Информационные технологии и управление предприятием

Часто, наряду с общим хранилищем данных, предприятия используют киоски/витрины данных (Data Mart), представляющие собой специализированные хранилища данных по конкретному подразделению или аспекту деятельности предприятия. В соответствии с этим хранилище данных может иметь как двухуровневую (источники данных – хранилище данных), так и трехуровневую (источники данных – общее хранилище данных – специализированные хранилища данных) архитектуру.

Важным компонентом ИАС являются средства загрузки данных в хранилище, обеспечивающие очистку данных, полученных из различных источников, а именно:

• устранение избыточности и обнаруженных ошибок;

• обнаружение и разрешение противоречий между данными;

• восполнение пропусков;

• проверку ограничений целостности и устранение их нарушений и т. п.

Анализ данных в хранилищах базируется на технологиях интерактивной аналитической обработки данных OLAP (On-Line Analytical Processing), глубинного анализа данных (Data Mining) и их визуализации.

В основе технологий OLAP лежит многомерное представление данных, обеспечивающее адекватность методов моделирования данных потребностям их анализа. В многомерной модели данные представляются в виде кубов данных (или гиперкубов), имеющих несколько независимых измерений многомерного пространства, при этом каждому измерению соответствует некоторый характеризующий какое-либо качественное свойство данных атрибут – время, территория, категория продукции и т. п. На множестве значений атрибутов могут быть определены иерархические отношения – «год—квартал—месяц», «регион—город—район», «услуга—консалтинг—реинжиниринг». Наборы значений атрибутов определяют ячейки куба, с которыми ассоциируются конкретные значения соответствующих показателей. С использованием такой модели возможен анализ данных с необходимой степенью детализации за счет:

• построения сечения (проекции) куба данных путем фиксации значений наборов атрибутов;

• сжатия куба на основе использования значений атрибутов более высокого уровня иерархии и агрегирования соответствующих значений показателей;

• детализации данных (обратной по отношению к сжатию операции);

• вращения куба путем изменения порядка измерений.

Технологии глубинного анализа данных позволяют их анализировать с помощью математических моделей, основанных на статистических, вероятностных или оптимизационных методах, с целью выявления заранее неизвестных закономерностей или зависимостей. К задачам глубинного анализа относятся задачи классификации, выявления ассоциаций, поиска типовых образцов на заданном множестве, выявления объектов, не соответствующих общим характеристикам, и т. п.

В процессе анализа данных активно используются разнообразные формы их графического представления, облегчающие понимание данных и обеспечивающие возможности качественной оценки их свойств. В случае недостаточности пассивного восприятия применяются операции вращения куба данных, операция пролистывания сечений куба и т. п.

Системы расчета зарплаты и учета кадров

Назначение систем данного вида – повышение эффективности управления кадрами (основным стратегическим ресурсом предприятия) за счет автоматизации функций по управлению персоналом и проведению кадровой политики предприятия, а также всех видов расчетов с сотрудниками. Качественное управление кадрами подразумевает решение следующих задач:

• определение источников кадрового обеспечения предприятия;

• адаптация кадров (разработка мероприятий по мотивации и закреплению кадров);

• профессиональный и должностной рост управленческого персонала;

• разработка должностных инструкций;

• разработка системы переподготовки и повышения квалификации;

• учет критериев оценки кадров;

• разработка ступеней должностного роста;

• разработка форм и методов рационального использования кадров;

• определение оптимальной численности;

• использование персонала в соответствии с образованием и квалификацией.

Решение задач управления кадрами может быть реализовано посредством поддержки выполнения следующих функций:

• ведение подробной организационной структуры предприятия (с возможностью планирования новой структуры и анализа ее эффективности);

• планирование загруженности и подбор персонала;

• создание и ведение штатного расписания (с хранением подробной личной информации по каждому работнику);

• управление процессом продвижения сотрудников по службе и обучением сотрудников;

• управление поощрениями и мотивация сотрудников;

• учет рабочего времени;

• расчет заработной платы;

• формирование отчетности (стандартные отчетные формы – в соответствии с законодательством, отчеты по различным срезам и подмножествам данных, возможность создания собственных отчетов).