Пробные занятия. Бесплатно!
Приглашаем всех желающих посетить бесплатные пробные занятия по курсам МВА и профессиональной подготовки. Занятия проходят в реальных группах, никаких постановочных занятий. Ознакомиться с расписанием пробных занятий, выбрать заинтересовавшее и зарегистрироваться на него можно здесь


Сближение Business Process Management и Business Intelligence: тенденции в 2009 году



Бондаренко М.В., к.т.н.
Тихонов С.Н., к.ф.-м.н.
выпускники группы MBA CIO-14
Школа IT-менеджмента
АНХ при Правительстве РФ


Новый форум BI/BPM на CeBIT 2009 подчеркнул тенденцию слияния направлений интеллектуального подхода к стратегии бизнеса (business intelligence, BI) и управление бизнес-процессами (business process management, BPM). Под основной задачей BI обычно понимают предоставление инструментария для основных задач бизнес-анализа¨и поддержки принятия решений:

  • преобразования корпоративных данных в бизнес-информацию,
  • распространения бизнес-информации по предприятию
  • помощи топ-менеджменту, принимающему решения, в оценке и интерпретации этой информации, в понимании специфики бизнес-процессов.

Информационные системы для бизнес-анализа обычно включают функционал сбора, отслеживания, хранения, анализа, моделирования, обработки и представления данных для поддержки принятия решений и формирования отчетности. По данным Gartner ([1]) использование BI теперь включает не только отчеты, но и нерегламентированные (ad hoc) запросы, оперативную аналитическую обработку информации, карты ключевых показателей (scorecards), “панели инструментов” (dashboards), специальные возможности визуализации и прогнозное моделирование.

В соответствии с классификацией Gartner, платформа BI должна реализовывать, как минимум, следующий функционал:

  • Интеграция
    • Инфраструктура: общая конценция и средства обеспечения безопасности, общие метаданные, общие средства администрирования, общие средства генерации запросов, единообразные интерфейсы
    • Управление метаданными: поиск, хранение, использование и публикация ряда объектов метаданных (размерность, иерархия, параметры оценки производительности, параметры формирования отчетности)
    • Средства разработки: BI-платформа должна предоставлять не только средства создания отдельных приложений, но и средства их интеграции в общий бизнес-процесс и с другими системами, возможности быстрой разработки визуальными средствами.
    • Совместная работа и управление процессами: пользователи BI должны иметь возможность разделять и публиковать информацию, возможность обсуждения и дискуссий. Такой функционал может предоставляеться в интеграции с workflow-системой.
  • Средства представления информации
    • Отчетный функционал: возможность формирования итеративных форматированных отчетов, включая финансовый и операционный блоки
    • Дэшборды: визуальные панели инструментов, позволяющие сопоставить анализируемые параметры и целевое назначение. Основная задача: чтобы управлять, нужны измеряемые показатели, которые должны быть представлены в дэшбордах
    • Нерегламентированные (ad hoc) запросы: обеспечивает гибкость и возможность удовлетворения нестандартных аналитических потребностей
    • Интеграция с распространенными офисными приложениями
  • Средства анализа информации
    • OLAP (Online Analytical Processing — аналитическая обработка в реальном времени) — технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчетов и документов, обеспечивающая высокую производительность и структурированность анализа.
    • Специальные возможности визуализации: повышение эффективности восприятия результатов анализа путем использования интерактивных картинок, диаграмм и других специалных возможностей
    • Прогнозное моделирование (Predictive Modelling) состоит в возможностях моделирования процессов для предсказания вероятности наступления некоторого события.
    • Интеллектуалный анализ данных (Data Mining) представляет собой процесс выявления в исходных данных достоверных закономерностей и связей, полезных для принятия решений, и последующей их интерпретации.
      Интеллектуальный анализ данных включает (не ограничиваясь):
      • классификацию объектов;
      • задачи определения зависимости выходных значений от неких параметров, прогнозирование, в том числе статистическими методами
      • кластеризацию объектов на основе определения их общности по некоторым критериям.
      • ассоциацию, то есть выявление закономерности между связанными событиями.
      • последовательные шаблоны, установление фактов обусловленности событий во времени
      • анализ отклонений, выявление нехарактерных повторяющихся отклонений.
    • Карты показателей (Scorecards), которые используют значения контрольных показателей в сопоставлении со стратегическими задачами для дальнейшего анализа производительности и корректировки управления.

