Анализ возможностей применения информационных технологий для аналитического обеспечения управления инновационным развитием компании

В условиях турбулентной экономической среды, когда информация является не только фактором производства, но и одним из важнейших видов продукции, решение вопросов информационного обеспечения участников инновационной деятельности во многом определяется их финансовыми возможностями.

Для многих экономических субъектов практически невозможным становится получение полных массивов необходимой информации или самостоятельный поиск нужных данных. Вместе с тем, участникам инновационной деятельности для анализа и оценки перспектив и эффективности инновационных проектов необходимы сведения, имеющиеся в различных базах данных.

На практике нередко возникают ситуации, когда значительная часть участников инновационного процесса не может получить интересующую их информацию в необходимом объеме. Решением данной проблемы, на наш взгляд, может стать разделение информационного пространства на два основных уровня:

  • • общая информация о существующих направлениях исследований, научно-технических, опытно-конструкторских работах и разработках, потенциальных партнерах и т.п.
  • • детальная (конкретная) информация для принятия решений в рамках отдельного инновационного проекта [55].

Первый уровень информационного пространства позволит предоставить возможность доступа к базам данных для всех заинтересованных участников инновационного процесса - не только потребителей, но и для продавцов информации, которым обеспечивается возможность дальнейшей реализации полученных результатов. В этой связи считаем целесообразным обеспечивать возможность предоставления пользователям свободного доступа к информационным ресурсам и бесплатного пополнения баз данных владельцами полезной информации и другими заинтересованными лицами. Вместе с тем, использование информации первого уровня позволит заинтересованному лицу сократить область и время поиска источников информации что, в конечном итоге, позволит снизить расходы на ее получение.

На уровне частной (конкретной, технологической) информации возможны два подхода:

  • • в первом случае заинтересованный участник инновационного процесса приобретает информацию у ее владельцев (научно- исследовательских институтов, других организаций, фирм, создающих и поддерживающих соответствующие базы данных);
  • • во втором случае становится целесообразным формирование информационных баз данных с бесплатным доступом. При таком подходе расходы на создание и поддержание баз данных должны нести госструктуры и сообщества, объединяемые по профессиональным и иным признакам. К ним могут быть отнесены, прежде всего, базы данных, содержащие информацию о нормативно-правовых условиях осуществления инновационной и иных видов деятельности, о социальных и экологических требованиях, о требованиях безопасности и т.п.

Исследования показали, что в современных условиях существует ряд технологий, прямо или опосредованно ориентированных на информационную поддержку инноваций. Наиболее распространенными среди них являются технологии Интернет-порталов, CALS-технологии, информационные системы В2В (Business-to-Business) и виртуальные организации, корпоративные информационные системы.

В настоящее время в целях информационной поддержки инноваций прежде всего могут быть использованы корпоративные информационные системы (КИС). КИС представляет собой масштабируемую систему, предназначенную для комплексной автоматизации всех направлений и видов деятельности коммерческих организаций, в том числе и крупных корпораций и холдингов, состоящих из групп компаний, но требующих единого управления. В качестве КИС принято рассматривать систему, автоматизирующую не менее 80% бизнес- процессов организации. Корпоративные информационные системы, как правило, ориентируются на крупный бизнес и могут обеспечивать поддержкой территориально разрозненные сети или узлы. Они имеют преимущественно иерархическую структуру. Для таких систем характерна многоуровневая архитектура.

Однако несмотря на априорную многофункциональность, масштаб КИС меняется в широких пределах от малых интегрированных информационных систем, реализованных на базе файл-серверной архитектуры («1С-Предприятие», «Парус», и т.п.) до крупномасштабных систем, инкапсулирующих в себе целый спектр различных информационных технологий и системных архитектур (SAP/R3, OracleE- BusinessSuite, Exapta - Microsoft и др.) [53].

