Наиболее востребованные технические навыки для аналитиков данных

Какие технологические навыки ищут работодатели в аналитиках данных? Как они соотносятся с навыками, желаемыми для инженеров данных и ученых данных?

Я проанализировал онлайн списки вакансий с января 2020 года, чтобы найти ответы. В этой статье я поделюсь ответами и предложу предлагаемый путь обучения для начинающих аналитиков данных.

Это моя третья статья, в которой рассматриваются технические навыки на позициях с интенсивным использованием данных.

Без лишних слов, вот лучшие 10 технологий из списков вакансий аналитика данных по состоянию на январь 2020 года.

Роль аналитика данных

Аналитики данных превращают данные в информацию. Они играют жизненно важную роль, делая данные действенными для лиц, принимающих решения. 👍

Аналитики данных часто берут данные, предоставленные инженерами данных, анализируют их и дают рекомендации. Они создают визуализации для отображения своих результатов в информационных панелях и презентациях. 📈

В отличие от исследователей данных, аналитики данных обычно не создают прогностические модели, основанные на алгоритмах машинного обучения.

Вот расширенная диаграмма, показывающая 30 наиболее распространенных технологий.

Вот те же данные в табличной форме.

Многие другие ключевые слова технологии были найдены; это были 30 самых высоких результатов. Давайте посмотрим на самые распространенные технологии.

SQL — это сокращение от языка структурированных запросов. Он отображается в более чем половине всех списков. SQL используется для работы с реляционными базами данных. SQL поставляется во многих вариантах, включая MySQL, Oracle, SQL Server, PostgreSQL и SQLite. Каждая версия имеет большую часть одного и того же основного API. Есть качественные бесплатные предложения.

Excel почти так же распространен, как SQL. Это доминирующая программа электронных таблиц. Это часть пакета программных средств Microsoft Office 365 . Хотя он не может обрабатывать огромные объемы данных, такие как базы данных SQL, Excel отлично подходит для быстрого анализа. Google Sheets — это конкурент с бесплатной версией и схожими основными функциями.

Tableau появляется примерно в четверти списков. Это программное обеспечение для бизнес-аналитики, позволяющее легко создавать визуализации и информационные панели. Возможности визуализации в Tableau намного лучше, чем в Excel. У Tableau есть бесплатная публичная версия, но если вы хотите сохранить конфиденциальность данных, вам нужно выложить деньги.

Python появляется примерно в четверти списков. Это очень популярный бесплатный язык программирования с открытым исходным кодом для работы с данными, веб-сайтами и сценариями. Это основной язык для машинного обучения. 🐍

R также находится в более чем 20% списков. Это популярный бесплатный язык с открытым исходным кодом для статистики, особенно в научных кругах.

Сравнение с Data Engineer и Data Scientist

Общее количество списков составило 16 325 для Data Analyst , 12 013 для Data Engineer и 9 396 для Data Scientist. Таким образом, аналитические работы относительно распространены. 😀

В приведенной ниже таблице показаны 10 наиболее распространенных технологий для списков аналитиков данных. Баллы за списки данных исследователей и инженеров данных также отображаются для каждого ключевого слова.

Несколько основных моментов:

  • SQL очень популярен для всех трех рабочих мест.
  • Excel более чем в четыре раза чаще встречается в списках аналитиков данных, чем списки ученых и инженеров данных.
  • Python, хотя он встречается примерно в четверти списков аналитиков данных, примерно в три раза более популярен в списках вакансий исследователей данных и инженеров данных.
  • R гораздо реже встречается на должностях аналитика данных и инженера данных, чем в списках работы ученого.
  • PowerPoint гораздо чаще встречается в списках аналитиков данных.

Что касается тенденций, мой анализ списков вакансий исследователей данных показал, что и R, и SAS имели большие падения популярности с 2018 по 2019 годы.

Стоит отметить, что в списках вакансий инженера данных было упомянуто гораздо больше технологий, чем в списках работы аналитика данных.

Совет

Если вы хотите стать аналитиком данных или стать более конкурентоспособным, я предлагаю вам изучить следующие технологии в порядке приоритета.

Учитесь Excel . Это быстрее, чем SQL. Я знал Excel по школе и по работе, но научился лучше, готовясь к сертификационному экзамену Microsoft Excel.

Выучи Табло. Tableau позволяет быстро создавать великолепные визуализации с помощью интерфейса перетаскивания.

Покажите, вы можете сделать презентацию PowerPoint . Есть много MOOC, которые обучают Microsoft PowerPoint.

Если вы продемонстрировали, что можете использовать вышеуказанные технологии для анализа и общения, вы должны быть достойным кандидатом на многие должности начального уровня. 👍

Если вы знакомы с вышеперечисленными навыками и хотите освоить новые навыки или получить право на большее количество должностей, я предлагаю вам изучить Python . Python отлично подходит, если вы хотите перейти к проектированию данных и науке о данных. 😀

Книга My Memorable Python предназначена для начинающих. Он доступен для Kindle и печатной копии с Amazon, а также в форме .epub и .pdf здесь .

Почему вы должны быть информированы, а не управляемы данными

Система принятия решений, которую вы создаете для своей команды / организации, будет иметь решающее значение для ее успеха или провала. В эпоху Интернета данные стали ключевой частью систем принятия решений в компаниях. И, по праву, так. Данные основаны на реальности — что на самом деле происходит. И ваши решения должны быть максимально основаны на реальности и фактах. Однако то, как вы используете данные в своих решениях, также имеет значение. И это может оказать долгосрочное влияние на качество продукта, который вы производите.

Данные управляемые против данных информированных

Иногда люди думают, что разница между « управляемостью данными » и « информированностью данных » подобна потайто потахто. Некоторые организации называют себя управляемыми данными, другие называют себя информированными. Это означает то же самое.

Хотя разница между этими терминами может показаться незначительной, в зависимости от того, какую культуру принятия решений вы настроили в своей организации, это может иметь долгосрочные последствия для вашего продукта и траектории вашей организации.

Чтобы понять, в чем разница между управлением данными и информированием данных, давайте взглянем на пример. Скажем, вы являетесь издателем новостей и решаете, как оформить заголовки ваших новостей. Вы пробуете несколько разных вариантов, и обнаруживаете, что тот, у кого заголовки clickbaity, получает больше всего кликов.

Принятие решений на основе данных : увеличение числа кликов. Посещения (основной показатель для этого издателя) увеличены. Доход (так как они запускают объявления CPM) вырос. Большой! Все наши ключевые показатели выросли. Давайте отправим заголовки с заголовками clickbaity.

Принятие решений на основе данных : все наши ключевые показатели работают. Это хорошо. Какие встречные метрики? Показатель отказов вырос. Это не кажется хорошим опытом, если пользователи подпрыгивают. Как насчет долгосрочных счетчиков? Считаем ли мы, что названия clickbaity хороши для наших пользователей? Повредит ли это настроению по отношению к нашему издательскому бренду? Кстати, почему работают заголовки с кликом? Контент, который возбуждает любопытство пользователей, хорошо работает. Вместо того, чтобы писать заголовки с кликом, можем ли мы интегрировать это понимание в нашу контент-стратегию. Напишите о темах, которые интересны людям, но, возможно, недостаточно.

При принятии решений, основанных на данных , данные находятся в центре принятия решений. Это основной (а иногда и единственный) вход. Вы полагаетесь только на данные, чтобы выбрать лучший путь вперед. При принятии решений, основанных на данных , данные являются ключевым входом среди многих других переменных. Вы используете эти данные, чтобы глубже понять, какую ценность вы предоставляете своим пользователям.

Таким образом, можно спросить, что плохого в том, чтобы быть культурой, управляемой данными . Данные являются неопровержимым источником правды. Вера в то, что данные неопровержимы, на самом деле является мифом. В данных есть несколько слепых зон, которые, если их не устранить, могут привести к неоптимальным решениям. Здесь мы рассмотрим риски, связанные с культурой, управляемой данными .

Слепые пятна управляемой данными культуры

Когда вы применяете идеи из данных буквально

Скажем, вы разработчик игр, вы проводите анализ и обнаруживаете, что пользователи, которые получают уведомления, более активны. Решение: Yay, давайте отправим больше уведомлений! Объем уведомлений увеличивается в приложении. Я получаю уведомление о новом игровом пакете, который я могу купить, мой друг, который набрал новый уровень, и это продолжается. Соотношение шума и сигнала увеличивается. Пользователи начинают игнорировать уведомления, даже те из них, которые вы отправили ранее, в конечном итоге отключая push, и в конечном итоге ваше игровое приложение в конечном итоге становится одним из нескольких защищенных приложений, которые никогда не открывались на устройстве пользователя.

В культуре, основанной на данных , вы пытаетесь понять поведение, стоящее за данными. Пользователи находят ценность в контенте, о котором они уведомляются, а не в самом уведомлении. Понимая, какие уведомления нравятся пользователям и почему пользователи находят эти определенные уведомления полезными, вы сможете выяснить: а) как повысить ценность вашего приложения; б) если существуют подобные ценные события, для которых пользователи будут благодарны за уведомления.

Когда измеряемые вами данные не точно отражают поведение

  • Опережающие и запаздывающие показатели

Измерение правильных метрик имеет решающее значение для построения как управляемой данными, так и культуры, основанной на данных . Однако, если вы считаете данные священными, вы с большей вероятностью попадете в заблуждение при измерении запаздывающего индикатора. Например Допустим, вы являетесь разработчиком игр, и ваш основной инструментальный показатель для оценки работоспособности вашего приложения — это ежедневные и ежемесячные активные ресурсы и удержание. Вы создаете новую функцию. Были некоторые отзывы, что это изменение делает игру более сложной. Вы решаете, что результаты теста A / B должны помочь вам принять решение. Итак, вы запускаете A / B-тест, не замечая влияния на вышеуказанные показатели. Все хорошо, вы отправляете сдачу.

Однако через некоторое время вы замечаете, что игровые уровни, которых достигают люди, снизились, но DAU / MAU по-прежнему стабильны. Изменения, которые вы отправили, увеличили сложность игрового процесса, поэтому пользователям все труднее ориентироваться в игре. В течение следующих нескольких месяцев пользователи начнут работать, и именно тогда вы увидите влияние на DAU / MAU. В этом случае достигнутые игровые уровни были опережающим индикатором (который вы не измеряли), DAU / MAU были запаздывающими индикаторами. К тому времени, когда вы видите влияние на DAU / MAU, уже слишком поздно прекращать отток.

  • Влияние участия против объема

Иногда вы можете заметить положительное влияние на ваши показатели и предположить, что это положительное изменение для всех пользователей. Фактически, небольшая группа опытных пользователей может искажать ваши результаты, и на подавляющее большинство ваших пользователей это оказывает негативное влияние.

  • Влияние контекста

Опять же, на примере разработчика игр, скажем, вы создаете магазин для игрового приложения. Магазин занимает видное место в вашем приложении, так что все ваши пользователи знают, что он существует. Вы измеряете конверсионную воронку для витрины магазина. Один из ваших сотрудников, который раньше работал в компании, занимающейся электронной коммерцией, говорит: «Вау, это намного меньше, чем мы видели там». Эта воронка сломана!

Здесь контекст имеет значение. Фронт вашего магазина очень заметен в игровом приложении. Вы предоставляете функциональность в дополнение к играм, а не основную ценность. Таким образом, ваша вершина воронки массивна и также не имеет большого намерения. Но приложение электронной коммерции получает (с большим намерением) пользователей, которые хотят что-то купить. Так что, если вы сравните воронку конверсии в этих двух приложениях, это как яблоки и апельсины. В этом случае вам нужно либо измерить верхнюю часть воронки на витрине магазина таким образом, чтобы отфильтровывать трафик с низким уровнем намерений, либо провести сравнительный анализ с другим приложением, предоставляющим аналогичную функциональность.

Когда у вас паралич из-за нехватки данных

Иногда культура, основанная на данных, приводит к тому, что — если мы не можем измерить это, мы не будем это строить. Без данных (или несовершенных данных) может быть сложно определить, является ли проблема реальной или нет. Много раз, решение заканчивается не решением, так как вы не можете измерить возможность. Первые принципы, основанные на мышлении вашего друга в это время. Понимание основных блоков проблемы может помочь вам решить, как лучше двигаться вперед, даже если у вас нет данных. Вот хорошая статья о том, как практиковать мышление, основанное на первых принципах (если вам интересно узнать больше о мышлении, основанном на первых принципах, дайте мне знать через комментарии, и я мог бы написать другую статью).

Когда тенденции меняются

Ранние тенденции редко обнаруживаются в данных. Люди начинают замечать ранние тенденции раньше, чем это видно в данных. Не стесняйтесь доверять своим продуктам. Если вы посмотрите на проблему из первых принципов, возможное влияние будет гораздо более очевидным, даже до того, как оно появится в данных. Это огромное слепое пятно для большинства крупных организаций, и именно здесь процветают стартапы. Сбои в работе крупных организаций происходят, когда они игнорируют или не замечают ранние тенденции и вместо этого полагаются на существующие данные.

Когда вы передаете продукт мышления данных

Иногда, когда у вас есть легкодоступные данные, можно легко приступить к микрооптимизации, не задумываясь о том, как работать с продуктом. Хотя на первый взгляд это может показаться разумным подходом (в конце концов, вы управляете данными ), общий эффект от всех микрооптимизаций может фактически быть отрицательным. И иногда это может занять некоторое время, чтобы увидеть его влияние (см. Вышеупомянутый пункт об измерении запаздывающих индикаторов). Сочувствие пользователя, дизайн и чувство продукта всегда должны быть вашим руководством, наряду с данными, при решении проблем для ваших пользователей. Спросите, приносит ли это решение пользу пользователям? Это соответствует их ментальной модели? Имеет ли смысл вся система, в которую входит это изменение?

Но как предотвратить субъективность в культуре информированных данных?

Создание отличных продуктов требует, чтобы вы хорошо понимали пользователя. Ваша цель в использовании данных должна быть исключительно для этого. Субъективность не плохая. Построение продукта, по сути, субъективно. , Вот почему Twitter отличается от Facebook, WhatsApp отличается от Telegram. Каждый из этих продуктов обслуживает аналогичные сценарии использования, и можно утверждать, что он также замечает много похожих поведений, но предпочитает интерпретировать их по-разному.

Но как вы масштабируете субъективность в организации. В то время как данные намного легче масштабировать, масштабирование культуры информированных данных сложно, но не невозможно. Масштабирование культуры информированных данных может быть достигнуто путем использования сильных процессов и принципов в структуре создания продукта.

Как создать культуру, основанную на данных

  • Поймите, какое поведение пользователя влияет на показатель, не используйте показатель как есть. Любой экспериментальный анализ должен иметь ряд гипотез, описывающих, какое поведение пользователя может вызывать перемещение метрики. Если возможно, подтвердите их с помощью дополнительного пользовательского исследования.
  • Спросите, измеряете ли вы правильные вещи? Это опережающий индикатор или запаздывающий индикатор? Как это влияет на подгруппы населения? Какие слепые пятна в вашем измерении? Как вы их покроете?
  • Подумайте о контексте данных. Каков был опыт пользователя для этого эксперимента? Что еще происходит в системе, частью которой является это изменение, что может повлиять на это?
  • Заставьте себя учесть все мнения о том, почему результаты анализа могут быть неверными. Слушать адвокат дьявола.
  • Когда у вас есть несовершенные данные, используйте первые принципы.
  • Всегда, всегда, помните о пользователе. Это Святой Грааль, который определит успех культуры, основанной на данных .

Что такое технология Blockchain — руководство для начинающих

Биткойн и криптовалюта взяли мир штурмом в 2018 году, и за этот период мы стали свидетелями его растущего увлечения финансовыми действиями, такими как обмен валюты. Тем не менее, Биткойн — не совсем новая концепция. Эта цифровая валюта, введенная в 2008 году, представляет собой применение технологии Blockchain, инновации группы людей с псевдонимом Сатоши Накамото.

Технология Blockchain, возможно, станет следующей по величине вещью после Интернета в мире технологий не только из-за применения Биткойн, но и для его другого потенциального использования. Сегодня компании находятся на грани создания децентрализованного Интернета с использованием технологии Blockchain.

Хотя сегодня мы много говорим о биткойнах, блокчейнах и других технических жаргонах, лишь немногие из нас знают о том, как он работает и почему он стал ажиотажем? Следовательно, в этом блоге мы обсудим основы технологии Blockchain и ее приложений.

Введение в технологию Blockchain

Для непрофессионала Blockchain — это открытая финансовая книга или запись транзакций, где каждая транзакция аутентифицируется и авторизуется. Блокчейн спроектирован как децентрализованная сеть из миллионов компьютеров, которые обычно называют «узлами». Это распределенная архитектура базы данных, в которой каждый из узлов играет роль администратора сети, которая добровольно присоединяется к сети. Поскольку в архитектуре Blockchain отсутствует централизованная информация, следовательно, взломать ее буквально невозможно.

Архитектура блокчейна поддерживает растущий список упорядоченных записей, который известен как блоки. Каждый блок поддерживает временную метку и ссылку на предыдущий блок.

Как работает блокчейн?

Рабочие элементы технологии Blockchain:

  • Сеть P2P
  • Криптографическое хеширование
  • Алгоритмы структуры данных
  • Распределенный сервер отметок времени
  • Цифровой подписи
  • Автоматическое, но условное выполнение скриптов

Обзор процесса блокчейна

В потоке блокчейна обмен данными называется транзакцией. Когда происходит новая транзакция или модификация существующей транзакции, большинство узлов в сети Blockchain выполняют алгоритмы для оценки и проверки этого отдельного блока. Здесь цифровая подпись, связанная с транзакцией, подписывает и авторизует транзакцию в цифровой форме. Он состоит из двух криптографических ключей, известных как открытый ключ и закрытый ключ. Закрытый ключ похож на пароль для учетной записи. 

Если подпись и история транзакции действительны, то проверенная запись этой транзакции добавляется в бухгалтерскую книгу (консолидированные записи всех обмененных данных . Эта проверенная запись называется блоком .

Как блок добавляется в блокчейн?

Технология Blockchain работает на алгоритме структуры данных и криптографическом хешировании. Для добавления в блокчейн блок должен иметь ответ на криптографическую хеш-функцию, которая действительно является сложной математической проблемой, которую необходимо решить. Возможным решением такой проблемы является случайное число, которое необходимо объединить с предыдущим содержимым блока.

Хотя в идеале компьютер может решить эту сложную проблему, сгенерированную алгоритмом, в течение года, тем не менее, поскольку сеть Blockchain состоит из огромного количества компьютеров, вероятность решения проблемы становится высокой. Следовательно, для решения таких проблем в среднем требуется 10 минут. Теперь узел, который решает хэш-код, получает право добавить новый блок в цепочку.

Как только одна транзакция завершена, она создает безопасный и уникальный хэш-код с использованием криптографической техники хеширования, которая связывает транзакцию со следующим блоком. Таким образом, он размещает блоки один за другим, чтобы организовать цепочку, связанную со временем. Следовательно, это известно как Blockchain.

Если большинство блоков запрещает ввод новой или измененной транзакции, она не будет добавлена ​​в бухгалтерскую книгу. Таким образом, Blockchain работает без единого авторитета и в модели распределенного консенсуса. В результате Blockchain обладает встроенной надежностью без единого объекта, который контролирует его поток, и без единой точки отказа. Таким образом, архитектура в целом долговечна.

Что такое майнинг-пул в технологии блокчейн?

Как мы упоминали выше, компьютеру требуется около одного года, чтобы решить блок. Следовательно, узлы вместе составляют группы. Таким образом они делят количество предположений на хеш-код для решения следующего блока. В результате это ускоряет процесс. Эти группы называются  майнинг пулами .

Какие существуют виды блокчейна?

Технологии Blockchain можно разделить на три типа в зависимости от принципов работы:

  1. Public Blockchain — Эфириум, Биткойн, Литкойн
  2. Частный блокчейн — внутри организации
  3. Объединенный блокчейн — R3, EWF, B3I

Особенности публичного блокчейна

  • Он работает на основе согласованных алгоритмов Proof of Work (PoW) и использует соответствующие протоколы. Публичный блокчейн не нуждается в каком-либо разрешении, так как является открытым исходным кодом.
  • Вы можете определить новые блоки с их существующим состоянием, так как это открытый исходный код. Также вы можете скачать код и проверить транзакции в сети.
  • Это делает возможным транзакции по всей сети.
  • Public Blockchain позволяет прозрачные транзакции анонимным или псевдонимным способом.

Особенности приватного блокчейна

  • Приватный Blockchain отделяет основной протокол Blockchain от уровня интеллектуального контракта.
  • Используя приватный блокчейн, вы можете открыть область программируемых транзакций, которая обычно называется  Smart Contracts, а также онлайн-рынки.

Особенности федеративного блокчейна

  • Руководство группы управляет им.
  • Проверка транзакций с использованием технологии федеративного блокчейна невозможна.
  • Он имеет более высокую масштабируемость и конфиденциальность.
  • Это быстрее, чем другие технологии Blockchain.
  • Он управляется предварительно выбранным набором узлов.
  • Это уменьшает избыточность данных наряду с транзакционными издержками.
  • Замена устаревших систем с помощью этого проще.

Каковы различные применения технологии блокчейн?

Технология Blockchain широко используется в приложениях Fintech. Наряду с приложением Fintech технология Blockchain используется в следующих приложениях для создания ценности в бизнесе. 

  • Смарт Контракты

Умные контракты — это способ обмена ценностями с прозрачностью, когда третьи стороны не участвуют в процессе транзакции Распределенный регистр, такой как технология Blockchain, позволяет заключать контракты на рынке при соблюдении указанных условий. Ethereum — это общедоступная технология Blockchain с открытым исходным кодом, которая может эффективно использовать умные контракты. С текущей разработкой технологии Blockchain умные контракты могут быть автоматизированы с использованием биткойнов.

  • Децентрализованная совместная экономика

Благодаря децентрализованной сети технология Blockchain позволяет осуществлять одноранговые платежи, что в конечном итоге приводит к действительно децентрализованной экономике совместного использования.

  • Crowdfunding

С ростом популярности Crowdfunding технология Blockchain выводит этот интерес на новый уровень, потенциально развивая краудсорсинговые венчурные фонды. DAO на основе Ethereum (Децентрализованная автономная организация) является одним из таких примеров краудфандинга, который привлек 200 миллионов долларов США в течение двух месяцев. Не говоря уже о том, что это была еще одна форма умных контрактов.

  • Прозрачное управление

Прозрачность имеет большое значение, когда вы работаете в бизнесе, и в этом контексте технология Blockchain меняет ландшафт управления. Поскольку эта технология распределенных баз данных обеспечивает полностью прозрачные и доступные контракты, организации находятся на грани принятия решений на основе Blockchain. Мы можем видеть, что интеллектуальные контракты на основе Ethereum используются для поддержки цифровых активов или организационной информации для практики управления данными.

  • Использование в цепочке поставок

Технология Blockchain обеспечивает прозрачность в продуктах посредством автоматически генерируемых отметок времени, в которых указывается место и время создания продукта. Это помогает повысить надежность бизнеса и подтвердить его подлинность.

  • Расширение возможностей Web 3.0 для хранения файлов

Концепция децентрализации технологии Blockchain породила веб 3.0, который принесет революционные изменения в мир Интернета. Теперь это будет Blockchain Internet, который обеспечил концепцию распределенного хранения файлов. Вместо диска Google он позволил нам использовать такие технологии, как Межпланетная файловая система (IPFS). Основное преимущество распределенного хранилища файлов — поскольку данные не централизованы, они защищают данные от взлома.

  • Легкость процесса KYC и AML

Знай своего клиента (KYC), и борьба с отмыванием денег (AML) — две общепринятые практики, которые могут быть потенциально полезны при адаптации к технологии Blockchain. Поскольку финансовым учреждениям в настоящее время необходимо выполнить интенсивный многоэтапный процесс для каждого из своих клиентов, это является дорогостоящим делом для этих учреждений. Тем не менее, если в этот процесс будет введен блокчейн, он может снизить затраты за счет проверки клиентов между учреждениями, одновременно повышая эффективность анализа и мониторинга.

Каковы основные преимущества технологии Blockchain?

Технология Blockchain получила широкое признание благодаря ряду преимуществ, которые она предоставляет. Давайте посмотрим на основные преимущества технологии блокчейн:

  • Поскольку центральный орган по контролю за операциями отсутствует, это идеальный регистр для совместных предприятий.
  • Цифровая подпись и процесс проверки, используемые в технологии Blockchain, помогают предотвратить мошенническую деятельность.
  • Как и в архитектуре Blockchain, нет централизованной информации, которая предотвращает потерю любой информации.

Как большие данные и ИИ меняют мир бизнеса?

Сегодняшний бизнес управляется данными. В частности, большие данные и ИИ, которые постепенно развиваются, формируют повседневные бизнес-процессы и играют ключевую роль в принятии решений в области бизнес-аналитики. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта и когнитивных вычислений с использованием больших данных в качестве канала, компании теперь могут получать информацию о тенденциях бизнеса и поведении потребителей в режиме реального времени, чтобы получить преимущество над другими конкурентами.

Согласно прогнозам Forrester, эта тенденция бизнес-модели прогнозирует более широкое распространение больших данных и ИИ среди 70% предприятий по всему миру; что на 51% больше, чем в 2017 году. Следовательно, это явный признак того, что искусственный интеллект и большие данные трансформируют деловой мир. Так что, если вам интересно узнать о влиянии больших данных и ИИ на бизнес, то этот блог объяснит вам подробно.

Потенциальное экономическое влияние искусственного интеллекта и больших данных

В то время как большие данные играют роль постоянно растущего резервуара данных, они помогают ИИ стать разрушительной силой в глобальной экономике. Предполагается, что к 2030 году ИИ может внести в мировой ВВП до 15,7 трлн долларов. Вклад в 9,1 трлн долларов — это побочные эффекты потребления, тогда как 6,6 трлн долларов — увеличение производительности.

В каких областях большие данные и ИИ могут помочь бизнесу?

С самого начала этого блога мы говорим, что большие данные и ИИ способствуют развитию бизнеса. Давайте рассмотрим основные области, в которых большие данные и ИИ могут помочь бизнесу.

1. Улучшенная модель прогнозирования с помощью бизнес-аналитики

Большие данные помогли преодолеть ограничения бизнес-аналитики. Благодаря анализу больших данных с использованием искусственного интеллекта анализ предприятий стал более эффективным и простым, чем раньше. Большие данные и ИИ вместе превратили бизнес-аналитику из реактивного в проактивное бизнес-решение. Что это значит на самом деле?

Объясним, что с распространением различных источников больших данных, таких как интеллектуальные устройства, бизнес устройств IoT больше не интересуется статическими отчетами, генерируемыми программным обеспечением BI, и стремится к более эффективному использованию оперативных данных в реальном времени. В этом контексте, благодаря вмешательству больших данных, программное обеспечение BI развилось в три области:

  • Описательная аналитика
  • Предписательная аналитика
  • Прогнозная аналитика

Этот огромный прогресс в аналитике больших данных с использованием искусственного интеллекта позволяет бизнес-аналитикам вносить свой вклад в более зрелые решения. В то время как большие данные обрабатывают неструктурированные данные и направляют их в системы ИИ, с помощью алгоритмов ИИ разбивает эти исходные данные на практические идеи, которые затем используются для процесса принятия решений. Это очень эффективно для прогнозирования поведения потребителей.

2. Большие данные и ИИ будут использовать данные социальных сетей в качестве бизнес-канала

В ближайшие годы данные социальных сетей будут играть важную роль в расширении возможностей продаж. В то время как инструменты больших данных будут получать и обрабатывать данные и передавать их в системы ИИ, используя методологии поведенческого таргетинга, ИИ может точно и эффективно задействовать маркетинговый стек. Следовательно, Большие данные и ИИ вместе будут разумно определять, ищет ли какой-либо потребитель или платформа какое-либо программное обеспечение для управления клиентами (CRM). Такая информация чрезвычайно полезна для повышения качества обслуживания клиентов и управления ими.

3. Внедрение интеллектуальных адаптивных продуктов

Большие данные и ИИ вместе не только активно улучшают качество обслуживания клиентов, но и побуждают компании создавать более автоматизированные продукты, отвечающие потребителям. Благодаря использованию и внедрению аналитики больших данных с использованием искусственного интеллекта в наши дни компании достаточно зрелы, чтобы сосредоточиться на разработке своих продуктов таким образом, чтобы они могли удовлетворить будущие потребности своих клиентов.

4. Аналитика Chatbots помогает в росте онлайн-продаж

Другой интересной и важной частью Big data and AI является аналитика Chatbots, которая стала неотъемлемой частью любого онлайн-бизнеса. Это надежный и интеллектуальный результат анализа больших данных и искусственного интеллекта. Здесь данные берутся из нескольких источников, и после анализа их с помощью анализа больших данных вероятные запросы и ответы поступают в программы чат-ботов с использованием ИИ. Наконец, чат-боты действуют как служба поддержки клиентов 24 * 7, тем самым ускоряя процесс продажи бизнеса.

5. Более безопасный бизнес с поддержкой AI

Поскольку цифровой мир испытал изощренную поддержку различных современных технологий, он также увеличил число профессиональных мошенников, которые увеличили финансовый риск для бизнеса. Благодаря ИИ, который наделил бизнес интеллектуальными инструментами ИИ, такими как распознаватель речи, распознавание видео, естественный язык и многое другое, чтобы защитить их от мошеннических схем.

6. Изменение ландшафта промышленного инжиниринга с точки зрения эффективности

Сегодня повышение эффективности в промышленном машиностроении практически невозможно без больших данных. В промышленном инжиниринге с помощью анализа больших данных инженеры могут определить ограничения бизнеса и то, как он связан с бизнесом. Таким образом, они могут быстро устранить ограничения, что в конечном итоге помогает значительно повысить производительность и пропускную способность бизнеса.

7. Снижение затрат на управление запасами

Управление запасами является дорогостоящим делом, особенно если вы не уверены, что производить и сколько это должно быть? Тем не менее, с помощью анализа больших данных теперь можно прогнозировать будущие тенденции и события в отрасли. Не говоря уже о том, что это помогает в организованном управлении запасами, которые отвечают требованиям клиентов без чрезмерных затрат. Прогнозирование продаж дает бизнесу глубокий анализ идеального времени покупки запасов.

8. Быстрое преобразование различных отраслей с помощью ИИ

С ИИ мы можем наблюдать, как шире внедряется автоматизация в различных отраслях. Кроме того, искусственный интеллект, применяемый ИИ, улучшил процессы в таких отраслях, как биологические науки, здравоохранение, финансы и многие другие. Сегодня роботы участвуют в клинических операциях для измерения более точных и быстрых результатов. Клиническое вмешательство ИИ ускорило изобретения новых лекарств и лекарств, сделав систему здравоохранения более доступной.

9. AI предлагает лучшее понимание данных на аналитических моделях

 Поскольку большие данные определяют аналитические модели, ИИ, кроме того, делает модель принятия решений более интеллектуальной, добавляя в нее часть автоматизации. Автоматизация, сгенерированная ИИ, обеспечивает обратную связь данных в режиме реального времени, что улучшает предписывающие модели, в результате чего следующее предписанное решение автоматически лучше, чем предыдущие. Эта исключительная способность ИИ помогает принимать бизнес-решения с большей выгодой.

Как интеллектуальная бизнес-аналитика упрощает бизнес?

Основными преимуществами использования BI-систем на базе AI является то, что они преобразуют бизнес-данные в

  • просто
  • точный
  • В режиме реального времени
  • повествовательный

BI-инструменты на базе AI как замена анализа панели инструментов

Теперь, с беспрецедентным ростом больших данных из разных источников, анализ приборной панели такого огромного куска данных становится практически невозможным. В этом случае инструменты BI на базе AI помогают переварить все данные вместе с индивидуальным подходом к этому. 

Избежать от перегрузки больших данных

Большие данные растут с невероятной скоростью, поэтому они легко могут затруднить деловые операции. Однако инструменты бизнес-аналитики на основе AI могут помочь разбить огромные порции данных, чтобы получить управляемую информацию.

Анализ бизнес-данных в режиме реального времени

Анализ больших данных работает наиболее эффективно, если бизнес может принимать стратегические решения вовремя. Но из-за двух важных факторов, связанных со скоростью и объемом больших данных, это действительно сложно. Тем не менее, благодаря бизнес-аналитике, управляемой искусственным интеллектом, бизнес может использовать мощные инструментальные панели, которые обеспечивают своевременное оповещение и понимание бизнеса для принятия ключевых решений.

Большие данные и искусственный интеллект дополняют друг друга в деловом мире

Мы уже упоминали в предыдущих разделах, что большие данные действуют как топливо для ИИ. Аналитика больших данных с использованием искусственного интеллекта делает его все более мощным для получения реальных знаний. Чем больше больших данных поступает в системы ИИ, тем выше будет интеллект системы ИИ.

С другой стороны, с увеличением принятия  Интернета вещей и достижений в глубоком обучении более подключенные устройства генерации данных делают глобальную информацию все более оцифрована. Эти данные используются не только для хранения. Вместо этого он анализируется с использованием систем искусственного интеллекта.

Появление больших данных и преимуществ AI в компаниях мира технологий

Дело не в том, что только большие отрасли получают выгоду от появления больших данных и ИИ. Компании, предоставляющие большие данные и услуги AI, также находятся в хорошем положении благодаря своим потенциальным преимуществам. Компании подпадают под это

  • Компании с большими проприетарными наборами данных
  • Кто разрабатывает передовые программы ИИ
  • Кто строит компьютерное оборудование для выполнения сложных вычислений для ИИ
  • Компании по разработке ИИ с внутренними возможностями ИИ
  • Компании, предоставляющие облачный сервис AI, который обычно называют AI-as-a-Service (AIaaS)
  • Компании, которые производят такие устройства, как память, полупроводники и другие сопутствующие продукты, связанные с приложениями для искусственного интеллекта.
  • Компании, которые работают над технологиями квантовых вычислений, которые будут коммерциализированы в ближайшем будущем. Ожидается, что эти компании будут играть важную роль на рынке больших данных и искусственного интеллекта.

50 лучших вопросов для бизнес-аналитиков

Независимо от того, приступаете ли вы к новой или опытной роли в своей карьере бизнес-аналитика, крайне важно подготовиться к различным вопросам интервью с бизнес-аналитиком. Потому что интервью — это искусство представлять себя в качестве подходящего кандидата с надлежащим обоснованием своих знаний для компании.

Звучит странно? Не за что! На высококонкурентном рынке несколько кандидатов смотрят на одну позицию, на которую вы претендуете. Ответы на вопросы бизнес-аналитиков в течение ограниченного периода времени — это единственный способ доказать свою компетентность и произвести впечатление на своего работодателя.

Следовательно, дайте себе достаточно времени, чтобы подготовиться к вопросам интервью бизнес-аналитика, с которыми вы можете столкнуться. Уровень и сложность вопросов для интервью с бизнес-аналитиками различаются в зависимости от должности, на которую вы претендуете, а также от конкретной должности в компании. Таким образом, это хорошо , чтобы сосредоточиться на конкретной области , как старший бизнес — аналитик вопросы интервью , проворные бизнес — аналитик вопросы интервью , младший бизнес — аналитик вопросы интервью , начального уровня бизнес — аналитик вопросы интервью наряду с родовыми бизнес — аналитика интервью вопросы и ответы .

В этом блоге мы привели некоторые из лучших вопросов и ответов для интервью с бизнес-аналитиками, которые могут оказаться полезными для вашей следующей подготовки к интервью с бизнес-аналитиками.

Интервью топ-бизнес-аналитика Вопросы и ответы

Лучшие вопросы интервью бизнес-аналитика подпадают под общую категорию и могут быть заданы как часть вопросов интервью бизнес-аналитика для любых уровней карьеры.

1. Кто такой бизнес-аналитик?

Ответ: бизнес-аналитик работает как мост между различными заинтересованными сторонами в организации. Он связывается с различными заинтересованными сторонами организации, чтобы уточнить и доработать требования, помогает проектной команде в планировании проекта, проектировании и, наконец, проверке разработанных компонентов. Это человек, который обладает достаточными знаниями в предметной области и может сортировать бизнес-потребности среди заинтересованных сторон, принадлежащих к разным доменам.

2. Назовите некоторые документы, которые бизнес-аналитик использует для обработки?

Ответ: Ниже приведены некоторые из распространенных документов, которые бизнес-аналитик использует для обработки:

  • Проектный документ
  • Сценарии использования
  • План управления требованиями
  • Пользовательские истории
  • Матрица прослеживаемости требований (RTM)
  • Документ делового требования
  • Спецификация системных требований (SRS) / Документ системных требований (SRD)
  • Прецедент
  • Спецификация функциональных требований (FRS) / Документ функциональных спецификаций (FSD)

3. Что такое СГД и каковы его ключевые элементы?

Ответ: Спецификация системных требований (SRS) или Спецификация требований к программному обеспечению — это документ или набор документов, описывающих функции системы или программного приложения. Он включает в себя множество элементов, которые определяют предполагаемую функциональность, необходимую заинтересованным сторонам и клиентам для удовлетворения конечных пользователей.

В дополнение к этому, SRS предоставляет общее представление о системе и ее поведении, основных поддерживаемых бизнес-процессах, предположениях и ключевых параметрах производительности для системы. Ключевые элементы SRS:

  • Объем работ
  • Функциональные требования
  • Нефункциональные требования
  • зависимости
  • Модель данных
  • Предположения
  • Ограничения
  • Критерии приемки

4. Что такое требование?

Ответ. Требование — это целевое решение для достижения определенных бизнес-целей или задач. Это вход на различные этапы SDLC. Это основа проекта, который должен быть утвержден заинтересованными сторонами и бизнес-пользователями перед внедрением. Кроме того, каждое требование должно быть надлежащим образом документировано для использования в будущем.

5. Что такое вариант использования?

Ответ: Вариант использования — это схематическое представление системы, которая описывает, как пользователь использует систему для достижения цели. Это неотъемлемая часть разработки программного обеспечения и техники моделирования программного обеспечения, которая определяет целевые функции и устранение любых возможных ошибок, с которыми может столкнуться пользователь.

6. Какие шаги необходимо выполнить для разработки варианта использования?

Ответ: Шаги в разработке вариантов использования:

  • Определить пользователей системы
  • Создание профиля пользователя для каждой категории пользователей. Это включает в себя все роли, которые могут играть пользователи и которые имеют отношение к системе.
  • Определите основные цели, связанные с каждой ролью. Кроме того, выявление значимых ролей.
  • Создание вариантов использования для каждой цели, связанной с шаблоном варианта использования. Это также включает в себя поддержание одного и того же уровня абстракции для всего варианта использования. Шаги варианта использования более высокого уровня рассматриваются как цели для более низкого уровня.
  • Структурирование вариантов использования
  • Проверка и проверка пользователей

7. Что такое ползучесть области и как можно избежать ползучести области?

Ответ. Ползучесть области или ползучесть требований — это термин, который относится к неконтролируемым изменениям или отклонениям в объеме проекта в пределах одного и того же диапазона ресурсов, например, в рамках одного и того же графика и бюджета проекта. Это признак плохого управления проектом и жизнеспособного риска для проекта. Некоторые из возможных причин ползучести области:

  • Плохое общение между заинтересованными сторонами проекта
  • Неправильная документация требований проекта

Склонность к области действия может быть предотвращена:

  • Четкая документация о масштабах проекта
  • После надлежащего управления изменениями
  • Предварительное уведомление о последствиях изменений для связанных сторон
  • Надлежащая документация новых требований в журнале проекта
  • Воздержитесь от позолоты, что означает добавление дополнительных функций к существующим функциям

8. Что такое BRD? Чем он отличается от SRS?

Ответ: Документ бизнес-требований (BRD) — это официальный договор между клиентом и организацией на продукт.

Разница между BRD и SRS заключается в следующем:

                          BRD                             SRS
Это высокоуровневая функциональная спецификация программного обеспечения. Это функциональная и техническая спецификация программного обеспечения высокого уровня
Это официальный документ для описания требований, предоставленных клиентом (письменный, устный) Он описывает функциональные и нефункциональные требования программного обеспечения, которое будет разработано
Бизнес-аналитик создает его после непосредственного взаимодействия с клиентами Системный архитектор создает его, так как он нуждается в технической экспертизе. Хотя иногда Бас тоже может это создать.
Он получен на основе требований и взаимодействия с клиентом Это получено из BRS

9. Что такое анализ пробелов?

Ответ: Анализ пробелов — это метод анализа разрыва между существующей системой и функциональными возможностями и целевой системой. Здесь разрыв означает количество задач или изменений, которые могут потребоваться для получения желаемого результата. Это сравнение уровня производительности между настоящим и предлагаемым функционалом.

10. Что такое определение приоритетов? Какие методы используются для этого?

Ответ: Приоритизация требований — это процесс распределения требований на основе срочности бизнеса по различным этапам, графику, стоимости и т. Д.

Существуют различные методы, которые используются для определения приоритетов требований:

  • МОСКОВСКАЯ ТЕХНИКА
  • Метод ранжирования требований
  • 100-долларовый метод
  • Кано анализ и многое другое
  • Пять почему

Лучшие вопросы интервью бизнес-аналитика начального уровня

11. Что такое метод выявления требований?

Ответ. Выявление требований — это процесс сбора требований от заинтересованных сторон, пользователей и клиентов путем проведения встреч, анкетирования, интервью, создания прототипов мозгового штурма, сессий и т. Д.

12. В чем принципиальная разница между требованием и потребностью с точки зрения бизнес-анализа?

Ответ: Потребности — это определения на высоком уровне будущих целей бизнеса. Принимая во внимание, что Требования представляют собой подробное описание потребностей бизнеса.

13. Что такое нефункциональные требования и как вы их фиксируете?

Ответ. Нефункциональные требования представляют характеристики уровня производительности, такие как скорость реагирования, плавность пользовательского интерфейса, безопасность и т. Д. Разрабатываемого приложения (AUD). Функциональные требования не отражены в документе СГД в указанном разделе.

14. Какими навыками должен обладать бизнес-аналитик?

Ответ: Мы можем широко классифицировать навыки бизнес-аналитика на три типа:

  • Фундаментальные навыки
  • Технические навыки
  • Навыки бизнес-анализа

Бизнес-аналитик должен обладать некоторыми навыками, указанными ниже:

                  Категория умений      Навыки
Фундаментальные навыки
  • Решение проблем 
  • связь
  • Управленческие навыки
  • Исследовательская работа 
Технические навыки
  • ИТ-навыки, такие как MS Office, операционные системы, языки программирования, знание базы данных, знание SDLC, знание предметной области
Навыки бизнес-анализа
  • Требование выявления
  • Документация 
  • Принятие решений
  • Креативность 
  • Аналитические навыки

15. Как вы определите требования к качеству как бизнес-аналитик?

Ответ: Мы можем измерить качество требования, используя правило SMART. Согласно этому правилу, хорошее требование к качеству должно быть: Специфичным: Требование должно быть конкретным и может быть надлежащим образом задокументировано. Измеримым: Различные параметры могут измерять критерии успеха требования. Достижимо: Требование должно быть выполнимым в пределах объема данных ресурсов. Соответствующий: требование должно соответствовать бизнес-обоснованию проекта Своевременно: требование должно быть сообщено в начале жизненного цикла проекта.

16. Какие документы используются для сбора нефункциональных требований?

Ответ: Есть два документа, которые используются для фиксации нефункциональных требований:

  • SDD (системный проектный документ)
  • FRD (Документ о функциональных требованиях)

17. Что такое альтернативный поток в диаграмме вариантов использования?

Ответ: Это альтернативное решение или действие в случае использования, которое следует соблюдать в случае любого сбоя в системе.

18. Определить персонажей?

Ответ: Personas представляет методологии, ориентированные на пользователя. Для обеспечения возможности приложения, способного работать на демографической основе, вымышленные персонажи концептуализируются бизнес-аналитиками и на основе их возможных демографически специфических сценариев поведения создаются во время проектирования.

19. Что такое диаграмма действий и каковы ее важные элементы?

Ответ. Диаграмма действий — это визуальное представление рабочего процесса бизнес-сценария. На этой диаграмме показаны различные виды деятельности, которые выполняются в организации в разных отделах, таких как отдел кадров, отдел продаж, бухгалтерия и т. Д. На диаграмме действий показаны различия в отделах. Важными элементами на диаграмме действий являются начальные узлы, действия, потоки управления, решения, ответвление, условия защиты, узлы соединения и окончания.

20. Что такое UML-моделирование?

Ответ: UML расшифровывается как Unified Modeling Language. Это стандарт, который отрасль использует для документирования, построения и визуализации различных компонентов системы. Этот стандарт моделирования в основном используется для разработки программного обеспечения. Однако он также используется для описания рабочих ролей, организационных функций и бизнес-процессов. Некоторые из важных диаграмм, которые БА используют как часть UML, представляют собой диаграмму классов, диаграммы состояний и варианты использования.

Самые популярные вопросы интервью для юных бизнес-аналитиков

21. Каковы лучшие практики, которым нужно следовать при написании варианта использования?

Ответ. Вот некоторые из лучших методов написания сценария использования:

  • Чтобы стать действительным вариантом использования, сценарий использования должен предоставить некоторую ценность обратно субъекту или заинтересованному лицу.
  • Функциональные и нефункциональные требования должны быть соответствующим образом отражены в сценарии использования.
  • Вариант использования должен иметь один или несколько альтернативных потоков наряду с основным потоком.
  • Вариант использования должен описывать только то, что делает система, а не то, как это делается, что означает, что она не будет описывать проект. Он будет действовать как черный ящик с точки зрения актера.
  • Вариант использования не должен иметь, то есть он должен быть изолированным.

22. В чем разница между потоком исключений и альтернативным потоком?

Ответ: Альтернативный поток — это альтернативные действия, которые могут выполняться отдельно для основного потока и могут рассматриваться как дополнительный поток. Поток исключений — это путь, пройденный в случае какого-либо исключения или ошибки.

23. Как вы думаете, бизнес-аналитик должен участвовать в тестировании?

Ответ: да. Потому что бизнес-аналитик очень хорошо понимает общие системные требования и проблемы, связанные с ним. Следовательно, он может сыграть важную роль на этапе тестирования, чтобы правильно запустить его и разрешить любой связанный с системой запрос.

24.  Что означает ИНВЕСТ?

Ответ: ИНВЕСТ означает —

  • независимый
  • оборотный
  • ценный
  • ценный
  • Размер соответственно
  • Тестируемые

Он может помочь менеджерам проектов и технической команде в предоставлении качественных продуктов / услуг.

25. Что такое анализ Парето?

Ответ: Анализ Парето, который также известен как правило 80/20, является техникой принятия решений. Это полезный метод для устранения дефектов и контроля качества. Согласно этому правилу анализа, 20% причин создают 80% эффектов в системе, поэтому оно называется правилом 80/20.

26.  Что такое BPMN и каковы его основные элементы?

Ответ: BPMN — это модель и нотация бизнес-процесса. Это графическое представление бизнес-процессов.

Есть пять основных элементов BPMN, и они —

  • Объекты потока
  • Данные
  • Соединение объектов
  • Swimlanes
  • Артефакты

27. Что такое анализ Кано?

Ответ: Kano Analysis используется для анализа системы относительно ее требований, чтобы определить ее влияние на удовлетворенность клиентов.

28. Какие типы актеров вы знаете по схеме вариантов использования?

Ответ: в сценарии использования могут быть изображены в основном актеры двух типов:

  • Главные действующие лица — начинается процесс
  • Вторичные актеры — это помогает первому актеру

Более того, мы можем разделить актеров на четыре типа:

  • Человек
  • система
  • аппаратные средства
  • таймер

29. С какими типами разрыва может столкнуться бизнес-аналитик во время анализа разрыва?

Ответ: в основном есть четыре типа пробелов —

  • Разрыв в производительности — разница между ожидаемой и фактической производительностью
  • Продукт / Рынок Gap — разрыв между бюджетом продажами и фактическими продажами называют как продукт / ниша на рынке
  • Profit Gap — Разница между целевой и фактической прибылью компании.
  • Разрыв в рабочей силе — разрыв между необходимым количеством и качеством рабочей силы и фактической силой в организации

30. Что такое бенчмаркинг?

Ответ: Бенчмаркинг — это измерение эффективности организации, которая конкурирует в отрасли. В этом процессе компания может измерять свою политику, результаты деятельности, правила и другие меры.

Самые популярные вопросы интервью старшего бизнес-аналитика

31. Как вы решаете, что как бизнес-аналитик вы собрали все требования?

Ответ: Мы можем сделать вывод, что все требования собраны только тогда, когда —

  • Это подтверждено и одобрено бизнес-пользователями.
  • Требования соответствующим образом соответствуют бизнес-требованиям проекта.
  • Требования могут быть реализованы с использованием доступных ресурсов.
  • Все ключевые деловые заинтересованные стороны приведены в соответствие с выявленными требованиями.

32. Как вы выполняете сбор требований?

Ответ: Процесс сбора требований обычно делится на несколько этапов, которые не зависят от цикла SDLC. Каждый шаг включает в себя:

  • конкретные задачи для выполнения
  • принципы, которым нужно следовать
  • документы для производства

Шаги следующие:

Шаг 1: Сбор исходной информации — это может включать сбор исходной информации о проекте, анализ любого потенциального риска, связанного с проектом. Для этой цели могут быть использованы такие методы, как анализ PESTLE, схема пяти сил Портера.

Шаг 2: Определите заинтересованные стороны — они принимают решения по проекту и утверждают требования и приоритеты. Заинтересованные стороны могут варьироваться от владельцев проектов до старших менеджеров, конечных пользователей и даже конкурентов.

Шаг 3: Откройте для себя бизнес-цели — это понять бизнес-потребности проекта, прежде чем углубляться в проект. SWOT-анализ, сравнительный анализ, анализ бизнес-целей SMART и перечисление бизнес-целей — вот некоторые из методов, используемых для этой цели.

Шаг 4: Оценить варианты — это определить варианты для достижения бизнес-целей. Анализ воздействия, анализ риска, анализ затрат и выгод являются одними из методов, которые используются для этой цели.

Шаг 5: Определение области действия — область действия — это цель развития проекта, которая устанавливается на основе бизнес-целей. Документ определения области используется для детализации целей для каждого этапа проекта.

Шаг 6: План доставки бизнес-аналитика — на основе объема проекта, доступности заинтересованных сторон и методологии проекта на этом этапе создается документ, называемый бизнес-аналитиком. Документ предоставляет информацию о результатах с их графиком.

Шаг 7. Определение требований проекта. На этом этапе используются два типа документов: документ функционального требования и документ нефункционального требования. Основываясь на методологии разработки, которая будет использоваться в проекте, бизнес-аналитик должен прояснить требования с заинтересованными сторонами, опросив их о требованиях и подписав их.

Шаг 8: Поддержка внедрения через SDLC. Это технический шаг внедрения требований, когда бизнес-аналитик взаимодействует с различными командами. Это включает в себя координацию с командой разработчиков и группой тестирования, чтобы гарантировать, что требования реализованы, как и ожидалось, и соответствующим образом протестированы для всех возможных бизнес-сценариев. Они также должны обработать запрос на изменение, который может возникнуть у заинтересованных сторон на более позднем этапе.

Шаг 9: Оценить добавленную стоимость проекта — это постоянная оценка проекта, чтобы оценить, правильно ли реализация бизнес-целей соответствует результатам и срокам бизнес-потребностей.

33. Почему бизнес-аналитику необходимо вовлекаться в процесс выполнения требований?

Ответ. Получение знаний в области и предоставление аналитического решения являются двумя основными критериями бизнес-аналитика. Следовательно, во время фактической реализации требования или варианта использования бизнес-аналитик может помочь решить многие проблемы, связанные с бизнес-стратегиями, которые могут возникнуть на этапе реализации. Напротив, они могут извлечь уроки из проблем, которые могут помочь им найти решение в подобных сценариях, а также помочь получить знания в своей области.

34. С какими проблемами может столкнуться бизнес-аналитик?

Ответ: От инициации до пост-реализации проекта бизнес-аналитик может столкнуться со следующими проблемами:

  • Вопросы, связанные с сотрудниками
  • Проблемы, связанные с технологией
  • Доступ связан
  • Вопросы, связанные с деловой политикой
  • Ошибки бизнес-модели

35. Объясните требование стратегии выявления?

Ответ. Выявление требований — это процесс сбора всех требований, связанных с системой, от конечных пользователей, клиентов и заинтересованных сторон. Согласно руководству BABOK, есть девять методов, которые могут использоваться как часть процесса выявления требований, а именно:

  • мозговая атака
  • Интервью
  • наблюдение
  • Фокус-группы анализа документов
  • Требования Семинары
  • Анализ интерфейса
  • Опрос или вопросник
  • макетирования

36. Что такое анализ бизнес-модели?

Ответ: Анализ бизнес-модели — это метод анализа жизнеспособности и ценности бизнеса с точки зрения социальных, экономических и других аспектов. Анализ бизнес-модели обеспечивает основу для любых необходимых изменений бизнес-модели и инноваций для организации.

37. Считаете ли вы, что роль бизнес-аналитика необходима для проекта?

Ответ: Да, потому что роль бизнес-аналитика чрезвычайно выгодна с момента начала реализации проекта. Вот 5 главных причин:

  • Во время стартовой сессии проекта есть большие возможности, что некоторые технические вопросы поступают от заинтересованных сторон и клиентов. Поскольку мы не привлекаем техническую команду проекта на этом этапе, и немедленный ответ крайне важен, бизнес-аналитик может сыграть ключевую роль в ответе на эти запросы.
  • Следующий этап после начального сеанса включает в себя анализ пробелов, анализ бизнес-процессов, документирование, анализ SOW, планирование проекта и, конечно же, подготовку документации спецификации требований.
  • На этапе разработки и тестирования бизнес-аналитик может сыграть важную роль в решении любых связанных с требованиями запросов проектных групп. Кроме того, он может проверить, правильно ли выполнены и протестированы требования с учетом различных функциональных и нефункциональных сценариев.
  • В модели с водопадом у заинтересованного лица может быть запрошено новое требование или изменение требований с учетом меняющихся потребностей бизнеса. В этом случае бизнес-аналитик — это лицо, которое может обработать этот запрос на изменение с надлежащей проверкой и анализом.

38. В чем разница между бизнес-анализом и бизнес-аналитикой?

Ответ . Ключевое различие между бизнес-анализом и бизнес-аналитикой заключается в том, что первое связано с большим количеством функций и процессов, а второе — с данными.

Бизнес-анализ — признает потребности бизнеса и определяет пути решения этих проблем. Инструменты и методы, такие как SWOT, PESTEL, CATWOE, MOST, FIVE WHY и т. Д., Используются для бизнес-анализа.

Бизнес-аналитика — обрабатывает данные и анализирует данные, чтобы получить представление о бизнесе. Наконец, он генерирует отчеты. В основном используются четыре типа бизнес-аналитики, а именно: описательная аналитика, решающая аналитика, предписывающая аналитика и прогнозная аналитика Для этой цели используются такие инструменты и технологии, как большие данные, BI.

39.  Что такое процесс проектирования?

Ответ: Процесс проектирования — это способ, который помогает бизнесу анализировать проблемы в бизнесе и находить для них эффективное решение. Благодаря процессу проектирования создаются рабочие процессы, позволяющие получить наилучший результат в кратчайшие сроки.

40.  Каковы эффективные навыки для решения любой проблемы в качестве бизнес-аналитика? Ответ:

  • Лидерский навык
  • Отличный навык общения
  • Навык анализа проблем
  • Технические знания
  • Базовые знания

Последние вопросы интервью Agile бизнес-аналитик

41. Что такое Agile Manifesto?

Ответ: Agile Manifesto — это руководство по программному обеспечению о принципах Agile-разработки, которые обеспечивают итеративные решения.

42. Каковы основные качества Agile BA?

Ответ: Agile BA должен уметь:

  • Ожидается, что BA будет сотрудничать с владельцем продукта и разработчиками, чтобы выявить требования. БА также должен работать над разработкой реалистичных функциональных требований.
  • БА должен выполнять выявление требований итеративным способом
  • БА должен сделать спецификации требований, модели данных и бизнес-правила как можно более легкими.
  • БА должен быть технически исправным, чтобы он мог понять, как компоненты системы взаимодействуют друг с другом. Кроме того, он должен понимать гибкие термины, выступая в качестве посредника между заказчиком и командой проекта.
  • БА должен сконцентрироваться на требованиях и критериях испытаний, достаточных для своевременной реализации гибкого проекта.

43.  Когда вы должны использовать модель водопада вместо Scrum?

Ответ: Если требование простое и конкретное, мы должны использовать модель водопада вместо Scrum.

44. Каковы четыре ключевых этапа развития бизнеса?

Ответ: четыре ключевых этапа развития бизнеса:

  • формирование
  • Storming
  • Нормирование
  • Выполнение

45.  Что ты знаешь о Канбан?

Ответ: Kanban — это инструмент, который помогает гибкой команде визуально направлять и управлять работой по мере ее прохождения. Кроме того, он работает как система планирования в Agile-производстве точно в срок. Доска Канбан используется для описания текущего состояния разработки.

46. ​​Упоминание о некоторых из самых важных гибких метрик

Ответ: Ниже приведены некоторые важные гибкие матрицы.

  • Скорость — используется для отслеживания хода выполнения проекта.
  • Матрица спринта — это помогает отследить работу, проделанную со спринтом.
  • Приоритет работы
  • Распределение категорий работ. Этот показатель помогает получить представление о приоритете распределения работ и категорий работ.
  • Диаграмма накопленного потока — равномерный поток работы можно проверить с помощью этой диаграммы совокупного потока. Здесь ось X представляет время, а ось Y обозначает количество усилий.
  • Осведомленность об удалении дефектов — это помогает производить качественную продукцию.
  • Ценность доставленного бизнеса — используется для оценки эффективности работы команды. Он связывает 100 точек для измерения.
  • Временной охват — оценивает время, затраченное на кодирование во время тестирования. Это отношение количества строк кода, вызываемых набором тестов, к числу относительных строк кода.
  • Время устранения дефекта — это время обработки для обнаружения и исправления ошибок. Там процессы, участвующие в этом для:
    • исправление ошибок
    • устранение ошибки
    • Планирование исправления
    • Фиксация дефектов
    • Передача отчета о резолюции

47. Объясните термин «приращение»?

Ответ. Инкремент относится к сумме всех элементов журнала невыполненных работ, выполненных в спринте. Новое значение приращения также включает приращение предыдущих спринтов.

48. Каковы различные типы гибких методологий?

Ответ: Некоторые из известных гибких методологий:

  • Scrum
  • Бережливая разработка программного обеспечения и экстремальное программирование (XP)
  • Функционально-ориентированная разработка (FDD)
  • Методология кристаллов
  • DSDM (метод динамической разработки программного обеспечения)

49. Есть ли разница между инкрементальной и итеративной разработкой?

Ответ: да. В итеративной разработке разработка программного обеспечения происходит без каких-либо перерывов. Здесь циклы разработки программного обеспечения, которые обычно состоят из спринта и выпуска, повторяются до получения конечного продукта. Принимая во внимание, что в инкрементальной модели разработка программного обеспечения следует за дизайном продукта, внедрением и тестированием постепенно, пока продукт не будет закончен. Следовательно, это включает в себя разработку и обслуживание.

50. Разница между экстремальным программированием и схваткой?

Ответ: Scrum и экстремальное программирование следуют итерациям, которые известны как спринты. Однако спринты в Scrum-процессе длятся от двух недель до одного месяца, тогда как в команде экстремального программирования (XP) итерация длится одну или две недели. Экстремальное программирование более гибкое, чем Scrum, так как Scrum не допускает никаких изменений во время итераций.

Несмотря на то, что мы разделили вышеупомянутые вопросы интервью бизнес-аналитиков на основе уровней опыта, тем не менее, они могут быть смешанными и соответствовать любому уровню карьеры в зависимости от организации и их требований.

Список 10 лучших инструментов бизнес-анализа

Бизнес-аналитик — это тот, кто ежедневно занимается сбором, выявлением, анализом и моделированием требований. Поскольку сегодня все интегрировано с технологиями, без сомнения, простой и эффективный инструмент бизнес-анализа помогает выполнять задачи бизнес-анализа быстрее и эффективнее. Вы найдете множество лучших инструментов бизнес-анализа в Интернете.

Бизнес-аналитик не может выучить или использовать все эти инструменты в течение своей трудовой жизни. Следовательно, в этом блоге мы сосредоточились только на лучших инструментах бизнес-анализа, которые используются почти во всех организациях.

Однако, прежде чем использовать инструменты, бизнес-аналитик должен знать лучшие методы бизнес-анализа для правильной реализации этих лучших инструментов бизнес-анализа.

Почему бизнес-аналитикам нужны лучшие инструменты бизнес-анализа для анализа?

По сути, бизнес-аналитик нуждается в лучших инструментах бизнес-анализа для выполнения следующих функций:

  1. Отслеживать требования
  2. Управлять требованиями
  3. Подробно описать требования
  4. Диаграмма бизнес-процесса — моделировать требования там, где это возможно, в виде диаграммы, например диаграммы бизнес-процесса
  5. Сотрудничать с командами и заинтересованными сторонами

Типы инструментов бизнес-анализа

Существует три основных категории различных типов инструментов на основе вышеупомянутых функций. В следующем разделе мы объясним эти категории —

  1. Инструменты, связанные с требованиями, т.е. для описания, управления и отслеживания требований
  2. Инструменты моделирования
  3. Инструменты для совместной работы

Категория 1:  Какова цель инструментов бизнес-анализа, связанных с требованиями?

В общем, Microsoft Word или Microsoft Excel можно использовать для управления требованиями, например, для отслеживания требований и описания этих требований. Однако эти инструменты не всегда эффективны, и специализированное программное обеспечение для управления требованиями помогает управлять всей работой с помощью этих инструментов.

Ниже приведены причины, по которым бизнес-аналитик должен использовать инструменты, связанные с требованиями.

  • Чтобы запомнить меняющиеся требования 

Проект может иметь много требований для полного потока процесса, который обычно состоит из вариантов использования, где каждый вариант использования представляет бизнес-функциональность. Следовательно, при изменении любого варианта использования бизнес-аналитику необходимо обновить соответствующее требование. Сейчас человеку довольно сложно запомнить все требования и отображения вариантов использования в памяти. Тем не менее, инструмент может легко поддерживать эти отношения, даже если требование резко возрастает.

  • Синхронизироваться с командой разработчиков

Лучшие инструменты бизнес-анализа имеют возможность автоматически уведомлять об изменениях требований. Следовательно, если бизнес-аналитик изменяет требования с помощью инструмента, команда разработчиков получает уведомление, не взаимодействуя с людьми. Это помогает предотвратить переработку кода и потерю усилий.

  • Скоординироваться с командой QA

Помимо команды разработчиков, для команды тестирования также важно быть в курсе измененных требований. Большинство функциональных тестов основаны на требованиях. Следовательно, если требования изменяются, тестировщики должны немедленно изменить сценарии тестирования, чтобы соответствовать новым требованиям.

  • Определить лучшие требования к проекту

На этапе анализа требований бизнес-аналитики собирают много требований. Тем не менее, большинство из них не должны быть реализованы в более поздний момент времени. Кроме того, иногда проект не рассматривает некоторые из них, так как связанные бизнес-цели больше не кажутся действительными для целей компании. Следовательно, инструмент управления требованиями помогает в этом отношении, соответствующим образом расставляя приоритеты по незаданным областям. Более того, с помощью инструментов вы можете отслеживать все требования с помощью функций, соответствующих бизнес-целям. Следовательно, становится легко определить требования, которые обеспечат наилучшую рентабельность инвестиций.

  • Чтобы управлять отношениями один-ко-многим

Существуют сценарии, в которых нам нужно поддерживать более одного варианта использования для нескольких потоков процессов. Это сложная ситуация, когда очень трудно решить, какие требования и последовательность процессов необходимо обновить для изменения в одном случае использования. Лучшие инструменты анализа требований могут помочь в этом сценарии правильно определить и отобразить отношения с помощью простой навигации.

Категория 2:  Как инструменты моделирования помогают в схематических представлениях?

Наглядное представление более эффективно, чем слова. Следовательно, описание бизнес-процесса и его функциональные отношения между различными функциональными компонентами выглядят более правильно, когда представлены на диаграмме. Более того, это снижает вероятность неправильных толкований.

Следовательно, бизнес-аналитики используют лучшие инструменты бизнес-анализа, такие как MS Visio для UML, чтобы применять моделирование сценариев использования или моделирование бизнес-процессов для схематического представления деловых отношений.

Категория 3:  Как инструменты совместной работы участвуют в процессе бизнес-анализа?

Работа бизнес-аналитика — это не настольная работа. Кроме того, он должен сотрудничать с различными заинтересованными сторонами и бизнесом, чтобы выполнять свой долг. Не говоря уже о том, что это действительно важная задача.

Следовательно, инструменты сотрудничества играют важную роль, поскольку не всегда все заинтересованные стороны или МСП становятся доступными для обсуждения, и проекты должны следовать строгим срокам. Таким образом, сегодня многие инструменты для совместной работы, такие как Skype, входят в число лучших инструментов бизнес-анализа.

10 лучших инструментов бизнес-анализа, которые должен знать каждый бизнес-аналитик

1. Microsoft Office Suite

Следующие приложения пакета Microsoft Office входят в список лучших инструментов бизнес-анализа:

MS PowerPoint

Это программное обеспечение используется для подготовки и проведения официальных презентаций. Бизнес-аналитик часто сталкивается с ситуациями, когда ему необходимо поделиться идеями, обосновать или предоставить обновления проекта заинтересованным сторонам. Это общение становится более эффективным в форме презентации через PowerPoint.

MS Excel

Анализ данных также является частью бизнес-анализа, и он может иметь различные формы, такие как

    • Сводные таблицы
    • Изучение тенденций в данных
    • Сортировать и фильтровать данные
    • Создание диаграмм или графиков

Все задачи, упомянутые выше, могут быть хорошо выполнены с помощью Microsoft Excel, который является инструментом, подобным электронной таблице. Наряду с этим, Excel предоставляет несколько встроенных математических и финансовых функций, которые могут помочь в анализе данных.

MS Word

Microsoft Word служит для целей спецификации документа. Организации могут создавать свои конкретные шаблоны для документирования требований. Это служебное приложение, которое позволяет предпочитаемым пользователем шрифты, темы, объекты, фигуры, художественные объекты, диаграммы и даже возможность встраивания диаграмм Visio.

MS Visio

MS Visio — это инструмент моделирования, который бизнес-аналитики используют для эффективного сбора и представления идей заинтересованных сторон в форме бизнес-функций и взаимодействия с пользователями. Основные утилиты Visio —

  • Создание UML-диаграмм, таких как сценарии использования, диаграммы последовательности и действия.
  • Подготовить технологические схемы
  • Для создания моделей данных
  • Для создания диаграмм архитектуры

2. Документы Google

Совместное использование документов проекта осуществляется в рамках сотрудничества, и в настоящее время документы Google зарекомендовали себя как очень полезный инструмент для обмена документами в Интернете с участниками проекта и заинтересованными сторонами. Документы Google поддерживают все типы файлов, такие как .pdf, .txt, .docx и т. Д.

3. Rational Requisite Pro

Это один из лучших инструментов бизнес-анализа для управления требованиями. Этот инструмент обеспечивает надежное решение для управления бизнес-требованиями для крупных проектов. Инструменты управления требованиями, такие как Rational Requisite pro, предлагают функции обработки текста. Кроме того, он может запрашивать и сортировать данные, используя динамическую базу данных. Следовательно, это облегчает отслеживание требований наряду с их изменениями и приоритетом. В Rational Requisite pro также есть такие функции, как проведение анализа воздействия и отслеживание изменений.

4. Бальзамик

Многие проекты требуют каркасных приложений для демонстрации макетов предлагаемой системы. Как правило, каркасное внимание уделяется 

  • содержание
  • Взаимодействие с пользователем

Balsamiq является одним из лучших инструментов бизнес-анализа для создания каркасов. Инструмент использует мозговые штурмы и обеспечивает немедленную обратную связь от заинтересованных сторон. Balsamiq Mockups помогает бизнесу работать быстрее и эффективнее. Более того, он позволяет размещать проекты онлайн. В дополнение к этому, он работает как инструмент сотрудничества между командой и клиентами.

Функции:

  • Представляет макеты с использованием PDF вместе со встроенными ссылками
  • Создает повторно используемые библиотеки компонентов и шаблоны
  • Обеспечивает быстрый и интуитивно понятный пользовательский интерфейс
  • Позволяет строить каркасы
  • Ссылки позволяют пользователю получить доступ к прототипам для демонстрации и юзабилити-тестирования
  • Обширная библиотека для готовых элементов управления
  • Обеспечивает достаточное количество пользовательских элементов управления и значков

5. SWOT

SWOT-анализ широко используется для стратегического анализа и оценки бизнеса.

Функции:

  • Инструмент бесплатный в использовании и наиболее безопасный инструмент.
  • Это позволяет бизнес-аналитику загружать и сохранять результаты анализа в локальных файлах XML.
  • Можно экспортировать и просматривать файлы .png

6. Карандаш

Прототипирование помогает получить подтверждение от клиента о требованиях. Следовательно, это важная часть этапа сбора требований. Более того, создание быстрого прототипа помогает клиенту понять внешний вид, а инструмент создания прототипов очень помогает в этом.

