3. Методология проведения экономического анализа на предприятии

1. Организация аналитической работы и оценки потенциала предприятия, ее информационная база

Результативность анализа хозяйственной деятельности во многом зависит от правильной его организации, которая должна соответствовать ряду принципов. Она должна:

1. носить научный характер, т.е. рекомендуется использовать научно обоснованные и апробированные методики;

2. строиться на плановой основе, обеспечивать действенность и эффективность аналитического процесса

3. обеспечивать эффективное распределение обязанностей по проведению анализа между отдельными исполнителями (от того, насколько рационально распределены обязанности, зависит полнота анализа и предупреждается дублирование одной и той же работы различными службами, более эффективно используется служебное время различных специалистов);

4. обеспечивать экономичности и эффективности аналитического процесса, т.е. выполнение наиболее полного и всестороннего исследования при минимуме затрат на его проведение, результаты от внедрения предложений, сделанных по результатам анализа должны превосходить затраты на его проведение.

5. быть регламентированной и унифицированной. Регламентация предусматривает разработку для каждого исполнителя обязательного минимума таблиц и выходных форм анализа. Унификация (стандартизация) анализа предполагает создание типовых методик и инструкций, выходных форм и таблиц, стандартных программ, единых критериев оценки, что обеспечивает сопоставимость, сводимость результатов анализа на более высоком уровне управления, повышает объективность оценки деятельности внутрихозяйственных подразделений, уменьшает затраты времени на анализ и в итоге способствует повышению его эффективности.

Несмотря на то, что аналитической работой на предприятии занимаются практически все менеджеры, так как это необходимое условие их качественной работы, при укрупнении предприятия возникает потребность в создании специализированной службы, занимающейся анализом процессов хозяйственной деятельности на предприятии в целом.

При организации аналитической службы на предприятии выделяются следующие организационные этапы.

1. Определение субъектов и объектов АХД, выбор организационных форм их исследования и распределение обязанностей между отдельными службами и подразделениями.

2. Планирование аналитической работы.

3. Информационное и методическое обеспечение АХД.

4. Оформление результатов анализа.

5. Контроль за внедрением в производство предложений, сделанных по результатам анализа.

На первом этапе формирования организационной структуры АХД: выделяют объекты анализа (какие показатели будут анализироваться) и субъекты (кто будет собирать и обрабатывать информацию); затем в зависимости от структуры управления на предприятии определяют подчиненность служб - участников проводимого анализа (это могут быть главный экономист, планово-экономический отдел, отдел труда и зарплаты, бухгалтерия, финансовый отдел, службы главного механика, технолога, цеховые экономисты и т.п.). Далее распределяют обязанности между конкретными исполнителями, например:

• планово-экономический отдел осуществляет составление плана аналитической работы и контролирует его выполнение, разрабатывает методики проводимого анализа, обобщает результаты анализа в отдельных подразделениях, формирует отчеты и разрабатывает предложения по итогам анализа;

• отдел труда и заработной платы анализирует уровень организации труда, обеспеченность трудовыми ресурсами, производительность труда, использование фонда рабочего времени и фонда оплаты труда;

• отдел главного механика – анализирует состояние и использование оборудования

• и т.д. и т.п.

Далее планируют проведение аналитических работ: составляют план-график, определяют сроки и ответственных, формы контроля и т.п. Здесь необходимо тщательно продумать последовательность передачи информации, оценить трудоемкость проводимых работ, оптимизировать сетевые графики проведения всех видов анализа с целью обеспечения равномерности загрузки работников. На практике могут составляться следующие планы:

• комплексный план аналитической работы предприятия – обычно составляется на один год. (В нем прежде всего намечается перечень объектов анализа, подлежащих изучению, определяются цели анализа. Затем разрабатывается система показателей, анализ которых обеспечивает достижение поставленной цели. В плане предусматривается периодичность проведения и состав исполнителей анализа по каждому вопросу, распределение обязанностей, источники информации и методическое обеспечение работ, определяются внешние и внутренние пользователи результатов аналитической работы..);

• тематические планы - планы проведения анализа по глобальным проблемам, которые требуют углубленного изучения. (В них также рассматриваются объекты, субъекты, этапы, сроки проведения анализа, его исполнители и др.)

