В каком порядке внедрять цифровые системы

Одно из важных правил автоматизации гласит: внедрение информационных технологий не должно быть хаотичным. Без должной подготовки и грамотной последовательности попытка внедрения сложных решений, таких как аналитика с интегрированным искусственным интеллектом, может оказаться не только затратной, но и бессмысленной. Почему? Потому что, если на старте у компании нет автоматизированных процессов, если у нее нет накопленных чистых данных о функционировании разных аспектов бизнеса, то высокотехнологичные аналитические системы окажутся бесполезными — им просто будет нечего анализировать.

Принятие решений на основе данных — это не просто модный тренд, а необходимость для успешного бизнеса. Но чтобы решения были действительно обоснованными, важно собирать и анализировать не только внутренние данные компании, но и учитывать внешние факторы: как меняется рынок, какие тенденции наблюдаются в отрасли, что говорят аналитики о будущих сложностях, возможных «черных лебедях» или новых трендах. Именно на основе этих прогнозов компании могут строить свою цифровую стратегию и закладывать в нее все возможные риски.

Согласно опросу консалтинговой компании NewVantage Partners, 98,6% руководителей стремятся к бизнес-модели, основанной на больших данных, в то время, как только 32,4% сообщают об успехе внедрения автоматизированных процессов их обработки. Как правило, проблемой становятся некачественные данные, плохо работающая система управления ими, а также неправильная последовательность автоматизации.

1. Начинаем с основ — автоматизация базовых процессов

Чтобы реализовать действительно эффективную автоматизацию, важно начинать с самых простых и понятных систем. В первую очередь — с автоматизированных систем управления предприятием (АСУП). Это базовый уровень автоматизации, который позволит отслеживать и контролировать производственные процессы и оптимизировать ресурсы. Важно, чтобы на этом этапе использовались проверенные программные и аппаратные решения, которые регулярно проходят проверку, — это минимизирует вероятность ошибок, связанных с ручным вводом, и обеспечит поступление чистых данных, готовых для дальнейшей обработки.

2. Оперативный учет и схема контроля данных

На следующем этапе необходимо внедрить более сложные системы, которые обеспечат оперативный учет бизнес-операций, таких как продажи, закупки, логистика и маркетинг. Здесь критически значима надежная схема контроля данных, которая поможет не допустить искажений. Например, в логистике для компании, занимающейся производством и доставкой высокотехнологичных товаров, важно отслеживать параметры хранения и транспортировки, такие как температура и влажность. Ошибка на этом этапе может привести к существенным потерям и расхождениям на следующих уровнях.

3. Бухгалтерский, налоговый и управленческий учет — создание отчетности

Далее идет настройка системы для бухгалтерского и налогового учета. На этом контуре система генерирует финансовую отчетность как по российским стандартам (РСБУ), так и по международным (МСФО), что крайне важно для прозрачности и выполнения обязательств перед регуляторами. Чистота и достоверность данных, полученных на предыдущих этапах, критически важна для формирования корректной финансовой отчетности.

Завершающим шагом на этом уровне является передача данных в систему управленческого учета с целью формирования отчетности для собственников и других заинтересованных сторон.

4. Переход к аналитическим системам, искусственному интеллекту и озерам данных

Только после того как автоматизированы все базовые процессы, можно переходить к внедрению передовых систем для анализа данных. Одним из таких решений являются аналитические платформы с возможностями process mining и машинного обучения. Эти системы позволяют глубже анализировать данные компании и выявлять скрытые закономерности, которые не очевидны на первый взгляд. Например, с помощью таких систем можно точнее рассчитывать цену выбытия товара, включая все возможные скрытые расходы: от амортизации оборудования до затрат на обслуживание и логистику.

Для того чтобы автоматизировано рассчитывать цены и досконально оценивать эффективность всех бизнес-операций, компании нужны системы, собирающие и анализирующие большие объемы данных. Часто такие системы строят на основе «озер данных» (data lakes), которые обеспечивают мощную базу для принятия решений.

5. Прогнозирование и предиктивные системы

На заключительном этапе цифровой трансформации можно внедрить предиктивные аналитические системы, которые способны не только анализировать текущие данные, но и предсказывать изменения в будущем. Это могут быть, например, системы, прогнозирующие изменения цен на основе текущих экономических факторов, таких как изменение ключевой ставки, колебания валютных курсов или геополитическая ситуация. Такие системы дают компаниям возможность не только оперативно реагировать на изменения, но и заранее готовиться к возможным рискам и неопределенностям.

Последовательное внедрение цифровых решений в бизнес позволяет создать надежную и прозрачную дорожную карту по автоматизации процессов, что, в свою очередь, дает возможность более эффективно управлять компанией. Правильный порядок внедрения ИТ-систем — от базовых до более сложных — обеспечит основу для долгосрочного успеха и роста. Только работая поэтапно и системно, можно обеспечить компании конкурентоспособность на рынке и достичь реальных успехов в data-driven управлении.