УДК 338 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ УПРАВЛЕНИЯ BIG DATA В СТРАТЕГИЧЕСКОМ БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИИ

ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «APRIORI. CЕРИЯ: ГУМАНИТАРНЫЕ НАУКИ»
WWW.APRIORI-JOURNAL.RU
УДК 338
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ УПРАВЛЕНИЯ BIG DATA
В СТРАТЕГИЧЕСКОМ БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИИ
Шамин Вадим Андреевич
студент
Башкатова Юлия Ивановна
канд. экон. наук
Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Москва
Аннотация. В статье проводится разработка методики управления
big data при стратегическом бизнес планировании уже существующей
организации. Рассмотрена необходимость стратегического бизнеспланирования в действующей организации. Проведено исследование
актуальности использования big data для крупного бизнеса в РФ, а также
сущности big data. Сформулированы основные элементы стратегического бизнес-планирования управления big data: данные, аналитические
модели и инструменты. Построен стратегический бизнес-план управления Big Data для сети частных медицинских учреждений.
Ключевые слова: бизнес-планирование, стратегическое бизнеспланирование, Big Data, бизнес-планирование действующей организации, управление Big Data.
1
№2
2016
TECHNIQUES DEVELOPMENT OF BIG DATA
IN STRATEGIC BUSINESS PLANNING
Shamin Vadim Andreevich
student
Bashkatova Julia Ivanovna
сandidate of economic sciences
Plekhanov Russian University of Economics, Moscow
Abstract. The article presents the development of Big Data management techniques in strategic business planning of an existing organization.
The necessity of strategic business planning in the current organization is described. The research of the relevance of using Big Data to big business in
Russia, as well as the essence of Big Data is conducted. The basic elements
of Big Data management in strategic business planning as data, analytical
models and tools are proposed. The strategic business plan of Big Data
management for a network private medical company is constructed.
Key words: business planning, strategic business planning, Big Data,
business planning in existing organization, Big Data management.
Процесс бизнес-планирования актуален не только для вновь создающихся, но и для уже существующих организаций. В этом случае, бизнес-планирование применяется как для реализации инвестиционных
проектов, так и для формирования стратегий развития. Применение
стратегического бизнес-планирования позволяет:
 в режиме реального времени отслеживать отклонения финансовых
показателей от запланированного уровня;
 выявить факторы, отрицательно влияющие на финансовое положение организации;
2
 оценить эффективность деятельности и провести корректировку будущих мероприятий.
Бизнес-план действующей организации разрабатывается на основе
бизнес модели, которая наиболее полно характеризуется финансовой
моделью организации, что позволяет получить количественную оценку
деятельности в соответствии с планом и перспективами достижения поставленных целей. Стоит отметить, что бизнес модель должна учитывать как ресурсы организации в динамике (внутренней среды), так и изменение факторов внешней среды [5]. В соответствии с этим, для принятия обоснованных управленческих решений, повышения эффективности функционирования, а также достижения стратегических целей перед
организациями возникает проблема поиска, анализа и интерпретации
данных.
Наибольшую значимость данная проблема приобретает для субъектов крупного бизнеса, что объясняется масштабами данного сектора
экономики в России: на начало 2016 года в России крупный бизнес составляет около 1 % от общего числа зарегистрированных организаций,
однако в компаниях крупного бизнеса занято более 75 % работников и
производится от 70 до 80 % ВВП страны [4]. Нынешние вызовы рынка делают необходимым принятие точных и быстрых решений субъектами
крупного бизнеса, которые формируются на основании большого объема
располагаемой информации. Ее
многообразие
(как внутренняя, так и
внешняя среда), разрозненность и отсутствие структурированности порождает новое явление в современном мире науки и технологий, а именно
Big Data (далее БД). Следовательно, сегодня субъектам крупного бизнеса
необходимо задуматься об использовании БД в стратегическом бизнеспланировании, что расширяет границы управления, способствует повышению конкурентоспособности компании, увеличивает прибыль.
Для разработки методики стратегического бизнес-планирования Big
Data необходимо рассмотреть сущность данного объекта исследования.
3
Д. Бойл и К. Кроуфорд характеризовали БД, как данные, которых много –
в меньшей степени, но как способность осуществлять поиск, агрегирование и производство перекрестных ссылок в крупных базах данных – в
большей степени [6]. Пример, отражающий впечатляющие возможности
БД – это ретроспективный анализ эпидемии холеры на Гаити в 2010 г.,
показавший, что данные, содержащиеся в Твиттере и онлайн-новостях,
могли точно указать на распространение холеры медицинским службам
с опережением в две недели [7].
Сущность Big Data раскрывается через V-концепты:
 volume (объем) – это большие объемы данных, которые невозможно
обрабатывать на одной машине;
 velocity (быстрота) – это скорость поступления данных;
 variety (разнообразность) – это означает гетерогенность данных;
 variability (непостоянство) – это различие потоков данных в отношении пиков и спадов, то есть их переменчивость, что связано с трендами в социальных медиа, с ежедневными и сезонными пиковыми
загрузками данных и с другими факторами;
 validity (действительность) – это валидность данных, что учитывает
величину искажений и «шумов» в данных;
 veracity (правдивость) – это достоверность, корректность и аккуратность данных;
 volatility (изменчивость) – это говорит о сохранности и долговечности данных [3; 8]
Исходя из проведенного анализа сущности БД, можно дать следующее определении: БД – это информационные возможности, которые
характеризуются большим объемом, разнородностью, скоростью и изменчивостью, что требует специальных технологий, а также аналитических методов для трансформации их в ценность.
Следовательно, основываясь на сущности БД, а также опыте зарубежных компаний, главной сферой использования БД является потреби4
тельский маркетинг. В соответствии с этим, при разработке стратегического бизнес-плана существующей организации управление БД следует
включить в раздел маркетинговой стратегии.
Необходимость планирования управления БД объясняется созданием единого формализованного языка, который позволяет координировать деятельность руководителей, технических специалистов и аналитиков, а также получить единое решение в определении наиболее перспективных направления деятельности. Включение планирования аналитики в стратегический бизнес-план является первым шагом к освоению БД.
Стратегическое бизнес-планирование управления БД раскрывается
через 3 основных элемента, которые соответствуют общим целям организации:
1. Данные. Стратегическое бизнес-планирование БД предполагает
массивную реорганизацию архитектуры данных с течением времени, так
как информация:
 с одной стороны, расположена внутри организации и зачастую бывает как разрознена в различных структурных подразделениях, так и
находиться в обособленных устаревших ИТ-системах (система обслуживания клиентов, система цепочек поставок, система ценообразования и другие);
 с другой стороны, расположена за пределами организации и находится в неструктурированной форме, например, сообщения в социальных сетях.
Следовательно, задача бизнес-планирования БД сделать эту информацию полезной и превратить ее в долгосрочный актив, что предполагает разработку стандартов управления данных (отбор внутренних и
внешних данных, которые будут интегрированы в систему).
2. Аналитические модели. Интеграция данных в систему не генерирует конечных значений, поэтому в управление БД в бизнес-плане необ5
ходимо включить аналитические модели, которые позволят на основе
интегрированных данных осуществить оптимизацию (например, путем
создания транспортных сетей, графиков работы сотрудников) или перспективный анализ (например, получить информацию о возможной задержки рейса или о возможных покупках на веб-сайте).
Стратегическое бизнес планирование управления БД предполагает
определение:
 места внедрения моделей, то есть где они будут представлять дополнительную ценность для бизнеса;
 вида модели для каждой выполняемой задачи;
 возможностей синтеза моделей, то есть их объединения для решения более широких задач оптимизации.
Однако не стоит забывать золотое правило эконометрики: количество переменных в модели должно быть оптимальным, иначе при перегруженности модели ее будет сложно применять и поддерживать.
3. Инструменты. Выходная информация при использовании двух
элементов БД может быть очень богата, однако это ценно только тогда,
когда руководство и, во многих случаях, рядовые сотрудники понимают
как ее использовать. Следовательно, необходимы интуитивно понятные
инструменты, которые после объединения данных и моделирования результатов переводят процесс в реальные бизнес-мероприятия, например, способ принятия решений о скидках для менеджеров по маркетингу
в режиме реального времени.
Поэтому на 3 этапе стратегического бизнес-планирования БД создается дорожная карта, которая отражает структурные подразделения
организации, их потребности в информации, а также инструменты, которые необходимо внедрить в них с учетом возможностей системы. Кроме
того, организации необходимо учесть потребность в обучении персонала, так как системы БД будут построены с использованием экстраординарных источников данных, которые будут включать в себя внутренние
6
данные от клиентов и данные о совершенных операциях, а также внешнюю информацию от партнеров, различных веб-сайтов, включая социальные сети, а в дальнейшем возможно и от датчиков, встроенных в
физические объекты.
В графическом виде стратегическое бизнес-планирование управления БД представлено на рисунке 1.
Источник: построено автором.
Рис. 1. Стратегическое бизнес-планирование Big Data
на примере сети частных медицинских учреждений
Для того, чтобы построить стратегический бизнес-план Big Data для
организации, представляющей собой сеть частных медицинских учреждений, необходимо интегрировать широкий круг пациентов и их демографические данные, данные об эффективности лекарственных средств, информацию с медицинских устройств, а также данные о расходах из боль7
ниц. После выбора аналитических моделей и разработки инструментов
выработки решений, организация оптимизирует лечение и режимы работы, а также расходы на осуществление своей деятельности.
На основании проведенного исследования и сформулированной методологи стратегического бизнес-планирования Big Data, можно сделать
вывод о том, что интеграция данных, разработка и подбор аналитических моделей, создание новых инструментов, обучение персонала - позволяют руководству организации узнать такие факты о бизнесе, которые
оно просто не могло раньше видеть. В свою очередь, чем раньше руководство начнет включать управление Big Data в стратегические бизнеспланы своих организация, тем больше вероятность, что это станет реальным источником конкурентного преимущества.
Список использованных источников
1. Баринов В.А. Бизнес-планирование. М.: Форум, НИЦ ИНФРА-М,
2015.
2. Инвестиционное бизнес-планирование / М.В. Чараева, Г.М. Лапицкая, Н.В. Крашенникова. М.: Альфа-М: НИЦ ИНФРА-М, 2014.
3. Кабалкин А. Что такое Big Data (большие данные) в маркетинге:
проблемы, алгоритмы, методы анализа // Портал маркетинговых
технологий LPgenerator. 2015. [Электронный ресурс]. Режим доступа:http://lpgenerator.ru/blog/2015/11/17/chto-takoe-big-data-bolshie-dan
nye-v-marketinge-problemy-algoritmy-metody-analiza/#ixzz41mkLQr8q
(дата обращения 01.03.2016).
4. Российский бизнес: портрет в цифрах // Доклад уполномоченного
при Президенте РФ по защите прав предпринимателей [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://doklad.ombudsmanbiz.ru/pdf/2015
_portret.pdf (дата обращения: 23.02.2016).
8
5. Воловиков Б.П. Стратегическое бизнес-планирование на промышленном предприятии с применением динамических моделей и сценарного анализа. М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015. 226 с.
6. Boyd D., Crawford K. Critical Questions for Big Data: Provocations for a
cultural, technological, and scholarly phenomenon // Information, Communication & Society. 2012. V. 15: 5. P. 663.
7. Chunara R., Andrews J., Brownstein J. Social and news media enable
estimation of epidemiological patterns early in the 2010 Haitian cholera
outbreak // American J. of Tropical Medicine and Hygiene. 2012. V. 86.
P. 39-45.
8. Iafrate F. From Big Data to Smart Data. Wiley, ISTE, 2015. 88 p.
9