2.2 Раздел «Ввод данных»
В разделе Импорт данных - Ввод данных введите или скорректируйте данные Показателя Оплата абонентов
Примечание: Для ввода данных существует следующая технология:
Нажатие на кнопку
открывает стандартное окно выбора
даты. Выбранная дата автоматически
проставляется в столбец «Дата» для
всех выделенных строк.
Нажатие на кнопку
открывает окно ввода значения для
столбца «Значение» выделенных строк
данных Показателя.
Нажатие на кнопку
открывает окно ввода комментария для
выделенных строк
Нажатие на кнопку
открывает перечень справочников,
доступных Пользователю согласно его
правам на ввод данных для текущего
Показателя.
Нажатие на кнопку
открывает соответствующий справочник
для выбора значения
Нажатие на кнопку
очищает поля выделенных строк от
выбранного ранее значения в соответствующих
столбцах
Д.2.6 Контрольные вопросы
В чем отличие процессов мониторинга и анализа информации?
Кто из персонала предприятия уполномочен задавать плановые значения показателей?
Что означает предложение «сбор информации в автоматическом режиме»?
Для чего необходим режим выдачи таблиц в MS Excel?
Какие преимущества дают руководителям дашбоарды и мониторы?
Какую структуру данных должны иметь импортируемые таблицы?
Как инвертировать цвета семафоров?
Сколько перспектив должно находиться на стратегической карте?
Как связаны показатели на перспективах стратегической карты?
Как рассчитать показатели стратегической карты при отсутствии части данных?
Почему данные одних показателей нужно аккумулировать, а других – суммировать?
Какую роль играют системы показателей и каково их назначение?
В каких областях управления предприятия можно использовать KPI MONITOR?
Д.2.7 Список используемых источников
Грабауров В. А. Информационные технологии для менеджеров. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 512с. 10/1 Э
Друкер П Энциклопедия менеджмента: Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2004. -432 с.
Друкер П. Бизнес и инновации - М.: Вильямс, 2007. — 432 с.
Друкер П. Задачи менеджмента в XXI веке. - М.: Вильямс, 2008. - 139 с
Нортон Д., Каплан Р. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию - Олимп-Бизнес, 2010. - 320 с.
С. Бир «Мозг фирмы». [Электронный ресурс].
QPR (количественное управление ресурсами). Автоматизированное управление производительностью. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.qpronline.ru/
ELMA. Количественное управление показателями. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://elma.elewise.ru/
Business Studio. Система бизнес-моделирования. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.businessstudio.ru/
Орг-Мастер. БИГ. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://bigc.ru/
Инталев. Эффективная система управления. Корпоративный менеджмент. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.intalev.ru/
ВолгаСофт (партнер фирмы «1С»). Технологии бизнеса. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.volga-soft.ru/
1С Предприятие - 1С Зарплата и Управление Персоналом 8.2. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.1c-spb.ru/1czpl80.php
BSC Designer. Программа для работы с BSC. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.bscdesigner.ru/
Casewise. Моделирование, анализ и управление бизнес-процессами. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.casewise.ru
KPI MONITOR. Аналитическая программа для управления эффективностью деятельности организации с помощью KPI. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://kpi-monitor.ru/
Д.2.8 Сокращения
ИТ – информационные технологии
CСП – сбалансированная система показателей
BSC (Balanced Scorecard) – тоже, что и ССП.
BPM (Business Performance Management) - управление эффективностью бизнеса
KPI (Key Performance Indicators) - ключевые индикаторы эффективности
OLAP-куб (Online Analytical Processing, в пер. аналитическая обработка в реальном времени) - многомерный массив данных, как правило, разрежённый и долговременно хранимый
BI (Business Intelligence) - система бизнес-аналитики для формирования аналитических отчетов и оценки бизнес-процессов.
Д.3 Лабораторная работа №3 - 4 ч. Методы и средства BI-анализа и мониторинга предприятия
Д.3.1 Цель работы: изучение инструментов BI-анализа и мониторинга предприятия.
Д.3.2 Предмет и содержание работы
Ознакомиться с методами и прикладными ИТ-решениями, используемыми для анализа и контроля показателей эффективности предприятия. Изучить назначение и функционирование аналитических модулей типового программного комплекса, обеспечивающих принятия эффективных управленческих решений.
Задачи:
На основании информации с порталов ведущих фирм-разработчиков, демоверсий и презентаций выполнить обзор и изучить состав ИТ-решений, используемых в BI-анализе.
Научиться применять методы контроля и анализа показателей деятельности предприятия на примере использования спарклайнов, условного форматирования, сводных таблиц и сводных диаграмм MS Excel 2010.
Определить место и роль методов и систем BI-анализа в составе ССП.
