Северо-Американские (США) Системы анализа эффективности предприятия

Программные системы анализа эффективности предприятия (САЭП, англ. Enterprise Performance Analysis Systems, EPA) помогают руководителям и предпринимателям принимать более обоснованные решения на основании проанализированных фактических данных.

Анализ эффективности предприятия – это системный подход к оценке производительности и результативности операционной деятельности компании. Он включает в себя изучение всех аспектов деятельности организации, от её финансового состояния до процессов производства и управления персоналом.

Целью анализа является выявление сильных и слабых сторон предприятия, а также проблемных зон, направленность на оптимизацию их работы и улучшение качества производимой продукции или предоставляемых услуг.

В результате бизнес-процесса анализа эффективности компания может принять меры по снижению затрат, повышению эффективности, созданию конкурентоспособности и увеличению прибыли.

Системы анализа эффективности предприятия предназначены для оценки текущего состояния и потенциала развития организации, а также для выявления возможностей оптимизации её деятельности. Эти системы играют ключевую роль в управлении предприятием, обеспечивая руководство актуальной информацией о работе компании и позволяя принимать обоснованные управленческие решения.

Системы анализа эффективности предприятия охватывают широкий спектр аспектов деятельности организации, включая финансы, производство, логистику, маркетинг, управление персоналом и другие ключевые области. Они позволяют проводить комплексный анализ данных, выявлять тенденции и закономерности, а также прогнозировать будущие результаты. Благодаря использованию современных технологий и инструментов аналитики, эти системы способствуют повышению эффективности и конкурентоспособности предприятия, а также снижению рисков и неопределённости в процессе принятия решений.

Системы анализа эффективности предприятия в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители высшего звена (топ-менеджеры, CEO, CFO и другие), которые нуждаются в комплексной оценке деятельности компании для стратегического планирования и принятия ключевых решений;
• руководители среднего звена (начальники отделов, директоры подразделений), которым требуется анализ данных по подведомственным направлениям для оптимизации работы и корректировки текущих задач;
• аналитики и специалисты по бизнес-процессам, занимающиеся сбором, обработкой и интерпретацией данных для выявления проблемных зон и поиска путей повышения эффективности работы предприятия;
• финансовые аналитики и бухгалтеры, использующие системы для анализа финансовых показателей, прогнозирования денежных потоков и оценки рентабельности различных направлений деятельности;
• специалисты по управлению рисками, которые с помощью систем оценивают вероятность негативных событий и разрабатывают меры по их минимизации;
• отделы планирования и развития, применяющие системы для разработки долгосрочных планов, определения приоритетных направлений развития и оценки потенциала новых проектов.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Визуализация данных

Функции визуализации данных позволяют пользователю получить визуальную интерпретацию наборов данных с помощью диаграмм, инфографики и других визуальных инструментов, как правило, в виде панелей мониторинга и отчётов

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Нерегламентированная отчётность

Функции нерегламентированной отчётности позволяют строить отчёты, требуемые в исключительных ситуациях для принятия решений, структура и разрез данных которых не соответствуют оптимизированным представлениям в базе данных

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Панели мониторинга

Функции панелей мониторинга (англ. Dashboards) позволяют пользователям визуализировать данные о бизнесе или организовывать быстрый доступ к функциям, предоставляя краткую обзорную информацию

Продвинутая отчётность

Функции продвинутой отчётности позволяют управлять отчётами с помощью графического интерфейса без использования навыков программирования, а также настраивать отображаемые данные и внешний вид отчёта

Регулярная отчётность

Функции регулярной отчётности позволяют настроить автоматическое формирование отчёта за необходимый период в выбранные промежутки времени

Сбалансированная система показателей (BSC)

Функции сбалансированной системы показателей (ССП, англ. Balanced Scorecards, BSC) позволяют пользователям визуально отслеживать ключевые показатели эффективности (КПЭ) бизнеса

Экспорт отчётов

Функции экспорта отчётов позволяют сохранить созданный отчёт в различные форматы для последующей работы в сторонних приложениях

Аналитика самообслуживания

Функции аналитики самообслуживания позволяют упростить работу со сложными аналитическими инструментами для не-ИТ-специалистов, предоставляя интуитивно понятный и доступный интерфейс взаимодействия с данными для широкого круга пользователей

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из класса систем анализа эффективности предприятия (САЭП) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и доступные решения с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с широкими возможностями интеграции и аналитическими инструментами для обработки больших объёмов данных. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к безопасности данных и соответствию регуляторным нормам, в производственной сфере — необходимость интеграции с системами ERP и MES, а в розничной торговле — возможности анализа покупательского поведения и оптимизации запасов. Не менее значимы технические ограничения, включая существующую ИТ-инфраструктуру, совместимость с другими используемыми системами, требования к производительности и надёжности. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы, такую как наличие инструментов для прогнозирования, моделирования бизнес-процессов, визуализации данных, возможности работы с Big Data и применения методов машинного обучения для анализа тенденций.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности системы текущим и перспективным бизнес-задачам компании;
• возможность масштабирования и адаптации системы под растущий объём данных и усложняющиеся задачи;
• наличие модулей или инструментов для интеграции с другими корпоративными системами (CRM, ERP, WMS и др.);
• уровень безопасности и соответствие отраслевым стандартам и нормативным требованиям;
• поддержка различных форматов данных и возможность их импорта/экспорта;
• наличие механизмов для визуализации данных и формирования отчётности в удобном для руководства формате;
• возможности аналитики и прогнозирования, включая использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта;
• удобство интерфейса и простота использования для конечных пользователей с разным уровнем технической подготовки;
• наличие технической поддержки и обновлений со стороны разработчика;
• стоимость владения системой, включая лицензии, обслуживание и возможные дополнительные расходы.

Окончательный выбор САЭП должен базироваться на комплексном анализе всех вышеперечисленных факторов с учётом специфики бизнеса, стратегических целей и ресурсов компании. Важно также предусмотреть возможность тестирования системы перед внедрением, чтобы оценить её работоспособность и соответствие реальным бизнес-процессам, а также провести аудит потенциальных рисков, связанных с интеграцией и эксплуатацией системы в существующей ИТ-среде.

Применение Системы анализа эффективности предприятия позволяет достичь следующих полезных эффектов:

• Улучшение финансовых показателей предприятия, поскольку анализ позволяет выявлять факторы, влияющие на прибыльность и эффективность бизнеса.

• Увеличение эффективности управления предприятием, поскольку система предоставляет информацию о текущем состоянии предприятия, его потенциале и рисках, что позволяет управляющим выработать оптимальную стратегию развития.

• Снижение рисков, связанных с принятием неверных бизнес-решений, поскольку анализ позволяет оценить последствия принимаемых решений на долгосрочную перспективу.

• Улучшение контроля над бизнес-процессами, поскольку система предоставляет информацию о производительности предприятия, что помогает управляющим контролировать выполнение бизнес-планов и отслеживать выполнение задач.

• Увеличение конкурентоспособности предприятия, поскольку анализ позволяет выявлять преимущества и недостатки предприятия по сравнению с конкурентами и разрабатывать стратегию, направленную на повышение конкурентоспособности.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того чтобы соответствовать категории систем анализа эффективности предприятия, программные продукты должны обладать следующими функциональными возможностями:

• Поддержка различных методов анализа: Системы должны предоставлять инструменты для проведения финансового, операционного, стратегического и других видов анализа эффективности предприятия, используя различные методы и подходы.

• Сбор и обработка данных: Программные продукты должны обеспечивать возможность сбора данных из различных источников, включая бухгалтерские системы, CRM, ERP и другие, а также их обработку и подготовку к анализу.

• Создание отчётов и дашбордов: Системы должны включать инструменты для создания отчётов и дашбордов, позволяющих наглядно представлять результаты анализа эффективности предприятия, включая ключевые показатели эффективности (KPI), тренды и сравнения.

• Прогнозирование и планирование: Программные продукты должны предоставлять инструменты для прогнозирования будущих показателей эффективности предприятия и планирования мероприятий по их улучшению, включая оптимизацию ресурсов и процессов.

• Поддержка принятия решений: Системы должны обеспечивать поддержку принятия обоснованных управленческих решений на основе анализа данных об эффективности предприятия, включая оценку рисков и возможностей.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем анализа эффективности предприятия (САЭП) можно ожидать усиления тенденций, связанных с интеграцией передовых технологий и повышением уровня автоматизации аналитических процессов. Развитие САЭП будет направлено на улучшение точности прогнозирования, упрощение взаимодействия с пользователем и расширение возможностей работы с большими объёмами данных.

• Углублённый анализ больших данных. САЭП будут активнее использовать алгоритмы обработки больших данных для выявления скрытых закономерностей и тенденций, что позволит повысить точность прогнозирования и принятия решений.

• Интеграция с системами машинного обучения. Внедрение моделей машинного обучения в САЭП позволит автоматизировать процесс выявления ключевых факторов, влияющих на эффективность предприятия, и разработать более точные рекомендации.

• Применение технологий искусственного интеллекта. САЭП будут включать модули на базе ИИ для автоматизации анализа сложных ситуаций, моделирования сценариев развития и генерации предложений по оптимизации бизнес-процессов.

• Развитие интерфейсов с естественным языком. Улучшение интерфейсов, позволяющих взаимодействовать с САЭП с помощью естественного языка, сделает системы более доступными для широкого круга пользователей и упростит процесс анализа данных.

• Облачные решения и масштабируемость. Переход к облачным платформам обеспечит более гибкое масштабирование САЭП в зависимости от потребностей бизнеса и упростит доступ к аналитическим инструментам из любой точки мира.

• Интеграция с IoT-устройствами. САЭП начнут активно интегрироваться с устройствами интернета вещей (IoT), что позволит собирать более детальные и актуальные данные о производственных процессах и состоянии оборудования.

• Усиление функций визуализации данных. Развитие инструментов визуализации в САЭП поможет пользователям быстрее воспринимать и анализировать большие объёмы информации, улучшая тем самым качество принимаемых решений.

Гонконг (Китай)

FineReport, FineBI

Финляндия

M-Brain Intelligence Plaza

Реюньон

Powerslide

Нидерланды

Kibana

Израиль

Redash

Малайзия

Fusionex Giant

Китай

Yonghong Z-Suite, Alibaba Quick BI, GuanData Galaxy Platform

Япония

Datadeck, MotionBoard

Южная Африка

OQLIS

Дания

Targit Decision Suite

Индия

ManageEngine Analytics Plus, Zoho Analytics, Infoveave, ElegantJ BI, BDB Platform, MOTIF, STL Intellza, SCIKIQ

Словения

Orange

США

Contour BI, Data Access Studio, IBM Cognos Analytics, Microsoft Power BI, Oracle Analytics Cloud, Oracle Business Intelligence Cloud Service, Qlik Sense, QlikView, SAS Visual Analytics, Sisense, Tableau Desktop, NodeXL, Informatica PowerCenter, Google Студия данных, Domo, Statsbot, Dasheroo, Looker, Posit Connect, Google Charts, Tableau Public, Board, InsightSquared, SAS Viya, SAS Visual Data Mining and Machine Learning, Bold BI, Mode Platform, Zenoptics, Jaspersoft, Expo XT UC Analytics, BuildingOS, Workcloud Forecasting and Analysis​, Birst, bipp Platform, Toucan, TruBI, Digital Hive, InetSoft, Reveal, Luminoso Daylight, Strategy Companion Analyzer Platform, Qrvey, iDashboards, Tableau CRM Analytics, DataHero, ibi WebFOCUS, Gramex, Aizon GXP AI Platform, BIRD Analytics, PowerMe, GoodData Platform, Knowi, Metabase, Metric Insights, CARTO Builder, ConnectReport, Phrazor, SAS Office Analytics, Logi Symphony, Logi Analytics, Bold Reports, Wyn Enterprise, Visual BI Solutions BI Hub, Centrifuge Analytics, Microsoft SQL Server Reporting Services, Milliman MedInsight Employer Group Insights, Row Zero, Adobe Commerce intelligence

Хорватия

BusinessQ

Великобритания

Geckoboard, Uplifter, AIV, Query Manager, Keen AI Invasive Species Detection Services

Австралия

Agritrix, Hyper Anna, VoiceAI, CCR Intelligence Platform, Phocas Self-Service Analytics Platform

Канада

Klipfolio, Plotly Dash, Plotly Chart Studio, OpenText Magellan BI and Reporting

Франция

Gephi, askR.ai, Alphalyr Platform

Россия

PolyAnalyst, Форсайт. Аналитическая платформа, Loginom, Visiology, Linkage Цифровой управленец, Интеград Аналитика, Сакура PRO, Планета. Аналитика, Триафлай, Business Scanner, Almaz BI, AW BI, Биплан24, Goodt Insight, Lerimi, Linkage ABI, Luxms BI, N3.Аналитика, Nexign ReQuest, 3i Data Plexus, F5 Platform, In-DAP, Polymatica, Альфа Платформа, Форсайт. Бюджетирование и консолидация, Форсайт. Управление инвестициями, Форсайт. Умные таблицы, IQPLATFORM, Дельта BI, Modus BI, Deductor, Jet BI, Криста BI, Навигатор BI, StreamDat, BIPULSE, СТАТЭКС, PARMA Datago, VectorX, iDVP, Alpha BI, Капитан Аналитика, Эттон. Бизнес-аналитика, Malahit: BI, Neoflex Reporting, NextBI, Yandex DataLens, PIX BI, AtTrack, IOctopus, АЙТИ-ТАБЛЕТКА, Алькир.Онлайн, ClearView, ArhiLocalPlanning, IM.Automation, IM.BI, ExpertISA, ГудДБ, SMARTGRANUM, FeedbackX, ТРОПАСС, Опроскин, Терминал.ТрэкРекордс, ЭкоПлатформа, ЭнергоБИТ, СИГМА.DATA, USIEM, Медпоинт, VERESKING, NDBC.BI, АРУС, СВОДЫ, FAIT-Widgets, RITM3, Технодок, Регион-Монитор, БФТ.Хранилище, Анабар, БАРС.Своды, BI-Sphere, MineTwin, PlantTwin, OmegaBI, СИТУРУМ, EMAS.OPT, FastReport.Net, Webim, UniSender, PM.bi, Кропикс, PMControlling, SCADAReports, iRule, СТМ-Отчет, A-Line, VOTUM-Rating, MLGeomechanics, Пирамида-Сети, Webiomed, BDSA-Reporting, Тамара, EMAS.TRADE, EMAS.ТЭП, VOTUM-Play, СЕРВАЛ, BPLab, Сенсор-Коллектор, ФИД.Аналитика, БФТ.Нацпроекты, ОПТИКОМ-Электро, INTLab, ЛАН.Портал, АйконБорд, Колибри-Сфера, Сенат, Алькир, REPOS, VoltExpert, Invoice, Talys.SDE, ДатаМед, OTRiSet, SkillCode, OBR.MARKET, Альфа-Смарт, Nemind, KvantDetection, Talys.AML, Matstat24, ГеоЭффект, Аврора.ГИС, Кластрум, ServiceVizor, БЫСТРОДЕЛ, Р13.САТУРН, CropWell, RemoteConduct, Brain-Expert, Рейтинг, VectorAnalytics, ЭнергоДозор, BONAPLANNER, PimPay.Сверки, PRO.Отчеты, ArtInCol, DK.MED, ОРИКС, Brand Visor, Visary BI

Ирландия

Siren

Мексика

Artus

Норвегия

EarthNET

Германия

SAP BusinessObjects BI Suite, SAP Analytics Cloud, SAP Lumira, SAP Crystal Reports, Cubeware Solutions Platform C8, SAP Business Planning and Consolidation, Datawrapper