Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) – 2021, список программ

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ Аналитика

Что такое системы аналитики?

Прежде всего, нужно сказать, что пользовательская система аналитики — это не система аналитики логов работы самого сервиса. Мониторинг того, как работает сервис, фокусируется на стабильности и производительности, и ведется разработчиками отдельно. Пользовательская аналитика же создана для того, чтобы изучать именно поведение пользователя: какие действия он совершает, как часто, как реагирует на пуши или другие события в сервисе.

Но почему бы просто не собирать все подряд?

Потому что все ивенты создаются вручную. В системах аналитики нет кнопки «сохранить все» (и это было бы бессмысленно). Собираются только те действия из логики сервиса, которые интересны какой-то части команды. Даже на каждое состояние кнопки или окошка обычно интересуют не все ивенты.

Для длительных процессов (например, уровень игры) могут быть важны только начало и конец. Что происходит в середине, при этом может не собираться.Как правило, логика сервисов состоит из объектов — сущностей. Это могут быть сущность «монетка», сущность «уровень».

Поэтому можно составлять ивенты из сущностей, их состояний и действий. Примеры: «уровень начался», «уровень закончился», «уровень закончился, причина — съеден драконом». Желательно, чтобы все сущности, которые могут быть «открыты», закрывались, чтобы не нарушать логику и не усложнять себе дальнейшую работу с аналитикой.

Ms excel power query

Power Query — это инструмент интеграции данных в Excel из внешних источников.

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ

Power Query позволяет искать и открывать данные из различных источников доступных онлайн и через корпоративные сети. Он умеет загружать в Excel данные разных типов, форматов и структур, а так же из совершенно разных источников:

Ms power bi


Power BI — это инструмент создания интерактивных бизнес отчетов с возможностью совместной работы, визуализации и интерактивной работы.

Основные возможности:

Пример отчета, который может быть опубликован в веб и доступен для взаимодействия и исследования другими участниками.

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ

Пример с запросами и объединением источников: комбинирование источников из Нью-Йоркской фондовой биржи и финансового индекса S&P 500.

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ
(кликабельно)

Подробнее можно прочитать тут.

Плюсы: новый современный продукт, дружелюбный интерфейс, легок в освоении, онлайн решение.

Минусы: решение «сырое» (некоторые компоненты могут работать нестабильно), не работает с OLAP кубами, урезанный функционал в сравнении с конкурентами.

Дополнительные материалы:

Pyramid analytics

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ

Pyramid Analytics — облачная платформа бизнес-аналитики; имеет три ключевых компонента:


Примеры отчета с гео-визуализацией и возможностью исследования данных.

А если включу все системы сразу?

Отличная идея! Нередко бывает так, что в разных системах получаются разные результаты. Разные числа. К тому же, в одних есть один функционал, во вторых — другой, третьи бесплатные.Помимо этого, несколько систем можно включить параллельно для тестирования: например, чтобы ознакомиться с интерфейсом новой и постепенно перейти на неё.

Бонус-инструмент

В процессе написания статьи Microsoft анонсировала покупку инструмента аналитики от компании

, поэтому будет полезным его кратко упомянуть.

Datazen — это мульти-платформенное решение, позволяющее построить отчетность, независимо от платформы (PC, iOS, Android, Windows Phone). Отличительной чертой продукта является широкая интеграция и возможность полноценной работы аналитической платформы через мобильные устройства.

Плюсы: поддерживает широкий спектр платформ, поддерживается и развивается MS, работает с большим количеством источников.

Минусы: Не работает с OLAP напрямую (необходимо создавать запросы MDX самостоятельно), имеет ряд ограничений (начиная от возможностей интерфейса и заканчивая настройкой функциональности), не продается отдельно, идет в комплекте с MS SQL Enterprise Edition.

В следующей статье мы рассмотрим Datazen и Pyramid Analytics в деталях, а также разберемся как на их основе создавать отчетность.

Вики источник


Power Query позволяет импортировать внешние (семи)-структурированные источники данных и обрабатывать их в Excel. Пример, ниже показывает крупнейшие города в северной и южной Америках на карте в соответствии с их населением.

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ
(кликабельно)

Главный инструмент — мозг

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ

Это наглядный пример того, что как бы мы не оптимизировали процесс принятия решения аналитику необходимо проводить исследовательский анализ данных (Exploratory Data Analysis). Для этого ему тоже необходимы инструменты, но уже несколько иного плана. Это прежде всего возможность интерактивной работы и обработки данных, а так же их трансформации и визуализации.

Визуализация данных:

Интерактивная работа с данными в python:

Еще какие-то?

Но самое плохое, что даже Микспанель объемы данных, свойственные активному мобильному приложению, считает как приближение (открыто указано прямо в документации). Если сравнить результаты с серверной аналитикой, значения будут расходиться. (О том, как создать собственную серверную аналитику, читайте в нашей следующей статье!)

Большой минус почти всех аналитических систем в том, что они ограничивают доступ к сырым логам. Так, запустить свою собственную модель на, казалось бы, своих же данных не получится. Например, если смотреть на воронки в Микспанели, можно посчитать только среднее время между шагами. Более сложные метрики, например, медианное время или перцентили посчитать не выйдет.

Также, часто не хватает возможности сложных агрегаций и сегментаций. Например, хитрый групбай «объединить пользователей, которые родились в 1990 году и купили не меньше 50 пончиков каждый»‎ может быть недоступен.

Зачем это нужно?

Пользовательская аналитика нужна:

И куда собирать ивенты?

Все JSON-пакеты, которые будут создаваться, нужно где-то хранить. Куда их отправлять и где они будут собираться? В случае клиентской аналитической системы, за это отвечает она сама. Мы не знаем, где наши JSON-пакеты, где их хранилище, сколько их и как они там хранятся.

Весь процесс сбора выполняется системой и не имеет значения для нас. В сервисе аналитики мы получаем доступ к личному кабинету, где видим уже результаты обработки исходных поведенческих данных. Далее аналитики работают с тем, что видят в личном кабинете.

Импорт и анализ писем в outlook

Так же имеется возможность импортировать письма, как источник данных, и анализировать их в Outlook. Пример ниже демонстрирует импорт почты и создает гистограмму по числу писем от человека, то есть с кем чаще всего происходит переписка.

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ
(кликабельно)

Плюсы: PowerQuery — один из самых сильных инструментов, имеющий с одной стороны широкую функциональность для анализа, с другой стороны достаточно сложен в освоении, и используется в основном аналитиками. Работает как с табличными моделями, так и с многомерными. Умеет подключать дополнительные источники

Минусы: Не годится для «обычных» пользователей, сложен в освоении, достаточно медлителен. Нет возможности разделения доступа, ограничения на размер файлов/записей etc.

Дополнительные материалы

Как выбрать, какая нужна мне?

Общая статистика во всех аналитических системах работает отлично. Хорошо подходит для маркетологов и продажников: можно посмотреть ретеншн, сколько пользователи провели в приложении, все базовые высокоуровневые метрики. Для самой простой landing page будет достаточно Яндекс метрики.

Когда дело доходит до нестандартных задач, выбор зависит от вашего сервиса, аналитических задач и ивентов, которые нужно обрабатывать для их решения.

Как это работает?

Чтобы изучать поведение пользователей, нужно собирать историю этого поведения. Но что именно собирать? Этот вопрос составляет до 70% сложности всей задачи. На него должны вместе ответить многие участники продуктовой команды: продакт менеджер, программисты, аналитики.

После того, как определились, что собирать, нужно продумать архитектуру того, как это собирать. Основной объект, с которым работают аналитические системы — это ивент. Ивент — это описание того, что произошло, которое отправляется в систему аналитики в ответ на действие пользователя.

Что за JSON-пакет?

JSON-пакет это текстовый файл, который описывает, что произошло. Например, JSON-пакет может содержать информацию о том, что пользователь Mary совершил действие Started game в момент времени 23:00 15 ноября. Как описать каждое действие? Например, пользователь нажимает на кнопку. Какие свойства нужно собрать в этот момент? Они делятся на два вида:

  • super properties — свойства, характерные всем ивентам, которые присутствуют всегда. Это время, девайс айди, версия апи, версия аналитики, версия ОС;
  • event specific properties — эти свойства произвольны и основная сложность в том, как их подобрать. Например, для кнопки «купить монетки» в игре такими свойствами будут «сколько монеток купил пользователь», «сколько стоили монетки».

Пример JSON-пакета в сервисе по изучению языков:
image

Компоненты аналитики ms sql server (mds, ssis, ssas)

SQL Сервер позволяет проводить анализ внутри своей экосистемы. У него есть обширный набор компонент и мы сфокусируемся на трех наиболее известных.

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программMaster Data Services

— процессы и инструменты управления мастер-данными компании. Подробнее

(Мастер-данные — это данные бизнеса: о клиентах, продуктах, услугах, персонале, технологиях, материалах etc.)

SQL Server Integration Services — миграция и интеграция данных. Подробнее тут.

SQL Server Analysis Services OLAP и data mining внутри SQL сервера. Подробнее тут.

Мы все подключили, а потом зарелизили новые фичи, как добавить ивенты?

Так же, как при подключении аналитики с нуля: собрать описание нужных ивентов и с помощью SDK вставить в клиентский код.

Дополнительный анализ:  Производители кондиционеров: обзор японских и китайских компаний, отличия оригинальных моделей и OEM-производителей

Надеюсь, что ответы на частые вопросы будут вам полезны. Если они помогли вам понять, что клиентские аналитики не подходят вашему приложению, советуем попробовать свою серверную аналитику. О ней я расскажу в следующей части, а затем расскажу и о том, как воплотить это в своем проекте.

Почти ничего не нужно делать и все работает! наверное, есть и минусы?

Да, и один из них в том, что обычно, это дорого. Для стартапа может быть около $50k в месяц. Но есть и бесплатные варианты. Яндекс App Метрика бесплатна и подходит для самых базовых метрик.

Однако, если решение недорогое, то аналитика будет не подробной: можно будет посмотреть тип девайса, ОС, но не конкретные ивенты, и нельзя будет создавать воронки. Mixpanel может стоить 50к долларов в год (например, приложение с Ам Нямом, может столько съедать).

Сколько займет подключение?

Самую простую аналитику можно подключить за час: это будет App Metrika, которая покажет самые простые вещи без анализа кастомных ивентов. Время настройки более сложной системы зависит от выбранных ивентов. Возникают сложности, которые требуют дополнительной разработки:

В среднем, настроить Mixpanel можно за пару дней. Когда запланирован сбор большого количества специфичных ивентов, может занять и неделю.

Сколько ивентов в сложной системе?

Сложные системы могут обрабатывать несколько сотен ивентов, которые собрали со всех заказчиков (продакт менеджера, программистов, аналитиков) и аккуратно (!) занесли в табличку, а потом в логику сервиса. Подготовка ивентов — это большая междисциплинарная работа, требующая от всех понимания того, что нужно собрать, внимательности и аккуратности.

Современные информационные аналитические системы

В последние десятилетия информация стала важным ресурсом в хозяйственной деятельности. Использование микропроцессорной технологии, электронно-вычислительных машин и персональных компьютеров обусловило принципиальное преобразование отношений и технологических основ деятельности в сфере экономики. Процесс информатизации развивается как единство трех взаимосвязанных процессов – компьютеризации, совершенствования технологий сбора, накопления и использования информации и интеллектуализации. Внедрение компьютерной техники, совершенствования информационно-коммуникационных технологий, развитие человеческого капитала становятся одними из важнейших задач управления.

Увеличение скорости экономических процессов, ведет к дефициту времени при принятии решений, ужесточение конкуренции, неравномерность распределения информации и другие факторы делают необходимым информационное сопровождение деятельности компаний, информационное программирование ожиданий и поведения экономических агентов, формирование у них определенных целевых установок.

Развитие компьютерной техники, информационно-коммуникационных технологий, создание и распространение глобальной сети Интернет открывают невиданные ранее возможности для использования информации. В то же время проблемами в развитии информационной экономики в настоящее время является отсутствие адекватных систем оценки информации и трудности, обусловленные противоречивым сочетанием в информации характеристик общественного и частного блага.

В функционировании информации как экономического ресурса особое значение имеют технические и технологические аспекты ее использования и обращения в экономике. Именно развитие информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) и компьютерной техники открыли новые возможности целенаправленного использования информации и знаний в экономике, обнаружили резервы прогрессивного развития. Развитие технологий сбора, обработки, накопления и распространения информации, организации процесса коммуникаций послужили стимулом к появлению и распространению новых форм организации бизнеса в целом и отдельных бизнес-процессов.

Современные компьютерных технологии дают возможность осуществлять всестороннюю компьютеризацию решения аналитических задач и значительно расширять возможности экономического анализа в системе управления предприятием. Без преувеличения можно сказать, что информационные аналитические системы – это мощный инструмент в руках аналитика.

Впрочем, таким инструментом информационные аналитические системы могут быть только при условии, если пользователь совершенно и профессионально владеет знаниями в области экономической теории и экономики конкретной отрасли, в области финансово-кредитных отношений, достаточно знаком с системой хозяйственного (бухгалтерского, управленческого, налогового) учета и отчетности, владеет приемами и методами финансово-экономического анализа.

Оценивая эффективность использования информационных компьютерных технологий в аналитической работе, необходимо иметь в виду, что практически все операции, которые можно осуществлять с помощью информационных аналитических систем, можно сделать и без них, но время, которое приходится тратить на выполнение этих действий вручную традиционными методами (особенно если речь идет о многомерные аналитические задачи), часто лишает их смысла.

Исходя из целевого подхода, для каждого конкретного уровня управления определяется общая цель, а затем – локальные цели (по принципу дерева целей). Чтобы построить работоспособную систему решения аналитических задач, надо учесть особенности организационной структуры каждого хозяйственного органа, а также закрепление ответственности по подразделениям и отдельными работниками аппарата управления.

Ориентируясь на логику решения аналитических задач, возможности использования информационных компьютеризированных систем в аналитическом процессе можно представить в такой последовательности:

– Постановка задачи и ее формализованное описание;

– Накопление информации;

– обработка информации;

– Непосредственный анализ;

– Обобщение и наглядное представление результатов проведенного анализа.

На первом из приведенных этапов решения аналитической задачи необходимо сначала четко определить и сформулировать суть задачи; цель, которую нужно достичь в системе управления ресурсами предприятия; оценить реальность получения достоверных величин, возможные направления использования полученных результатов. Далее необходимо описать постановку задачи в формализованном виде, что дает возможность определиться с выбором информационной базы, исходных данных для анализа и облегчает подходы к алгоритмизации и программирования задач.

Формализованное описание задач анализа базируется на единых принципах построения условных обозначений показателей. Он облегчает последующую алгоритмизации и программирования для ПЭВМ; четко определяет действительную потребность в исходных данных для анализа; устраняет дублирование аналитических задач, облегчает группировку их в блоки для одновременной обработки. Аналитическая задача в формализованном виде является объектом экономико-математического моделирования. Постановка задачи и ее формализованное описание позволяют определиться с выбором информационной базы, исходных данных для анализа.

Для проведения финансово-экономического анализа специалист должен обладать информацией обо всех сторонах деятельности предприятия. Речь идет речь о необходимости создания базы данных для анализа, накопления входящей и аналитической информации.

Исходя из принципов структурной типизации, аналитический процесс целесообразно рассматривать как систему функциональных комплексов, блоков и отдельных задач, подлежащих решению с использованием ЭВМ. Размещение их в виде структурной функциональной матрицы позволяет выделить состав информационных блоков, которые предусматривают разработку специальных баз данных для реализации функций управления предприятием – табл. 2.3. Состав блоков аналитических задач в столбцах матрицы формирует управленческий комплекс задач.

Таблица 2.3

Состав информационных блоков экономического анализа по реализации аналитической функции управления предприятием

Информационные блоки экономического анализа Функциональный комплекс задач

Блок задач оперативного анализа

Блок задач текущего анализа

Блок задач перспективного анализа

Анализ организации и техники производства

Анализ производственных ресурсов

Параметризация хозяйственной деятельности

После этого следует провести актуализацию задач, решение которых может быть обеспечено в данный момент, исходя из имеющихся трудовых ресурсов, в ближайшей и более отдаленной перспективе с учетом предполагаемого увеличения и лучшего использования ресурсов. Потребности руководителей в аналитической информации могут быть нескольких видов: субъективные, объективные, фактически довольны и нормативные.

Проведя актуализацию, устанавливают очередность решения задач. В основу проектирования очередности следует положить стоимостную оценку ценности информации, определяется при мног-ритериальний оптимизации качества аналитической информации.

Системный подход к анализу хозяйственной деятельности предприятия предполагает и соответствующую технологию анализа, которая должна рассматриваться в общей цепи технологии управления. Это, во-первых, способствовать четкой (целевой) направленности анализа, которая в конечном итоге оценивается степенью достижения цели управления и поиска резервов повышения эффективности производства. Во-вторых, позволит обеспечить выбор эффективных средств реализации технологии решения аналитических задач в зависимости от уровней управления, функционирующих систем автоматизации аналитического обеспечения, уровней сложности методов анализа и управленческих решений.

Решая любую задачу, можно выделить ее составные элементы, реализация которых предусматривает определенную совокупность показателей, методов анализа и четкий алгоритм их применения. Эти элементы еще называют модулями аналитической задачи, или под процессами технологии аналитического процесса.

На основе поэлементной построения решения аналитических задач можно достичь наибольшей оптимизации технологии анализа на разных уровнях управления, максимально унифицировать аналитический процесс, обеспечить его глубокую стандартизации, автоматизировать все его этапы.

Поэтому следует выделить четыре уровня организации технологии рас-в вязаном аналитических задач:

– Комплексы аналитических задач;

– Блоки аналитических задач;

– Отдельные аналитические задачи;

– Элементы (модули) аналитических задач.

Такой подход особенно важен при автоматизации аналитического процесса, выбора и обосновании систем его обеспечения.

Самой в современных условиях является организация технологии аналитического процесса с использованием ЭВМ. Для этого проектируется подсистема комплексного экономического анализа в АСУП (ПКЕА) с размещением задач анализа в системе АРМ руководителей и специалистов.

В условиях АРМ все этапы организации анализа составляют единый технологический процесс управления, обеспечивает повышение оперативности и действенности системы управления предприятием.

Используя принцип проектирования аналитических модулей для решения различных типов задач, при внедрении АРМ разрабатывают системы программной технологии, основанные на типовых алгоритмах аналитических расчетов.

Распределяя задачи анализа в системе АРМ, необходимо обеспечить такую интеграцию, при которой АРМ существовало бы как автономная система и одновременно было бы частью единой ПКЕА предприятия.

Для реализации функциональных задач необходимо разработать технологическую карту решения аналитических задач в последовательности, показанной на рис. 2.5.

Лучшие Системы аналитики и анализа (АА) - 2021, список программ

Рис. 2.5. Последовательность решения аналитических задач в системе АРМ

Объективным условием создания автоматизированной ПКЕА является совокупность целесообразно спроектированных и надежных обеспечительных систем.

Самой сложной проблемой автоматизации экономического анализа является проектирование действенного информационного обеспечения, которое представляет собой совокупность единой системы классификации и кодирования информации, унифицированных форм документации и используемых массивов информации; достижения совместимости информационного обеспечения различных АСУ и АРМ.

Дополнительный анализ:  Чем занимаются аналитики в ИТ и что это за профессия |

Информационно-поисковые средства обеспечивают аналитические задачи документами, содержащими необходимую информацию и способствуют формированию запросов к базам данных и отображению результатов их выполнения. Каждое событие (явление) сначала фиксируется в соответствующих документах, а затем становится объектом хранения или поиска в информационно-поисковых системах (ИПС).

Обеспечительные и вспомогательные инструментальные средства способствуют подготовке дополнительной информации, созданию комфортных условий для работы аналитиков. Коммуникационные средства влияют на эффективность использования инструментальных средств. Поскольку экономический анализ базируется на сборе, систематизации и обработке данных, поступающих из разных информационных источников, возникает необходимость в использовании сетей данных (локальных, региональных, глобальных) для получения и отправки информационных материалов. Коммуникационные средства обеспечивают пользователю доступ к персональной базы данных, создается и ведется непосредственно пользователем баз данных других локальных пользователей; интегрированной базы данных предприятия; альтернативных баз данных, внешних по данному предприятия и таких, что существуют независимо от него.

Разработка элементов внутримашинной и позамашинного обеспечения ПКЕА, осуществляется на основе упорядоченной и формализованной соответствующим образом информации, составляющей информационную базу АСУ. Функционирование ПКЕА характеризуется необходимостью обработки больших объемов информации нормативного, справочного, учетного, отчетного характера. Если при ручной обработке данных используют документальные источники информации, то в условиях автоматизации анализа более рациональным является получение информации из информационного фонда АСУ. Внедрение АРМ на базе персональных компьютеров позволяет формировать единую систему организации и ввода информации с момента ее сбора в выдаче готовых аналитических результатов.

Сейчас прогрессивным является обеспечение экономического анализа на основе автоматизированного банка данных (АБД). Функционирование ПКЕА предусматривает использование в-системной базы данных. При этом введение необходимой для анализа информации из документов практически отсутствует.

Выделяют несколько концепций проектирования базы данных

(БД):

– Нормативно-справочной информации;

– Для основных производственных цехов предприятия;

– В виде комплексных информационных потоков;

– Нормативно-справочной информации, перспективного, текущего и оперативного управления.

Формирование баз данных для аналитических расчетов – это очень сложный процесс. Рациональное группировки и обработку первичной информации на крупных предприятиях, как правило, возлагают на профессионала-программиста. Пользователь определяет, какая конкретная информация и по какой БД должна быть использована, как ее сгруппировать; которую исходную информацию, в каком виде и по какому алгоритму надо получить.

Сбор, регистрация наружной информации и формирование базы данных происходят по следующим направлениям:

– Сбор данных в виде бумажных документов и формирования их в электронной форме;

– Сбор данных (текстовых или структурированных) на машинных носителях, которые распространяются специальными информационными службами. Они замещаются в базу данных предприятия и поддерживаются в актуальном состоянии;

– Использование компьютерных сетей, баз и банков данных специального назначения (МИР, RELCOM Ukraine, Internet) для автоматизированного формирования в базе данных предприятия внешней статистической и коммерческой информации, результатов аналитических исследований.

Сложившаяся на разных уровнях внутренняя информация может накапливаться в центральной (интегрированной) базе данных на файл-сервере или храниться в базах данных соответствующих АРМ специалистов (распределены БД). Данные используются многими специалистами для выполнения функций управления. Они позволяют всесторонне проанализировать производственную, снабженческо-сбытовую и финансовую деятельность.

Управление информационными ресурсами предусматривает одновременно управления программным обеспечением при современных технологиях и организации аналитического процесса. Под программным обеспечением аналитического процесса чаще всего понимают совокупность математического аппарата алгоритмизации, выбора языка программирования, разработку программы, создание пакетов прикладных программ. Программное обеспечение ПКЕА является совокупностью комплексов программ, разработанных в соответствии с принципами модульности и адаптивности, максимально ориентированных на стандартные пакеты прикладных программ, которые обеспечивают достаточно эффективную реализацию всех элементов технологического процесса решения задач в АСУП (АРМ).

Программное обеспечение решения аналитических задач имеет свою специфику, поскольку:

– Аналитические задачи предусматривают комплексный характер исследования процесса, а следовательно, высокую концентрацию аналитик ных процедур;

– К решению задач предъявляются жесткие временные требования (обеспечение максимальной оперативности предоставления результатов);

– Существуют различные формы предоставления и степени синтезирования исходной информации в зависимости от уровня управления и запроса пользователя;

– Высокая значимость исходной информации для принятия управленческих решений предусматривает автоматизированную проверку ее достоверности;

– Необходимость учета разнообразных нестандартных хозяйственных ситуаций и перерывов в расчетах предусматривает диалоговый режим работы с ЭВМ.

Именно поэтому программы должны быть многовариантными, гибкими о внесении поправок и дополнений, иметь высокий уровень сегментации (модульности), разрабатываться и реализовываться с минимальными затратами ресурсов.

Можно выделить три направления формирования и развития комплексных аналитических программ:

– Создание библиотеки аналитических программ;

– Разработка пакетов аналитических программ;

– Разработка программного обеспечения ПЭВМ. Программное обеспечение ПЭВМ включая операционные системы,

системы программирования, систему текстовых и диалоговых данных.

Область ограничений, влияющих на оптимальный выбор технического обеспечения аналитического процесса, формируют следующие условия:

– Развитие автоматизации с локальными и глобальными системами управления;

– Результаты анализа исследуемых информационных потоков;

– Уровень программного обеспечения.

Организационное, правовое и эргономичное обеспечения аналитического процесса является общим при исполнении любых функций управления и менеджмента.

В современных условиях на многих предприятиях бухгалтерский учет ведется с использованием компьютерных технологий, поэтому наиболее эффективной в аналитических целях является база бухгалтерского учета и финансовой отчетности. В других экономических службах предприятия (отделах труда и заработной платы) компьютеризированные информационные системы также используются для систематизации и анализа информации.

