Внедрение, о котором мы хотим рассказать на этот раз, хотя и не относится к числу масштабных, но зато идеально вписывается в концепцию нашего журнала по целому ряду причин. Прежде всего потому, что «интеллектуальные» информационные технологии, технологии анализа данных должны находиться в центре внимания Intelligent Enterprise. Кроме того, рассказывая о них, нельзя не затронуть некоторые вопросы культуры самого бизнеса. А отслеживание взаимосвязи профессиональной деятельности предприятий с развитием конфигурации их информационных систем — также одна из приоритетных для нас задач. И, наконец, характерные для данного проекта проблемы вообще обсуждаются не так часто.
| Профиль клиента |
|---|
|
Компания: Местонахождение: Руководитель: Проблема: |
| Профиль партнера |
|---|
|
Компания: Местонахождение: Руководитель: Решение: |
Что необходимо для точных прогнозов
В самых общих словах проблемы, стоящие перед управлением маркетинга компании «ЛУКойл-Пермь», формулируются вполне традиционно. «На сегодняшний день работа службы обеспечения рыночной информацией нашего управления, равно как и предприятия в целом, связана с огромным количеством неструктурированной информации, — говорит начальник отдела стратегического маркетинга Вячеслав Гостев, — и необходимо было сделать так, чтобы она стала мощным рычагом для принятия оперативных и стратегических решений».
Автоматизация маркетинговой деятельности сейчас привлекает к себе достаточно много внимания, а программные системы, потенциально подходящие для решения этих задач, действительно разнообразны. Не раз касались этого вопроса и мы в своих публикациях. Общая составляющая для таких систем — пожалуй, аналитический функционал, независимо от того, в какой форме он представлен в каждом конкретном продукте.
Слово «стратегический» в названии подразделения уточняет смысл решаемых им маркетинговых задач. «В функции нашего управления входит постоянный мониторинг, разработка прогнозов и сценарных условий состояния топливно-энергетического комплекса в России и во всем мире, а также постоянный анализ ряда сопряженных с этой задачей общеэкономических и политических проблем, — поясняет Вячеслав Гостев. — «ЛУКойл-Пермь» работает на мировых товарных рынках, и четко обоснованное предсказание цен на нефть и нефтепродукты имеет для нашей организации неоценимое значение». Понятно, что поставленная таким образом задача предполагает составление ряда сопутствующих обоснованных прогнозов — цен на иные энергоносители, конъюнктуры смежных рынков, курса доллара и других ключевых валют, политической ситуации в том или ином регионе и т. д.
Но пока вернемся непосредственно к вопросам автоматизации. В ЗАО «ЛУКойл-Пермь» разработана и внедрена первая очередь информационно-аналитической системы маркетинга (ИАСМ), в которой используется достаточно широкий спектр корпоративных продуктов, известных как на мировом, так и на российском рынке.
Один из входящих в систему блоков — это средства сбора и обработки неструктурированной информации. «На товарных и фондовых рынках очень большое значение имеет слово, — говорит Вячеслав Гостев. — Иначе говоря, даже короткая фраза, высказанная бизнесменом или политиком, и отнюдь не в какой-либо программной речи, может стать причиной изменения ситуации. А чтобы создать объективную картину, мнения определенной группы людей, планы развития интересующих нас организаций, динамика политической конъюнктуры и некоторые другие вещи должны быть связаны воедино». Вообще, по мнению г-на Гостева, поведение профессионалов товарного и биржевого рынка скорее ассоциируется с восприятием качественных образов, чем с анализом числовых значений. И даже технический анализ рынков, в основе которого лежит группа методов предсказания рыночной конъюнктуры, постепенно «оброс» массой специфических терминов, характеризующих качественные признаки многочисленных графиков и трендов.
От текстового редактора к RetrievalWare
Перейдем к более конкретным проблемам данного проекта. Как уже было сказано, на сегодняшний день работа предприятия так или иначе связана с использованием большого количества неструктурированной информации — периодических изданий информационных агентств, статей СМИ, отраслевой печати, источников в Интернете, деловой переписки, нормативной документации, материалов внутреннего документооборота и т. д. В сложившейся ситуации, по мнению специалистов заказчика, оптимальным решением могла бы стать система автоматизации ведения электронных архивов, усиленная мощным и разнообразным функционалом анализа текстовой информации. Естественно, среди первоочередных требований к внедряемой системе были работа с документами практически всех применяемых для представления текста форматов и возможность обрабатывать информацию из различных источников — от бумажных документов до текстовых резюме с Web-сайтов.
«Самые первые опыты решения наших проблем (1996—1997 годы) преимущественно «вручную» были связаны с применением самых хрестоматийных инструментов — Microsoft Word и Exсel, — говорит Вячеслав Гостев. — Однако уже на этом этапе была разработана стратегия внедрения ИАСМ, и нам удалось вполне конкретно обосновать преимущества внедрения: повышение точности прогноза цен на 1% могло сулить экономию более 2 млн долл. в год». Одним из элементов проекта ИАСМ стала система сбора и обработки внешней неструктурированной информации.
Было также примерно ясно, как достигнуть той или иной точности прогноза за счет анализа различного рода публикаций и внутрикорпоративной документации. Четкое следование политике, при которой окупаемость инвестиций остается под постоянным контролем, проявилось в том числе в самой технологии внедрения.
На начальном этапе (1999 год) была приобретена система поиска информации Cros 2.09, разработанная отечественной фирмой «Кронос-Информ» (http://www.cronos.ru) и предназначенная для поиска данных в больших объемах документов различных типов. По мнению специалистов «ЛУКойл-Пермь», весьма успешная апробация Cros на ряде текущих задач управления маркетинга позволила в необходимой степени продвинуться в решении проблемы построения прогнозов и вместе с тем выявить ряд недостатков, не делая значительных инвестиций в программный продукт. Благодаря приобретенному опыту удалось классифицировать определенные недостатки систем обработки неструктурированной информации, а также практически оценить значимость того или иного функционала. В частности, это касалось ограничения числа поддерживаемых форматов, способов доступа к информации, некоторых нюансов возможностей поиска и отсутствия автоматической категоризации.
Стоит также отметить, что выбору системы архивирования и обработки текстовой информации, о котором мы говорили до сих пор, предшествовал определенный опыт работы в партнерстве с информационными агентствами, накопленный Управлением маркетинга «ЛУКойл-Пермь» в попытке подойти к решению все той же задачи прогнозирования. Как и можно было ожидать, в результате этих попыток заказчик получал вполне удовлетворительный объем предварительно отобранной информации при абсолютной невозможности ее окончательной обработки в необходимые сроки и в соответствии с поставленными целями. Помимо всего прочего такой подход не давал возможности подойти к методологиям работы с внутрикорпоративными и внешними информационными источниками с единых позиций.
На этапе окончательного выбора был рассмотрен ряд систем автоматизации хранения документов и анализа текста. Среди них были TextAnalyst («МедиаЛингва»), SemioMap (Entrieva), RetrievalWare (Convera), AgentWare (Autonomy), Русский Текст (RedLab) и некоторые другие. Но даже в пространстве ограниченного числа программных продуктов можно было убедиться в том, что выбор систем текстового анализа по определению оказывается многокритериальным. По словам специалистов «ЛУКойл-Пермь», некоторые из них представляли собой скорее технологическую концепцию, чем готовый продукт. Среди этих систем одни сильны в смысловой категоризации и аннотировании документов, другие — в компиляции связных текстов из различных источников, третьи — в морфологическом анализе или способности распознавания русскоязычных текстов. На все это, естественно, накладывался вопрос поддержки различных языков, решение которого для заказчика было далеко не формальным моментом. При этом оставались актуальными и технологические проблемы (поддержка форматов, обеспечение безопасности доступа, работа в распределенном режиме и т. п.). Словом, в результате оптимизации по многим критериям была выбрана система RetrievalWare фирмы Convera Technologies, с которой фирма ОАО «Весть», ее официальный партнер, работала уже шесть лет. Специалисты компании «Весть» подобрали необходимые модули системы в соответствии с поставленными целями, организовали обучение нескольких специалистов «ЛУКойл-Пермь».
| ОАО "Весть" http://www.vest-meta.ru |
| Компания работает на российском рынке с 1992 года. Основные направления ее деятельности — решение задач, связанных с управлением интеллектуальными ресурсами и анализом бизнес-процессов, развитие электронного бизнеса, внедрение ERP- и CRM-систем, аналитических систем и систем управления проектами, разработка и интеграция ПО. Традиционно сильная сторона деятельности компании — направление, связанное с обработкой, распространением и представлением неструктурированной информации. Для информационной поддержки соответствующей деятельности «Весть» предлагает практическое внедрение ряда концепций — от документооборота до корпоративных порталов и электронной коммерции, базирующихся на процессно-ориентированном подходе. В настоящий момент штат компании насчитывает более 250 человек. |
Система в работе
Думается, уместно посвятить несколько слов возможностям RetrievalWare, поскольку вопросам применения такого рода продуктов у нас пока уделяется не слишком много внимания. Разумеется, в нем сохраняется возможность поиска по ключевым словам и их сочетанию в соответствии с основными логическими операторами, а также осуществления морфологической нормализации текста — функционал, к которому пользователь уже привык, работая с традиционными поисковыми системами. Одно из основных достоинств RetrievalWare — наличие еще и так называемого концептуального поиска. Иными словами, совокупность реализованных в программном продукте методологий обработки текста позволяет полностью сосредоточиться на смысловых критериях подбора информации. Такие действия, как выделение идиоматических выражений, установление тождественности близких по смыслу словосочетаний, последующая категоризация найденных документов и выполнение ряда других функций основаны на технологиях, заложенных в RetrievalWare, — в частности, концепциях семантических сетей или адаптивного распознавания образов.
Именно такой функционал и позволяет теперь отделу стратегического маркетинга справляться с задачами прогнозирования рынков и моделирования связанных с бизнесом компании ситуаций в том темпе, который продиктован динамикой развития самого бизнеса. «Одной из конкретных задач, решенных в последнее время, было прогнозирование ситуации с добычей нефти в каспийском регионе. Сначала надо было просто понять историю вопроса и динамику развития ситуации на сегодняшний день и лишь затем с учетом новых знаний сформировать собственную стратегию поведения на рынке. С помощью RetrievalWare задачу удалось решить в течение месяца», — говорит Вячеслав Гостев. И в данной цитате ярко звучат сразу несколько мыслей, которые нелишне подчеркнуть. Во-первых, приведенная ситуация дает прекрасный пример использования управления знаниями — концепции, которая нечасто рассматривается в практической плоскости и реализация которой вряд ли достижима за счет простого наращивания большинства традиционно используемых сегодня корпоративных аналитических систем. Во-вторых, на этом небольшом примере хорошо просматриваются особенности бизнес-задач. Перед организацией встала проблема качественной оценки ситуации, возникшей в результате глобальных тенденций политического и экономического характера. Саму ситуацию, в свою очередь, надо было выявить теми же методами качественного отбора и преобразования больших массивов разнообразных публикаций.
С более формальных позиций результат, полученный на сегодня от использования системы ReterievalWare (она была приобретена в ноябре 2000 года), можно описать следующим образом. Объем базы данных на сегодня составляет более 2500 русско- и англоязычных документов (около 700 Мбайт). Основные содержательные направления — нефтегазовая отрасль в России и в мире, отечественная и зарубежная экономика, вопросы маркетинга, информация по ключевым отраслям производства (автомобилестроение, металлургия, химическая промышленность), регионы России и некоторые другие. В числе источников информации преобладают периодические новостные и аналитические отчеты отраслевой направленности, некоторые доклады Госкомстата РФ, а также несколько десятков ведущих отечественных и зарубежных СМИ, посвященных нефтяной и газовой отрасли, вопросам финансов, экономики и политики. Ключевые сотрудники «ЛУКойл-Пермь» строго периодически получают информационные сообщения, содержание и объем которых подобраны с учетом выполняемых ими функций.
В целом, по мнению ведущих специалистов, имеющих отношение к эксплуатации данной системы, в «ЛУКойл-Пермь» на сегодняшний день удалось:
- упорядочить хранение текстовой информации различного формата в единой базе данных;
- перейти к поиску документов с помощью смысловых критериев;
- предоставлять доступ к системе любому пользователю без дополнительной инсталляции ПО;
- автоматически собирать информацию из Интернета и обновлять весь архив данных по мере их поступления.
Об аналитике и ERP-системах
В отношении дальнейшего использования продукта RetrievalWare у «ЛУКойл-Пермь» существуют вполне определенные планы, которые, конечно же, должны сочетаться с развитием всей корпоративной ИТ-инфраструктуры. Внедрение функций управления знаниями с помощью RetrievalWare, как мы уже отметили, делает пространство аналитических систем в компании достаточно полным. А на примере ведущегося проекта развертывания некоторых базовых модулей SAP R/3 можно сделать ряд замечаний на важную практическую тему — сосуществования различных информационных систем в условиях развития магистрального направления информационной поддержки бизнеса.
«На основе RetrievalWare мы планируем организовать полноценную базу текстовых документов, которой могли бы пользоваться все подразделения организации с целью оперативного поиска информации, проведения аналитических исследований и т. д. Кроме того, крайне полезно было бы организовать архивы фотодокументов, схем, рисунков, видеозаписей», — утверждает Вячеслав Гостев. Предполагается также активно задействовать информационные источники на бумажных носителях, используя для этого известные технологии преобразования информации в электронную форму. Иными словами, речь идет о расширении форматов представления данных, пользовательской аудитории и класса решаемых с помощью RetrievalWare задач, которые в большей степени можно будет отнести к классу общекорпоративных.
Соответственно на этой стадии наверняка окажутся востребованы те свойства продукта, которые позволяют говорить о нем не только как о профессиональном инструментарии, но и как о системе, способной вписаться в сложную корпоративную ИТ-инфраструктуру. Конкретно имеются в виду программные коннекторы, входящие в состав продукта и позволяющие связать RetrievalWare с разнообразными СУБД, системами электронной почты, файловыми хранилищами, системами документооборота и т. д. Не последнюю роль будут в данном случае играть и средства разграничения доступа и обеспечения безопасности, также встроенные в рассматриваемую систему. Напомним еще, что способность RetrievalWare функционировать в режиме распределенной обработки информации (несмотря на функционирующее сегодня одно рабочее место) была одним из важных доводов в ее пользу при выборе.
Интересно, что помимо внедрения RetreivalWare и SAP R/3 в «ЛУКойл-Пермь» развиваются и другие проекты. Речь идет о хранилище данных, создаваемом на базе продукта DataStage компании Ascential Software (http://www.ascentialsoftware.com). На его основе в настоящее время формируется единая информационно-аналитическая система, объединяющая базы данных R/3 и другие используемые в организации информационные источники. Внедряется в «ЛУКойл-Пермь» и SAP Business Information Warehouse.
Конечно, данные проекты заслуживают отдельного рассмотрения. Однако, даже не вдаваясь в подробности, можно выявить одну особенность. Хочется подчеркнуть, что внедрение аналитических систем — это, по всей видимости, тот этап корпоративной автоматизации, на котором в большей степени начинает сказываться и культура ведения бизнеса, и способность заказчика гибко подходить к выбору адекватных программных систем. В этой связи стоит обратить внимание на то, что в данном случае поддержка общекорпоративной бизнес-аналитики на базе структурированных (DataStage, SAP Business Information Warehouse) и неструктурированных (RetrievalWare) данных — это пока независимые проекты, выполняемые подразделениями с качественно различными информационными потребностями на базе разных методик и разных продуктов.
В рассматриваемом же нами проекте управлению маркетинга «ЛУКойл-Пермь», конечно, не удалось избежать дилеммы: развивать ли функционал управления знаниями на базе расширенного внедрения R/3 или искать специализированный продукт (что в итоге и было сделано). Вячеслав Гостев комментирует этот аспект так: «Выбор системы был сделан исходя из имеющихся ресурсов, подготовленных кадров, технической инфраструктуры и времени выдачи результатов. В настоящее время у нас идет работа по внедрению SAP Business Information Warehouse для сбора и обработки структурированной информации. По моим оценкам, для сбора и обработки неструктурированной информации мы смогли бы внедрить подобную систему лет через пять, затратив на проект значительно больше средств. Кроме того, не факт, что при всей его мощи и универсальности SAP Business Information Warehouse идеально подошел бы для задач управления неструктурированными данными».
Все эти моменты мы затрагиваем отнюдь не в попытке дать оценку решениям SAP, а лишь отмечая факт, о котором уже шла речь в наших предшествующих публикациях. В реальных проектах крайне редко “смешиваются” основные модули ERP-систем (сбыт, бухгалтерия, финансы и т. п.) от разных производителей. Однако с так называемой инфраструктурой ERP-систем, к которой с полным основанием можно причислить и корпоративную аналитику, дело на практике обстоит несколько иначе. Несмотря на то, что в составе фактически любой комплексной системы управления бизнесом уже давно имеется большинство необходимых функций, именно в области инфраструктурных программных решений продукты узкоспециализированных разработчиков оказываются наиболее конкурентоспособными.
Вместе с тем через некоторое время отдельные проекты поддержки корпоративной аналитики вполне могут найти единую точку соприкосновения — корпоративный портал. И в этом случае программному продукту SAP Portal, возможно, снова придется выдержать конкуренцию со специализированными решениями аналогичного класса, все больше набирающими силу на российском рынке.
| ЗАО «ЛУКойл-Пермь» http://www.lukoil-perm.ru |
|
Нефтедобывающая компания создана в ноябре 1995 года на паритетных началах ОАО "ЛУКойл" и Пермской финансово-производственной группой, к добыче нефти приступила 1 июля 1996 года. "ЛУКойл-Пермь" реализует весь технологический цикл отраслевой цепочки: геологоразведка, оценка, обустройство новых месторождений, добыча нефти и газа, переработка углеводородного сырья в режиме процессинга, сбыт нефти и готовых нефтепродуктов, включая розничную реализацию через дилеров и сеть собственных АЗС и нефтебаз.
В 1999 году на "ЛУКойл-Пермь" была возложена реорганизация системы управления на некоторых совместных добывающих предприятиях "ЛУКойл" на территории России. Так сформировалась группа "ЛУКойл-Пермь", в которую сегодня входят: филиалы "Пермский дивизион добычи нефти", "Кама-нефть", дочерние предприятия "Вишеранефтегаз", "Пермьтекс", "УралОйл" и СП "ПермТОТИнефть" (все в Пермской области); филиал "Ватойл" (Ханты-Мансийский автономный округ); СП "Волгодеминойл" (Волгоградская обл.) с 50%-ным участием немецкой фирмы; дочерние предприятия "Байтек-Силур" и "АмКоми" (Республика Коми). С 2001 года "ЛУКойл-Пермь" выполняет функции российского производственного офиса компании "ЛУКойл Оверсиз Холдинг Лтд", объединяющей все зарубежные добывающие проекты ОАО "ЛУКойл" (в Азербайджане, Казахстане, Египте, Ираке и т. д.). Годовой объем добычи нефти группой "ЛУКойл—Пермь" — около 8 млн т. В рейтинге "Эксперт-200" в 2001 году компания заняла 2-е место среди нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих предприятий России. |