В последнее время в спектре инструментов BI начинают появляться анализ what-if сценариев, статистические инструменты и специальные возможности моделирования. Сближение BI и BPM сопровождается консолидацией рынка информационных систем, что подчеркивается “большими” слияниями 2007 года: Oracle/Hyperion; SAP/Business Objects; IBM/Cognos. Таким образом, рынок систем BI движется в направлении BPM/SOA, соответственно вторгаясь в область ERP II. Термин ERP II, как и ERP (Enterprise Resource & Relationship Processing, "управление ресурсами и взаимоотношениями предприятия"), предложен Gartner Group. ERP II представляет собой результат развития методологии и технологии ERP в сторону большего взаимодействия предприятия с клиентами и внешними контрагентами. Управленческая информация компании используется не только для внутренних целей, но и для формирования и развития отношений с внешними компаниями. Анализ и использование этой информации невозможно без BI, к которому в этой связи предъявляются новые требования (рис.1).

Рис.1. Business Intelligence и Business Process Management

Процессно-ориентированный BI теперь должен не просто обрабатывать данные, а являться контекстом бизнес-процессов, что приводит к более высокому значению BI для бизнеса. Первоначальный подход к BI как просто к системе обработки данных вовсе не ошибочен, особенно в периоды кризиса, если только не стоит задача существенного улучшения качества решений и операционной эффективности. При первоначальном подходе ожидания результатов BI часто не исполнялись по разным причинам:

  • не учитывались приоритеты данных и сообщений для анализа,
  • не хватало измеримости исходных показателей процессов,
  • отсутствовала обратная связь между результатами BI и управлением.

Вопросы сближения BPM и BI уже неоднократно обсуждались ([2], [3]). В соответствии с [2], применение процессно-ориентированный BI должен давать ряд преимуществ в повышении операционной эффективности. Изменения, способные обеспечить повышение операционной эффективности, затрагивают следующие области:

  • Создание единой коммуникационной ИТ-платформы, включая базы для всех исполняемых процессов и систем баз данных. Ожидается, что бизнес-процессы станут новой коммуникативной платформой для бизнес-подразделений и IT. Спецификация требований должна быть определена и сформулирована на стандартизованном языке, понятном и бизнес-подразделениями, и IT. Техническое проектирование исполняемых процессов и базовые сервисы, которые предоставляют деловую логику, можно разрабатывать последовательно на базе утвержденной и согласованной сторонами концепции системы.
  • Процессы, которые протекают независимо от приложений. Совместная работа требует сплошных, встроенных и синхронизируемых процессов, в исполнении которых участвуют существующие приложения и системы, интегрированные в ИТ-инфраструктуру. Интеграция может быть основана на сервис-шине (enterprise service bus, ESB) и платформе интеграции данных (data integration, DI) предприятия. При этом важно понимать значимость таких процессов на уровне предприятия
  • Процессы, основанные на сервисной архитектуре. Использование сервисно-ориентированной архитектуры (service-oriented architecture, SOA) позволяет заменить непосредственное обращение аналитических приложений к базе данных единым информационным сервисом на основе открытых стандартов
  • Процессы, которые потребляют и публикуют сервисы. Изменение состоит в переходе от архитектуры, ориентированной на приложения, к архитектуре, ориентированной на сервисы (SOA). Процесс может запускаться правилом или процессом, входящим в состав оперативного или аналитического сервиса, сервиса совместной работы или информационного сервиса. Сам бизнес-процесс может быть снова сервисом или группой сервисов ([5]). Такая структура позволяет достичь масштабируемости и многократного использования, избежать лишнего дублирования. Избыточность - это типичная проблема ориентированной на приложение модели. Сервисная ориентация сервиса помогает избежать этой проблемы (рис.2).
  • Общие справочники, однозначно определенные и центрально организованные метаданные, которые предоставляют единую непротиворечивую концепцию всей деловой терминологии для всех участников процесса. Это существенно, если новые продукты, новые клиенты или новые поставщики подключаются в процессе совместной работы, но первоначально имеют свои собственные основные понятия и терминологию. После согласования понятий и терминологий изменения в основных данных могут надежно реплицироваться всем участникам системы.
  • Разработка метрик бизнес-процессов, которые служат для контроля, управления рабочими характеристиками и производительностью процессов. Метрики бизнес-процессов формируются из целей предприятия и характеристик процессов. Процессы, позволяющие контролировать измеренные показатели достижения целей, дают дополнительные возможности управления. Таким образом мы приходим к понятию CPM – Corporate Performance Management (рис.1).

    Рис.2. Интеллектуальные, базирующиеся на SOA процессы

    Задача разработки метрик бизнес-процессов очень важна. Рассмотрим ее на примере задачи управления портфелем инструментов на финансовом рынке. В качестве метрики качества управления портфелем можно выбрать, например, среднюю доходность, рассчитанную по формуле: , где n – число финансовых инструментов в портфеле, ri - доходность i-го инструмента, wi - доля (удельный вес) стоимости i-го инструмента в общей стоимости портфеля на начало периода. Чтобы сделать сопоставимыми показатели доходности для разных сроков инвестиций, эти показатели должны аннуилизироваться (быть переведенными к одному году). Но аннуилизированая доходность инструмента может отличаться на протяжении времени. Как рассчитать среднегодовую доходность инструмента? Возможны варианты: в зависимости от вида процентной ставки (простая или сложная) ее среднее значение может рассчитываться как среднеарифметическое, взвешенное по длительности периода неизменности, или как среднегеометрическая, взвешенная аналогично. Однако при такой методике игнорируется цепной характер изменения доходности от периода к периоду. Далее, возникают вопросы, если в портфеле на конец периода остается открытая позиция. В этом случае, кроме дохода от реализации, существует доход от переоценки открытой позиции (прирост стоимости). Для анализа инвестиций, приносящих и доход от реализации, и доход от прироста стоимости, можно применять показатель внутренней нормы доходности (IRR). Этот показатель учитывает cash flow за время жизни инвестиции и прирост стоимости открытой позиции в конце периода. Однако это еще не все. Как показал финансовый кризис, важна методика оценки стоимости портфеля, которая может зависеть от ряда экспертных показателей: ликвидность инструментов, возможность реализовать их на биржевом рынке, соотношение открытой позиции с объемом дневных торгов, возможность реализовать актив на внебиржевом рынке. Для конкретной компании важны бизнес-процессы торговли, взаимодействия с контрагентами, наличие соглашений о взаимозачете, стоимость финансирования позиции.

    Однако, как только метрика качества бизнес-процесса управления портфелем разработана и утверждена, появляется возможность

    • оценивать доходность различных стратегий управления портфелем, разрабатывать и оценивать новые стратегии управления портфелем на финансовом рынке
    • сравнивать эффективность работы разных управляющих и мотивировать управляющих путем установления зависимости суммы вознаграждения управляющего от качества управления портфелем
    • сравнивать эффективность портфельных инвестиций и других направлений бизнеса

    Все это позволяет повысить качество и эффективность операционной деятельности.

    Cистемы управления эффективностью, или СРМ-системы (corporate performance management) дают компании единое представление о показателях и эффективности деятельности, позволяют сравнивать прогнозы и планы с реальными результатами. Цель CPM - минимизировать разрыв между планируемыми и достигнутыми результатами операционной деятельности. Для этого, учитывая специфические для бизнеса аспекты, формируется финансовая модель и набор показателей эффективности деятельности. Анализируя эти показатели, можно выделить факторы, влияющие на результат, и добиться осуществления корпоративной стратегии.

    Логичным было бы ожидать сближения между информационными системами, предлагающими средства BPM, и платформами BI. Однако нельзя сказать, что такой процесс идет быстро.

    Среди исследований компаний, предлагающих решения на рынке BI, наиболее известен “магический квадрат” Gartner (рис.3), анализирующий позиции наиболее крупных производителей BI-платформ. В “магическом квадрате” Gartner участвуют компании, предоставляющие как минимум 8 из 12 функций, свойственных BI-платформе; занимающие заметную долю рынка BI-платформ, и предлагающие решения на платформах только уровня крупного предприятия. Возможность реализации (вертикальная ось) определяется главным образом факторами риска производителя, а именно:

    • конкурентоспособность продукта,
    • высокая вероятность дальнейших инвестиций в продукт/решение,
    • устойчивость производителя к изменениями рыночной конъюнктуры,
    • качественная сервисная поддержка решения,
    • возможность производителя совершенствовать продукт и выполнять маркетинговые обещания.

    Под полнотой видения (горизонтальная ось) понимается умение производителя создавать дополнительные сервисы для клиентов, исходя из рыночной конъюнктуры и новых возможностей, включая прогнозы потребностей бизнеса клиентов, маркетинговую стратегию и стратегию продаж, стратегию развития на вертикальных сегментах рынка и выхода на новые рынки.

    Рис.3. Magic Quadrant Gartner ([1])

    Под лидерами (leaders) Gartner понимает производителей, обеспечивающих широкие функциональные возможности решений, успешное внедрение и качественную поддержку. Претенденты (challengers) могут иметь ограничения, не столько технологические, сколько рыночные. Провидцы (visionaries) имеют мощную стратегиею продвижения решения, открытые стандарты, гибкую архитектуру и масштабируемость систем, являются лидерами в области инноваций. Нишевые (niche players) игроки ограничиваются конкретным продуктом или областью.

    В применении к потребностям небольших компаний, а также учитывая ограничения, связанные с финансовым кризисом, интерес могут представлять как раз нишевые игроки или решения, основанные на открытых стандартах или платформе open source. В Таблице 1 приведена классификация таких систем, представленных на CeBIT2009 ([4]).

    Таблица 1. Функционал систем Business Inlelligence и управления данными

    Из быстрых и бюджетных решений, актуальных в условиях кризиса для небольших компаний, хотелось бы обратить внимание на решения, использующие in-memory технологии для аналитики и построения отчетов ([6]). В последнее время такими технологиями занялись многие производители, включая Microsoft ([7]). Но если говорить о недорогих и гибких решенях, хотелось бы обратить внимание на QlikView, По данным RBC Group система QlikView является лидером направления и быстрорастущей платформой BI (http://www.rbcgrp.com/qlikview.html). На рис.4 показано позиционирование компании в 2008 году по предоставленным ею материалам со ссылкой на февральский отчет Aberdeen Group (http://www.aberdeen.com/press/releases/press_release.asp?rid=459).

    Рис.4. Позициронирование QlikView на рынке BI по данным www.qliktech.com

    Важно понимать, что только система BI, BPM или CPM сама по себе не обеспечит эффективного финансового анализа или управления эффективностью компании. На практике такая система, вероятней всего, усовершенствует существующую практику в области бизнес-аналитики и систему формирования консолидированной управленческой отчётности. Внедрение системы наверняка существенно затронет бизнес-процессы в ряде областей. Наиболее вероятно, успешное внедрение системы приведет к улучшению в области стратегического планирования, бюджетирования, анализа источников прибыли компании, оптимизацию затрат, формирование управленческой отчётности, контроль и мониторинг деятельности компании.

    Источники

    1. James Richardson, Kurt Schlegel, Rita L. Sallam, Bill Hostmann. Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms. 16.01.2009, Gartner RAS Core Research Note G00163529, http://mediaproducts.gartner.com/reprints/oracle/article56/article56.html
    2. Lyndsay Wise. Linking Business Intelligence and Business Process Management. Information Management Online, February 14, 2008. http://www.information-management.com/news/10000764-1.html
    3. Jim Ericson. Process Meets Performance Management. BI Review Online, February 28, 2008. http://www.information-management.com/bnews/10000931-1.html
    4. Klassifizierung wichtiger Anbieter für Business Intelligence und Datenmanagement. BI&BPM Kompendium, Ed.2009, http://www.software-marktplatz.de/medien
    5. Dr.Wolfgang Martin. Business Intelligence trifft Business Process Management: Thesen und Trends 2009. Klassifizierung wichtiger Anbieter für Business Intelligence und Datenmanagement. BI&BPM Kompendium, Ed.2009, p.14.
    6. John J.Gill. Shifting the BI Paradigm with In-Memory Database Technologies. Business Intelligence Journal, 6/7/2007, http://www.tdwi.org/Publications/BIJournal/display.aspx?ID=8481
    7. Валерий Ким. “In-Memory Business Intelligence in SQL Server 2010 Analysis Services”. Материалы десятой ежегодной конференции Microsoft “Платформа 2009. Определяя будущее” http://microsoftbi.ru/tag/sql-server-2010-analysis-services/

    Copyright © 2009 Бондаренко М.В., Тихонов С.Н.

  • К оглавлению >>

    Выпуск: 
    Выпуск №2
    Рубрика: 
    Бизнес-процессы
    Автор: 
    Бондаренко М.В., Тихонов С.Н.
    Ваша оценка: Пусто Средняя: 6.3 (3 голосов)
    Школа IT-менеджмента Экономического факультета АНХ, 119571, Россия, г. Москва, проспект Вернадского, д. 82 корп. 2, офис 207, тел.: +7 (495) 933-96-00, Copyright @ 2008-2009