Технология решения аналитических задач.

Также как электронная таблица может отобразить любые данные с регулярной структурой, OLAP применим везде, где есть задача анализа многофакторных данных. Вообще, при наличии некоторой таблицы с данными, в которой есть хотя бы одна описательная колонка и одна колонка с цифрами OLAP-инструмент, как правило, будет эффективным средством анализа и генерации отчетов.

Но не всегда за текущими делами видны возможности, которые дают нам новые технологии. Поэтому в этой статье приведен (далеко не исчерпывающий) список сфер применения OLAP-технологий, взятых из реальной жизни и выдуманных исходя из здравого смысла. Некоторые из этих сфер являются классикой, некоторые выглядят слегка экзотично.

Этот набор идей может быть полезен для практиков, подходящих к своему делу творчески. Если вы разрабатываете, или сопровождаете прикладную систему, подумайте об OLAP-клиенте, может быть, подключив его к своей системе, вы полностью измените представление о возможностях системы у Ваших пользователей. Если вы специалист, или руководитель, вполне вероятно, что при помощи OLAP-технологии вы можете достичь более высоких результатов.

В качестве инструмента можно применить, например, OLAP-клиента «Контур Стандарт» компании Intersoft Lab.

Пример: Продажи

Ключевые вопросы коммерсанта: "Сколько штук продано", "На какую сумму продано" расширяются по мере усложнения бизнеса и накопления исторических данных до некоторого множества факторов, или разрезов: "..в Москве, в Сибири", "..в прошлом квартале, по сравнению с нынешним", "..через магазин А, по сравнению с магазином Б".

Ответы на подобные вопросы необходимы для принятия управленческих решений: об изменении ассортимента, цен, закрытии и открытии магазинов, филиалов, расторжении и подписании договоров с дилерами, проведения или прекращения рекламных кампаний и т.д.

Если попытаться выделить основные цифры(факты), и разрезы(измерения) которыми манипулирует коммерсант, стараясь расширить или оптимизировать свой бизнес, то получится таблица, подходящая для анализа продаж как универсальный шаблон, требующий небольших корректив для каждого конкретного предприятия.

Интересно, что эта таблица в целом соответствует обычному счету-фактуре, то есть данные в таком виде теоретически обязаны быть у любого предприятия.

Поля таблицы: Время, Категория товара, Товар, Регион, Продавец, Покупатель, Сумма, Количество.

Время. Как правило это несколько периодов: Год, Квартал, Месяц, Декада, Неделя, День. К счастью OLAP-инструменты автоматически вычисляют старшие периоды из даты и вычисляют итоги по ним.

Категория товара. Категорий может быть несколько, они отличаются для каждого вида бизнеса: Сорт, Модель, Вид упаковки и пр. Если продается только один товар или ассортимент очень невелик, то категория не нужна.

Товар. Иногда применятеся название товара (или услуги), иногда его код, или артикул. В тех случаях когда ассортимент очень велик (а некоторые предприятия имеют десятки тысяч позиций в своем прайс-листе), анализ по всем видам товаров может не проводиться, а обобщаться до категорий.

Регион. В зависимости от глобальности бизнеса под измерением Регион может иметься в виду Континент, Группа стран, Страна, Территория, Город, Район, Улица, Часть улицы. Конечно, если есть только одна торговая точка, это измерение отсутствует.

Продавец. Это измерение тоже зависит от структуры и масштабов бизнеса. Здесь может быть: Филиал, Магазин, Дилер, Менеджер по продажам. В некоторых случаях измерение отсутствует, например, когда продавец не влияет на объемы сбыта, магазин только один и так далее.

Покупатель. В некоторых случаях, например в розничной торговле, покупатель обезличен и измерение отсутствует, в других случаях информация о покупателе есть, и она важна для продаж. Это измерение содержать название фирмы-покупателя или множество группировок и харакетистик клиентов: Отрасль, Группа предприятий, Владелец и так далее.

Важный вопрос - наличие данных. Если они есть, в любом виде, как Excel-таблица, в базе данных учетной системы, в виде структурированных отчетов филиалов ИТ-специалист сможет передать их OLAP-системе напрямую или с промежуточным преобразованием. Для этого OLAP-системы имеют специальные инструменты. Если этих данных нет, или они имеют недостаточную полноту и качество, OLAP не поможет. Но сбор, очистка и хранение данных это отдельная тема.

После настройки OLAP-системы на данные, пользователь получит возможность быстро получать ответы на ключевые вопросы путем простых манипуляций мышью над OLAP-таблицей. При этом будут доступны некоторые стандартные методы анализа, следующие из природы OLAP-технологии.

Факторный (структурный) анализ. Анализ структуры продаж для выявления важнейших составляющих в интересующем разрезе. Для этого удобно использовать диаграмму типа "Пирог", в более сложных случаях, когда иследуется сразу 3 измерения - "Столбцы". Например, в магазине "Дары моря" за квартал продажи рыбы = $100000, пива = $1000, хлеба = $500. Вывод: оборот магазина зависит только от рыбы (на самом деле быть может пиво необходимо для продажи рыбы, но это уже анализ зависимостей).

Анализ динамики. Выявление тенденций, сезонных колебаний. Наглядно динамику отображает график типа "Линия". Например, объемы продаж мойвы в течение года падали, а объемы продаж форели росли. Возможно, улучшилось благосотояние среднего покупателя, или изменился имидж магазина, а с ним и состав покупателей. Требуется провести корректировку ассортимента. Другой пример, в течение 3 лет летом снижается объем продаж пива темных сортов.

Анализ зависимостей. Сравнение объемов продаж разных товаров во времени для выявления необходимого ассортимента - "корзины". Для этого также удобно использовать график типа "Линия". Например, при удалении из ассортимента пива в течение первых двух месяцев обнаружилось падение продаж воблы.

Сопоставление (сравнительный анализ). Сравнение результатов продаж во времени, или за заданный период, или для заданной группы товаров. В зависимости от количества анализируемых факторов (от 1 до 3-х) используется диаграмма типа "Пирог" или "Столбцы". Пример, сравнение результатов продаж однотипных магазинов для оценки качества работы менеджеров.

Этими видами анализа возможности OLAP не исчерпываются. Например, применяя в качестве алгоритма вычисления промежуточных и окончательных итогов среднее арифметическое, или функции статистического анализа - дисперсия, среднее отклонение и т.д. можно получить самые изощренные виды аналитических отчетов.