Россия
Исследуется текущее и предполагаемое состояние использования инструментария по работе с информацией сотрудниками нефтедобывающей компании, отмечено, что текущий уровень владения определенными технологиями не в полной мере соответствует динамичным задачам функционирования и развития системы непрерывных улучшений. Рассматриваются основные возможности и потенциал инструментов Pivot Tables, VBA, Power Query, Power Pivot и Power BI на предмет их использования в работе. Представлено описание инвестиционного процесса, его основные сложности и проблемы, включающие требование повышения уровня детализации информации, расширения перечня отчетных форм, а также переход к матричной организационной структуре путем обеспечения взаимодействия проектных команд и структурных функциональных подразделений, что в конечном счете служит предпосылкой для оптимизации. Определены основные элементы оптимизации инвестиционного процесса, включающие формирование модели данных, обеспечение сбора необходимой информации, автоматизацию консолидации информации и формирования итоговых отчетных форм, организацию хранилища данных, разработку дашбордов для анализа результатов инвестиционного процесса. Разработана модель данных, включающая набор взаимосвязанных бюджетных таблиц и справочников, обеспечивающая высокий уровень детализации аналитики данных. Созданы модули регистрации бюд-жетной информации для работы пользователей, включающие удобный пользовательский интерфейс, автоматизацию расчетов, защиту от изменений, стандартизированную форму внесения комментариев, систему согласования информации и журнал изменений. Представлена комплексная модель обработки информации, включающая средства консолидации данных и подготовки итоговых отчетных форм. Сформировано хранилище данных, обеспечивающее структурирование результатов инвестиционного процесса и возможность быстрого извлечения информации при конструировании сводной/сравнительной аналитической информации. Разработан дашборд мониторинга исполнения инвестиционной программы с обеспечением возможности взаимодействия при помощи веб-технологий, в том числе на мобильном устройстве пользователя, без нарушения политики конфиденциальности корпоративных структур. Определены подходы к оценке качественного и количественного эффекта от внедрения описанных разработок.
бизнес-анализ, инвестиционная программа, цифровизация, корпоративные финансы, программные продукты
Введение
В условиях непрерывно меняющейся внешней и внутренней среды, растущего многообразия и сложности форм и видов ведения бизнеса наиболее эффективны те организации, которые способны в полной мере использовать потенциал различных инструментов в целях обработки информации и автоматизации финансово-экономических бизнес-процессов. Оптимизация процессов обработки информации в конечном счете позволяет ускорять и улучшать качество процесса бюджетирования, осуществлять комплексный мониторинг текущей деятельности и принимать взвешенные управленческие решения, направленные на развитие и улучшение деятельности компании. Существенно возрастает роль современных инструментов бизнес-анализа (business analysis, business intelligence, BI) как сопровождающего элемента процесса разработки и принятия управленческих решений в организациях.
В настоящий момент основным инструментом большинства сотрудников как финансово-экономи-ческого блока, так и других подразделений нефтяных компаний является популярный процессор электронных таблиц MS Excel. Вместе с тем, по нашему мнению, уровень его использования остается достаточно низким, с охватом не более 10 % его возможностей, что оказывает существенное влияние на производительность работы и скорость обработки информации и приводит к затруднениям при принятии управленческих решений. Также остается практически невостребованным потенциал новых инструментов бизнес-аналитики и автоматизации, ставших доступными сравнительно недавно.
В этой связи нельзя не обратить внимание на необходимость постоянного совершенствования навыков, названную классиком менеджмента С. Кови «затачиванием пилы» [1] и обусловливающую потребность постоянного развития инструментария корпоративных систем и навыков отдельных сотрудников
Особенную остроту проблема обработки информации приобретает с учетом перманентного усложнения локальных нормативных актов, которые предусматривают усложнение процессов функционирования корпоративной финансовой системы, подразумевающей переход к формированию инвестиционной программы (ИП) по каждому проекту и модулю в разрезе значительного количества показателей. В результате растущие запросы к количеству информации при обязательном соблюдении качества и сжатых сроков обусловили необходимость разработки соответствующей системы обработки и представления информации. Достигнутая результативность и имеющийся потенциал данной системы подчеркивают актуальность выбранной темы.
Краткое описание процесса формирования инвестиционной программы нефтедобывающей компании и предпосылки его оптимизации
Формирование и контроль показателей ИП является по сути непрерывным и ритмическим процессом обработки и представления информации, предполагающим работу в рамках следующих сценариев:
- прогнозирование и планирование для текущего года, в том числе формирование ожидаемого исполнения (4 раза в год), формирование годовой корректировки (до 4 раз в год); изменение квартальных планов (3 раза в год);
- составление среднесрочной программы на 3-летний период, включающей 7-8 итераций с учетом 1 и 2 версии, требований оптимизации, изменений сценарных условий и т. п.;
- регулярный контроль фактического исполнения ИП на ежемесячной основе.
