Информационные аналитические системы

УДК
005.5:004(075.8)
ББК
65.291.2с511я73
И74
Серия удостоена диплома в номинации «Лучший издательский проект»
на IV Общероссийском конкурсе учебных изданий для высших учебных заведений
«Университетская книга — 2008»

Печатается по решению Ученого совета
Московского финансовопромышленного университета «Синергия»

Ответственный редактор серии
членкорреспондент Российской академии образования,
доктор экономических наук, профессор Ю. Б. Рубин

Учебник разработан в рамках проекта «TEMPUSECOMMIS»
«Двухуровневые программы обучения по электронной коммерции
для развития информационного общества в России, Украине, Израиле»
Проект финансируется при поддержке Европейской Комиссии

Авторы:
Алексеева Т. В., Амириди Ю. В., Дик В. В., Лужецкий М. Г.,
Павлековская И. В., Хутинаев Д. А.

Рецензенты:
Бубнова Г. В., др экон. наук, профессор;
Уринцов А. И., др экон. наук, профессор, кафедра УЗиПИМ МЭСИ

И74
Информационные аналитические системы : учебник / Т. В. Алексеева,
Ю. В. Амириди, В. В. Дик [и др.]; под ред. В. В. Дика. — М.: Московский
финансовопромышленный университет «Синергия», 2013.— 384с. (Университетская серия).

ISBN 9785425700926

Агентство CIP РГБ

В учебнике рассмотрены сущность, состав и назначение информационноаналитических систем; их внутренняя организация, а также организация внешних взаимодействий. Демонстрируется возможность некоторых инструментов поддержки
принятия решений в рамках BI (OLAPтехнологии и технологии DWH), а также
Business Performance Management (ВРМ).
Все темы сопровождаются выводами, практическими заданиями и контрольными
вопросами.
Книга предназначена для студентов, обучающихся по специальности «Прикладная информатика», и будет полезна студентам бакалавриата и магистратуры, изучающим экономику и менеджмент или обучающимся по программам бизнесшкол
и программам повышения квалификации, а также аспирантам и преподавателям,
занимающимся вопросами интеллектуального и многомерного анализа данных.

УДК 005.5:004(075.8)
ББК 65.291.2с511я73

ISBN 9785425700926

© Коллектив авторов, 2013
© Московский финансовопромышленный
университет «Синергия», 2013

Университетская серия
3

КРАТКОЕ ОГЛАВЛЕНИЕ

Глава 1. Отчетность и анализ — инструменты и функции распознавания
ситуации в процессе принятия решения
. . . . . . . . . . . . . . .
13

Глава 2. Источники данных и хранение информации на предприятии . . . .
63

Глава 3. Инструменты интеграции данных из различных источников . . . . 110

Глава 4. Методология оперативной аналитической обработки данных
. . . 136

Глава 5. Инструментальные средства оперативной аналитической обработки
данных (OLAP)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173

Глава 6. Интеллектуальный анализ данных (Data mining) . . . . . . . . . . . 229

Глава 7. Информационные системы управления эффективностью бизнеса
(ВРМ) и системы Бизнесинтеллекта (BI) . . . . . . . . . . . . . . . 264

Глава 8. Информационнометодический комплекс управления эффективностью бизнеса (ВРМ) на предприятии
. . . . . . . . . . . . . . . . . 309

Университетская серия

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
8

Глава 1

ОТЧЕТНОСТЬ И АНАЛИЗ — ИНСТРУМЕНТЫ И ФУНКЦИИ
РАСПОЗНАВАНИЯ СИТУАЦИИ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ

1.1. Формирование аналитической отчетности и цикл принятия решения .  .
13
1.2. Качественные и количественные измерения — основа управления.
Показатели измерения результативности работы предприятия (KPI)
.  .
23
1.3. Единое информационное пространство предприятия — основа его аналитической деятельности .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
36
1.4. Отображение показателей отчетности в информационном пространстве
предприятия .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
44
1.5. Компонентная архитектура программных средств хранения данных и их
аналитической обработки в Business Intelligence .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
49
Выводы .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
57
Вопросы для самопроверки .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
60
Практические задания для закрепления материала .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
61

Глава 2

ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ И ХРАНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ НА ПРЕДПРИЯТИИ

2.1. Способы хранения информации на предприятии и источники данных:
файловое хранение, оперативные базы данных (OLTP) и хранилища данных (DWH) .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
63
2.2. Принципы построения хранилищ и OLTP баз данных .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
69
2.3. Свойства и структура хранилищ данных. Виды хранилищ данных .  .  .  .
77
2.4. Технология работы хранилищ данных .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
88
2.5. Рынок DWH
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .
96
Выводы .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 106
Вопросы для самопроверки .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 109
Практические задания для закрепления материала .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 109

Университетская серия
5

Оглавление

Глава 3

ИНСТРУМЕНТЫ ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ
ИЗ РАЗЛИЧНЫХ ИСТОЧНИКОВ

3.1. Источники данных для формирования отчетности (централизованный
и децентрализованный способы хранения данных)
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 110
3.2. Технологии интеграции данных .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 115
3.3. Рынок средств интеграции приложений .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 128
Выводы .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 134
Вопросы для самопроверки .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 134
Практическое задание для закрепления материала .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 135

Глава 4

МЕТОДОЛОГИЯ
ОПЕРАТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

4.1. Специфика оперативной аналитической обработки данных .  .  .  .  .  .  . 136
4.2. Требования Кодда к средствам оперативной аналитической обработки
146
4.3. Сферы применения OLAPтехнологий .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 153
Выводы .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 169
Вопросы для самопроверки .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 170
Практические задания для закрепления материала .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 171

Глава 5

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА
ОПЕРАТИВНОЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ (OLAP)

5.1. Классификация и структура OLAPрешений
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 173
5.2. Принципы работы OLAPклиента
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 179
5.3. Выбор архитектуры OLAPприложения
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 192
5.4. Рынок OLAPрешений .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 198
Выводы .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 222
Вопросы для самопроверки .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 225
Практические задания для закрепления материала .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 226

Университетская серия

Оглавление

Глава 6

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ (DATA MINING)

6.1. Назначение интеллектуального анализа данных (ИАД) и примеры его
применения в бизнесе
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 229

6.2. Технологические этапы проведения интеллектуального анализа данных.
Методы интеллектуального анализа данных
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 238

6.3. Программные средства интеллектуального анализа данных. Интеграция
оперативного и интеллектуального анализа данных .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 246

Выводы .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 257

Вопросы для самопроверки .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 260

Практические задания для закрепления материала .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 261

Глава 7

ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ
БИЗНЕСА (ВРМ) И СИСТЕМЫ БИЗНЕСИНТЕЛЛЕКТА (BI)

7.1. Информационные системы управления эффективностью бизнеса (ВРМ)
и системы Бизнесинтеллекта (BI) .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 264

7.2. Определение BPM и BI
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 269

7.3. Технологические этапы цикла управления эффективностью бизнеса (BPM) 285

7.4. KPI и ССП в контексте BPM .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 289
Выводы .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 301
Вопросы для самопроверки .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 304
Практические задания для закрепления материала .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 305

Глава 8

ИНФОРМАЦИОННОМЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС УПРАВЛЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ БИЗНЕСА (ВРМ) НА ПРЕДПРИЯТИИ

8.1. Архитектура, функциональные возможности и компоненты информационных систем управления эффективностью бизнеса
.  .  .  .  .  .  .  .  .  . 309

8.2. Технология внедрения ВРМ
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 325

Оглавление

8.3. Характеристика рынка инструментальных средств бизнесинтеллекта,
управления эффективностью бизнеса
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 344

Выводы .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 358

Вопросы для самопроверки .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 361

Практические задания для закрепления материала .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 362

Глоссарий
.  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 363

Литература .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 373

ВВЕДЕНИЕ

Научнотехнический прогресс привел общество к некоторым общим
тенденциям в экономике и информатике. Это дает основание говорить
отом,чтоониимеютобщиекорни.Кэтимтенденциямможноотнеститакие явления, как глобализация, аутсорсинг и желание организационной
зрелости предприятий и государства1.
В сфере информационных технологий глобализация выражается
в возможности реализации распределенных процессов хранения и обработки информации. Кроме того, распространение Application Service Provider (ASP) и Software as a Service (SaaS) аутсорсинга подтолкнуло предприятиякиспользованиюоффшорнойобработкиданных(использование
вычислительных ресурсов, расположенных в странах с оптимальной
юрисдикцией). В информационнотехнологической (ИТ) сфере сложились и другие устойчивые тенденции. Так, например, разработка и использование специализированных методик хранения данных в системах хранения данных (СХД) и в сети; развитие средств удаленной коллективной работы
(collaboration);
снижение
расходов
и
сокращение
времени
на восстановление данных на основе виртуализации; интеллектуализация
информационных систем и информационного поиска; развитие систем
поддержки принятия решений в виде информационных систем (ИС)
Business Intelligence (BI) и Business Performance Management (BPM). Распространение BI и BPM усугубляется в России приходом западного капитала, который использует эти теперь уже привычные информационные
системы; конкуренцией, которая стимулирует предприятия к использованию новейших ИС в надежде получить конкурентные преимущества;
слиянияипоглощения,которыетребуютинтеграцииунаследованныхсистем. Способы интеграции ИС в процессе слияния и поглощения используются разные: например «пусть выживает сильнейший», «все снести» и установить новую ИС, посадить все унаследованные корпоративные информационные системы (КИС) на общее хранилище данных, использовать
ВРМ и его хранилище данных как интегрирующую среду (над Online
Transaction Processing (OLTPбазами)), ну и, конечно, интеграция разнородных информационных систем на основе программных интерфейсов —
«клей».

8
Университетская серия

1 Ведомости. 2011. 31 марта. С. 1.

BIсистемы, пришедшие на смену системам Integrated Performance
Support Systems (IPSS), продолжают интенсивно развиваться. Инновационное развитие предприятия и вообще мода на инновационность стали
основой распространения аналитических инструментов.
В рамках BI строятся модели управления организацией, инструменты
ситуационного управления и разрабатываются технологии формирования групповых решений. Разрабатываются модели самостоятельного
доступа конечных пользователей к необходимым им данным. Совершенствуется функционал BIсистем и качество данных. Использование гетерогенных данных из различных источников требует их интеграции, поскольку могут возникать ошибки ввода, дублирование одного и того же
факта в разных системах (да и в одной), противоречия в данных и их неполнота при недоступности источников.
Однако внедрение BI сдерживают различные факторы — отсутствие
навыков пользователей, организационное сопротивление и цена. Мотивы организационного сопротивления внедрению ИС известны. Но для BI
особенно характерны:
боязнь не справиться с изучением продукта;
боязнь изменения характера работы, которая столь привычна
и комфортна своей рутинностью;
боязнь конкурировать;
боязнь показать реальные данные;
неспособность и неготовность самостоятельно ставить цели
и реализовывать весь цикл принятия решения, что обусловлено
низкой корпоративной культурой, незрелостью первого лица
как менеджера, да и незрелостью менеджмента в организации
в целом.
Генеральный директор компании Contour Components Владимир
Некрасов отмечал три основных аспекта реализации «статистики для
масс»:
куб — данные публикуются в виде многомерного «куба», на который можно смотреть под разными углами;
интерактивность — пользователь задает множество вопросов за
один сеанс работы с данными;
богатая визуализация — таблицы, графики, карты, приборы превращают множество цифр в ясные образы, фокусируя внимание
на главном.

