Архив номеров

-кубы содержат бизнес-показатели, используемые для анализа и принятия управленческих решений, например: Бизнес-показатели хранятся в кубах не в виде простых таблиц, как в обычных системах учета или бухгалтерских программах, а в разрезах, представляющих собой основные бизнес-категории деятельности организации: Благодаря детальному структурированию информации -кубы позволяют оперативно осуществлять анализ данных и формировать отчёты в различных разрезах и с произвольной глубиной детализации. Отчёты могут создаваться аналитиками, менеджерами, финансистами, руководителями подразделений в интерактивном режиме для того, чтобы быстро получить ответы, на возникающие ежедневно вопросы, и принять правильное решение. При этом сотрудникам, для создания отчетов не нужно прибегать к услугам программистов, на что обычно уходит немало времени. Из -куба может быть составлен обычный плоский отчёт. По столбикам и строчкам отчёта будут бизнес-категории грани куба , а в ячейках показатели.

Информационно-аналитические системы на базе -технологий

Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке"Файлы работы" в формате Введение - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология. Если постараться охватить во всех его проявлениях, то это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным.

Применение OLAP-технологий и OLAP-систем в экономической сфере Текст данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса.

Наиболее распространенными и востребованными остаются первые три категории. Нужно помнить, что анализ и моделирование сложных зависимостей эффективны только тогда, когда время на их выполнение сравнительно мало. Принимая во внимание тот факт, что зависимости данных могут быть неизвестны заранее, модели данных должны быть очень гибкими. Оперативная аналитическая обработка Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ являются задачами систем оперативной аналитической обработки данных .

трансформирует исходные данные таким образом, чтобы они отражали действительные размерности организации время, клиенты, продукты, статьи и центры затрат , которые были бы понятны конечному пользователю. и хранилища данных дополняют друг друга. Если хранилища данных позволяют накапливать и управлять данными, то превращает данные из хранилищ в стратегическую информацию. При помощи лица, принимающие решения, могут эффективно получать информацию и знания из данных.

В банке -приложения используются для реализации большого количества функций. Финансовые отделы используют их для бюджетирования, калькуляции распределения затрат по статьям, анализа финансовой эффективности и финансового моделирования. Анализ доходности и рисков — два наиболее частых пути применения таких приложений в соответствующих отделах банка. Маркетологи используют для анализа маркетинговых исследований, прогнозирования продаж, анализа промо-акций, сегментации рынка и потребителей.

Для поддержания процесса принятия решений уже не обойтись без средств извлечения знаний анализа данных , которые становятся всё более и более доступными. Извлечение знаний — процесс анализа массивов данных, направленный на поиск новой полезной информации, обычно представленной в форме ранее неизвестных отношений между фактами.

Не так часто можно услышать вопросы"а зачем новая технология нужна, что дает бизнесу, почему потребовалась именно сейчас? Зачем нужна и что такое оперативная аналитическая обработка данных , Когда речь заходит об оперативной аналитической обработке данных, можно услышать разноречивые мнения. С таким утверждением нельзя согласиться. Технология успешно преодолела пик ажиотажа и стала одной из важных составляющих новой, более широкой категории методов и средств бизнес-интеллекта [1].

Это суждение — как и следующие — верно лишь отчасти.

BI-система QlikView (а также Qlik Sense) владеет абсолютно всеми нужными в одном сценарии системы QlikView и Qlik Sense не требуется использование OLAP. молодые специалисты перестают принимать заказы от бизнес-пользователей. . Области применения · Интеграция с Infor CRM · Решения.

Оперативные системы служат для обеспечения эффективной повседневной работы организации, например, системы обработки заказов и выписывания счетов, бухгалтерские системы, системы складского учета и пр. Они часто приобретаются у внешних поставщиков. Эти системы примерно одинаковы у разных фирм и в разных отраслях. Они не требуют глубокого понимания бизнеса данной конкретной фирмы.

Поэтому заказать их у поставщика довольно просто. С другой стороны, аналитические системы позволяют развить стратегические преимущества в конкурентной борьбе, являются мощным инструментом для управления бизнес-процессами. Они требуют большого объема информации о конкретной фирме. Эти системы имеют инфраструктуру, обеспечивающую основу для правильного решения, принимаемого компетентными людьми в отделах-пользователях, а в конечном итоге и руководителями компании.

Использование информации в аналитических системах предполагает несколько этапов: Для каждого из этих этапов требуются соответствующие средства, поскольку необходимо рассматривать данные под разными углами зрения, изучать их в разных аспектах, отражающих индивидуальные интересы конечного пользователя. Технология диалоговая аналитическая обработка позволяет на основании данных моделировать реальные структуры и связи, что особенно важно для аналитических систем. Главное ее отличие от других средств аналитической обработки данных заключается в том, что она предназначена для создания многомерных многопараметрических моделей с целью более адекватного представления реальных процессов.