Карандаш — это такой инструмент для создания прототипов, который поставляется как самостоятельный инструмент, который можно загрузить и использовать локально. С простым интерфейсом, он позволяет пользователю перетаскивать элементы для создания экрана.

7. Трелло

Trello — это инструмент для совместной работы по бизнес-анализу, который помогает сотрудничать, общаться между командами и безопасно обмениваться информацией. Наряду с этим, это позволяет администратору анализировать бизнес-данные.

Функции:

  • Обеспечивает безопасное сотрудничество с командой
  • Позволяет просматривать командную активность через доски
  • Позволяет включать участников из аккаунта Google Apps
  • Связывать и организовывать доски с коллекциями
  • Назначает администраторов для управления настройками конфиденциальности
  • Помогает дезактивировать старых участников вместе с сохранением истории их работы
  • Экспорт данных в один клик

8. SmartDraw

Бизнес-аналитики часто используют SmartDraw как инструмент бизнес-аналитики, чтобы упростить свою работу по управлению проектами.

Функции:

  • Это помогает автоматизировать такие действия, как — добавить, переместить или удалить фигуры
  • Вы можете интегрировать его с такими инструментами, как Microsoft Office, Google Drive, Dropbox и OneDrive. Плагины SmartDraw Cloud могут повысить функциональность.
  • Это помогает поддерживать безопасность, так как вы можете установить его за брандмауэром
  • Он поддерживает 100 языков для создания диаграмм

9. Врайк

Это инструмент управления работой в реальном времени для целей бизнес-анализа. Это помогает снизить общую стоимость анализа проекта путем централизованного хранения информации.

Функции:

  • Обеспечивает основные строительные блоки работы
  • Вы можете запросить формы и   автоматизацию
  • Это позволяет редактировать в реальном времени и управлять файлами
  • Предоставляет визуальную временную шкалу для просмотра расписания проекта
  • Обеспечивает представление рабочей нагрузки для балансировки ресурсов с отслеживанием производительности
  • Отчетность проекта
  • Отслеживание времени для планирования и управления бюджетом

10. Версия One Lifecycle

Это один из лучших инструментов бизнес-анализа в отношении его уникальной возможности интеграции с корпоративными приложениями и инструментами разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом.

Функции:

  • Это в первую очередь связано с гибкой разработкой программного обеспечения
  • Гибкость, позволяющая легко масштабировать рабочие места проектов, портфели в разных группах и местах
  • Возможно встроенное редактирование и немедленное обновление атрибутов пользователями.
  • Это позволяет расширенному анализу принимать обоснованное решение
  • Он предоставляет специальную функцию, такую ​​как проектирование Agile Data Mart
  • Автоматизировать принятие решений в течение жизненного цикла программного обеспечения
Что такое наука о данных? Аналитик данных - Data Scientists

Что такое наука о данных? Аналитик данных — Data Scientists

Что такое наука о данных? Аналитик данных — Data Scientists

— Данные! Где данные? — раздраженно восклицал он. —
Когда под рукой нет глины, из чего лепить кирпичи?
Артур Конан Дойль

Наука о данных

Аналитиков данных (data scientists) называют «самой сексуальной профессией XXI века». Очевидно тот, кто так выразился, никогда не бывал в пожарной части.

Тем не менее, наука о данных (data science) — это действительно передовая и быстроразвивающаяся отрасль знаний, а чтобы отыскать обозревателей рыночных тенденций, которые возбужденно предвещают, что через 10 лет нам потребуются на миллиарды и миллиарды больше аналитиков данных, чем мы имеем на текущий момент, не придется долго рыскать по Интернету.

Но что же это такое — наука о данных? В конце концов нельзя же выпускать специалистов в этой области, если не знаешь, что она собой представляет. Согласно диаграмме Венна, которая довольно известна в этой отрасли, наука о данных находится на пересечении:

  • навыков алгоритмизации и программирования;
  • знаний математики и статистики;
  • профессионального опыта в предметной области.

Развивать свои навыки алгоритмизации и программирования лучше всего решая прикладные задачи.

https://github.com/joelgrus/data-science-from-scratch — примеры скриптов для анализа данных «Data Science from Scratch»

С чистого листа

Для работы в области науки о данных разработана масса программных библиотек, платформ, модулей и инструментариев, которые эффективно реализуют наиболее общие алгоритмы и приемы, применяемые в науке о данных. Тот, кто станет аналитиком данных, несомненно, будет досконально знать библиотеку для научных вычислений NumPy, библиотеку для машинного обучения scikitlearn, библиотеку для анализа данных pandas и множество других. Они прекрасно подходят для решения задач, связанных с наукой о данных. Но они также способствуют тому, чтобы начать решать задачи в области науки о данных, фактически не понимая ее.

По поводу того, какой язык программирования лучше всего подходит для обучения науке о данных, развернулась здоровая полемика. Многие настаивают на языке статистического программирования R. Некоторые предлагают Java или Scala. Кто-то считает, что Python — идеальный вариант.

Python обладает несколькими особенностями, которые делают его особенно пригодным для изучения и решения задач в области науки о данных:

  • он бесплатный;
  • он относительно прост в написании кода (и в особенности в понимании);
  • он располагает сотнями прикладных библиотек, предназначенных для работы в области науки о данных.

Господство данных

Мы живем в мире, страдающем от переизбытка данных. Веб-сайты отслеживают любое нажатие любого пользователя. Смартфоны накапливают сведения о вашем местоположении и скорости в ежедневном и ежесекундном режиме. «Оцифрованные» селферы носят шагомеры на стероидах, которые не переставая записывают их сердечные ритмы, особенности движения, схемы питания и сна. Умные авто собирают сведения о манерах вождения своих владельцев, умные дома — об образе жизни своих обитателей, а умные маркетологи — о наших покупательских привычках.

Сам Интернет представляет собой огромный граф знаний, который, среди всего прочего, содержит обширную гипертекстовую энциклопедию, специализированные базы данных о фильмах, музыке, спортивных результатах, игровых автоматах, мемах и коктейлях… и слишком много статистических отчетов (причем некоторые почти соответствуют действительности!) от слишком большого числа государственных исполнительных органов, и все это для того, чтобы вы объяли необъятное.
В этих данных кроятся ответы на бесчисленные вопросы, которые никто даже не думает задавать. Эта книга научит вас, как их находить.

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это практическая дисциплина, которая занимается изучением методов обобщаемого извлечения знаний из данных. Она состоит из различных составляющих и основывается на методах и теориях из многих областей знаний, включая обработку сигналов, математику, вероятностные модели, машинное и статистическое обучение, программирование, технологии данных, распознавание образов, теорию обучения, визуальный анализ, моделирование неопределенности, организацию хранилищ данных, а также высокоэффективные вычисления с целью извлечения смысла из данных и создания продуктов обработки данных.

Существует шутка, что аналитик данных — это тот, кто знает статистику лучше, чем специалист в области информатики, а информатику — лучше, чем специалист в области статистики. Не утверждаю, что это хорошая шутка, но на самом деле, некоторые аналитики данных действительно являются специалистами в области математической статистики, в то время как другие почти неотличимы от инженеров программного обеспечения. Некоторые являются экспертами в области машинного обучения, в то время как другие не смогли бы машинно обучиться, чтобы найти выход из детского сада. Некоторые имеют ученые степени доктора наук с впечатляющей историей публикаций, в то время как другие никогда не читали академических статей (хотя, им должно быть стыдно). Короче говоря, в значительной мере неважно, как определять понятие науки о данных, потому что всегда можно найти практикующих аналитиков данных, для которых это определение будет всецело и абсолютно неверным.

Аналитик данных — это тот, кто извлекает ценные наблюдения из запутанных данных. В наши дни мир переполнен людьми, которые пытаются превратить данные в ценные наблюдения.

Например, сайт знакомств OkCupid просит своих членов ответить на тысячи вопросов, чтобы отыскать наиболее подходящего для них партнера. Но он также анализирует эти результаты, чтобы вычислить виды безобидных вопросов, с которыми вы можете обратиться, чтобы узнать, насколько высока вероятность близости после первого же свидания.

Компания Facebook просит вас указывать свой родной город и нынешнее местоположение, якобы чтобы облегчить вашим друзьям находить вас и связываться с вами. Но она также анализирует эти местоположения, чтобы определить схемы глобальной миграции и места проживания фанатов различных футбольных команд. Крупный оператор розничной торговли Target отслеживает покупки и взаимодействия онлайн и в магазине. Он использует данные, чтобы строить прогнозные модели в отношении того, какие клиентки беременны, чтобы лучше продавать им товары, предназначенные для младенцев.

В 2012 г. избирательный штаб Барака Обамы нанял десятки аналитиков данных, которые вовсю копали и экспериментировали, чтобы определить избирателей, которым требовалось дополнительное внимание, при этом подбирая оптимальные обращения и программы по привлечению финансовых ресурсов, которые направлялись в адрес конкретных получателей, и сосредотачивая усилия по выводу соперника из предвыборной гонки там, где эти усилия могли быть наиболее успешными. Существует общее мнение, что эти усилия сыграли важную роль в переизбрании президента, вследствие чего совершенно очевидно, что будущие политические кампании будут все более и более управляемыми данными, ведя к бесконечному наращиванию усилий в области науки о данных и методов сбора данных. И прежде чем вы почувствуете пресыщение, скажем еще пару слов: некоторые аналитики данных время от времени используют свои навыки во благо, чтобы сделать правительство более эффективным, помочь бездомным и усовершенствовать здравоохранение. И конечно же вы не нанесете вреда своей карьере, если вам нравится заниматься поисками наилучшего способа, как заставить людей щелкать на рекламных баннерах.

Полезное о Python

Интерактивная оболочка IPython

Интерактивная оболочка IPython http://ipython.org/ обеспечивает больший функционал, чем стандартная среда. IPython упростит Вам работу.

Библиотека Pandas

Библиотека Pandas (http://pandas.pydata.org/) предоставляет дополнительные структуры данных для работы с массивами данных на языке Python. Ее основная абстракция — это проиндексированный многомерный массив значений DataFrame. Если Вы собираетесь использовать Python для преобразования, разбиения, группирования и управления наборами данных, то Pandas является бесценным инструментом для этих целей.

Библиотека scikit-learn

Библиотека scikit-learn (https://scikit-learn.org/stable/) — это, наверное, самая популярная библиотека для работы в области машинного обучения на языке Python. Она содержит все модели, которые были тут реализованы, и многие другие. В реальной ситуации не следует строить дерево принятия решений «с чистого листа»; всю тяжелую работу, связанную с решением этой задачи, должна делать библиотека scikit-learn. При решении реальных задач в области оптимизации вместо реализации какого-либо алгоритма оптимизации вручную следует положиться на библиотеку scikit-learn, где он уже эффективно реализован.

Библиотеки по Визуализации данных

https://matplotlib.org/ — Matplotlib is a Python 2D plotting library which produces publication quality figures in a variety of hardcopy formats and interactive environments across platforms. Matplotlib can be used in Python scripts, the Python and IPython shells, the Jupyter notebook, web application servers, and four graphical user interface toolkits.

http://seaborn.pydata.org/ — Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib. It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics.

https://bokeh.pydata.org/ — Bokeh is an interactive visualization library that targets modern web browsers for presentation. Its goal is to provide elegant, concise construction of versatile graphics, and to extend this capability with high-performance interactivity over very large or streaming datasets. Bokeh can help anyone who would like to quickly and easily create interactive plots, dashboards, and data applications.

Корпоративные информационные системы. Теория ограничений. Корпоративные базы данных

Корпоративные информационные системы

Тенденции развития современных ИТ

  • Глобализация.
  • Конвергенция.
  • Усложнение информационных продуктов и услуг.
  • Способность к взаимодействию (Interoperability).
  • Ликвидация промежуточных звеньев (Disintermediation).

Теоретические основы корпоративных информационных систем (КИС)

  • IС (Inventory Control — управление запасами),
  • MRP (Material Requirements Planning — планирование потребности в материалах),
  • MRP II (Manufacturing Resource Planning – планирование производственных ресурсов),
  • ERP (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов корпорации).

Корпоративная информационная система — это открытая интегрированная автоматизированная система реального времени по автоматизации бизнес-процессов компании всех уровней, в том числе, и бизнес-процессов принятия управленческих решений.

  • Автоматизированные системы управления (АСУ);
  • Интегрированные системы управления (ИСУ);
  • Интегрированные информационные системы (ИИС);
  • Информационные системы управления предприятием (ИСУП).

Задачи, решаемые КИС

это методологическая и информационная поддержка

  • процесса управления потоками материалов,
  • использования оборудования и персонала,
  • координации операций предприятия с действиями поставщиков,
  • определения потребностей рынка,
  • взаимодействия с клиентами.

Типичные области управления, охватываемые системой, включают:

  • планирование потребностей предприятия в ресурсах и оценку возможности удовлетворения потребностей рынка;
  • планирование своевременных поставок материалов в количествах, реально необходимых для удовлетворения спроса;
  • обеспечение оптимального использования оборудования и людских ресурсов;
  • поддержку необходимых запасов материалов, незавершенного производства и готовой продукции — в нужных количествах и в нужных местах;
  • составление производственных заданий и графиков с учетом технологических требований и наличия производственных ресурсов (люди и оборудование);
  • поддержку отношений с поставщиками и клиентами, как при выполнении отдельных заказов, так и в долгосрочной перспективе;
  • удовлетворение постоянно меняющихся потребностей рынка;
  • быстрое реагирование на возникающие производственные проблемы;
  • формирование информации для финансового управления компанией.

Система производственного планирования и управления (упрощенная схема)

Система производственного планирования и управления (упрощенная схема)

Классификация КИС

Заказные (уникальные): 

Создаются для конкретного предприятия, не имеющего аналогов и не подлежат дальнейшему тиражированию. Используются либо для автоматизации деятельности предприятий с уникальными характеристиками, либо для решения крайне ограниченного круга специальных задач.

Тиражируемые (адаптируемые)

Проходят этап адаптации, т.е. приспособления к условиям работы на конкретном предприятии. Требования к адаптации и сложность их реализации существенно зависят от проблемной области, масштабов системы.

Классификация КИС

Microsoft Dynamics AX (Axapta)

  • Application Object Server (AOS);
  • MorphX Development Suite ;
  • Dynamics AX Оbject Tree – AOT;
  • Редактор Х++;
  • Система слоев:
    • YS: системный слой; основная функциональность, общая для всех стран.
    • GLS: функциональность, доработанная внешними разработчиками.
    • BUS: бизнес-решения партнеров (партнерские модификации).
    • VAR: модификации, сделанные партнером для клиента на этапе внедрения.
    • CUS: модификации, сделанные программистами компании-клиента.
    • USR: модификации пользователя.
  • Поддержка модели COM (Component Object Model).

Эволюция КИС

Эволюция КИС

Объемно-календарное планирование (Master Planning Scheduling — MPS)

Объемно-календарное планирование (Master Planning Scheduling - MPS)

Статистическое управление запасами (Statistical Inventory Control, SIC)

Статистическое управление запасами (Statistical Inventory Control, SIC) Статистическое управление запасами (Statistical Inventory Control, SIC) Статистическое управление запасами (Statistical Inventory Control, SIC) Статистическое управление запасами (Statistical Inventory Control, SIC)

Недостатки:

  • Излиш­ние запасы материалов и комплектующих;
  • Проблемы функционирования произ­водства;
  • Не сбалансированные запасы и будущий спрос.

Планирование потребности в материалах (Material Requirements Planning, MRP)

Планирование потребности в материалах (Material Requirements Planning, MRP)

СПРОС:

Данные о потребности в изделиях независимого спроса — заинтересованность в получении номенклатурных позиций (НП) проявляет потребитель продукции предприятия (готовые изделия, запасные части, продаваемые на сторону  п/ф  и  комплектующие,  т. д.).

Данная потребность может быть представлена

  • прогнозом продаж,
  • уже имеющимися в наличии заказами покупателей
  • и тем и другим одновременно.

Информация о прогнозах продаж и заказах на продажу фиксируется в главном календарном плане производства (MPSMaster Production Schedule), охватывающем все включаемые в план производства НП.

ЗАПАСЫ:

  • запасы готовой продукции, отгружаемой на сторону, запасы сырья, закупаемого у поставщиков;
  • запасы НП всех промежуточных стадий производства продукции (полуфабрикаты собственного изготовления, сборочные единицы, узлы и т.п.).

Понятие “открытый заказ” введено как для производимых, так и для закупаемых НП и относится к тем заказам, изготовление или закупка которых начаты, но еще не завершены.

СПЕЦИФИКАЦИЯ – это данные о составе изделий и нормах расхода сырья, материалов и компонентов на единицу измерения готовой продукции. В теории MRP эта информация получила название ВОМ (Bill of Material) — спецификация.

Основными целями MRP-систем являются:

  • удовлетворение потребности в материалах, компонентах и продукции для планирования производства и доставки потребителям;
  • поддержка уровней запасов не выше запланированных;
  • планирование производственных операций, расписаний доставки, закупочных операций.

Order In Time + Kanban = Just In Time

Планирование потребности в материалах (Material Requirements Planning, MRP)

Планирование потребности в мощностях (Capacity Requirements Planning, CRP)

Планирование потребности в мощностях (Capacity Requirements Planning, CRP)

Для работы механизма CRP необходимо:

1.Данные о главном календарном плане производства (являются исходными и для MRP).

2.Данные о рабочих центрах. Рабочий центр — это определенная производственная мощность, состоящая из одной или нескольких машин (людей и/или оборудования), которая в целях планирования потребности в мощностях (CRP) и подробного календарного планирования может рассматриваться как одна производственная единица.

3.Данные о технологических маршрутах изготовления НП, здесь указываются все сведения о порядке осуществления технологических операций и их характеристики (технологические времена, персонал, другая информация).

Планирование потребности в материалах в замкнутом цикле (Closed Loop MRP)

Планирование потребности в материалах в замкнутом цикле (Closed Loop MRP)

Замкнутый цикл MRP – это система, построенная вокруг планирования потребности в материалах (MRP), с включением дополнительных плановых функций:

1.укрупненное планирование производства (production planning, aggregate planning),

2.разработка главного календарного плана производства (MPS),

3.планирование потребности в мощностях (capacity requirements planning).

Функции управления производством:

1.измерение входного/выходного материального потока (мощности) (inputoutput (capacity) measurement),

2.формирование подробных графиков и диспетчирование,

3.отчетность по предполагаемому отставанию и т.д.

Основные недостатки MRP-систем

  • значительный объем вводимых данных и их предварительной обработки;
  • возрастание логистических затрат на обработку заказов и транспортировку;
  • нечувствительность к кратковременным изменениям спроса;
  • наличие отказов из-за большой размерности системы и ее сложности.

Планирование производственных ресурсов (Manufacturing Resource Planning, MRP II)

Стандарт MRP II – это технология планирования, ориентированная на применение корпоративных информационных систем,  это полный контур задач управления промышленным предприятием на оперативном уровне.

Планирование производственных ресурсов (Manufacturing Resource Planning, MRP II)

  1. Что необходимо выполнить?
  2. Что необходимо для этого?
  3. Что есть в наличии?
  4. Что необходимо иметь?

Планирование ресурсов производства (MRPII) — это метод эффективного планирования всех ресурсов производственного предприятия, который позволяет осуществлять:

  • производственное планирование в натуральных единицах измерения,
  • финансовое планирование — в стоимостных единицах измерения,
  • моделирование с целью ответа на вопросы типа «что будет, если…».

Планирование ресурсов производства (MRPII)

Базовые принципы:

1) Иерархичность — разделение планирования на уровни, соответствующие зонам ответственности разных ступеней управленческой лестницы предприятия.

2) Интегрированность обеспечивается объединением всех основных функциональных областей деятельности предприятия на оперативном уровне, связанных с материальными и финансовыми потоками на предприятии.

3) Интерактивность обеспечивается заложенным в него блоком моделирования.

Функции КИС стандарта MRP II

Функции КИС стандарта MRP II

Преимущества MRP II

  • улучшение обслуживания заказчиков;
  • сокращение цикла производства и цикла выполнения заказа;
  • сокращение незавершенного производства;
  • значительное сокращение запасов;
  • сбалансированность запасов;
  • повышение производительности.

Планирование ресурсов и управление предприятием (Enterprise Resource Planning, ERP)

ERP-система — это набор интегрированных приложений, позволяющих создать интегрированную информационную среду для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-операций предприятия.

Планирование ресурсов и управление предприятием (Enterprise Resource Planning, ERP)

Основные функции ERP систем

  • ведение конструкторских и технологических спецификаций;
  • формирование планов продаж и производства;
  • планирование потребностей в материалах и комплектующих, сроков и объемов поставок;
  • управление запасами и закупками;
  • планирование производственных мощностей;
  • оперативное управление финансами;
  • управление проектами.

Проверка соответствия системы стандарту ERP

1.Наличие связи между модулем оперативного планирования производства и модулем управления персоналом.

2.Система должна обеспечивать увязку всех видов затрат ресурсов с бюджетом предприятия.

3.Система должна предоставлять информацию о фактических затратах на производство отдельных видов продукции и затратах на содержание подразделений в разрезе статей, режимов работы, факторов отклонений и центров ответственности.

Основные отличия ERP-систем (от MRP)

  • Поддержка различных типов производств и видов деятельности предприятий и организаций.
  • Поддержка планирования ресурсов по различным направлениям деятельности предприятия.
  • ERP-системы ориентированы на управление распределённым предприятием.
  • В ERP-системах больше внимания уделено финансовым подсистемам.
  • Добавлены механизмы управления транснациональными корпорациями.
  • Повышенные требования к инфраструктуре, масштабируемости, гибкости, надежности и производительности программных средств и различных платформ.
  • Повышены требования к интегрируемости ERP-систем с приложениями, уже используемыми предприятием, а также с новыми приложениями.
  • Больше внимания уделено программным средствам поддержки принятия решений и средствам интеграции с хранилищами данных.

Управление внутренними ресурсами и внешними связями организации (Enterprise Resource and Relationship Processing, ERP II)

Планирование ресурсов предприятия, синхронизированное с запросами потребителя (Customer Synchronized Resource Planning — CSRP)

Управление внутренними ресурсами и внешними связями организации (Enterprise Resource and Relationship Processing, ERP II)

BPM (Business Performance Management)

ERP II -> BPM

ERP

OLAP (OnLine Analytical Processing)

Система сбалансированных показателей (Balanced Score Card)

Система функционально-стоимостного управления

ERP II -> BPM

Состав BPM-системы

  • Хранилище данных.
  • Набор инструментов для поддержки технологий управления предприятием.
  • Аналитические средства OLAP.

Основные этапы управления эффективностью бизнеса:

1.Разработка стратегии (Balanced Scorecard — BSC).

2.Тактическое планирование

3.Мониторинг и контроль исполнения

4.Анализ и регулирование

Balanced Scorecard — BSC

Концепция «Точно вовремя»

  • Гибкое производство (Lean Manufacturing)
  • Гибкое предприятие
  • Пластичное про­изводство (Flow Manufacturing)
  • Бережливое производство

Постоянное улучшение работы путем ликвидации ЛЮБЫХ и ВСЕХ бесполезных действий

Предприятия начинают работать:

  • точно вовремя;
  • на минимальном уровне запасов и без складов;
  • с использованием визуальной системы управления про­изводством;
  • с организацией поточных линий.

Процесс создания гибкого предприятия (ТВВ)

  • Определение нужного
  • Определение потоков, создающих добавленную стоимость
  • Потоки

Метод 5С:

1.Сейри

2.Сейтон

3.Сейзо

4.Сейкетсу

5.Ситсуке

  • Вытягивание (Канбан, такт)
  • Совершенствование

Философия ТВВ:

  • Устранение лишних действий;
  • ТВВ — это непрерывный, никогда не прекращающийся процесс;
  • запасы — это лишнее;
  • непрерывное приближение свойств конечной продукции к запро­сам потребителей;
  • гибкость производства;
  • принципы взаимного уважения и поддержки;
  • ТВВ — это командное достижение;
  • должны использоваться не только руки рабочих, но и их мозги.

Теория ограничений

Теория ограничений

Предварительные действия:

  • Определить, что представляет собой система и каково ее предназначе­ние (цель).
  • Определить, каким образом следует измерять цель системы:
  1. Пропускная способность (ПС) – оборот, объем выпуска.
  2. Операционные расходы (ОР) это все деньги, которые система тратит для трансформации запасов в пропускную способность.
  3. Запасы ).

теория ограничений слабое звено

Шаг 1. Определение ограничения системы

Виды ограничений:

  • рынок (недостаточный спрос);
  • поставщики (недостаточно материалов в данный момент времени);
  • внутренние ресурсы (мощность оборудования недостаточна, либо не хватает квалифицированного персонала);
  • методы управления предприятием (бизнес-процедуры).

Шаг 2. Определение того, как использовать ограничение системы

  • Ограничение: внутренний ресурс

Ограничение: внутренний ресурс

Шаг 3. Подчинение ограничению всего остального

  1. Производственная система должна иметь только два дискретных состояния: либо работа на полную мощность, либо полная остановка.
  2. Должны быть изменены показатели оценки.
  3. Ресурсы, не являющиеся критическими, должны обладать дополнительной мощностью.
  4. Управление буферами используется для того, чтобы выполнялся график работы узкого места, соблюдался график отгрузки и, кроме того, для постоянного улучшения работы организации.

Шаг 4. Устранение ограничения системы

  • Внутренний ресурс – обеспечивается дополнительная его мощность.
  • Материал – поиск новых поставщи­ков.
  • Рынок – меняется маркетинговая политика и политика продаж.

Шаг 5. Не позволяйте инерции превратиться в ограничение. Когда ограничение устранено, начните сначала, с шага 1

Процесс совершенствования должен быть постоянным.

Причем совер­шенствование — это не цель, а процесс

Стандартная система управления предприятием

Cистема планирования и управления предприятием:

  • действия по планированию и управлению запасами и производством;
  • контроль за этой деятельностью.
  1. Что будет произведено?
  2. Сколько нам будет стоить это произвести?
  3. Что мы имеем?
  4. Что нам необходимо?
  5. Что мы получим (результат, т.е. выгода для предприятия)?

Планирование и управление деятельностью предприятия

  1. Стратегический бизнес-план;
  2. План продаж и операций;
  3. Основной производственный план;
  4. План необходимых материалов и мощностей;
  5. Оперативное управление закупками и производством.

Планирование и управление деятельностью предприятия

Планирование и управление деятельностью предприятия

Стратегический бизнес-план

Стратегический бизнес-план  это план, устанавливающий главные задачи предприятия и цели, которых компания хочет достичь в течение бли­жайших лет.

Процедуры бизнес – планирования:

Входная информация. Прогноз экономического состояния, цели владельцев предприятия и т.п.

Ответственные. Руководители и/или владельцы предприятия.

Горизонт планирования и периодичность. Не менее года.

Выходная информация. Агрегированные показатели, которые должны быть достигнуты предприятием.

План продаж и операций

План продаж и операций (ППО) является выражением бизнес-плана в натуральных величинах. Назначение ППО — связать желаемое (бизнес-план) с реально достижимым, учитывая возможности рынка, производственные мощности, персонал и финансовые возможности. ППО состоит из плана производства и плана продаж. Он может также использоваться для оценки возможности удовлетворения прогнозируемого спроса.

Пример плановой спецификации

Пример плановой спецификации

Определение уровня производства и уровня запасов

  • Стратегия преследования.
  • Стратегия сглаживания.
  • Субподряд.

Пример:

  • Электроизмерительные приборы
  • Производство на склад
  • Стоимость хранения – 5 000 руб./мес.
  • Стоимость изменения уровня производства – 20 000 руб.
  • Необходимо снизить уровень запасов с 1 000 шт. до 800 шт.

Стратегия преследования

Стратегия преследования

Стратегия сглаживания

Стратегия сглаживания

Основной производственный план (ОПП)

Основные функции ОПП:

  1. Формирование связки между агрегированным долгосрочным про­изводственным планом (ППО) и тем, что будет фактически произве­дено или закуплено.
  2. Формирование базы для среднесрочного расчета необходимых ре­сурсов (мощностей, материалов, комплектующих).
  3. ОПП является основной входящей информацией для расчета необ­ходимых материалов, а также для планирования производства.
  4. Основной производственный план — закон для предприятия.

Количество товара, доступного для предложения (ДДП)

Количество товара, доступного для предложения (ДДП)

Временные периоды ОПП

Изменение ОПП вызывает:

  • повышение себестоимости продукции;
  • снижение уровня обслуживания клиентов;
  • снижение достоверности ОПП.

Временные периоды ОПП

Планирование необходимых материалов и мощностей

  1. Что заказать (произвести или закупить);
  2. Как много заказать;
  3. Когда заказать и когда заказанное количество должно быть на складе;
  4. Когда заказ должен быть выполнен;
  5. Когда необходимо оплачивать.

Исходные данные MRP-модуля:

1.Информация по ОПП.

2.Информация об объектах планирования:

  • факторы планирования;
  • статус каждого объекта планиро­вания.

3.Спецификации/рецептуры:

  • все составляющие, необходимые для изготовления конечного изде­лия;
  • каждая из составляющих долж­на иметь свой уникальный код;
  • существенными характеристиками деталей являются их форма и предназначение.

Алгоритм расчета материальных потребностей

  • разузлование и смещение (по времени);
  • определение брутто- и нетто-потребностей;
  • формирование заказов на производство или закупку.

Алгоритм расчета материальных потребностей

А – 100 единиц:

В —    100 единиц;

С —    200 единиц;

D —    200 единиц;

Е —    200 единиц;

F —    400 единиц.

Алгоритм расчета материальных потребностей

Расчет нетто-потребностей:

Расчет нетто-потребностей:

Расчет нетто-потребностей во времени:

Расчет нетто-потребностей во времени

Определение сроков закупки и изготовления:

Определение сроков закупки и изготовления

Планирование необходимых (производственных) ресурсов (ПНР)

— определение доступной мощности;

— определение загрузки;

— устранение выявленных несоответствий между требуемой и доступной мощностями.

Планирование необходимых (производственных) ресурсов (ПНР)

Планирование материалов и мощностей

Планирование материалов и мощностей

Исходные данные системы планирования ресурсов:

  • заказы (поставщикам, в производство).
  • плановые заказы.
  • технологический (пооперационный) маршрут.
  • рабочие центры.
  • график работы.

Этапы ПНР:

1.Оценивание доступных мощностей.

2.Определение требуемой мощности.

Этапы ПНР

3.Распределение производственных заданий по рабочим центрам.

Оценивание доступных мощностей.

4.Сопоставление требуемых мощностей с доступными.

Точность работы системы планирования зависит:

1) от точности определения независимых потребностей;

2) от точности определения спецификаций и технологических марш­рутов изделий;

3) от точности и актуальности количества в наличии для всех материа­лов, участвующих в расчете;

4) от точности определения сроков поставки материалов и производ­ства необходимых материалов и комплектующих;

5) от точности указания времени доставки и производства материалов.

Оперативное управление снабжением и производством

1. Снабжение производства комплектующими и материалами.
2. Оперативное управление производством, а именно:

  • оперативное планирование и диспетчеризация;
  • формирование необходимых рабочих документов;
  • обеспечение цехов/участков материалами и комплектующими;
  • отслеживание производства.

3. Взаимодействие отдела продаж и производства.
4. Отгрузка заказа клиенту.

Закупки

Процедуры действий по закупкам:

Входная информация:

  • рассчитанные MRP потребности.
  • заявки на заказ поставщику.

Ответственные: отдел планирования, отдел закупок.

Периодичность: ежедневно.

Действия:

  • Просмотр необходимых к закупке материалов.
  • Формирование заказов поставщикам и уведомление поставщиков о заказах.
  • Отслеживание заказов поставщикам и уведомление финансового отдела о необходимости оплаты.

Выходная информация:

  • Заказы поставщикам.
  • Уведомления о необходи­мости оплаты.

Реализация в информационной системе

1.Формирование заказов поставщикам на основании рассчитанных MRP потребностей.

2.Действия по исключениям.

3.Формирование заказов поставщикам из заявок других отделов.

4.Уведомление поставщиков о заказе.

5.Отслеживание заказа от момента отгрузки материалов поставщиком до момента оприходования на склад.

6.Генерация акцепта, выступающего как подтверждение прихода и уведомление о необходимости оплаты.

7.Ввод в систему и корректировка параметров планирования матери­алов и комплектующих:

  • правила партий, т.е. консолидация потребностей по времени или по количеству;
  • время доставки от поставщика и время прохождения контроля каче­ства или таможенного оформления;
  • страховое время или страховой запас;
  • формирование связок Поставщик — Товар.

Процедуры управления финансами при закупках

Входная информация:

  • Потребности в закупаемых материалах/комплектующих.
  • Сформированные заказы поставщиками (информация об ожидае­мом количестве и дате прихода).
  • Страховые запасы по каждому наименованию материала/комплек­тующего.
  • Закупочная цена по каждому наименованию материала/комплекту­ющего.
  • Условия платежей поставщику.

Действия:

  1. Контроль правильности закупаемого количества. Точ­ность расчета зависит от:
  • точности информации о запасах на складах;
  • точности плана;
  • корректности рассчитанных страховых запасов;
  • корректности указания времени доставки материала от постав­щика и минимальной закупаемой партии.
  1. Разрешение на оплату для бухгалтерии.

Методы диспетчеризации:

  • Прямое планирование
  • Обратное планирование
  • Неограниченная загрузка
  • Ограниченная загрузка

Методы диспетчеризации

Определение приоритетов рабочих заданий:

  • Первым вошел — первым вышел (ПВПВ).
  • Самая ранняя дата окончания операции (РДО).
  • Самая ранняя дата окончания работ (РДР).
  • Самое короткое время производства (ВП).
  • Критическое отношение (КО).

Определение приоритетов рабочих заданий

Процедуры оперативного планирования производства:

Входная информация:

1.Что произвести.

2.Сколько произвести.

3.Когда произвести (к какому числу).

4.Где произвести.

Ответственные: ПДО, диспетчеры цехов.

Периодичность: формирование/корректировка плана — еженедельно, формирование производственных заданий — по необходимости,
фор­мирование сменно-суточных заданий — ежедневно.

Действия:

  1. Просмотр необходимых к производству количеств.
  2. Формирование производственных заданий.
  3. Точное планирование производственных заданий.
  4. Формирование необходимой сопровождающей документации.

Выходная информация: производственные задания (еженедельный выпуск готовой продукции и узлов) и сменно-суточные задания.

Процедуры оперативного планирования производства. Управление производством схема

Алгоритм управления производством:

Алгоритм управления производством

Процедуры обеспечения производства материалами:

Входная информация:

1.Запланированные производственные задания (план-графики произ­водства, ЗНП).

2.Выполненные по операциям/заданиям количества.

3.Материалы и детали в цехах и на складе ПДО.

Ответственные: диспетчеры цехов и/или кладовщики цехов.

Периодичность: общая оценка доступности материалов — один раз в не­делю;
формирование потребности на перемещение к потребителю — ежедневно.

Действия:

1.Оценка доступности необходимых материалов на весь период вы­полнения производственной программы.

2.Формирование потребностей на перемещение материалов со скла­дов материалов и комплектующих в кладовые цехов.

3.Перемещение материалов/узлов и регистрация перемещений.

4.Корректировка производственного плана в случае нехватки мате­риалов.

Выходная информация:

1.Потребности в материалах по производственным участкам.

2.Документы, санкционирующие и подтверждающие перемещения материалов между соответствующими складами и производственны­ми участками.

Алгоритм обеспечения производства материалами:

Алгоритм обеспечения производства материалами

Требования к сотрудникам отдела планирования:

  1. Развитые аналитические способности и умение принимать решения в кратчайшие сроки.
  2. Образование.
  3. Знание собственного предприятия.
  4. Опыт.
  5. Умение общаться.
  6. Умение работать в напряженной обстановке.

Программные модули КИС:

  • подсистема управления корпоративной базой данных,
  • подсистема автоматизации деловых операций и документооборота,
  • подсистема электронного делопроизводства,
  • подсистема автоматизации технологических процессов предметной области,
  • подсистема поддержки принятия решения,
  • подсистема – интегратор.

Управление запасами:

  • Мониторинг запасов;
  • Регулирование и инвентаризация складских остатков.

Управление запасами

Управление запасами и складами:

Управление запасами и складами

Управление снабжением:

  • Заказы на закупку;
  • График поставок;
  • MRP — планирование потребности в материалах, понимаемое как управление заявками на закупку.

Управление снабжением

Управление сбытом:

Управление сбытом

Управление производством:

Управление производством

Планирование:

Планирование

Управление сервисным обслуживанием:

Управление сервисным обслуживанием

Управление финансами:

Управление финансами

Модули ERP-системы

  • управления логистическими цепочками (Distribution Resource Planning — DRP);
  • усовершенствованного планирования и составления производственных графиков (Advanced Planning and Scheduling — APS);
  • управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relation Management — CRM, ранее назывался модулем автоматизации продаж — Sales Force Automation);
  • электронной коммерции (Electronic Commerce — ЕС);
  • управления данными об изделии (Product Data Management — PDM);
  • надстройки Business Intelligence, включающей решения на основе технологий OLAP (On-Line Analytical Processing) и DSS (Decision Support Systems);
  • автономный модуль, отвечающий за конфигурирование системы (Standalone Configuration Engine — SCE);
  • окончательного (детализированного) планирования ресурсов FRP (Finite Resource Planning).

Взаимосвязь функциональных блоков

Взаимосвязь функциональных блоков

Минимальные требования, предъявляемые к КИС:

1.Функциональная полнота системы

2.Надежная система защиты информации

3.Наличие инструментальных средств адаптации и сопровождения системы

4.Реализация удаленного доступа и работы в распределенных сетях

5.Обеспечение обмена данными между разработанными информационными системами и др. программными продуктами, функционирующими в организации.

6.Возможность консолидации информации

7.Наличие специальных средств анализа состояния системы в процессе эксплуатации

Обязательные требования, предъявляемые к КИС:

1.Использование архитектуры клиент-сервер с возможностью применения большинства промышленных СУБД

2.Поддержка распределенной обработки информации

3.Модульный принцип построения из оперативно-независимых функциональных блоков с расширением за счет открытых стандартов (API, COM+, CORBA и другие)

4.Обеспечение поддержки технологий Internet/intranet.

5.Гибкость

6.Надежность

7.Эффективность

8.Безопасность

Особенности использования ERP-систем на предприятиях

  • После внедрения необходимо научиться использовать систему для решения бизнес-задач предприятия.
  • Если предприятие не использует методологию управ­ления, которую отображает система, то использование системы не может быть эффективным.
  • Корректность отобража­емой в ERP-системе информации зависит от всего персонала предприятия.
  • Система ERP является отображением работы предприятия.
  • Система ERP является транзакционной системой реального време­ни.

Пример конфигурации информационной системы

Пример конфигурации информационной системы

Взаимодействие с системами автоматизированного проектирования

  • PDMсистема (Product Data Management) — система управления данными об изделии;
  • CADсистема (Сomputer-Aided Design) – система автоматизированного проектирования;
  • CAM-система (Сomputer-Aided Manufacturing) – автоматизированная система, предназначенная для подготовки управляющих программ для станков с ЧПУ;
  • CAE-система (Сomputer-Aided Engineering) – система инженерного анализа.

Основные задачи интерфейса с системами конструирования:

  • обес­печение передачи конструкторской информации из системы конструи­рования в ERP-систему;
  • обеспечение возможности доступа технологов к первичным документам из ERP-системы.

Схема взаимодействия систем

  • обозначение и наименование деталей и сборочных единиц;
  • их количество в сборке и применяемость;
  • информация о материалах и нормах материалов на изделие;
  • информация о типе;
  • информация о маршруте изготовления;
  • подготовительно-заключительное время;
  • информация о конструкторско-технологических изменениях.

Схема взаимодействия систем

Принципы передачи информации

  • В виде бумажного документа.
  • В цифровом виде:
    • Через промежуточный файл;
    • В режиме реального времени.

Корпоративные базы данных

Основные требования к базам данных:

1.Полнота  представления данных.

2.Целостность базы данных.

3.Гибкость структуры данных.

4.Реализуемость.

5.Доступность.

6.Избыточность.

OLTP-приложения, OnLine Transaction Processing

OLAP-приложения, OnLine Analytical Processing

Data Warehousing, DW

Business Intelligence

Распределенные ИС

Основные принципы создания и функционирования распределенных баз данных:

  • Синхронизация и согласованность;
  • Прозрачность;
  • Изолированность.

Дополнительные принципы распределенных БД:

  • локальная автономия;
  • отсутствие центральной установки;
  • независимость от местоположения;
  • непрерывность функционирования;
  • независимость от фрагментации данных;
  • независимость от репликации данных;
  • распределенная обработка запросов;
  • распределенное управление транзакциями;
  • независимость от аппаратуры;
  • независимость от типа операционной системы;
  • независимость от коммуникационной сети;
  • независимость от СУБД.

Проблемы практической реализации техники представлений:

1.Размещение системного каталога базы данных.

2.Проблема обновлений.

Направления в технологиях распределенных систем

  • технологии «Клиент-сервер»,
  • технологии репликации данных,
  • технологии объектного связывания.

Технология «Клиент-сервер»

  • общие данные на одном или нескольких серверах;
  • много пользователей на различных вычислительных установках, совместно обрабатывающих общие данные.

Модели технологии «Клиент-сервер»:

  • модель файлового сервера (File Server — FS);
  • модель удаленного доступа к данным (Remote Data Access — RDA);
  • модель сервера базы данных (DataBase Server — DBS);
  • модель сервера приложений (Application Server — AS).

Модель файлового сервера (FS)

Достоинства:

  • простота,
  • отсутствие высоких требований к производительности сервера.

Недостатки:

  • высокий сетевой трафик,
  • отсутствие специальных механизмов обеспечения безопасности.

Модель удаленного доступа к данным (RDA)

Достоинства:

  • Уменьшение числа процессов в операционной системе;
  • Сервер БД освобождается от несвойственных ему функций;
  • Резко уменьшается загрузка сети.

Недостатки:

  • Существенный трафик сети;
  • Излишнее дублирование кода приложений;
  • Сервер играет пассивную роль;
  • Высокие требования к клиентским установкам.

Модель сервера баз данных (DBS)

Достоинства:

  • Повышение надежности;
  • Возможности коллективной работы пользователей
  • Более активная роль сервера;
  • Разгрузка сети.

Недостатки:

  • Большая загрузка сервера.

Модель сервера приложений (АS)

Достоинства:

  • Повышение надежности;
  • Возможности коллективной работы пользователей
  • Более активная роль сервера;
  • Оптимальное построение вычислительной схемы.

Недостатки:

  • Трафик сети.

Модели транзакций

Плоские (традиционные) транзакции характеризуются:

  • Свойство атомарности (Atomicity).
  • Свойство согласованности (Consistency).
  • Свойство изолированности (Isolation).
  • Свойство долговечности (Durability).

Издержки совместной обработки:

  • Потерянные изменения;
  • Проблемы промежуточных данных;
  • Проблемы несогласованных данных;
  • Проблемы строк-призраков.

Требования, предъявляемые к корпоративным базам данных

  • Простой и понятный пользователю ввод данных в базу,
  • Хранение данных в виде, который не приведет к чрезмерному разрастанию данных,
  • Доступность к общей информации сотрудников всех подразделений корпорации при обязательном условии разграничения прав доступа,
  • Быстрое нахождение и выборка требуемой информации,
  • Сортировку и фильтрацию необходимых данных,
  • Группировку одноименных данных,
  • Промежуточные и итоговые вычисления над полями,
  • Преобразование и наглядность выводимых данных,
  • Масштабируемость,
  • Защищенность от случайных сбоев, безвозвратной потери данных и несанкционированного доступа.

Консолидация

  • ETL — Extraction, Transformation, Loading
  • ECM — Enterprise content management

Достоинства:

1.Возможность осуществлять трансформацию.

2.Возможность управления неструктурированными данными.

Недостатки:

1.Невозможность синхронного обновления.

2.Наличие задержки времени между моментами обновления данных в первичных системах и в конечном месте хранения.

Федерализация

EII — Enterprise information integration

Достоинства:

1.Возможность доступа к текущим данным без создания дополнительной новой базы данных,

2.Целесообразность применения после приобретения или слияния компаний,

3.Незаменимость в тех случаях, когда по соображениям безопасности существуют лицензионные ограничения на копирование данных первичных систем,

4.Использование при необходимости высокой автономии местных подразделений корпорации и гибкости централизованного контроля их деятельности,

5.Высокая степень полезности для крупных транснациональных корпораций.

Недостатки:

1.Снижение производительности из-за дополнительных затрат на доступ к многочисленным источникам данных,

2.Федерализация наиболее приемлема для извлечения небольших массивов данных,

3.Высокие требования к качеству первичных данных.

Распространение

EAI – Enterprise Application Integration

EDR – Enterprise Data Replication

Достоинства:

1.Высокая производительность,

2.Возможность реструктуризации и очистки данных,

3.Уравновешивание нагрузки за счет создания резервных копий и восстановления данных.

Гибридный подход

Технологии:

  • Интеграция данных о клиентах в системах CDI – Customer Data Integration,
  • Интеграция данных о клиентах в модулях CRM – Customer Relations Management.

Структурные решения хранилищ данных

  • Интеграция разъединенных детализированных данных в едином хранилище.
  • Разделение наборов данных и приложений, используемых для обработки и анализа.

Признаки хранилищ данных:

  • Информация в хранилище данных организуется вокруг базовых понятий, используемых в деятельности предприятия,
  • Данные собираются из различных источников и приложений, очищаются от ошибок и представляются в виде, понятном пользователям,
  • Данные остаются неизменными.

Типы хранилищ данных

  • Финансовые хранилища данных
  • Хранилища данных в области страхования
  • Хранилища данных для управления персоналом
  • Глобальные хранилища данных
  • Хранилища данных с возможностями обнаружения новых данных (Data Mining)
  • Хранилища данных в области телекоммуникаций

Как найти себе специалистов по данным?

Как найти себе специалистов по данным

1. Подбирайте кадры в сильнейших университетах своей страны, а также в тех вузах, которые успели ввести у себя профильные программы.
2. Изучите состав интернет-сообществ, членов которых объединяет интерес к инструментам работы с данными. Хорошо начать с поклонников языков программирования R и Python.
3. Ищите специалистов по данным на LinkedIn — они почти все там, и вы сможете разобраться, если ли у них необходимые профессиональные навыки.
4. Посещайте конференции специалистов по данным и их неформальные мероприятия.
5. Дружите с венчурными капиталистами, которые за последний год наверняка получили самые разные предложения, связанные с «большими данными».
6. Проводите на специальных сайтах конкурсы вроде соревнований по спортивному программированию, которые устраивают компании Kaggle или Top Coder. Охотьтесь за участниками с самым высоким творческим потенциалом.
7. Если претендент не умеет программировать, отказывайте ему сразу. Необязательно, чтобы человек был специалистом мирового уровня, но хотя бы на «тройку» он справляться должен. К тому же убедитесь, что кандидат может быстро осваивать новые технологии и методики.
8. Удостоверьтесь, что претендент способен увидеть в наборе данных «сюжет» и связно объяснить основную идею, подсказанную данными. Проверьте, насколько он «чувствует» числа и может ли он изложить то, что они говорят, общедоступным языком — визуально или вербально.
9. Подумайте, не слишком ли кандидат далек от мира бизнеса. Плохо, если ему трудно ответить на вопрос, как его работа могла бы помочь вам в решении менеджерских проблем.
10. Спрашивайте соискателей об их любимых идеях и методах анализа, о том, как они совершенствуют свое мастерство. Может, они получили сертификат о прохождении курса обучения в Стэнфорде — онлайнового Machine Learning course или создали онлайновый архив программ, чтобы делиться с другими (скажем, на GitHub)?

Декомпозиция подсистемы организации на структурные элементы

Структурный анализ организации. Методология и этапы структурного анализа

Структура системы

Структура системы — это совокупность устойчивых связей объекта, обеспечивающих его целостность и тождественность самому себе, т.е. сохранение основных свойств при различных внешних и внутренних изменениях. С другой стороны, структура системы — частичное упорядочение элементов системы и отношений между ними по какому-либо признаку. Структура невозможна вне системы, равно как и система всегда структурирована.

Структуризация направлена на:

  • выявление реальных целей системы;
  • выяснение альтернативных путей достижения этих целей;
  • достижение взаимосвязей между элементами;
  • получение возможности моделирования системы.

Переход от системы к структуре может быть осуществлен только при условии, что найдены элементы и их устойчивые отношения. Причем, как правило, существует большое число критериев, по которым выбираются составляющие систему элементы. Таким образом, можно говорить о множественности структур системы. В организациях может быть выделено несколько типовых структур.

Рисунок «Разбиение организации на структурные подсистемы»
Разбиение организации на структурные подсистемы

Введем несколько определений:

  • Организационная структура — это структура, элементами которой являются подразделения организации разного уровня иерархии, а отношениями — отношения входимости и руководства-подчинения.
  • Производственная структура — часть организации, выполняющая задачи оперативного управления производством и обеспечивающая выпуск продукции и/или предоставление услуг.
  • Функциональная структура — структура, элементами которой являются функции, реализуемые подразделениями предприятия, а отношениями — связи, обеспечивающие передачу между элементами предметов труда.
  • Информационная структура — совокупность центров производства, сбора, анализа и распространения информационных потоков.
  • Структура выходов организации — совокупность материальной и нематериальной продукции, являющейся результатом деятельности организации и поставляемой ею во внешнюю (по отношению к ней) среду.
  • Структура входов организации — совокупность материальной и нематериальной продукции, используемой для осуществления деятельности организации.
  • Юридическая структура — совокупность бизнес-единиц с множеством организационных, административно-правовых отношений между ними, а также отношений собственности и контроля.
  • Финансово-экономическая (финансовая) структура — совокупность центров учета с финансовыми потоками между ними.
  • Штатная структура — состав подразделений и перечень должностей, размеры должностных окладов и фонд заработной платы.
  • Социальная структура — разбиение персонала организации на группы по социальным показателям.
  • Территориальная структура — совокупность мест расположения элементов организационной структуры.

Структурный анализ

Структурный анализ является методологической разновидностью системного анализа. Он был разработан в 60-70-х годах XX века Дугласом Т. Россом в виде методологии SADT (Structured Analysis and Design Technique)— технология структурного анализа и проектирования.
В основе структурного анализа лежит выявление структуры как относительно устойчивой совокупности отношений, признание методологического примата отношений над элементами в системе, частичное отвлечение от развития объектов.

Основным понятием структурного анализа служит структурный элемент (объект) — элемент, выполняющий одну из элементарных функций, связанных с моделируемым предметом, процессом или явлением.

Структурный анализ предполагает исследование системы с помощью ее графического модельного представления, которое начинается с общего обзора и затем детализируется, приобретая иерархическую структуру со все большим числом уровней.

Для такого подхода характерны:

  • разбиение на уровни абстракции с ограничением числа элементов на каждом из уровней (обычно от 3 до 9);
  • ограниченный контекст, включающий лишь существенные на каждом уровне детали;
  • использование строгих формальных правил записи;
  • последовательное приближение к конечному результату.

Цель структурного анализа заключается в преобразовании общих, расплывчатых знаний об исходной предметной области в точные модели, описывающие различные подсистемы моделируемой организации.

Декомпозиция (см. рисунок) является условным приемом, позволяющим представить систему в виде, удобном для восприятия, и оценить ее сложность. В результате декомпозиции подсистемы по определенным признакам выделяются отдельные структурные элементы и связи между ними. Декомпозиция служит средством, позволяющим избежать затруднений в понимании системы. Глубина декомпозиции определяется сложностью и размерностью системы, а также целями моделирования.

Рисунок «Декомпозиция подсистемы организации на структурные элементы»
Декомпозиция подсистемы организации на структурные элементы

Методология ARIS также использует декомпозицию и позволяет детализировать предмет моделирования с помощью альтернативных или дополняющих друг друга моделей.
Следует помнить, что ни одна отдельно взятая подсистема не может обеспечить моделирование бизнес-процессов полностью.
Поэтому для получения целостной картины деятельности организации необходимо взять за основу описание одной из выделенных структур и интегрировать его с остальными. Как показывает практика, основой для такой интеграции чаще всего служит функциональная или информационная подсистема.

Любая организация, как правило, имеет большое количество подсистем, поэтому число структурных элементов и связей между ними весьма велико.
Каждый структурный элемент (или объект) и связь обладают определенными свойствами, которые должны быть описаны (см. рисунок).
Одной из разновидностей свойств являются атрибуты. Атрибут — необходимое, существенное, неотъемлемое свойство объекта. Естественно, что разные структурные элементы имеют разные атрибуты.
Каждый объект или связь имеет также набор характеристик (см. рисунок), при помощи которых можно задать количественные и качественные характеристики моделируемых элементов. В частности, для каждой функции можно задать ее имя, уникальный код в проекте, автора, время и дату создания, детальное описание, пример реализации, временные и стоимостные затраты на выполнение данной функции и т. д. Все указанные характеристики объектов и связей формализованы и используются при проведении анализа или составлении отчета.

Рисунок «Характеристики структурных элементов и связей»
Характеристики структурных элементов и связей

Методология структурного анализа

Структурный анализ как совокупность методов моделирования сложных систем вследствие большой размерности решаемых задач должен опираться на мощные средства компьютерной поддержки, обеспечивающей автоматизацию труда системных аналитиков. Такими средствами являются CASE-системы (Computer Aided Software Engineering).
Архитектура большинства CASE-систем основана на парадигме «методология — модель — нотация — средства» (см. рисунок).
Методология структурного анализа представляет методы и средства для исследования структуры и деятельности организации. Она определяет основные принципы и приемы использования моделей.
Модель — это совокупность символов (математических, графических и т.п.), которая адекватно описывает некоторые свойства моделируемого объекта и отношения между ними.
Нотации — система условных обозначений, принятая в конкретной модели.
Средства — аппаратное и программное обеспечение, реализующее выбранную методологию, в том числе построение соответствующих моделей с принятой для них нотацией.

При моделировании систем вообще и, в частности, для целей структурного анализа используются различные модели, отображающие:

  • функции, которые система должна выполнять;
  • процессы, обеспечивающие выполнение указанных функций;
  • данные, необходимые при выполнении функций, и отношения между этими данными;
  • организационные структуры, обеспечивающие выполнение функций;
  • материальные и информационные потоки, возникающие в ходе выполнения функций.

Рисунок «Архитектура CASE-систем»
Архитектура CASE-систем

Среди многообразия средств, предусмотренных для проведения структурного анализа, наиболее часто и эффективно применяются:

  • DFD(Data Flow Diagrams)—диаграммы потоков данных в нотациях Гейна-Сарсона, Йордона-Де Марко и других, обеспечивающие требования анализа и функционального проектирования информационных систем;
  • STD (State Transition Diagrams) — диаграммы перехода состояний, основанные на расширениях Хартли и Уорда-Меллора для проектирования систем реального времени;
  • ERD (Entity-Relationship Diagrams) — диаграммы «сущность-связь» в нотациях Чена и Баркера;
  • Структурные карты Джексона и/или Константайна для проектирования межмодульных взаимодействий и внутренней структуры объектов;
  • FDD (Functional Decomposition Diagrams) — диаграммы функциональной декомпозиции;
  • SADT (Structured Analysis and Design Technique) — технология структурного анализа и проектирования;
  • Семейство IDEF (Integration Definition for Function Modeling).

Семейство IDEF:

  • IDEFO — методология функционального моделирования, являющаяся составной частью SADT и позволяющая описать бизнес-процесс в виде иерархической системы взаимосвязанных функций;
  • IDEF1 — методология анализа и изучения взаимосвязей между информационными потоками в рамках коммерческой деятельности предприятия;
  • IDEF1X — методология информационного моделирования, основанная на концепции «сущность-связь», предложенной Ченом. Применяется для разработки реляционных баз данных и использует условный синтаксис, специально разработанный для удобного построения концептуальной схемы и обеспечивающий универсальное представление структуры данных в рамках предприятия, независимое от конечной реализации базы данных и аппаратной платформы;
  • IDEF3 — методология документирования технологических процессов, предприятия, позволяющая моделировать их сценарии посредством описания последовательности изменений свойств объекта в рамках рассматриваемого процесса;
  • IDEF4 — методология объектно-ориентированного проектирования для поддержки проектов, связанных с объектно-ориентированными реализациями;
  • IDEF5 — методология, обеспечивающая наглядное представление данных, полученных в результате обработки онтологических запросов, в простой, графической форме.

При помощи этих методов могут быть построены логические модели исходной и реорганизованной систем управления организацией.

Понятия модели и моделирования

Создаваемая модель должна давать ответ на следующие вопросы:

  • Кто из сотрудников организации должен выполнять конкретные функции?
  • При каких условиях нужно выполнять функцию?
  • Что должен сделать сотрудник в рамках данной функции?
  • Каким образом следует ее выполнять?
  • Какие ресурсы при этом необходимы?
  • Каковы результаты выполнения функции?
  • Какие информационные средства нужны?
  • Каким образом все это согласовать?
  • Как все это можно осуществить наиболее эффективно?
  • Как можно изменить или построить бизнес-процесс?
  • Как снизить риск и повысить эффективность изменений?

Напомним, что модель представляет собой совокупность объектов и отношений между ними, которая адекватно описывает лишь некоторые свойства моделируемой системы.
Модель является лишь одним из многих возможных толкований системы. Это толкование должно устраивать пользователя в данной ситуации, в данный момент времени.

Для модели в общем случае характерны четыре свойства:

  • уменьшенный масштаб (размер) модели, точнее, ее сложность, степень которой всегда меньше, чем у оригинала. При построении модели сознательно вводятся упрощения;
  • сохранение ключевых соотношений между разными частями;
  • работоспособность, т.е. возможность в принципе работать, как оригинал-моделируемый объект (во всяком случае, похожим образом);
  • адекватность действительным свойствам оригинала (степень достоверности).

Важно также подчеркнуть, что любая модель отражает точку зрения той или иной группы проектировщиков.

Каждой модели присущи свои цели и задачи, и поэтому объект бизнеса, представляющий собой сложный комплексный организм, как правило, описывается некоторым набором моделей, в совокупности образующих общую модель данной бизнес-системы.

Использование множества моделей приводит к необходимости их классифицировать. Обоснованная классификация объектов представляет собой их условное группирование по заданным признакам в соответствии с определенной целью. При различных целях одни и те же объекты могут классифицироваться по-разному. Классификация не является самоцелью, она диктуется потребностями теории и практики.

Целесообразная классификация моделей обеспечивает удобство при выборе методов моделирования и получение желаемых результатов.

К важнейшим признакам, по которым проводится классификация моделей, относятся:

  1. закон функционирования и характерные особенности выражения свойств и отношений оригинала;
  2. основания для преобразования свойств и отношений модели в свойства и отношения оригинала.

По первому признаку модели делятся на логические, материальные и семантические, или вербальные.

Логические модели функционируют по законам логики в сознании человека или в компьютере, работающем под управлением написанной человеком программы. Материальные модели функционируют в соответствии с объективными законами природы.

Семантические, или вербальные, модели являются словесными описаниями объектов моделирования. Они применяются в ряде случаев, в частности на начальных этапах моделирования деятельности организации, при опросе – экспертами персонала с целью получения необходимой информации.
Основная проблема, возникающая при построении вербальных моделей бизнес-процессов организации, заключается в установлении эффективного взаимодействия между экспертами предметной области (сотрудниками организации) и специалистами в области моделирования.

Образные, или иконические, модели выражают свойства оригинала с помощью наглядных образов, имеющих прообразы среди объектов материального мира. Набор моделей ARIS включает несколько моделей, которые по своей сути являются образными, или иконическими. Это, например, модели «Производственный процесс», «Офисный процесс» и другие.

Знаковые (символические) модели выражают свойства моделируемой системы с помощью условных знаков или символов. Образно-знаковые модели совмещают в себе признаки образных и знаковых моделей. Подавляющее большинство моделей ARIS являются образно-знаковыми.

Функциональные, геометрические и функционально-геометрические модели отражают соответственно только функциональные, только пространственные и одновременно функциональные и пространственные свойства оригинала. В методологии ARIS эти модели не используются.
По второму признаку модели делятся на условные, аналогичные и математические. Условные модели выражают свойства и отношения оригинала на основании принятого условия или соглашения. У таких моделей сходство с оригиналом может совершенно отсутствовать. Практически все модели ARIS являются условными. Следует отметить, что образные и образно-знаковые модели относятся тоже к условным.

Аналогичные модели обладают сходством с оригиналом, достаточным для перехода к оригиналу на основании умозаключения по аналогии. Такие модели также не используются в ARIS.

Математические модели обеспечивают переход к оригиналу, фиксацию и исследование его свойств и отношений с помощью математических методов. Математические модели обладают важными достоинствами — четкостью, возможностью строгой дедукции, проверяемостью. Однако в целом ряде случаев при построении математических моделей, например для описания процесса производства стали, могут возникнуть практически непреодолимые трудности. Тем не менее математические модели иногда используются в ARIS, в частности, при расчетах в ходе функционально-стоимостного анализа. Можно провести квалификацию моделей в зависимости от их назначения. С точки зрения учета временного фактора выделяют статичные, имитационные и динамические модели.

Статичные модели описывают содержательную сторону системы, не изменяющуюся во времени. Они могут быть функционально-информационными, т.е. описывать структуру информации, на основе которой функционирует система, и структурными, т.е. описывать структуру системы.

При моделировании организаций проводится главным образом условное моделирование, т.е. предполагается замещение оригинала условной моделью, представляющей его только в рамках договоренности о смысле, приписанном этой модели. В связи с этим вопрос о нотациях, используемых в знаковых и образно-знаковых моделях, приобретает большое значение.

К нотации модели предъявляются следующие основные требования:

  • простота — простое при прочих равных условиях предпочтительнее сложного;
  • наглядность — хотя бы отдаленное сходство с оригиналом облегчает использование модели;
  • индивидуальность — достаточное отличие от других обозначений;
  • однозначность — недопустимость обозначения одним символом различных объектов;

Рисунок «Обозначение объектов в диаграмме структуры знаний ARIS»
Обозначение объектов в диаграмме структуры знаний ARIS

  • единообразие — применение аналогичных правил при моделировании одно родных объектов;
  • определенность — четкие правила использования модели;
  • учет устоявшихся традиций.

Нотация графической модели предполагает наличие:

  • строго определенного набора взаимоувязанных графических изображений — элементов графического языка;
  • различных типов связи между ними;
  • фрагментов текста (естественного языка);
  • встроенных объектов;
  • глоссария.

Графический язык обеспечивает структуру и точную семантику естественному языку модели, организует естественный язык определенным и однозначным способом, что позволяет описывать весьма сложные модели.
Синтаксис графического языка содержит, как правило, разноцветные геометрические фигуры (прямоугольники, квадраты, параллелограммы, эллипсы, треугольники) и условные изображения разного рода.
Встроенные объекты — объекты других программных систем (Word, Excel, математические пакеты) — улучшают информационную насыщенность модели, делают ее более полной.
Глоссарий помогает пользователям разобраться с терминологией модели, облегчая тем самым ее понимание и использование.

Этапы структурного анализа

Проведение структурного анализа организации предполагает нескольких этапов:

  • построение иерархии целей оптимизации деятельности организации;
  • выбор методологии;
  • выбор моделей;
  • анализ деятельности организации;
  • разработка моделей в соответствии с иерархией целей;
  • оптимизация моделей;
  • реорганизация деятельности.

На первом этапе выявляются и описываются цели, которые планируется достичь в ходе структурного анализа деятельности организации. Их, как правило, бывает несколько. В связи с этим цели необходимо ранжировать, выстроить их иерархию.
Когда цели реорганизации деятельности известны, появляется возможность для выбора методов проведения структурного анализа. Жестких алгоритмов выбора их не существует. Методология структурного анализа предполагает использование одной или нескольких моделей.
Определив цели анализа и выбрав инструменты для его проведения, необходимо детально изучить, как функционирует организация. Целью изучения является сбор данных для построения моделей, отображающих деятельность организации.

Основными принципами проведения изучения деятельности организации являются:

  • целенаправленность;
  • комплексность;
  • планомерность;
  • организационно-методическая целостность.

Эти же принципы должны быть реализованы и в методике, включающей описания программы действий, изучаемых объектов, степени детализации изучения, методов сбора данных и правил их обработки. Такая методика обеспечивает стандартизацию изучения предметной области и формализованное представление данных.
Сбор информации производится в рамках всех основных структур организации.
Большая часть собираемой информации не является очевидной, сформулированной и однозначной. В связи с этим перед началом моделирования необходимо выявить основные структурообразующие элементы системы управления анализируемой организации и зафиксировать их. К таким элементам относятся:

  • организационная структура компании;
  • структура территории;
  • состав и структура основных бизнес-процессов компании;
  • классификация и структура основных рабочих документов;
  • классификация и структура информационных систем.

Организационная структура является наиболее очевидной составляющей любой компании. Однако и здесь могут быть проблемы. Так, проблема возникает при наличии прямой (дисциплинарной) подчиненности одного организационного элемента другому и одновременно дополнительной (функциональной) подчиненности. Наиболее ярким примером может служить бухгалтерия крупной компании, имеющей несколько направлений деятельности. Бухгалтеры, обслуживающие некоторое направление деятельности такой компании, входят в состав единой бухгалтерии и подчиняются (дисциплинарно) главному бухгалтеру (иногда финансовому директору). Однако функциональная подчиненность (в рамках основных функциональных обязанностей бухгалтеров, обслуживающих направление) подразумевает их подчинение руководителю функционального блока (направления).

Характерной проблемой является наличие неофициальных отношений подчинения.

Формально зафиксированное подчинение одних сотрудников другим на практике зачастую отсутствует. В результате появляется новая организационная структура, в целом соответствующая формальной, но в определенных частях отличающаяся от нее.
Третья серьезная проблема связана с отделением юридической структуры от управленческой. Эта особенность характерна в первую очередь для компаний-холдингов, имеющих в своем составе несколько юридических лиц. Управленческая структура (структура подчинения с точки зрения оперативного управления) почти всегда значительно отличается от юридической. Это объясняется тем, что существуют разные принципы и критерии формирования управленческой и юридической структур.

Юридическая структура формируется с точки зрения интересов стратегического управления, а также с точки зрения требований бизнеса, которым занимается организация.

Управленческая же структура выстраивается и оптимизируется с точки зрения более эффективного оперативного управления. В результате в одном подразделении (в рамках управленческой структуры) могут работать специалисты, состоящие в штате нескольких юридических лиц.

Структура территории может оказаться важной для распределенных организаций, где территориальное расположение отдельных подразделений (филиалов) в значительной мере влияет на особенности устройства системы управления, в частности, бизнес-процессами.

Несмотря на то, что во многих организациях нет четко сформулированных регламентных документов, описывающих правила ведения бизнеса и выполнения связанных с этим процедур, структуру основных и вспомогательных процессов верхнего уровня можно определить, и это должно быть сделано в самом начале работ по моделированию. Данная структура в той или иной степени идентична для всех компаний, занятых аналогичной деятельностью. В связи с этим можно использовать существующие обобщенные (референтные) модели процессов, создаваемые для различных отраслевых областей.
Выделение структур процессов обеспечит в дальнейшем более эффективное планирование и управление в ходе моделирования, а также облегчит получение структурированной информации о деятельности моделируемой организации.
Одной из важных задач повышения эффективности деятельности организации является оптимизация документооборота и создание системы управленческого учета. Для решения этой задачи необходимо иметь структурированную систему классификации всего информационного пространства организации, включающего как документы, так и отдельные экономические, финансовые, производственные и другие показатели.

Формирование данной структуры — один из наиболее приоритетных этапов моделирования.
Задачи, связанные с созданием и внедрением информационных технологий, требуют детального анализа существующих информационных систем — их структуры и участия в бизнес-процессах организации. В связи с этим, необходимо заранее, до детального моделирования процессов, сформировать структурированный перечень всех интересующих информационных систем, а также оценить их внутреннюю структуру (прежде всего — набор основных модулей и экранных форм).
Таким образом, для того, чтобы построить адекватную и востребованную модель организации необходимо уже на первоначальных этапах моделирования задуматься о выделении и фиксации всех основополагающих структур. Грамотное их формирование обеспечивает качественный «задел» на будущее. Это позволит продуманно и прогнозируемо разработать все новые детальные модели, имеющие определенное место в общей модели структуры организации и соответствующие целям анализа отдельных элементов и организации в целом.
От качества и количества информации, полученной при изучении организации, зависит, насколько адекватной будет построенная модель.

Разработка моделей деятельности организации включает несколько этапов:

  • выделение множества объектов, оказывающих существенное влияние на деятельность структурного элемента;
  • спецификацию входных и выходных потоков (информации, материалов, продуктов, услуг, финансов и т.д.);
  • выявление основных процессов, определяющих деятельность структурного элемента и обеспечивающих реализацию его целевых функций;
  • спецификацию потоков между основными процессами деятельности, уточнение связей между процессами и внешними объектами;
  • оценку объемов, интенсивности и других необходимых характеристик потоков;
  • разработку функциональной модели деятельности структурного элемента;
  • объединение моделей структурных элементов в единую модель деятельности организации.

Построенная модель должна быть оптимизирована по критериям, представляющим интерес для пользователя. После этого проводится анализ моделей, результаты которого используются для реорганизации деятельности.