Источники данных для проведения анализа.
Аналитическая работа на предприятии осуществляется специальной группой. Она может быть автономной или включённой в какое-либо подразделение. В последнее время создаются подразделения контроллинга, в чьи функции в качестве основной включается эта деятельность. В отдельных, особо сложных ситуациях пользуются услугами консультантов. На малых предприятиях эта работа может быть возложена на одного из заместителей руководителя или эксперта.
Дня уяснения функций ИАС необходимо изучить информационный обмен, связанный с аналитической работой. В общей постановке анализ основан на переработке информации, которую аналитики должны где-то получить, и выдаче информации заинтересованным лицам или организационным единицам. Место аналитического процесса в цепочке других, связанных с управлением процессов показано на рисунке 5.
|
Рисунок 5. Место анализа в цепочке принятия управленческих решений
Все источники информации для анализа можно разделить на внутренние и внешние.
К внутренним источникам относятся:
· бухгалтерский учёт, включая аналитический и складской;
· статистический учёт,
· управленческий учёт;
· деловая переписка;
· материалы различных исследований и обследований, выполненных на предприятии
· текущая документация, в том числе материалы ревизий и аудиторских проверок и т.д.;
|
|
|
· зафиксированные данные опросов;
· устная информация;
· информация из баз данных, эксплуатирующихся на предприятии ЭИС и автономных автоматизированных рабочих мест (АРМ);
Из перечисленных видов учёта бухгалтерский и статистический относятся к обязательным видам учёта.
К внешним источникам информации относятся:
· установочная информация из государственных органов и вышестоящих организаций (для зависимых предприятий) это правовые и руководящие документы, инструкции и т.д., определяющие условия функционирования,
· информация из специализированных информационных организаций и их информационных хранилищ, к ним относятся различные фонды, финансовые и биржевые и т.д.;
· библиотечные фонды и информационные хранилища;
· средства массовой и специализированной информации;
· глобальные информационные ресурсы, например сеть Интернет и другие;
· данные деловой разведки и прочие возможные источники информации.
С другой стороны служба анализа выдает информацию заинтересованным потребителям. Основные её потребители - лица, принимающие решения (ЛПР).
На предприятии должен быть установлен порядок доступа к такой информации по причине её особой ценности и подчас конфиденциальности.
|
|
|
С точки зрения аналитических систем информацию можно разделить на:
· Агрегированные данные
· Исторические данные
· Прогнозируемые данные
Агрегированные данные. Пользователя, занимающегося анализом, редко интересуют детализированные данные. Более того, чем выше уровень пользователя (руководителя, управляющего, аналитика), тем выше уровень агрегации данных, используемых им для принятия решения. Рассмотрим в качестве примера фирму по продаже автомобилей. Коммерческого директора такой фирмы мало интересует вопрос: "Какого цвета "Жигули" успешнее всего продает один из ее менеджеров - Петров: белого или красного?" Для него важно, какие модели и какие цвета предпочитают в данном регионе.
Исторические данные. Важнейшим свойством данных в аналитических задачах является их исторический характер. После того как зафиксировано, что Петров в июне 2004г. продал 2 автомобиля "Волга" и 12 автомобилей "Жигули", данные об этом событии становятся историческим (свершившимся) фактом. И после того, как информация об этом факте получена, верифицирована и заведена в БД, она может быть сколько угодно раз считана оттуда, но уже не может и не должна быть изменена.
|
|
|
Другим неотъемлемым свойством исторических данных является обязательная спецификация времени, которому эти данные соответствуют. Причем время является не только наиболее часто используемым критерием выборки, но и одним из основных критериев, по которому данные упорядочиваются в процессе обработки и представления пользователю.
Во многих организациях используются как общепринятые, так и собственные календарные циклы (финансовый год может начинаться не в январе как календарный, а, например, в июне); время является стандартным параметром практически любой аналитической, статистической или финансовой функции (прогноз, нарастающий итог, переходящий запас, скользящее среднее и т.д.).
Прогнозируемые данные. Когда говорится о неизменности и статичности данных в аналитических системах, имеется в виду неизменность исключительно исторических данных (данных, описывающих уже произошедшие события). Такое предположение ни в коем случае не распространяется на прогнозируемые данные (данные о событии, которое еще не происходило). И этот момент является весьма существенным.
Например, если мы строим прогноз об объеме продаж на июнь 2005г. для менеджера Петрова, то, по мере поступления фактических (исторических) данных за 2004г., эта цифра может и будет многократно изменяться и уточняться. Более того, достаточно часто прогнозирование и моделирование затрагивает не только будущие, еще не произошедшие, но и прошлые, уже свершившиеся события. Например, анализ: "а, что будет (было бы)..., если (бы)..?", строится на предположении о том, что значения некоторых данных, в том числе и из прошлого, отличны от реальных.
|
|
|
На первый взгляд, мы сами противоречим себе, говоря о неизменности данных, как основополагающем свойстве аналитической системы. Но это не так. Это кажущееся противоречие наоборот подчеркивает и усиливает значимость требований к неизменности исторических данных. Сколько бы мы не упражнялись (например, при анализе: "а что... если..?") со значением объема продаж за июнь 2004г., значения исторических (реальных) данных должны оставаться неизменными.
С технической точки зрения источники данных для проведения анализа могут быть представлены в следующих основных формах:
· в виде файлов определённого формата (ранее самым распространённым форматом были DBF файлы, сейчас же всё большую долю начинает занимать формат XML);
· в виде привычных большинству специалистов реляционных баз данных, в которых хранится первичная или агрегированная информация;
· в виде хранилищ данных, которые собирают внутри себя информацию из различных предметных транзакционных баз данных и производят её агрегацию и систематизацию;
· в виде информации, получаемой из отчётов, когда в процессе выполнения аналитической работы результаты (агрегаты) одного отчёта становятся источником данных для других отчётов, тем самым, являясь элементом-источником общей технологической цепочки при осуществлении анализа;
· информация, получаемая напрямую при вызове удалённых процедур во внешних по отношению к аналитической подсистем или даже информационных систем. Данная технология реализована во многих языках программирования, на большинстве технологических платформ и основывается на комплексной идеологии удалённого вызова процедур (RPC – Remote Procedure Call);
· традиционные Интернет сайты различных СМИ, информационных агентств и обычных компаний в зависимости от типа и содержания требуемой информации;
· «ВЕБ сервисы», взаимодействие с которыми основывается на протоколе SOAP и XML и которые по основной концепции должны быть зарегистрированы в каталогах и доступны по протоколу UDDI – основная цель данной концепции – создать единую гибкую инфраструктуру автоматизированного взаимодействия информационных систем различных компаний с целью оказания каких-либо информационных услуг (сервисов) через традиционную сеть Интернет. Отсюда пошло и само название – WEB Services (ВЕБ сервисы).
Дата добавления: 2019-03-09; просмотров: 269; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!