CC BY
24ПРИКЛАДНОЙ СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ КАК ИНСТРУМЕНТ ДЛЯ ДОСТИЖЕНИЯ ПРЕДМЕТНЫХ ЦЕЛЕЙ В БИЗНЕС АНАЛИТИКЕ
Заславская В. Л.
Кандидат технических наук, заместитель председателя комитета "Искусственный интеллект" ассоциации "РУССОФТ, генеральный директор ООО "Офисверс", операционный директор ZelloRussia e-mail: veronika@zello.com
Аннотация. Мир полон сложности и непредсказуемости, и вокруг человека и тем более хозяйствующего субъекта возникает множество проблем, которые нужно решать. Неудивительно, что решение проблем - один из самых требуемых навыков на протяжении всей истории человечества. Если вы можете определить проблему и найти ответ, ваши способности и навыки будут всегда востребованы. В статье будет рассмотрен один из способов решения проблем, называемый системным анализом. Это процесс, который включает в себя взгляд на более широкую систему, разделение на части и выяснение того, как она работает для достижения определенного результата. Системный анализ стремится понять, что нужно людям для систематического анализа ввода данных или объема данных, обработки или преобразования данных, хранения данных и вывода информации в контексте конкретного бизнеса.
Ключевые слова: системный анализ, бизнес-аналитика, методы моделирования, решение, анализ и синтез
APPLIED SYSTEM ANALYSIS AS A TOOL FOR ACHIEVING SUBJECT
GOALS IN BUSINESS ANALYTICS
Veronika L. Zaslavskaya
Candidate of Technical Sciences, a deputy Chairman of the "Artifial Intelligence" Committee of "RUSSOFT" Association, CEO Officeverse LLC, COO Zello Russia,
e-mail: veronika@zello.com
Abstract. The world is full of complexity and unpredictability, and there are many problems that need to be solved around a person and especially an economic entity. Unsurprisingly, problem solving is one of the most required skills throughout human history. If you can identify the problem and find the answer, your abilities and skills will always be in demand. The article will consider one of the ways to solve problems, called system analysis. This is a process that involves looking at a broader system, breaking it down into parts and figuring out how it works to achieve a certain result. Systems analysis seeks to understand what people need to systematically analyze data entry or data volume, data processing or transformation, data storage and information output in the context of a particular business. Keywords: system analysis, business analytics, modeling methods, solution, analysis and synthesis..
ВВЕДЕНИЕ. Прикладной Прикладной системный анализ имеет ряд
системный анализ представляет собой отличий:
сформировавшийся метод решения • решение проблемы, которая
проблем узкой специализации, область является единичным
знаний которой является профессией. (немногочисленным) случаем;
• применение знании из различных областеИ;
• работы по анализу могут быть выполнены только непосредственным участником событий.
Прикладной системный анализ -инструмент для решения конкретных проблем и достижения предметных целей. Выявление уникальных черт проблемной ситуации посредством общих правил и методологий системного анализа является главной особенностью прикладного системного анализа.
Системный анализ — это метод решения проблем, который включает в себя рассмотрение системы в целом, разбиение на части и выяснение того, как
она работает для достижения определенной цели. Но прежде, чем мы подробно рассмотрим, как это работает, мы, вероятно, должны сначала ответить на вопрос: что такое система? Основные понятия системы. Система представляет собой общий набор частей, этапов или компонентов, которые соединены в составе более сложного целого. Например, компьютерная система содержит процессоры, память, электрические цепи, источник питания и т. д. В другом примере бизнес — это система, состоящая из методов, процедур и процессов.
Система должна обладать рядом характеристик и свойств (рис. 1).
Статически Динамичес Синтетичес е свойства кие кие
Целостность
Открытость
Различимость систем
Функциональнос ть
Эмерджентност ь
Изменчивость
Неразделимость
Стимулируемост ь
Ингерентность
Структурирован ность
Существование
Целесообразнос ть
Рисунок 1.1 - Свойства системы
Стоит отметить, что любая система является индивидуальной. Каждое из вышеперечисленных свойств по-своему интегрируется и проявляется в системе. Помимо этого, системам могут быть присуще и другие свойства, уникальные для конкретного случая.
Модель является информативным представление объекта, человека или системы. Модель помогает связать реальный мир и восприятие объекта. Моделирование является основным методом исследования окружающего мира, которые в дальнейшем можно использовать для принятия решение или описания процессов. Использование моделей облегчает аналитику
визуализацию отношений в исследуемой
системе. Цель состоит в том, чтобы указать на важные элементы и ключевые взаимосвязи сложной системы.
