Подписаться
Читать в телеграм
Читать на Facebook
В крупной телеком-компании с большим количеством масштабных потоков данных за аналитическую обработку информации отвечает не один десяток сотрудников. В определенный момент им поступает относительно простой запрос на подготовку презентационных материалов для коммерческого директора. В итоге он выливается в многодневный проект.
Для начала требуется выгрузка данных из 6–7 бизнес-приложений, в том числе из биллинговой системы, системы финансового и управленческого учета и др. Помимо этого, нужно определить формулы расчета различных показателей. С финансовыми показателями – EBITDA, операционные расходы, расходы на зарплату сотрудников и т.д. – все относительно просто. Но существует еще огромное количество технологических показателей деятельности департамента коммерческих продаж, которые рассчитываются по сложным формулам. В расчете каждого из них участвуют до 5 человек: один считает базовую часть и отправляет результат коллеге, тот добавляет свои данные, пересчитывает и отправляет третьему. Логично, что этот сотрудник не знает итогов первого этапа и не может провести валидацию корректности дошедших до него цифр. Что уж говорить о конечном результате, ведь цепочка из 5 человек может «собрать» огромное количество ошибок любого характера. А если учесть, что в совокупности в подготовке отчетности участвуют 20 человек, все это сопровождается весомыми операционными расходами компании.
Рис. 1. Подготовка информации для руководства без BI-решения
Теперь рассмотрим ситуацию, когда в телеком-компании внедрена BI-система. Сведённые воедино корректно посчитанные показатели, основанные на данных из различных источников, агрегируются в сводных панелях руководителя (отметим, что их дизайн разрабатывался совместно с топ-менеджером). Если говорить о технических показателях, то в разрезе различных типов услуг анализируется количество подключений/отключений по интернету, VPN, IP-телефонии и др. Из учетной системы подтягивается вся сводная информация по заявкам, поступившим на подключение того или иного оборудования, эти данные аккумулируются в сводные KPI.
С точки зрения ключевых показателей эффективности деятельности того или иного бизнес-подразделения анализируются доходы в сравнении с плановыми показателями, % выполнения к плану и к целевому значению, накопительный итог доходов с начала года в разрезе конкретных продуктовых линеек, а также мотивационные составляющие по доходам от новых услуг, ARLB и ARPU. Также финансовые показатели разбиваются на конкретные статьи доходов и сравниваются с плановыми, целевыми и прогнозными значениями.
Самый важный и сложный этап внедрения BI-решения – это сбор и формализация требований. От его грамотной реализации во многом зависит, получит ли заказчик наглядные, объективные и актуальные цифры по своей деятельности.
Рис. 2. Этап сбора и формализации требований в проекте внедрения BI-решения
Рис. 3. Аналитика технического блока
Автоматизация подготовки такого рода материалов позволяет экономить огромное количество ресурсов и времени. Доступ можно получить из любой точки мира, не «привязывая» себя к рабочему месту. Но самое главное – это реальные цифры, позволяющие топ-менеджменту быстро принять объективное управленческое решение.
Стоит сказать, что информационные панели так или иначе нужны руководителям финансовых подразделений компаний из любой отрасли. Мы рассмотрим наиболее характерный пример – потребности в аналитике топ-менеджмента крупного банка. Как и в первом случае, речь пойдет об автоматизации процесса подготовки презентационных материалов для управляющих комитетов/встреч акционеров.
В период «до BI» критически важная для банка информация сначала выгружалась из учетных систем (АБС, CRM и др.), а далее 7–10 аналитиков в течение месяца занимались сведением полученных данных в конечную презентацию.
Наш банк территориально распределенный, поэтому, помимо общих показателей эффективности его деятельности, в разрезе конкретных регионов анализируется структура кредитного портфеля по целям, типам кредитов и т.д. Также руководство «смотрит» на портфели по категориям бизнеса, на валютную структуру, остаточный срок погашения портфелей (см. рис. 4).
Помимо статистических показателей, огромное количество KPI анализируется в динамике: объём кредитного и депозитного портфелей по месяцам за последний год, объёмы резервов, просроченная задолженность по основному долгу, количество проблемных кредитов, средний срок кредитов в днях, процентные ставки и т.д. Эти KPI анализируются ежемесячно, но можно собирать их и еженедельно.
Финансовые показатели в разбивке по статьям баланса, показатели рынка анализируются раз в месяц для управляющего комитета – это помесячный план-факт анализ активов, кредитов и авансовых платежей, средств клиентов на счетах, их динамики и темпов роста/падения. Детализация активов важна в следующих разрезах: по классам, по валюте и срокам. Отчет о прибылях и убытках представляет собой классический P&L.
Отдельная аналитика иллюстрирует динамику цен и объёмы торговли акциями: динамику обыкновенных акций, глобальных депозитарных расписок, объёмы торгов, капитализацию и т.д.
Рис. 4. Аналитический dashboard финансового директора банка
Аналитические dashboard'ы для топ-менеджеров компаний-ритейлеров отображают сводную финансовую информацию – P&L, маржинальность, объем выручки. Если говорить о детализированных показателях, это аналитические данные в разрезе регионов, видов (форматов) деятельности, информация по конкретным статьям расходов (заплата сотрудников, аренда помещений и т.д.). Помимо текущей деятельности компании, финансовый директор анализирует портфель потенциальных инвестиций для расширения конкретных сфер бизнеса (затраты на открытые новых магазинов, период окупаемости инвестиций и т.д.). Для получения всех этих данных BI-решение интегрируется с системами финансового и управленческого учета (1С, SAP FCM и т.д.), а также с учетными системами компании.
Итак, на «ручную» подготовку аналитических отчетов для топ-менеджмента зачастую уходит так много времени (дни, а иногда и недели), что эта информация перестает представлять какую-либо ценность. Прибавьте к этому риски человеческого фактора: в формировании отчетов «наверх» участвует до нескольких десятков сотрудников компании, и никто из них не застрахован от совершения ошибки. BI-система позволяет значительно сэкономить время, минимизировать неточности в цифрах и в конечном итоге обеспечивает топ-менеджмент актуальной аналитической информацией для принятия управленческих решений.
