І В Гордієнко - Засоби реалізації систем ключових показників ефективності - страница 1

Страницы:
1  2 

Стратегія економічного розвитку України. Спецвипуск № 28 (2011)

ные сценарии развития предприятия и на основе полученной информации разра­батывать эффективные стратегии деятельности предприятия в быстроизменяю-щихся условиях рынка.

Література

1. Бережной В. И. Факторный анализ финансового состояния автотранспортного предприятия / В. И. Бережной, О. А. Алексеева // Сборник научных трудов. Серия «Эко­номика» / Сев-Кав. гос. ун-т. Ставрополь, 2002.

2. Занг В-Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономиче­ской теории / В-Б. Занг. Пер. с англ. М. : МИР, 1999. — 354 с.

3. Статистичний щорічник України за 2007 рік; Державний комітет статистики Украї­ни // за ред О. Г. Осауленка. — К., 2008.

4. Чернавский Д. С. Математическая модель деятельности малого инновационного предприятия. Случай одного продукта. Феномен «скрытого банкротства / Д. С. Чернавс­кий, А. В. Щербаков, С. А. Соловьёв, С. В. Зайцев // Электронный журнал «Исследовано в России». — 2002. — № 6. — С. 87—88.

5. Чернавский Д. С. Синергетика и информация / Д. С. Чернавский. — М.: УРСС, 2004. —

127 с.

6. Шеремет А. Д. Комплексный анализ хозяйственной деятельности / А. Д. Шеремет.М. : ИНФРА-М, 2006. — 415 с.

7. http://institutiones.com/innovations/1141-innovacionnaya-deyatelnost-v-promyshlennosti-belorussii.html

Стаття надійшла до редакції 21.05.2011 р.

УДК 621.854:005.216.1

І. В. Гордієнко, канд. екон. наук, доцент кафедри

інформаційних систем в економіці, ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»

ЗАСОБИ РЕАЛІЗАЦІЇ СИСТЕМ КЛЮЧОВИХ ПОКАЗНИКІВ ЕФЕКТИВНОСТІ

Анотація. У статті розглянуто інформаційно-технологічні засоби для робо­ти з системами ключових показників ефективності діяльності підприємства (КРІ): системи керування ефективністю бізнесу; системи керування бізнес-процесами; системи моніторингу бізнес-діяльності; засоби економіко-матема-тичного моделювання; системи штучного інтелекту. Надано характеристику засобів, описано їх перспективи розвитку та виконано аналіз функціональ­них можливостей інформаційної підтримки систем КРІ.

Ключові слова: ключові показники единтивності діяльності (КРІ), системи керування ефективністю бізнесу (ВРМ), системи моніторингу бізнес-діяль­ності (ВАМ).

Вступ. Системи стратегічного управління з використанням ключових показни­ків ефективності діяльності KPI (Key Performance Indicators) забезпечують базу для управління підприємством за рахунок постановки стратегічних цілей, дове-

© І. В. Гордієнко, 2011дення цілей до рівня цілей бізнес-процесів або підрозділів та створення багаторів­невої системи вимірюваних показників та критеріїв їх досягнення.

Структура системи KPI передбачає підтримання зв'язків між показниками: го­ризонтальних та вертикальних, причинно-наслідкових, балансових і т. ін. Визна­чення набору показників та виду зв' язків між ними являє складне завдання, яке щоразу розв' язують заново залежно від виду підприємства та використовуваної системи стратегічного управління. Зазвичай, через велику розмірність системи, складні взаємозв' язки між показниками та суттєву залежність від проблемної об­ласті ця проблема на підприємствах розв'язується із залученням зовнішніх фахів­ців та застосуванням інформаційних систем.

Наразі існує велика кількість інформаційно-технологічних засобів підтримки систем ключових показників ефективності. Діапазон цих засобів охоплює велике різноманіття програмних продуктів від великих інтегрованих інформаційних сис­тем стратегічного рівня до невеликих програм, створених під конкретну систему КРІ для окремого підрозділу, процесу або працівника.

Розвиток і поява нових інформаційних технологій, використовуваних для підтримки систем КРІ, обумовлює необхідність дослідження можливостей їх ви­користання у цій галузі. Можливості окремих технологічних засобів описані в багатьох статтях (здебільшого, в Інтернет-виданнях) [5, 6], але публікацій, при­свячених узагальненому аналізу за означеним напрямом, у досяжних джерелах не подано. Це обумовлює доречність огляду сучасних інформаційних засобів підтримки систем КРІ та актуальність порівняльного аналізу їх функціональних можливостей.

Постановка задачі. Розглянемо види інформаційно-технологічних засобів підтримки систем ключових показників ефективності діяльності KPI та прове­демо аналіз їх функціональних можливостей з погляду відповідності вимогам, що висуваються до зазначених систем, як-от: підтримки існуючих концепцій сис­тем КРІ; підтримки процесу розгортання системи КРІ; підтримки зв' язків між показниками.

Результати. Системи керування ефективністю бізнесу (Business Performance Management) забезпечують стратегічне керування підприємством на основі аналі­зу і моніторингу ключових показників ефективності KPI [2]. У галузевих видан­нях крім терміну Business Performance Management для позначення систем керу­вання ефективністю бізнесу часто використовуваними є CPM (Corporate Perfor­mance Management, керування ефективністю корпорації) та EPM (Enterprise Performance Management, керування ефективністю підприємства). У даній статті надалі будемо застосовувати позначення СРМ, щоб запобігти збігу з назвою сис­тем керування бізнес-процесами ВРМ.

Системи СРМ забезпечують: визначення стратегічних цілей розвитку підпри­ємства; моделювання показників, що визначають досягнення цих цілей, і їх гра­ничних значень; планування дій, спрямованих на досягнення поставлених цілей; постійний моніторинг ключових показників ефективності та їх відхилення від плану; аналіз досягнутих результатів. Виконання цих функцій реалізують ком­поненти систем СPM: сховище даних, у якому консолідується оперативна фінан­сова інформація з інших автоматизованих модулів та баз даних транзакційних інформаційних систем; засоби бізнес-інтелекту, зокрема, OLAP для оперативної роботи з діловими даними, що накопичуються у сховищі; інструментальні засо­би підтримки технологій стратегічного керування підприємством, зокрема,

Balanced Scorecard, прогнозування, розробки бюджетів і т. ін. Приклад СPM-системи — Oracle Hyperion Performance Management Applications, що являє ком­плексне програмне рішення для підтримки процесів керування ефективністю, зокрема, формування цілей, стратегічних карт, ключових показників ефективно­сті, моделювання сценарних прогнозів, планування, моніторингу, аналізу і фор­мування звітів.

Рішення другого типу — це засоби, що забезпечують інтеграцію систем клю­чових показників ефективності із засобами моделювання бізнес-процесів. Серед них відомими розробками є продукти компаній QPR (QPR ProcessGuide, QPR ScoreCard), IDS Scheer (ARIS), ГК «Сучасні технології управління» (Business Studio), «Инталев» («Инталев: Корпоративний Навігатор»), що об'єднують ін­струменти моделювання бізнес-процесів, засоби розроблення системи збалансо­ваних показників, імітаційного моделювання бізнес-процесів, їх оцінювання та оптимізації вартості. Зазначені рішення можуть використовуватись самостійно або у складі інтегрованих інформаційних систем керування бізнес-процесами (Business Process Management, BPM), призначених для автоматизації моделюван­ня, виконання і моніторингу бізнес-процесів.

Підготовку даних та обчислювальні функції у процесі визначення поточних значень КРІ в системах керування ефективністю бізнесу та системах керування біз-нес-процесами здебільшого забезпечують технології бізнес-інтелекту [5, 6].

Бізнес-інтелект (business intelligence, ВІ) об'єднує групу засобів, головним при­значенням яких є дослідження та аналіз великих обсягів даних з метою виявлення загальних тенденцій в економічних процесах, вироблення розуміння ситуації та становища підприємства для подальшого прийняття ефективних рішень. У широ­кому сенсі бізнес-інтелект означає:

— процес перетворення економічних даних в інформацію і знання для підтрим­ки прийняття неформалізованих рішень;

— інформаційні технології (методи і засоби) збору даних, консолідації інфор­мації і забезпечення доступу бізнес-користувачів до знань;

— бізнесові знання, здобуті в результаті поглибленого аналізу докладних да­них і консолідованої інформації.

