12NEWS
BPM, BI, CPM

Размышления о прибыльности BI

В последнее время мнений по поводу рентабельности инвестиций в BI-приложений на рынке предостаточно. Поставщики аппаратного и программного обеспечения регулярно наглядно демонстрируют положительную доходность от внедрения своих продуктов бизнес-аналитики. Как успешно разобраться в этом? Предлагаем нашим читателям познакомиться с мнением уважаемого эксперта Стива Миллера, специалиста по бизнес-аналитике.

Недавно я получил письмо от потенциального клиента из ИТ-отдела небольшой компании, который хотел внедрить BI-приложение с открытым кодом. В письме содержалась еще побочная просьба - помочь разобраться с прибыльностью предполагаемого решения. Когда мы продолжили переговоры по телефону, прибыльность была основной темой обсуждения. Потенциальный клиент сказал мне, что до того, как серьезно говорить о проекте, ему необходимо представить всю пользу от проекта финансовому директору. Он интересовался, есть ли у меня расчетные документы, которые могли бы служить основанием для нужных ему вычислений.

У меня были расчетные документы, которые могли помочь ему составить таблицы со стоимостью внедрения, но, к сожалению, от них была не большая польза в подсчете выгоды. И несмотря на то, что я мог, по меньшей мере, оказать какую-то помощь, наше общение подало мне несколько тревожных сигналов. Каковы стимулы компании в использовании бизнес-аналитики? Заинтересован ли в этом бизнес? Или BI-приложение было только инициативой ИТ-отдела? Как бы компания озвучила и рассчитала выгоду для бизнеса? Нравилось мне это или нет, но я вернулся к проблеме прибыльности BI.

В середине и конце 1990-х годов, когда технология правила миром, я мало помогал клиентам с расчетами прибыльности. В то время определение прибыльности было скорее проформой, так же как и пункт ведомости результатов проверки. С поддержкой анализа прибыльности, компании совершали крупные вложения в бизнес-аналитику. Все были счастливы.

Сегодня мнений по поводу прибыльности BI на рынке предостаточно. Поставщики аппаратного и программного обеспечения регулярно наглядно демонстрируют положительную доходность своих продуктов бизнес-аналитики. Поди разберись. Как вариант такого обзора прибыльности поставщиками является оценка продукта признанным экспертом или исследовательской компанией, решающей вопросы рентабельности. Такие обзоры в целом более детальны и используют общепринятые принципы бизнес-аналитики, чтобы провести анализ прибыльности продукта. На самом деле, я прочитал не одну статью по этому вопросу, чтобы быть в курсе мнения именитых авторов, прежде чем понял, что они просто подыгрывают поставщикам, рекламируя продукт. Конечно, обзоры специалистов по прибыльности могут быть полезны, но читателям следуем помнить о том, что их изыскания заранее настроены на положительный отзыв по продукту.

[Перепечатка материалов 12NEWS.ru разрешается только с предварительного согласования с редакцией или автором. Если вы читаете этот материал на другом ресурсе, пожалуйста, сообщите нам об этом editor@12news.ru]

Исследования пользователей полностью показывают трудности подсчета прямой выгоды от BI-решений. Многие специалисты удовлетворяются уже просто противопоставлением производительности решений бизнес-аналитики и ожиданий. Некоторые видят преимущества программного обеспечения в более быстрой и точной отчетности и лучшей поддержке принятия решений. Было отмечено повышение доступа к информации и сокращение времени ожидания этого доступа. А кроме того, люди ссылались на то, что легкий доступ могли получить большее количество пользователей.

Есть статьи, которые полностью поддерживают чисто финансовый подход к расчету прибыльности с использованием точных математических формул для определения затрат и доходов от бизнес-аналитики. С точки зрения финансового директора, у такого подхода есть определенная привлекательность. Проблема, однако, состоит в том, что входные данные для формул часто неточны и иногда оценены наугад. Планы доходов на 3, 4, 5 или более лет в лучшем случае рискованны, и при махинациях с расчетными данными можно легко исказить входные данные так, чтобы получился нужный результат. Увы, это скорее правило, чем исключение.

Моя собственная позиция заключается в том, чтобы помочь клиентам определить заранее стоимость, и затем сделать полный анализ затрат и прибылей в плане развития, которая даст импульс началу проекта по BI. Ключевой вид деятельности здесь – анализ, проведенный на высоком уровне сквозь призму управления деятельностью, которая связывает стратегию бизнеса с показателями с помощью набора предположений ЕСЛИ/ТО. Данный метод объединяет бизнес и ИТ, и дает данные на вход для более глубокого понимания прибыльности программы.

Конечно, сетевой график, опирающийся на производительность, до сих пор требует от клиентов веры в бизнес-аналитику, чтобы выделить время, силы и деньги на проведение изучения прибыльности. К сожалению, как писал блоггер Дэвид Лошин, компании будут весьма часто пренебрегать этим для определения выгоды бизнес-аналитики. Кажется, что Дэвид Лошин переживает за судьбу своих клиентов, так же, как и я за своих – процесс буксует без сотрудничества ИТ с бизнесом в определении прибыльности.

Те, кто разделяет разочарование современным состоянием прибыльности бизнес-аналитики, может найти утешение в прекрасной статье «Убийцы инноваций - как финансовые инструменты разрушают ваши способности делать новое» Harvard Business Review (HBR) профессоров Клейтона М. Кристенсена, Стефана П. Кауфмана и Уилли С. Шиха. Как видно из названия, авторы не слишком рады современной одержимости простыми финансовыми инструментами, которые решают судьбу новых бизнес-предложений.

