Перед вами сравнение популярных ИТ-решений для автоматизации процессов корпоративного планирования. В обзор вошли как отечественные платформы, так и зарубежные, приостановившие или прекратившие работу на территории РФ: «Форсайт», «1С: Управление холдингом», Optimacros, Knowledge Space, Oracle Hyperion Planning, IBM Planning Analytics, Anaplan.

Материал подготовлен на основе открытых данных в сети Интернет и при участии технических экспертов, сертифицированных по соответствующим программным продуктам и имеющих опыт их внедрения. Обзор будет полезен представителям среднего и крупного бизнеса из разных отраслей, которые стоят перед выбором ИТ-платформы для корпоративного планирования.

Прежде чем перейти к сравнительному анализу, погрузимся ненадолго в предысторию – как появились Oracle Hyperion Planning и IBM Planning Analytics, а после них и Anaplan.

Появление западных систем – Oracle Hyperion Planning и IBM Planning Analytics

Oracle Hyperion Planning и IBM Planning Analytics можно назвать классическими EPM/CPM-системами (Enterprise/Corporate Performance Management), которые используются преимущественно финансовой службой и призваны автоматизировать процессы классического бюджетирования в горизонте года и более. Эти системы отличаются высокой надежностью и производительностью. Они нацелены на расчет непосредственно бюджета, то есть денежной составляющей плана, но делают это не слишком детальными «мазками», так как чем длиннее горизонт планирования, тем больше степень неопределенности, и глубокая детализация теряет смысл. На западном рынке, где зародилось понятие EPM/CPM, не было идеи совместить все потребности в одном решении, чтобы максимально сэкономить IT-бюджет. Поэтому там наблюдается разнообразие четко сфокусированных платформ.

Архитектуры Oracle Hyperion Planning и IBM Planning Analytics сильно отличаются. Но сначала расскажем об их общем принципе и о технологии, которую мир узнал с их появлением.

В 80-х годах прошлого века (практически одновременно с появлением Excel) компания Cognos предложила рынку первое решение для финансового планирования, построенное на OLAP-технологии.

Что такое OLAP (Online Analytical Processing) или оперативная аналитическая обработка данных, в чем ее принцип? В основе технологии лежат OLAP-кубы — многомерные массивы данных, объединяющие в себе предварительно обработанную информацию из большого числа таблиц. Это своего рода большая сводная таблица (знакомая нам по Excel) или кубик Рубика, где каждый сектор – набор аналитик и показателей, комбинируя которые можно получить нужный срез данных.

В 1992 году на рынке появилась другая OLAP-база от Arbor – продукт Essbase, которым в разное время владели разные компании. Сейчас платформу, построенную на этой OLAP-технологии, мы знаем как Oracle Hyperion Planning, и это продукт американской корпорации Oracle, приобретенный ею в 2007 году.

Итак, в чем разница между Cognos, который в 2008 году приобрела компания IBM и который теперь называется IBM Planning Analytics, и Oracle Hyperion Planning, появившемся на рынке чуть позже?

В Hyperion модель состоит из приложений, каждое из них ограничено использованием 20 аналитических измерений. Каждое такое значение (единица информации) в приложении «лежит» на пересечении всех измерений. То есть всё, что наполняет вашу модель, строится на значениях заведенных в приложении dimensions (измерениях), таких как ЦФО, статьи бюджетного классификатора, продукты, регионы и т.д., а также «показателей» (например количество, цена, стоимость). Всё это представлено аналитиками в измерениях. Поскольку размер куба зависит от количества аналитик и количества значений в них и определяется по формуле «количество значений dimension 1 количество значений dimension 2 количество значений dimension 3 * … количество значений dimension 20», то вырисовывается ограничение в 20 измерений на приложение.

Данное ограничение вынуждает проектировщика (методолога и ИТ-архитектора) очень взвешенно подходить к построению модели: грамотно наполнять эти измерения, избегать повторений смыслов и сущностей в разных аналитиках (не смешивать их логически), выстраивать иерархию. В случае с Hyperion всю бюджетную модель компании, как правило, делят на предметные области, например «План-бюджет продаж», «План производства» или «Бюджет HR», и разводят по разным приложениям, чтобы максимально задействовать имеющийся лимит по аналитикам, так как они в этих группах бюджетов сильно отличаются.

В случае с IBM Planning Analytics (который появился много раньше) ограничений по количеству аналитик практически нет. Кроме того, IBM – мультикубовый продукт, в нем нет необходимости «разрезать» модель на области. Вы создаете показатели как отдельные кубики и собираете мультикуб из необходимого количества показателей – кубов и измерений – аналитик, тех же ЦФО (или других элементов финансовой структуры компании), «статей бюджетного классификатора», «продуктов», «регионов» и т.д. При этом практически каждый отчет проектируется как отдельный мультикуб. Но такая гибкость имеет и подводные камни, она требует особой тщательности проектирования. Если позволить себе дублировать сущности в разных аналитиках и множить показатели, проводить анализ данных в такой модели впоследствии будет затруднительно.

Oracle Hyperion Planning и IBM Planning Analytics – классические EPM/CPM-решения, давно завоевавшие рынок, они прошли множество внедрений, в их надежности можно не сомневаться. Кроме того, к их преимуществам относится умение «не хранить нулевые значения», что стабилизирует производительность.

Основные претензии к продуктам:

1. Они не предназначены для детального планирования (на горизонтах с дискретностью менее 1 месяца), оптимизационных и других «околобюджетных» задач. Они хорошо решают задачи верхнеуровневого планирования и бюджетирования, но не помогут подготовить вам подневный план производства, взаимосвязанный с планом продаж, с учетом изменений спроса и т.д.

2. Срок внедрения таких систем в среднем от 9 месяцев до 1,5 лет. Бюджет, конечно, очень зависит от задачи и масштабов решения и относится к высокому ценовому сегменту. При этом внедрением и последующей поддержкой должны заниматься продвинутые программисты, так как настройка этих систем требует специальных технических знаний.

Anaplan – система более нового поколения

Отталкиваясь от указанных недостатков, компания Anaplan в 2010 году вывела на рынок принципиально новый продукт с концепцией интегрированного бизнес-планирования, как раз решающий задачи детального планирования ресурсов и их оптимизации, планирования спроса, логистических потоков, помогающий бизнесу связать все ключевые процессы на единой платформе.

Кроме того, Anaplan эффективно интегрировал в продукт концепцию self-service (самообслуживания), позволяющую создавать базовые модели без использования языков программирования. Этот подход сразу существенно снизил издержки внедрения и техподдержки. Команда, создававшая Anaplan, задумывала его как «реинкарнацию» IBM Analytics, поэтому архитектурная логика у него та же – мультикубовость. На тот момент создателям Anaplan удалось сократить сроки внедрения до 4–8 месяцев и снизить бюджет +/– на 20 % в сравнении с конкурентами.

В 2014 году, с началом реализации программы импортозамещения, в России стал бурно развиваться рынок собственных решений. За основу для разработки брались лучшие практики (архитектурные и методологические) западных EPM/CPM-решений с обязательным добавлением функциональных модулей, наиболее полно отвечающим запросу именно российского бизнес-сегмента. Сегодня, ввиду ухода с российского рынка ведущих западных вендоров, бизнес активно замещает импортные решения на российские продукты. Так, например, Anaplan наиболее логично и безболезненно замещать на платформу Optimacros, построенную по аналогии с западным решением. А Oracle Hyperion Planning – на «Турбо бюджетирование» (не включен в сравнительный анализ), так как по архитектуре системы близки друг к другу.

Рынок российских CPM-систем

Если сравнивать современные российские платформы с точки зрения пользовательской функциональности, то все они как минимум не хуже импортных.

Помимо указанных выше трех западных систем, в статье будет рассказано о четырех отечественных решениях. Однако из этого не следует, что другие продукты на российском рынке не заслуживают внимания, тем более что все они активно развиваются и меняются с каждым днем.

«Форсайт»

Понятие «форсайт» (foresight) в общем смысле характеризует систематическое размышление о будущем и воздействие на него.

Программный продукт «Форсайт. Бюджетирование» достаточно свежий на рынке. Первые сертифицированные специалисты появились в 2018 году. Он стал развитием продукта «Форсайт. Аналитические таблицы», который знаком рынку с начала 2000-х и успел зарекомендовать себя как удачное российское BI-решение. «Форсайт» использует ROLAP-технологию, то есть данные хранятся не в OLAP-кубах, а в колоночных базах данных, там же происходят расчеты. Запросы реализуются через обращение к локальным таблицам, содержащим предварительно консолидированные данные. Это обеспечивает быстрое обращение к нужному срезу, но затрудняет многоуровневый пересчет.

Сильные стороны «Форсайт. Бюджетирование»:

• интуитивно понятный и гибко настраиваемый под пользователя веб-интерфейс;

• широкий инструментарий визуализации;

• встроенный механизм настройки бизнес-процессов и маршрутов согласования;

• возможность работы из привычного Excel-интерфейса;

• встроенные механизмы формирования пакетной регламентной отчетности;

• отсутствие ограничений по количеству аналитик и объему информации без потери производительности.

На что обратить внимание:

• не self-service-платформа, разработка и поддержка требуют от специалистов технического бэкграунда, хотя некоторые бюджетные алгоритмы пользователь может настраивать самостоятельно, используя встроенный конструктор;

• пожалуй, самая дорогая российская система в своем классе, как в затратах на внедрение, так и в технической поддержке;

• система сфокусирована на задачах анализа и финансового планирования, решение задач смежных операционных процессов без кастомизации не предусмотрено.

Knowledge Space

В 2019 году ИТ-компания «Интегрированные системы управления» представили продукт Knowledge Space. В его основе – операционное хранилище OLTP, которое дает преимущество в обработке большого количества операционных данных. Это полезно, так как Knowledge Space делает больше фокус на операционное производственное планирование, чем на финансовое.

Продукт позиционируется как low-code-система (позволят создавать приложения с минимальным кодированием вручную), но если вам понадобятся функциональные расширения, то нужно будет применить знание JavaScript.

Сильные стороны Knowledge Space:

• IBP-функционал с возможностью гибкого Excel-подобного моделирования;

• инструментарий для создания цифровых двойников процессов любой сложности;

• использование внешних библиотек для решения оптимизационных задач;

• современный веб-интерфейс и возможность персонализированной настройки рабочего места;

• возможность прикреплять документы (вложения) и открывать их прямо из системы;

• широкий инструментарий визуализации;

• встроенные механизмы формирования пакетной регламентной отчетности;

• отсутствие ограничений по количеству аналитик и объему информации без потери производительности;

• встроенный механизм настройки маршрутов согласования.

На что обратить внимание:

• систему нельзя назвать полноценной low-code-платформой, для персонализированных настроек конкретного бизнеса требуется знание языков программирования;

• нет возможности работать из привычного Excel-интерфейса;

• по стоимости внедрения и поддержки можно отнести к средней ценовой категории.

Optimacros

В 2018 году на российском рынке появилась платформа, позиционирующая себя как IBP. По словам идейного вдохновителя и CEO Романа Дидыча, Optimacros начался когда-то из бэклога на 15 фич, которых не было в Anaplan.

Система сознательно создавалась наподобие популярного ноу-хау – Anaplan, впервые предложившего российскому рынку концепцию self-service-разработки.

Основные фичи, которые продвинули Optimacros и выделили на фоне Anaplan:

• возможность развертывания системы на собственных серверах (on-premise);

• встроенный оптимизатор для повышения эффективности вычислений;

• встроенное хранилище OLTP, обеспечивающее возможность хранения и обработки больших объемов данных вне системы (например, для аккумуляции и агрегации данных факта);

• собственная библиотека скриптов;

• преднастроенная интеграция с 1С.

Сильные стороны Optimacros:

• полноценный IBP-функционал;

• библиотека проектов с примерами автоматизации сложных процессов в крупном бизнесе;

• встроенный оптимизатор, помогающий решать оптимизационные задачи с использованием как внешних библиотек, так и собственных;

• современный веб-интерфейс и возможность персонализированной настройки рабочего места;

• широкий инструментарий для визуализации;

• встроенные механизмы формирования пакетной регламентной отчетности;

• отсутствие ограничений по количеству аналитик и объему информации без потери производительности;

• встроенный механизм настройки маршрутов согласования.

На что обратить внимание:

• нет возможности прикреплять документы (вложения) и открывать их прямо из системы, но можно оставлять комментарии и ссылки для перехода;

• нет возможности работать непосредственно из Excel-интерфейса;

• не самый оптимальный с точки зрения удобства настройки функционал поддержки согласований и Workflow;

• по стоимости внедрения и поддержки можно отнести к средней ценовой категории.

«1С: Управление холдингом»

«1С» – объективно самый узнаваемый бренд на российском ИТ-рынке. С 90-х годов через «1С: Бухгалтерию», а потом «1С: Предприятие» компания стала буквально захватывать российский рынок автоматизации учета. 

В 2014 году «1С» представил CPM-платформу «1С: Управление холдингом», призванную помочь российскому бизнесу в импортозамещении. Система объединяет решения в части бюджетирования, функций казначейства, учета (именно для холдинговых распределенных структур), консолидации, контроля KPI, управления проектами, документооборота и управления закупками.

 Сильные стороны «1С: Управление холдингом»:

• бесшовно интегрируется с другими решениями линейки «1С», продукты которой, как минимум в части учета и сбора данных факта, широко распространены в России;

• поддерживает решения на больших объемах данных, и хотя формальных ограничений по количеству аналитик и объему их наполнения нет, при проектировании следует помнить, что это всё же влияет на производительность;

• встроенный механизм согласования с возможностью настройки сложных маршрутов;

• преднастроенный функционал казначейских функций и поддержки процессов документооборота;

• есть возможность прикреплять документы (вложения) и открывать их прямо из системы;

• низкий порог ценового вхождения.

На что обратить внимание:

• настройка и поддержка требуют специальных технических знаний (это не low-code и не self-service-платформа), кастомизация может быть дорогостоящей и затратной по времени;

• не предназначена для финансового моделирования, так как ввиду особенностей архитектуры не обеспечивает быстрый пересчет сложных моделей;

• имеет скудный (по сравнению с BI-системами) инструментарий для визуализации результатов;

• нет возможности работать из привычного Excel-интерфейса;

• инструмент в большей степени финансового фокуса, не решает задачи операционного производственного планирования, планирования продаж, логистики и т.д., нацелен на функции консолидации и контроля.

Сравнение CPM-систем по типу решаемых задач

Сравнение CPM-систем по функциональным характеристикам

Сравнение CPM-систем по бизнес-параметрам

Что касается сравнения бизнес-параметров, то, конечно, сопоставлять продукты с разным фокусом не вполне корректно. Но поскольку в части решения задач бюджетирования они жестко конкурируют друг с другом, имеет смысл рассматривать их по таким параметрам, как опыт внедрений и стоимость проектов.

В этом сравнении прослеживаются две тенденции:

1. Решения последнего десятилетия – IBP и другие – более функциональны и менее затратны как по срокам внедрения, так и в части бюджета (это общая тенденция рынка).

2. Западные решения до недавнего времени были более популярны и востребованы, чем российские аналоги, ввиду большего доверия к ним.

(!) Обращаем внимание, что все данные, приведенные в таблице, взяты из открытых источников, и на момент публикации материала могут отличаться от официальной позиции той или иной компаний по тарификации своих продуктов и услуг.

Рекомендации по выбору CPM-системы

Выбирая систему, подумайте не только о текущей задаче, но и о перспективных потребностях бизнеса, а также о текущей и планируемой ИТ-архитектуре – это поможет определить фокус платформы. Такие параметры, как период представленности на рынке России, количество успешных проектов, сроки и бюджет, безусловно, очень важны, но обращайте внимание также на динамику развития системы, открытость и поддержку вендора. В случае с отечественными решениями вендорская поддержка несравнимо доступнее и внимательнее к потребностям бизнеса.

Среди платформ в приведенном обзоре наиболее интересными по охвату функционала, скорости развития, подходу внедрения (self-service, low-code) выделяются Knowledge Space и Optimacros. Что будет «там за поворотом» пока не известно, российский рынок ИТ-разработки сейчас очень активен. Но благодаря унаследованным от Anaplan идеям, эти CPM-платформы сейчас лидируют в части интегрированности в процессы, быстроты пересчета моделей, возможности клиентского (почти самостоятельного) внедрения и сопровождения, срокам и, в целом, бюджету на «владение системой».