Взаимодействие аналитических приложений и систем бизнес-интеллекта Скрыть рекламу в статье Взаимодействие аналитических приложений и систем бизнес-интеллекта Важно не путать аналитические приложения с системами бизнес-интеллекта: С точки зрения предметной специализации аналитические приложения предназначены для определенных аналитических бизнес-процессов, в то время как средства бизнес-интеллекта имеют более общие функции. С некоторой долей условности можно сказать, что с аналитическими приложениями работают конечные пользователи-аналитики, а -системы используются техническими специалистами в качестве инструмента для создания аналитических приложений для тех же пользователей. С точки зрения сегментации рынок аналитических приложений может быть структурирован в зависимости от вида аналитических процессов например, маркетинг, операционное планирование, бюджетирование, консолидация финансовой отчетности , а рынок средств бизнес-интеллекта — в зависимости от типа архитектуры каждой из систем например, системы или -системы. С точки зрения структуры аналитические приложения помогают пользователям координировать бизнес-процессы и получать определенный результат например, разработанный бюджет или оценку деятельности основных поставщиков , а средства бизнес-интеллекта поддерживают функции, которые заранее в системе не предопределены построение пользовательских запросов, проведение специализированного анализа и др. В то же время развитие аналитических приложений и систем бизнес-интеллекта тесно взаимосвязано. Аналитические приложения способствуют увеличению числа пользователей -систем, поскольку именно -технологии лежат в основе многих готовых предметно-ориентированных аналитических приложений. Однако было бы неверным считать, что аналитические приложения могут полностью заменить -системы:

Что такое ? Обзор систем

Произошло это в рамках подписанного ранее партнерского соглашения. По нему же получила право продавать лицензии и внедрять типовые продукты пермского разработчика. Урал традиционно был одним из самых активных регионов в смысле внедрения , поэтому центр компетенций решено было открыть именно в Екатеринбурге. Его целевая аудитория — средний и крупный бизнес. Спрос уральских предприятий на -решения за последние несколько лет действительно поднялся. В этом сходятся все опрошенные нами ИТ-специалисты.

Системы Business Intelligence (BI) воспринимаются уральскими предприятиями как По мнению экспертов аналитического агентства IDC, эволюцию.

Одним из перспективных направлений ИТ-развития корпоративного планирования является проектирование систем поддержки принятия решений на платформе бизнес-аналитики. В статье описаны подходы к разработке подобных систем на примере создания комплекса многомерных информационных моделей на платформе 1 для торгово-сервисной корпорации Новая информационная среда современного рынка характеризуется беспрецедентно высокой скоростью изменений и динамикой роста объемов данных, их слабой структурированностью и слабо формализованным взаимным влиянием.

В этих условиях для задач оперативного планирования и прогнозирования возможностей традиционных корпоративных информационных систем, поддерживающих процессы учета, бюджетного планирования и контроля на основе транзакционных 1 систем, оказывается недостаточно. Они все еще способны обеспечить оперативный ввод данных, но не режим реального времени для задач планирования и прогнозирования. В то же время уже сегодня многие компании приходят к пониманию, что корпоративная система управления и поддерживающие ее информационные системы должны развиваться в сторону систем реального времени , .

В первую очередь это касается оперативного планирования в крупных компаниях торгово-сервисного профиля, работающих на рынках товаров массового спроса , рынках телекоммуникационных и финансовых услуг и др. Одним из перспективных подходов к построению систем поддержки принятия решений , , приближающих корпоративное планирование к реальному времени и повышающих его точность и адаптивность, является разработка многомерных информационных моделей на основе -кубов 2 с использованием современных платформ бизнес-аналитики, таких как -системы [6].

Данный подход можно продемонстрировать на примере информационной модели планирования доходов корпорации торгово-сервисного профиля, показанной на рис.

Ваш -адрес н.

Типичная ситуация, характерная для практически любой достаточно крупной организации, - наличие множества систем автоматизации для решения разных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию. С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа. Но, с другой стороны, анализировать информацию, хранящуюся в различных трансакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно.

Основная причина - различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данными из разных источников имеются логические несоответствия.

Бизнес-интеллект состоит из данных, бизнес-среды, BI инфраструктуры, BA Есть шесть аналитических систем функциональных возможностей.

Автоматизированная система управления эффективностью бизнеса А. Белов Автоматизированная система управления эффективностью бизнеса В статье рассматриваются требования к системам концепция управления эффективностью бизнеса. Автор излагает суть методики трансформации данных и проводит сопоставление стратегических и тактических показателей деятельности.

Белов Автоматизированная система управления эффективностью бизнеса 1. Взаимодействие транзакционных и аналитических систем 2. Пирамида интегрированной управленческой информационной системы 3. Требования к аналитическим системам 4. Сопоставление стратегических и тактических показателей деятельности 6. Структура и функции системы 7.

Информационная инфраструктура: , / ,

Также в статье рассматриваются основные тенденции развития данного решения и его практическое применение. . В крупных компаниях нередко возникают проблемы, связанные с переизбытком множество систем автоматизации для решения разнополосных и разноплановых задач, которые при этом имеют разрозненное хранение данных и, как следствие, — отсутствие единого взгляда на управленческую информацию. С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа.

В России разработка и использование платформ бизнес-интеллекта работающими с большими данными собственных аналитических систем.

Трансакционные системы Иерархия информационных систем управления К трансакционным системам относятся системы управления ресурсами предприятий -системы , а также некоторые другие решения, например, автоматизированные банковские системы АБС , биллинго-вые системы, учетные приложения и некоторые другие. Все эти системы имеют общую черту: Некоторые из трансакционных систем комплексны и состоят из отдельных модулей.

Например, модульная структура свойственна -системам, основная задача которых - объединить различные службы предприятия в единый управленческий контур. Кроме того, такие системы всегда имеют набор финансовых и учетных функций. Поэтому трансакционные системы представляют собой источники первичной информации, используемой для последующей аналитической обработки.

Данные из трансакционных источников требуется собрать, структурировать и представить в виде, удобном для принятия решений.

Бизнес с интеллектом

Попытаемся разобраться в его сути. как методы, технологии, средства извлечения и представления знаний Согласно первоначальным определениям, — это процесс анализа информации, выработки интуиции и понимания для улучшенного и неформального принятия решений бизнес-пользователями, а также инструменты для извлечения из данных значимой для бизнеса информации. ? А вот определение, предложенное : как знания о бизнесе и для бизнеса Другая часть определений рассматривает не как процесс, а как результат процесса извлечения знаний — как сами знания о бизнесе для принятия решений.

Другое определение подобного рода гласит:

OLAP-системы являются частью более общего понятия «интеллектуальные Business Intelligence обеспечивают электронный обмен аналитическими и интеллектуальные. системы. Впервые термин «business intelligence» был .

-системы и проблема единого взгляда на управленческую информацию Более того, надо знать структуру, форматы исходных данных а они наверняка будут различаться и быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах, или когда между данными из разных источников выявляются логические несоответствия. Казалось бы, никаких проблем возникать не должно: Но дело в том, что такие данные просто невозможно анализировать!

Основная причина - разрозненность хранения и различия в форматах данных. Для того, чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен четко представлять, в каких"закоулках" корпоративной системы эти данные находятся. Кроме того, не следует забывать, что информационная система предприятия не является статичной, она так или иначе живет и развивается.

Бизнес-интеллект доступен каждому.

При этом профессиональных знаний в области информационных технологий не требуется, но тем не менее для экономистов такие средства не всегда бывают удобны. Системы бизнес-интеллекта, включающие реляционные и многомерные базы данных, в свою очередь, служат основой для систем верхнего уровня аналитической пирамиды — аналитических приложений. Это информационные системы, обеспечивающие потребности организаций в автоматизации процессов обработки, анализа и оптимизации бизнес-процессов.

Технология бизнес-интеллекта определяет методы и средства доступа и принятия решений DSS или информационно-аналитическую систему.

Введение к работе Актуальность темы исследования В условиях глобальной цифровой революции и стремительного развития мировой экономики одним из важнейших условий успешного функционирования компаний как экономических субъектов становится обеспечение высокого качества планирования и прогнозирования результатов сбытовой деятельности, которое напрямую зависит от применяемых моделей, методов и систем поддержки принятия решений СППР.

В большинстве современных компаний реального сектора экономики Российской Федерации процесс корпоративного планирования поддерживается с помощью классических информационных систем и моделей на основе бюджетирования и учета. Как результат, компании вынуждены существовать в условиях недостаточной достоверности финансовых планов и прогнозов, связанных со сбытовой деятельностью, и, соответственно, нуждаются в методах, моделях и инструментах планирования, позволяющих повысить его точность и оперативность.

Таким образом, тема исследования представляется актуальной, а необходимость разработки СППР, которая позволит улучшить качество планирования в области сбытовой деятельности корпорации - своевременной. Степень научной проработанности проблемы Проблематика внутрифирменного планирования, прогнозирования и анализа с точки зрения использования моделей, методов и инструментов СППР рассматривалась многими отечественными и зарубежными учеными.

В частности, различным аспектам бюджетного планирования и анализа финансово-хозяйственной деятельности посвящены классические работы зарубежных авторов Бернстайна Л. Разработкой подходов к планированию на основе концепции управления корпоративной результативностью , занимались Каплан Р. Позднее вопросы внедрения систем бизнес интеллекта и управления результативностью фрагментарно рассматривались в работах Мосиманна Р.

Разработка аналитических систем ( )

Подведение итогов полугодия Целый класс программных продуктов призван помогать топ-менеджменту в принятии управленческих решений. -системы , или бизнес-анализа позволяют моделировать ситуацию в любой момент времени, используя разрозненные источники данных. Они были обречены на появление после повышения требований компаний к аналитическим возможностям программных продуктов.

Разработка аналитических приложений и систем бизнес интеллекта.

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.

ЯБ2016 Бизнес-идея: «Система визуального анализа Облик-Аналитик» ООО «НовыйСофт-Н»