Что такое ?

В условиях рыночной экономики качество информационной поддержки деятельности руководителей и аналитиков становится одним из факторов достижения предприятиями конкурентных преимуществ. Осуществить такую поддержку непосредственно на основе данных -систем, автоматизирующих сбор и первичную обработку данных о деятельности предприятия, невозможно. Ее запись содержит показатель и составной ключ, состоящий из первичных ключей таблиц измерений лучей, справочных таблиц. Эти продукты позволяют создавать сложные -приложения. От деятельности на рынке ждут многого, но пока еще рано делать выводы о том, насколько она успешна. Можно выделить три класса в зависимости от способов их распространения на рынке:

Бизнес-аналитика ( , )

Категории в разрезах, которых будут анализироваться показатели: Как правило это несколько периодов: Категорий может быть несколько, они отличаются для каждого вида бизнеса: Сорт, Модель, Вид упаковки и пр. Иногда применяется название товара или услуги , иногда его код, или артикул. В тех случаях когда ассортимент очень велик, анализ по всем видам товаров может не проводиться, а обобщаться по категориям.

Business Intelligence и применение этой технологии для анализа продаж. Рассмотрены основные положения технологии бизнес интеллекта в Visual многомерная система управления базами данных, OLAP технология, OLAP.

Чаще всего это понятие характеризует программное обеспечение, созданное для помощи менеджеру в анализе внутренней и внешней информации о своей компании. Другими словами системы — это аналитические системы, обеспечивающие поддержку принятия управленческих решений на всех уровнях управления компании. Лица принимающие решения своевременно получают достоверную структурированную информацию о состоянии бизнеса компании решение не только для высшего менеджмента, для любого уровня, где принимаются решения, в том числе на уровне технологического производства.

Информация получается путём объединения данных из различных источников информации, обработки, хранения и предоставления информации в удобном виде для принятия решений. Классическое применение систем реальное применение гораздо шире: В общей архитектуре компании система находиться на уровне сервисов и никогда не сможет эффективно работать без правильной системы сбора информации. Ключевая цель системы:

К этим видам систем относятся: Обращение к данным осуществляется напрямую в реляционную базу данных. Данные хранятся в виде реляционных таблиц. Пользователи имеют возможность осуществлять многомерный анализ как в традиционных системах. Это достигается за счет применения инструментов и специальных запросов.

Ряд подобных систем разрабатывался именно как OLAP-продукты, Так вот , OLAP успешно применяется для анализа баз данных размером в десятки бизнес-процессы и информационная система организации построена как.

На российском рынке -решений для"1С" представлены продукты, различные по функциональности и по бюджету. Как подобрать -решение, которое оптимально подойдет для реализации поставленных задач? На что стоит обратить внимание? архитектурной точки зрения наиболее распространенным подходом является разделение данных между двумя базами: Фактически -база обычно строится по специальной архитектуре и содержит предварительно просчитанные агрегатные данные, что и обеспечивает высокую скорость выполнения запросов.

Вполне нормальной является практика, когда в присутствуют данные"на вчера". Различные базы могут использовать для своего анализа одни и те же аналитические программы. Это связано с тем, что любая -база универсальным образом описывается как набор некоторых аналитик и таблиц фактов, представляемых в виде многомерных кубов, осями которых являются значения аналитик, а агрегируемыми значениями — числовые значения количеств, сумм и т.

Аналитические программы для анализа называются" -клиентами". Работа с такой таблицей для пользователя происходит обычным образом, однако все вычисления для отображения делает аналитический сервер. для платформы"1С: Предприятие""1С" изначально задумывалась как несложная настраиваемая учетная система для мелкого бизнеса, что во многом определило архитектуру ее построения как системы, совмещающей в себе функции фиксации бизнес-операций и генерации отчетности. Со временем рост учетных баз и расширение круга задач привели к тому, что элементы -подхода были встроены в платформу"1С: С точки зрения хранения данных, таким элементом являются регистры оперативного учета, накапливающие итоги по оборотам и хранящие промежуточные точки остатков.

-технологии для построения -инструментов анализа

Есть два основных подхода к решению этой задачи. Каждый из этих подходов имеет свои плюсы и минусы. Их сравнительный анализ выходит за рамки этой статьи.

Сущность систем бизнес-интеллекта Впрочем, существует и другой путь - применение оптимизированных структур, например.

