В настоящее время в управлении организациями появляется множество нововведений. Это обусловлено, как изменением парадигмы развития науки, так и ростом процесса глобализации экономики. В теорию и практику анализа и управления экономическими процессами и системами входят новые принципы, методы, направления, понятия, которые не всегда трактуются однозначно. К их числу можно отнести и бизнес-анализ.
В настоящее время толкования термина «бизнес – анализ» неоднозначно. С одной стороны, бизнес – это любой вид деятельности, направленный на получение прибыли или получение личной выгоды [8]. Значение данного слова созвучно «предпринимательству».
Соединение понятий «анализ» и «бизнес» позволяет выделить новое направление исследования деятельности организаций на микроуровне – бизнес-анализ.
Существует довольно много определений бизнес — анализа. Бариленко В.И. предлагает понимать бизнес-анализ как средство реализации принципов социальной ответственности бизнеса и обеспечения условий устойчивого развития, как отдельных компаний, так и общества в целом и инструмент мотивации и обоснования нововведений. Одновременно в качестве объектов анализа выступают процессы, единицы, модели и показатели деятельности коммерческих организаций [4, с. 198].
Что такое бизнес-аналитика? Основы бизнес-анализа. Итоги интенсива по аналитике
Некоторые авторы включают в круг вопросов, подлежащих решению с помощью бизнес — анализа, практически весь спектр экономической жизнедеятельности – от законодательной и нормативной базы до построения целевых моделей и разработки стратегии бизнеса. При этом выявление и управление процессами предлагается осуществлять лишь по мере необходимости, что сводит трактовку бизнес — анализа, в лучшем случае, к теоретическому тематическому анализу.
Очевидно, что для выработки общего мнения, следует определиться с предметом и объектом бизнес — анализа. Предметом бизнес — анализа является деятельность субъектов микроэкономики, обусловленная их целями и задачами, ее результаты, а также коммерческие отношения с контрагентами. Объектами бизнес — анализа служат предприятия и организации микроуровня, структурированные определенным образом и/или объединенные в соответствующие институциональные системы.
Бизнес — анализ ориентирован на выявление причинно-следственных связей и зависимостей как основы ситуационного анализа и диагностики состояния организации, планирования и прогнозирования на основе структурирования бизнес-процессов анализируемой системы и, следовательно, главной задачей такого анализа является структурирование бизнес — системы (бизнес-процесса) для выявления закономерностей и противоречий с целью улучшения функционирования деятельности предприятия, а при необходимости – для корректировки бизнес-процессов или бизнес — структуры [7, с. 355].
Методу бизнес – анализа свойственны характерные особенности:
─ изучение внутренних причин и внешних факторов изменения показателей, проведение факторного анализа с целью выявления их воздействия на эффективность бизнеса;
Базовые понятия бизнес-анализа и определение профессии / Александр Белин
─ использование совокупности показателей для изучения экономических явлений, характеризующих деятельность компаний в условиях динамичности внешней среды бизнес — объекта;
─ формирование системы информационного обеспечения анализа, включающей информацию как экономического, так и политического, экологического и социального характера;
─ системный подход, выявление и измерение взаимосвязи показателей развития бизнеса;
─ сочетание приемов анализа и синтеза при изучении бизнеса, базирующееся на вертикальных и горизонтальных системах его построения, для обоснования мер по его совершенствованию и прогнозирования перспектив развития.
Задачи бизнес – анализа достаточно разнообразны. Их можно подразделить на две группы [5]:
─ задачи, базирующиеся на историческом подходе, согласно которым, бизнес – анализ сфокусирован на поиске закономерностей и причин сложившейся ситуации, позволяя прогнозировать будущее;
─ задачи, отличающиеся процессным видением, что служит в дальнейшем основой автоматизации.
Таким образом, главной задачей бизнес — анализа является структурирование бизнес — системы или бизнес — процесса для выявления формирующихся закономерностей и возникающих противоречий, для их корректировки и использования с целью улучшений ее функционирования. Несмотря на то, что государство можно и нужно рассматривать как экономическую систему, объектами бизнес — анализа являются предприятия и организации микроуровня, а не общество в целом.
Поделитесь с Вашими друзьями:
Источник: psihdocs.ru
Анализ бизнес информации основные принципы Последовательность
Скачать презентацию Анализ бизнес информации основные принципы Последовательность Анализ бизнес информации — основные принципы.ppt
- Количество слайдов: 22
Анализ бизнес информации – основные принципы
Последовательность работы Выдвижение гипотез Сбор и систематизация данных Построение модели, объясняющей имеющиеся факты Тестирование модели и интерпретация результатов Применение полученной модели Base. Group Labs
Способы анализа данных Главным лицом в процессе анализа данных является эксперт – специалист в предметной области. Несмотря на то, что существует большое количество аналитических задач, методы их решения можно поделить на 2 категории: § Извлечение и визуализация данных § Построение и использование моделей Base. Group Labs
Общая схема анализа Эксперт (специалист в предметной области) Гипотеза (предположение) Извлечение и визуализация: OLAP, таблицы, диаграммы, карты… Построение моделей: прогнозирование, кластеризация, классификация… Интерпретация результатов Base. Group Labs
Визуализация данных В случае визуализации эксперт формулирует некоторым образом запрос к системе, извлекает нужную информацию из различных источников и просматривает полученные результаты. На основе имеющихся сведений он делает выводы, которые и являются результатом анализа. Существует множество способов визуализации данных: § OLAP (кросс-таблицы и кросс-диаграммы) § Таблицы, диаграммы, гистограммы § Карты, проекции, срезы и прочие Base. Group Labs
Достоинства и недостатки визуализации Достоинства: § Простота создания § Работа на данных малого объема и низкого качества § Возможность использования экспертных знаний Недостатки: § Неспособность обрабатывать большие объемы § Неспособность анализа сложных закономерностей § Сильная зависимость от конкретного эксперта § Отсутствие возможности тиражирования Base. Group Labs
Построение моделей является универсальным способом изучения окружающего мира. Этот способ позволяет обнаруживать зависимости, прогнозировать, разбивать на группы и решать множество других интеллектуальных задач. Но самое главное, что полученные таким образом знания можно тиражировать, т. е. построенную одним человеком модель могут применять другие без необходимости понимания методик, при помощи которых эти модели построены. Base. Group Labs
Методика извлечения знаний Несмотря на большое количество разнообразных бизнес-задач почти все они решаются по единой методике. Эта методика называется Knowledge Discovery in Databases. Она описывает не конкретный алгоритм или математический аппарат, а последовательность действий, которую необходимо выполнить для построения модели (извлечения знания). Данная методика не зависит от предметной области, это набор атомарных операций, комбинируя которые можно получить нужное решение. Base. Group Labs
Knowledge Discovery in Databases Источники данных Исходные данные Выборка Очищенные данные Очистка Трансформация Трансформированные данные Data Mining Модели (шаблоны) Знания Интерпретация Base. Group Labs
KDD – выборка данных Первым шагом в анализе является получение исходной выборки. На основе этих данных и строятся модели. На этом шаге необходимо активное участие эксперта для выдвижения гипотез и отбора факторов, влияющих на анализируемый процесс. Желательно, чтобы данные были уже собраны и консолидированы. Крайне необходимо наличие удобных механизмов подготовки выборок.
Чаще всего в качестве источника рекомендуется использовать специализированное хранилище данных, агрегирующее всю необходимую для анализа информацию. Base. Group Labs
KDD – очистка данных Реальные данные для анализа редко бывают хорошего качества. Необходимость предварительной обработки при анализе данных возникает независимо от того, какие технологии и алгоритмы используются. Более того, эта задача может представлять самостоятельную ценность в областях, не имеющих непосредственного отношения к анализу данных. К задачам очистки относятся: § Заполнение пропусков и редактирование аномалий § Сглаживание, очистка от шумов § Редактирование дубликатов и противоречий § Устранение незначащих факторов и прочее… Base. Group Labs
KDD – трансформация данных Трансформация данных – последний этап перед, собственно, анализом. Различные алгоритмы анализа требуют специальным образом подготовленные данные, например, для прогнозирования необходимо преобразовать временной ряд при помощи скользящего окна. Задачи трансформации данных: § Скользящее окно § Приведение типов § Выделение временных интервалов § Преобразование непрерывных значений в дискретные и наоборот § Сортировка, группировка, агрегация и прочее… Base. Group Labs
KDD – Data Mining – это процесс обнаружения в «сырых» данных, ранее неизвестных и нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Информация, найденная в процессе применения методов Data Mining, должна быть нетривиальной и ранее неизвестной, например, средние продажи не являются таковыми. Знания должны описывать новые связи между свойствами, предсказывать значения одних признаков на основе других. Base. Group Labs
Data Mining – задачи Задачи, решаемые методами Data Mining: § Классификация – это отнесение объектов к одному из заранее известных классов. § Регрессия – установление зависимости непрерывных выходных переменных от входных значений. § Кластеризация – объекты внутри кластера должны быть «похожими» друг на друга и отличаться от объектов, вошедших в другие кластеры. § Ассоциация – нахождение зависимости, что из события X следует событие Y. § Последовательность – установление зависимостей между связанными во времени событиями. Можно говорить еще и о задаче анализа отклонений – выявление наиболее нехарактерных шаблонов. Base. Group Labs
Data Mining – алгоритмы Для решения вышеописанных задач используются различные методы и алгоритмы Data Mining. Ввиду того, что Data Mining развивался и развивается на стыке таких дисциплин, как статистика, теория информации, машинное обучение, теория баз данных, вполне закономерно, что большинство алгоритмов и методов Data Mining были разработаны на основе различных методов из этих дисциплин. На сегодня наибольшее распространение получили самообучающиеся методы и машинное обучение. Base. Group Labs
KDD – интерпретация В случае, когда извлеченные знания непрозрачны для пользователя, должны существовать методы постобработки, позволяющие привести их к интерпретируемому виду. Для оценки качества полученной модели нужно использовать как формальные методы оценки, так и знания эксперта. Полученные модели являются по сути формализованными знаниями эксперта, поэтому их можно тиражировать. Base. Group Labs
Достоинства и недостатки моделей Достоинства: § Возможность тиражирования знаний § Обработка огромных объемов данных § Обнаружение нетривиальных закономерностей § Формализация процесса принятия решений Недостатки: § Строгие требования к качеству и количеству данных § Неспособность анализировать нестандартные случаи § Высокие требования к знаниям эксперта Base. Group Labs
Аналитическая система Наиболее оптимальной с точки зрения гибкости, возможностей и простоты использования является аналитическая система состоящая из хранилища данных, механизмов визуализации и методов построения моделей. Подобная система позволяет комбинировать подходы к анализу данных. На стыке использования различных методов анализа получаются наиболее интересные результаты. Base. Group Labs
Схема аналитической системы Учетные системы СУБД Документы Интернет Хранилище данных Извлечение данных Построение моделей: Визуализация: Регулярная отчетность, нерегламентированные запросы Очистка, трансформация, кластеризация, классификация, регрессия, ассоциация, последовательность Интерпретация результатов Base. Group Labs
Решаемые бизнес-задачи Подавляющее большинство бизнес-задач сводится к комбинированию описанных методов. Фактически, ранее были описаны базовые блоки, из которых собирается практически любое бизнес-решение: § План-факторный анализ – визуализация данных § Прогнозирование – задача регрессии § Управление рисками – регрессия, кластеризация и классификация § Стимулирование спроса – кластеризация, ассоциация § Оценка эластичности спроса – регрессия § Выявление предпочтений клиентов – последовательность, кластеризация… Base. Group Labs
Реализация в Deductor Аналитическая платформа Deductor создавалась как система, реализующая описанную выше схему анализа. Она включает в себя хранилище данных и большой набор методов построения моделей. Любые данные, полученные из хранилища данных, иного источника или в результате обработки, можно отобразить при помощи большого набора визуализаторов. Универсальные методы анализа, реализованные в Deductor, позволяют применять его для решения самого широкого спектра задач. Base. Group Labs
Base. Group Labs – профессиональный поставщик Data Warehouse, OLAP, KDD, Data Mining решений и инструментов. Web-сайт: www. basegroup. ru Образование: edu. basegroup. ru E-mail: [email protected]. ru Base. Group Labs
Источник: present5.com
Принципы построения стандарта бизнес-анализа
Разработка стандарта бизнес-анализа базируется на следующих принципиальных положениях (рис. 1.12).
Рис. 1.12. Принципы стандартизации бизнес-анализа
Содержание принципов построения стандарта бизнес-анализа раскрыто в табл. 1.3.
Система принципов построения стандарта бизнес-анализа
Бизнес-анализ проводится со всесторонней оценкой эффективности деятельности организации, с учетом всех выявленных причинно-следственных связей между отдельными элементами экономической системы
Бизнес-анализ исследует деятельность организации как системы во всем многообразии составных элементов и связей между ними и внешней средой (системой более высокого уровня)
Результатом бизнес-анализа является синергетический эффект, возможный по причине комплементарности (взаимодополняемости, взаимного соответствия) объектов и направлений бизнес- анализа
Бизнес-анализ должен приводить к положительному эффекту в результатах деятельности организации; затраты на проведение бизнес-анализа должны быть сопоставимы
Бизнес-анализ опирается на новейшие достижения экономической науки и практики
Бизнес-анализ проводится по разработанному и утвержденному руководством организации плану, что обеспечивает реализацию принципов бизнес-анализа
Бизнес-анализ рассматривает деятельность организации как процесс и сам осуществляется на базе процессного подхода
Клиенто-ориентиро- ванный подход
Основной потребитель результатов бизнес-анализа — стейкхолдер. Ориентация на стейкхолдеров позволяет повысить эффективность бизнес- анализа, оперативно и эффективно решить бизнес-проблемы
Принцип постоянного улучшения
Бизнес-анализ нацелен на постоянное улучшение показателей деятельности организации
Бизнес-анализ характеризуется открытостью методологии, информационной базы и инструментария. Транспарентность бизнес-анализа ограничена для некоторых стейкхолдеров коммерческой тайной
Бизнес-анализ соответствует цели и задачам деятельности организации
Система показателей и методика бизнес-анализа подлежит постоянному пересмотру, поскольку объект бизнес-анализа характеризуется динамичностью
Методология бизнес-анализа является универсальной, т.е. применимой всеми организациями, независимо от организационно-правовой формы и политики ведения бизнеса
Принцип объективности реализуется на основе использования информации о деятельности организации, содержащейся в системе учета, а также статистических данных
Соблюдение принципов процесса стандартизации бизнес-анализа обеспечивает заданный заинтересованными сторонами (стейкхолдерами) уровень качества бизнес-анализа.
Требования к стандарту бизнес-анализа
В заключение мы предлагаем примерную структуру стандарта организации «Система бизнес-анализа» (рис. 1.13).
Рис. 1.13. Структура стандарта бизнес-анализа
Областью применения стандарта является деятельность организаций по разработке бизнес-модели, бизнес-процессов, решению бизнес-проблем.
Нормативно-правовой базой стандарта являются федеральные законы, подзаконные акты, стандарты (положения) бухгалтерского учета и федеральные стандарты аудита, международные стандарты.
Общие положения определяют порядок и условия проведения бизнес-анализа в организации.
Цели и задачи бизнес-анализа:
- 1) выявление «узких мест», разрывов между требованиями, предъявляемыми заинтересованными сторонами, и фактически достигнутыми показателями деятельности;
- 2) разработка рекомендаций по устранению «узких мест» путем внедрения инновационных методов управления бизнесом.
Бизнес-анализ основан на методологии комплексного исследования проблем экономического, экологического и социального развития бизнеса и его влияния на качество жизни.
Основные направления бизнес-анализа.
- • Анализ качества состояния бизнеса организации.
- • Анализ качества функционирования системы «Организация».
- • Анализ бизнес-окружения.
- • Анализ качества бизнеса для обеспечения создания ценности
бизнеса для стейкхолдеров.
Проведенное исследование позволило сделать несколько выводов.
- 1. В России сформировались предпосылки для широкого внедрения бизнес-анализа в практику управления организацией. Следствием является потребность в упорядочении деятельности в области бизнес-анализа.
- 2. Для разработки стандартов бизнес-анализа существует система законодательства, позволяющая в короткие сроки реализовать задачу разработки стандартов в области бизнес-анализа (стандартов организаций) и профессионального стандарта бизнес-аналитика.
- 3. Процесс стандартизации служит задачи осознания и принятия преимуществ стандартизации аналитической деятельности как условий повышения эффективности управления бизнесом.
Источник: studref.com