ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Journal influence

Higher Attestation Commission (VAK) - К1 quartile
Russian Science Citation Index (RSCI)

Bookmark

Next issue

2
Publication date:
16 June 2024

Development stages of integrated information analysis system of processing economic information in organizations

Date of submission article: 30.12.2015
UDC: 004.94
The article was published in issue no. № 3, 2016 [ pp. 142-148 ]
Abstract:The article presents an integrated information analysis system of processing economic information, which is developed using modern integration mechanisms and software. It also shows data file import from an office application such as MS Excel into a simulation system AnyLogic. The article describes the mechanisms of data processing integration and the stages of integrated information-analytical system creation. MS Excel calculates economic indicators. The simulation system calculates the same economic indicators and simultaneously displays dynamic graphic changes of these indicators. On the basis of the results it is possible to analyse financial and economic activities of an enterprise. The system includes a structure-parametric modeling subsystem, a subsystem of economic indicators calculations in MS Excel with macroses and button control forms in Visual Basic For Application, a dynamic modeling subsystem in AnyLogic simulation system and subsystem 1C.Enterprise. The developed integrated information analysis system can be an information decision-making support for heads and managers in company activities. The system is universal as it can be implemented in any company.
Аннотация:В статье представлена интегрированная информационно-аналитическая система обработки экономической информации, разработанная с использованием современных механизмов интеграции и программных средств, показан импорт файла данных из офисного приложения MS Excel в имитационную систему AnyLogic. Отражены механизмы интеграции обработки данных, а также этапы создания интегрированной информационно-аналитической системы. В MS Excel проводится расчет экономических показателей, а в имитационной системе те же экономические показатели рассчитываются и одновременно графически отображаются их динамические изменения. На основании результатов можно проводить анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Система включает в себя подсистемы структурно-параметрического моделирования, подсистему расчетов экономических показателей в MS Excel с помощью макросов и кнопочных форм управления в Visual Basic For Application, подсистему динамического моделирования в имитационной системе AnyLogic и подсистему 1С. Предприятие. Разработанная интегрированная информационно-аналитическая система может оказать руководителям и менеджерам компаний информационную поддержку для принятия оптимальных управленческих решений. Система универсальная и может найти широкое применение.
Authors: Belyaevа M.A. (Belyaevamar@mail.ru) - State University of Management, Moscow, Russia, Ph.D, Bezotosova O.K. (belyaevamar@mail.ru) - Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia
Keywords: information-analytical system, factor analysis, a simulation system, economic indicators, decision support systems, integration mechanisms
Page views: 8780
Print version
Full issue in PDF (6.81Mb)
Download the cover in PDF (0.36Мб)

Font size:       Font:

Современные информационные технологии и программные продукты, инструментальные средства и механизмы позволяют разрабатывать эко- номико-математические модели для контроля и регулирования ключевых показателей финансово-хозяйственной деятельности в организациях для принятия на всех уровнях управления оптимальных решений, что способствует интенсификации обработки огромного количества поступающей информации.

Рассматривая организацию с функциональных позиций и уровней управления, можно представить ее в виде информационной пирамиды, отражающей стратегический уровень – его деятельность обеспечивает руководитель предприятия или главный менеджер, функционально-тактический – менеджеры среднего звена, уровень знаний – сотрудники, владеющие знаниями, и операционный уровень – исполнители, и проводить интеграцию, начиная с автоматизации рабочего места (АРМ) сотрудника, локальных информационных систем, внедряемых в различных подразделениях, сис- тем стратегического назначения, тем самым создавая корпоративные информационные системы.

Внедряемые на предприятиях информационные системы как отечественных, так и зарубежных разработчиков можно классифицировать по функциональному признаку: производственно-технические системы, бухгалтерские и финансовые, маркетинговые, системы управления персоналом.

На российском рынке пользуются спросом огромное количество информационных систем и программных продуктов, которые содержат доста- точно эффективные модули (компоненты) по управлению производственными процессами и материальными потоками, такие как SAP, Oracle, IFS, Axapta, Navision, SyteLine, «1C: Предприятие 8.0. Управление производственным предприятием». Рассмотрим некоторые из них.

Oracle Financial Services Applications (OFSA) – преднастроенная интегрированная система поддержки принятия решений, улучшающая процессы бюджетирования, планирования, управления рисками, взаимоотношения с клиентами и измерения эффективности в финансовых организациях различного профиля.

Oracle Financial Data Manager (FDM) – ключевая компонента OFSA, обеспечивающая создание и ведение единого общекорпоративного хранилища финансово-аналитических данных. Как централизованное хранилище данных FDM реализует модель данных, ориентированную на отображение широкого спектра информации (доходы, затраты, бюджеты, многомерная рентабельность, движение денежной наличности) по счетам, клиентам и продуктам. Реализованная в FDM модель данных отражает опыт, накопленный в процессе реализации финансово-аналитических систем в крупнейших банках и страховых компаниях, и решает проблему «разрастания» моделей данных и фрагментации данных по различным информационным системам. Она позволяет извлекать, собирать и поддерживать детальную информацию по счетам из любой транзакционной и финансовой системы, функционирующей в финансовой организации.

Использование системы Oracle Financial Services Applications неактуально в компании, так как система обладает излишней функциональностью, что значительно повышает стоимость внедрения и сопровождения. В связи с этим для развития и совершенствования деятельности организации целесообразнее внедрить систему более узкого направления с возможностью различной детализации в соответствующей области.

Система поддержки принятия решений «Эксперт» предназначена для решения слабоструктурированных и неструктурированных задач на основе компьютерного анализа экспертных суждений. Система представляет собой программный модуль, функционирующий как в среде ГИС, так и независимо в качестве отдельного приложения. Особенности системы: базируется на современных методах поддержки принятия решений, применявшихся в США, Мексике, Канаде и в других странах для задач аналитического планирования; поддерживает работу как с числовыми значениями, так и субъективных вербальных предпочтений пользователя; обеспечивает возможность анализа данных на предмет согласованности и достоверности; позволяет исправлять несогласованности; имеет возможность обработки любых внешних данных и совместных суждений, достижения консенсуса; предусматривает подробные печатные отчеты и низкие системные требования и пр.

Методология, лежащая в основе системы «Эксперт», моделирует ход мышления человека и основывается на представлении всех элементов, факторов и т.д., влияющих на принятие решения, в виде иерархии (производится декомпозиция проблемы, то есть разделение ее на составные части). При этом происходят группировка отдельных элементов в пределах уровней и разделение уровней по сложности. Иерархия строится с вершины (цель решаемой задачи), через промежуточные уровни (критерии принятия решений) к последнему уровню (альтернативы, варианты, сценарии). Элементы каждого уровня являются непосредственными критериями для элементов следующего.

Описанная система представляет собой сложный программный комплекс, нацеленный на анализ слабоструктурированных данных, поэтому такие системы поддержки принятия решений не востребованы. Наоборот, руководителю предприятия удобно графическое представление данных, которое является важным для принятия решений менеджерами, в системе «Эксперт» этому уделено мало внимания.

Система поддержки принятия решений Crystal Info (Seagate Info) 7.5 основана на гибкой техно- логии доступа к данным и их обработки, обеспе- чивает стандартизацию документооборота и отчетности в масштабе предприятия. Поддерживается технология OLAP, что позволяет быстро получать ответы на важные для бизнеса вопросы. В Crystal Info имеются средства для просмотра отчетов и данных, представленных в виде многомерных массивов, через web-браузеры. Это делает Crystal Info практически независимой от используемых серверных платформ. Crystal Info имеет возможность распространения отчетов, в том числе и по Internet.

Отчеты могут выводиться на web-сервер или рассылаться по электронной почте тем, для кого они предназначены. Составление и рассылка отчетов могут производиться по заранее составленному расписанию или инициироваться теми или иными внешними событиями. Crystal Info поддерживает все основные источники данных, многомерные данные, может работать со специфичными для программных продуктов Microsoft данными, такими как Exchange или Outlook.

Crystal Info интегрирована с системой программной архивации и резервного копирования Crystal Backup Exec, что обеспечивает возможность быстрого восстановления данных. Пользователи могут устанавливать опции резервного копирования как глобально для всей системы, так и для отдельных объектов.

Возможности работы в Internet/Intranet: вывод отчетов в формате HTML с возможностью просмотра в браузере; обновление выводимых на web-сайт отчетов по расписанию; вывод отчетов по статистике обращений к web-сайту.

Crystal Info WebAccess обеспечивает доступ ко всем возможностям анализа данных и просмотра отчетов в безопасной среде web через любой браузер.

Для внедрения данной системы необходимо дополнительное оборудование, что влечет дополнительные затраты. Потребуется осуществлять обмен данными между Sap и Crystal, что приводит к снижению скорости предоставления данных менеджерам.

SAP Business Information Warehouse (SAP BW) предоставляет функции для обработки данных, интеграционную платформу и набор компонентов, позволяющих бизнесу добиваться поставленных целей, таких как построение отчетности и анализ данных. Данные из SAP, а также из внешних источников могут интегрироваться, трансформироваться и консолидироваться в SAP BW, которая, имея гибкие механизмы для построения отчетности и ее анализа, позволяет менеджерам принимать продуманные и хорошо обоснованные решения и определять цели, ориентированные на достижение максимального результата.

SAP BW – это полностью готовое информационное хранилище, которое начинает работать сразу, а не после многомесячных экспериментов. Требование поставки экономического содержания означает привнесение порядка в хранилище данных, ориентированного на нужды пользователей с точки зрения получения необходимой отчетности и поддержки принятия решений. Данные выгру- жаются в соответствии с определенными, согла- сованными с бизнес-процессами и требованиями клиентов схемами, собираются и логически объединяются друг с другом. Для этой цели в SAP BW имеется большое количество предопределенных экстракторов, информационных моделей и моделей анализа, показателей и отчетов. Эти готовые отчеты предназначены для определенных групп пользователей.

Администрирование информационного хранилища SAP BW выполняется очень просто – оно соединяется с любым SAP-окружением. Administrator Workbench (инструментарий администратора) гарантирует удобное и эффективное управление информационным хранилищем. Он поддерживает перенос, интеграцию и управление внешними данными, а также разработку различных расширений, обеспечивает администратору хранилища возможность полного контроля над экстрактами данных, агрегатами, отчетами и многое другое. Работа осуществляется с помощью различных несложных функций типа Point&Click.

Документы и метаданные, созданные в SAP BW, могут быть интегрированы при помощи BW Metadata Repository Manager в Knowledge Management SAP Enterprise Portal. Обмен SAP и других источников данных с SAP BW может осуществляться при помощи SAP Exchange Infrastructure (SAP XI). В SAP BI Content предлагаются предварительно настроенные роли, информационные объекты и модели, готовые запросы и отчеты, которые покрывают практически все бизнес-направления и SAP-приложе­ния.

SAP Business Explorer Analyzer предназначен для создания и просмотра аналитических отчетов в информационном хранилище SAP BW.

BEx является компонентом SAP BW, предоставляющим гибкую систему отчетов и методы анализа, которые можно использовать для стратегического анализа и поддержки процесса принятия решений на предприятии. Сотрудники, имеющие соответствующие полномочия, могут анализировать исто- рические и актуальные данные на различных уровнях детализации и с различных точек зрения. Для представления данных они могут использовать web или Microsoft Excel.

Среди недостатков в вышеперечисленных программных продуктах отметим высокую стоимость и возможность их внедрения только на крупных предприятиях, а предлагаемая авторами система проста, она может быть внедрена как на малых, так и на больших предприятиях.

Программный продукт AnyLogic компания-разработчик предлагает использовать в течение года бесплатно, со второго года пользователи оплачивают только консультации по возникающим при эксплуатации моделей вопросам.

Современные программные средства позволяют интегрировать или транспортировать из одной информационной системы или программы в другую. Для этого имеются специальные команды импорта и экспорта, внешние процедуры ввода и вывода, транспортирование данных, обработку которых можно осуществить с использованием различных математических методов: корреляционный и регрессионный анализ, прогнозирование и диагностирование, методы оптимизации, многофакторный анализ. Поэтому на сегодняшний день актуально разрабатывать интегрированные информационные системы, пользователями которых являются руководители и менеджеры среднего звена, на всех уровнях пирамиды предприятия, можно проводить как вертикальную, так и горизонтальную интеграцию [1–5].

Разработанная система включает в себя подсистемы структурно-параметрического моделирования, подсистему расчетов экономических показателей в MS Excel с помощью макросов и кнопочных форм управления в Visual Basic For Application, подсистему динамического моделирования  в имитационной системе AnyLogic и подсистему 1С. Предприятие.

Функциональная схема представлена на рисунке 1.

Функционирование системы заключается в том, что экономические данные можно создать в текстовом формате и транспортировать их в любую из подсистем, осуществлять обработку, используя методы структурно-параметрического анализа, и автоматизацию расчетов экономических показателей средствами MS Eхсel и Visual Basic For Application. Для визуализации вывода результатов вычислений на экран были использованы и элементы MSFlexGrid, что дает возможность проводить фак- торный анализ, обрабатывать данные в имитацион- ных системах и осуществлять мониторинг и контроль динамического состояния (рис. 1).

 Разработанную интеграцию можно расширять, что дает дальнейшие перспективы развития системы, а для руководителя информационную поддержку, интенсифицирующую обработку рутинной информации.

К основным экономическим показателям финансово-хозяйственной деятельности относятся прибыль, среднемесячная выручка, доля денежных средств в выручке и среднемесячная численность работников, показатели платежеспособности и финансовой устойчивости, показатели эффективности использования оборотного капитала, рентабельность, коэффициент задолженности другим организациям, степень платежеспособности по текущим обязательствам и пр.

На рисунках по ссылкам http://www.swsys. ru/uploaded/image/2016_3/2016-3-dop/1.jpg, http:// www.swsys.ru/uploaded/image/2016_3/2016-3-dop/2. jpg) можно увидеть ввод исходных данных и вывод результатов средствами MS Excel объектно-ориентированного языка программирования VBA.

Деятельность и устойчивое функционирование организации характеризуются получением максимальной прибыли. Разработанная информационная система предназначена для руководителя, чтобы на основе анализа результатов расчета экономических показателей финансово-хозяйственной деятельности принимать оптимальные управленческие решения [5–7].

Для проведения факторного анализа прибыли организации необходимы исходные данные за два периода в рублях для сравнения показателей прироста в рублях, удельного веса в выручке в % по каждому периоду, прироста удельного веса в %.

Исходные данные для расчета и полученные результаты сведены в таблицу 1.

Для выполнения анализа прибыли организации необходимо задать значение инфляционного роста цен и тарифов (в %) [8].

Визуально все рассчитанные факторы для данной организации можно подразделить на две группы: доходы, увеличивающие прибыль, расходы и налоги, уменьшающие прибыль (с обратным знаком).

Одновременно с этим выводятся влияние инфляции на суммарный объем выручки в абсолютном выражении (в рублях) и влияние выпуска продукции на суммарный объем выручки в рублях (см. http://www.swsys.ru/uploaded/image/2016_3/2016-3-dop/1.jpg, http://www.swsys.ru/uploaded/image/ 2016_3/2016-3-dop/2.jpg, http://www.swsys.ru/up loaded/image/2016_3/2016-3-dop/3.jpg, http://www. swsys.ru/uploaded/image/2016_3/2016-3-dop/4.jpg). Из рассчитанных показателей (табл. 1) видно, что падение прибыли в отчетном году в организации вызвано несколькими факторами, а именно: объемом продаж, полными затратами, коммерческими, управленческими, операционными, внереализационными расходами и налогами в счет финансовых результатов.

При разработке динамических расчетов экономических показателей была использована имитационная система AnyLogic Professional, поддерживающая все подходы к созданию моделей.

Для расчета экономических показателей в AnyLogic использован метод Хольта, у которого есть преимущество в гибкости, позволяющей выбирать соотношение, отслеживающее и уровень, и наклон. При этом в методе Хольта оба значения сглаживаются непосредственно, но с использованием разных постоянных сглаживания для каждого из них. Помимо двойного сглаживания, существуют также модели тройного экспоненциального сглаживания. Данный способ используется при наличии тренда и сезонности. Для управления сезонностью необходимо ввести третий параметр. Таким образом, вводится третье уравнение в модель, которая известна как модель Хольта–Уинтерса. Различают две главные ее разновидности в зависимости от типа сезонности: модели с аддитивной и с мультипликативной сезонностью. В таблице 2 представлены модели линейного тренда Хольта–Уинтерса.

Для реализации имитационной модели был использован системно-динамический подход, позволяющий понять структуру и динамику сложных систем, инструменты которого дают возможность создавать микромиры-симуляторы, где пространство и время могут быть заданы так, что можно спрогнозировать последствия решений, быстро освоить ме- тоды, спроектировать тактику и стратегию для большего успеха деятельности организации.

Для создания системы был использован механизм интеграции: так, элемент файл MS Excel предоставляет легкий доступ к файлам с расширением .xls, .xlsx из моделей AnyLogic.

С помощью этого объекта можно читать содержимое файлов MS Excel, считывать значения и формулы из определенных ячеек рабочих книг, считывать данные в табличные функции AnyLogic, считывать данные в одномерные и двумерные массивы AnyLogic, создавать новые ячейки; записывать значения в определенные ячейки и др.

Отметим, что на разработанную интегриро- ванную информационно-аналитическую систему получено Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2016614666 «Универсальная интегрированная система расчета экономических показателей предприятия с использованием современных программных средств».

Этапы создания интегрированной информационной системы.

1.    Задать файл, из которого будут импортировать данные, для этого из палитры на рабочую область модели выносится ExcelFile, затем указывается путь.

2.    Создать параметры, в которых будут храниться данные из MS Excel (рис. 2; в левой части рисунка – входящие данные, в правой – параметры для прогноза).

Так как входящие параметры содержат восемь кварталов, каждая переменная, обозначающая входные данные, будет записана как массив с размерностью восемь, а прогноз будет – как массив с размерностью четыре, так как прогнозирование данных осуществляется по четырем кварталам.

3.    Задать поля редактирования данных, в которых также будут обновляться соответствующие графические зависимости, с их помощью выводится конкретный набор значений на экран.

 По графическим зависимостям можно выполнить анализ результатов прибыли и выручки по годам, кварталам, провести сравнительный анализ.

На рисунке 2 представлен перечень переменных для их расчета – список входных параметров.

4.    Создать функции. Данные считываются с файла с помощью функции getCellNumericValue (лист, строка, столбец).

data.валовая_выручка[i]=excelFile.getCellNumericValue(3, 12, 13+i) инициализации данных написана функция прогноза (в агенте Data), прогноз строится методом Винтерса–Хольта, для каждой динамической переменной написаны расчетные формулы. (Некоторые из них см. http://www. swsys.ru/uploaded/image/2016_3/2016-3-dop/6.jpg.)

Таким образом, при наличии руководства пользователя система может быть внедрена в любой организации, так как является универсальной, и рекомендована руководителям и менеджерам в качестве компьютерной поддержки принятия опти- мальных управленческих решений на основе анализа экономических показателей финансово-хозяйственной деятельности.

Литература

1.     Шеер А.-В. Управляя менеджерами. М.: Альпина бизнес-букс, 2012. 224 с.

2.     Беляева М.А. Моделирование систем. М.: Изд-во МГУП, 2012. Ч. 1. 188 с.

3.     Беляева М.А. Имитационное моделирование социально-экономических систем для поддержки принятия решений // Пищевая промышленность, 2011. № 4. С. 86–87.

4.     Беляева М.А., Бурляева О.К., Сырова В.И. Формирование мультимодельной системы для принятия оптимальных управленческих решений на предприятии // Программные продукты и системы. 2014. № 2 (106). С. 181–187.

5.     Савицкая Г.В. Анализ финансово-хозяйственной деятельности. М.: Инфра-М, 2009. 536 с.

6.     Шеремет А.Д., Сайфулин Р.С., Негашев Е.В. Методика финансового анализа. М.: ИНФРА-М, 1999. 208 с.

7.     Уткин В.Б., Балдин К.В. Информационные системы и технологии в экономике. М.: Изд-во ЮНИТИ, 2003. 395 с.

8.     Хаммер М., Хершман Л. Быстрее, лучше, дешевле. Девять методов реинжиниринга бизнес-процессов. М.: Альпина Паблишер, 2012. 356 с.

9.     Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М.: СИНТЕГ, 1999. 214 с.

10.  Бажин Н.Н. Информационные системы менеджмента. М.: Изд-во ВШЭ, 2000. 688 с.


Permanent link:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=4190&lang=&lang=&like=1&lang=en
Print version
Full issue in PDF (6.81Mb)
Download the cover in PDF (0.36Мб)
The article was published in issue no. № 3, 2016 [ pp. 142-148 ]

Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics: