Category Archives: Статьи

Данный раздел сайта содержит различные статьи по бизнес-анализу, которые будут полезны как начинающим аналитикам, так и профессионалам в сфере бизнес-анализа, а также системного анализа.

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 .

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 (MPS — Master 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) (input—output (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 (З).

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

  • PDM—система (Product Data Management) — система управления данными об изделии;
  • CAD—система (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
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.

Функционально-ориентированная (иерархическая) организация

Системный анализ деятельности организации. Виды организаций в ARIS

Системный анализ деятельности организации. Виды организаций в ARIS

Понятие организации

Международный стандарт ИСО 9000:2000 определяет организацию как группу работников и необходимых средств с распределением ответственности, полномочий и взаимоотношений.
Организация может быть корпоративной, государственной или частной. Можно дать и другое определение: организация — это систематизированное, сознательное объединение действий людей, преследующих достижение конкретных целей.
Понятие «организация» раскрывает приведенная на рисунке модель технических терминов ARIS (Architecture of Integrated Information Systems — архитектура интегрированных информационных систем).

Рисунок «Виды организаций, представленные с помощью модели технических терминов ARIS»
Виды организаций, представленные с помощью модели технических терминов ARIS

В дальнейшем при изложении материала будет использоваться термин «организация».
Каждая организация имеет несколько категорий заинтересованных сторон, имеющих свои нужды и ожидания.

С точки зрения управления главными заинтересованными сторонами являются:

  • заказчики и конечные пользователи;
  • сотрудники организации;
  • собственники и/или инвесторы;
  • поставщики и партнеры;
  • общество, интересы которого представляют органы местного управления, и население, оказывающее влияние на организацию.

Каждая заинтересованная сторона надеется на свою собственную выгоду от той добавленной стоимости, которая появляется в результате деятельности организации.

Любая организация — многофункциональна. К ее основным функциям относятся:

  • маркетинг и анализ рынка;
  • стратегическое планирование деятельности предприятия;
  • стратегическое и оперативное управление;
  • планирование и разработка бизнес-процессов;
  • проектирование и разработка продукции;
  • производство продукции;
  • поставка продукции;
  • закупки материалов и комплектующих;
  • техническое обслуживание и ремонт оборудования и прочие функции;
  • оформление финансовых документов;
  • подготовка кадров и управление персоналом.

Для выполнения этих функций организация должна быть соответствующим образом структурирована.

Функционально-ориентированная (иерархическая) организация

Функционально-ориентированные организации остаются неизменными и характеризуются вертикальной топологией структуры и иерархией отношений между подразделениями (см. рисунок).

Рисунок «Функционально-ориентированная (иерархическая) организация»
Функционально-ориентированная (иерархическая) организация

В организации, имеющей функционально-ориентированную структуру, одно функциональное подразделение (закупки, производство, финансы и бухгалтерия) несет ответственность за все продукты и территории. Преимущество узкой специализации служащих «компенсируется» непомерными накладными расходами на коммуникации и координацию функциональных подразделений.

Функционально-ориентированные организации обладают рядом недостатков, основными из которых являются:

  • невозможность быстрой реакции на изменения;
  • оторванность работающих от конечного результата;
  • главным потребителем результатов труда работника является вышестоящий начальник;
  • отсутствие ориентации на клиента;
  • чрезвычайно усложнены взаимодействие и обмен информацией между подразделениями организации.

Альтернативой строго функциональной структуре является процессно-ориентированная структура.

Процессно-ориентированная организация

Понятие «процесс» — ключевое в современной теории управления бизнесом.
Международный стандарт ИСО 9000:2000 определяет процесс как совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих видов деятельности, преобразующих входы и выходы (см. рисунок). Процесс включает одну или более связанных между собой процедур или функций, которые совместно реализуют некую задачу бизнеса — обычно в рамках организационной структуры. Он может выполняться в пределах одной организационной единицы, охватывать несколько единиц или даже несколько различных организаций, например, в системе «покупатель-поставщик».
Процесс обычно связан с операционными отношениями, например, процесс разработки нового изделия или процесс продаж. Введем некоторые термины, взаимосвязь которых представлена на рисунке (ниже).
Различают основные и вспомогательные процессы.

  • Основные процессы — это те процессы, которые добавляют новое качество продукции.
  • Вспомогательные процессы формируют инфраструктуру организации.
  • Владелец процесса — лицо (или группа лиц), отвечающее за процесс и имеющее полномочия изменять его с целью усовершенствования.
  • Границы процесса — граница входа и граница выхода. Граница входа предшествует первой операции процесса, граница выхода следует за его последней операцией.
  • Интерфейс процесса — механизм (организационный, информационный, технический), посредством которого процесс взаимодействует с предшествующим и последующим процессами.

В соответствии с новым взглядом на организацию работа должна быть организована вокруг процессов. По словам Хаммера и Чампи, «не товары, а процессы их создания приносят компаниям долгосрочный успех». Целью организации должно быть совершенствование бизнес-процессов для преодоления их фрагментарности и для достижения существенных улучшений в ключевых показателях результативности — затраты, качество, уровень обслуживания и оперативность.
Несмотря на явные преимущества процессно-ориентированного устройства компании, — добиться создания такой структуры в чистом виде не представляется возможным.
Первым шагом проекта по оптимизации деятельности должно стать выделение основных продуктов компании и выстраивание процессов в соответствии с продуктовыми линиями. Это позволяет получить продуктовые «срезы» бизнес-процессов, протекающих в организации.

Однако всегда существует несколько функциональных подразделений, которые принимают участие в обслуживании всех продуктовых линий, например, бухгалтерия, транспортный цех и т.д. Перестроить данные направления, разбив их на продуктовые срезы компании, крайне сложно, так как это повлечет за собой массу дополнительных проблем и расходов.
Таким образом, задача формализации и оптимизации деятельности сводится к выделению бизнес-процессов в соответствии с продуктовыми линиями и функциональными подразделениями, и увязке их в сквозные процессы компании, нацеленные в первую очередь на создание продуктов и предоставление услуг клиентам.

Рисунок «Понятие «процесс», представленное с помощью модели технических терминов ARIS»
Понятие «процесс», представленное с помощью модели технических терминов ARIS

Понятие системы

Любая организация является сложной социально-технической системой. Термин «система», употребляемый в современной практике, имеет множество значений и смысловых нюансов. Это приводит к необходимости выделить те значения, которые имеют непосредственное отношение к системному анализу деятельности организации. Далее приведены три определения, которые представляются наиболее удачными.
Первое из них дано в Международном стандарте ИСО 9000:2000 «Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь».

Система — это совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов. Следует отметить, что в современном менеджменте качества уделяется большое внимание системному подходу к деятельности организации.

Российский энциклопедический словарь трактует понятие «система» следующим образом: система (от греческого Systema — целое, составленное из частей) — множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующих определенную целостность, единство.
И, наконец, третье определение: система — совокупность связанных между собой и с внешней средой элементов и частей, функционирование которых направлено на получение конкретного результата.
Как всякое фундаментальное понятие, термин «система» лучше всего конкретизируется при рассмотрении его основных свойств.

Для системы характерны следующие основные свойства:

  • целенаправленность — определяет поведение системы;
  • сложность — зависит от множества входящих в систему компонентов, их структурного взаимодействия, а также от сложности внутренних и внешних связей и их динамичности;
  • делимость — система состоит из ряда подсистем или элементов, выделенных по определенному признаку, отвечающему конкретным целям и задачам;
  • целостность — функционирование множества элементов системы подчинено единой цели. При этом система проявляет так называемые интегративные свойства, т.е. свойства, присущие системе в целом, но отсутствующие в отдельно взятых ее элементах;
  • многообразие элементов и различие их природы — это связано с их функциональной специфичностью и автономностью;
  • структурированность — определяется наличием установленных связей и отношений между элементами внутри системы, распределением элементов системы по уровням иерархии.

Исходной характеристикой системы является ее противопоставление окружению, или среде. Среда — это все то, что не входит в систему. Среда представляет собой совокупность всех систем, кроме исследуемой, выделенной, интересующей нас в настоящий момент части реального окружающего мира. Поэтому можно сказать, что система — это конечное множество объектов, каким-то образом выделенное из среды посредством границы системы.

Понятие «границы» в целом ряде случаев весьма условно, и при моделировании необходимо четко определить, где кончается система, а где начинается среда.

Между средой и бизнес-системой, которой является организация (см. рисунок), существует множество взаимных связей, с помощью которых реализуется процесс взаимодействия среды и системы.
По входной и выходной связям между системой и средой путем взаимной передачи происходит обмен материальными, финансовыми, энергетическими, информационными и иными элементами.
Элементы, передаваемые системой во внешнюю среду, будем называть конечными продуктами деятельности системы, а передаваемые из среды в систему — ресурсами.

Рисунок «Связи системы-организации с внешней средой»
Связи системы-организации с внешней средой

Цель системы — достижение и сохранение желаемого состояния или желаемого результата поведения системы.
Цель организации — стремление к максимальному результату, выражаемому в максимизации ценности капитала, при постоянном сохранении определенного уровня ликвидности и достижении целей производства и сбыта с учетом социальных задач. Вспомогательной стоимостной целью является стремление к оптимальной расчетной прибыли за период.
Задача системы — описание способа (технологии) достижения цели, содержащее указание на цель с желаемыми конкретными числовыми (в том числе временными) характеристиками.

Система целей — совокупность взаимоувязанных целей. В соответствии с определением понятия «система» для одного и того же объекта может быть рассмотрено несколько систем целей, т.е. использовано несколько оснований для их классификации, например:

  • стратегические и тактические цели;
  • долгосрочные (выполнение через несколько лет) и краткосрочные (выполнение через год и ранее) цели;
  • производственные, финансовые, социальные цели, цели повышения качества продукции и т.п.

Древовидная система целей (см. рисунок) включает как минимум глобальную цель — существование организации и две главные цели — цель функционирования (выпускать продукцию) и цель развития (развиваться).

Рисунок «Цели организации, представленные в виде диаграммы целей ARIS»
Цели организации, представленные в виде диаграммы целей ARIS

Таким образом, система представляет собой упорядоченное подмножество объектов, интенсивность взаимосвязей которых превышает интенсивность отношений с объектами, не входящими в данное подмножество, т.е. с внешней средой.
Объект (элемент, компонент) — часть системы, выделенная по какому-либо признаку, сформулированному заинтересованным лицом. При этом объекты системы и отношения между ними выделяются в зависимости от точки зрения заинтересованного лица или группы лиц, например, одно и то же предприятие может рассматриваться как производственная, организационно-экономическая или социальная система. Выбор точки зрения — категория системного анализа, характеризующаяся выделением определенных аспектов рассмотрения проблемы и применением особой терминологии, соответствующей этим аспектам.

Системный подход

Системный подход — это методология специального научного познания и социальной практики, а также объяснительный принцип, в основе которого лежит исследование объектов как систем.

Методологическая специфика системного подхода определяется тем, что он ориентирует исследование на:

  • раскрытие целостности объекта и обеспечивающих его механизмов;
  • выявление многообразных типов связей сложного объекта;
  • сведение этих связей в единую теоретическую картину.

Системный подход реализует представление сложного объекта в виде иерархической системы взаимосвязанных моделей, позволяющих фиксировать целостные свойства объекта, его структуру и динамику.
Методология ARIS основана на применении системного подхода в полной мере.
Системный анализ — совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам социального, технического и экономического характера. Он основывается на системном подходе, а также на ряде математических дисциплин и современных методов управления. Основной процедурой системного анализа является построение обобщенной модели, адекватно отображающей интересующие исследователя свойства реальной системы и ее взаимосвязи.

Главной задачей системного анализа является поиск путей по превращению сложного в простое, по разложению труднопонимаемой задачи на ряд задач, имеющих решение.

Принципы системного анализа:

  • Оптимальность. В результате анализа необходимо найти оптимальное решение задачи.
  • Эмерджентность. Этот принцип предполагает следующее важное свойство системы: чем больше система и чем больше различие между частью и целым, тем выше вероятность того, что свойства целого могут сильно отличаться от свойств его частей.

Принцип эмерджментности позволяет выявить несовпадение локальных оптимумов целей системы с глобальным оптимумом системы. Этот фактор необходимо учитывать при проведении системного анализа деятельности организации, поскольку он играет важную роль.

  • Системность. Исследование объекта, с одной стороны, как единого целого, а с другой, как части более крупной системы, с которой объект находится в определенных отношениях.
  • Иерархичность. Определение в системе структурных отношений, характеризуемых упорядоченностью, организованностью взаимодействий между отдельными ее уровнями по вертикали. Большинство организаций представляют собой сложные системы, и необходимость иерархического построения этих систем обусловлена тем, что управление в них связано с переработкой и использованием больших объемов информации.
  • Интеграция. Изучение интеграционных свойств и закономерностей системы.
  • Формализация. Получение комплексных количественных характеристик.

Системный анализ — наиболее эффективный метод, применяемый при построении модели организации. Однако при проведении его могут возникать проблемы, обусловленные сложностью социально-технических систем, так и проблемы политического характера, если заинтересованные группы конфликтуют. При сочетании этих проблем системный анализ становится трудным и кропотливым делом, при котором аналитик должен играть роль посредника между заказчиком и исполнителем.
Руководители предприятий обычно интуитивно понимают свои проблемы, но не могут объяснить их, и, кроме того, они часто имеют весьма туманное представление о том, какую пользу могут принести им информационные технологии. Разработчики же с энтузиазмом говорят о существующих возможностях в области построения систем обработки данных, но они, как правило, не имеют информации о том, что именно является наилучшим для той или иной организации.
Основополагающая концепция состоит в построении при помощи графических методов системного анализа совокупности моделей различных аспектов деятельности организации, которые дают возможность управленцам и аналитикам получить ясную общую картину бизнес-процессов.

Системный подход применяется для решения различного рода сложных задач, в число которых входят:

  • совершенствование системы управления организации и анализ ее деятельности;
  • подготовка к внедрению системы управления предприятием;
  • внедрение систем менеджмента качества и их сертификация;
  • оптимизация, инжиниринг и реинжиниринг бизнес-процессов;
  • внедрение информационных систем на предприятии;
  • документирование корпоративных знаний, в том числе в виде моделей прототипов.
Актуальность данных и аналитических исследований. Что такое аналитика? Виды анализа

Актуальность данных и аналитических исследований. Что такое аналитика? Виды анализа

Актуальность данных и аналитических исследований. Что такое аналитика? Виды анализа

Рост объема информации характерен почти для каждой сферы общественной деятельности. Если вы занимаетесь спортом, то наверняка знаете о бейсбольной статистике Moneyball и революции в профессиональном бейсболе, которую позволил совершить анализ данных об эффективности действий отдельных игроков. Сейчас такая статистика внедрена практически во всех популярных видах спорта. Если вы увлекаетесь сетевыми компьютерными играми, то наверняка знаете, что разнообразные сведения о вашем игровом поведении накапливают и анализируют компании Zynga и Electronic Arts. Любите кино? Возможно, слышали о методике, применяемой компанией Netflix для прогнозирования предпочтений в области кино. Может быть, вы не знаете, что некоторые голливудские киностудии (например, Relativity Media) используют похожие методики, принимая решение о том, какие кинопроекты финансировать.

Continue reading→

Механизм интеграции

Моделирование бизнеса — IDEF, UML, ARIS

Статья написана на основе лекций «Моделирование и анализ бизнес-процессов» профессора Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, Силич Марии Петровны.

Классификация моделей

Понятие модели

Модель представляет искусственный, созданный человеком объект любой природы (умозрительный или материально реализованный), который замещает или воспроизводит исследуемый объект.
Процесс построения, изучения и применения моделей называется моделированием.

Модель — упрощенный, приближенный образ, который отражает наиболее существенные (с точки зрения цели моделирования) свойства оригинала.
Соответствие модели оригиналу называется адекватностью модели.
Адекватность включает требования полноты и точности (правильности). Требования должны выполняться в той мере, которая достаточна для достижения цели.

Для одного и того же объекта может быть построено множество различных моделей, отвечающих различным целям.

Модель внешнего вида часов
модель внешнего вида часов
Структурная схема часов
структурная схема часов

Виды подобия: прямое (макет, фотография), косвенное (подобие по аналогии), условное (на основе соглашений).

Процесс моделирования имеет свойство динамичности: модели развиваются, уточняются, переходят одна в другую.

Классификация моделей

Классификация моделей познавательные нормативные
Познавательные (объяснительные) модели отражают уже существующие объекты.

Нормативные (прагматические) модели отражают объекты, которые должны быть осуществлены.
Градации нормативных моделей: от референтной (для целого класса объектов) до модели конкретного объекта.

Классификация моделей статические динамические
Статические модели не учитывают временной фактор.
Динамические модели отражают изменения объекта, происходящие с течением времени. Динамическая модель сама может быть статична или находиться в динамике (имитационная модель).

Классификация моделей материальные абстрактные
Материальные модели построены из реальных объектов.
Абстрактные модели — это идеальные конструкции, выполненные средствами мышления, сознания.

Классификация моделей декларативные процедурные
Декларативные модели отражают свойства, структуры, состояния объектов.
Процедурные модели отражают процедурное, операционное знание.

Классификация моделей детерминированные стохастические
Детерминированные модели отражают процессы и явления, не подверженные случайностям.
Стохастические – отражают случайные процессы, описываемые вероятностными характеристиками и статистическими закономерностями.

Классификация моделей формализованные содержательные
Формализованные модели могут не иметь смысловой интерпретации.
В содержательных моделях сохраняется семантика моделируемого объекта.

Языки описания моделей

Языки описания моделей: аналитические, численные, логические, теоретико-множественные, лингвистические, графические.

Графические модели (схемы, диаграммы, графики, чертежи) – наглядны.
Нотация — система условных обозначений (знаков) и правил их использования, принятая в конкретной методологии.

Требования к нотации:

  • простота — простой знак предпочтительнее сложного;
  • наглядность — хотя бы отдаленное сходство с оригиналом;
  • индивидуальность — достаточное отличие от других обозначений;
  • однозначность — нельзя обозначать одним символом различные объекты;
  • определенность — четкие правила использования модели;
  • учет устоявшихся традиций.

Содержание модели бизнеса

В модели бизнеса отражают:

  • функции, которые бизнес-система должна выполнять — что она делает, для кого, с какой целью;
  • процессы, последовательность отдельных шагов процессов (работ, операций);
  • организационные структуры, обеспечивающие выполнение процессов;
  • материальные и информационные потоки, возникающие в ходе выполнения процессов;
  • данные, необходимые при выполнении процессов, и отношения между этими данными.

Методы моделирования бизнеса

Структурные методы

Структурные методы
Основаны на последовательной декомпозиции системы на все более мелкие подсистемы.

Принципы структурного подхода:

  • «разделяй и властвуй» — разбиение сложных проблем на множество меньших задач, легких для понимания и решения;
  • иерархическое упорядочивание – организация составных частей проблемы в иерархические древовидные структуры.

Две группы методов: моделирующие функциональную структуру и структуру данных

Наибольшее распространение получили методологии:

  • IDEF0 – функциональные модели, основанные на методе SADT;
  • IDEF1X – диаграммы данных «сущность-связь» (ERD);
  • IDEF3 — диаграммы потоков работ (Work Flow Diagrams);
  • DFD — диаграммы потоков данных (Data Flow Diagrams).

Методы объектно-ориентированного моделирования

Методы объектно-ориентированного моделирования
Предназначены для создания моделей систем с целью их последующей реализации в виде объектно-ориентированных программ

Наиболее известные методы:

  • Booch’93 Г. Буча,
  • OMT Дж. Румбаха
  • OOSE А. Джекобсона
  • UML (Unified Modeling Language) – на основе Booch’93, OMT, OOSE

Главным структурообразующим элементом является объект.
В программировании объект — это структура, объединяющая данные и процедуры.
В модели бизнеса объекты – это участники бизнес-процесса (активные объекты) и пассивные объекты (материалы, документы), над которыми выполняют действия активные объекты.

Методы имитационного моделирования

Методы имитационного моделирования
Позволяют имитировать на компьютере (с помощью специальных программ) процессы функционирования реальной системы (в режиме сжатого времени или пошаговом режиме).

Наиболее распространенные методы:

  • сети Петри и раскрашенные сети Петри (CPN, Colored Petri Nets);
  • GPSS (General Purpose Simulating System) – унифицированный язык имитационного моделирования;
  • SIMAN (SIMulation ANalysis) – язык визуального моделирования.

Интегрированные методы

Интегрированные методы
Интегрированные методы моделирования объединяют различные виды моделей – структурного анализа, объектно-ориентированные, имитационные и др.

  • ARIS (Architecture of Integrated Information System) позволяет отражать в единой интегрированной модели: оргструктуры, функции, данные, процессы. Использует множество типов моделей.
  • G2 — методология создания динамических интеллектуальных систем позволяет моделировать процессы с использованием знаний эксперта.
  • BRM (Business Rules Management) – методология управления бизнес-правилами.

Структурные методологии

Методология IDEF0

Методология IDEF0
Методология IDEF0 базируется на методе SADT (Structured Analysis and Design Technique) Росса, предназначенном для структурированного представления функций системы и анализа системных требований.
IDEF0-модель состоит из диаграмм и фрагментов текста. На диаграммах все функции системы и их взаимодействия представлены как блоки (функции) и дуги (отношения).

Основные элементы модели:

  • Функциональный блок (Activity) – преобразование (активность);
  • Выходы (Output) – результат преобразования;
  • Входы (Input) — объекты, которые преобразуются в Выходы;
  • Управление (Control) — информация, как происходит преобразование;
  • Механизм (Mechanism) – объекты, осуществляющие преобразование.

Функциональный блок может быть декомпозирован — представлен в виде совокупности других взаимосвязанных блоков, которые детально описывают исходный блок.
IDEF0-модель состоит из набора иерархически связанных диаграмм
Таким образом, IDEF0-модель состоит из набора иерархически связанных диаграмм
На диаграмме блоки соединяются дугами: выходные дуги одних блоков могут являться входами (управлением, механизмом) других.
Дуги с одним свободным концом имеют источник или получатель вне диаграммы. Для обозначения внешних дуг используются буквы:

  • I (Input),
  • C (Control),
  • O (Output) и
  • M (Mechanism).

