Информационные системы в стратегическом управлении и интеграции средств электронной коммерции

Нв2(8) 2007

М. Г. Лужецкий

Информационные системы в стратегическом управлении и интеграции средств электронной коммерции

Информационные системы масштаба предприятия известны достаточно давно и пользуются стабильным спросом в качестве эффективного инструмента поддержки принятия управленческих решений. Широкое распространение систем электронной коммерции и их интеграция с существующими информационными системами организаций требует расширения областей применения, рассмотрение которых заслуживает особого внимания. В статье приведены классы существующих информационных систем и оценены их возможности как инструментария стратегического управления системами электронной коммерции.

Говоря о специфике современных подходов к формированию стратегических планов развития компаний, специфике самого процесса стратегического управления деятельностью компании, нельзя не отметить факт преимущественно качественного описания стратегий и, как следствие, субъективной оценки достижения промежуточных или итоговых стратегических целей.

Ситуация, когда компании в меньшей степени используют определенные числовые показатели при реализации всех этапов стратегического управления, связана с рядом причин:

• отсутствием полноценных методик стратегического управления, которые бы полностью основывались на числовых показателях;

• отсутствием реализованных на предприятиях механизмов по централизованному сбору данных;

• преобладанием универсальной направленности в функциях существующих инструментальных средств, что приводит к необходимости либо наличия специальной квалификации у сотрудников предприятия-пользователя, либо привлечения специалистов сторонних компаний, которые бы смогли

произвести их первоначальную конфигурацию и интеграцию;

• отсутствием единых стандартов, которые позволяли бы интегрировать разнородные инструментальные средства, организовав непрерывный автоматизированный технологический процесс работы с информацией.

С целью определения реальных проблем в получении простого, доступного, но, с другой стороны, и целостного решения, которое бы обеспечивало поддержку всех работ в рамках стратегического управленческого цикла в системах электронной коммерции (ЭК), сначала проведем выделение «вычислительных» (или информационных) потребностей участников этапов стратегического управления, а затем сформируем общую схему существующих программных компонентов, которые могут быть задействованы на этих этапах.

Этап сбора информации о внутренней и внешней среде компании и ее анализ предполагает получение:

• учетной информации из внутренних учетных систем;

• характеристик работы информационных систем (ИС), и, в частности, ИС электронной коммерции;

№2(8) 2007

• характеристик рынка товаров/услуг;

• метрик работы Internet-представитель-ства компании;

• положение Internet-представительства в сети Internet.

После этапа сбора необходимо осуществить выборку требуемой информации и применить аналитические системы с целью выявления ее агрегированных показателей и внутренних многофакторных зависимостей.

Собрав информацию, лицо, ответственное за формирование стратегии, помимо всего прочего, должно выявить стратегичес-<| кие цели компании, причем необходима поддержка реализации иерархии целей, так как I осуществляется сначала «качественное»

* целеполагание, а затем под каждую качестве венную цель необходимо подложить одну

или несколько конкретных количественных | целей. Спецификой этапа является потребность в получении распределенного процесса формирования целей по уровням управления компании как снизу вверх, так g и сверху вниз. И уже в конце, получая общую ^ картину, лицо, ответственное за итоговое ¡й формирование стратегии, должно иметь ме-

* ханизм контроля реализуемости стратегии, § т. е. механизм автоматизированного просче-| та взаимного влияния целевых переменных <! друг на друга, расчета целостности сфор-S. мированной стратегии в рамках всего пред-| приятия и выявления возможных разрывов ju в целевых значениях. Кроме стратегиче-¡5 ских целевых показателей в рамках страте-<5 гии должно формироваться и множество и «не стратегических» показателей, значе-з ния которых также должны задаваться и за! тем контролироваться.

§ Имея целостное представление о страна тегических целях компании и о распределе-I нии значений целевых показателей по всем § уровням управления, необходимо присту-J пать к формированию стратегических аль-Ц тернатив, которые бы позволяли достигнуть =s целевое состояние. На данном этапе основной проблемой лица, принимающего реше-4

ние (ЛПР), является наличие механизма, позволяющего:

• накладывать формируемые стратегические альтернативы на временную ось, в рамках которой разрабатывается общий стратегический план;

• назначать ресурсы (как финансовые, так и прочие) на каждую из стратегических инициатив;

• получать графики распределения потребностей в ресурсах по времени реализации стратегии;

• задавать влияние от реализации стратегических альтернатив на значения всего множества задействованных в процессе стратегического управления компанией показателей;

• видеть как плановое изменение значения показателя будет отражаться на достаточности данного ресурса для реализации стратегических альтернатив и обеспечения операционной деятельности компании, в случае, если показатель отражает один из видов ресурсов, используемых компанией (например, те же финансовые показатели).

Формируя стратегические инициативы и интегрируя их в деятельность предприятия с учетом множества доступных ресурсов, ЛПР должно иметь инструмент формирования множества независимых вариантов путей достижения значений стратегических целевых показателей, а также инструмент, позволяющий накладывать разрабатываемые альтернативы друг на друга в разрезах времени и значений любых показателей из всего задействованного множества.

Переходя от этапа стратегического планирования к этапу реализации стратегии, перед руководителями структурных подразделений или функциональных направлений появляется задача формирования операционных планов и бюджетов. Основной проблемой на данном этапе является наличие инструментов, позволяющих оценивать влияние предполагаемых операци-

Нв2(8) 2007

онных действий на реализацию конкретных стратегических альтернатив, а также реализацию стратегии компании в целом. Контроль же над реализацией стратегии должен позволять рассчитывать все множество задействованных в ней показателей, исходя из множества учетных данных, получаемых из соответствующих информационных систем.

В табл. 1 представлено распределение существующих классов инструментальных средств, полностью или частично решающих задачи ЛПР на различных уровнях управления системой электронной коммерции, либо являющихся ее необходимым ин-

формационным обеспечением. Целью этой Ц систематизации является не сравнение § конкретных представителей информацион- ^ ных систем между собой, а определение ос- с новных возможностей различных классов ^ этих систем и выявление технологических разрывов между ними.

Все системы, представленные в данной таблице, можно разделить на несколько групп, которые осуществляют:

• сбор первичной информации;

• операционное планирование и учет, а также формирование регламентной отчетности;

Таблица 1

Применимость существующих классов инструментальных средств к поддержке этапов стратегического управления системой электронной коммерции

Макроэтапы стратегического управления Уровни управления компанией Анализ внутренней и внешней среды Формирование стратегических целей Формирование стратегических альтернатив-планов Оперативное планирование Контроль над реализацией стратегии

Высшее руководство компании ERP OLAP DM BPM BPM ERP BPM OLAP DM

Руководители структурных подразделений или функциональных направлений ERP CRM PLM OLAP Q&R DM WebLog Analysis Статистические Internet-системы СППР IMS СППР IMS BPM PMS CASE BPM PMS OLAP

Операционный уровень управления ERP CRM Учетные системы Технологический мониторинг СППР PMS CASE

Необходимые обеспечивающие системы DWH Информационные хранилища Базы знаний ИПС DWH Базы знаний DWH Базы знаний DWH Базы знаний WebLog Analysis Статистические Internet-системы Технологический мониторинг DWH Базы знаний ИПС

5

№2(8) 2007

• работу со специфическими Internet-данными;

• управление хранением структурированной и не структурированной информации;

• анализ и формирование отчетности;

• интеллектуальный анализ данных;

• моделирование;

• управление проектами;

• поддержку стратегического управления.

Рассмотрим выделенные группы ИС с целью определения базового набора входящих в них классов систем и их функциональных возможностей для обеспечения последующей интеграции. <| Системы, позволяющие осуществлять автоматизированный сбор первичной ин-Ü формации для проведения анализа среды

* перед началом самого процесса планиро-! вания, представлены множеством информационно-поисковых систем (ИПС). Разви-

| тие систем данного класса связано с постоянно увеличивающимися объемами существующей электронной информации как в рамках внутренних ИС, так и в среде Internet, з§ где, собственно, и функционируют системы Ц электронной коммерции. Все поисковые iS системы можно условно разделить на два

* отдельных направления:

| • позволяющие осуществлять поиск ин-

<! формации различных типов на основе за-

S. просов пользователя; I • дающие возможность самостоятельно

ju просматривать заданные источники инфор-

¡5 мации и осуществлять выборку в соответст-

«S вии с регламентами, заложенными в них.

u

з Первое направление сейчас очень об-

| ширно представлено в сети Internet такими

§ именами, как Yandex, Rambler, Mail, Google,

§ Yahoo, Msn, Visisimo и другими системами,

! осуществляющими поиск информации из

§ основной части всего контента сети Inter-

J net. Помимо общих систем существуют так-

Ц же и специализированные, осуществляю-

ss щие предметный поиск, например, проект

Google Scholar.

