Бизнес-аналитика в условиях цифровой трансформации государствен-ного и корпоративного управления

Бизнес-аналитика в условиях цифровой трансформации государственного и корпоративного управления Business analysis under the conditions of digital transformation of state

and corporate governance

Тимофеев Александр Гурьевич Alexandr Gurjevich Timofeev

кандидат экономических наук,

доцент кафедры информатики Российский экономический университет

им. Г.В. Плеханова

e-mail: rea101@mail.ru 8-985-147-76-41 Лебединская Ольга Гурьевна Olga Gurjevna Lebedinskaya

кандидат экономических наук,

доцент кафедры статистики Российский экономический университет

им. Г.В. Плеханова

e-mail: Lebedinskaya19@gmail.com, 8-917-584-77-33

Аннотация

Исследование базируется на системе показателей, характеризующих социально-экономические условия инновационной деятельности, научно-технический потенциал, уровень инновационной активности, качество региональной инновационной политики. Одним из перспективных направлений ИТ-развития корпоративного планирования является проектирование систем поддержки принятия решений на платформе бизнес-аналитики. Результаты исследования и методологический подход интересен для моделирования государственного и корпоративного управления в условиях цифровой транс-

формации. Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова

Annotation

The research is based on a system of indicators characterizing the socioeconomic conditions of innovation activity, scientific and technical potential, the level of innovative activity, and the quality of regional innovation policy. One of the perspective directions of IT development of corporate planning is design of systems of support of decision-making on the platform of business analytics. The results of the research and the methodological approach are interesting for modeling state and corporate management in conditions of digital transformation. Article is prepared with financial support of G.V. Plekhanov Russian University of Economics

Ключевые слова

Бизнес-аналитика, цифровая экономика, рынок бизнес-аналитики, моделирование управления бизнесом, инновационное развитие

Keywords

Business intelligence, digital economy, business intelligence market, business management modeling, innovative development

В августе 2017 года в правительстве было подписано постановление, в котором упоминаются планы по созданию специализированной системы электронного взаимодействия участников реализации программы «Цифровая экономика». [1] Ранее компания McKinsey опубликовала исследование «Цифровая Россия: новая реальность», в котором был представлен анализ текущего состояния развития цифровой экономики в России, том числе по отраслям и перспектив развития. По оценкам McKinsey, от цифровизации экономики России увеличит ВВП страны к 2025 году на 4,1-8,9 трлн рублей (в ценах 2015 года), что составит от 19 до 34% общего ожидаемого роста ВВП. В 2016

году, по оценке Росстата, общий объем ВВП в России составлял около 86 трлн рублей.

Эффект автоматизации существующих процессов и внедрение новых, прорывных бизнес-моделей и технологий, цифровых платформ и экосистем, а также углубленная аналитика больших массивов данных, технологии «Индустрии 4.0», такие как 3D-печать, роботизация, интернет вещей ожидаемо даст мощный экономический эффект. Россия по количеству пользователей интернета занимает первое место в Европе и шестое - в мире. 40 млн человек являются пользователями порталов государственных и муниципальных услуг.

Рисунок 1 - Структура доли цифровой экономики в формировании ВВП по некоторым

странам мира

Доля цифровой экономики в ВВП России составляет 3,9%, что в 2-3 раза ниже, чем у стран-лидеров, а объем экспорта цифровых технологий в четыре раза меньше импорта.

Проникновение интернета ;

Проникновение смартфонов \

Проникновение мобильного интернета ;

Доля организаций, имеющих иннернет-сайт \

Доля граждан, получавших госуслуги через интернет ;

Доля граждан, совершавших покупки онлайн \

Доля организаций, использовавших CRM-системы ;

Доля электронной торговли в общем обьеме розницы |

0

Страны ЕС  Россия

Рисунок 2 - Доля цифровой экономики в ВВП России и стран ЕС, % (составлено автором по материалам данных ЕМИСС, Eurostat, Ovum Во многих ключевых отраслях (добывающей, обрабатывающей отраслях, промышленности и транспорте) представленных в таблице 1. Россия по-

ка отстает от ведущих европейских стран.

Таблица 1 - Уровень цифровизации отраслей по оценке экспертов1

Отрасль Россия Европа Доля ВВП

ИКТ 6 7 9

Образование 2 4 2

Финансовая деятельность 3 5 5

Оптовая и розничная торговля 2 4 11

Строительство 1 2 7

Производство и распределение электроэнергии, газа и 3 4 2

воды

Здравоохранение и социальные услуги 1 4 4

Химическая и фармацевтическая промышленность 2 4 2

Обрабатывающая промышленность 2 4 12

Нефтегазовая отрасль 2 4 9

Транспорт и складирование 2 2 5

Добыча полезных ископаемых (кроме нефти и газа) 1 4 5

1 Уровень оценивается по шкале от 0 до 7 баллов, максимальное значение - 7

Для развития цифровой экономики России требуется иная инфраструктура, нежели инфраструктура в традиционном понимании, представленная ЦОДами и сетями, необходима оптимизация процессов и гибкие ИТ-решения, поддерживающие скорость выведения продуктов на рынок и пер-сонализация предложений.

К инфраструктуре цифровой экономики должны добавиться цифровые платформы, которое можно определить как программный комплекс, позво-

10 20 30 40 50 60 70 80 90

ляющий обрабатывать определенные виды информации, в том числе с помощью искусственного интеллекта.[5] Платформа может быть для индустриальных данных, промышленного интернет вещей, платформа электронного правительства, или, платформа включает в себя ПО для анализа лингвистической информации, основанное на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения, а также сервисы для создания решений на их основе. С помощью анализа лингвистических данных оно позволяет выявлять различные закономерности и тренды.

Необходимость ведения качественной статистики, без которой невозможно проведение эффективной экономической политики сводится к участию более качественных технологий сбора и анализа информации, в том числе big data, и в плане интеграции с другими статистическими агрегатора-ми, которые собирают большой поток информации, - это и Центральный банк России, и налоговая служба.

Объединение центров обработки данных (ЦОДов) в консорциум и систему их сертификации в перспективах цифровой экономики может дать эффект от цифровизации экономики может быть достигнут в таких отраслях, как торговля, транспорт, ЖКХ, финансы, а также образование и здравоохранение.

Цифровой бизнес - модель бизнеса, охватывающая людей, бизнес, вещи, масштабируемая во всем мире за счет использования ИТ, интернета, и всех их свойств, предполагающая эффективное персональное обслуживание всех.

Рынок программного обеспечения в бизнес-аналитике градируют по типу (ПО, услуги), приложениям (управление продажами и маркетингом, взаимодействие с клиентами и анализ, профилактическое обслуживание активов), бизнес-функциям, модели развертывания, областям применения и возможности территориально-глобального прогноза. [4]

Основными факторами, влияющими на рынок интегрированной аналитики, являются рост числа организаций, основанных на данных, более широ-

кое внедрение аналитики самообслуживания и растущий спрос на интеграцию аналитики с бизнес-приложениями. Рынок встроенных аналитиков быстро растет из-за перехода от традиционных аналитических методов анализа бизнес-данных к передовым технологиям и массивного всплеска потоков структурированных и неструктурированных данных.

Особое значение имеет отраслевая статистика с разделением по компонентам (программное обеспечение и службы), по типу Analytics (описательная аналитика, прогнозирующая аналитика и предписывающая аналитика), по типу развертывания (по требованию и по умолчанию) и по заявке (Financial Analytics, Clinical Data Analytics и др.).

Ожидается, что рынок встроенных аналитических материалов по компонентам (программное обеспечение и услуги), бизнес-функции (ИТ, маркетинг и продажи, финансы, производство и HR), модель развертывания (On-Premises и On-Demand), вырастет с 26,77 млрд. Долл. США в 2017 году до 51,78 млрд. Долл. США к 2022 году,.

Преобразование на рабочем месте помогает бизнес-организациям в преобразовании физического офисного пространства и создании привлекательной рабочей среды для сотрудников, помогает бизнес-организациям в повышении производительности, улучшении взаимодействия сотрудников и облегчении найма новых людей в любом месте.

Бизнес-пользователи превышают численность персонала ИТ. В результате, небольшие поставщики обнаружения данных, которые разрабатывают действительно хорошие инструменты интерактивной визуализации , набирают долю на рынке. Между тем, традиционные поставщики BI отвлекают новых участников рынка, способствуя простоте использования. BI и бизнес-аналитика иногда используются как синонимы, но между ними есть разница.

