Бизнес интеллект

метки: Бизнес, Данные, Интеллект, Система, Рынок, Анализ, Решение, Информация

На сегодняшний день для каждой компании очень важно не только сохранять конкурентоспособность, но и повышать ее. Средствами повышения конкурентоспособности может стать прогнозирование, а так же моделирование результатов деятельности компании. Таким критериям отвечают системы класса Business intelligence (BI) или интеллектуального анализа данных. Успех на рынке телекоммуникаций — с его острой конкуренцией и необходимостью успевать за высокими темпами развития технологий — во многом зависит от умения компании управлять клиентским опытом и выстраивать долгосрочные отношения с абонентами. При этом клиентский опыт охватывает все сервисы, проблемы с доступом и любые случаи взаимодействия с оператором — от звонка по телефону и пользования мобильным приложением до оплаты услуг и посещения страницы оператора в социальной сети. Несмотря на все сложности, управление клиентским опытом — это вполне посильная задача для операторов услуг связи, потому что они собирают огромное количество разнообразных данных о своих абонентах. Хотя, конечно, в большинстве случаев эти данные разрознены и в настоящий момент не находят должного применения.

На сегодняшний день технологий анализа данных множество. Но одной из самых новых и быстро развивающихся является технология интеллектуального анализа данных или технологии бизнес-аналитики (Business Intelligence).

В основе бизнес-аналитики лежит организация доступа конечных пользователей и анализ структурированных количественных по своей природе данных и информации о бизнесе. Использование этой технологии должно помочь телекоммуникационной компании принимать обоснованные и эффективные управленческие решения на основе тщательно проанализированных данных.

Целью дипломной работы является разработка методических положений и рекомендаций по повышению эффективности деятельности компании телекоммуникационной компании с использованием средств бизнес-аналитики.

Поставленная цель обусловила решения ряда задач:

• изучить теоретические аспекты технологии BI;
• провести анализ основных бизнес-процессов объекта исследования;
• выбрать систему бизнес-аналитики, учитывающую специфику телекоммуникационной отрасли;
• провести технико-экономическое обоснование проекта по внедрению системы бизнес-аналитики в деятельность компании телекоммуникационной отрасли.

Объектом исследования является предприятие ОАО «СМАРТС», оказывающее услуги мобильной связи как физическим, так и юридическим лицам.

Креативная образовательная среда на основе информационных и телекоммуникационных ...

... личности. Однако, как показывает опыт, применение информационных и телекоммуникационных технологий само по себе не приводит к существенному повышению эффективности образовательного процесса. Целесообразным является создание такой образовательной среды, ... по преобладающим биоритмам, по психосоциотипам. Таким образом, развитие личности обучающегося имеет два взаимосвязанных аспекта: 1. повышение ...

Предмет исследования — процессы взаимодействия с клиентами ОАО «СМАРТС».

Практическая значимость работы заключается в том, что результаты, полученные в ней, могут быть использованы в деятельности компаний аналогичной сферы деятельности.

1. Теоретические аспекты применения средств бизнес-аналитики в современном бизнесе

1.1 Основные понятия технологий бизнес-аналитики и их специфика

Развитие информационных технологий идет быстрыми темпами. Возможности ведения многоаспектного оперативного анализа информации в терминах предметной области для поддержки принятия бизнес-решений быстро расширяются. Потребность гибкого доступа к корпоративным данным, а не решения конкретных функциональных задач, выходит на первое место. Одним из новых направлений для решения таких задач является технология Business Intelligence (BI).

Чаще всего этот термин переводится как бизнес-аналитика или бизнес-интеллект.

Появление термина Вusiness Intelligence датируется 1958 годом, когда американский ученый Ханс Петер Лун опубликовал в IBM System Journal статью «A Business Intelligence System» («Система бизнес-аналитики»).

Спустя 30 лет в конце 1980-х годов аналитики компании Gartner дали более широкую трактовку термину Business Intelligence: «ориентированный на пользователя процесс, который включает доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут к улучшенному и неформальному принятию решений». Позднее в 1996 году появилось уточнение: «Business Intelligence — это инструменты для анализа данных, построения отчетов и запросов, которые могут помочь бизнес-пользователям преодолеть море данных для того, чтобы синтезировать из них значимую информацию» [5].

Независимая исследовательская фирма Forrester Research определяет Business Intelligence как «набор методологий, процессов, архитектур и технологий для переработки первичных данных в значимую и полезную информацию, используемую для эффективного понимания бизнес-процессов и принятия обоснованных решений на стратегическом, тактическом и операционном уровнях».

Сегодня BI-решения это не только отчетность, аналитика и доставка информации, но и такие компоненты архитектуры, как сбор данных, их интеграция, управление качеством данных. Отчетность — это всего лишь часть функционала технологии Вusiness Intelligence.

Обобщая вышесказанное, можно сделать вывод, что бизнес-аналитика в широком смысле слова определяет:

• процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и неформальных решений;
• информационные технологии, методы и средства сбора данных, консолидацию информации и обеспечение доступа бизнес-пользователей к знаниям;
• знания о бизнесе, полученные в результате углубленного анализа данных.

В основе технологии BI лежит организация доступа конечных пользователей и анализ структурированных количественных по своей природе данных и информации о бизнесе. Это порождает итерационный процесс бизнес-пользователя, и тем самым проявление интуиции, формирование заключений, нахождение взаимосвязей, что позволяет эффективно изменять предприятие в положительную сторону. Business Intelligence предполагает широкий круг пользователей на предприятии, включая руководителей и аналитиков.

Искусственный интеллект в бизнес-процессах

... технологий искусственного интеллекта (ИИ). Гипотеза исследования:, Задачи исследования: Проанализировать понятие ИИ, способы классификации и применения ИИ в бизнес-процессах; Рассмотреть возможные подходы к реинжинирингу бизнес-процессов (BPR англ. Business Process ...

Сегодня категории BI-продуктов включают: BI-инструменты и BI-приложения.

BI-инструменты, в свою очередь, делятся на:

• генераторы запросов и отчетов — «настольные» инструменты, предоставляющие пользователям доступ к базам данных, выполняющие некоторый анализ и формирующие отчеты;
• развитые BI-инструменты (прежде всего, инструменты оперативной аналитической обработки OLAP);
• корпоративные BI-наборы (EBIS) — путь для предоставления BI-инструментов, которые ранее поставлялись в виде разрозненных продуктов;
• BI-платформы — наборы инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений.

Типовые блоки современных BI-систем

Основные возможности BI-систем развиваются по четырем основным направлениям: хранение данных, интеграция данных, анализ данных и представление данных. Хранение данных, используемых для бизнес-анализа, организуется в специальные хранилища (data warehouse) (рис. 1.2).

Эти данные должны отражать текущую, реальную и полную картину бизнеса. Информация в хранилище данных, включая исторические данные, собирается из различных операционных (транзакционных) систем и структурируется специальным образом для более эффективного анализа и обработки запросов (в отличие от обычных баз данных, где информация организована таким образом, чтобы оптимизировать время обработки текущих транзакций).

Для решения более узких, конкретных задач из общего хранилища могут вычленяться подмножества данных — так называемые витрины данных (data marts).

1) Существует несколько подходов к интеграции данных. Для формирования и поддержания хранилищ данных используются так называемые ETL-средства — инструменты для извлечения и преобразования данных, то есть приведения их к необходимому формату, обработки в соответствии с определенными правилами, комбинировании с другими данными, а также для загрузки данных, записи данных в хранилище или в другую базу.

Рис. 1.2 — Структура BI-систем

В дополнение к ETL, BI-системы включают в себя инструменты для работы с SQL, позволяющие пользователям напрямую обращаться к данным. В последнее время инструменты для формирования и обработки запросов стали более ориентированными на неподготовленных бизнес-пользователей, а не на квалифицированных ИТ-специалистов.

2) Анализ данных.

Для всестороннего анализа данных в современных BI-системах используются OLAP-инструменты. Они позволяют рассматривать различные срезы данных, в том числе временные, позволяющие выявлять различные тренды и зависимости (по регионам, продуктам, клиентам).

Для представления данных используются различные графические средства: отчеты, графики, диаграммы, настраиваемые при помощи параметров. В наиболее развитые BI-решения включены блоки для глубокого исследования данных (data mining).

Эти инструменты призваны помочь в выявлении скрытых закономерностей, моделей, составлении прогнозов. Они основаны на сканировании и статистической обработке огромных массивов данных и призваны облегчить принятие правильных и обоснованных стратегических решений благодаря анализу различных вариантов развития событий. В качестве инструментов используются нейронные сети, деревья решений.

3) Панели и карты.

Общепринятым средством визуализации данных в современных BI-решениях являются информационные панели, на которых результаты отображаются в виде шкал и индикаторов, позволяющих контролировать текущие значения выбранных показателей, сравнивать их с критическими значениями и таким образом выявлять потенциальные угрозы для бизнеса. Контрольные панели, как и карты показателей, основаны на анализе ключевых показателей эффективности. Однако, как правило, контрольные панели отображают текущее состояние общих показателей, а карты показателей предназначены для сравнения текущих показателей с плановыми и отображают динамику изменения этих показателей во времени.

Роль и место бизнеса в обществе

... Концепции социальной роли бизнеса в обществе В мировой теории и практике менеджмента существуют две концепции социальной роли бизнеса и социальной ответственности ... проблем, таких как голод и нищета, набор инструментов бизнеса (т.е. те навыки, которые компания уже приобрела, ... пор преимущественно представлениями о бизнесе середины позапрошлого столетия, бывшего предметом анализа Маркса. Но именно в ...

Преимущества и недостатки технологии Business Intelligence

Системы бизнес-анализа решают очень широкий спектр задач. Так, из наиболее важных задач можно выделить мониторинг, анализ и корректировку оперативных целей, которые обеспечивают следующие преимущества:

• поддержку развития бизнес-процессов и структурных изменений предприятия;
• возможность моделирования различных бизнес-ситуаций в единой информационной среде;
• проведение оперативного анализа по нестандартным запросам;
• снижение рутинной нагрузки на персонал и высвобождение времени для более глубокой аналитической работы;
• устойчивую работу при увеличении объема обрабатываемой информации, возможность масштабирования.

В части поддержки стратегического развития предприятия BI-системы обеспечивают:

• оценку эффективности различных направлений бизнеса;
• оценку достижимости поставленных целей;
• оценку эффективности использования ресурсов, в том числе дочерними предприятиями;
• оценку эффективности операционной, инвестиционной и финансовой деятельности;
• бизнес-моделирование и оценку инвестиционных проектов;
• управление затратами, налоговое планирование, планирование капитальных вложений.

По мнению аналитиков компании MiPro Consulting, внедрение в организации самостоятельной BI-системы обеспечивает целый ряд преимуществ перед использованием аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы. Среди таких преимуществ BI-системы:

• большая наглядность и удобство работы с информацией для бизнес-пользователей;
• возможность использования нескольких аналитических решений для различных направлений деятельности в масштабах всего предприятия, а не в рамках отдельных подразделений;
• позволяет извлекать, анализировать и консолидировать данные практически из любых источников;
• базируется на промышленной, поддерживаемой и развиваемой BI-платформе;
• обеспечивает необходимую масштабируемость, эффективность, производительность;
• позволяет выстраивать и поддерживать в масштабах всей организации сквозные процедуры и процессы обработки, единые централизованные аналитические модели и проекты;
• содержит встроенные инструменты для решения различных и разнообразных аналитических задач, как с точки зрения бизнеса, так и с точки зрения информационных технологий;
• обеспечивает доступ к данным и аналитическим инструментам большего числа пользователей [1].

Использование же аналитических инструментов, встроенных в другие корпоративные информационные системы, например класса ERP или CRM, имеет, как правило, следующие ограничения:

Кризисные явления в системе вузовского образования в России и ...

... российская система образования уже в который раз показывает свою способность к самовозрождению, что она первой из всех сфер духовной и социально-экономической деятельности человека в нашей ... человеческих знаний. В условиях, когда каждые 10-15 лет объем информации удваивается, классический учебник и учитель неизбежно становятся поставщиками устаревших знаний. Кризис образования проявляется в разных ...

• ограниченный набор реализованных аналитических инструментов, одинаковых для всех пользователей, независимо от их ролей и задач;
• возможность использования для анализа только внутренних данных, при этом информация из других систем остается недоступной;
• отсутствие развитых встроенных инструментов для анализа приводит к тому, что система используется лишь для извлечения хранимых в ней данных, которые затем экспортируются и анализируются в Excel;
• ERP и CRM-системы, как правило, имеют ограниченное число пользователей, что «отсекает» от аналитики большое число сотрудников компании, которым эта информация была бы полезна и интересна (существенное увеличение же числа пользователей снижает производительность транзакционных систем);
• транзакционные системы обычно не содержат всех необходимых для проведения анализа показателей, например, информационные панели;
• возможности создания гибких пользовательских запросов ограничена;
• ограничено использование больших объемов накопленной исторической информации.

При внедрении BI-технологии на предприятии в первую очередь встает задача организации единого информационного пространства, единой базы данных. В хранилище Business Intelligence может поступать информация из любых доступных источников, в том числе и от внешних заказчиков через корпоративный web-портал компании (рис. 1.3).

Рис. 1.3 — Схема построения информационной системы на основе BI-технологии

Формирование отчетов — это только небольшая часть возможностей систем, построенных на основе BI-технологии, что дает возможность постепенного наращивания системы до полноценного аналитического инструмента, а не внедрять новые независимые программы для решения отдельных задач анализа деятельности и управления предприятием.

Основным риском при использовании BI-систем являются слишком быстрые изменения в технологии Business Intelligence и необходимость их отслеживания. Другой риск связан с качеством данных: если они должным образом не преобразованы, не очищены и не консолидированы, то никакие возможности BI-инструментов или приложений не смогут увеличить достоверность данных. Сама BI-технология не в состоянии решить комплексно эти проблемы, а пренебрежение ими возвращает к информационной анархии. В следующем параграфе данной дипломной работы будет проведен анализ основных участников мирового и российского рынков Business Intelligence. В следующем параграфе данной работы будет рассмотрен вопрос развития решений бизнес-аналитики на российском рынке информационных технологий

1.2 Развитие рынка BI-решений

В период кризиса, охватившего практически все компьютерные технологии, решение Business Intelligence оказалось одним из наиболее перспективных в сфере бизнес-аналитики.

По результатам 2013 года мировому рынку бизнес-аналитики удалось выйти далеко за пределы своего докризисного уровня: темп прироста объема глобального рынка BI составил 14,1%. По прогнозам IDC, в течение с 2011 по 2016 год среднегодовой прирост мирового рынка BI составит 9,8%, в итоге он достигнет в объеме $50,7 млрд.

По данным Gartner, в 2013 году главным трендом на мировом рынке BI стали технологии data discovery и аналитическая архитектура. Также значительный рост отмечался в сегменте аналитики в реальном времени, контент аналитики и предикативного анализа.

В Gartner отмечают, что хотя системы бизнес-аналитики были в приоритете у ИТ-директоров на протяжение ряда лет, все равно на BI системы сохраняется серьезный спрос. Например, широчайшее распространение получили системы так называемой «описательной» аналитики в отрасли продажи и финансовой отрасли, однако, остается большой зазор для развития систем диагностики, прогнозирования. Компании среднего бизнеса в большинстве своем на начало 2013 года еще только приступают к внедрению BI систем [23].

По прогнозам Gartner, до 2016 года рынок BI систем и аналитических платформ останется одним из наиболее быстро растущих сегментов мирового софтверного рынка. Среднегодовой темп роста этого рынка составит 7% в период с 2011 по 2016 годы.

Рис. 1.4 — Магический квадрат вендоров мирового рынка

Что касается лидеров рынка, то на начало 2013 года в магическом квадрате произошли существенные перестановки по сравнению с ситуацией годом ранее. Ряд вендоров настолько упрочили свои рыночных позиции, что перешли из отряда челленджеров в квадрат лидеров. Если в 2012 году лидерами были названы Information Builders, Oracle, MicroStrategy, Microsoft, IBM, QlikTech, SAP и SAS, то в 2013 году к ним добавились Tableau Software и Tibco Software.

Попасть в лидеры магического квадрата Gartner довольно сложно: системы оцениваются по ряду факторов, например, полноте функционала последнего стабильного релиза, качеству поддержки, числу внедрений и другим. Очевидно, что Tableau и Tibco за 2011-2012 годы была проделана огромная работа и сейчас эти платформы стали способны конкурировать с предложениями мега-вендоров.

В квадрат челленджеров, освобожденный Tableau и Tibco, попали LogiXML (продвинулась из отряда нишевых вендоров) и Birst, которая была включена в квадрат впервые. К нишевым вендорам отнесены те же самые компании, что и в 2012 году, с оговоркой, что к ним добавлен еще один новый вендор — Bitam. Примечательно, что российская компания Prognoz второй год подряд включена в магический квадрат BI платформ, причем ее позиции в квадрате — вплотную к границе сегмента челленджеров — оставляют многообещающую перспективу для отечественного вендора. Если сравнивать магический квадрат 2013 года с квадратами 2010-2012 годов, то можно отметить, что количество крупных вендоров на мировом рынке BI систем и аналитических платформ фактически удвоилось за последние три года. Теперь мегавендорам противостоят множество специализированных разработчиков, которые агрессивно отстаивают свое место «под солнцем» и за счет более активного внедрения инноваций двигают вперед собственные платформы очень интенсивно. При этом остается место для появления новых лидеров. Так что в 2013 году и далее конкуренция буквально «раскалит» мировой рынок бизнес-аналитики [3].

Рынок BI-продукции в России, несмотря на мировую тенденцию к стремительному росту, развивается неторопливо. Вопреки многочисленным прогнозам, автоматизированные системы бизнес-аналитики не вызывали высокого спроса у российского потребителя даже во времена бурно растущих экономических показателей. Считается, что BI-решения неактуальны для текущего уровня развития автоматизации в стране. Большинство таких систем российского производства сейчас являются нишевыми, решая не весь спектр задач по управлению эффективностью бизнеса, а лишь определенную его часть. Наиболее масштабными организациями, занимающимися разработкой BI-систем в России, являются TopS BI, Columbus IT Russia, БАРС Групп [19].

Первые попытки внедрения BI-систем в России были предприняты в конце девяностых годов прошлого века. Спрос же на эти технологии начал стабильно расти с 2000 года, когда во многих организациях накопились значительные объемы информации и началось переосмысление рынка информационных технологий в принципе. В те годы популярностью пользовались BI-решения на базе систем, предлагаемых Microsoft и Navision Software.

Наиболее высокий темп развития рынок BI-продукции начал набирать в 2005 году, а к 2006 году эксперты оценивали рост внедрения таких решений среди российских компаний на уровне 50% в год и более, тогда как мировой рост находился на отметке 11,5% в год. Росту рынка информационных систем в те годы способствовало ускорение процесса интеграции России в мировое сообщество. В эти годы рынок обрел прозрачность и понятность для заказчиков. Однако, российский рынок BI-систем даже в годы своего расцвета составлял незначительную часть общемирового.

В 2011 году российский рынок программного обеспечения бизнес-аналитики составил более $360 млн. в ценах поставщиков, а рынок услуг по построению решений в данной области — более $440 млн. в ценах конечных пользователей, по данным исследовательской компании IDC. [2]

По данным TAdviser, рынок BI-систем России и стран СНГ (лицензии и услуги) в 2011 году преодолел отметку в 34,5 млрд рублей, что на 35% больше, чем годом ранее (25,5 млрд рублей).

В 2012 году участники рынка ожидают закрепления позитивных тенденций 2012 года, дальнейшей диверсификации рынка и роста числа проектов.

Отражением роста российского рынка BI-систем является увеличение числа проектов в базе данных TAdviser: с момента выхода исследования 2012 года за чуть более чем год их количество возросло с 335 до 790 (более чем в два раза).

Причем большая часть вновь добавленных в базу проектов это проекты, реализованные за 2011 год.

Рис. 1.5 — Доли BI-платформ на российском рынке за все время наблюдения

В базу данных TAdviser заносятся все проекты, когда-либо реализованные в области BI в России. Однако данные базы корректируются год от года в большую сторону и требуют существенных пояснений. Так, согласно данным базы, по числу внедрений лидирует на данный момент платформа Prognoz Platform (217 проектов) от Прогноз, на втором месте Deductor от BaseGroup Labs (138 проектов), на на третьем месте — QlikView от QlikTech (86 проектов).

Эти данные не отражают реальную расстановку сил на российском рынке BI платформ. Это связано в первую очередь с проблемой учета в базе проектов внедрений, данные о которых не раскрываются по коммерческим соображениям. Тем не менее, в портфелях некоторых присутствующих на российском рынке вендоров BI решений число таких «скрытых» проектов достигает не редко 50% и даже 80-90%.

Если учитывать BI проекты, реализованные в России за все годы, в том числе «скрытые», то по состоянию на начало 2012 года абсолютным лидером по числу внедрений является Prognoz Platform. По данным TAdviser, всего у этой платформы в России более 800 клиентов (данные с 2006 года по настоящий момент), число внедрений на российском рынке превышает 1950. В 2012 году на базе Prognoz Platform в России реализовано 504 проекта (на 35% больше, чем в 2010 году) [20].

Также существенно укрепились позиции Prognoz Platform на мировом рынке BI систем. Всего с 2006 года в мире на базе этой платформы реализовано более 220 проектов за рубежом, из них почти половина, 98 проектов, в 2012 году. Число клиентов Prognoz Platform на зарубежных рынках — около 150. Успехи российской платформы в 2012 году была замечены Gartner: впервые она была включена в исследование Magic Quadrant и помещена в квадрат нишевых игроков

На втором месте по числу внедрений в России с большим отрывом находится платформа Qlikview. По собственным данным TAdviser, число внедрений Qlikview, реализованных на данный момент в России, более чем в два раза превышает число публично анонсированных проектов. Таким образом, их общее количество — более 150.

Впрочем, у QlikTech в отношении российского рынка достаточно амбициозные планы, так что число проектов по результатам 2012 года может резко возрасти. «За прошедший год мы практически удвоили количество партнеров в России», — рассказал TAdviser Алексей Артеменко, региональный директор QlikTech по России и СНГ. Кроме точечного расширения канала продаж, по его словам, QlikTech собирается собственными силами более активно работать с сегментом крупного бизнеса. «То есть с сегментом, где у нас есть громкие успехи в Европе и США, и где у нас огромный потенциал в России», — добавил он [4].

На третьем месте по числу внедрений на местном рынке расположена еще одна платформа российской разработки — Deductor от BaseGroup Labs. Число проектов в базе TAdviser (138 проектов) соответствует реальному количеству внедрений этой системы в России. В первую пятерку по итогам 2012 года также без изменений вошли IBM Cognos и MicroStrategy BI. Большое значение имеет и тот факт, что в тройке лидеров на российском рынке BI в 2012 году оказались две платформы отечественной разработки, при этом первое место занимает также российская система. Это является еще одним свидетельством самобытного пути развития рынка бизнес-анализа в России, так что вендорам, занимающим первые позиции на глобальном рынке BI, пока не удалось установить над ним полный контроль. Это значит, что в и дальнейшем у местных разработчиков есть хорошие шансы сохранить за собой значительную долю рынка [15].

По данным собственной базы проектов TAdviser, значительное число проектов BI в России реализовано следующими системными интеграторами: «Прогноз», BaseGroup Labs (обе занимаются внедрением собственных платформ), «Консультационная группа АТК», RBC Group [16].

Рис. 1.6 — Лидирующие BI-интеграторы в России за все время наблюдений

Таблица 1.1. Доходы некоторых системных интеграторов на российском рынке BI, тыс. руб.

	Доход за 2012 год	Доход за 2011 год	Рост выручки 2011-2012, %	Доход за 2010 год
Прогноз	2 663 408	1 959 151	35,9	1 472 900
Микротест	439 704	370 360	18,7	241 137
КРОК	285 601	257 522	10,9	184 208
Ситроникс ИТ	222 700	104 100	213,9	45 093
Барс Групп	93 516	48 953	91	3 574
ФОРС-Центр разработки	73 160	42 750	71,1	22 457
Консультационная группа АТК	61 254	48 767	25,6	33 501
Вест Концепт	51 000	45 000	13,3	38 000

Согласно полученным TAdviser данным о доходах основных российских системных интеграторов, активно занимающихся внедрением BI систем, все они без исключения в 2012 году отметили прирост доходов от этого направления деятельности. Максимальный прирост показала компания «Ситроникс ИТ» (более 213% к 2010 году, всего 222,7 млн рублей).

В 2012 году российский рынок программного обеспечения бизнес-аналитики составил более $360 млн. в ценах поставщиков, а рынок услуг по построению решений в данной области — более $440 млн. в ценах конечных пользователей, по данным исследовательской компании IDC.

В пятерку лидеров поставщиков программного обеспечения в области бизнес-аналитики вошли исключительно международные компании — SAP, Oracle, IBM, Microsoft и SAS, в то время как пятерка лидеров по оказанию услуг включает в основном российские компании («Прогноз», SAP, IBS, AT Consulting, «Терн») [25].

Экспоненциальный рост объемов информации, усиление конкуренции, необходимость ускорения процесса принятия все более сложных управленческих решений, повышение общей культуры в области ИТ, а также возрастающая активность поставщиков в продвижении аналитических инструментов отмечаются в исследовании в качестве главных стимулов развития рынка решений бизнес-аналитики в России [8].

В 2012 году IDC прогнозирует устойчивый рост данного рынка в России. Роль бизнес-аналитики как инструмента корпоративного управления будет возрастать.

Интересно, что согласно более ранним данным IDC, которое распространило не российское, а европейское подразделение исследовательской компании, в 2011 году объем российского рынка BI (только лицензии на ПО), достиг $230 млн. Внушительные темпы роста рынка в 2010 году, когда один из его сегментов (решений для конечных пользователей, отчетов и базовых аналитических систем — в терминологии IDC) показал 200% роста в сравнении с годом 2009, также сохранились и в 2011 году.

Причем российский рынок BI, преодолев в 2010 году отметку в $100 млн, перешел в «следующий эшелон» региональных рынков систем для бизнес-анализа данных. По прогнозам IDC, в среднесрочной перспективе российский рынок BI будет расти в объеме на 15-17% ежегодно.

Расхождения в этих цифрах вызваны тем, что для оценки российского рынка BI в предыдущие годы IDC использовала данные исследования по рынку корпоративных приложений (Enterprise Application Software и, в частности, данные исследования Russia Enterprise Application Software 2010-2014 Forecast and 2009 Vendor Shares), отдельного исследования по рынку BI в России IDC тогда не выпускала (по состоянию на март 2012 года, первое такое исследование вышло в июле 2012 года) [9].

В рамках же выше названного исследования оцениваются приложения, поставляемые вендороми в комплексе.

Например, к таковым относятся системы компаний Oracle и SAP. Однако, в этом исследовании не учитываются так называемые best-of-breed решения, то есть самостоятельные специализированные системы, вес которых на рынке, в том числе российском, нельзя недооценивать. В частности, к таковым относится, например, система Prognoz Platfrom российского разработчика «Прогноз», которая по данным TAdviser, является лидером на российского рынка BI систем. Также упомянутое исследование не учитывает доли решений IBM Cognos, SAS и многих других. В следующем параграфе будет рассмотрен вопрос специфики применения BI-продуктов в телекоме.

1.3 Особенности применения систем бизнес-аналитики в секторе телекоммуникаций

Исторически спрос на BI-решения в России формировали финансовый сектор и сектор телекоммуникаций, со временем к ним подключились розница и дистрибуция. Это связано с тем, что финансовые, торговые и телекоммуникационные компании накопили значительные массивы данных и благодаря современным BI-решениям могут интегрировать все корпоративные данные для эффективного анализа и принятия решений. Этим можно объяснить рост количества внедренных BI-проектов в телекоммуникационной отрасли в России [13].

Рис. 1.3 — Количество BI-проектов в телекоммуникационных компаниях

BI-система таким компаниям помогает не только улучшить управляемость, но и получить конкурентные преимущества, повысить клиентоориентированность. «Так, порядка 90% наших клиентов, активно развивавших BI-технологии в кризис, смогли сохранить долю рынка», — отметил эксперт группы АТК [21].

BI-решения, как некая оболочка, востребованы там, где есть консолидированные источники данных для оперативной аналитической обработки информации. Наиболее типичный BI-клиент, как правило, уже обладает ERP-системой, откуда BI-приложение может извлекать данные для анализа и отчетности.

Как известно, специфика телекоммуникационной отрасли заключается в обслуживании многочисленной абонентской базы, однако из-за постоянно обостряющейся конкуренции это не исключает необходимости бороться буквально за каждого высокоприбыльного клиента [22].

Телекоммуникационный рынок характеризуется чрезвычайно быстрыми темпами развития технологий, вследствие чего для модернизации или расширения инфраструктуры, а также для создания и продвижения новых услуг от оператора требуются крупные инвестиции. Одновременно значительно возрастает риск потери вложенных средств, поскольку, как показывает практика последних лет, оценки грядущего потребительского спроса часто оказываются непомерно завышенными. Кроме того, практически все операторы страдают от значительной «текучести» абонентов, которых привлекают либо новые услуги, либо более выгодные тарифные планы конкурентов.

Современная бизнес-среда уже не позволяет телекоммуникационным компаниям надеяться на значительный рост прибыли за счет революционных технологических достижений или резкого всплеска активности пользователей. Его можно достичь лишь при внедрении эффективных схем удержания существующих и привлечения новых абонентов, извлечения максимальной выгоды из отношений с каждым клиентом, разработки динамичных бизнес-процессов, проведения высокорезультативных маркетинговых кампаний. [10]

Один из путей достижения этих целей заключается в извлечении всей полезной информации из имеющихся у телекоммуникационных фирм данных об абонентах. По объему и степени детализации сведений о клиентах операторы связи уступают лишь банкам и страховым компаниям. Проблема, однако, заключается в том, что обычно такая информация поступает из различных источников и распределяется по множеству хранилищ и баз данных. В этой ситуации какие-то данные дублируют друг друга, оказываются устаревшими и т.д. Поэтому анализу подобных сведений должны предшествовать процедуры их извлечения из разных источников, очистки, фильтрации и преобразования к общему формату для записи в единое информационное хранилище. Кроме того, необходимо, чтобы результаты анализа накопленной оператором информации были доступны для сотрудников компании в нужное время и по разным коммуникационным каналам (через электронную почту, корпоративный портал, интрасеть и т.п.).

[17] В решении всего комплекса перечисленных задач на помощь приходят системы бизнес-аналитики. Один из важнейших факторов эффективности бизнеса и сохранения конкурентоспособности — высокое качество и актуальность информации об абонентах. Для этого необходимо иметь возможность выявлять изменения в поведении абонентов путем нахождения характерных задач и их эффективного решения в совокупности поступающих из сети данных об обслуживании, потреблении услуг и транзакциях. [18]

Анализ абонентской информации выполняется путем сегментации и построения предсказательных моделей, которые позволяют выяснить, какие абоненты наиболее прибыльны, а какие с наибольшей вероятностью готовы перейти к другому оператору. Использование этих данных в предсказательном моделировании позволяет определить, какие новые пакеты услуг с наибольшей вероятностью позволят удержать абонентов, а также как решить проблемы качества обслуживания до того, как они приобретут угрожающий масштаб. Операторам связи приходится обрабатывать намного больше данных, чем год или даже два года назад. Это обусловлено появлением смартфонов и мобильного широкополосного доступа к сети, обмена трафиком между клиентами, а также ростом потребления видеосервисов. Дополнительные факторы роста объемов данных — необходимость углубленного анализа и повышения точности предсказательных моделей, при этом требуется регистрировать больше данных и сохранять их за более длительный период. [12] Для повышения качества обслуживания и снижения нагрузки на абонентскую службу ряд услуг сейчас предоставляется через Интернет. Число пользователей, обращающихся к порталам обслуживания клиентов, весьма высоко. Операторы связи должны обслуживать абонентов, обращающихся через Интернет, с устойчивым качеством, вне зависимости от объема трафика, принимаемого их веб-приложениями в каждый конкретный момент. До сих пор большинство оперативных решений по-прежнему принимается без компьютерной поддержки, что ведет к субъективизму, а также противоречит корпоративным правилам. Или же операторам приходится с помощью сложных запросов сравнивать и сопоставлять разные наборы данных, выявляя тенденции, причинно-следственные связи и паттерны. В сложном анализе используется множество предикатов и критериев выбора, таких как пол, возраст, доход, место жительства и др. Отмеченный выше рост объемов данных затрудняет обработку сложных запросов, необходимых для решения таких задач, как поиск первопричин событий, корреляций, а также вероятных исходов принятия тех или иных управленческих решений. [6] Еще один фактор, затрудняющий анализ информации о клиентах — фактор времени. Для построения более полной картины качества обслуживания операторы связи должны иметь возможность извлекать практически ценную информацию из разрозненных сетевых источников. Извлечение информации должно выполняться в течение нескольких секунд после возникновения событий, а не спустя минуты или часы. Например, возможность выявить абонента, готового перейти к другому оператору, бесполезна, если нельзя сразу же среагировать, предложив подходящие условия обслуживания, при этом необходимо рассмотреть историю потребления услуг данным абонентом, сопоставить ее с историей взаимодействия с абонентами, имеющими похожие профили, а также принять в расчет текущие события. Из всего вышесказанного можно сделать вывод, что телекоммуникационная отрасль обладает своей спецификой, которую необходимо учитывать при разработке и внедрении BI-проектов, целью создания которых является более полный и качественный анализ данных для принятия решений.

2. Совершенствование бизнес-процессов телекоммуникационной компании с помощью решений бизнес-аналитики (на примере ОАО «СМАРТС»)

2.1 Общая характеристика телекоммуникационной компании

ОАО «СМАРТС» — это телекоммуникационная компания, которая свою деятельность на рынке сотовой связи начала в 1996 г., подключив своего первого абонента в Самарской области. С тех пор вот уже более 16 лет СМАРТС оказывает услуги, ориентируясь на потребности абонентов.

Направления деятельности компании:

Компании группы «СМАРТС» предоставляют услуги под брендами СМАРТС и (Ё).

Основные услуги, предоставляемые группой компаний СМАРТС, являются набором услуг стандарта GSM и включают:

• местную связь;
• междугородную и международную связь;
• роуминг;
• передачу данных (SMS, WAP);
• услуги на системе pre-paid;
• базовые дополнительные услуги (определение номера, запрет определения номера, переадресация вызова, голосовая почта);
• информационно-развлекательные услуги (заказы, объявления и доставка, интерактивный SMS-сервис, музыкальные телефоны);
• сервисное обслуживание абонентов.

Сеть подвижной связи стандарта GSM900/1800 СМАРТС функционирует на территории 14 субъектов РФ (Самарская, Астраханская, Волгоградская, Ивановская, Пензенская, Саратовская, Ярославская, Ульяновская области, Республики Башкортостан, Калмыкия, Марий Эл, Мордовия, Татарстан, Чувашия).

