Анализ бизнес информации – основные принципы - скачать презентацию

Начав с первой, относительно грубой модели, необходимо по мере накопления новых данных и применения модели на практике улучшать ее. Собственно задача построения прогнозов и тому подобные вещи выходят за рамки механизмов систем отчетности, поэтому и не стоит ждать в этом направлении положительных результатов при применении OLAP. Для решения задач более глубокого анализа применяется совершенно другой набор технологий, объединенных под названием Knowledge Discovery in Databases.

KDD включает в себя вопросы подготовки данных, выбора информативных признаков, очистки данных, применения методов Data Mining DM , постобработки данных, интерпретации полученных результатов. Data Mining — это процесс обнаружения в "сырых" данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных для интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Привлекательность этого подхода заключается в том, что вне зависимости от предметной области мы применяем одни и те же операции:.

Data Mining, в свою очередь, обеспечивает решение всего 6 задач — классификация, кластеризация, регрессия, ассоциация, последовательность и анализ отклонений. Это все, что необходимо сделать, чтобы автоматизировать процесс извлечения знаний. Дальнейшие шаги уже делает эксперт, он же ЛПР. Интерпретация результатов компьютерной обработки возлагается на человека.

Просто различные методы дают различную пищу для размышлений. В самом простом случае — это таблицы и диаграммы, а в более сложном — модели и правила.

Полностью исключить участие человека невозможно, так как тот или иной результат не имеет никакого значения, пока не будет применен к конкретной предметной области. Однако имеется возможность тиражировать знания. Например, ЛПР при помощи какого-либо метода определил, какие показатели влияют на кредитоспособность покупателей, и представил это в виде правила.

Правило можно внести в систему выдачи кредитов и таким образом значительно снизить кредитные риски, поставив их оценки на поток. При этом от человека, занимающегося собственно выпиской документов, не требуется глубокого понимания причин того или иного вывода. Фактически это перенос методов, когда-то примененных в промышленности, в область управления знаниями. Основная идея — переход от разовых и не унифицированных методов к конвейерным.

Все, о чем говорилось выше, только названия задач. И для решения каждой из них можно применять различные методики, начиная от классических статистических методов и кончая самообучающимися алгоритмами. Реальные бизнес задачи решаются практически всегда одним из указанных выше методов или их комбинацией.

Практически все задачи — прогнозирование, сегментация рынка, оценка риском, оценка эффективности рекламных кампаний, оценка конкурентных преимуществ и множество других — сводятся к описанным выше.

Поэтому, имея в распоряжении инструмент, решающий приведенный список задач, можно говорить, что вы готовы решить любую задачу бизнес анализа. Если вы обратили внимание, мы нигде не упоминали о том, какой инструмент будет использоваться для анализа, какие технологии, так как сами задачи и методы их решения не зависят от инструментария. Это всего лишь описание грамотного подхода к проблеме. Можно использовать все, что угодно, важно только, чтобы был покрыт весь список задач.

В этом случае можно говорить о том, что имеется действительно полнофункциональное решение. Очень часто в качестве "полнофункционального решения задач бизнес анализа" предлагаются механизмы, покрывающие только незначительную часть задач. Чаще всего под системой анализа бизнес информации понимается только OLAP, чего совершенно недостаточно для полноценного анализа. Под толстым слоем рекламных лозунгов находится всего лишь система построения отчетов.

Эффектные описания того или иного инструмента анализа скрывают суть, но достаточно отталкиваться от предложенной схемы, и вы будете понимать действительное положение вещей. Выделяют несколько методик оценки процессов. С помощью любой из них можно рассмотреть этапы производственного цикла компании, оптимизировать работу предприятия.

Данный способ предполагает изучение процесса с помощью определения его слабых и сильных сторон, возможностей улучшения и угроз снижения эффективности. SWOT-анализ является инструментом подробной оценки процесса, результаты исследования могут быть использованы для дальнейшего поиска способов оптимизации работы предприятия.

Этот метод считается простейшим средством качественного исследования причин низкой эффективности производственного цикла организации. Его назначение состоит в установлении направления последующего углубленного анализа. Полученная схема обсуждается и анализируется, результаты исследования используются при планировании реорганизации и оптимизации бизнес-процесса.

Данный метод позволяет акцентировать внимание на деталях каждого из этапов производственного цикла. Ранжирование предназначено для характеристики наиболее крупных процессов предприятия.

Полученная информация позволяет принять решение, какой из процессов следует улучшать в первую очередь. Этот метод не подходит для составления долгосрочных проектов по корректировке деятельности компании, так как основан на быстром анализе ситуации. Каждый бизнес-процесс можно рассматривать с точки зрения соответствия неким универсальным требованиям.

Чаще всего для сравнения используются международные стандарты качества продукции. Если оценка показала, что исследуемый процесс удовлетворяет всем установленным положениям, то дальнейшая работа будет состоять в поиске способов улучшения уже имеющихся показателей. Метод заключается в изучении графического изображения этапов производственного цикла. Такой способ поиска возможностей оптимизации считается существенно ограниченным из-за ряда особенностей:.

Мы строим систему аналитической отчетности, связывая учетную систему и самые важные текущие отчеты в организации. Система аналитической отчетности, построенная нами, связывает разные на первый взгляд бизнес-процессы в единое целое, дает возможность полностью контролировать ситуацию. Бизнес-анализ необходим для того чтобы отслеживать kpi online и быстро принимать правильные решения.

Персонализированные отчеты на основе разработанных стандартов и правил помогают сотрудникам получать ответы на свои вопросы и принимать адекватные решения. Результаты предоставляются в понятных и удобных в использовании отчетах. Предоставление сотрудникам доступа к эффективным средствам визуализации превращает рутинную задачу в деятельность, вдохновляющую на творческое мышление. Сотрудники смогут работать с графической информацией, которая просто и наглядно предоставляет сведения о деятельности Вашего бизнеса.

Повышение эффективности процесса формирования отчетности.

Чек-лист по бизнес-анализу для Руководителей малого и среднего бизнеса. Вы можете ознакомиться и скачать Анализ бизнес информации – основные принципы. Презентация содержит 22 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно.  Способы анализа данных Главным лицом в процессе анализа данных является эксперт – специалист в предметной области. Несмотря на то, что существует большое количество аналитических задач, методы их решения можно поделить на 2 категории: Извлечение и визуализация данных Построение и использование моделей. Слайд 4. Описание слайда: Общая схема анализа. Слайд 5. Описание слайда. Руководство по бизнес - анализу (Babok), это всемирно признанный документ, описывающий практику бизнес - анализа. В «Babok» приведено описание областей знаний, из которых состоит бизнес - анализ, а так же смежные с ним виды деятельности, навыки, которые необходимы для эффективного решения, возникающих задач. Основная цель «Babok» - определение бизнес - анализа.  Сбор информации (глава 3) описывает, как бизнес - аналитики работают с стэйкхолдерами для выявления и понимания их потребностей и проблем, и понимания окружения, в котором они работают.

Анализ бизнес-информации для принятия эффективных управленческих решений

Подробнее о Кластерный анализ. Классификация при сегментировании данных. Подробнее о Таблицы сопряженности и проверка зависимости между категориальными переменными. Подробнее о Статистические гипотезы: Подробнее о Кодирование данных опроса. Подробнее о Коэффициент корреляции, коэффициент Пирсона.

Подробнее о Независимые и парные выборки. Подробнее о Проверка гипотез при анализе маркетинговых данных. Новые материалы Принцип постепенности. Ответ будет несколько скучным для читателя — организации хотят оптимизировать свою работу и функционировать максимально эффективно. Во многих случаях хотя и не во всех выходом из ситуации является использование ИТ. Примером можно назвать автоматизацию работы сотрудников, более эффективное использование имеющихся ресурсов, оптимизация процессов и т.

Вот так информационные технологии стали рядом в помощь. Тема на самом деле довольно интересная и материалов на русском или украинском языках довольно мало. На мой взгляд, одной из причин этому есть относительно недавнее его появление. Хотя следует добавить, что методы, о которых мы будем вести речь рассматриваются по отдельности во многих учебниках на многих языках. Определение бизнес-анализа возьмем из Википедии, чтобы не придумывать велосипед: Согласно своду знаний о бизнес-анализе Business Analysis Body of Knowledge 2.

В значительной степени источником для данной статьи служил как раз свод знаний о бизнес-анализе, который автор в данный момент активно изучает. По сути Для вступления достаточно и мы переходим непосредственно к самой сути статьи.

Анализ, как метод научного познания, выражается изучением объекта путем разбиения его на составные части. Для бизнеса это наиболее выгодный метод, поскольку любой бизнес — это система, состоящая из составных частей, которые взаимодействуют между собой с целью получить прибыль или в случае некоммерческих организаций — принести пользу или ценность.

Как мы можем анализировать бизнес? С какой стороны к нему подойти? На самом деле, подходить можно и нужно с разных сторон, чтобы построить целостное представление о его составляющих и их работе. Для выполнения задач бизнес-анализа используются различные методы. Причем для выполнения одной задачи могут служить как один так и несколько методов. Довольно просто общих слов — перейдем к более конкретным вещам. Наиболее часто используемыми на практике среди бизнес-аналитиков являются следующие методы: Определение критериев принятия и оценки; Мозговой штурм; Анализ бизнес-правил; Словарь данных и глоссарий; Диаграммы потоков данных; Моделирование данных; Анализ принятия решений; Анализ документов; Интервью; Метрики и ключевые показатели производительности; Анализ не функциональных требований; Моделирование организации; Отслеживание проблем; Моделирование процессов; Практические занятия по выявлению требований; Сценарии и варианты использования.

Данные методы могут включать в себя подмножества методов как например метод моделирования данных. Метод определения критериев принятия и оценки Целью метода является определение критериев, которым должны соответствовать критерии для того, чтобы они были приняты заинтересованными лицами. Согласно определению, критерии в данном методе разделяются на два класса: Критерии принятия каким требованиям решение должно соответствовать, чтобы был смысл в его реализации ; Критерии оценки какими требованиями руководствоваться для выбора между несколькими решениями.

Данные критерии должны поддаваться тестированию, а в случае, если их нельзя протестировать — разбиваться на меньшие требования, которые можно протестировать. Стоит заметить, что имеет смысл ранжировать критерии по степени значимости. Свод знаний по бизнес-анализу упоминает о достоинствах и недостатках метода. Достоинства Для agile разработки может быть необходимым, чтобы все требования были выражены в форме, которая позволяет протестировать соблюдение этих требований; Критерии принятия необходимы, когда требования выражают договорные обязательства.

Недостатки Критерии оценки или принятия, выраженные договорными обязательствами может быть проблематично изменить в силу юридических или политических причин. Мозговой штурм Целью метода является генерирование новых идей, которые будут служить материалом для дальнейшего анализа. Это и есть тот самый второй случай. Все применяемые механизмы предобработки и анализа позволяют ЛПР работать на более высоком уровне. Первый вариант подходит для решения тактических и оперативных задач, а второй — для тиражирования знаний и решения стратегических проблем.

Идеальным случаем была бы возможность применять оба подхода к анализу. Они позволяют покрыть почти все потребности организации в анализе бизнес информации.

Варьируя методики в зависимости от задач, мы будем иметь возможность в любом случае выжать максимум из имеющейся информации. Часто при описании того или иного продукта, анализирующего бизнес информацию, применяют термины типа риск-менеджмент, прогнозирование, сегментация рынка… Но в действительности решения каждой из этих задач сводятся к применению одного из описанных ниже методов анализа. Например, прогнозирование — это задача регрессии, сегментация рынка — это кластеризация, управление рисками — это комбинация кластеризации и классификации, возможны и другие методы.

Поэтому данный набор технологий позволяет решать большинство бизнес задач. Фактически, они являются атомарными базовыми элементами, из которых собирается решение той или иной задачи. В качестве первичного источника данных должны выступать базы данных систем управления предприятием, офисные документы, Интернет, потому что необходимо использовать все сведения, которые могут пригодиться для принятия решения.

Причем речь идет не только о внутренней для организации информации, но и о внешних данных макроэкономические показатели, конкурентная среда, демографические данные и т. Хотя в хранилище данных не реализуются технологии анализа, оно является той базой, на которой нужно строить аналитическую систему. В отсутствие хранилища данных на сбор и систематизацию необходимой для анализа информации будет уходить большая часть времени, что в значительной степени сведет на нет все достоинства анализа.

Ведь одним из ключевых показателей любой аналитической системы является возможность быстро получить результат. Следующим элементом схемы является семантический слой. Вне зависимости от того, каким образом будет анализироваться информация, необходимо, чтобы она была понятна ЛПР, поскольку в большинстве случаев анализируемые данных располагаются в различных базах данных, а ЛПР не должен вникать в нюансы работы с СУБД, то требуется создать некий механизм, трансформирующий термины предметной области в вызовы механизмов доступа к БД.

Эту задачу и выполняет семантический слой. Желательно, чтобы он был один для всех приложений анализа, таким образом легче применять к задаче различные подходы.

Системы отчетности предназначены для того, чтобы дать ответ на вопрос "что происходит". Первый вариант его использования: Например, система ежедневно готовит отчеты об остатках продукции на складе, и когда его значение меньше средней недельной продажи, необходимо реагировать на это подготовкой заказа на поставку, т. Чаще всего некоторые элементы этого подхода в том или ином виде реализованы в компаниях пусть даже просто на бумаге , однако нельзя допускать, чтобы это был единственный из доступных подходов к анализу данных.

Второй вариант применения систем отчетности: Когда ЛПР хочет проверить какую-либо мысль гипотезу , ему необходимо получить пищу для размышлений подтверждающую либо опровергающую идею, т. Извлеченные данные обычно представляются либо в виде таблиц, либо в виде графиков и диаграмм, хотя возможны и другие представления.

Хотя для построения систем отчетности можно применять различные подходы, самый распространенный на сегодня — это механизм OLAP. Основной идеей является представление информации в виде многомерных кубов, где оси представляют собой измерения например, время, продукты, клиенты , а в ячейках помещаются показатели например, сумма продаж, средняя цена закупки. Пользователь манипулирует измерениями и получает информацию в нужном разрезе. Благодаря простоте понимания OLAP получил широкое распространение в качестве механизма анализа данных, но необходимо понимать, что его возможности в области более глубокого анализа, например, прогнозирования, крайне ограничены.

Основной проблемой при решении, задач прогнозирования является вовсе не возможность извлечения интересующих данных в виде таблиц и диаграмм, а построение адекватной модели. Дальше все достаточно просто.

Описание: Книга «Бизнес-анализ информации» является учебником по анализу экономической информации с использованием пакета SPSS. Книга: Бизнес-анализ информации. Статистические методы. Автор: Аббакумов, Лезина. Аннотация, отзывы читателей, иллюстрации. Купить книгу по. Дисперсионный анализ, цели и типы. Однофакторный дисперсионный оналази. Подробнее о Дисперсионный анализ, типы и примеры.

Найдено :

Случайные запросы