Формы и методы обработки аналитической информации практика. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений. Способы аналитической обработки данных

8.3.1. Средства On-Line Analytical Processing (OLAP)

On-Line Analytical Processing - средства оперативной (в реальном масштабе времени) аналитической обработки информации, направленные на поддержку принятия решений и помогающие аналитикам отвечать на вопрос «Почему объекты, среды и результаты их взаимодействия такие, а не другие?». При этом аналитик сам формирует версии отношений между множеством информации и проверяет их на основе имеющихся данных в соответствующих базах структурированной информации.

Для ERP-систем характерно наличие аналитических компонент в составе функциональных подсистем. Они обеспечивают формирование аналитической информации в режиме реального времени. Эта информация является основой большинства управленческих решений.

Технологии OLAP используют гиперкубы - специально структурированные данные (иначе называемые OLAP-кубами). В структуре данных гиперкуба различают:

Меры - количественные показатели (реквизиты-основания), используемые для формирования сводных статистических итогов;

Измерения - описательные категории (реквизиты-признаки), в разрезе которых анализируются меры.

Размерность гиперкуба определяется числом измерений для одной меры. Например, гиперкуб СБЫТ содержит данные:

Измерения: потребители, даты операций, группы товаров, номенклатура, модификации, упаковки, склады, виды оплаты, виды отгрузки, тарифы, валюта, организации, подразделения, ответственные, каналы распределения, регионы, города;

Меры: количество плановое, количество фактическое, сумма плановая, сумма фактическая, платежи плановые, платежи фактические, сальдо плановое, сальдо фактическое, цена реализации, срок исполнения заказа, сумма возврата.

Такой гиперкуб предназначен для аналитических отчетов:

Классификация потребителей по объемам покупок;

Классификация продаваемых товаров по методу ABC;

Анализ сроков исполнения заказов различных потребителей;

Анализ объемов продаж по периодам, товарам и группам товаров, регионам и потребителям, внутренним подразделениям, менеджерам и каналам сбыта;

Прогноз взаиморасчетов с потребителями;

Анализ возврата товаров от потребителей; и т.д.

Аналитические отчеты могут иметь произвольное сочетание измерений и мер, они используются для анализа принимаемых управленческих решений. Аналитическая обработка обеспечивается инструментальными и языковыми средствами. В общедоступной электронной таблице MS Excel представлена информационная технология «Сводные таблицы», исходными данными для их создания являются:

Список (база данных) MS Excel - реляционная таблица;

Другая сводная таблица MS Excel;

Консолидированный диапазон ячеек MS Excel, расположенных в одной и той же или различных рабочих книгах;

Внешняя реляционная БД или OLAP-куб, источник данных (файлы формата.dsn, .ode).

Для построения сводных таблиц на основе внешних БД используют драйверы ODBC, а также программу MS Query. Сводная таблица для исходной БД MS Excel имеет следующую структуру (рис. 8.3).

Макет сводной таблицы имеет следующую структуру данных (рис. 8.4): измерения - код подразделения, должность; меры - стаж работы, оклад и премия. Ниже представлена сводная табл. 8.2, которая позволяет проанализировать связь среднего стажа работы и оклада, среднего стажа работы и премии, оклада и премии.

Таблица 8.2

Сводная таблица для анализа связей

Окончание табл. 8.2

Для продолжения анализа средствами сводной таблицы можно:

Добавить новые итоговые показатели (например, средний оклад, средняя сумма премии и т.п.);

Использовать фильтрации записей и итогов сводной таблицы (например, по признаку «Пол», который помещается в макете в область * Страница»);

Вычислить структурные показатели (например, распределение фондов оплаты труда и фонда премии по подразделениям - с помощью средств дополнительной обработки сводных таблиц, доли от суммы по столбцу); и т.д.

Совокупность программ MS Office позволяет публиковать данные электронных таблиц, включая сводные таблицы и диаграммы в формате XTML.

Компонент Microsoft Office Web Components поддерживает работу с опубликованными данными в среде Internet Explorer, обеспечивая продолжение анализа (изменения структуры данных сводной таблицы, вычисление новых сводных итогов).

8.3.2. Средства Data Mining (DM)

Средства DM подразумевают извлечение («раскопку», «добычу») данных и направлены на выявление отношений между информацией, хранящейся в цифровых базах данных предприятия, которые аналитик может использовать для Построения моделей, позволяющих количественно оценить степень влияния интересующих его факторов. Кроме этого, такие средства могут быть полезны для построения гипотез о возможном характере отношений информации в цифровых базах данных предприятия.

Технология добычи текстовых данных (Text Mining - ТМ) представляет собой набор инструментов, позволяющий анализировать большие наборы информации в поисках тенденций, шаблонов и взаимосвязей, способные помочь в принятии стратегических решений.

Технология Image Mining (IM), содержит средства для распознавания и классификации различных визуальных образов, хранящихся в базах данных предприятия или полученных в результате оперативного поиска из внешних информационных источников.

Для решения проблем по обработке и хранению всех данных используют следующие подходы:

1) создание нескольких систем резервного копирования или одной системы распределенного документооборота, которые позволяют сохранять данные, но обладают медленным доступом к сохраненной информации по запросу пользователя;

2) построение Интернет-систем, обладающих высокой гибкостью, но не приспособленных для реализации поиска и хранения текстовых документов;

3) внедрение Интернет-порталов, которые хорошо ориентированны на запросы пользователей, но не обладают описательной информацией относительно загружаемых в них текстовых данных.

Системы обработки текстовой информации, свободные от перечисленных выше проблем, можно разделить на две категории: системы лингвистического анализа и системы анализа текстовых данных.

