В настоящее время быстрыми темпами развиваются технологии автоматизации для упрощения работы с бюджетами. Об одной из таких технологий и ее плюсах рассказывает в своей статье Алида Сергеева, начальник отдела промышленных СРМ-решений, компания IBS.
Нестабильность российской экономики ставит непростые задачи перед бизнесом. Чтобы сохранить конкурентоспособность, российским предприятиям необходимо грамотно управлять затратами, и действовать приходится в непростых условиях роста конкуренции и цен на ресурсы, инфляции, колебания курса рубля, налоговой нагрузки.
Многие российские предприятия ищут методы оперативного снижения затрат, надеясь на быстрый результат. Например, предпринимают следующие шаги:
-
оптимизируют затраты за счет автоматизации процессов;
-
переходят на электронные тендерные площадки;
-
проводят хеджирование валютных рисков различными инструментами;
-
мотивируют сотрудников искать варианты снижения затрат в зоне их ответственности.
Далеко не все из этих решений дают результат. Стоит обратить внимание и на другие направления для роста эффективности на перспективу, например, оптимизировать бюджетное управление, логистику, продажи и закупки.
Не улучшает положение и сложная внешнеполитическая ситуация из-за угрозы санкций для предприятий. У российских предприятий сейчас наблюдается тренд на импортозамещение. И если начинались эти процессы как ответ на санкции и попытки сделать собственный IT-сектор независимым, то в 2019 г. картина изменилась.
Современный российский софт вышел на уровень конкурентоспособности с зарубежным — есть отечественные IT-решения, которые по функционалу не уступают иностранным аналогам, но при этом лицензия и стоимость поддержки гораздо дешевле. Отдельные российские технологии попали в число лидеров рынка.
Теперь бизнес выбирает готовые решения. Например, каждая компания на определенном этапе развития сталкивается с проблемой управления финансовой эффективностью. Один из способов решения этой проблемы — наладить процесс бюджетного управления.
Типовые проблемы при составлении бюджета
К наиболее часто встречающимся проблемам при составлении бюджетов можно отнести следующие:
-
отсутствие единой методологии бюджетного управления;
-
трудоемкие бюджетные процессы, неточные прогнозы;
-
формирование бюджета в разрозненных информационных системах, многократная передача информации, снижение ее качества;
-
редко используются методы моделирования и прогнозирования, не учитывается влияние факторов риска;
-
отсутствие взаимосвязи финансовых и производственных показателей, стратегического и тактического планирования.
Решение начинается с разработки единой методологии бюджетного управления и последующей его автоматизации.
Этапы развития методологии бюджетирования на предприятиях
Как показывает практика, есть некоторые общие этапы развития бюджетирования, характерные для большинства предприятий. Назовем три наиболее типичных из них.
Начальная
В компании используют разрозненную методологию. Планирование происходит от достигнутого и в локальных бюджетных информационных системах, реализованных преимущественно в MS Excel. Оперативность получения данных низкая. Высока роль человеческого фактора. Прогнозы неточные и непрозрачные, потому что получают их, используя несколько методик, а многократная передача данных приводит к искажению информации. В таких условиях бюджет формируют несколько месяцев.
Переходная стадия
Бюджетные процессы стандартизируют на всех уровнях управления. Планируют не только от достигнутого, но и учитывают другие значимые факторы. Формируя бюджет, используют промышленные системы класса CPM (Corporate Performance Management). Информационные системы все больше интегрируются между собой.
Развитая стадия
В компании используют единые корпоративные стандарты и методики. Применяют современные бюджетные технологии. Построена единая база данных, которая обеспечивает их высокое качество и достоверность. Растет квалификация сотрудников. Полная интеграция процессов финансового, производственного планирования и бухгалтерского учета.
При переходе из первой стадии во вторую компания встает перед выбором промышленной платформы для последующего решения задач по автоматизации, хранению и учету данных.
Перед выбором нужно ответить на ряд вопросов:
-
где разместить системы;
-
какой будет скорость обработки данных;
-
кому предоставить доступ к системе;
-
как автоматизация снизит трудозатраты;
-
насколько надежна система.
Современные решения по автоматизации процесса бюджетирования
На рынке представлено несколько продуктов, которые работают с аналитической обработкой данных и помогают с выбором грамотных управленческих решений:
-
BPM — системы управления бизнес-процессами (Business Process Management). Основные задачи BPM — моделирование, исполнение и мониторинг бизнес-процессов. С помощью этих систем управления можно найти слабые места в работе компании.
-
BI — бизнес-аналитика (Business Intelligence). Набор технологий для сбора, хранения и анализа данных, позволяющих дать пользователям достоверную аналитику в удобном формате. На базе такой аналитики можно принимать решения для управления бизнес-процессами.
-
CPM — системы управления эффективностью предприятия (Corporate Performance Management). Объединяют процессы, метрики и методологии для измерения показателей работы предприятия и управления ими.
-
OLAP — технология интерактивного анализа данных (Online Analytical Processing). Отвечает за обработку данных: составление и динамическую публикацию отчетов и документов.
Технология OLAP набирает популярность как решение для управления эффективностью предприятия. Например, OLAP успешно справляется с финансовым планированием и прогнозированием, финансовой и управленческой отчетностью, стратегическим планированием и другими задачами.
Применение технологии MOLAP in-memory для автоматизации бюджетного управления
Успешно справляется с задачами по автоматизации управления бюджетом одна из разновидностей OLAP-систем — MOLAP in-memory.
Технология MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing) — классическая реализация аналитической обработки данных. Добавление «in-memory» означает, что все действия происходят в оперативной памяти. Такой подход ускоряет процесс обработки данных по сравнению с классической моделью, в которой информация хранится на диске.
Преимущества этого решения — в высокой производительности и четкой структуре. Можно планировать, контролировать и анализировать в едином инструменте, например провести сравнительный анализ плановых и фактических показателей. Плюс автоматизируется работа по сбору и консолидации данных. Набор данных образует OLAP-кубы.
Cамо представление данных в виде многомерного куба уже нацелено на то, чтобы сразу анализировать полученную информацию. Более того, размер куба, а значит, размер любого входящего справочника можно наращивать, ограничиваясь только размерами оперативной памяти, равно как и количество кубов можно свободно расширять. Это помогает быстро и удобно масштабировать модель данных.
Если одним из справочников являются версии, то опять же структура данных позволяет быстро сравнить доступные версии (план-факт, проводить любой другой сценарный анализ) и в целом разворачивать куб и смотреть любые его срезы.
Еще одна отличительная особенность технологии MOLAP — гибкая настройка прав доступа вплоть до конкретной ячейки куба. Это очень удобно, потому что данные в кубе разделены по существенным признакам (году, версии, центру финансовой ответственности, бюджетным статьям и проч.).
Внедрение технологической модели MOLAP in-memory дает эффект в двух плоскостях: управленческой и технологической. Управленческие эффекты присущи всем технологиям и автоматизации в целом, просто с MOLAP это происходит быстрее и проще — цикл внедрения короче.
Эффект, полученный от технологии MOLAP in-memory в технологическом аспекте:
-
все данные находятся в единой информационной среде, нет ограничений на объемы;
-
планирование, контроль и анализ проводят в едином инструменте;
-
поддержка регламента бюджетирования;
-
автоматизация ручной работы по сбору и консолидации;
-
способность развивать модель своими силами.
Импортозамещение в сфере автоматизации: есть ли место для технологии MOLAP?
Немаловажный вопрос для отечественных предприятий — возможность импортозамещения. Причина в том, что потенциально любое крупное предприятие России может оказаться в санкционных списках, или уже в них.
Правительство России утверждает программы по импортозамещению в государственном секторе. Например, утвержденная в 2017 г. национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» нацелена в том числе и на формирование системы поддержки поисковых, прикладных исследований в области цифровой экономики, обеспечивающей технологическую независимость по каждому из направлений сквозных цифровых технологий и национальную безопасность.
Но в таких программах речь в первую очередь идет о государственном секторе. Для частных предприятий, использующих программное обеспечение, наряду с такими факторами, как надежность, совместимость, безопасность и пр., большое значение имеет еще и стоимость.
В № 9 «ЭЖ» была опубликована статья об импортозамещении в области автоматизации1, где представлены сравнительные цифры по стоимости отечественного и зарубежного программного обеспечения в разных сферах. В сравнении по стоимости рабочего места пользователя и по типовому набору лицензий выигрывает отечественный софт.
Сумма переплаты зависит от количества рабочих мест, где необходимо ПО. Например, стоимость зарубежного и отечественного типового набора лицензий и работ для крупного холдинга может отличаться в 7,5 раза, а стоимость сопровождения — в 5,5 раза.
В этом плане технологии для автоматизации бюджетного управления не исключение. Лидеры рынка — дорогие OLAP-решения от крупнейших игроков отрасли — IBM, Oracle и Microsoft.
Непосредственно с технологией MOLAP in-memory выбор решений ограничен. Сейчас на рынке представлено три полноценных продукта: американская разработка IBM Planning Analytics, немецкая разработка Jedox Palo и российская платформа «Планета».
Интегрированная платформа «Планета», разработанная компанией IBS, предназначена для повышения эффективности бизнес-процессов. Платформа создана на базе технологии in-memory 64-bit OLAP.
Под задачи автоматизации бюджетного управления заточен модуль «Планета. Бюджетирование». Эффект от его работы проявляется в следующих моментах:
-
За счет автоматического сбора и консолидации информации сокращается время формирования бюджетов. Например, для предприятий этот процесс может сократиться с нескольких месяцев до нескольких недель или даже дней.
-
Обработка данных в оперативной памяти увеличивает скорость сквозного пересчета модели (до нескольких часов/минут/секунд в зависимости от сложности задачи).
-
Автоматизированная единая методология увеличивает прозрачность и достоверность данных — это справедливо в целом для автоматизации, не только с помощью MOLAP.
-
Переход на централизованную методику планирования, которая основана на истории предыдущего бюджетирования на предприятии.
-
Оперативно осуществляется скользящее планирование на 12 месяцев вперед.
Как следствие перечисленных результатов, у компаний освобождаются время и ресурсы для дальнейшего налаживания бюджетного управления и применения современных продвинутых методик (например, на учет влияющих факторов). А расчетные возможности MOLAP хорошо поддерживают такие методики.
Дополнительные возможности для решения задач автоматизации бюджетирования
Этот инструмент для бюджетного управления представляет собой кросс-отраслевое решение для автоматизации процессов трансформации и формирования консолидированной отчетности по всем используемым стандартам — РСБУ, IFRS, US GAAP, а также для произвольной управленческой отчетности.
Нужно понимать, что для крупных компаний бюджетирование — не единственно важная задача. Не менее серьезные направления — консолидация отчетности, управление себестоимостью, стратегическое планирование, отслеживание качества продукции, управление трудовыми и материальными затратами, анализ продаж и оптимизация логистической сети.
Анализировать и планировать эти направления теперь можно с помощью универсального софта. При этом, например, платформа «Планета» необязательно использует только MOLAP. Для решения конкретных задач используются и другие модули, которые можно отнести, например, к классическим BI-решениям. Все вместе они оперативно решают такие задачи:
Консолидация и отчетность. Сравнение плановых и фактических показателей всей компании или отдельных секторов. Формирование любой отчетности, проверка данных на валидность. При этом легко разграничиваются разные уровни доступа к данным.
Управление себестоимостью. Для повышения эффективности бизнеса нужно принимать грамотные решения по управлению затратами. Одно из важных направлений — управление себестоимостью в условиях серийного и единичного производства, проектного и программного управления. Нужно подробно планировать затраты на единицу продукции или конкретную функцию. Здесь особенно важно сравнение «план — факт — анализ». Удобно, что в моделях MOLAP in-memory информация о затратах обычно сквозная, что серьезно упрощает сравнение и управление.
