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

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: Одним из источников корпоративных знаний являются результаты анализа статистических данных. На рынке средств бизнес-анализа присутствуют как компании-разработчики статистических пакетов, так и компании-разработчики аналитических платформ.

Добро пожаловать на блог АВС Консалтинг

Распределенная файловая система выполняет 2 главные задачи: Вот как происходит процесс: выполняет 2 класса операций:

Цифровые методы анализа данных в государственном и . SAS, SPSS, STATISTIСA, PolyAnalyst, Prognoz Platform, Deductor и другие.

— 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: исключает возможность модификации данных, пользователю доступны только функции настройки отображения результатов, экспорта в офисные приложения и печати.

Оно позволяет пользователю, не имеющему специальных знаний, оперировать привычными бизнес-терминами: сформирует необходимый запрос и извлечет из базы данных интересующую информацию. Использование единого хранилища позволяет обеспечить удобный доступ, высокую скорость обработки, непротиворечивость информации и централизованное хранение. Высокая производительность достигается за счет механизмов кэширования, управления очередями, балансировки нагрузки, параллельной обработки.

позволяет интегрировать продвинутую аналитику в сторонние приложения и управлять процессом расчетов. Это удобный механизм обмена данными со сторонними приложениями, реализации сервис-ориентированной архитектуры и встраивания в корпоративные системы, построенные на базе .

Некоторые из этих возможностей представлены на рис. В ячейках многомерного куба помещаются числовые параметры, предназначенные для анализа, например, объемов продаж. Измерениями -куба могут служить такие параметры, как время, продукты, регионы, продавцы. Продажи по времени в консолидированном виде могут представляться по годам, при детализации — по кварталам, месяцам и дням.

Basegroup Deductor основа для создания прикладных аналитических решений. Позволяет по-новому Бизнес аналитика InfoSuite BI. Платформа Анализ данных маркетинговых и социологических исследований. Диагностика.

Казань 2 Власенко Д. Разработка интегрированной информационно-аналитической системы поддержки принятия решений регионального управления Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, г. Новогород 3 Ильин И. Разработка автоматизированной информационной системы принятия инвестиционных решений на базе АП Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, г. Новогород 4 Медведева Т. Применение современных информационных технологий и интеллектуальных методов анализа в задаче оценки недвижимости Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет, г.

Мощная аналитика для бизнеса

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.

Scopri Регрессионный анализ в Deductor Studio: Учебное пособие di Владимир получить навыки их практического применения в бизнес- аналитике.

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.

1.5. Установка

Разработчик новой платформы - российская компания , которая более 20 лет занимается разработкой и внедрением -средств. известна как создатель аналитической платформы . Внедряя и совершенствуя ее, компания в течение последних семи лет параллельно разрабатывала принципиально новую по архитектуре платформу и практически готова вывести ее на рынок. Директор Алексей Арустамов рассказал, что разработчики ставили своей целью создать максимально простое и удобное решение для бизнеса и при этом сделать доступными самые современные инструменты бизнес-аналитики, от реализации простой логики до машинного обучения.

Платформа может обрабатывать массивы данных объемом до 16 Тбайт, время установки новых решений сократилось до 5 минут.

Книга: Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD). приводятся примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе Deductor Academic.

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. Создание баз знаний в задачах прикладной физики 36 Болотова Л. Гибридные системы поддержки принятия решений на основе методов интеллектуального анализа данных 45 Галаев С. О некоторых технических приложениях методов в области применения и эксплуатации ракетно-космической техники 56 Махныткина О.

Решение задач оценки компетентности студента с использованием интеллектуального анализа данных 67 Машинцов Е.

Бизнес-аналитика

, Международная Академия бизнеса и Управления Мероприятие предназначено как для существующих преподавателей вузов-партнеров , использующих аналитическую платформу в учебном процессе, так и для новых представителей высших учебных заведений, желающих ознакомиться с образовательной инициативой . Приглашаем руководителей структурных подразделений вузов, заведующих кафедрами, деканов, желающих применять современные информационно-аналитические системы при обучении студентов — будущих прикладных информатиков, специалистов по информационным системам, экономистов, финансистов, математиков.

Тематика докладов и обсуждаемых вопросов: Опыт преподавания дисциплин с использованием аналитической платформы Прикладные и исследовательские работы студентов, выполненные на аналитической платформе Актуальные задачи бизнес-анализа и их решение алгоритмами Проблемы формирования программ учебных дисциплин, связанных с анализом данных.

Анализ последних исследований и публика- ций. успешно используются для решения бизнес-задач в Основные алгоритмы Data Mining в Deductor.

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. Их применение требовало от пользователя высокой квалификации.

Большинство алгоритмов, реализованных в статистических пакетах, не позволяло эффективно обрабатывать большие объемы информации. Для автоматизации рутинных операций приходилось использовать встроенные языки программирования. В конце х гг. Ответом стало появление новых парадигм в анализе, таких как хранилища данных, машинное обучение, , . Это позволило популяризировать анализ данных, поставить его на промышленную основу и решить огромное число бизнес-задач с большим экономическим эффектом.

Венцом развития анализа данных стали специализированные программные системы — аналитические платформы, которые полностью автоматизировали все этапы анализа от консолидации данных до эксплуатации моделей и интерпретации результатов.

Бизнес-аналитик в IT компании