Типы связей между блоками:
Выход-вход
Выход-вход
Выход-управление
Выход-управление
Выход-механизм
Выход-механизм
Обратная связь по управлению
Обратная связь по управлению
Обратная связь по входу
Обратная связь по входу

Методология IDEF3

IDEF3-модели используются для документирования технологических (информационных) процессов, где важна последовательность выполнения процесса

Выделяют четыре элемента IDEF3-модели:
Единицы работ (Unit of work) IDEF3 Единица работы — отображают действия, процессы, события, этапы выполнения работ. Единица работы может иметь только один вход и один выход

Ссылки (Referents):
необходимые элементы для выполнения процесса (сырье, материалы);
результат процесса (изделие);
активаторы процесса (клиент, поставщик).
Ссылки (Referents) idef3

Связи (Links), которые бывают двух типов:
передают действия от одной единицы работ к другой
Связи (Links) idef3
соединяют ссылку с единицей работ (активируют единицу работ)
Связи (Links) idef3

Перекрестки (Junctions) – элементы модели, за счет которых описывается логика и последовательность выполнения этапов процесса.
Бывают двух видов:
перекрестки слияния – Fan-in
перекрестки слияния – Fan-in idef3
перекрестки ветвления – Fan-out
перекрестки ветвления – Fan-out

Типы перекрестков

Асинхронное И (Asynchronous AND)
выходной процесс запустится, если завершились все входные процессы
26_asynchronous_and_zavershilis_vse_vhodnie
после завершения входного процесса запустятся все выходные процессы
Асинхронное И (Asynchronous AND)

Синхронное И (Synchronous AND)
выходной процесс запустится, если завершились одновременно все входные процессы
Синхронное И (Synchronous AND)
после завершения входного процесса запустятся все выходные процессы, причем запустятся одновременно
Синхронное И (Synchronous AND)

Асинхронное ИЛИ (Asynchronous OR)
выходной процесс запустится, если завершится один или несколько входных процессов
Асинхронное ИЛИ (Asynchronous OR)
после завершения входного процесса запустятся один или несколько выходных процессов
Асинхронное ИЛИ (Asynchronous OR)

Синхронное ИЛИ (Synchronous OR)
выходной процесс запустится, если завершились один или несколько входных процессов, причем завершились одновременно
Синхронное ИЛИ (Synchronous OR)
после завершения входного процесса запустится один или несколько выходных процессов, причем запустятся одновременно
Синхронное ИЛИ (Synchronous OR)

Исключающее ИЛИ (XOR, Exclusive OR)
выходной процесс запустится, если завершился только один входной процесс
34_XOR_Exclusive_OR_input
после завершения входного процесса запустится только один выходной процесс
Исключающее ИЛИ (XOR, Exclusive OR)

Пример IDEF3

Пример IDEF3

Правила создания перекрестков

  1. Каждому перекрестку слияния должен предшествовать перекресток ветвления.
  2. Перекресток слияния «И» не может следовать за перекрестком ветвления типа синхронного, асинхронного или исключающего «ИЛИ».
  3. Перекресток слияния типа исключающего «ИЛИ» не может следовать за перекрестком ветвления типа «И».
  4. Перекресток, имеющий одну стрелку на одной стороне, должен иметь более одной стрелки на другой.
  5. Перекресток не может быть одновременно перекрестком слияния и ветвления. В ситуации, когда необходимо одновременно осуществить слияние и разветвление потоков работ, вводится каскад перекрестков.

Правило относительно единиц работ

В блок может входить и из блока может выходить только одна связь последовательности. Для отображения множества входов и выходов используются перекрестки.
Разрешается множественная декомпозиция работ:
для одной и той же работы может быть создано несколько диаграмм декомпозиции (для описания разных вариантов реализации работы).

Номер работы А13.1.2 означает:
родительская работа имеет код А13,
номер декомпозиции – 1
номер работы на текущей диаграмме – 2.

Методология DFD

Диаграммы потоков данных DFD позволяют эффективно и наглядно описать процессы документооборота и обработки информации.
Используются две нотации: Йордана и Гейна-Сарсона

Типы структурных элементов (в нотации Гейна-Сарсона):
1. Процессы (функции, операции, действия), которые обрабатывают и изменяют информацию. Процессы показывают, каким образом входные потоки данных преобразуются в выходные
Методология DFD Процессы
2. Потоки данных, которые обозначают взаимодействие процессов с внешним миром и между собой. Поток данных соединяет выход процесса (объекта) с входом другого процесса (объекта).
Поток данных соединяет выход процесса (объекта) с входом другого процесса (объекта)
3. Хранилища данных — представляют собой собственно данные, к которым осуществляется доступ. Эти данные могут быть созданы или изменены процессами.
Хранилища данных - представляют собой собственно данные, к которым осуществляется доступ.
4. Внешние сущности — определяют внешние элементы, которые участвуют в процессе обмена информацией с системой. Внешние сущности изображают входы в систему (источники информации) и/или выходы из системы (приемники информации). Примеры: заказчик, персонал, поставщик, клиент, склад, банк
Внешние сущности - определяют внешние элементы, которые участвуют в процессе обмена информацией с системой

Пример:
Методология DFD пример

Объектно-ориентированный язык UML

Язык UML был разработан для создания моделей информационных систем (ИС) с целью их последующей реализации в виде объектно-ориентированных программ.
Все представления о модели сложной системы фиксируются в виде диаграмм -специальных графических конструкций (схем, графов).
Имеется 8 основных типов диаграмм UML, отражающих различные аспекты: процессы, выполняемые системой (предоставляемые пользователю сервисы), последовательность выполняемых системой алгоритмических операций,
структуру программных объектов, их взаимодействие (обмен сообщениями) и т.д.

В настоящее время язык UML применяется не только для создания ИС, но и для анализа и перепроектирования бизнес-процессов:
вместо моделей процессов ИС строятся модели бизнес-процессов,
вместо программных объектов в моделях отражаются объекты бизнес-процессов (исполнители, продукция, услуги и т.д.),
вместо окружения ИС (пользователей ИС) моделируется окружение бизнеса (поставщики, партнеры, клиенты).

Прецедентная модель бизнеса

Отражает основные бизнес-процессы, их взаимодействие с окружением.
Начинается с построения внешней диаграммы (вариантов использования — Use Case Diagram), показывающей, как бизнес виден извне
Прецедентная модель бизнеса

Актор (действующее лицо, business actor) — субъект окружения бизнеса. Примеры акторов: Клиент, Покупатель, Поставщик, Партнер, Акционер, Заказчик.
Актор (действующее лицо, business actor)

Прецедент (вариант использования, business use case) — относительно законченная последовательность действий в рамках некоторого бизнес-процесса, приносящая ощутимый результат конкретному актору .
Примеры прецедентов: Производство продукта Продажа продукта, Сервисное обслуживание, Разработка продукта, Маркетинг и сбыт.
Прецедент (вариант использования, business use case)

Экземпляр (реализация) прецедента – конкретный вариант хода событий класс прецедентов — обобщенный прецедент.

Для акторов тоже различают понятия класса и экземпляра.
Акторы разных классов могут иметь общие характеристики или общие обязательства.
Можно ввести обобщенный класс акторов. Между обобщенным типом актора и более конкретным устанавливается отношение обобщения
Между обобщенным типом актора и более конкретным устанавливается отношение обобщения

Между прецедентами и акторами устанавливаются отношения коммуникации (отношения ассоциации со стереотипом communicate).
Они моделируют взаимосвязи прецедентов с окружением (информационные и материальные потоки)
Между прецедентами, как правило, устанавливаются только отношения зависимости а также отношения, структурирующие прецеденты – отношения обобщения, включения (зависимости со стереотипом include), расширения (зависимости со стереотипом extend).
отношения обобщения, включения (зависимости со стереотипом include), расширения (зависимости со стереотипом extend)

Для каждого из элементов модели составляется спецификация.
В спецификации актора: наименование, стереотип (business actor), описание, список атрибутов, список обязательств и др.

В спецификации прецедента: наименование, стереотип (business use case), краткое описание, перечень связанных с прецедентом поддиаграмм и документов

Поток событий прецедента

Поток событий — описание прецедентов последовательностью шагов

Поток событий прецедента «Продажа продукта»:

  • Продавец получает заявку клиента
  • Если в заявке указан готовый продукт, то Продавец проверяет наличие продукта на складе. Если продукта нет в наличии, прецедент заканчивается. Если продукт есть на складе, то прецедент продолжается с шага 6.
  • Если в заявке указывается заказной продукт, то Продавец формирует заказ и передает его
  • Изготовителю продукта.
  • Изготовитель изготавливает продукт в соответствии с требованиями клиента и сообщает о готовности Продавцу.
  • Изготовитель отправляет продукт на Склад.
  • Продавец сообщает Клиенту о готовности продукта и принимает от Клиента оплату.
  • Продавец сообщает Отправителю количество продукта и адрес клиента и заказывает транспорт.
  • Отправитель получает продукт со склада и доставляет его клиенту.

Диаграмма деятельности (Activity Diagram)

Диаграмма деятельности (Activity diagram)

Элементы диаграммы деятельности

Элементы диаграммы деятельности

Дорожки:
Если в выполнении прецедента участвуют несколько объектов, то действия, выполняемые каждым объектом, размещаются на соответствующей дорожке
действия, выполняемые каждым объектом, размещаются на соответствующей дорожке

Структурирование прецедентов

Чтобы упростить описание прецедента, необходимо его структурировать. Рассмотрим два способа структурирования.
1. Выделение фрагментов
Если из описания прецедента с альтернативными потоками событий можно выделить фрагмент, представляющий собой относительно законченную последовательность событий, то данный фрагмент рассматривается как отдельный прецедент. Между выделенным прецедентом и базовым устанавливается отношения включения (include).
Иногда используют отношение расширения (extend). Оно устанавливается между базовым прецедентом и прецедентом, содержащим некоторое дополнительное поведение, выполняемое при определенных условиях.

2. Обобщение
Если несколько прецедентов имеют похожее поведение, то следует выделить общее поведение в отдельный прецедент (родительский). Между каждым из частных прецедентов и родительским устанавливается отношение обобщения (generali-zation).

Объектная модель бизнес-процесса

Раскрывает внутреннее устройство бизнеса: какие виды ресурсов используются для реализации прецедентов и каким образом они взаимодействуют.
Классы объектов модели бизнеса:
активные — исполнители процессов (стереотип business worker), например, Продавец, Изготовитель, Разработчик;
53_uml_aktivnie_klassi
пассивные — сущности (стереотип business entity), например, Продукт, Заказ, Счет.
пассивные - сущности (стереотип business entity)

Иногда среди активных выделяют:
интерфейсные (стереотип Boundary) – активные объекты, взаимодействующие с окружением, т.е. с акторами. Примеры – Продавец, Регистратор, Секретарь..
управляющие (стереотип Control) – активные объекты, участвующие в выполнении процессов, но не имеющие контакта с окружением. Примеры – Разработчик продукции, Изготовитель, Менеджер проекта..

Классы и объекты

Класс – некоторый тип объектов (множество похожих объектов),
Экземпляр – конкретный объект (представитель класса).
Экземпляр – конкретный объект (представитель класса)

Объекты имеют:
имя (через двоеточие может быть указано имя класса)
свойства — описываются с помощью атрибутов
поведение — представляется с помощью операций

У объектов одного класса состав атрибутов и операций одинаков.
Они отличаются значениями атрибутов, т.к. экземпляры классов описывают характеристики конкретного объекта.

Для отображения взаимосвязей объектов в процессе выполнения прецедента используются динамическая и статическая диаграммы взаимодействий.
Для отображения структурных и ассоциативных связей между классами используется диаграмма классов

Динамическая диаграмма взаимодействия

Прецедент «Продажа заказного продукта»:
Продавец получает заявку клиента
Продавец формирует заказ и передает его Изготовителю продукта.
Изготовитель изготавливает продукт.
Изготовитель отправляет продукт на Склад и сообщает о готовности Продавцу.
Продавец сообщает Клиенту о готовности продукта и принимает от Клиента оплату.
Продавец сообщает Отправителю адрес клиента и заказывает транспорт.
Отправитель получает продукт со склада и доставляет его клиенту.
Динамическая диаграмма взаимодействия

Элементы диаграммы последовательности

В верхней части диаграммы – активные объекты (и акторы) в виде прямоугольника («человечка»), от которого вниз проведена «линия жизни».
Сообщение (message) – отрезок горизонтальной линии со стрелкой, проведенный от линии жизни объекта (актора), посылающего сообщение, до линии жизни объекта (актора), получающего сообщение.
Сообщение (message)

Отношение сообщения моделирует материальный или информационный поток.
Прием сообщений инициирует выполнение некоторого действия получателем

Сообщения упорядочены по времени: первое сообщение изображается вверху диаграммы, следующее – ниже, следующее – еще ниже и т.д.
Однако диаграмма не содержит метрики времени (расстояния между сообщениями – это не интервал времени)

Статическая диаграмма взаимодействия

Диаграмма кооперации (Collaboration Diagram)
Статическая диаграмма взаимодействия

Диаграмма классов

Диаграмма классов (Class diagram) используется для отображения устойчивых связей между классами объектов
Диаграмма классов для прецедента «Продажа продукта»
Диаграмма классов для прецедента «Продажа продукта»
Для структурирования классов используются отношения обобщения и включения
Для структурирования классов используются отношения обобщения и включения

Описание объектов

Спецификация объекта состоит из описания свойств (атрибутов) и поведения (обязательств, операций).
Спецификация объекта состоит из описания свойств (атрибутов) и поведения (обязательств, операций).

Интегрированная методология ARIS


Методология ARIS (Architecture of Integrated Information System) разработана в 1990-х годах профессором А.-В. Шеером
Интегрированная методология ARIS
Для каждого из этих представлений можно построить несколько типов моделей (в ARIS 5.0 общее количество типов диаграмм — 130)

Выделено четыре основных вида моделей (четыре представления):

  • организационные модели — структура организации (иерархия подразделений и должностей);
  • функциональные модели — иерархия функций (целей), выполняемых в организации;
  • информационные модели — структура информации, необходимой для реализации функций системы;
  • модели процессов/управления — комплексный взгляд на реализацию деловых процессов в рамках системы

Организационная схема

К организационным моделям относится Организационная схема (Organizational chat).
Основные типы объектов этой модели:
Организационная схема (Organizational chat)

Модель строится иерархически — от верхнего уровня структуры к нижнему.
Низшим уровнем является описание подразделений на уровне должностей — штатных единиц, занимаемых конкретными сотрудниками.
Модель строится иерархически — от верхнего уровня структуры к нижнему.

Дерево функций

К функциональным моделям относится Дерево функций (Function Tree).
К функциональным моделям относится Дерево функций (Function Tree)
Используется только один тип объекта — функция (работа, действие, этап в рамках процесса).
На верхнем уровне функции представляют собой бизнес-процессы. Детализация функций образует иерархическую структуру.
Самый нижний уровень представляют базовые функции (которые уже не могут быть разделены на составные элементы).

Событийная цепочка процесса

К моделям процессов/управления относится Диаграмма eEPC (extended Event driven Process Chain)
К моделям процессов/управления относится Диаграмма eEPC (extended Event driven Process Chain)
Основные типы объектов:
67_aris_diagram_eEPC_tipi_objectov

Элементы диаграммы eEPC

  • Функция – некоторое (шаг процесса). С функцией могут быть связаны: исполнители, входные и выходные документы, программное обеспечение и т.д.
  • Событие — какое-либо завершенное состояние объекта, которое влияет на дальнейший ход процесса. С одной стороны события являются стимулом к выполнению функций, с другой – их результатом.
  • Логические операторы (И, ИЛИ, XOR) показывают разветвления в потоке процесса.

Примеры:
Элементы диаграммы eEPC

Интеграция моделей

Взаимосвязь моделей ARIS обеспечивается с помощью двух механизмов: интеграции и детализации
1. Механизм интеграции
Благодаря хранению объектов в едином репозитории (специальной базе данных).
При создании нового объекта в репозитарии появляется отдельная запись, задающая описание объекта.
Объект можно скопировать из одной модели и вставить в другую с помощью команд Copy/Paste.
Механизм интеграции

Детализация моделей

2. Механизм детализации: для объектов текущей модели можно задавать ссылки на другие модели, являющиеся подробным описанием этого объекта.
Типы детализации, разрешенные к использованию, зависят от типа объекта
70_aris_detalizaciya_modeley

Механизм детализации позволяет избегать перегрузки моделей информацией, делая их более наглядными.

Инструментальные средства

Возможности инструментальных средств

  • визуальное моделирование, позволяющее формировать графическую модель (в виде диаграмм, блок-схем, графов) в интерактивном режиме с использованием визуальных средств;
  • проверка моделей – проверка соблюдения синтаксических и семантических правил построения моделей, определенных в используемой методологии моделирования;
  • анализ построенных моделей – возможность просчитать стоимостные и временные характеристики процессов, проверить гипотезы «что, если …», выявить логические ошибки и т.д.;
  • документирование – вывод представленной в моделях информации в виде текстовых описаний, содержащихся в файлах заданного формата;
  • интеграция различных информационных систем – возможность обмениваться информацией о моделируемых процессах между различными приложениями;
  • автоматическое создание компонент информационных систем – например, автоматическая кодогенерация (создание компьютерных программ), генерация баз данных на основе введенных моделей и диаграмм.

Использованная литература

1. Национальный исследовательский Томский политехнический университет. Томск. Силич М.П. 2016. 75 с. Презентация к лекции.

Критерии управления на основе данных

Для компаний с управлением на основе данных характерны виды деятельности, перечисленные ниже.

  • Эти компании постоянно проводят различные тестирования, например A/B тестирование на сайте или тестирование заголовков в электронной рассылке маркетинговой кампании. Социальная сеть LinkedIn, например, проводит до 200 тестирований в день, сайт электронной коммерции Etsy одновременно может проводить до десяти тестирований. Тестирование иногда проводится непосредственно с участием конечных пользователей, чтобы компания могла получить прямую обратную связь относительно потенциальных новых характеристик или новых продуктов.
  • Тестирования направлены на постоянное совершенствование деятельности компании и ее сотрудников. Это может быть постоянная оптимизация основных процессов, например сокращение производственного процесса на несколько минут или снижение цены за конверсию, что становится возможным благодаря тщательному анализу, специально разработанным математическим или статистическим моделям и симуляции.
  • Компании могут заниматься прогнозным моделированием, прогнозированием объема продаж, курса акций или выручки, но, что самое важное, они используют собственные прогнозные ошибки для улучшения своих моделей.
  • Практически всегда они выбирают среди будущих вариантов или действий на основе набора взвешенных показателей.

Ресурсы всегда конечны, и всегда есть аргументы за и против разных рациональных способов действий. Для принятия окончательного решения необходимо собрать данные для каждого набора показателей, которые тревожат или интересуют компанию, и определить их значимость. Например, когда компания Warby Parker собиралась открывать первый офис за пределами Нью Йорка, то комплексно рассматривала и оценивала целый ряд переменных в отношении нового места: индекс благополучия Gallup (Well being index), кадровый потенциал, прожиточный уровень, стоимость билетов до Нью Йорка и так далее. Марисса Майер (CEO компании Yahoo!) делилась похожей историей: как она выбирала между разными предложениями о работе и приняла решение работать в компании Google .
Компания с управлением на основе данных будет делать хотя бы что то из перечисленного, что направлено на будущее и имеет акцент на данных.

Итак, у нас в компании есть качественные данные и квалифицированные специалисты по работе с этими данными, которые занимаются деятельностью, направленной на перспективу. Теперь то нас можно назвать компанией с управлением на основе данных?

К сожалению, не совсем. Это все равно что в лесу падает дерево, но никто этого не слышит. Если специалисты по работе с данными проводят анализ, но никто не обращает на него внимания, и если результаты этого анализа никак не отражаются на процессе принятия решений в компании, то это нельзя считать управлением на основе данных. Специалисты по работе с данными должны информировать тех, кто принимает решения, и последние должны делать это, учитывая результаты работы аналитиков.
Дайкс предлагает термин «аналитическая цепочка ценности».
Критерии управления на основе данных
Данные ложатся в основу отчетов, которые будут способствовать проведению более глубокого анализа. Результаты анализа предоставляются лицам, принимающим решения, и процесс принятия решений строится на их основе. Это ключевой шаг. Данные и результаты анализа, о которых идет речь, требуются для принятия решения, способного повлиять на стратегию или тактику компании или ее развитие.

Технологии и обучение могут обеспечить первую часть плана: помочь специалистам по работе с данными с проведением анализа и представить результаты этого анализа. Однако именно от корпоративной культуры компании зависит, обратят ли на данные и результаты анализа внимание, будут ли им доверять и предпринимать на их основе конкретные действия.
Наконец мы добрались до самого важного аспекта, определяющего управление на основе данных. Для компании с управлением на основе данных именно данные – основной фактор, обусловливающий стратегию и влияющий на нее. В такой компании формируется конструктивная корпоративная культура, при которой данным доверяют, а результаты анализа бывают высокозначимыми, информативными и используются для определения следующих шагов.
В этом то и заключается сложность. Если решения в компании принимаются на основе интуиции, как вывести ее на уровень управления на основе данных? Это процесс нелегкий и небыстрый, поэтому не стоит ожидать мгновенных изменений, однако все сотрудники компании могут внести свой вклад в этот процесс. Мы рассмотрим несколько способов, как стимулировать развитие в компании управления на основе данных.

Специалисты по аналитике

Специалисты по аналитике

По-настоящему хороший аналитик должен будоражить людей… Я знаю, что я первый получаю данные, а значит, я первый узнаю историю. Открывать что-то новое увлекательно.
Дэн Мюррей

Человеческий фактор – важный компонент компании с управлением на основе данных. Кто такие специалисты по аналитике и как должна быть организована их работа?
Эта статья посвящена специалистам по аналитике: разным их типам и навыкам, которыми они должны обладать. Мы рассмотрим самые разные позиции и познакомимся с людьми, которые их занимают. Кроме того, мы обсудим плюсы и минусы разных организационных структур для выполнения аналитической работы.
Continue reading→

Качество данных

80 % времени я трачу на очистку данных. Качественные данные всегда выигрывают у качественных моделей.
Томсон Нгуен

Данные – это фундамент, на котором держится компания с управлением на основе данных.
Если люди, принимающие решения, не располагают своевременной, релевантной и достоверной информацией, у них не остается другого выхода, как только положиться на собственную интуицию. Качество данных – ключевой аспект.

Специалистам‑аналитикам нужны правильные данные, собранные правильным образом и в правильной форме, в правильном месте, в правильное время. (Они просят совсем не много.) Если какое‑то из этих требований не выполнено или выполнено недостаточно хорошо, у аналитиков сужается круг вопросов, на которые они способны дать ответ, а также снижается качество выводов, которые они могут сделать на основании данных.
Continue reading→