АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ И ПРЕИМУЩЕСТВ СИСТЕМ БИЗНЕС АНАЛИЗА

Валько Евгений Валерьевич1, Гетманова Анастасия Владимировна1
1Кубанский государственный университет, студент магистратуры экономического факультета, кафедра мировой экономики и менеджмента

Аннотация
Системы бизнес-анализа (BI) объединяют оперативные данные с аналитическим инструментарием, для представления сложно организованной и важной коммерческой информации для проектировщиков и руководства. Их цель заключается в повышении оперативности и качества исходных данных предназначенных для процесса принятия решений. Системы бизнес-анализа используются для того, чтобы осмыслить потенциальные возможности фирмы; состояние профессиональных навыков, для анализа тенденций и будущих направлений на рынке, анализа технологий, и нормативно-правовой базы, в которой фирма осуществляет свою деятельность; работу конкурентов и последствия их действий.

Ключевые слова: бизнес-аналитика, конкурентная информация, неструктурированные данные, системы бизнес анализа


ANALYSIS OF THE STRUCTURE AND BENEFITS OF BUSINESS INTELLIGENCE SYSTEMS

Valko Eugene Valerievich1, Getmanova Anastasiya Vladimirovna1
1Kuban State University, graduate student of economic faculty of the Department of World Economics and Management

Abstract
Business intelligence systems combine operational data with analytical tools to present complex and competitive information to planners and decision makers. The objective is to improve the timeliness and quality of inputs to the decision process. Business Intelligence is used to understand the capabilities available in the firm; the state of the art, trends, and future directions in the markets, the technologies, and the regulatory environment in which the firm competes; and the actions of competitors and the implications of these actions.

Keywords: business intelligence, competitive intelligence, unstructured data


Библиографическая ссылка на статью:
Валько Е.В., Гетманова А.В. Анализ структуры и преимуществ систем бизнес анализа // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2015. № 9 [Электронный ресурс]. URL: https://ekonomika.snauka.ru/2015/09/9667 (дата обращения: 12.03.2024).

Системы бизнес-анализа (BI) объединяют оперативные данные с аналитическим инструментарием, для представления сложно организованной и важной коммерческой информации для проектировщиков и руководства. Их цель заключается в повышении оперативности и качества исходных данных предназначенных для процесса принятия решений.

Системы бизнес-анализа используются для того, чтобы осмыслить потенциальные возможности фирмы; состояние профессиональных навыков, для анализа тенденций и будущих направлений на рынке, анализа технологий, и нормативно-правовой базы, в которой фирма осуществляет свою деятельность; работу конкурентов и
последствия их действий.

Спрос на прикладные программы бизнес-анализа продолжает расти даже в условиях, когда спрос на большинство продуктов информационных технологий (IT) неустойчив. Тем не менее, исследований информационных системы (ИС) в этой области очень мало.

В то время как термин бизнес-аналитика является относительно новым, компьютерные системы бизнес-анализа появились, в том или ином роде, около сорока лет назад [1]. Система бизнес-анализа как термин включает в себя такие понятия, как средства поддержки принятия решений, информационную систему администрирования и менеджмента.

С каждым новым шагом возможности увеличивались, когда предприятия росли, все более усложнялись их вычислительные и аналитические потребности, а компьютерная аппаратура и программы совершенствовались [2]. В данной статье система бизнес-анализа будет определяться следующим образом.

Системы бизнес-аналитики – системы, сочетающие в себе сбор данных, их хранение, и управление базой данных при помощи аналитического аппарата для представления в совокупности внутренней и внешней информации для проектировщиков и руководства.

В основе данного определения лежит идея, что системы бизнес-анализа обеспечивают полезную информацию, доставляемую в нужное время, в нужное место, и представляемую в нужной форме для использования руководством. Цель всего этого заключается в повышении оперативности и качества исходных данных, используемых в процессе принятия решений, а это облегчает управленческую работу.

Иногда бизнес-анализ относится к оперативному принятию решений, то есть в этом случае нужно дать немедленный ответ, но чаще, он относится к сокращению сроков принятия решений, так что информация для руководства все равно будет полезной, когда придет время принимать решение. Во всех случаях использование бизнес-анализа рассматривается как работа на опережение [3].

Основные компоненты системы бизнес-анализа, которая прогнозирует ситуации, представлены на рисунке 1.

Рис.1. Основные компоненты системы бизнес-анализа, которая прогнозирует ситуации.

Системы бизнес-анализа помогают в стратегическом и оперативном принятии решений. Опрос от Gartner ранжировал стратегии использования BI в следующем порядке:

управление эффективностью деятельности компании;

оптимизация работы с клиентами, мониторинг хозяйственных операций, и стандартная поддержка принятия решений;

комплекс обособленных прикладных программ BI предназначенных для операций и стратегий;

управленческая отчетность от систем бизнес-анализа.

Первым выводом из данного опроса является тот факт, что простой отчетности из показателей фирмы и ее конкурентов, составленной из многих имеющихся программных продуктов, недостаточно.

Второй вывод, что слишком многие фирмы до сих пор считают бизнес-аналитику (например, DSS и EIS) внутренней функцией.

Быстрый рост интернет технологий, обеспечивает распространение среды взаимодействия пользователя с программой, объединяя все для создания богатой среды бизнес-анализа. BI извлекает информацию из многих других систем.

Для работы с BI нужен эксперт, который будет разбираться как со структурированными, так и со слабоструктурированными данными. Термин слабоструктурированные данные используется для всех данных, которые не вписываются в реляционные или одноуровневые файлы, которые в свою очередь называются структурированными данными [4]. Мы используем термин слабоструктурированные данные (а не более распространенный неструктурированные данные) чтобы признать, что большинство таких данных имеет определенную структуру. Например, электронная почта делится на сообщения и сообщения, которые накапливаются в папках.

Исследование показало, что 60% ИТ-директоров и технических директоров считают слабоструктурированные данные важными для улучшения деятельности и создания новых возможностей для бизнеса. В 2014 году 30-40% процентов времени белых воротничков уходило на управление слабоструктурированными данными, по сравнению с 20% в 2010 году. Кроме того, можно сказать, что более 85% всей коммерческой информации является слабоструктурированными данными. Примерно 15% из структурированных данных, как правило, фиксируются в таблицах, которые не включены в структурированную архитектуру базы данных.

В то время как хранилища данных, ERP, CRM и базы данных, в основном имеют дело со структурированными данными из баз данных, многочисленные слабоструктурированные данные в организациях остаются позади. Управление слабоструктурированными данными сохраняется как одна из основных нерешенных проблем в ИТ-индустрии, несмотря на активные усилия поставщиков создать более сложное программное обеспечение для управления документооборотом.

Установленные аналитические и практические подходы в системах бизнес-анализа, как правило, подразумевают работу отдельного пользователя, у которого имеется специальный опыт, и который занимается исследованием данных [5].

Специалисты-проектировщики штатной должности, осуществляющие анализ для высшего руководства, часто создают оптимизированные подпрограммы для BI, потому что решения принимаются на многих уровнях организации, а не только на высшем. Новый класс аналитических вспомогательных программ появляется для того, чтобы программное обеспечение обслуживало как можно больше работников фирмы [6]. Эти новые вспомогательные программы называются “бизнес-аналитика для масс”. BI для масс обеспечивает возможность работы с отчетностью и анализом для всех уровней организации.

Как пример, фирмы внедряют такие вспомогательные программы, как интеллектуальный анализ данных, предназначенный для использования неспециалистами.

Основные задачи, реализуемые BI для масс: простое создание и работа с данными, защищенность передачи информации, удобный пользовательский интерфейс, например как у браузеров.

Широкое использование в BI вспомогательных инструментов для многих сотрудников показывает, что организация готова распространить BI по всей фирме [7].

Так как приходится иметь дело как со структурированными, так и со слабоструктурированными данными одновременно, архитектура данных в BI более ориентирована под бизнес, чем под решение чисто технических задач. Хотя техническая архитектура данных сосредотачивается на оборудовании, связующем программном обеспечении и системе управления базами данных, архитектура систем бизнес-анализа данных фокусируется на стандартах, метаданных и бизнес-правилах предприятия.

В стандартной BI архитектуре для структурированных данных в информационном хранилище, данные берутся из операционных систем и распространяются с использованием технологий интернет-браузера. Конкретные данные, необходимые для BI загружаются в витрину данных, и используются специалистами по планированию и руководством [8]. Вывод информации приобрел вид рутинного нажатия на нужную информацию из витрины данных и ожидания ответа на запросы от веб-пользователей и аналитиков по оперативной работе с данными. Выходные документы могут принимать различные формы, включая отчеты по отклонениям, стандартные отчеты и ответы на конкретные просьбы. Выходные данные отправляются каждый раз, когда параметры выходят за пределы предварительно заданных границ.

На данный момент множество фирм используют отдельные части систем бизнес-анализа, но в полноценном виде такие системы встречаются довольно редко [9]. Для упрощения рассмотрения стоимости данной системы, рассмотрим фирму, начинающую с нуля.

Интеграция системы бизнес-анализа включает:

Затраты на аппаратное обеспечение. Эти затраты зависят от того, что уже установлено на предприятии. Если информационное хранилище данных уже используется, то основное необходимое оборудование это специализированная под систему бизнес-анализа витрина данных и, возможно, обновление информационного хранилища данных.

Затраты на программное обеспечение. Типичные пакеты систем бизнес-анализа могут стоить около 60000 долл. Так же нужно принимать во внимание подписки на разных услуг по передаче данных. Например, фирмы в отрасли розничной торговли подписываются на сканирование данных, чтобы определить, как спрос на их продукцию и продукцию конкурентов реагирует на специальные предложения, разные нововведения и другие ежедневные изменения на рынке.

Затраты на реализацию. После закупки аппаратного и программного обеспечения, придется потратить большую сумму на внедрение, сюда так же входит и начальная подготовка. Обучение персонала так же требует постоянных затрат, ведь новые сотрудники привлекаются к эксплуатации системы, а сама система требует обновлений. Кроме того, ежегодные контракты на техническое обслуживание программного обеспечения обычно составляют 15% от стоимости самой системы [10].

Затраты на персонал. Затраты на персонал, назначенный для выполнения расчетов в BI и на сотрудников информационно-технологической поддержки должны быть в полной мере учтены, так же как и заработная плата, накладные расходы, расходы на помещения, средства вычислительной техники и другую инфраструктуру для сотрудников. Сложный анализ затрат также должен принимать во внимание время, потраченное на чтение выходных данных из BI и время, затрачиваемое на поиск в интернете и других источниках для BI.

Большинство преимуществ систем бизнес-анализа по факту неосязаемо. Эмпирическое исследование 50 финских компаний показало, что большинство компаний не считают экономию на затратах или оптимизацию времени основными преимуществами при инвестировании в системы бизнес-анализа. Есть надежда, что хорошая система бизнес-анализа приведет к большому прорыву в какой-то момент в будущем.

Тем не менее, спрогнозировать большие прорывы невозможно ведь они являются практически непрогнозируемые и очень редкими явлениями.


Библиографический список
  1. Сухина Н.Ю., Седых Н.В., Апсалямов Р.Р. Проблемы и перспективы развития интеграционных процессов // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2007. № 7. С. 44-47.
  2. Управление интеллектуальными активами: учебное пособие / А.Н. Костецкий, Н.О. Старкова; М-во образования и науки Российской Федерации, Кубанский гос. ун-т. Краснодар, 2006. 317 с.
  3. Козырь Н.С. Экономический механизм реструктуризации промышленных предприятий в системе управления капитализацией // диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Кубанский государственный технологический университет. Краснодар. 2010. 168 с.
  4. Листопад М.Е., Деружинский Г.В., Королев Д.А. Фазы общественного воспроизводства, взаимосвязь его материально-вещественных и стоимостных факторов // Современная экономика: проблемы и решения. 2014. № 12. С. 47-58.
  5. Невская Н.А. Опыт макроэкономического прогнозирования в период развития рыночных отношений в России. – М.: Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова. 2014. 56 с.
  6. Козырь Н.С., Гетманова А.В. Бесконтактная технология MasterCard PayPass и перспективы ее развития в России // Финансы и кредит. 2015. № 4 (628). С. 44-54.
  7. Трунин С.Н., Вукович Г.Г. Макроэкономика. М.: Финансы и статистика, 2013. 312 с.
  8. Сидоров В.А., Маликова Т.Е. Деструктуризация инвестиционного капитала в тенденциях глобализации // Экономика устойчивого развития. 2012. № 9. С. 172-177.
  9. Шевченко И.В., Коробейникова М.С. Новые интегрированные структуры как инновационные формы развития российской экономики: теория и практика // Экономика: теория и практика. 2014. № 3. С. 13-21.
  10. Осипов В.С. О единстве цепочки ценности и цепочки стоимости // Глобальный научный потенциал. 2013. № 10 (31). С. 120-123.


Все статьи автора «Валько Евгений Валерьевич»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: