Одна из главных тенденций на рынке учетно-управленческих решений – постоянное повышение спроса на применение средств аналитической обработки данных. При это заказчикам уже недостаточно использование традиционных инструментов, позволяющих создавать разнообразные отчеты, сводные таблицы и диаграммы, которые создаются на основе заранее определенных показателей и связей и которые нужно анализировать вручную. Предприятиям все чаще нужны качественно иные средства, позволяющие автоматически искать неочевидных правил и извлекать неизвестные закономерностей. Именно так можно генерировать качественно новые знания на основе накопленной компанией информации и принимать порой совсем нетривиальные решения для повышения эффективности бизнеса, применяя методы интеллектуального анализа данных (ИАД).

Для решения подобных задач фирма "1С" выпустила в начале сентября специальное прикладное решение "Подсистема анализа данных" (ПАД), которая может быть встроена в любую конфигурацию платформы "1С Предприятие 8.0". Помимо широкого набора базовых функций в ее поставку входят более тридцати предварительно настроенных моделей для типовой конфигурации "Управление торговлей". Зарегистрированные пользователи могут получить ПАД бесплатно на сайте www.v8.1c.ru/trade.

Ранее все средства аналитики поставлялись "1С" только в составе тех или иных прикладных программ. Появление сейчас отдельного решения вызвано следующими обстоятельствами.

Как известно, повышение уровня аналитической обработки является одним из стратегических направлений развития системы "1С:Предприятие", при этом в 8- й версии большинство этих функций реализует на уровне технологической платформы и становятся доступными пользователям только после включения в новые релизы прикладных решений. Таким образом, появляется некоторый разрыв (порой в несколько месяцев) между появлением новых возможностей и их предоставлением пользователям. Создание автономной подсистемы позволяет ликвидировать этот разрыв. Второй важный момент заключается в том, что ПАД включает в себя как раз качественно новые ИАД-средства, которые ранее отсутствовали в программах "1С" (при том, что традиционная аналитика была всегда в них представлена очень сильно и также получила мощное развитие за последние годы).

Алгоритмы ИАД, включенные в новую конфигурацию, формируют аналитические модели, которые описывают закономерности в исходных данных. Эти модели представляют самостоятельную ценность (могут многократно использоваться), а также применяются для автоматизированного формирования прогнозов с заранее неизвестными показателями. В подсистеме реализованы методы, получившие наибольшее коммерческое распространение в мировой практике:

1. Кластеризация реализует группировку относительно сходных объектов. Этот метод позволяет выделять из множества объектов одной природы некоторого количества относительно однородных групп – сегментов или кластеров. Объекты распределяются по группам таким образом, чтобы внутригрупповые отличия были минимальными, а межгрупповые – максимальными. Например, сегментация клиентов по определенной совокупности параметров позволяет выделить среди них устойчивые группы, имеющие сходные покупательские предпочтения, уровни продаж и платежеспособности, что значительно упрощает управление взаимоотношениями с клиентами.

2. Поиск ассоциаций реализует поиск устойчивых комбинаций событий и объектов. Первоначально этот метод был разработан для поиска типичных сочетаний товаров в покупках, поэтому иногда его еще называют анализом покупательской корзины. Применительно к этому сценарию в качестве ассоциируемых элементов, как правило, выступают товарные группы или отдельные товары. А группирующим объектом, объединяющим элементы выборок, может быть любой объект информационной системы, идентифицирующий сделку, например: заказ покупателя, акт об оказании услуг или кассовый чек.

3. Дерево решений обеспечивает построение причинно-следственной иерархии условий, приводящей к определенным решениям. В результате применения этого метода к исходным данным создается иерархическая (древовидная) структура правил вида "Если... то...", а алгоритм анализа обеспечивает процесс вычленения на каждом этапе наиболее значимых условий и переходов между ними. Алгоритм получил наибольшее распространение при выявлении причинно- следственных связей в данных и описании поведенческих моделей. Типичная зона применимости деревьев решений – оценка различных рисков, например, закрытия заказа клиентом или его перехода к конкуренту, несвоевременной поставки товара поставщиком или просрочки оплаты товарного кредита. Адекватная оценка рисков обеспечивает принятие информированных решений по оптимизации отношения доходность/риск в деятельности компании, а также полезна для увеличения реалистичности различных бюджетов.

Выбор метода зависит от состава исходных данных и от того, какого рода закономерности требуется выявить. Для визуального отображения результатов анализа и прогноза применяются различные эргономичные элементы управления. По мнению "1С", новая ПАД будет востребована для управления коммерческими рисками и ассортиментной политикой, оптимизации процессов логистики и бюджетирования, планирования программ стимулирования персонала и маркетинговых мероприятий, а также для реинжиниринга бизнес-процессов и в области оптимизационного консалтинга. Для проведения анализа и прогнозирования пользователи должны хорошо владеть предметной областью и понимать основные причинно-следственные связи. А для подготовки источников данных и прогнозных моделей требуются некоторые навыки в области конфигурирования платформы "1С:Предприятие 8.0": умение использовать построитель запросов, знание принципов размещения информации в объектах метаданных.

Рис. Логика развития "интеллектуальности" решаемых аналитических задач

В начало статьи