В мелкооптовой торговле ситуация попроще, т.к. там потребитель идентифицирован и учтен в базе данных торговой компании, что позволяет непосредственно анализировать клиентское поведение. В розничной торговле покупатель анонимный, хотя многие компании изначально это исключают, например, METRO Cash & Carry.
Вообще основная тенденция развития прикладных информационных систем в последние пять лет — это ассимиляция систем управления взаимоотношениями с клиентами, возникших в качестве самостоятельных, в контур ERP, причем обе при этом только выигрывают.
Рынок DSS-систем в финансовых институтах сейчас самый емкий. Сфера применения DSS-систем в банках касается прежде всего:
банковского ритейла (платежные пластиковые карты и чеки);
анализа рисков;
предотвращения мошенничества (прежде всего с пластиковыми картами);
анализа потребительского поведения и проектирования новых финансовых услуг.
Последнее, прежде всего, основано на анализе и формировании потребительских групп, которые характеризуются сходным поведением. Результатом этой работы являются проекты, например, молодежных жилищных кредитов, условия овердрафтов, VIP-программы клиентского обслуживания. При этом надо отвечать на вопросы: что такое «молодежь»?, кто такой VIP-клиент? и т.д.
Предотвращение мошенничества — это перспективная зона использования методов искусственного интеллекта, которая никогда не будет исчерпана, как никогда не будет исчерпано воображение у мошенников.
В страховых компаниях DSS-системы еще не имеют такого широкого распространения, но это только подчеркивает потенциальную перспективность данного рынка.
В телекоммуникационных компаниях, прежде всего мобильной связи, роль DSS-систем связана с проектированием новых услуг, которое основано на выявлении устойчивых клиентских групп и преимущественного клиентского поведения. Этот рынок по времени жизни можно считать неисчерпаемым.
В промышленности к сферам применения можно отнести:
управление взаимоотношениями с клиентами;
статистическое управление запасами;
финансовое и бюджетное планирование и управление;
анализ и управление рисками.
Какие изменения в парадигме управления промышленностью произошли за последние 50 лет? До 60-х годов промышленное производство развивалось главным образом за счет развития технологии, что выражалось тезисом: «производить и продавать». В тот период, безусловно, предложение явно формировало спрос. При этом основные производственные фонды были преимущественно материальными: здания, сооружения, оборудование, за которым стояли патентованные технологии.
К концу 20-го века признанным тезисом, выражающим рациональное рыночное поведение, стала парадигма «воспринимать и реагировать». Темп появления новых революционных технологий замедлился, технологии в основном находятся на этапе эволюции. А фронт конкурентной борьбы переместился в область проектирования новых продуктов и услуг. При этом превалирующим стали намерения и пожелания клиентов: явно или неявно выраженные. В качестве примеров можно привести практически полный переход на заказное конфигурирование автомобильной промышленности, постоянно возрастающий спектр предложений услуг в сфере телекоммуникаций при том же самом оборудовании и т.д.
Все большее и большее значение приобретает информация и методы работы с ней. Это тем более актуально в развитых странах мира на фоне сохраняющейся тенденции переноса непосредственно материального производства в развивающиеся страны с низкой стоимостью рабочей силы, энергетических и сырьевых ресурсов. Концепция DSS-систем прямо соответствует задаче информационного обеспечения данной парадигмы.
Каковы сегодня основные промышленные тенденции? Это:
глобализация;
укрупнение;
специализация (для средних компаний);
интеграция в поставочные сети;
фокусировка на разработке новых продуктов и услуг;
необходимость одновременно конкурировать как по качеству, так и по цене.
Анализируя причины отставания США в промышленном развитии, Комиссия Министерства внешней торговли США считает, что для подъема конкурентоспособности, в частности, необходимо (автор приводит только те пункты рекомендаций, которые имеют отношение к предмету рассмотрения, сам исходный перечень немного шире):
уделять больше внимания стратегическому планированию и больше инвестировать в исследования и разработки;
изучать стратегию иностранных конкурентов и совершенствовать собственную;
уделять больше внимания производственной функции и больше инвестировать в оборудование и кадры;
устранить коммуникативные барьеры в пределах организации;
признать ценность развития информационных связей с поставщиками и потребителями.
Информационная поддержка реализации вышеперечисленных рекомендаций со стороны DSS-систем может выглядеть следующим образом:
«уделять … внимание стратегическому планированию…» — анализировать исторические данные по структуре себестоимости, динамике цен;
«изучать стратегию иностранных конкурентов» — анализировать динамику рынков;
«уделять больше внимания производственной функции» — анализировать затраты по управлению активами, динамику тарифов, эффективность использования оборудования и фондоотдачу;
«устранить коммуникативные барьеры» — анализировать исторические данные по параметрам реализации внутренних бизнес-процессов и эффективность результатов;
«признать ценность развития информационных связей» — анализировать исторические данные взаимоотношений с клиентами и поставщиками.
Эффективное решение данных задач требует углубленного анализа как рыночного окружения, так и динамики использования всех внутренних ресурсов.
Особое значение в конкурентной борьбе при практически равной ситуации по возможности доступа к технологиям приобретает персонал и подходы к управлению. В развитых странах мира персонал, по крайней мере, ведущий в стратегическом планировании, переместился из категории «Затраты» (Cost) в категорию «Фонды» — первые надо неуклонно сокращать, а вторые надо развивать и инвестировать.
Также следует отметить, что в настоящее время в мире действует общая глобальная тенденция преимущественного развития рынка услуг по сравнению со сферой непосредственно производства. Экономика все более и более становится информационной, а не материальной.
Рассматривая корпоративный рынок, очень показательным является анализ того, что могут и чего не могут наследуемые системы, прежде всего типов ERP и Project Management.
В области государственного строительства роль DSS-систем пока невелика. Потенциально их область использования связана с оценкой эффективности государственных и муниципальных программ. Это связано, прежде всего, с тем, что государственные и муниципальные программы не сводятся к экономическому эффекту как таковому. Развитие информационных систем в данной сфере в большой мере зависят от философского осмысления роли и места государства в будущем мире, т.е. основополагающую роль в данном процессе имеет выработка критериев и подходов к их оценке.
Обобщенный портрет DSS-систем можно составить на основе краткого анализа предложений компаний Cognos, SAS, Hyperion, Oracle. Так как данная статья носит вводный характер, автор не ставил перед собой целью сравнительный анализ продуктов — это тема других работ.
Прежде всего, следует обратить внимание на то, что перечень ключевых игроков на рынке DSS-систем не совпадает с лидирующим списком производителей систем ERP. Присутствие компании Oracle в приведенном списке отражает явно выраженное намерение компании Oracle развивать данное направление, наличие действительно развитого инструментального набора для выполнения подобных проектов, последние приобретения компании в данной области. С этой точки зрения в анализируемый список можно было бы добавить и IBM с Microsoft, но эти производители все-таки больше относятся к инструментальной области и платформам, чем к прикладной.
В основной функциональный набор DSS-систем входят:
финансовое планирование и бюджетирование;
формирование консолидированной отчетности (до 200 преднастроенных отчетов);
создание информационной системы стратегического управления на основе ключевых показателей деятельности (Balance Scorecards) с преднастроенными библиотеками показателей (до 500);
анализ взаимоотношений с клиентами и поставщиками;
анализ рыночных тенденций;
функционально-стоимостный анализ (ABC-Costing);
функционально-стоимостное управление (Activity Based Management, ABM);
система постоянных улучшений (Kiezen Costing);
многомерный анализ данных (OLAP);
выявление скрытых закономерностей (Data Mining);
выявление моделей (структур) данных;
статистический анализ и прогнозирование временных рядов;
событийное управление бизнесом (Event-driven BI);
анализ рисков;
формирование преднастроенных запросов (до 500-600);
интеллектуальный поиск (по неполным данным и неформальным запросам);
бизнес-моделирование и анализ эффективности выполнения бизнес-процессов;
референтные отраслевые модели.
Количество преднастроенных областей анализа достигает 30-40.
Событийное управление бизнесом связано с обнаружением преднастроенных событий вида:
уведомления об определенном состоянии;
исполнение;
операционные события.
Информационной платформой являются хранилища данных (Data Warehouse).
Инструментальная среда — интеграционные системы, основанные на открытых стандартах. Эти системы соответствуют требованиям: