ПРИМЕНЕНИЕ АНАЛИТИЧЕСКИХ ИНСТРУМЕНТОВ (BI) ДЛЯ КОНТРОЛЯ СТОИМОСТИ ЗАКУПАЕМЫХ УСЛУГ И ВЫЯВЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА СОКРАЩЕНИЯ ЗАТРАТ

THE USE OF ANALYTICAL TOOLS (BI) TO CONTROL THE COST OF PURCHASED SERVICES AND IDENTIFY THE ECONOMIC POTENTIAL OF COST REDUCTION

Mazina Elina Radikovna

Master’s Student, Federal State Budgetary Educational Establishment of Higher Education Tula State University, Russia, Moscow

Аннотация. В статье рассматривается применение BI-систем для контроля стоимости закупаемых услуг в крупных промышленных компаниях, включая нефтегазовый сектор. Показано, что BI-платформы обеспечивают интеграцию данных, автоматизацию расчёта KPI, выявление отклонений и формирование гипотез экономии. Предложены архитектура решения, методы анализа (по заданным правилам, статистические, ML) и структура дашбордов. Отмечены риски — качество данных, ложные срабатывания, ограниченная реализуемость. При грамотной реализации BI-системы становятся источником устойчивой экономии и повышают управляемость закупок.

Abstract. The article examines the use of BI systems to control the cost of purchased services in large industrial enterprises, including oil and gas companies. BI platforms enable data integration, automated KPI calculation, deviation detection, and generation of cost-saving hypotheses. The study proposes a solution architecture, analytical methods (rule-based, statistical, ML), and dashboard structure. Key risks—data quality, false alerts, limited savings realization—are noted. When properly implemented, BI systems become a source of sustainable savings and enhance procurement controllability.

Ключевые слова: BI-системы, закупочная аналитика, контроль расходов, выявление отклонений, цифровизация закупок, KPI закупок, дашборды, экономия в закупках, интеграция данных, нефтегазовый сектор.

Keywords: BI platforms, procurement analytics, spend control, deviation detection, procurement digitalization, procurement KPIs, dashboards, cost savings, data integration, oil and gas sector.

Для закупочных подразделений крупных промышленных предприятий, включая нефтегазовые компании, стратегически важно обеспечивать оперативный контроль расходов на услуги и выявлять скрытые резервы экономии. Традиционные методы на основе ручных отчётов и разрозненных таблиц не обеспечивают необходимой прозрачности и скорости решений. В этих условиях широкое применение находят BI-платформы, позволяющие интегрировать данные, автоматизировать расчёт KPI, настраивать выявление отклонений и оперативно формировать гипотезы оптимизации. Эмпирические исследования и кейсы российских компаний подтверждают высокий потенциал BI-решений в закупках [2].

Современные BI-системы предоставляют комплекс инструментов, критически важных для аналитического сопровождения закупок:

1. Интеграция и трансформация данных. Подключение к контрактным системам (1С, ЭТП), ERP, реестрам счетов и табличным данным с последующей стандартизацией и объединением через ETL-конвейеры. Это формирует единое аналитическое пространство — основу качественного анализа [1].
2. Автоматизация расчёта KPI. Воспроизводимый расчёт совокупных расходов по категориям, поставщикам, регионам, проектам и периодам (включая план/факт и скользящий 12-месячный период). Формализация логики расчётов устраняет субъективность и повышает сопоставимость данных.
3. Интерактивная визуализация. Визуальные панели с детализацией, ранжированием по затратам, анализом цен и трендов позволяют быстро выявлять «точки напряжения». Российские обзоры отмечают широкое применение BI в компаниях со сложными закупками [4].
4. Выявление отклонений и предиктивный анализ. Автоматическое обнаружение статистически значимых отклонений и нетипичных транзакций помогает оперативно выявлять необоснованные доплаты, резкие скачки цен или закупки без согласования.
5. Автоматизация оповещений. Интеграция правил с системами управления рабочими процессами обеспечивает своевременное уведомление о превышении порогов или подозрительных событиях, переводя контроль из реактивного режима в проактивный.

Типовая архитектура подобного решения включает четыре взаимосвязанных уровня:

1. Источники данных: контрактные и финансовые системы, логистика, CMMS, внешние прайсы.
2. Слой интеграции и хранения: централизованное хранилище или тематические наборы данных с унификацией справочников (поставщики, категории, КТРУ, ОКВЭД, ОКПД2).
3. Аналитический слой: модель данных с расчётом KPI и дашбордами для менеджеров и руководства.
4. Операционный уровень: поддержка процессов — от оповещений до расчёта экономии и трекинга корректирующих мер.

Практика внедрений в российских компаниях показывает: качество аналитики напрямую зависит от корректной интеграции и унификации категорий. Привязка к официальным классификаторам (КТРУ, ОКВЭД, ОКПД2) обеспечивает сопоставимость и репрезентативность на уровне совокупного объёма закупок [4].

Эффективный контроль требует многоуровневых методов выявления отклонений — от классических до инновационных. BI-платформы объединяют их в единую систему, обеспечивая не только обнаружение, но и формирование гипотез оптимизации.

Методы выявления отклонений:

1. Проверка по заранее заданным правилам. Примеры: цена > N × медианы по категории; объём допсоглашения > X% от контракта; заявка от поставщика без истории. Такие правила — быстрый фильтр на первом уровне контроля, широко применяемый в пилотных BI-проектах по оптимизации закупок.
2. Статистические методы выявления отклонений в динамике расходов. Z-оценка, IQR, контрольные карты Шухарта — для объективной оценки отклонений от исторических уровней. Реализуются через вычисляемые меры, обеспечивая автоматизацию без сложной настройки [3].  
3. Учёт сезонности. Сезонные колебания (например, зимние работы) не должны восприниматься как отклонения. BI-системы учитывают сезонную компоненту при установлении контрольных границ.
4. Методы машинного обучения (ML). Модели на основе исторических данных анализируют многомерные признаки (цена, поставщик, регион и др.), выявляя сложные паттерны, недоступные простым методам.
5. Кросс-валидация данных (cross-checking). Сопоставление внутренних транзакций с внешними источниками (сверка прайсов, данных CMMS с первичными закрывающими оказание услуг документами от контрагентов) повышает достоверность выявления ошибок.

Рекомендуемая структура аналитических дашбордов

Практика внедрений аналитических дашбордов в российских компаниях указывает на высокую эффективность следующего набора визуализаций:

• Стратегический KPI-дашборд: агрегированные затраты по категориям услуг, динамика в разрезе год к году (Y/Y) и месяц к месяцу (M/M), рейтинг поставщиков по стоимости закупленных услуг, тренд средней цены в категории.
• Реестр выявленных отклонений: структурированный журнал событий с указанием типа отклонения, даты, суммы, контекста и ответственного сотрудника.
• Детализация по контракту: сравнение плановых и фактических расходов, история дополнительных соглашений, зафиксированные замечания и претензии.
• Географическая и организационная визуализация затрат: карта распределения расходов по регионам или подразделениям с использованием типов диаграмм Sankey или TreeMap для выявления концентрации закупок.
• Реестр гипотез экономии: интерактивный инструмент для фиксации, приоритизации и отслеживания реализации инициатив по снижению затрат.

Таким образом, сочетание многоуровневых методов выявления отклонений, продуманной визуализации и структурированного подхода к оценке экономического потенциала позволяет закупочным службам крупных предприятий перейти от пассивного отслеживания закупочных расходов к проактивному и стратегическому управлению стоимостью услуг.

Несмотря на высокий потенциал, внедрение BI-решений сопряжено с рядом вызовов:

• Качество исходных данных: ошибки в учётных системах, неполное объединение данных из разных источников и отсутствие единого подхода к классификации услуг могут существенно снизить точность аналитики. Это делает обязательным предварительный этап проверки и очистки данных [2].
• Ложные срабатывания: правила и статистика могут выявлять ситуации, не подтверждаемые по существу. Требуется ручная верификация и итеративная настройка контрольных границ.
• Ограниченная «монетизируемость» выявленных отклонений: не все отклонения могут представлять собой потенциал для экономии. Некоторые случаи требуют длительных переговоров, юридической экспертизы или изменения условий долгосрочных контрактов. Поэтому коэффициент реализуемости должен быть эмпирически обоснован и адаптирован к особенностям отрасли — например, для нефтегазового сектора он, как правило, ниже, чем в секторах с высокой закупочной гибкостью.

Таким образом, BI-системы представляют собой эффективные инструменты для цифровизации контроля стоимости закупаемых услуг. Их потенциал раскрывается в сочетании: интеграции разнородных источников данных, настройки многоуровневых механизмов выявления отклонений, автоматизации рабочих процессов и поддержки управленческой отчётности. Российская практика, подтверждённая как результатами проектов по внедрению BI-систем, так и аналитическими обзорами, свидетельствует: при грамотной реализации BI-решение может стать устойчивым источником операционной экономии в сфере закупок услуг, одновременно повышая прозрачность и управляемость закупочной деятельности.