Анализ корпоративных данных: от Microsoft Excel к IBM Watson Analytics. Практикум

posted Jun 23, 2017, 12:08 AM by ERPACADEMY   [ updated Jan 5, 2018, 3:49 AM by Alexander Stepanov ]

Информатика. Методические рекомендации

Содержание
  • Введение: обработка данных, от ручных манипуляций к полной автоматизации на основе машинного интеллекта
  • Настройка рабочей среды
  • Описание сценария практикума и постановка задачи
  • Продумывание сценариев использования аналитических отчетов
  • Анализ источников и структуры исходных данных: ERP-система, файлы
  • Разработка информационной модели
  • Проектирование OLAP-куба
  • Консолидация данных средствами Microsoft Excel
  • Обработка данных в IBM Watson Analytics инструментами машинного обучения
  • Разработка и публикация «цифровой панели» и инфографики
  • Заключение и контрольные вопросы

Автор: Александр А. Степанов

Фрагмент:

"Управление предприятием – это непрерывное принятие решений об эффективном использовании его самых разнообразных ресурсов – денежных средств, основных фондов, товаров, рабочего времени персонала и др. При этом такие задачи управления должны решаться комплексно, т.е. объектом управления должная являться вся цепочка формирования стоимости готовой продукции или услуг (их потребительской ценности) – от дизайна и снабжения до каналов распространения. Поэтому при работе с управленческой информацией необходим всесторонний охват деятельности предприятия. А из этого следует, что необходимо накапливать большие массивы данных и эффективно их обрабатывать. С другой стороны, информации не должно быть слишком много, т.е. пользователи (менеджеры самого разного уровня) должны получать в разумной мере достаточную для их работы информацию, которой они способны воспользоваться.

Технология, которая позволяет реализовать эти два условия – большой объем данных и представление результатов их анализа в удобном виде, именуется как «инструменты бизнес-аналитики» (или по англ. Business Intelligence). Эта очень обширная область, поэтому в данной практической работе мы рассмотрим один из наиболее часто применяемых подходов.

Этот подход реализуется технологией OLAP (сокр. от англ. On-Line Analytical Processing – аналитическая обработка данных в реальном времени). OLAP позволяет изучать разнообразную финансовую, хозяйственную и даже технологическую информацию, накапливаемую в так называемых «хранилищах данных». В качестве «хранилища данных» может выступать, например, база данных ERP-системы. А если на предприятии функционирует множество информационных систем, то в «хранилище данных» собирается информация из множества источников.

«Хранилище данных» является специальной базой данных, которая содержит в себе обновляющуюся информацию из справочников, документов и операций касательно самых разных сфер деятельности предприятия, например, закупки сырья и услуг по фрахту, продажи готовой продукции, страховые взносы по основным средствам и многое другое."

Материал доступен для клиентов ERPACADEMY.RU