Бизнес-аналитика

Семантическая бизнес-аналитика Задачи семантической бизнес-аналитики Способны ли ваши информационные системы ответить на те вопросы, которые действительно критически важны для функционирования бизнеса? Над какими потенциальными сделками нужно работать моим продавцам и маркетологам? Что влияет на принятие решений моими потенциальными покупателями? Какие технические характеристики моей продукции требует рынок? В чем причина неудач наших предложений покупателям? Как оптимизировать нашу производственную или ремонтную программу?

Применение технологий как инструмент для бизнес-аналитики

Смотрите видео к статье: Что такое ? Все уровни пользователей, от сотрудников до учредителей, получают гибкий доступ к необходимой им управленческой отчетности, не прибегая к помощи -специалистов. Концепция платформы Сегодня на рынке существует несколько платформ Бизнес — аналитики , концептуально они представляют собой следующее: Для поверхностного анализа и визуализации ключевых показателей также используются -приложения, которые должны поддерживать доступ к отчетам с любого устройства: Подробно о лицензировании

OLAP (online analytical processing, интерактивная аналитическая обработка) — технология Источники данных - Cache и любые внешние системы.

Система реализует два ключевых процесса: Инновацию представляет модуль динамической генерации многомерных гиперкубов данных, отслеживающий изменения структуры данных СУБД и автоматически генерирующий новые меры и измерения куба, а также связи с ними уже существующих сущностей. Также в продукте планируется использование -технологий. Однако за последние пять лет число клиентов компании возросло в пять раз, а количество товарных позиций достигло десяти тысяч.

Соответственно, на порядок увеличился объем информации, и возникли задачи глубокого анализа и контроля показателей эффективности. Затем добавили туда данные, которые учитывались не в 1С, а отдельно в локальных -файлах, и в итоге получили единый источник достоверной информации. Далее специалисты разработали набор аналитических моделей для расчета бонусных коэффициентов менеджеров по продажам, показателей эффективности работы с клиентами и поставщиками, анализа рентабельности по каждой товарной категории и других задач дистрибьюторского бизнеса.

Затем уже вместе с заказчиком они были адаптированы под реалии бизнеса и ограничения исходных данных.

Меняются методы ведения бизнеса. И каждый стремится знать - почему, а не только кто или как. Теперь уже мало просто понимать, как компания перешла из пункта в пункт . Для сохранения конкурентоспособности предприятия стремятся в реальном времени узнавать, когда клиенты что-то покупают, где они покупают, и даже что они думают перед тем, как зайти в магазин или посетить -сайт. Помощь в этом могут оказать большие данные, анализ больших данных и интегрированная платформа для бизнес-аналитики и анализа больших данных.

Анализ больших данных молод, и динамичная бизнес-аналитика является новым понятием.

Архитектура. Средства бизнес-анализа. Внешние данные. OLAP-. куб. Витрины Абстрагирование бизнес-данных от систем для работы с ними.

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.

Курсы по бизнес-аналитике

Технологии аналитической обработки данных. Современный уровень развития аппаратных и программных средств с некоторых пор сделал возможным повсеместное ведение баз данных оперативной информации на разных уровнях управления. В процессе своей деятельности промышленные предприятия, корпорации, ведомственные структуры, органы государственной власти и управления накопили большие объемы данных. Они хранят в себе большие потенциальные возможности по извлечению полезной аналитической информации, на основе которой можно выявлять скрытые тенденции, строить стратегию развития, находить новые решения.

В последние годы в мире оформился ряд новых концепций хранения и анализа корпоративных данных:

Услуги Автоматизация и управление Аналитические системы, системы виде. системы olap-анализа — средства аналитической обработки данных в .

Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы.

Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе -техологий другие названия: -системы интегрируют уже существующие системы учёта, предоставляя пользователю инструменты для анализа больших объёмов данных в реальном времени, динамического конструирования отчётов, мониторинга и прогнозирования ключевых бизнес-показателей. Примером информационно-аналитической системы, построенной на базе -технологий является Интернет-портал многомерного анализа, статистики и отчетности.

Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Получение аналитической отчётности в информационных системах, основанных на традиционных базах данных сопряжено с рядом ограничений: Разработка каждого отчёта требует работы программиста; Отчёты формируются очень медленно зачастую несколько часов , замедляя при этом работу всей информационной системы; Данные, получаемые от различных структурных элементов компании не унифицированы и часто противоречивы.

-системы, самой идеологией своего построения предназначены для анализа больших объёмов информации, позволяют преодолеть ограничения традиционных информационных систем. Создание -системы на вашем предприятии позволит: Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды; Проектировать новые отчеты несколькими щелчками мыши без участия программистов; В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на любом уровне детализации; Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса.

При работе с -системой, вы всегда сможете оперативно найти ответы, на возникающие вопросы, увидеть картину в целом, проводить постоянный мониторинг состояния бизнеса.

Бизнес-аналитика ( , )

Бизнес-анализ , , — это процесс сбора и обработки неструктурированных данных о бизнесе с помощью специальных программных приложений. Полученные данные превращаются в информацию, которая анализируется, интерпретируется и используется для решения проблем и потребностей компании. Результаты бизнес-анализа помогают руководителям принимать верные, математически обоснованные решения, корректировать стратегию развития бизнеса, основываясь на точных данных, а не догадках; совершенствовать бизнес-процессы и делать компанию конкурентоспособной.

Бизнес-анализ деятельности торговой компании в аналитической платформе .. Общую схему работы настольной OLAP системы можно представить.

Классификация аналитических информационных систем Сегодня существует несколько предпосылок к разработке классификации. Во-первых, компаниям - пользователям программных продуктов необходимо четко понимать, какие системы им нужны для осуществления их деятельности. Для этого они должны знать, какие задачи им необходимо решать с помощью информационных систем, в том числе средств аналитического программного обеспечения.

Как правило, каждый разработчик старается встроить в свои системы максимально возможный набор функциональных возможностей и, таким образом, старается одновременно обеспечить выполнение нескольких задач. Проблема заключается в том, что такими действиями разработчик ПО"запутывает" конечного потребителя, которому становится трудно осознать диапазон применения той или иной системы. Во-вторых, классификация необходима самим разработчикам аналитического программного обеспечения для правильного позиционирования их продуктов на рынке, а также для принятия обоснованных решений в части создания новых продуктов и дальнейшего развития уже существующих.

В-третьих, динамика развития мирового рынка аналитического программного обеспечения настолько велика, что некоторые продукты уж получили широкое распространение не только на мировом рынке, но и в России. К ним относятся крупные системы таких поставщиков, как , , , а также недорогие, доступные широкому потребителю средства таких производителей, как .

Деятельность перечисленных компаний способствовала кардинальному изменению картины на российском рынке аналитического программного обеспечения. В результате сегодня со стороны российских предприятий наблюдается большой спрос на программные средства автоматизации процессов бюджетирования и финансового управления.

Кроме того, уже и российские компании-разработчики смогли перейти от единичных проектов к тиражированию своих систем и массовым внедрениям. В данной статье классификация проводится в первую очередь для правильного ее понимания конечными пользователями-аналитиками, при этом основное внимание уделяется не техническим вопросам, а предметной области использования программного обеспечения. Причем за основу взяты не архитектура предлагаемых на рынке решений, а круг аналитических задач и потребностей конечных пользователей экономистов, финансовых аналитиков, директоров, менеджеров и т.

Аналитические системы, системы бизнес-интеллекта

Совсем недавно, в конце ноября, компания объявила о намерении вывести на рынок в ближайшее время обновленную версию программного аналитического инструментария 2. Корпорация еще раньше - в сентябре - анонсировала продукт 8 , а в конце ноября собрала своих партнеров из России и СНГ на закрытую конференцию, где специалистам по аналитическим системам была предоставлена возможность ближе познакомиться с новым продуктом. Главным достоинством 8 перед конкурирующими -системами, по мнению разработчиков, является то, что это первый продукт, в котором весь функционал реализован на основе единой архитектуры -сервисов.

Подобная интеграция обеспечивает формирование в рамках единого корпоративного портала рабочих мест для руководителей, менеджеров и рядовых сотрудников и предоставление каждой группе пользователей необходимого для нее объема информации. Причем системы и первого, и второго классов имеют ряд сильных и слабых сторон. -серверы обычно предоставляют пользователям аналитические функции, способны обрабатывать большие объемы исходных данных и консолидировать в -кубах информацию из разных источников.

