При старте проекта в 2013 г. университету было сложно собирать, анализировать и прогнозировать ключевые показатели, влияющие на позиции в рейтингах. Информация о цитируемости научных статей, числе зарубежных преподавателей и исследованиях хранилась в многочисленных информационных системах. Сотрудники тратили много времени и сил на анализ разрозненных данных, выявление взаимосвязей между ними и прогнозирование. Избыточное число показателей и методик расчетов затрудняли и без того непростую работу аналитиков. В ситуации контроля за KPI со стороны Международного совета проекта «5-100», Уральский Федеральный Университет (УрФУ) решил внедрить систему бизнес-анализа.
Образец таблицы исходных данных, как было
Подход (или архитектура решения)
На первом шаге в единое аналитическое хранилище собрали информация о финансовых показателях, студентах и ЕГЭ, центрах компетенций, зарплате и кадрах, публикациях в международных изданиях и др.
Все эти данные выгружаются из 1С, Uni, MS Project и Excel.
Следующим шагом стало создание веб-портала с разграниченными правами. На нем отчеты и показатели, необходимые для принятия решений и требующие контроля, доступны сотрудникам в наглядной и понятной форме. Там же выложены инструкции с описанием, как устроены отчеты и как с ними работать. Доступ к ним возможен через главную информационную панель – стартовую страницу. На ней также расположен справочник с задокументированными результатами внедрения. В нем были описаны все алгоритмы и методики расчета показателей.
Архитектура единого аналитического хранилища
Результат
Для университета был создан веб-портал с четырехуровневой системой показателей:
Стратегические KPI – 20 показателей, по которым оценивается деятельность вуза (количество публикаций, совокупный объем НИОКР), количество иностранных студентов и преподавателей).
Показатели повышения конкурентоспособности – 100 коэффициентов, лежащих в основе достижения KPI.
Показатели процессов – 2 500 параметров, необходимых для анализа непротиворечивости данных для расчета KPI.
Показатели отчетности МОН, Росстата, Службы занятости – миллион параметров для управления алгоритмами расчета KPI.