Качество и время работы в концепции не просто не уступает конкурентам, но и преуспевают даже среди самых именитых систем. Можно так же привести в пример огромное число заказов, где -специалисты после долгих мучений с реализацией тайно или нет пользуются для очищения и загрузки информации, которая в следствии отправляется в хранилище. Как быть, если нет собственного хранилища в ? Факт того, что система не владеет собственным хранилищем нельзя расценивать как плюс или минус, это нужно просто принять и понять.

Далее вопрос стоит только в том, как же устроена данная система и понять как она работает. Я не могу никому навязывать мнение вроде: Но каждый заказчик имеет право на построение хранилищ по любым причинам. Тем не менее в области аналитики разработку хранилища маскируют под локализацию - аналитическая обработка в настоящем времени. И вправду, не могут создать без хранилища, но данный факт не подтверждает факт того, что аналитику можно сделать только с помощью аналитической обработки в настоящем времени.

Бесспорно, что разработка и подготовка хранилища, -кубов вынуждает серьёзно тратиться в области разрешений для ПО, инструментов и оборудования, труда сотрудника.

Системы бизнес-интеллекта ( -системы)

Тем не менее тот факт, что эта тема вновь поднимается, надеюсь, будет одобрен большинством читателей, т. Данные в хранилище попадают из оперативных систем -систем , которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов.

Технология OLAP применяется, чтобы упростить работу с многоцелевыми OLAP-системы играют важнейшую роль в анализе и планировании OLAP- кубы содержат бизнес-показатели, используемые для анализа и принятия.

Реляционные базы данных хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных БД системы , но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно. Куб создаётся из соединения таблиц с применением схемы звезды или схемы снежинки. В центре схемы звезды находится таблица фактов , которая содержит ключевые факты, по которым делаются запросы.

Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные [ ] реляционные данные.

13. Технологии аналитической обработки данных. – технологии. Примеры систем бизнес-анализа.

Банки и технологии Применение -технологий в решении задач финансовой консолидации и бюджетирования Во всем мире -технологии находят широкое применение как средство анализа данных и подготовки отчетов. Тенденции такова, что стоимость средств -анализа постоянно снижается, и они становятся такими же естественными инструментами аналитика, менеджера и экономиста, как электронные таблицы.

Наверняка, многие читатели уже знакомы с -системами и применяли их на практике. В этой статье речь пойдет о том, как подобные системы используются в решении наиболее актуальных сейчас управленческих задач банков - задач финансовой консолидации и бюджетирования.

Примеры систем бизнес-анализа. Оперативность обработки достигается за счет применения мощной многопроцессорной техники.

Некоторые из этих возможностей представлены на рис. В ячейках многомерного куба помещаются числовые параметры, предназначенные для анализа, например, объемов продаж. Измерениями -куба могут служить такие параметры, как время, продукты, регионы, продавцы. Продажи по времени в консолидированном виде могут представляться по годам, при детализации — по кварталам, месяцам и дням. Многомерный анализ данных Продвинутая визуализация — инструменты продвинутой визуализации позволяют представлять данные для более эффективного их восприятия посредством использования интерактивных картинок и диаграмм вместо таблиц рис.

Обычно пользователи в динамическом режиме могут менять графическое представление, использовать масштабирование, объединять данные, изменять цвета. Пример использования визуализации в предоставлении данных на информационной панели показателей Предиктивное моделирование и Предиктивное моделирование — это процесс создания или выбора модели для предсказания вероятности наступления некоторого события.

Интеллектуальный анализ данных — компьютерная техника извлечения знаний, которая использует ИИ для распознавания образов и выделения значимых закономерностей из данных, находящихся в хранилищах или входных или выходных потоках. Эти методы основываются на статистическом моделировании, нейронных сетях, генетических алгоритмах и др. Частная методология решает задачи навигации в больших текстовых массивах, поиск взаимосвязей между ключевыми понятиями текстов, структуризация хранилищ документов, поиск информации, выраженный на естественном языке, распределение по рубрикам.

Информация, найденная в процессе использования методов , должна описывать новые связи между свойствами, предсказывать значения одних признаков на основе других и т. Найденные знания должны быть применимы и по отношению к новым данным с некоторой степенью достоверности. Когда извлеченные знания непрозрачны для пользователя, должны существовать методы постобработки, позволяющие привести их к интерпретируемому виду.

Информационно-аналитические системы на базе -технологий

Принять любое управленческое решение, невозможно не обладая необходимой для этого информацией, обычно количественной. Для этого необходимо создание хранилищ данных, то есть процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных, с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа и аналитических отчетов.

- — технология комплексного многомерного анализа данных, ключевой компонент организации хранилищ данных.

Эксплуатация информационных систем (ИС) в крупных организациях конкретных бизнес-функций, либо для конкретных случаев применения.

Хотя данные и реляционных структур в чем-то схожи друг с другом, различия между ними более значительны. Реляционная структура минимизирует требования к хранению и избыточности данных, при этом выводя гибкость на максимум. С другой стороны, данные оптимизируются для улучшения работы и ускорения времени доступа, а их структура после создания может оказаться не столь гибкой.

С точки зрения пользователя, средства — простые в применении, графически представленные и конкретно сориентированные — удобнее, чем запросы по реляционной базе данных. — это не просто средство, даже не технология. Это многомерный анализ, выполняемый при помощи компьютеров. Руководители бизнеса давно занимались бы им, если бы не пугающий объем вычислений. Многомерность и иерархия Представим таблицу сбыта из простой базы данных торгового предприятия.

С точки зрения , это куб. Измерениями в таблице будут единицы проданного товара, которые в терминах представлены продуктом и временем. Измерения делятся на категории или диапазоны значений например, один год. Значения внутри измерения называются членами или позициями. Как и в электронной таблице, пересечения членов измерений называются ячейками. Чтобы увидеть другое измерение регион , куб должен быть трехмерным.

Разработка бизнес-аналитики с использованием 2010

В рамках данного модуля будут рассмотрены следующие вопросы: Какие типы задач решают системы бизнес-аналитики? Что представляет собой технология и каково ее назначение?

В этом смысле OLAP-куб (и квалифицированный бизнес-аналитик) в плане . База данных этой ERP-системы располагается на некоем сервере и.

Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке"Файлы работы" в формате Введение - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология. Если постараться охватить во всех его проявлениях, то это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным.

Для начала мы выясним, зачем аналитикам надо как-то специально облегчать доступ к данным. Дело в том, что аналитики - это особые потребители корпоративной информации. Задача аналитика - находить закономерности в больших массивах данных. Одиночные факты в базе данных могут заинтересовать, к примеру, бухгалтера или начальника отдела продаж, в компетенции которого находится сделка. В то же время данные, которые требуются аналитику для работы, обязательно содержат числовые значения - это обусловлено самой сущностью его деятельности.

Централизация и удобное структурирование - это далеко не все, что нужно аналитику. Ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации информации. Конечно, можно вызвать программиста, и он сделает новый отчет достаточно быстро - скажем, в течение часа. Получается, что аналитик может проверить за день не более двух идей.

Применение средств аналитической обработки данных

Длительное время такие понятия как хранилища данных, системы поддержки принятия решений, считались слишком новыми и неапробированными технологиями для применения в банках. Некоторыми рассматривались как просто дорогие игрушки. Однако сегоднешнее развитие информационных технологий говорит совсем о другом. Цель этой статьи — познакомить широкий круг банковских специалистов с инструментами, позволяющими значительно сократить время и средства при выполнении широкого круга задач.

В некоторых случаях без подобных инструментов просто невозможно обойтись.

Развитие систем бизнес-интеллекта прошло путь от «толстых» .. растет применение OLAP и других развитых BI-инструментов.

ТЕРН Построение корпоративных систем и репортинга с использованием продуктов фирмы Сегодняшняя ситуация с пониманием того, зачем нужны неспециализированные универсальные средства аналитического доступа к данным и репортинга достигла той стадии, которая была лет 10 - 15 назад на рынке СУБД. В тот момент в основном сложилось общее представление о том, какая функциональность требуется от серверов баз данных, чтобы удовлетворить общие потребности в хранении данных и создать такие, не специализированные на какой-то одной области знаний СУБД.

Тогда, появление хороших систем СУБД дало возможность не разрабатывать систему хранения информации каждый раз заново в каждой компании, а использовать уже готовую СУБД какого-либо производителя. Специалисты отделов смогли сосредоточиться непосредственно на разработке бизнес приложений, решающих их конкретные задачи. Несколько лет назад похожая ситуация произошла и с самими бизнес приложениями. Стало более выгодно кастомизировать и использовать готовые прикладные пакеты автоматизации бизнеса, чем разрабатывать их"с нуля".

В настоящий момент уже четко сложилось понимание общего круга задач, возникающих при организации аналитического доступа к данным, накопленным в информационных системах. Остановимся на некоторых из них.

Анализ данных компании за полчаса с помощью системы бизнес-аналитики QlikView