© Глеб Галкин - независимый эксперт
Статья была опубликована в издании "Сетевой журнал" №12.2001

ERP-компании собрали в своих базах данных огромные массивы информации. Однако на сегодняшний день по существу лишь немногим компаниям удалось найти способ воспользоваться всем богатством информации, собранной и сохраненной в рамках их ERP-среды.

По сведениям фирмы AMR Research, за последние пять лет компании потратили около $39 млрд. на внедрение ERP-систем. Хотя очень многие из ERP-проектов помогли усовершенствовать обработку транзакций, рационализировать операции и стандартизировать корпоративную ИT-среду, они оказались своего рода могильниками информации. Сегодня, когда на американском и западноевропейском рынках пик моды на внедрение ERP-систем позади, многие компании начинают осознавать значимость данных, заключенных внутри своих систем. Для стратегического бизнес-планирования и анализа необходимы данные из многих источников данных со всего предприятия, при этом ключевое значение имеют данные, заключенные в ERP-системе. Стремясь увеличить свою конкурентоспособность, сегодняшние компании ищут системы, предоставляющие им единую картину всего, что происходит на предприятии. По мере того как компании все больше концентрируются на методах использования всего богатства информации, которая собирается и хранится внутри их ERP-систем, аналитические возможности могут снабдить их необходимыми инструментами для оптимизации технологических расходов.

ERP-кладбища

ERP-системы играют роль информационной опоры для многих организаций, поскольку они фиксируют данные по финансам, производству и выполнению заказов. В ERP-системах информация по продажам, финансам и бизнес-операциям обычно свободно интегрирована на уровне транзакций. С точки зрения данных ERP-системы имеют накопительную природу. Природное преимущество ERP-систем состоит в том, что они накапливают большие объемы данных.

Как это ни парадоксально, но основной недостаток ERP-систем заключается в том же самом. В них не предусмотрена возможность следующего логического шага - анализа и распределения этой информации по всему предприятию в доступном удобном формате. Получается, что в то время, как ERP-системы играют важную роль для многих компаний в качестве информационной основы, попутно они, как на кладбищах, хоронят данные в своих базах данных.

Нет, конечно нельзя утверждать, что ERP-системам абсолютно чужды аналитические функции. ERP-системы также хорошо зарекомендовали себя при отслеживании ключевых индикаторов производительности (KPI, key performance indicators) производственного процесса и финансовых балансов. Однако это совсем не то же, что и интегрированная информация, необходимая для полноценной поддержке процессов принятия решений.

Попытки найти выход из этой ситуации и ответить на запросы пользователей предпринимаются уже несколько лет. На американском и западноевропейском рынках довольно много аналитических инструментов и новых небольших модулей, которые можно использовать в сочетании с имеющимися ERP-системами организаций. Хотя поначалу казалось, что эти инструменты легко решают проблему, сейчас стало ясно, что из-за простоты им не хватает персонализации, необходимой для анализа данных с использованием уникальных методов для каждой организации. Говорить об аналитическом расширении ERP-решения оказалось гораздо проще, чем создавать его на деле.

Четыре правила

Многие из предложенных легких решений так и не достигли поставленой при их внедрении цели. Причины как в самих системах, в их недостаточной алгоритмической гибкости, интегрированности и способностях персонации информации, так и в проблемах внедрения этих систем. Почти все они нарушали одно или несколько приведенных ниже правил, соблюдение которых -- необходимое условие успешного внедрения аналитической системы. Следуя этим четырем ключевым правилам, вы можете быть уверены, что аналитические системы, которые вы реализуете на своем предприятии, действительно отвечают задачам аналитики, максимизируют конкурентные преимущества и ускоряют возврат инвестиций.

Играя важную роль для многих компаний, ERP-системы попутно хоронят информацию в своих базах данных.

1. Уберите мусор. Определите, какая информация имеет наибольшее значение для вашей организации. Другими словами: узнайте, что вам нужно знать. Хотя ERP-системы могут предоставлять вам огромные объемы информации, не вся эта информация вам пригодится. Успешное аналитическое решение строится исходя из бизнес-целей, которых вы пытаетесь добиться. Большинство аналитиков склоняется к тому, что наиболее предпочтительны аналитические приложения, определяющие четкий процесс работы с четкими промежуточными этапами построения аналитической картины, работающие с конкретными временными рамками и ресурсами предприятия.

2. Убедитесь в адекватности данных. Конфигурация аналитической системы должна соответствовать именно той информации, которую вы пытаетесь отследить. Когда вы поймете, какая информация вам доступна, подумайте о том, каким образом пользователи в вашей компании будут ее анализировать. Убедитесь, что собираемая информация вписывается в контекст, используемый при анализе, что ваши данные достаточно четки и описывают точно те процессы, которые вы пытаетесь анализировать. Если информационный источник неправилен, невозможно провести истинный, последовательный анализ. Этот процесс начинается с ERP-системы. Поскольку ERP-системы позволяют добиваться расширенной персонализации, часть информации, которую они собирают, может оказаться обманчивой, если ее источник не до конца ясен пользователю. Аналитические системы должны быть сконфигурированы так, чтобы конечный пользователь не мог исказить результаты. Например, конечный пользователь в отделе продаж может обнаружить, что показатели ежемесячных продаж составляют одну сумму, а доходы, согласно бухгалтерской отчетности, - другую. Расхождение скорее всего возникает из-за того что данные структурированы для учета в ERP-системе, вместо того, чтобы отображать истинные бизнес-данные. Убедитесь в том, что во время процесса конфигурации все термины заданы четко и что эти термины четко понимаются конечными пользователями, которые получат доступ к данным.

Для использования огромного потенциала похороненных в ERP данных компании должны создать новый аналитический слой данных, оптимизированный для бизнес-анализа и принятия решений.

3. Осуществляйте интеграцию с другими источниками информации. Аналитические системы также должны использоваться для быстрого структурирования и связывания внутренних операционных данных с внешними информационными источниками, в результате чего организации получают структурированный доступ ко всей информации для поддержки стратегического и тактического принятия решений. Рассматривая информацию в качестве инструмента повышения конкурентоспособности, организации могут интегрировать все источники информации о клиентах, поставщиках и партнерах в последовательном и простом в использовании формате. Например, отдел продаж, определивший сбор информации о клиентах одной из основных своих бизнес-целей, может попробовать интегрировать в своих аналитических системах дополнительные демографические сведения о клиентах. Такой подход способствует рождению более адекватных задачам и гибких решений.

4. Следите за скоростью и удобством. Не жалейте сил и средств на обеспечение доступности и производительности аналитических систем. Информация только тогда имеет силу, когда конечные пользователи могут получить к ней доступ. В самом деле, если система не проста в использовании и не отвечает каждодневным требованиям конечных пользователей, возможности для увеличения продуктивности и для принятия решений на основе знаний будут потеряны. Доступность, в самом широком смысле этого слова, является важнейшим фактором для создания аналитического решения. Информация должна быть организована и представлена таким образом, чтобы быть понятой, даже если пользователи имеют не очень "компьютерный" склад ума. И очень важно, чтобы конечные пользователи получали доступ к информации в реальном времени и с достаточной для полноценного анализа скоростью. Это утверждение даже оформилось в особый принцип, получивший название «доступность со скоростью мысли».

С другой стороны, когда информация доступна и имеет ценность для конечных пользователей, из собирателей данных они превращаются в их аналитиков в распоряжении которых вся нужная информация для принятия лучших, быстрых и точных бизнес-решений. Когда информация становится доступной, например, когда финансовые данные становятся доступными для отдела продаж, пользователи этого отдела обычно хотят видеть эту информацию в персонализированном виде, отвечающем их параметрам. Регулирование одних и тех же наборов информации для удовлетворения информационных требований определенных групп пользователей и оптимизация возможностей технологии с точки зрения производительности и есть «доступность со скоростью мысли».

Преобразовать данные

Всего этого можно добиться с использованием только гибких специализированных аналитических решений. Легкие решения и небольшие модули просто не в состоянии отвечать вышеприведенным четырем правилам. Близкое к идеальному аналитическое решение неприменно должно учитывать уникальные обстоятельства и бизнес-цели каждой компании, а это совсем не просто. Потребовалось несколько лет, чтобы стало ясно: для использования огромного потенциала похороненных данных и ускорения возврата вложений в ERP-системы компании должны создать аналитический слой, чтобы преобразовать ERP-данные, оптимизированные для обработки транзакций, в информацию, оптимизированную для бизнес-анализа и принятия решений. Без преобразования данных невозможна полноценная работа по аналитике. Массив подобных агрегированных из различных источников и преобразованных для удобства анализа данных и получил название Data Warehouse.

Дополнительная информация

• Статьи по системам автоматизации
  
• Посетить сайт ERP-Forum