Перспективы развития аналитических систем в бизнесе

ВВЕДЕНИЕ

В современном мире, условия ведения бизнеса предъявляют повышенные требования к системам управления. Для качественной работы предприятия, требуется решить задачи бизнес-анализа, которые в свою очередь имеют сложный характер. На помощь производству приходят современные управленческие концепции и технологии. За долгое время развились многочисленные методы и модели нацеленные на повышение эффективности, которые занимают определенное положение в информационной инфраструктуре предприятия и играют определенную роль в процессах управления. Эти методы и модели, в свою очередь, обусловили появление и развитие разнообразных аналитических информационных систем.
Бизнес-аналитика является главным приоритетом для многих организаций. Организации пытаются разобраться в быстро растущем объеме, скорости и разнообразии данных, генерируемых как внутренними, так и внешними ресурсами.
Системы бизнес-аналитики применяются во всех отраслях экономики, в том числе и в нефтегазовой отрасли.
Нефтегазовая отрасль является важнейшей в экономике России. От эффективности ее функционирования зависят и текущая экономическая ситуация, и возможности развития для других отраслей. Поэтому применение аналитических систем в бизнесе нефтегазовых предприятий является стратегически необходимыми.
Цель курсовой работы – раскрыть перспективы развития аналитических систем в бизнесе на примере ПАО «Транснефть».
Задачи исследования:
1. Раскрыть сущность и значение аналитических систем в бизнесе.
2. Изучить классификацию аналитических систем.
3. Провести исследование аналитических систем, используемых ПАО «Транснефть».
4. Изучить перспективы использования аналитических систем в ПАО «Транснефть».
В систему предприятий холдинга «Транснефть» входят высокотехнологичные предприятия, которые разрабатывают различные виды продукции для эффективного функционирования нефтепроводов. В условиях импортозамещения, которое продолжается в России уже около 10 лет и продолжает оставаться для страны приоритетной программой, тема развития отечественных высокотехнологичных предприятий и инноваций с каждым годом только увеличивает свою значимость.
Объект исследования – аналитические системы в бизнесе.
Предмет исследования – перспективы развития аналитических бизнес-систем.
Методами исследования являются изучение литературы, теоретический анализ, сравнение, анализ управленческой документации организации, нормативный метод.
Практическая значимость в разработке алгоритма и критериев оценки эффективности операционного управления в ПАО «Транснефть».













1. Аналитические системы для повышения эффективности бизнеса: теоретический аспект

1.1 Сущность и назначение аналитических систем

В современном мире успех компании на рынке напрямую зависит от того, как быстро менеджмент компании может распознать изменения динамики рынка и насколько своевременно может отреагировать на них с целью увеличения прибыли, исходя из существующих реалий рынка. Менеджеры компании должны отслеживать тенденции рынка, идентифицировать конкурентов и угрозы, оценивать риски, прфеообтроазовывать стратегию компании, оценивать необходимым производственным управленческих решений [7].
Компании накопили значительные объемы данных и имеют доступ к еще большим объемам внешних данных. Менеджерам необходимо, чтобы эта информация была преобразована, предварительно обработана и соответствующим организована для быстрого доступа, анализа и принятия решений.
Данные, которые доступны менеджерам и аналитикам непосредственно корпоративных информационных систем, не унифицированы, разрозненны и в общем случае не готовы для анализа.
Возникает потребность в информационных системах аналитического данных, способных превратить данные корпоративных информационных систем и данные из внешних источников в полезные для бизнеса информацию и знания, используемые в управлении, на основе которых можно принимать решения.
Таким образом, аналитические системы для бизнеса (Business Intelligence, BI-системы) – это совокупность технологий, программного обеспечения и практик, направленных на достижение целей бизнеса путём наилучшего использования имеющихся данных.
Цель BI – интерпретировать большое количество данных, заостряя внимание лишь на ключевых факторах эффективности, моделируя исход различных вариантов действий, отслеживая результаты принятия решений [11].
Аналитические системы для бизнеса наиболее эффективны, когда они объединяют данные, полученные из рынка, на котором работает компания (внешние данные), с данными из источников внутри компании, таких как финансовые и операции с данными (внутренние данные). В сочетании, внешние и внутренние данные дают полную картину бизнеса, которая, создает «интеллект» – быстрое понимание, которое не получить из простого набора данных.
Таким образом, BI-системы или системы бизнес-аналитики объединяют данные из любых различных источников информации, обрабатывают их и предоставляют удобный интерфейс для всестороннего изучения и оценки полученных сведений.
Данные, полученные в результате такого анализа, помогают достигать поставленных бизнес-целей с помощью оптимального использования имеющихся данных. Комплексный анализ данных по всем направлениям бизнеса позволяет повысить его эффективность и снизить издержки.
Системы бизнес-аналитики – это единый прозрачный источник данных о бизнесе компании для ее руководства.
Для принятия управленческих решений в системах бизнес-аналитики реализованы следующие функциональные возможности [2]:
– оперативный доступ к необходимой информации;
– интеграция, преобразование и хранение данных из различных информационных систем организации;
– конструирование многомерных хранилищ данных;
– углубленный анализ больших объемов информации;
– визуализация данных (построение наглядных отчетов);
– построение информативных отчетов различной сложности, в т.ч. регламентных отчетов;
– моделирование и прогнозирование ключевых показателей деятельности (KPI) для принятия решений (задачи «Что будет, если ..?» и «Что необходимо для ..?»).
Таким образом, основной целью систем бизнес-аналитики является обеспечение быстрого доступа к данным, выполнение анализа данных и информационная поддержка процесса принятия решений.
Бизнес-аналитика помогает компании создавать знания из всей доступной информации для принятия эффективных управленческих решений и превращения этих решений в действие.
Система бизнес-аналитики является стержнем, вокруг которого формируются потоки стратегической бизнес-информации.
Данный инструмент помогает компании принимать решения, которые будут основаны на корректной информации, полученной вовремя.
В условиях, когда рынок постоянно меняется, а конкуренция становится все жестче, руководителям крайне необходимо выявлять и анализировать имеющиеся у предприятия резервы, которые могут существенно расширить возможности бизнеса.
Предлагаемые решения в области бизнес-аналитики должны предоставлять возможность оперативно анализировать тенденции рынка, осознавать движущие силы бизнеса и, основываясь на объективной информации, быстро реагировать на изменения рыночной ситуации и принимать верные решения.

1.2 Классификация аналитических систем для бизнеса

Современные системы бизнес-аналитики классифицируются следующим образом [14]:
– средства построения хранилищ данных (data warehousing, ХД);
– системы оперативной аналитической обработки (OLAP);
– информационно-аналитические системы (Enterprise Information Systems, EIS);
– средства интеллектуального анализа данных (data mining);
– инструменты для выполнения запросов и построения отчетов (query and reporting tools).
При выборе системы бизнес-аналитики следует учитывать такие критерии, как единая платформа, готовые возможности интеграции, наличие расширенной аналитики, визуализация данных и многоплатформенность.
Хранилища данных содержат огромные объемы информации, охватывающей все доступные стороны деятельности предприятия и позволяющие рассматривать все аспекты функционирования бизнеса в совокупности. Для решения более узких, конкретных задач из общего хранилища могут вычленяться подмножества данных – так называемые витрины данных (data marts). Хранилища данных – это предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, используемые для поддержки принятия управленческих решений.
Основные требования к хранилищам данных [1]:
– поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;
– поддержка внутренней непротиворечивости данных;
– возможность получения и сравнения так называемых срезов данных (slice and dice);
– наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище;
– полнота и достоверность хранимых данных;
– поддержка качественного процесса пополнения данных. Выполнить все перечисленные требования в рамках одного и того же продукта зачастую не удается. Поэтому для реализации хранилищ данных обычно используется несколько продуктов, одни из которых представляют собой собственно средства хранения данных, другие – средства их извлечения и просмотра, третьи – средства их пополнения и т. д.