То, что корпоративная аналитика (business intelligence, BI) представляет собой очень мощное направление информационных технологий, ориентированных на применение в бизнесе, для наших читателей, наверное, не новость. Применение аналитических методов обсуждается достаточно часто; гораздо реже можно встретить тезис о том, что использование аналитического ПО делает работу информационных служб более ориентированной на бизнес-проблемы. Между тем эта связь очень важна в свете такой актуальной для нашей страны проблемы, как выделение в высшем руководстве компаний категории CIO (Chief Information Officer), способных профессионально решать задачи бизнеса.

Говоря о роли BI в становлении класса CIO, в свою очередь, целесообразно остановиться на сложившейся классификации аналитических систем, их функциональных особенностях, а также на истории их практического применения на предприятиях.

С каким багажом собираться в дорогу

Сначала в общих чертах обрисуем круг проблем, непосредственно связанных с процессом становления CIO как представителей бизнес-менеджмента, опираясь, в частности, и на прежние публикации нашего журнала.

Прежде всего напомним мысль, высказанную на наших страницах специалистами по ИТ-консалтингу (см. статьи на тему «Кадры» в IE No 8’2003, с. 38—44): с одной стороны, нельзя уповать на то, что класс CIO вдруг будет в одночасье сформирован из выпускников каких бы то ни было бизнес-школ и других учебных заведений. С другой стороны, потребность в таких специалистах очевидна, и значит, они должны расти на самих предприятиях, набирая опыт и знания в процессе решения конкретных задач.

Часто повторяемая и очень справедливая мысль о том, что CIO совершенно на равных правах входит в группу топ-менеджеров, руководящих бизнесом компании, никоим образом не должна заслонять традиционный и не менее правильный тезис, согласно которому глубокие знания ИТ продолжают играть в карьере CIO ключевую роль. Кроме совокупности знаний в области организации бизнеса и ИТ, этот специалист должен в обязательном порядке обладать коммуникативными навыками для поддержания деловых взаимоотношений практически со всеми категориями бизнес-менеджеров (см., например, IE No 8’2003, с. 40).

Старший вице-президент ТНК Александр Блох, выступая на страницах нашего журнала, сделал особый акцент на том, что в ряде случаев проявление бизнес-инициативы со стороны CIO не только возможно, но и просто необходимо. Это подтверждают и многие другие специалисты. Очевидно также, что вмешательство руководителя ИТ-департамента в бизнес наиболее оправданно и целесообразно в областях, в наименьшей степени подлежащих контролю со стороны бизнес-менеджмента, например, на стыках бизнес-подразделений.

Вполне можно согласиться и с тем, что роль и авторитет CIO в высшем корпоративном руководстве возрастает тогда, когда информационные технологии оказываются способны создать необходимый плацдарм для качественного и быстрого расширения бизнеса в перспективные сферы.

И наконец, чтобы все, о чем было сказано, могло реализоваться, в руках у CIO должен быть именно тот инструмент корпоративной автоматизации, который в наибольшей мере способствует продвижению ИТ-руководителя в бизнес. Здесь мы попытаемся показать, что данным инструментом как раз могут послужить средства BI, а попутно остановимся на роли бизнес-аналитики в реальных конфигурациях КИС и на классификации соответствующих продуктов.

От оперативных систем к простейшей аналитике

Начать можно с технологии хранилищ данных (Data Warehousing) — одного из ключевых компонентов, на которых строятся аналитические системы (будем исходить из предположения, что именно хранилища являют собой тот необходимый CIO инструмент, о котором речь шла выше).

Ранний этап практического воплощения в жизнь известной концепции Data Warehousing был, как известно, связан с возможностью формирования достаточно структурированной и регулярно предоставляемой отчетности, совсем недалеко уходящей от стандартных методов обработки оперативных данных (читай: проблем, близких бухгалтерии). При этом приходилось отвечать на типичные вопросы вроде: «Каким десяти из наших клиентов принадлежит первенство по суммарному объему покупок за год?» или «Изменился ли данный список по сравнению с прошедшим годом, и какие именно продукты покупали клиенты?».

По сути такая аналитика есть первая попытка обобщить данные бухгалтерских и управленческих систем, уже давно составляющих основу автоматизации практически любого бизнеса. Технологический переход с поддержки исключительно оперативных отчетов на достаточно простые аналитические запросы — особенно на предприятиях с небольшим и не слишком разнообразным багажом накопленных данных — можно осуществить и вовсе без хранилища как такового, здесь достаточно усовершенствовать методы работы с существующими БД.

Распределение инициативы и ответственности в кругу руководителей в подобной ситуации могло выглядеть следующим образом. Решение о систематическом использовании аналитических запросов для принятия корпоративных решений, как и положено, принимается первым лицом, а силой, обеспечивающей нужное (с точки зрения бизнес-перспектив) направление развития работ могут — и, скорее всего, будут — выступать руководители направлений (отделов снабжения, продаж и т. д.). При этом развиваемое аналитическое направление по сути остается лоскутным (будем придерживаться принятой терминологии), сколь бы интегрированной ни была при этом основная система оперативной поддержки бизнеса. Иными словами, в нашем гипотетическом примере каждый из топ-менеджеров хорошо представляет себе, какую дополнительную обобщающую информацию ему необходимо получить, а развитые коммуникации между топ-менеджерами практически отсутствуют.

В подобном проекте роль, уготованная информационному подразделению, по определению пассивна с позиций бизнес-перспектив, пусть даже она важна с технической точки зрения.

Работа на стыке дает ИТ шанс

Итак, примем описанную ситуацию в качестве базовой: она весьма проста и при этом типична, поскольку определяется рано или поздно возникающей потребностью расширить видение бизнеса с помощью информации, месяц за месяцем собираемой в оперативных системах (а такие системы, хотя бы в форме автоматизации бухгалтерии, имеются практически у всех).

Генерация обобщенных данных для отдельных подразделений — это лишь малая часть возможностей применения аналитики для широкого класса бизнес-задач, по мере усложнения которых растут и роль, и авторитет CIO. Поэтому пойдем далее. Помимо агрегирования и простейшей выборки исторических данных, хранилища данных позволяют формулировать вопросы типа: «На каких именно из имеющихся у нас клиентов должна быть направлена маркетинговая кампания?» или «Кто из них с наибольшей степенью вероятности окажется покупателем продукта, только что выпущенного нами на рынок?».

Эти продвинутые возможности превращают хранилище данных в мощный информационный фундамент для полнофункциональной корпоративной аналитики. Впрочем, об этих функциях достаточно часто и подробно пишется в технической литературе. Для нас же наиболее важно, что при появлении возможностей логического объединения данных в масштабах компании хранилище начинает использоваться как инструмент коллективного взаимодействия в бизнесе. Заметим, что приведенные выше вопросы формулирует уже руководитель маркетингового подразделения, — его деятельность по определению более нацелена на аналитику, чем оперативная по своей природе работа департаментов сбыта и продаж. При этом отдел маркетинга может использовать те данные, которые, условно говоря, были положены в хранилище сотрудниками совершенно иного подразделения пять минут назад.

Далее метод коллективной работы при анализе данных постепенно распространяется на иные подразделения и по существу становится стандартом для компании в целом. Так, к анализу может подключиться отдел сервиса, которому необходимо воспользоваться данными департаментов маркетинга и продаж для того, чтобы ответить на такого рода вопросы: «Услуги какого типа и качества потребуются клиентам, на которых ориентирована только что объявленная маркетинговая кампания?» или «Можно ли предоставить эти услуги в течение заданного времени и по определенной стоимости?».

Если аналитическое направление развивается до уровня коллективного взаимодействия между подразделениями, то распределение прав и ответственности в топ-менеджменте компаний также может измениться. Здесь вспомним неоднократно упоминавшийся в нашем журнале тезис о том, насколько важны для CIO коммуникативные навыки и прежде всего — умение создавать взаимовыигрышные ситуации во взаимодействии с коллегами в среде бизнес-менеджеров. Сами российские CIO говорят об этом как о непростой проблеме. В случае, когда аналитический функционал становится еще и мощным средством коллективной работы компании, коммуникативные качества выходят на первый план.

Поскольку хранилища данных (а очень часто и витрины данных) в условиях коллаборативной аналитической работы становятся обязательной частью ИТ-инфраструктуры корпорации, соответственно встает проблема их проектирования и введения в эксплуатацию. Совершенно бесспорно, что такая работа (точно так же, как проектирование структуры реляционных таблиц при создании традиционных баз данных) может и должна рассматриваться как техническая проблема, требующая от ИТ-департамента и от CIO адекватной технической эрудиции. Между тем понятно, что сами хранилища являются предметно-ориентированными, а создание архитектуры хранилища соответственно в значительно большей степени привязано к структуре конкретного бизнеса.

Помощники CIO — коммерческие продукты...

Отмеченная связь с предметной сферой прослеживается и в развитии коммерческих продуктов. Если традиционные СУБД никогда не ориентировались на какую-то определенную отрасль, то в случае хранилищ данных дела обстоят совершенно иначе. Хороший пример — продукт Industry Warehouse Studio (IWS) компании Sybase (http://www.sybase.ru), предлагающий "корпоративному клиенту готовую инфраструктуру проектирования и эксплуатации приложений хранилищ данных, созданную на основе лучшей практики для той или иной отрасли (телекоммуникации, здравоохранение и т. д). Решения известной корпорации MicroStrategy (http://www.strategy.com), которую в России представляет компания S@T (http://snt.com.ru), дают пользователю мощный аппарат манипулирования метаданными (наличие которых также отличает хранилища от традиционных БД) для отображения технологических терминов хранилища в бизнес-понятия. Подобные возможности имеются, например, в решениях Business Objects (http://www.BusinessObjects.com, в России ее представляет компания "Терн", http://www.tern.ru) и многих других поставщиков. Буквально все поставщики хранилищ данных — к примеру, Ascential Software (http://www.ascential.com), представленная уже упомянутыми «Терн» и S&T, — предлагающие, казалось бы, лишь базовые платформы, а не готовые приложения, имеют на своих сайтах крупные разделы, посвященные применению их продуктов в различных отраслях.

Иными словами, на этапе проектирования Data Warehouse ИТ-департамент и его руководитель вынуждены постоянно оперировать понятиями и терминами бизнеса. Это могут быть такие термины, как "отток или лояльность клиентов", "анализ маркетинговых кампаний", если речь идет о применении хранилища к CRM-приложениям, или, к примеру, "кредитный риск", если ставится задача создания на основе хранилища приложения для финансового института. Кроме того, выполняя подобные работы, следует учитывать будущее информационное взаимодействие между подразделениями конкретного бизнеса в конкретной компании.

Соответственно, на данном этапе CIO, равно как и весь ИТ-департамент, должен наряду с технической эрудицией и коммуникативными навыками продемонстрировать видение бизнеса компании в целом. И здесь же у информационных отделов, реализующих на практике это видение, появляется возможность проявлять ту самую необходимую бизнес-инициативу. Инициатива, в свою очередь, становится возможной благодаря тому, что пограничные области между бизнес-направлениями оказываются в наименьшей степени охвачены контролем бизнес-менеджмента.

… и управленческие концепции

Конкретизировать эти тезисы, пожалуй, удобнее, рассматривая применение аналитики в рамках управленческих технологий и готовых бизнес-приложений. Как мы отметили, применение аналитических систем всегда приводит предприятие к концепциям коллективного анализа информации и очень часто — к формированию бизнеса, ориентированного на клиента. Из этих тенденций, в свою очередь, выкристаллизовывается CRM — направление, ориентирующее предприятие как единое целое на клиента, а не только на организацию взаимодействия с ним отдельных подразделений. В недавнем тематическом номере Intelligent Enterprise, посвященном проблемам развития CRM (IE No 9’2003), показано, что в этих условиях опережающими направлениями развивается аналитическое направление внутри самой концепции CRM (a-CRM), а CRM, в свою очередь, становится ведущим потребителем аналитики среди всех направлений корпоративной автоматизации. CRM в этом контексте как раз представляет собой то направление бизнеса, развитие которого может благотворно сказаться на повышении статуса ИТ-департамента в структуре компании. CIO в данном случае целесообразно воспользоваться предоставляющимся шансом.

Хорошо известно, что в концепции CRM на долю автоматизации приходится не более 20%. Остальное — это проблемы реорганизации бизнеса. Проблемы становления клиентоориентированного бизнеса, в свою очередь, в основном связаны с пресловутым циклом обработки клиентской информации (оценка — планирование — выполнение), в котором, помимо отделов маркетинга и продаж, оказываются задействованы большинство подразделений предприятия. Другими словами, развитие идет на стыках различных направлений бизнеса, и здесь же возникают основные проблемы. Специалисты отдела маркетинга теперь имеют достаточно информации о клиентах. Они в состоянии сделать оптимистические предположения в отношении рыночных перспектив нового продукта, разработанного, скажем, с незначительными изменениями конфигурации комплектующих. Казалось бы, с завтрашнего дня можно запустить проект. Однако незначительные изменения неожиданно требуют существенных трансформаций логистической цепи или маршрутной карты на производстве. Совершенно ясно, что предприятию всегда будет не хватать персонала, выделенного специально для решения пограничных проблем (а «пограничных территорий» между направлениями бизнеса всегда в несколько раз больше, чем самих направлений). CIO и сотрудники его подразделения, имеющие опыт проектирования и эксплуатации хранилищ данных, оказываются по сути одними из немногих фигур в компании, способных держать в руках сложную паутину внутрикорпоративных коммуникаций — и не на уровне обмена почтовыми сообщениями, где «надзор» со стороны бизнес-менеджмента по сути и не нужен, а на уровне бизнес-процессов совместного доступа к информации, позволяющих быстро принимать коллективное решение.

Кстати, говоря о внедрении CRM-систем в проектных публикациях, мы вынуждены все время отмечать тот факт, что внедряются они на российских предприятиях для решения задач конкретных подразделений — отделов продаж, сервиса или маркетинга. И практически никогда не ставится задача построения клиентоориентированного бизнеса, проявляющаяся на стыке работы отдельных подразделений. Быть может, это происходит именно по причине отсутствия аналитического направления, объединяющего работу функциональных подразделений бизнеса, и фигуры CIO, волей-неволей прошедшего через изучение деталей пограничных бизнес-проблем в ходе строительства коллаборативной аналитики.

Другой удачный пример использования аналитики в контексте сложившихся стандартов автоматизации бизнеса — продукты автоматизации цепочек поставок (Supply Chain Management, SCM). Концепция SCM как методика управления бизнес-процессами заслуживает упоминания здесь хотя бы потому, что по определению предполагает использование аналитических методов. В отличие от традиционных управленческих систем, она не вычисляет единственно верный результат по исходным данным, а, скорее, предлагает пользователю одно из приемлемых решений, ориентируясь на совокупность заданных параметров и ограничений. Характерно для данной концепции и то, что ее методы также работают на «пограничной территории». Только в данном случае под таковой понимаются смыкающиеся между собой области бизнеса не внутри компании, а между предприятиями. Однако важные для карьерного роста CIO принципы ИТ-поддержки бизнеса остаются — прежде всего речь идет о важности совместной аналитической деятельности и о работе на стыке классических функциональных направлений в бизнесе. Хранилище данных, соответственно, пополняется информацией от партнеров, а к некоторым внутрикорпоративным данным им может быть предоставлен прямой доступ. Проектирование процедур использования Data Warehouse в данном случае уже предполагает знание стандартных моделей и конкретных бизнес-процессов взаимодействия между теми или иными предприятиями. И все эти действия совершаются ради того, чтобы в конце концов ответить на вопрос типа: «Можем ли мы, согласно поступившему внеплановому заказу, поставить клиенту определенное количество продукта A ровно через 18 дней?»

Стандарты современного бизнеса, подобные приведенным в пример SCM и CRM и предполагающие активное взаимодействие функциональных подразделений бизнеса, в совокупности дают хорошую почву для развития управленческих методологий, позволяющих интегрированно оценивать эффективность и качество бизнеса в целом. Примерами могут служить популярная ныне концепция управления эффективностью бизнеса (Corporate Performance Management, CPM) и тесно примыкающая к ней методика оценки сбалансированных показателей Balanced ScoreCard. Примечательно, что эти методики, имеющие, казалось бы, мало общего с программными системами, оказываются для CIO значительно ближе и важнее, чем, скажем, активно обсуждавшаяся в свое время спецификация производственного планирования MRP II, очень тесно связанная с системами автоматизации. Почему? Опять-таки потому, что перечисленные методики предполагают активное использование аналитического ПО и интенсивное коллективное взаимодействие. Они актуальны в областях, связывающих несколько бизнес-направлений. Речь в данном случае идет и о границах между областями, за которые ответственны директора направлений и высшее руководство предприятия. Что касается программной поддержки CPM и BSC, то в вопросе о том, чья же это сфера интересов, при ближайшем рассмотрении отпадают все сомнения. Все ведущие поставщики аналитического ПО — MicroStrategy, SAS, Business Objects, Cognos и т. д. — в настоящее время имеют в своем арсенале модули, ориентированные специально на информационную поддержку CPM и/или BSC. Реализованный в них функционал, во-первых, позволяет по принципу «что если» манипулировать агрегированными показателями, составленными из первичных данных различных подразделений, и во-вторых, обеспечивает коллективную работу с информацией. И в этом смысле ИТ-поддержку CPM/BSC можно трактовать как дальнейшее развитие технологий хранилищ данных, дающих ИТ-руководителю возможность сделать очередной шаг к карьере профессионального бизнес-менеджера.

Поиск неявных закономерностей приводит к явному бизнес-результату

Постепенно накапливающееся количество данных и их качественное разнообразие позволяют перейти к этапу поиска скрытых закономерностей в имеющейся корпоративной информации, или, другими словами, к технологии извлечения знаний (Data Mining), которая на российском рынке с каждым днем обсуждается все активнее. На практике Data Mining чаще всего применяется для анализа информации, связанной с клиентами, о чем мы также недавно рассказывали более или менее подробно.

Типичный запрос сотрудника маркетингового подразделения на этапе использования Data Mining может быть сформулирован следующим образом: «Какие дополнительные продукты из новой линейки могут заинтересовать клиента с учетом всей предшествующей истории его взаимоотношений с компанией?».

В зависимости от построенной бизнес-аналитиком модели поведения клиента для ответа на этот вопрос могут потребоваться корпоративные данные любого профиля — их оперативная доступность предполагается по умолчанию. Наряду с вышеприведенным вопросом может быть поставлена несколько иная задача: «Сформировать адекватные предложения товаров клиентам, купившим ранее продукцию нашего конкурента, срок действия гарантии по которой в ближайшие два месяца истекает».

Если проанализировать эти формулировки, можно увидеть, что наряду с внутрикорпоративными данными на этапе превращения информации в знания здесь активно привлекаются исходные данные из внешних источников (информация о демографической или социальной структуре населения того или иного региона, данные о продукции, выпускаемой конкурирующими компаниями, и т. п.). В связи с этой тенденцией ключевое значение приобретает возможность интегрировать информацию на базе Web-технологий — Web все шире используется как универсальная среда доступа к информации и ее доставки. Здесь же хочется упомянуть так называемую технологию "раскопки текста" (Text Mining), в известном смысле позволяющую распространять решение задач прогнозирования и поиска скрытых закономерностей на пространство неструктурированной информации, в изобилии присутствующей в Интернете. О подобной технологии в проектном контексте мы рассказывали в начале года. Характерно, что и тогда пришлось обратить внимание и на инициативную роль ИТ-подразделения в решении бизнес-задач, и на необходимость серьезно заниматься хранилищами данных.

На этапе, когда корпоративная информация начинает преобразовываться в данные статистически обоснованных бизнес-прогнозов, руководителям информационных подразделений, сознательно направляющим вектор собственного карьерного роста в сторону бизнеса, может представиться еще один козырь. Речь идет о ситуации, когда ИТ-технологии становятся реальной (а может быть, и единственной) движущей силой для завоевания качественно новых позиций той или иной компании в бизнесе. Специалисты утверждают, что такие ситуации, которые безусловно способствуют резкому укреплению позиций CIO, складываются нечасто, и уповать на них не стоит. Однако практика регулярного использования Data Mining как раз и интересна тем, что позволяет бизнесу не упустить тот самый момент, когда рынок потребует развития принципиально нового продукта. Без сложных технологий прогнозирования и поиска неявных закономерностей локализовать этот момент вовремя и с необходимой степенью точности вряд ли возможно. К тому же реализация инноваций также может потребовать активного использования ИТ. В данном случае думать о предстоящем построении адекватных отношений между CIO и бизнес-департаментами может оказаться поздно. Их надо будет уже иметь.