6

Основным недостатком таких систем для их применения в рамках целенаправленного анализа внешней среды на первом этапе стратегического планирования системы электронной коммерции (СЭК) являются:

• необходимость ручного формирования запросов;

• сравнительно низкая релевантность возвращаемых ссылок;

• отсутствие поддержки хронологии предоставляемой информации;

• сложность самостоятельной агрегации в хранилища той информации, которая возвращается этими ИПС.

Второе направление ИПС является более предпочтительным именно для осуществления стратегического управления СЭК. Связано это с тем, что лицо, ответственное за проведение анализа, самостоятельно может устанавливать источники информации, регламенты сбора информации, более четко формировать критерии отбора информации. В работе систем данного направления достаточно часто задействуются системы первого направления, что увеличивает охват всей информационной среды сети Internet. Имея механизмы регламентированного поиска, в целом, аналитик может самостоятельно развивать логику работы систем, каталогизацию информации и формирование технологий выборки конкретных фактов из слабоструктурированной информации.

Однако возвращаясь к специфике сети Internet, стоит отметить, что достаточно большая часть информации все-таки находится именно в слабо структурированном виде. Это приводит к невозможности полноценного автоматизированного анализа информации, которая бы могла лечь в основу этапа формирования стратегических целей или являться отражением результатов реализации стратегии компании во внешней среде, и особенно в среде Internet.

Операционное планирование и учет, формирование регламентной отчетности

Нв2(8) 2007

выполняются в рамках таких основных классов систем, как ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management) и SCM (Supply Chain Management), применение которых характерно как для предприятий традиционного сектора, так и для предприятий сетевого сектора экономики.

Понятие «ERP» было введено в 1990 году компанией Gartner. Системы класса MRPII в интеграции с модулем финансового планирования FRP (Finance Requirements Planning) получили название систем планирования ресурсов предприятий ERP. В основе ERP-систем лежит принцип создания единого хранилища (репозитория) данных, содержащего всю корпоративную бизнес-информацию:

• финансовую информацию,

• производственные данные,

• данные по персоналу и др.

В целом же ERP-системы определяются как набор интегрированных приложений, которые комплексно, в едином информационном пространстве поддерживают все основные аспекты управленческой деятельности предприятий — планирование ресурсов (финансовых, человеческих, материальных) для производства товаров/услуг, оперативное управление выполнением планов (включая снабжение, сбыт, ведение договоров), все виды учета, анализ результатов хозяйственной деятельности [3]. В рамках ERP-систем обычно реализуется следующая функциональность: планирование продаж и производства, управление спросом, укрупненное планирование мощностей, основной план производства, планирование потребностей в ресурсах, спецификация изделий, планирование потребностей в мощностях, маршрутизация работ, управление закупками, запасами и прода-жами,управление финансами и управление затратами.

Рассматривая именно деятельность систем электронной коммерции и применение

систем ERP, стоит отметить схожесть их ис- 5 пользования в традиционном секторе эконо- g мики. Единственным отличием в функциях, ^ чаще реализуемым в рамках ЭК, является с web-доступ к ядру ERP-системы и более час- ^ тая реализация интеграции с ИС внешних субъектов на основе применения сети Internet.

Следующий класс — системы CRM, которые автоматизируют управление взаимоотношениями с клиентами и являются особенно актуальными в Internet-среде. Связано это с тем, что количество клиентов (или потенциальных клиентов) резко возрастает и меняется формат взаимодействия с ними. В качестве основных функций, реализуемых в системах класса CRM обычно выделяют:

• функциональность продаж (управление контактами, клиентами);

• функциональность управления продажами (прогнозирование, анализ циклов, фиксированная и произвольная отчетность);

• управление временем (индивидуальное/групповое);

• поддержку обслуживания клиентов (HelpDesk);

• маркетинг (управление маркетинговыми компаниями);

• мобильные продажи (выполнение операций вне компании).

Системы третьего класса — SCM — автоматизированные системы управления цепочками поставок, основной задачей которых является повышение эффективности логистики. Все задачи, решаемые системой SCM, можно классифицировать следующим образом [4]:

• операционные задачи:

закупки и снабжение производства;

управление складами;

управление логистикой;

оптимизация транспортных операций;

сбыт, работа с дистрибьюторами;

№2(8) 2007

• тактические задачи:

логистика и нахождение звеньев цепочки поставок;

выбор транспортных маршрутов;

планирование территориального распределения самого производственного цеха.

Помимо перечисленных выше классов систем EPR, CRM и SCM, которые сейчас уже являются устоявшимися терминами и, по сути, представляют собой отраслевые стандарты, необходимо также принимать во внимание работу специализированных учетных систем <| в зависимости от специфики той области, в которой функционирует СЭК. Сюда могут I быть отнесены такие типовые системы, как 5 бухгалтерские, а также специализирован! ные системы — банковские, страховые и др.

Помимо систем традиционного учета, | а также сбора неструктурированной и слабоструктурированной информации отдельно стоит выделить системы обеспечения работы со специфическими Internet-дан-g ными. К ним можно отнести:

I

Й • системы анализа журналов работы

* программных компонентов ИС ЭК;

§ • системы Internet-статистики, которые

Ц являются независимыми агентами, осущест-

<! вляющими мониторинг показателей самого

S. Internet-представительства компании;

| • системы технологического мониторин-

ju га параметров работы программного обес-

£ печения и оборудования.

К

8.

<3 Все эти классы систем в конечном итоге з должны быть замкнуты на единое место ! хранения данных, где осуществляется агре-| гация их информации и наложение отдельна ных статистик друг на друга с целью получе-I ния наиболее достоверной и полной карти-§ ны того, как представлена компания в сети J и как это отражается на работе ИС элек-Ц тронной коммерции. =s Результаты работы систем сбора первичной информации и систем операционно-8

го учета хранятся в рамках программных хранилищ информации, которые могут быть реализованы в виде:

• информационного хранилища неструктурированной и слабоструктурированной информации;

• DWH (Data Warehouse) — набора интегрированных, предметно-ориентированных таблиц данных, разработанных для обеспечения процесса принятия решений, где каждый элемент данных является важным на определенный момент времени [1].

Первый вид хранилищ ориентирован на хранение любой произвольной информации, в которой нет четко сформированной структуры. В связи с этим обработка хранимой информации может быть весьма ограниченной. Говоря же о системах ЭК, и конкретно о ИС электронной коммерции, которые функционируют в рамках сети Internet, необходимо признать тот факт, что основные объемы информации в сети — это именно реализация концепции информационного хранилища.

Второй вид хранилищ — DWH — обладает рядом специфических свойств [1]:

• свойство предметной ориентированности означает компоновку пулов информации по определенным предметным областям или целям, обеспечивающим подготовку и принятие необходимых решений;

• интегрированность предусматривает сбор и доработку (предварительную обработку) информации по определенной предметной области из различных источников и превращение ее в организованный по заданным правилам, подчиненным определенной цели, массив;

• неизменчивость состоит в том, что информация не подвергается частым обновлениям, а только в случае крайней необходимости, т.е. в основном наращивается по заданному, четко определенному графику;

№2(8) 2007

• поддержка хронологии заключается в обязательности привязки данных ко времени, т. е. информация, содержащаяся в хранилище, рассматривается в историческом аспекте.

Все перечисленные выше свойства делают инструменты DWH неотъемлемой частью программных инструментов стратегического управления в рамках любых видов компаний. А при рассмотрении именно СЭК, хранилища данных должны будут собирать в себе не только обычную бизнес статистику, но и все значения Internet-метрик и технологических метрик работы ИС электронной коммерции.

На основе собранного множества данных в рамках хранилищ функционируют аналитические и отчетные системы: OLAP-и Q&R-системы.

OLAP (Online Analitical Processing) — это инструментарий который позволяет пользователю выборочно и легко извлекать и просматривать данные с разных точек зрения [5]. OLAP-данные хранятся в многомерной базе данных. Несмотря на то что реляционная база данных может пониматься как двумерная, многомерная база данных рассматривает каждое свойство данных (такие как продукт, географический регион продаж и временной период) в качестве отдельной «меры». Программное обеспечение OLAP может обнаруживать пересечения «мер» и показывать их. Такие атрибуты, как периоды времени, могут быть разбиты на подат-рибуты. Природа применяемых в рамках OLAP инструментов «мер» может быть абсолютно любой, поэтому такие системы могут быть так же как и хранилища данных использованы совершенно в любой предметной области.

Отдельно от OLAP рассматриваются системы Q&R (Query and Report) — способ доступа к данным и аналитическое компьютерное приложение, которое позволяет пользователям строить запросы к базе данных и конструировать отчеты через графический пользовательский интерфейс.

Обычно системы этого класса используют- Ц ся для построения бланковых и табличных § (списковых) отчетов. В качестве бланковых ^ отчетов могут выступать всевозможные с формы, бланки, документы структура и со- ^ держание которых не являются простым перечислением, а представляют собой расположенные определенным образом поля с данными из запроса. Табличные отчеты строятся на множестве строк с данными из запроса и представляют собой множество таблично структурированных реквизитов записей из базы данных.

Получив результаты работы аналитических и отчетных систем лицо, принимающее решение, приступает к их формированию. На этом этапе могут быть задействованы системы DM (DataMining) и системы поддержки принятия решений (СППР), автоматизирующие мыслительную деятельность человека.

Необходимость в появлении технологии интеллектуального анализа данных DM продиктована следующими обстоятельствами [2]:

• тотальное применение web-серверов обеспечивает доступ к огромному объему разнородной информации, обработка которой с помощью традиционных информационных технологий невозможна;

• существует необходимость в выявлении скрытых зависимостей между различными факторами, представленными в различных формах (символьная, числовая, графическая, неструктурированная, структурированная и т. д.);

• существует необходимость в выделении из множества значений, принимаемых факторами, тех, которые определяют поведение объекта и оказывают влияние на его поведение в будущем.

Результатом решения данных задач и стало появление DM-технологии — технологии целенаправленного отбора данных для идентификации шаблонов и установления их взаимосвязи. Таким образом, именно сфе-

9

№2(8) 2007

ра ЭК с ее объемами информации и большим количеством факторов особо остро нуждается в этом инструменте.

В процессе принятия решения, помимо обычных аналитических данных могут быть задействованы и экспериментальные данные или результаты моделирования. К системам поддержки моделирования можно отнести:

• IMS (Imitation Modeling Systems) — системы имитационного моделирования;

• CASE (Computer Aided Software Engineering) — системы компьютеризированной разработки программного обеспечения.

t

Системы IMS являются наиболее эф-1 фективным средством исследования слож-

* ных систем, ввиду того что при достиже-! нии определенного уровня, математичес-8 кая модель системы становится сложной I для восприятия и использования. В отличие £ от традиционного аналитического модели-í| рования принцип имитационного моделирования основывается на том, что матема-

g тическая модель воспроизводит процесс Ц функционирования исследуемой системы ÍS во времени. Причем имитируются элемен-

* тарные события, протекающие в системе g с сохранением логики их взаимодействия I между собой.

<! В отличие от имитационных моделей, S. графические модели в рамках CASE-сис-! тем позволяют формировать графическое já представление процессов, что делает их ¡5 более понятными для аналитика. На теку-<5 щем этапе различают системы структурно-u функционального и объектного моделиро-з вания, каждая из которых имеет свои пре-! имущества и недостатки. § В некотором отдалении от инструментов а планирования и анализа конкретных число! вых показателей стоят системы управления § временным распределением задач и ресур-J сов — системы PMS (Project Management Ü Systems) или системы управления проекта-=s ми (СУП). Под системами данного класса понимается организационно-технологиче-

10

ский комплекс методических, технических, программных и информационных средств, направленный на поддержку и повышение эффективности процессов планирования и управления проектом, в основе которого лежит программное обеспечение календарного планирования.

В рамках процесса стратегического управления СУП может использоваться на этапах формирования стратегии или если быть более точным — стратегических инициатив, которые в свою очередь детализируются на этапе оперативного управления деятельностью СЭК.