Характеристики и свойства модели можно изучить двумя способами: анализ и синтез. Каждых представляет собой определенную последовательность шагов для достижения заявленной цели, но это не означает, что нельзя комбинировать их. Аналитический метод производит декомпозицию модели, с последующим определением каждой составной части. Синтетический метод выполняет обратную функцию, выделяет модель как составную часть более крупной модели - метамодели.
Рассматриваемые системы,
связаны с использованием системного
подхода к анализу. Общие классификации: (1) физические или абстрактные, (2) открытые или закрытые и (3) «созданные человеком» информационные системы.
Физические системы — это материальные объекты, которые могут быть статическими или динамическими в работе. Например, физическими частями компьютерного процессора являются микросхемы, которые облегчают работу компьютера. Их можно увидеть и посчитать; они статичны. Напротив, запрограммированный компьютер — это динамическая система. Коды,
программы, выходные данные и приложения меняются по мере изменения требований пользователя или приоритета запрашиваемой информации.
Абстрактные системы — это концептуальные или нефизические объекты. Они могут быть такими же простыми, как формулы отношений между наборами переменных или моделей - абстрактная концептуализация физических ситуаций.
Другая классификация систем основана на степени их независимости. Открытая система имеет множество интерфейсов со своим окружением. Система позволяет взаимодействие через свои границы, получать входные данные и доставляет выходы извне. Информационная система попадает в эту категорию, поскольку она должна адаптироваться к меняющимся требованиям пользователя. Напротив, закрытая система изолирована от воздействия окружающей среды. На самом деле полностью закрытая система - редкость. В системном анализе организации, приложения и компьютеры неизменно являются открытыми динамическими системами, на которые оказывает влияние их среда.
Акцент на характеристиках открытой системы особенно актуален в
свете сегодняшних проблем бизнеса, связанных с компьютерным
мошенничеством, вторжением в частную жизнь, контролем безопасности и этикой в вычислениях. Кроме того, открытость для предложений подразумевает, что аналитик должен быть гибким, а проектируемая система должна реагировать на меняющиеся потребности пользователя и среды.
Если примем систему в определенный момент времени, то характеристики, которые принимает система будут представлять собой элементы системостатики. Отметим, что полученные свойства необходимо изучать в комплексе, так как они связаны между собой. Невозможно принимать во внимание те или иные свойства системы в определенный момент времени без привязки к другим свойствам.
Моделирование динамических систем используется для описания и прогнозирования взаимодействий во времени между несколькими
компонентами явления, которые рассматриваются как система. Он фокусируется на механизме развития компонентов и системы во времени.
Динамический компонент
указывает на то, что время включено в качестве важного элемента модели. В динамических моделях время имеет фундаментальное значение как для базовой структуры данных, так и для понимания того, как разворачивается процесс. В некоторых моделях динамических систем данные
организованы по времени как последовательность повторяющихся наблюдений данной переменной во времени, называемых данными временных рядов. В контексте динамической системы показывает, что взаимодействующие компоненты ведут себя упорядоченным образом, следуя правилам, которые могут быть
идентифицированы и определены. Более конкретно, модели динамических систем имеют три основных элемента:
(а) состояние системы, которое представляет всю системную информацию в определенный момент времени,
(б) пространство состояний системы, которое представляет все возможные состояния системы, которые могут произойти,
(0 функция перехода между состояниями , которая описывает, как состояние системы изменяется с течением времени.
С помощью этих трех элементов модель динамической системы может описывать, как система в целом ведет себя.
ТЕХНОЛОГИЯ ПРИКЛАДНОГО СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА. В
организации общие цели видятся по-разному в отдельных отделах, каждый из которых имеет свои собственные интересы. Необходимо принимать решения, выбирая между
конфликтующими целями, и после их принятия они становятся политикой, а принятие решений на более низком уровне необходимо будет принимать в контексте политики компании. По определению, у каждой системы должна быть цель. Важно, чтобы цель была определена еще до того, как система будет разработана. Общая цель, поставленная перед системой, должна быть такой, которая может быть достигнута. Хотя временами цель может казаться трудной или почти невыполнимой, крайне важно, чтобы в долгосрочной перспективе она была достижима.
Мы уже говорили, что отдельные системы являются частью более крупной системы. При определении целей систем важно учитывать цели следующей более высокой системы. Лучше, если цели
более высоких систем будут известны до того, как будут установлены цели подсистем. Что наиболее важно, он помогает с системами планирования, в которых подсистемы могут иметь конфликтующие точки назначения, и позволяет понимать сложные структуры. Точно так же системный анализ помогает скрыть сходство и солидарность подсистем.
Моделирование системы — это графический способ представления того, как должна работать система. Оно иллюстрирует выполняемые процессы или действия и то, как данные перемещаются между ними. Модель может быть использована для документирования текущей системы или разрабатываемой новой системы.
Графическое представление уже много лет являются частью методов анализа и проектирования
структурированных систем. Сегодня, когда варианты использования приобретают популярность благодаря их способности понятным образом разъяснять требования пользователей. Графическое изображение системы, которая будет разработана в виде набора хорошо организованных диаграмм, является очень полезным подходом. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность использовать множество инструментов и методов, которые помогут понять и уточнить, что должна делать новая система, прежде чем она будет фактически построена.
Теперь мы кратко рассмотрим некоторые инструменты и методы системного анализа.
Сетевые диаграммы — это четкая стратегия для установления связи между двумя расположениями элементов. На диаграммах используются четыре элемента: процессы, потоки данных, хранилища данных и внешние объекты. Процесс — это деятельность, которая
имеет описание. Номер показывает, где он находится по отношению к другим процессам и к его дочерним процессам. Каждый процесс должен иметь по крайней мере один выход и обычно имеет как минимум один вход.
Сетевые диаграммы создаются на основе вариантов использования. Сначала команда строит контекстную диаграмму, которая показывает все внешние объекты и потоки данных, поступающие в систему и исходящие из
нее. Во-вторых, команда создает фрагменты сетевой диаграммы для каждого варианта использования, которые показывают, как вариант использования обменивается потоками данных с внешними объектами и хранилищами данных. Аналитики редко создают диаграммы идеально с первого раза, поэтому итерация важна для обеспечения того, чтобы сетевые диаграммы были понятными и удобными для чтения (рис.2).
Дерево инструмент решений, древовидную возможных
Рисунок 2. Сетевая решений — это поддержки принятия который использует модель решений и их последствий, включая результаты случайных событий, затраты ресурсов и полезность. Это один из способов отображения алгоритма, содержащего только операторы условного управления. Деревья решений обычно используются в исследованиях операций, в частности в анализе решений, чтобы помочь определить стратегию, наиболее вероятную для достижения цели.
Дерево решений — это структура, похожая на блок-схему, в которой
диаграмма каждый внутренний узел представляет "тест" на атрибут (например, выпадет ли монета орлом или решкой), каждая ветвь представляет результат теста, а каждый конечный узел представляет классовую отметку. Несколько вариантов включают серию шагов. Результат первого выбора помогает второму; третий выбор зависит от результата второго и т. д. В таких обстоятельствах принятия решения неопределенность охватывает каждую прогрессию, поэтому мы сталкиваемся с неопределенностью. Кроме того, деревья важны при принятии решений в вероятностных обстоятельствах (рис.3).
Рисунок 3. Дерево решений
Таблицы решений представляют собой краткое визуальное представление для указания того, какие действия следует выполнять в зависимости от заданных условий. Это алгоритмы, результатом которых является набор действий. Информация, выраженная в таблицах решений, также может быть представлена в виде деревьев решений. Каждое решение соответствует переменной, отношению или предикату, возможные значения которых
перечислены среди альтернативных условий. Каждое действие представляет собой выполняемую процедуру или операцию, и в записях указывается, должно ли (или в каком порядке) выполняться действие для набора
альтернатив условий, которым соответствует запись.
В некоторых таблицах решений используются простые значения true/false для представления альтернатив условию, в других таблицах могут использоваться пронумерованные альтернативы, а некоторые таблицы даже используют нечеткую логику или вероятностные представления для альтернатив условий. Таблица решений считается
сбалансированной или полной, если она включает все возможные комбинации входных переменных. Другими словами, таблицы сбалансированных решений предписывают действие в каждой ситуации, в которой предусмотрены входные переменные (Таблица 1).
Таблица 1. Пример таблицы решений
Условие 1 да Да Да нет
Условие 2 нет нет нет Да
Действие 1 к к X
Действие 2 X
Прохождения пути от возникновения проблемы по конечной цели сложный, структурный процесс, который необходимо выполнять в строгой последовательности. При выстраивании структуры работ могу возникнуть, как и сокращение сроков, так и риски, которые не были определены заранее. Именно технология прикладного системного анализа помогает выстроить весь путь с
учетом всех нюансов и «подводных камней».
Различаю два вида выполнения операций системного анализа: линейный (метод падающей волны) и нелинейный. При линейном подходе системный аналитик выполняет каждый этап последовательно, раз за разом приступая к следующему этапу после выполнения предыдущего. Прослеживается четкая
взаимосвязь между этапами, при нарушении которой есть вероятность не добиться результата. Нелинейный метод состоит из множества циклов и возвратов, которые могут повторяться при необходимости. Такой подход используется при решении сложных проблем с большим количеством
неизвестных. Гибкость данной стратегии позволяет видоизменять те или иные этапы для получения результата. Отмечу, что при поступательно-возвратном подходе должны соблюдаться определенные правила и принципы, которые уточняются в конкретной ситуации (Таблица 2).
Таблица 2. Этапы системного анализа
Наименование Желаемый результат Необходимые действия
1 Определение проблемы Сформулированная проблема, зафиксированная документально Опрос клиента, оформление документов
2 Анализ проблемы Определенный тип проблемы Творческий «мозговой штурм», проработка возможных идей и предложений
3 Составление списка заинтересованных лиц Полный список заинтересованных лиц с классификацией степени их вовлеченности и заинтересованности (конкретные лица, структурные подразделения, организации и др.) Выделение людей, которые могу обладать информаций или данными, привлечение сторонних лиц, ПИРС, TEMPUS
4 Выявление проблемных мест Зафиксированные мнения заинтересованных лиц проблемной ситуации, сформулированные риски и узкие места, структурированная форма. Опрос заинтересованных лиц, анализ системы, анализ рисков, построение дорожной карты
5 Определение формы изложения Выбран язык описания проблемы Построить индивидуальную структуру общения с каждым лицом
6 Определение цели Сформулирована и зафиксирована цель работы Опрос стейкхолдеров, аппроксимация групп для выявления общих черт, SMART
7 Выборка критериев Определены критерии для оценки прогресса достижения цели Анализ опыта предыдущих лет, разграничить критерии по трем категориям: качественные, количественные, временные
8 Эмпирическое исследование систем Результаты исследования Первичная и вторичная обработка данных, сводная таблица базовых измерений
9 Построение модели Построенная модель Определить тип модели
10 Рассмотрение альтернатив Перечень решений Выявить расхождения между массивами, сократить расхождения между вариантами, творческая работа участников анализа и заинтересованных лиц, критический взгляд на предложенное решение
11 Выбор/принятие Принятое решение Сформулировать
решения наилучший критерий, учесть условия оптимизации, проявить гибкость, коллективный выбор
12 Реализация способа решения проблемы Проработанный план работ, определенные риски, решенная проблема Организация решения проблемы, вовлечь заинтересованных лиц, учесть индивидуальные особенности
В предложенной таблице2.2 лишь краткий обзор этапов системного анализа, которые могут видоизменяться в конкретной ситуации, добавляться дополнительные этапы. Несмотря на это, данный перечень обобщает проверенные опытом моменты анализа и представляет собой некую методологию. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В БИЗНЕС-АНАЛИТИКЕ. В широком смысле бизнес-аналитика — это практика, с помощью которой применяется определенный набор методов, компетенций и процедур для непрерывного изучения, повторения и изучения прошлых и текущих бизнес-данных с целью получения информации о бизнесе. Аналитика может привести к улучшению процесса принятия решений.
Бизнес-аналитика как процесс включает в себя философию управления или бизнес-культуру, основанную на фактических данных, для выявления и решения проблем. С этой точки зрения доказательства с помощью данных являются движущей силой бизнес-решений и совершенствования. Когда эта философия действует, доказательства не выбираются для поддержки предвзятого мнения или точки зрения; вместо этого все доступные применимые
доказательства используются для принятия обоснованных деловых решений. Как возможность, аналитика бизнес-данных включает в себя
компетенции, которыми обладает организация и ее сотрудники. Компетенция в области анализа данных не ограничивается исключительно способностью организации выполнять аналитическую деятельность. Он также включает в себя такие возможности, как инновации, создание культуры и проектирование процессов. Как набор действий, аналитика бизнес-данных включает в себя действия, необходимые организации для использования доказательной идентификации проблем и решения проблем. Как парадигма принятия решений, бизнес-аналитика — это средство для принятия обоснованных решений. Аналитика бизнес-данных также считается набором практик и технологий, необходимых для
выполнения самой аналитической работы. Эти практики можно обсудить в контексте 5 областей анализа бизнес-данных: определение исследовательских вопросов, источник данных,
анализирование данных, интерпретация и обобщение результатов, а также использование результатов для влияния на принятие деловых решений.
Руководители организаций часто принимают деловые решения,
основываясь на личном опыте и интуиции. Бизнес-аналитика устраняет когнитивные и личные предубеждения из процесса принятия решений, используя данные в качестве основных входных
вводных для принятия решений. При хорошем исполнении аналитика бизнес-данных может создать для организации конкурентное преимущество. Например, алгоритмы, основанные на погоде, почве и других условиях, оказались более точными при прогнозировании цены и качества красного вина после его выдержки по сравнению с экспертами по вину, которые принимают решения на основе своих собственных когнитивных способностей.
В широком смысле цель бизнес-аналитики - исследовать бизнес-проблемы или возможности посредством научного исследования. Конкретные цели аналитики бизнес-данных зависят от типа выполняемого анализа.
Существует четыре типа аналитических методов:
- Описательный: дает представление о прошлом путем описания или обобщения данных. Описательная аналитика призвана ответить на вопрос «Что случилось?»
- Диагностический: исследует, почему произошел результат. Диагностическая аналитика используется для ответа на вопрос «Почему произошло определенное событие?»
- Прогнозный: анализ прошлых тенденций в данных для получения информации о будущем. Прогнозная аналитика используется для ответа на вопрос «Что может произойти?»
- Предписывающий: использует результаты различных форм аналитики для количественной оценки ожидаемых эффектов и результатов рассматриваемых решений. Целью предписывающей аналитики является ответ на вопрос: «Что должно произойти, если мы сделаем ...?»
Обсуждаемые задачи
сгруппированы и представлены в ранее по тексту. Далее рассмотрим подробнее каждую из задач. Определение вопросов для исследования включает в себя такие
действия по анализу, как: определение проблемы или возможности, оценка текущего состояния, определение будущего состояния, постановка вопроса исследования, для ответа на который будет использована аналитика данных. Такие вопросы и последующий анализ данных, выполняемый для получения информации, способствует
эффективному принятию бизнес-решений.
Хотя задачи в аналитике являются итеративными, а не последовательным списком шагов в методологии, определение проблемы или возможности часто является первым шагом, выполняемым в любой инициативе по анализу. Аналитик облегчает обсуждение с заинтересованными сторонами, чтобы выявить, наблюдать и анализировать посредством процесса непрерывного обнаружения любой соответствующей информации, которая поможет команде понять контекст ситуации.
Иногда бизнес сталкивается с проблемой, которую, по их мнению, может помочь решить бизнес-аналитика. Например, понимание того, почему происходит внезапное снижение онлайн-продаж. В других ситуациях бизнес может быть заинтересован в использовании бизнес-аналитики для выявления возможностей - как, например, в случае производственной компании, которая хочет собирать данные об обслуживании и производительности своего
оборудования, чтобы определить, как прогнозировать и избегать простоев. В любом сценарии аналитик использует различные методы извлечения информации из бизнес-анализа, чтобы получить необходимую информацию, необходимую для определения проблемы или возможности, которую может решить аналитика. При определении проблемы или возможности аналитики используют
ряд методов выявления, таких как интервью, аудит работы, опросы и семинары. Они должны обладать достаточными деловыми и
организационными знаниями для облегчения обсуждения.
Бизнес-аналитика используется для того, чтобы организации могли принимать обоснованные решения. Понимание текущего состояния организации или контекста
предлагаемого изменения имеет основополагающее значение для принятия решений. Информация, полученная в результате оценки текущего состояния, предоставляет контекстную информацию, так что результаты анализа данных могут быть лучше интерпретированы. Анализ текущего состояния включает понимание потребностей и того, как они соотносятся с текущим функционированием организации. Результаты анализа текущего состояния устанавливают основу и контекст для внесения изменений. Независимо от того, обсуждаете ли вы изменения, связанные с внедрением новой системы управления взаимоотношениями с клиентами, или изменения процесса, предлагаемые после получения проницательной информации по результатам бизнес-аналитики -анализ текущего состояния является необходимым шагом. Оценка текущего состояния может включать понимание цепочки создания капитализации бизнеса. При проведении оценки текущего состояния аналитики используют ряд методов для выявления, анализа и визуального изображения текущего состояния организации, таких как эскиз бизнес-модели,
организационная структура, область действия и моделирование процессов.
Определение будущего состояния создает видение желаемого результата изменения. Определение успеха для
инициативы по бизнес-анализу так же важно, как и для любой другой инициативы по изменениям. Чтобы установить измеримые цели, аналитик способствует обсуждениям между заинтересованными сторонами, чтобы определить типы показателей, которые следует учитывать. Работая совместно, лица, принимающие решения, выбирают наиболее подходящие меры для оценки с помощью бизнес-аналитики. Эти меры могут быть комбинацией стратегических и операционных ключевых показателей эффективности (КР1). Некоторые КР1 могут быть ориентированы на оценку эффективности для конкретной географии или целевой аудитории.
Желаемый результат определения будущего состояния — это четкое понимание бизнес-целей и ценности, которую бизнес стремится получить от усилий по бизнес-анализу. Аналитики используют метрики и ключевые показатели эффективности (КР1), а также различные модели для визуального представления будущего состояния. Сюда входят модели области действия для понимания границ и карты заинтересованных сторон для выявления тех, на кого эта работа может повлиять. Навыки концептуального мышления помогают понять общую картину и обеспечить контекст для аналитической работы. Навыки взаимодействия, коммуникативные навыки,
аналитическое мышление и навыки решения проблем полезны при ведении дискуссий для определения показателей и постановки целей.
Перед тем, как будет выполнена какая-либо детальная аналитическая работа, такая как сбор и анализ данных, вместе с заинтересованными сторонами формулируется исследовательский
вопрос, на который будет отвечать аналитика. Формулировка
исследовательского вопроса включает в
себя облегчение дискуссий для определения различных вопросов, которые могут быть исследованы. Определение вопросов на понятном языке и приведение группы к консенсусу относительно наилучшего набора исследовательских вопросов, на который следует ответить. После того как вопрос сформирован, он определяет объем и направляет деятельность аналитической команды.
Хорошие исследовательские
вопросы четко сформулированы и не содержат технических терминов. На этом этапе цель состоит в том, чтобы достичь консенсуса заинтересованных сторон по вопросу, который четко формулирует, на что компания хочет ответить с помощью аналитики, и сделать это понятным деловым языком.
Планирование бизнес-аналитике определяет, как будет выполняться аналитическая работа. При планировании аналитики должны определить возможности организации выполнять аналитику, чтобы команда понимала, что реально осуществимо и определить тип запрашиваемой аналитики. Например, описательный, диагностический,
прогнозный или предписывающий. Планирование — это итеративный процесс, и изменения в подход вносятся по мере получения новых данных. Каждый этап включает в себя элемент планирования, который может повлиять на общий подход к аналитике. Нет правильного или неправильного ответа относительно степени формальности подхода к бизнес-аналитик. Некоторые организации могут выбрать формальное документирование решений, принятых при определении своего подхода, с помощью шаблона планирования, в то время как другие группы могут создать больше визуальных моделей для фиксации решений и включения
информации в общие регламенты и в рабочее пространство группы.
Прежде чем данные могут быть получены, проводятся исследования и анализ, чтобы определить, какие данные доступны для аналитики. Некоторые данные могут быть недоступны из-за правил конфиденциальности, в то время как другие данные могут быть доступны только в определенные периоды времени. Планирование сбора данных включает в себя условия, которые необходимо учитывать. При планировании сбора данных также учитываются
нефункциональные требования. Сюда входят требования к
конфиденциальности, безопасности, хранению, объему, времени, интеграции и частоте, а также любые ограничения, налагаемые доступностью данных и существующими соглашениями об уровне обслуживания.
Структурированные данные — это данные, которые организованы, хорошо продуманы и отформатированы, например, данные, хранящиеся в системе управления базами данных (СУБД). К структурированным данным легко получить доступ, инициировав запрос на языке запросов, таком как SQL (стандартный язык запросов). Неструктурированные данные - полная противоположность структурированным данным, поскольку они существуют вне любого организованного репозитория, такого как база данных. Неструктурированные данные
принимают различные формы и источники, такие как текст из текстовых документов, электронных писем и сайтов социальных сетей, а также изображения, аудио или видео файлы.
Сбор данных включает в себя действия, выполняемые для поддержки специалиста по данным в настройке, подготовке и сбору данных. Степень участия аналитиков в сборе данных
зависит от того, как организация структурирует команду аналитиков, а также от технических возможностей аналитика. Прежде чем специалист по анализу данных начнет собирать большие объемы данных, может потребоваться протестировать подход к сбору данных, используя небольшое количество наблюдений. Сбор данных
осуществляется с помощью
автоматизированных инструментов, а не вручную. Навыки анализа данных определяют, какие данные использовать, как их собирать, а также с пониманием их актуальности и взаимосвязи с тем, что анализируется. Демонстрация таких навыков, как надежность и этичность, помогает укрепить доверие и взаимопонимание с заинтересованными сторонами, которые могут потребоваться для получения доступа к данным или участия в деятельности по выявлению.
Проверка данных включает в себя, что при доступе полученные данные предоставляют ожидаемые типы результатов. Поскольку подробный анализ данных еще не проводился, цель валидации на данном этапе является высокоуровневой. Бизнес-валидация предполагает, что заинтересованные стороны утверждают источники данных и устанавливают критерии
приемлемости, которые определяют параметры для оценки точности данных. Это также включает проверку любых соответствующих требований. Например, если ожидается, что результатом анализа данных будет отчет, проверка включает проверку формата и элементов данных, которые должны быть включены в отчет.
Техническая проверка включает тестирование для оценки качества данных. В высококачественных данных отражается ряд характеристик, таких как: точность: означает, что данные верны и соответствуют тому, что было задумано источником; полнота: означает, что
данные являются исчерпывающими, включают то, что ожидается, и что ничего не пропущено; согласованность: означает, насколько надежны данные. Значения данных согласованы, если значение элемента данных одинаково во всех источниках; уникальность: уникальные данные будут ценны для организации; своевременность: свежие и актуальные данные более ценны, чем устаревшие.
Валидация выполняется
ключевыми заинтересованными
сторонами, имеющими право утверждать источники данных для использования в аналитических инициативах. При проверке данных аналитики используют такие методы, как отображение данных и анализ правил. Навыки концептуального мышления помогают разобраться в больших наборах разрозненных наборов данных при анализе, а также установить взаимосвязи и понимание на основе данных.
План анализа может быть формальным или неформальным. Цель состоит в том, чтобы обеспечить достаточно времени для планирования действий по анализу данных, необходимых для реализации
инициативы. Практик бизнес-анализа дает представление о плане или может составить первоначальный план для рассмотрения специалистом по анализу данных. Именно специалист по данным, обладающий глубокими техническими знаниями, может решить, как будет проводиться анализ данных. Навыки бизнес-анализа применяются за счет обеспечения того, чтобы специалисту по данным предоставлено достаточное количество информации о предметной области бизнеса, поэтому эффективный подход к анализу данных структурирован. При разработке плана анализа, если он официально за документирован, шаблоны обеспечивают
согласованность планов по всем инициативам и направляют решения по планированию, которые необходимо принять. Метрики и ключевые показатели эффективности инициативы необходимы специалисту по обработке данных, чтобы определить, дают ли результаты анализа данных результаты, необходимые для удовлетворения бизнес-потребностей.
Изучение данных включает в себя выполнение первоначального
исследовательского анализа, чтобы убедиться, что собираемые данные соответствуют ожиданиям. Он обеспечивает форму проверки качества, чтобы убедиться, что данные правильного типа и качества получены перед выполнением более детального анализа данных. Исследовательский анализ включает в себя получение подмножества данных и определение начальных тенденций и взаимосвязей для выработки правильного понимания ценности данных. Если процессы сбора данных не обеспечивают достаточного количества достоверных данных, специалист по данным определяет новый подход к поиску данных. Это может включать установление новых соединений или отношений между данными или определение совершенно новых источников данных. Изучая данные, аналитики используют интеллектуальный анализ данных для выявления информации или
закономерностей, требующих
дальнейшего изучения. Специалисты по обработке данных используют множество инструментов для поиска и профилирования данных для сбора. Они используют модели для определения качества данных. Например,
гистограммы можно использовать для понимания распределения значений по переменным. Циклы обратной связи используются для корректировки того,
какие методы и модели лучше всего подходят для данных.
Анализ данных включает в себя обширный глубокий анализ,
выполняемый после того, как проблемы с качеством данных решаются посредством исследовательского анализа. Выполнение анализа данных включает выполнение обширного математического анализа, связанного с ответами на вопросы исследования для различных
заинтересованных сторон. В тех случаях, когда исследовательский анализ проверял набор данных, выполнение анализа данных включает использование результатов исследовательского анализа для определения наилучших
математических методов и подходов для использования, а затем проведение углубленного анализа данных, необходимого для ответа на вопрос исследования. Исходный вопрос, поставленный на деловом языке, превращается в математический вопрос, который загружается в модель для проведения более глубокого анализа.
При анализе данных специалисты по обработке данных используют технические методы, требующие обширных математических навыков. Некоторые методы используются для поиска ассоциаций или кластеризации данных, что полезно при выявлении закономерностей. Специалисты по обработке данных используют регрессионный анализ для
прогнозирования. Анализ данных требует обширного применения статистики. Специалисты по обработке данных используют навыки творческого мышления, чтобы определить различные подходы к ответу на вопрос исследования, особенно когда результаты данных не помогают достичь заявленных целей.
Оценка применяемой аналитики и системного подхода предполагает
совместную работу аналитической группы, чтобы определить, помогают ли результаты исследования или анализа данных ответить на вопрос. Когда возникают проблемы с источниками данных или с результатами анализа данных, подход к аналитике адаптируется. Если результаты исследования данных приемлемы, все еще возможно, что результаты анализа данных не смогут ответить на задаваемые вопросы. Результаты анализа данных могут не дать результатов, которые помогают достичь целей инициативы. В этих сценариях повторяются задачи исследования и анализа данных. Адаптивность необходима для корректировки подхода к анализу по мере раскрытия большего количества данных, изучения новых идей или вовлечения заинтересованных сторон на разных уровнях. Надежность важна, поскольку в некоторых отраслях доступ к определенным типам данных сопряжен с большой ответственностью, часто с юридическими последствиями.
Интерпретация и составление отчетов о результатах позволяет извлечь информацию из собранных данных и определить, как лучше сообщать о результатах анализа бизнес-данных заинтересованным сторонам. Результаты интерпретации и отчета о результатах используются для влияния на принятие бизнес-решений.
Документирование результатов завершенного анализа включает представление результатов
заинтересованным сторонам, которые инициировали исследование и проявили к нему интерес. Он включает определение того, как лучше всего передать результаты анализа данных, принять решения о необходимом уровне обобщения и как сгруппировать информацию для оптимального понимания. Любая полученная
информация должна основываться на собранных данных. С помощью инструментов визуализации статические графики и диаграммы превращаются в динамические модели. Лица,
принимающие решения, могут использовать для просмотра полученной аналитической информации с разных точек зрения и уровней детализации. На итоговом выступлении перед
заинтересованными сторонами
демонстрируется фундаментальное
ценностное предложение. Организация заменяет свой процесс принятия решений, основанный на интуиции, на процесс, основанный на принятии решений на основе фактов. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Прежде чем аналитик сможет рекомендовать изменения для удовлетворения бизнес-потребностей, проводится оценка, чтобы определить, насколько успешным был анализ. Ответили ли результаты аналитической работы на вопрос исследования? Насколько хорошо анализ отвечал потребностям бизнеса? Если результат не соответствует ожидаемому, если данные не дают необходимой информации, если еще нет реального решения для удовлетворения бизнес-потребностей, цикл анализа бизнес-данных повторяется, начиная с формирования нового исследовать вопрос. Если анализа было достаточно, чтобы получить ценную информацию для стимулирования изменений в бизнесе, тогда усилия переключаются на использование результатов.
План внедрения описывает стратегию внедрения и включает список задач, которые необходимо выполнить, чтобы гарантировать успешное внедрение изменения. План будет включать задачи, подзадачи, ресурсы, высокоуровневые оценки,
предоставленные заинтересованными сторонами, ответственными за
выполнение задач, и последовательность, показывающую зависимости потока и задач. Также определяются и обсуждаются ограничения, допущения, риски и зависимости. При разработке плана внедрения аналитики разбивают работы, которые необходимо выполнить для внедрения предложенных изменений.
Аналитик поддерживает команду управления изменениями или, возможно, выполняет роль менеджера изменений, чтобы наблюдать за преобразованием результатов анализа во внедренные политики и процедуры в организации. Внедрение изменений - это конечная цель, и именно здесь организация осознает ценность своих аналитических усилий. Практики бизнес-анализа обладают навыками выполнения роли менеджера по изменениям, поскольку они обеспечивают непрерывность между аналитической работой и внедрением. Перед внедрением изменений заинтересованные стороны бизнеса должны договориться о том, какие изменения следует внести. При управлении изменениями аналитики используют различные типы моделей, чтобы помочь улучшить существующие процессы и рабочий процесс в текущей организации.
Решение проблем,
препятствующие достижению целей и повышению качества это и есть развитие. В настоящее время существует целый ряд проблем, которые могут влиять в различных отраслях и направлениях деятельности. Важным путем разрешения проблем является формирование таких функциональных систем, которые в своем развитии ориентировались на заданные векторы.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Тарасенко, Ф.П. Прикладной системный анализ: учебное пособие / Тарасенко Ф.П. — Москва: КноРус, 2021. — 321 с. — ISBN 978-5406-08090-0. — URL: ttps://book.ru/book/939060 (дата обращения: 10.01.2023). — Текст: электронный.
2. Основы бизнес-анализа: учебное пособие / Бариленко В.И., под ред., Ефимова О.В., Бердников В.В., Булыга Р.П., Гавель О.Ю., Герасимова
Е.Б., Мельник М.В., Невежин В.П. — Москва: КноРус, 2020. — 270 с. — ISBN 978-5-406-07819-8. — URL:
https://book.ru/book/934054 (дата
обращения: 18.01.2023). — Текст: электронный.
3. Бариленко, В.И. Методология бизнес-анализа: учебное пособие / Бариленко В.И. — Москва: КноРус, 2019. — 190 с. — ISBN 978-5406-07060-4. — URL: https://book.ru/book/931799 (дата обращения: 15.01.2023). — Текст: электронный.
4. Клименко, И.С. Теория систем и системный анализ: учебное пособие / Клименко И.С. — Москва: КноРус, 2021. — 262 с. — ISBN 978-5406-07954-6. — URL: https://book.ru/book/938836 (дата обращения: 14.01.2023). — Текст: электронный.
5. Маторин С.И. Теория систем и системный анализ: Учебное
пособие / С.И. Маторин., О.А. Зимовец. -Белгород: Изд-во НИУ «БелГУ», 2012. -288 с.
6. Агафонов, В.А. Системный анализ в стратегическом управлении: учебное пособие / Агафонов В.А. — Москва: Русайнс, 2018. — 227 с. — ISBN 978-5-4365-1308-9. — URL:
https://book.ru/book/925854 (дата
обращения: 15.01.2023). — Текст: электронный.