Качество продукции. Построение модели факторов, влияющих на качество готового изделия, и промежуточных точек контроля параметров качества. На основе этого выстраивают эффективную систему управления качеством.
Управление трудовыми и материальными затратами. Технология помогает оптимизировать затраты на ресурсы для реализации производственной программы. Для этого используют статистику и сценарное моделирование норм расхода материалов, трудовых ресурсов и календарно-плановых нормативов.
Анализ продаж. Поиск слабых мест в цепочке продаж — неэффективных регионов, подразделений, менеджеров. Собираются и анализируются данные о продажах с учетом сезонности, маркетинговых активностей и т.п.
Логистика. Визуализация и анализ затрат в логистической структуре с поиском возможностей для оптимизации. Решения для оптимального построения логистической системы.
Стратегическое планирование. Сложно представить большую компанию без долгосрочного финансово-экономического планирования. Еще сложнее представить обработку такого количества данных без автоматизации процессов. В современном ПО заложены математические модели долгосрочного планирования, направленные на достижение стратегических целей компании.
Какие преимущества MOLAP-технологии могут дать бизнесу
На нынешнем этапе российские компании активно ищут способы снижения затрат и автоматизации бюджетного управления. Современные технологии успешно решают эту задачу. В процессе их использования:
-
повышается персональная ответственность за финансовые результаты;
-
происходит взаимодействие стратегических, тактических и операционных планов;
-
выстраивается четкий процесс планирования, контроля и анализа в единой среде;
-
исключаются ошибки из-за ручного сбора и консолидации;
-
выстраивается единая информационная среда для принятия решений;
-
строго соблюдается регламент бюджетирования.
Технология MOLAP in-memory как средство многомерного представления, хранения и анализа данных в оперативной памяти позволяет достигнуть перечисленных эффектов простым и быстрым способом. У технологии очевидные и понятные бизнесу преимущества:
-
Данные сразу пригодны для анализа.
-
Бюджетная модель легко масштабируется.
-
Доступен план-факт и любой другой анализ данных.
-
Настройка бюджетной модели без языков программирования.
-
Все расчеты производятся быстро и в онлайн-формате.
-
Неограниченное число версий и других элементов справочников.
-
Гибкая настройка прав доступа к каждой ячейке.
Компаниям, которые еще не автоматизировали бюджетирование и другие бизнес-процессы, пора задуматься об этом и присмотреться к российскому софту. Различные исследования показывают, что российский рынок ПО растет и рост активно продолжится. Основная причина — конкуренция в бизнесе: стремясь к лидирующим позициям, многие компании начнут внедрять инструменты автоматизации.
Первопроходцы набивают шишки, но получают дивиденды в виде рывка в развитии бизнеса. Грамотный выбор инструмента автоматизации бюджетирования и других процессов станет поворотным моментом, который определит развитие компании на ближайшие годы.
К сведению
OLAP-технология (сокр. от англ. Online Analytical Processing) — интерактивный, комплексный и многомерный анализ данных. Концепция впервые была описана в 1990-х гг. и позже получила широкое распространение как в простейших средствах анализа данных в офисных приложениях, так и в распределенных аналитических системах. С данной технологией тесно связано понятие OLAP-куба, он представляет собой многомерный массив данных: оси содержат атрибуты, а ячейки — агрегируемые количественные данные. Благодаря такой модели данных можно формулировать сложные запросы и отчеты. Например, фирма продает косметику, у нее есть целевые группы клиентов — женщины и мужчины разного возраста в нескольких регионах, покупающие разные линии продукции. На основе куба данных можно сделать любую выборку, например посмотреть, какие линии косметики наиболее популярны у женщин определенного возраста в определенном регионе в разрезе периодов.
1 Статья в «ЭЖ» по ссылке «Импортозамещение в области автоматизации: опыт российских компаний», источник: https://www.eg-online.ru/article/395065/.