УДК 004

Методология управления проектами в рамках реализации ИТ-проекта по разработке информационно-аналитической системы на базе BI-решения на примере инжинирингового предприятия в нефтегазовой отрасли

Клейменова Наталья Владимировна – магистрант Санкт-Петербургского государственного экономического университета

Кесян Альберт Ромикович – магистрант Санкт-Петербургского государственного экономического университета

Аннотация: Информационные технологии являются неотъемлемой составляющей развития любого предприятия. Одним из лидирующих инструментов, обеспечивающих наиболее рациональное и эффективное управление той или иной организацией, являются информационно-аналитические системы на базе BI-решения. Основой технологии BI является анализ и организация доступа пользователей к структурированным данным и информации, после чего появляется возможность детального анализа и выявления закономерностей в целях принятия наиболее оптимальных управленческих решений. Можно выделить ряд задач, решаемых BI-системами, так, например, своевременность и актуальность обновления данных, интеграция данных из разных источников, мониторинг оперативных показателей бизнес-процессов компании, оптимизация работы с данными организации. Несмотря на столь очевидные преимущества от внедрения, многие проекты по разработке ИАС на базе BI-решений так и не реализуются в полной мере. Можно говорить о том, что одним из ключевых аспектов для успешного завершения проекта является правильный выбор методологии управления проектом с учетом специфики деятельности того, или иного предприятия. В статье выполнен анализ наиболее распространенных методологий управления проектами, сформулированы основные проблемы при реализации проектов по созданию систем бизнес-анализа, сформировано предложение по выбору наиболее оптимальной методологии с учетом специфики и этапов реализации ИТ-проекта по внедрению BI-решения на инжиниринговом предприятии. С целью получения наиболее актуальной и объективной информации автором используются научные материалы отечественного и зарубежного авторства.

Ключевые слова: Business intellegence, информационно-аналитическая система, инжиниринговое предприятие, методология управления, информационные технологии, Waterfull, Agile, Scrum.

Инжиниринговые компании представляют собой основу промышленности. Проекты зданий, сооружений и устройств и их строительство определяют направления развития любой отрасли экономики, особенно капиталоемких предприятий.

Деятельность инжиниринговых предприятий – это технологически сложный, длительный процесс, управление которым затруднительно. Чаще всего инженерные предприятия имеют сложную организационную структуру, включающую подразделения/филиалы/дочерние организации с различным родом деятельности. В целях оптимизации бизнес-процессов и получения наилучшего результат большинство отечественных компании проходят цифровую трансформацию, так как цифровизация бизнес-процессов, интеграции различных цифровых решений в рутинные процессы предприятия является определяющим факторами конкурентоспособности предприятий в современной экономике.

В условиях цифровой трансформации у компаний возрастает потребность в скорости принятия управленческих решений и визуализации ключевых показателей в реальном времени. Это вынуждает компании использовать все наиболее совершенные средства работы с информацией. Возникает потребность в информационных системах аналитического анализа данных.

В связи с этим, можно говорить о том, что информационно-аналитические системы становятся неотъемлемой частью ит-ландшафта любой организации. В качестве примера ИАС можно привести такие информационные системы как: электронная коммерция и мобильная коммерция; системы обработки транзакций (Transaction processing system –TPS); системы планирования ресурсов предприятия (Enterprise resource planning – ERP); информационные системы управления (Management information system – MIS); системы поддержки принятия решений (Decision support system –DSS) и др. [4]

В соответствии с определением, представленным в Федеральном законе от 27.07.2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» информационная система – «совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств» [1].

По мнению Р.Р. Ибдиминова, «ИАС – это комплексное средство поддержки принятия стратегических решений, позволяющее выполнять аналитическую обработку информации любой сложности, предоставляющее данные бизнес-пользователям в нужном виде» [3].

В инжиниринговых компаниях существует достаточно большое количество бизнес-процессов: «Контроль исполнения производственного плана в разрезе этапов календарного плана. Финансовые показатели»; «Оперативно-производственное планирование»; «Управление субподрядом»; "Оценка производственной загрузки филиалов"; "Управление трудозатратами по проектам"; Мониторинг статуса разработки 3Д моделей и др. Источниками данных для бизнес-процессов является комплекс разрозненных информационных систем: 1:ERP, Redmine, TDMS 6.0. ИСУП и другие.

В большинстве организаций, сбор данных в рамках каждого модуля деятельности организации осуществляется вручную по средствам Microsoft Excel. Суть процесса заключается в том, что уполномоченный сотрудник выкачивает данные из информационных систем в Microsoft Excel, где происходит обработка данных, вычисление необходимых аналитических показателей посредствам встроенных функций, консолидация информация и формирование каких-либо аналитических показателей. Также отметим, что данную операцию необходимо осуществлять на ежедневной основе в целях обеспечения актуальности предоставляемых данных.