Овладеть практическими навыками работы с модулями BI-анализа и мониторинга показателей ССП предприятия:
рассмотреть назначение, состав и функционирование BI-систем
проанализировать скриншоты популярных BI-решений ведущих фирм-разработчиков
изучить состав BI-системы на примере программного комплекса KPI MONITOR
освоить технологию работы с программой
создать отчеты, системы показателей, мониторы и стратегические карты
проанализировать работу системы KPI MONITOR
оценить эффективность внедрения BI-системы на предприятии.
Д.3.3 Объекты изучения
1. Программные комплексы ВI-анализа (Business intelligence или сокращенно BI - бизнес-анализ, бизнес-аналитика). Программы отечественных и зарубежных фирм 1C: Консолидация 8, MS Dynamics, QlikView, Deductor, Бизнес Аналитик.
2. Программы MS Office 2010 (MS Visio 2010, MS Excel 2010, MS InfoPath 2010).
3. Система «KPI MONITOR» - программный комплекс для сбора и консолидации данных, алгоритмизации, мониторинга, визуализации и анализа информации
Д.3.4 Оборудование, технические и программные средства
Размещенная в лаборатории «Электронный офис» локальная сеть ПК. Браузер с выходом в Интернет. Презентации программных комплексов ВI-анализа. MS Office 2010. Система «KPI MONITOR». Подготовленная в MS Excel база данных клиентов и затрат предприятия.
Д.3.5 Порядок выполнения работы
1. Изучение презентаций программ 1C: Консолидация 8, MS Dynamics, Deductor, QlikView.
2. На примере подготовленной в MS Excel 2010 базы данных клиентов предприятия привести примеры использования спарклайнов, условного форматирования, сводных таблиц и сводных диаграмм.
3. Разработка BI-системы на основе стандартного программного средства KPI MONITOR.
В режиме «Настройки», раздел «Структура»:
сформировать Отчеты (Табличные и Параметрические)
создать Системы показателей
сформировать Панели мониторов
сформировать Стратегические карты
В соответствующих разделах KPI MONITOR просмотреть результаты формирования
Д.3.5.1 Методические указания к выполнению лабораторной работы
BI (Business Intelligence – сокращенно, бизнес-анализ, бизнес-аналитика). Под понятием подразумевают программное обеспечение, созданное для помощи менеджеру в анализе информации о компании и её окружении. Существует несколько вариантов понимания термина:
методы и инструменты для построения информативных отчётов о текущей ситуации. В этом случае цель бизнес-аналитики - предоставить информацию человеку, которому она необходима, в нужное время. Она может оказаться жизненно важной для управленческого решения.
инструменты, используемые для преобразования, хранения, анализа, моделирования, доставки и трассировки информации в ходе работы над задачами, связанными с принятием решений на основе фактических данных. С помощью этих средств лица, принимающие решения, должны при использовании подходящих технологий получать нужные сведения и в нужное время.
BI в первом понимании является лишь одним из секторов бизнес-аналитики в более широком втором понимании. Помимо отчётности туда входят инструменты интеграции и очистки данных (ETL), аналитические хранилища данных и средства Data Mining.
BI-технологии позволяют анализировать большие объёмы информации, заостряя внимание пользователей лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия тех или иных решений. Термин появился в 1958 г. Х. Лун определил его как «возможность понимания связей между представленными фактами».
BI в сегодняшнем понимании эволюционировал из систем для принятия решений, которые появились в начале 1960-х и разрабатывались в середине 1980-х.
В 1989 году Говард Дреснер (позже аналитик Gartner) определил Business Intelligence как общий термин, описывающий «концепции и методы для улучшения принятия бизнес-решений с использованием систем на основе бизнес-данных».
Системы бизнес-анализа (BI-системы) разработаны для повышения эффективности принятия управленческих решений при рассогласовании действительного и прогнозируемого (запланированного) развития предприятия.
Для этого они обладают следующими характеристиками.
Полная интеграция. ВI-системы используются при планировании, бюджетировании, прогнозировании, финансовой консолидации, составлении отчетности и анализа, причем работают с подсистемами как с единым непрерывным процессом. Они помогают линейным руководителям составлять тактические планы, распределять ресурсы между выбранными мероприятиями для достижения корпоративных стратегических задач.
Полный охват предприятия. ВI-системы способны охватить предприятие в целом и обеспечить общую инфраструктуру для различных бизнес-процессов.
Фокус на отклонения. ВI-системы обращают внимание пользователей на неожиданные обстоятельства, выделяя и заранее предупреждая об отклонениях и избавляя от необходимости искать нужную информацию в кипах отчетов.
Автоматизированная обработка данных.