Основу технології бізнес-інтелекту складають організація доступу користува­чів до нагромаджених протягом декількох хронологічних періодів кількісних да­них, що характеризують певні сфери діяльності підприємства, та підтримка різно­манітних аналітичних операцій над даними. Середовищем збереження даних для бізнес-аналізу, крім баз даних, зазвичай слугують сховища даних (Data Ware-гюше). На відміну від баз даних оперативних інформаційних систем, що зберіга­ють оперативну та умовно-постійну довідкову інформацію, сховища даних спеці­ально створюються для накопичення поточних даних, призначених для подальшо­го аналізу з метою прийняття рішень. Відповідно, у сховища поміщають не всі дані, а лише ті, що мають значення в контексті аналізу певної предметної області. Дані у сховищах подаються за певною структурою, найчастіше, багатовимірною моделлю, з виділенням конкретних аспектів (вимірів), у розрізі яких зберігається інформація. Здебільшого у ролі вимірів виступають часові періоди, структурні або територіальні одиниці, види і категорії об' єктів. Сполучення конкретних значень різних вимірів і утворюють структуру, так званий «гіперкуб», у комірках якого зберігають набори показників, що характеризують певний бізнес-процес. Зі схо­вищами зазвичай пов' язані певні методи і засоби їх ведення, які забезпечують від­бір даних із баз даних транзакційних систем та з інших джерел, очищення, узго­дження, інтеграцію та збереження даних, призначених для аналізу.

Традиційний спектр засобів ВІ включає генератори запитів і звітів; інструмен­ти оперативного аналітичного оброблення даних (online analytical processing, OLAP); корпоративні BI-набори (enterprise BI suites, EBIS); BI-платформи (ВІ-

platforms, ВІР).

Генератори запитів і звітів забезпечують доступ користувачів до баз даних, ви­конання нескладних аналітичних операцій та формування звітів. Запити і звіти можуть бути як регламентованими, так і незапланованими (ad hoc). В рамках ін­формаційних систем ці інструменти реалізують функції генерації регламентова­них звітів, їх розсилання та оперативного оновлення, формування корпоративної звітності. Засоби генерації запитів і звітів здебільшого входять до складу корпора­тивних ВІ-наборів.

З погляду підтримки систем ключових показників ефективності найбільшої уваги заслуговують засоби оперативного аналітичного оброблення даних OLAP.

Засоби OLAP дають змогу аналітикам отримати точні значення ключових по­казників діяльності підприємства в автоматичному режимі або шляхом швидко­го інтерактивного доступу до даних у сховищі і виконання над ними різноманіт­них аналітичних операцій: перетину (slice&dice), обертання (pivoting), згортан­ня, розгортання (drill down/ roll up), проекції, агрегування, розрахункових опера­цій тощо. OLAP-операції над даними можуть бути організовані необхідним чи­ном для відображення різних аспектів діяльності підприємства, надаючи можли­вість досягти розуміння стану бізнес-процесів під час оперативного прийняття рішень. Показники діяльності підприємства стають більш доступними, оскільки оновлюються динамічно і подаються в контексті історичних даних та екстрапо­льованих трендів.

Комплексні рішення бізнес-інтелекту представлені корпоративними ВІ-на-борами та ВІ-платформами. EBIS являють собою набори інструментів, що інтег­рують генератори запитів, звітів та OLAP і зазвичай подаються у вигляді пор­тальних рішень, об' єднуючи внутрішніх користувачів на підприємстві з ключо­вими замовниками та постачальниками. Більш сучасним рішенням є ВІ-плат-форми, що містять набори інструментів для створення, впровадження, підтримки і супроводження ВІ-додатків (прикладних інформаційних систем), прикладами яких є системи керування ефективністю бізнесу СРМ, системи керування бізнес-процесами ВРМ, а також виконавчі інформаційні системи (Executive Information Systems, EIS). ВІ-платформи мають розподілену архітектуру, є Web-орієнто-ваними, підтримують сучасні стандарти інтеграції програмних додатків, а також забезпечують специфічні функції бізнес-інтелекту: доступ до баз даних, мані­пулювання багатовимірними даними, функції моделювання та статистичного аналізу.

У системах керування ефективністю бізнесу та системах керування бізнес-процесами застосування технології бізнес-інтелекту визначається функціональним призначенням даних систем. Відповідно існують два погляди на бізнес-інтелект як на технологію оброблення даних, керовану стратегією, і технологію оброблення даних, керовану процесами. В системах СРМ технологія ВІ, керована стратегією, прив' язує бізнес-аналітику до безпосереднього керування плануванням і виконан­ням виробничих завдань. У системах ВРМ керована процесом технологія ВІ має охоплювати усі його елементи і не лише надавати інтегровані вхідні та вихідні показники процесу, а й забезпечувати оптимізацію усіх його етапів.

За останні роки в розвитку технологічних засобів бізнес-інтелекту відбулися якісні зміни, що позитивно вплинули на можливості розширення використання цих технологій незалежно або у складі систем СРМ та ВРМ і, зокрема, в тих еле­ментах, що стосуються ключових показників ефективності. Виділяють такі на­прями розвитку технологій ВІ:

— повсюдна BI-технологія (Pervasive BI) — розширення області застосування бізнес-інтелекту на бізнес-товариство, включаючи не лише вищих керівників та бізнес-аналітиків, а й менеджерів і виконавців усіх рівнів, а також зовнішніх клієн­тів і ділових партнерів;

— мобільна ВІ-технологія (Mobile BI) — забезпечення доступу до засобів опе­ративного аналізу даних за допомогою мобільних пристроїв;

— технологія дослідження даних (Data Discovery) — інтерактивні дослідниць­кі процеси аналізу даних за допомогою об' єднання даних різнорідних джерел і виявлення зв' язків між даними;

— динамічна ВІ-технологія (Dynamic BI) — забезпечення аналізу в режимі ре­ального часу великих об' ємів даних, включаючи динамічно змінювані дані і дані різних типів. Цей вид аналітики базується на використанні, зокрема, технології оброблення «in-memory», що передбачає високопродуктивні аналітичні обчислен­ня в оперативній пам' яті, а також технології мережевого доступу до програмного забезпечення (Software-as-a-Service, SAAS).

Розвиток Pervasive BI і динамічної ВІ-технології уможливлює більш повну ін­теграцію бізнес-інтелекту з системами керування бізнес-процесами ВРМ. На від­міну від систем СРМ, у яких дані передаються в ВІ-систему, потім у вигляді клю­чових індикаторів повідомляються вищому керівництву, і вже у вигляді прий­нятих рішень повертаються на нижчі рівні, у ВРМ-системах відбувається убудо-вування систем КРІ всередину бізнес-процесів, що пришвидчує реакцію на відхи­лення від їх нормального виконання. Об' єднання технологій ВРМ, Pervasive BI та Dynamic BI означає можливість їх спільного використання зі спеціальними систе­мами моніторингу бізнес-діяльності (Business Activity Monitoring, BAM), що за­безпечують контроль бізнес-процесів у реальному часі.

ВАМ являє собою методологію і технологію, що забезпечує миттєве розпізна­вання бізнес-подій на базі інформації, що надходить від ВРМ, їх аналіз і вироб­лення сигналів для осіб, задіяних у бізнес-процесах. Під час оцінювання бізнес-подій у системах ВАМ встановлюється зв' язок між подіями, застосовуються пра­вила для одержання значень ключових показників ефективності бізнес-процесів. Інформація надається користувачам на інструментальних панелях КРІ та у звітах за допомогою порталів і мобільних пристроїв.

Один із напрямів розвитку ВІ-технології — це технологія Data Discovery, що забезпечує подальшу «інтелектуалізацію» бізнес-інтелекту. Згідно з визначенням, ця технологія має допомагати встановлювати наявність джерел даних для конкрет­них цілей; оцінювати відповідність знайдених джерел цим цілям та визначати, як отримати доступ до даних у джерелах [6]. З цією метою використовують метадані високого рівню (Discovery Metadata), що містять коротку інформацію про ресурси, які будуть задіяні у пошуку, та, за необхідності, посилання на більш детальні ме-тадані.

Платформи інструментів дослідження даних (Data Discovery Platforms, DDP) надають користувачам можливості розміщення різнорідних даних у спеціаль­ному сховищі, створювати динамічні запити за допомогою понять, категорій,ієрархій і логічних полів, визначених у моделі абстракції даних (Data Abstract Model, DAM). Для взаємодії зі сховищами користувачам достатньо володіти комерційною термінологією, пов' язаною з предметною областю. Аналітичні можливості забезпечуються використанням логічних виразів, операторів порів­няння, можливостями неявного об' єднання таблиць та побудови вкладених ви­разів і підлеглих запитів. Враховуючи, що використання технології Data Dis­covery не потребує поглиблених спеціальних знань і є доступним для кінцевих бізнес-користувачів, ця технологія в перспективі матиме широку область за­стосування.

Принципово іншим підходом, порівняно з системами СРМ, ВРМ та ВАМ, є економіко-математичне моделювання (ЕММ) систем ключових показників ефективності. Використання економіко-математичних методів дає змогу вста­новити кореляційну залежність між показниками, розробити оптимізаційні мо­делі, розрахувати прогнозні значення, виконати різноманітні види аналізу (ри­зику, чутливості, що-якщо і т. ін.). Моделювання систем KPI може здійсню­ватись за допомогою багатофункціональних пакетів (MathCad, Matlab) або від­повідних засобів у складі офісних пакетів (MS Excel). Головними перешкодами до використання даного підходу є складність його розуміння користувачами з персоналу підприємства, слабка інтеграція з рештою інформаційних систем управління підприємством, необхідність у додатковому створенні інтерфейсу користувача.

Перспективним напрямом, що останнім часом швидко набуває популярності, є використання засобів штучного інтелекту для моделювання систем KPI [1; 3; 4]. Системи штучного інтелекту (Artificial Intelligence Systems, AIS) базуються на ви­користанні методів, що імітують інтелектуальну поведінку людини, для екстракції та нагромадження знань з метою їх застосування для розв' язання складних задач. Порівняно з попереднім підходом, інтелектуальні засоби «м' яко» моделюють за­лежності між показниками; надають більш гнучкі можливості оброблення кількіс­них, якісних та неточних даних, аналізу і підготовки вхідних даних, задавання правил у явному вигляді; забезпечують «навчання» та уточнення моделі на базі нових фактичних даних, аналітичні можливості. Інтелектуальні моделі систем KPI є зручними для сприйняття і використання користувачами, але, як і економіко-математичні моделі, потребують розв' язання питань збору і збереження даних, ін­теграції з інформаційними системами управління ресурсами підприємства та роз­роблення інтерфейсу користувача. Інструментарій даного напряму представлений програмними пакетами, що реалізують інтелектуальні методи: штучні нейронні мережі (BrainMaker, AI Trilogy, Statistica Neural Networks, NeuroPro), генетичні ал­горитми (Evolver, GeneHunter, Genetic Training Option), нечітку логіку (CubiCalc, засіб Fuzzy Logic Toolbox пакету Matlab, WINROSA, FIDE).

Технологічні засоби систем керування ефективністю бізнесу СРМ, систем ке­рування бізнес-процесами ВРМ, систем моніторингу бізнес-діяльності ВАМ, під­тримки економіко-математичного моделювання ЕММ та систем штучного інтелек­ту AIS відповідно до своїх функціональних можливостей забезпечують різнома­нітні аспекти роботи з системами КРІ.

Дані табл. 1 характеризують функціональні можливості підтримки концепцій КРІ за допомогою вищеназваних видів інформаційно-технологічних засобів (кіль­кість знаків «+» відповідає розвиненості функцій).

Таблиця 1

ПІДТРИМКА КОНЦЕПЦІЙ КРІ

Вид засобів

Balanced Scorecard

Д.Нортона

І Р. Каплана

Performance

Pyramid

К. МакНайра,

Р. Линча, К. Кросса

Effective Progress and Performance Mesurement (EP2M) К. Адамса і П. Робертса

Accountability

Scorecard (ASC)

Ф. Ніколса

Total Performance

Scorecard

Р. Хьюберта

EVA® (Economic Value Added) Ш. Стюарта

CPM

+++

+++

+++

+++

+++

+++

ВРМ

++

++

++

++

++

+++

ВАМ

++

++

++

++

++

+++

Засоби ЕММ

++

++

++

++

++

+++

AIS

++

++

++

++

++

+++

Дані табл. 2 характеризують функціональні можливості підтримки процесу роз­гортання системи КРІ за допомогою інформаційно-технологічних засобів (кіль­кість знаків «+» відповідає розвиненості функцій).

Таблиця 2

ПІДТРИМКА ПРОЦЕСУ РОЗГОРТАННЯ СИСТЕМИ КРІ

Вид засобів

Стра­тегічні цілі

Карти стратегічних завдань

Карти збалан­сованих показ-ників

Цільові проекти та плани

Інструментальні панелі

Логічне виведення

оцінки поточного стану

Генерація регуля­торних впливів

та прий­няття рішень

 

 

 

 

 

керів­ників

вико­навців нижчих рівнів

 

 

CPM

+++

+++

+++

+++

+++

+++

+

+

ВРМ

+++

+++

+++

 

+++

+++

+

+

ВАМ

 

 

 

 

+++

+++

+++

+++

Засоби ЕММ

 

 

 

 

+

+

+++

+++

AIS

 

 

 

 

+

+

+++

+++

Дані табл. 3 характеризують функціональні можливості підтримки зв'язків між ключовими показниками ефективності за допомогою інформаційно-технологічних засобів (кількість знаків «+» відповідає розвиненості функцій).

Таблиця 3

ПІДТРИМКА ЗВ'ЯЗКІВ (ВИДУ ВЗАЄМОЗАЛЕЖНОСТІ) МІЖ КЛЮЧОВИМИ ПОКАЗНИКАМИ ЕФЕКТИВНОСТІ

Задавання виду взаємозалежності

між кількісними показниками

Вид засобів

Функціо­нальні залежності

Страницы:
1  2 


Похожие статьи

І В Гордієнко - Засоби реалізації систем ключових показників ефективності

І В Гордієнко - Управління взаємодією аеропорту з транспортними підприємствами