По мере повышения ИТ-зрелости бизнеса на рынке корпоративной автоматизации появляются все новые продукты. В практику внедрений приходят новые системы, чьи функции до этого не выделялись отдельно, а выполнялись в рамках других бизнес-решений.
К подобным продуктам можно отнести, скажем, уже довольно известные сегодня системы класса Master Data Management, взявшие на себя функцию управления всей совокупностью мастер-данных, которые раньше хранились и обрабатывались в разных функционально-ориентированных приложениях. Или такой пример: системы визуализации бизнес-информации, строящиеся, как правило, на основе Excel, начинают заменяться другими более профессиональными решениями, для которых функция визуализации данных является основной. Причины этой тенденции понятны: производительность и технологичность обработки информации повысились до такого уровня, который могут обеспечить лишь продукты, специально созданные и развиваемые для выполнения конкретных задач автоматизации. Очередным классом подобных систем для современного российского рынка являются решения для управления бизнес-правилами (Business Rules Management Systems — BRMS). Если раньше правила, по которым живет бизнес, хранились в базах данных, в Excel, в коде систем или даже только в документах и головах сотрудников, то с приходом BRMS они стали прозрачны, доступны для изменения бизнес-пользователями и лучше контролируемы. В этой статье я хочу рассказать о тех преимуществах, которые получил бизнес благодаря появлению этого нового класса систем.
Зачем компаниям BRMS?
Цели у бизнес-правил могут быть разными. Среди них — отражение в бизнес-процессах каких-либо ограничений, например законодательных или сформированных для оптимизации внутренней деятельности компании. Описываются они чаще всего в виде выражений, максимально приближенных к описанию правил формальной логики (в частности, в виде всем известной нотации «если.., то…»). Результатом работы BRMS при обработке каждого правила будет либо логический ответ «да» или «нет», либо какое-то значение, выбранное, скажем, из справочника. Часто бизнес-правила используются в компаниях, ориентированных на выполнение большого количества транзакций с внешними клиентами или партнерами, для выполнения каждой из которых может запускаться «ветвистый» процесс принятия решения. К таким потенциальным потребителям BRMS относятся банки, страховые и ритейловые компании, телеком-операторы, государственные структуры и т.п. И чем разнообразнее их транзакции, чем интенсивнее они выполняются, чем сложнее структура бизнес-процессов и чем чаще сами правила нуждаются в изменениях, тем в большей степени бизнесу требуется специально выделенная для централизованной обработки бизнес-правил система.
Возьмём случай из практики страховой компании: что делать — ремонтировать поврежденный автомобиль или списать его как не подлежащий восстановлению? Чтобы разобраться в этом вопросе, необходимо задать некоторое правило, согласно которому пороговым значением для принятия того или иного решения будет определенная количественно выражаемая степень повреждения автомобиля при аварии, равная, допустим, восьмидесяти процентам. Это пример очень простого бизнес-правила, однако правила могут быть сколь угодно сложными. Автоматизация исполнения бизнес-правил востребована и в не связанных с клиентскими транзакциями ситуациях. Речь может идти об определении внутренних маршрутов движения материальных ресурсов предприятия, об управлении персоналом, обработке нестандартных грузов в логистике, о расчете цены на товар или услугу в зависимости от региона, сезона или объема закупок и т.д.
Ключевым фактором здесь является не сложность каждого отдельного правила, а их количество (которое может измеряться тысячами), взаимозависимость, интенсивность работы с ними и частота изменения.
Ключевое понятие — технологичность
Централизация того или иного процессинга всегда успешно работала в разных сценариях автоматизации бизнеса, справедливо это и для BRMS-систем. Правда, тут есть одно дополнительное условие. Выделенная система централизованной обработки бизнес-правил должна быть интегрирована с теми системами, которые эти правила потребляют. Именно поэтому понятие технологичности в данном случае тесно сопряжено с интеграционными возможностями BRMS-систем. Например, BRMS часто интегрируют с BPM-системами, так как вычисления правил не могут идти в отрыве от соответствующих им бизнес-процессов. Очень хорошим примером является уже упомянутый бизнес-процесс — рассмотрение заявки клиента на получение автомобильной страховки или кредита.
Один из факторов технологичности работы с бизнес-правилами кроется в интеллектуальных возможностях BRMS-систем, которые часто преподносятся как инструмент поддержки принятия решений. Здесь нужно заметить, что хотя формально это и не противоречит истине, на деле вовсе не значит, что в систему уже «зашиты» некие алгоритмы интеллектуальной обработки информации, как в системах класса DSS (Decision Support Systems). Бизнес-правила в BRMS-системе — это не часть программного кода, а фактически осязаемый объект, с которым можно работать. Благодаря этому те или иные интеллектуальные возможности всегда можно достроить при помощи специализированных программных интерфейсов. Так могут появиться сложные правила, составленные в виде комбинации более простых. Подобным же способом из других систем могут быть запрошены дополнительные данные, необходимые для формирования окончательного результата расчетов.
Интеллектом BRMS-систем в какой-то степени можно считать и то, что они способны работать не только на уровне ответов «да» или «нет», но и в пространстве вероятностных оценок.
Еще один признак технологичности систем подобного класса заключается в том, что работать с правилами могут непосредственно их создатели и пользователи, к которым от ИТ-подразделений компании практически полностью переходят полномочия и ответственность за управление бизнес-правилами. Такая смена полномочий открывает чрезвычайно важную для любого бизнеса возможность оперативно моделировать сценарии развития в случае изменения бизнес-правил, в том числе и в тестовом режиме. А не ждать, пока ИТ-команда продумает алгоритм реализации нововведений и внесет изменения в код систем.
Примеры из практики
Для иллюстрации вышеизложенного хочу рассказать о двух проектах внедрения BRMS-систем, выполненных компанией КРОК.
Один из них выполнялся для группы «АльфаСтрахование». В общей сложности в ходе проекта было автоматизировано несколько тысяч базовых правил. Изначально речь шла лишь об автостраховании, но впоследствии функционал системы был распространен и на другие виды страховок. В этом проекте исходный набор для изменения бизнес-правил состоял из двухсот с лишним входных параметров, в том числе тех, что предоставляются заявителем на страховую выплату, а также внутренних коэффициентов, получаемых, в частности, за счет статистической обработки истории похожих инцидентов. Правила частично хранились в Excel, частично были закодированы в логике интернет-сайта страховой компании. Кроме того, Excel-файлы пересылались дилерам «АльфаСтрахования», что неминуемо создавало проблему синхронизации их содержания.
После внедрения BRMS-системы IBM ILOG, способной выполнять более 10 000 сложных расчетов в минуту, бизнес-правила создаются и поддерживаются самими андеррайтерами (что кардинально решает важнейшую проблему управления изменениями и их согласования, change management), при этом все правила находятся в едином источнике — хранилище ILOG — в прозрачном для пользователей виде.
Второй интересный кейс — внедрение BRMS непосредственно в КРОКе для планирования и управления финансовыми показателями проектов (в частности, при изменении ставок оплаты задействованных специалистов). Здесь была реализована упомянутая возможность моделирования ситуаций. BRMS-система встроена в схему подготовки данных для аналитического хранилища, и изменяя правила мы в автоматическом режиме влияем на результаты аналитики. Благодаря BRMS-системе удалось сократить время, которое финансисты компании тратили на расчеты параметров проектов: если раньше при изменении правила на это уходило несколько дней, то теперь — два-три часа, не больше. Кроме того, повысилась прозрачность алгоритмов расчета и отпала жесткая необходимость участия технических специалистов в процессе изменения бизнес-правил, а ценообразование в КРОКе стало более гибким по сравнению с конкурентами.
