Система финансового анализа на платформе — бизнес-интеллект банка

Лидерство, Менеджмент, Управление компанией Бизнес-интеллект В современных условиях проявляется повышенный интерес многих собственников и руководителей бизнеса к Бизнес-интеллект , или более коротко . Этот короткий термин подразумевает взаимосвязанный комплекс современных методов управления бизнесом, построенный на современных информационных технологиях и позволяющий обеспечить максимальную эффективности бизнеса. Многие топ менеджеры отечественных компаний связывают это понятие с соответствующей функциональностью современных информационных систем. И здесь кроется существенное заблуждение многих отечественных менеджеров. Дело в том, что начинается в мозгах топ-менеджеров компаний, а потом уже реализуется с помощью информационного продукта. Менеджеры отечественных компаний должны дорасти до понимания важности , а потом уже покупать адекватное программное обеспечение. Что же входит в портфель инструментов управления, объединенных общим названием ?.. Статья преследует сразу две цели:

Практика применения систем бизнес-интеллекта в экономическом анализе в России

Это программное обеспечение - мировой лидер в технологиях организации единого информационного пространства для коллективной работы. работает с данными любых известных форматов, в том числе с широко используемыми офисными приложениями , , ; быстрое развертывание, малая стоимость и низкие затраты на внедрение; неограниченная масштабируемость и высокая защищенность. Что дают эти преимущества на практике? Вы можете объединить уже работающие у вас разнородные программные продукты в единую информационную систему.

Системы бизнес-интеллекта – это программное обеспечение. Оно позволяет существенно упростить и ускорить сбор информации.

Вдобавок экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры. А о том, чтобы моделировать возможные ситуации, отслеживать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи.

Приблизительно в е годы прошлого века все перечисленные выше соображения привели к идее централизованного хранения данных, необходимых для последующего анализа. Хотя ранее этот термин, например, использовался в компании в качестве внутрикорпоративного термина. Рассмотрим перечисленные составляющие подробнее. . Данные попадают в хранилище из оперативных транзакционных систем, а также из внешних источников. С экономической точки зрения хранилище данных приносит долгосрочный эффект тогда, когда оно становится надежным механизмом доставки данных, существенных для анализа и принятия решений.

При этом не следует забывать и о затратной части, ведь информация может считаться действительно полезной лишь тогда, когда экономические выгоды от ее использования превышают затраты, связанные с ее приобретением. Построение хранилища данных — достаточно сложный проект, и обеспечить его окупаемость в краткосрочной перспективе бывает непросто.

Высокая стоимость проектов по хранению данных объясняется прежде всего необходимостью сбора, преобразования и обобщения данных из различных источников. Эта работа необходима, но в то же время трудоемка и отнимает много времени. Неоправданных затрат можно избежать на этапе проектирования хранилища — за счет определения состава и структуры загружаемых в хранилище данных.

Заместитель председателя правления банка Ольга Злобина считает, что совет директоров СДМ-Банка получил мощный инструмент формирования реальной картины бизнеса, оценки его эффективности, планирования и принятия управленческих решений. Система финансового анализа выстраивалась 16 лет. Последние 10 лет она существовала в формате , но с ростом объемов бизнеса перестала справляться со своими задачами.

Системы бизнес-интеллекта Понятие систем бизнес-интеллекта {Business Intelligence, ВГ) объединя- ет различные средства и технологии анализа и.

Использование информационных технологий позволяет разрабатывать более эффективные системы управления процессом экономического развития. В результате научно-технического прогресса ХХ столетия развитые страны уже к концу прошлого века поднялись на качественно новый уровень развития, перейдя в разряд информационных обществ, что положило начало процессу формирования обществ знаний и трансформации предпринимательских и государственных структур в организации, основанные на знаниях.

Определяющую роль в аналитической поддержке принятия решений в таких организациях играют системы бизнес-интеллекта и системы управления знаниями. В е годы в российской экономике сложилась традиция, концептуально нацеливавшая большинство систем измерения деятельности - СИД, предприятий на определение результативности бизнеса исключительно по финансовым показателям. Таким образом, можно утверждать, что преобладала определенная финансовая односторонность, при которой ставились краткосрочные задачи, а долгосрочный стратегический рост не всегда просчитывался.

В то же время уже в е годы поднимались вопросы о связи между организационной структурой и организационным контролем, но в тот период к решению этих задач все еще не привлекались системы и средства информационного обеспечения экономического анализа. Ограниченность такого подхода была признана научным сообществом в е годы. Также пришло понимание необходимости разработки и внедрения более сбалансированных подходов к системе измерения деятельности. Флагманом здесь стала так называемая сбалансированная система измерения деятельности Р.

Каплана, сочетавшая совокупность финансовых и нефинансовых показателей, позволявшая оценивать перспективы деятельности организаций по различным критериям. Сбалансированная система показателей быстро стала эффективным инструментом управления производительностью. Обработка структурированных отчетов дала возможность применения методов проектирования и средств автоматизации, которые начали использоваться менеджерами для отслеживания результативности деятельности сотрудников, находящихся под их контролем, и отслеживания последствий этих действий.

Бизнес-интеллект: труды и плоды

Сегодня в России в анализируемой сфере деятельности идет жесткая конкурентная борьба. Учитывая новые тенденции и конкуренцию на рынке в г. В значительной части их используют крупные корпорации для экономического анализа больших массивов данных, как с целью совершенствования собственного бизнеса, так и для реализации полученных результатов на рынке.

Примеров применения платформ бизнес-интеллекта в России не много.

Одним из активных инструментов когнитивных технологий являются системы бизнес-интеллекта. Взаимосвязь когнитивных процессов и технологий.

Вход Регистрация Что такое ? Обзор систем - программное обеспечение, созданное для помощи менеджеру в анализе информации о своей компании и её окружении. Большинство инструментов применяются конечными пользователями для доступа, анализа и генерации отчетов по данным, которые чаще всего располагаются в хранилище, витринах данных или оперативных складах данных. Разработчики приложений используют -платформы для создания и внедрения -приложений, которые не рассматриваются как -инструменты. , и вышли в лидеры рынка Аналитическая компания опубликовала магический квадрант провайдеров систем бизнес-аналитики.

И если в прошлом году на этой диаграмме невозможно было выделить лидеров там была толпа вендоров , то в этом году выделились три явных лидера, оставивших конкурентов далеко позади: , и . Особенно отмечается прогресс , чье решение , основанное на облачных вычислениях, машинном обучении и голосовом интерфейса , оказалось одновременно мощным и простым для пользователей.

Чтобы получить новый статус, специалисты компании прошли сертификацию, подтвердив свои глубокие знании платформы :

Ваш -адрес н.

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 :

Российская компания «ИНТАЛЕВ» объявила о существенном обновлении своих разработок в области бизнес-интеллекта. С развитием.

С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа. Но, с другой стороны, анализировать информацию, хранящуюся в различных трансакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно. Основная причина - различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы.

Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данными из разных источников имеются логические несоответствия. Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем и модулей, а следовательно - и новых данных. Также следует учитывать, что получение данных из трансакционных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, а это может существенно мешать оперативной работе.

Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с человеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов - технического специалиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных, и экономиста, пытающегося свести эти данные в единый аналитический отчет, необходимый руководству. Как показывает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета руководителя и самих данных не только требует существенных затрат времени, но и часто приводит к эффекту"испорченного телефона".

Кроме того, экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры. О том, чтобы моделировать возможные ситуации, отслеживать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи.

В е годы века упомянутые проблемы привели к идее централизованного хранения данных, необходимых для последующего анализа. При этом было признано, что все исходные данные должны храниться в одном месте, в простой и понятной а значит, удобной для анализа структуре.

Что такое бизнес-интеллект?

Сегодня основные препятствия, мешающие окончательному растворению в , находятся скорее в культурной плоскости. Дреснер же искал термин, который по возможности точно описывал бы процедуры преобразования накапливаемых предприятием данных в полезную для бизнеса информацию и предоставление доступа к этим процедурам широкому кругу конечных пользователей, а также привлек бы внимание специалистов к обсуждению данного вопроса. В году он покинул и занял пост директора компании по вопросам стратегического развития.

В настоящее время производители, специализирующиеся на разработке программных средств бизнес-анализа в том числе и , испытывают все более серьезное давление со стороны крупнейших игроков рынка программного обеспечения в частности, и , которые начинают активно осваивать их территорию. Дреснер ответил на вопросы корреспондента Службы новостей .

Отличается ли сегодняшнее понимание от того понятия, которое вы вкладывали в этот термин изначально?

Системами бизнес интеллекта называют класс информационных систем, который позволяет превратить разрозненные и необработанные данные.

Поэтому считает, что нужно иметь не разрозненный инструментальный набор, а платформу, позволяющую решать любую задачу из области бизнес-аналитики. Ольга Горчинская, ведущий консультант по хранилищам данных и аналитическим системам СНГ Наиболее распространенным решением из сферы бизнес-аналитики по-прежнему остается создание хранилища данных и построение на его основе системы корпоративной отчетности, включающей как статические отчеты, так и произвольные запросы.

Для этого кроме СУБД необходимы средства проектирования хранилищ, средства сбора данных из разнообразных информационных источников и средства отчетности и произвольных запросов. Дополнительно к ним все чаще используются так называемые информационные панели, реализуемые, например, на основе портальных технологий. Важная тенденция последнего времени в области аналитических систем — ориентация на вертикальные индустрии. Сейчас, приступая к проекту по созданию аналитической платформы, заказчик хочет сразу начинать с готовой структуры хранилища данных, разработанной на основе стандартов и с учётом опыта в конкретных областях, таких как телекоммуникация, банковская, страховая деятельность и др.

Бизнес Интеллект Системы

Устный зачет, 20 минут на студента 7. Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по ти балльной шкале. Хранилища данных для бизнес-структур Цели появления хранилищ данных. Хранилища как ответ на потребность бизнес-структур в отчетности. Хранилища как ответ на потребность бизнес-структур в оперативной - аналитике. Хранилища как инструмент монетизации исторических данных о развитии бизнеса.

Бизнес-интеллект Дело в том, что в реальных системах управления бизнеса мы имеем одновременно слишком много и слишком.

Типичная ситуация, характерная для практически любой достаточно крупной организации, - наличие множества систем автоматизации для решения разных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию. С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа. Но, с другой стороны, анализировать информацию, хранящуюся в различных трансакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно.

Основная причина - различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данными из разных источников имеются логические несоответствия.

Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем и модулей, а следовательно - и новых данных. Также следует учитывать, что получение данных из трансакционных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, а это может существенно мешать оперативной работе. Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с человеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов - технического специалиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных, и экономиста, пытающегося свести эти данные в единый аналитический отчет, необходимый руководству.

Как показывает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета руководителя и самих данных не только требует существенных затрат времени, но и часто приводит к эффекту"испорченного телефона". Кроме того, экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры.

Системы бизнес-интеллекта

Скрыть рекламу в статье Системы бизнес-интеллекта Понятие систем бизнес-интеллекта — является довольно емким и объединяет различные средства анализа и обработки данных масштаба предприятия. Среди -систем можно выделить такие составляющие, как хранилища и витрины данных, инструменты оперативной аналитической обработки -системы , средства обнаружения знаний, а также средства формирования запросов и построения отчетов.

Важную роль среди -систем играют хранилища данных, обеспечивающие сбор, упорядочение и хранение больших объемов информации, полученной из разных источников. Поэтому рассмотрение среднего звена аналитической пирамиды целесообразно начать именно с хранилищ данных. Хранилища данных — находятся на следующем после трансакционных систем уровне аналитической пирамиды.

Ценность хранилищ данных заключается в том, что они представляют собой крупные базы данных масштаба предприятия, которые содержат определенную информацию и обеспечивают ее оперативное представление в виде, удобном для пользователя или дальнейшей обработки другими аналитическими системами.

Полученные в работе результаты могут служить основой для разработки соответствующих интеллектуальных систем поддержки принятия.

Вопрос об эффективности — один из узловых, и решить его оказывается по силам не всякой компании. Поскольку оценку эффективности проектов -решений обычно проводят на основе подсчета возврата инвестиций за определенный период, рассмотрим структуру затрат на внедрение и эксплуатацию систем бизнес-анализа. Как показывает практика, вопрос о стоимости -решения возникает в двух случаях. Во-первых, речь идет о единовременных затратах при выборе и внедрении решения.

Этот вопрос решается довольно просто: В общих чертах можно выделить следующие основные категории затрат на внедрение системы: В связи с этим для -проектов очень популярны предварительные пилотные проекты. Во-вторых, проблема стоимости возникает, когда компания задается целью определить эффективность -решения. Вопрос с доходной частью решается сложнее.

Существуют методики оценки подобного рода решений — например, у школы НЕС. Но в их создании и использовании всегда есть масса нюансов, которые нужно учитывать. Эти методики оценивают полную совокупную стоимость владения, или ТСО .

Системы бизнес-интеллекта ( -системы)

С развитием технологий бизнес использует все больше данных и требует все более сложного анализа для принятия правильных решений. По данным аналитиков, потребность в приложениях без сопутствующих услуг постепенно снижается. Обучение, внедрение, поддержка являются естественным дополнением к программному обеспечению для анализа данных. Пользователи могут просматривать отчетность через разнообразное клиентское обеспечение. В частности формирование кубов:

Что такое технологии Business Intelligence, для чего они используются и чем могут помочь современному управленцу рассказывает в программе.

Трансакционные системы Иерархия информационных систем управления К трансакционным системам относятся системы управления ресурсами предприятий -системы , а также некоторые другие решения, например, автоматизированные банковские системы АБС , биллинго-вые системы, учетные приложения и некоторые другие. Все эти системы имеют общую черту: Некоторые из трансакционных систем комплексны и состоят из отдельных модулей.

Например, модульная структура свойственна -системам, основная задача которых - объединить различные службы предприятия в единый управленческий контур. Кроме того, такие системы всегда имеют набор финансовых и учетных функций. Поэтому трансакционные системы представляют собой источники первичной информации, используемой для последующей аналитической обработки. Данные из трансакционных источников требуется собрать, структурировать и представить в виде, удобном для принятия решений.

Сами трансакционные системы тоже содержат некоторые аналитические возможности, но эти функции скорее носят вспомогательный характер и существенно уступают аналогичным возможностям аналитических систем. Тем не менее, роль трансакционных систем для решения задач бизнес-аналитики крайне важна, поскольку именно они являются поставщиками информации для систем бизнес-интеллекта и аналитических приложений.

Какие инструменты помогают управлять эмоциональным интеллектом