Top.Mail.Ru
Войти


Менеджмент
«Про бизнес» 2 мая 2019

3 из 10: почему проекты по автоматизации бизнес-аналитики проваливаются и что с этим делать

Скриншот видеоролика с YouTube
Скриншот видеоролика с YouTube

Почему одни проекты по автоматизации бизнес-аналитики успешны, а другие — нет? От каких факторов это зависит и как сделать, чтобы шансы на успешную реализацию проекта стали существенно выше? Кейсами, рекомендациями и опытом делятся представители компании А2 Консалтинг.

— Из наших наблюдений, из 10 проектов по BI (внедрение инструментов бизнес-аналитики) в Беларуси только 3 можно считать успешными.

Александр Гончар Директор А2 Консалтинг
Александр Гончар
Директор А2 Консалтинг
Ольга Акулич, руководитель отдела финансовой аналитики и консалтинга А2 Консалтинг
Ольга Акулич
Руководитель отдела финансовой аналитики и консалтинга А2 Консалтинг

Хотя сделать успешный проект и, главное, быстро окупить вложенные инвестиции можно в любом бизнесе. В этом материале мы систематизировали собственный опыт работы, мировые кейсы, а также узнали мнение представителей бизнеса. Вот несколько факторов, которые сделают любой проект по внедрению бизнес-аналитики успешным.

Бизнес-аналитика (business intelligence) — это обусловленный развитием технологий процесс анализа данных и представления полезной информации, который помогает руководителям, менеджерам и другим корпоративным конечным пользователям принимать обоснованные бизнес-решения.

Давайте сначала определим критерии успешного проекта по бизнес-аналитике. Исходя из мирового опыта успешный проект по внедрению бизнес-аналитики трансформирует организацию и позволяет внедрить методы управления эффективностью организации на основе данных за счет принятия обоснованных ежедневных решений на всех уровнях менеджмента. При этом данные, на основе которых принимаются решения, доступны, корректны и верны и представляют собой «единую точку правды», которая отражает степень достижения целей и стратегических задач, стоящих перед конкретной компанией.

Итак, давайте посмотрим на факторы, которые позволят приблизиться к успешному внедрению бизнес-аналитики.

Пример данных на основе бизнес-аналитики (нажмите, чтобы увеличить):

Изображение из архива компании
Изображение из архива компании

1. Наличие стратегии внедрения

Почему, когда мы запускаем новый бизнес или выходим на новый рынок, мы всегда начинаем с бизнес-плана или стратегии, а при внедрении инструментов бизнес-аналитики мы считаем, что разберемся с проектом по ходу?

На наш взгляд, первая критичная ошибка — отсутствие разработанной стратегии внедрения BI, когда не определены ключевые цели автоматизации аналитики для каждого отдела, не систематизированы и не унифицированы требования, не выявлены резервы окупаемости проекта. Хотя они есть в любой компании и при использовании любого аналитического приложения. Этот этап компания может пройти самостоятельно при наличии в штате сотрудников соответствующей квалификации (об этом речь пойдет далее) либо обратиться за такой услугой к интеграторам.

Пример: компания из сферы ритейла внедрила такой инструмент, как расчет рекомендуемого заказа (автоматизированная система формирования заказов на поставку товаров в магазине, с выстроенной система автозаказа. Она позволяет сократить товарный запас и исключить упущенные продажи. Это положительно влияет на срок оборачиваемости товарных запасов).

В результате срок оборачиваемости товаров сократился на 27%. А проект по автоматизации и внедрению системы окупился за несколько месяцев, так как высвободились огромные ресурсы, инвестированные в «избыточные» товарные запасы.

Вот как выглядел экран с этим инструментом (нажмите, чтобы увеличить):

Изображение из архива компании
Изображение из архива компании

Проводя расчеты, компания учитывала и срок окупаемости проекта по автоматизации. При достижении планируемой экономии на обороте проект окупился за несколько месяцев.

2. Наличие процесса или функции управления данными

Как только вы готовы запускать проект по бизнес-аналитике, следует уделить внимание управлению данными. Но не откладывайте проект до того момента, когда ваши данные станут идеальными. Разочаруем вас: такой момент не настанет никогда. Пока данные не станут данными пользователей, а не данными ИТ-департамента или бухгалтерии, в них не появится порядок. А вот когда пользователи не смогут углубиться в аналитику по причине плохих данных, у них появится хорошая мотивация для управления данными.

Вот типичные ошибки в сфере управления данными:

  • Отдельные хранилища данных у разных департаментов, например, бухгалтерские документы отдельно от учета ежедневных операций по основной деятельности
  • Двойной ввод информации — разные отделы вводят одну и ту же информацию дважды
  • Неактуальность данных — позднее закрытие, ввод данных с опозданием и т.д.
  • Потоки данных в реальности и в системе не синхронизированы
  • Данные постепенно обогащаются аналитикой от разных пользователей
  • Нет единого центра управления информацией — мастер-данные могут быть изменены без уведомления
  • Нет регламентов и положений по управлению данными.

В США и Европе с 2002 года появилась новая должность — Chief Data Officer (директор по данным). Это такой же топ-менеджер, как ИТ-директор, коммерческий директор или финансовый. В его функционал входит разработка стратегии работы с данными, настройка процессов управления данными. К сожалению, единицы белорусских компаний уделяют действительно должное внимание этому ресурсу. CDO должен обладать способностью разглядеть потенциал в имеющихся данных, понять, как они соотносятся друг с другом и объединить все разрозненные источники данных из разных подразделений оптимальным образом. Роль СDО — повысить эффективность методов работы с информацией. В нашей стране она почти не встречается в компаниях.

Данные из архива компании
Данные из архива компании

Первым CDO в январе 2002 года была назначена Кэтрин Клей Досс в компании Capital One. IBM определяет CDO как «руководителя, разрабатывающего и реализующего стратегии работы с данными и стратегии аналитической работы для стимулирования бизнес-возможностей».

3. Бизнес-анализ не равен отчетам: осознание сути аналитики

Подход, когда пользователи исходят из парадигмы «перенесите в системы BI наш отчет», не поможет добиться нужной окупаемости проекта.

Инструменты бизнес-аналитики позволяют настраивать единые аналитические цепочки, дают возможность быстро понять взаимосвязи, причинно-следственные связи, смоделировать разные последствия решений. Это не равно отчету.

Сравните два подхода к анализу:

1. Отчет по продажам за январь и февраль 2019 года с детализацией — по группам покупателей и видам товаров.

2. Кто из моих покупателей класса А перестал покупать в феврале те товары, которые берут все остальные?

Пока вам не удастся преодолеть этот стереотип у будущих пользователей ИТ-системы — ваших сотрудников, — проект не будет давать тех ощутимых улучшений в аналитике, которые мог бы принести.

4. Развитие аналитической культуры

Исходная цель проекта BI — трансформация культуры, единое информационное пространство:

  • Совместное использование данных несколькими подразделениями, регламенты взаимодействия в процессах подготовки данных
  • Единая аналитическая система для отчетности и прогнозирования, используемая руководителями и сотрудниками
  • Отчетность и аналитика не создаются в отдельных транзакционных системах, локальные источники данных не используются
  • Единый глоссарий данных для подразделений
  • Выстроенный аналитический цикл, каждый сотрудник знает и понимает, какую информацию он должен анализировать ежедневно, какую — еженедельно и какую — ежемесячно
  • Наличие коллегиальных аналитических органов: комитет по анализу продаж, аналитическая группа для обсуждения циклов производства и т.д.
  • Централизованные аналитические сервисы и сервис контроля качества данных
  • Использование системных данных для оперативной отчетности
  • Прозрачные модель и схема потоков данных, централизованный контроль изменения мастер-данных и ключевых метаданных.

Еще одна должность топ-менеджера, который уже стал частью корпоративного управления в Европе и США, — директор по аналитике (Сhief Analytics Officer). Функционал CDO и САО в значительной степени перекликается. Но если первый фокусируется в большей степени на бэкэнде (то есть на управлении данными), то второй сосредоточен на стратегическом использовании данных, то есть, как следует из названия этой должности, на их анализе. Если в подчинении CDO могут быть специалисты по аналитике, то у САО они обязательно должны быть.

Роль САО — повысить эффективность методов работы и корпоративной культуры на основе данных и принести ощутимую пользу компании. САО должен обладать способностью разглядеть потенциал в имеющихся данных, он должен контролировать деятельность аналитической структуры компании, обеспечивать обучение и повышение квалификации и при необходимости проводить реорганизацию.

Данные имеют стратегический характер, только если их проанализировали и на их основе начали предпринимать действия в рамках всей компании, так что ценность этих данных была полностью реализована.

Сейчас в мире существует около 7 моделей выстраивания аналитической функции в организации.

(нажмите, чтобы увеличить)

Изображение из архива компании
Изображение из архива компании

В Беларуси в основном распространена децентрализованная модель, когда разрозненные аналитики независимо друг от друга анализируют данные. Фокус на развитии аналитической культуры должен в первую очередь привести к организационным изменениям и созданию централизованных аналитических отделов либо введению смешанных или гибридных форм аналитической функции. Без менеджера, выполняющего роль аналитического директора, изменение аналитической культуры практически невозможно.

5. Унификация методологий расчета показателей

Очень часто встречается ситуация, когда даже в BI-проекте каждый отдел просит реализовать различные методики расчета одних и тех же показателей. Мы считаем, что тут нужны финансовые компетенции, чтобы подход к расчету показателей выбрать максимально непредвзятый, например, в соответствии с МСФО. Именно в белорусских проектах мы рекомендуем выделять роль методолога проекта, чаще всего это финансовый директор либо финансовый сторонний консультант, который целостно смотрит на методики расчета всех показателей.

Вот основные проблемы, связанные с отсутствием унификации расчета:

  • Нет единых правил/методологии сбора отчетности
  • Отчетность разрознена, нет «единой точки правды» для всех пользователей и данных
  • Формирование отчетов зависит от продвинутых пользователей
  • Каждый отдел формирует свои «отчеты»
  • Теряется связь между пользователем и исходными данными
  • Усложняется цикл моделирования/прогнозирования
  • Финансовые отчеты собираются «вручную» или «свернутыми выгрузками» из 1С
  • На аналитику финансовой информации нет времени
  • Данные доступны только после закрытия бухгалтерии.

6. Выбор правильной архитектуры BI-проекта

Исходя из мирового опыта крупных проектов, мы рекомендуем вот такую архитектуру с точки зрения пользователей (техническую архитектуру оставим для отдельного обсуждения):

  • Детализированные аналитические приложения, в которых могут работать аналитики
  • Ролевые панели — для отдельных сотрудников с ограниченным набором оперативной информации
  • Дашборды (панели индикаторов) для руководителей, которые позволяют контролировать ключевые процессы.

Сейчас на рынке очень популярны сводные панели KPI или ключевых индикаторов для менеджмента. Они демонстрируют все основные показатели компании в режиме реального времени, как правило, доступны с мобильного телефона или планшета в любой точке планеты. Это позволяет мониторить ситуацию и принимать управленческие решения, опираясь на достоверную картину данных о продажах, запасах, задолженности, ассортименте и многом другом.

Очень важно понимать, что просто внедрение панелей индикаторов не изменит процессы в компании. Дашборды могут быть частью проекта по внедрению бизнес-аналитики либо тем этапом, который за счет простоты и удобства вовлечет пользователей. Это прекрасный инструмент, но он будет эффективно работать только при соблюдении ряда условий:

1. Разработка именно под вашу компанию декомпозированных KPI, которые отражают стратегию, цели и задачи конкретной компании в конкретный момент времени.

2. Декомпозиция общих KPI — до индивидуальных, которые показывают, что должен сделать каждый конкретный сотрудник/топ-менеджер для достижения текущих целей компании.

3. Разработка удобных визуализаций для отражения персональной зоны ответственности каждого сотрудника со всеми необходимыми и реально измеримыми метриками.

4. Привлечение трех видов компетенций: ИТ, финансы и менеджмент. Только объединение трех сфер даст рабочий инструмент, который будет развивать бизнес-аналитику в компании.

Дашборд по показателям объема продаж и валового дохода (нажмите, чтобы увеличить):

Изображение из архива компании
Изображение из архива компании

Также важно, чтобы помимо KPI-дашбордов для менеджмента в компании были аналитические приложения, которые дают глубоко разобраться в причинно-следственных связях и ответить на вопрос топ-менеджмента, который обязательно возникнет после взгляда на KPI-панель.

По нашему мнению, одна из наиболее важных частей проекта, которой часто незаслуженно уделяется мало внимания, — ролевые панели линейных сотрудников. Именно сотрудники своими ежедневными действиями приближают компанию к достижению ее целей, поэтому им больше чем кому-либо нужна краткая оперативная информация. Важно понимать, что сотрудники не будут ежедневно глубоко анализировать все данные, им нужны краткие аналитические цепочки для принятия конкретных решений.

Дашборд директора по персоналу (нажмите, чтобы увеличить):

Изображение из архива компании
Изображение из архива компании

7. В проекте по внедрению BI именно быстрые победы — залог успеха

Внедрение бизнес-аналитики отличается от проектов по внедрению ERP- или CRM-систем. И основное отличие — возможность быстро получать первые результаты. Не нужно месяцами ждать согласования технического задания, потом еще несколько месяцев — разработки, и к моменту завершения работ понять, что бизнес уже колоссально изменился.

Технологии, используемые в продуктах класса BI, позволяют делать быстрые внедрения. Для мелких и средних проектов мы рекомендуем довериться отраслевой экспертизе, взять готовое решение, поработать с ним и потом некие дополнительные задачи реализовать отдельно. Из практики такое решение подойдет вам на 70−80%, и результат можно будет получить через 1−2 месяца.

Если у вас крупный бизнес, то мы рекомендуем начать с разработки стратегии внедрения и в ее рамках выделить блоки, которые можно реализовать максимально быстро и не в ущерб другим. Чем быстрее вы дадите пользователям новый инструмент, тем легче в дальнейшем будет идти внедрение.

8. Создание центра компетенций BI

Проект запущен, но как сделать его внедрение максимально успешным? Из мировой практики ответ очевиден — это создание центра компетенций BI. Причем сотрудники могут работать там как полноценно, так и совмещать эти задачи со своей основной работой.

В центре компетенций BI нужны следующие функции со стороны ИТ:

  • Группа качества данных
  • Группа разработки
  • Архитектор
  • Группа системного анализа
  • Бизнес-администратор
  • Бизнес-аналитик.

Также нужны функции аналитики, которые могут быть представлены директором по аналитике, методологом или финансовым консультантом. И обязательно — присутствие «заказчика»: того, кто внутри компании принял решение, что этот проект нужен потому, что он решит такие-то бизнес-задачи.

Центр компетенций BI может быть как внутри компании (если объем задач позволяет), так и частично или полностью на аутсорсинге. Основная вещь, которую стоит здесь учитывать, — для сложных и комплексных проектов нужно обращать внимание на опыт участников и специалистов.

9. Правильный подход к выбору ИТ-продукта

На этапе выбора системы и интегратора следует проанализировать их по критериям соответствия вашим целям внедрения. Из нашего опыта, основная сложность проектов в Беларуси — собрать данные для проекта. Если с данными все хорошо, у вас уже есть работающее хранилище или единая система, вам нужен только инструмент визуализации, например Tableau или Power BI.

Если хранилища нет, то вам подойдут технологии, используемые Qlik View и Qlik Sense — в этих системах бизнес-аналитики связь данных из различных источников, их очистка, структурирование и преобразование (читай: пересчет, корректировки и моделирование) могут происходить прямо внутри системы без потери работоспособности. Эта особенность позволяет Qlik быть наиболее популярным BI-решением в Беларуси, так как решает проблему невысокого качества хранения данных у компаний.

Кроме путей интеграции со всеми вашими источниками данных, необходимо оценить выбор в средствах визуализации для представления отчетов и дашбордов, ресурсоемкость и требования к серверному оборудованию, возможность работы в облаке, наличие веб-версии, мобильных приложений. В общем, система должна быть максимально современной, простой и полнофункциональной с возможностью надстроек компонентов по вашему требованию.

Мы не рекомендуем использовать системы без доказанной практической пользы от внедрения, без хорошей технической поддержки и наличия глобальной сети пользователей. Опираясь на выбор системы, обратите внимание на исследовательский рейтинг Gartner и BARC, которые специализируются на изучении именно аналитических систем. Ими оцениваются реальные отзывы о системах, надежность разработчика, прозрачность схемы приобретения и многое другое. Уже многие годы лидерами в области программного обеспечения в сфере BI являются такие компании, как Microsoft, Tableau и Qlik.

К сожалению, на сегодняшний день в глазах белорусских компаний проект по внедрению бизнес-аналитики и последующий переход к управлению эффективностью компании на основе данных выглядит так: 70% времени и бюджета выделяется на выбор программного обеспечения, и именно в этом факторе видится основная причина успеха проекта, 20% времени уделяется подбору визуализаций отчетов, дашбордов, графиков и только 10% процентов выделяется на консультации и управление проектом.

Практика показывает, что для успешного проекта по BI не менее 20−30% должно идти на консалтинг и управление проектом, 40−50%  на разработку индивидуальных аналитических цепочек и визуализацию данных решений.

И только оставшиеся время и бюджет нужно тратить на выбор и приобретение инструмента.

На этапе старта проекта вам следует иметь обобщенное понимание того, что вы хотите получить на выходе, некую дорожную карту внедрения — это поможет и оценить квалификацию интегратора и сформировать грамотное техническое задание и легко конфигурировать проект в будущем.

Фото с сайта nalivator.com
Фото с сайта nalivator.com

Выводы

Обобщая, факторы успеха проекта внедрения BI — это:

  • Глобальное понимание целей и стратегии реализации проекта
  • Исключение попадания ложной информации в систему бизнес-анализа
  • Хорошая подготовка источников данных для консолидации
  • Следует также обеспечить полное взаимодействие команды интегратора и команды бизнеса для хорошего взаимопонимания целей и видения конечного результата.

Разработка и внедрение системы бизнес-анализа — это динамический процесс, который в перспективе потребует доработок, разработок новых приложений и многого другого, поэтому ваше оборудование должно быть к этому готово.

Не игнорируйте обучение по продукту для конечных пользователей и внутренней ИТ-команды. Наличие BI-стратегии внутри компании с унифицированными показателями и отчетами поможет с тем, чтобы методика работы с данными и единый курс компании были общепринятыми. Ну, и не надо экономить на важном — использование «ломаных» версий или самописных систем способно лишь потратить ваши время и средства и отдалить вас от конечного результата.

Платный контент

0067482