Управление бизнес-процессами и развитием информационных технологий

39. Создание системы контроля и анализа бизнес-процессов

Андрей Коптелов Антон Шматалюк Финансовая газета 21 февраля 2008 г

СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ И АНАЛИЗА БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

Финансовая газета
Дата: 21 февраля 2008 г.,  Город: Москва
Рубрика: Высокие технологии;

А. КОПТЕЛОВ, директор департамента развития и внедрения информационных технологий блока развития,

А. ШМАТАЛЮК, директор блока развития

Компания IDS Scheer Россия и страны СНГ

Практика внедрения процессного подхода в российской действительности показывает, что большинство компаний, начавших реализацию процессного управления, останавливаются на стадиях описания и автоматизации процессов. Однако для эффективной реализации данного подхода требуется внедрение полного цикла управления процессами:

процессы должны быть структурированы и описаны;

их необходимо реализовать в виде регламентов или информационных систем;

нужно осуществлять контроль и анализ процессов - контролировать точность их выполнения, рассчитывать значения показателей эффективности и соотносить их с плановыми значениями, после чего выявлять проблемы и недостатки;

необходима оптимизация процессов.

Следовательно, для внедрения процессного подхода важно не только описать и автоматизировать процессы, но и создать инструмент контроля за правильностью их выполнения и анализа показателей. Таких инструментов может быть несколько.

Первый способ - это создание регламента в текстовой или графической форме и средств организационного контроля его выполнения.

Второй способ - использование информационной системы класса workflow (pure-BPM) для автоматизации процессов, в состав которой входят средства контроля статуса выполнения и сбора статистики для анализа эффективности процессов. При этом нужно понимать, что регламент придется контролировать с помощью организационных мероприятий, что не всегда является эффективным для часто выполняющихся процессов. Использование систем класса workflow для автоматизации позволит быстро наладить контроль над процессами на требуемом уровне. Многие системы, содержащие функциональность workflow, имеют встроенные средства контроля процесса, сбора показателей и их анализа.

Однако не всегда удается автоматизировать процесс полностью с помощью workflow-систем. Примером лоскутной автоматизации является внедрение ERP-систем, когда внедряются отдельные модули, обеспечивающие автоматизацию лишь некоторых функций или функциональных областей. При этом остается достаточно много ручных операций, особенно на границах внедренных модулей. Происходит это по двум причинам:

документация и технология внедрения ориентированы в первую очередь на модульную структуру системы, а не на поддержку процессов;

в большинстве случаев компании заинтересованы в быстром внедрении информационной системы, при этом они не уделяют должного внимания существующим сквозным бизнес-процессам.

В проектах внедрения ERP-систем зачастую не остается времени для оптимизации бизнес-процессов с учетом новых возможностей программных продуктов и требований рынка, а также не предусмотрено создание системы процессного управления. В результате многие компании инвестировали значительные средства во внедрение ERP-систем, но не получили требуемого повышения эффективности деятельности. Сейчас необходимо определить уровень охвата бизнес-процессов внедренными ERP-системами. Для этого существуют следующие возможности:

контроль времени выполнения бизнес-процессов (в целом и по этапам);

контроль стоимости (как частный случай - трудоемкости) процессов с целью поиска путей для снижения стоимости ведения бизнеса;

определение недостатков бизнес-процессов (возникновение очереди задач по причине недостатка ресурсов);

контроль качества результатов бизнес-процессов и удовлетворенности запросов потребителя;

проведение анализа "план-факт" и выявление причин невысокой эффективности процессов.

Таким образом, при автоматизации процесса с помощью ERP-систем или нескольких различных информационных систем задача контроля за правильностью выполнения процесса и сбора статистических данных для его совершенствования затрудняется, поскольку процесс содержит множество информационных разрывов и нельзя собрать целостную статистику, a ERPсистема не содержит необходимой аналитической функциональности в области контроллинга процессов. В данном случае требуется отдельное ИТ-решение, функционал которого должен позволять контролировать процесс, а также накапливать, анализировать и представлять информацию в разрезе сквозных бизнес-процессов. Это вызвано особенностью процессного управления, заключающейся в необходимости сбора статистики по основному объекту управления - процессу, которая обеспечивает проведение его совершенствования намного эффективнее, чем через логический анализ описания процессов. С учетом того, что для контроля и последующего анализа используются одинаковые показатели результативности, следует объединить средства контроля и анализа процессов в рамках единой платформы. Практика проектов показывает, что внедрение средств контроля и анализа для определенного критичного бизнес-процесса и сбор первичной статистики позволяют уже через месяц кардинально усовершенствовать процесс и повысить его эффективность.

Если говорить об инструментах, то для обозначения средств аналитики принято использовать термин "Business Intelligence" (BI), при этом BI объединяет различные средства обработки и анализа данных масштаба всей компании. Целью BI-системы является поставка информации для принятия управленческих решений. В настоящее время имеется порядка 100 поставщиков аналитических систем разной функциональности и архитектуры. В дополнение к этому большинство крупных вендоров имеют данные системы в линейке своих продуктов, и выбор аналитической системы для собственных нужд становится непростой задачей.

По оценкам IDC, рынок BI состоит из пяти сегментов:

OLAP (On-Line Analytical Ргосеssing)-продукты;

инструменты добычи данных;

средства построения хранилищ и витрин данных;

управленческие информационные системы и приложения;

инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов.

Не раскрывая подробно категории данной классификации, следует отметить, что средства, предназначенные для анализа процессов, находятся в блоке "управленческие информационные системы и приложения". Дальнейшая классификация данной категории может осуществляться по виду решаемой задачи:

инвестиционный анализ;

маркетинговый анализ;

контроль и анализ данных по проектам;

контроль и анализ данных по процессам и т. д.

Каждая из систем является лучшей для решения определенной задачи, для которой она разработана. Однако можно применять и универсальный OLAP-npo-дукт для всех задач, но в таком случае потребуются собственные разработки для добавления необходимой функциональности продукта.

***

Методика построения системы контроля и анализа

Для определения наиболее критичных бизнес-процессов, требующих обеспечения контроля, анализа и совершенствования, необходимо предварительно описать и изучить бизнес-процессы верхнего уровня (см. рисунок). Затем для выбранных бизнес-процессов нужно провести описание до необходимого уровня детализации (второго-третьего уровня). При этом следует отразить интеграцию моделей процессов с используемыми информационными системами, организационными подразделениями и количественными показателями производительности. После того как бизнес-процесс становится понятен, можно приступить к созданию структуры показателей его результативности для организации контроля, оценки и анализа. Для этого описываются существующие средства автоматизации бизнес-процесса, определяются степень его автоматизации и источники ключевых показателей. Это делается для того, чтобы в последующем можно было определить точки автоматического извлечения количественных показателей производительности по процессам из существующих информационных систем. Для определения ключевых показателей результативности процесса важно провести анализ его целей и показателей, отражающих достижение соответствующих целей. Однако помимо ключевых показателей могут быть использованы количественные показатели, которые необходимы для владельца процесса. При определении показателей для контроля и анализа большое значение имеет степень автоматизации процесса, поскольку, если большинство показателей невозможно собрать из информационных систем, их придется рассчитывать вручную, что неэффективно.

Показатель уровня автоматизации процесса рассчитывается как число автоматизированных функций к общему числу функций в процессе, и чем выше уровень автоматизации, тем большая степень контроля может быть установлена над процессом. Минимально необходимым условием является присутствие информационных систем во всех точках контроля.

В результате подготовительных работ должна быть создана модель, содержащая описание логики процесса, исполнителей, информационного потока, используемых информационных систем, показателей результативности и их источников.

Если говорить о практике, то примерами процессных показателей результативности могут являться следующие:

среднее время выполнения процесса за период;

средняя стоимость процесса за период;

среднее время согласования результатов в разрезе по подразделениям;

число прерванных процессов;

число завершенных процессов;

число процессов, выполненных с задержкой;

динамическое время ожидания процессом ресурсов.

Одним из дальнейших шагов для построения системы контроля за процессом является выбор контрольных точек, где будут контролироваться его показатели. В обязательном порядке контрольными точками являются начало и окончание процесса, при этом нужно понимать, что чем дальше по процессу относятся эти точки, тем более применимой и полезной будет получаемая статистика. Например, в случае внедрения системы контроля и анализа для процесса продаж в части отправки коммерческого предложения необходимо отнести финальную контрольную точку до той функции, где появляется информация о его эффективности. Если финальную контрольную точку поставить на уровне отправки документа, то статистика будет показывать число отправленных документов, что не позволит определить эффективность процесса в целом. В большинстве случаев точки контроля по процессу выгоднее располагать на стыках различных подразделений, взаимодействующих в рамках его выполнения. В то же время полезно отделять стадии создания документов от стадии их согласования. При практической реализации, как правило, для несложных процессов может быть достаточно 10-15 точек контроля.

Помимо точек контроля для обеспечения работы средств анализа необходимо определить аналитические разрезы, по которым будет собираться и аккумулироваться информация по процессу. Особенность сбора информации заключается в необходимости определения в информационных системах ключевого идентификатора, который является уникальным для каждого процесса. В дальнейшем по данному идентификатору отслеживается его выполнение и осуществляется сбор фактических значений показателей.

Примерами аналитических срезов для процесса продаж могут являться следующие:

тип клиента (аналитика по активности клиентов);

отрасль (отраслевая активность); клиент-менеджер (эффективность отдельных менеджеров);

объем проекта (ранжирование проектов по объему);

тематика проекта (востребованность услуг на рынке) и т. д.

В большинстве случаев достаточно 15-20 аналитических разрезов для дальнейшего анализа процесса.

***

Инструменты контроля и анализа процессов

Многие OLAP-продукты могут быть настроены для выполнения задач контроля и анализа процессов, однако существуют средства, изначально предназначенные для этих целей. Преимуществами использования специализированных аналитических систем являются набор отчетных форм и пользовательский интерфейс, которые наиболее эффективны для контроля и анализа процессов. Одна из особенностей этих систем - возможность сбора данных из различных систем и представление их в виде, необходимом для владельцев процессов. При этом исходными данными выступают данные из информационных систем, поэтому на первом этапе автоматизации необходима настройка адаптеров для сбора информации в единое хранилище, и в данном случае могут быть использованы интерфейсы на основе XML-файлов.

Опыт проведенных проектов по построению систем контроля и анализа бизнес-процессов свидетельствует, что основной российской проблемой считаются слабый уровень автоматизации существующих процессов и их лоскутная автоматизация. Это вызвано тем, что при внедрении ERP-систем во главу ставится необходимость завершения проекта, а не повышение эффективности бизнеса. Поэтому в компании могут существовать множество дублирующих систем и достаточно большие информационные разрывы, и в этих случаях приходится в некоторых точках контроля собирать данные не из информационных систем, а с индивидуальных рабочих мест аналитической системы, куда их вручную заносят участники процесса. Для построения системы контроля и анализа бизнес-процессов предназначена группа продуктов компании IDS Scheer AG, в частности система ARIS Process Performance Manager.

Следует отметить, что проекты по внедрению систем контроля и анализа не отличаются сложностью и длительностью, в основном не превышают одного-двух месяцев. Это связано с тем, что при внедрении нужны минимальные настройки системы под требования пользователей, которые может выполнить небольшая проектная группа из двух-трех человек. В большинстве случаев источником данных для аналитики по процессам является система SAP, для которой разработано много стандартных адаптеров.

Результатами, получаемыми пользователями при внедрении системы контрол

я и анализа, являются:

совершенствование процессов на основе реальных параметров, а не описания;

анализ эффекта от мероприятий по совершенствованию процессов, что позволяет определить ROI для каждого мероприятия и ранжировать их по важности;

сбор данных для бенчмаркинга и сравнение эффективности однотипных процессов, для тиражирования наиболее успешных;

формирование основы для системы мотивирования руководителей;

проведение оценки стоимости процесса;

анализ трендов и статистики по процессу для перехода к проактивному управлению и совершенствованию.

***

Алгоритм использования

На примере системы ARIS Process Performance Manager (PPM) рассмотрим алгоритм контроля и последующего анализа процесса.

Для каждого процесса определяются ключевые показатели и их пограничные значения. Достижение показателем пограничного значения показывает, что с процессом не все в порядке, и требуется дополнительный анализ возникшей ситуации. Примером пограничного показателя может быть среднее время выполнения процесса. Если процесс должен выполняться за три дня, а среднее время - 3,5 дня, то следует определить, с чем связаны задержки, и сформулировать необходимые корректировочные мероприятия. Для анализа причин отклонения нужно проанализировать тенденции процесса и найти факторы влияния. В нашем случае одним из факторов влияния может оказаться перегрузка персонала по причине отпускного периода или несоблюдение регламента процесса, или конец года. Определение факторов влияния может быть основано на той аналитической информации, которая собиралась по ранее определенным аналитическим разрезам.

Причиной проблем в процессе может быть недостаток ресурсов, однако в большинстве случаев необходимо корректировать логику процессов, поэтому хорошим подспорьем в ARIS PPM является возможность анализа как моделей цепочек событий (ЕРС), так и моделей потока информации между подразделениями. В результате проведенного анализа должен быть сформирован план мероприятий для оптимизации процесса. После того как мероприятия будут выполнены, можно произвести оценку их эффективности.

***

Заключение

В настоящее время многие российские компании активно используют различные средства контроля и анализа процессов, позволяющие получить достаточно быстро результаты, связанные с совершенствованием бизнес-процессов. Это связано с тем, что для таких отраслей, как банковская, страховая, телекоммуникационная и энергетическая, полноценное управление процессами является уже осознанной необходимостью.

Контактная информация: koptelovak@yandex.ru