Транспортная сеть построена на собственном радиорелейном и оптическом оборудовании, а также на арендованных каналах связи. [14]

Во всех регионах обеспечено включение на междугородном уровне, а в части регионов обеспечено включение на местном уровне (Астраханская, Волгоградская, Ивановская, Пензенская, Самарская, Саратовская, Ульяновская области, Мордовия, Татарстан, Чувашия).

В регионах, в которых присутствуют другие операторы группы компаний СМАРТС, обеспечивается присоединение подсистемы базовых станций к сети этих операторов (Астраханская, Волгоградская, Пензенская, Ярославская области, Республика Чувашия).

Деятельность компании направлена на два укрупненных сегмента: абоненты prepaid и абоненты postpaid. Такое деление обусловлено принципиальными отличиями в характере потребления услуг. Первоочередной задачей компании СМАРТС является разработка сегмента клиентов prepaid, который для компании является относительно новым и перспективным.

Также деятельность ОАО «СМАРТС» направлена на удовлетворение потребностей корпоративных клиентов путем предложения им широкого спектра тарифных планов с гибкой системой скидок в зависимости от используемого объема трафика.

Предоставление услуг сотовой в связи в 13 регионах России стало возможно благодаря работе дочерних компаний, а также развернутой сети филиалов ОАО «СМАРТС». На данной территории проживает около 22,7 млн. человек, что составляет 15,9% всего населения страны. Абонентами СМАРТС уже стали более 1 800 000 чел.

ОАО «СМАРТС» выполняет функции координатора, оказывая организационно-техническую и консультационную помощь в выполнении мероприятий и работ по созданию и развитию сетей сотовой связи стандарта GSM компаниям группы. [24]

В группу компаний СМАРТС входят предприятия, предоставляющие услуги на территории Астраханской, Пензенской, Ярославской областей и Республики Чувашия. ОАО «СМАРТС» работает в Самарской области и имеет развернутую филиальную сеть в 8 регионах:

Ивановской, Саратовской, Ульяновской областях, Республиках Башкортостан, Татарстан, Марий Эл, Мордовия, Калмыкия.

Структура группы представлена на рисунке 2.1

Рис. 2.1 Структура группы компаний «СМАРТС»

В компании «СМАРТС» часть функций оперативного уровня (например, составление отчетов, графиков посещения (обзвона) клиентов и т.д.) возлагается на непосредственных исполнителей: системных инженеров, инженеров-программистов и менеджеров. То есть, работники сами планируют график своей работы. Начальники отделов осуществляют контроль над уровнем качества работ, объемом выполненных работ, своевременностью подачи отчетов и так далее. Таким образом, условно можно считать, что оперативное управление представлено сотрудниками (исполнителями) и начальниками отделов.

Рис. 2.2 — Организационная структура ОАО «СМАРТС»

Высший уровень, к которому относится генеральный директор, определяет не только стратегическую, но зачастую и тактическую политику фирмы (долго- и среднесрочное планирование управления и развития финансовой, маркетинговой и производственной деятельностей).

Представители среднего уровня: начальники отделов, — отвечают за работу отделов в целом, детализацию и выполнение планов, составление отчетности.

Сотрудники отделов осуществляют свою деятельность в соответствии с должностными инструкциями, разработанными и утвержденными на основании трудового договора и в соответствии с положениями Трудового кодекса Российской Федерации и иных нормативных актов, регулирующих трудовые правоотношения в РФ.

Технический отдел состоит из инженеров монтажной группы и инженеров-программистов. В функции технического отдела входит:

• обеспечение ремонта и профилактическое обслуживание оборудования;
• метрологическое обеспечение;
• обеспечение противопожарных мероприятий на объектах компании;
• обеспечение выполнения требований охраны труда и техники безопасности;
• проектирование инженерных сетей и систем;
• выполнение строительно-монтажных работ;
• организация работ по устройству инженерных сетей и оборудования;
• монтаж технического оборудования;
• пусконаладочные работы систем вентиляции и кондиционирования воздуха, средств вычислительной техники;
• инженерного оборудования, оборудования связи;
• организация и развитие базовых станций и линий связи предприятия;
• монтаж оборудования;
• прокладка соединительных линий связи;
• ремонт и профилактическое обслуживание оборудования;
• осуществление взаимодействия с поставщиком оборудования и программных продуктов;
• осуществление взаимодействия с государственными органами надзора;
• подготовка заявок на использование частот;
• подготовка предложений по развитию и модернизации оборудования системы;
• технический анализ предложений производителя на модернизацию системы;
• осуществление взаимодействия с предприятиями связи по техническим вопросам;
• подготовка и заключение договоров на выполнение технических мероприятий со сторонними организациями;
• осуществление договорных отношений по вопросам материально-технического снабжения технической службы;
• решение других вопросов, относящихся к компетенции службы.

Коммереский отдел выполняет следующие функции:

• управление продажами (продукты и услуги);
• перспективное и текущее планирование деятельности коммерческой дирекции (планы продаж, план набора дирекции, бюджетирование деятельности отделов и т.д.);
• оптимизация основных бизнес-процессов коммерческой дирекции;
• работа с VIP-клиентами;
• руководство коммерческой дирекцией (отдел продаж, отдел по сопровождению клиентов, отдел активного поиска и т.д.);
• курирование маркетинговой и рекламной деятельности в рамках отдела продаж.

Отдел корпоративных продаж выполняет следующие действия:

• поиск потенциальных клиентов и их привлечение в соответствии с ежемесячным личным планом по продажам;
• ведение коммерческих переговоров с клиентами, выяснение потребности;
• согласование условий работы, заключение договора;
• отслеживание сроков оплаты;
• систематическое посещение клиентов и установление наиболее благоприятствующих взаимовыгодному сотрудничеству отношений;
• оперативное реагирование на информацию, поступающую от клиентов;
• ежедневное планирование графика посещений и проведение телемаркетинга.

Отдел розничных продаж занимается рядом следующих задач:

• открытие новых Центров продаж;
• организация и развитие альтернативных каналов продаж;
• ведение переговоров с партнерами;
• обеспечение сбора данных, непрерывный мониторинг и анализ рынка, формирование рекомендаций, направленных на обеспечение конкурентных преимуществ компании;
• организация, обучение и контроль работы персонала;
• проведение полевого аудита закрепленной территории;
• разработка рекламных материалов, акций, мотивационных программ, направленных как на внешних партнеров, так и на внутренний персонал;
• ежемесячное планирование и соблюдение бюджета;
• обеспечение документооборота.

Отдел маркетинга. Специалисты компании изучают и готовят новые тарифные планы, при необходимости их корректируют.

Так же маркетинговый отдел занимается решением следующих задач:

• изучение потребителей в условиях рынка;
• изучение и прогнозирование потенциального спроса на услуги связи;
• выявление возможностей предприятия по удовлетворению спроса на услуги;
• создание новых и развитие существующих видов услуг;
• определение политики ценообразования;
• доведение услуги до потребителя путем совершенствования системы и методов их реализации;
• претворение в жизнь маркетинговых мероприятий, включая планирование и контроль.

Бухгалтерия выполняет следующие функции:

• обеспечение рациональной системы документооборота, применение прогрессивных методов бухгалтерского учета на базе современной вычислительной техники, позволяющей осуществлять строгий контроль за рациональным и экономичным использованием материальных, трудовых и финансовых ресурсов;
• обеспечение полного учета поступающих денежных средств, товарно-материальных ценностей и основных средств, а также своевременное отражение в бухгалтерском учете операций, связанных с их движением;
• обеспечение достоверного учета издержек производства и обращения, исполнения схем расходов, реализации продукции, работ и услуг, результатов внутрихозяйственного расчета;
• обеспечение точного учета результатов хозяйственно-финансовой деятельности предприятия в соответствии с установленными правилами;
• обеспечение правильного начисления и своевременного перечисления платежей в бюджеты, взносов на социальное страхование, погашения в установленные сроки задолженности банкам по ссудам, отчисления средств в различные фонды и резервы;
• обеспечение составления бухгалтерской отчетности на основе данных бухгалтерского учета, первичных документов, предоставление ее совместно с руководителем в установленном порядке и в сроки соответствующим органам РФ;
• осуществление (совместно с другими подразделениями компании) экономического анализа хозяйственно-финансовой деятельности;
• обеспечение сохранности бухгалтерских документов;
• контроль за соблюдением установленных правил оформления приемки и отпуска товарно-материальных ценностей;
• контроль за правильностью расходования фонда оплаты труда, установления должностных окладов, строгое соблюдение штатной, финансовой и кассовой дисциплины;
• контроль за соблюдением установленных правил проведения инвентаризации денежных средств, товарно-материальных ценностей, основных фондов, расчетов и платежных обязательств;
• контроль за взысканием в установленные сроки дебиторской задолженности, соблюдение платежной дисциплины;
• контроль за законностью списания с бухгалтерских балансов недостач, дебиторской и других потерь;
• соблюдение установленных правил оформления первичных документов, используемых в бухгалтерском учете должностными лицами.

Абонентский отдел занимается ведением договорной деятельности с абонентами, финансовыми операциями, в том числе с использованием биллинговой системы, подготовкой первичных закрывающих документов для корпоративных клиентов, работой с задолженностью клиентов. Также ведется претензионная работа, работа по удержанию клиентов компании и осуществляется контроль качества предоставляемых услуг.

Отдел логистики решает следующий ряд задач:

• обеспечить наличие используемой номенклатуры на складах компании в соответствии с рыночными условиями;
• обеспечить актуальность баз данных объектов управления: закупаемой номенклатуры услуг;
• поставщиков: потенциальных, основных и резервных;

• обеспечить производственный процесс сырьём и комплектующими;
• обеспечить анализ на соответствие утверждённым требованиям компании к деятельности поставщика при каждой поставке;
• обеспечить соответствие структуры запасов закупаемой номенклатуры структуре потребления.

Отдел планирования выполняет следующие функции:

• заниматься разработкой программ строительства БС;
• проводить изыскания для установки БС на основании утвержденного адресного списка строительства БС;
• подготавливать необходимую информацию для интеграции БС;
• осуществлять работы по разработке планов реконфигурации, модернизации, оптимизации сети БС в рамках территориальной зоны ответственности;
• подготавливать планы и документы, необходимые для расширения и реконфигурации функционирующих БС.

Отдел информационных технологий занимается поддержкой и развитием IT-инфраструктуры предприятия:

• поддержка внешних и внутренних серверов компании;
• системное администрирование;
• поддержка пользователей.

Отдел безопасности занимается как внутренней, так и внешней безопасностью компании. Задачами данного отдела являются:

• обеспечение безопасность коммерческой тайны на предприятии;
• безопасность сотрудников;
• безопасность помещений и оборудования.

В следующем параграфе будут рассмотрены основные бизнес-процессы исследуемой телекоммуникационной компании.

2.2 Анализ и совершенствование бизнес-процессов ОАО «СМАРТС» с использованием BI-решений

К основным видам деятельности компании «СМАРТС» относится предоставление услуг связи клиентам, в качестве которых могут выступать юридические и физические лица. Предоставление услуг является основным видом деятельности компании, именно он приносит большую часть доходов.

В связи с особой важностью процесса оказания телекоммуникационных услуг для компании «СМАРТС» был проведен его детальный анализ и, была разработана схема этого бизнес-процесса.

Рис. 2.10 — Схема бизнес-процесса обслуживания клиентов в компании «СМАРТС» (модель «как есть»)

Первый этап — ввод данных о клиенте в систему биллинга. Для инициирования процесса рассмотрения заявки клиенту необходимо подать в отдел продаж анкету-заявку. После чего данные о клиенте отправляют в базу данных для дальнейшего подключения.