Как мы видим обработка данных «ручным способом» приводит к тому, что зачастую результаты анализа становятся доступны небольшому кругу лиц, а не всем заинтересованным бизнес-пользователям, могут быть получены противоречивые результаты, которые будет трудно обосновать. Такие результаты не повышают общую прозрачность управления бизнесом. 

Наиболее эффективным решением в сложившейся ситуации является разработка комплексной информационно-аналитической системы на базе BI-решения.

Рождение термина «Business Intelligence» датируется 1958 годом, когда американский ученый Ханс Петер Лун опубликовал в IBM System Journal статью «А Business Intelligence System». В ней он представил бизнес как набор различных видов деятельности в науке, технологиях, коммерции, индустрии и даже законодательной сфере, а обеспечивающие его системы – системами, поддерживающими разумную деятельность (intelligence sуstem) [7].

В 1989 году аналитик из Gartner Ховард Дреснер дал BI более расширенную трактовку, предложив использовать BI в качестве общего термина для различных технологий, предназначенных для поддержки принятия решений – «пользователецентрический процесс, включающий доступ и исследование информации, ее анализ, выработку интуиции и понимания, которые ведут улучшенному и неформальному принятию решений» [5].

Система Business Intellegence по своей сути является программным обеспечением, созданным для помощи управленцу в анализе различной информации о своей компании, ее деятельности и ее окружении. BI-технологии позволяет работать с большими объемами информации, моделировать различные событий, фокусировать пользователей на ключевые факторы эффективности предприятия [2]. 

В целом понятие Business Intellligence можно определить, как [5]:

• процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия улучшенных и неформальных решений;
• информационные технологии (методы и средства) сбора данных, консолидации информации и обеспечения доступа бизнес-пользователей к знаниям;
• знания о бизнесе, добытые в результате углубленного анализа детальных данных и консолидированной информации.

В общем виде информационно-аналитическая система на базе BI-решения призвана решить следующие проблемные вопросы:

• осуществление своевременного контроля бизнес-процессов и выполнения необходимых показателей;
• увеличение скорости принятия решений на основе данных, приводимых на аналитических панелях;
• повышение точности и актуальности данных.

Несмотря на очевидные преимущества такой системы многие проекты по ее внедрению остаются незавершенными или не доводятся до конца в связи с чем бизнес-пользователи сомневаются в эффективности и остаются приверженцами использования такого продукта как Microsoft Excel, что весьма неэффективным способом.

Одной из важных составляющих успеха по реализации ИТ-проекта по разработке информационно-аналитической системы на базе BI-решения является правильный выбор методологии управления проектом с учетом особенностей выбранного программного обеспечения, особенностей ит-ландшафта и бизнес-процессов внутри организации.

Основными методологиям управления проектами являются: Waterfall, Scrum и Kanban. Отметим, что в последнее время в связи с нарастающей потребностью в разработке BI-систем был предложен ряд альтернативных методологий от ведущих производителей BI-систем, например, [8]:

• Методология Qlik – QPM (QlikVIEW Project Methodology) и QDF (Qlik Deployment Framework). По мнению Qlik существует 10 кретически важных этапов внедрения: поддержка бизнеса, движение от бизнес-кейсов (а не от данных), четкая связь между бизнесом и IT, достижение быстрых побед, наличие стратегического roadmap и модели вовлечения, наличие поддержки QlikView и максимальное использование функциональности, которая доступна «из коробки», то есть минимизация кастомизации.
• Методология Tableu. В соответствии с этой методологией вначале необходимо разработать стратегию. Привлечь бизнес-пользователей и создать проектную команду. Далее внедрение BI-решения можно разделить на три стрима: технический – развертывание, мониторинг и поддержка; стрим компетенций – обучение и распространение лучших практик; комьюнити – создание сообщества.

Стоит заметить, что в общем и целом любая вновь появившееся методология базируется на трех классических методологиях. В таблице 1 представлена сравнительная характеристика трех основных методологий.

Таблица 1. Сравнительный анализ методологий Watefull, Kanban, Scrum.

	Waterfall	Kanban	Scrum
Особенности формирования команды проекта	Команда формируется на этапе проектирования, после того как завершится этап анализа требований. Каждый член команды должен понимать, какова будет его роль в проекте и что она влечет за собой. Вариативность команды, легкая замена одних на других.	Помимо кроссфункциональной команды, возможно использование узкопрофильной команды проекта. В команде нет разделения на роли.	Только кроссфункциональная команда проекта. В команде есть разделение на роли.
Методика оптимизации процесса управления ИТ-проектом	- реализация проекта ведется строго по плану; - этап не начинается, пока не будет завершен предыдущий этап; - нельзя возвращаться к предыдущему этапу, выход – начать все сначала; - тщательная документация на каждом этапе процесса; - требования к проекту четко определены заранее; - быстрое освоение концепции проекта новыми членами команды проекта; - возможность сосредоточиться на одном этапе; - отсутствие возможности вносить изменения в готовый проект.	- визуальное представление процесса управления проектом; - все представлено в одном месте: Kanban-доска; - легкая адаптация к изменениям в проекте; - свобода действий; - регулярный график или заранее определенные сроки по сути отсутствуют, так как конечный результат выпускается по мере готовности; - коллективная ответственность за выполнение действий и конечный результат; - ключевые показатели: время выполнения и цикла; - лимиты незавершенной работы; - последовательные и плавные перемены; -нужна отправная точка.	- регулярные спринты с фиксированной продолжительностью; - конечный результат к концу спринта; - ключевой показатель: скорость; - во время спринта нельзя вносить изменения в проект; - регулярные совещания; - командой ставится цель на каждый спринт; - четкое обозначение ролей: владелец продукта, scrum-мастер, команда разработчиков; - наличие ретроспектив, где обсуждается сведение к минимуму число изменений и проблем; - кардинальные перемены; - возможность видеть прогресс проекта на протяжении всего его жизненного цикла; - доска scrum для отслеживания прогресса задач в течение спринта; - диаграмма выгорания: визуальное представление работы, все еще остающейся в спринт; - не нужна отправная точка.
Бюджет	Жестко ограничен	Может варьироваться в заданных рамках.	Может варьироваться в заданных рамках.
Срок	Жестко ограничен и определен до этапа аналитики	Может варьироваться	Может варьироваться

Лучшая методология управления проектами – это та, которая команда будет выполнять безупречно. Использование отдельных частей методологии приведет к тому, что потеряются те преимущества, которые в первую очередь сделали эту методологию популяризованной, поэтому лучше всего использовать методологию по назначению, корректируя ее только по мере необходимости.

Если нужно быстрое выполнение проектов или оптимизация процесса в целом, то хорошо подойдет методология Scrum. Если необходимо оптимизировать производственный процесс, то можно воспользоваться методологией Kanban. Если же проекты требуют более линейного процесса, то отлично подойдет Waterfall. При этом стоит понимать, что Scrum и Kanban – это гибкие методологии, по сравнению с Waterfall.

Отметим, что на первый взгляд более эффективными методологиями являются гибкие. Однако, в рамках функционирования инжиниринговых предприятий, особенно с участием государственного сектора немаловажным аспектом является бюджетирование того или иного проекта, где изменение объемов и сроков выполняемых работ может привести к удорожанию проекта. Более того, деятельность инжиниринговых предприятий в нефтегазовой отрасли плотно завязана на сроки сдачи объектов, как правило, контролируемых государственными органами. В связи с этим возникает необходимость строгого соблюдения временных рамок при реализации того или иного проекта.

Таким образом, из всего вышесказанного можно сделать вывод о том, что наиболее подходящей методологией является жесткая методология управления проектом – Waterfull. Суть которой заключается в том, что реализация проекта будет осуществлять строго по плану с детально сформированным техническим заданием.

Список литературы

1. Российская Федерация. Законы. Об информации, информационных технологиях и о защите информации: Федеральный закон № 149-ФЗ: текст с изменениями и дополнениями на 9 марта 2021 года: принят Государственной Думой 8 июля 2006 года: одобрен Советом Федерации 14 июля 2006 года. – Москва, 2005. – 20 с. – ISBN 978-5-370-03681-1.
2. Жукова М. О. Анализ систем Business Intelligence в РФ / М. О. Жукова, А. С. Печурочкин. – Текст: непосредственный//Молодой ученый. – 2019. – № 27 (265). – С. 22-24. – URL: https://moluch.ru/archive/265/61322/ (дата обращения: 28.12.2022).
3. Ибдиминов Р. Р. Использование информационно-аналитических систем в управлении предприятием / Р. Р. Ибдиминов // Polish Journal of Science. – 2020. – № 33–1 (33). – С. 40–45. – URL: https://elibrary.ru//item.asp?id=225652 (дата обращения: 29.12.2022).
4. Митин А. И. Принципы построения информационно-аналитической системы мониторинга качества образовательных услуг / А. И. Митин, Т. А. Филичева // Ученые записки ИУО РАО. – 2018. – № 1 (65). – С. 81-84. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35689568 (дата обращения: 13.05.2021).
5. Современные информационные технологии в бизнесе. Аналитическая обработка данных. Обзор BI-систем. // Высшая школа экономики. Москва. 2016 [Электронный ресурс] / URL: http:/ https://electives.hse.ru/data/2016/10/17/1108935256 (дата обращения: 05.04.2023).
6. Рыночные отношения [Электронный ресурс] / URL: http:/investments.academic.ru/1373/Рыночные_отношения// (дата обращения: 05.04.2023).
7. А Business Intelligence System. P.Luhn / IBM Journal/Oct.1958 / [Электронный ресурс]. URL: http:/ http://altaplana.com/ibm-luhn58-BusinessIntelligence.pdf (дата обращения: 05.04.2023)
8. Методология внедрения BI (часть 2): Полезные советы Qlik, Power BI и Tableau //Хабр. / [Электронный ресурс]/ https://habr.com/ru/companies/visiology/articles/646909/ (дата обращения: 05.04.2023).