Контроль за выполнением планов анализа ведет заместитель руководителя предприятия по экономическим вопросам или лицо, на которое возложены обязанности по управлению анализом в целом

На третьем этапе формируют информационное и методическое обеспечение, т.е. фактически проектируется технология проведения аналитической работы. От качества разработанной технологии во многом будут зависеть дальнейшие результаты проводимой аналитической работы. Прежде всего, необходимо обеспечить наличие информации для проведения анализа. Для этого определяют виды документов, которые могут быть использованы (планы, задания, технологические карты, сметы, нормативные материалы, данные бухгалтерского и оперативного учета, первичная документация, приказы, договора, техническая и технологическая документация и т.д.). Далее формируют структуру информационного обеспечения, учитывая, что она должна быть:

• оптимальной (минимальное количество документов, обеспечивающих полноту необходимой информации);

• объективной (те, кто собирает информацию не должны быть заинтересованы в ее фальсификации);

• единообразной (любой показатель должен измеряться или рассчитываться один раз и по установленной методике, иначе в нескольких документах могут оказаться разные его значения);

• оперативной (данные должны поступать быстро, обеспечивая возможность принятия актуального решения),

• рациональной (затраты на сбор, обработку, хранение информации должны быть минимальны).

На этом этапе оптимизируется количество документов в организации, определяются правила их заполнения. При автоматизированной обработки документации – строится информационная база, система доступа и кодирования информации и т.п. Далее разрабатываются частные методики для каждого участника аналитических работ, составляются инструкции, проводится обучение персонала.

На четвертом этапе проводится апробация разработанных методик и их доработка. Для этого собирают и обрабатывают данные по разработанной методике в следующей последовательности:

• сбор данных;

• проверка доброкачественности (полноты, правильности расчетов, логический анализ достоверности путем сопоставления информации из различных источников);

• приведение в сопоставимый вид,

• проведение расчетно-аналитических работ, в результате которых. выявляют наиболее важные влияющие факторы, оценивают неиспользованные возможности и резервы, разрабатывают предложения по их использованию;

• оформление результатов проведенной работы в виде документов и справок по заранее определенной структуре, учитывающей для кого этот документ готовиться.

• проведение контроля за внедрением в производство предложений, сделанных по результатам анализа и оценка экономической эффективность аналитической работы.

Организационные формы анализа хозяйственной деятельности предприятия определяются составом аппарата и техническим уровнем управления. На крупных промышленных предприятиях деятельностью всех экономических служб управляет главный экономист. Он организует всю экономическую работу на предприятии, в том числе и по анализу хозяйственной деятельности. В непосредственном его подчинении находятся лаборатория экономики и организации производства, планово-экономический отдел, отделы труда и заработной платы, бухгалтерского учета, финансовый и т.д. В отдельное структурное подразделение может быть выделен отдел или группа экономического анализа. На средних и мелких предприятиях возглавляет аналитическую работу менеджер планового отдела или главный бухгалтер. Для координации аналитической работы могут создаваться также технико-экономические советы, в состав которых входят руководители всех отделов и служб предприятия. Экономический анализ входит в обязанности не только работников экономических служб, но и технических отделов (главного механика, энергетика, технолога, новой техники и др.). Им занимаются также цеховые службы, руководители бригад, участков и т.д. Только общими усилиями совместной работы экономистов, техников, технологов, руководителей разных производственных служб, обладающих разносторонними знаниями по изучаемому вопросу, можно комплексно исследовать проблему и найти наиболее оптимальный вариант ее решения.

Предприятия могут также пользоваться услугами специалистов аудиторских и консультационных фирм.

Состав, содержание и качество информации, которая привлекается к анализу, имеют определяющую роль в обеспечении действенности АХД. Анализ не ограничивается только экономическими данными, а широко использует техническую, технологическую и другую информацию, подробно рассмотренную в п. 2.3.

Методика АХД на предприятии должна постоянно совершенствоваться на основе изучения достижений науки и передового опыта в области анализа.

Аналитическая обработка данных - это непосредственно анализ. Поэтому она является более ответственным этапом работы аналитика. Здесь производят сравнение фактических данных отчетного периода с данными прошлых лет, бизнес-плана, конкурирующих предприятий, средними по отрасли, изучают внутренние и внешние факторы, определяющие результаты деятельности предприятия, изыскивают и обосновывают величину резервов повышения ее эффективности. От того, насколько глубоко и качественно проведен анализ, зависят выводы и корректирующие действия по его результатам, стратегия и тактика бизнеса на перспективу. Поэтому очень важно в процессе обработки информации использовать наиболее совершенный инструментарий анализа, позволяющий глубоко и комплексно исследовать экономические процессы, более точно измерить влияние факторов и величину хозяйственных резервов. Качество и обоснованность принимаемых управленческих решений в значительной степени зависят от достоверности, доступности и оперативности получаемой информации и от своевременности и полноты ее анализа. На современном этапе развития экономики обеспечение его немыслимо без применения средств вычислительной техники, так как это объективно необходимый элемент использования экономико-математических методов, существенно повышающих уровень экономического анализа и всей системы управления хозяйственной деятельностью предприятия.

В первых научных публикациях в области механизации и автоматизации акцент делался на вопросы использования вычислительной техники только в учетной работе. В то же время, поскольку любой вид аналитической работы опирается на информационную базу, основу которой составляют, прежде всего, данные бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности, исследование проблем автоматизации учета создавало достаточно прочный фундамент для последующего внедрения автоматизации в практику аналитических исследований. Внедрение в практику управления интерактивных технологий и переход к распределенной обработке данных сделали возможным качественный скачок в организации АСУ, в том числе и систем экономического анализа. Открывшиеся новые возможности обработки информации, связанные с внедрением и использованием в процессе управления деятельностью хозяйствующих субъектов компьютерной техники, стимулировали разработку и создание новых программных средств, что существенно повысило интерес конечных пользователей практическому применению персональных компьютеров и соответствующих компьютерных программ. Активное применение компьютерных технологий в практике бухгалтерской работы требовало разработки новых теоретических подходов и обоснований проектных решений по созданию соответствующих программных продуктов, создания целостной научно-обоснованной концепции моделирования бухгалтерского учета при проектировании соответствующего программного обеспечения, основанной на обобщении накопленного опыта построения программных систем с позиций современных информационных технологий.

Целевая направленность программного обеспечения на формирование финансовой отчетности хозяйствующих субъектов стимулировала разработчиков на создание главным образом аналитических программ итогового (ретроспективного) финансового анализа. При этом многие фирмы-разработчики шли по пути увеличения числа рассчитываемых финансовых коэффициентов, игнорируя качественный аспект аналитической работы. Подобные программные продукты по экономическому анализу позволили значительно снизить трудоемкость аналитической работы, связанной с расчетом финансовых коэффициентов, освободив время непосредственно для самого анализа ситуации и выработки управленческих решений. Однако динамично развивающаяся рыночная экономика требуется не столько ретроспективного, сколько перспективного анализа факторов, причем не только внутренних, но и внешних. Развитие вычислительной техники позволяет в настоящее время обеспечивать достаточно сложные аналитические исследования, использующие сложный математический аппарат и слабоформализованную информацию. Эти исследования реализуются через создание специализированных экспертных систем.

Рассмотрим некоторые современные технологии, используемые в бизнес анализе.

Одна из широко используемых технологий - Data Mining (mining по-английски означает «добыча полезных ископаемых», т.е. добыча данных и поиск закономерностей) -основывается на статистических методах обработки большого количества показателей, хранящихся в базе данных предприятия. Совокупность большого количества таких записей, накопленных за несколько лет, может стать источником дополнительной, гораздо более ценной информации, которую нельзя получить на основе одной конкретной записи, а именно — сведений о закономерностях, тенденциях или взаимозависимостях между какими-либо данными. Примерами подобной информации являются сведения о том, как зависят продажи определенного товара от дня недели, времени суток или времени года, какие категории покупателей чаще всего приобретают тот или иной товар, какая часть покупателей одного конкретного товара приобретает другой конкретный товар, какая категория клиентов чаще всего вовремя не отдает предоставленный кредит.

Подобного рода информация обычно используется при прогнозировании, стратегическом планировании, анализе рисков, и т.п. Data Mining обозначает не столько конкретную технологию, сколько сам процесс поиска корреляций, тенденций, взаимосвязей и закономерностей посредством различных математических и статистических алгоритмов: кластеризации, создания субвыборок, регрессионного и корреляционного анализа. Цель этого поиска - представить данные в виде, четко отражающем бизнес-процессы, а также построить модель, при помощи которой можно прогнозировать процессы, критичные для планирования бизнеса (например, динамику спроса на те или иные товары или услуги либо зависимость их приобретения от каких-то характеристик потребителя).

В основу современной технологии Data Mining положена концепция шаблонов, отражающих закономерности, свойственные подвыборкам данных. Поиск шаблонов производится методами, не использующими никаких априорных предположений об этих подвыборках. Если при статистическом анализе или при применении OLAP (оперативной аналитической обработки данных -online analytical processing) обычно формулируются вопросы типа «Каково среднее число неоплаченных счетов заказчиками данной услуги?», то применение Data Mining, как правило, то подразумевает ответы на вопросы типа «Существует ли типичная категория клиентов, не оплачивающих счета?», что обеспечивает более нетривиальный подход к маркетинговой политике и к организации работы с клиентами.

Средства Data Mining отличаются тем, что вместо проверки заранее предполагаемых пользователями взаимозависимостей они способны находить взаимозависимости самостоятельно и строить гипотезы об их характере. Применение средств Data Mining не исключает использования статистических инструментов, поскольку результаты обработки данных с помощью последних, как правило, способствуют лучшему пониманию характера закономерностей, которые следует искать. Однако их применение оправданно лишь при наличии достаточно большого количества данных, содержащихся в корректно спроектированном хранилище данных. Эти данные представляют собой пополняемый набор, единый для всего предприятия и позволяющий восстановить картину его деятельности на любой момент времени.

Выделяют пять стандартных типов закономерностей, выявляемых данными методами:

• ассоциация — высокая вероятность связи событий друг с другом (например, один товар часто приобретается вместе с другим);

• последовательность — высокая вероятность цепочки связанных во времени событий (например, в течение определенного срока после приобретения одного товара будет с высокой степенью вероятности приобретен другой);

• классификация — имеются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иное событие или объект;

• кластеризация — закономерность, отличающаяся от классификации тем, что сами группы при этом не заданы — они выявляются автоматически в процессе обработки данных;

• временные закономерности — наличие шаблонов в динамике поведения тех или иных данных (напимер, сезонные колебания спроса на те или иные товары либо услуги), используемых для прогнозирования.

Для выявления этих закономерностей используются следующие приемы анализа:

• регрессионный, дисперсионный и корреляционный анализ (реализован в большинстве современных статистических пакетов);

• методы анализа в конкретной предметной области, базирующиеся на эмпирических моделях (часто применяются, например, в недорогих средствах финансового анализа);

• нейросетевые алгоритмы, идея которых основана на аналогии с функционированием нервной ткани и заключается в том, что исходные параметры рассматриваются как сигналы, преобразующиеся в соответствии с имеющимися связями между «нейронами», а в качестве ответа, являющегося результатом анализа, рассматривается отклик всей сети на исходные данные. Связи в этом случае создаются с помощью так называемого обучения сети посредством выборки большого объема, содержащей как исходные данные, так и правильные ответы;

• алгоритмы выбора близкого аналога из уже имеющихся исторических данных (метод «ближайшего соседа»);

• дерево решений - иерархическая структура, базирующаяся на наборе вопросов, подразумевающих ответ «Да» или «Нет». Он довольно часто используется в системах прогнозирования в силу наглядности получаемого ответа;

• кластерные модели (модели сегментации) применяются для объединения сходных событий в группы на основании сходных значений нескольких полей в наборе данных;

• алгоритмы ограниченного перебора, вычисляющие частоты комбинаций простых логических событий в подгруппах данных;

• эволюционное программирование — поиск и генерация алгоритма, выражающего взаимозависимость данных, на основании изначально заданного алгоритма, модифицируемого в процессе поиска; иногда поиск взаимозависимостей осуществляется среди каких-либо определенных видов функций.

Средства Data Mining относятся к категории програм Business Intelligence, и являются дорогостоящим инструментам, цена некоторых из них доходит до нескольких десятков тысяч долларов. Поэтому основными потребителями этой технологии стали банки, финансовые и страховые компании, крупные торговые предприятия, а основными задачами - оценка кредитных и страховых рисков и выработка маркетинговой политики, тарифных планов и иных принципов работы с клиентами. В последние годы появились относительно недорогие инструменты Data Mining, что сделало доступной эту технологию для предприятий малого и среднего бизнеса. К этой категории относятся генераторы отчетов, средства аналитической обработки данных, средства разработки BI-решений и Enterprise BI Suites — средства анализа и обработки данных масштаба предприятия. К сравнительно недорогим продуктам относятся приложения для анализа для сбыта, закупок, маркетинга, производства, управления цепочками поставок и управления взаимоотношениями с клиентами.

Более простым средство автоматизации аналитической работы является использование OLAP-приложений. Дословный перевод термина On-Line Analytical Process — «оперативная аналитическая обработка» , т.е. реализуется быстрая реакция системы на запросы пользователя. Именно возможность анализа данных в интерактивном режиме отличает OLAP-системы от систем подготовки регламентированных отчетов.

Эти системы строятся на специализированных базах данных, которые автоматически наполняются в процессе текущей работы сотрудниками предприятия. Особенностью этих систем является возможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, т. е. самым понятным для корпоративных аналитиков способом. Часто пользователь получает ответ на запрос в виде многомерного отчета — «микрокуба», работа с которым осуществляется в интерактивном режиме (получение срезов информации и ее детализация).

Выбор подхода к автоматизации аналитической работы на предприятии и инструмента ее реализующего, зависит в первую очередь от преследуемой цели: всегда приходится балансировать между экономией бюджета и повышением качества обслуживания конечных пользователей. При этом надо учитывать, что в стратегическом плане создание информационно-аналитических систем преследует цели достижения конкурентного преимущества, а не избегания расходов на автоматизацию. Более подробно про специализированное программное обеспечения для проведения аналитической работы на предприятии можно прочитать на сайте www.iteam .ru.

При организации проведения комплексного анализа деятельности предприятия выделяются основные управленческие функции и проводится анализ каждой из них с использованием специально для этого разработанных методик. Результаты каждого отдельного направления анализа можно использовать для повышения эффективности работы соответствующих функциональных подразделения, а также использовать для обобщения и формирования сквозного отчета. Основные этапы при проведении комплексного анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия будут рассмотрены далее.

Результаты проведенного аналитического исследования оформляются в виде отчетов (пояснительных записок), справок, заключений. Как правило, аналитический отчет формируется для внешних пользователей, справки или заключение – для внутрихозяйственного использования.

Аналитический отчет долен быть достаточно полным, включать в себя общую характеристику предприятия, оценку уровня его экономического развития, условия хозяйствования, результаты выполнения планов и перспективы дальнейшего , оценку выявленных резервов и возможные направления улучшения результатов хозяйственной деятельности. Текст должен быть четким, лаконичным, может сопровождаться цифровым и графическим материалом. Для повышения обоснованности предложений в приложения к отчету могут быть вынесены основные данные и расчеты, оформленные в виде таблиц, графиков, диаграмм.

Содержание заключения или справки может быть более конкретным и акцентированным на недостатках или достижениях. Здесь часто опускается общая характеристика, возможно также бестекстовое оформление результатов. В этом случае приводятся сводные таблицы, графики, обобщенные показатели без пояснительного текста. Такой отчет рассчитан на высококвалифицированных работников, способных самостоятельно разобраться в обработанной и систематизированной информации и сделать необходимые выводы без навязывания мнения аналитика.

При проведении регулярных аналитических исследований целесообразно разработать специальные таблицы и показатели, которые будут формировать итоговые отчеты, накапливаться и систематизироваться в течение продолжительного периода времени для выявления долговременных тенденций и использования при формировании планов стратегического развития.