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

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.