В настоящее время на украинском рынке предлагается немало программных продуктов, объединенных условным термином “финансово-аналитические системы”. Они различаются как по спектру задействованных показателей, так и по реализованным в них подходах к решению основных задач анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятий. Главным критерием, определяющим различия отдельных классов аналитических программ, является информационная база, ими используется.

Программы первого класса опираются на данные внешних информационных источников, преимущественно стандартной бухгалтерской и статистической отчетности. Сюда можно отнести программы фирм “Инек”, “Альт”, харьковского отделения фирмы “Анализконсалт” и некоторые другие. При расчете аналитических показателей в их базу данных следует ввести показатели финансовой отчетности. Как правило, введение должно осуществляться вручную.

Исключением в этом плане разработки фирмы “Инек”, которые могут импортировать данные из внешних источников, например с компьютеризированной системы бухгалтерского учета. К сожалению, бухгалтерские программы большинства разработчиков не поддерживают экспорта данных в стандарте, предложенном указанной фирмой.

Следующий класс программного обеспечения экономического анализа более глубоко интегрированный данным компьютеризированных систем других контуров управления, и, прежде всего, с бухгалтерскими.

К ним относятся разработки корпорации “Галактика”, фирм “Инфософт”, “Интеллект-Сервис”, “Фолио” и некоторых других. Здесь естественной информационной базой анализа являются данные, которые создаются при использовании других модулей программных комплексов указанных фирм. Тем самым исключается лишняя и достаточно трудоемкая технологическая операция ручного ввода базовых данных; и создаются условия для решения всего спектра перечисленных выше аналитических задач.

Реализованные в программных системах этих фирм, функции поддержки анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия, весьма разнообразны, причем каждая из разработок имеет как свои достоинства, так и недостатки.

Кроме классификации программного обеспечения по информационной базой, на основании которой проводится экономический анализ, они делятся на следующие классы:

– Комплексные системы управления предприятиями;

– Табличные процессоры;

– Пакеты для решения задач фундаментального анализа;

– Пакеты для решения задач технического анализа

– Статистические и математические пакеты программ;

– Системы искусственного интеллекта (ИИ).

Следует отметить, что такое распределение весьма условно, так как одни программные средства могут сочетать в себе свойства и возможности одновременно нескольких выделенных классов, а другие могут быть ориентированы на решение только узких специализированных задач.

Примерами комплексных автоматизированных систем управления основной деятельностью предприятий являются такие известные в мире программные продукты, как БААН (BAAN, СЕЛА), R / 3 фирмы SAP (Германия), PLATINUM (СЕЛА), SCALA (Швеция), MAN / MANX (СЕЛА), Champion (СЕЛА) и другие, а также ряд отечественных продуктов: “ОЛИМП” (Укрэкспертиза, Украина), БОС (Айти, Украина), “ГАЛАКТИКА” (Галактика, Белоруссия).

Программное обеспечение подобных систем обязательно включает специальные модули или подсистемы, обеспечивающие поддержку управления экономикой предприятий. В разработке фирмы БААН для этих целей предусмотрена специальная подсистема “БААН – Финансы”, в которой реализованы две основные функции финансового управления: анализ и планирование. Тесная интеграция с подсистемами учета, материально-технического снабжения и сбыта продукции на основе единой информационной базы обеспечивает доступ к необходимым данным и документов как на уровне отдельного подразделения, так и на уровне всего предприятия.

Особенностью отечественной комплексной системы управления основной деятельностью предприятий “Олимп” является ориентация на использование программных решений компании Microsoft: графической среды Windows 95/98 / NT и популярных продуктов семейства Microsoft Office.

Программные средства, предназначенные для автоматизации оценки, подготовки технико-экономических обоснований (ТЭО) и разработки бизнес-планов инвестиционных проектов, представленных на отечественном рынке следующими продуктами: COMFAR (разработка международной организации ЮНИДО ООН), Project Expert (PRO-INVEST Consulting), ” Альт-Инвест “(” Альт “),” Инвестор “(” ИНЕК »).

Пакет “Инвестор” позволяет осуществить оценку привлекательности инвестиционных проектов на основе сравнительного анализа широкого круга факторов. Он может также использоваться для текущего планирования и анализа финансового состояния предприятий. При этом обеспечиваются два уровня анализа – экспресс-анализ и развернутый анализ. Возможно также проведение анализа в соответствии со стандартами GAAP.

Среди следующей категории для фундаментального анализа финансовых рынков отметим отечественные разработки Audit Expert (PRO-INVEST Consulting), “Альт-Финансы” (“Альт”), “ОЛИМП: Фшексперт” (Укрэкспертиза), “БЭСТ-Ф” (Интеллект-Сервис ), “Эдип” (“Центринвестсофт”), АФСП (ИНЕК) и другие, которые предназначены для комплексного анализа и диагностики финансового состояния предприятий.

Дополнительный анализ:  Покупка косметики: что определяет выбор потребителя

Программный комплекс Audit Expert представляет собой инструментарий для анализа финансового состояния и результатов хозяйственной деятельности предприятия по данным стандартной бухгалтерской отчетности, а также предоставляет ряд дополнительных возможностей в зависимости от версии продукта. Кроме украинского, программа позволяет анализировать украинский, белорусский, казахский и узбекский отчетности. Имеются следующие версии: микро, облегченная, стандартная и профессиональная.

В программе “Альт-Финансы” реализованы наиболее распространенные методы финансового анализа: горизонтальный, вертикальный, факторный и метод коэффициентов, сочетание которых позволяет получить исчерпывающую картину финансового состояния объекта инвестирования.

В программе “ОЛИМП: Финэксперт”, кроме использования традиционных отечественных и зарубежных методик анализа, реализовано многофакторную модель корпорации Дюпон, применяемую для расчета ключевых финансово-экономических показателей предприятия. Программа позволяет проводить сравнение финансового состояния различных предприятий и осуществлять их ранжирования по величине специального интегрального показателя, а также обеспечивает возможность статистического прогнозирования баланса и моделирования последствий управленческих решений.

Система «БЭСТ-Ф” предназначена для проведения комплексного анализа финансовой и коммерческой деятельности предприятий. Кроме традиционных показателей финансового и имущественного состояния, эта программа позволяет анализировать номенклатуру и динамику продаж, прогнозировать состояние запасов для последующего планирования закупок, сравнивать условия фирм-поставщиков и выбирать наиболее выгодного партнера, исследовать факторы, влияющие на прибыль, проводить структурный анализ издержек обращения.

Примером специализированных программ, ориентированных на решение конкретных задач фундаментального анализа, является пакет оценки финансовых рисков RISK. Он реализует основные стратегии управления различными рисками (кредитными, инвестиционными, ликвидности) и позволяет оперировать нечеткими и случайными величинами.

Популярным представителем пакетов для технического анализа финансовых рынков является программа MetaStock (Equis, СЕЛА). В программе предусмотрена возможность применения практически всех известных индикаторов (около 120) и методов, используемых в современном техническом анализе. К наиболее интересных из них следует отнести: индекс случайных блужданий, индикатор поляризованной фрактальной размерности, возможность проведения спектрального анализа и тому подобное. Входные данные MetaStock может получать из текстовых таблиц, файлов в форматах пакетов Word и EXCEL, а также непосредственно в форматах фирм – распространителей финансовой информации. Одним из главных направлений в развитии современных программных средств технического анализа является реализация возможности работы в реальном времени.

Из программ статистического анализа на украинском рынке наибольшее распространение получили зарубежные разработки SPSS (SPSS Inc., СЕЛА) и Statistica (StatSoft, сена), из программ математического анализа – пакеты MathCAD PLUS (Math Soft, сена), Mathematica (Wolfram Research Inc., CHIA), MathLab (MathWorks Inc., CHIA).

Уровень автоматизации обработки информации на предприятии может значительно различаться: все расчеты производятся “вручную”; автоматизировано отдельные виды работ (автономные АРМ специалистов); АРМ специалистов отделов объединены в локальные вычислительные сети (ЛВС); существует автоматизированная система управления предприятием (АСУП), которая объединяет все локальные сети АРМ специалистов и образует единое информационное пространство; имеется корпоративная информационная система, которая объединяет в единое информационное пространство информационную систему головного предприятия и его филиалов, дочерних предприятий, расположенных в различных регионах страны и за рубежом.

Компьютеры в сети можно использовать двумя способами: либо как файл-серверы, предоставляющие для коллективного пользования абонентам сети свой винчестер, на котором размещена база данных, или как рабочие станции, которые не предусматривают доступа к своим данным других абонентов. Рабочая станция может не иметь своего винчестера или устройства для дискет, но может использовать файлы, размещенные на файловых серверах.

Для обработки данных в сети используют две технологии: клиент-сервер и файл-сервер. Они предусматривают размещение на сервере распределенной базы, доступ к данным которой осуществляется с клиентских машин.

По файл-серверной технологии на сервере размещают программное обеспечение для поддержки работы сети и файлы базы данных. На рабочих станциях (компьютерах пользователей) сохраняется все прикладное программное обеспечение. Технология клиент-сервер предусматривает размещение прикладного программного обеспечения на рабочей станции и отдельных его компонентов на сервере.

Различают два типа распределенных систем, которые используют архитектуру клиент-сервер:

1. Многие клиенты / один сервер, когда вся база хранится на одном сервере, а управление доступом к данным клиентов ограничивается управлением процессами блокировки и управления буферами клиентов. Управление БД централизованное.

2. Многие клиенты / много серверов, когда база данных размещается на нескольких серверах, и для выполнения запросов пользователей необходимое взаимодействие серверов. Каждая машина пользователя имеет свой сервер, и на него направляются запросы пользователя (как и при работе с централизованной базой). Взаимодействие серверов во время выполнения запроса является прозрачной для пользователя.

Архитектура клиент-сервер является самой популярной, и большинство современных СУБД ориентированы именно на эту технологию распределенной обработки данных.

Наиболее эффективной организационной формой использования ПЭВМ является создание на их базе автоматизированных рабочих мест (АРМ) бухгалтеров, экономистов, аналитиков и других специалистов. АРМ аналитика – это профессионально-ориентированный имела вычислительная система, предназначенная для автоматизации работы по анализу хозяйственной деятельности предприятия.

Локальные вычислительные сети АРМ специалистов могут формировать внутреннюю информацию на 3-х уровнях:

1-й уровень – формируются фактические данные о ходе производства (АРМ в цехах и участках), о наличии и движении товаров, материально-технических ресурсов на складах (АРМ кладовщика)

2-й уровень – формирование данных по планированию и анализу производственных процессов (АРМ производственного отдела); по планированию ассортимента товаров (АРМ в плановом отделе); формирование данных об обеспечении материально-техническими ресурсами (АРМ в отделе материально-технического снабжения); о конструкторско-технологические параметры и характеристики товаров (АРМ отдела главного механика, главного энергетика); а также сбора и агрегирования информации на АРМ бухгалтеров (учет продажи товаров и расчеты за них, учет затрат на производство и себестоимость товаров);

3-й уровень – АРМ директора и других руководителей. Формируется директивная информация, отражающая текущие и перспективные планы развития предприятия.

Локальная база данных специалистов аналитической службы, кроме разносторонней информации, предназначенной для решения аналитических задач, может включать и другую информацию. Перечень и содержание файлов БД определяется вариантами организации БД, количеством АРМ специалистов на предприятии, содержанием и методами решения задач, особенностями производства.

Локальная база данных может включать: базы данных, базы моделей, СУБД и системы управления базами моделей (СУБМ) с использованием СППР; базы знаний и программные средства экспертных систем; информационные хранилища, то есть интегрированные, предметно ориентированные базы данных, которые длительное время сохраняются (ИПС).

Автоматизированное решение аналитических задач осуществляется на базе комплекса программных средств (ПО). Базовыми ПО для создания АРМ аналитика является табличные процессоры, текстовые процессоры и текстовые редакторы, программные средства для автоматизации работ по созданию баз данных, поиска информации для подготовки различных документов (системы управления базами данных – СУБД). Самым распространенным программным продуктом является программа электронных таблиц – Excel, которая функционирует в среде операционной системы Windows.

Ограничение предприятий о наличии единой АСУ можно преодолеть за счет применения специальных программных средств – электронных таблиц. Табличные процессоры или электронные табл. (ET), имеют давнюю историю применения в сфере бизнеса. Разработки нового поколения, такие, как Excel (Microsoft Inc.), Quattro Pro (Corel Corp.), Lotus (Lotus Development Corp.), отличаются качественно новыми возможностями и уровнем функциональности, позволяют рассматривать их как мощные системы поддержки принятия решений (decision support system). Сегодня наиболее популярной электронной табл. является табличный редактор Microsoft Excel, рассчитан на работу в операционной системе Windows ХР, Windows Vista. Электронная таблица – это интерактивная программа, которая состоит из набора строк и столбцов, изображенных на экране в специальном окне. Содержимое ячеек может состоять из текста, числа или формулы. Положение ячеек можно менять, копировать их содержание (в том числе и формулы). Формирование диаграмм в табличном редакторе Microsoft Excel происходит на основе информации из группы ячеек. Практика применения этого табличного редактора достаточно широка: кроме проведения аналитических расчетов и систематизированного предоставления полученных результатов (в виде таблиц или диаграмм) он может примениться и для формирования первичной и сводной учетной информации. Такое двойное применение (при реализации функции учета и функции экономического анализа) позволяет применять единую информационную источник, что, во-первых, существенно сокращает затраты времени, и, во-вторых, позволяет избегать ошибок при переносе информации из одной базы в другую.

Графические возможности технологических систем, как и возможности работы с текстами, очень помогают в работе аналитика, но главными для него есть возможность быстро выполнять огромное количество сложных операций с большим объемом информации, накапливать ее течение долгого промежутка времени, снова использовать в работе и выбирать информацию, необходимую именно в данный момент, для научного обоснования результатов аналитических расчетов.

В настоящее время существуют различные технологии искусственного интеллекта. В анализе используются нейронные сети (прогнозирование, распознавание ситуаций, извлечение знаний), генетические алгоритмы (Оптиме-ция инвестиционных портфелей), нечеткую логику (анализ рисков), экспертные системы (планирование, анализ, аудит).

Нейронные сети (НС) получили широкое применение в тех областях экономического анализа, где требуется получение оценок и прогнозов, связанных с обработкой больших объемов информации и принятия решений в минимально короткие интервалы времени (спекулятивные операции на фондовых рынках, краткосрочное прогнозирование курсов, технический анализ и т.д.). К достоинствам HC относятся: возможность моделирования и прогнозирования нелинейных процессов, быстрое обучение и адаптация к изменениям внешней среды. Из всего спектра нейросетевых пакетов, предназначенных для решения экономических задач и представленных на западном и отечественном рынках, наиболее популярными являются программы Brain Maker Pro (California Scientific Software, США) и семейство AI Trilogy фирмы Ward Systems (США).

При решении проблемы автоматизации труда аналитиков целесообразно использовать линию продуктов одного производителя, в наибольшей степени удовлетворяющую требованиям и специфике конкретного предприятия.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий