Как организовать службу бизнес-разведки.

Как организовать службу бизнес-разведки.

Борис Лифляндчик, Николай Лиходеев
кандидаты физико-математических наук

Мы обращаемся в первую очередь к тем предпринимателям и менеджерам, которые, осознав важность бизнес-разведки (см. нашу предыдущую статью в «МБ» N 6, 98), хотят создать у себя на фирме соответствующую службу. Надеемся, что у работников фирм, где служба БР уже создана, после прочтения этой статьи также могут возникнуть какие-то новые идеи.

Чтобы избежать последующего разочарования (которое испытывает большинство руководителей тех фирм, где уже имеется служба БР), перед принятием окончательного решения еще раз убедитесь в выполнении всех перечисленных ниже условий:

Условие 1. Вы знаете, какой именно информации вам не хватает для принятия конкретных, важных для фирмы решений.

Условие 2. Вы полагаете, что недостающую вам информацию можно ать, и в общих чертах представляете, каким именно образом.

Условие 3. По вашим оценкам, затраты на сбор этой информации будут многократно меньше того выигрыша, который вы собираетесь получить от ее использования.

Условие 4. Вы можете найти ресурсы для покрытия необходимых затрат.

Условие 5. Вы не видите других способов использования этих ресурсов, способных принести вашей фирме большую выгоду.

Условие 6. Вы готовы к восприятию информации, разрушающей ваши прежние представления и ожидания и/или доказывающей ошибочность решений, принятых вами ранее.

Как показывает практика, наиболее сложно установить выполнение последних двух условий. При этом если проблемы, связанные с условием 6, носят преимущественно субъективный характер, трудность проверки условия 5 состоит в том, что эффективность практически любой аналитической деятельности поддается количественной оценке только в отдельных случаях. Например, можно оценить, какой эффект даст информация о неконкурентоспособности нового проекта, позволяющая избежать крупных потерь на стадиях экспериментальной проверки, изготовления опытной партии. Но как рассчитать экономический эффект информации, подтверждающей правильность решения, которое менеджер и так считал предпочтительным?

Этап 2. Подбор менеджера службы БР

Этот этап является наиболее ответственным. Трудность состоит в том, что требования к руководителю службы БР несколько отличаются от стандартных требований к менеджерам среднего звена. Помимо очевидной пригодности к аналитической работе, он должен обладать повышенной устойчивостью к критике и другим формам давления и не быть карьеристом даже в самом лучшем смысле этого слова. Невыполнение двух последних требований может привести (и часто приводит) к сознательному или подсознательному искажению выдаваемой информации в угоду мнению вышестоящего начальства или других работников фирмы, способных оказывать давление или, наоборот, содействовать продвижению по служебной лестнице.

Очень часто этот пост достается не очень успешно, но долго работающему на фирме и ставшему бесперспективным менеджеру, у которого хорошие отношения с начальством. Однако, как правило, именно такому менеджеру дружба с руководством будет дороже истины. Авторам кажется, что вслед за профессиональными разведчиками или специалистами с опытом аналогичной работы в качестве кандидатов на должность начальника службы БР скорее стоит рассматривать бывших научных работников, ушедших в бизнес. Такие люди более склонны к аналитической работе, более восприимчивы к моделированию ситуаций и часто более устойчивы к неудачам.

Как уже было показано в первой статье, самый правильный вариант — подчинить менеджера службы БР непосредственно первому или, в крайнем случае, второму лицу на фирме.

Все перечисленные параметры работы службы БР должны быть взаимно увязаны, так что процесс их разработки должен быть оперативным. Естественное стремление к быстрому выходу службы на проектную структуру, т. е. на решение широкого круга задач представляется ошибочным. Диапазон задач БР должен расширяться постепенно, по мере накопления доказательств ее необходимости. Однако первоначальный бюджет должен быть заведомо достаточным для решения нескольких наиболее актуальных задач, что принесет практические доказательства реальной полезности службы. Именно конкретный вклад БР в принятие конкретных задач, важных для фирмы решений — лучший способ завоевать доверие МВУУ к БР, особенно когда ее рекомендации расходятся с мнением менеджеров других подразделений.

Оптимальная структура службы, естественно, определяется, исходя из условий функционирования фирмы, ее стратегии, размера, структуры и т. д. На рис. 1 приведена типичная схема этой структуры для средней или не очень крупной фирмы.

На фирме имеется только одно специализированное аналитическое подразделение — служба БР, непосредственно подчиненная руководителю фирмы, и различные функциональные подразделения, два из которых обозначены на рис. 1. Служба БР выполняет свои основные функции сбора исходных данных, их систематизации, хранения и аналитической обработки для выполнения своей главной задачи — аналитического обеспечения решений, принимаемых менеджерами высшего уровня управления (МВУУ). Часть исходных данных поступает в службу БР от других подразделений. Служба БР не только использует эти данные в своей работе, но и снабжает ими те подразделения, для которых они могут быть полезны. Благодаря тому, что эти данные вводятся также в базу данных, которую формирует служба БР, они могут направляться в подразделения именно тогда, когда они им нужны. Полученные от службы БР сведения подразделения могут использовать для своей собственной аналитической работы (например, для анализа рынка в подразделении маркетинга или оценки различных вариантов конструкции нового изделия в службе НИОКР). Кроме того, часть аналитической информации, синтезируемой службой БР, также поступает в соответствующие подразделения (например, обзор стратегии конкурентов в подразделение маркетинга).

Рис. 1. Вариант структуры службы БР.

Благодаря тому, что служба БР является центральным звеном в информационной структуре фирмы, в ее распоряжении оказываются сведения, настолько полезные для других служб, что они готовы на определенные жертвы ради их получения. Именно эту заинтересованность в сотрудничестве, а не какие-либо формальные директивы нужно использовать для решения отмеченной в первой статье проблемы извлечения больших объемов данных. Эта же заинтересованность помогает добиться координации действий с подразделениями при проведении ряда операций по сбору и анализу данных (например, БР может сотрудничать с подразделением НИОКР при подготовке прогноза технической политики конкурентов).

Исходя из конкретных особенностей деятельности и информационных ресурсов фирмы, часть функций по сбору данных (например, через Интернет), а также функции ведения базы данных и их перераспределения между подразделениями фирмы могут быть возложены на другие службы, например, на службу информационных технологий. Разумеется, для этого нужно сначала обеспечить очень хорошую координацию работы этих двух служб.

Рис.2. Структура служб БР в очень крупной фирме.

В очень крупных фирмах и, особенно в фирмах с высокой степенью диверсификации и/или территориальной разобщенности целесообразно использовать структуру типа показанной на рис. 2, которая построена по аналогии с военной разведкой. Каждая крупная структурная единица фирмы имеет в своем составе службу БР, выполняющую те же функции, что и центральная служба БР, но в интересах МВУУ данной структурной единицы. Одновременно эти службы обмениваются аналитической информацией со службами БР вышестоящих и/или нижестоящих структурных единиц и координируют с ними свои действия. Аналогично предыдущему случаю для осуществления эффективного сотрудничества информационный обмен между службами различного уровня должен быть взаимовыгодным. Хотя на рис. 2 для простоты изображена двухуровневая структура БР, возможно и большее число уровней, например, центральная служба — служба отделения — служба бизнес-единицы. По данным ASBIA, подобный принцип организации БР реализован известной корпорацией «Моторола».

Не показаны на рис. 1 и 2 также и «внешние агенты», которые могут иметься у каждой службы БР. Например, фирма, выпускающая сложную аналитическую аппаратуру, может привлечь к сотрудничеству работников, обслуживающих аппаратуру фирмы-конкурента на предприятии, купившем эту продукцию.

Внешние агенты могут также работать в режиме консультантов, самостоятельно решающих, какие из ставших доступными им сведения могут представлять интерес для фирмы, привлекшей их к сотрудничеству. Использование внешних агентов может быть особенно полезным на этапе становления службы БР. Получение ценной информации с помощью таких агентов — еще один эффективный способ завоевания доверия МВУУ.

Альтернативный вариант быстрого приобретения авторитета — воспользоваться услугами фирмы, специализирующейся, например, на информационном поиске, оценке конкурентной ситуации в соответствующей отрасли или инвестиционной обстановке в том или ином регионе и т. д.

Этап 5. Разработка программы работы службы БР

Ввиду ограниченного объема статьи в ней будет рассмотрен только один из важнейших аспектов программы — отбор открытых информационных источников. Конкретные задачи и различные формы обработки данных, получаемых из этих источников, будут кратко проанализированы в следующей, третьей статье.

В связи с многообразием аналитических задач, решаемых БР, информационную ценность для нее могут представлять документы практически любого типа — от книг до этикеток, надписей и рисунков на упаковке. Применительно к типовым ситуациям наиболее полезными могут быть фирменные отчеты и справочники, дела в судах, деловая и отраслевая пресса, рекламные проспекты, патентная документация, периодические научные издания и материалы конференций. При решении сложной аналитической проблемы, например, при комплексном прогнозировании развития динамичной высокотехнологичной отрасли, количество документов, которые могут содержать полезные сведения, может составлять сотни, тысячи и даже миллионы единиц, что делает задачу сбора всех релевантных (т. е. относящихся к рассматриваемой теме) документов не только безнадежной, но и бессмысленной. Именно этим и обусловлена важность проблемы отбора источников.

Критериями такого отбора являются информационная ценность документов и их доступность. Информационная ценность документа, с точки зрения БР, естественно, определяется тем влиянием, которое содержащаяся в нем информация может оказать на принятие того или иного решения на уровне МВУУ.

Вторым аспектом информационной ценности является новизна содержания. Введение этого субкритерия обусловлено тем, что одни и те же сведения могут содержаться в десятках и даже сотнях различных документов (Б. И. Лифляндчик. «Научная и техническая информация», сер. 1, 1982, № 6, стр. 26 — 30), и оттого, что все они будут найдены, количество полезной информации возрастет лишь незначительно. Доступность документа измеряется суммарными затратами на извлечение из документа полезных сведений (т. е. на его поиск, получение, прочтение, понимание и преобразование к окончательному виду).

Хотя доступность традиционных документов на бумажных носителях колеблется в очень широких пределах, очевидно, что уже сегодня они в целом уступают по этому критерию документам в электронной форме, поиск, а в значительной степени анализ и преобразование которых могут производиться с помощью компьютеров, т. е. значительно быстрее и точнее. Очевидно также, что тенденция к опережающему росту и увеличивающемуся выигрышу в доступности электронных документов в ближайшие годы станет подавляющей. Поэтому современная служба БР должна быть ориентирована на приоритетное использование документов именно этого типа.

Среди всевозможных электронных информационных источников наибольшую ценность для БР, несомненно, представляют электронные базы данных (БД), которые обеспечивают возможность быстрого доступа к большим массивам документов из разных источников. Хотя сравнительный анализ различных баз данных заслуживает рассмотрения в отдельной статье, некоторые оценки целесообразно дать и в контексте рассмотрения организационных аспектов БР.

Многие полезные сведения для целей БД могут поставляться на CD-ROM, например, известные базы данных CAS, PASCAL, базы данных, ориентированные специально для нужд отделов информационных технологий и коммуникаций, база данных RDSL, выпускаемая компанией MineSoft (Великобритания), на дискетах и магнитных лентах. Однако такие БД трудно пополнять, и поэтому они быстро устаревают. Значительно более удобны онлайновые базы, поиск и считывание данных из которых можно производить в реальном времени. Общее число таких баз уже превысило 10 тысяч. Крупнейшая из них, LexisT-NexisT, содержит более полутора миллиардов документов (Н. П. Лиходедов и Л. Е. Толстых. Мировые информационные ресурсы для бизнесменов и специалистов. С-Пб., 1997). Информационные системы, основу которых составляют онлайновые БД, можно в первом приближении разделить на три большие группы.

Группа 1. Информационные системы, реализованные в виде Интернет-сервера. Развитие таких систем обязано технологии создания WWW сайтов, их число быстро увеличивается: каждую неделю к существующим 400000 коммерческим сайтам добавляется еще 2000. Популярность сети Интернет заставляет вводить в нее самые разнообразные источники, например, базы патентных документов. Быстро развивается также и программное обеспечение для осуществления поиска в подобных системах.

Когда профиль сайта точно совпадает с тематикой информационной задачи, системы этого типа могут оказаться очень полезны, особенно в случае низкой стоимости регистрации (как правило, несколько десятков долларов). Однако существуют и весьма дорогие системы. Так, цена доступа к данным информационной службы Business Intelligence and Data Warehouse http://data. psgroup. com, специально ориентированной на потребности БР, составляет $ 1795.

Широта тематики и количество документов в системах первой группы варьируется в очень широких пределах, причем в большинстве случаев для решения задач БР необходимо обращаться к нескольким из них. Это увеличивает затраты на поиск нужных сайтов и удлиняет общее время поиска.

Группа 2. Онлайновые системы для массового потребителя (consumer online market).

Системы этой группы содержат большой объем материалов по совершенно разным тематикам: от прогнозов погоды в различных штатах и прайс-листов на определенные услуги до полных текстов некоторых газет. Наиболее значительным представителем этой группы является компания America Online, которая недавно приобрела и известную в России информационную систему CompuServe. America Online предоставляет доступ к более чем 50 газетам и журналам, ее предметное наполнение: компьютеры и программное обеспечение, справочная литература, новости и финансы, индустрия развлечений, туризм, научная литература, спорт и др. Системы этого типа в среднем наиболее дешевые (плата за доступ к America Online — от $19, 95 в месяц в США), но в силу своей непрофессиональной ориентации они не содержат многих из наиболее ценных для БР источников и не обладают развитыми средствами поиска. Это существенно ограничивает их полезность для целей БР.

Группа 3. Профессиональные базы данных. Это самые мощные из современных информационных систем. Системы-лидеры содержат ценную информацию фактически по всем предметным областям. Их общие характеристики представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Особо следует выделить данные о фирмах и рынках. Только в LEXIS-NEXIS имеется более 300 БД о компаниях. Наиболее крупная БД этого типа, Dun & Bradstreet, содержит сведения о 46 миллионах компаний из 135 стран.

В БД Investext вводятся материалы о деятельности компаний, обзоры экономической жизни различных регионов и 53 отраслей промышленности. Информацию поставляют более чем 270 инвестиционных банков, крупнейших консалтинговых фирм и исследовательских компаний. Каждый день добавляются более 500 отчетов.

БД Predicasts Overview of Market and Technology содержит полные тексты или рефераты статей из более 1500 изданий, профессиональных обзоров, экономических журналов и газет, информационных бюллетеней, аудиторских отчетов, обзоров рынков и отраслей индустрии, пресс-релизов. Имеется информация обо всех отраслях индустрии и услуг.

БД Market Research Reports — это отчеты от крупнейших исследовательских фирм, таких, как Business Communication, Euromonitor, Datamonitor, Freedonia, Frost & Sullivan и др. по различным направлениям промышленности, компаниям, отдельным продуктам. Ценность таких отчетов состоит в том, что исследовательские фирмы, создающие их, используют уникальные методики анализа, уникальные источники и нетрадиционные формы сбора информации.

Высокая полнота и тематическая широта позволяют решать очень широкий круг информационных задач при обращении только к одной-двум системам, т. е. избавляют от необходимости освоения различных поисковых языков и повышают качество поиска. Система LexisT-NexisT предлагает несколько информационных продуктов, таких, например, как Tracker, InfoTailorct, ReQuester, специально ориентированных для нужд БР (http:// lexis-nexis. com/esp).

Профессиональные системы обладают значительно более мощным и разнообразным поисковым аппаратом, чем системы других групп (например, известные пользователям Internet системы Alta Vista, Yahoo, Web Crawler и др.). При этом поисковая система, установленная в LexisT-NexisT, при подготовке ответа на стандартный запрос просматривает свыше 10 млн. страниц текста менее чем за 10 секунд. В результате обеспечивается возможность за очень короткое время выявить все документы по интересующему вопросу, имеющиеся в системе. Обновление информации в системах данной группы производится ежедневно или даже чаще, и доступ к ним возможен 24 часа в сутки.

Полнота отбора исходных документов из различных источников для систем третьей группы также существенно выше, чем для остальных систем. Например, при поиске документов, опубликованных в период с 22 ноября по 22 декабря 1997 года, в системе первой группы (на сервере Financial Times http:/ / ft. com) и в электронной версии этой же газеты Financial Times в LexisT-NexisT было выявлено всего 2256 и 7016 документов соответственно, причем ключевое слово Russia содержали соответственно 100 и 247 документов. Подобная, не всегда известная пользователю неполнота источников, доступных через соответствующий сервер, может привести к серьезным погрешностям анализа и тем самым к принятию ошибочного решения на базе недостоверных данных.

Услуги таких систем платны, причем условия оплаты гибки и разнообразны. Так, почасовая оплата при работе с профессиональными базами данных может составлять от $75 до $260 для большинства файлов (в зависимости от используемой БД), причем время решения простых информационных задач лежит в пределах 5 — 20 минут. Поскольку ассортимент поисковых стратегий необычайно широк, суммарная стоимость любого поиска существенно зависит от опыта исследователя и его информационной культуры. При решении важной информационной задачи опытным исследователем затраты на получение единицы полезной информации из профессиональных онлайновых БД оказываются в среднем не выше, а ниже, чем при использовании БД первой или второй групп.

Хотя крупнейшие онлайновые системы используют весьма ограниченное число российских источников информации, они получают данные от работающих в России мировых информационных агентств и информационных служб. Например, в крупной реферативной БД PASCAL, накапливающей данные в области науки, технологии и медицины, рефераты работ, написанных по-русски, занимают третье место (после англоязычных и франкоязычных). Поэтому в целом по полноте отражения российской действительности крупнейшие он

место (после англоязычных и франкоязычных). Поэтому в целом по полноте отражения российской действительности крупнейшие онлайновые системы практически не уступают российским онлай-новым базам, которые еще сильно отстают в своем развитии от мирового уровня, также представляют значительный интерес для служб БР. Краткие сведения о некоторых из этих систем (полученные из Интернет home page) приведены в таблице 2.

Из очень краткого сравнительного анализа различных типов онлайновых БД можно сделать вывод, что каждый из них может оказаться оптимальным для конкретной службы БД на конкретном этапе ее деятельности. Так, при решении относительно несложных аналитических задач, связанных исключительно с российским рынком, в условиях, когда фактор времени не очень критичен, но существуют финансовые или языковые ограничения, целесообразно проводить поиск в Интернет и/или в российских онлайновых БД.

Однако чем сложнее и шире аналитическая задача, тем ответственнее решение, которое она обеспечивает, т. е. чем дороже цена ошибочного или неполного знания, тем более оправданным становится обращение к крупным профессиональным онлайновым системам. Необходимо также отметить, что эти системы имеют глубокий архив до XVIII века по юридической информации (LEXIS-NEXIS), до начала века по патентной и научно-технической информации (QUESTEL-ORBIT). Их ценность становится максимальной, когда речь идет о контактах с инофирмами (вспомним историю с Golden Ada, упомянутую в первой статье), и особенно о выходе на зарубежные рынки (подробный пример будет дан в четвертой статье). Кстати, фирмы типа Golden Ada — отнюдь не исключительное явление. По оценкам Eurogate, сделанным в начале 90-х годов, среди западных фирм, работающих на российском рынке, лишь 15 % можно считать надежными, 22 % находятся в состоянии банкротства и 19 % являются криминальными. («Деловой Петербург», 18. 02. 1997г.)

Огромные информационные богатства профессиональных БД позволяют получать от них очень большое количество документов, отвечающих на конкретный информационный запрос. Задача извлечения из них всей полезной информации может создать большие трудности для не очень мощной или не очень опытной службы БР. Значительно большей эффективности можно добиться, если при предварительной аналитической обработке результатов поиска не ограничиваться выдачей найденных документов, а давать конкретные обоснованные ответы на вопросы, ради которых проводился поиск. Подобную услугу предлагает, в частности, петербургская фирма ОНЛАЙН, которая, действуя в качестве официального российского представителя QUESTEL-ORBIT и LEXIST-NEXIST, накопила большой опыт в области эффективной работы с профессиональными БД.

Таблица 2.

Мир безопасности. Июль 1998