В исследовании обобщаются теоретические основы и перспективы применения инструментов визуализации данных в поддержке принятия управленческих решений в современном бизнесе. Рассматривается возрастающая роль данных в бизнес-аналитике, подчеркивается место инструментов визуализации данных в ней. Выделяются этапы принятия управленческих решений и роль данных на каждом из них, устанавливаются базовые критерии и особенности визуализации данных. По итогам исследования проводится сравнение существующих решений визуализации данных.
Ключевые слова: визуализация данных, бизнес-аналитика, поддержка принятия решений, управление, данные в управлении, принятие решений, информация, использование данных в бизнесе.
This study summarizes the theoretical foundations and prospects for the application of data visualization tools in supporting managerial decision-making in modern business. The increasing role of data in business analytics is examined, emphasizing the place of data visualization tools within it. The stages of managerial decision-making and the role of data at each stage are highlighted, basic criteria and features of data visualization are established. The study concludes with a comparison of existing data visualization solutions.
Keywords: data visualization, business analytics, decision support, management, data in management, decision-making, information, data use in business.
Введение. Вэпоху активного развития Индустрии 4.0 вопросы ценности информации для бизнеса приобретают фундаментальный характер, связанный с развитием конкурентных преимуществ и достижением способности своевременно и точно реагировать на изменения внешней среды, динамика которой постоянно возрастает. В таких реалиях бизнес-субъекты стремятся создать комплексные условия и развить собственные способы сбора и хранения данных, что обеспечивает, как минимум, перспективу их применения в будущем для целей стратегического роста при принятии управленческих решений. Отметим, что вопросы применения данных в деятельности бизнеса (причем как внешних, так и внутренних) остаются открытыми с позиции эффективности, значимости, точности и соответствия действительности; поэтому, хотя интерес к сбору данных возрастает, в особенности больших данных, только «до» трети бизнес-субъектов оказываются способными так или иначе применять собираемые данные в собственной деятельности [5].
Актуальность в таких реалиях приобретают исследования, нацеленные на раскрытие прикладных способов применения собираемых данных в деятельности бизнеса; отметим, что одним из значительных критериев выбора способов применения данных в бизнесе является стоимость (затраты на применение) и создаваемая ценность (экономический эффект, потребительская ценность и т. п.), поэтому важно рассматривать наиболее доступные для субъектов предпринимательства и одновременно с этим эффективные способы работы с данными. Одним из таковых является применение инструментов визуализации данных в управленческой практике (в целях поддержки принятия управленческих решений), что связывается с «вхождением» бизнес-субъекта в пространство работы с ценной аналитической информацией, подкреплением принимаемых решений собранными данными, информацией о тенденциях, статистикой, а также внутренними показателями, отражающими текущую ситуацию на предприятии. Иными словами, визуализация данных является одним из начальных этапов на пути бизнеса к целенаправленным цифровым трансформациям с применением аналитики данных. Учитывая вышесказанное, значение приобретает рассмотрение теоретических аспектов визуализации данных, соответствующих инструментов в бизнес-аналитике, критериев или особенностей визуализации данных, а также их применения на различных этапах принятия управленческих решений.
Цель исследования — охарактеризовать теоретические основы и перспективы применения инструментов визуализации данных в поддержке принятия управленческих решений в современном бизнесе.
Материалы и методы. Работа строится по принципам анализа научной литературы по теме исследования и статистической информации, характеризующей глобальный рынок инструментов визуализации данных и характерные тенденции его развития; среди научной литературы особое значение заняли исследования, посвященные вопросам направлений применения визуализации данных, особенностей, а также внедрения данных в цикл принятия управленческих решений. В работе применяются методы анализа научной литературы по теме исследования, библиографического описания, дедукции, индукции и абстракции.
Результаты и их обсуждение. Возникновение понятия визуализации данных и появление соответствующих ему инструментов являются результатом растущего интереса бизнес-субъектов к использованию расширяющихся по источникам формирования каналов сбора информации, ценность которой определяется способностью влиять на характер функционирования, реализацию функций хозяйствования и коммерческие перспективы и риски. Вопросы применения данных в бизнесе в целом имеют фундаментальный характер и напрямую связываются с принципами рыночной экономики, где информация служит источником влияния на субъектов рынка, стратегии их функционирования, принципы работы, методы конкуренции и т. п.
На начальных этапах концепция применения данных предполагала рассмотрение данных (информации) как категории статичной; в поле попадала, как правило, только внутренняя информация, связанная с производственными показателями, работой персонала, финансовой отчетностью и т. п. традиционными каналами, которые позволяли установить факт достижения определенных показателей в прошлые периоды. С возникновением современной вычислительной техники, постепенным переходом к концепции «Индустрия 4.0», вопросы и роль данных начали претерпевать существенные изменения; данные (информация) стали рассматриваться как ресурс, наряду с финансовым капиталом, людьми, способным влиять на функционирование бизнеса [8]. Если ранее поднимались вопросы о прогнозировании, отслеживании текущих изменений, то современные тенденции показывают устремленность в реализации многофакторной предиктивной аналитики, построенной на прогнозировании сценариев изменения бизнеса под влиянием системы факторов внешней и внутренней среды, с возрастающей ролью передовых вычислительных инструментов, автоматизации и машинных алгоритмов.
Так или иначе, на каждом из этапов развития данных и бизнес-аналитики, информация подвергалась визуализации; менялись принципы визуализации, способы визуализации, а, как итог, и результативность применения данных в бизнесе. Современная концепция визуализации данных предполагает, что любая точная и достоверная информация может найти применение в различных целях бизнеса — в зависимости от рассматриваемого направления выбираются собственные категории, каналы и способы получения данных, перспективным и наиболее современным среди которых сегодня становится интернет и специализированное программное обеспечение.
Перед тем, как рассмотреть роль визуализации данных в бизнесе и бизнес-аналитике, важно подчеркнуть, что в целом под визуализацией данных понимается процесс визуального (наглядно-образного) представления данных в понятной и доступной для использующих их субъекта форме, ценность чего заключается в предоставлении возможностей эффективного восприятия, своевременного доступа к данным, их обновления, обеспечения точности и т. д. За достаточно простой категорией визуализации данных скрывается сложная система процедур и процессов, связанная с формированием каналов сбора надежной и точной (качественной) информации, которая способна найти применение в бизнесе, с формированием критериев оценки качества данных, отладкой процессов обновления данных и их быстрой доставки до пользователя (и т. п.), что в конечном итоге формирует возможность применять визуализированные данные в бизнес-аналитике.
Визуализация данных, фактически, позволяет раскрыть необходимую для управления информацию; широта и точность данных определяет возможность раскрытия текущего состояния предприятия (бизнеса), проблем, перспектив, нормативных значений, в зависимости от специфики бизнес-аналитики, поставленных целей и особенностей самой организации; в результате, точность, наряду с надежностью, становятся важными факторами эффективности применения визуализированных данных в бизнесе. Поэтому фундаментальная польза визуализации данных в бизнес-аналитике заключается, как минимум, в формировании условий проведения простейшего бизнес-анализа, для чего требуется создавать надежные каналы поступления информации, постоянно улучшать процесс сбора данных, каналы формирования данных, критерии оценки их качества и т. п. (рис. 1).
Рис. 1. Непрерывный циклический процесс обеспечения точности и надежности данных в бизнесе (составлено автором)
Как можно заметить, любое изменение в цикле будет приводить к его повторению; например, изменение целей и задач для сбора данных, или каналов, или критериев оценки качества (и т. д.) приведет к необходимости актуализировать данные, в целях обеспечения их точности и надежности (качества), что предшествует задачам их визуализации и отражает сложность процедуры визуализации данных как таковой. Поэтому концептуальное значение визуализации данных сводится к повышению качества собираемой информации, с последующим её прикладным применением.