Для Кристенсена и других новое бизнес-предложение, такое как бизнес-аналитика, в контрольной точке зачастую проигрывает обычному расчету дисконтированного денежного потока (ДДП) и чистой приведенной стоимости (ЧПС).

Проблема в том, что приведенная стоимость компании с бизнес-аналитикой противопоставляется компании без бизнес-аналитики, которая предположительно имеет такую же производительность. На самом деле, по утверждению авторов, сценарий «бездействия» более часто со временем приводит к ухудшению деятельности, вызванному давлению на цены и прибыль со стороны конкурентов. Это заблуждение Парменида было усугублено в дальнейшем ошибками в оценке денежных потоков в будущем, на три года вперед и более, что вызывает просчеты в начальных предположениях. А для Кристенсена и других годы убытков случаются основном тогда, когда упадок в производительности усиливается сценарием «бездействия».

Кроме потенциально разорительных финансовых расчетов авторы обсуждают процессы внутреннего контроля, которые тоже могут погубить инновации, такие как адаптация к бизнес-аналитике. Контрольный пункт начинается с набора потенциальных новых программ, постепенно отбраковывая возможности через ряд этапов до тех пор, пока не останутся самые сильные. Процесс контроля обычно включает в себя три этапа: анализ осуществимости, разработка и запуск, которые разделены контрольными пунктами обзорных совещаний. Критерии контроля часто предугадывают доходы, прибыли и риски, отдают предпочтение постепенным, а не кардинальным изменениям в борьбе за скудное финансирование. Конечно, легко передернуть предположения и входные данные, чтобы преодолеть контрольный пункт. Кардинальное изменение, которое могло включать новые предложения BI, также находится в относительно невыгодном положении, потому что его стратегия не может быть полностью известна заранее и поэтому рискует не пройти один из будущих контрольных пунктов. Контрольный пункт, поэтому, консервативен, отдавая предпочтение постепенному, а не кардинальному изменению.

К счастью, авторы предлагают решение по контролю, которое поддерживает инвестиции в развитие, например в бизнес-аналитику. Планирование, основанное на развитии, переворачивает допущения контрольных пунктов, сначала создавая приемлемый доход и денежный поток, затем, определяя входные данные, нужные, чтобы заставить числа работать. Проектные команды создают упорядоченный проверочный лист критичных предположений, который можно пересматривать и постоянно проверять. Когда проекты переходят на новую стадию, проверочный лист пересматривается и используется как план с целью быстрого тестирования и обучения, если входные данные еще правомерны. Если с продолжением работы предположения признаны несостоятельными, проект закрывается. При планировании, основанном на развитии, текущие акценты сделаны на предположения, которые могут меняться при обучении, а не на числа, которые уже доказали свою надежность. Как отмечает Кристенсен и другие: «Причина провала внедрений инноваций чаще всего лежит в том, что не был задан важный вопрос, а не в том, что был получен неверный ответ».

В конце концов, нам остается чуть больше, чем подтверждение нашего разочарования состоянием прибыльности BI. Нашу грусть поддерживает, по меньшей мере, весьма уважаемая статья в HBR. Однако все не так плохо. Все что нужно – это новые очки, чтобы взглянуть другими глазами на проблему прибыльности. Что если, прямо с самого начала, все бизнес-процессы повседневно используют бизнес-аналитику для оценки производительности? Что если знания, получаемые от бизнес-аналитики, рассматриваются как основа для работы компании в виде обработки транзакций в системе управления ресурсами предприятия (ERP)? Будут ли руководители компаний так же обеспокоены решениями BI, основанных на чистой приведенной стоимости? Мы думаем, что нет. Полагаем, что бизнес-аналитика и анализ начинают проявляться как части важных приложений ERP-систем.

Стив Миллер,
DM Review Online©, 24 января 2008
Перевод и адаптация: Алексей Маринин
12NEWS©

Стив выражает благодарность своему коллеге Кевину Хаасу за полезные комментарии.
 




Ссылки:

1. Клейтон М. Кристенсен, Стефан П. Кауфман, Уилли С. Ших. «Убийцы инноваций - как финансовые инструменты разрушают ваши способности делать новое». Harvard Business Review, январь 2008.
2. Нэнси Уильямс и Стив Уильямс. «Определение прибыльности с помощью ориентированных на бизнес методов развития бизнес-аналитики». DM Review Magazine, август 2004.

Стив Миллер является одним из основателей чикагской компании OpenBI, LLC, предоставляющей услуги бизнес-аналитики и специализирующейся на поставке аналитических решений как на открытом коде, так и коммерческих технологий. Опыт Миллера в аналитике превышает 30 лет, он перешел от оценки программ здравоохранения к консультированию по базам данных с Oracle Corporation, чтобы запустить быстроразвивающийся бизнес по услугам бизнес-аналитики в Braun Consulting. Прорыв в технологиях в то время сделал возможным использование количественных методов для дифференциации компаний. OpenBI, LLC помогает клиентам добиться дифференциации.

Связаться с автором возможно через редакцию 12NEWS.

BI
Опубликовано Просмотров: 13503
Статистика Открыть ссылку в новом окне
В Яндекс Печатная версия
Комментарии на публикацию Размышления о прибыльности BI