В информационной системе активно работающего предприятия накапливаются большие объемы разнообразных сведений. Пользователи могут анализировать эти сведения с помощью классических аналитических инструментов, встроенных в прикладное решение — отчетов, сводных таблиц, диаграмм. Эти инструменты позволяют представить картину хозяйственной деятельности предприятия в удобном для анализа виде, определить отклонения от плана, подготовить принятие управленческих решений, спланировать новые показатели на основе тенденций прошлых периодов.
    Но при использовании классических инструментов анализируемые показатели и взаимосвязи должны быть определены заранее. Обычные отчеты не рассчитаны на поиск неочевидных правил и на извлечение неизвестных закономерностей — то есть на генерацию новых знаний.
    Для решения подобных задач предназначена специальная конфигурация «Подсистема анализа данных», которая может быть встроена в любую конфигурацию платформы «1С Предприятие 8.0» и представляет собой после встраивания отдельную аналитическую подсистему. Поставка специальной конфигурации содержит более 30 предварительно настроенных моделей для типовой конфигурации «Управление торговлей».

    Современный бизнес столь многогранен, что количество факторов, потенциально оказывающих влияние на то или иное решение, может исчисляться десятками. Конкуренция усиливается день ото дня, жизненный цикл товаров укорачивается, предпочтения клиентов меняются все быстрее. Для развития бизнеса необходимо максимально динамично реагировать на стремительно меняющееся бизнес-окружение, учитывая тонкие, а подчас трудноуловимые закономерности развития событий. Какие группы клиентов откликнутся на рекламную акцию, а какие безвозвратно уйдут к конкурентам? Открывать новую бизнес-линию или пока повременить? Не просрочит ли покупатель платеж, а поставщик - отгрузку? Каковы возможности для роста и где скрываются потенциальные угрозы?
    Эти и им подобные вопросы ежедневно задают себе и коллегам тысячи менеджеров.

    Подсистема анализа данных призвана помочь пользователям корпоративной информационной системы быстрее находить ответы на нетривиальные вопросы, обеспечивая автоматизированное преобразование данных, накопленных в корпоративной информационной системе, в практически полезные и хорошо интерпретируемые закономерности. Она обеспечивает поддержку принятия разнообразных управленческих решений с помощью алгоритмов интеллектуального анализа данных (ИАД).


    Алгоритмы ИАД формируют аналитические модели, которые описывают закономерности в исходных данных. Эти модели представляют самостоятельную аналитическую ценность, а также используются для автоматизированного формирования прогнозов с заранее неизвестными показателями.

    Интеллектуальный анализ данных использует взаимодополняющие методы обнаружения знаний. В подсистеме реализованы методы, получившие наибольшее коммерческое распространение в мировой практике:

• кластеризация — реализует группировку относительно сходных объектов;
• поиск ассоциаций — реализует поиск устойчивых комбинаций событий и объектов;
• дерево решений — обеспечивает построение причинно-следственной иерархии условий, приводящей к определенным решениям.

    Выбор метода зависит от состава исходных данных и от того, какого рода закономерности требуется выявить.
    Для визуального отображения результатов анализа и прогноза применяются эргономичные элементы управления.

    Ожидается, что подсистема анализа данных будет востребована для управления коммерческими рисками и ассортиментной политикой, оптимизации процессов логистики и бюджетирования, планирования программ стимулирования персонала и маркетинговых мероприятий, а также для реинжиниринга бизнес-процессов и в области оптимизационного консалтинга.

    Для проведения анализа и прогнозирования пользователи должны хорошо владеть предметной областью и понимать основные причинно-следственные связи. А для подготовки источников данных и прогнозных моделей требуются некоторые навыки в области конфигурирования платформы «1С:Предприятие 8.0»: умение использовать построитель запросов, знание принципов размещения информации в объектах метаданных.

Информация взята с сайта www.v8.1c.ru