Главной особенностью КИС является их ориентация на использование в рамках одной корпорации, имеющей четко определенную, как правило - иерархическую, организационную структуру и реализующую заранее определенный набор бизнес-процессов, ориентированный на производство некоторого, также определенного, продукта. Следствием этого является использование в корпоративных системах технологических решений, опирающихся на централизованную архитектуру хранения данных и управления, довольно жесткая регламентация информационных задач, решаемых системой, фактическое отсутствие поддержки начальных этапов жизненного цикла новых продуктов и технологий. Централизованная архитектура при этом если не исключает полностью, то существенно ограничивает возможности реализаций механизмов саморазвития и самоорганизации информационной системы, снижает её масштабируемость, расширяемость и отказоустойчивость.

В исследовании рассматривалось программное обеспечение, созданное для оказания помощи менеджеру в анализе информации о своей компании и её окружении (бизнес-аналитика), необходимой для принятия оптимальных управленческих решений по инновационным проектам. Бизнес-аналитика представляет собой методы и инструменты, используемые для преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. При этом с помощью этих средств лица, принимающие решения, должны при использовании подходящих технологий получать нужные сведения (информативные отчёты о текущей ситуации) и в нужное время.

Нами были рассмотрены основные современные программные продукты технологии обработки данных OLAP (англ, on-line analytical processing, аналитическая обработка в реальном времени). Их основной функционал состоит в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Они являются компонентами программных решений класса бизнес-интеллекта (В1), используются для информационной поддержки управления на всех стадиях инновационного процесса.

Термин OLAP неразрывно связан с термином «хранилище данных». Данные в хранилище попадают из оперативных систем, которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Анализировать данные оперативных систем напрямую невозможно или очень затруднительно. Это объясняется различными причинами, в том числе разрозненностью данных, хранение их в форматах различных СУБД и разных уголках корпоративной сети. Таким образом, задача хранилища - предоставить «сырье» для анализа в одном месте и в простой, понятной структуре. В качестве такого инструмента и выступает OLAP [63].

В области информационных технологий всегда существовали два взаимодополняющих друг друга направления развития:

  • • системы, ориентированные на операционную обработку данных -системы обработки данных, например, EXCEL;
  • • системы, ориентированные на анализ данных - системы поддержки принятия решений, например, OLAP.

Еще до недавнего времени большой упор в развитии информационных технологий делался исключительно на операционную обработку данных. Однако за последние два-три года ситуация существенно изменилась. Это связано с тем, что сложилась следующая ситуация: информация существует, в довольно большом объеме, но она неструктурированна, несогласованна, разрозненна, не всегда достоверна, ее практически невозможно найти и получить. Именно на разрешение этого противоречия нацелена концепция построения аналитических систем (OLAP - систем).

Сегодня системы обработки данных исправно работают. Основное значение таких систем - оперативная обработка, используются данные не более, чем за несколько месяцев. После того, как данные устаревают, они выгружаются и вычищаются из операционной базы данных. Включение же в аналитическую систему данных из различных электронных статистических сборников, прогнозов развития региона, законодательной базы, позволит по-новому взглянуть на многие стороны протекания инновационного процесса в реальном секторе экономики.

Сформулируем основные, на наш взгляд, требования к данным об инновационных бизнес-проектах в хранилище данных (рисунок 4.4).

Основные требования к данным в хранилище данных и их характеристика

Рис. 4.4. Основные требования к данным в хранилище данных и их характеристика

В основе OLAP-систем лежит принцип создания единого хранилища данных, содержащего всю корпоративную бизнес-информацию и обеспечивающего одновременный доступ к ней любого необходимого количества сотрудников организации, наделенных соответствующими полномочиями. Изменение данных производится через функции (функциональные возможности) системы.

Основными функциями OLAP-систем служат:

• ведение конструкторских и технологических спецификаций, определяющих состав производимых изделий, а также материальные ресурсы и операции, необходимые для его изготовления;

  • • формирование планов продаж и производства;
  • • планирование потребностей в материалах и комплектующих, сроков и объемов поставок для выполнения плана производства продукции;
  • • управление запасами и закупками: ведение договоров, реализация централизованных закупок, обеспечение учета и оптимизации складских и цеховых запасов;
  • • планирование производственных мощностей от укрупненного планирования до использования отдельных станков и оборудования;
  • • оперативное управление финансами, включая составление финансового плана и осуществление контроля его исполнения, финансовый и управленческий учет;
  • • управления проектами, включая планирование этапов и ресурсов, необходимых для их реализации [53].

Таким образом, OLAP предоставляет удобные быстродействующие средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает естественную, понятную модель данных, организуя ее в удобном виде, например, многомерного куба. Осями многомерной системы координат служат основные атрибуты анализируемого бизнес-проекта. Таким образом, при помощи куба становится возможным вывести на экран необходимую информацию об интересующем нас инновационном бизнес-проекте, и предоставить ее, например, инвестору. Последний будет иметь полную информацию о бизнес- проекте, что, в свою очередь, позволит принять решение о целесообразности инвестирования в данный проект.

По различным оценкам в настоящее время на мировом рынке существует более 500 подобных информационных систем. По данным Gartner и МЕТА Group на рынке, бесспорно, лидируют компании SAP, Oracle, SAS, IBM, Microsoft, Baan. Интересные решения предлагают также компании Actuate, Arcplan, Brio, Cognos, Computer Associates, Crystal, Hummingbird, Hyperion, Informatica, Information Builders, Mi- croStrategy, Peoplesoft, ProClarity, Siebel и другие (рисунок 4.5).

Выбор подхода и инструмента для его реализации в первую очередь зависит от преследуемой стейкхолдером цели: компании всегда вынуждены балансировать между повышением качества обслуживания пользователей инновационного процесса, с одной стороны, и экономией бюджета, с другой. При этом нужно учитывать, что в стратегическом плане формирование и использование корпоративных информационно-аналитических систем преследует, прежде всего, цели достижения конкурентных преимуществ, а не избежания расходов на автоматизацию. Так, КИС может предоставлять необходимую, своевременную и достоверную информацию о деятельности фирмы, публикация которой обеспечит потенциальным инвесторам прозрачность и предсказуемость данной компании, что, в свою очередь, неизбежно станет предпосылкой для повышения ее инвестиционной привлекательности.

Основные лидеры рынка OLAP-систем

Рис. 4.5. Основные лидеры рынка OLAP-систем

Первый в истории и единственный, на текущий день, полностью интегрированный комплекс приложений для электронного бизнеса, работающий в глобальной сети Интернет и локальной сети Интранет был разработан компанией Oracle. Данный комплекс включает в себе набор решений, необходимых для автоматизации управления современным бизнесом.

Oracle E-Business Suite позволяет на единой платформе решать широкий спектр задач:

  • • Управление эффективностью организации на основе системы корпоративных показателей;
  • • Бюджетирование и консолидация;
  • • Учет и отчетность;
  • • Управление производством;
  • • Управление запасами и цепочками поставок;
  • • Управление персоналом;
  • • Управление качеством;
  • • Управление продажами;
  • • Управление инновациями [58].

Пакет бизнес-приложений Oracle E-Business Suite включает в себя более 150 интегрированных программных модулей, позволяющих коммерческой организации решать бизнес-задачи в области управления производством, финансами, материально-техническим снабжением, запасами и сбытом, инновациями, маркетингом и продажами, взаимодействием с поставщиками и отношениями с покупателями. Кроме того его применение обеспечивает эффективное управление кадровой политики, управленческого учета и проводить операции через электронные торговые площадки.

Корпорация Oracle предлагает полный комплекс технологий для построения IT-инфраструктуры и управления современным предприятием:

  • 1. семейство базовых программных технологий Oracle 10g;
  • 2. готовое решение для коллективной работы Oracle Collaboration Suite;
  • 3. полнофункциональный комплекс бизнес-приложений Oracle E-Business Suite;
  • 4. интеграционное решение для управления данными Oracle Data Hub [58].

В России решениями, построенными на Oracle пользуются многие государственные институты, а также компании Вымпелком, МТС, ПромстройБанк, Магнитогорский Металлургический Комбинат, Объединенная Металлургическая Компания, Чусовской Металлургический завод, «Уралкалий», СИБУР, и многие другие [58].

Основным конкурентом компании Oracle на рынке OLAP-систем является компания SAP. Решения SAP BusinessObjects содержат широкий спектр инструментов и приложений, разработанных для повышения эффективности инновационной деятельности бизнеса путем объединения людей, информации и деятельности разных компаний с помощью бизнес-сетей. Средства бизнес-аналитики SAP BusinessObjects предлагают исчерпывающий набор функциональных возможностей, позволяющих пользователям принимать эффективные, компетентные решения на основе достоверных данных и проведенного анализа.

Для реализации возможности выпуска высококачественных инновационных продуктов компанией был разработан пакет решений SAP Business Suite, который обеспечивает необходимую «прозрачность» деятельности организации, что, в свою очередь, способствует эффективности производства и эксплуатации, а также необходимой гибкости.

Данное решение позволяет стимулировать разработки инновационной продукции для обеспечения роста организации и конкурентных преимуществ, сотрудничать с партнерами для сокращения времени до получения прибыли и обеспечивать соответствие продукции законодательным требованиям для устойчивого развития бизнеса.

Компания SAP в странах СНГ продолжает оставаться лидером рынка решений для управления бизнесом, с долей 49,6% по данным отчета ШС (ведущей международной исследовательской и консалтинговой компании, ЮС Russia Enterprise Application Software 2008-2012 Forecast and Vendor Share). [59]

Клиентами SAP в России являются 9 из 10 крупнейших компаний в рейтинге журнала «Эксперт» - Газпром, Роснефть, РЖД, Лукойл, Норильский Никель, Сургутнефтегаз, НЛМК, Газпромнефть, НоваТЭК, Башнефть, КАМАЗ, Allianz, Бинбанк, Банк Москвы, МНИТ, Amazon.com, Mobistar и др. [59]

Особое место на рынке OLAP-систем занимает компания SAS - крупнейшая в мире частная IT-компания, специализирующаяся на разработке и продаже решений и услуг в области бизнес-аналитики. SAS Business Intelligence предоставляет возможность получать необходимую информацию в требуемое время в требуемом формате. Интеграция данных в масштабах всего предприятия и возможность бизнес- пользователей самостоятельно строить отчеты и анализировать данные по инновационным процессам позволяет IT тратить меньше времени на запросы, а бизнес-пользователям - на поиск информации. SAS Business Intelligence также предлагает интегрированный, надёжный и гибкий уровень представления полного спектра возможностей SAS Analytics, включая статистический анализ, предиктивную аналитику, интеллектуальный анализ данных (data-mining), интеллектуальный анализ текста (text-mining), прогнозирование и оптимизацию инновационных процессов. Все перечисленные возможности, объединенные внутри бизнес-контекста, позволят повысить скорость и эффективность принимаемых решений в области инновационной деятельности организации.

Клиентами SAS в России и СНГ являются РЖД, МТС, Мегафон, МГТС, Сбербанк России, группа ВТБ, Газпромбанк, Альфа-банк, ЮниКредит банк, Райффайзенбанк, Ситибанк, GE Consumer Finance, Банк «Возрождение», Банк «Тинькофф Кредитные Системы», Райффайзен Банк Аваль, Приватбанк, Укрсиббанк, Банк Форум, Кредит- промбанк, Казахтелеком, Налоговый Комитет Республики Казахстан, НП «Совет рынка» и другие компании [60].

Чтобы повысить эффективность информационного обеспечения процессов инноваций, на наш взгляд, необходимо, прежде всего, обеспечить возможность унифицированного доступа к информационным ресурсам инновационной деятельности как к единому целому. Логическая интеграция ресурсов позволит обеспечить пользователя свободным доступом к семантически разнородным данным, хранящимся на различных технологически и организационно разнородных информационных серверах [54].

Поэтому на данный момент актуальна задача построения системы интеграции распределенных ресурсов инноваций, объединяющей их в единое информационное пространство. Создание единого информационного пространства позволит участникам инновационной деятельности искать все нужные сведения, используя принцип «единого окна», а также позволит разработчикам информационных ресурсов по инновациям интегрировать их данные в единое информационное пространство. В выигрыше остаются и пользователи, и разработчики за счет упрощения использования и увеличения экспозиции информационных ресурсов инновационной тематики.

Учитывая финансовые и иные возможности реализации инновационных процессов в России формирование информационной среды инновационной деятельности целесообразно начать с создания интегрированной информационной системы, которая обеспечит доступ к бесплатным информационным ресурсам информационного пространства.

 
Посмотреть оригинал