Технология экспресс-анализа больших массивов данных по оборотным активам промышленных предприятий

Abstract

Валовые показатели промышленных организаций России значительно увеличивались за 2003-2017 гг. (с некоторым спадом в период финансового кризиса 2009 г.). Благодаря этому экономика России по размеру смогла занять достойное место в мире. Для дальнейшего продвижения необходимы не только экстенсивный рост, но и повышение эффективности российских предприятий, которая, к сожалению, системно не улучшается за последние годы. Наиболее существенные показатели экономической деятельности - рентабельность (и связанные с ней удельные затраты) и сроки оборачиваемости - изменяются в относительно небольшом диапазоне, причем по сроку оборачиваемости наблюдается тенденция к ухудшению. Управление параметрами операционной эффективности является ключевым фактором для дальнейшего роста. В работе показан пример использования OLAP технологии анализа больших данных (BigData) для повышения эффективности финансово-экономического управления предприятием, в частности - по оборотным активам. Использование именно этого подхода позволяет провести анализ в экспресс-режиме, за период в 5-10 раз меньше, чем при традиционных методах анализа. На выборке около 10 предприятий реального сектора по результатам углубленных анализов в процессе консультационных проектов показано, что доля неэффективных запасов (неликвидов и сверхнормативов) составляет 35-40 % от их общей величины. Аналитическая модель стоимости как инструмент экспресс-анализа позволяет оценить последствия управления оборотными активами по влиянию на фундаментальную стоимость компании. Модельные расчеты показывают, что однократное сокращение срока оборачиваемости оборотных активов на 20 % обеспечивает прирост фундаментальной стоимости на 35 %. Если данный результат тиражировать на все промышленные предприятия страны, эффект по дополнительному денежному потоку составит 5,8 трлн руб., по увеличению стоимости - около 3 трлн руб. Gross indicators of industrial organizations in Russia increased significantly in 2003-2017. (with some decline in the financial crisis of 2009). Due to this, the Russian economy in size was able to take a worthy place in the world. For further advancement, not only extensive growth is necessary, but also an increase in the efficiency of Russian enterprises, which, unfortunately, has not improved systemically in recent years. The most significant indicators of economic activity: profitability (and the unit costs associated with it) and turnover periods vary in a relatively small range, with a tendency towards deterioration in the turnover period. Managing operational efficiency is key to growth. The paper shows an example of using OLAP technology of big data analysis (BigData) to increase the efficiency of financial and economic management of an enterprise, in particular, on current assets. The use of this approach allows the analysis in the express mode, for a period of 5-10 times less than with traditional methods of analysis. On a sample of about 10 enterprises of the real sector, according to the results of in-depth analyzes in the process of consulting projects, it was shown that the share of inefficient stocks (illiquid assets and excess standards) is 35-40 % of their total value. The analytical model of value as a tool for express analysis makes it possible to assess the consequences of managing current assets by influencing the company's fundamental value. Model calculations show that a one-time reduction in the turnover of current assets by 20 % provides for a 35 % increase in the fundamental value. If this result is replicated to all industrial enterprises of the country, the effect on additional cash flow will amount to 5.8 trillion rubles, to increase in value - about 3 trillion rubles.