Сравнительный анализ систем электронного документооборота с помощью методов кластеризации

Сравнительный анализ систем электронного документооборота с помощью методов

кластеризации

Comparative analysis of electronic document treatment systems using clustering methods

Красносельцева И.Е.

Студент 1 курса Факультет Институт экономики и управления «Самарский национальный исследовательский университет имени С.П. Королева», г. Самара

г. Самара, Московское шоссе, 34 e-mail: ikrasnoseltseva@gmail.com

Krasnoseltseva I.E.

Student 1 term

Faculty of Institute of economics and management Samara University, Samara, Russia Samara, Moscow highway, 34 e-mail: ikrasnoseltseva@gmail.com

Научный руководитель Кузнецова О.А.

к.э. н.

«Самарский национальный исследовательский университет имени С.П. Королева», г. Самара

г. Самара, Московское шоссе, 34

e-mail:

Scientific adviser

Kuznetsova O. V.

Ph. D.

Samara University, Samara, Russia Samara, Moscow highway, 34

Аннотация.

В работе проведен кластерных анализ систем электронного документооборота. Цель исследования заключается в выявлении путей сохранения конкурентных преимуществ на рынке систем электронного документооборота. Актуальность работы связана с высокой конкурентособностью в отрасли систем электронного документооборота. Результатом являются рекомендации по улучшению конкурентных преимуществ предмета исследования - системы Directum. В работе использован метод иерархической классификации с использованием алгоритма полной связи и расчета евклидового расстояния.

Annotation.

The paper provides a cluster analysis of electronic document management systems. The purpose of the study is to identify ways to maintain competitive advantages in the market of electronic document management systems. The relevance of the work is associated with high competitiveness in the industry of electronic document management systems. Directum system. The paper uses the hierarchical classification method using the full communication algorithm and calculating the Euclidean distance.

Ключевые слова: документооборот, кластеризация, маркетинг, отраслевой анализ, фактор, особенность, делопроизводство, IT.

Key words: document management, clustering, marketing, industry analysis, factor, feature, office work, IT.

Введение

Тенденция информатизации и автоматизации ведения бизнеса привела к модернизации многих направлений деятельности, в том числе и сферы документооборота [2]. В настоящее время на рынке ИТ-услуг широкое распространение получили продукты электронного документооборота, спрос на которые вызван увеличением количества компаний, стремящихся перейти от аналоговой системы (бумажной) к цифровой форме.

По оценкам TAdviser, по результатам 2019 года рост рынка составил около 7%, а его объем составил 52,2

млрд руб. [7].

За последние десять лет продукты СЭД прошли колоссальный путь от простого хранилища данных в небольших компаниях до крупных многофункциональных решений класса ЕСМ, конкурентных на мировом уровне. Объемы продаж систем за последние 8 лет возросли в 2 раза (рисунок!) [8].

Рисунок 1. Динамика объемов российского рынка СЭД, млрд. руб.

Крупные отечественные разработчики развивают продукты в области автоматизации документооборота. В 2019 году на российском рынке представлены более 20 систем. Более 80% внедрений приходится на 10 лидирующих вендоров - производителей СЭД (таблица 1).

Таблица 2. Лидеры по количеству внедрений российского рынка СЭД/ECM [7]

Название продукта Количество проектов

Directum 1500

Дело 1000

Companymedia 700

DocVision 600

1С: Документооборот 8 500

Landoc 300

ЭОС 100

Documentum 40

E1 Ефрат 30

OpenText 25

Предметом исследования является один из лидеров рынка - система электронного оборота Directum. Основной задачей работы является оценка системы Directum на рынке и выявление путей сохранения конкурентных преимуществ.

Для выявления прямых конкурентов оптимальным видится проведение кластерного анализа. Его целью является выявление групп программных продуктов на рынке, каждая из которых соответствует определенной категории. В дальнейшем возможно определить сильные и слабые стороны (наиболее важные характеристики) участников группы.

Постановка задачи

• На основе данных о российских системах электронного документооборота сформирована матрица технических и пользовательских параметров:

• клиентское место - какое количество соединений поддерживает система (например, толстый или тонкий клиент). Данный показатель характеризует мобильность системы.