Эффект от использования систем бизнес-аналитики зависит от набора функциональных составляющих BI-решения, который может включать компоненты для финансовой консолидации, формирования сводной управленче-

ской и регуляторной отчетности, бюджетирования, планирования и прогнозирования, управления прибыльностью и рисками.

Распространение iPhone, iPad и других мобильных устройств подталкивает вендоров (например, Microsoft и Oracle) к разработке приложений бизнес-аналитики на ходу. Аналитики считают, что мобильный BI может расширить население пользователей BI до более широкой аудитории.

Программное обеспечение BI помогает организациям организовывать и анализировать данные для принятия правильных решений. Это может включать внутренние данные отделов компаний, а также из внешних источников, таких как услуги маркетинговых данных, каналы социальных сетей или даже макроэкономическая информация.

Рынок BI быстро растет из-за распространения данных для анализа. За последние несколько десятилетий компании, которые развернули Enterprise Resource Planning

Рисунок 3 - Градация популярности программных продуктов бизнес-аналитики (Цит. по

3)

Типичными преимуществами, которые вы можете реализовать с помощью аналитики, определяющей спрос, являются:

• До 50% повышения точности прогноза

• Сокращение избыточного или непроизводительного запаса до 70%

• Повышение уровня обслуживания клиентов на 15%

В таблице 2 представлен сравнительный анализ инструментов В1.

Таблица 2 - Сравнительный анализ инструментов BI

инструменты Tableau Qlik View Microsoft Power BI IBM Cognos SAS Analytics Pro

Панели данных и оце- ✓ ✓ ✓ ✓ x

ночные карты, монито-

ринг и системы показа-

телей

Извлечение, преобразо- ✓ x ✓ ✓ ✓

вание и загрузка

Управление производи- x ✓ ✓ ✓ ✓

тельностью

Хранилище данных ✓ x ✓ ✓ x

Интерактивная аналити- ✓ x ✓ ✓ x

ческая обработка

Анализ данных и интел- x ✓ Сбор ✓ ✓ ✓

лектуальная аналитика данных и аналитика

Запрос и составитель ✓ ✓ x ✓ ✓

отчетов

Размер бизнес-компании Для круп- Малый, Малый, Малый, Малый,

ного и среднии, среднии, средний, средний,

среднего крупный крупный крупный крупный

цена низкая средняя высокая высокая средняя

Говоря о тенденциях в развитии цифровых технологий, следует иметь в виду их комплексных характер и возможность получения синергетического эффекта. [3] Так, помимо повышения эффективности, цифровые технологии существенно облегчают контакты с потребителями.

Рис.4. Цифровые технологии в управлении активами

Бизнес-анализ и аналитика до недавнего времени рассматривались как финансовые методы для решения задач финансового директора. Сейчас растет потребность в общедоступной финансовой, производственной и технической информации по всем процессам.

сегодня многие компании приходят к пониманию, что корпоративная система управления и поддерживающие ее информационные системы должны развиваться в сторону систем реального времени (RTE, Real time enterprise). В первую очередь это касается оперативного планирования в крупных компаниях торгово-сервисного профиля, работающих на рынках товаров массового спроса (FMCG), рынках телекоммуникационных и финансовых услуг и др.[2]

Библиографический список

1. Государственная программ РФ «Цифровая экономика Российской Федерации»[электронный ресурс] // Режим доступа: http://government.ru/docs/28653/

2. Брускин С. Н. Методы и инструменты продвинутой бизнес-аналитики для корпоративных информационно-аналитических систем в эпоху цифровой трансформации // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2016. Т. 12. № 3-1. С. 234-239.

3. Тимофеев А.Г., Лебединская О.Г. Трансформация роли системообразующих предприятий в экономике России / Приоритетные направления развития науки и образования. - 2016. № 1 (8). С. 396-398.

4. Поляков К. Л. Основы бизнес-аналитики. М. : Московский государственный институт электроники и математики, 2012.

5. Тимофеев А.Г., Лебединская О.Г. Актуализация перехода от цифрового труда к цифровой фабрике // Управление экономическими системами. 2016. № 3. URL: http://uecs.ru/innovacii-investicii/item/3905-2016-03-31-07-53-46