От контроля к управлению: у систем управленческой отчетности появляется новый функционал

Возможности ИТ-систем для автоматизации управленческой отчетности в России сегодня активно расширяются. Эти ИТ-продукты автоматизируют многие рутинные задачи, значительно сокращая время подготовки отчетности, и эволюционируют от инструментов фиксации фактов к интеллектуальным аналитическим системам, позволяющим перейти от событийного, постфактумного управления к проактивному. Время с момента происхождения события до получения информации о нем при помощи данных решений существенно сокращается – во многих случаях данные становятся доступны в режиме, близком к реальному времени. Одновременно развивается функциональность сценарного и предиктивного моделирования, основанного на алгоритмах машинного обучения и аналитике больших данных, что позволяет оценивать различные варианты развития событий ещё до их реализации и последствия управленческих решений. Количество систем для автоматизации управленческой отчетности с такими расширенным функционалом, по оценкам ИТ-компании «НЕКСТБИ», в 2025 году увеличилось и в 2026 году продолжит расти.

В последние несколько лет у бизнеса в России появилась необходимость быстро подстраиваться под активно меняющиеся рыночные условия, регуляторную среду и технологические тенденции и, соответственно, принимать управленческие решения в более сжатые сроки.

Формируется запрос не просто на отчёты, а на управленческую аналитику, способную объяснять причины отклонений, прогнозировать риски и рекомендовать возможные действия. Данные, необходимые для этого, компаниям требуется получать значительно быстрее – практически в моменте.

В результате спрос бизнеса на системы для автоматизации управленческой отчетности сильно вырос. Помимо средних и крупных компаний, к таким решениям всё активнее обращаются малый бизнес и индивидуальные предприниматели, для которых скорость принятия решений становится критическим фактором конкурентоспособности.

Результатом повышенного интереса к системам для автоматизации управленческой отчетности стало значительное расширение их функционала. Сегодня они позволяют перейти от постфактумного управления к проактивному и предиктивному: алгоритмы ML и AI используются для выявления аномалий, прогнозирования ключевых показателей и оценки вероятности наступления негативных сценариев. Среди возможностей современных решений – моделирование альтернативных сценариев, анализ чувствительности показателей и поддержка управленческих решений на основе данных, а не интуиции.

Расширение функционала систем для автоматизации управленческой отчетности обусловлено воздействием нескольких факторов.

• Первый из них – наличие у данных решений производительного современного технологического стека, оптимального по соотношению «сложность разработки/обеспечиваемая производительность» для задач обработки больших объёмов данных и аналитики в реальном времени.
• Второй фактор – накопленная практическая экспертиза, полученная в ходе внедрения и эксплуатации таких систем, включая понимание типовых управленческих ошибок и узких мест в принятии решений.
• Третий – применение гибкой микросервисной архитектуры и связанных с ней инструментов, таких как хранилища данных, машинное обучение (ML), имитационное и сценарное моделирование, а также извлечение, преобразование и загрузка данных (ETL). Помимо гибкости, микросервисную архитектуру отличает отказоустойчивость, масштабируемость и ряд других преимуществ, ставших в условиях роста объёмов данных и распределённых ИТ-ландшафтов еще более важными для бизнеса. Это создаёт основу для синергии между системами управленческой отчетности, процессного управления, риск-менеджмента и корпоративной аналитики.
• Четвёртый фактор – развитие инструментов оркестрации и интеграции, обеспечивающих централизованный сбор, обогащение и распространение данных, а также автоматический запуск управленческих и операционных действий на основе аналитических выводов.

«Управленческая отчетность напрямую влияет на решения, принимаемые внутри компании на самом высоком уровне. Однако использование Excel для ее подготовки в России по-прежнему достаточно распространено: по оценкам аналитиков, около 50% компаний продолжают формировать такую отчетность вручную. Это не только трудоёмкий и длительный процесс, но и источник повышенных рисков ошибок, способных привести к существенным финансовым потерям. Автоматизация управленческой отчетности с использованием аналитики, ML и AI позволяет сократить количество ошибок более чем на 50%, повысить прозрачность управленческих процессов и перейти к более обоснованным, прогнозным решениям», – отметила директор по продуктам ERM и BPM ИТ-компании «НЕКСТБИ» Наталья Рудик.