CC BY
175
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИЗНЕС-ИНТЕЛЛЕКТА И БИЗНЕС-АНАЛИТИКИ В
ОРГАНИЗАЦИЯХ
И.В. Ольховская, старший преподаватель М.А. Ишанходжаев, студент Ташкентского финансового института (Узбекистан, г. Ташкент)
Аннотация. В статье рассматривается влияние бизнес-интеллекта (BI) и бизнес-аналитики (BA) на работу организаций. Бизнес-интеллект состоит из данных, бизнес-среды, BI инфраструктуры, BA набора инструментов, управленческих пользователей и методов, бизнес-аналитических платформ доставки (MIS, DSS) и пользовательского интерфейса. Объём производства организаций, измеряется информацией, полученной из системы управления базами данных.
Ключевые слова: бизнес-интеллект (BI), бизнес-аналитика (ВА), прогностическая аналитика, прогнозируемый анализ, аналитика, мониторинг, информационные системы управления.
"Бизнес-интеллект (В1)" представляет собой термин, используемый аппаратным и программным обеспечением и используется консультантами в области информационных технологий для описания инфраструктуры складирование, интеграции, отчетности и анализа данных, которые приходят из бизнес-среды. Инфраструктурный фонд собирает, очищает и делает соответствующую информацию доступной для менеджеров предприятий.
Бизнес-интеллект и аналитика, это интеграция всех информационных потоков, производимые фирмой в единый набор данных с помощью моделирования, методов статистического анализа: например, нормальных распределений, корреляционного и регрессионного анализа, прогнозирование и кластерный анализ, а также интеллектуальный анализ данных, по которому, менеджеры могут принимать более обоснованные решения и планы.
Есть шесть аналитических систем функциональных возможностей, которые В1 обеспечивают для достижения: отчеты предопределения производства, параметризованные отчеты, информационные панели и системы показателей, специальные запросы и поиски, возможность перейти к просмотру подробных данных, а также, возможность моделировать сценарии и создавать их. Существуют шесть элементов в среде бизнес-интеллекта:
- Данные из бизнес-среды: деловые круги должны иметь дело с структурированными и неструктурированными данными из множества различных источников. Данные должны быть интегрированы и организованы таким образом, чтобы они могли быть проанализированы и использованы лицами, принимающими решения.
- Бизнес-интеллект инфраструктуры: базовое основание бизнес-интеллекта, представляет собой мощную систему баз данных, которая фиксирует все необходимые данные для управления бизнесом. Данные могут быть сохранены в транзак-ционных базах данных или объединены, и интегрированы в хранилищах данных предприятий и организаций.
- Набор инструментов Бизнес - аналитиков (ВА): набор программных средств, используется для анализа и отчетов данных, которые отвечают на вопросы, поставленные менеджерами, а также отслеживают прогресс бизнеса с использованием ключевых показателей эффективности.
- Управленческие пользователи и методы: бизнес-аналитика аппаратных средств и программное обеспечение стали столь же умны, как и люди, использующие их. Менеджеры используют в анализе данных различные управленческие методы, которые определяют стратегические бизнес -цели и указывают, каким образом будет достигнут прогресс. К ним относятся управление эффективностью бизнеса и
сбалансированной системой показателей подходов, ориентированный на ключевые показатели эффективности, стратегический анализ с упором на изменение в общей деловой среде, особое внимание к конкурентам.
- Пользовательский интерфейс: в современной бизнес-аналитике, программные пакеты имеют инструменты визуализации данных, такие как графики, схемы, щитки, и карты. Они также способны доставить отчеты на BlackBerrys, iPhone^, IP ADS и другие мобильные карманные компьютеры, а также на Веб - портал фирмы.
Программное обеспечение BA добавляет возможности размещать информацию в Twitter, Facebook, во внутренние социальные средства массовой информации для поддержки принятия решений в реальном времени.
Важная возможность бизнес - интеллекта и аналитики, является способность моделировать будущие события и поведение, например, вероятность того, что клиент будет отвечать на предложение о покупке продукта.
Прогностическая аналитика, в настоящее время включена в многочисленные приложения бизнес-аналитики для продаж, маркетинга, финансов, выявления случаев мошенничества. Одним из наиболее известных приложений является кредитный счет, который используется по всей отрасли финансовых услуг.
При подаче заявления на получение новой кредитной карты, оценочные модели обработки вашей кредитной истории, проверяют заявку на получение кредита, чтобы определить вашу платежеспособность в установленные сроки. Телекоммуникационные компании используют прогнозируемый анализ, чтобы определить, какие клиенты наиболее прибыльны, а какие могут уйти и какие новые услуги и планы будут наиболее выгодные, чтобы удержать клиентов.
Прогностическая аналитика начинает использовать большие данные из частных и государственных секторов, в том числе данные из социальных сетей, клиентских
операций, а также техническую информацию.
В электронной коммерции, многие интернет - магазины имеют возможность для создания персонализированных рекомендаций онлайн продуктов и их Web сайтов, чтобы увеличить число продаж и контролировать состояние товара на складе.
В государственном секторе, аналитика является движущей силой в сторону "умных городов", которые интенсивно используют цифровые технологии, чтобы улучшить инфраструктуру городов и обслуживание жителей. Общественность имеет доступ к информации из архивов: налогового учета, аудита, соблюдения экологических требований, инспекциям ресторанов, отчетам по техническому обслуживанию, к массовым транзитным оценкам, данным по преступлениям, к отделу здоровья и статистики.
Муниципалитеты обновляют данные, полученные с мобильных телефонов и целевых приложений для смартфонов. Программы по прогнозированию и моделированию информирует государственные органы по управлению коммунальными и транспортными операциями, они оказывают медицинскую помощь, обеспечивают общественную безопасность, дают возможность оценить изменения, позволяют решать комплексные проблемы.
Огромную помощь для эффективного принятия решений в организации оказывают информационные системы, которые являются наиболее полезными для руководителей, они оказывают поддержку в распространении информации, обеспечивают контакты между организационными уровнями и распределением ресурсов. Осуществление мониторинга производительности фирм, поручено оперативному и среднему звену, которые большинство решений принимают структурировано.
Информационные системы управления, производящие обычные производственные отчеты (MIS), как правило, используются для поддержки такого рода решений. Для принятия неструктурированных решений, менеджеры среднего звена и аналитики будут использовать системы поддержки принятия решений (DSS) с мощной анали-
тикой и инструментами моделирования, включая электронные таблицы и сводные таблицы. Старшие руководители принимают неструктурированные решения, используя информационные панели и визуальные интерфейсы, отображая информацию о производительности, влияющую на общую рентабельность, успех и стратегию фирмы.
Библиографический список
1. Минько Э.В., Минько А.Э. Менеджмент качества. Учебное пособие - Стандарт третьего поколения. 2012.
2. Кузнецов С.Ю. Антикризисное управление. Курс лекций: Учеб.-метод. пос. М.: Финансы и статистика, 2010. Лекция 9.
3. McKinsey Global Institute. Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity // McKinsey & Company: Электронный ресурс. Режим доступа: www.mckinsey.com/mgi.
4. Harris J. How to Turn Data into a Strategic Asset // Outlook Journal, Accenture. 2010. Boyer J. Business
5. Intelligence Strategy. A Practical Guide for Achieving BI Excellence / MC Press Online, LLC Ketchum, IBM. [S. a.,] 2010.
6. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том.1: Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2001.
Информационные технологии, предоставляют новый инструмент для менеджеров, используют их в традиционных и новых ролях, что позволяет им контролировать, планировать и прогнозировать с большей точностью и скоростью в бизнес-среде.
USE OF BUSINESS INTELLIGENCE AND BUSINESS ANALYTICS AT
ORGANIZATIONS
I.V. Olkhovskaya, senior lecturer M.A. Ishanxodjaev, student Tashkent financial institute (Uzbekistan, Tashkent)
Abstract. The article examines the impact of business intelligence (BI) and business analytics (BA) on the work of enterprises and organizations. Business intelligence consists of data, business environment, (BI) infrastructure, (BA) toolkit, management users and methods, business intelligence delivery platforms and user interface. The productivity of enterprises and organizations is measured by information obtained from a database management system.
Keywords: business intelligence, business-analytics, predictive analytics, predicted analysis, analytics, monitoring, information management systems.
