Совершенствование системы информационного обеспечения управления

Таким образом, эмулируется работа хранилища данных, т.е. данные реально не перегружаются в специализированную систему, все операции производятся «на лету». Virtual Warehouse позволяет представить информацию, хранящуюся в реляционных базах данных, в удобном для аналитика многомерном виде.

Deductor Studio – рабочее место аналитика. В этом приложении осуществляется формализация знаний эксперта.

Программа включает все необходимые  для анализа инструменты обработки: механизмы импорта данных из разнородных  источников, методы очистки и предобработки, алгоритмы построения моделей и механизмы экспорта данных (см. Рис.3.2).

 

Рис. 3.2 – Схема работы Deductor Studio

 

Все действия по анализу данных сводятся всего к 4м операциям:

• импорт данных;
• обработка данных;
• визуализация;
• экспорт данных.

Результаты обработки могут быть выгружены во множество приемников данных. Таким образом, обработанная и проанализированная информация выходит за пределы аналитической платформы, попадает в бизнес-приложения, офисные программы и прочее. В Studio реализованы самые современные самообучающиеся алгоритмы анализа, но не это главное. Важно то, что любые способы обработки можно комбинировать произвольным образом. Именно за счет комбинирования различных подходов и методов анализа можно получить действительно качественные результаты.

Анализ данных в Deductor Studio базируется на построении сценариев обработки. Подобный подход к анализу интуитивно понятен большинству аналитиков, т.к. анализируя данные, вне зависимости от инструментария они фактически готовят сценарии обработки.

Как выглядит типовой сценарий, например, при построении прогнозов? Сначала  аналитик загружает анализируемые данные в Excel, что и является операцией импорта. Потом он проверяет данные на наличие ошибок и исправляет их, например, продажи с нулевой суммой или возврат товара поставщику, что есть операция очистки. Далее он группирует данные для получения итоговой информации по месячным продажам определенного товара – это операции трансформации. Потом аналитик пытается подобрать полином или другую формулу, которые объясняли, почему раньше продажи вели себя именно так, – это этап построения модели. Далее он применяет построенное правило для получения прогноза на следующий месяц, что, собственно, является прогнозированием. И последний этап анализа – отправка результатов прогноза заинтересованному лицу, этот процесс называется экспортом. Работая с Deductor, аналитик строит сценарий, который очень схожий на тот, что описан. Именно поэтому для аналитика этот процесс интуитивно понятен.

Ценность Deductor Studio еще и в том, что сценарная методология анализа в него изначально заложена, система не позволяет работать по-другому.

Deductor Studio не имеет механизмов ввода и ручной правки данных. Подобное ограничение на функциональность наложено осознано. В случае, если аналитик, получив данные, обнаружит в них, например, ошибки, он должен будет описать правило работы с такими данными. В примере, что был дан выше, он должен будет отфильтровать данные о продажах с нулевой суммой. Это нужно сделать обязательно, т.к. вручную в Deductor Studio при всем желании удалить непригодные записи невозможно. То, что он сформулирует, автоматически станет частью сценария. Такая работа требует чуть больше усилий и времени, чем простое удаление данных из электронной таблицы, но подобный сценарий обработки тиражируем. При появлении новых данных не нужно опять искать некорректные записи, т.к. правила их обработки уже имеются в сценарии и очистка данных может быть выполнена автоматически. Именно эта особенность и позволяет говорить о Deductor как об инструменте тиражирования знаний.

Подготовленные сценарии можно  выполнять автоматически в пакетном режиме, например, ночью. В результате аналитик единожды готовит сценарии, и через них в последствии просто «прогоняются» новые данные. Подобный механизм работает не только для построения прогнозов, но и для автоматической загрузки данных в хранилище Deductor Warehouse, например. Другими словами, Deductor можно использовать не только как систему анализа, но и как ETL средство – инструмент извлечения, трансформации и загрузки данных (см. Рис. 3.3).

Особенности человеческой памяти таковы, что даже создатель сценария спустя некоторое время не может в  точности вспомнить логику ее построения. Нужен способ документирования процесса формализации. В Deductor это учтено, сценарии отображаются в виде дерева с иконками и пояснительным текстом. Взглянув на это дерево, можно без труда проследить логику сценария и понять особенности его реализации. Это помогает не только модифицировать сценарии, но и передавать их другому аналитику, который также просто сможет «прочесть» ход мысли аналитика, создавшего сценарий.

 

Рис. 3.3 – Схема работы Deductor Studio

 

Анализ не ограничивается только обработкой данных, не менее значимой является визуализация данных. Известно, что  через органы зрения человек получает подавляющую часть информации и, конечно, нужно по максимуму использовать эту особенность человеческого восприятия. Хорошая визуализация способна серьезно помочь при анализе данных, кроме того, очень много идей рождается именно при просмотре данных.

Способов визуализации существует огромное множество, она не ограничивается таблицами и диаграммами, информацию можно просмотреть в виде кросс-таблиц, гистограмм, карт, деревьев и т.п. Чем  больше механизм визуализации учитывает  особенности обработки данных, тем больше от него отдача. Например, если мы просматриваем результаты прогнозирования в виде графика, желательно выделить цветом или каким другим образом прогнозные и исторические значения, отметить данные выходящие за пределы допустимого интервала. Все это, не требуя никаких усилий со стороны аналитика, делает визуализацию намного более ценной и упрощает работу пользователя.

Эти особенности визуализации учтены в Deductor Studio. В системе имеется  множество удобных способов отображения данных. Программа самостоятельно анализирует способы обработки, особенности набора данных, на которых производился анализ и автоматически предлагает возможные способы визуализации.

Среди множества механизмов визуализации, встроенных в Deductor Studio, имеется и мощный Online Analytical Processing (OLAP) модуль. OLAP – один из наиболее популярных способов отображения табличных данных.

Данные в этом случае могут отображаться в виде кросс-таблиц или кросс-диаграмм. Кросс-таблицы удобны тем, что большая  часть операций манипулирования данных выполняется «на лету». Одним щелчком мыши можно данные сгруппировать произвольным образом, отфильтровать, отсортировать, переставить столбцы/строки и произвести множество других операций. Deductor Studio позволяет при помощи этого механизма визуализации просмотреть любые данные, т.е. не только саму исходную информацию, но и результаты любой обработки.

Deductor Studio – это инструмент аналитика,  а он является ключевым лицом  в процессе анализа данных, именно  его знания формализуются и тиражируются, но многие пользователи не являются аналитиками, разбираться во всех трудностях обработки им сложно, для них нужен более простой и понятный способ получения требуемой информации.

Для сокрытия от конечных пользователей  всех особенностей обработки данных используется большое число механизмов: можно взаимодействовать с Deductor Studio при помощи механизма OLE-Automation, воспользоваться удаленной обработкой в Deductor Server, в автоматическом режиме выгружать и загружать данные в различные системы, но имеется возможность получить результат еще легче, приложив минимум усилий.

Это можно сделать благодаря  механизму получения готовых  отчетов. В Deductor Studio имеется панель отчетов, внешне напоминающая проводник  в Windows. На этой панели аналитик формирует иерархическую структуру папок и в определенные папки выносит ссылки на интересующие пользователей узлы сценария. Например, пользователя интересует прогноз продаж. Прогноз продаж – это результат выполнения целой цепочки действий, но в папке на панель отчетов выносится только последний узел – получение, собственно, самого прогноза. Когда пользователь выберет интересующий его отчет на панели, все действия по извлечению данных и выполнению последовательности действий, необходимых для получения результата, будут произведены автоматически, конечный пользователь просто получит отчет о прогнозируемых продажах. Таким образом, обеспечивается разделение обязанностей между аналитиками и конечными пользователями.

Для последних в Deductor имеется специальное приложение – Deductor Viewer.

Deductor Viewer – это рабочее место конечного пользователя. В нем отсутствуют механизмы построения сценариев, настройки источников данных и прочие сложности. Работа с программой упрощена до предела: пользователь видит настроенную аналитиком панель отчетов, выбирает интересующий отчет, программа автоматически выполняет все необходимые действия и конечный пользователь получает результат.

Полученный результат можно  просмотреть разными способами, изменить настройки отображения, перенести в офисные приложения, распечатать, но не более того. Пользователь Viewer не может изменить сами результаты.

Подобные ограничения могут  показаться слишком строгими, но именно это и нужно большинству пользователей: выбрал отчет – получил ответ.

Deductor Server/Client. Процесс построения сценариев является интерактивным, т.к. необходимо строить модели, проверять результаты, анализировать качество… Аналитик эти операции выполняет помногу раз, пока не будет спроектирован приемлемый сценарий и построены качественные модели. Для подобной работы аналитику требуется специализированное рабочее место, каковым является Deductor Studio, но после построения сценария можно перейти к автоматизированной обработке данных. Необходимо, чтобы вновь поступающие данные автоматически «прогонялись» через разработанные аналитиком модели уже без участия эксперта.

Для выполнения этой функции в состав платформы Deductor входит сервер. С его помощью можно автоматически обрабатывать сценарии. Deductor Server функционирует в виде Windows-службы, к которой можно обращаться удаленно при помощи специального клиента - Deductor Client. Управлять выполнением сценарием можно как из локальной сети, так и через Интернет.

Применение сервера позволяет  обеспечить удаленную обработку, оптимизировать расход оперативной памяти, повысить скорость обработки, обеспечить прозрачную интеграцию со сторонними приложениями. Deductor Server специальным образом кэширует данные, что позволяет их использовать без обращения к дисковой системе.

Использование Deductor Server значительно упрощает создание полноценной корпоративной аналитической системы, его применение позволяет воспользоваться всеми преимуществами трехзвенной архитектуры, оптимально используя возможности серверной аналитической обработки [25].

 

3.3 Экономический эффект предложенных мероприятий

 

Следует проанализировать экономический  эффект от внедрения предложенных мероприятий.

 

Таблица 3.1 - Расчет экономического эффекта от внедрения предложений по созданию службы финансового мониторинга в ООО «ОренбурГ»

Показатель	Обозначение	Ед. измерения	Без внедрения решения	В случае внедрения решения (прогноз)
Выручка от реализации		Тыс. руб.	121646	145000
Расходы, связанные с  торговой деятельностью		Тыс. руб.	110669	130000
Годовая валовая прибыль	П.	Тыс. руб.	10977	15000
Текущий эффект	Этек.	Тыс. руб.	10977	15000
Коэффициент дисконтирования	1/(1+Е)	руб.	0,909	0,909
Дисконтированный (приведенный) текущий эффект	Этек.1* (1+Е)	руб.	9978,1	13635

 

Таким образом, при формировании системы  финансового анализа в ООО «ОренбурГ» экономический эффект составит 13635 тыс. руб. против 9978,1 тыс. руб. при отсутствии внедренных мероприятий.

Э_тек. = 13635 – 9978,1= 3656,9 тыс. руб.

Таким образом, текущий эффект от внедрения  предложений составит 3656,9 тыс. руб.

В табл. 3.2 представлена структура единовременных затрат на внедрение системы финансового мониторинга на предприятии.

 

Таблица 3.2 - Расчет дисконтированных единовременных затрат при внедрении предложений

 

Вид единовременных затрат	Обозначение	Единица измерения	В случае внедрения
1. обследование	-	тыс. руб.	-
2. разработка решения	-	тыс. руб.	-
3. приобретение оборудования	-	тыс. руб.	40
4. приобретение программного  обеспечения	-	тыс. руб.	150
5. создание информационного  обеспечения	-	тыс. руб.	100
6. подготовка кадров	-	тыс. руб.	60
7. прочие	-	тыс. руб.	20
8. всего единовременных  затрат	К1	тыс. руб.	370
9. коэффициент дисконтирования	1/(1+Е)	тыс. руб.	0,909
10. дисконтируемые единовременные  затраты	К/(1+Е)	тыс. руб.	336,3
11. всего дисконтированных  единовременных затрат	К2	тыс. руб.	336,3

 

Таким образом, затраты на внедрение  предложений составят 370,0 тыс. руб., дисконтируемые затраты - 336,3 тыс. руб.

Эффект, достигаемый на 1 году внедрения  проекта, определяется разностью достигнутых  результатов и понесенных затрат

 

                 Э _t = R _t - З _t = (R _t - Зтек _t ) - К _t = Этек _t - К _t                          (3.1)

 

где R _t - результат, достигаемый на t-м шаге, руб.;

З _t - затраты, производимые на t-м шаге, руб.;

Зтек _t - текущие затраты, производимые на t-м шаге, руб.;

К _t - единовременные затраты, производимые на t-м шаге, руб.;

Этек _t - текущий эффект (без учета единовременных затрат), достигаемый на t-м шаге, руб.

 

Таким образом, интегральный эффект может  быть представлен как разность между суммой приведенных текущих эффектов (Этек) и приведенным единовременными затратами (К)