ИНФОРМАЦИОННАЯ ПИРАМИДА

Введение

Любое предприятие характеризуется внутренними данными, которые оно накапливает и хранит, а также внешними данными, которые получает от деловых партнеров, информационных агентств и др.

Качество управления видами информации является одним из критериев успешности предприятия.

Для повышения эффективности управления информацией предприятия на рынке информационных систем появились целые отдельные классы систем, которые обеспечивают хранение и обработку определенного вида данных. Например, EСM (Enterprise Content Management) или системы электронного документооборота, CRM (Customer Relationship Management) система управления взаимодействием с клиентами, EAM (Enterprise Asset Management) система управления основными фондами предприятия, SCM (Supply Chain Management) система управления цепями поставок, ERP (Enterprise Resource Planning) система планирования ресурсов предприятия [2].

Данные классы систем накапливают важную для деятельности предприятия информацию. От анализа и способа управления этими данными зависит качество, скорость, эффективность принимаемых бизнесом решений.

Информационная пирамида

Основные данные в выше перечисленные классы систем заносят пользователи, которые являются сотрудниками предприятия. Такими как менеджеры, аналитики, экономисты, HR-специалисты и пр.

На уровень руководителей, как правило, данная информация передается в агрегированном виде. Данный подход позволяет увидит состояние деятельности в целом сократив время на анализ. Но при фиксировании негативных или позитивных тенденций можно проанализировать более детальные исходные данным.

Таким образом, информацию можно представить в виде пирамиды, где есть разделение на уровни потребителей данных и их объем [1,3].

Рисунок 1. Информационная пирамида

Каждый блок пирамиды отвечает за разного рода данные и за разный вид представления.

Специалисты заносят данные в систему, выполняя свои ежедневные задачи, которые в дальнейшем являются источником информации для анализа.

Аналитики занимаются обработкой данных, внесенных специалистами, и подготовкой отчетов для высшего руководства.

Руководители младшего и среднего звена принимают тактические управленческие решения. В некоторых случаях в их задачи также входит подготовка и анализ данных, подготовка отчетов.

Топ менеджеры принимают стратегические решения по всем направлениям управления компанией.

Собственники появляются в пирамиде в случае, когда компанией управляется наемное лицо. В таком случае информация передается в виде показателей, показывающих состояние предприятия.

Если наложить уровень управленческих решений и объем информации, который потребляется сотрудниками, то получится фигура, напоминающая песочные часы.

Рисунок 2. Соотнесение информации и уровня принятия решения

Из полученной схемы можно сделать следующие выводы:

• специалисты обладают наибольшим объемом оперативной информации, однако, из-за отсутствия управленческих функций и опыта принятия решений часть данных остается без оценки их важности;
• наибольшим равновесием обладают руководителя младшего и среднего звена. Они обладают равным объемом информации и возможности управления. Могут принимать оперативные и взвешенные управленческие решения.
• руководители и топ менеджеры получают данные только на уровне готовых отчетов, принимая на их основе масштабные для компании решения. На данном уровне важно качество отчетов и способ их представления.

Заключение

Для снижения эффекта дисбаланса по объёму информации и уровню принятия управленческих решений возможны следующие меры:

• в политику компании внести возможность инициативы снизу-вверх т.е. подготовку специалистами и аналитиками, которые обладают наибольшей полной информации, решений с поддержкой руководителей младшего и среднего звена;
• периодический анализ временных, не агрегированных данных топ менажерами и собственниками.

Такие подходы в управлении легко применимы в малых и средних предприятиях. Дополнительной выгодой от таких решений будет установление связи между высшим руководством и сотрудниками, что благоприятно повлияет на эффективную работу предприятия в целом.

Список литературы:

1. Avinash Kaushik – Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity, 2009.
2. Афанасьев А.А. Технология визуализации данных как инструмент совершенствования процесса поддержки принятия решений // Инженерный вестник Дона. – 2014. - №4. С. 32-48.
3. Дэшборд в пищевой цепи анализа данных [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://infographer.ru/deshbord-v-pishhevoj-tsepi-analiza-dannyh/ (дата обращения: 17.02.18).