Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Подходы к поддержке принятия управленческих решений в мультиканальных торговых сетях 18
1.1. Управленческие решения 18
1.2. Методы поддержки принятия управленческих решений в системе контроллинга 19
1.3. Методы поддержки принятия управленческих решений в мультиканальных торговых сетях 24
1.4. Особенности управления торговыми сетями в России с точки зрения принятия решений 27
1.5. Ограничения существующих подходов к поддержке принятия управленческих решений в торговых сетях 31
1.6. Ограничения существующих инструментов поддержки принятия управленческих решений в торговых сетях 34
1.7. Развитие инструментов поддержки принятия решений 40
1.8. Инструменты многомерной оперативной бизнес-аналитики 48
Глава 2. Теоретико-методологические основы проведения многомерного оперативного факторного анализа продаж торговой сети 55
2.1. Классификация типов оперативного анализа и отчетности в системе поддержки принятия решений торговой сети 55
2.2. Многомерный оперативный анализ продаж торговой сети 56
2.3. Факторный анализ 64
Виды факторного анализа 65 Стр.
Методы детерминированного факторного анализа 69
2.4. Факторный анализ продаж розничной сети 76
Постановка задачи факторного анализа продаж торговой сети 76
Решение методами детерминированного факторного анализа 80
Визуализация факторного анализа продаж розничной сети 83
Интерпретация результатов факторного анализа 86
2.5. Модифицированная схема управления торговой сетью на основе многомерного оперативного факторного анализа 86
2.6. Факторный анализ валовой прибыли ассортимента торговой сети 88
2.7. Факторный анализ рекламных кампаний мультиканальной розничной сети 93
Глава 3. Проект внедрения многомерного оперативного факторного анализа в мультиканальных торговых сетях 115
3.1. Зарубежный опыт и российская практика внедрения бизнес аналитики в розничной торговле 115
Успешные внедрения в мире 115
Успешные внедрения в России 117
3.2. Подготовка проекта внедрения интерактивной аналитической системы 118
Цели проекта внедрения 119
Фазы проекта внедрения 121
Методика управления проектом внедрения 121
Ключевые особенности проекта внедрения бизнес-аналитики 122
Планирование времени на выбор варианта внедрения системы 123
Выбор направления внедрения 124
Методика и критерии выбора системы (продукта) 125 Стр.
Практический пример сравнительного анализа 135
Выбор консультанта по внедрению 139
Принятие решения о начале внедрения (расчет окупаемости) 141
3.3. Реализация проекта внедрения 144
Построение команды проекта внедрения 144
Этапы внедрения нового функционала 146
3.4. Будущее многомерной оперативной бизнес-аналитики 147
Основные выводы и результаты работы 150
Библиографический список
- Методы поддержки принятия управленческих решений в мультиканальных торговых сетях
- Многомерный оперативный анализ продаж торговой сети
- Подготовка проекта внедрения интерактивной аналитической системы
- Принятие решения о начале внедрения (расчет окупаемости)
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Рынок непродовольственной розничной торговли (одежда и обувь, электроника и бытовая техника, спорт и отдых, фармацевтика и др.) в России активно развивается. Возрастает доля электронной торговли, все больше игроков переходят к мультиканальной модели (взаимодействие с клиентом «по всем каналам» оффлайн и онлайн). Критический анализ существующих подходов, методов и инструментов поддержки принятия управленческих решений, использовавшихся ранее в системе контроллинга в «классических» небольших розничных компаниях, показывает недостаточную эффективность их применения для экстенсивно развивающихся крупных торговых сетей. Необходима адаптация с учетом мультиканального подхода к взаимодействию с клиентом. Несмотря на наличие международного опыта, этот опыт носит относительно закрытый характер из-за ограничений коммерческой тайны. Также необходимо учесть особенности российских крупных торговых сетей (конкурентное и политическое воздействие внешней среды, а также внутренние особенности управленческой и информационной культуры). Изучение этой специфики не получило до нашего времени подробного освещения ни в российских, ни и зарубежных работах. Также стоит отметить, что у отечественных компаний накоплен богатый опыт в области создания систем показателей, однако целостной методики, легко тиражируемой и позволяющей комплексно подходить к созданию современной системы поддержки принятия решений для крупных мультиканальных розничных компаний, на сегодняшний день не создано. Актуальность решения этой задачи для российской экономики, недостаточная степень ее исследования в нашей стране, определила тему диссертационного исследования.
