В современных условиях важной областью стало информационное обеспечение, которое состоит в сборе и переработке информации, необходимой для принятия обоснованных управленческих решений. Передача информации о положении и деятельности фирмы на высший уровень управления и взаимный обмен информацией между всеми взаимосвязанными подразделениями фирмы осуществляются на базе современной электронно-вычислительной техники и других технических средств связи. Для современных условий характерно применение высокоэффективной внутрифирменной системы информации, основанной на использовании новейших технических средств автоматизированной обработки цифровой и текстовой информации, объединенных в единую внутрифирменную сеть посредством системы связи.
Анализ информации не ограничивается только экономическими данными, а широко использует техническую, технологическую и другую информацию.
Ведущая роль в информационном обеспечении анализа принадлежит бухгалтерскому учету и отчетности, где наиболее полно отражаются хозяйственные явления, процессы, их результаты. Своевременный и полный анализ данных, которые имеются в учетных документах (первичных и сводных) и отчетности, обеспечивает принятие необходимых мер, направленных на улучшение выполнения планов, достижение лучших результатов хозяйствования.
«Виды требований к ПО и способы их документирования». Надежда Тарасова, DataArt.
С расширением компьютерной техники появились и новые машинные источники информации. К ним относятся данные, которые содержатся в оперативной памяти компьютера, на гибких дисках, а также выдаются в виде разнообразных машинограмм. Содержание каждой конкретной информации определяется потребностями управленческих звеньев и вырабатываемых управленческих решений. К информации предъявляются определенные требования:
— краткость, четкость формулировок, своевременность поступления;
— удовлетворение потребностей конкретных управляющих;
— точность и достоверность, правильный отбор первичных сведений, оптимальность систематизации и непрерывность сбора и обработки сведений.
Важную роль в использовании информации играют способы ее регистрации, обработки, накопления и передачи; систематизированное хранение и выдача информации в требуемой форме; производство новой числовой, графической и иной информации.
Бизнес-план, основные разделы и показатели
Бизнес-план представляет собой комплексный план развития предприятия на ближайшие 3-5 лет. Он определяет цели предприятия и его политику в области продукции, маркетинга, производства, управления, финансирования. Этот документ анализирует все проблемы, с которыми может столкнуться предприятие, и определяет способы их решения. Основные показатели первого года рекомендуется делать в помесячной разбивке, второго — в поквартальной и лишь начиная с третьего года можно ограничиваться годовыми показателями.
От техпромфинплана бизнес-план отличается тем, что показатели второго не столько точны количественно, сколько содержательны, жизненны, качественно обоснованы.
Существует значительное число разработок по составлению бизнес-плана, но все они похожи и отличаются лишь последовательностью разделов. Вместе с тем структура бизнес-плана зависит от цели и экономической политики предприятия, степени его новизны, характера его развития. Ниже приведена примерная структура бизнес-плана для предприятия, создаваемого вновь.
Основные показатели бизнеса
Основные разделы бизнес-плана: Краткое описание (резюме). Бизнес и его стратегия.
Рынок и маркетинговая стратегия. Производство и эксплуатация. Управление и процесс принятия решений. Юридический план. Финансы.
Факторы риска.
Время, которое занимает составления бизнес-плана, зависит от опыта и подготовки работника. Специалисты считают, что на составление бизнес-плана затрачивается не менее 200 часов.
План должен быть достаточно подробным, т.к. он необходим многим:
* потенциальным инвесторам (банкирам);
* сотрудникам, желающим знать свои перспективы, четче понимать свои задачи;
* владельцу предприятия (менеджеру), чтобы тщательно проанализировать свои цели и возможности
В международной практике для обоснования проектов (бизнес-планов) применяется несколько обобщающих показателей:1 чистая текущая стоимость; 2 рентабельность;3 внутренний коэффициент эффективности (пороговое значение рентабельности);4период возврата капитальных вложений (срок окупаемости); максимальный денежный отток (отражает необходимые размеры финансирования проекта и должен быть увязан с источником 5 покрытия всех затрат);5 норма безубыточности (минимальный размер партии выпускаемой продукции, при котором обеспечивается «нулевая прибыль», доход от продажи равен издержкам производства).
Источник: studentopedia.ru
2.4. Основные требования к данным и информации
Весь комплекс информационно-аналитического обеспечения бизнеса призван реализовать информационную поддержку решения стоящих перед руководством предприятия в целом и его отдельными структурными подразделениями задач. Качество информации применительно к деятельности предприятия определяется тем, насколько рациональны и обоснованны управленческие решения, принятые руководством предприятия на ее основе.
Качественная информация должна обеспечивать возможность адекватной оценки ситуации и выработки эффективных оперативных и стратегических решений. Выделяют несколько требований к информации, обеспечивающих ее качество. 1. Достоверность. Информация достоверна, если она не искажает истинного положения дел.
Недостоверная информация приводит к искажению информационной модели предприятия, а решения, базирующиеся на искаженной информационной модели, приводят к неправильным действиям и прямым убыткам. 2. Точность. Информация является точной, если обеспечивает ее однозначное восприятие всеми потребителями.
Понятие точности часто путают с достоверностью, поскольку они действительно очень близки. Их отличие можно показать на примере. Например, для того чтобы банк принял решений о выдаче кредита клиенту, не достаточно достоверно знать, что клиент имеет доход для погашения кредита, важно знать какой доход. 3. Актуальность.
Информация должна содержать сведения, которые действительны в момент ее использования. Информация должна быть оперативной для необходимых расчетов и принятия решений в изменившихся условиях. 4. Доступность по запросу. Если время ожидания подготовки информации слишком велико, она может утратить свою актуальность. 5. Адекватность.
Информация адекватна, если с помощью полученной информации об объекте, процессе или явлении создается их образ определенного уровня соответствия. 6. Полнота. Информация полна, если ее достаточно для понимания и принятия решений. 7. Краткость и четкость. Информация выражена кратко и четко, если она не содержит в себе ненужных сведений.
8. Удобная форма представления. Информация ясна и понятна, если она выражена языком, на котором говорят те, кому она предназначена.
Недостаточно обработанная, плохо структурированная или представленная в неудобном для восприятия виде информация может не только существенно замедлить процесс принятия решений, но и потребовать вовлечения управленческого персонала в переработку информации, что в принципе не является их работой и может быть выполнено менее квалифицированным персоналом. Кроме этих свойств информации можно оценить ее ценность − меру расширения совокупности сведений, которыми располагает потребитель информации при ее получении и интерпретации, степень снижения состояния неопределенности. Информация, удовлетворяющая этим требованиям, может считаться качественной. Но не следует забывать, что чем больше информация удовлетворяет требованиям качества, тем более дорогостоящий процесс ее получения. Поэтому сбор информации должен осуществляться только до тех пор, пока выгоды от ее получения не превысят затраты на ее сбор и обработку.
28.07.2019 300.85 Кб 0 zachyot_po_ugolovke_20_voprosos.rtf
Ограничение
Для продолжения скачивания необходимо пройти капчу:
Источник: studfile.net
Требования к данным — Должен ли бизнес-аналитик заботиться?
Это перевод статьи «Norman Thuswaldner с сайта BA Times». Статья 2014-ого года, но мне показалась очень актуальной и в 2018-ом.
Требования к данным — Должен ли бизнес-аналитик заботиться?
Однажды, директор ИТ-отдела сказал мне, чтобы я не думал о требованиях к данным и сосредоточился только на бизнес-требованиях. Система должна была быть разработана за 6-8 месяцев но потребовалось более двух лет, и немногие остались довольны конечным результатом. [читая этот текст, я не могу ни радоваться насколько у нас хорошо организованный проект, я работаю над созданием IT продукта, практически в каждом проекте у нас есть отдельный человек, который заботится только о данных]
Должны ли бизнес-аналитики заботиться о требованиях к данным? Что вы думаете?
К сожалению, бизнес-аналитики тратят гораздо больше времени на анализ бизнес-процессов, чем на анализ бизнес-информации. Это часто приводит к требованиям, которые рассказывают только половину истории. Когда дело доходит до построения IT систем, понимание данных не менее важно, чем понимание процессов. В современном мире немногие организации могут позволить себе перестраивать только построенную систему.
Существуют способы, который помогут собрать требования и позволят создать полную картину того, что необходимо (и только то, что необходимо), чтобы получить максимальную отдачу от проекта с первого раза. [заинтриговал]
Так что насчет данных?
Как бизнес-аналитики, мы являемся экспертами в нахождении корня проблемы или возможности, и у нас есть много методов для этого. Выбор методов, которые мы используем зависят от множества факторов, включая бизнес-среду, предпочтения заинтересованных сторон (stakeholders), наличие экспертов по тематике (SME), доступность систем, соответствующую документацию и др. Когда мы разрабатываем модели бизнес-процессов, мы часто моделируем текущие «as-is» и целевые «to-be» бизнес-процессы. Примеры использования, диаграммы потоков данных, функциональные разложения, диаграммы последовательности и диаграммы состояний — всего лишь несколько доступных методов. Когда дело доходит до моделирования бизнес-процессов, у нас есть полный арсенал методов в нашем наборе инструментов, но понятие документирования информации часто отсутствует.
Бизнес-аналитики иногда забывают или игнорируют требования к данным. Это может быть потому, что они думают, что это не их работа, или что кто-то другой позаботится об этом. Возможно, они запуганы видом тех диаграмм со всеми этими прямоугольниками и линиями. Независимо от причин, если вы являетесь частью команды, которая строит IT систему, и вы документируете бизнес-процессы без какого-либо представления о данных, вы делаете только половину своей работы.