OLAP (англ. online analytical processing, аналитическая обработка в как системы, совмещающей в себе функции фиксации бизнес-операций и.

Краткое определение данной методике можно дать следующим образом. Как видно из определения, требования к системе построения отчетности, которую действительно можно называть -системой, достаточно жесткие — за секунды отчеты должны строиться по миллионам записей, столь же быстро раскрываться по интересующим пользователя аналитикам, фильтроваться и перегруппировываться.

Мировая практика Если рассмотреть продукты, лидирующие на западных рынках учетных систем, то либо в их составе, либо в качестве отдельных продуктов присутствуют -модули. 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.

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. Работа с такой таблицей для пользователя происходит обычным образом, однако все вычисления для отображения делает аналитический сервер.

С точки зрения хранения данных, таким элементом являются регистры оперативного учета, накапливающие итоги по оборотам и хранящие промежуточные точки остатков. С точки зрения визуализации — это схема компоновки данных, дающая пользователю возможность работать с выборкой данных как многомерной таблицей. Подобный подход оказался достаточно успешным для небольших баз, однако для крупных предприятий обернулся довольно значительными проблемами. Одна из них заключается в том, что высокая вычислительная сложность внесения данных серьезно удлиняет транзакции и вызывает взаимоблокировки, мешающие нормальному использованию системы.

Например, подобные проблемы проявляются при расчете себестоимости товара, учитываемого по партиям. Кроме того, 1С не удалось найти методику, которая бы сочетала быстрый доступ и универсальное хранение для регистров бухгалтерии.

Что такое и . В чем разница между ними?

помогает в работе не только аналитикам. Нашей платформой может пользоваться любой сотрудник вашей компании Бизнес-пользователь Работа с — это просто Бизнес-пользователь — это профессионал в своей области, который хочет иметь непосредственный доступ ко всему накопленному объёму данных для выделения нужной информации и проверки гипотез, поиска точек роста и принятия взвешенных решений.

Его опыт позволяет ему делать предположения, которые могут быть подтверждены или опровергнуты с помощью данных в режиме реального времени. Аналитическая платформа позволяет бизнес-пользователю самостоятельно оперировать данными:

OLAP — это технология являются базы данных систем.

Я считаю, что многие люди, даже те, кто работает в -проектах и -индустрии, не понимают разницы. Большинство из них считают, что эти 2 термина взаимозаменяемы. Многие полагают, что бизнес-аналитика — это не только хранилище данных, а нечто большее. Но если их спросить: предоставляет полностью интегрированный комплексный набор программного обеспечения для бизнес-аналитики.

продвигает как комплексную платформу бизнес-аналитики. Итак, давайте перейдем к деталям. Это пример системы хранилища данных: Она включает в себя из исходной системы, фронтэнд-приложения 10 прямоугольников с правой стороны и всё между ними.

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

Экономисту-аналитику часто бывает нужно получать широкую картину коммерческой деятельности, видеть более общие тенденции по совокупным данным и видеть эти тенденции, классифицированные по любому числу переменных. Бизнес-аналитика — это процесс извлечения данных из базы данных с последующим анализом этих данных для получения сведений, которые можно использовать для разработки обоснованных деловых решений и принятия мер.

Например, и бизнес-аналитика помогают ответить на следующие типы вопросов о коммерческих данных.

Один из самых важных показателей OLAP систем – их высокая компании жизненно необходима надёжная бизнес-аналитика.

Благодаря аналитическим возможностям платформы можно в реальном времени получать полезную информацию и использовать ее для принятия оперативных решений. Встроенные средства аналитики и анализа текстовых данных Платформа включает в себя мощную аналитическую технологию исследования данных и бизнес-аналитики. В транзакционные приложения можно внедрять высокопроизводительные и интерактивные информационные панели, которые предоставят пользователям актуальные аналитические сведения в реальном времени.

Уникальная технология анализа текстовых данных позволяет использовать неструктурированные данные для оптимизации разрабатываемых решений. Благодаря этому нет необходимости заранее создавать объектные модели и словари, использование которых отнимает время и ограничивает возможности анализа. Открытые подключения на основе стандартов В дополнение ко встроенным функциям аналитики может подключаться к другим аналитическим инструментам и стандартам, например, к следующим:

Что такое BI, или зачем нужна бизнес-аналитика