Университетская серия
9

Введение

Пользователь может сам: фильтровать данные, осуществлять декомпозицию агрегатов. Если в статических отчетах таблицы, графики, карты выводятся отдельно и их можно только смотреть как фотографии,
то современные BIтехнологии позволяют все эти визуальные компоненты сделать интерактивными. Елена Горелкина1 к преимуществам Online
Analytical Processing (OLAP) относит то, что интерфейс BIсистемы позволяет пользователям формировать отчеты своими силами в рамках
сформированной специалистами структуры данных; в OLAP обеспечивается нужная степень гранулированности данных, а огромные отчеты по
80–100 показателям, которые долго строятся и неудобны в использовании, в OLAP можно представить эффективнее и информативнее в виде
нескольких отчетов по разным областям.
Инструменты BI позволяют бизнеспользователям самостоятельно создавать многомерные бизнесмодели, оперативно формировать и получать
аналитические отчеты. Повышение эффективности бизнеса, качества управленческих решений проявляется в улучшении понимания бизнеса с точки
зрения факторов, влияющих на результат; использовании синергии BI —
согласованной, достоверной информации; оперативности анализа.
BI остается в числе наиболее приоритетных направлений. По данным
Gartner, в 2010 г. объем рынка BI вырос на 9,7% — до 10,8 млрд долл.
(в 2009 г. — 4,2% до 9,3 млрд долл.). Международными же лидерами
в сфере BI попрежнему остаются такие мегавендоры, как ORACLE, SAP,
IBM, Microsoft и SAS Institute. Прогноз роста рынка BI до 2014 г. составляет 7% в год. При этом, учитывая мировые проблемы роста объемов мобильной информации с 2010 по 2015 г. (объем информации в мобильных
сетях вырастет в 26 раз, а ежегодный объем мобильного трафика будет
возрастать на 75 млрд гигабайт), можно говорить о мобилизации BI2. Количество абонентов мобильной связи в мире достигло 4 млрд человек, сообщает «ПраймТАСС»3 cо ссылкой на GSM Association (Ассоциация
операторов мобильной связи стандарта GSM). Абонентская база мобильных сетей удвоилась за последние 2,5 года: двухмиллиардный абонент
был подключен в июне 2006 г. По прогнозу GSMA, к 2013 г. количество

10
Университетская серия

Введение

1 Горелкина Е. АнализпродажсталосновнымнаправлениемвнедренияBI//PCWeek/Re
[Автоматизация торговли]. 2010. Сент.

2 http://soft.mail.ru/pressrl_page.php?id=41008

3 http://telecom.cnews.ru/

абонентов сетей мобильной связи в мире достигнет уже 6 млрд человек.
К 2014 г. интернетаудитория вырастет на 30 млн человек1. Мобильность
общества вызвала трансформацию организации управления. BI также
становится мобильным. По данным Gartner, к 2013 г. увеличится мобильность BI, 33 % BIфункционала будет доступно через мобильные устройства, а 15 % BIрешений будут включать возможности совместной работы. В основе этого лежит распространение современных мобильных оконечных устройств.
Тесно связано с развитием BI развитие систем ВРМ. В известной мере
это конкуренты. Хотя в ВРМ используется функционал BI. Как отмечают многие эксперты, пик «разочарования» на графике востребованности ИТ по Gartner пройден. Хотя, на наш взгляд, это не так, распространение идей ВРМ продолжается. И теперь находятся ответы на вопросы:
Эффективно ли управление деятельностью предприятия?
Насколько подробным и точным является анализ текущей деятельности предприятия и прогнозный план его развития?
Согласуются ли предпринимаемые менеджментом действия с общей
концепцией развития?
Правильно ли построена система мотивации сотрудников?
Обеспечивается ли удовлетворение потребностей клиентов?
Учебник «Информационные аналитические системы» ориентирован на получение студентами знаний о составе и структуре информационного пространства предприятия, об общей структуре и принципах работы информационноаналитической системы, об основных методах
и технологиях анализа экономической и управленческой информации:
OLAPтехнологии и технологии Data Mining, технологии ВРМ. А также
на выработку умений выбора и использования необходимых методов
и программных средств анализа и подготовки информации для поддержки принятия решений, умений формирования необходимых отчетов в ходе проведения OLAPанализа, навыков использования для анализа информации инструментальных средств широкого применения
(Excel, Mathcad и др.), а также специализированных инструментальных
средств Contour Business Intelligence (Contour BI) компании Contour
Components.

