ИТ-руководителю, CIO

Enterprise Performance Management — это не только концепция управления, но и определенный класс информационных систем, поддерживающих эту концепцию. Возникает логичный вопрос: каково место информационных EPM–систем среди многообразия других программных комплексов, применяемых на современном предприятии? И почему так часто рядом с EPM возникает другая аббревиатура — BI?

В любом случае, для полноценного внедрения EPM–решения необходима не только методология, но и соответствующие программные средства. И эти программные средства, конечно же, находятся не в вакууме, а среди других, тоже важных и нужных информационных систем, обмениваясь с ними потоками данных. Вот почему для того, чтобы получить полное представление о EPM, нельзя не затронуть технологические аспекты, и, прежде всего, — место EPM в информационной инфраструктуре систем управления предприятия, а также вопрос о системах бизнес–интеллекта, которые во многих случаях становятся своего рода «платформой» для EPM–приложений.

Аналитическая пирамида

Информационную инфраструктуру компании можно представить в виде нескольких иерархических уровней, каждый из которых характеризуется степенью агрегированности информации и своей ролью в процессе управления. В качестве примера схематического представления информационной инфраструктуры можно привести так называемую «аналитическую пирамиду» (analytical stack), разработанную компанией Gartner. В этой иерархии прослеживаются несколько уровней:

• уровень транзакционных систем;
• уровень систем бизнес–интеллекта, включая хранилища данных, витрины данных и OLAP–системы;
• уровень аналитических приложений.
  
  

                                              Аналитическая пирамида

Основанием аналитической пирамиды служат ERP и другие транзакционные системы. По мере движения от основания пирамиды к ее вершине происходит постепенное преобразование детальных операционных данных в агрегированную информацию, предназначенную для поддержки принятия управленческих решений.

Заметим, что отнести тот или иной программный продукт к какому-либо одному классу не всегда возможно, поскольку многие системы позволяют решать аналитические задачи нескольких категорий. К числу «многофункциональных» систем относится линейка решений EPM компании Oracle. Типичным примером универсальной системы может служить Oracle Essbase — аналитическая платформа класса OLAP, предназначенная для решения довольно широкого круга задач. Но, будучи OLAP–системой, Oracle Essbase Plus также решает часть задач, относящихся к информационно–аналитическим системам, а также обеспечивает функции выявления закономерностей в данных, построения запросов и отчетов. Кроме того, в некоторых случаях OLAP может использоваться в качестве многомерного хранилища данных, а также в качестве аналитической «прослойки» в крупных компаниях, где данные распределены программное обеспечение многим информационным источникам.

Уровень транзакционных систем

К числу транзакционных относятся ERP–системы, автоматизированные банковские системы (АБС), биллинговые системы, учетные системы и другие. Часто для обозначения таких систем используется термин OLTP (On–Line Transaction Processing — обработка транзакций в режиме реального времени). Эти системы представляют собой источники первичной информации, используемой для аналитической обработки. Данные из этих источников требуется собрать, структурировать и представить в виде, удобном для принятия решений. Сами транзакционные системы тоже содержат некоторые аналитические возможности, но, строго говоря, не относятся к категории аналитических систем. В то же время именно они являются поставщиками информации для систем бизнес–интеллекта и аналитических приложений. Одним из основных типов транзакционных систем являются системы класса ERP, именно они являются важным источником данных для последующего анализа.

Системы бизнес–интеллекта

Понятие систем бизнес–интеллекта (Business Intelligence, BI) объединяет различные средства и технологии анализа и обработки данных масштаба предприятия. Среди BI–систем можно выделить такие составляющие, как хранилища данных (Data Warehouse), витрины данных (Data Marts), инструменты оперативной аналитической обработки (On–Line Analytical Processing, OLAP), средства обнаружения знаний (Data Mining), а также инструменты конечного пользователя, предназначенные для выполнения запросов и построения отчетов.

Аналитические приложения

Высший уровень аналитической пирамиды — уровень аналитических приложений (analytic applications). Это информационные системы, обеспечивающие потребности организаций в автоматизации процессов обработки, анализа и оптимизации бизнес–процессов. Здесь пользователь применяет привычные для него инструменты, обеспечивающие реализацию методик управления. Такие системы могут быть довольно разнообразными — от простейших электронных таблиц до специализированных приложений для решения задач бюджетирования, консолидации финансовой отчетности, бизнес–моделирования. Именно к этой категории относятся прикладные программные EPM–продукты Oracle.

ETL–системы

Весьма важным представляется вопрос о взаимодействии систем, находящихся на разных уровнях аналитической пирамиды, и в этой связи нельзя не упомянуть программные продукты еще одного класса — ETL. Под термином ETL (extraction, transformation, loading — извлечение, преобразование, загрузка) понимают три основных процесса, используемые при переносе данных из одной системы в другую. Программные средства этой категории извлекают исходную информацию из определенного источника, преобразуют ее в формат, поддерживаемый базой данных назначения, а затем загружают в базу назначения уже преобразованную информацию. Линейка EPM Oracle Hyperion также включает в себя решения класса ETL.

Аналитические системы и принятие управленческих решений

Очевидно, что польза от аналитических систем должна выражаться в принятии правильных управленческих решений, положительно влияющих на деятельность компании. Это подразумевает, что аналитические системы должны давать нечто большее, чем простое предоставление информации пользователям. Они должны служить «проводником» в процессе принятия решений. Эффект от использования аналитических систем обусловлен следующими факторами:

• сокращение разрыва между аналитиком и лицом, принимающим решения. При традиционном подходе, поддержка принятия решений подразумевает процедуру сбора информации (с помощью технических специалистов) и последующей ее передачи руководителю. В этом случае пользователь аналитического программного обеспечения не принимает решения, а только готовит информацию для других. Но тогда невозможно гарантировать, что предоставленная информация будет достаточно адекватной, и что на ее основе будет принято обоснованное решение. Поэтому необходимо, чтобы конечным пользователем аналитической системы был именно менеджер, принимающий решение, а не технический специалист;
• коллегиальность в принятии решений. Для того, чтобы управленческое решение было обоснованным, субъективной точки зрения одного руководителя часто бывает недостаточно. В аналитической среде принятие решений происходит на основе консолидации мнений, а сами решения представляют собой результат совместной работы нескольких менеджеров;
• сопровождение принимаемых решений и оценка их эффективности. Изначально BI–системы не были ориентированы на сопровождение принятия решений, но со временем разработчики стали уделять внимание этому аспекту. В результате аналитические системы стали позволять оценивать преимущества того или иного решения и их эффективность;
• использование опыта лидеров. В любой организации есть подразделения и отдельные руководители, которых можно считать примером для подражания. Распространение и использование такого передового опыта обеспечивает управление знаниями и сохранение опыта, накопленного в организации. Возможность поддержки процесса управления знаниями является одной из наиболее важных характеристик аналитического программного обеспечения;
• противодействие нерациональным решениям. Оптимизация процесса принятия управленческих решений также требует адекватной реакции на нерациональные действия некоторых менеджеров. Это также учитывается разработчиками аналитических систем.

Перечисленные свойства аналитических систем позволяют существенно повысить эффективность управленческой деятельности и обеспечить быструю окупаемость инвестиций в аналитическое программное обеспечение.