Почему я должен заботиться?
Если вы понимаете требования к данным, у вас есть множество преимуществ. Когда бизнес-аналитик понимает бизнес-процессы и данные, есть отличная возможность перекрестно проверить обе области. Например, если есть бизнес-процесс, который не использует (или не производит) данных, скорее всего, это не бизнес-процесс. Аналогичным образом, если в модели данных есть элемент данных, который не используется каким-либо бизнес-процессом, возможно, мы упустили бизнес-процесс или элемент данных не входит в систему. В любом случае, эти знания могут быть использованы для полного завершения анализа бизнес-процессов и учета всех требований к данным.
Существуют четыре ключевых метода, которые я использую для документирования требований к данным. Выбранный вами метод будет зависеть от бизнес-среды, количества времени и денег и предпочтений Stakeholders и SMEs.
Требования к данным
1. Моделирование данных
Модель данных является одним из наиболее мощных инструментов, используемых для сбора требований к информации. Это отличный подход, потому что каждый элемент данных может быть тщательно задокументирован, включая его тип данных, длину поля и его связь с другими элементами данных. Как уже упоминалось ранее, модель данных является прекрасным средством проверки полноты модели бизнес-процесса.
Другим аспектом моделирования данных, который делает его мощным, является то, что, как только он будет установлен и проверен SME, бизнес-аналитик может работать с администратором базы данных, чтобы перепроектировать модель в физическую базу данных, особенно если модель была разработана с использованием инструмента моделирования данных.
Моделирование данных требует практики, и, если у вас нет опыта в этом методе, может потребоваться пройти курс обучения и работать с опытным коллегой или наставником, который может помочь вам учиться.
2. Словарь данных
Словарь данных является необходимой частью модели данных, но может быть разработан и отдельно. Словарем данных является письменное описание элементов данных системы, которое описывает сущности, атрибуты каждого объекта и отношения между ними. Для разработки словаря данных не требуется значительная подготовка, но это не тривиальное упражнение, и для этого потребуется усидчивость.
Проверка словаря данных может быть сложной задачей, поскольку бизнес-аналитик часто сталкивается с разногласиями между заинтересованными сторонами относительно определений. Согласование этих различий на раннем этапе жизненного цикла проекта является обязательным, и их игнорирование может быть катастрофическим на поздних стадиях.
3. Анализ отчетов и прототипов
Другим способом, который бизнес-аналитик может описать требованиями к данным, является разработка серии макетов отчетов. Предполагается, что все данные, поступающие в систему, выводятся в той или иной форме в отчете. В конце концов, если данные не будут отображаться в отчете, зачем вообще помещать их в базу данных? Теоретически, как только бизнес-аналитик имеет набор макетов отчетов, которые были проверены SME, у него есть все элементы данных, которые он не может упустить.
Обычно бизнес-аналитику не придется создавать макеты отчетов с нуля, потому что уже будут отчеты, которые использует организация. Могут быть новые или разные отчеты, которые приведут к дополнительным требованиям к данным, и могут быть изменения в некоторых существующих отчетах. Это один из наиболее простых методов разработки требований к данным, а также тот, который не требует значительного обучения.
4. Обратный инжиниринг
Многие проекты по разработке IT систем сосредоточены на коммерческих готовых решениях Сommercial Off-The-Shelf Solutions (COTS), поскольку большинство организаций осознают риск и затраты на разработку индивидуальных решений. При внедрении COTS, организации, которые не выполняют «домашнее задание», с точки зрения определения их бизнес-процессов и требований к данным, довольно легко рискуют провалиться. Недостаточно все просто доверить поставщику, вы сами полностью должны быть уверены в том, что получите на выходе.
Технология обратного проектирования включает в себя приобретение пробной версии рассматриваемого COTS и копирование БД программного обеспечения в инструмент моделирования данных для создания физической схемы БД. Затем схема сравнивается с моделью данных, представляющей требования к данным организации. Анализ различий между ними определит области, в которых должны быть приняты решения. Например, если решение не поддерживает определенные требования к данным, организация должна будет решить, может ли он жить без него, или добавить ручную работу или определить, можно ли настроить продукт. Существует множество причин, по которым не всегда возможно обратное проектирование базы данных поставщика, и даже если это возможно, требуется определенное техническое ноу-хау.
Да, ты можешь!
Вы не должны быть экспертом по моделированию данных для сбора требований к данным. Вам только нужно быть любопытным, иметь желание попробовать что-то новое и быть готовым работать с другими IТ-специалистами, которые могут знать что-то, чего не знаете вы. Это легко, выйти из зоны комфорта и вступить в зону, которая является бизнес-анализом
В следующей статье я расскажу, как мы используем некоторые из описанных инструментов для сбора требований к данным.
Источник: habr.com