Анализ и прогноз – это просто вместе с BI - решением
Использование аналитических систем (Business Intelligence) для решения проблем сбора и анализа информации, а также представления ее в удобном для пользователей виде. Анализ проблем системной аналитической обработки информации, а также путей их решения.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 31.03.2019 |
Размер файла | 15,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Анализ и прогноз - это просто вместе с BI - решением
Магомедова П.Р.
Руководитель: Рабаданова Р.М.
В современном мире жесткой конкуренции успех предприятия часто зависит от скорости реакции на происходящие изменения, которая во многом зависит от времени, необходимого для принятия правильного решения, основанного на актуальной и достоверной информации.
Аналитические системы (Business Intelligence) призваны решить проблемы сбора и анализа информации, представления ее в удобном для пользователей виде. аналитический информация business intelligence
Аналитические системы -- это:
? возможности анализа данных из различных источников - учетные системы, прочие базы данных, плоские файлы;
? разнообразные средства анализа информации: многомерный анализ (OLAP), стандартная отчетность, нерегламентированные запросы; контроль показателей деятельности(KPI, BSC);
? богатые возможности представления результатов (графики, таблицы, диаграммы, «панели приборов»);
? организация совместного доступа и контроль доступа к аналитическим ресурсам: информационные панели, рассылки по электронной почте, настройка прав доступа к данным для различных категорий пользователей [1].
В крупных компаниях нередко возникают проблемы, связанные с переизбытком множество систем автоматизации для решения разнополосных и разноплановых задач, которые при этом имеют разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию. Создается парадоксальная ситуация. С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа. Но, с другой стороны, анализировать информацию, хранящуюся в различных системах, базах данных и электронных таблицах, становится сложным, трудоемким и время затратным процессом.
Основная причина - различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данными из разных источников имеются логические несоответствия. Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем и модулей, а следовательно - и новых данных. Также следует учитывать, что получение данных из транзакционных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, а это может существенно мешать оперативной работе.
Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с человеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов - технического специалиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных, и экономиста, пытающегося свести эти данные в единый аналитический отчет, необходимый руководству. Как показывает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета (руководителя) и самих данных не только требует существенных затрат времени, но и часто приводит к эффекту "испорченного телефона". Кроме того, экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры. О том, чтобы моделировать возможные ситуации, отслеживать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи [2].
В разных компаниях понимание BI может быть разным, и это вполне закономерно. Для одних предприятий BI - это система поддержки принятия решений на уровне всех подразделений, инструмент общей аналитики, который дополняет традиционную отчетность. Другие решают с помощью традиционных инструментов BI-задачи, связанные с оптимизацией конкретного бизнес-процесса. Но в любом случае, BI рассматривается прежде всего, как универсальное средство повышения эффективности и прозрачности бизнеса, необходимое для общего понимания того, что происходит в компании.
По оценкам аналитиков, компании, активно использующие BI в своей деятельности, на 5% более продуктивны и на 6% прибыльнее конкурентов. При этом около половины компаний, внедряющих BI, достигают ощутимых бизнес-результатов в первые 6 месяцев [3].
В качестве примера рассмотрим комплексный проект внедрения BI- решения компания BI Partnerдля Mary Kay на платформе IBM Cognos. На разработку и внедрение данного проекта было потрачено 8 месяцев. Данный проект стартовал в августе 2013 года, а в апрелe 2014 года компания BI Partner сообщила о завершении создания аналитической информационной системы для компании Mary Kay.
В задачи проекта входили: снижение затрат на интеграцию данных, обеспечение высокой степени актуальности информации и переход на принципиально новый уровень ее обработки.
Созданная в Mary Kay информационная система предназначена для анализа данных о продажах продукции компании, планирования и прогнозирования сбыта, управления ассортиментом. Для организации хранилища данных в рамках нового решения используется MS SQL Server, в качестве платформы для бизнес-аналитики - IBM Cognos BI.
В качестве основного источниками информации использовалась система собственной разработки на базе MS SQL Server для складского учета и платформы Oracle для автоматизации процесса обработки заказов. В рамках проекта, продлившегося немногим более полугода, специалистами BI Partner было проведено обследование источников данных, подготовлены требования к интерфейсам, спроектирован свод данных и разработаны BIкомпоненты, включая отчеты Cognos ReportStudio, настраиваемые на индивидуальные потребности различных категорий пользователей и набор представлений QueryStudio для задач анализа.
Ожидаемые положительные итоги от внедрения данного проекта оправдали себя. Выбранная архитектура обеспечила три важных качества: гибкость - массовое внесение изменений в модель данных без переделки уже имеющейся области, хорошую масштабируемость - отсутствуют ограничения по увеличению размеров хранилища данных, высокую производительность - снижена сложность и стоимость процессов загрузки данных, что позволила компании Mary Kayперейти на новый уровень информационного обеспечения
процессов, связанных с анализом продаж и управлением потоком заказов и запасами [4].
Аналитики Gartner определили четыре глобальные тенденции, которые в ближайшее время коренным образом изменят положение вещей в сфере BI.
Первое новшество вбирает в себя мобильность, которая уже в 2013 году позволила получать треть функционала BI с мобильных устройств, за счет чего существенно расширилась аудитория пользователей. К этому времени 15% внедренных BI-решений уже сочетали в себе бизнес-аналитику, средства совместной работы и средства поддержки социальных сетей. Весь этот инструментарий также включен в среду принятия решений.
Второе ноу - хау позволило более 30 % аналитических приложений в 2014 году использовать встроенные в оперативную память функции масштабирования и ускорения вычислений. Данное процентное соотношение приложений так же вбирают в себя прогностические возможности.
На бизнес-аналитику будет выделено 40% бюджетов системным интеграторам, а не поставщикам ПО. Сегодня традиционный подход к реализации BI-проекта предполагает покупку программного продукта у его разработчика и последующее привлечение системного интегратора для внедрения приобретенного решения. Однако рост пользовательских инициатив в сфере ПО, расширение роли внешних источников информации и включение неструктурированного контента делает подобный подход все более рискованным и потенциально неконкурентоспособным.
Добавим к этим трендам еще два -- увеличение объемов данных (по прогнозам IDC, с 2009 по 2020 год объем информации возрастет в 44 раза) и перенос BI в «облака». Последнее, правда, обсуждается. Одни аналитики считают, что через несколько лет эта участь ждет существенную долю функционала систем [5].
Настоящим и действительно глобальным трендом следует назвать «упрощение» BIприложений, при котором бизнес-пользователи могут самостоятельно, без участия ИТподразделений, их устанавливать, настраивать и применять. «Аналитика для людей», включающая интуитивно понятные интерфейсы, продвинутые поисковые механизмы, средства «бесшовной» интеграции с другими приложениями -- вот требования, которые выдвигают к BI ведущие мировые эксперты [6].
Список использованных источников
1. http://www.hbc.ru/services/business_implement/analytics/
2. http://www.intuit.ru/studies/courses/3481/723/lecture/14236
3. http://www.prognoz.ru/blog/market/bi-evolution-in-russia/
4. http://www.tadviser.ru/index.php/
5. http://expert.ru/ural/2012/08/bi-or-not-to-be/
6. http://www.crn.ru/news/detail.php?ID=85606
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Методология, технология и архитектура решения SAP Business Objects. Возможные действия в Web Intelligence. Создание документов и работа с ними. Публикация, форматирование и совместное использование отчетов. Общий обзор приложения, его интерфейсы.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 24.09.2015Разработка технологии обработки информации, а также структуры и формы представления данных. Подбор алгоритма и программы решения задачи. Определение конфигурации технических средств. Специфика процесса тестирования и оценки надежности программы.
курсовая работа [959,1 K], добавлен 12.12.2011Технология сбора информации традиционными методами. Правила сбора оффлайновой информации. Технические средства сбора информации. Операции для быстрого восстановления данных в системах хранения. Технологический процесс и процедуры обработки информации.
курсовая работа [304,5 K], добавлен 02.04.2013Классификация информационных систем управления деятельностью предприятия. Анализ рынка и характеристика систем класса Business Intelligence. Классификация методов принятия решений, применяемых в СППР. Выбор платформы бизнес-интеллекта, критерии сравнения.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 27.09.2016Разработка программы на языке Си++ и осуществление постановки и выбора алгоритмов решения задач обработки экономической информации, создание и редактирование базы данных, сортировка записей по определенному запросу, анализ эффективности обработки данных.
контрольная работа [316,8 K], добавлен 28.08.2012Изучение системы предварительного информирования таможенных органов, выявление области ее применения. Система сбора, подготовки и передачи информации при вывозе товаров. Анализ существующих проблем таможенного сотрудничества и перспективы их решения.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 04.06.2010Автоматизация учета социальных и имущественных вычетов при расчете подоходного налога с физических лиц. Анализ уровня организации автоматизированной обработки учетно-аналитической информации Отдела идеологической работы, пути его совершенствования.
контрольная работа [403,2 K], добавлен 14.03.2014Теоретические аспекты функционирования Business intelligence - систем в сфере логистики. Анализ условий для разработки системы поддержки принятия решений. Характеристика процесса создания программного продукта, применение аналитической платформы QlikView.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 09.09.2017Кодирование как процесс представления информации в виде кода. Кодирование звуковой и видеоинформации, характеристика процесса формирования определенного представления информации. Особенности универсального дружественного интерфейса для пользователей.
контрольная работа [20,3 K], добавлен 22.04.2011Осуществление постановки и выбор алгоритмов решения задач обработки экономической информации; разработка программы для работы с базой данных о маршруте: начало, конец, номер, суммарное количество мест. Поиск маршрутов по названиям конечного пункта.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 17.01.2013