Университетская серия
11

Введение

1 http://soft.mail.ru/pressrl_page.php?id=41607

В учебнике определены основные термины предметной области, они
продублированы в глоссарии в конце книги. В отличие от других подобных учебников в настоящей работе рассмотрены отчетность и анализ как
инструменты и функции распознавания ситуации в процессе принятия
решения (глава 1), описаны источники данных и способы хранения информации на предприятии (глава 2), а также инструменты интеграции
данных из различных источников и их очистки (глава 3). Далее описаны
методология (глава 4) и инструментальные средства оперативной аналитической обработки данных (OLAP) (глава 5) и интеллектуального анализа (Data mining) (глава 6), входящие в системы Бизнесинтеллекта (BI)
и информационные системы управления эффективностью бизнеса (ВРМ)
(глава 7), а также технология внедрения ВРМсистем на основе информационнометодического комплекса управления эффективностью бизнеса (глава 8).
Для удобства изучения каждая глава содержит выводы, вопросы для
самопроверки знания теоретического материала, практические задания
для его закрепления.

Введение

Глава 1

ОТЧЕТНОСТЬ И АНАЛИЗ — ИНСТРУМЕНТЫ И ФУНКЦИИ
РАСПОЗНАВАНИЯ СИТУАЦИИ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ

Формирование аналитической отчетности и цикл принятия решения
Качественные и количественные измерения — основа управления.
Показатели измерения результативности работы предприятия (KPI)
Единое информационное пространство предприятия — основа его аналитической
деятельности
Отображение показателей отчетности в информационном пространстве предприятия
Компонентная архитектура программных средств хранения данных и их аналитической
обработки в Business Intelligence

1.1. Формирование аналитической отчетности и цикл принятия решения

С наступлением XXI в. наряду с сохранением и поддержкой иерархической формы управления начала широко распространяться процессная
модель управления. Усилились компьютерные компоненты прямой и обратной связи контура управления, при этом основной объем автоматизации приходится всетаки на отчетность. Но объем аналитических задач
растет год от года, т. е. основная тенденция в организационных структурах
заключается в отходе от классической линейнофункциональной структуры к структурам, обеспечивающим большую демократизацию управления. Поскольку функциональная структура основана на принципах единоначалия; функциональной специализации; поддержки стабильности
системы управления и противодействия внешним факторам; подчиненности управления проблемам повышения эффективности производства;
поиска путей повышения эффективности за счет улучшения существующей структуры управления. Например, дивизиональной структуры,
основанной на выделении крупных автономных производственнохозяйственных подразделений и соответствующих им уровней управления
с предоставлением этим подразделениям оперативнопроизводственной
самостоятельности и с перенесением на этот уровень ответственности за
получение прибыли. Каждый дивизион (подразделение) имеет собственные функциональные подразделения, что ведет к определенному дублированию работ.
Известны три вида дивизиональных структур: дивизиональнопродуктовая (по виду продукции, услуг); дивизиональнорегиональная; ориентированная на потребителя.

Университетская серия
13

Отказ от линейнофункциональных структур породил новые тенденции, которые характеризуются отсутствием разделения труда по видам
работ, гибкостью и децентрализацией решений, что вызывает больший
спрос на аналитические задачи. Таким образом, отчетность становится
нетолькостандартной,ноивариативной,содержащей«гранулированные»
аналитическиеотчетныеданные.Теперьраспространениеполучили1:проектные, матричные, программноцелевые, проблемноцелевые структуры и структуры, основанные на групповом принятии решения (командные, групповые, бригадные, сетевые).
Остановимся, например, на матричной структуре, существенно влияющей на развитие систем поддержки формирования и принятия решений
(СППР). Внедрение информационных технологий в процесс производства и управления изменяет традиционные взгляды на иерархические организационноэкономические структуры. Происходит становление новой модели управления, ориентированной на интеграционные процессы
компаний, функционирующих на основе процессного и функционального управления. Бизнеспроцессы не могут быть созданными раз и навсегда. Бизнес подвержен различным влияниям конкурентов, факторам
политического и социального характера. Поэтому одни бизнеспроцессы
меняются, другие появляются и исчезают. Их структура трансформируется,
изменяясь по составу и содержанию связей между объектами. Отсюда материальное, финансовое, кадровое обеспечение бизнеспроцессов должно пересматриваться в соответствии со сложившимися обстоятельствами. Данной проблеме в последнее время стало уделяться больше внимания, и по мере ее обострения количество работ, посвященных поиску
эффективногосоставаилиструктурыбизнеспроцесса,будетвозрастать.
В большинстве случаев менеджеры в процессе своей деятельности используют три группы методов:
ориентированные на отражение законов развития производства
и обслуживающих его служб;
отражающие психологические, физиологические и биологические
характеристики человека определенного региона;
отражающие политические, национальные и социальные отношения человека определенного региона.
В связи с тем, что управление — процесс целенаправленный, а принимаемые решения должны содержать в себе весь спектр перечисленных

14
Университетская серия

Глава 1.  Отчетность и анализ — инструменты и функции распознавания ситуации...

1 Владимиров И. Т. Организационные структуры управления компаниями // Управление изменениями. 1999. № 4. С. 57–61.

особенностей, необходим инструмент, который обеспечил бы, с одной
стороны, использование всех трех групп методов управления, а с другой
— позволил бы комплексно решать проблему бизнеспроцессов. Отказ
от деления процесса управления по функциям и внедрение реинжиниринга бизнеспроцессов требуют моделей, интегрирующих в единое целое
процессы и объекты, различные по своей природе. Локализация бизнеспроцессов, т. е. их идентификация, и привязка к «стратегическим
бизнесединицам» возможна, если будет получено управленческое решение, содержащее:
описание предмета воздействия и технологию действий исполнителя;
перечень используемых средств;
список работ и исполнителей;
этапы, сроки, ожидаемые результаты;
технологию контроля выполнения решения;
формы отчетности.
Новые условия принятия решений, диктуемые возрастающими темпами развития систем управления, требуют постоянного информационного сопровождения данного процесса, формы которого могут быть различными. В практике формирования решений появилась возможность
решения проблем компьютерными методами, о которых ранее не могло быть и речи. В литературе предпринимаются попытки увязки типов
управления с этапами или процедурами формирования решений. Например, В. В. Глущенко и И. И. Глущенко1 в своей работе рассматривают
следующие типы управления:
традиционное управление (процессное) — управление рассматривается в виде процесса, состоящего из таких функций, как планирование, учет, анализ, регулирование;
системное управление — управление, при котором предприятие рассматривается как единое целое;
ситуационное управление — управление, основанное на выявлении
ситуаций, которые позволяют руководителю оперативно решать
управленческие задачи;
стабилизационное управление — управление, направленное на выявление путей для стабилизации состояния объекта.

Университетская серия
15

1.1.  Формирование аналитической отчетности и цикл принятия решения

1 Глущенко В. В., Глущенко И. И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование — планирование. Теория проектирования экспериментов. Железнодорожный
(Моск. обл.): НПЦ «Крылья», 1997.