И, наконец, наиболее общими системами стратегического управления СЭК на среднем и верхнем уровне являются оставшиеся два класса систем — BPM (Business Performance Management) и PLM (Product Lifecycle Management).

Остановимся сначала на системах PLM, которые находятся ближе к среднему уровню управления предприятием, в отличие от BPM. Основным отличием PLM-систем от ERP, CRM и SCM является ее целевая направленность. Так, по мнению автора, любые информационные системы, в том числе и такие системы управления, как ERP, SCM, CRM или PLM, применяются для повышения эффективности конкретной области деятельности. При этом даже весьма обобщенное перечисление контуров управления, где они задействованы, может показать, что эти системы ERP, CRM и SСM повышают эффективность в определенных областях своей целевой направленности и при этом не оказывают прямого влияния на разрабатываемую и выпускаемую продукцию. Целевой направленностью же систем PLM являются непосредственно выпускаемые изделия. Таким образом, системы PLM в случае их применения в рамках СЭК будут ориентироваться на полный цикл поддержки выпускаемой продукции и оказываемых посетителям Internet-ресурсов услуг, что потребует их тесной интеграции с информационными системами электронной коммерции.

Нв2(8) 2007

В качестве основных технологий, которые автоматизируются системами PLM, автор выделяет:

• управление составом изделия,

• управление конфигурацией,

• управление изменениями,

• управление документооборотом,

• управление потоками работ,

• управление портфелем заказов,

• управление требованиями,

• интеграцию ERP и др.

Логическим же объединением всех уровней управления компанией и предоставление инструмента стратегического управления для топ-менеджмента являются системы класса BPM. Эта концепция сейчас является не только новой управленческой концепцией, но и одним из наиболее быстрорастущих секторов IT-решений [2]. Привлекательность новой концепции породила интерес к ее реализации многими IT-компаниями в России (IntersoftLab, ЛАНИТ и др.) и за рубежом (Hyperion, SAP, Oracle, Cognos, Microsoft и др.).

По определению BPM Standards Group:

• BPM — это совокупность интегрированных циклических процессов управления и анализа, а также соответствующих технологий, имеющих отношение как к финансовой, так и к операционной деятельности организации;

• BPM позволяет предприятиям определять стратегические цели, а затем — оценивать эффективность своей деятельности по отношению к этим целям и управлять процессом их достижения;

• ключевые BPM-процессы связаны с реализацией стратегии организации и включают финансовое и операционное планирование, консолидацию и отчетность, моделирование, анализ и мониторинг ключевых показателей эффективности.

В более детальной трактовке — это целостный, процессно-ориентированный подход к принятию управленческих решений,

направленный на улучшение способности Ц организации оценивать свое состояние и g управлять эффективностью своей деятель- ^ ности на всех уровнях, путем объединения с владельцев, менеджеров, персонала и внеш- ^ них контрагентов в рамках общей интегрированной среды управления [2].

Исходя из классификации информационных систем, которые могли бы стать инструментом реализации этапов стратегического управления в системах электронной коммерции, стоит остановиться на путях решения проблем, обозначенных ранее:

• для объединения описанных выше разрозненных систем необходимо создание единой методики, которая бы была задействована на каждом этапе стратегического управления и стала бы инструментом поддержки оперативного управления;

• необходимо создание единой информационной системы стратегического управления СЭК на всех уровнях, а также инструмента оперативного управления на основе стратегии компании, в которую можно было бы интегрировать специализированные инструменты по поиску, учету, хранению и анализу всего множества данных сетевой среды и самой системы электронной коммерции;

• требуется разработка (развитие) общесетевых стандартов, позволяющих в рамках единой модели работать с множеством информации и метрик, существующих в сетевой среде.

Список литературы

1. Инмон Б. Building the Data Warehouse. Монография.

2. Банковские информационные системы / Под ред. В. В. Дика. М.: Маркет ДС, 2006.

3. Глоссарий. Статья о системах ERP; http:// www.incom.ua/Business_consulting/glossary/erp. shtml.

4. Управляемые цепочки и системы SCM; http:// www.e-commerce.ru/digests/russian/issue100/press 2085.html.

5. OLAP; http://searchsap.techtarget.com/gDefinition/ 0,sid21_gci214137,00.html.