Ответ: Системы моделирования и прогнозирования в профессиональной деятельности

⇐ ПредыдущаяСтр 9 из 10Следующая ⇒

Результативность деятельности современной компании зависит от состояния множества взаимосвязанных и не всегда поддающихся управлению внешних и внутренних факторов. Па основе анализа экспертных данных создается модель обобщенной среды функционирования компании, в которой по возможности учитываются основные политические, экономические, социальные, технологические факторы, влияющие на деятельность компании. В рамках данной модели прогнозируются всевозможные внешние обстоятельства: объем и структура потребления и производства профильных и непрофильных продуктов компании, рыночные тенденции, деятельность партнеров и конкурентов, запасы и обеспеченность ресурсами и т.д.

Для принятия стратегических решений в ситуации высокой неопределенности среды применяется сценарное прогнозирование. В области стратегического управления сценарный подход обычно используется для предсказания структурных изменений отрасли, крупных макроэкономических, политических, экологических, технологических трендов и рисков, а также различных ситуаций, связанных с поведением конкурентов.

На деятельность компании огромное влияние оказывает также состояние внутренней среды компании. В рамках стратегического и оперативного анализа выполняется многоуровневое и многофакторное обследование компании, направленное на всестороннюю оценку конкурентного потенциала компании в рыночной среде. Определяются особенности внутренней среды компании, возможности адаптации компании к ожидаемым внешним изменениям.

Методы и инструменты моделирования и прогнозирования чрезвычайно разнообразны. Они построены на современных математических методах, реализованы программными средствами и входят в виде аналитических подсистем в современные КИС. На рис. 12.11 и 12.12 для примера показаны циклический процесс имитационного моделирования (ИМ) и практические этапы разработки ИМ [ 3dvok.com/ua/imitation-modelling.html].

Рис. 12.11.Итерационный процесс имитационного моделирования

Этапами имитационного моделирования и прогнозирования являются: формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования; разработка концептуального описания; формализация имитационной модели; программная реализация имитационной модели; сбор и анализ исходных данных; тестирование и исследование модели, проверка модели на реальных ситуациях; планирование и проведение имитационного эксперимента; разработка сценарных прогнозов.

Рис. 12.12. Этапы проведения имитационного моделирования

Имитационное моделирование осуществляется, как было указано выше, при разработке стратегии развития компании

в переломных ситуациях, в случае оценки необходимости проведения реинжиниринга.

В повседневной деятельности используются средства оперативного моделирования, к которым относятся методы дисперсионного, корреляционного, кластерного и многофакторного анализа, реализованные в технологии оперативного анализа многомерных данных (On Line Analytical Processing – OLAP).

-технологии анализа и прогнозирования деловой ситуации

В 1993 г. основоположник реляционного подхода к построению баз данных Эдгар Кодд (Edgar Codd, математик и стипендиат IBM) опубликовал с партнерами статью, инициированную компанией " Arbor Software" (сегодня это известнейшая компания " Hyperion Solutions" ), озаглавленную " Обеспечение OLAP (оперативной аналитической обработки) для пользователей-аналитиков", где были сформулированы 12 особенностей технологии OLAP, которые впоследствии были дополнены еще шестью. Эти положения стали основным содержанием новой и очень перспективной технологии анализа многомерных массивов данных.

В приведенном списке указаны наиболее значимые особенности технологии OLAP (Basic):

• многомерное концептуальное представление данных;

• интуитивное манипулирование данными;

• доступность и детализация данных;

• пакетное извлечение данных против интерпретации;

• модели анализа OLAP;

• архитектура " клиент-сервер" (OLAP доступен с рабочего стола);

• прозрачность (прозрачный доступ к внешним данным);

• многопользовательская поддержка.

Специальные особенности (Special):

• обработка неформализованных данных;

• сохранение результатов OLAP: хранение их отдельно от исходных данных;

• исключение отсутствующих значений;

• обработка отсутствующих значений.

Особенности представления отчетов (Report):

• гибкость формирования отчетов;

• стандартная производительность отчетов;

• автоматическая настройка физического уровня извлечения данных.

Управление измерениями (Dimension):

• универсальность измерений;

• неограниченное число измерений и уровней агрегации;

• неограниченное число операций между размерностями.

OLAP-сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени, содержащихся в хранилище. Взаимодействуя с OLAP- системой, пользователь сможет осуществлять оперативный просмотр информации, получать произвольные срезы данных и выполнять аналитические операции сравнения во времени одновременно по многим параметрам. Вся работа с OLAP-системой происходит в терминах предметной области и позволяет строить статистически обоснованные модели деловой ситуации.

Главной особенностью является то, что эти средства ориентированы на использование не специалистом в области информационных технологий, не экснертом- статистиком, а профессионалом-управленцем. Средства предназначены для работы аналитика над проблемой, а не с компьютером. На рис. 12.13 показан элементарный OLAP-куб, позволяющий производить оценки данных по трем измерениям.

Рис. 12.13. Элементарный OLAP-куб

Многомерный OLAP-куб и система соответствующих математических алгоритмов статистической обработки позволяет анализировать данные любой сложности в произвольные моменты времени.

Имея в распоряжении гибкие механизмы манипулирования данными и визуального отображения (рис. 12.14 и 12.15), менеджер сначала рассматривает с разных сторон данные, которые могут быть (а могут и не быть) связаны с решаемой проблемой.

Рис. 12.14. Аналитическая ИС извлечения, обработки данных и представления информации

Далее он сопоставляет различные показатели бизнеса между собой, стараясь выявить скрытые взаимосвязи. Затем менеджер может изучать данные более пристально, детализировав их, например разложив на составляющие по времени, по регионам или по клиентам, или, наоборот, еще более обобщить представление информации, чтобы убрать отвлекающие подробности. После этого с помощью модуля статистического оценивания и имитационного моделирования строится несколько вариантов развития событий и из них выбирается наиболее приемлемый вариант.

За последнее время бурное развитие получило направление, называемое динамическим моделированием (Dynamic Simulation), в полной мере реализующее принцип быстрой обработки данных FASMI.

Используя динамическое моделирование, аналитик строит модель деловой ситуации, развивающуюся во времени, по некоторому сценарию. При этом результатом такого моделирования могут быть несколько новых бизнес-ситуаций, порождающих дерево возможных решений с оценкой вероятности и перспективности каждого.

Рис. 12.15. Механизмы манипулирования данными и визуального отображения

В табл. 12.1 приведены сравнительные характеристики статического и динамического анализа.

Таблица 12.1

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8910 Следующая ⇒