Слайд 2
ЛИТЕРАТУРА
Базовый учебник
Орехов А.М. Методы экономических исследований: / Учебное
пособие. ‒ М.: ИНФРА-М, 2009. ‒ 392 с.
Фрейдлина
Е.В. Исследование систем управления: учебн. пособие. / Е.В. Фрейдлина под ред. Ю.В. Гусева. ‒Москва: Издательство «Омега-Л», 2008. ‒ 367 с. ISBN 978-5-370-00907
Основная литература
Шкляр М.Ф. Основы научных исследований: учебн. пособие / М.Ф. Шкляр. ‒ 3-е изд. ‒ М.: Издательско-торговая корпорация «Дашкова и К0», 2010. ‒ 244 с. ISBN 978-5-394-00392-9
Барсегян А. А. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP: учебное пособие по специальности 071900 «Информационные системы и технологии» направления 654700 «Информационные системы» / А. А. Барсегян и др.; [гл. ред. Е. Кондукова] ─ СПб.: БХВ-Петербург, 2007. − 384 c.
Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD).─ Спб.: Питер, 2009. ─ 624 с.: ил.
Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник / Под науч. ред. д-ра техн. наук, проф. Н.М. Абдикеева. ─ М.: ИНФРА-М, 2010. 511с. + CD-R. ─ (Высшее образование).
Хазанова Л.Э. Математическое моделирование в экономике. –М.: Издательство БЕК,1998.-141с.
Интернет-ресурсы
http://web.snauka.ru/- электронный научно-практический журнал «Современные научные исследования и инновации»
http://www.cemi.rssi.ru/- Центральный экономико-математический институт РАН
Слайд 3
ПЛАН
Принципы классификации ИТ/ИС
Приложения и аналитические приложения в научных
исследованиях. Краткий обзор функциональных возможностей
Практика научных исследований средствами ИТ/ИС
Слайд 4
ИНФРАСТРУКТУРА БИЗНЕСА
Партнер
Корпоративный портал
ERP-система
Internet
Слайд 5
СТРУКТУРА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
Слайд 6
ПРИНЦИПЫ КЛАССИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Слайд 7
Алгоритм исследования средствами ИТ/ИС
Слайд 8
ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ИТ/ИС В В НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ: ОРГАНИЗАЦИОННО-УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ
АНАЛИЗ
Слайд 9
ИНСТРУМЕНТЫ ОРГАНИЗАЦИОНО-УПРАВЛЕНЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Слайд 10
ИНСТРУМЕНТЫ КОНЦЕПТУАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Слайд 11
ИНСТРУМЕНТЫ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Контекстная диаграмма
Иерархическая диаграмма
Слайд 12
ARIS – СОВРЕМЕННЫЙ ИНСТРУМЕНТ МОДЕЛИРОВАНИЯ
Слайд 13
ARIS – СОВРЕМЕННЫЙ ИНСТРУМЕНТ МОДЕЛИРОВАНИЯ
Слайд 14
НАЗНАЧЕНИЕ СИСТЕМЫ БИЗНЕС-ИНЖЕНЕР
Компания Бизнес-инжиниринговые технологии
http://www.betec.ru/
Слайд 15
НАЗНАЧЕНИЕ СИСТЕМЫ BUSINESS STUDIO
Компания «Современные технологии управления»
http://www.businessstudio.ru
Слайд 16
ABC И XYZ – АНАЛИЗ СРЕДСТВАМИ ИТ/ИС
Слайд 17
МАТРИЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СРЕДСТВАМИ ИТ/ИС
Слайд 18
АНАЛИЗ ДАННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ СРЕДСТВАМИ ИТ/ИС
Слайд 19
ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ИТ/ИС В В НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ: ФИНАНСОВЫЙ
АНАЛИЗ(1)
Оценка структуры и динамики статей отчетности по показателям для
оценки:
общей суммы активов и источников их формирования, динамики их развития за период;
структуры активов (величина денежных средств, дебиторской задолженности, внеоборотных средств, запасов, направление изменения этих статей за период);
структуры пассивов компании (источники средств финансирования).
Оценка финансовой устойчивости, которая определяется как способность выполнять свои долгосрочные обязательста.
Слайд 20
ИНСТРУМЕНТЫ ФИНАНСОВОГО АНАЛИЗА
Слайд 21
ИНСТРУМЕНТЫ БИЗНЕС-ПЛАНИРОВАНИЯ
Слайд 22
АНАЛИТИЧЕСКИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ И ПЛАТФОРМЫ В НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Слайд 23
СТРУКТУРА СОВРЕМЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ
1
2
3
Слайд 24
Microsoft Dynamics AX
Microsoft Dynamics NAV
1C: Предприятие
http://www.microsoft.com/rus/dynamics/
http://www.1c.ru/
Слайд 26
ИНСТРУМЕНТЫ ФОРМИРОВАНИЯ ОТЧЕТНОСТИ MICROSOFT DYNAMICS AX
Стандартные отчеты
Стандартные запросы
Возможность
настройки отчетов и запросов пользователем
Аналитические отчеты OLAP
Преднастроенные кубы
и возможность создания собственных
Встроенный мастер создания отчетов
Возможность экспорта/импорта любых данных в MS Excel путем Copy/Paste
Универсальный генератор финансовой отчетности на основе шаблонов MS Excel
1
Слайд 27
ИНСТРУМЕНТЫ ФОРМИРОВАНИЯ ОТЧЕТНОСТИ MICROSOFT DYNAMICS AX
Слайд 28
Аналитическая платформа Contour Business Intelligence
Международной компании Contour
Components - http://www.contourcomponents.ru
2
3
Слайд 29
АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА CONTOUR BUSINESS INTELLIGENCE
Программные продукты Contour BI
реализуют технологию оперативной аналитической обработки (OLAP).
Ориентированы на решение задач
многомерного анализа:
исследование закономерностей в структурированных данных;
выявление временных тенденций;
просмотр данных в различных аналитических разрезах;
Слайд 30
АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА CONTOUR BUSINESS INTELLIGENCE
Contour Reporter – инструмент
формирования запросов, отчетов, анализа.
Contour Publisher- инструмент обновления и доставки
отчетов.
Contour BI Portal – инструмент публикации отчетов в Интернет/Интранет.
Слайд 31
ВИДЫ ОТЧЕТОВ
Отчеты проекта - отчеты, которые создаются в
программе и связаны с ее Базами данных:
OLAP-отчеты - позволяют
выполнять интерактивный анализ данных.
Табличные отчеты - предназначены для получения списков, реестров, а также детализации OLAP-отчетов.
Карточки (форма табличного отчета) - показывают одну запись таблицы базы данных для просмотра атрибутов одного объекта
Внешние отчеты - ссылки на внешние документы - микрокубы, html-страницы, документы MS Office.
Слайд 34
CRM-система Marketing Analytic
компания КУРС www.kurs.ru
2
Слайд 35
МАРКЕТИНГОВАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА MARKETING ANALYTIC
Модуль Main - обеспечивает
сбор информации, необходимой для реализации аналитической маркетинговой деятельности.
Модуль Analyzer
предназначен для анализа продаж с использованием различных методов анализа.
Модуль GEO служит для отображения на электронных картах показателей компании в различных регионах.
Модуль Predictor обеспечивает прогнозирование объемов продаж компании, емкости и объема рынка с использованием метода многоканальной авторегрессии главных компонент.
Модуль Portfolio предназначен для построения матричных моделей, позволяющих сравнивать рыночные сегменты по нескольким критериям и определять для них обобщенные стратегии развития.
Слайд 36
НАЗНАЧЕНИЕ МОДУЛЯ PREDICTOR
Модуль Predictor предназначен для решения
задач микроэкономического анализа, оперативного и стратегического планирования. Он позволяет
прогнозировать различные макро- и микроэкономические показатели, характеризующие рыночное положение предприятия, такие как спрос, объемы продаж, цены.
Слайд 41
Аналитическая платформа Deductor 5.0
BaseGroup Labs - http://www.basegroup.ru/
3
Слайд 42
DEDUCTOR (BASEGROUP LABS)
Deductor (BaseGroup Labs) является аналитической платформой
для создания законченных прикладных решений.
Реализованные в Deductor технологии
позволяют на базе единой архитектуры выполнить все этапы построения аналитической системы: от создания хранилища данных до автоматического подбора моделей и визуализации полученных результатов. Эти свойства делают Deductor оптимальным базисом для создания систем поддержки принятий решений, в основе которых лежат методики интеллектуального анализа данных.
Слайд 43
ТЕХНОЛОГИЯ АНАЛИЗА
В Deductor реализованы практически все современные технологии
анализа структурированных данных.
Data Warehouse – хранилище данных
OLAP – многомерный
анализ данных
Data Mining – добыча данных
Knowledge Discovery in Databases – обнаружение знаний в базах данных
Слайд 44
ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ
ГЛУБОКИЙ АНАЛИЗ ЛЮБЫХ ТАБЛИЧНЫХ ДАННЫХ:
Системы аналитической отчетности
Многомерный
анализ
Прогнозирование
Поиск закономерностей
Управление рисками
Сегментация клиентов/товаров/услуг
Построение профилей потребителей
Оценка эффективности рекламы
и многое
другое…
Слайд 45
СПЕКТР РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ
Анализ тенденций и закономерностей, планирование, ранжирование.
Простота использования и интуитивно понятная модель данных позволяет проводить
анализ по принципу «что-если», соотносить гипотезы со сведениями, хранящимися в базе данных, находить аномальные значения, оценивать последствия принятия бизнес решений.
Прогнозирование. Построив модель на исторических примерах, ее можно использовать для прогнозирования ситуации в будущем. По мере изменения ситуации нет необходимости перестраивать все, необходимо всего лишь дообучить модель.
Управление рисками. Реализованные в системе алгоритмы позволят достаточно точно определиться с тем, какие характеристики объектов и как влияют на риски, благодаря чему можно прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий. Deductor уже используется в Российских банках для создания скоринговых систем.
Анализ данных маркетинговых и социологических исследований. Например, анализируя сведения о потребителях, можно определить, кто является вашим клиентом и почему. Как изменяются их пристрастия в зависимости от возраста, образования, социального положения, материального состояния и множества других показателей. Понимание этого будет способствовать правильному позиционированию ваших продуктов и стимулированию продаж.
Диагностика. Механизмы анализа, имеющиеся в системе Deductor, с успехом применяются в медицинской диагностике и диагностике сложного оборудования. Например, можно построить модель на основе сведений об отказах. При ее помощи быстро локализовать проблемы и находить причины сбоев.
Обнаружение объектов на основе нечетких критериев. Часто встречается ситуация, когда необходимо обнаружить объект, основываясь не на четких критериях, таких, как стоимость, технические характеристики продукта, а на размытых формулировках, например, найти похожие продукты с точки зрения потребителя.
Слайд 46
ТИПОВОЙ СЦЕНАРИЙ РАБОТЫ В DEDUCTOR
Импорт данных
Очистка данных
Трансформация
Построение модели
Экспорт
данных
Файл
Механизмы импорта
Обработка данных
Механизмы экспорта
Deductor Warehouse
Слайд 47
СЦЕНАРИЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В DEDUCTOR STUDIO
Слайд 48
ПОДХОДЫ К ПРИМЕНЕНИЮ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ АНАЛИЗА