Организация аналитической работы в организации
Принципы организации аналитической работы p p p научный характер - рекомендуется использовать научно обоснованные и апробированные методики; плановость – планирование должно обеспечивать действенность и эффективность аналитического процесса эффективное распределение обязанностей между отдельными исполнителями – обеспечивает полноту анализа, предупреждает дублирование одной и той же работы различными службами, более эффективно используется служебное время различных специалисто;
Принципы организации аналитической работы p p экономичность и эффективность аналитического процесса - выполнение исследования при минимуме затрат на его проведение, результаты от внедрения предложений, сделанных по результатам анализа должны превосходить затраты на его проведение. унификация - предусматривает разработку для каждого исполнителя обязательного минимума таблиц и выходных форм анализа, предполагает создание типовых методик и инструкций, выходных форм и таблиц, стандартных программ, единых критериев оценки, что обеспечивает сопоставимость, сводимость результатов анализа на более высоком уровне управления, повышает объективность оценки, уменьшает затраты времени.
Этапы организации аналитической работы p p p Определение субъектов и объектов АХД, выбор организационных форм их исследования и распределение обязанностей между отдельными службами и подразделениями Планирование аналитической работы Информационное и методическое обеспечение АХД Оформление результатов анализа Контроль за внедрением в производство предложений, сделанных по результатам анализа
Этап 1. Формирование организационной структуры Определяются цели и задачи анализа Выделяют объекты анализа (какие показатели будут анализироваться) и субъекты (кто будет собирать и обрабатывать информацию); Впределяют подчиненность служб - участников проводимого анализа (это могут быть главный экономист, планово-экономический отдел, отдел труда и зарплаты, бухгалтерия, финансовый отдел, службы главного механика, технолога, цеховые экономисты и т. п. ). Распределяют обязанности между конкретными исполнителями Формируют приказ об изменениях в организацонной структуре и перераспределении обязанностей.
Этап 2 Планирование аналитической работы Составляют план-график, определяют сроки и ответственных, формы контроля и т. п. Здесь необходимо тщательно продумать последовательность передачи информации, оценить трудоемкость проводимых работ, оптимизировать сетевые графики проведения всех видов анализа с целью обеспечения равномерности загрузки работников. На практике могут составляться следующие планы: p комплексный план аналитической работы предприятия – обычно на один год - перечень объектов анализа, цели анализа, система показателей, анализ которых обеспечивает достижение поставленной цели, периодичность проведения и состав исполнителей по каждому вопросу, распределение обязанностей, источники информации, определяются внешние и внутренние пользователи результатов; p тематические планы - планы проведения анализа по глобальным проблемам, которые требуют углубленного изучения
Этап 3. Формирование информационного и методического обеспечения Проектируется технология проведения аналитической работы: p определяют источники информации p формируют структуру информационного обеспечения, оптимизируется количество документов, определяются правила их заполнения, строится информационная база, система доступа и кодирования информации и т. п p разрабатываются частные методики для каждого участника аналитических работ, составляются инструкции, p проводится обучение персонала
Источники информации определяют виды документов, которые могут быть использованы (планы, задания, технологические карты, сметы, нормативные материалы, данные бухгалтерского и оперативного учета, первичная документация, приказы, договора, техническая и технологическая документация и т. д. ).
Требования к структуре информационного обеспечения p p p оптимальной (минимальное количество документов, обеспечивающих полноту необходимой информации); объективной (те, кто собирает информацию не должны быть заинтересованы в ее фальсификации); единообразной (любой показатель должен измеряться или рассчитываться один раз и по установленной методике, иначе в нескольких документах могут оказаться разные его значения); оперативной (данные должны поступать быстро, обеспечивая возможность принятия актуального решения), рациональной (затраты на сбор, обработку, хранение информации должны быть минимальны).
Этап 4 Апробация методик и их доработка p p p сбор данных; проверка доброкачественности (полноты, правильности расчетов, логический анализ достоверности путем сопоставления информации из различных источников); приведение в сопоставимый вид, проведение расчетно-аналитических работ, в результате которых. выявляют наиболее важные влияющие факторы, оценивают неиспользованные возможности и резервы, разрабатывают предложения по их использованию; оформление результатов проведенной работы в виде документов и справок по заранее определенной структуре, учитывающей для кого этот документ готовиться
Этап 5 оформление результатов по итогам проведения анализа Результаты проведенного аналитического исследования оформляются в виде отчетов (пояснительных записок), справок, заключений. Как правило, аналитический отчет формируется для внешних пользователей, справки или заключение – для внутрихозяйственного использования.
Содержание аналитического отчета Аналитический отчет долен быть достаточно полным, включать в себя общую характеристику предприятия, оценку уровня его экономического развития, условия хозяйствования, результаты выполнения планов и перспективы дальнейшего , оценку выявленных резервов и возможные направления улучшения результатов хозяйственной деятельности. Текст должен быть четким, лаконичным, может сопровождаться цифровым и графическим материалом. Для повышения обоснованности предложений в приложения к отчету могут быть вынесены основные данные и расчеты, оформленные в виде таблиц, графиков, диаграмм.
Содержание заключения p p p Содержание заключения или справки может быть более конкретным и акцентированным на недостатках или достижениях. Здесь часто опускается общая характеристика, возможно также бестекстовое оформление результатов. В этом случае приводятся сводные таблицы, графики, обобщенные показатели без пояснительного текста. Такой отчет рассчитан на высококвалифицированных работников, способных самостоятельно разобраться в обработанной и систематизированной информации и сделать необходимые выводы без навязывания мнения аналитика
Этап 6. оценка эффективности аналитической деятельности Обязательно проведение контроля за внедрением в производство предложений, сделанных по результатам анализа и оценка экономической эффективности аналитической работы как превышения дополнительно полученной прибыли над затратами на организацию и проведение анализаа.
Организационные формы АХД Определяются составом аппарата и техническим уровнем управления, например: p на крупном предприятии деятельностью всех экономических служб управляет главный экономист, в непосредственном его подчинении находятся лаборатория экономики и организации производства, планово-экономический отдел, отделы труда и заработной платы, бухгалтерского учета, финансовый и т. д. , в отдельное структурное подразделение может быть выделен отдел или группа экономического анализа p на средних и мелких предприятиях возглавляет аналитическую работу менеджер планового отдела или главный бухгалтер
Data Mining – современная технология автоматизиции аналтической работы Data Mining (mining по-английски означает «добыча полезных ископаемых» , т. е. добыча данных и поиск закономерностей) -основывается на статистических методах обработки большого количества показателей, хранящихся в базе данных предприятия. Обычно используется при прогнозировании, стратегическом планировании, анализе рисков, и т. п.
Сущность Data Mining p p Это процесс поиска корреляций, тенденций, взаимосвязей и закономерностей посредством различных математических и статистических алгоритмов: кластеризации, создания субвыборок, регрессионного и корреляционного анализа. Цель - представить данные в виде, четко отражающем бизнес-процессы, а также построить модель, при помощи которой можно прогнозировать процессы, критичные для планирования бизнеса (например, динамику спроса на те или иные товары или услуги либо зависимость их приобретения от каких-то характеристик потребителя).
Отличие Data Mining от стандартных методов статистического анализа Вместо проверки заранее предполагаемых пользователями взаимозависимостей они способны находить взаимозависимости самостоятельно и строить гипотезы об их характере. Для постороения гипотез ЭВМ использует классифицированную систему закономерностей и приемов для их анализа
Типы закономерностей p p последовательность — высокая вероятность цепочки связанных во времени событий (например, в течение определенного срока после приобретения одного товара будет с высокой степенью вероятности приобретен другой); классификация — имеются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иное событие или объект; кластеризация — закономерность, отличающаяся от классификации тем, что сами группы при этом не заданы — они выявляются автоматически в процессе обработки данных; временные закономерности — наличие шаблонов в динамике поведения тех или иных данных (напимер, сезонные колебания спроса на те или иные товары либо услуги), используемых для прогнозирования.
Приемы анализа, используемые в Data Mining p p p регрессионный, дисперсионный и корреляционный анализ (реализован в большинстве современных статистических пакетов); методы анализа в конкретной предметной области, базирующиеся на эмпирических моделях (часто применяются, например, в недорогих средствах финансового анализа); нейросетевые алгоритмы, - исходные параметры рассматриваются как сигналы, преобразующиеся в соответствии с имеющимися связями между «нейронами» , а в качестве ответа, являющегося результатом анализа, рассматривается отклик всей сети на исходные данные. Связи в этом случае создаются с помощью так называемого обучения сети посредством выборки большого объема, содержащей как исходные данные, так и правильные ответы;
Приемы анализа, используемые в Data Mining p p p алгоритмы выбора близкого аналога из уже имеющихся исторических данных (метод «ближайшего соседа» ); дерево решений - иерархическая структура, базирующаяся на наборе вопросов, подразумевающих ответ «Да» или «Нет» . Он довольно часто используется в системах прогнозирования в силу наглядности получаемого ответа; кластерные модели (модели сегментации) применяются для объединения сходных событий в группы на основании сходных значений нескольких полей в наборе данных; алгоритмы ограниченного перебора, вычисляющие частоты комбинаций простых логических событий в подгруппах данных; эволюционное программирование — поиск и генерация алгоритма, выражающего взаимозависимость данных, на основании изначально заданного алгоритма, модифицируемого в процессе поиска; иногда поиск взаимозависимостей осуществляется среди каких-либо определенных видов функций.
Системы OLAP On-Line Analytical Process — системы «оперативной аналитической обработки» - реализуется быстрая реакция системы на запросы пользователя Эти системы строятся на специализированных базах данных, которые автоматически наполняются в процессе текущей работы сотрудниками предприятия, они обеспечивают возможность «объединять, просматривать и анализировать данные с точки зрения множественности измерений, т. е. самым понятным для корпоративных аналитиков способом.
Принцип работы системы OLAP Ответ на запрос формируется в виде многомерного отчета — «микрокуба» , работа с которым осуществляется в интерактивном режиме - получение срезов информации и ее детализация.
Скачать презентацию Организация аналитической работы в организации Принципы организации
31 организация аналитической работы ДОП.ppt