Начиная разговор о применении бизнес-аналитики в органах государственного управления, хотелось бы сразу договориться с теми, кто не понимает, о каком бизнесе может идти речь в государственных организациях. Оставим в стороне коррупционную тему. Она, несомненно, важна, но “бизнес” такого рода для занимающихся им персон нуждается в анализе меньше всего. Вспомним, что бизнес — слово иностранное, которое в переводе означает дело. А потому, если госорганы, как и коммерческие структуры, занимаются делом, то анализ их деловой практики, выявление узких мест, обнаружение тенденций и прогнозирование развития социальной и экономической обстановки являются, безусловно, актуальными задачами. Что уж говорить об отчетности и ее визуальном представлении средствами деловой графики — основной области применения инструментов Business Intelligence (BI). Вопрос скорее в том, какие технологии бизнес-анализа и насколько востребованы сегодня госсектором. Какие новые технологии такого рода есть в арсенале вендоров и применяются ли они?

Для обсуждения данной темы мы пригласили представителей крупных компаний-вендоров, предлагающих в нашей стране как BI-инструменты, так и базирующиеся на них аналитические приложения. Эксперты утверждают, что во всём мире по потреблению BI-решений госорганы занимают второе место после финансовых структур. Какова в этом отношении ситуация в России — сказать сложно. Систематических исследований данного сегмента рынка крайне мало. Так, по данным компании DSS Consulting, рассмотревшей 315 проектов внедрения BI-систем, выполненных в нашей стране в 2010 г., в государственном секторе реализован 41% из них. Далее с большим отставанием следуют финансы, банки и страхование (18%), торговля (17%), медицина и фармацевтика (6%), нефтегазовая промышленность и услуги (по 3%). Думается, распределение долей будет совсем иным, если принимать во внимание не число проектов, а их стоимость. Но поскольку финансовые показатели охраняются нашими компаниями чуть ли не строже, чем документы с грифом “Секретно”, об объеме рынка BI в госсекторе можно судить только по экспертным оценкам. Все они группируются около планки 100 млн. долл. в год.

Требование времени

Каковы же основные стимулы использования BI-решений в органах государственного управления? “Основной задачей и главной движущей силой для правительственных организаций является повышение качества услуг для граждан и рост эффективности управления, — утверждает Александр Тихонов. — Однако сложность заключается в том, что государственные компании вынуждены делать это при недостаточных ресурсах, как человеческих, так и финансовых”. Утверждение о недостаточности финансовых ресурсов у органов государственного управления расходится с мнением многих экспертов о том, что именно государство постепенно становится одним из главных потребителей информационных технологий. Другое дело, что для эффективной эксплуатации информационно-аналитических систем нужны специалисты довольно высокой квалификации, отыскать которых бывает не так уж просто.

Если судить по проектам в федеральных ведомствах, в которых участвует Microsoft, то, как отмечает Петр Дьяков, на первом месте стоит необходимость построить системы отчётности о работе организации. Отчётность может быть как внешней (для контролирующих федеральных органов), так и внутренней, предоставляющей руководству ведомства информацию об эффективности деятельности подведомственных организаций и подразделений. Впрочем, отчетность — это не самоцель. “Основополагающей для использования BI в органах государственного управления является потребность в оперативном принятии решений, в том числе в условиях недостатка информации, — убежден Андрей Селянин. — Они хотят получать разнообразную информацию о процессах с минимальным запаздыванием, а также формировать прогнозные сценарные задачи «Что будет, если…?» и «Что необходимо для…?»”.

“На наш взгляд, такой движущей силой является стремление улучшить качество управления государством, — убежден Ишхан Казинян. — А для этого необходимо обладать актуальной информацией, иметь возможность своевременно принимать решения, целостно, а не фрагментарно представлять себе ситуацию в различных отраслях экономики. Все это в итоге позволяет руководству страны, региона, министерства или ведомства принимать решения, основываясь на целостной картине: BI позволяет моделировать и оценивать влияние одного или нескольких параметров на ситуацию в целом”.

Ольга Горчинская напомнила, что для некоторых государственных организаций, таких как комитеты или агентства по статистике, аналитика — это главное направление деятельности. В таком случае аналитические технологии нужны для автоматизации основных бизнес-процессов.

Какие же задачи бизнес-аналитики наиболее востребованы в российском госсекторе? Как отметил Александр Тихонов: “Одна из приоритетных задач, поставленных на уровне президента страны, — повышение эффективности служащих государственных органов. Для этого каждому сотруднику присваиваются ключевые показатели деятельности, которые должны проверяться по факту исполнения. Подобная программа сейчас внедряется в ряде министерств. Для ее реализации необходимы такие инструменты, как стратегические карты управления, мониторинг ключевых показателей — плановых и фактических. У IBM соответствующие продукты, представленные линейкой Cognos, способны выполнять контрольные функции по анализу трендов, идентификации возможных рисков и причин их возникновения, по мониторингу исполнения задач всех правительственных агентств и департаментов. Среди возможных областей применения аналитических инструментов — построение разумных городов, превентивная борьба с преступностью, обеспечение прозрачности государственной отчетности, повышение эффективности планирования в различных сферах государственного управления (образование, здравоохранение, экономическое развитие и др.)”.

“Если говорить об особенностях аналитики в госсекторе, то прежде всего это большое разнообразие задач, зависящих от характера деятельности той или иной организации, — убеждена Ольга Горчинская. — Для коммерческих компаний сложились типовые решения бизнес-анализа, которые успешно внедряются в различных индустриях. Например, решения по удержанию клиентов, по прогнозированию ценности клиента успешно внедряются и в финансовых организациях, и в телекоме, и в ритейле. Однако ведомства госсектора гораздо сильнее различаются и по объектам анализа, и по особенностям постановки задач. Аналитические задачи таможенного комитета России почти не пересекаются с задачами Министерства регионального развития. В области здравохранения развивается целое направление специальных аналитических методов и технологий для медицинских организаций. В соответствии с этим аналитические решения для госсектора не только и не столько ориентируются на традиционные BI-технологии (интерактивный анализ, дашборды, регламентная отчетность), но и используют методы углубленной аналитики, включая прогнозирование, моделирование. По уровню интереса и использованию так называемой продвинутой аналитики госсектор обгоняет коммерческие организации”.

По мнению Петра Дьякова, востребованность систем статистической отчётности и мониторинга ключевых показателей обусловлена необходимостью оценивать эффективность работы государственных организаций, а также возможные пути развития как самих государственных органов, так и государства в целом. Отметим, что сколь бы изощренны ни были инструменты бизнес-анализа, польза от них будет сомнительна, если не обеспечить высокое качество исходных данных. На это обращает внимание Андрей Селянин: “Сегодня в госсекторе остаются приоритетными процессы сбора и представления информации. Все более востребованными становятся задачи моделирования и прогнозирования, а также построения рабочих мест руководителей, в том числе с применением мобильных устройств”. Согласен с ним и Ишхан Казинян, отмечающий высокий спрос на средства обобщения и агрегации большого количества данных и информации, а также на системы мониторинга ключевых показателей эффективности и ситуационные центры.

“Особенности аналитики в госсекторе связаны не только с методами анализа, но и с используемой информацией, — напоминает Ольга Горчинская. — В органах государственного управления очень часто для решения той или иной аналитической задачи используется информация, им не принадлежащая. Это могут быть данные других ведомств, источники открытого доступа в Интернете и т. д. Именно поэтому одной из важных задач в госсекторе является интеграция данных и создание межведомственных центров данных”.

Не только BI

Не секрет, что спрос, особенно со стороны государственных органов, довольно консервативен: с большей охотой там идут на внедрение решений, уже получивших широкое распространение. А вот какие аналитические инструменты применяются в госсекторе недостаточно широко? Каковы причины этого и какие меры могли бы стимулировать применение таких инструментов?

“Хочется отметить слабое использование так называемых ad-hoc (нестандартных) отчётов, — обращает внимание Петр Дьяков. — В основном в организациях применяются отчёты регламентные. Это положение связано с тем, что пользователи BI-решений не знают о доступности гибких систем ad-hoc-отчётности, встроенных в стандартные средства офисных пакетов, таких как Microsoft Office 2010 (в частности, в Excel). Как правило, решения для бизнес-анализа дороги и тяжело внедряются. Пользователи мощных корпоративных систем полагают, что построение отчётов по силам только «программистам-компьютерщикам»”.

По мнению Александра Тихонова, российский госсектор находится на самой ранней стадии автоматизации аналитических задач, поэтому инструменты бизнес-аналитики и глубокого анализа данных используются в нем редко. В большинстве государственных органов отсутствуют цифровые хранилища данных, статистика не оцифрована и до сих пор ведется на бумаге. Поэтому первый шаг, который необходимо выполнить для повышения эффективности управления информацией, — переход на ее цифровую обработку и хранение. “Недостаточно широко сегодня, на мой взгляд, используются инструменты моделирования и прогнозирования развития ситуации, хотя тенденции последних лет говорят о существенном прогрессе в использовании таких средств”, — сетует Андрей Селянин.

Ольга Горчинская убеждена: “Интерес к статистическим методам анализа и технологии data mining сегодня растет. С их помощью можно решать самые разные задачи прогнозной аналитики, выявлять закономерности в детальных данных. На практике эти технологии используются не так часто. Одна из важных причин — отсутствие подготовленных специалистов, обладающих не только опытом в сфере ИТ, но и знаниями в области математики и статистики. Появляются специализированные приложения для автоматизации собственно процесса принятия решений. Примером такого инструмента является продукт Oracle Real Time Decisions, позволяющий моделировать логику принятия решений не только на основе исторических данных, но и с учетом информации, отражающей текущий контекст, внешние условия, особенности лица, принимающего решения. Принятие решений в реальном времени — это одно из наиболее интересных новых направлений в бизнес-аналитике, которое выходит за рамки обычных средств построения отчетов и интерактивных запросов и позволяет решать широкий круг практических задач”.

“Проблема, на наш взгляд, кроется не в инструментах, а в качестве и своевременности предоставления первичной информации, — возражает Ишхан Казинян. — Любые аналитические инструменты опираются на данные, поставляемые из первичных источников. Наведение “порядка” на уровне учетных систем (учетных данных) будет стимулом для развития и использования аналитических инструментов”.

Что мы анализируем

Но вот достаточен ли сегодняшний уровень доступности и качества данных для организации межведомственного взаимодействия и вовлечения этих данных в BI-процедуры? “Нет, — категорично утверждает Александр Тихонов. — Оцифрованных документов, электронных данных в целом для построения отчетности и анализа слишком мало. Рынок начинает понимать необходимость организации таких процессов, но не обладает для этого достаточной ресурсной базой”. “Чтобы повысить качество межведомственного взаимодействия, ещё много предстоит поработать над согласованностью данных и стандартов взаимодействия, — считает Петр Дьяков. — Дело в том, что ведомственные системы сейчас разрозненны, нет единых справочников НСИ. Нередко именно поэтому отдельные решения к моменту ввода их в эксплуатацию становятся неактуальными. Необходимо приводить объединённые системы к некому «общему знаменателю»”.

“Проблема качества данных для госсектора еще более актуальна, чем для коммерческих организаций, поскольку для анализа часто используются не только свои данные, но и “чужие”, не только структурированные и агрегированные, но и тексты, географические карты и другие пространственные данные, — полагает Ольга Горчинская. — Процессы межведомственного взаимодействия при обмене информацией остаются сложными, что прежде всего связано с организационными и политическими проблемами. Поскольку создание межведомственных центров общих данных по различным причинам редко завершается успехом, стандартным подходом становится использование данных, публикуемых на сайтах различных госструктур”.

“В соответствии с федеральным законом основным источником данных для органов государственной власти является Росстат, — поясняет Андрей Селянин. — Главные проблемы отечественной официальной статистики связаны с существенным запаздыванием представляемой информации. При этом межведомственное взаимодействие на основе BI-решений способно представить пользователям ведомственные данные гораздо быстрее, чем они публикуются в официальных сборниках Росстата”. Ишхан Казинян согласен с тем, что доступность и качество данных часто бывают неудовлетворительными. Но, по его мнению, не в этом -- главный сдерживающий фактор, из-за которого часто невозможно организовать межведомственное взаимодействие. Следует обратить самое пристальное внимание на процедуры и регламенты взаимодействия (организационную часть процесса) между ведомствами. Только потом имеет смысл говорить о качестве данных для межведомственного обмена.

Однако одними лишь отчетами и прогнозами применение бизнес-аналитики в госсекторе ограничиваться не должно. Востребованы ли сегодня решения, позволяющие контролировать соответствие деятельности госорганов нормативным актам? Существуют ли на рынке готовые решения такого рода, учитывающие специфику российского законодательства? По этому поводу высказывается Петр Дьяков: “Пожалуй, готовых промышленных систем, в которых учитывается специфика российского законодательства, а тем более законодательства по отдельным ведомствам, нет. Исходя из этого мы предлагаем другой подход. Наша цель — предоставить заказчикам технологическую платформу, позволяющую гибко реализовать требования предметной области, возложив саму реализацию на российских партнёров, у которых есть собственные разработки такого рода”.

Следует отметить, что все больший интерес проявляется к инструментам управления рисками и системам борьбы с мошенничеством, уклонением от уплаты налогов, отмыванием денег, а также мониторинга поступления платежей в бюджет. Так, в конце октября прошлого года в Федеральной службе по финансовым рынкам РФ (ФСФР) была запущена в эксплуатацию комплексная система мониторинга финансового рынка, с помощью которой ФСФР может оперативно анализировать активность участников рынка ценных бумаг и выявлять случаи мошенничества, отмывания денег и иные противоправные действия. Российский регулятор впервые получил возможность полного мониторинга и контроля торговли для более чем 4000 финансовых инструментов, по которым на наших биржевых площадках совершается около 1,2 млн. сделок в день. Если же говорить об отечественной нормативной базе, то в данном случае она носит довольно общий характер, и поэтому ведомству ФСФР предстоит самому вырабатывать регламенты оценки подозрительных событий и принятия тех или иных юридически значимых мер.

Как проверить эффективность

В коммерческих организациях кризис породил спрос на приложения, нацеленные на снижение издержек и оптимизацию процессов принятия решений. Есть ли интерес к решениям такого рода со стороны государственных органов? “Да, интерес огромен, — утверждает Александр Тихонов. — Это одна из причин того, почему госорганы осознают необходимость бизнес-аналитики для повышения эффективности и снижения расходов. В частности, благодаря мониторингу исполнения государственных программ они получают возможность маневрировать материальными и человеческими ресурсами, распределяя их между различными задачами”.

“Безусловно, кризис повлиял на всех, в том числе и на государственные учреждения, — соглашается Петр Дьяков. — Они также вынуждены функционировать в условиях ограниченных бюджетов. Поэтому и у решений, позволяющих оптимизировать расходы государственных органов, в том числе и расходы на ИТ, есть будущее. Мы участвуем в ряде проектов, где государственные организации строят модели оценки эффективности собственной деятельности и прогнозируют результаты своей работы”.

По мнению Ишхана Казиняна, интерес к подобным решениям наблюдается, но в целом в госорганах более востребованы системы, нацеленные на контроль и обеспечение прозрачности целевого использования бюджетных средств. Такая задача решается на этапе бюджетного планирования и казначейского исполнения бюджета.

А какова специфика процессов бюджетирования в российском госсекторе, и в какой мере она поддерживается присутствующими на рынке программными продуктами? “Все бюджетные процессы в государственных институтах строго регламентированы, что имеет прямое отражение в программных продуктах бюджетного планирования, — поясняет Ишхан Казинян. — На рынке есть отечественные разработки для реализации бюджетного планирования, учитывающих требования российского законодательства. Компания SAP также имеет в своем портфеле локализованные решения для автоматизации бюджетного процесса, которые доказали свою эффективность не только в мире, но и в ряде российских государственных структур, таких как Пенсионный фонд, Банк России, Администрация Пермского края, Волгоградской области. Скажем, продукты SAP NetWeaver (BI-IP), SAP BPC, SAP SSM позволяют реализовать не только стандартный процесс бюджетного планирования на кратко- и среднесрочную перспективу, но и поддержку методов программно-целевого планирования и бюджетирования, ориентированного на результат”.

“Специфика российского бюджетирования связана со сложившейся управленческой традицией: централизованное планирование “сверху” не подразумевает обсуждение бюджета, планы не согласовываются с бюджетополучателями, — считает Александр Тихонов. — Тогда как в западных странах в процесс планирования привлекаются бюджетополучатели и благодаря этому достигается управленческий компромисс между потребностями и возможностями. Итоговый бюджет принимается на основании согласования целей, которые намечает государство, с теми задачами, что есть у конкретных бюджетополучателей. Именно в таких условиях востребованы аналитические инструменты, позволяющие оптимизировать процесс формирования бюджетов”.