Основными элементами технологии Text Mining являются:

Суммаризация (summarization);

Тематический поиск (feature extraction);

Кластеризация (clustering);

Классификация (classification);

Ответ на запросы (question answering);

Тематическое индексирование (thematic indexing);

Поиск по ключевым словам (keyword searching);

Создание и поддержка офтаксономии (oftaxonomies) и тезаурусов (thesauri).

К программным продуктам, реализующим технологию Text Mining, относятся:

IBM Intelligent Miner for Text - набор отдельных утилит, запускаемых из командной строки, или скиптов; независимых друг от друга (основной упор делается на механизмы добычи данных - information retrieval);

Oracle InterMedia Text - набор, интегрированный в СУБД, позволяющий наиболее эффективно работать с запросами пользователей (позволяет работать с современными реляционными СУБД в контексте сложного многоцелевого поиска и анализа текстовых данных);

Megaputer Text Analyst - набор встраиваемых в программу COM - объектов, предназначенных для решения задач Text Mining.

8.3.3. Интеллектуальные информационные технологии

Сегодня в области автоматизации управления анализ информации доминирует на предварительной стадии подготовки решений - обработки первичной информации, декомпозиции проблемной ситуации, что позволяет познать лишь фрагменты и детали процессов, а не ситуацию в целом. Для преодоления этого недостатка надо научиться строить базы знаний, используя опыт лучших специалистов, а также генерировать недостающие знания.

Использование информационных технологий в различных сферах человеческой деятельности, экспоненциальный рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуациях потребовали поиска адекватных путей решения возникающих проблем. Эффективнейшим из них является путь интеллектуализации информационных технологий.

Под интеллектуальными информационными технологиями (ИТТ) обычно понимают такие информационные технологии, в которых предусмотрены следующие возможности:

Наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, при решении творческих задач в определенных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерогативой интеллекта человека (например, такие плохо формализуемые задачи, как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение и т.п.);

Наличие моделей мышления на основе баз знаний: правил и логических выводов, аргументации и рассуждения, распознавания и классификации ситуаций, обобщения и понимания и т.п.;

Способность формировать вполне четкие решения на основе нечетких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных;

Способность объяснять выводы и решения, т.е. наличие механизма объяснений;

Способность к обучению, переобучению и, следовательно, к развитию.

Технологии неформализованного поиска скрытых закономерностей в данных и информации Knowledge Discovery (KD) базируются на новейших технологиях формирования и структурирования информационных образов объектов, что ближе всего лежит к принципам обработки информации интеллектуальными системами.

Информационные технологии поддержки процесса принятия решений Decision Support (DS) представляют собой оболочки эксперт-

ных систем или специализированные экспертные системы, которые предоставляют возможность аналитикам определять отношения и взаимосвязи между информационными структурами в базах структурированной информации предприятия, а также прогнозировать возможные результаты принятия решений.

Тенденции развития ИИТ. Системы связи и коммуникаций. Глобальные информационные сети и ИИТ могут в корне поменять наши представления о компаниях и самом умственном труде. Присутствие сотрудников на рабочем месте станет практически не нужным. Люди могут работать дома и взаимодействовать друг с другом при необходимости через сети. Известен, например, успешный опыт создания новой модификации самолета «Боинг-747» распределенным коллективом специалистов, взаимодействующих по Интернет. Местонахождение участников каких-либо разработок будет играть все меньшую роль, зато возрастает значение уровня квалификации участников. Другая причина, определившая бурное развитие ИИТ, связана с усложнением систем коммуникации и решаемых на их основе задач. Потребовался качественно новый уровень «интеллектуализации» таких программных продуктов, как системы анализа разнородных и нестрогих данных, обеспечения информационной безопасности, выработки решений в распределенных системах и т.п.

Образование . Уже сегодня дистанционное обучение начинает играть важную роль в образовании, а внедрение ИИТ позволит существенно индивидуализировать этот процесс сообразно с потребностями и способностями каждого обучаемого.

Быт . Информатизация быта уже началась, но с развитием ИИТ появятся принципиально новые возможности. Постепенно компьютеру будут передаваться все новые функции: контроль над состоянием здоровья пользователя, управление бытовыми приборами, такими как увлажнители, освежители воздуха, обогреватели, ионизаторы, музыкальные центры, средства медицинской диагностики и т.п. Другими словами, системы станут еще и диагностами состояния человека и его жилища. Будет обеспечено комфортное информационное пространство в помещениях, где информационная среда станет частью окружающей человека среды.

Перспективы развития ИИТ . Представляется, что в настоящее время ИИТ подошли к принципиально новому этапу своего развития. Так, за последние 10 лет существенно расширились возможности ИИТ за счет разработки новых типов логических моделей, появления но-

вых теорий и представлений. Узловыми точками в развитии ИИТ считаются:

Переход от логического вывода к моделям аргументации и рассуждения;

Поиск релевантных знаний и порождение объяснений;

Понимание и синтез текстов;

Когнитивная графика, т.е. графическое и образное представление знаний;

Мультиагентные системы;

Интеллектуальные сетевые модели;

Вычисления, основанные на нечеткой логике, нейронных сетях, генетических алгоритмах, вероятностных вычислениях (реализуемых в различных комбинациях друг с другом и с экспертными системами);

Проблема метазнаний.

