Желание повысить эффективность использования накопленных данных и связанный с этим вопрос построения корпоративного информационного хранилища данных возникает в департаментах ИТ и бизнес-подразделениях многих компаний. Реализация такого проекта требует экономического обоснования для поддержки со стороны высшего руководства. Ответ на вопрос «на сколько увеличится доход нашей компании?» часто ставит в тупик инициаторов. Настоящая статья будет интересна управленцам и менеджерам, рассматривающим возможность инвестиций в системы аналитической отчетности и хранилище данных. Предполагается, что читатель понимает концепцию ROI (return on investment) и механизмы оценки эффективности.

ROI проектов ХД - некоторые ошибки и заблуждения

Одна из задач руководителей информационных служб и ИТ профессионалов - оценить эффективность инвестиций в тот или иной проект. Возможно, Вы только столкнулись с задачей расчета ROI от внедрения хранилища, при этом получаемая на первых порах информация может быть не корректной или ошибочной.

Скорее всего, Вы уже слышали, что сам факт существования ХД позволит сократить издержки, но оценить насколько невозможно (например, согласно исследованиям IDC средний показатель ROI в аналитические приложения как правило на основе хранилищ данных составляет 431% за пять лет). Действительно, оценка преимущества и выигрыша от внедрения хранилища является, возможно, более затруднительной, чем оценка эффективности других ИТ проектов, тем не менее, эта задача должна быть выполнена. Почему? Опыт показывает, что расчет ROI принуждает компанию проанализировать использование инвестиций и определить более точно ожидаемые результаты, преимущества и выигрыш от проектов по созданию информационных хранилищ.

Таким образом, оценку проектов сопровождают два заблуждения:

1. Хранилище данных само будет создавать ROI;
2. ROI не может быть рассчитан.

Рассмотрим перечисленные выше вопросы в обратном порядке.

Рассчитать ROI невозможно

Концепция хранилища, как системы ориентированной только на отчетность, является относительно новой. Первые проекты хранилищ данных реализовывались исходя из тезиса - «построим хранилище, а пользователи найдутся». Другими словами, если обеспечить конечных пользователей очищенными данными, охватывающими весь бизнес компании, пользователи найдут широкие возможности и способы использования этих данных.

Это хорошо в теории, однако на практике - пользователи «не находятся».

На самом деле, сотрудники компании (потенциальные пользователи хранилища) имеют обязанности и задачи, которые более или менее четко определены. Сотрудники отвечают за получение определенного результата и имеют свой инструментарий для достижения поставленных задач.

Описанный подход означает, что пользователям дают новый инструмент для получения тех же результатов. Это выглядит нелепо: зачем производить затраты, если результат не изменится. Много ли менеджеров приобрело бы или закупило бы новое оборудование, только потому, что организация вероятно когда-нибудь и как-нибудь, использовала бы новое приобретение? Какой руководитель согласится сделать какие-либо инвестиции без понимания того, как и откуда произойдет возврат вложений.

Правда, вполне возможно, компания найдет неожиданное применение хранилищу или случайным образом обнаружит ценнейшую информацию, которая позволит заработать или сэкономить. Однако, это дело случая, уповать на который не стоит.

Спонсоры и руководители проекта хранилища данных должны быть способны предвидеть следующее:

1. По крайней мере, несколько способов того, как хранилище данных улучшит существующие бизнес-процессы и соответствующие инструменты;
2. Каким образом эти возможные улучшения повлияют на увеличение
3. Какова будет величина увеличения доходов.

Отсутствие ответов на поставленные выше вопросы означает, что истинное значение хранилища не определено и неизвестно. В этом случае, инвестиции в его создание должны быть приостановлены до получения ответов на поставленные выше вопросы.

Один из идеологов технологий хранилищ данных Билл Инмон утверждал, что хранилище должно расти от ставящихся задач постепенно. Наоборот, построить корпоративное хранилище и затем решать задачи бизнеса не получается. Такие проекты всегда терпят крах. Вот еще один довод определиться с преимуществами и задачами, которые принесет их решение с помощью построенного хранилища.

Хранилище данных обеспечит получение ROI

Многие компании пытаются вычислять возврат от затрат на хранилище. Им потакают производители инструментария, приводящие в рекламных буклетах высокие (сотни процентов) показатели ROI. В действительности же, само по себе хранилище данных не обеспечивает финансовых поступлений, то есть инвестиции в технологию не характеризуются прямым возвратом вложенных средств. На самом деле, возврат от инвестиций в технологии, проистекает из процессов, которые данные технологии обеспечивают и поддерживают.

Таким образом, источник ROI инвестиций в проект хранилища на самом-то деле произрастает из новых и модифицированных бизнес-процессов, которые только и возможны с его внедрением. Но никак не из факта существования хранилища данных самого по себе. Именно некоторая усложненность цепочки объясняет причины, по которым решения по реализации проектов в области интеграции данных проходят тяжелее чем, например, решения о покупке новой техники, вложение средств в финансовые инструменты и пр.

Источники ROI

В итоге, мы пришли к выводу, что нет смысла говорить и рассуждать об оценке ROI проектов хранилищ данных. Необходимо оценивать возврат инвестиций в новые бизнес-процессы, которые появляются и поддерживаются функционирующим хранилищем. Рассмотрим несколько примеров.

Страховой бизнес

Раз в полгода актуарии страховой компании оценивают страховые премии и случаи с целью пересмотра размера премий и ресегментирования рынка. Это позволяет им предоставить рекомендации по изменению премий и изменению условий, определяющих сумму премии. На основе предоставляемой актуариями информации руководство компании принимает решение, балансируя между высокой прибыльностью и большим объемом продаж услуг. Увеличить частоту переоценки компания не может, т.к. для сбора данных используется ручной ввод.

Внедрение системы data mining на основе хранилища данных позволит сократить интервалы переоценки до ежемесячных за счет автоматизации процесса интеграции данных. Хранилище данных также повысит достоверность и объем статистической информации, ускорит применение управленческого воздействия.

Результатом внедрения системы станет привлечение новых клиентов за счет продуманной политики сегментирования (почему-то вспоминается ОСАГО), увеличение доходов компании, сокращению убытков по отдельным направлениям за счет выявления ошибок на ранних стадиях.

Торговая компания

Производитель и оптовый продавец медицинских товаров ежемесячно анализирует свои продажи с целью определения и установления скидок и премий своим заказчикам (дистрибуторам). Вместе с тем, рынок характеризуется высокой конкурентной средой (например, рынок фармпрепаратов, продажа кондитерских изделий …). При этом, заказчик может уйти к другому поставщику или производителю. Таким образом, существуют риск не только потерять конкретный заказ (например, речь идет о продаже товара на сумму $50.000), но и риск потери самого заказчика и будущие контракты, то есть речь идет о потерях в сотни или даже миллионы долларов.

Таким образом, необходим инструмент анализа, позволяющий конкретному менеджеру по продажам и его начальникам в сжатые сроки определиться с величиной возможной скидки (например) с учетом прогнозных факторов, поведения и удельного веса данного заказчика по отношению к другим, предыдущих операций, в том числе, за последний час, и прочее. А не только наличие количества товара на складе.

Таким образом, для принятия обоснованного решения в сжатые сроки необходимо, чтобы продавец самостоятельно проводил анализ в реальном масштабе времени. Сокращение времени на принятие правильного решения за счет внедрения хранилища данных, дает возможность не только повысить продажи и удержать клиентов, но и увеличит степень их удовлетворенности.

Машиностроение

Производитель автомобилей анализирует претензии по гарантийным обязательствам каждый квартал. Этот анализ влечет за собой определение бракованных деталей и, затем изменение производственного процесса с целью избежать гарантийного ремонта в будущем для этих деталей и частей.

Компания, возможно, построит хранилище данных для анализа расходов по гарантийным обязательствам. Однако, данный факт не создаст возврата денежных средств. Предположим, что компания-производитель использует хранилище для совершенствования пути, по которому анализируются данные обязательства. Вместо того, чтобы делать это ежеквартально, хранилище данных позволит делать это ежемесячно. То есть, каждый месяц, бракованные детали идентифицируются и эта информация передается на завод. Или, возможно, процесс изменяется таким образом, что позволяет заводам делать это анализ самостоятельно.

Обновленный бизнес-процесс позволяет компании выявить проблемы значительно быстрее. Это, в свою очередь, позволяет внести изменения на несколько месяцев раньше, и тем самым, избежать дополнительных затрат по гарантийным обязательствам. Используя приведенный сценарий, руководитель смог бы оценить стоимость процесса, обеспеченного хранилищем данных.

Телекоммуникации

Телекоммуникационную компанию отличает огромный объем детальных данных о сотнях тысяч и миллионах абонентов linked here. Высочайший уровень конкуренции в отрасли заставляет их обратить особое внимание на концепцию CRM. Решающее значение здесь играют качество предоставляемых услуг и издержки на поддержание абонентских центров обработки звонков.

Внедрение хранилища данных позволит оператору абонентской службы мгновенно получать необходимую информацию о звонящем абоненте. Эта информация и некоторые выработанные рекомендации (которые динамически изменяются и, возможно, генерируются автоматически) помогают оператору извлечь максимум пользы от звонка (например, предложить какие-то новые платные услуги) и не снизить степень лояльности клиента (вам еще не надоело, когда в МакДонадолдс по завершению заказа предлагают пирожок?).

Торговля по каталогам

Известно, что компании, занимающиеся распространением продукции по каталогам, тратят огромные средства на производство/доставку каталогов и другие виды почтовых рассылок. Деньги тратятся впустую при отправке корреспонденции адресатам, совершенно не заинтересованным в предлагаемой продукции.

Внедрение хранилища данных, содержащего подробную демографическую информацию о клиентах и определение модели позволит без сокращения прибыли сократить затраты в несколько раз.

Оценка стоимости процессов, поддерживающихся хранилища данных

Из приведенных примеров видно, что многие преимущества от использования информационного хранилища произрастают из возможности значительно сократить время, необходимое для получения информации. Если такая формулировка кажется не сильно достойной внимания, можно перефразировать сказанное: хранилище данных увеличивает количество и качество(повышается достоверность информации) принимаемых решений, направленных на увеличение доходов, сокращение издержек в единицу времени.

Основной фактор, влияющий на извлечение выгоды от хранилища данных / аналитической информационной системы – «сжатие времени».

Таким образом, приступая к оценке эффективности внедрения хранилища данных, в большинстве случаев следует рассматривать его как инструмент «сжатия времени». Хотя могут появиться и дополнительные источники возврата инвестиций (кроме «сжатия времени»). Например, возможность отображение информации на цветной карте может указать новые способы перераспределения человеческих ресурсов и каналов продаж, которые также позволят повысить производительность и эффективность.

Как уже упоминалось выше, инициализируют проект по хранилищу данных бизнес-потребности. Это и будет отправной точкой обоснования.

1. Необходимо определить бизнес-цели компании/департамента компании. Например, увеличить эффективность работы менеджеров по сбыту на 20% (по статистке более 70% проектов начинаются с анализа продаж и маркетинга);
2. Далее следует определить метрики, согласно которым достижение указанных целей будет измеряться . Объем продаж по менеджерам, прирост продаж по менеджерам, расходы на direct marketing по менеджерам и т.д.;
3. Создать документ, описывающий стратегии, которые будут использованы для достижения целей. Например, осуществлять продажу оптовых партий через отдел продаж, используя скидки и премиальные покупки товара;
4. Указать рычаги, которые могут использовать лица, принимающие решения. Например, изменение структуры комиссионных и политику скидок или сигнализируя производствам о изменениях прогноза спроса, чтобы быть уверенным в наличии товара);
5. Определить где происходит «сжатие времени». Это даст возможность менеджеру использовать имеющиеся рычаги быстрее и, таким образом, повысить производительность. Например, в течение двух недель во время маркетинговой акции по продвижению товара он сможет оценить успех, определяя объем продаж в денежном и количественном выражении этой акции и решить, стоить ли ее продолжать. Обладая знаниями об акции, мы считаем, что это позволит нам увеличить объем продаж в денежном исчислении на 20%.

Расчет ROI

ROI может быть расcчитан на каждый год инвестиций в проект. Следующая формула обычно используется для расчета:

ROI = чистая прибыль от инвестиций / объем затрат (инвестиций)

Таким образом, например, ROI инвестиций в 100,000 евро, которые обеспечивают приход 150,000 евро, в первый год составит 150%. Существуют несколько вариантов концепции ROI. Однако все они включают такие величины как значение чистого текущего дохода и расчет времени окупаемости. Каждое из этих значений призвано оценивать доходность, или ожидаемую доходность от инвестиций. Так как, компании обычно имеют дефицит ресурсов для инвестиций, то в идеале, руководители должны были бы сравнивать ожидаемый ROI различных проектов и перераспределять ресурсы с учетом этой величины (например, в пользу проектов с большим ROI).

Расчет ожидаемого возврата инвестиций в проект хранилища требует определения двух ключевых показателей:

• Количество затрат;
• Ожидаемое движение денег по этим затратам.

Расчет количества затрат (инвестиций)

Затраты включают количество затрат на изначально выполняемые процессы (затраты на сопровождение учитываются отдельно при расчете ожидаемой выгоды). Затраты включают такие статьи как:

• Аппаратное обеспечение;
• Программное обеспечение;
• Зарплата разработчиков;
• Стоимость консалтинговых услуг.

Данные статьи остаются постоянными во времени, за исключением случаев, когда компания продолжает инвестиции в последующие годы. Перечисленные статьи расходов представляют количество затрат, которое компания могла бы направить на другие проекты, но решила использовать для проекта хранилища данных.

Расчет ожидаемой выгоды

Выгоды от процессов, которые поддерживаются хранилищем, делятся на две больших категории: источники увеличения дохода и источники уменьшения стоимости (например, производственного процесса).

Источники увеличения дохода компаний включают следующее:

• доход от заказов (покупок), сделанных новыми заказчиками, которые появились благодаря новому процессу;
• доход, происходящий от намерений существующих заказчиков купить больше вследствие внедрения нового процесса;
• доход от продаж, не потерянных из-за конкурентов, вследствие внедрения нового процесса.

Источники уменьшения стоимости процесса включают:

• Стоимость владения существующей системой (той, которая исчезнет);
• Увеличение эффективности вследствие нового процесса.

Ожидаемая выгода должна быть сокращена на величину производственных затрат нового процесса:

• Стоимость поддержки ПО и аппаратного обеспечения (гарантийное и т.д.);
• Зарплаты специалистам, которые обслуживают систему и обучают пользователей новой системы;

Таблица для оценки ROI

Форма, приведенная в приложении, может быть использована для расчета возврата инвестиций в проект хранилища. Заметим, что возможен раздельный расчет ROI на каждый год жизни системы.

Дополнительная информация

Специалисты BI Partner готовы оказать консультации по проектам, связанным с внедрением хранили данных и аналитической отчетности с использованием различных технологий.

Вы можете отправить запрос по адресу consulting@bipartner.ru

От степени «сжатия времени» и бизнес-процесса напрямую зависит размер выгоды, определяемый в денежном эквиваленте. В качестве кратких примеров можно привести:

• Центры обработки вызовов. Доступ к информации об абоненте позволяет операторам проводить различные сценарии в общении с абонентами, в зависимости от его принадлежности к той или иной группе. Как результат – сокращение издержек на содержание службы, увеличение оборота от продажи дополнительных услуг.
• Выявление брака на ранних стадиях за счет более частого анализа претензий покупателей продукции. В результате сокращение расходов по гарантийным обязательствам.
• Коррекция закупок на основе достоверной и своевременной информации об объемах продаж.
• Оптимизация логистики за счет быстрого доступа к информации, предоставляемой распределенной сетью сбыта.
• Сокращение интервалов пересмотра страховых премий поможет страховым компаниям повысить привлекательность услуг и избежать
• и пр.

Таким образом, хранилища данных и аналитические системы, реализуя потенциал уже совершенных инвестиций (существующие информационные системы), открывают для компаний ПРОГНОЗИРУЕМЫЕ возможности по совершенствованию бизнеса.

Оригинал статьи можно прочитать здесь