Зачем директору по закупкам MDM

Такие важные данные

Процесс закупок охватывает различные системы, отделы, операционные бизнес-единицы и становится все более комплексным. Ключом к оптимизации и контролю становится data-driven подход, упрощающий и ускоряющий принятие взвешенных управленческих решений. Имея перед глазами четкую картину, где данные по потребностям, заявкам, поставщикам и трудозатратам отображаются в режиме реального времени, CPO (Сhief Procurement Officer) может:

• вести предметный разговор с другими функциями и руководством;
• обеспечить прозрачность для ключевых стейкхолдеров, в частности финансов и топ-менеджмента;
• внедрить актуальную и надежную отчетность, которая будет формироваться быстро и без больших трудозатрат;
• получить рычаг в переговорах с поставщиками, опираясь на номенклатурную аналитику, трекинг изменения цен, понимание рыночной ситуации по конкретной позиции и, используя историю взаимодействия, статистику по тендерам, заключенным договорам;
• гарантировать поддержку стратегии закупок;
• ввести четкие и разделяемые всеми KPI для команды.

Коммерческий директор НОРБИТ (входит в группу ЛАНИТ) Роман Гнатко

Реальное положение дел

Однако для многих директоров по закупкам реализовать управление на основе данных оказывается сложной задачей. И вот почему: как правило, они располагают лишь учетной системой, в которой фиксируется только факт поступления номенклатуры. Потребности приходят в разных шаблонах, их трудно отслеживать и систематизировать. Коммуникации с поставщиками также запутаны и плохо контролируемы. Команда занимается «тушением пожаров», при этом основной объем работы сотрудников скрывается в Outlook и Excel, а это значит, что руководитель не видит, сколько времени потрачено на ту или иную задачу.

И, конечно, есть беспорядок в данных: существуют локальные справочники у отдельных подразделений, позиции, в которых данные часто дублируются или вносятся некорректно из-за отсутствия классификации и стандартизации. Характеристики также добавляются несистемно, так как никаких общих регламентов для этого нет.

Часто появляются лишние закупки, заявители стабильно не находят нужные записи в справочниках и поэтому заводят новые, доводя их количество до колоссального объема, в котором затруднительно ориентироваться. В последнее время остро встали и вопросы с управлением информацией об аналогах, какие-то позиции стали недоступны, и им необходимо искать замену. Цифры для отчетов и аналитики приходится добывать «вручную», забыв об оперативности.

В итоге компания имеет слабую позицию на рынке и получает не самые лучшие условия на тендерах, возникают сложности с агрегированием потребностей от разных подразделений и юридических лиц, а также с категорийным управлением. Копятся складские неликвиды, так как необходимое «не ищется» в справочнике и закупается заново. Площади складов используются неэффективно, а запасы не перераспределяются внутри.

Оцифровать хаос

Если 10-15 лет назад, когда ИТ-ландшафт был достаточно стабильным, data-driven цифровизацией можно было пренебречь, то сейчас она стала неизбежной. Архитектура усложнилась. Она может включать большое количество систем, каждая из которых генерирует значительные объемы информации. Растут потребности в аналитике, которая должна происходить в режиме реального времени. Бизнес масштабируется, некоторые решения приходится быстро замещать в связи с миграцией на отечественные продукты или из-за устаревания.

Первое, что потребуется сделать на пути к порядку, – запустить нормализацию НСИ (нормативно-справочной информации). Без этого не получится оперировать достоверными и качественными данными, иначе дубли и ошибки будут регулярно нарушать процессы.

Обычно такой проект включает следующие этапы.

• Обследование
  Аудит текущей архитектуры справочников, типовых проблем наполнения, особенностей ведения. Проверка актуальности данных и их уровня значимости. Анализ данных НСИ на предмет нормализации.
   
• Методология (самый сложный этап, так как это абсолютно новая процедура, переосмысление существующих принципов)
  Формирование концепции ведения справочников, записей и атрибутов, разработка регламента ведения справочников.
   
• Систематизация
  Разработка и реализация шаблонов и набора характеристик для номенклатурных групп записей справочников.
   
• Нормализация (наиболее трудозатратный и длительный этап из-за большого объема записей)
  Переработка справочника в соответствии с подготовленными регламентами и методиками. Создание необходимых группировок и классов в единой структуре.
   
• Дообогащение данных
  Выстраивание взаимосвязей с необходимыми справочниками, классификаторами и отчетностью. Доработка атрибутивного состава для каждой группы данных (классы, виды, группы, характеристики).

Оркестрация данных

После того, как данные приведены к идеальному состоянию, их необходимо заключить в оболочку цифровой системы MDM (Master Data Management). Она нужна для централизованного управления всеми справочниками компании в одном месте, чтобы в других системах ИТ-ландшафта их никто не корректировал, так как размытая ответственность очень часто приводит к проблемам с НСИ.

Необходимость MDM особенно остра в тех случаях, когда актуализировать информацию в справочниках нужно регулярно, и для этого требуется единая точка изменения. Для этой цели заказчики организуют центры компетенций по управлению НСИ, где и принимаются решения о добавлении/удалении/изменении записи.

По итогам в компании будет действовать понятный прозрачный механизм по созданию или изменению записей справочника, единый для всех сотрудников. Заработают инструменты автоматической генерации наименований, а также роботизированной и ручной проверки вводимых данных по разным критериям. Выявляются дубликаты и ошибки, координируется коммуникация с операторами – рассылки уведомлений на любое событие в системе.

По сути, этому можно научить любую систему. Вопрос в стоимости и времени доработки. MDM-система выигрывает здесь по ряду параметров:

• легче, чем доработанные решения на неспециализированных платформах;
• заточена под выполнение конкретной задачи;
• лицензии стоят меньше, например, если сравнивать с ERP;
• доработка решения обходится дешевле (есть некоторое удорожание за счет необходимости в настройке интеграций, но все выгрузки идут через плоские таблицы без обработанных данных и математической логики – это упрощение).

Как это работает

В качестве примера возьмем крупную компанию с широкой сетью филиалов. Справочники в ней ведутся разрозненно, каждое подразделение руководствуется своими правилами и стандартами, что в результате приводит к дублированию записей. Данные – не источник роста, наоборот, опираясь на них, компания терпит убытки и тратит ресурсы. Какие это могут быть потери – часы сотрудников, лишние закупки и неликвид на складах, штрафы за нарушение кодификации или ошибки в кодировке, репутационные риски. Продолжать можно бесконечно.

Определив бизнес-ценности, которые компания сможет получить по итогам внедрения MDM, а также выстроив финансовую модель с оценкой целесообразности инвестиций, руководство может принять взвешенное решение о необходимости запуска такого проекта.

Проводится полномасштабный анализ ландшафта и справочников, настраиваются интеграции с учетными системами, создается центр компетенций. Информация вносится в MDM централизованно в простом и удобном инструменте, происходит ее обогащение из внешних источников, исторические данные нормализованы и также загружены. В итоге все ценные данные консолидированы и создан единый источник правды, сокращены суммарные трудозатраты на поддержку качества данных и интеграций.

Чем больше компания и чем сложнее ее инфраструктура, тем объемнее ее данные и тем серьезнее последствия от хаоса в них. Именно поэтому без MDM-системы крупному бизнесу, достигшему определенного уровня зрелости, уже сложно обойтись, особенно, если в планах – оптимизация расходов, повышение конкурентоспособности и активное развитие.

Автор: Роман Гнатко, коммерческий директор НОРБИТ (входит в группу ЛАНИТ)