• интеграция с другими системами - возможность объединения и синхронизации данных между используемыми системами заказчиков;

• языки - возможность использовать мультилингвистического интерфейса для отдельных подразделений/сотрудников за границей;

• области автоматизации - модули, которые включены в систему, например, канцелярия, договоры, hr-процессы и др.

• типы маршрутизации - возможности формирования различных маршрутов в зависимости от специфики заказчика, например, параллельное, последовательное и др.

• типы задач - различные виды заданий, которые полностью учитывают особенности отдельных бизнес-процессов;

• количество внедрений - количество проектов по внедрению системы.

Предметом анализа стали системы лидеров российского рынка: Directum (Directum), Docsvision («ДоксВижн»), 1С (1С), Е1 (Cognitive Technologies), Companymedia («ИнтерТраст»), OpenText (OpenText Corp), Documentum (ECM Corporation), Дело (ЭОС), ЭОС (ЭОС), Landoc (Данит). Технические характеристики продуктов представлены в виде матрицы (таблица 2).

Таблица 3. Технические характеристики продуктов СЭД

Параметры сравнения Directum Docs vision 1С Е1 Company media Open Text Doc-m Дело ЭОС Lando c

Клиентское место 4 5 3 2 4 1 2 2 1 2

Интеграция с другими системами 7 10 6 4 4 9 7 4 10 5

Языки 2 8 10 1 2 2 7 1 11 1

Области автоматизац ии 9 11 4 4 4 3 5 5 6 1

Типы маршрутиза ции 3 4 2 3 3 1 3 3 3 1

Типы задач 2 2 7 9 2 1 3 2 2 3

Количество внедрений 1500 600 500 30 700 25 40 1000 100 300

Системы, попавшие в одну группу, характеризуются общими характеристиками на рынке [6]. Кластеризация выполнена методом иерархической классификации.

Иерархическая классификация

На первом шаге были найдены «естественные кластеры» [4]. Для этого найдены зависимости (связи) с помощью иерархической классификации. Методом определения расстояний выбран метод полной связи («метод дальнего соседа»).

Метод определяет расстояние между группами (кластерами) как наибольшее между двумя «соседствующими» группами. Мера близости определяется евклидовом расстоянием - геометрическим расстоянием между двух точек в пространстве [9].

Результаты древовидной кластеризации сформированы на вертикальной дендрограмме по матрице мер близости (рисунок 2). На горизонтальной оси указаны расстояния объектов, на вертикальной - объекты

исследования.

Рисунок 2. Дендрограмма кластеров

Согласно методу полной связи, признаком объединения в кластер является максимальное расстояние между двумя объектами (дистанция более 2500). Таким образом, системы электронного документооборота образуют на рынке два кластера:

• 1 «Лидеры» - продукты на рынке, которые занимают конкурентные позиции: Directum, Дело, Docsvision, 1C, Companymedia. «Лидеры» занимают почти 80% объема внедрений на рынке. Системы используют комплексную автоматизацию процессов заказчика - в среднем системы позволяют автоматизировать 7 бизнес-процессов. Объекты кластера имеют широкий спектр программ, с которыми возможна интеграция (синхронизация данных). Большинство систем предлагает возможность подключения с помощью мобильных устройств, почту, удаленного доступа и пр.

• 2 «Отстающие» - продукты на рынке, которые не занимают лидирующие позиции, избегают прямой конкуренции: Е1, Documentum, OpenText, landoc, ЭОС. Полученная группа характеризуется «отсталым» уровнем технологий: в среднем системы поддерживают лишь 1-2 языка пользовательского интерфейса, возможности клиентских подключений ограничены пользовательским приложением. К тому же системы, включенные во второй кластер, занимают лишь 20% от общего количества внедрений.

Система Directum входит в лидирующий кластер на рынке СЭД. Для детального анализа положения Directum в кластере сформированы метрические характеристики.

Характеристики кластеров

Задача заключается в поиске значимых различий между полученными группами [10]. Результаты описательных характеристик представлены в таблице 3:

Таблица 4. Критерии значимости показателей на кластеры

Критерии Между кластерами Внутри кластера Критерий Фишера Коэффициент значимости

Клиентское место 9 7,6 9,30110 0,015827

Интеграция с 1 51,6 0,12666 0,731127

другими системами

Языки 10 136,1 0,61237 0,456433

Области 28 47,6 4,71033 0,061787

автоматизации

Типы 3 5,6 4,03582 0,079409

маршрутизации

Типы задач 11 48,8 1,84573 0,211346

Количество 1485227 682533,4 17,40840 0,003112

внедрений

По данным расстояний между кластерами, можно сделать вывод о том, что критерий «Интеграция с другими системами» не существенна для определения позиции на рынке, так как расстояние между кластерами по тому показателю мало. При этом критерий «Количество внедрений» показывает максимальное расстояние и, соответственно, является важным показателем для потребителя при выборе СЭД.

Расстояния внутри кластера показывают критерии, которые вызывают конкурентные преимущества прямых конкурентов. Так, например, на лидерство на рынке влияют критерии: «Количество внедрений» и «Языки системы».

Согласно критерию Фишера к критериям, которые оказывают значимое влияние на положении на рынке, относятся «Клиентское место» и «Количество внедрений на рынке». Таким образом, конечному пользователю важна мобильность - возможность подключения к рабочей системе с любого устройства (телефон, домашний ПК, планшет, браузер) и стабильность компании на рынке - количество внедрений системы, положительные отзывы, узнаваемость.

Коэффициент значимости показывает, какие критерии оказывают непосредственное влияние на лидирующее положение в отрасли. Согласно данным, критерии «Интеграция с другими системами» и «Языки системы» имеют наибольший вес.

Объем продаж непосредственно связан с лидерством компании на рынке. К критериям, оказывающим наибольшее влияние на продажи, относятся: «Языки системы», «Клиентское место» и «Интеграция с другими системами». Повышение этих показателей способствует максимальному приросту объема внедрений исследуемой системы.

Таким образом, исходя из полученных данных, можно привести несколько обобщенных рекомендаций относительно предмета исследования - системы Directum:

• формирование наполненности системы возможно только при соблюдении гибкости со сторонними системами, использующимися у заказчика. Поэтому компании необходимо расширять возможности интеграции с другими системами;

• в условиях изменений бизнес-реалий немаловажным критерием является стабильность компаний на рынке. Основным критерием лидерства является количество внедрённых проектов, поэтому необходимо поддерживать или увеличивать этот показатель;

• ориентация на конечного клиента (фиксация интересов на пользовательские требования) позволит сделать продукт не только привлекательным с точки зрения функциональности, но и интуитивным и просты в повседневном использовании. Поэтому разработчикам системы стоит обратить внимание на развитие многоязычной системы (например, для холдинговых структур) и на увеличение клиентских подключений (развитие мобильного приложения, разработка веб-доступа).

• Все вышеуказанные меры способствуют развитию системы на рынке, увеличению объемов продаж и повышению конкурентоспособности в отношении прямых конкурентов.

Работа выполнена в рамках реализации гранта Фонда Потанина заявка № ГК200001525.

Список используемой литературы:

1. Алаудинов А. Г. Сравнительный анализ систем электронного документооборота [Электронный ресурс] / А. Г. Алаудинов //Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. - 2010. -№. 1. - С. 315-319.

2. Булдакова Т. И. Оценка эффективности защиты систем электронного документооборота [Электронный ресурс] / Булдакова Т. И., Глазунов Б. В., Ляпина Н. С. //Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2012. - №. 1-2 (25).

Выводы

3. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ //М.: статистика. - 1977. - Т. 128. - С. 2.

4. Галактионова, Ю. С. Развитие систем электронного документооборота в России [Электронный ресурс] / Галактионова Ю. С., Курбацкая В. Н., Рогова И. О. //Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд. - 2015. - №. 37-2. - С. 165-169.

5. Кузнецов Д. Ю., Трошина Т. Л. Кластерный анализ и его применение //Ярославский педагогический вестник. - 2006. - №. 4.

6. Тихомиров Н. П., Тихомирова Т. М., Ушмаев О. С. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа //М. : Экономика. - 2011. - Т. 640.

7. Tadviser: аналитическое агентство, Обзор российского рынка СЭД / [Электронный ресурс.] / tadviser.ru // URL: http://www.tadviser.ru/index.php/СЭД

8. Tadviser: аналитическое агентство, СЭД

9. H. Späth. Cluster Analysis Algorithms. — Chichester: Ellis Horwood, 1980.

10. Steinhaus H. (1956). Sur la division des corps materiels en parties. Bull. Acad. Polon. Sci., C1. III vol IV: 801—804.