РОССИЯ
США
ЕВРОПА
АЗИЯ И АФРИКА
ЮЖНАЯ АМЕРИКА
БЫВШИЙ СССР
Статьи
 
 
 
Новости
 
 
 
 
 
  Просмотров 2356 -  |  
Шрифт


Современные информационные технологии кардинально изменили возможности экономического анализа, а также гармонично дополнили и обогатили методологию стратегического и оперативного менеджмента. Использование информационных технологий позволяет разрабатывать более эффективные системы управления процессом экономического развития. В результате научно-технического прогресса ХХ столетия развитые страны уже к концу прошлого века поднялись на качественно новый уровень развития, перейдя в разряд информационных обществ, что положило начало процессу формирования обществ знаний и трансформации предпринимательских и государственных структур в организации, основанные на знаниях. Определяющую роль в аналитической поддержке принятия решений в таких организациях играют системы бизнес-интеллекта и системы управления знаниями. 

В 1990-е годы в российской экономике сложилась традиция, концептуально нацеливавшая большинство систем измерения деятельности - СИД, предприятий на определение результативности бизнеса исключительно по финансовым показателям. Таким образом, можно утверждать, что преобладала определенная финансовая односторонность, при которой ставились краткосрочные задачи, а долгосрочный стратегический рост не всегда просчитывался. В то же время уже в 1970-е годы поднимались вопросы о связи между организационной структурой и организационным контролем, но в тот период к решению этих задач все еще не привлекались системы и средства информационного обеспечения экономического анализа.

Ограниченность такого подхода была признана научным сообществом в 2000-е годы. Также пришло понимание необходимости разработки и внедрения более сбалансированных подходов к системе измерения деятельности. Флагманом здесь стала так называемая сбалансированная система измерения деятельности Р. Каплана, сочетавшая совокупность финансовых и нефинансовых показателей, позволявшая оценивать перспективы деятельности организаций по различным критериям. Сбалансированная система показателей быстро стала эффективным инструментом управления производительностью. Обработка структурированных отчетов дала возможность применения методов проектирования и средств автоматизации, которые начали использоваться менеджерами для отслеживания результативности деятельности сотрудников, находящихся под их контролем, и отслеживания последствий этих действий.

Сбалансированные показатели обычно используются в двух основных формах: как индивидуальные оценочные листы, содержащие в том числе меры по регулированию производительности - оперативные или стратегические показатели, и как система стратегического управления, как было первоначально определено Капланом и Нортоном.

Вначале важнейшие сбалансированные показатели, используемые в экономическом анализе, были нацелены на текущие действия организаций и состояли из небольшого количества отобранных финансовых и нефинансовых элементов данных для мониторинга. В дальнейшем развитие систем измерения деятельности шло по пути разработки и внедрения разных сбалансированных систем показателей для решения конкретных бизнес-задач на стратегическом и операционном уровнях.

Сегодня, когда ключевые показатели деятельности - КПД ориентируются на оперативный результат и достижение стратегических целей компании, они превращаются в ключевые стимулы деятельности. В свою очередь прогностический экономический анализ позволяет вычленить базовые прогнозные индикаторы деятельности.

Процессы эволюции методологии стратегического и оперативного менеджмента и информационных систем управления организацией взаимосвязаны и взаимно дополняют друг друга. Важно отметить, что указана именно совместная эволюция, а не некое революционное преобразование. Еще в середине 1980-х годов в рамках разработки искусственного интеллекта и теоретических вопросов его применения в экономической науке в целом, а также в системах поддержки принятия решений в частности, в первую очередь ставилась задача применения в экономическом анализе для экспертного моделирования динамики развития микроэкономических систем. На следующем этапе рассматривалась задача соединения экспертной системы и системы поддержки принятия решений - СППР. С того момента, когда были разработаны теоретические основы, прошло несколько десятков лет, прежде чем их можно было воплотить в жизнь с помощью использования информационного обеспечения, средств искусственного интеллекта для моделирования систем экономического анализа. Это перспективное направление сегодня быстро развивается.

Интеллектуальные модели удобны для восприятия и использования, но как и экономико-математические модели требуют решения вопросов сбора и хранения данных, их обработки, интеграции с информационными системами управления и разработки удобного пользовательского интерфейса. Здесь, по нашему мнению, необходимо уточнить понятие «искусственный интеллект», который в прямом смысле означал бы электронную копию мозга человека, и, желательно, имел бы аналогичные управляющие функции. Работы по моделированию искусственного интеллекта шли и в направлении электронно-технологического моделирования мозга. В 2005 г. нейробиолог Е.М. Ижикевич, используя кластер из 27 трехгигагерцевых процессоров, смог имитировать за 1 секунду активность 100 млрд нейронов - примерное количество нейронов в человеческом мозге. К сожалению, эксперимент не был продолжен, а он был бы полезен для создания искусственного интеллекта.

В то же время среди исследователей распространено мнение, что такой в полной мере «искусственный интеллект» на самом деле не нужен, но его инструменты могут быть добавлены к средствам поддержки принятия решений, формируя модель бизнеса и экономики, модели нелинейных процессов как на предприятиях, так и в экономике. В данном случае речь идет как раз о применении систем бизнес-интеллекта в экономическом анализе. Интересно, что Т. Фоле ссылается на разработку экономиста Билла Филипса, который еще в 1949 г. предложил алгоритм и прибор для моделирования социально-экономических процессов в Великобритании, что позже было развито в теории системной динамики - SD. Системная динамика стала эффективным подходом к пониманию нелинейного поведения сложных систем с течением времени, с учетом запасов, потоков, внутренних петель обратной связи и временных задержек.

Преимущество модели системной динамики в том, что она может быть запущена снова и снова с разными параметрами для получения адекватного понимания поведения системы в широком диапазоне сценариев. К тому же до недавнего времени преимущества учета системной динамики в экономическом анализе не могли быть раскрыты ввиду нехватки вычислительной мощности для запуска больших моделей из-за их дороговизны. В связи с этим они использовались лишь военными для планирования операций. В то же время сегодня технологии облачных вычислений позволяют реализовать эти модели для экономического анализа, особенно для проектов с высокой стоимостью и с повышенным риском при планировании. В годы недавнего мирового финансового кризиса и после него такие модели были использованы для моделирования и стресс-тестирования банков по различным сценариям финансовых рисков и крахов. Анализ велся путем моделирования безопасности крупных промышленных комплексов с различными сценариями рисков и атак. Таким образом, например, была проверена устойчивость энергоснабжения большого города, работа системы здравоохранения в Сент-Луисе, а также смоделированы логистические цепочки поставок для нефтяной и газовой промышленности США.

Растущий спрос на бизнес-аналитику наблюдается и во всех отраслях отечественной экономики, и он связан с необходимостью постоянной трансформации первичных данных в емкие и содержательные ключевые показатели деятельности предприятий. Опыт показывает, что адекватно сформулированная и разработанная стратегия бизнеса не гарантирует эффективность ее применения. Необходим непрерывный мониторинг процесса ее реализации по стратегической маршрутной карте. От бизнес-аналитики сегодня требуют перехода от описательного - ретроспективного по сути анализа к предикативному и научно обоснованному прогнозному анализу - от уже полученных микроэкономических показателей к перспективным.

Таким образом, наиболее актуальными являются задачи расширения использования аналитики и увеличение периода планирования. Традиционные представления о том, что позитивные тенденции прошлого будут автоматически продолжаться и станут гарантией будущего сегодня, в условиях экономической турбулентности, далеко не всегда адекватны. Предикативный анализ и базирующиеся на нем рекомендации дают возможность получать необходимые знания, принимать верные и обоснованные управленческие решения, выявляя новые возможности и повышая эффективность процессов принятия решений, увеличивая удовлетворенность клиентов.

Потребность применения систем информационного обеспечения в экономическом анализе обусловлена также и необходимостью оценивать лавинообразный рост нематериальных активов, включая аспект взаимоотношений организаций с другими заинтересованными группами. Оценка значимости взаимоотношений предприятия с контрагентами, с участниками рынка, клиентами требует огромного объема работы, где уже нельзя, как это было на заре капитализма, положиться на интуицию. Также бизнес-аналитика способна сбалансировать финансовые и нефинансовые, краткосрочные и долгосрочные показатели, а также сложно сопоставимые без ее использования величины. Бизнес-аналитика помимо более простых, «обязательных» для систем информационного обеспечения в экономическом анализе задач повышения скорости и точности составления отчетов, а также обеспечения надежности результатов при минимизации вероятности ошибок, решает те задачи, которые имеют принципиально иной, интеллектуальный уровень, быстро эволюционируя от относительно простых экономико-математических моделей к бизнес-интеллекту. В прошлом для целей экономического анализа в основном использовались системы математического моделирования. Они имели свои преимущества, прежде всего бюджетные, отличались простотой в использовании. Были и недостатки, в том числе отсутствие возможности работы онлайн, что сегодня является главным критерием для принятия своевременных решений.

Преимуществами систем бизнес-интеллекта по сравнению с другими программными продуктами на данный момент являются: расширение масштабов использования аналитики, увеличение периода планирования, повышение скорости и точности составления отчетов, повышение эффективности процессов принятия решений, увеличение удовлетворенности клиентов. С другой стороны, внедрение систем бизнес-интеллекта не всегда подразумевает сокращение операционных расходов или увеличение объемов выручки. Это и есть одна из главных проблем внедрения - понимание того, что внедрять системы бизнес-интеллекта нужно, но прямой финансовый эффект, измеряемый через прирост свободных средств, не всегда очевиден.

Т. Фоле указывает на то, что до сих пор большинство крупных экономических решений в бизнесе и правительстве принимались на основе моделирования электронных таблиц и интуиции. Простые решения в виде непроверяемых построений - больших моделей, электронных таблиц в Microsoft Excel: автор считает «самым опасным программным обеспечением на планете» - такого рода анализ подвержен когнитивным искажениям и чреват плохим выбором. Т. Фоле с коллегами построили таблицу модели для оптимизации широкополосного развертывания данных для страны с населением 50 млн человек, в разных сферах деятельности - от рытья каналов и установки антенн до оценки потребности в оборудовании, на рентабельность капитала, используя теорию игр для выработки оптимальных инвестиционных решений с учетом лучших вариантов из тех, что могли принять участие в отборе. Таким образом, в экономическом анализе были задействованы помимо экономических, демографические, географические и маркетинговые данные, подготовлен хороший набор графики. В результате авторы пришли к неожиданному выводу о том, что эти результаты нельзя проверить и почти невозможно сохранить. В этой связи необходимо помнить о том, что современная бизнес- аналитика - не истина в последней инстанции, а лишь инструмент, также нуждающийся в поверке и настройке.

В этом смысле любой предприниматель может опробовать свои собственные модели системной динамики с помощью бесплатного приложения «Insightmaker» для моделирования. Для более сложных моделей может быть использован облачный сервис, например, такой как Simudyne. Эта платформа прогнозных показателей позволяет руководителям высшего звена и другим лицам, принимающим решения, выбрать кардинально лучшее решение для более быстрого достижения оптимальной производительности. Компания разработала технологию «Предвидение», сочетающую человеческий и искусственный интеллект в единое целое на базе простой в использовании платформы. Технология «Предвидение» позволяет лицам, принимающим решения, получать все имеющиеся данные по всем их организациям в реальном времени, в одном месте и в простой в использовании интерактивной виртуальной среде. Они могут спокойно изучить и протестировать множество вариантов «если» и вытекающих из них сценариев, дорабатывая последовательно свои идеи до получения оптимальных результатов, предполагающих положительное влияние на предприятие, его партнеров и так далее, вплоть до принятия решения в реальном мире. Таким образом, на современном рынке есть доступные и качественные продукты - от низшего начального уровня до премиум, позволяющие пройти все ступени применения информационных технологий в экономическом анализе: от тренировки на бесплатном приложении до приобретения продукта, помогающего принимать стратегические решения.

С технологической точки зрения, российский рынок информационных технологий и систем бизнес-интеллекта не отстает от мирового в плане доступности передовых цифровых технологий, но освоение их только начинается. Реализация систем бизнес-интеллекта требует объединения усилий научных работников и практиков в области информационных технологий, менеджмента, учета, анализа и иных сопряженных экономических дисциплин.

Теоретические основы и понимание концептуальных задач бизнес-интеллекта в целом разработаны, и сегодня, с появлением высокопроизводительных и относительно бюджетных облачных технологий, это может быть реализовано на практике. При этом система бизнес-интеллекта должна отвечать следующим технико-экономическим параметрам: - обеспечивать рентабельную привлекательную для пользователя стоимость супер-производительного компьютера на настольных и мобильных устройствах пользователя через мощь и масштабируемость виртуального облака; - быть гибкой познавательной моделью, содержащей исчерпывающий объем данных для решения определенной задачи; - обеспечивать привлекательную, простую и понятную интерактивную визуализацию, легко доступную и легко потребляемую; - быть простой в пользовании; - обеспечивать бесшовную интеграцию с существующими ИТ-системами.

Разработка новых, внедрение и адаптация существующих решений в области систем бизнес-интеллекта остается для любого государства мира, в том числе и для России, и функционирующего в нем экономического субъекта весьма сложным, длительным и дорогостоящим процессом. На настоящий момент в мире не существует ни одной организации, которая внедрила бы в практику весь набор методических средств и решений, предоставляемых возможностями бизнес-интеллекта, и реализовала все связанные с данной деятельностью процессы. Выбор подходящих методов и степени их внедрения является субъективным процессом, функционирующим в противоречивых условиях, с одной стороны, будучи лишь отчасти регламентируемым нормативными, методическими актами, стандартами экономического характера, а с другой - определяемым стремительной эволюцией решений в области информационных технологий и в условиях активного развития научно-технического прогресса. Это объясняет неослабевающий интерес отечественной науки к изучению проблемы использования систем бизнес-интеллекта в экономическом анализе и теоретико-методологических основ данного феномена.

Кроме того, нельзя не отметить тот факт, что темпы развития современных информационных технологий в России в настоящее время значительно опережают темпы разработки методико-рекомендательной и нормативно-правовой базы руководящих документов, действующих на территории нашей страны, и применяющейся в практике управления экономических субъектов. Но, несмотря на тот факт, что термин «бизнес-интеллект» нашел широкое применение в научной и практической области экономического знания, нужно отметить, что в современной науке до сих пор не существует принятой большинством ученых и практиков трактовки содержания данного феномена, что затрудняет развитие его теоретико-методологических основ. Сегодня назрела необходимость осмысления данного понятия как важной современной экономической, информационной и организационно-технической категории в соотнесении с другими ключевыми понятиями в системе экономической деятельности. Такой подход позволяет подойти к пониманию парадигмы бизнес-интеллекта и его внедрения в экономическую деятельность в целом, и в экономический анализ в частности, как эффективного методического инструмента, в корреляции с различными факторами.

Поэтому выбор путей и форм внедрения систем бизнес-интеллекта в отечественную практику до сих пор оставляет открытыми такие важные вопросы, как, например, в соответствии с какими критериями и показателями производить оценку эффективности решений бизнес- интеллекта в компании. Во многих случаях, не успевая за эволюцией информационных средств или будучи недостаточно адаптированными к экономической специфике, современные методические средства в области бизнес-интеллекта, применяемые в отечественных условиях, не позволяют в должной мере оценить существующий уровень экономических угроз и рисков и выработать адекватную стратегию их преодоления, вести мониторинг выполнения требований по организации режима экономической безопасности и т.д. Это особенно важно в тех случаях, когда к информационной системе компании или организации предъявляются повышенные требования к непрерывности бизнеса. В связи с этим при внедрении систем бизнес-интеллекта все большее внимание в отечественных условиях, на наш взгляд, должно уделяться комплексному, системному подходу, который состоит в одновременном решении целого ряда разноплановых задач организационного, теоретического, практического и методического характера путем применения совокупности взаимосвязанных средств, методов и мероприятий.

С. МИТРОВИЧ - докторант кафедры учета, анализа и аудита МГУ им. М.В. Ломоносова

 

 

 

Назад

 
       АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЛЕНТА      --------

Экономика Швеции
  
.........................................................................

Экономика Ирландии


........................................................................


Экономика Нидерландов
 

.........................................................................

Экономика Германии
 

........................................................................

Экономика Финляндии
   
........................................................................

Экономика Польши


........................................................................

Экономика Франции


........................................................................

Экономика Норвегии

........................................................................

Экономика Италии


........................................................................

Экономика  Англии 

.......................................................................

Экономика Испании
.........................................................................

Экономика Дании


.......................................................................

Экономика Турции


.......................................................................

Экономика Китая


.......................................................................

Экономика Греции

......................................................................

Экономика США
 
.......................................................................

Экономика Австрии

......................................................................

Экономика России


.......................................................................

Экономика Украины


........................................................................

Экономика Кипра

.......................................................................

Экономика Израиля

.......................................................................

 Экономика Японии


......................................................................

 Экономика Индии


......................................................................

Экономика Европы


......................................................................