Степень разработанности тематики. Вопрос общей теории методов поддержки принятия управленческих решений широко разработан и глубоко изучен. Существенный вклад в исследование проблем поддержки принятия управленческих решений внесли ведущие зарубежные ученые-экономисты-«классики»: М. Альберт, И. Ансофф, Т. Бойделл, Н. Виннер, Х. Виссема, П. Друкер, Р.Д. Льюис, Ф. Котлер, М. Мескон, М. Портер, Г. Саймон, А. Стрикленд, А. Файоль, Г. Форд, С. Фишер, Ф. Харрисон, Ф. Хедоури, и др. Вопросам исследования сущности и содержания управленческих решений посвятили свои работы отечественные ученые и практики: В. Атаманчук, Е.И. Бражко, Д. Борман, О.С. Виханский, И. Герчикова, Е.П. Голубков, В.В. Гончаров, В.В. Глущенко, Н.Г. Данилочкина, И.Л. Карданская, А.М. Карминский, Г.Б. Клейнер, И.Д. Ладанов, Л.И. Лукичева, И.Н. Омельченко, А.И. Орлов, А.Э. Саак, Л.Е. Соколова, С.Г. Фалько, Р.А. Фатхудинов, Е.Ю. Хрусталев, Л.П. Яновский и др. На тему поддержки принятия управленческих решений в розничных компаниях опубликовали свои работы М.И. Баканов, Н.А. Борисова, И.А. Бланк, Р.Варли, О.И. Васильчук, Й. Ворст, А.И. Гребнев, Д.В. Капитонов, В.В. Ковалев, Л.И. Кравченко, М.Рафик, А.Н. Соломатин, А.Д. Шеремет. Основные идеи факторного анализа применяемого в данной работе заложили Ф. Гальтон,
Р. Кеттел, К. Пирсон, Ч. Спирмен, Л. Терстоун, Ф. Хотеллинг. Решению проблемы распределения прироста результирующего показателя по факторам посвятили труды: B.Е. Адамов, Р. Аллен, М.И. Баканов, Ф. Дивизиа, В.Н. Зоркальцев, Н.П. Любушин, Р.С. Сайфулин, А. Хумал, А.Д. Шеремет, СМ. Югенбург. Логарифмический метод детерминированного факторного анализа описан В. Федоровой и Ю. Егоровым, метод экономического факторного анализа на основе теоремы Лагранжа о среднем предложен в работах С.Л. Блюмина и СВ. Чеботарева.
Тематика диссертационной работы соответствует научному направлению «Контроллинг» кафедры «Экономика и организация производства» факультета «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э.Баумана.
Цель диссертационной работы: разработать инструмент поддержки
принятия решений при управлении операционной эффективностью
мультиканальной торговой сети, который позволит повысить качество
проработки и скорость принятия решений руководителями крупных
мультиканальных розничных сетей. Для достижения указанной цели были
поставлены и решены следующие задачи исследования:
S Изучить российскую и мировую практику подходов и методов поддержки
принятия управленческих решений в системе контроллинга крупных
торговых сетей. Выявить ограничения и возможности
усовершенствования подходов. Учесть особенности мультиканальной
модели бизнеса.
S Предложить новый способ анализа операционных показателей розничной
сети и его внедрения в схему управления компании, с учетом
особенностей крупных мультиканальных торговых сетей, для повышения
скорости и качества проработки решений, а также снижения трудозатрат
на их подготовку.
S Изучить лидирующие на российском и международном рынках
инструменты автоматизации поддержки решений и проекты их
внедрения. Выделить ограничения, учесть особенности крупных
мультиканальных сетей. Разработать комплексный подход: алгоритм
анализа + схема управления + инструмент автоматизации + проект
внедрения. Разработать методику выбора инструмента автоматизации.
Разработать проект внедрения. Сделать выводы об эффективности
внедрения.
Объектом исследования выступают системы оперативного управления
операционной эффективностью в крупных российских и зарубежных сетях
мультиканальной розничной торговли.
Предметом исследования являются подходы, модели, методы, алгоритмы, механизмы и инструменты поддержки принятия управленческих решений, а также реализующие их системы поддержки принятия решений в области управления эффективностью крупной розничной сети, в т.ч. проекты по внедрению.
Теоретической базой исследования послужили концепции и теоретические положения, представленные в классической и современной отечественной и зарубежной литературе по изучению специфики методов и подходов к построению эффективных систем поддержки принятия управленческих решений, а также методы статистического и экономического факторного анализа.
Методология исследования базируется на элементах сравнительного анализа, методах экспертных оценок, а также математическом аппарате детерминированного факторного анализа.
Эмпирической (информационной) базой исследования послужили аналитические исследования российских и международных компаний-разработчиков систем поддержки принятия управленческих решений (Oracle Russia, IBM CIS, SAP Russia, Microstrategy Rus, S&T Rus) и консультантов по внедрению (Gartner, IDC, КРОК, IBS, ФОРС, Терн BI, Техносерв, Deductor, Prognoz); материалы 12 международных конференций по теме исследования; а также результаты проведенного исследования с участием руководителей аналитических подразделений ведущих российских компаний мультиканальных торговых сетей («Спортмастер», «O’Stin», «Funday», «Columbia», «Спортландия», «Билайн», «МТС», «Аптечная сеть «Ригла», «М.Видео», «Рольф»).
Научная новизна. К важнейшим результатам исследования, полученным лично автором, обладающим научной новизной и выносимым на защиту, относятся следующие положения:
-
Определены ключевые особенности рынка непродовольственной мультиканальной розничной торговли в России, выявлены ограничения существующих подходов, методов и инструментов, которые существенно влияют на процессы поддержки принятия управленческих решений. Предложена классификация применяемых в российской и мировой практике подходов, инструментов и технологий поддержки принятия управленческих решений в крупных мультиканальных розничных сетях, что позволило предложить новый инструмент поддержки решений, лишенный выявленных недостатков и адаптированный к особенностям мультиканальных розничных сетей.
-
Разработан инструмент многомерного оперативного факторного анализа, отличающийся учетом особенностей крупных российских мультиканальных розничных сетей. Предложены и обоснованы маршруты многомерного анализа. Разработан набор взаимосвязанных моделей факторного анализа для управления ключевыми бизнес-процессами мультиканальной розничной компании: оперативное управление продажами по магазинам, валовой прибылью по товару, валовой прибылью по рекламным акциям. Обоснован выбор вида факторных моделей, ключевых факторов и применяемых методов расчета влияния факторов; разработана матрица «фактор –> ответственный –> действие», предложен рациональный способ визуализации результата факторного анализа; приведен числовой
пример. Разработанный инструмент позволяет провести глубокий комплексный анализ «где» и «почему» в 3 ключевых областях розницы (торговая сеть, товар, клиенты), персонифицировать ответственность за результат и предложить стандартизованный алгоритм управления ситуацией.
-
Разработана модифицированная схема управления операционной эффективностью крупной мультиканальной розничной сети, отличающаяся от стандартной применением при анализе усовершенствованных методов многомерного оперативного факторного анализа. Это позволяет уменьшить число циклов согласования решений и повысить скорость и качество проработки решений большим числом руководителей торговой сети.
-
Сформирован набор критериев и обоснован подход к выбору инструмента автоматизации, который реализует разработанные алгоритмы анализа. Обоснованный выбор инструмента позволяет существенно снизить трудозатраты на подготовку управленческих решений и повышает вероятность успешного применения нового вида анализа в схеме управления мультиканальных розничных компаний.
-
Разработан комплексный подход к подготовке, внедрению и поддержке развития системы многомерного оперативного факторного анализа, учитывающий особенности крупных российских мультиканальных розничных компаний. Разработан подход к измерению и оценке эффективности, в т.ч. окупаемости разработанного инструмента анализа, что позволит компаниям взвешенно оценить потребность во внедрении нового инструмента, а также оценить предполагаемые выгоды от его использования.
Достоверность и обоснованность полученных результатов, выводов и рекомендаций подтверждается тем, что в ходе исследования применялись достижения отечественной и зарубежной науки в области менеджмента, эконометрики и контроллинга, а также использовались аналитические отчеты крупных международных консалтинговых компаний, материалы ведущих международных конференций, бизнес-статистика компаний.
Теоретическая значимость результатов исследования определяется совершенствованием научно-методической базы в области поддержки принятия управленческих решений в крупных российских мультиканальных розничных торговых сетях.
Практическая ценность результатов исследования состоит в том, что предложенная методическая база для модификации системы анализа и поддержки управления эффективностью крупной мультиканальной розничной сети уже позволила и позволит компаниям повысить скорость и проработанность принимаемых бизнес решений. Реализация разработанных подходов даст возможность компаниям своевременно реагировать на изменение спроса путем быстрого и качественного анализа динамики ключевых показателей эффективности, выделения ключевых факторов большим числом линейных руководителей сети торговых точек.
Личный вклад автора. Все результаты и выводы, представленные в диссертации, получены и сформулированы лично соискателем в результате проведенных исследований. Автор принимал активное участие в опубликовании и обсуждении полученных результатов исследования на различных конференциях (в т.ч. международных).
