Практика создания программного обеспечения прогнозной аналитики для оценки направлений развития предприятия Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Белевцев Андрей Михайлович - ИАИЦ МАТИ-РГТУ; e-mail: [email protected]; 121552, г. Москва, ул. Оршанская, 3; тел.: +79037691788; научный руководитель; д.т.н.; .

Дружинин Михаил Александрович - 3 ЦНИИ МО РФ; e-mail: [email protected]; 107564, г. Москва, Погонный пр. 10; тел.: 89261334779; начальник лаборатории.

Belevtsev Andrey Michailovich - IAIC MATI-RGTY; e-mail: [email protected];

3, Orshanskaya street, Moscow, 121552, Russia; phone: +79037691788; dr. of eng. sc.; professor.

Druzhinin Mihail Aleksandrovich - 3 CSRI MD Russia; e-mail: [email protected]; 10, Pogonny’j pr., Moscow, 107564, Russia; phone: +79261334779; head a laboratory.

УДК 519.237, 004.4

A.M. Белевцев, Ф.Г. Садреев

ПРАКТИКА СОЗДАНИЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОГНОЗНОЙ АНАЛИТИКИ ДЛЯ ОЦЕНКИ НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ

ПРЕДПРИЯТИЯ

Раскрывается опыт создания программного обеспечения активно развивающегося направления бизнес-аналитики - прогнозной аналитики. Прогнозная аналитика позволяет оценить возможности предприятия на текущий момент, выявить новые направления развития и оценить их реализуемость. Трудность разработки программного обеспечения прогнозной аналитики заключается в большом наборе требований к конечному продукту, к , . случае выступает методология скорой разработки, основной принцип которой заключается в постоянной адаптации к меняющемуся набору требований, при этом проектирование и разработка программного обеспечения проводятся практически одновременно.

Прогнозная аналитика; интеллектуальный анализ данных; бизнес-аналитика; управ-

A.M. Belevtsev, F.G. Sadreev

PRACTICE OF CREATION OF SOFTWARE OF PREDICTIVE ANALYTICS FOR THE ESTIMATION OF DIRECTIONS OF DEVELOPMENT OF THE

ENTERPRISE

The article reveals the experience of creating software is actively developing areas of business analytics - predictive analytics. Predictive analytics enables companies to evaluate opportunities to date, identify new areas of development and assess their feasibility. The difficulty of software development of predictive analytics is a large set of requirements for the final product, to computing resources, as well as their variability. The best approach in this case is the rapid development of the methodology, the basic principle of which is to continuously adapt to a changing set of requirements, with design and software development is carried out almost simultaneously.

Predictive analysis (PA); data mining; business intelligence (BI); business process management (BPM).

Управление эффективностью деятельности предприятий в условиях ограниченных финансовых ресурсов, неопределенности в финансовых и политических , .

Существуют три основных направления, которые обеспечивают повышение эффективности:

♦ прогнозная аналитика (повышение точности прогнозных оценок развития предприятия);

♦ анализ прибыльности (выявление проектов, дающих максимальную по-

);

♦ анализ отклонений (сравнение фактических показателей с бюджетными и

).

В настоящее время все эти направления внедряются разработчиками и поставщиками BI и BPM-решений. При этом наиболее бурно развивается прогнозная аналитика. По оценкам [1] объем продаж прогнозной аналитики ежегодно увеличивается в среднем на 10 %. Для активного распространения прогнозной аналитики складываются объективные условия: с одной стороны, накапливаются огромные объемы

, , -ориентируются на конечного пользователя, обладают способностью к самообслужи-

BI.

Создание эффективных технологий в области прогнозной аналитики является исключительно сложной задачей. Разрабатываемый инструментарий должен обеспечивать достижение общей для PA и BI-систем цели - понимание того, что

,

, ,

. [2, 3].

Качество разрабатываемого инструментария определяется:

♦ универсальной методикой проведения стратегического анализа [3];

♦ составом информационно-логических моделей, их взаимосвязями и ие-

;

♦

;

♦ системой и моделями классификации;

♦ набором аналитических методов;

♦ сервисами автоматизации рутинных и трудоемких аналитических операций;

♦ качеством хранилища данных (полнота, достоверность, и т.д.);

♦ эффективностью технологий внутреннего поиска, актуализации и администрирования хранилища данных;

♦ эффективностью технологий внешнего поиска (Web-поиска), фильтрации и консолидации данных.

Создание инструментария может быть основано на методологии скорой (agile) разработки [4]. Agile-методологии опираются на приоритетно-ориентированный подход к разработке, в рамках которого вначале реализуются первоочередные требования, причем сразу в полностью интегрированном программном продукте, благодаря чему сводится к минимуму вероятность провала проекта в целом при приближении срока сдачи.

На основе этой методологии была реализована итерационня циклическая процедура разработки программного комплекса.

На настоящее время программный комплекс «АРМ-анадитика» (рис. 1) :

1. Сервис «Идентификация пользователя» предотвращает несанкционированный доступ к функциям АРМ-Анадитика.

2. Сервис «STEP-анализ» - анализ макро- и микросреды предприятия, ана-

.

3. « » - , -

рованных по дате выхода информации и важности.

4.

5.

6.

Сервис «Структура проекта» - сетевая информационная модель проекта (предприятия, направления исследований и т.п.), раскрывающая связи элементов проекта с факторами макро- и микросреды предприятия.

Сервис «Классификатор продукции» - трехуровневый классификатор ( , , ).

Сервис «Комментарий. Закладки» - инструментарий эксперта для сопровождения информационных объектов макро- и микросреды предприятия и системы в целом.

7. Сервис «Поиск» - инструментарий эксперта для быстрого доступа к информационным объектам в соответствии с заданными пользователями ат.

8. Сервис «Справочник сокращений» - справочник сокращений, принятых в мировой практике по заданной тематике.

« » -- , , автоматизированное занесение свойств документов в информационное .

10. Сервис «ОТЗ’^анализ» - обеспечивает сопоставление внешних возможностей и угроз с внутренними сильными и слабыми сторонами.

11. « » - -ванного построения конкурентного окружения для заданного пользовате-

.

12. Сервис «Матрица Портера» - инструментарий для автоматизированного построения матрицы Портера при анализе конкуренции по заданному

.

13. Сервис «Печать» - настройка и печать формализованных отчетных доку-

.

9.

Источники 2

Сервер информации в сети Интернет

" і

Информационное

хранилище

(в формате MS SQL Server)

Тематические базы данных

¡в формате MS Access, «Server.mdb»}

С

VPN-соединение между сервером и удаленными пользователями

Программные модули комплекса «АРМ аналитика»

Модуль «WebBrowser.exe» Модуль «OTSW.exe»

- Сервис «Идентификация пользователя»; - Сервис «Идентификация пользователя»;

- Сервис «Поиск в интернете»; - Сервис «ОТ5Ш-анализ»;

- Сервис «Метаданные». - Сервис « Печать».

ТТТГ

тттг

Основной модуль «ARM.exe»

Сервис «Идентификация пользователя»; Сервис «5ТЕР-анализ»;

Сервис «Структура проекта»;

Сервис «Классификатор продукции»;

- Сервис «Комментарий. Закладки»; Сервис «Поиск»;

Сервис «Справочник сокращений»; Сервис «Печать».

Модуль «Competitive.exe»

Сервис «Идентификация пользователя»; Сервис «Конкурентное окружение»; Сервис «Печать».

жг

Модуль «Porter.exe»

Сервис «Идентификация пользователя»; Сервис «Матрица Портера»;

Сервис «Печать».

Рис. 1. Функционально-ст^ктурная схема программного комплекса «АРМ-антитика»

Разрабатываемый комплекс будет обладать следующими возможностями:

♦ предоставлять мощные и нструменты для аналитики;

♦ поддерживать весь процесс создания моделей;

♦ поддерживать пользовательский drag-and-drop интерфейс для сокращения времени на разработку моделей;

♦ предоставлять уникальные возможности поиска данных для любых анали-

.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Волков Д. Побег от системы // Открытые системы. - 2011. - № 4.

2. Черняк Л. Будущее бизнес-аналитики // Открытые системы. - 2011. - № 4.

3. Беле ei^ee A.M., Балыбердин В А. Вопросы стратегического анализа направлений иннова-

// .

науки. - 2011. - № 5 (118). - С. 196-20.

4. ФБР переходит на «скорые» методы // Открытые системы. - 2011. - № 10. http://www.osp.ru/ os/ 2011/10/13012229/.

Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н, профессор В.А. Петраков.

Белевцев Андрей Михайлович - ИАИЦ МАТИ-РГТУ; e-mail: [email protected]; 121552, г. Москва, ул. Оршанская, 3; тел.: +79037691788; научный руководитель; д.т.н.; .

Садреев Фарид Гайнутдинович - e-mail: [email protected]; старший научный сотрудник; к.т.н.

Belevtsev Andrey Michailovich - IAIC MATI-RGTY; e-mail: [email protected]; 3, Orshanskaya street, Moscow, 121552, Russia; phone: +79037691788; dr. of eng. sc.; professor.

Sadreev Farid Gaynutdinovich - e-mail: [email protected]; senior scientist; cand. of eng. sc.

УДК 62-71

Н.В. Горячев, А.В. Лысенко, Н.К. Юрков

СТРУКТУРА И ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ЛАБОРАТОРНОГО

КОМПЛЕКСА

Предложена структура и программно-информационное обеспечение информационноизмерительного лабораторного комплекса, отличающаяся чётким разделением исследуемого объекта и блока обработки данных. Открытая структура комплекса, наряду с вынесением исследуемого объекта в отдельный блок, позволяет продлить жизненный цикл лабораторного комплекса и существенно увеличить номенклатуру исследуемых объектов. Программно-информационное обеспечение осуществляет обработку и визуализацию измеренных параметров исследуемого объекта. Отличительной особенностью программноинформационного обеспечения является возможность объединения результатов исследо-, , . структуры разработан лабораторный комплекс исследования теплоотводов и систем

.

остывания системы охлаждения, и таким образом, проводить отбор систем охлаждения по заданным критериям пригодности.

Информационно-измерительный лабораторный комплекс; теплоотвод; система ох; .