Перспектива на будущее: как масштабировать ERP-систему

Руководитель корпоративных практик ALP Group Александр Казеннов объясняет, почему успех автоматизации зависит от клиента, а о росте бизнеса нужно думать с момента его создания.

Друзья! ALP Group запускает собственный блог на VC!

С 1996 года мы занимаемся созданием ИТ-решений, основанных на программных продуктах 1С и собственных разработках. В 2007 году был создан Департамент корпоративных информационных систем (ДКИС) ALP, полностью нацеленный на решения для крупных предприятий. С 2016 года ДКИС ALP активно наращивает компетенции в области обработки и визуализации данных, data-driven менеджмента и автоматизации управленческих решений. В портфеле ДКИС ALP — десятки проектов для крупнейших корпораций страны, включая самую большую автоматизацию 1С в мире.

Каждую неделю наши эксперты будут делиться интересными кейсами из практики ALP Group, рассказывать просто о сложном, освещать подводные камни внедрения ERP-систем и описывать опыт миграции с западных решений на отечественные.

В первой статье руководитель корпоративных практик ALP Group Александр Казеннов делится своей инструкцией по масштабированию IT-систем. Передаем ему слово.

Кто виноват (в провальной автоматизации)

Заказчики, понятно, не любят такое слышать, но успех автоматизации бизнеса и масштабирования IT-систем в значительной степени зависит от самого клиента. Какой бы прославленной ни была компания-интегратор, в начале внедрения разработчики априори не могут знать абсолютно все тонкости бизнес-процессов в отдельно взятой компании лучше, чем ее владельцы. Когда заказчик приходит без внятного ТЗ и просит «просто сделать автоматизацию», без дополнительных пояснений и границ — это заведомо мертвая история, особенно при последующем масштабировании.

Конечно, всё это не отменяет ценности опытного интегратора. Подрядчик должен исследовать бизнес, который он автоматизирует, выявить проблемные места, познакомить клиента с передовыми практиками в отрасли и помочь ему (клиенту) стать лучше. Когда айтишники мысленно раскладывают цепочки действий одну за другой, чтобы выстроить логику процессов, в этой логике нередко выявляются те или иные пробелы. Если заказчик в этих пробелах «плавает», затраты на проект по автоматизации намного превысят план (и здесь речь не только и не столько про финансовые, сколько про временные риски, которые порой оказываются гораздо критичнее).

Что бывает, когда у заказчика нет понимания того, что и зачем он автоматизирует? Приведу топ-5 трагикомичных примеров из нашей практики:

1. Расхождение методологии учета внутри группы компаний

Оптовики отгружали и учитывали жидкие продукты по их массе, тогда как розничный бизнес разливал полученную жидкость и считал продажи по объему в литраже. Таким образом между компаниями в группе всегда была недостача, а разница в оборотах даже привлекла внимание контролирующих органов.

2. Неправильная отчетность и огромный штраф

Когда российский бизнес обязали перейти на систему маркировки «Честный ЗНАК», клиент сформулировал запрос следующим образом: «Просто выгружайте все сведения о товарах через API». Несмотря на все попытки получить более детальную постановку задачи, не все нюансы бизнеса были проговорены. В результате, через полгода регулятор выставил многомиллионный штраф за неверную отчетность о полутора тысячах сделок.

3. «Грязные» данные о продажах

Маленький бизнес не задумывался о единых правилах ведения учета номенклатурных позиций. При масштабировании выяснилось, что в учетной системе запросто могли соседствовать строки «Банка Колы 0,33» и «Coca-Cola, 330 мл». Мы понимаем, что в жизни это один и тот же товар. Но с точки зрения системы, это две совершенно разные позиции. А теперь попробуйте консолидировать данные за прошедший год и понять, сколько Колы все-таки было продано и в какой таре (особенно когда отчеты формируют те, кто не знают о собственном «бардаке» в SKU)!

4. Неверный учет себестоимости в одном регионе

Группа компаний с международным присутствием долго не могла понять, почему реальная прибыльность сделок постоянно оказывалась ниже расчетной. В конце концов выяснилось, что при расчете себестоимости в систему забыли заложить наем частного охранного предприятия для сопровождения груза — обязательное условие для трансграничных перевозок в Таджикистане. Эта статья расходов проходила только по системе бухучета, но не учитывалась в системе коммерческого учета.

5. Недостача ложечек

На закуску мой самый любимый кейс. Одна очень крупная компания регулярно недосчитывалась сахара и палочек для перемешивания кофе на своих торговых точках. Автоматизированная система рассматривала чашку капучино исключительно в стандартной комплектации: стаканчик определенного размера, крышка к ней, порция кофе, фиксированный объем воды и молока, пакетик сахара и ложечка. Но в жизни всё выглядит иначе: кто-то предпочитает пить кофе без сахара, кто-то наливает неполную чашку, а кто-то захватывает лишние «комплектующие» с собой. Было бы смешно, если бы не было так грустно: некоторые сотрудники увольнялись, когда на них вешали недостачу. Ларчик открывался просто: в автоматы зашили невозможность остановить наливание кофе раньше времени, а сам учет порций и комплектующих в системе изменили.

Что делать (чтобы внедрение и масштабирование прошли гладко)

Чтобы не допустить подобных историй, заказчик должен четко понимать, что, когда и зачем он хочет автоматизировать, и приходить к интегратору с ясным видением и детальным ТЗ.

Вот примерный чек-лист вопросов, ответы на которые должны быть у заказчика наготове:

✔ Как компания собирается расти в будущем (например, увеличит число номенклатурных позиций в десять раз, откроет несколько филиалов или выйдет на международный уровень)?

✔ Каковы планируемые временные рамки для выхода на тот или иной уровень?

✔ Как выглядит текущий IT-ландшафт в компании, что нас в нём устраивает, а что — нет?

✔ Каков бюджет на проект?

✔ Какие IT-решения для фронт- и бэкенда доступны в данный момент на российском рынке?

✔ Есть ли какие-нибудь внешние ограничения (например, санкции на импортные продукты)?

✔ Какая аналитика нам потребуется (управленческая отчетность в крупных корпорациях смотрится по одним срезам, а коммерческая — по другим)?

✔ Достаточно ли нам будет отчетности по РСБУ, или мы планируем выходить на международный уровень и следовать зарубежным законодательствам?

✔ Где система будет развернута — на локальных серверах (on premise) или в облаке?

✔ Каковы требования к информационной безопасности, защите коммерческой тайны и личных данных пользователей?

Разобравшись с базовыми вопросами — как, куда, зачем и какими шагами мы хотим двигаться — можно переходить к более детальной продумке потенциального масштабирования. Например, на каком-то этапе роста нам обязательно понадобится BI-система, чтобы анализировать продажи и себестоимость в разных разрезах.

Когда к IT-инфраструктуре добавятся торговая система (обязательно интегрированная с «Честным ЗНАКом»), система для ведения бухгалтерии и отчетности, дальше нужно будет подумать о маркетинге.

В текущих условиях бизнесу особенно важно повышать эффективность и снижать издержки. Для этого потребуются оптимизационные системы класса process mining, приносящие реальную выгоду, но сложные для внедрения.

Понятно, что начинающий бизнес не сможет сразу же развернуть целый комплекс различных IT-систем — это дорого и во внедрении, и в обслуживании, да и просто нецелесообразно (всё равно что купить Роллс-Ройс, чтобы доехать на нем до конца улицы). Но продумывать возможность будущих внедрений нужно уже в начале пути — вне зависимости от текущих масштабов бизнеса. Как говорил Айзек Азимов, «ни одно здравое решение не может быть принято без принятия во внимание не только мира, как он есть, но и мира, каким он будет». Важно даже на начальном этапе, когда вы маленький бизнес, думать о том, что вы будете делать с растущим уровнем конкуренции, как искать новые ниши, каким образом оценивать продажи и как мониторить ситуацию на рынке.

Умение анализировать большой объем данных и принимать решения на их основе — возможно, главный залог успеха бизнеса в современных реалиях. Именно поэтому критически важно с самого начала четко планировать, какую информацию компания будет собирать, как она будет структурирована и каким способом масштабироваться — иначе в будущем вы просто не будете знать, как управлять лавинным потоком данных.

В течение пары-тройки лет индустрия может прийти к тому, что любая новая крупная автоматизация будет начинаться с описания модели данных и метаданных. У начинающего бизнеса на это, как правило, нет ресурсов. Но хорошим шагом будет создание хотя бы элементарного реестра в Excel — где и какие сведения будут храниться, и каким правилам они будут подчиняться.

Имея на руках план развития, описание данных и ответы на все указанные выше вопросы, можно выбирать интегратора. Как правило, все крупные компании нацелены на долгосрочное сотрудничество и оказывают бесплатные консультации. Найдите идеального партнера по автоматизации — и следуйте намеченному плану по плавному росту компании и окружающего ее IT-ландшафта.

Требуйте от подрядчиков, чтобы они использовали только такие технологии, которые в дальнейшем позволят вам легко обновлять решения на продукты более высокого класса по мере взросления компании (такая линейка продуктов есть, например, у 1С). Находясь на начальном этапе, старайтесь свести объем кастомизаций типовых решений к минимуму. В противном случае, специфические наработки будет сложно перетаскивать на более крупную IT-архитектуру.

И последний, несколько неортодоксальный для интегратора совет: если в вашем первом-втором круге общения есть грамотный айтишник, которому вы доверяете, подключите его «на входе» для собственного спокойствия. Адекватные разработчики не будут протестовать против дополнительной пары глаз. Разговоры с «доверенным лицом» клиента заставляют лишний раз всё продумать и либо окончательно увериться в правильности решений, либо усовершенствовать какой-то момент, либо… вспомнить о непредвиденном воровстве палочек для кофе.