Ярким примером визуализации данных, как отмечают А. И. Серебряник и В. В. Надршин, является использование бизнес-графики, с превалирующей направленностью покомпонентного сравнения, в котором применяются различные диаграммы, создаются отчеты, формируются таблицы и т. п. По мнению авторов, визуализация данных становится способом наглядного их представления, что задает перспективы последующего изучения, анализа, прикладного применения в поставленных целях и задачах бизнеса [9]. Так, визуализация данных находит эффективное свое применение в цифровом маркетинге современного бизнеса, на что указывает работа Г. В. Спиридоновой и В. Л. Мрочко. Авторы отмечают, что визуализация данных в цифровом маркетинге позволяет отслеживать результативность маркетинговых кампаний, трафик по конкретным каналам коммуникации, выбирать наиболее эффективные способы влияния на пользователей и определенные сегменты и т. д. [10]. Работа М. Н. Денисовой и О. В. Железнова показывает, что инструменты визуализации данных позволяют вывести информацию о ключевых показателях эффективности бизнес-процессов для управляющих; итогом визуализации данных становится улучшение мониторинга, повышение эффективности выявления потерь, нарушений или несоответствия прогнозам, создание возможности регулировать производственные процессы и деятельность всего подразделения, ставить цели, формировать отчеты, а, как итог (результат всей визуализации данных), ускорить и повысить качество принятия управленческих решений [3]. Аналогичные тезисы содержатся и в работе А. С. Артамонова, который отмечает высокую роль визуализации данных в управлении мотивацией персонала в реалиях цифровых систем бизнеса; автор предлагает выводить показатели деятельности персонала, т. е. визуализировать их, причем как управляющим, так и сотрудникам, что, по его мнению, позволит управлять мотивацией и задает перспективы влияния на сотрудника за счет отражения прогресса, производительности, качества и результатов работы [2].
Иными словами, как показывают современные научные исследования, наряду с обширной практикой применения в бизнесе, визуализированные данные позволяют сформировать наглядные (и что самое важное — объективные) представления о той или иной категории субъектов, процессов, операций, процедур, проектов, объектов анализа (и т. п.), связанных с бизнесом, что приобретает фундаментальную ценность в повышении качества управления, поддержки принятия управленческих решений, отслеживании достижения целей и др.
Учитывая вышеописанное, визуализация данных строится на воспроизводстве системы критериев, которые сгруппированы на рис. 2:
Рис. 2. Критерии визуализации данных (составлено автором)
Данные критерии фактически служат способом выбора данных, которые подходят для визуализации; такие данные, как правило, представляются в виде цифр, краткого текста, динамики показателей и их расшифровки, что позволяет применять данные для поддержки принятия управленческих решений. Исходя из обозначенных критериев, можно конкретизировать ключевые особенности визуализации данных, а именно:
Во-первых, соответствие принципам качества, поскольку только качественные данные способны обеспечить результативное и соответствующее ожиданиями их использование.
Во-вторых, ориентированность на субъекта пользования и его удобства, что обеспечит постоянство (систематичность) применения визуализированных данных в поддержке принятия управленческих решений.
В-третьих, функциональное отражение, выраженное в пояснении назначения, принадлежности данных, источников, с возможностью их проверки и отслеживания изменений.
Данные особенности позволяют эффективно визуализировать данные с упором на поддержку принятия управленческих решений, обеспечивают ценность данных на каждом из этапов цикла принятия решений, что исходит, по мнению А. И. Орлова, из необходимости согласования и соответствия критериям методологии принятия управленческих решений. Последняя, как отмечает автор, имеет некоторые характерные черты в бизнесе и строится на соответствии субъекту управления и имеющимся отработанным схемам подготовки управленческого решения, с критериями его оценки и поддержанием деятельности менеджера [7]. Иными словами, визуализация данных и специфика её реализации в бизнесе в задачах поддержки принятия управленческих решений исходит из необходимости обеспечить адаптацию под текущие процедуры, в целях повышения их качества, результативности, удовлетворения внешних запросов. Например, исходя из исследования Г. С. Малтугуевой и И. В. Орловой, при коллективном принятии решений вес мнения каждого из участников имеет равный характер; соответственно, при возникновении конфликтов, разногласий и противоречий принятие решений изменяется, проходит множество итераций, прорабатывается путем компромисса. Для целей принятия управленческого решения коллективом выделяется множество процедур проведения голосования [6]. Поэтому визуализация данных строится по принципам обеспечения данных процедур принятия решения и субъектов, участвующих в принятии решения, необходимой и значимой информацией. На примере традиционного цикла принятия управленческих решений можно сформулировать следующую роль визуализации данных на каждом из этапов (рис. 3):
Рис. 3. Традиционный цикл принятия управленческих решений и роль визуализации данных в нем (составлено автором)
Исходя из рисунка 3, можно сделать вывод, что данные обеспечивают реальную поддержку принятия управленческих решений, а их визуализация позволяет облегчить процесс восприятия и доставки для субъектов, которые, оперируя данными, являются инициаторами оценки возможностей, формулирования альтернатив и их оценки с последующим итоговым принятием решения. Как отмечает А. В. Зимин, визуализация данных служит одним из инструментов бизнес-аналитики, наряду с методами математического моделирования, математической статистики, факторным анализом (и т. п.), который позволяет обеспечить гибкость управления предприятием, выявлять причинно-следственные связи, закономерности, опираться на реальное состояние бизнеса. Итогом визуализации данных и использование продвинутых методов и инструментов визуализации, по мнению автора, становится повышение качества принятия управленческих решений [4]. Причем фундаментальную роль в источниках данных приобретает внутренняя бухгалтерская и управленческая отчетность, на что указывают И. Н. Хромова, Е. В. Репко и А. А. Корчагина. Авторы отмечают, что качество принятия управленческих решений напрямую исходит из качества данных, соответствия управленческой отчетности субъектам управления, их целям, интересам и задачам. Так, визуализация данных рассматривается как один из способов простейшей их обработки, за которой скрывается эффективная доставка данных до управляющих, формируется перспектива роста качества управления [11]. Экстраполируя рассуждения вышеупомянутых авторов, отметим, что обратной стороной визуализации данных (вызовы визуализации) становится учет всего комплекса специфических особенностей и потребностей субъекта управления — данный процесс далеко не всегда возможен и доступен к реализации. Кроме того, вызовом является качество данных, их доступность, своевременность доставления, надежность хранения и защиты (конфиденциальность); удобство инструментария и т. п. Для обеспечения качественного применения данных и эффективной поддержки принятия управленческих решений сегодня все чаще применяются специализированные инструменты и программное обеспечение для визуализации данных.
Возникновение программного обеспечения визуализации данных — результат непрерывного роста соответствующего рынка; по информации mordorintelligence, в 2024 году рынок визуализации данных превысит отметку в 9,84 млрд. долл. США; а к 2029 году достигнет свыше 16,54 млрд. долл. США, при среднегодовом темпе роста свыше 10 %; исходя изданных отчета компании, визуализация данных наиболее перспективна в сфере электронной коммерции, в оптовой торговле, в задачах оптимизации цепочек поставок, в отслеживании динамики в режиме реального времени, в персонализации и т. д. Конкретно рынок инструментов визуализации данных является перспективным, поскольку обеспечивает доступность прикладных и самых востребованных универсальных функций визуализации, что является главной перспективой внедрения прикладного программного обеспечения визуализации данных в бизнес. Итогом постоянного роста и развития рынка визуализации данных становится распространение соответствующего инструментария и программного обеспечения среди бизнес-субъектов; крупнейшими игроками мирового рынка визуализации данных остаются Salesforce, Oracle, Microsoft, SAP, SAS и многие другие [1].
Так, данные компании представляют несколько ключевых и наиболее востребованных инструментов визуализации данных, сравнительный анализ которых представлен на рис. 4:
Рис. 4. Сравнительный анализ современных инструментов визуализации данных (составлено автором по открытым данным)
Как можно заметить, различные инструменты подходят для различных задач, обладают характерными специфическими достоинствами и недостатками, которые исходят из особенностей функций и реализации программного обеспечения; для компании важно при выборе инструмента визуализации данных руководствоваться внутренними потребностями и интересами субъектов, участвующих в принятии управленческих решений, что становится одним из ключевых, но не единственных факторов выбора программного обеспечения (наряду со стоимостью, сложностью внедрения, объективной потребностью и т. д.). Вопросы формирования критериев и методик выбора современных инструментов визуализации данных для бизнеса остаются нерешенными и требуют уточнения, проведения дополнительных исследований, чему, вероятно, будут посвящены дальнейшие работы.
Заключение. Таким образом, перспективы применения инструментов визуализации данных в поддержке принятия управленческих решений сводятся к улучшению качества и эффективности реализации всех этапов цикла принятия управленческих решений, исходят из качества данных, их доступности и соответствия инструментов визуализации ориентирам, интересам и потребностям субъектов управления (т. е. менеджеров). Несомненным преимуществом визуализации данных в поддержке принятия управленческих решений в бизнесе становится повышение качества управления и переход к осознанному применению собираемой или генерируемой в бизнесе информации в коммерческих или связанных с ними целях (в том числе формирование конкурентных преимуществ, улучшение, оптимизация, рационализация, разработка стратегий, принятие оперативных решений и т. д.). Визуализация данных становится значительной частью бизнес-аналитики и позволяет «войти» в процессы отработки принципов применения данных в повышении качества функционирования бизнеса. Важнейшим и требующим проведения дополнительных исследований вопросом становится установление факторов выбора конкретных решений для визуализации данных, оценка целесообразности затрат и разработка методик оценки экономической эффективности применения инструментов визуализации данных, чему будут посвящены будущие исследования автора.
Литература:
- Анализ размера и доли рынка визуализации данных — тенденции роста и прогнозы (2024–2029 гг.) // URL: https://www.mordorintelligence.com/ru/industry-reports/data-visualization-applications-market-future-of-decision-making-industry
- Артамонов А. С. Перспективные решения в сфере мотивации персонала в цифровой экономике // Управленческое консультирование. 2019. № 5 (125). С. 105–113.
- Денисова М. Н., Железнов О. В. Разработка методики мониторинга ключевых показателей эффективности бизнес-процессов авиастроительного предприятия с использованием KPI monitor // Известия Самарского научного центра РАН. 2013. № 4–3. С. 675–682.
- Зимин А. В. Повышение гибкости управления предприятием за счет современных средств математического моделирования и визуализации данных // Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2015. № 1. С. 69–74.
- Индустрия 4.0. 35,5 % российских компаний решили использовать технологии больших данных // URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/65d5b0a19a79470b9c08a69a?from=copy
- Малтугуева Г. С., Орлова И. В. Подход к принятию управленческих решений коллективом // Вестник ИрГТУ. 2014. № 6 (89). С. 35–40.
- Орлов А. И. О разработке и принятии управленческих решений // Научный журнал КубГАУ. 2017. № 130. С. 1–31.
- Рябов А. О., Левинов М. О. История развития данных и бизнес анализа // Экономика и социум. 2017. № 12 (43). С. 941–949.
- Серебряник И. А., Надршин В. В. Бизнес-графика для покомпонентного сравнения: новые возможности // Дискуссия. 2016. № 10 (73). С. 45–49.
- Спиридонова Г. В., Мрочко В. Л. Цифровой маркетинг и специфика его применения в B2B-секторе // ЭСГИ. 2024. № 1 (41). С. 93–103.
- Хромова И. Н., Репко Е. В., Корчагина А. А. Управленческая отчетность как основа принятия управленческих решений // ЕГИ. 2022. № 42 (4). С. 427–431.
