 |
Виды анализа. Основные этапы выполнения работ. Особенности работы с программами. Использование результатов.
|
|
|
|
В последнее время для работы с аналитическими данными все большую популярность приобретает концепция информационного хранилища (ИХ) - Data Warehouse. Основными особенностями концепции являются:
• ориентация учета на предметную область, предусматривающая сбор данных о некотором предмете (бизнес-объекте) в согласованной, единой (несмотря на различные источники) и удобной для использования в управленческом анализе форме;
• интегрированность, предполагающая согласованное хранение данных в едином общефирменном хранилище;
• неизменность после внесения данных в информационное хранилище и доступность только в режиме чтения;
• поддержание хронологии и соответствующей структуризации за длительный период (обычно за несколько лет).
Особо следует отметить, что в информационном хранилище, как правило, представлены не первоначальные оперативные данные, а определенным образом обработанная информация. Прежде чем загрузить
данные в информационное хранилище, их подвергают согласованию (представлению в едином формате), фильтрации (включая проверку адекватности), дополняют недостающей общесистемной информацией (например, временным шкалированием) и, быть может, агрегируют. Удобство и эффективность работы аналитиков с информационным хранилищем определяются тем, насколько удачно решены перечисленные выше взаимосвязанные вопросы, включая структуризацию информации, связанную с построением классификаторов в виде иерархически упорядоченных метаданных.
Создание единых хранилищ данных предполагает использование технологий статистической обработки информации для ее предварительного анализа, определения состава и структуры тематических рубрик. Начальный этап предварительного анализа — выделение групп с однородными данными и расчленение информации на однокачественные интервалы, т.е.группировка по типу информации. Если существующие в настоящее время технологии анализа данных в хранилищах распределить по увеличению аналитических возможностей, то список будет выглядеть так:
|
|
|
· Online TransactionProcessing (OLTP),
· Online Analytical Processing (OLAP),
· Data Mining. Слайд № 6,7, 8, 9
Рис. 8.5 Применение технологии OLAP для анализа данных
Технология оперативного анализа распределенных данных (OLAP-технология), занимающая среднее положение в этом списке, наиболее распространена.
OLAP (On-line Analytical Processing, оперативная аналитическая обработка) - технология, построенная на использовании специализированных баз данных, в которых хранимая информация может представляться в виде многомерных кубов для обеспечения быстрой выборки информации по определенному ее срезу.
Эта технология обеспечивает:
· построение многомерных моделей баз данных;
· иерархическое представление информации по семантическим связям;
· выполнение сложных аналитических расчетов;
· динамическое изменение структуры отчета;
· обновление БД.
Аналитические приложения для поддержки принятия решений в бизнесе основываются на модели данных, разработанной для конечного пользователя. Такая модель может обрабатывать информацию из реляционных баз данных и других плоских таблиц многомерным образом. Программные продукты, использующие OLAP-технологию, сочетают модель представления данных, оптимизированную для анализа, с простыми средствами доступа к этим данным. К основным преимуществам OLAP-технологии относятся:
· возможность пользователя работать с данными самому, а не через посредника-программиста;
· время ответа на сложный запрос, предполагающий анализ большого объема данных, в этих технологиях намного меньше, чем в OLTP-технологии;
|
|
|
· OLAP-приложения предназначены и наиболее эффективны для анализа большого объема данных.
Типичной формой представления информации для управления бизнесом является информация о бизнес-процессах (например, о поставках материалов и комплектующих, сбыте, производстве и их компонентах) в виде управляемых и оцениваемых параметров бизнеса в зависимости от продукции фирмы, подразделений (центров ответственности, центров прибыли и сервис-центров), клиентов, поставщиков и конкурентов, рынков предоставления услуг, регионов, времени.
Аналитический механизм предоставления информации должен сопровождаться возможностью ее детализации в разрезе каждого из индикаторов с использованием процедур свертки-развертки (drilldown-drill up), т.е. возможностью детализации по предварительно сформированному иерархическому классификатору понятий для каждого из зафиксированных аспектов представления информации в
информационном хранилище. Например, представление параметров бизнеса (доходов, расходов, маржи) во временном аспекте может быть детализировано по годам, кварталам, месяцам, декадам, дням, а в аспекте организационной структуры - по регионам, филиалам, управлениям, отделам, цехам и т.п. (рис. 8.6)
Рис. 8.6 Куб метаданных для управленческого анализа
Для представления информации в таком виде необходимо обеспечить ее предварительную структуризацию с использованием так называемых метаданных.
Метаданные
Рассмотрим некоторые вопросы формирования и использования метаданных. Как уже было отмечено, целью управленческого учета является повышение эффективности бизнеса. К типичным целям бизнеса можно отнести увеличение стоимости акции, уменьшение стоимости продукции и затрат на ее производство, увеличение прибыли.
Аналитик и менеджер призваны найти подходящий механизм управления для достижения поставленных целей. Оперативные данные могут помочь в принятии оперативных решений с перспективой в несколько дней. Для принятия стратегических и тактических решений различными группами пользователей требуется более структурированная и многогранная информация (рис. 8.7).
Рис. 8.7. Классификация пользователей аналитических систем
|
|
|
Отличие бухгалтерского учета от управленческого предприятия
Типовая система учета на предприятиях ориентирована прежде всего на внешнюю отчетность. Создание управленческого учета на базе параллельной службы вынужденно, но недостаточно эффективно, поэтому реальной является потребность в интегрированной системе учета. С точки зрения менеджмента учет представляет собой сбор, регистрацию и обобщение всей информации, необходимой руководству компании для принятия управленческих решений. По оценке западных бухгалтеров, именно на постановку и ведение управленческого учета тратится до 90% времени и ресурсов, в то время как на традиционный финансовый учет уходит только оставшаяся часть. Основными проблемами, встающими перед разработчиками автоматизированных систем в этой связи, являются оперативность предоставления информации, а также выработка формы и содержания той отчетности, которая готовится для управленцев.
Западная бухгалтерия предусматривает двухкруговой характер учета. Первый ориентирован на учет финансовых потоков (cashflow),второй - на учет преобразований факторов бизнеса в продукты и услуги в результате производственной деятельности. Сюда включается учет материальных потоков, а также затрат и себестоимости производимой продукции. Если первый способ учета ориентирован на внешнее потребление и подвергается регламентированию, то второй - внутреннее дело каждой компании. Он является, по сути, ноу-хау компании и близок к коммерческой тайне.
Отличительным признаком управленческого учета является интегрированность. Можно выделить вертикальную и горизонтальную интеграцию. Горизонтальная интеграция предполагает сопоставимость данных в учетных блоках. Вертикальная интеграция охватывает цикл принятия управленческих решений (план – организация выполнения - учет - контроль - анализ - регулирование).
Такой подход влечет разделение по центрам ответственности, центрам прибыли, центрам затрат, регламентацию и анализ взаимодействия структурных подразделений, внутрифирменный анализ рентабельности и других показателей современного контроллинга. Виды учета, используемые для различных компонентов менеджмента, представлены в табл. 8.1 (заштрихованы).
|
|
|
Таблица 8.1
| Компонент менеджмента | Технология | Тип учета | |
| Бухгал- тер-ский | Управ-ленчес-кий | ||
| Структура | Мониторинг структур | ||
| Финансы | Учет выполнения бюджета | ||
| Бизнес-план Маркетинг Экономика | Учет реализации бизнес-плана Маркетинговый учет Учет затрат и себестоимости | ||
| Администрирование | Оперативный учет | ||
| Логистика | Учет производства | ||
| Персонал | Административный учет | ||
| Документооборот | Электронный архив |
Для управленческих целей формируется единое аналитическое пространство организации, общая схема которого представлена на рис. 8.10.
Рис. 8.10. Структура единого аналитического пространства организации
При выборе СУБД следует учитывать, что скорость работы в сети зависит не только от аппаратных возможностей оборудования, но и в значительной степени от ПО. В классической сетевой технологии БД хранится на сервере. Программы исполняются на рабочих станциях, данные поступают по сети. При локальной работе с базами особенных проблем не возникает. Но когда к таблицам пытаются обратиться по сети одновременно несколько пользователей, возникают трудности. В рамках этой технологии два и более пользователя не могут одновременно изменить одни и те же данные.Допустим, при работе прикладного ПО, когда автоматизирован отпуск товара со склада с последующей загрузкой автомобиля, два пользователя, в данном случае кладовщики, осуществляющие загрузку разных автомобилей, пытаются списать со склада один и тот же товар. Первый пользователь заблокировал поле «остаток товара», и пока он не закончит запись, остальные пользователи должны ждать. При возникновении ошибки в работе одного из пользователей (сбой питания компьютера, аварийное завершение программы и т.д.) всем остальным приходится завершать работу и ждать, пока администратор не восстановит испорченные индексные файлы (в худшем случае — саму базу данных). Так как и сама база, и индексы являются последовательными файлами, при больших объемах данных операции с ними выполняются крайне медленно. С приходом технологии «клиент-сервер» ситуация несколько улучшилась. Стали создаваться распределенные системы. Современные серверы баз данных (Oracle, Sybase, Informix, Interbase и т.д.)способны перенести часть нагрузки на сервер. Так, возможно выполнение хранимых на сервере процедур, запускаемых как с клиентской части программы, так и с серверной, как реакция на события (с помощью триггеров). Однако, несмотря на улучшение эксплуатационных параметров, уменьшение сетевого трафика не очень значительно. Так, если необходимо обработать значительные объемы информации, на клиентскую часть приходится передавать достаточно много данных. К тому же программы все равно должны исполняться на мощных рабочих станциях. Сегодня решение этой проблемы — перенос всей математической обработки на центральные компьютеры, когда у клиентов остаются только ввод и отображение данных.
|
|
|
|
|
|
