAdviser, число проектов по внедрению средств бизнес-аналитики в торговле уступает лишь финансовому сектору. «Бизнес-аналитика в современном обществе уже стала обязательной частью процесса управления, – говорит Екатерина Лозовая. Можно говорить о масштабах внедрения средств BI, но управлять процессами необходимо всем, причем основываясь на достоверной и своевременной информации. Если проводить аналогии, то система бизнес-анализа – это приборная доска в том же автомобиле. Можно, конечно, обойтись и без нее, но вы рискуете остаться без топлива в самый неподходящий момент». Поэтому в равной степени ни крупный банк, ни предприятия среднего бизнеса не могут позволить себе обходиться без инструментов, позволяющих руководителю видеть полноценную картину «жизни» своей организации.

«Системы бизнес-анализа покрывают большой спектр задач и, по большому счету, востребованы в любой отрасли. Среди наших клиентов есть и крупные розничные сети. Сегментирование рынка, прогнозирование загрузки складских помещений, оптимизация логистики, бюджетирование и снижение издержек – вот характерные задачи, которые с успехом решаются с помощью BI в ритейле», – поясняет Екатерина Лозовая.

Актуальность инструментов Business Intelligence именно для сферы ритейла подтверждает Олег Давыдов: «Розничные сети, впрочем, как и нас, производителей, волнует, как оптимизировать затраты и точнее спрогнозировать спрос на товары, сократить издержки и оперативно отреагировать на действия конкурентов, увеличить лояльность потребителей. Кроме того, у большинства компаний сегодня в списке стратегических задач присутствуют рост бизнеса как такового, расширение присутствия в регионах. Сейчас в розничной торговле крупные сети покупают мелкие, происходит объединение ряда игроков, структура бизнеса компаний становится все более сложной. Это значит, что контролировать деятельность, оперативно принимать управленческие решения и видеть «картину целиком» становится все более проблематично».

По его словам, в этой ситуации на помощь приходят именно системы класса BI, позволяющие получить единую картину работы розничной сети, найти ряд закономерностей в огромных массивах данных, проанализировать тенденции и оптимизировать работу компании. «В то же время приоритеты в задачах, решаемых с помощью BI, и требования к системе диктует сама специфика отрасли: ритейлу свойственен огромный объем операций при незначительном размере отдельной транзакции, большая клиентская база, широкая продуктовая линейка и распределенное хранение данных», – отмечает он.

Как утверждает Дарья Алешкова, аналитические проекты в той или иной форме идут у большинства крупных ритейлеров. «Успех компаний, использующих аналитику для поддержки процесса принятия решения, очевиден. На российском рынке розничная сеть «Магнит» демонстрирует высокую эффективность управления гипермаркетами на основе использования средств BI. Эффективность бизнеса компании «Метро Кэш энд Керри» тоже очевидна», – поясняет она.

Разумеется, применение BI всегда зависит от задач и возможностей, но бесполезной такая аналитика вряд ли окажется. «Нам удается использовать функционал инструментов на 100% в головном офисе, а в региональных отделениях функционал урезан до необходимого: и по объему данных, и по набору KPI», – рассказывает Александр Бондаренко, проектный менеджер отдела развития клиентов компании «Юнилевер Русь».

Создается впечатление, что BI – это must have для крупного ритейла, а вот средний и малый бизнес не слишком нуждаются в подобных решениях. Мы задали вопрос нашим экспертам: для каких по величине компаний BI остается актуален? Может ли Business Intelligence при достаточно высокой стоимости проекта окупиться, если речь идет о малом бизнесе? По мнению Дарья Алешковой, уже прошло время, когда BI-проекты были актуальны только для большого бизнеса. Облачные технологии, SAAS и ориентация лидирующих вендоров на быстрые и результативные для бизнеса проекты позволяют говорить о доступности аналитики для среднего и малого бизнеса. «Я считаю, что при правильном понимании потенциала бизнеса компании СМБ могут стать лидерами в своих отраслях. Рынок в России пока не насыщен, и для небольших предприятий существует огромный потенциал роста», – отмечает она.

А вот взгляд практика. «СМБ ввиду недостатка оборотных средств не может себе позволить инвестиции в такие дорогостоящие решения, как BI, поэтому для владельцев бизнеса неочевиден прежде всего срок окупаемости данных инвестиций и риски, сопряженные с тем, что решение в будущем (если бизнес не будет развиваться) останется невостребованным, – считает Олег Давыдов из компании «Русский продукт». – BI в ближайшие два-три года останется средством автоматизации для крупных предприятий (численностью от 1500 сотрудников и выше) со сложной управленческой структурой, где есть острая необходимость для топ-менеджеров, руководства высшего звена и акционеров оперативно получать аналитическую и управленческую информацию. Процесс окупаемости системы бизнес-аналитики будет зависеть напрямую от скорости укрупнения подобного бизнеса. Крайне редко бывает в современных условиях, что компания из сектора СМБ за два-три года получает мощное ускорение в развитии, и чаще всего подобный «взрыв» в росте отнюдь не связан с внедрением каких-либо средств автоматизации».

Однако этот вопрос можно решить иначе, если мыслить стратегически. «Величина может определяться в количестве сотрудников, но не может определяться в стратегических целях и желании роста и захвата рынка. Если брать во внимание только корпоративные аналитические системы промышленного класса, то подавляющее большинство их пользователей – специалисты и руководители крупных компаний. Однако если расширим понятие BI до набора методов и инструментов для анализа информации, то увидим, что подобное явление распространено на любую компанию. С размером компании и ростом числа транзакций увеличивается объем данных, на основе которых выводится ключевая управленческая информация», – считает Екатерина Лозовая.

По ее мнению, такое отношение к BI связано с тем, что продукт изначально создавался для работы с большими объемами информации. Следовательно, мы видим следующую взаимосвязь: больше компания – больше данных – больше необходимость в корпоративной BI-системе. «Но тут важно понимать, что стоимость проекта складывается из двух факторов: количества лицензий на конкретный аналитический продукт и объема работ, выполняемых поставщиком в зависимости от сложности задачи и требований заказчика. Соответственно, внедрение BI-системы в малой компании требует намного меньших затрат, нежели в транснациональном холдинге. Кроме того, аналитическая система позволяет принимать намного более обоснованные и точные управленческие решения, – поясняет она. – Сколько денег принесет компании уверенный и грамотный руководитель, трезво оценивающий возможности организации и ситуацию на рынке? Ответ: много. Вот основной источник окупаемости. Внедрение системы анализа – это инвестиции в будущее. Это – преимущества, которые вы получаете перед конкурентами. Если для больших компаний это можно считать необходимостью, то для малого бизнеса это – возможность».

 

Открытый исходный код в Business Intelligence: за и против

Теоретически, проблему высокой стоимости проекта по внедрению BI могли бы решить продукты с открытым исходным кодом. Open sourse не означает бесплатный, но часто является таковым или распространяется по существенно более низкой цене (средняя стоимость в сфере BI – $30 тыс. за годовую подписку). Однако потребителей, по обыкновению, останавливает недоверие к подобным решениям.

«Мы рассматривали использование BI с открытым исходным кодом с большой осторожностью, – делится мнением Олег Давыдов, – поскольку использование системы, разрабатываемой свободным сообществом, всегда заставляет учитывать риск отсутствия поддержки как таковой».

C определенной долей настороженности относятся к свободным BI-системам и в компании «Терн». «На наш взгляд, по таким факторам, как функциональная полнота, риски поддержки и безопасности данные решения сильно уступают коммерческим. С другой стороны, для предприятий малого и среднего бизнеса или при недостаточном ИТ-бюджете это может быть рациональным выходом», – считает Екатерина Лозовая.

Все же последнее время экспертное сообщество склоняется к мысли, что продукты Business Intelligence с открытым исходным кодом становятся все более зрелыми. По мнению аналитиков Gartner, ситуация с open sourse в этой сфере развернулась на 180 градусов: если в начале 2000-х никто не рассматривал всерьез развертывание у себя на предприятии информационно-аналитической системы с открытым исходным кодом, то теперь количество таких проектов растет. А вот позволят ли «опенсорсные» решения существенно экономить – вопрос открытый. Высказывается предположение, что на доработку такого ПО «под себя» и дальнейшую поддержку (то есть в конечном счете на найм высококлассных специалистов в штат компании) уйдет часть сэкономленных ранее средств.

 

BI нащупает «слабые места» бизнеса

В качестве основного положительного момента от Business Intelligence обычно называют возможность понять «слабые места» бизнеса, оптимизировать расходы, решить проблемы интеграции данных в различных ИТ-системах. О том, какие плюсы от реализации этого решения заметила компания «Русский продукт», рассказал Олег Давыдов. Информационное хранилище системы включает данные о бизнес-операциях компании, связанных с продажей продукции, оплатах и др. операциях за несколько лет. Актуализация данных происходит ежедневно, при этом вся информация полностью соответствует учету продаж, который ведется в ERP-системе. К BI-системе в компании подключены пользователи: сотрудники планово-экономического управления, департамента маркетинга, финансов, продаж, руководители департаментов, деятельность которых непосредственно связана с анализом и подготовкой управленческих решений в коммерческо-сбытовой деятельности. Специалисты работают как с базовыми OLAP-отчетами, размещенными на BI-сервере, так и с отчетами, структуру которых они формируют самостоятельно. Многомерная модель данных BI-системы позволяет им «на лету» препарировать и агрегировать бизнес-статистику по номенклатуре товаров и услуг, контрагентам, валютам операционных документов, единицам измерения продукции, приходно-расходным операциям, времени их совершения. Аналитические расчеты обеспечивают параллельность определения значений показателей в нескольких типовых натуральных и денежных единицах измерения, одновременную поддержку нескольких классификационных иерархий номенклатуры товарной продукции в интересах различных департаментов, возможность применения «помесячной» и «понедельной» шкалы времени.

В систему аналитической отчетности вошли интерактивные и автоматически обновляемые отчеты по продажам, формирующиеся на стыке задач маркетинга, логистики, финансового менеджмента. В результате пользователи получили возможность исследовать и контролировать интенсивность товарно-денежных потоков, поведение «лидеров» и «аутсайдеров» продаж среди товаров и контрагентов, состояние и динамику взаиморасчетов, состояние дебиторской задолженности, оборачиваемость товарных кредитов, структуру погашения задолженности, разброс реализационных цен, динамику их дисконтирования, закономерности функций спроса и его эластичность, позиционирование продукции в ассортиментном портфеле, тренды деловой активности покупателей.

BI-решение, интегрированное с ERP-системой компании, позволило автоматизировать аналитические процессы, создать действенный механизм для поддержки принятия управленческих решений. Сейчас реализована функциональность системы для решения задач маржинального анализа реализуемой продукции, анализа запасов готовой продукции, анализа планов выполнения продаж.

«BI предоставляет любому бизнесу самую важную для руководителя вещь – полноценную, своевременную и достоверную информацию, которая подается в удобном, визуально привлекательном, доступном виде, – поясняет Екатерина Лозовая. – Пока руководитель не имеет информации для принятия решений, очень высок риск неверных оценок, неправильных указаний и неэффективной работы. В случае ритейла самые очевидные преимущества от внедрения BI – повышение объемов продаж и прибыли, увеличение клиентской базы и ценности клиентов, решение с наименьшими потерями логистических и складских проблем, лучшее использование сотрудников. Отдельно стоит отметить и повышение качества управления бизнесом со стороны руководства как основу для здорового функционирования компании».

По ее словам, BI помогает руководителю увидеть полную картину бизнеса, проанализировать на основе реальных данных зависимости ключевых показателей от многочисленных факторов. Кроме того, современные возможности средств BI таковы, что человек, просто открыв на своем ноутбуке информационную панель (dashboards) и с помощью мышки регулируя значения тех или иных ключевых показателей, видит их взаимосвязи и критические точки. В следующий момент он может «раскрыть» любой KPI до такого уровня детализации, что увидит каждую рядовую составляющую этого показателя. Например, выявить причину падения объема продаж или причину оттока клиентов. Оценить рентабельность новой торговой точки, сравнить показатели по регионам, сделать выводы об эффективности инвестиций – все это сегодня доступно без долгих, рутинных операций и привлечения большого количества технических специалистов. А с учетом новых, «мобильных» возможностей BI еще и устраняется проблема местонахождения, поскольку с помощью Интернета из любой точки мира руководитель может управлять своим бизнесом так же эффективно, как и в своем рабочем кабинете.

Как сообщил Александр Бондаренко, в компании «Юнилевер» средства бизнес-аналитики существенно экономят время отдела продаж и финансов на анализ своих достижений/результатов и выявление областей для улучшений (в 2–3 раза).

 

BI-парадокс

Несмотря на то что рынок бизнес-аналитики растет, а плюсы для компаний, по крайней мере крупных, очевидны, российская розница в массе своей не слишком рвется использовать BI-решения. «Ритейлеры в основном не имеют полноценных решений для управления огромными базами данных (информация с касс). А если и имеют, то не желают ими делиться для совместных оптимизаций», – утверждает Александр Бондаренко.

Полноценное внедрение инструментария Business Intelligence идет только у самых крупных игроков. Почему так происходит? «На мой субъективный взгляд, для многих ритейлеров основная проблема в том, что BI-системы надо как-то интегрировать с уже имеющимися информационными системами. Сам инструментарий и работы по внедрению и адаптации дорогостоящие, – поясняет Олег Давыдов. – Компании, справившиеся с этой задачей, впоследствии сталкиваются с еще более сложной: как сделать так, чтобы BI стал частью повседневно исполняемых бизнес-процессов ритейлера, то есть чтобы система BI не была «побоку». Всевозможные готовые к немедленному использованию и ранее созданные собственной службой ИТ аналитические программные разработки все еще играют важную роль в работе даже тех ритейлеров, которые уже нашли деньги, чтобы внедрить BI-систему и взять в штат аналитиков».

Согласны с таким мнением и в компании «Терн». «В России повсеместное использование BI пока еще является далекой перспективой. И как-то выделять на этом фоне торговые компании по отношению к другим, на наш взгляд, не следует. Западные компании уже давно воспринимают BI как неотъемлемую часть управления бизнесом. Люди убеждены в необходимости применения бизнес-аналитики, они имеют перед глазами массу примеров успешных управленческих решений, принятых с помощью BI-технологий. В России же рынок традиционно несколько отстает во всем, что касается IT. Однако все последние исследования показывают, что динамика спроса к BI неизменно растет, в том числе и в торговом секторе», – отмечает Екатерина Лозовая.

С ней согласен Александр Бондаренко. «На Западе более зрелое отношение и сознательное использование данных на благо бизнеса, есть целые отделы, которым только этим и занимаются, – объясняет он. – Объем и качество данных от ритейлеров у них намного лучше. Зачастую ритейлеры высылают свои данные поставщикам и дают конкретные задания, например, снизить остатки на складе на 15% за месяц или повысить оборачиваемость СКЮ А на 20% через два месяца».

Однако на внедрение бизнес-аналитики в России можно посмотреть с другой стороны, утверждают в компании Teradata. «Российские компании, безусловно, принимают во внимание опыт западных компаний, и мне нравится, что, применяя их идеи для своего бизнеса, в России делают это иногда более качественно. В целом отечественные компании находятся в очень хорошем положении, потому что имеют в своем распоряжении лучшие примеры и опыт западных коллег», – полагает Дарья Алешкова.

Главная ошибка, которую может сделать компания при внедрении Business Intelligence, – возложение на ИТ-технологии слишком больших надежд. Важно помнить, что средства BI находят скрытые тенденции, наглядно показывают «узкие места» и помогают сделать картину работы предприятия целостной, а вот кнопки «Принять идеальное решение» здесь нет и вряд ли будет.

Выпуск журнала:

BI: обратиться к разуму

Когда персонаж Рассела Кроу в фильме «Игры разума» пытался вычислить закономерности в траектории перемещения голубей, это было признаком надвигающегося безумия. А вот для информационно-аналитических систем Business Intelligence поиск закономерностей в огромных, разрозненных и, казалось бы, абсолютно хаотичных массивах данных – это совершенно нормальная рутинная операция. После того как крупнейшие ритейлеры мира внедрили BI и получили первые, порой неожиданные, результаты, стало понятно, что без этого инструмента амбициозная торговая компания в будущем развиваться вряд ли сможет.

Техническая

Коментарии (0)
Похожие статьи
Читайте также
22 Июля 2020, 02:07
18 Марта 2020, 08:03
25 Декабря 2019, 01:12