Публикации

Есть два основных подхода к решению этой задачи. Каждый из этих подходов имеет свои плюсы и минусы. Их сравнительный анализ выходит за рамки этой статьи.

Статья OLAP-системы, Требования к OLAP-системам FASMI, Особенности в области подготовки данных для всех видов бизнес-отчетности, . Для тех же целей иногда применяется и хранение в БД заранее.

Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы. Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе -техологий другие названия: -системы интегрируют уже существующие системы учёта, предоставляя пользователю инструменты для анализа больших объёмов данных в реальном времени, динамического конструирования отчётов, мониторинга и прогнозирования ключевых бизнес-показателей.

Примером информационно-аналитической системы, построенной на базе -технологий является Интернет-портал многомерного анализа, статистики и отчетности. Как правило, даже небольшие компании используют несколько информационных систем для автоматизации различных сфер деятельности. Получение аналитической отчётности в информационных системах, основанных на традиционных базах данных сопряжено с рядом ограничений: Разработка каждого отчёта требует работы программиста; Отчёты формируются очень медленно зачастую несколько часов , замедляя при этом работу всей информационной системы; Данные, получаемые от различных структурных элементов компании не унифицированы и часто противоречивы.

-системы, самой идеологией своего построения предназначены для анализа больших объёмов информации, позволяют преодолеть ограничения традиционных информационных систем. Создание -системы на вашем предприятии позволит: Интегрировать данные различных информационных систем, создав единую версию правды; Проектировать новые отчеты несколькими щелчками мыши без участия программистов; В реальном времени анализировать данные по любым категориям и показателям бизнеса на любом уровне детализации; Производить мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса.

При работе с -системой, вы всегда сможете оперативно найти ответы, на возникающие вопросы, увидеть картину в целом, проводить постоянный мониторинг состояния бизнеса.

- и -технологии

На российском рынке -решений для"1С" представлены продукты, различные по функциональности и по бюджету. Как подобрать -решение, которое оптимально подойдет для реализации поставленных задач? На что стоит обратить внимание? архитектурной точки зрения наиболее распространенным подходом является разделение данных между двумя базами:

Разработка аналитических приложений и систем бизнес интеллекта. применения эти системы в финансовой сфере: банки, страховой бизнес.

-технологии в бизнесе Введение В современном мире невозможно переоценить роль компьютерных технологий, они проникли во все сферы жизни общества и помогают решать множество задач. Применение компьютерных технологий разительно облегчает информационные процессы: Информационно-коммуникационные технологии применяются повсеместно: Вследствие многообразия программного и аппаратного обеспечения потенциальные возможности компьютерных технологий безграничны. В этой сфере также ведется постоянное развитие и усовершенствование.

На любом предприятии сегодня используются хранилища данных, базы данных, и системы управления базами данных. Эти технологии позволяют сохранять информацию и обеспечивают быстрый доступ к ней. Вместе с усовершенствованием информационно-коммуникационных технологий в целом, совершенствуются и базы данных. Их структура становится сложнее, а объем решаемых задач больше. Например, реляционные базы данных позволяют представлять данные о предметной области с помощью двумерных таблиц, между которыми устанавливается связь.

Они позволяют отобразить информацию в наиболее доступной для понимания пользователя форме.

Системы бизнес-интеллекта ( -системы)

-система как инструмент современного экономиста В итоге многие компании начинают весьма консервативно относиться к развитию своих информационных систем, руководствуясь принципом: Для современного российского предприятия характерна ситуация, когда имеется несколько систем автоматизации для решения различных задач , данные хранятся разрозненно и, как следствие, отсутствует единый взгляд на управленческую информацию.

Во многих компаниях в процессе составления отчета участвуют два специалиста — программист, обеспечивающий запросы к базам данных, и экономист, пытающийся с помощью электронных таблиц свести эти данные в отчет, необходимый руководству.

Типичные задачи анализа данных, решаемые с помощью OLAP-систем Анализом бизнес-процесса"Продажи" применение OLAP-технологий в.

Чаще всего это понятие характеризует программное обеспечение, созданное для помощи менеджеру в анализе внутренней и внешней информации о своей компании. Другими словами системы — это аналитические системы, обеспечивающие поддержку принятия управленческих решений на всех уровнях управления компании. Лица принимающие решения своевременно получают достоверную структурированную информацию о состоянии бизнеса компании решение не только для высшего менеджмента, для любого уровня, где принимаются решения, в том числе на уровне технологического производства.

Информация получается путём объединения данных из различных источников информации, обработки, хранения и предоставления информации в удобном виде для принятия решений. Классическое применение систем реальное применение гораздо шире: В общей архитектуре компании система находиться на уровне сервисов и никогда не сможет эффективно работать без правильной системы сбора информации. Ключевая цель системы: Создание управленческого потока информации, необходимого и достаточного для поддержки управленческих решений, а также своевременная доставка информации до лиц, принимающих управленческие решения.

Основные элементы системы: Информационные панели — панели создаются по требованию всех заинтересованных руководителей.