Апробация результатов исследования. Основные теоретические и методические положения диссертации докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на заседаниях кафедры экономики и организации производства МГТУ им.Н.Э. Баумана, М., 2012, 2015; на 84-ом и 125-ом заседаниях научного семинара Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге МГТУ им. Н.Э. Баумана, М., 2012, 2015; а также на международных и всероссийских научно-практических конференциях: конгрессах по контроллингу НП «Объединение контроллеров» I международном конгрессе «Влияние методологии на выбор инструментов контроллинга», Галицино, 2011; II международном конгрессе «Роль контроллера в обеспечении жизнеспособности организаций», МО, 2012; III международном конгрессе «Green Controlling», СПб, 2013; IV международном конгрессе «Контроллинг на малых и средних предприятиях», Прага (Чехия), 2014; на 20-ом симпозиуме по контроллингу, Петергоф, 2010; на 1-ой международной научно-практической конференции «Стратегическое управление и контроллинг в некоммерческих организациях», М., 2011; на XII и XIII всероссийских симпозиумах ЦЭМИ РАН «Стратегическое планирование и развитие предприятий», М., 2011, 2012; на отраслевых конференциях: «Business Solutions: Retail» («Решения для бизнеса: розничная торговля»), М., 2013, 2014; конференции «IDC Big Data and Business Analytics Forum 2012» («Большие данные и бизнес-аналитика»), М., 2012; семинаре РЭУ им. Г.В. Плеханова «TAdviser Deductor: BI-системы в России 2011», М., 2011; конференции «Терн: итоги 2011 в Business Intelligence», М., 2011; конференции «IDC Business Intelligence Roadshow 2011», М., 2011; инновационном форуме «Oracle Day 2011: секция Business Intelligence», М., 2011; XII ежегодной конференция «Терн: технологии Business Intelligence на службе современного бизнеса», М., 2011; форуме «SAP бизнес-аналитика 2011», М., 2011; международной научно-практической конференции «Инновационные технологии организации и управления наукоемким производством», М., 2010; конференции «Научная весна-2010», М., 2010; результаты отмечены дипломом XIII международного симпозиума «Роль высоких технологий в осуществлении модернизации России». М., 2011.
Реализация и внедрение результатов работы. Разработанные в ходе исследовании подходы, методики и алгоритмы анализа были успешно внедрены в систему управления операционной эффективностью таких мультиканальных розничных сетей, как «Спортмастер», «O’Stin», «Funday», «Спортландия», «Columbia», «Weekender», «Skechers», где на практике продемонстрировали свою значимость, что подтверждено соответствующими Актами о внедрении. Теоретические положения диссертационной работы
используются в учебном процессе при проведении семинарских занятий по дисциплине «Контроллинг».
Соответствие диссертации Паспорту научной специальности.
Диссертация выполнена в рамках п.10.11 паспорта специальности ВАК РФ 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством: менеджмент».
Публикации. Результаты диссертационного исследования отражены в 16 опубликованных работах общим объемом 7.8 п.л., в т.ч. на английском языке, из них 5 научных работ в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России общим объемом 4.0 п.л.
Структура и объем работы. Структура диссертации обусловлена целями и задачами, поставленными и решенными в ходе исследования. Диссертационная работа состоит из введения, 3 глав, основных выводов и результатов работы, библиографического списка. Основные положения и результаты исследования изложены на 170 страницах машинописного текста, содержат 39 рисунков, 14 таблиц. Библиографический список содержит 203 наименования.
Методы поддержки принятия управленческих решений в мультиканальных торговых сетях
Основой управления любым предприятием является принятие управленческих решений. Руководителей любого уровня сталкивается с необходимостью вырабатывать и принимать решения. Процесс принятия обоснованных объективных «качественных» решений возможен при использования достоверных научных подходов, моделей, качественных и количественных методов принятия решений. Существует большое количество работ посвященных данной теме [2, 9, 30, 34, 64, 80, 67, 90]. В теории и практике существует множество определений понятия «управленческое решение»: - «Управленческое решений – это, прежде всего творческое и волевое воздействие субъекта управления, основанное на знании объективных законов функционирования управляемой системы и анализе управленческой информации о ее состоянии, направленное на достижение поставленной цели» [82]. - «Управленческое решение – это результат конкретной управленческой деятельности менеджера. Принятие решений является основой управления. Каждая управленческая функция связана с несколько общими, жизненно важными решениями, требующими претворения в жизнь» [27]. - «Управленческое решение – это результат анализа, прогнозирования, оптимизации, экономического обоснования и выбора альтернативы из множества вариантов достижения конкретной цели системы менеджмента» [55, 132]. - «Управленческое решение – это творческий акт субъекта управления, направленный на устранение проблем, которые возникли в объекте управления» [31]. - «Управленческое решение – это творческий, мыслительный акт субъекта управления, который на основе требований, целей и возникающих задач и используя анализ данных и информацию об объекте, определяет программу последующей деятельности коллектива и отдельных работников» [164]. - «Управленческое решение – это один из необходимых моментов волевого действия состоящий в выборе цели действия и способов ее выполнения» [119]. - «Управленческое решение – это выбор, который должен сделать руководитель, чтобы выполнить обязанности, обусловленные занимаемой им должностью. Глобальной целью разработки и принятия любого управленческого решения является обеспечение реализуемого и наиболее эффективного варианта движения к поставленной перед организацией целям» [49]. - «Управленческое решение – это обдуманный вывод осуществить какие-то действия либо, наоборот, воздержаться от них» [117]. Управленческие решения классифицируются на стратегические/ оперативные/ тактические [147], подразделяются по уровню управленческой иерархии [89, 109, 137], по функциональным областям и т.д. и т.п.
Вопрос методов поддержки принятия управленческих решений широко разработан и глубоко изучен. Существенный вклад в исследование проблем поддержки принятия управленческих решений внесли ведущие зарубежные ученые-экономисты: М. Альберт, И. Ансофф, Т. Бойделл, Н. Виннер, Х. Виссема, П. Друкер, Р.Д. Льюис, Ф. Котлер, М. Мескон, М. Портер, Г. Саймон, А. Стрикленд, А. Файоль, Г. Форд, С. Фишер, Ф. Харрисон, Ф. Хедоури, и др. Методы принятия управленческих решений изучали и разрабатывали отечественные ученые и практики: В. Атаманчук, Е.И. Бражко, Д. Борман, О.С. Виханский, И. Герчикова, Е.П. Голубков, В.В. Гончаров, В.В. Глущенко, Н.Г. Данилочкина, А.Г. Ивасенко, А.Г. Ивахненко, И.Л. Карданская, И.Д. Ладанов, Л.И. Лукичева, И.Н. Омельченко, А.И. Орлов, А.Э. Саак, Л.Е. Соколова, С.Г. Фалько, Р.А. Фатхудинов, Е.Ю. Хрусталев, Л.П. Яновский и др.
Управленческое решение состоит (как процесс) из трех «классических» стадий: подготовка решения, принятие решения, реализация решения [78, 101]. Более подробно полный процесс принятия управленческих решений состоит из следующих этапов (на основе ключевых этапов выработки эффективных управленческих решений, выделенных П. Друкером [42, 43]): - постановка цели принимаемого решения; - сбор «истории вопроса», определение типа события (разовое или перманентное/системное), выявление основных причин возникновения; - обоснование выбора критериев результативности и эффективности (определение «пограничных условий»), ранжирование критериев, выделение зон толерантности по значению параметров; - подготовка содержания и расчет альтернатив - оценка вероятных последствий альтернативных решений; - обсуждение со специалистами различных альтернатив решения; - выработка оптимального решения; - выявление ответственных лиц и принятие решения; - детализация решения, определение исполнителей, доведение сути решения и плана работ до исполнителей; - реализация решения; - сбор и анализ обратной связи по результатам реализации решения; - выработка корректирующих воздействий в случае необходимости. Суть принятия управленческого решения заключается в выработке системы критериев и нахождении одного из альтернативных вариантов действий, которые в конкретной ситуации будут ближе всего к оптимальному сценарию по заданным критериям [103, 104, 126]. Управленческие решения можно условно разделить на аналитически обоснованные и принимаемые интуитивно. Первые требуют времени, специальных навыков, а чаще всего и особых технических средств на получение информации и подготовку решения, однако позволяют повысить степень прозрачности и удобства для лиц, принимающих решение [44, 55, 56].
Подробно теоретически описанные способы, которые позволяют решить поставленную управленческую задачу, называют методами принятия управленческих решений. Существует разнообразные методы. Например, метод декомпозиции – сложная проблема разбивается на несколько простых задач; метод диагностики – при ограниченных ресурсах выбирается и решается в первую очередь наиболее важная сущность задачи, а затем по мере необходимости все остальные. Указанные методы принятия решений широко применяются при экономическом анализе хозяйственной деятельности предприятий [110, 111, 115, 121, 123, 158, 167]. Методы принятия управленческих решений разделяются на методы, основанные на математическом моделировании и методы групповой работы с использование психологических приемов.
Математические методы принятия управленческих решений (см. Рис. 1) рассмотрены в большом количестве работ [3, 20, 45, 46, 51, 66]. Линейное программирование — решение оптимизационных задач при помощи специального математического аппарата. В данном методе целевая функция представлена в виде линейных функций переменных, принимающих произвольные значения из некоторого допустимого множества. «Транспортная задача» является классической задачей линейного программирования. Имитационное моделирование — метод принятия решения на основе воспроизведения изучаемого процесса при нескольких значениях управляющих и внешних параметров при помощи программных средств. В условиях неопределенности при отсутствии жестких функциональных связей между изучаемыми параметрами используются методы теории вероятности и теории игр. Данные методы позволяют учесть вероятностный характер поведения других рыночных игроков и внешней среды, которые не зависят от лица, принимающего решение. Данные методы часто применяются для разрешения конфликтных ситуаций.
Многомерный оперативный анализ продаж торговой сети
Существует много определений, что такое многомерная оперативная бизнес-аналитика (Business Intelligence/BI), однако в широком смысле слова данный термин можно охарактеризовать совокупностью следующих определений [140, 146]: - «процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и неформальных решений»; - «информационные технологии (методы и средства) сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-пользователей к знаниям»; - «знания о бизнесе, добытые в результате углубленного анализа детальных данных и консолидированной информации».
Функционирование BI-систем строится на взаимодействии четырех этапов, графически представленных на Рис. 9: хранение данных; интеграция данных; анализ данных; представление данных. Рис. 9. Архитектура основных блоков системы бизнес-аналитики Рассмотрим каждый из этапов подробнее. Хранение данных. Данные, используемые для бизнес-аналитики, организуются в специальном хранилище данных (data warehouse, DWH) [187, 189, 190]. Они отражают реальную и полную картину бизнеса. Информация в хранилище данных, включая исторические данные, собирается из различных операционных систем и структурируется специальным образом для более эффективного анализа и обработки запросов. Это является отличием от обычных баз данных, где информация организована таким образом, чтобы оптимизировать время обработки текущих транзакций.
Интеграция данных. Для формирования и поддержания хранилищ данных используются так называемые ETL-средства – инструменты для извлечения данных (extract), их преобразования (transform), то есть приведения их к необходимому формату, обработки в соответствии с определенными правилами, комбинирования с другими данными и т.п., а также для загрузки данных (load), записи данных в хранилище или в другую базу. В дополнение к ETL, BI-системы включают в себя инструменты для работы с SQL (structured query language), позволяющие пользователям напрямую обращаться к данным. Но стоит подчеркнуть, что внедрение бизнес-аналитики подразумевает под собой то, что в компании имеются базовые источники первичной информации, которую нужно анализировать.
Анализ данных. Для всестороннего анализа данных в современных BI используются OLAP-инструменты (online analytical processing – оперативной аналитике больших объемов данных). Они позволяют рассматривать различные срезы данных, в том числе временные, позволяющие выявлять различные тренды и зависимости (по регионам, продуктам, клиентам и т.п.). Для представления данных используются различные графические средства – отчеты, графики, диаграммы, настраиваемые при помощи параметров. Таким образом вместо статического анализа в жестко регламентированных форматах применяется динамический (оперативный) анализ. В наиболее развитые BI-решения включены блоки для глубокого исследования данных (data mining) [114, 156]. Эти инструменты призваны помочь в выявлении скрытых (неочевидных) закономерностей, моделей, составления прогнозов. Они основаны на сканировании и статистической обработке огромных массивов данных и в конечном итоге призваны облегчить принятие правильных и обоснованных стратегических решений благодаря анализу различных вариантов развития событий.
Представление данных: информационные панели и карты. Общепринятым средством визуализации данных в современных BI-решениях являются информационные панели (англ. dashboards), на которых результаты отображаются в виде таблиц, шкал и индикаторов, позволяющих контролировать текущие значения выбранных показателей, сравнивать их с критическими (минимально/максимально допустимыми) значениями и таким образом выявлять потенциальные угрозы для бизнеса. Информационные панели считаются одним из наиболее удобных способов представления информации о состоянии бизнеса, позволяют уместить на экране всю важнейшую информацию о текущих операциях, выявленных и потенциальных проблемах.
Система многомерного оперативного анализа включает в себя несколько функциональных модулей. Пользовательские компоненты подразделяются на такие инструменты: информационные панели для руководителя; формирование управленческой отчетности; предоставление информации внешним пользователям; проведение аналитической работы (OLAP, data mining); средства интеграции отчетов с приложениями Microsoft Office (Excel, Word, PowerPoint); внутренний web-портал. Служебные компоненты и средства разработки отчетов, включая: инструментарий для подключения новых источников данных и формирования модели данных; средства администрирования (права доступа, безопасность) и мониторинга системы.
Подготовка проекта внедрения интерактивной аналитической системы
По полученным результатам в приведенном примере согласно матрице ответственности сформулируем выводы, что основной вклад в прирост продаж был получен за счет увеличения трафика посетителей в торговые точки. Т.е. действия отдела маркетинга были успешны, и основным драйвером данного фактора является локальная наружная реклама вблизи точек продаж и создание «путей доступа» потенциальных покупателей к магазинам. Также анализ показывает, что дополнительно введенная скидка повлияла на переключение потребителей в следующую ценовую категорию, поддержав увеличение потока посетителей, позволила увеличить конверсию при сохранении комплексности покупки. Таким образом, совокупность факторов в полученной пропорции повлияла на увеличение продаж торговой сети.
Для реализации разработанного подхода и его интеграции в бизнес-процессы компании - разработана модифицированная схема управления торговой сетью на основе многомерного оперативного факторного анализа (см. Рис. 21). Основная идея: решение вопросов на уровне линейного менеджмента, не дожидаясь эскалации на уровень высшего руководства. По результатам многомерного факторного анализа - согласно матрице «фактор 87 ответственный-действие» – предложение, проработка и исполнение решений на уровне линейного менеджмента. И только в случае разногласий – выход «наверх».
Объединение многомерного оперативного анализа на базе информационных панелей и факторного анализа в одной системе поддержки принятия решений позволяет получить целый ряд преимуществ. Если многомерный анализ позволяет ответить на вопрос «Где?», то факторный анализ позволяет узнать «Почему?», представление в виде информационных панелей позволяет комплексно и быстро посмотреть на исследуемый объект, а инструментарий оперативного анализа позволяет быстро получить результат анализа, проверить большое число аналитических гипотез, затратив при этом небольшое время аналитика. Представленная схема подготовки и принятия оперативных управленческих решений в розничной торговой сети позволяет существенно экономить временные ресурсы управляющих. Предложенная методика детерминированного факторного анализа позволяет повысить качество проработки решения руководителями, а также в целом сократить время на подготовку информации для принятия решения. Выбранный способ визуализации позволяет оперативно доводить результаты анализа до руководителей торговых точек, чтобы своевременно влиять на ключевые факторы успеха.
Рассмотрим еще одну область практического применения факторного анализа в крупных розничных сетях. В системе управления большой сетью существует потребность в делегировании полномочий «на места» и, как следствие, предоставление доступа к аналитике не только для узкой группы управляющих менеджеров, но многим линейным руководителям (бренд-менеджерам и категорийным менеджерам) для оперативного обнаружения «узких мест» и своевременного регулирования ситуации [149]. Рассмотрим методику анализа валовой прибыли (маржи) товарного портфеля [150]. Для этого представим абсолютное значение Валовой прибыли по продуктам по формуле:
Ключевой идеей, лежащей в основе работы с рекламными акциями, предлагается подход «управления по ключевым показателям эффективности (англ. KPI - key performance indicators [116])». Жизненный цикл акции состоит из этапов реализации процесса, каждый этап характеризуется своим набором показателей. Этот набор показателей «управляется» ответственными подразделениями в компании (либо подрядчиками). И анализ отклонений фактических показателей от целевых плановых и референтных в т.ч. в тестовых выборках - позволяет в большинстве случаев выработать правильные гипотезы и предпринять конкретные действия по улучшению итоговых результатов. Т.е. необходимо сформулировать матрицу «фактор -ответственный - действие». В этом процессе важным является не «идти широким фронтом», улучшая «все подряд», а выявить наиболее влияющие на конечный результат факторы, расставить приоритеты, и в первую очередь улучшать наиболее важные показатели [166]. Для этого предлагается применить факторный анализ, который более подробно описан ниже.
Опишем предлагаемый автором полный цикл работы с рекламными акциями (на примере email-рассылок) с учетом особенностей крупной мультиканальной торговой сети. Цикл состоит из следующих ключевых этапов, изображенных на Рис. 26.
Принятие решения о начале внедрения (расчет окупаемости)
Сегодня рынок систем класса Business Intelligence (BI) представлен целой линейкой решений более десятка различных компаний. Подробнее ключевые продукты рассмотрены в Главе 1. При выборе продукта необходимо пройти через следующие этапы: - Определение требуемой функциональности - Определение и утверждение методологии отбора, критериев оценки, ранжирование критериев оценки - Организация пилотного проекта, в т.ч.подготовка тестовых данных (контрольные примеры). - Подведение итоговых результатов и учет коммерческих условий всех этапов реализации, ввода в эксплуатацию и дальнейшей поддержки проекта. Определение требуемой функциональности Чаще всего предприятия только в самых общих чертах может самостоятельно описать требуемый функционал. В больших крупных проектов для этапа преданализа чаще всего привлекаются компании-интеграторы, имеющие опыт интервьюирования ключевых бизнес-пользователей, а также описания бизнес-требований. Затем происходит обзор функций, предоставляемых различными продуктами, представленными на рынке бизнес-аналитики. Далее из всех возможных «подсказанных» функций собираются итоговые требования к системе – запрос на предложение к поставщикам-консультантам.
Требования по функциональности целесообразно разделить на несколько градаций – «должно быть» и «хорошо бы». При этом при процедуре оценки даже если список функций какого-либо продукта существенно шире, чем «хорошо бы», но отсутствуют какие-либо элементы «должно быть», то процесс выбора необходимо пересмотреть. Используя международную практику, установим основные характеристики систем, которые наиболее значимы для конечных пользователей. Характеристики приведены в порядке убывания значимости (рейтинг основан на данных исследования международных консалтинговых компаний Gartner [192], TDWI, IDC, BARC – как ни парадоксально, ведущие аналитики сошлись во мнении относительно списка «главных» функциональных требований к системам бизнес-аналитики):
Производительность (дифференцировано для простых и сложных запросов) - Возможность работы с большим объемом данных (масштабируемость производительности по операциям и инкрементальное обновление при расширении объемы базы данных) - Функциональные возможности бизнес-анализа (по уровням приложений: ETL, база-данных, слой мета-модели, интерфейсы разработчиков и пользователей) - Простота использования для разработчиков - Простота использования для конечных массовых пользователей и продвинутых бизнес-аналитиков - Интеграция с другими имеющимися в компании продуктами - Возможность самостоятельной поддержки - Количество возможных пользователей - Ценовая и лицензионная политика (за именованного/ конкурентного пользователя, процессоры или процессорное время, …) - Web-архитектура - Взаимодействие с другими аналитическими продуктами на рынке - Возможности по поддержке и доступу к плану работ команды разработки - Репутация продукта в отрасли (в России и мире) 127 - Бизнес-контакты с производителем - Репутация продавца и консультанта На практике, требования к системе редко полностью совпадают или полностью не совпадают с возможностями системы, поэтому еще одним разрезом оценки функциональности является «степень реализации», т.е. запрашиваемый функционал: - является стандартной функциональностью, - возможно реализовать путем небольших модификаций, - возможно реализовать путем существенных модификаций, - невозможно практически реализуемыми методами. Определение и утверждение методики выбора системы бизнес-анализа
После определения требований необходимо выработать критерии отбора продуктов-претендентов и метода оценки по критериям. Один из способов определения веса отельных функций системы – расчет рабочего времени и количества пользователей, которые будут с ними работать (с учетом развития системы на несколько лет вперед). Альтернативный метод – ранжирование на основании согласованного мнения, основанного на опыте и интуиции экспертного совета, состоящего из владельцев бизнес-процессов, ключевых пользователей, а также команды IT-специалистов. Для оценки вариантов систем бизнес-аналитики и выбора наиболее подходящего под бизнес-задачи компании воспользуемся процедурой экспертной оценки, описанной в [91, 92, 93, 95, 165].
Процедура экспертной оценки систем бизнес-аналитики Процедура экспертной оценки широко применяется в современном бизнесе. Сложность данного вида оценки состоит в том, что «эксперты не мыслят числами» (а нам необходимо в итоге расставить веса значимости каждому критерию выбора системы бизнес-аналитики). В мышлении человека используются образы, слова, но не числа [35]. Поэтому требовать от эксперта ответ в форме чисел – значит получать данные изначально лишенные высокой надежности. Эксперт может квалифицированно сравнить два объекта, сказать, какой из двух лучше, дать им качественные оценки, упорядочить несколько объектов по привлекательности, но обычно не может ответить, во сколько раз или на сколько один объект лучше другого. На практике часто возникает ошибка, когда качественным оценкам типа «плохой», «удовлетворительный», «хороший», «отличный» сопоставляют числа 2,3,4,5 по аналогии с оценками в учебных заведениях. Однако это неправильно, т.к. числа подразумевают, что «3» лучше «2» в 1.5 раза, а между «4» и «5» разница всего на 20%. Оценки эксперта измерены в порядковой шкале, являются ранжировками, результатами парных сравнений и другими объектами нечисловой природы. Целью экспертизы является выработка коллективного (итогового) мнения экспертной комиссии