В практической предметной деятельности также возникают потребности выявления и изучения указанных закономерностей возникновения и развития различных ситуаций, протекания и преобразования бизнес-процессов для повышения их эффективности.
Следует отметить, что исследование обычно включает анализ, но не сводится к нему, так как является более высоким уровнем творческой деятельности и может содержать в различных сочетаниях наблюдение, оценку, проведение экспериментов и классификацию, разработку показателей и др.
Нетрудно видеть, что предметом как научных, так и прикладных исследований является информация в соответствующей области знаний. Поэтому с информационной точки зрения алгоритм исследования универсален и содержит следующие этапы:
− сбор или идентификацию экономических данных;
− накопление, хранение, обработку, анализ и интерпретацию статистически значимой информации;
− подготовку и представление информации, необходимой заинтересованным пользователям.
Как правило, большинство организаций пользуются современными аналитическими платформами, которые имеют широкий функционал и возможности бизнес-анализа, что позволяет получать преимущества, обрабатывая значительный объем информации.
Для учета указанной зависимости воспользуемся известной трехуровневой моделью управления, в соответствии с которой информационная структура организации также может быть представлена иерархией уровней, каждый из которых характеризуется своей технологией обработки и управления информацией и имеет свою функцию в процессе управления экономическими процессами.
Тогда аналитические системы будут располагаться иерархически на разных уровнях этой инфраструктуры (см. таблицу).
Рис.1. Соответствие IT-решений уровням управления организацией
Какие возможности для аналитики бизнес-процессов имеет каждая из этих систем мы рассмотрим далее.
Таблица 1
IT-решение |
Характеристика |
Транзакционные системы |
К транзакционным относятся системы, осуществляющие обработку данных на уровне отдельных операций (транзакций) (ERP–системы, автоматизированные банковские системы (АБС), биллинговые системы, учетные системы и некоторые другие). |
OLAP-системы |
Представляют собой мощную технологию обработки и исследования данных. Системы, построенные на основе технологии OLAP, предоставляют практически безграничные возможности по составлению отчетов, выполнению сложных аналитических расчетов, построению прогнозов и сценариев, разработке множества вариантов планов. |
Хранилища данных |
Является местом складирования собираемых в системе данных и информационным источником для решения задач анализа данных и принятия решений. Как правило, объем информации в ХД является достаточно большим. Упрощенно можно сказать, что хранилище данных управляет данными, которые были собраны как из операционных систем организации (OLTP-систем), так и из внешних источников данных, и которые длительный период времени хранятся в системе. |
Системы Data Mining |
Технология, которая предназначена для поиска в больших объемах данных неочевидных, объективных и полезных на практике закономерностей. Неочевидных - это значит, что найденные закономерности не обнаруживаются стандартными методами обработки информации или экспертным путем. Объективных - это значит, что обнаруженные закономерности будут полностью соответствовать действительности, в отличие от экспертного мнения, которое всегда является субъективным. Практически полезных - это значит, что выводы имеют конкретное значение, которому можно найти практическое применение. |
Системы BSC |
Механизм взаимосвязи стратегических замыслов и решений с ежедневными задачами, способ направить деятельность всей компании (или группы) на их достижение. На уровне бизнес-процессов контроль стратегической деятельности осуществляется через так называемые ключевые показатели эффективности. Данные показатели являются измерителями достижимости целей, а также характеристиками эффективности бизнес-процессов и работы каждого отдельного сотрудника. |
Таким образом, даже краткий обзор современного состояния и перспектив использования информационных технологий в экономических исследованиях показывает, что в данной области в последнее время есть большие достижения и видны дальнейшие перспективы использования.
литература
Карпычев В.Ю. Информационные технологии в экономических исследованиях // Экономический анализ: теория и практика. 2013. №20 (323). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-tehnologii-v-ekonomicheskih-issledovaniyah (дата обращения: 28.02.2018).
Мащенко М.В. Развитие системного стиля мышления старшеклассников в процессе обучения информатике: монография [Электронный ресурс] / М.В. Мащенко, Е.А. Волкова. – Электрон. текстовые дан. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2017. – 100 с. – Режим доступа: http://nkras. ru/arhiv/2017/volkova.pdf (дата обращения 25.02.2018)