Как считает Петр Дьяков, в настоящее время бюджетирование в госсекторе проходит по своим правилам: “Мы сейчас взаимодействуем с рядом российских разработчиков, создающих на основе BI-платформы Microsoft свои программные продукты для бюджетирования. Например, в одном из ведомств нашему партнёру предстоит сначала разработать методологию финансового планирования, в которой будет учитываться специфика этого ведомства, а потом кастомизировать решение в соответствии с этой методологией”.

Дар предвидения

Возможность построения прогнозов издавна представляет интерес для органов государственного управления. Какие задачи прогнозной аналитики решаются в госструктурах сегодня и на какие технологии такого рода наши эксперты посоветовали бы обратить более пристальное внимание?

“Основными задачами прогнозной аналитики в госструктурах сегодня являются моделирование социально-экономического развития по территориальному и отраслевому признакам, — считает Ишхан Казинян. — Я хотел бы обратить внимание на технологии, разработанные компанией SAP, которые имеют длительную положительную историю внедрения в госструктурах по всему миру”.

“Инструменты прогнозной аналитики, представленные в портфеле IBM линейкой продуктов SPSS, позволяют проводить статистический анализ самых разных данных (социологические опросы, экономическая статистика, показатели развития региона и пр.), помогают повысить эффективность прогнозирования в различных сферах деятельности государственных учреждений (образование, здравоохранение, транспорт, стратегическое планирование). Они могут использоваться и для проведения предвыборных исследований”, — добавляет Александр Тихонов.

Петр Дьяков хотел бы обратить внимание на общую для ИТ-индустрии тенденцию использования программно-аппаратных комплексов стандартной архитектуры, оптимизированных для аналитической обработки информации, в том числе и с помощью инструментов Data Mining. Они позволяют развертывать системы прогнозирования как в небольших организациях (например, в региональных отделениях федеральных структур), так и в централизованных крупных ведомствах и предприятиях. При этом стоимость и сроки внедрения таких решений и для крупных, и для небольших организаций невелики.

Разумеется, мы не можем обойти вниманием наиболее горячую тему последних лет — облачные вычисления. Каковы перспективы применения облачной модели для госсектора? Какие аналитические, отчетные и справочные сервисы могли бы предоставляться таким образом юридическим и физическим лицам?

По мнению Александра Тихонова, перспективы внедрения облачных технологий в госсекторе в значительной степени будут зависеть от такого, как будут решены проблемы обеспечения информационной безопасности данных, находящихся под различными грифами секретности. Пока этот вопрос не разрешится, будущее довольно туманно.

“Облачные вычисления имеют самые серьезные перспективы для применения в госсекторе, — убежден Ишхан Казинян. — Эта технология позволяет предоставлять любые сервисы юридическим и физическим лицам при соблюдении соответствующего уровня информационной безопасности. В настоящее время облачная модель используется многими партнерами нашей компании для предоставления различных сервисов организациям и гражданам. В мире на продуктах SAP реализованы облачные модели для процессов управления персоналом (модуль SAP HCM), закупок (SAP Supplier Relationship Management и SAP e-Sourcing), а также для жилищно-коммунальной сферы. В России примером применения облачной модели может служить проект автоматизации региональной системы здравоохранения Тюменской области, реализованный на решениях SAP”.

Подводя итог, мы можем констатировать, что государственные учреждения, с одной стороны, уже довольно часто применяют в своей работе инструменты бизнес-анализа, но с другой стороны, спектр решаемых задач и используемых технологий мог бы быть гораздо шире. Конечно, поставщикам решений нужно более активно пропагандировать свои технологические возможности и демонстрировать реальные примеры успешного использования BI-инструментов в госсекторе. Но и государству следует решить целый ряд проблем консолидации метаданных, межведомственного обмена информацией, построения единых регламентов и т. д. Ведь цель — повышение качества управления — близка и понятна всем. И гражданам, и высшему руководству страны.

Версия для печати (без изображений)