• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2019/2020

Системы бизнес-аналитики и поддержка логистического контроллинга

Язык: русский
Кредиты: 5

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина ориентирована на получение знаний и практических навыков работы с современными информационными системами, технологиями и моделями, применяемыми менеджерами и руководителями для поддержки принятия решений в производственном, корпоративном, логистическом контроллинге, управлении и проектировании цепей поставок. Дисциплина знакомит с основными методами моделирования и анализа логистических бизнес-процессов, хранения и анализа данных, основными задачами и методами оперативного и интеллектуального анализа данных, управления знаниями организации, методами сценарного планирования и имитационного моделирования деловых и проблемных ситуаций. Практические занятия проводятся с использованием современных систем бизнес-аналитики (BI), визуализации и анализа данных, идеографических средств моделирования, на основе визуальных, легко интерпретируемых менеджерами, информационно-аналитических приложений и высокотехнологичных информационно-аналитических решений.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Основная цель освоения дисциплины – формирование знаний и навыков подготовки и принятия управленческих решений в сфере логистики, управления цепями поставок, с применением современных информационно-аналитических систем и технологий, а также представлений о современных концепциях и системах управления логистическими процессами, ориентированных на аналитическую работу.
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Студент формулирует информационно-аналитические задачи на различных уровнях управления.
  • Студент выбирает концепции компьютерных систем управления для решения конкретных задач
  • Студент формулирует постановку задачи анализа данных для нахождения решения проблемы
  • Студент классифицирует системы поддержки принятия решений
  • Студент выбирает и использует методы и инструменты принятия решений
  • Студент анализирует и сравнивает функционал систем класса Business Intelligence (BI)
  • Студент выбирает и использует инструментальные средства сбора и хранения данных
  • Студент выбирает и использует инструментальные средства оперативного анализа данных
  • Студент выбирает и использует инструментальные средства построения аналитической отчетности
  • Студент выбирает методы анализа экономических данных в зависимости от специфики решаемой задачи
  • Студент формирует информационные панели показателей для оценки эффективности логистической деятельности
  • Студент выбирает и использует метод моделирования для решения конкретной задачи
  • Студент выбирает и использует интеллектуальные технологии для поддержки управления логистическими процессами
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Базовые понятия информационно-аналитических систем
    Базовые понятия: данные, информация, знания; цепочки движения информации. Транзакционная и аналитическая информация. Показатели, система показателей. Информационное пространство предприятия. Основные задачи ИС на разных уровнях управления. Понятие системы. Предприятие как система. Элементы системного анализа (границы системы, элементы, входы и выходы, обратная связь и др.). Система моделей предприятия. Типология моделей. ИС и бизнес-процессы. Моделирование бизнес-процессов. Реинжиниринг бизнес-процессов. Средства моделирования процессов. ИТ в исполнении и мониторинге бизнес-процессов. Методы и средства стратегического управления. Предприятие с общих позиций управления, цикл управления, ИТ в процессах управления. ИАС менеджмента и технологическая поддержка функций контроллинга и анализа. Роль и место анализа в процессе принятия решений. Корпоративная информационная система как среда реализации функций управления. Основные концепции и стандарты автоматизации управления. Интеграция в информационных системах, виды интеграции на основе моделей менеджмента. Интегрированная информационная система управления предприятием, типовая архитектура для производственного предприятия.
  • Эволюция концепций компьютерных систем управления
    Эволюция поддержки решения и поколения ИС: TPS, OAS, MIS - DSS, EIS. Эволюция концепций компьютерных систем поддержки управления (уровень управления, типы пользователей, реализация функций и обеспечение процессов поддержки принятия решений, связь с задачами принятия решений, применяемые методы принятия решений, базовые информационные технологии). Понятие системы поддержки принятия решений (СППР). Определение СППР. Особенности СППР. СППР как новый класс информационно-вычислительных систем, основные архитектурные и технологические особенности. Управление фирмой в компьютерный век. От оперативного к стратегическому управлению. Отличия оперативного и стратегического управления, их взаимосвязь, вертикальная интеграция по уровням управления в информационной системе предприятия. Звенья стратегической цепи. Укрупненная схема предприятия: производство, организация и управление на основе информационных систем. Иерархическая структура управления предприятием, особенности реализации и информационное взаимодействие в процессе управления деятельностью организации.
  • Системы поддержки принятия решений
    Содержание процесса поддержки принятия решений. Анализ проблемной ситуации. Цели. Лицо, принимающее решение и субъективные предпочтения. Критерии оценки эффективности. Анализ альтернатив. Принятие и мониторинг исполнения решения. Особенности процесса выработки и принятия управленческих решений. Проблематика управления современным предприятием. Методы и способы разработки и принятия управленческих решений, общий обзор компьютерных технологий и методов поддержки принятия решений. Основы моделирования управленческих решений; эволюция поддержки решений. Типы ИТ в СППР, применяемых на различных этапах принятия решения. Информационная инфраструктура организации. Транзакционные и аналитические системы. Информационно-аналитические системы и их компоненты, использование на различных уровнях иерархии компании для решения задач подготовки и принятия управленческих решений. Определение систем поддержки принятия решений (СППР). Особенности СППР: нацеленность на слабо структурированные проблемы; возможность комбинировать аналитические модели с традиционными способами доступа и обработки данных; отображение информации в формате и терминологии, которые удобны лицу, принимающему решение (ЛПР). Роль лица, принимающего решение (ЛПР) в постановке задач выбора и реализации процедур принятия решений. Мировые тенденции в области использования компьютерных технологий в автоматизации процесса принятия решений, основные направления. Общая технологическая архитектура СППР, основные технологические узлы: источники данных, очистка-преобразование-согласование данных, ХД и предметно-ориентированные витрины данных, аналитические приложения, интерфейсы конечного пользователя (ЛПР). Аналитическая пирамида.
  • Системы класса Business Intelligence (BI)
    Основные понятия и задачи Business Intelligence; технологии и методы осуществления анализа бизнес-информации. Системы бизнес-интеллекта (BI). BI как методы, технологии, средства извлечения и представления знаний. Предметно-ориентированные аналитические системы. Информационно-аналитические системы управления по ключевым показателям эффективности. Метод сбалансированных показателей и индикаторные панели. Информационно-аналитические системы планирования и бюджетирования, информационно-аналитические системы формирования и анализа консолидированной финансовой отчетности. Специализированные аналитические системы и приложения для конкретных предметных областей. Рынок инструментальных решений, применяемых при разработке информационно-аналитических систем. Продукты BI и BI-платформы.
  • Технологии сбора и хранения данных
    Понятие структурированного информационного пространства. Понятие экономического показателя как элемента структуры информационного пространства. Системы показателей. Концепция информационных хранилищ. Технологические ограничения транзакционных систем для решения аналитических задач. Технологии консолидации данных. Технологии извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL), организация хранилищ данных. Метаданные. Назначение и свойства хранилища данных. Витрины данных. Технологии и методы оценки качества данных. Профайлинг данных. Очистка данных. Обработка дубликатов и противоречий в данных. Выявление аномальных значений. Восстановление пропущенных значений. Сокращение размерности данных. Сэмплинг. Обогащение данных.
  • Технологии оперативного анализа данных
    Методы и модели анализа данных. Понятие OLAP-технологии. Требования, предъявляемые к OLAP-системам. Задачи и содержание оперативного анализа данных. Правила и особенности оперативного анализа данных (по Е.Ф.Кодду). Классификация и структура OLAP-решений. Рынок OLAP-решений. Применение в логистике.
  • Основы построения аналитической отчетности и информационных панелей
    Базовые средства аналитической обработки данных и рекомендации по их применению. Элементы управления аналитическим приложением. Разработка аналитической отчетности и информационных панелей средствами аналитических платформ Tableau и Qlikview. Примеры разработки информационных панелей для анализа логистической деятельности.
  • Технологии, методы и модели интеллектуального анализа данных и извлечения знаний
    Интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Содержание понятия знания. Классификация видов знаний. Задачи интеллектуального анализа: ассоциация, кластеризация, классификация, регрессия. Инструменты интеллектуального анализа Deductor и Rapid Miner. Примеры использования методов интеллектуального анализа в логистике.
  • Технологии поддержки стратегического целевого управления логистической системой
    Определение целей и ключевых показателей эффективности (KPI) функционирования логистической системы: правила определения целей, правила определения KPI, KPI и его влияния на бизнес-процессы. Принципы и техники построения карт сбалансированных показателей (Balanced Scorecard, BSC). Определение логистической стратегии во взаимосвязи с корпоративной стратегией компании. Декомпозиция логистической стратегии. Определение стратегических целей, показателей эффективности и их целевых значений. Определение взаимосвязей показателей. Формирование и технологическая поддержка системы логистического контроллинга.
  • Планирование и системное моделирование цепей поставок
    Эволюция концепций планирования. Концепция интегрированной логистики - как основа развития идеологии единства планов контрагентов цепи поставок. Методологии системного анализа в интегрированном планировании цепей поставок. Информационные моделирующие системы и алгоритмы. Системы планирования цепей поставок. Сравнение возможностей оптимизационного и имитационного моделирования. Проблематика согласования моделей на разных уровнях управления. Парадигмы имитационного моделирования и классы решаемых задач в логистике и SCM: совершенствование и синхронизация логистических процессов (процессное моделирование), анализ устойчивости и адаптивные цепи поставок (системная динамика), формирование стратегий сотрудничества (агентное моделирование). Применение имитационных моделей на оперативном, тактическом и стратегическом уровнях управления логистической системой. Анализ и синтез логистических систем. Основные методы моделирования сложных логистических систем. Единые методологические основы моделирования и оптимизации ЦП. Композитные имитационно-оптимизационные модели ЦП.
  • Управление знаниями и системы искусственного интеллекта
    Основные направления искусственного интеллекта и технологические решения. Экспертные системы. Управление знаниями организации. Организационное знание. Обучающая организация. Системы управления корпоративными знаниями. Использование интеллектуальных механизмов управления цепями поставок (экспертные системы и системы искусственного интеллекта), как основы комплексного подхода. Неструктурированные данные при принятии управленческих решений. Динамика процессов преобразования структурированной и неструктурированной информации. Технологии Text Mining и стратегический анализ. Большие данные. Интеллектуальные информационные технологии. Когнитивный анализ, структурно-функциональный анализ. Визуальное моделирование. Мультиагентные системы и их применение на транспорте и в логистике – отраслевые решения. Нейрокомпьютинг. Генетические алгоритмы. Ситуационный анализ.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • Доклад (неблокирующий)
  • Практикум (неблокирующий)
  • Экзамен (неблокирующий)
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (3 модуль)
    0.2 * Доклад + 0.2 * Практикум + 0.6 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Под ред. Лычкиной Н.Н.-ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ КОМПАНИЕЙ. Учебник и практикум для академического бакалавриата-М.:Издательство Юрайт,2019-249-Бакалавр. Академический курс-978-5-534-00764-0: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/informacionnye-sistemy-upravleniya-proizvodstvennoy-kompaniey-433043

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Бизнес - аналитика: от данных к знаниям (+CD) : учеб. пособие, Паклин Н. Б., Орешков В. И., 2010
  • Информационные аналитические системы [Электронный ресурс] : учебник / Т. В. Алексеева, Ю. В. Амириди, В. В. Дик и др.; под ред. В. В. Дика. - Москва : МФПУ Синергия, 2013. - 384 с. - (Университетская серия). - ISBN 978-5-4257-0092-6. - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/451186
  • Станкевич Л. А.-ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ. Учебник и практикум для бакалавриата и магистратуры-М.:Издательство Юрайт,2019-397-Бакалавр и магистр. Академический курс-978-5-534-02126-4: -Текст электронный // ЭБС Юрайт - https://biblio-online.ru/book/intellektualnye-sistemy-i-tehnologii-433370