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