Новой парадигмой создания перспективных ИИТ стали мультиагентные системы. Здесь предполагается, что агент - это самостоятельная интеллектуальная система, имеющая свою систему целеполагания и мотивации, свою область действий и ответственности. Взаимодействие между агентами обеспечивается системой более высокого уровня - метаинтеллектом. В мультиагентных системах моделируется виртуальное сообщество интеллектуальных агентов - объектов, которые автономны, активны, вступают в различные социальные отношения - кооперации и сотрудничества (дружбы), конкуренции, соревнования, вражды и т.п. Социальный аспект решения современных задач и есть фундаментальная особенность концептуальной новизны передовых интеллектуальных технологий - виртуальных организаций, виртуального общества.

(?) Контрольные вопросы и задания

1. Дайте характеристику предприятия как объекта информатизации. Назовите основные показатели, характеризующие развитие системы управления предприятием.

2. Перечислите ведущие информационные технологии управления промышленным предприятием.

3. Назовите основные информационные технологии организационного и стратегического развития предприятий (корпорации).

4. Каковы основы стандартов стратегического управления, направленного на улучшение бизнес-процессов? Каково соотношение информационных технологий ВРМ и BPI?

5. Дайте определение философии всеобщего управления качеством (TQM). Как связаны фазы развития качества и информационные технологии?

6. Назовите основные положения организационного развития предприятия, охарактеризуйте этапы стратегического управления. Назовите групповые стратегии.

7. Как создается бизнес-модель предприятия? Назовите основные подходы к оценке эффективности бизнес-модели.

8. Что такое система сбалансированных показателей? Назовите основные составляющие ССП. Каковы взаимосвязи групп показателей ССП?

9. Перечислите методические основы создания информационных систем. Что такое системный подход?

10. Что такое информационный подход к формированию информационных систем и технологий?

11. Что такое стратегический подход к формированию информационных систем и технологий?

12. Каково содержание объектно-ориентированного подхода к описанию поведения агентов на рынке? Дайте определение объекта, укажите аналоги агентных систем.

13. Каковы методические принципы совершенствования управления предприятием на основе информационно-коммуникационных технологий? Каково целевое назначение ИКТ?

14. Дайте определения документа, документопотока, документооборота, системы документационного управления.

15. Как проектируется макет формы документа? Назовите зоны документа, состав их реквизитов.

16. Назовите базовые информационные технологии системы документационного управления.

17. Что такое унифицированная система документации? Каковы общие принципы унификации?

18. Дайте характеристику организационно-распорядительной документации, приведите примеры документов.

19. Каким требованиям должна удовлетворять электронная система управления документооборотом?

20. Что такое корпоративная информационная система? Назовите основные контуры управления, состав функциональных модулей.

21. Назовите известные вам программные продукты для КИС. Дайте их сравнительную характеристику.

Ш Литература

1. Вернет Дж., Мориарти С. Маркетинговые коммуникации. Интегрированный подход. СПб.; Харьков: Питер, 2001.

2. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал. Ключ к успеху в новом тысячелетии. СПб.: Питер, 2001.

3. Годин В.В., Корпев И.К. Управление информационными ресурсами. М.: ИНФРА-М, 1999.

4. Информационные системы и технологии в экономике: Учебник. 2-е изд., доп. и перераб. / М.И. Семенов, И.Т. Трубилин, В.И. Лойко, Т.П. Барановская; Под ред. В.И. Лойко. М.: Финансы и статистика, 2003.

5. Информационные технологии в бизнесе / Под ред. М. Желены. СПб.: Питер, 2002.

6. Каплан Роберт С., Нортон Дейвид П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003.

7. Карагодин В.И., Карагодина BJI. Информация как основа жизни. Дубна: Феникс, 2000.

8. Карминский AM., Нестеров ПЗ. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997.

9. Лихачева Т.Н. Информационные технологии на службе информационного общества // Новые информационные технологии в экономических системах. М., 1999.

10. Острейковский В.А. Теория систем. М.: Высшая школа, 1997.

11. Питеркин С.В., Оладов Н.А., Исаев Д.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. 2-е изд. М.: Альпина Паблишер, 2003.

12. Соколов Д.В. Введение в теорию социальной коммуникации: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СП6ГУП, 1996.

13. Трофимов В.З., Томилов В.З. Информационно-коммуникационные технологии в менеджменте: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2002.

В течение многих лет информационные технологии концентрировались на построении систем поддержки обработки корпоративных транзакций. Такие системы должны быть визуально отказоустойчивыми и обеспечивать быстрый отклик. Эффективное решение было обеспечено OLTP, которые сосредотачивались на распределенном реляционном окружении БД.

Более поздним достижением в этой области явилось добавление архитектуры клиент – сервер. Было издано много инструментов для развития OLTP приложений.

Доступ к данным часто требуется как OLTP приложениям, так и информационным системам поддержки решений. К сожалению, попытка обслужить оба типа запросов может быть проблематична. Поэтому некоторые компании избрали путь разделения БД на OLTP тип и OLAP тип.

OLAP (Online Analytical Processing – оперативная аналитическая обработка) – это информационный процесс, который дает возможность пользователю запрашивать систему, проводить анализ и т.д. в оперативном режиме (онлайн). Результаты генерируются в течении секунд.

С другой стороны, в OLTP системе огромные объемы данных обрабатываются так скоро, как они поступают на вход.

OLAP системы выполнены для конечных пользователей, в то время как OLTP системы делаются для профессиональных пользователей ИС. В OLAP предусмотрены такие действия, как генерация запросов, запросы нерегламентированных отчетов, проведение статистического анализа и построение мультимедийных приложений.

Для обеспечения OLAP необходимо работать с хранилищем данных (или многомерным хранилищем), а также с набором инструментальных средств, обычно ч многомерными способностями. Этими средствами могут быть инструментарий запросов, электронные таблицы, средства добычи данных (Data Mining), средства визуализации данных и др.

В основе концепции OLAP лежит принцип многомерного представления данных. Э. Кодд рассмотрел недостатки реляционной модели, в первую очередь указав на невозможность объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, то есть самым понятным для корпоративных аналитиков способом, и определил общие требования к системам OLAP, расширяющим функциональность реляционных СУБД и включающим многомерный анализ как одну из своих характеристик .

В большом числе публикаций аббревиатурой OLAP обозначается не только многомерный взгляд на данные, но и хранение самих данных в многомерной БД. Вообще говоря, это неверно, поскольку сам Кодд отмечает, что реляционные БД были, есть и будут наиболее подходящей технологией для хранения корпоративных данных. Необходимость существует не в новой технологии БД, а скорее, в средствах анализа, дополняющих функции существующих СУБД и достаточно гибких, чтобы предусмотреть и автоматизировать разные виды интеллектуального анализа, присущие OLAP.

По Кодду, многомерное концептуальное представление представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. Так измерение Исполнитель может определяться направлением консолидации, состоящим из уровней обобщения «предприятие – подразделение – отдел - служащий». Измерение Время может даже включать два направления консолидации – «год – квартал – месяц - день» и «неделя - день», поскольку счет времени по месяцам и по неделям несовместим. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений. Операция спуска соответствует движению от высших ступеней консолидации к низшим; напротив, операция подъема означает движение от низших уровней к высшим.

Кодд определил 12 правил, которым должен удовлетворять программный продукт класса OLAP. Эти правила:

1. Многомерное концептуальное представление данных.

2. Прозрачность.

3. Доступность.

4. Устойчивая производительность.

5. Клиент – серверная архитектура.

6. Равноправие измерений.

7. Динамическая обработка разреженных матриц.

8. Поддержка многопользовательского режима.

9. Неограниченная поддержка кроссмерных операций.

10. Интуитивное манипулирование данными.

11. Гибкий механизм генерации отчетов.

12. Неограниченное количество измерений и уровней агрегации.

Набор этих требований, послуживший фактическим определением OLAP, следует рассматривать как рекомендательный, а конкретные продукт оценивать по степени приближения к идеально полному соответствию всем требованиям.

Интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных (ИАД), или Data Mining, - термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО. Все эти действия осуществляются автоматически и позволяют получать быстрые результаты даже непрограммистам.

Запрос производится конечным пользователем, возможно на естественном языке. Запрос преобразуется в SQL – формат. SQL запрос по сети поступает в СУБД, которая управляет БД или хранилищем данных. СУБД находит ответ на запрос и доставляет его назад. Пользователь может затем разрабатывать презентацию или отчет в соответствии со своими требованиями.

Многие важные решения в почти любой области бизнеса и социально сферы основываются на анализе больших и сложных БД. ИАД может быть очень полезным в этих случаях.

Методы интеллектуального анализа данных тесно связаны с технологиями OLAP и технологиями построения хранилищ данных. Поэтому наилучшим вариантом является комплексный подход к их внедрению.

Для того чтобы существующие хранилища данных способствовали принятию управленческих решений, информация должна быть представлена аналитику в нужной форме, то есть он должен иметь развитые инструменты доступа к данным хранилища и их обработки.

Очень часто информационно – аналитические системы, создаваемые в расчете на непосредственное использование лицами, принимающими решения, оказываются чрезвычайно просты в применении, но жестко ограничены в функциональности. Такие статические системы называются Информационными системами руководителя. Они содержат в себе предопределенные множества запросов и, будучи достаточными для повседневного обзора, неспособны ответить на все вопросы к имеющимся данным, которые могут возникнуть при принятии решений. Результатов работы такой системы, как правило, являются многостраничные отчеты, после тщательного изучения которых у аналитика появляется новая серия вопросов. Однако каждый новый запрос, непредусмотренный при проектировании такой системы, должен быть сначала формально описан, закодирован программистом и только затем выполнен. Время ожидания в таком случае может составлять часы и дни, что не всегда приемлемо. Таким образом, внешняя простота статистических ИС поддержки решений, за которую активно борется большинство заказчиков информационно – аналитических систем, оборачивается потерей гибкости.

Динамические ИС поддержки решений, напротив, ориентированы на обработку нерегламентированных (ad hoc) запросов аналитиков к данным. Работа аналитиков с этими системами заключается в интерактивной последовательности формирования запросов и изучения их результатов.

Но динамические ИС поддержки решений могут действовать не только в области оперативной аналитической обработки (OLAP). Поддержка принятия управленческих решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах.

1. Сфера детализированных данных. Это область действия большинства систем, нацеленных на поиск информации. В большинстве случаев реляционные СУБД отлично справляются с возникающими здесь задачами. Общепризнанным стандартом языка манипулирования реляционными данными является SQL. Информационно – поисковые системы, обеспечивающие интерфейс конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации, могут использоваться в качестве надстроек как над отдельными базами данных транзакционных систем, так и над общим хранилищем данных.

2. Сфера агрегированных показателей. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация и многомерный анализ являются задачами систем OLAP. Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД, или оставаться в рамках реляционных технологий. Во втором случае заранее агрегированные данные могут собираться в БД звездообразного вида, либо агрегация информации может производится в процессе сканирования детализированных таблиц реляционной БД.

3. Сфера закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие некоторых процессов.

Полная структура информационно – аналитической системы построенной на основе хранилища данных, показана на рис. 3.2. В конкретных реализациях отдельные компоненты этой схемы часто отсутствуют.

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:

1) Хранилища данных, или Склады данных (Data Warehouse)


2) Оперативная аналитическая обработка (On-Line Analytical Processing, OLAP)

3) Интеллектуальный анализ данных - ИАД (Data Mining)

Системы аналитической обработки данных OLAP-это системы поддержки принятия решений, ориентированные на выполнение более сложных запросов, требующих статистической обработки исторических данных, накопленных за определенный промежуток времени. Они служат для подготовки бизнес-отчетов по продажам, маркетингу в целях управления, так называемого Data Mining - добычи данных, т.е. способа анализа информации в базе данных для отыскания аномалий и трендов без выяснения смыслового значения записей.

Аналитические системы, построенные на базе OLAP, включают в себя средства обработки информации на основе методов искусственного интеллекта и средства графического представления данных. Эти системы определяются большим объемом исторических данных, позволяя выделить из них содержательную информацию, т.е. получить знания из данных.

Оперативность обработки достигается за счет применения мощной многопроцессорной техники, сложных методов анализа, специализированных хранилищ данных.

Реляционные базы данных хранят сущности в отдельных таблицах, которые обычно хорошо нормализованы. Эта структура удобна для операционных баз данных (системы OLTP), но сложные многотабличные запросы в ней выполняются относительно медленно. Более хорошей моделью для запросов, а не для изменения, является пространственная база данных.

Система OLAP делает мгновенный снимок реляционной базы данных и структурирует ее в пространственную модель для запросов. Заявленное время обработки запросов в OLAP составляет около 0,1% аналогичных запросов в реляционную базу данных.

Структура OLAP, созданная из рабочих данных, называется OLAP-кубом. Куб создается из соединения таблиц с применением схемы «звезда». В центре «звезды» находится таблица фактов, содержащая ключевые факты, по которым делаются запросы. Множественные таблицы с измерениями присоединены к таблице фактов. Эти таблицы показывают, как могут анализироваться агрегированные реляционные данные. Количество возможных агрегирований определяется числом способов, которыми первоначальные данные могут быть иерархически отображены.

Приведенные классы систем (OLAP и OLTP) основаны на использовании СУБД, но типы запросов сильно отличаются. Механизм OLAP является на сегодня одним из популярных методов анализа данных. Есть два основных подхода к решению этой задачи. Первый из них называется Multidimensional OLAP (MOLAP) - реализация механизма при помощи многомерной базы данных на стороне сервера, а второй Relational OLAP (ROLAP) - построение кубов «на лету» на основе SQL запросов к реляционной СУБД. Каждый из этих подходов имеет свои достоинства и недостатки. Общую схему работы настольной OLAP системы можно представить рис.

Алгоритм работы следующий:

1) получение данных в виде плоской таблицы или результата выполнения SQL-запроса;

2) кэширование данных и преобразование их к многомерному кубу;

3) отображение построенного куба при помощи кросс-таблицы или диаграммы и т.п.

В общем случае к одному кубу может быть подключено произвольное количество отображений. Отображения, используемые в OLAP-системах, чаще всего бывают двух видов: кросс-таблицы и диаграммы.

Схема звезды. Ее идея заключается в том, что имеются таблицы для каждого измерения, а все факты помещаются в одну таблицу, индексируемую множественным ключом, составленным из ключей отдельных измерений. Каждый луч схемы звезды задает, в терминологии Кодда, направление консолидации данных по соответствующему измерению.

В сложных задачах с многоуровневыми измерениями имеет смысл обратиться к расширениям схемы звезды - схеме созвездия (fact constellation schema) и схеме снежинки (snowflake schema). В этих случаях отдельные таблицы фактов создаются для возможных сочетаний уровней обобщения различных измерений. Это позволяет добиться лучшей производительности, но часто приводит к избыточности данных и к значительным усложнениям в структуре базы данных, в которой оказывается огромное количество таблиц фактов.

схема созвездия

После проверки полноты и достоверности информации проводится ее аналитическая обработка. Она включает определение системы показателей, изучение которых требуется для достижения целей проводимого анализа. Эти показатели либо уже содержатся в подобранной информации, либо исчисляются в процессе ее аналитической обработки.

Под системой показателей подразумевается такое упорядоченное их множество, в котором каждый показатель дает качественную и количественную характеристику определенной стороны деятельности хозяйствующего субъекта, взаимосвязан с другими показателями, но не дублирует их, обладает свойствами сводимости и делимости.

Количество показателей в процессе аналитической обработки информации может увеличиваться практически безгранично путем их дифференциации или интеграции в зависимости от программы анализа, глубины изучения результатов деятельности и влияющих на них факторов.

Поскольку деятельность хозяйствующих субъектов, их структурных подразделений, а также различных их объединений в основном носит достаточно устойчивый характер, система показателей, с помощью которых она анализируется, обладает известной устойчивостью, но постепенно обогащается новыми показателями по мере возникновения новых задач, изменения общей экономической ситуации, внешних и внутренних условий деятельности хозяйствующих субъектов.

Необходимой предпосылкой для разработки системы аналитических показателей и правильного ее применения является группировка этих показателей по разным признакам (см. рис. 4.1).

Подразделение показателей на абсолютные и относительные имеет существенное значение для определения масштабов и трудоемкости аналитической обработки информации.

В собираемой из разных источников информации содержатся преимущественно абсолютные показатели, характеризующие объемы деятельности анализируемого хозяйствующего субъекта (например, объем реализации товаров, сумма затрат на производство товаров или услуг, объем оптового или розничного товарооборота, сумма авансированного

Рис. 4.1. Классификация аналитических показателей по разным

группировочным признакам

капитала, величина прибыли или убытка, численность персонала, стоимость основных средств, размеры запасов).

Относительные показатели, имеющие первостепенное значение для оценки эффективности работы анализируемой организации в целом или ее внутренних структурных подразделений, рассчитываются уже путем различных математических действий в процессе аналитической обработки информации. Такая аналитическая обработка может быть частично предусмотрена соответствующими нормативными актами в качестве обязанностей бухгалтерии и других внутренних структурных подразделений хозяйствующего субъекта (например, определение себестоимости отдельных изделий, уровня прибыли по отношению к капиталу, расчет экономических нормативов в составе отчетности коммерческих банков).

Расчет относительных показателей усиливает сопоставимость данных за разные хронологические периоды, так как все используемые с этой целью в математических формулах абсолютные показатели исчисляются в валюте, имеющей одну и ту же покупательную силу, т.е. элиминируется влияние инфляции. К тому же все относящиеся к данному периоду абсолютные показатели формируются под воздействием одной и той же внутренней и внешней ситуации. Вот почему в анализе динамические и пространственные сопоставления проводятся преимущественно с использованием относительных, а не абсолютных показателей.

Для усиления сопоставимости данных применяются там, где это возможно, натуральные и переводимые в натуральные с помощью специально устанавливаемых коэффициентов так называемые условно-натуральные измерители. С этой же целью предпочтение в ряде случаев отдается трудовым и элементно-стоимостным измерителям, что позволяет устранить в необходимых случаях влияние на абсолютные показатели изменения в стоимости товаров и в производных от этой стоимости относительных показателях, различий в стоимости товаров, вызванных колебаниями в соотношении перенесенной стоимости основных средств, оплаты живого труда и прибыли в цене продукции. Необходимо учитывать, что даже при применении твердой иностранной валюты для стоимостного измерения абсолютных показателей влияние структурных сдвигов на оценку объема деятельности хозяйствующего субъекта и ее качественные характеристики не устраняется. Поэтому в дальнейшем изложении вопросы и использования различных натуральных, условно-натуральных, трудовых и неполностоимостных измерителей для достижения некоторых целей анализа будут специально рассмотрены.

Группировка аналитических показателей на количественные и качественные очень близка к их подразделению на абсолютные и относительные, но полностью с ней не совпадает. Например, общая сумма прибыли является количественным показателем, но по своему экономическому содержанию относится к качественным характеристикам деятельности объекта, так как сам факт получения прибыли, а не убытка, даже без выведения относительных показателей рентабельности, уже представляется положительным результатом деятельности.

Чрезвычайно существенную роль в экономическом анализе играет подразделение показателей по обобщающие и частные.

Обобщающими считаются показатели, с помощью которых даются сводные характеристики состояния анализируемого хозяйствующего субъекта, степени использования им находящихся в его распоряжении ресурсов и эффективности хозяйствования, выражающейся в достижении преследуемых целей. В качестве первоочередных целей могут выступать получение более высокой прибыли по сравнению со ставкой рефинансирования либо с другими альтернативными способами использования имеющегося у субъекта капитала; достижение более высокого, чем у конкурентов, качества товаров и услуг при таком же или более низком уровне затрат на их производство и обращение; завоевание на этой основе новых рынков и повышение цены фирмы. К числу обобщающих относятся также показатели, характеризующие в целом определенную сторону или направление работы предприятия или же отдельных его структурных подразделений, размеры используемых ими ресурсов и их оборота. Любой обобщающий показатель может быть разложен на ряд частных показателей, играющих по отношению к нему подчиненную роль. Эти частные показатели способствуют выявлению и измерению влияния отдельных внутренних и внешних факторов, определяющих размеры и динамику обобщающего показателя. С помощью частных показателей достигается подчинение локальных целей отдельных подразделений и направлений деятельности хозяйствующего субъекта общим целям его функционирования. Общая цель функционирования экономического субъекта не однозначна, она предполагает одновременное и взаимоувязанное достижение им ряда целей, и поэтому степень ее достижения отражается не одним, а целой системой обобщающих и частных показателей.

Для управления деятельность хозяйствующего субъекта в целом, отдельными ее направлениями и действиями каждого исполнителя сначала разрабатывается модель этой деятельности. Она описывается системой обобщающих и частных показателей, фиксируемых в бизнес-плане, уровень и взаимоувязка которых должны обеспечить достижение планируемых результатов деятельности.

Система плановых показателей, как правило, беднее системы показателей учета, поскольку учет отражает воздействие не только факторов, которые можно заранее предвидеть, но и множество непредсказуемых факторов – объективных и субъективных, например, стихийных бедствий, недобросовестности исполнителей, мошенничества и хищений. Следовательно, в учете отражается влияние на обобщающие и частные показатели всего многообразия действительности.

Система аналитических показателей еще шире, чем в плане и учете, потому что она должна обеспечить отражение результатов хозяйствования и оценку уровня его эффективности по всем планируемым направлениям и многочисленным целям, причем не только в целом по изучаемой относительно самостоятельной экономической системе (предприятию, коммерческому банку), но и по входящим в нее крупным и мелким подразделениям; выявить роль отдельных подразделений в конечных результатах деятельности и влияние разных факторов на хозяйственное развитие. Поэтому система аналитических показателей включает как дифференцированные по участкам деятельности обобщающие показатели (результатные), так и частные (факторные).

Частные показатели, образуемые путем разложения обобщающего либо агрегируемые в обобщающем показателе, в анализе хозяйственной деятельности принято называть также факторными, поскольку их использование позволяет раскрыть и измерить влияние определенных хозяйственных факторов на обобщающие показатели. Как известно, изменения в состоянии анализируемого объекта происходят под воздействием экономических и социальных факторов. Обычно к группе факторов, воздействие которых можно установить непосредственно по данным учета и отчетности, применяется термин «причина». При дальнейшем разложении группы на ее составляющие полученные частные факторные показатели также именуются причинами, если их связь с анализируемым показателем функциональная и их можно исчислить, произведя разные математические действия над показателями отчетности.

В тех случаях, когда выявляется и измеряется влияние на анализируемый показатель других, связанных с ним корреляционно, и сила их влияния измеряется с помощью применения статистико-математических методов, получаемые для детализации анализа частные показатели обычно называют уже не причинами, а факторами.

Следовательно, разграничение терминов «причина» и «фактор» очень условно. Преимущественно оно основано на возможностях непосредственного или опосредованного измерения их влияния с учетом характера связи с анализируемым обобщающим показателем.

Например, отклонения от плана объема производства продукции могут быть вызваны несоответствием плана численности и состава персонала и в то же время средней выработки на одного работающего за анализируемый период. Величины названных выше укрупненных групп факторов и их отклонений от плана непосредственно отражаются в отчетности и называются в анализе причинами отклонений . Однако каждую из этих причин далее можно рассматривать как функцию многих переменных. Так, изменение численности работников детализируют по категориям персонала, выработку на одного работника представляют как произведение выработки на одного рабочего и на удельный вес рабочих в общей численности персонала. Эти аналитические показатели можно исчислить путем непосредственного использования данных отчетности и поэтому их также называют более дифференцированными причинами изменения обобщающего показателя.

Предположим, что далее анализ углубляется с целью выяснения влияния на изменение обобщающего показателя – объема продукции факторов, в свою очередь влияющих на выполнение плана по выработке на одного рабочего, связь которых с этим показателем не может быть непосредственно установлена. Например, ставится задача определить влияние на средний уровень выработки рабочего организационно-технического уровня производства (степени механизации и автоматизации основных технологических процессов и вспомогательных работ, внедрения методов научной организации труда, внешней кооперации и т.д.) и личностных факторов (общего и специального образования, стажа работы, пола, возраста).

По обобщенным данным бухгалтерского и статистического учета измерить влияние перечисленных факторов на выработку, а через нее на объем продукции или же на темпы ее роста нельзя. С этой целью собираются и обрабатываются специальными экономико-математическими методами (преимущественно корреляционными) данные первичного учета и документации технических служб, отделов кадров, труда и заработной платы, а также специально собираемой дополнительно внеучетной информации (анкетного опроса, фотографий и самофотографий рабочего дня, протоколов производственных совещаний и др.). При такой дальнейшей детализации причин их характеристики называются уже факторами.

Измерение влияния отдельных факторов на динамику хозяйственного развития, результаты выполнения плана и эффективность хозяйствования помогают установить их относительное значение в работе предприятия, сосредоточить внимание на основных и решающих, усилить действенность анализа в выявлении резервов.

Единство системы показателей и методологии их расчета должно быть обеспечено для предприятий одного профиля. Попытки применять одинаковые оценочные показатели в хозяйствующих субъектах разных отраслей народного хозяйства не оправдались, так как требуется не тождество применяемых показателей, а их соответствие принципиальному подходу к оценке результатов, достигнутых анализируемым субъектом, с позиций целей его деятельности, локальных и глобального критериев их достижения.

Предприятию не всегда удается достигнуть всех своих целей и решить все поставленные перед ним задачи. Более того, наряду с выполнением плана по одним показателям может быть получен отрицательный результат по другим. В связи с этим при определении рейтинга хозяйствующего субъекта, его структурных подразделений, целесообразно исчислять условный интегральный показатель, в уровне которого нашли бы отражение как степень выполнения плановых заданий по каждому из показателей, так и относительное их значение.

Интегральный показатель, выводимый на базе ряда других весьма различных по своему экономическому содержанию и практическому назначению, не характеризует конкретных результатов работы анализируемого субъекта и степень достижения поставленных перед ним многочисленных целей. Такой показатель можно применять для определения рейтинга. Во всех других случаях его использование не соответствует многоцелевому характеру функционирования хозяйствующих субъектов.

Для оценки выполнения плана и, тем более, уровня эффективности хозяйствования требуется учет всех показателей, входящих в систему, ибо перевыполнение плана по одному из них не освобождает анализируемое хозяйственное звено от обязанности обеспечить достижение запланированного уровня по другим показателям. Сверхплановое улучшение одного из показателей обычно не компенсирует вред, наносимый отставанием по другому показателю, отражающему невыполнение, быть может, еще более важной задачи, поставленной перед данным хозяйствующим субъектом. Например, значительное превышение запланированного уровня производства товаров (работ, услуг) не исключает необходимости обеспечить заданный уровень себестоимости единицы продукции; перевыполнение плана по объему производства и прибыли не может компенсировать невыполнение плана по вводу в действие очистных сооружений и другим мероприятиям по охране окружающей среды.

Наиболее приемлемым способом конструирования интегрального показателя является решение математической задачи исчисления расстояний между точками, характеризующими величины одних и тех же показателей на сравниваемых хозяйствующих субъектах и на условном наилучшем по всем этим показателям предприятии, так называемом эталоне развития, и определение таким путем показателя «уровня развития» каждого из них. Его преимуществом перед другими приемами исчисления интегрального показателя является объективность оценок, поскольку он базируется на математических расчетах.

Другие способы агрегирования показателей недостаточно объективны. Например, при исчислении интегрального показателя значимость того или иного показателя в общей их системе может быть также определена с помощью балльной оценки. Так, если вследствие дефицитности применяемых редких металлов особо важным является их наиболее экономное использование, то наибольший балл присваивается показателю снижения материалоемкости производства по этим металлам. Если в первую очередь необходимо обеспечить дальнейшее расширение ассортимента, то с помощью присвоения этому показателю более высокого балла он выдвигается на первое место в ряду оценочных показателей. Таким образом, несмотря на то, что оценка эффективности производства в отдельных отраслях народного хозяйства и на их предприятиях основана на одинаковой системе показателей, каждому из них может быть присвоен различный балл даже в одной и той же отрасли либо на предприятии в разные периоды времени. Балльная оценка каждого показателя должна отражать его значение в достижении целей функционирования анализируемых хозяйствующих субъектов. Вместе с тем как всякая субъективная оценка эти баллы могут быть установлены произвольно.

По охватываемому периоду различаются показатели, фиксирующие состояние анализируемого хозяйствующего субъекта и результаты его деятельности, либо действия его работников в конкретной области на определенное число, т.е. в статике , либо за анализируемый период, т.е. в динамике . Например, бухгалтерский баланс отражает финансовое состояние, распределение имущества, источники его образования на дату составления, а отчет о движении денежных средств охватывает их остатки, поступление и выбытие, т.е. их динамику за весь анализируемый период.

По отношению к деятельности анализируемого хозяйствующего субъекта и возможностям воздействия на ее результаты различаются показатели, отражающие объективные независящие причины и субъективные , зависящие от него.

В процессе анализа очень существенное значение имеет элиминирования влияния факторов объективного порядка, которые нельзя отнести к полезным результатам или же, наоборот, к недостаткам деятельности самого хозяйствующего субъекта.

Наряду с подбором системы показателей для анализа по намеченной программе большое значение имеет обобщение информации в аналитических таблицах и рисунках. Аналитические таблицы используются для сопоставления аналитически обработанных данных по хронологическим периодам и определения на этой основе динамики изучаемых показателей, сравнения достигнутой или прогнозируемых их величины с базовыми данными, которыми могут быть соответствующие показатели плана предшествующих и прогнозируемых будущих периодов, обязательные нормы, показатели других хозяйствующих субъектов, средние по отрасли или же какие-либо иные, отобранные аналитиком исходя из цели проводимого изучения.

Для таких сопоставлений обычно используются горизонтальные строки аналитической таблицы, в которых проставляются названия сравниваемых данных и их абсолютные и относительные значения. Такие сопоставления по строкам таблицы называются горизонтальным анализом.

По графам аналитической таблицы проводится сопоставление обобщающих показателей с их составляющими – частными показателями – с целью выявления относительного значения этих частных показателей в формировании обобщающих, в частности определяется структура обобщающих показателей. Такой способ отражения аналитически обработанной информации называется вертикальным или структурным анализом.

В аналитической таблице имеются текстовая (слева) и цифровая (справа) части. Для компьютерной обработки информации текстовая часть таблицы может быть зашифрована путем буквенных или цифровых обозначений. Цифры помещаются в графах таблицы на пересекающих их отдельных строках.

Левая часть таблицы, в которой помещаются наименования ее строк, называется «подлежащим», а правая, состоящая из граф, над которыми также указываются их наименования, - «сказуемым».

Обобщение собранной информации во взаимосвязанных, дополняющих или детализирующих одна другую аналитических таблицах позволяет проводить так называемый бестекстовый анализ; тщательно аналитически обработанная информация, размещенная в таблицах, дает возможность сделать необходимые выводы и разработать обоснованные управленческие решения. В этих случаях отпадает необходимость оформлять результаты проведенного анализа в виде текста или же такой же текст излагается предельно лаконично.

Подготовка комплекта аналитических таблиц, которые с достаточной объективностью и полнотой отражали бы все вопросы программы проводимого анализа и его результаты, требует от разработчиков макетов этих таблиц и указаний по их заполнению высокого профессионализма.

Поэтому на практике с этой целью используют типовые методики и в рекомендуемые в них таблицы вносят лишь изменения, вытекающие из индивидуальных особенностей анализируемого хозяйствующего субъекта или сложившейся на нем ситуации.

Используя аналитические таблицы и, особенно, внося в них изменения, необходимо соблюдать общие правила их оформления:

1) над таблицей должно быть помещено ее название и порядковый номер;

2) если во всех строках и графах таблицы применяются одинаковые единицы измерения, то в скобках под названием таблицы в правом углу надо поместить стандартное обозначение единицы измерения, например (тыс. руб.) или ($). Если в строках таблицы используются разные единицы измерения, то их обозначения выносят в заголовки строк, через запятую после его наименования. Если в графах используются разные единицы измерения, то они также должны быть указаны в заголовках столбцов;

3) графы таблицы нумеруются последовательно, начиная с первой, в которых указываются номера строк. В тех случаях, когда показатели разных граф рассчитываются на основе величин, показанных в предыдущих графах, кроме наименования и порядкового номера данной графы должен быть приведен алгоритм расчета с указанием номеров граф, содержащих исходные данные, а также математических действий, которые следует произвести с ними для получения величин, указанных в данной графе, например: [(графа 4 – графа 3) ∙ 100: 3];

4) заголовки в «сказуемом» бывают простыми в тех случаях, когда его графы не имеют общего содержания, либо сложными – тогда, когда общее для нескольких граф содержание детализируется в каждой из них. Тогда заголовок обозначают в виде нескольких ярусов, например:

Для усиления наглядности материалов проведенного анализа нередко применяются графические методы. Например, таблицы, фиксирующие динамику показателей, сопровождаются рисунками, на которых эта динамика представлена в виде кривых или столбиков. Структуру обобщающих показателей в графах аналитических таблиц иллюстрируют в виде круговых диаграмм. Применяются и другие формы диаграмм.