Среди проблем, сопутствующих жизненному циклу BI, одни из наиболее существенных — наличие квалифицированных кадров, аутсорсинг аналитической работы и размещение аналитических модулей в контурах управления организациями.

Понятие BI (Business Intelligence) нередко воспринимается отечественными предпринимателями как объект неоправданных расходов. В результате наукоемкая составляющая этой технологии часто выпадает из поля зрения менеджеров или порождает предвзятые суждения.

Моделирование бизнеса — пожалуй, одна из наиболее обсуждаемых составляющих BI. Для того чтобы успешно моделировать бизнес, нужны кадры, обладающие специальными знаниями и навыками. Если оставить в стороне задачи, связанные с подготовкой отчетов, OLAP и др., сводящиеся к формированию запросов к базам данных, и рассмотреть задачи прогнозирования, моделирования и планирования, то мы столкнемся с необходимостью использовать модели, нередко требующие хорошей математической подготовки.

Кадры и знания

Те, кто попытается воспользоваться BI-моделями, рискует попасть в сильную зависимость от поставщика или внедряющих его продукты консультантов. Не понимая природы BI-моделей и не будучи знакомы с математическим инструментарием, который лежит в их основе, мы не cможем самостоятельно изменить их (а изменения, скорее всего, будут требоваться часто) и нам придется приглашать дорогостоящих специалистов. Подобная зависимость снижает доверие не только к поставщикам решений, но и к технологиям BI в целом.

Чтобы изменить эту ситуацию, необходимо иметь достаточное количество специалистов по применению различных аналитических модулей. Вероятнее всего, таких специалистов недостаточно и в России, и в Германии, и в Южной Африке, да и в других странах. Для их подготовки существует система образования, поддерживать которую должен каждый здравомыслящий вендор. Задачей образования является научить применять BI-модули на бизнес-уровне. Обучение не должно сводиться к передаче клиентам некоего базового минимума знаний. Это должны быть усилия по формированию рынка в целом, направленные на увеличение числа специалистов и менеджеров, понимающих, для чего нужно моделирование и как его реализовать. Эти усилия составляют образовательную миссию вендоров.

Существует несколько уровней понимания аналитических технологий. Первый — понимание того, как создать аналитический модуль, — подразумевает знание технических и математических вопросов. Другой уровень предполагает понимание того, что в принципе можно смоделировать в бизнесе, какие аспекты бизнеса нужно смоделировать, чтобы решить стоящие перед ним задачи, и как выбрать и использовать для этого конкретный аналитический модуль.

Практика показывает: в плане подготовки кадров для использования BI в бизнесе вполне эффективные результаты достигаются путем обучения людей, имеющих математические навыки, тому, каким образом возможности того или иного BI-модуля соответствуют потребностям бизнеса. Но что делать, если в настоящий момент обучение недоступно — дорого, нет возможности оторвать от работы квалифицированные кадры и т.д.? Иногда можно решить проблему своими силами. Быть может, это наиболее правильный подход.

Проблема — в понимании

По мнению Аллана Рассела, одного из экспертов мирового уровня в области BI, в недавнем прошлом старшего вице-президента по стратегии компании SAS, основная проблема при моделировании бизнеса обычно состоит не в моделировании как таковом, а в правильном понимании бизнеса. Математические модели, как правило, не принимают во внимание его реалии, и в результате образуется разрыв между моделью и объектом моделирования. Чтобы сократить его, требуются усилия.

Рассмотрим в качестве примера банковский бизнес. В банках часто имеется подразделение, занимающееся вопросами моделирования. Чаще всего работа этого подразделения тесно связана с управлением рисками и требует наличия хороших моделей рисков. Задача банков состоит в том, чтобы навыки моделирования, сосредоточенные в подразделении управления рисками, сделать доступными всем структурам бизнеса, которые в них заинтересованы.

Банки, где навыки моделирования сосредоточены в подразделении управления рисками, могут превратить их в центры соответствующей компетенции и обеспечить возможность совместного использования накопленных знаний всем персоналом. Но не окажется ли такой подход излишне затратным? Далеко не всем структурам банка для управления рисками необходимо использовать дорогостоящие инструменты при построении моделей, большинство из них должны быть совсем небольшие, для их создания важен сам навык моделирования.

Для внутреннего специалиста по моделированию (а в банках обычно серьезным, сложным моделированием заняты не более 15—20 экспертов) или привлеченного сотрудника весьма непростой является задача, как сделать результаты проведенного моделирования применимыми во всех частях бизнеса. Если модель, построенная кем-то из экспертов, может быть использована для формирования надежных ориентиров развития, то менеджеру банка безразлично, как эта модель устроена. Главное для него — быть уверенным, что модель помогает принимать решения.

Обычно хорошие результаты дает оценка модели: некоторое время следует понаблюдать за тем, насколько прогнозы, формируемые моделью, совпадают с реальной действительностью, после чего можно переходить к ее эксплуатации. Примечательно, что потребителем модели может быть не только сотрудник организации, но и приложение.

Возможен ли аутсорсинг?

Размышления о персонале наводят на мысль об аутсорсинге. Журналисты часто создают иллюзию повсеместной применимости этой управленческой технологии. К сожалению, в области BI это не так.

Аутсорсинг невозможен без доверия к подрядчику. Об этом говорил, в частности, такой корифей, как Грэм Нортон-Станден, председатель совета директоров и генеральный директор компании Applied Intelligence Group, в недавнем прошлом — генеральный директор Gartner International (в зоне ее ответственности — бизнес компании Gartner за пределами США). Чем сложнее отдаваемые на аутсорсинг бизнес-процессы, тем выше должен быть уровень доверия. Следовательно, чем более изощренной является функциональность, тем меньше вероятность использования для ее реализации аутсорсинга. Он подходит для инфраструктуры, учетных решений вроде ERP, но не для BI, считает Рассел. На уровне моделирования бизнеса аутсорсинг проблематичен, поскольку компании опасаются утечки своих знаний, например, в области взаимодействия с клиентами. На более низких уровнях BI (например, для формирования отчетов) аутсорсинг более реален.

Означает ли это, что для моделирования бизнеса предприятие должно иметь собственных специалистов по моделированию? Не обязательно. Есть множество способов аутсорсинга. Никто не мешает обратиться к консультантам и выполнить моделирование руками опытных специалистов. К подобным услугам прибегают многие компании: они приглашают консультантов, те строят для них модели, которые затем могут использоваться всеми заинтересованными сотрудниками.

Вопросы бизнес-культуры

Еще одним риском при использовании BI является свойственный российским предприятиям недостаток рыночной культуры бизнеса. Российские предприятия имеют огромный опыт аналитической работы в условиях чисто плановой экономики при отсутствии реальной конкуренции, но у них нет длительной истории использования BI в условиях рыночной экономики.

Рассел считает, что существенных поводов для опасений тем не менее нет. Прежде всего необходимо понимать роль BI в управлении организациями. Значительная часть этой технологии предназначена для сбора фактов, необходимых при принятии решений: чтобы понять, что происходит, надо собрать вместе различные данные. В отличие от эмоциональных (креативных) процессов принятия решений это очень логичный, последовательный процесс. Но очень часто, проанализировав решения, принятые в компаниях, можно обнаружить, что в их основе лежат эмоциональные причины, и нет опоры на твердую основу —- совокупность упорядоченных данных. Именно такие решения, которые нельзя объяснить рациональными причинами, как правило, приводят к прорывам на рынке, поэтому часто оказываются наиболее эффективным инструментом конкурентной борьбы.

Российские предприниматели, по мнению Рассела, ориентированы на изучение подробностей и достаточно грамотно используют факты. Это сильная позиция, поскольку она позволяет использовать в процессе принятия решений широкий круг фактов. Российские предприниматели хорошо подготовлены к серьезному обсуждению того, что им действительно необходимо для развития. За рубежом, особенно в США, где в штате компаний, по словам Рассела, много «ковбоев — простых парней с Дикого Запада», часто оказывается непросто объяснить персоналу, каких результатов компания может добиться, используя BI. В отличие от своих американских коллег российские предприниматели очень аккуратно анализируют происходящее и учитывают факты, но это не имеет отношения к конкурентной борьбе и не является результатом влияния рынка.

Фундаментальный вопрос при внедрении BI — как приблизить аналитические возможности к месту использования результатов анализа. Зачем менеджеры используют аналитику? Очевидно, для того, чтобы улучшить функционирование своей компании. Они добиваются этого за счет усовершенствования процесса принятия решений. Среди подобных бизнес-решений — не только вопросы о масштабных инвестициях, находящиеся в компетенции топ-менеджеров и владельцев, но и решения значительно меньшего масштаба, например, об очередной закупке материалов, сегментировании клиентов для целей маркетинга и пр. Могут быть и более детальные решения, например, о стоимости того или иного товара.

Как правило, решения принимаются в реально идущем потоке работ — собственно, именно там происходит нечто, что заставляет принимать решения. По мнению Рассела, необходимо внедрять поддержку принятия решений во все потоки работ. И здесь нельзя ограничиваться только пользователями-менеджерами. В производстве продуктов питания, например, специалисты по снабжению каждые две недели должны принимать решения о покупке сырья. Хорошо, когда, помимо информационной системы учетного характера, имеется аналитический модуль, который на основе оптимизационных алгоритмов формирует рекомендации, касающиеся наиболее экономически выгодных (эффективных и результативных) решений и вариантов закупок. Если он адекватен бизнесу, то тогда совсем не нужно, чтобы специалисты по закупкам обладали знаниями о нем, достаточно того, чтобы они совершали благодаря ему оптимальные закупки, помогая компании получать больше прибыли.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями