Бизнес-аналитика. От данных к знаниям (+ С — )

Бизнес-анализ -решения помогает руководителям в принятии жизненно важных бизнес-решений, помогают им двигаться в правильном направлении. Какие проблемы мы решаем Несогласованность и неоднородность данных. Большой объем ручной работы при сборе данных для целей формирования аналитической отчетности. Что мы делаем Мы строим систему аналитической отчетности, связывая учетную систему и самые важные текущие отчеты в организации. Система аналитической отчетности, построенная нами, связывает разные на первый взгляд бизнес-процессы в единое целое, дает возможность полностью контролировать ситуацию. Результаты внедрения системы аналитической отчетности Бизнес-анализ необходим для того чтобы отслеживать и быстро принимать правильные решения Результаты для топ-менеджмента: Результаты для специалистов структурных подразделений: Преимущества использования аналитической отчетности 1.

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ ). Учебное пособие. 2-е издание, исправленное

— рабочее место аналитика. Он предназначен для визуального проектирования логики принятия решений. Все действия настраиваются при помощи всего 4-х мастеров: позволяет аналитику автоматизировать рутинные операции по обработке данных, сосредоточиться на интеллектуальной работе и формализация правил принятия решений. — рабочее место конечного пользователя.

Программа позволяет получить результирующие отчеты без необходимости погружения в сложную логику обработки:

Это позволило популяризировать анализ данных, поставить его на промышленную основу и решить огромное число бизнес-задач с.

Информационная составляющая всегда играла важнейшую роль в эффективном управлении бизнесом, поэтому способность предприятий обеспечивать своих сотрудников всем необходимым для принятия взвешенных решений имеет огромное значение. Средства генерации регламентированной отчетности лишь отчасти решают эту проблему, удовлетворяя потребности весьма ограниченной группы работников. Следствием такой ситуации стало рождение целого сегмента рынка программного обеспечения - .

Однако сегодня пользователю нужно нечто большее, чем просто графики и таблицы. Необходимы инструменты, обеспечивающие безопасный доступ к источникам корпоративных данных и обладающие развитыми возможностями консолидации, анализа, представления данных и дистрибуции готовых аналитических документов как внутри организации, так и за ее пределами. Тенденция последних лет - интеграция программных решений и переход от специализированных аналитических решений к многоцелевым -платформам.

На этом рынке представлены крупные зарубежные поставщики: В развитии -платформ сегодня наблюдаются следующие тенденции: Встраивание аналитических компонентов в СУБД Традиционно на продукты класса поставщики назначали высокие цены, доступные только для крупных компаний. Тем не менее спрос в данном сегменте постоянно увеличивался, в том числе и среди относительно небольших фирм.

Именно поэтому внимание на него обратили лидирующие поставщики СУБД - и , которые встроили -платформы в свои флагманские продукты, сделав их фактически массовыми. Стандартные -функции за счет полной интеграции с СУБД дополнялись средствами обеспечения безопасности, распределения анализируемых данных между различными серверами, управления предприятием на основе результатов анализа и т.

А поскольку компонент был фактически бесплатной и неотделимой частью основного продукта, компания быстро вывела свое -решение на массовый рынок.

Аналитическая платформа 1. Развитие и назначение — это аналитическая платформа, основа для создания законченных прикладных решений в области анализа данных. Реализованные в технологии позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы построения аналитической системы: До появления аналитических платформ анализ данных осуществлялся в основном в статистических пакетах.

Коновалова Е.К. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА KDD В DEDUCTOR STUDIO НА автоматизации бизнес-процессов, совершенствуясь с каждым годом.

Пермь Дерябин Александр Иванович научный руководитель, канд. Пермь В современном мире каждая организация стремится повысить прибыль и уменьшить расходы, построить процесс своей деятельности максимально эффективно и научиться уверенно смотреть вперед. Новые компьютерные технологии, программы автоматизации бизнес-процессов, совершенствуясь с каждым годом, позволяют избежать или предугадать ситуацию в настоящем и будущем. Чем внимательнее и точнее ведется составление и систематизация информации, тем адекватнее будет представление о процессах в организации.

В наше время носители позволяют хранить невероятное количество информации, однако без применения специальных средств анализа такие носители превращаются в бесполезную свалку данных. Отнюдь не редки случаи, когда принятие правильного управленческого решения затруднено отсутствием упорядоченности: В такие моменты особенно остро проявляется необходимость в программных средствах, которые позволят привести информацию к необходимому виду, достоверно оценить содержащиеся в ней факты и повысить вероятность принятия оптимального решения.

Один из вариантов использования программного обеспечения для анализа — это построение моделей. Модель имеет возможность имитировать любой процесс. Чтобы построить надежную модель, требуется сделать предобработку данных для дальнейшего применения математических методов анализа. Полученная модель может быть использована для принятия решений, для оценки значимости факторов, для моделирования различных вариантов развития. Основное преимущество этого подхода заключается в том, что он универсален для любой области.

Необходимо последовательно выполнить пять шагов, чтобы получить качественный результат:

Продвинутая бизнес-аналитика станет массовой

Мы специализируемся на разработке систем для глубокого анализа данных, охватывающих вопросы сбора, интеграции, очистки данных, построения моделей и визуализации. создана 22 ноября года в Рязани и первоначально занималась созданием заказного программного обеспечения. Начиная с года, компания сконцентрировала все свои ресурсы на разработке программных систем, предназначенных для анализа данных. Было выполнено множество проектов в этой области с российскими и зарубежными компаниями, пока со временем эти разработки не трансформировались в аналитическую платформу .

— флагманский продукт , концентрирующей многолетний опыт компании и вобравший в себя самые удачные архитектурные идеи и современный математический аппарат.

аналитическая платформа Deductor (разработчик – компания Basegroup, г. Рязань Использование технологии бизнес-анализа успешно позволяет.

Отзывы и комментарии Книга представляет собой руководство для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. В теоретической части последовательно освещаются современные технологии сбора и анализа структурированной информации: В практической части приводятся примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе .

В данное, второе, издание включены разделы по последовательным шаблонам, байесовскому классификатору, обучению в условиях несбалансированности классов, расширена практическая часть. Книга будет полезна всем интересующимся вопросами интеллектуального анализа данных и методами автоматического поиска закономерностей в массивах информации. Для специалистов в области анализа данных, студентов и аспирантов.

Книга, которую выдержите в руках, в какой-то степени уникальна. Во-первых, ей присущи системность и глубина изложения материала, чего так не хватает российским изданиям по бизнес-аналитике да и самих книг, к сожалению, единицы. Во-вторых, материал рассчитан не на разработчиков информационно-аналитических систем проще говоря, программистов , а на тех, кто этими системами пользуется, — аналитиков.

В-третьих, большинство рассмотренных технологий анализа данных можно проверить в действии на примере решения актуальных бизнес-задач создание хранилищ данных, , скоринг, оптимизация массовой рассылки и др.

Информационная бизнес-аналитика (набор 2020 года)

Опыт работы аналитиком от 1 года Образование высшее: На данный момент в нашей компании открыта вакансия"Бизнес-аналитик" Обязанности: Полный пакет гарантий и стабильностей от российского

Новые вакансии: Аналитик Deductor в Москве. Бесплатный и быстрый поиск и моделирование: Решение коммерческих бизнес кейсов (примеры: Где.

4 4 является аналитической платформой для создания законченных прикладных решений. Реализованные в 4 технологии позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы построения аналитической системы: 4 является идеальным базисом для создания систем поддержки принятий решений, в основе которых лежат методики интеллектуального анализа данных.

Особенность 4 Являясь системой, реализующий сложный математический аппарат, 4 доступен для понимания и прост в работе. В отличие от специлизированных систем статистического анализа, пользователь 4 может не иметь какого-либо специального математического образования. Рабочая область специалиста, занимающегося построеним моделей, отделена от рабочей области пользователя.

Одной из важнейших особенностей 4 является место, которому уделен вопрос статистического качества данных и подготовки массивов информации для обработки. Это оказывает существенное влияние на качество результата работы моделей. Быстрый результат Первые результаты можно получить очень быстро. В зависимости от готовности данных и сложности задачи через несколько часов можно понять, что 4 действительно умеет извлекать из сырых данных полезные знания.

Задачи, решаемые 4 Реализованные в 4 технологии могут использоваться как в комплексе, так и по отдельности для решения широкого спектра реальных задач, возникающих в бизнесе: Анализ тенденций и закономерностей, планирование, ранжирование.

Мощная аналитика для бизнеса

включает в себя вопросы подготовки данных, выбора информативных признаков, очистки данных, применения методов , постобработки данных и интерпретации полученных результатов. Привлекательность этого подхода заключается в том, что вне зависимости от предметной области мы применяем одни и те же операции: Подготовка исходного набора данных. Этот этап заключается в создании набора данных, в том числе консолидации сведений из различных источников, определение выборки, которая и будет в последствии анализироваться.

Категории: Системы бизнес-планирования Реализованные в Deductor технологии позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы.

Современная экономическая ситуация приводит к усилению конкуренции как на глобальных, так и на локальных рынках. Одним из важных факторов конкурентоспособности современной компании является система управления корпоративными знаниями, которая должна выступать инструментом повышения эффективности деятельности организации. Проблемы повышения эффективности использования знаний в организации состоят в сложности преобразования неявных знаний сотрудников в явные знания, сложности учета ценности корпоративных знаний, сложности финансовой оценки интеллектуальных активов организации.

В решении этих проблем большую роль должна играть система управления корпоративными знаниями, понимаемая не только как информационная система обработки данных и поддержки принятия решений, но и как организационная система взаимодействия сотрудников компании. Перечислим следующие функции системы управления знаниями: Источниками данных для системы управления корпоративными знаниями, на наш взгляд, должны выступать другие корпоративные информационные системы, в том числе:

Добро пожаловать на блог АВС Консалтинг

Нормализация и кодирование данных Глава 4. Введение в визуализацию 4. Визуализаторы общего назначения 4. Визуализаторы для оценки качества моделей 4. Визуализаторы, применяемые для интерпретации результатов анализа Глава 5.

АНАЛИЗ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ БИЗНЕС-ДАННЫХ НА БАЗЕ АНАЛИТИЧЕСКОЙ . ПЛАТФОРМЫ DEDUCTOR. М.А. Вагина, 3 курс. Научный руководитель.

Научно-методический журнал — Пенза: Получить данные из базы можно путем организации запроса на языке . Однако принятие стратегических решений на основе сведений из -системы во многих случаях затруднено. Особенно сложной становится попытка качественного и всестороннего анализа большого объема оперативной информации, накопленной в конкретной организации за многие годы.

Поэтому ретроспективные данные сегодня сохраняются в отдельных базах, доступных лишь для чтения и дальнейшей аналитической обработки, например, по технологии . Хранилище данных — оптимально организованная БД, содержащая данные, агрегированные по многим измерениям, и обеспечивающая максимально быстрый доступ к информации, необходимой для принятия управленческих решений [1]. Агрегаты или суммарные показатели хранятся в явном виде, чтобы ускорить выполнение аналитических запросов.

Пополнение ХД происходит периодически из различных внешних источников, в том числе — из статистических отчетов. Базовая концепция имеет несколько разновидностей: В настоящее время большое распространение получили реляционные ХД, не требующие от клиентских станций столь значительных вычислительных мощностей, как инструменты . На этапе проектирования осями многомерной системы координат назначают основные атрибуты анализируемого управленческого или бизнес-процесса.

В качестве одного из измерений обязательно используется время. На пересечениях осей-измерений находятся данные, количественно характеризующие процесс — меры на рис. Концептуальную модель ХД представим в виде многомерного куба рис.

, количество

Полина Осокина Компания , поставщик программных продуктов и решений в области анализа данных, представила аналитическую платформу . Если раньше глубокая аналитика была доступна преимущественно крупным компаниям, то с принимать управленческие решения, основанные на точной и достоверной информации, смогут компании малого и среднего бизнеса.

Аналитические платформы развиваются по нескольким ключевым направлениям:

Retrouvez Регрессионный анализ в Deductor Studio: Учебное пособие et des получить навыки их практического применения в бизнес-аналитике.

Использование аналитической платформы в учебном процессе вуза: Включенные в сборник статьи разделены на две секции: Организационно-программный комитет конференции Арустамов А. Материалы публикуются а авторской редакции Ответственный редактор сборника материалов конференции: Проблемы применения аналитических программных комплексов в учебном процессе высшего учебного заведения 19 Красникова С.

О перспективах использования современных информационных технологий в практике исследований и обучения в социально-культурной сфере на примере аналитической платформы 30 Шамсутдинова Т.

Кафедра"Информатика и программное обеспечение"

Нажмите, чтобы поделиться в Открывается в новом окне Несложно сравнить в уме два-три простых объекта или воспользоваться заученной с детства таблицей умножения. Но если чисел сотни, человеческий мозг уже не в состоянии справиться с подобными задачами за приемлемое время. На помощь ему здесь приходят программы, в которых подчас реализованы сложные математические методы.

Возможностям одной из них, аналитической платформы , посвящена данная статья. Условно платформу можно поделить на три модуля: Подробное описание имеется в свободном доступе на сайте разработчика, поэтому большее внимание будет уделено примерам его практического использования для анализа экономической информации.

Анализ информации – неотъемлемая часть ведения бизнеса. Факторы АП Deductor: компоненты, варианты поставки Deductor. Deductor Studio.

Об анализе информации в применении к бизнес-процессам в последнее время говорят много. Плохо лишь то, что под этим термином каждый понимает то, что ему нужно, часто не имея общей картины по проблеме. С анализом ситуация аналогичная: Как человек принимает решения? Объяснить, как рождается мысль, мы, конечно, не в состоянии. Поэтому сконцентрируемся на том, как можно в этом процессе использовать информационные технологии.

Для решения такого рода задач используются системы отчетности, многомерный анализ данных, диаграммы. В этом случае человек работает уже с моделями, подготовленными компьютером. В первом случае практически все, что связано собственно с механизмами принятия решений, возлагается на человека, а потому проблема с подбором адекватной модели и выбором методов обработки выносится за пределы механизмов анализа. Базой для принятия решения является либо инструкция например, каким образом можно реализовать механизмы реагирования на отклонения , либо интуиция.

Иногда этого вполне достаточно, но если ЛПР интересуют знания, находящиеся достаточно глубоко, то простое извлечение данных тут не поможет. Это и есть тот самый второй случай, когда лишь надежные механизмы предобработки и анализа позволят ЛПР работать на более высоком уровне. В идеале человеку нужна возможность применять оба подхода к анализу, варьируя методики в зависимости от задач.

Вместе они позволяют покрыть почти все потребности организации при работе с бизнес-информацией.

Решение по бизнес-аналитике в «Lady & gentleman CITY»