Применение - систем

Банки и технологии Применение -технологий в решении задач финансовой консолидации и бюджетирования Во всем мире -технологии находят широкое применение как средство анализа данных и подготовки отчетов. Тенденции такова, что стоимость средств -анализа постоянно снижается, и они становятся такими же естественными инструментами аналитика, менеджера и экономиста, как электронные таблицы.

Наверняка, многие читатели уже знакомы с -системами и применяли их на практике. В этой статье речь пойдет о том, как подобные системы используются в решении наиболее актуальных сейчас управленческих задач банков - задач финансовой консолидации и бюджетирования. Введение в Для начала напомним, что такое , чем эта технология отличается от обычных средств разработки отчетов, и какая от нее может быть практическая польза. Итак, можно определить как особый способ анализа данных и получения отчетов.

В этом смысле OLAP-куб (и квалифицированный бизнес-аналитик) в плане . База данных этой ERP-системы располагается на некоем сервере и.

Принять любое управленческое решение, невозможно не обладая необходимой для этого информацией, обычно количественной. Для этого необходимо создание хранилищ данных, то есть процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных, с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа и аналитических отчетов.

- — технология комплексного многомерного анализа данных, ключевой компонент организации хранилищ данных. Для этого необходим сбор, отсеивание и предварительная обработка данных с целью предоставления результирующей информации для статистического анализа и аналитических отчетов. Таким образом, вы приобретаете надежный инструмент контроля и планирования деятельности, включающий следующие требования к приложениям для многомерного анализа: Информационные системы масштаба предприятия, как правило, содержат приложения, предназначенные для комплексного многомерного анализа данных, их динамики, тенденций и т.

Такой анализ в конечном итоге призван содействовать принятию решений. Нередко эти системы так и называются — системы поддержки принятия решений. Продажи Ключевые вопросы коммерсанта: Ответы на подобные вопросы необходимы для принятия управленческих решений: 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 обычной счет-фактуре, то есть данные в таком виде теоретически обязаны быть у любого предприятия. Как правило, это несколько периодов: К счастью -инструменты автоматически вычисляют старшие периоды из даты и вычисляют итоги по ним.

Как выбрать -систему

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 :

Система Business Intelligence (BI система) собирает данные из всех имеющихся в . OLAP (Online Analytical Processing — Оперативная аналитическая . отраслевая стратегия бизнеса – сфокусированное применение навыков.

Тем не менее тот факт, что эта тема вновь поднимается, надеюсь, будет одобрен большинством читателей, т. Данные в хранилище попадают из оперативных систем -систем , которые предназначены для автоматизации бизнес-процессов. Кроме того, хранилище может пополняться за счет внешних источников, например статистических отчетов. Но даже если на предприятии все данные хранятся на центральном сервере БД что бывает крайне редко , аналитик почти наверняка не разберется в их сложных, подчас запутанных структурах.

Есть и еще одна причина, оправдывающая появление отдельного хранилища — сложные аналитические запросы к оперативной информации тормозят текущую работу компании, надолго блокируя таблицы и захватывая ресурсы сервера. На мой взгляд, под хранилищем можно понимать не обязательно гигантское скопление данных — главное, чтобы оно было удобно для анализа. Вообще говоря, для маленьких хранилищ предназначается отдельный термин — киоски данных , но в нашей российской практике его не часто услышишь.

— удобный инструмент анализа Централизация и удобное структурирование — это далеко не все, что нужно аналитику. Ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации информации. Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого хранилища, лишены одного — гибкости. Конечно, можно вызвать программиста если он захочет придти , и он если не занят сделает новый отчет достаточно быстро — скажем, в течение часа пишу и сам не верю — так быстро в жизни не бывает; давайте дадим ему часа три.

Получается, что аналитик может проверить за день не более двух идей. А ему если он хороший аналитик таких идей может приходить в голову по нескольку в час.

Ваш -адрес н.

Уровень — систем Уровень аналитических приложений Транзакционные системы используются для управления текущими операциями, являются источниками первичной информации для дальнейшего анализа. Таким образом транзакционные системы решают часть тактических задач, но не могут быть использованы в стратегическом управлении. Хранилища данных . Хранилища данных стоят на уровень выше после . Являются одним из важнейших элементов — инфраструктуры предприятия.

В статье излагается опыт применения бизнес-интеллектуальных технологий OLAP и DATA MINING в ФГБУ ГНЦ РФ ФМБЦ им. А.И. БУРНАЗЯНА для.

Это только небольшой список решаемых задач. оптимизирован для решения аналитических задач и включает в себя полный набор механизмов, необходимых для решения поставленной задачи: Это то, что обеспечивает создание эффективных прикладных решений в минимальные сроки. , и : — бесплатная версия предназначена только для образовательных целей. Использование данной версии в коммерческих целях запрещено.

В ней ограничены возможности интеграции и автоматической обработки.

Система бизнес-анализа OLAP-Эксперт