Кадровая политика

Основные стадии консультационного процесса

News image

Руководители предприятий различных форм собственности обращаются к консультанту, как правило, с типичными вопросами и заказ...

Ошибки руководителей

News image

Система управления и управленческая структура в России до сих пор находятся в плену прошлых стереотипов, и очень часто дире...

Что же предлагали первые консультанты, которые появились в 20-х годах?

News image

Принято считать, что консультанты по управлению первой волны - это бывшие предприниматели, руководители, управленцы, до...

Авторизация



BI-приложения

Кадровая политика - Управление знаниями

bi-приложения

В приложения бизнес-интеллекта часто встроены BI-инструменты (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и data mining). Многие BI-приложения извлекают данные из ERP - приложений. BI-приложения обычно ориентированы на конкретную функцию организации или задачу, такие как анализ и прогноз продаж, финансовое бюджетирование, прогнозирование, анализ рисков, анализ тенденций, churn analysis в телекоммуникациях и т.п. Они могут применяться и более широко как в случае приложений управления эффективностью предприятия (enterprise perfomance management) или системы сбалансированных показателей (balanced scorecard).

Разведка данных

Разведка данных (data mining) представляет собой процесс обнаружения корреляции, тенденций, шаблонов, связей и категорий [1,7]. Она выполняется путем тщательного исследования данных с использованием технологий распознавания шаблонов, а также статистических и математических методов. При разведке данных многократно выполняются различные операции и преобразования над сырыми данными (отбор признаков, стратификация, кластеризация, визуализация и регрессия), которые предназначены: 1) для нахождения представлений, которые являются интуитивно понятными для людей, которые, в свою очередь, лучше понимают бизнес - процессы, лежащие в основе их деятельности; 2) для нахождения моделей, которые могут предсказать результат или значение определенных ситуаций, используя исторические или субъективные данные.

В отличие от использования OLAP разведка данных в значительно меньшей степени направляется пользователем, вместо этого полагается на специализированные алгоритмы, которые устанавливают соотношение информации и помогают распознать важные (и ранее неизвестные) тенденции, свободные от предвзятости и предположений пользователя.




Читайте:


Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Менеджмент знаний:

Логистика

Следующий шаг - оптимизация материальных потоков. Термин логистика я не употребляю здесь принципиально, так как у этой оптимизации ин...

Представление знаний в документах, базах данных, программном

Соотношение между знаниями и информацией — одна из самых горячих тем, муссируемых в рамках управления знаниями. Ранее считалось, что информация и ...