Информационная инфраструктура: Business Performance Management, Operations/Production Analysis, CRM

Информационную инфраструктуру компании можно представить в виде нескольких иерархических уровней, каждый из которых характеризуется степенью агрегированности информации и своей ролью в процессе управления [13]. В качестве примера схематического представления информационной инфраструктуры можно привести так называемую аналитическую пирамиду (analytical stack), разработанную компанией Gartner (см. рис. 4.1). В этой иерархии прослеживаются несколько уровней: - уровень транзакционных систем; - уровень систем бизнес-интеллекта, включая хранилища данных, витрины данных и OLAP-системы; - уровень аналитических приложений. Рис. 4.1. Аналитическая пирамида Основанием аналитической пирамиды служат ERP и другие транзакционные системы. По мере движения от основания пирамиды к ее вершине происходит постепенное преобразование детальных операционных данных в агрегированную информацию, предназначенную для поддержки принятия управленческих решений. Заметим, что отнести тот или иной программный продукт к какому-либо одному классу не всегда возможно, поскольку многие системы позволяют решать аналитические задачи нескольких категорий. К числу многофункциональных можно отнести системы таких мировых производителей, как: Hyperion Solutions Corp., Cognos, Business Objects, Microsoft. Типичным примером универсальной системы может служить Hyperion Essbase - аналитическая платформа класса OLAP, предназначенная для решения довольно широкого круга задач. Но, будучи OLAP-системой, Hyperion Essbase к тому же решает часть задач, относящихся к информационно-аналитическим системам, а также обеспечивает функции выявления закономерностей в данных, построения запросов и отчетов. Кроме того, в некоторых случаях ОLAP может использоваться в качестве многомерного хранилища данных, а также в качестве аналитической «прослойки» в крупных компаниях, где данные распределены по многим информационным источникам Уровень транзакционных систем К числу транзакционных относятся ERP-системы, автоматизированные банковские системы (АБС), биллинговые системы, учетные системы и некоторые другие. Часто для обозначения таких систем используется термин OLTP (On-Line Transaction Processing - обработка транзакций в режиме реального времени). Эти системы представляют собой источники первичной информации, используемой для аналитической обработки. Данные из этих источников требуется собрать, структурировать и представить в виде, удобном для принятия решений. Сами транзакционные системы тоже содержат некоторые аналитические возможности, но, строго говоря, не относятся к категории аналитических систем. В то же время именно они являются поставщиками информации для систем бизнес-интеллекта и аналитических приложений. Одним из основных типов транзакционных систем являются системы класса ERP, именно они служат важным источником данных для после дующего анализа. Отметим, что передача данных из транзакционных систем в аналитические приложения может производиться как последовательно, через все обозначенные ярусы аналитической, так и более коротким путем, минуя один или несколько уровней.. Аналитические приложения Высший уровень аналитической пирамиды - уровень аналитических приложений (analytic applications). Это информационные системы, обеспечивающие потребности организаций в автоматизации процессов обработки, анализа и оптимизации бизнес-процессов. Здесь пользователь применяет привычные для него инструменты, обеспечивающие реализацию методик управления. Такие системы могут быть довольно разнообразными: от простейших электронных таблиц до специализированных приложений для решения задач бюджетирования, консолидации финансовой отчетности, бизнес-моделирования. Именно к этой категории относятся прикладные программные ВРМ-продукты. Как следует из названия, аналитические приложения нацелены на проведение анализа, целью которого является более глубокое понимание и осознание того, что произошло, происходит или произойдет. В этом смысле аналитические приложения действительно отличаются от транзакционных систем, ориентированных прежде всего на обработку отдельных операций, но в то же время дополняют их, образуя в совокупности многофункциональную комплексную систему управления. Для того, чтобы система могла считаться аналитическим приложением, она должна удовлетворять следующим критериям: - структурировать и автоматизировать процессы, способствующие повышению качества управленческой информации, что, в свою очередь, приведет к повышению качества принятия решений. Это достигается путем применения правил, процедур и технологий (основанных на соответствующей методологии), направленных на решение определенных бизнес-проблем; - поддерживать аналитические функции, то есть действия по анализу данных, полученных из самых разных источников (внутренних или внешних, финансовых или операционных), включая анализ трендов и прогнозирование ситуации в будущем; - представлять собой самостоятельный программный продукт, который может работать независимо от транзакционных систем, но в то же время способный взаимодействовать с ними «в обе стороны» как в части получения транзакционных данных, так и в части обратной передачи результатов их обработки. Более того, аналитические приложения часто имеют дело с нестандартными, непредсказуемыми или редкими ситуациями. Такие ситуации могут воз- никать, например, при запуске в производство нового продукта, моделировании новой корпоративной структуры или создании нового подразделения, а также при оценке последствий слияний и приобретений, пересмотре бюджетов и т. п. Аналитические приложения часто основаны на многомерных базах данных (что также отличает их от транзакционных систем, использующих реляционные базы данных). Это позволяет аналитическим приложениям эффективно использовать как все необходимые данные, так и бизнес-правила, описывающие их взаимосвязи с точки зрения определенных бизнес-задач. Выделяют три основных категории аналитических приложений: - системы управления эффективностью бизнеса (Business Performance Management); - приложения для анализа операционной/производственной деятельности (Operations/Production Analysis); - системы анализа взаимоотношений с клиентами (CRMAnalysis). Системы класса Business Performance Management (BPM). Аналитические приложения этого типа предназначены для широкого круга задач: анализа и оптимизации финансовых индикаторов, определения стратегии развития компании, бюджетного планирования, финансовой консолидации. Системы бюджетирования и консолидации были созданы в числе первых готовых аналитических приложений, поскольку эти задачи хорошо проработаны методологически, понятны большинству руководителей и применяются практически во всех отраслях. В последние годы произошел качественный скачок в плане разработки интегрированных систем, включающих в себя ряд новых функций бюджетного планирования и прогнозирования, финансовой консолидации, функционально-стоимостного анализа и стратегического управления бизнесом. Приложения для анализа операционной и производственной деятельности (Operations/Production Analysis) предназначены для анализа и оптимизации процессов производства и/или поставок продукции и услуг (например, планирование спроса, оптимизация работы персонала). Системы анализа взаимоотношений с клиентами (CRM Analysis) предназначены для решения таких задач, как, например, оценка прибыльности клиентов, разработка мер, направленных на «удержание» заказчиков, маркетинговый анализ. Специализированные аналитические приложения анализа клиентской базы изначально использовались в качестве основы для деятельности в маркетинговых подразделениях компаний, но сейчас они становятся многофункциональными, по мере того как в процесс организации взаимоотношений с клиентами вовлекаются и другие подразделения организации.