Фильтрация и форматирование данных. Способность человека воспринимать информацию в цвете и графике десятикратно расширяет объем данных, который он может усвоить, за счет сенсорного восприятия (по сравнению с усвоением кодированной информации в форме цифровых отчетов). ВI-системы собирают большие объемы данных и представляют их в визуальной форме.
Поддержка совместной работы. ВI-системы рассчитаны на совместную работу.
Обеспечение понимания. Одна из основных целей создания отчета - выявление ранее неизвестного или неожиданного. Распознать тенденции и исключения в больших массивах данных сложно. Системы бизнес-анализа предоставляют для решения подобных задач дополнительные аналитические возможности - анализ тенденций, сортировку, составление графиков и диаграмм и предоставление отчетов об исключениях.
Автоматизированный контроль основных показателей состояния. Цифровые отчеты статичны, обеспечивают точность лишь на момент создания и «сворачивают» данные, скрывая проблемы, таящиеся в деталях. ВI-системы работают в режиме реального времени, постоянно выискивая скрытые закономерности изменения данных. Они могут автоматически предупреждать пользователей, в случае возникновения рассогласования, и акцентировать внимание на проблемы.
Средства бизнес-анализа помогают оперативно реагировать на рыночные изменения, лучше прогнозировать и использовать новые возможности, а также выделять важные данные и контролировать бизнес-показатели, проверяя их на соответствие корпоративной стратегии.
Концепция BI-анализа представляет собой отдельное направление деятельности, заключающееся в сборе данных, касающихся экономической эффективности предприятия, их анализе (статистическом и логическом) и обеспечении руководителей высшего звена важной информацией, позволяющей снижать риски при принятии важных для развития бизнеса решений.
Типовая BI-система содержит следующие модули:
1. Набор средств организации хранилища данных (Data Warehouse) и витрин данных (Data Marts)
2. Подсистему извлечения данных о транзакциях из любых баз, их преобразования к стандартному для BI-анализа виду и записи в хранилища данных (Extract, Transform and Load - ETL)
3. Подсистему мониторинга деловой активности бизнес-процессов (Business Activity Monitoring - BAM или Business Process Monitoring - BPM)
4. Подсистему генерации запросов и отчётов (Query and Reporting - QR)
5. Набор средств анализа данных (OnLine Analytical Processing - OLAP и Data Mining)
1. Средства организации хранилищ и витрин данных обеспечивают BI-систему специализированными массивами данных, извлекаемых из корпоративной информационной системы, структурированными оптимальным для последующего анализа образом. Как правило, здесь хранятся ретроспективные или тактические данные о бизнес-процессах. Витрины данных отличаются от хранилищ только тем, что содержат подмножества данных, относящихся к отдельной теме или виду деятельности. Операционную БД вместе с внешними информационными источниками следует рассматривать как «сырье» для создания предметно-ориентированных, интегрированных, неизменяемых по структуре хронологических данных (ХД), анализируемых в системах поддержки принятия решений. Витрина (киоск) - подмножество ХД, обеспечивает необходимую производительность получения и анализа данных для конечных пользователей и защиту от несанкционированного доступа. Хранилище данных - это предметно-ориентированный, интегрированный, неизменяемый, поддерживающий хронологию набор данных, организованный для целей поддержки принятия решений. Как правило, ХД ориентированы на решение определенных задач анализа и представления данных.
2. Подсистема извлечения, преобразования и записи данных обеспечивает интеграцию дан-ных между системами обработки транзакций (On-Line Transaction Processing - OLTP) и много-мерными хранилищами аналитических данных. Средства ETL предназначены для осуществления доступа к базам данных разных форматов или взаимодействия с приложениями, очистки получае-мых данных, их консолидации и конвертации в формат, принятый для хранилища данных и записи их туда.
3. Подсистема мониторинга деловой активности в реальном времени отслеживает происходящие на предприятии бизнес-процессы, получая данные от системы обработки транзакций. Данные мониторинга фиксируются в хранилище, параллельно подвергаясь всем видам анализа и контролю состояния. В случае срабатывания заложенных в систему условий (например, выхода бизнес-процесса за штатные рамки) подсистема автоматически уведомляет ответственное за процесс лицо о возникновении проблемной ситуации и предоставляет подробные данные для принятия оптимального решения.
4. Подсистема генерации запросов и отчётов предназначена для оперативной выборки из хранилища требуемых пользователю данных за указанный период. Подобные выборки обеспечивают возможность ретроспективного анализа бизнес-процессов в нужном разрезе с заданной степенью детализации. Сюда же входят и средства обработки произвольных запросов (Ad-hoc query), реализующие выборку данных более гибко, в соответствии с нестандартными потребностями поиска данных. Сильными сторонами систем QueryReporting по сравнению с OLAP-системами являются высокая гибкость при создании сложных по формату отчетов и возможность получения информации пользователями в режиме реального времени.
5. Средства анализа данных BI-системы делятся на две основные категории. Это средства онлайнового анализа данных (OLAP) и средства интеллектуального анализа данных (Data Mining - DM) и поиска знаний в базах данных (Knowledge Discovery in Databases - KDD). Средства OLAP в реальном времени осуществляют многомерный анализ данных по выбранным пользователем показателям и измерениям, сводя результаты в кросс-таблицы с возможностью раскрытия деталей по каждому показателю, формирующие, так называемые «OLAP-кубы».
Средства DM и KDD предназначены для обнаружения связей и корреляций между хранимыми данными, а также выявления трендов. Для этого используются сложные механизмы шаблонов, статистические и специальные математические. Методы интеллектуального анализа данных помогают найти и наглядно представить скрытые связи между объектами и процессами, связанными с экономической деятельностью компании, и строить математические и имитационные модели бизнес-процессов, позволяющие прогнозировать последствия принятия тех или иных решений или наступления определённых событий.
Обычно цикл DM состоит из пяти этапов:
1. Постановка бизнес-задачи. Формулируются конкретные бизнес-задачи. При первом прохождении этого цикла задача может быть поставлена широко: например, построить профили высокоприбыльных клиентов или определить группы нелояльных покупателей. Во время дальнейших проходов поставленные задачи можно уточнять, расширять и углублять. При формулировании задачи учитывается наличие данных, необходимых для ее решения.
2. Первичное исследование данных. После формулировки бизнес-задачи начинается этап предварительного исследования данных, необходимых для ее решения.
3. Подготовка данных. Третий этап - подготовка данных для их дальнейшего анализа.
4. Анализ данных. Основной этап - непосредственно анализ данных. Это технический процесс: спектр применяемых алгоритмов очень широк - от методов нечеткой кластеризации и деревьев решений до нейронных сетей и методов извлечения нечетких лингвистических правил.
5. Интерпретация результатов. Процесс интерпретации полученных знаний - найденные знания представляются в удобной и понятной форме, определяется их значимость для бизнеса.
То, как представляет информацию интерфейс, чрезвычайно важно. ВI-системы решают проблему, выделяя критичные исключения с помощью ряда аналитических и визуальных приемов, включающих цветовое кодирование, сортировку списков, выстраивание иерархий исключений, детализацию на итоговом уровне и использование специальных программных агентов.
1. Цветовое кодирование. Цветовое кодирование используется, чтобы привлечь внимание пользователей к тем аспектам производительности, которые требуют изучения. Столбец или строка чисел могут обозначаться другим цветом по какому-то простому правилу, например: показывать все числа меньше 5 — красным, от 5 до 10 — желтым, а больше 10 — зеленым.
2. Сортировка списков. Даже при наличии цветового кодирования пользователю все равно придется просматривать списки целиком, чтобы найти исключения. Сортируя списки, например, показывая «первую десятку», пользователям остается лишь взглянуть на вершину списка, чтобы увидеть все важнейшие отклонения.
3. Иерархия отклонений. Иерархия отклонений выявляет отклонения в контексте их положения внутри структуры.
4. Детализация на итоговом уровне. Итоговые отчеты могут скрывать мелкие отклонения.
5. Программные агенты. Поскольку бизнес изменяется очень быстро, организации рассчитывают на то, что ВI-системы заранее предупредят об отклонениях и их не нужно будет искать во множестве отчетов, требующих анализа. Специальные программные агенты производят этот поиск автоматически, не нуждаясь даже в присутствии пользователя. Когда обнаруживается отклонение, программа генерирует предупреждение (часто в виде сообщения электронной почты), которое затем посылается соответствующему пользователю. Открыв сообщение, пользователь может посмотреть само предупреждение и ту часть базы данных, которая его сгенерировала. Правила для исключений могут быть довольно сложны, например: сгенерировать предупреждение, когда в течение трех месяцев подряд наблюдается спад продаж и рост расходов на рекламу.
Д.3.5.2 Практикум
СВОДНЫЕ ТАБЛИЦЫ
Для создания сводной таблицы используйте лист Оплата Телеком Практикум Excel 2010:
Создайте сводную таблицу на новом листе Excel с именем Сводная таблица Практикум:
Выберите поля сводной таблицы Сервис, Оплата, Месяц, Год
Перетащите поля сводной таблицы
В результате получите отчет следующего вида
Используйте условное форматирование - задайте «семафоры», цвета и спарклайны
Аналогично созданию сводной таблицы создайте сводную диаграмму
KPI MONITOR (продолжение лабораторной работы №2)