Бюро спецпроектов «Борника»

Все статьи о нашей деятельности, а так же установить с нами обратную связь, высказать свое мнение по различным вопросам Вы можете на странице «специалисту».

ИНФОРМАЦИЯ НА СТОЛ РУКОВОДИТЕЛЯ

Представим такую картину. Вы – руководитель транспортной или строительной компании. У Вас в подчинении несколько десятков грузовиков, бульдозеров, экскаваторов. Значительное число водителей, механизаторов, механиков. Есть также бригадиры, диспетчера, техники по учету. У Вас даже установлена информационная система, которая позволяет оперативно выписывать путевые листы, считать расход ГСМ, запасных частей. Но вдруг Вы начинаете замечать, что этого для Вас недостаточно. Учет действительно отлажен, работает, но Вам, как руководителю, трудно ориентироваться в этом потоке информации. Вы совершенно точно знаете, что все путевые листы, все ремонты по каждой машине занесены в компьютер. Но Вам как человеку, который должен принимать решения, нужны не сырые «атомарные» данные, которыми является один путевой лист, или одна заправочная ведомость. Вам нужны уже определенные итоговые (агрегированные) значения для анализа бизнеса. Для примера можно привести следующие вопросы, которые могут у Вас возникнуть:

  • Сколько часов каждый автомобиль или механизм отработал на каждого заказчика?
  • Сколько тонн или кубометров груза каждого наименования было перевезено каждому заказчику?
  • Сколько литров каждого вида топлива было заправлено каждым автомобилем на каждой заправке?

Для ответа на первые два вопроса понадобились примерно следующие таблицы.

Отработанные часы по заказчикам

Таблица 1. Отработанные часы по заказчикам

Перевезено материалов по заказчикам

Таблица 2. Перевезено материалов по заказчикам

Заправки по автомобилям и топливным компаниям

Таблица 3. Заправки по автомобилям и топливным компаниям

Как видно, эти таблицы имеют по два измерения. В первой таблице заголовки столбцов – это клиенты, а заголовки строк – это автомобили, в ячейках отображается суммарное отработанное время в часах. Во второй таблице в заголовках столбцов также показаны клиенты, заголовки строк – это материалы, в ячейках отображается количество перевезенных тонн по каждому клиенту и материалу.

На третий вопрос даст ответ примерно такая таблица.

В третьей таблице присутствует уже три измерения – автомобиль, заправка и марка топлива. Совершенно понятно, что для парка, допустим, из 200 транспортных средств, чтобы построить такие таблицы, нужно перелопатить 4000–6000 путевок в месяц. Естественно, что эти примеры достаточно условны, однако они дают представления, что для анализа бизнеса необходимо нечто другое, чем просто информационная система. Нужна система, которая бы помогала принимать управленческие решения. На Западе есть термин, который звучите как Business Intelligence (сокращенно BI), что можно перевести как «интеллектуальный бизнес».

По мнению экспертов BI–система должна давать возможность визуализации, определения границ, сравнения показателей, анализа причинно–следственных связей, моделирования потенциальных решений, отслеживания результатов принятых решений. И одним из инструментов BI–системы является рассмотренный выше многомерный подход для отображения различных итоговых показателей. Инструменты, которые реализуют этот подход, называются OLAP–приложениями (On–Line Analytical Processing) ,т.е. средства оперативной аналитической обработки.

Но ведь в любой информационной система и так существует некоторые количество различных отчетов! Зачем же тогда необходима отдельная BI–система? Рассмотрим для примера путевой лист стандартной формы.В нем присутствуют следующие данные, по которым можно строить выборки и группировки:

  • автомобиль;
  • водитель (может быть больше одного);
  • заказчики (может быть больше одного);
  • маршруты (пункты погрузки/разгрузки, может быть больше одного);
  • грузы (может быть больше одного);
  • марка топлива (может быть два);
  • виды работ (может быть больше одного);
  • АЗС, где заправлялся а/м вовремя рейса (может быть больше одной).
  • время (месяц/квартал/год);
  • тип транспортного средства (легковой, грузовой, автобус и пр.);
  • марка автомобиля.

Можно выделить следующие показатели из путевого листа, по которым как правило, строятся итоговые отчеты:

  • расход топлива по норме;
  • расход топлива по факту;
  • перерасход/экономия топлива;
  • заправки топлива;
  • пробег;
  • моточасы;
  • отработанное время;
  • тоннаж/кубатура перевезенного груза;
  • количество рейсов.

Соответственно, для анализа могут понадобиться всевозможные группировки и разрезы этих показателей по различным критериям, некоторые примеры которых были приведены в таблицах выше. Поэтому очевидным и логичным решением было бы, если компьютер бы по нажатию кнопки сразу бы производил расчет итогов по нескольким показателям, а аналитик уже непосредственно на экране с помощью мышки показывал или скрывал различные выборки и группировки в разных разрезах. Например, на рис. 1 показана сформированная в OLAP–системе таблица, визуально имеющая следующую структуру:

  • заголовки строк – это водители;
  • столбцы – сначала идет группировка за год, потом группировка по месяцам;
  • в ячейках показаны итоги расхода топлива по факту.
Итоги расхода топлива по факту в разрезе Водитель–Год–Месяц

Рис. 1. Итоги расхода топлива по факту в разрезе «Водитель–Год–Месяц».

Если понадобится, можно провести более детальный анализ, например, еще и по маркам топлива. Для этого нет необходимости делать новый запрос в базу данных, можно просто мышкой «раскрыть» необходимые столбцы (измерения) как показано стрелками на рис. 2

Итоги расхода топлива по факту в разрезе Водитель–Год–Месяц–Марка топлива

Рис. 2. Итоги расхода топлива по факту в разрезе Водитель–Год–Месяц–Марка топлива.

Как видно на рис. 3 в таблице можно «раскрыть» строчку с водителем. В результате чего для каждого водителя отобразятся автомобили, на которых этот водитель отработал в течение разных месяцев. Таким образом, аналитик имеет возможность самостоятельно выбирать уровни детализации данных в сводной таблице, сворачивая и ли разворачивая необходимые уровни. Заметим, что при использовании обычных отчетов этой возможности нет, поэтому приходится использовать несколько отчетов, что часто оказывается не очень наглядно и информативно.

Итоги расхода топлива по факту в разрезе «Водитель–Автомобиль – Год–Месяц–Марка топлива

Рис. 3. Итоги расхода топлива по факту в разрезе Водитель–Автомобиль–Год–Месяц–Марка топлива.

Распространенной практикой оказывается использование для составления аналитических отчетов Excel. Однако, это занимает гораздо больше времени и очень зависит от квалификации аналитика, его опыта. Ведь приходится каким–то образом экспортировать информацию из базы данных информационной системы в Excel, далее используя встроенные функции Excel рассчитать итоговые значения, сгруппировать их. А что, если необходимо будет изменить уровень группировки или рассчитать показатели под другим разрезом? Например, на рис. 4 показана та же таблица в системе OLAP, но в строке группировка «Водитель–Автомобиль» заменена на группировку «Автомобиль–Водитель». Делается это, простым перетаскиванием мыши заголовков строк.

Итоги расхода топлива по факту в разрезе Автомобиль –Водитель– Год–Месяц–Марка топлива. Группировки в строке изменены на Автомобиль–Водитель

Рис. 4. Итоги расхода топлива по факту в разрезе Автомобиль –Водитель– Год–Месяц–Марка топлива. Группировки в строке изменены на Автомобиль–Водитель.

Аналогичным образом делается и изменение уровня группировки по столбцам. Это показано на Рис. 5 , где по столбцам данные сначала группируются по марке топлива, далее по месяцам, затем по годам. И это также происходит при одном движении мышки. В Excel же для этого пришлось бы заново пересчитывать все итоговые значения.

Итоги расхода топлива по факту в разрезе «Автомобиль– Марка топлива – Год–Месяц

Рис. 5. Итоги расхода топлива по факту в разрезе Автомобиль– Марка топлива – Год–Месяц.

Таким образом, мы увидели еще одно несомненное преимущество OLAP–таблиц – это легкое манипулирование измерениями для анализа итоговых данных. Подобные таблицы можно строить по многим измерениям. А если сказать точнее, то OLAP–приложение один–единственный разобращается к базе данных, считывает информацию, затем строит многомерный OLAP–куб, а затем уже бизнес–аналитик выводит у себя на экране различные разрезы этого кубы в виде показанных на рисунках таблиц.

При этом мы рассмотрели только анализ из одного документа – путевого листа, и сводная таблица была построена только по 5 измерениям – водитель, автомобиль, го, месяц, марка топлива. Но очень часто бывает, что для анализа необходимо выбирать данные из разных задач, например, из складского учета, или из ремонта автомобилей и т.д. Совершенно понятно, что бизнес–аналитику при расчетах в Excel понадобится значительное время. Мы уже не говорим про анализ вычисляемых показателей эффективности работы автотранспорта, таких как коэффициент использования пробега, коэффициент впуска машин на линию и др. Легко можно представить трудозатраты по построению таких сводных отчетов в Excel.

Еще одним важным аспектом при использовании OLAP является то, что пользователь сам выбирает и измерения, задает структуру и группировки, основываясь на тех задачах, которые ему нужно решить. Задача же программиста сводится только непосредственно к «сборке» всех данных, которые могут потребоваться аналитику в OLAP–куб. Таким образом, программист дает менеджеру мощный инструмент, для управления бизнесом.

В заключении следует сказать,что BI–система естественно не ограничивается OLAP, в ней должен присутствовать и модуль ключевых показателей эффективности, и модуль прогнозирования, модуль бизнес–графики и др. К сожалению, в нашей стране пока еще только начинает появляться интерес к подобным системам. Причин тому может быть несколько. Это и то, что у нас до не давнего времени присутствовала и сверхрентабельность бизнеса, когда не было необходимости бороться за повышение эффективности. Это и часто встречающаяся на предприятиях низкая квалификация экономистов и бизнес–аналитиков. Это и определенный снобизм программистов и нежелание их вникать в бизнес–процессы предприятия.

Надо думать, не только экономический кризис, но и вполне понятное желание повысить эффективность использования транспорта обратит внимание руководителей предприятий на преимущество использования BI–систем для поддержки принятия управленческих решений.

Перейти в раздел «специалисту».

Почтовый адрес: 119313, Москва, а/я 134.
Тел/факс: (495) 764 31 44
E-mailinfo@bornica.ru

Создание сайта —
www.serokuz.ru

Создание сайта — www.serokuz.ru