Умный выбор меняющихся технологий

Как современные технологии помогают оптимизировать управление бюджетом

Статья Алиды Сергеевой в журнале «Экономика и жизнь»

В настоящее время быстрыми темпами развиваются технологии автоматизации для упрощения работы с бюджетами. Об одной из таких технологий и ее плюсах рассказывает в своей статье Алида Сергеева, начальник отдела промышленных СРМ-решений, компания IBS.

Нестабильность российской экономики ставит непростые задачи перед бизнесом. Чтобы сохранить конкурентоспособность, российским предприятиям необходимо грамотно управлять затратами, и действовать приходится в непростых условиях роста конкуренции и цен на ресурсы, инфляции, колебания курса рубля, налоговой нагрузки.

Многие российские предприятия ищут методы оперативного снижения затрат, надеясь на быстрый результат. Например, предпринимают следующие шаги:

  • оптимизируют затраты за счет автоматизации процессов;
  • переходят на электронные тендерные площадки;
  • проводят хеджирование валютных рисков различными инструментами;
  • мотивируют сотрудников искать варианты снижения затрат в зоне их ответственности.

Далеко не все из этих решений дают результат. Стоит обратить внимание и на другие направления для роста эффективности на перспективу, например, оптимизировать бюджетное управление, логистику, продажи и закупки.

Не улучшает положение и сложная внешнеполитическая ситуация из-за угрозы санкций для предприятий. У российских предприятий сейчас наблюдается тренд на импортозамещение. И если начинались эти процессы как ответ на санкции и попытки сделать собственный IT-сектор независимым, то в 2019 г. картина изменилась.

Современный российский софт вышел на уровень конкурентоспособности с зарубежным – есть отечественные IT-решения, которые по функционалу не уступают иностранным аналогам, но при этом лицензия и стоимость поддержки гораздо дешевле. Отдельные российские технологии попали в число лидеров рынка.

Теперь бизнес выбирает готовые решения. Например, каждая компания на определенном этапе развития сталкивается с проблемой управления финансовой эффективностью. Один из способов решения этой проблемы – наладить процесс бюджетного управления.

Типовые проблемы при составлении бюджета

К наиболее часто встречающимся проблемам при составлении бюджетов можно отнести следующие:

  • отсутствие единой методологии бюджетного управления;
  • трудоемкие бюджетные процессы, неточные прогнозы;
  • формирование бюджета в разрозненных информационных системах, многократная передача информации, снижение ее качества;
  • редко используются методы моделирования и прогнозирования, не учитывается влияние факторов риска;
  • отсутствие взаимосвязи финансовых и производственных показателей, стратегического и тактического планирования.

Решение начинается с разработки единой методологии бюджетного управления и последующей его автоматизации.

Этапы развития методологии бюджетирования на предприятиях

Как показывает практика, есть некоторые общие этапы развития бюджетирования, характерные для большинства предприятий. Назовем три наиболее типичных из них.

Начальная

В компании используют разрозненную методологию. Планирование происходит от достигнутого и в локальных бюджетных информационных системах, реализованных преимущественно в MS Excel. Оперативность получения данных низкая. Высока роль человеческого фактора. Прогнозы неточные и непрозрачные, потому что получают их, используя несколько методик, а многократная передача данных приводит к искажению информации. В таких условиях бюджет формируют несколько месяцев.

Переходная стадия

Бюджетные процессы стандартизируют на всех уровнях управления. Планируют не только от достигнутого, но и учитывают другие значимые факторы. Формируя бюджет, используют промышленные системы класса CPM (Corporate Performance Management). Информационные системы все больше интегрируются между собой.

Развитая стадия

В компании используют единые корпоративные стандарты и методики. Применяют современные бюджетные технологии. Построена единая база данных, которая обеспечивает их высокое качество и достоверность. Растет квалификация сотрудников. Полная интеграция процессов финансового, производственного планирования и бухгалтерского учета.

При переходе из первой стадии во вторую компания встает перед выбором промышленной платформы для последующего решения задач по автоматизации, хранению и учету данных.

Перед выбором нужно ответить на ряд вопросов:

  • где разместить системы;
  • какой будет скорость обработки данных;
  • кому предоставить доступ к системе;
  • как автоматизация снизит трудозатраты;
  • насколько надежна система.

Современные решения по автоматизации процесса бюджетирования

На рынке представлено несколько продуктов, которые работают с аналитической обработкой данных и помогают с выбором грамотных управленческих решений:

  • BPM – системы управления бизнес-процессами (Business Process Management). Основные задачи BPM – моделирование, исполнение и мониторинг бизнес-процессов. С помощью этих систем управления можно найти слабые места в работе компании.
  • BI – бизнес-аналитика (Business Intelligence). Набор технологий для сбора, хранения и анализа данных, позволяющих дать пользователям достоверную аналитику в удобном формате. На базе такой аналитики можно принимать решения для управления бизнес-процессами.
  • CPM – системы управления эффективностью предприятия (Corporate Performance Management). Объединяют процессы, метрики и методологии для измерения показателей работы предприятия и управления ими.
  • OLAP – технология интерактивного анализа данных (Online Analytical Processing). Отвечает за обработку данных: составление и динамическую публикацию отчетов и документов.

Технология OLAP набирает популярность как решение для управления эффективностью предприятия. Например, OLAP успешно справляется с финансовым планированием и прогнозированием, финансовой и управленческой отчетностью, стратегическим планированием и другими задачами.

Применение технологии MOLAP in-memory для автоматизации бюджетного управления

Успешно справляется с задачами по автоматизации управления бюджетом одна из разновидностей OLAP-систем – MOLAP in-memory.

Технология MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing) – классическая реализация аналитической обработки данных. Добавление «in-memory» означает, что все действия происходят в оперативной памяти. Такой подход ускоряет процесс обработки данных по сравнению с классической моделью, в которой информация хранится на диске.

Преимущества этого решения – в высокой производительности и четкой структуре. Можно планировать, контролировать и анализировать в едином инструменте, например провести сравнительный анализ плановых и фактических показателей. Плюс автоматизируется работа по сбору и консолидации данных. Набор данных образует OLAP-кубы.

Cамо представление данных в виде многомерного куба уже нацелено на то, чтобы сразу анализировать полученную информацию. Более того, размер куба, а значит, размер любого входящего справочника можно наращивать, ограничиваясь только размерами оперативной памяти, равно как и количество кубов можно свободно расширять. Это помогает быстро и удобно масштабировать модель данных.

Если одним из справочников являются версии, то опять же структура данных позволяет быстро сравнить доступные версии (план-факт, проводить любой другой сценарный анализ) и в целом разворачивать куб и смотреть любые его срезы.

Еще одна отличительная особенность технологии MOLAP – гибкая настройка прав доступа вплоть до конкретной ячейки куба. Это очень удобно, потому что данные в кубе разделены по существенным признакам (году, версии, центру финансовой ответственности, бюджетным статьям и проч.).

Внедрение технологической модели MOLAP in-memory дает эффект в двух плоскостях: управленческой и технологической. Управленческие эффекты присущи всем технологиям и автоматизации в целом, просто с MOLAP это происходит быстрее и проще – цикл внедрения короче.

Эффект, полученный от технологии MOLAP in-memory в технологическом аспекте:

  • все данные находятся в единой информационной среде, нет ограничений на объемы;
  • планирование, контроль и анализ проводят в едином инструменте;
  • поддержка регламента бюджетирования;
  • автоматизация ручной работы по сбору и консолидации;
  • способность развивать модель своими силами.

Импортозамещение в сфере автоматизации: есть ли место для технологии MOLAP?

Немаловажный вопрос для отечественных предприятий – возможность импортозамещения. Причина в том, что потенциально любое крупное предприятие России может оказаться в санкционных списках, или уже в них.

Правительство России утверждает программы по импортозамещению в государственном секторе. Например, утвержденная в 2017 г. национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» нацелена в том числе и на формирование системы поддержки поисковых, прикладных исследований в области цифровой экономики, обеспечивающей технологическую независимость по каждому из направлений сквозных цифровых технологий и национальную безопасность.

Но в таких программах речь в первую очередь идет о государственном секторе. Для частных предприятий, использующих программное обеспечение, наряду с такими факторами, как надежность, совместимость, безопасность и пр., большое значение имеет еще и стоимость.

В № 9 «ЭЖ» была опубликована статья об импортозамещении в области автоматизации, где представлены сравнительные цифры по стоимости отечественного и зарубежного программного обеспечения в разных сферах. В сравнении по стоимости рабочего места пользователя и по типовому набору лицензий выигрывает отечественный софт.

Сумма переплаты зависит от количества рабочих мест, где необходимо ПО. Например, стоимость зарубежного и отечественного типового набора лицензий и работ для крупного холдинга может отличаться в 7,5 раза, а стоимость сопровождения – в 5,5 раза.

В этом плане технологии для автоматизации бюджетного управления не исключение. Лидеры рынка – дорогие OLAP-решения от крупнейших игроков отрасли – IBM, Oracle и Microsoft.

Непосредственно с технологией MOLAP in-memory выбор решений ограничен. Сейчас на рынке представлено три полноценных продукта: американская разработка IBM Planning Analytics, немецкая разработка Jedox Palo и российская платформа «Планета».

Интегрированная платформа «Планета», разработанная компанией IBS, предназначена для повышения эффективности бизнес-процессов. Платформа создана на базе технологии in-memory 64-bit OLAP.

Под задачи автоматизации бюджетного управления заточен модуль «Планета. Бюджетирование». Эффект от его работы проявляется в следующих моментах:

  • За счет автоматического сбора и консолидации информации сокращается время формирования бюджетов. Например, для предприятий этот процесс может сократиться с нескольких месяцев до нескольких недель или даже дней.
  • Обработка данных в оперативной памяти увеличивает скорость сквозного пересчета модели (до нескольких часов/минут/секунд в зависимости от сложности задачи).
  • Автоматизированная единая методология увеличивает прозрачность и достоверность данных – это справедливо в целом для автоматизации, не только с помощью MOLAP.
  • Переход на централизованную методику планирования, которая основана на истории предыдущего бюджетирования на предприятии.
  • Оперативно осуществляется скользящее планирование на 12 месяцев вперед.

Как следствие перечисленных результатов, у компаний освобождаются время и ресурсы для дальнейшего налаживания бюджетного управления и применения современных продвинутых методик (например, на учет влияющих факторов). А расчетные возможности MOLAP хорошо поддерживают такие методики.

Дополнительные возможности для решения задач автоматизации бюджетирования

Этот инструмент для бюджетного управления представляет собой кросс-отраслевое решение для автоматизации процессов трансформации и формирования консолидированной отчетности по всем используемым стандартам – РСБУ, IFRS, US GAAP, а также для произвольной управленческой отчетности.

Нужно понимать, что для крупных компаний бюджетирование – не единственно важная задача. Не менее серьезные направления – консолидация отчетности, управление себестоимостью, стратегическое планирование, отслеживание качества продукции, управление трудовыми и материальными затратами, анализ продаж и оптимизация логистической сети.

Анализировать и планировать эти направления теперь можно с помощью универсального софта. При этом, например, платформа «Планета» необязательно использует только MOLAP. Для решения конкретных задач используются и другие модули, которые можно отнести, например, к классическим BI-решениям. Все вместе они оперативно решают такие задачи:

Консолидация и отчетность. Сравнение плановых и фактических показателей всей компании или отдельных секторов. Формирование любой отчетности, проверка данных на валидность. При этом легко разграничиваются разные уровни доступа к данным.

Управление себестоимостью. Для повышения эффективности бизнеса нужно принимать грамотные решения по управлению затратами. Одно из важных направлений – управление себестоимостью в условиях серийного и единичного производства, проектного и программного управления. Нужно подробно планировать затраты на единицу продукции или конкретную функцию. Здесь особенно важно сравнение «план – факт – анализ». Удобно, что в моделях MOLAP in-memory информация о затратах обычно сквозная, что серьезно упрощает сравнение и управление.

