У каждого юридического лица или индивидуального предпринимателя в процессе экономической или коммерческой деятельности практически всегда возникает задолженность его контрагентов, основанием возникновения которой являются заключенные с ними договора оказания услуг, аренды, поставок, выполнения работ и т.д. Довольно часто подобного рода вопросы решаются мирно путем компромиссов и переговоров. Но кредитору часто приходиться прибегать к взысканию задолженности в арбитраже.

Арбитражный суд — это судебный орган по регулированию экономических споров, включая и взыскание просроченной задолженности.

По факту дебиторская просроченная задолженность представляет собой денежные средства, которые должен был оплатить контрагент за оказанные ему услуги в срок, установленный в договоре. Основанием для возникновения задолженности может послужит любая причина, но наиболее часто встречается оказание услуг или продажа товаров в кредит. Должниками могут быть и индивидуальные предприниматели, и юридические лица.

Для кредитора своевременный имеет весомое значение, так как она может отрицательно сказаться на всей его коммерческой деятельности. Поэтому кредитор обращается в арбитраж для разрешения спора. Судебное взыскание задолженности со стороны кредитора рассматривается как неприятный экономический конфликт, но иногда этого невозможно избежать, чтобы не усугубить собственную финансовую ситуацию.

Понятие и возникновение дебиторской задолженности

Дебиторская задолженность — это сумма долгов, которые причитаются организации в результате хозяйственных взаимоотношений с физическими и юридическими лицами. В бухгалтерском учете, как правило, под такой задолженностью понимают имущественные права.

В соответствии со ст. 128 Гражданского Кодекса РФ имущественные права относятся к объектам гражданских прав. То есть право на является правом имущественным, а сам долг является имуществом организации.

Сегодня почти все субъекты коммерческой деятельности имеют дебиторскую задолженность, потому что ее возникновение и существование подкреплены объективными причинами:

  • для должника это означает возможность использования бесплатных и дополнительных оборотных средств;
  • для кредитора это означает возможность расширения рынка сбыта работ, товаров и услуг.

Также основанием возникновения дебиторского долга является наличие договора между контрагентами, где предусмотрено, что момент перехода права собственности и его оплата по времени не совпадают.

Средства, которые составляют дебиторскую задолженность, извлекаются из хозяйственного оборота. Рост задолженности может легко привести к финансовому краху, поэтому бухгалтерия должна осуществлять надлежащий контроль над ее состоянием.

Основанием финансовой и коммерческой устойчивости организации является превышение дебиторской задолженности над кредитной.

Существует срок взыскания задолженности, под этим имеется в виду срок исковой давности. Это срок, предусмотренный для защиты права по исковому заявлению. Согласно гражданскому законодательству, срок взыскания задолженности составляет три года. Если данный срок истек, то суд во взыскании откажет.

Взыскание долга в арбитражном суде

Для начала необходимо правильно определить судебную инстанцию, чтобы взыскать долг. Экономические споры по взысканию дебиторской задолженности разрешаются арбитражным судом по месту нахождения или регистрации ответчика, если иное не предусматривает договор или закон.

Например, при взыскании дебиторского долга с ООО истцу необходимо узнать адрес его регистрации, определить, к подсудности какого арбитражного суда иск относится, и предъявить его туда.

Если ошибиться с подсудностью или подведомственностью спора, то иск не рассматривается.

Исковое заявление о взыскании дебиторского долга подается в суд, если:

  • контрагент не выполнил требования, указанный в претензии, в установленный срок;
  • ответил на претензию неоднозначно или проигнорировал ее;
  • ответ, предоставленный контрагентом, не устраивает дебитора.

Каждый иск о взыскании задолженности имеет свои особенности, и его необходимо составить, учитывая все требования законодательства. Следует обратить внимание, что в заключительной части заявления необходимо четко сформулировать требования, а именно: сумму взыскиваемого долга, сумму неустойки, сумму других расходов (государственная пошлина, стоимость юридических услуг и т.д.).

К иску следует приложить:

  • (основной долг, пени, штрафы, неустойки и т.д.);
  • уведомление, которое подтверждает направление копии иска должнику;
  • квитанция об оплате государственной пошлины;
  • документы, по которым кредитор требует возврат задолженности (договор, первичные документы, расписка и т.д.);
  • документ, подтверждающий получение досудебной претензии должником;
  • копии регистрационных документов истца;
  • выписки из ЕГРЮЛ по организации истца и ответчика (до даты подачи иска их срок не должен превышать 30 календарных дней);
  • уполномочивающие документы лица, который подписывает иск (документ о назначении генерального директора, доверенность и т.д.).

Судебная стадия может длиться от 2 до 6 месяцев. По ее окончании арбитражный суд выносит решение об удовлетворении заявленных требований истца или об отказе в этом. Если решение выносится в пользу истца, то дальше происходит обращение взыскания на дебиторскую задолженность.

Обращение взыскания на дебиторскую задолженность

В результате обращения взыскания на дебиторский долг происходит переход к взыскателю права должника на получение такого долга.

Более полное понятие информационная система дали Уильям Девис и Девид Йен в своем труде «Руководство-справочник консультанта информационных систем: анализ и проектирование систем». В широком смысле информационная система есть совокупность технического, программного и организационного обеспечения, а также персонала, предназначенная для того, чтобы своевременно обеспечивать надлежащих людей надлежащей информацией.

Федеральный закон РФ от 27 июля 2006 г. (ред. от 06.04.2011 г.), №149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» трактует понятие информационной системы так: «информационная система - совокупность содержащейся в базах данных информации и обеспечивающих ее обработку информационных технологий и технических средств»

Информационная система управления - это программно - технический комплекс для организации процесса управления информацией, который помогает в необходимые сроки с максимальной точностью управлять процессами предприятия.

Таким образом, информационная система представляет собой совокупность функциональной структуры, информационного, математического, технического, организационного и кадрового обеспечения, которые объединены в единую системы в целях сбора, хранения, обработки и выдачи необходимой информации для выполнения функций управления. Она обеспечивает информационные потоки:

1. информационный поток из внешней среды в систему управления, который, с одной стороны, представляет собой поток нормативной информации, создаваемый государственными учреждениями в части законодательства, а с другой стороны - поток информации о конъюнктуре рынка, создаваемый конкурентами, потребителями, поставщиками;

2. информационный поток из системы управления во внешнюю среду (отчетная информация, прежде всего финансовая в государственные органы, инвесторам, кредиторам, потребителям; маркетинговая информация потенциальным потребителям);

3. информационный поток из системы управления на объект, представляет собой совокупность плановой, нормативной и распорядительной информации для осуществления хозяйственных процессов;

4. информационный поток от объекта в систему управления, который отражает учетную информацию о состоянии объекта управления экономической системой (сырья, материалов, денежных, энергетических, трудовых ресурсов, готовой продукции.

Информационные системы решают следующие основные задачи:

· Поиск, обработка и хранение информации, которая долго накапливается и утрата которой невосполнима. Компьютеризованные ИС предназначены для более быстрой и надежной обработки информации, чтобы люди не тратили время, чтобы избежать свойственных человеку случайных ошибок, чтобы сэкономить расходы, чтобы сделать жизнь людей более комфортной.

· Хранение данных разной структуры. Не существует развитой ИС работающей с одним однородным файлом данных. Более того, разумным требованием к информационной системе является то, чтобы она могла развиваться. Могут появиться новые функции, для выполнения которых требуются дополнительные данные с новой структурой. При этом вся накопленная ранее информация должна остаться сохранной. Теоретически можно решить эту задачу путем использования нескольких файлов внешней памяти, каждый из которых хранит данные с фиксированной структурой. В зависимости от способа организации системы управления файлами эта может быть структурой записи файла или поддерживаться отдельной библиотечной функцией, написанной специально для данной информационной системы. Известны примеры реально функционирующих ИС, в которых хранение данных планировалось основывать на файлах. В результате развития большинства таких систем в них выделился отдельный компонент, который представляет собой разновидность системы управления базами данных (СУБД).

· Анализ и прогнозирование потоков информации различных видов и типов, перемещающихся в обществе. Изучаются потоки с целью их минимизации, стандартизации и приспособления для эффективной обработки на вычислительных машинах, а также особенности потоков информации, протекающей через различные каналы распространения информации.

· Исследование способов представления и хранения информации, создание специальных языков для формального описания информации различной природы, разработка специальных приемов сжатия и кодирования информации, аннотирования объемных документов и реферирования их. В рамках этого направления развиваются работы по созданию банков данных большого объема, хранящих информацию из различных областей знаний в форме, доступной для вычислительных машин.

· Построение процедур и технических средств для их реализации, с помощью которых можно автоматизировать процесс извлечения информации из документов, не предназначенных для вычислительных машин, а ориентированных на восприятие их человеком.

· Создание информационно-поисковых систем, способных воспринимать запросы к информационным хранилищам, сформулированные на естественном языке, а также специальных языках запросов для систем такого типа.

· Создание сетей хранения, обработки и передачи информации, в состав которых входят информационные банки данных, терминалы, обрабатывающие центры и средства связи.

Задачи, решаемые информационными системами управления, во многом определяются областью деятельности, структурой и другими особенностями конкретных предприятий. При этом примерный перечень задач, которые должна решать информационная система управления на различных уровнях управления предприятием и для различных его служб, к настоящему времени можно считать общепризнанным. Основные задачи, решаемые информационными системами управления:

· На уровне руководства:

1. обеспечение информацией о финансовом состоянии компании на текущий момент и подготовка прогноза на будущее;

2. обеспечение контроля за работой служб предприятия;

3. обеспечение четкой координации работ и ресурсов;

4. предоставление оперативной информации о негативных тенденциях, их причинах и возможных мерах по исправлению ситуации;

5. формирование полного представления о себестоимости конечного продукта (услуги) по компонентам затрат.

· На уровне финансово-бухгалтерской службы:

1. полный контроль за движением средств;

2. реализация необходимой менеджменту учетной политики;

3. оперативное определение дебиторской и кредиторской задолженностей;

4. контроль за выполнением договоров, смет и планов;

5. контроль за финансовой дисциплиной;

6. отслеживание движения товарно-материальных потоков;

7. оперативное получение полного набора документов финансовой отчетности.

· На уровне управления производством:

1. контроль за выполнением производственных заказов;

2. контроль за состоянием производственных мощностей;

3. контроль за технологической дисциплиной;

4. ведение документов для сопровождения производственных заказов (заборные карты, маршрутные карты);

5. оперативное определение фактической себестоимости производственных заказов.

· На уровне службы маркетинга:

1. контроль за продвижением новых товаров на рынок;

2. анализ рынка сбыта с целью его расширения;

3. ведение статистики продаж;

4. информационная поддержка политики цен и скидок;

5. использование базы стандартных писем для рассылки;

6. контроль за выполнением поставок заказчику в нужные сроки при оптимизации затрат на транспортировку.

· На уровне службы снабжения и сбыта:

1. ведение баз данных товаров, продукции, услуг;

2. планирование сроков поставки и затрат на транспортировку;

3. оптимизация транспортных маршрутов и способов транспортировки.

· На уровне складского учета:

1. управление многозвенной структурой складов;

2. оперативный поиск товара (продукции) по складам;

3. оптимальное размещение на складах с учетом условий хранения;

4. управление поступлениями с учетом контроля качества;

5. инвентаризация.

Конкретные задачи, которые должны решаться информационной системой управления, зависят от той прикладной области, для которой предназначена система: банковское дело, управление производством, медицина, транспорт, образование и т.д.

Тенденции развития современных информационных технологий приводят к постоянному возрастанию сложности ИС, создаваемых в различных областях.

Разнообразие задач, решаемых с помощью ИС, привело к появлению множества разнотипных систем, отличающихся принципами построения и заложенными в них правилами обработки информации. Информационные системы можно классифицировать по целому ряду различных признаков.

Классификация информационных систем по признаку структурированности задач.

Различают три типа задач, для которых создаются информационные системы:

· структурированные (формализуемые);

· неструктурированные (неформализуемые);

· частично структурированные.

Структурированная (формализуемая) задача - задача, где известны все ее элементы и взаимосвязи между ними. Неструктурированная (неформализуемая) задача - задача, в которой невозможно выделить элементы и установить между ними связи.

Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида создающие управленческие отчеты и ориентированные главным образом на обработку данных; разрабатывающие возможные альтернативы решения.

Классификация рынка информационных систем по масштабности системы:

· Локальные системы (1С, БЕСТ, Инфо - Бухгалтер и т.д.);

· Малые интегрированные системы (Skala, Парус, Галактика и другие);

· Средние интегрированные системы (MFG-PRO и другие);

· Крупные интегрированные системы (SAP/R3 другие).

Классификация систем, которая основывается на классификации бизнес - задач.

Принципы классификации управленческих информационных систем:

1. Уровень стратегического управления (3 - 5 лет);

2. Уровень среднесрочного управлении (1 - 1,5 года);

3. Уровень операционного управления (месяц - квартал - полугодие);

4. Уровень оперативного управления (день - неделя);

5. Уровень управления реального времени.

Существуют и другие типы классификации информационных систем. За рубежом были разработаны специальные программы Стандарты информационных систем управления предприятиями системы MRP, MRP-II, ERP, ERP-II.

MRP (Material Requirement Planning) - это системы планирования потребностей в материальных ресурсах (обеспечивает необходимый объем остатков материалов на складе). MRP-II (Manufacturing Resource Planning) - предназначены для планирования производственных ресурсов, т.е. ресурсов, используемых для производства продукции.

ERP (Enterprise Resourse Planning) - предназначена для планирования и управления материальными, производственными и людскими ресурсами. SAP R/3 - это ERP система управления ресурсами предприятия или SAP ER. ERP-II - предназначена для управление ресурсами и внешними связями предприятий.

Информационные системы, применяемые для планирования и управления различными ресурсами, называются интегрированными системами управления или корпоративными информационными системами.

К основным компонентам информационных систем, используемых в экономике, относятся: программно-аппаратные средства, бизнес-приложения и управление информационными системами.

1. Программно-аппаратные средства информационных систем:

· технические средства обработки информации (компьютеры и периферийные устройства);

· системное и сервисное программное обеспечение (операционные системы и утилиты);

· Прикладное программное обеспечение офисного назначения (MS Office);

· компьютерные сети (коммуникационное оборудование, сетевое ПО и сетевые приложения);

· базы и банки данных.

2. Бизнес-приложения (прикладные программы):

· локальные информационные системы (1С: Бухгалтерия, Инфин, Парус и т.д.);

· малые информационные системы (1С: Предприятие, Парус, Галактика и т.д.);

· средние информационные системы (PEOPLE SOFT, BAAN, SCALA и т.д.);

· интегрированные системы управления (ERP).

3. Управление информационными системами предназначено для управления и поддержки информационных процессов предприятия (управление персоналом, развитием, качеством, безопасностью, оперативное управление и т.д.).

Таким образом, информационные системы состоят из трех основных компонентов:

· информационные технологии (аппаратные и программные средства компьютеров, телекоммуникации, данные);

· функциональные подсистемы (производство, бухгалтерия и финансы, сбыт, маркетинг, кадры) и бизнес приложения (прикладные программы для решения бизнес задач);

· управление информационными системами (персонал, пользователи, развитие ИС, финансы).

Одним из звеньев информационных систем управления является электронный документооборот. Внедрение электронного документооборота на предприятии - задача очень ответственная и зачастую связана с коренным изменением действующих на предприятии бизнес-процессов. По большому счету, с установкой электронного документооборота организация меняет стиль управления.

Строго говоря, электронный документооборот не должен внедряться как дань моде на «прогрессивные технологии». Если предприятие успешно работает и без электронного или даже вообще без бумажного документооборота, очень маловероятно, что установка систем электронного документооборота - система электронного документооборота (СЭД) сделает его более эффективным. Речь в данном случае, скорее всего, может идти лишь об удобстве работы с документами.

Однако если на предприятии существуют нижеперечисленные проблемы, простым хранилищем документов не обойтись, и стоит всерьез задуматься над автоматизацией работ с документами и бизнес-процессами:

· Существует большой документопоток входящих, исходящих и внутренних (служебных) документов, рассмотрение которых серьезно увеличивает сроки выполнения работ.

· Совещаний у руководителей разного уровня становится больше и их продолжительность затягивается.

· Оперативность принятия и выполнения решений низкая и постоянно снижается.

· Нахождение виновных в нарушении исполнительской дисциплины становится проблематичным.

· Количество форм для отчетности растет.

· Существует проблема утечки информации и нарушения коммерческой тайны.

Игнорирование вышеназванных ситуаций или попытки решить эти задачи без помощи автоматизированных программных систем приведет к еще большему усугублению проблем.

Функции современных СЭД весьма разнообразны. В первом приближении их можно разделить на такие категории:

· хранение и поиск документов;

· поддержка канцелярии;

· маршрутизация и контроль исполнения документов;

· аналитические отчеты;

· информационная безопасность;

· дополнительные (специфические) функции.

Рассмотрим кратко наиболее востребованные функции из перечисленных категорий:

Хранение и поиск документов.

Централизованное хранение документов - едва ли не единственная цель перехода на электронный документооборот. В связи с этим стоит обратить внимание на поставщика хранилища данных, используемого в той или иной СЭД. Могут использоваться:

· хранилища Lotus Notes/Domino (например, БОСС-Референт, CompanyMedia);

· собственные форматы хранения данных (ЕВФРАТ-Документооборот);

· Microsoft SQL Server в различных редакциях (Дело, DIRECTUM, DocsVision, LanDocs и др.);

· Oracle (Атлас ДОК, ДОК ПРОФ 2.0 и др.);

· одновременная поддержка MS SQL и Oracle (Дело, ЕВФРАТ-Документооборот, FossDoc и др.);

· другие СУБД.

Среди функций для поиска документов различают:

· поиск по атрибутам (полям) документов;

· поиск по вложенным в документы файлам (полнотекстовый поиск);

· сложный поиск (с использованием логических операций).

Поддержка канцелярии и делопроизводства.

Поддержка работы канцелярии - важный компонент СЭД, ориентированных на работу, как в государственных органах, так и в коммерческих организациях. К основным «канцелярским» функциям можно отнести следующее:

· представление документа в виде электронной карточки - аналога регистрационной карточки документа;

· поддержка ввода документов в систему со сканера;

· ведение номенклатуры дел;

· регистрация документов, в том числе пришедших по электронной почте;

· связывание исходящих писем с входящими;

· поддержка служебных записок;

· работа с обращениями граждан;

· работа с заявками;

· ведение журналов регистрации и учета бумажных оригиналов документов;

· поддержка иерархических справочников.

Маршрутизация и контроль исполнения документов.

Функции данной категории востребованы как в крупных, так и мелких организациях и позволяют управлять документопотоками на предприятии и контролировать исполнение работ по документам. К основным функциям данной категории относятся:

· проектирование маршрутов документов с возможностью последовательно-параллельного их исполнения;

· поддержка различных действий над документами во время маршрута: визирование, согласование, наложение резолюции, подпись и т.п.;

· отправка документов как по типовым, ранее спроектированным, так и по свободным, определяемым пользователем в процессе выполнения задачи, маршрутам;

· уведомление сотрудников о поступлении к ним на исполнение новых документов;

· уведомление о завершении этапов маршрутов;

· поддержка версионности документов (проектов документов);

· автоматический контроль сроков исполнения документов.

Аналитические отчеты.

Как правило, отчеты в СЭД создаются под конкретную организацию. Однако существуют и общепринятые отчеты, такие как:

· отчет о текущей занятности сотрудников;

· отчет о выполнении работ по документам (ретроспективный);

· отчет о просроченных поручениях.

Информационная безопасность.

· аутентификация пользователей системы;

· распределение прав доступа для сотрудников-пользователей СЭД;

· поддержка электронной цифровой подписи документов;

· шифрование писем и документов;

· ведение истории и статистики работы с документами;

· аудит работы пользователей в системе.

Дополнительные (специфические) функции.

Некоторые разработчики СЭД предлагают ряд специфических функций, присущих только данной конкретной системе. Например, Lotsia PDM Plus интегрирована с САПР-системами и поддерживает работу с конструкторской документацией. Система FossDoc может быть интегрирована с корпоративной почтовой системой FossMail того же разработчика. Интересны также решения, предлагающие интеграцию с популярной ERP-системой 1С Предприятие. Многие СЭД предоставляют собственные API-интерфейсы для разработки новой функциональности «под заказчика».

В современном обществе широко распространены информационные системы управления. Они не только облегчают труд человека за счет автоматизации части процессов, но и позволяют качественно по-новому управлять организациями.

В настоящее время на практике используются два класса реализаций информационных
систем (ИС) управления организацией. На рис. 5 представлена классификация управляющих
информационных систем на автотранспорте. Первый" :; базируется на автоматизации учетных
бухгалтерских функций. Системы этого класса наиболее распространены в отечественных АТО.
Второй класс ИС изначально базируется на автоматизации выполнения производственных
функций. Системы этого класса отвечают требованиям стандарта де-факто для ИС управления
организацией ЕКР (Егйегрпзе Яецшгетеп^ Р1апшп§ планирование потребностей

организации).

Рис. 5. Классификация управляющих информационных систем на автотранспорте

Это набор проверенных на практике разумных принципов, моделей и процедур управления и контроля, служащих повышению эффективности работы организации. Стандарт э объединил большой опыт практического использования ИС, отвечающих требованиям МКР-П (Мапийсплппё Кезоигзе Р1аппш§ - планирование производственных ресурсов) и РКР (Ртапаа! Кеяшгетепгз Р1апшп§ - планирование финансовых потребностей). Система управления перевозками, полностью соответствующая стандарту ЕКР, должна поддерживать 16 функциональных подсистем:

Планирование перевозок и увязанное планирование обеспечивающих производственных процессов (например, техническое обслуживание и ремонт);

Управление спросом на предоставление транспортных услуг;

Составление плана производственной деятельности;

Планирование материальных потребностей; О

Спецификации и технологические карты предоставляемых услуг;

Управление складом;

Планирование взаимодействия с партнерами;

Управление производственными процессами на уровне отдельного подразделения;

Планирование провозных возможностей парка;

Контроль входной и выходной информации;

Управление материально-техническим снабжением;

Планирование распределения ресурсов между подразделениями организации;

Планирование и контроль производственных и технологических операций;



Управление финансами;

Моделирование;

Оценка и анализ результатов работы парка.

В ИС, поддерживающих ЕКР, новые модули системы могут интегрироваться с основным ядром системы естественным путем. Они появляются и встраиваются в логическую цепь управления по мере выявления необходимости бесперебойного обеспечения парка материалами, компонентами, оборудованием, финансами, заказами и т.д.

Автоматические системы на автотранспорте в настоящее время развиваются в четырех направлениях (см. рис. 9.9).

Автоматические системы обучения водителей (тренажеры) позволяют снизить затраты и время на подготовку водительского состава. Тренажеры незаменимы при отработке действий по предотвращению аварийных ситуаций в сложных и непредвиденных условиях. Это особенно важно, если учесть, что современный автопоезд может перевозить грузы стоимостью несколько миллионов рублей.

Автоматические системы на ПС, которые призваны облегчить труд водителя, включают следующие основные системы:

АВ8 - антиблокировочная система - позволяет сохранять траекторию движения ПС при торможении на неоднородном по сцеплению поверхности с колесами дорожном покрытии;

Автоматическое управление трансмиссией - помогает снизить утомляемость водителя и сосредоточить его внимание на дорожной обстановке;

Круиз-контроль - позволяет автоматически поддерживать заданную скорость движения АТС:

Е8Р - противобуксовочная система - позволяет избегать пробуксовывания одного из ведущих колес;

ОЗС -- система динамической стабилизации - помогает сохранить траекторию движения АТС на повороте.

Интеграция отдельных систем в будущем позволит создать автоматическую систему управления АТС. Уже сейчас крупные автомобилестроительные корпорации «Уо1уо» и «Мегсеёез» объединили свои усилия в разработках специальных комплексов для управления грузовыми автомобилями. Представим себе автоколонну, состоящую из 20 грузовых автомобилей или автопоездов, которая движется со скоростью до 110 км/ч и управляется одним человеком, находящимся в головном автомобиле. В настоящее время по дорогам Скандинавии проходит испытание опытный образец, состоящий пока всего из двух автопоездов, которые могут двигаться со скоростью до 60 км/ч в границах городов и до 80 км/ч в пригородах.

В первую очередь автоматические системы управления АТС будут внедряться на технологическом транспорте на крупных терминалах, морских портах и т.д.

Системы автоматического определения местонахождения ПС, идентификации ПС и грузов уже нашли достаточно широкое применение на АТ и были подробно рассмотрены ранее.

Системы автоматического выполнения бизнес-процессов позволяют автоматизировать реализацию отдельных операций перевозочного процесса. Чаще всего такие системы основываются на автоматических системах идентификации ПС и грузов, которые могут быть источниками данных для принятия решения о выборе тех или иных действий в транспортном процессе. Например, сортировка грузов на терминале для формирования маршрутной партии или, уже упоминавшаяся ранее, система транспортного контроля РТИ на погранпереходе Торфяновка (см. подразд. 6.9).

Системы автоматического определения местонахождения ПС, идентификации ПС и грузов, выполнения бизнес-процессов имеют важнейшее значение как поставщики объективной

информации в режиме реального времени в автоматизированные управляющие ИС. Использование автоматических систем для подготовки исходной информации в управляющие ИС создает основу для построения системы управления, основанной на принципах ЕКР.

Автоматизированные системы, основываясь на комплексе технических средств, иноормационном обеспечении и пакетах прикладных программ, обеспечивают повышение качества принятия управленческого решения за счет сокращения времени анализа объекта управления и рассмотрения большого числа вариантов развития ситуации на основе моделирования.

Ориентация автоматизированных систем на процессы принятия решений объясняется тем, что эти процессы занимают центральное место в управлении производством на всех уровнях. Процессы принятия решения осуществляются различными организациями и отдельными лицами на основе поступающей к ним информации о ходе выполнения производственного процесса. Поступающая информация анализируется, формулируется возникающая проблема, и ищутся пути ее решения. Всякая проблема возникает, развивается, существует какое-то время и, наконец, исчезает (решается или самоликвидируется). Значение проблемы для управления производством можно выразить через интенсивность ее проявления. Как правило, интенсивность проявления проблемы во времени изменяется так, как это показано на рис. 6.

Автоматизированная управляющая ИС призвана сократить время, связанное с анализом и расчетом вариантов решения, оставив за руководителем выбор наилучшего варианта и принятие окончательного решения. Для реализации этой задачи автоматизированная система должна содержать соответствующее информационное Обеспечение (рис.7), благодаря которому существует возможность планирования транспортного процесса, обработки данных о процессе доставки грузов или пассажиров и своевременного принятия решения о необходимо! корректировке планов в режиме реального времени.

Вся информация, обеспечивающая функционирование И С, по принципу формирования делится на внутримашинную и внема-шинную. Внутримашинная информация в основном формируется в процессе разработки информационной системы управления процессами доставки грузов и пассажиров. Как правило, эта информационная составляющая функционирует под управлением специально разработанного приложения, структура этой информац относительно стабильна и изменяются только значения данных.

Изменение внутримашинной информации происходит под влиянием внешних по отношению к информационной системе данных. Эти данные относятся к внемашинной информации и формируются на основании изменения факторов, воздействующих на работу системы (изменение законодательства, нормативов, условий перевозок и т.д.).

Промежуточная информация - результат обработки оперативной информации, получаемой от объекта управления. На основе промежуточной информации формируется выходная информация - результат работы ИС.

Управляющие информационные системы

Первые управляющие информационные системы (Management Information Systems - MIS) стали появляться в 70-х годах ХХ века с развитием вычислительной техники.

Рис. 1. Схема обработки данных и подготовки информации в MIS

Такие ИС обслуживают управленческий уровень , обеспечивая менеджеров среднего и высшего звеньев текущей информацией о выполнении основных бизнес-процессов в компании и о некоторых изменениях во внешней среде. Они обеспечивают интерактивный доступ к показателям текущей деятельности фирмы, архиву отчетов и решений, приказам, распоряжениям, протоколам совещаний, отчетным формам.

Обычно такие системы ориентированы в основном на внутреннего пользователя и обслуживают функции планирования, управления подразделениями и службами, контроля и поддержки решений на управленческом уровне. Блок-схема типичной MIS приведена на рис. 1.

Приведем основные характеристики корпоративных управляющих систем. Такие системы:


  • работают с формализованными и/или частично формализованными данными и поддерживают частично структурированные и слабоструктурированные решения в широком диапазоне на функционально-оперативном и управленческих уровнях, преобразуя формализованные данные в "MIS-файлы". Решения, поддержанные MIS, обязательны для исполнения на эксплуатационном уровне, пополняют "копилку" решений в KWS и транслируются посредством OAS;

  • ориентированы на обеспечение текущих бизнес-процессов управленческими решениями, на создание отчетов и контроль исполнения;

  • задают правила формирования информационных потоков и пучков внутри информационного поля компании, информационные требования известны и устойчивы;

  • имеют небольшие аналитические возможности, ограниченные рамками текущей деятельности на уровне подразделений;

  • недостаточно гибки, но имеют возможности для адаптации в любом подразделении;

  • помогают в принятии оперативных решений, используя прошлые и настоящие данные, при этом используется больше внутренних данных, чем внешних.
Автоматизированная информационная система управления деятельностью предприятия - это взаимосвязанная совокупность данных, процедур, процессов, стандартов, программно-аппаратных и телекоммуникационных средств, предназначенная для сбора, обработки, систематизации, распределения, хранения, доставки в автоматизированном режиме информации конечному пользователю в соответствии с требованиями, вытекающими из целей деятельности.

MIS, как правило, является одним из основных модулей общей корпоративной ИС; для его разработки, внедрения и интеграции требуется тщательный анализ процессов и идентификация параметров информационного поля организации.

В российских компаниях MIS обычно развивается на базе систем TPS и OAS, с которых часто начинается автоматизация рутинных процедур и процессов. Вследствие этого MIS постепенно превращается в автоматизированную информационную систему управления предприятием (не путать с АСУП - Автоматизированной Системой Управления Производством).

Рис. 2. Состав автоматизированной информационной системы управления (MIS)

Технология работы в компьютеризированной информационной системе строится так, чтобы ею могло одновременно пользоваться большое количество сотрудников. Пользователями MIS являются практически все менеджеры компании. Выходные данные - периодические результаты деятельности в виде сводок, резюме, отчетов, докладных записок, служебные расследования. В связи с тем, что часть такой информации может быть конфиденциальной, менеджеры обладают доступом различной степени. MIS имеет функциональную и обеспечивающую части.

Техническое обеспечение - комплекс технических средств, средств эксплуатационной поддержки и документация на эти средства и технологические процессы, внутренние стандарты предприятия. Это:


  • технические средства сбора, регистрации, накопления, обработки, отображения, размножения, доставки, сохранения и обеспечения безопасности информации;

  • компьютеры любых моделей, мощные серверные и сетевые устройства, оргтехника;

  • телекоммуникационная техника и средства связи;

  • общесистемная документация, включающая государственные, отраслевые и корпоративные стандарты по техническому обеспечению;

  • специализированная документация, содержащая методические материалы по всем этапам проектирования, разработки, внедрения, сопровождения и применения технических и технологических средств;

  • нормативно-справочная документация для выполнения технического обеспечения.
Математическое обеспечение - совокупность математических методов, моделей, алгоритмов обработки информации , типовые задачи управления системами, теории массового обслуживания, теории игр и другие.

Программное обеспечение - комплексы программ, ориентированных на пользователей и предназначенные для решения типовых задач обработки информации. Они служат для расширения функциональных возможностей процессов контроля и управления. В программное обеспечение входят пакеты прикладных программ, которые реализуют экономико-математические модели разной степени адекватности, отражающие функционирование реального объекта.

Методическое и организационное обеспечение - совокупность методов, средств и документов, регламентирующих взаимодействие модулей ИС, технических и технологических средств, персонала в процессе разработки, внедрения и эксплуатации ИС.

Лингвистическое (онтологическое) обеспечение - набор согласованных правил, методик, словарей, алгоритмических языков высокого уровня, языков управления и манипулирования данными, позволяющий специалистам, разработчикам, пользователям и эксплуатационникам говорить на одном языке. Это средство общения с программным, техническим и информационным обеспечением, а также совокупность терминов, используемых в данной информационной системе.

Правовое обеспечение - федеральные законы и указы президента РФ, постановления государственных органов власти, приказы, отраслевые инструкции, нормативные акты налоговых органов и таможенной службы.

На этапе разработки ИС: нормативные акты, связанные с договорными отношениями разработчика и заказчика ИС, правовое регулирование споров, обеспечение этапов разработки и внедрения охраной прав интеллектуальной собственности.

На этапе функционирования ИС: определения статуса и сферы действия ИТ в конкретных органах управления и контроля, прав и обязанностей персонала, процедуры сбора и обработки информации, обеспечение прав доступа пользователям, нормативная документация о работе с информацией, содержащей секретные и конфиденциальные сведения.

Обучение персонала и сертификация систем и оборудования - набор требований к уровню подготовки специалистов и обслуживающего персонала, учебно-методическая и плановая документации подготовки и повышения квалификации. Требования и спецификации для подготовки разработанных систем для сертификации в отраслевых, государственных и международных сертифицирующих организациях (Госстандарт, Оборонсертифик, ISO, SEI и т. д.).

Функциональная часть MIS реализует назначение информационной системы. Здесь содержится модель управления организацией, отдельных ее составляющих и взаимосвязи.

В рамках функциональной части происходит трансформация целей и задач управления в функции, функций - в алгоритмы, алгоритмов - в конкретные управляющие воздействия на управляемый объект. Эти действия выполняются в подсистемах MIS, выделенных на каждом уровне управления в соответствии с предназначенной функцией (таблица 1).


Таблица 1. Базовые функции управляющей информационной системы

Информационная подсистема маркетинга

Производственные подсистемы

Финансовые и учетные подсистемы

Кадровая и квалификационная подсистемы

Подсистемы высших менеджеров

Исследование рынка, сегментация, прогнозирование продаж
Планирование объемов работ, разработка календарных планов
Управление портфелем заказов и ценных бумаг
Анализ и прогнозирование потребностей в трудовых ресурсах
Элементы стратегического планирования. Реагирование на изменения во внешней среде

Управление закупками и продажами
Оперативный контроль и управление производственными процессами
Управление кредитной политикой
Кадровый учет, учет назначений и перемещений
Анализ стратегических и управленческих ситуаций

Рекомендации по изменению номенклатуры продукции
Анализ работы оборудования и потребности в обновлении
Разработка финансового плана
Ведение текущих и архивных записей о персонале
Выявление и решение тактических проблем

Анализ конъюнктуры и рекомендации по установлению цены
Участие в формировании заказов поставщиков
Финансовый анализ и прогнозирование. Контроль исполнения бюджета
Планирование повышения квалификации персонала
Обеспечение процесса выработки стратегических решений

Учет заказов, рекомендации по рекламной деятельности
Управление запасами и ресурсами
Бухгалтерский учет, расчеты и платежи
Контроль обучения персонала
Контроль деятельности фирмы

Системы поддержки принятия решений

В 1980-е годы американские и японские компании начали развивать информационные системы, которые разительно отличались от MIS. Эти системы положили начало процессу "интеллектуализации" ИС. Новые системы были меньшими, интерактивными, и их целью было помочь конечным пользователям работать со всеми типами данных, проводить аналитические исследования, строить модели и разыгрывать сценарии для решения слабоструктурированных и вообще неструктурированных проблем в инновационных проектах. Системы, предоставляющие такие возможности, называются системами поддержки принятия решений - СППР (Decision Support System - DSS) .

Рис. 3. Система поддержки принятия решения как составная часть КИС

В середине 1980-х такие системы стали использоваться в текущей деятельности крупных компаний и корпораций. В настоящее время DSS является обязательной частью корпоративных ИС (КИС) (рис. 3).

Приведем основные характеристики систем поддержки принятия решения:

Данные, приведенные в таблице 2, показывают различия между системами MIS и DSS.


Таблица 2.

Параметр

MIS

DSS

Концепция
Обеспечивает формализованные и частично формализованные данные для принятия структурированных решений
Обеспечивает интегрированные инструментальные средства, многомерные разнородные данные, динамические модели и язык интерпретации

Системный анализ
Выделяет информационные требования в соответствии с установленными правилами
Формирует порядок применения инструментальных средств и динамических правил в процессе работы

Проект
Поставляет информацию, основанную на утвержденных требованиях
Итеративный процесс добавления новых данных и информации, вытекающий из динамики среды

Источник данных
Внутренняя и частично внешняя среда
Внешняя и внутренняя среда

Пользователи
Менеджеры эксплуатационного и управленческого уровней
Высшее руководство, менеджеры департаментов, ИТ-служб, управленческого уровня, аналитики

Хорошо разработанные DSS применяются на многих уровнях предприятия. Руководители компании и ведущие менеджеры могут пользоваться финансовыми модулями DSS, чтобы предсказать эффективность использования активов компании при изменении деловой активности или экономической ситуации в стране. Менеджерам среднего звена та же система может быть полезной для оценки перспективности краткосрочных инвестиций по выполняемым проектам. Для руководителей проектов - это инструмент для финансового планирования и распределения средств по планируемым закупкам.

DSS состоят из трех компонент: программного ядра и хранилища данных, аналитических средств обработки, анализа и представления информации, телекоммуникационных устройств.

Рис. 4. Основные компоненты системы поддержки принятия решения

Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структуры и оптимизированных для выполнения аналитических операций.

Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации DSS располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам (рис. 4).

Аналитические системы позволяют решать три основных задачи: анализ разнородной многомерной информации разной степени формализованности в реальном времени, последующий интеллектуальный анализ данных с построением моделей развития деловой ситуации и ведение отчетности.

Процесс принятия делового решения (рис. 5) отличается от аналогичного процесса в научной или социальной сфере тем, что преобразование рабочей гипотезы в решение осложняется двумя объективно существующими проблемами.

Рис. 5. Итерационный процесс принятия решения

Первая из них состоит в том, что накопление личного опыта в ходе повседневной деятельности у бизнесменов отстает от динамичного изменения экономической ситуации - что особенно характерно для современной России. Вторая проблема заключается в том, что в предпринимательской деятельности - да еще в условиях свободного рынка - практически отсутствует возможность проведения целенаправленных экспериментов, которые позволяют проверять правильность гипотезы на практике.

Следовательно, применительно к бизнес-деятельности процесс принятия решения претерпевает разрыв как минимум в двух точках: на этапе выдвижения гипотез и на этапе экспериментальной верификации моделей. Ликвидировать эти разрывы призвано активно развивающееся направление информационных технологий - технология многомерного анализа данных (On-Line Analytical Processing - OLAP).

Коротко эту технологию можно охарактеризовать следующими словами: Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information - FASMI).

Ценность технологии многомерного анализа данных для бизнеса определяется тем, что она позволяет извлекать из "сырых" структурированных (как правило, в виде таблиц) данных информацию и знания, использование которых в принятии и реализации решений позволяет создавать дополнительную стоимость в компании по сравнению со стоимостью, создаваемой в отсутствие такой информации.

OLAP-технологии

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

Основные 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.
Исторически сложилось так, что сегодня термин "OLAP" подразумевает не только многомерный взгляд на данные со стороны конечного пользователя, но и многомерное представление данных в целевой БД. Именно с этим связано появление в качестве самостоятельных терминов "Реляционный OLAP" (ROLAP) и "Многомерный OLAP" (MOLAP).

OLAP-сервис представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Взаимодействуя с OLAP- системой, пользователь сможет осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных и выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, 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.

Программные средства OLAP - это инструмент оперативного анализа данных, содержащихся в хранилище. Главной особенностью является то, что эти средства ориентированы на использование не специалистом в области информационных технологий, не экспертом-статистиком, а профессионалом в прикладной области управления - менеджером отдела, департамента, управления, и, наконец, директором. Средства предназначены для общения аналитика с проблемой, а не с компьютером. На рис. 6 показан элементарный OLAP-куб, позволяющий производить оценки данных по трем измерениям.

Многомерный OLAP-куб и система соответствующих математических алгоритмов статистической обработки позволяет анализировать данные любой сложности на любых временных интервалах.

Рис. 6. Элементарный OLAP-куб

Имея в своем распоряжении гибкие механизмы манипулирования данными и визуального отображения (рис. рис. 7, рис. 8), менеджер сначала рассматривает с разных сторон данные, которые могут быть (а могут и не быть) связаны с решаемой проблемой.

Далее он сопоставляет различные показатели бизнеса между собой, стараясь выявить скрытые взаимосвязи; может рассмотреть 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.

Рис. 7.

У управляющего компанией, например, может зародиться гипотеза о том, что разброс роста активов в различных филиалах компании зависит от соотношения в них специалистов с техническим и экономическим образованием. Чтобы проверить эту гипотезу, менеджер может запросить из хранилища и отобразить на графике интересующее его соотношение для тех филиалов, у которых за текущий квартал рост активов снизился по сравнению с прошлым годом более чем на 10%, и для тех, у которых повысился более чем на 25%. Он должен иметь возможность использовать простой выбор из предлагаемого меню. Если полученные результаты ощутимо распадутся на две соответствующие группы, то это должно стать стимулом для дальнейшей проверки выдвинутой гипотезы.

В настоящее время быстрое развитие получило направление, называемое динамическим моделированием (Dynamic Simulation), в полной мере реализующее указанный выше принцип 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. 8. Аналитическая ИС извлечения, обработки данных и представления информации

В таблице 3 приведены сравнительные характеристики статического и динамического анализа.


Таблица 3.

Характеристика

Статический анализ

Динамический анализ

Типы вопросов
Кто? Что? Сколько? Как? Когда? Где?
Почему так? Что было бы, если…? Что будет, если…?

Время отклика
Не регламентируется
Секунды

Типичные операции работы с данными
Регламентированный отчет, диаграмма, таблица, рисунок
Последовательность интерактивных отчетов, диаграмм, экранных форм. Динамическое изменение уровней агрегации и срезов данных

Уровень аналитических требований

Средний
Высокий

Тип экранных форм
В основном, определенный заранее, регламентированный
Определяемый пользователем, есть возможности настройки

Уровень агрегации данных
Детализированные и суммарные
Определяется пользователем

"Возраст" данных
Исторические и текущие
Исторические, текущие и прогнозируемые

Типы запросов
В основном, предсказуемые
Непредсказуемые - от случаю к случаю

Назначение
Регламентированная аналитическая обработка
Многопроходный анализ, моделирование и построение прогнозов

Практически всегда задача построения аналитической системы для многомерного анализа данных - это задача построения единой, согласованно функционирующей информационной системы, на основе неоднородных программных средств и решений. И уже сам выбор средств для реализации ИС становится чрезвычайно сложной задачей. Здесь должно учитываться множество факторов, включая взаимную совместимость различных программных компонент, легкость их освоения, использования и интеграции, эффективность функционирования, стабильность и даже формы, уровень и потенциальную перспективность взаимоотношений различных фирм производителей.

OLAP применим везде, где есть задача анализа многофакторных данных. Вообще, при наличии некоторой таблицы с данными, в которой есть хотя бы одна описательная колонка и одна колонка с цифрами, OLAP-инструмент будет эффективным средством анализа и генерации отчетов. В качестве примера применения OLAP-технологии рассмотрим исследование результатов процесса продаж.

Ключевые вопросы "Сколько продано?", "На какую сумму продано?" расширяются по мере усложнения бизнеса и накопления исторических данных до некоторого множества факторов, или разрезов: "..в Санкт-Петербурге, в Москве, на Урале, в Сибири…", "..в прошлом квартале, по сравнению с нынешним", "..от поставщика А по сравнению с поставщиком Б…" и т. д.

Ответы на подобные вопросы необходимы для принятия управленческих решений: об изменении ассортимента, цен, закрытии и открытии магазинов, филиалов, расторжении и подписании договоров с дилерами, проведения или прекращения рекламных кампаний и т. д.

Если попытаться выделить основные цифры (факты) и разрезы (аргументы измерений), которыми манипулирует аналитик, стараясь расширить или оптимизировать бизнес компании, то получится таблица, подходящая для анализа продаж как некий шаблон, требующий соответствующей корректировки для каждого конкретного предприятия.

Время. Как правило, это несколько периодов: Год, Квартал, Месяц, Декада, Неделя, День. Многие OLAP-инструменты автоматически вычисляют старшие периоды из даты и вычисляют итоги по ним.

Категория товара. Категорий может быть несколько, они отличаются для каждого вида бизнеса: Сорт, Модель, Вид упаковки и пр. Если продается только один товар или ассортимент очень невелик, то категория не нужна.

Товар. Иногда применяются название товара (или услуги), его код или артикул. В тех случаях, когда ассортимент очень велик (а некоторые предприятия имеют десятки тысяч позиций в своем прайс-листе), первоначальный анализ по всем видам товаров может не проводиться, а обобщаться до некоторых согласованных категорий.

Регион. В зависимости от глобальности бизнеса можно иметь в виду Континент, Группа стран, Страна, Территория, Город, Район, Улица, Часть улицы. Конечно, если есть только одна торговая точка, то это измерение отсутствует.

Продавец. Это измерение тоже зависит от структуры и масштабов бизнеса. Здесь может быть: Филиал, Магазин, Дилер, Менеджер по продажам. В некоторых случаях измерение отсутствует, например, когда продавец не влияет на объемы сбыта, магазин только один и так далее.

Покупатель. В некоторых случаях, например, в розничной торговле, покупатель обезличен и измерение отсутствует, в других случаях информация о покупателе есть, и она важна для продаж. Это измерение может содержать название фирмы-покупателя или множество группировок и характеристик клиентов: Отрасль, Группа предприятий, Владелец и так далее.

Важный вопрос - наличие данных. Если они есть в каком-либо виде (Excel- или Access-таблица, данные из базы учетной системы, в виде структурированных отчетов филиалов), ИТ-специалист сможет передать их OLAP-системе напрямую или с промежуточным преобразованием. Для этого OLAP-системы имеют специальные инструменты конвертации данных.

После настройки OLAP-системы на данные пользователь получит возможность быстро получать ответы на ключевые вопросы путем простых манипуляций мышью над OLAP-таблицей и соответствующими меню. При этом будут доступны некоторые стандартные методы анализа , логически следующие из природы OLAP-технологии.

Факторный (структурный) анализ. Анализ структуры продаж для выявления важнейших составляющих в интересующем разрезе. Для этого удобно использовать, например, диаграмму типа "Пирог" в сложных случаях, когда исследуется сразу 3 измерения - "Столбцы". Например, в магазине "Компьютерная техника" за квартал продажи компьютеров составили $100000, фототехники -$10000, расходных материалов - $4500. Вывод: оборот магазина зависит в большой степени от продажи компьютеров (на самом деле, быть может, расходные материалы необходимы для продажи компьютеров, но это уже анализ внутренних зависимостей).

Анализ динамики (регрессионный анализ - выявление трендов). Выявление тенденций, сезонных колебаний. Наглядно динамику отображает график типа "Линия". Например, объемы продаж продуктов компании Intel в течение года падали, а объемы продаж Microsoft росли. Возможно, улучшилось благосостояние среднего покупателя, или изменился имидж магазина, а с ним и состав покупателей. Требуется провести корректировку ассортимента. Другой пример: в течение 3 лет зимой снижается объем продаж видеокамер.

Анализ зависимостей (корреляционный анализ). Сравнение объемов продаж разных товаров во времени для выявления необходимого ассортимента - "корзины". Для этого также удобно использовать график типа "Линия". Например, при удалении из ассортимента принтеров в течение первых двух месяцев обнаружилось падение продаж картриджей с порошком.

Сопоставление (сравнительный анализ). Сравнение результатов продаж во времени, или за заданный период, или для заданной группы товаров. В зависимости от количества анализируемых факторов (от 1 до 3-х) используется диаграмма типа "Пирог" или "Столбцы". Пример: сравнение результатов продаж однотипных магазинов для оценки качества работы менеджеров.

Дисперсионный анализ. Исследование распределения вероятностей и доверительных интервалов рассматриваемых показателей. Применяется для прогнозирования и оценки рисков.

Этими видами анализа возможности OLAP не исчерпываются. Например, применяя в качестве алгоритма вычисления промежуточных и окончательных итогов функции статистического анализа - дисперсию, среднее отклонение, моды более высоких порядков, - можно получить самые изощренные виды аналитических отчетов.

OLAP-системы являются частью более общего понятия "интеллектуальные ресурсы предприятия" или "средства интеллектуального бизнес-анализа" (Business Intelligence - BI), которое включает в себя помимо традиционного OLAP-сервиса средства организации совместного использования данных и информации, возникающих в процессе работы пользователей хранилища. Технология Business Intelligence обеспечивает электронный обмен отчетными документами, разграничение прав пользователей, доступ к аналитической информации из Internet и Intranet.

Технологии Data Mining

В настоящее время элементы искусственного интеллекта активно внедряются в практическую деятельность менеджера. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, технология интеллектуального поиска и анализа данных или "добыча данных" (Data Mining - DM), не пытается моделировать естественный интеллект, а усиливает его возможности мощностью современных вычислительных серверов, поисковых систем и хранилищ данных. Нередко рядом со словами "Data Mining" встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" (Knowledge Discovery in Databases).

Рис. 9.

Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Data Mining представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов Data Mining они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.

В основу современной технологии Data Mining (Discovery-driven Data Mining) положена концепция шаблонов (Patterns), отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных. Эти шаблоны представляют собой закономерности, свойственные выборкам данных, которые могут быть компактно выражены в понятной человеку форме. Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений о структуре выборки и виде распределений значений анализируемых показателей. На рис. 6.9 показана схема преобразования данных с использованием технологии Data Mining.

Рис. 10.

Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в БД в виде временных рядов. Если удается построить шаблоны, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем. На рис. 10 показан полный цикл применения технологии Data Mining.

Важное положение Data Mining - нетривиальность разыскиваемых шаблонов. Это означает, что найденные шаблоны должны отражать неочевидные, неожиданные (Unexpected) регулярности в данных, составляющие так называемые скрытые знания (Hidden Knowledge). К деловым людям пришло понимание, что "сырые" данные (Raw Data) содержат глубинный пласт знаний, и при грамотной его раскопке могут быть обнаружены настоящие самородки, которые можно использовать в конкурентной борьбе.

Сфера применения Data Mining ничем не ограничена - технологию можно применять всюду, где имеются огромные количества каких-либо "сырых" данных!

В первую очередь методы Data Mining заинтересовали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных (Data Warehousing). Опыт многих таких предприятий показывает , что отдача от использования Data Mining может достигать 1000%. Известны сообщения об экономическом эффекте, в 10-70 раз превысившем первоначальные затраты от 350 до 750 тыс. долларов. Есть сведения о проекте в 20 млн долларов, который окупился всего за 4 месяца. Другой пример - годовая экономия 700 тыс. долларов за счет внедрения Data Mining в одной из сетей универсамов в Великобритании.

Компания Microsoft официально объявила об усилении своей активности в области Data Mining. Специальная исследовательская группа Microsoft, возглавляемая Усамой Файядом, и шесть приглашенных партнеров (компании Angoss, Datasage, Epiphany, SAS, Silicon Graphics, SPSS) готовят совместный проект по разработке стандарта обмена данными и средств для интеграции инструментов Data Mining с базами и хранилищами данных.

Data Mining является мультидисциплинарной областью, возникшей и развивающейся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных и др. (рис. 11). Отсюда обилие методов и алгоритмов, реализованных в различных действующих системах Data Mining. [Дюк В.А. www.inftech.webservis.ru/it/datamining/ar2.html ]. Многие из таких систем интегрируют в себе сразу несколько подходов. Тем не менее, как правило, в каждой системе имеется какая-то ключевая компонента, на которую делается главная ставка.

Можно назвать пять стандартных типов закономерностей, выявляемых с помощью методов Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование.

Рис. 11. Области применения технологии Data Mining

Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в компьютерном супермаркете, может показать, что 55% купивших компьютер берут также и принтер или сканер, а при наличии скидки за такой комплект принтер приобретают в 80% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.

Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.

С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.

Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных.

Статистические пакеты

Последние версии почти всех известных статистических пакетов включают наряду с традиционными статистическими методами также элементы Data Mining. Но основное внимание в них уделяется все же классическим методикам - корреляционному, регрессионному, факторному анализу и другим.

Недостатком систем этого класса считают требование к специальной подготовке пользователя. Также отмечают, что мощные современные статистические пакеты являются слишком "тяжеловесными" для массового применения в финансах и бизнесе.

Есть еще более серьезный принципиальный недостаток статистических пакетов, ограничивающий их применение в Data Mining. Большинство методов, входящих в состав пакетов, опираются на статистическую парадигму, в которой главными фигурантами служат усредненные характеристики выборки. А эти характеристики при исследовании реальных сложных жизненных феноменов часто являются фиктивными величинами. Это чрезвычайно важное обстоятельство следует обязательно учитывать при анализе многомерных данных.

В качестве примеров наиболее мощных и распространенных статистических пакетов можно назвать SAS (компания SAS Institute), SPSS (компания SPSS), STATGRAPHICS (компания Manugistics), STATISTICA для WINDOWS, STADIA и другие. Эти пакеты с успехом могут применять небольшие и средние предприятия, а большие многопрофильные компании могут интегрировать их в общую корпоративную сеть.

ЛЕГЧАКОВ К.Е. , главный эксперт по внешнеэкономической деятельности в российской государственной компании, аспирант кафедры статистики экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, [email protected]

Информационно-управляющая система:
определение и экономическая сущность

В статье автор акцентирует внимание читателя на определении и экономической сущности информационно-управляющей системы (ИУС) в XXI веке. Статья содержит описание элементов структуры среднестатистической ИУС, ее места в едином информационном пространстве организации, а также наиболее распространенный функционал ИУС крупной российской организации, реализованный на базе платформы SAP ERP

Контроль и планирование – наиболее взаимосвязанные функции управления, которые непосредственно влияют на процесс принятия управленческих решений (ППУР) ворганизации. Современный менеджер в малой компании может справиться с потоком информации о бизнес-процессе, происходящем в ней. Однако те функции, которые требуют достаточно специфичных знаний и навыков, одновременно характеризующиеся большим объемом потока данных, требуют автоматизации – будь то малые магазины со своими системами логистики; либо аудиторские фирмы с системами бухгалтерского учета и отчетности; а также крупнейшие вертикально интегрированные холдинговые компании, вкоторых необходимо контролировать и планировать множество бизнес-процессов и выполнять множество управленческих функций своевременно и эффективно. Что уж говорить отаких компаниях, как Mitsubishi, Siemens и др., своего рода аналогах японских дзайбацу, включающих сотни тысяч сотрудников и ведущих несколько бизнесов в различных отраслях одновременно?

Конечно, огромный пласт информации, используемой в ППУР менеджерами компаний, добывается неформальным путем: общение с сотрудниками и клиентами организации, изСМИ, по личным каналам. Несомненно, информация, полученная из подобных источников, очень полезна, но ее недостаточно. То количество информации, которое выдает сама организация в процессе своей деятельности, а также скорость ее выдачи, обработки и анализа требуют формальных средств работы с ней.

Сбор, хранение, обработка, анализ, использование и защита информации – основные функции, которые выполняются информационно-управляющими системами в компаниях разных отраслей экономики. Данные системы призваны во многом упростить труд людей, исключить существенную часть возникающих на производстве ошибок (в том числе подвлиянием человеческого фактора), повысить качество продукции (услуг) и помочь менеджменту компании принимать решения на основании качественной и своевременно предоставленной информации о деятельности всей организации в целом.

Информационно-управляющая система «должна выдавать информацию о прошлом, настоящем и предполагаемом будущем. Она должна отслеживать все относящиеся к делу события внутри организации и вне ее. Общей целью ИУС является облегчение эффективного выполнения функций планирования, контроля и производственной деятельности. Самой важной ее задачей является выдача нужной информации нужным людям в нужное время» . Одним из основных требований, предъявляемых информационно-управляющим системам, является обязательная ориентированность на пользователя системы, причем степень агрегации информации, выдаваемой системой, должна соответствовать уровню ответственности и роли сотрудника в компании, будь то администратор ИТ-службы или генеральный директор.

Для того чтобы дать определение информационно-управляющей системе, стоит обратиться к международному стандарту ISA-95 (The International Standard for the Integration of Enterprise and Control Systems ):

Информационно-управляющая система (Information Management System, IMS, или MIS – Management Information System, или Enterprise Resource Planning, ERP) – совокупность компонентов, подготавливающих и предоставляющих управленческую, производственную и финансовую информацию для принятия решений.

Многие теоретики и практики ИТ-сферы, естественно, дают свои определения, во многом детализируя и расширяя указанное понятие. Так, например, в учебниках по экономической информатике информационная система определяется как «система, предназначенная для сбора, передачи, обработки, хранения и выдачи информации потребителям с помощью вычислительного и коммуникационного оборудования, средств программного обеспечения и обслуживающего персонала» .

В свою очередь, структура современной ИУС выглядит следующим образом (см. рис. 1).

Во-первых, это системно-техническая инфраструктура (СТИ), которая с технологической точки зрения включает в себя следующие подклассы оборудования:

  • Вычислительное оборудование – решает инфраструктурные и бизнес-задачи и выполняет операцию обработки данных.
  • Системы хранения данных – решает инфраструктурные задачи и занимается хранением данных.
  • Периферийное оборудование – занимается решением бизнес-задач и вводом/выводом данных.
  • Телекоммуникационное оборудование – это связь между элементами ИУС, реализуемая с помощью телефонии, локальных сетей, интранета, интернета.

Во-вторых, это подсистема обеспечения информационной безопасности (ПОИБ) . На практике – комплекс средств по защите информации.

Третьим из базовых составляющих является программное обеспечение (ПО), которое определяет ИУС в целом. ПО делится на общее (системное), инструментальное и прикладное (специальное). Общее программное обеспечение поддерживает функционирование оборудования (в том числе ПОИБ) и другого ПО. Инструментальное предназначено дляразработки ПО, необходимого для обеспечения функционирования элементов системы. Прикладное, как и общее ПО, поддерживает функционирование оборудования, но на уровне интерфейса конечных пользователей. Естественно, в разных системах названия модулей, как и их функциональность, могут варьироваться. Также может быть разным их количество. Однако указанные являются основными в большинстве систем.

Три вышеперечисленных элемента информационной системы в литературе еще называют аппаратно-программной платформой.

И, естественно, основной элемент – множество ключевых и конечных пользователей (сотрудники компании и заинтересованные третьи лица с правом доступа в систему).

Часто выделяется еще один дополнительный элемент – ИТ-служба. Данная служба выполняет функции по поддержке работоспособности всей ИУС и сопровождению пользователей системы:

  • функции Call-центра – сопровождение пользователей по вопросам организации доступа в систему, прием и обработка заявок по возникающим вопросам и проблемам идальнейшая их передача в службу технической поддержки;
  • функции технической поддержки – ремонт и усовершенствование отдельных элементов системы, обеспечение системы дополнительными (новыми) разработками.

Многие ИУС сегодня являются открытыми системами. Интеграция со смежными и внешними системами – новый этап развития практики работы с ИУС. Благодаря интеграции ИУС с другими системами информация о деятельности организации стала носить более точный и качественный характер. А управленческие решения, принимаемые менеджментом компаний, приобрели большую обоснованность.

При выборе ИУС для предприятия менеджмент должен обращать внимание на ряд критериев. Для ПО – это соответствие бизнес-требованиям организации; доля рынка и успешный опыт внедрения в организациях отрасли, в мире и в России; производительность и масштабируемость; соответствие системно-техническим требованиям; доступность услуг повнедрению и технической поддержке. Для СТИ и ПОИБ – скорость выполнения операций с данными; статистика отказов системы; время отзыва. Наиболее же показательной характеристикой ИУС с экономической точки зрения является совокупная стоимость владения ССВ (Total Cost of Ownership – TCO).

В дополнение к рассмотренной технологической классификации информационной системы согласно ISA-95 ИУС можно рассматривать и с точки зрения функциональной классификации.

В теории часто говорят об информационной инфраструктуре компании, выделяя стратегический, тактический и операционный уровни управления. Каждому уровню управления соответствует своя степень агрегирования информации.

На практике общепринятым является понятие «единое информационное пространство» (ЕИП) организации. В свою очередь, ИУС – лишь часть ЕИП. Поэтому, чтобы сформировать представление о месте ИУС в едином информационном пространстве, необходимо описать общую структуру ЕИП организации (см. рис. 2).

В мире широко применима двухзвенная функционально-организационная классификация информационных систем, которая включает в себя производственные системы и бизнес-системы. Первые отвечают на вопрос «где мои запасы и что с ними происходит?», вторые – «как эффективно используются мои запасы?» .

Чтобы понять различие между этими классами систем, необходимо проанализировать их по ряду критериев. Так, с точки зрения временного интервала производственные системы (АСУ ТП как класс информационных систем предприятия) работают в режиме реального времени, а бизнес-системы (ИУС как класс) – периодично, имея временные лаги, как вполучении данных, так и в их обработке. По целям управления: производственные системы отвечают за физическое перемещение запасов (продукции, ресурсов) и его отслеживание, бизнес-системы призваны анализировать экономические составляющие производства (например, стоимость, доходность и т.д.). Утрируя, можно говорить, что АСУ ТП – это средство взгляда со стороны станка, ИУС – со стороны менеджмента (совета директоров) компании.

ИУС (информационно-управляющие системы) как класс информационных систем включает:

  • ИАС (информационно-аналитические системы) – информационно-управляющие системы, с определенной периодичностью и по запросу осуществляющие сбор, обновление, обработку и предоставление аналитической информации, а также предоставляющие возможность планирования и управления корпоративными функциональными процессами руководству организации.
  • ИУС П (информационно-управляющие системы предприятия):
    • ИУС ПТП (информационно-управляющие системы производственными и технологическими процессами) – информационно-управляющие системы, с определенной периодичностью и по запросу осуществляющие сбор, обновление, обработку и предоставление данных по производственно-технологическим процессам, автоматизирующие комплекс производственно-технологических процессов, а также предоставляющие возможность управления комплексом технологических процессов руководству и ИТ-службе.
    • ИУС Р (информационно-управляющие системы ресурсами) – информационно-управляющие системы, с определенной периодичностью и по запросу осуществляющие сбор, обновление, обработку и предоставление данных по производственным процессам, включая движение материальных, человеческих, финансовых ресурсов иинформации, а также предоставляющие возможность управления основными (производственными) процессами на предприятии для руководства.

АСУ ТП (автоматизированные системы управления технологическими процессами – системы, состоящие из персонала и комплекса средств автоматизации его деятельности иоказывающие управляющее воздействие на технологические процессы) как класс информационных систем включает:

  • ИАСУ ТП (интегрированные автоматизированные системы управления технологическими процессами) :
    • АСУ ТП ТО (автоматизированные системы управления технологическими процессами технологических объектов) – автоматизированные системы управления технологическими процессами, в реальном времени осуществляющие сбор, обновление, обработку и предоставление данных по обособленным технологическим процессам предприятия, а также предоставляющие возможность обслуживающему персоналу непосредственно управлять технологическим процессом и отдельными функциональными процессами.
    • СПБ (системы пожарной безопасности) – системы пожаротушения в режиме реального времени.
    • СТМ (системы телемеханики) – компоненты автоматизированной системы управления технологическими процессами предприятия, в реальном времени осуществляющие сбор и предоставление единичных показаний по параметрам технологических процессов и функционирующие без управляющего воздействия человека.
    • САУ (системы автоматического управления) – системы автоматического управления технологическими процессами предприятия, в реальном времени осуществляющие сбор, обновление, обработку данных и автоматическое управление по комплексу СТМ, функционирующие без управляющего воздействия человека.

Если рассматривать компанию в контексте теории «Организация как организм», то применительно к ЕИП можно сказать, что ИУС своего рода мозг и нервная система организации.

Лицо любой информационной системы – это ее интерфейс. В ИУС это прежде всего функциональные (прикладные) модули, посредством которых пользователь входит ввиртуальный мир своей компании, отражающий ее реальное состояние в определенный момент времени. В современных ИУС, например, в самой популярной на сегодня системе SAP R/3, присутствуют следующие модули (см. рис. 3):

  • Materials Management (MM) – Управление материальными запасами (Снабжение). В модуле сгруппированы функции управления полным циклом материальных потоков начиная с их приобретения, внутреннего контроля складирования и заканчивая контролем и регистрацией действий всей организации по использованию материалов дляпроизводства конечной продукции.
  • Sales and Distribution (SD) – Продажа и дистрибуция (Сбыт). Этот модуль используется для продажи и доставки продукции и сервисов компании покупателям и бизнес-партнерам. В модуле используется информация о продуктах и дебиторах.
  • Production Planning (PP) – Планирование производства (Производство). Этот модуль предназначен для поддерживания функции общего объема промышленного производства идругих мероприятий с целью наилучшим образом удовлетворить текущие запланированные уровни продаж (план продаж и прогнозов) на стыке основных целей бизнеса вчасти рентабельности, конкурентоспособности, сроков обслуживания клиентов. Одной из главных целей является создание темпов производства, которые позволят достичь цели руководства по удовлетворению спроса клиентов, сохраняя повышение или снижение запасов, а соответственно и издержек организации.
  • Plant Maintenance (PM) – Техническое обслуживание и ремонт оборудования (ТОРО). Поддерживает планирование, обработку и выполнение задач ТОРО. Позволяет оптимизировать график ремонтов, что, в свою очередь, снижает издержки от невыполнения плана производства и сбыта.
  • Quality Management (QM) – Управление качеством. Предоставляет возможность проводить инспекции качества закупок, исследований, производства и продаж, отслеживать результаты тестов для покупателей и для персонала, занимающегося инспектированием.
  • Financial Accounting (FI) – Бухгалтерский учет (Финансы). Модуль предназначен для автоматизированного управления и отчетности. Внешняя отчетность, отчетность оприбылях и убытках, балансовые отчеты. Потоки расходов и доходов представлены в рамках одной организации. Содержит внутреннюю отчетность по центрам затрат.
  • Asset Accounting (AA) – Учет основных средств. Модуль предоставляет возможность для приобретения, обесценивания, оценки и списания активов. ИУС позволяет автоматизировать процесс контроля, в том числе и за амортизацией активов.
  • Human Resources (HR) – Управление персоналом. Модуль предназначен для ведения учета заработной платы, контроля рабочего времени и организации данных о персонале. Поддерживается планирование и контроль деятельности персонала.
  • Industry Solutions (IS) – Отраслевые решения. Сегодня ИУС является масштабируемой и гибкой и может быть адаптирована с учетом конкретных потребностей каждого бизнеса. Примеры: Аэрокосмическая сфера и оборона (Aerospace and Defense), Банкинг (Banking), Телекоммуникации (Telecommunication).
  • Project System (PS) – Управление проектами. Предоставляет возможность планировать, управлять и определять стоимость проектов. Общие задачи решаются с помощью управления ресурсами, ответственными людьми и деньгами в рамках определенного графика проекта и отношения задач. Своего рода расширенный аналог российской системы Project Expert.

Естественно, модулей в современных ИУС может быть и больше. Здесь перечислены лишь основные.

Так в целом и выглядит информационно-управляющая система в XXI веке. Ее отличие от более старших вариаций заключается в том, что ее функционал более декомпозирован ипозволяет компании поддерживать высокую степень организации данных, характеризующих ее деятельность. С экономической точки зрения, ИУС – это актив компании, который создается строительством и поддерживается в эксплуатации в целях выполнения организацией хозяйственной деятельности. eof

Ключевые слова: информационно-управляющая система, система планирования ресурсов предприятия (ERP).

Management Information System: Definition and Economic Essence

Legchakov K.E., international business chief expert in a russian state-own company, postgraduate on faculty of economics at the Lomonosov Moscow State University, [email protected] .

Summary: In this article the author stresses readers’ attention at the definition and the economic essence of a management information system (MIS) in XXI century. The article contains description of MIS structural elements, its position at a company’s integrated information space, and also the most distributed at Russia MIS functional, based on SAP ERP platform.

Keywords: management information system, enterprise resource planning (ERP).


Вконтакте