Показатели ИП на постоянной основе используются как финансово-экономическим блоком, так и другими структурными подразделениями нефтедобывающей компании (например, для финансово-экономического моделирования и оценки эффективности проектов, принятия решений по мотивации, расчета свободного денежного потока и т. п.).
Кроме этого, для нефтедобывающих компаний также является актуальной растущая необходимость для каждой процедуры формирования ИП:
- существенного изменения детализации формируемой информации;
- подготовки финансово-экономических моделей (ФЭМ) по каждому проекту и активу;
- расширения перечня отчетных форм.
Также следует отметить, что процесс формирования ИП может усложняться организационными изменениями, подразумевающими появление проектных команд для управления комплексом проектов на месторождениях. В результате установления матричного подхода к управлению проектами информация по ИП должна быть подтверждена как функциональными подразделениями, так и проектными командами, что усложняет процесс ее формирования.
С учетом комплексных процессов, характеризующихся перманентно растущей сложностью, формирование ИП вручную без должной автоматизации не может быть эффективным. Таким образом, трансформация процессов управления ИП, а также подразумеваемое корпоративной культурой нефтяных компаний требование непрерывных улучшений обусловили изменение подхода и инструментария формирования ИП.
Основные элементы оптимизации процесса формирования и мониторинга инвестиционной программы
В связи с потребностью оптимизации процессов формирования и мониторинга ИП возникает необходимость разработки плана мероприятий для достижения поставленной цели. Данные мероприятия предполагают:
- создание модели данных;
- разработку инструментов получения информации;
- создание комплекса обработки информации;
- создание хранилища данных;
- обеспечение интеграции ФЭМ и ИП;
- создание средства аналитики данных (даш-борда).
На рисунке представлено схематичное отображение требуемых мероприятий для достижения цели оптимизации процесса формирования и мониторинга ИП. Далее приведено описание необходимых инструментов и полученных результатов по оптимизации процессов инвестиционного планирования согласно поставленным целям и задачам.
Цифровые инструменты бизнес-анализа для решения поставленных целей и задач
С нашей точки зрения, в целях повышения эффективности текущего уровня обработки информации и необходимости использования современных достижений цифровизации следует использовать такие инструменты, как Pivot Tables, VBA, Power Query, Power Pivot, Power BI. Перечисленные инструменты являются бесплатными, доступными любому сотруднику, не требуют навыков программирования и IT-образования. Краткая характеристика данных инструментов:
- Pivot Tables (также известен как «сводные таблицы») – мощный инструмент обработки многомерных данных, позволяющий мгновенно обрабатывать массивы информации, состоящие из сотен тысяч записей [2];
- Visual Basic for Applications (VBA) – упрощенная реализация языка программирования Visual Basic, встроенная в линейку продуктов MS Office, а также другие IT-приложения (AutoCAD, SolidWorks, CorelDRAW, ESRI ArcGIS); VBA работает напрямую в продуктах MS Office и не требует установки отдельных программ, что является его несомненным преимуществом, учитывая распространенность продуктов MS Office [3];
- Power Query – специальное средство для извлечения, загрузки и преобразования данных (ETL-инструмент) [4];
- Power Pivot – специальный инструмент, необходимый в основном для моделирования и сложного анализа больших объемов данных [5];
- Power BI – специализированный IT-продукт, необходимый для реализации комплексной бизнес-аналитики [6]; Power BI является универсальным программным средством с широким спектром возможностей для проведения качественного бизнес-анализа [7].
Основные мероприятия по оптимизации процессов инвестиционного планирования
General measures of optimizing investment planning processes
Использование указанных инструментов позволит расширить арсенал средств обработки финансово-экономической информации, что существенно повысит производительность труда в целом и поспособствует решению прикладных задач, в том числе по оптимизации процесса формирования и мониторинга показателей ИП.
Формирование модели данных
В целях формирования модели данных и ее последующего использования в аналитических целях могут быть выделены аналитические признаки продукта, функции, территории, сегмента и аспекта деятельности, динамики и т. д. С нашей точки зрения, ключевыми элементами ИП, имеющими контекст вышеуказанных критериев, являются следующие:
- проект;
- статья затрат, под которой подразумеваются инвестиционные расходы;
- бюджетный период, под которым подразумевается период актуализации данных ИП.
Каждый из этих элементов может быть в достаточной степени детализирован при помощи справочников в целях расширения аналитики и формирования многообразных отчетных форм. Таким образом, дальнейшее построение модели будет основано на выделенных ключевых элементах, детализированных справочниках и установленных связях между ними.
Детализация проекта предполагает расширение аналитики ИП по следующим составляющим в справочнике проектов:
- полное наименование (для синхронизации с учетными системами и официального представления отчетности);
- сокращенное наименование (для сокращения документооборота и упрощения аналитики);
- направление (для отнесения проектов по сегментам, например «Поиски углеводородов», «Добыча углеводородов» и т. п.);
- актив (для отнесения проектов к соответствующим активам, при отсутствии актива – объектам);
- целевое назначение (для отнесения к крупным проектам, целевым программам, например «Поиски и доразведка», «Повышение объемов добычи», «Поддержание объектов добычи» и т. п.; категориям, например «Информационно-технологическое обеспечение», «Офисы», «Социальные проекты» и т. п.);
- тип лимита (для классификации проектов в зависимости от факта инициации по критерию используемого/нераспределенного лимита);
- тип проекта (для классификации проекта по степени новизны по критерию реконструкции / нового строительства);
- территория (для географической привязки местности, где осуществляется реализация проекта);
- ФЭМ (для определения соответствия с ФЭМ в целях последующей интеграции ИП и ФЭМ).
Детализация статьи затрат предполагает расширение аналитики ИП по следующим составляющим в справочнике статей затрат:
- вид статьи (для классификации бюджетных показателей по критерию инвестиций, закупок и вовлечения материалов, авансов на начало и конец периода);
- тип статьи (для классификации бюджетных показателей по критерию инвестиционных и других расходов);
- группа статей (для классификации бюджетных показателей по критерию инвестиций, корректировки по материалам и корректировки по авансам);
- вид затрат (для классификации затрат по критерию эксплуатационного бурения, поисково-разведочного бурения, реконструкции скважин и зарезки боковых стволов, затрат на геологоразведочные работы, оборудование, не входящее в смету строек (ОНСС), расходов на строительно-монтажные работы, оборудование, входящее в сметы строек, проектно-изыскательские работы, других расходов строительства, расходов на приобретение объектов основных средств, вложений в нематериальные активы, приобретения программного обеспечения и лицензий на недропользование, расходов будущих периодов и прочих расходов);
- группа затрат (для классификации затрат по критерию бурения, геологоразведочных работ, ОНСС, строительства и других расходов);
- тип фонда (для классификации затрат по критерию затрат на новый фонд, поддержание и прочие расходы (в части ОНСС));
- владелец статьи (для определения функционального структурного подразделения, ответственного за представление информации по статье затрат);
- технико-экономический показатель (для определения соответствующей статьи затрат в ФЭМ для последующей интеграции ИП и ФЭМ).
Детализация бюджетного периода предполагает расширение аналитики ИП по следующим составляющим в справочнике периодов:
- тип бюджета (для классификации показателей с позиции сравнения по критерию базового и отчетного бюджета (например, в качестве базового бюджета может выступать утвержденная среднесрочная инвестиционная программа, а отчетного бюджета – проект среднесрочной инвестиционной программы, планируемый к последующему утверждению));
- период года (для классификации показателей по конкретным периодам: месяц/квартал/год в целом для текущего и 1-го планового года, год в целом для 2-го и 3-го планового года);
- валютная составляющая (для разделения бюджета по критерию валюты в части показателей в рублях, долларах и евро).
В результате бюджетного процесса полученные отклонения отчетного бюджета относительно базового бюджета могут быть классифицированы в зависимости от проекта и статьи затрат по определенным причинным группам, необходимым для последующего факторного анализа, что расширяет описываемую модель данных.
В результате установления связей между ключевыми элементами и справочниками может быть сформирована модель данных по типу «звезда» с использованием инструмента Power Pivot.
Обеспечение сбора данных
На основе построенной модели данных можно обеспечить получение данных и их дальнейшее преобразование в отчетные формы. Учитывая то, что данные для прогнозирования и планирования не содержатся в учетных системах, а генерируются структурными подразделениями и проектными командами на основе целевых установок и внутренних расчетов, возникает необходимость разработки унифицированных форм регистрации данных, обеспечивающих удобство работы пользователей и наличие широкого функционала. Также должно быть обеспечено решение проблемы матричной организации работы, что предполагает необходимость создания системы согласования регистрируемых данных.
В целях решения данной задачи были разработаны специальные модули формирования ИП (далее – модули ИП) с использованием VBA. Данные модули снабжены:
- пользовательским интерфейсом, обеспечивающим удобство внесения и согласования информации;
- автоматизацией расчетов (вертикальное и горизонтальное суммирование, реализация логики расчетов авансов, возможность расчетов валютных курсов, возможность выбора режима агрегирования: помесячно/поквартально/за год в целом и т. п.);
- защитой от изменений, а также предупреждением некорректного внесения данных (например, обеспечивается контроль равенства авансов на начало последующего периода и авансов на конец предшествующего периода).
Указанные модули используются для сбора исходной информации, необходимой для формирования ИП.
Формирование итоговых отчетов на основе комплекса обработки информации
В целях формирования итоговых отчетов, необходимых для реализации аналитических функций, разработан комплексный модуль обработки информации на основе VBA, который используется в порядке, описанном ниже.
После сбора необходимых данных от структурных подразделений запускается обновление, в рамках которого консолидируется информация, полученная из всех модулей ИП, и объединяется с информацией из подготовленных справочников.
После загрузки данных информация автоматически проверяется на корректность:
- на случай появления новых проектов и статей затрат, которых нет в соответствующих справочниках;
- на предмет сходимости сумм в модулях ИП и комплексном модуле обработки информации.
При необходимости после соответствующих актуализаций справочников информация по бюджетным показателям обновляется повторно.
После проверки данных информация консолидируется в плоских таблицах, откуда при помощи инструмента Pivot Tables и специальных формул данные попадают в отчетные формы.
Формирование и использование хранилища данных
В рамках инвестиционного процесса постоянно возникает необходимость сравнения показателей из различных сценариев в целях мониторинга изменений и формирования ответов на соответствующие запросы топ-менеджмента и реализации аналитических функций. В этой связи была разработана структура хранилища данных, где размещаются результаты бюджетирования и мониторинга ИП по различным сценариям в целях последующей консолидации и извлечения данных.
Представленное хранилище данных служит единым информационным ресурсом, которым может воспользоваться любой сотрудник компании с соответствующими правами доступа. В рамках данного хранилища размещаются все вводные требования, итоговые файлы и вспомогательные материалы, генерируемые при подготовке информации по тому или иному бюджетному сценарию, что дает возможность получения необходимой информации без каких-либо дополнительных запросов.
В контексте данной работы основным результатом инвестиционного процесса по каждому бизнес-сценарию является файл комплексного модуля обработки информации, который размещается по конкретному адресу в локальной сети. Для консолидации данных применяются аналитические модули, в которых сопоставляемые результаты того или иного бизнес-сценария указываются в специальной таблице, которая используется в запросе Power Query (учитывая, что все файлы комплексных модулей обработки информации являются типовыми по структуре и содержанию, их консолидация представляется простой при объединении данных).
В результате консолидации данных при помощи запроса Power Query в аналитическом модуле формируется единый массив данных, из которого при помощи Pivot Tables может быть сформирован необходимый отчет для сравнения показателей из различных бизнес-сценариев.
Эффективное использование хранилища данных позволяет обеспечить синхронизацию показателей ФЭМ и ИП.
Бизнес-аналитика результатов инвестиционного процесса
Процесс формирования ИП обладает дополнительным потенциалом в плане применения инструментов аналитики данных, в частности Power BI. В целях бизнес-анализа с использованием Power BI может быть применен дашборд для регулярного мониторинга фактического исполнения ИП. С учетом предъявленных бизнес-требований руководства данный дашборд включает следующие элементы:
- диаграмму-датчик для контроля общих показателей исполнения ИП в целом;
- картографическую визуализацию выполнения плана по морским месторождениям и структурам на основе реальных географических координат;
- матрицы для анализа отклонений фактических значений от плановых показателей (с соответствующими переключателями) в разрезе активов, групп статей затрат, целевых программ и проектов;
- каскадную диаграмму («водопад»), отображающую результаты факторного анализа отклонений фактических показателей ИП от плановых значений (в квартальном разрезе);
- фильтры визуальных элементов для анализа показателей в разрезе:
1) периодов текущего года;
2) видов инвестиционных затрат;
3) групп и статей расходов;
4) владельцев затрат;
5) направлений инвестирования;
6) целевых программ;
7) активов.
Разработанный дашборд выполнен в виде интерактивного средства управления отчетностью, т. е. представляет собой не статичный набор визуализаций, а является динамическим инструментом, реагирующим на выбор и команды пользователя. Интерактивность дашборда представляет дополнительные возможности пользователю, который может получить дополнительную информацию в интересующих его срезах без специальных запросов информации и рутинных манипуляций для уточнения и детализации тех или иных данных.
Также следует отметить, что разработанный дашборд может служить в качестве интерактивного презентационного материала, являясь альтернативой статичным слайдам, подготавливаемым и демонстрируемым с помощью традиционного инструмента MS Power Point.
Взаимодействие с дашбордом может осуществляться пользователем посредством бесплатных инструментов Power BI Desktop или веб-браузера.
В первом случае пользователю необходимо установить Power BI Desktop на рабочий компьютер. Разработчик актуализирует отчет, вносит корректировки по требованию и направляет обновленный дашборд пользователю по электронной почте или размещает в локальной сети. Пользователь может взаимодействовать с отчетом, вносить в него коррективы при наличии специальных знаний и направлять другим пользователям с установленным Power BI Desktop. Преимуществом данного способа является возможность дополнительных настроек визуализаций и эксплуатация традиционных инструментов работы. К недостаткам данного способа относится необходимость обеспечения установки Power BI для всех потенциальных потребителей информации дашборда.
Во втором случае предполагается использование любого браузера для работы с дашбордом, что также подразумевает возможность его развертывания на мобильном устройстве с использованием веб-интерфейса при полном сохранении функциональности и интерактивности и без нарушения политики конфиденциальности.
Подходы к оценке полезного эффекта
Экономический эффект от внедрения результатов описанных разработок имеет количественную и качественную составляющую, оказывающие положительное влияние на оптимизацию инвестиционного процесса.
Качественная составляющая заключается в том, что описанные разработки обеспечивают:
- существенное ускорение подготовки итоговых отчетных форм и ФЭМ;
- предупреждение конфликтных ситуаций при получении и согласовании информации от структурных подразделений и проектных команд;
- значительное снижение трудоемкости операций, выполняемых сотрудниками структурных подразделений;
- минимизацию вероятности ошибки и сокращение времени на проверку и контроль целостности данных;
- высвобождение времени и человеческих ресурсов, расходуемых на выполнение рутинных операций, для решения интеллектуальных задач;
- повышение качества и детализации бизнес-анализа хода и результатов инвестиционного процесса;
- повышение качества визуализации данных и их доступности за счет использования новых BI-инструментов, в том числе с позиции обеспечения непрерывной включенности в процесс принятия решений, а также имиджевой составляющей.
Количественная составляющая экономического эффекта основана на стоимостной оценке экономии затрат времени сотрудников структурных подразделений для подготовки итоговых отчетных форм и работе с ФЭМ проектов и активов, а также оценке созданной ценности от внедрения новых BI-инструментов в функционирование нефтедобывающей компании на примере разработанного дашборда, необходимости его поддержки и перспективы обеспечения новых разработок.
Заключение
Таким образом, в рамках настоящего исследования достигнуты поставленные цели по разработке инструментов, направленных на повышение качества процесса формирования инвестиционной программы нефтедобывающей компании.
Результаты настоящего исследования могут быть использованы в практике работы финансово-экономических подразделений нефтедобывающей компании, участвующих в разработке инвестиционной программы.
Применение принципов, подходов и инструментов, описанных в настоящей статье, может также способствовать повышению общей эффективности работы с информационными потоками нефтедобывающей компании и улучшать процессы бизнес-анализа для принятия управленческих решений.
1. Кови С. Семь навыков высокоэффективных людей. Мощные инструменты развития личности / пер. с англ. О. Кириченко. М.: Альпина-Паблишер, 2021. 400 с.
2. Джелен Б., Александер М. Сводные таблицы в Microsoft Excel 2016 / пер. с англ. А. П. Сергеева. М.: Диалектика, 2017. 480 с.
3. Гарнаев А. Ю. VBA. М.: Диалектика, 2014. 960 с.
4. Фоулкс Л., Спарроу У. Изучаем Power Query / пер. с англ. А. Гинько. М.: ДМК-Пресс, 2020. 376 с.
5. Руссо М., Феррари А. Подробное руководство по DAX / пер. с англ. А. Гинько. М.: ДМК-Пресс, 2021. 776 с.
6. Powell B. Mastering Microsoft Power BI: Expert techniques for effective data analytics and business intelligence. Birmingham: Packt Publishing, 2018. 857 p.
7. Кушнер М. А., Кушнер А. А. Бизнес-анализ страхового рынка России в условиях цифровизации // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Экономика. 2020. № 1. С. 17-26.