Качество продукции. Построение модели факторов, влияющих на качество готового изделия, и промежуточных точек контроля параметров качества. На основе этого выстраивают эффективную систему управления качеством.

Управление трудовыми и материальными затратами. Технология помогает оптимизировать затраты на ресурсы для реализации производственной программы. Для этого используют статистику и сценарное моделирование норм расхода материалов, трудовых ресурсов и календарно-плановых нормативов.

Анализ продаж. Поиск слабых мест в цепочке продаж – неэффективных регионов, подразделений, менеджеров. Собираются и анализируются данные о продажах с учетом сезонности, маркетинговых активностей и т.п.

Логистика. Визуализация и анализ затрат в логистической структуре с поиском возможностей для оптимизации. Решения для оптимального построения логистической системы.

Стратегическое планирование. Сложно представить большую компанию без долгосрочного финансово-экономического планирования. Еще сложнее представить обработку такого количества данных без автоматизации процессов. В современном ПО заложены математические модели долгосрочного планирования, направленные на достижение стратегических целей компании.

Какие преимущества MOLAP-технологии могут дать бизнесу

На нынешнем этапе российские компании активно ищут способы снижения затрат и автоматизации бюджетного управления. Современные технологии успешно решают эту задачу. В процессе их использования:

  • повышается персональная ответственность за финансовые результаты;
  • происходит взаимодействие стратегических, тактических и операционных планов;
  • выстраивается четкий процесс планирования, контроля и анализа в единой среде;
  • исключаются ошибки из-за ручного сбора и консолидации;
  • выстраивается единая информационная среда для принятия решений;
  • строго соблюдается регламент бюджетирования.

Технология MOLAP in-memory как средство многомерного представления, хранения и анализа данных в оперативной памяти позволяет достигнуть перечисленных эффектов простым и быстрым способом. У технологии очевидные и понятные бизнесу преимущества:

  • Данные сразу пригодны для анализа.
  • Бюджетная модель легко масштабируется.
  • Доступен план-факт и любой другой анализ данных.
  • Настройка бюджетной модели без языков программирования.
  • Все расчеты производятся быстро и в онлайн-формате.
  • Неограниченное число версий и других элементов справочников.
  • Гибкая настройка прав доступа к каждой ячейке.

Компаниям, которые еще не автоматизировали бюджетирование и другие бизнес-процессы, пора задуматься об этом и присмотреться к российскому софту. Различные исследования показывают, что российский рынок ПО растет и рост активно продолжится. Основная причина – конкуренция в бизнесе: стремясь к лидирующим позициям, многие компании начнут внедрять инструменты автоматизации.

Первопроходцы набивают шишки, но получают дивиденды в виде рывка в развитии бизнеса. Грамотный выбор инструмента автоматизации бюджетирования и других процессов станет поворотным моментом, который определит развитие компании на ближайшие годы.

К сведению

OLAP-технология (сокр. от англ. Online Analytical Processing) – интерактивный, комплексный и многомерный анализ данных. Концепция впервые была описана в 1990-х гг. и позже получила широкое распространение как в простейших средствах анализа данных в офисных приложениях, так и в распределенных аналитических системах. С данной технологией тесно связано понятие OLAP-куба, он представляет собой многомерный массив данных: оси содержат атрибуты, а ячейки – агрегируемые количественные данные. Благодаря такой модели данных можно формулировать сложные запросы и отчеты. Например, фирма продает косметику, у нее есть целевые группы клиентов – женщины и мужчины разного возраста в нескольких регионах, покупающие разные линии продукции. На основе куба данных можно сделать любую выборку, например посмотреть, какие линии косметики наиболее популярны у женщин определенного возраста в определенном регионе в разрезе периодов.

Автор: Алида Сергеева

Поделиться:

Алида Сергеева начальник отдела промышленных СРМ-решений компании IBS Ссылка на статью Экономика и жизнь, №28(9794), 2019 Другие публикации и комментарии эксперта
Если Вы хотите получать нашу рассылку, пожалуйста, заполните регистрационную форму.
Все материалы