Новая конфигурация "1С:Предприятия 8.0" для интеллектуальной аналитики

     АНАЛИЗ ДАННЫХ

Одна из главных тенденций на рынке учетно-управленческих решений - постоянное повышение спроса на средства аналитической обработки данных. При этом заказчикам уже недостаточно традиционных инструментов, позволяющих создавать разнообразные отчеты, сводные таблицы и диаграммы, которые строятся на основе заранее определенных показателей и связей и которые затем пользователь должен анализировать самостоятельно. Предприятиям все чаще необходимы качественно иные средства, позволяющие автоматически искать неочевидные правила и находить неизвестные закономерности. Именно так - применяя методы интеллектуального анализа данных (ИАД) - можно генерировать качественно новые знания на основе накопленной информации и принимать порой совсем не тривиальные решения, способствующие повышению эффективности бизнеса.

Для решения подобных задач фирма "1С" выпустила в начале сентября специальное прикладное решение "Подсистема анализа данных" (ПАД), встраиваемое в любую конфигурацию платформы "1С:Предприятие 8.0". Помимо широкого набора базовых функций в ее поставку входят более 30 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 отдельного решения вызвано следующими обстоятельствами. Как известно, повышение качества аналитической обработки - одно из стратегических направлений развития системы "1С:Предприятие", при этом в версии 8.0 большинство функций такого рода реализуются на уровне технологической платформы и становятся доступными пользователям только после включения в новые выпуски прикладных решений. Таким образом возникает некоторый разрыв (порой в несколько месяцев) между выходом новых возможностей и их предоставлением пользователям. Создание автономной подсистемы позволяет ликвидировать этот разрыв. Второй важный момент заключается в том, что в состав ПАД входят качественно новые ИАД-средства, которые ранее отсутствовали в программах "1С" (при том, что традиционная аналитика была всегда в них представлена очень сильно).

Алгоритмы ИАД, включенные в новую конфигурацию, формируют аналитические модели, которые описывают закономерности, скрытые в исходных массивах данных. Эти модели, представляя самостоятельную ценность (поскольку могут использоваться многократно), применяются для автоматизированного формирования прогнозов с не известными заранее показателями. В подсистеме реализованы методы, получившие наибольшее распространение в мировой практике:

- кластеризация - группирует сходные объекты. Этот метод позволяет выделять из множества объектов одной природы некоторое количество 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 платежеспособности и объемы сделок;

- поиск ассоциаций - нацелен на обнаружение устойчивых комбинаций событий и объектов. Первоначально этот метод был разработан для поиска типичных сочетаний одновременно покупаемых товаров, поэтому иногда его еще называют анализом покупательской корзины. Применительно к этому примеру 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;

- древо решений - обеспечивает построение причинно-следственной иерархии условий, приводящих к определенным результатам. Применив этот метод к исходным данным, мы получим иерархическую (древовидную) структуру правил вида "если... то...", а алгоритм анализа обеспечивает процесс вычленения на каждом этапе наиболее значимых условий и переходов между узлами дерева решений. Алгоритм получил широкое распространение при выявлении причинно-следственных связей и описании поведенческих моделей. Типичная зона применимости деревьев решений - оценка различных рисков, например отмены заказа клиентом или его перехода к конкуренту, несвоевременной поставки товара поставщиком или просрочки оплаты товарного кредита. Адекватная оценка рисков обеспечивает принятие обоснованных решений по оптимизации отношения доходность/риск, а также способствует повышению реалистичности различных бюджетов.

Логика развития "интеллектуальности" решаемых аналитических задач

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 оптимизационного консалтинга. Для проведения анализа и прогнозирования пользователи должны хорошо ориентироваться в предметной области 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 средства визуального формирования запросов, знание принципов размещения информации в объектах метаданных.