Экспертные системы анализа экономического состояния деятельности предприятия

Информационное хранилище может быть реализовано как:

• централизованное хранилище данных, в котором собрана информация из нескольких источников – операционных баз данных;
• распределенное хранилище данных, которое представляет собой систему локальных хранилищ, ориентированных на определённую предметную область и функционирующих как единое информационное хранилище.

OLAP-системы предназначены  для извлечения необходимой пользователю информации из информационного хранилища в режиме on-line. Средства OLAP обеспечивают возможность сортировки и выборки данных по различным заданным качественным и количественным условиям. Средства OLAP позволяют выполнять аналитические работы различного характера в предметной области пользователя собственными средствами, не прибегая к программированию. Для описания специфических для данного пользователя аналитических процессов могут применяться встроенные средства в виде языков высокого уровня, электронных таблиц со встроенными функциями, графических конструкторов, визуальных средств.

Результаты анализа представляются в виде напечатанных отчётов или электронных презентаций, которые состоят из страниц, таблиц, графиков. Кроме того, они могут быть перенесены в другие программно-информационные среды, где с учетом эстетических и психофизиологических требований дополняются рисунками, кино-, фото-, аудио-, видеоматериалами. Экспорт аналитических данных может быть осуществлен и в Web-среду.

Средства DMg представляют собой наиболее сложную, интеллектуально насыщенную часть ИАС, поэтому входят в состав наиболее развитых ИАС. Основными задачами интеллектуального анализа являются:

• выявление взаимозависимостей, причинно-следственных связей, ассоциаций и аналогий;
• определение значений факторов времени, локализация событий или явлений по месту;
• классификация событий и ситуаций, определение профилей различных факторов;
• прогнозирование хода процессов, событий.

Средства интеллектуального  анализа (DMg) предназначены для получения на основе аналитической обработки данных, накопленных в информационных хранилищах, знаний о тех или иных объектах экономического анализа.

Для выполнения интеллектуального  анализа используются все достижения математической науки и информационных технологий: методы линейной алгебры, классического математического анализа, дискретной математики, многомерного статистического анализа, в том числе, факторный, дисперсионный, регрессионный, корреляционный, кластерный, дискриминантный.

К специализированным системам интеллектуального анализа относится PolyAnalyst (российская фирма Megaputer).

Наиболее развитой зарубежной системой в отношении возможностей интеллектуального анализа является система SAS (фирма SAS Institute Inc., США). В комплект инструментальных средств этой системы входит широко распространенный пакет OLAP-анализа. Business Objects имеет в своем составе модуль интеллектуального анализа Miner, выполняющий ряд задач этого класса, в том числе деревья решений, кластерный анализ. Возможна интеграция системы с пакетом Statistica.

Можно выделить следующие  классы инструментальных средств ИАС:

• неспециализированные программные пакеты, имеющие аналитические возможности;
• специализированные программные средства создания информационного хранилища данных и проведения анализа;
• целевые аналитические программные пакеты, реализующие конкретные методики анализа;
• встроенные в интегрированные ЭИС аналитические модули или подсистемы [7, с.168].

1.3 Специализированные системы, имеющие аналитические возможности

В системы данного  класса включены развитый математический аппарат, специализированные информационные технологии статистического анализа, графические средства представления и анализа данных. Системы имеют обширный набор признаков, отвечающих требованиям, предъявляемым к экспертным системам:

• средства получения данных из операционных СУБД – ODBC и другие по желанию заказчика;
• развитые средства OLAP, статистического и финансового анализа;
• широкий набор средств оформления отчетов, базирующийся на MS Office, которыми широко пользуются другие пакеты.

Системы обеспечивают анализ данных и подготовку решений на основе экономико-математических моделей. В их среде можно создавать комплексные информационные технологии для поддержки и принятия решений, основанные на компонентной архитектуре (СОМ – Component Object Model). Информационная технология OLE (Object Linking and Embedded) позволяет включать в приложения системы объекты, созданные другими системами.

К технологиям анализа  данных относятся:

• представление исходных данных в виде списков, баз данных для целей анализа;
• фильтрация списков (баз данных) по различным условиям;
• использование встроенных функций для формирования экономико-математических моделей;
• подбор параметров модели по заданному значению функционала;
• многовариантные расчеты и анализ чувствительности модели;
• подстановка табличных значений параметров в функционал модели;
• методы математического программирования для решения оптимизационных задач;
• статистическая обработка экономической информации;
• графические методы решения экономических задач и представления результатов анализа.

Представителем такой  системы является MATLAB.

Система MATLAB имеет входящий в её состав пакет прикладных программ для финансовых расчетов Financial Toolbox, который обеспечивает в полной мере интегрированную вычислительную среду для проведения аналитических финансовых расчётов. С помощью пакета Financial Toolbox могут быть решены следующие задачи:

• вычисление и анализ цен, доходности и чувствительности ценных бумаг;
• портфельный анализ и управление;
• проектирование и оценка стратегий хеджирования;
• идентификация, измерение и контроль рисков;
• анализ и вычисление денежных потоков, включая потоки доходности и амортизационные потоки;
• анализ и предсказание экономической активности;
• создание структурных финансовых инструментов, включая инструменты валютного обмена;
• моделирование, в том числе по методу Монте-Карло, и прогнозирование;
• обучение и проведение исследовательских работ в областях, связанных с финансовой аналитикой [6, c.270].

1.4 Специализированные программные средства создания информационного хранилища данных и проведения анализа

Наиболее известными специализированными средствами создания информационного хранилища данных, оперативного и интеллектуального анализа являются продукты фирм:

SAS Institute – комплекс программ, обеспечивающих проведение всех работ по созданию и поддержке DWH, проведению всех видов анализа, имеет инструменты моделирования и собственную объектную СУБД;

Oracle – наиболее полный набор программных средств, включая СУБД, CASE-средства и инструменты имитационного моделирования, но отсутствуют средства DMg. Программный комплекс ориентирован на мощные платформы в виде мэйнфреймов, суперкомпьютеров. Для персональных компьютеров имеются адаптации, но с ограниченными возможностями;

Продукты Microsoft SQL Server 7.0 с подсистемами MS Data Transformation Services и MS Decision Support Services, которые обеспечивают создание и поддержку DWH и выполнение OLAP-анализа. Для реализации интеллектуального анализа используются продукты канадской фирмы Cognos;

Business Objects (компания ТЕРН – дистрибьютор в России) – продукты Business Objects являются инструментальными средствами доступа, анализа и распределения информации. Около 100 российских компаний используют эти программные продукты для организации доступа к данным операционных систем и хранилищ данных, анализа информации и построения корпоративных отчетных систем.

Weblntelligence – версия системы поддержки принятия решений в среде Интернета. Главное достоинство продуктов Business Objects – это возможность работы на платформах персональных компьютеров в локальных сетях. Эти продукты наиболее приемлемы для средних предприятий.

Фирмы Informix, Sybase, IBM, Hyperion – разрабатывают мощные системы рассматриваемого нами класса инструментальных средств.

Большие возможности  для аналитической обработки  данных предоставляют следующие программные продукты корпорации Oracle.

Oracle Financial Analyzer является приложением для финансовой отчетности, анализа, подготовки бюджета и планирования в масштабах предприятия и используется в локальной вычислительной сети. При помощи него можно осуществить доступ к финансовым данным, содержащимся в многомерной базе данных под управлением Express Server.

Oracle Sales Analyzer – инструментальное OLAP-средство для анализа корпоративных данных в интересах отделов продаж и маркетинга, имеет доступ к любым данным, хранящимся в многомерной базе данных. При помощи него можно оценить тенденции продаж, маркетинговых компаний, прибыльность продукции или заказчика, жизненный цикл продукта и эффективность его продвижения на рынок.

Oracle Express Spreadsheet Add-in – данный инструмент обеспечивает интеграцию Express с приложениями MS Excel и позволяет использовать его в качестве среды создания клиентских приложений с доступом к многомерной базе данных [11].

Целевые аналитические  программные пакеты, реализующие конкретные методики анализа.

На рынке программных  продуктов инструментальные средства этого класса представлены в основном по следующим направлениям экономического анализа:

• финансовый анализ, часто ограничивающийся анализом финансовой отчетности, с целью определения финансового положения организации, её платежеспособности, кредитоспособности, прогнозирования угрозы банкротства;
• управленческий анализ или внутрихозяйственный анализ, который подразделяется на анализ объема производства и реализации продукции, использования производственных ресурсов и взаимосвязи затрат, объёма продукции и прибыли;
• инвестиционный и инновационный анализ, позволяющий оценить привлекательность инвестиционного проекта вновь создаваемого предприятия, инвестиционного проекта на действующем предприятии и т. п. с целью обоснования бизнес-планов;
• статистический анализ, используемый для прогноза курсов акций валют, оценки риска страхования, оценки финансовой устойчивости, платежеспособности и кредитоспособности предприятий.

Степень устойчивости финансового  состояния может быть существенно повышена, если дополнить финансовый анализ прогнозированием вероятности банкротства предприятия с использованием методов многофакторного статистического анализа. Эти методы реализованы в пакетах «Statistika» и «SPSS», успешно используемых в отечественной практике анализа. Одним из этих методов является дискриминантный анализ.

Дискриминантный анализ позволяет разбивать некоторую  совокупности анализируемых объектов на классы путем построения классифицирующей функции. Особенностью дискриминантного анализа является то, что, количество групп классификации и параметры распределения объектов определяются экспертным путём на основе знаний и опыта экспертов. В процессе вычислений определяется степень точности экспертной классификации и строится функция для предсказания, в какой класс попадет новый объект, не участвующий в обучающей выборке.

Задача дискриминантного анализа при проведении анализа финансового состояния предприятия будет заключаться в том, чтобы определить правило, согласно которому каждое новое исследуемое предприятие с большой степенью вероятности будет классифицировано как платежеспособное или неплатежеспособное.

Встроенные  в интегрированные ЭИС аналитические модули или подсистемы.

Многие фирмы-разработчики экономических информационных систем включают в состав своих программных  продуктов аналитические модули или подсистемы. Наметились два подхода  к реализации аналитических функций, встроенных в ЭИС модулей и подсистем:

• полностью настраиваемые пользователем;
• уже настроенные, допускающие или не допускающие частичную настройку пользователем.

При первом подходе пользователь может задавать формулы расчёта любых необходимых ему аналитических показателей и таким образом настраивать конкретные методики анализа. Конкретные методики анализа не заложены в состав функциональных возможностей аналитических модулей или подсистем. Примерами информационных систем первого подхода являются программные продукты фирм «Галактика», «Парус» и др.

Модуль «Финансовый  анализ» системы «Галактика»  предназначен для оценки и анализа финансового состояния предприятия по настраиваемым методикам на основе оперативных бизнес-данных, а также для сбора и консолидации финансовой отчётности структурных подразделений предприятия, преобразования финансовой отчётности из одних стандартов учета в другие.

Модуль «Управление  финансами» системы управления «Парус»  осуществляет анализ, прогнозирование  и моделирование при помощи OLAP-технологий. Оперативный финансовый анализ плановых и фактических финансовых показателей и их взаимных отклонений проводится также на основе настраиваемых пользователем методик анализа.