Бизнес анализ

Названы лучшие аналитические компании мира

Рейтинг ведущих исследовательских центров мира Go-To Think Tanks, составляемый директором программы «Аналитические центры и гражданское общество» Университета Пенсильвании профессором Джеймсом Макганном, выходит с 2006 года. Как заявил «Ъ» господин Макганн, в составлении списка ведущих мозговых центров участвуют более 1,5 тыс. экспертов, а финалистов отбирает специальное жюри, в состав которого входит 250 ученых, журналистов и политологов из 120 стран мира.

«Аналитические центры в демократических странах уже давно играют ведущую роль в формировании государственной политики, предлагая экспертные оценки самых разных ситуаций, от борьбы с глобальным экономическим кризисом, до ведения боевых действий,- пояснил «Ъ» Джеймс Макганн.- С другой стороны, именно исследовательские центры нередко служат прикрытием не только для лоббистских структур, но и для государственной пропаганды. В Китае, например, нам не удалось найти ни одного независимого аналитического центра. Схожая ситуация и в некоторых странах Юго-Восточной Азии, Центральной и Восточной Европы».

В этом году в топ-50 вошла лишь одна аналитическая организация из России. В списке лучших Московский центр Карнеги занимает 17-ю строчку. Он же возглавляет список 25 лучших исследовательских центров Центральной и Восточной Европы, в который, по мнению экспертов Университета Пенсильвании, также входят Институт мировой экономики и международных отношений (ИМЭМО), Московский государственный институт международных отношений (МГИМО) и гайдаровский Институт экономики переходного периода. ИМЭМО также вошел в список 20 ведущих мировых исследовательских центров, аффилированных с правительством.

В республиках бывшего СССР признание экспертов получили азербайджанский Центр экономического и социального развития, украинские Центр Разумкова и Международный центр политических исследований, а также Институт свободного рынка в Литве.

Ведущим исследовательским центром в мире второй год подряд признан вашингтонский Brookings Institution, созданный в 1916 году и возглавляемый бывшим заместителем госсекретаря США Строубом Тэлботтом. В первую пятерку также вошли британские Chatham House, Amnesty International и International Institute for Strategic Studies, базирующаяся в Германии Transparency International и шведский институт SIRPI.

По числу аналитических центров первое место в мире занимают США с 1816 исследовательскими институтами. На втором месте находится Китай, в котором за последние годы открылось 425 мозговых центров. Россия в этом списке находится на восьмом месте: по данным исследователей, в стране сегодня действуют 112 аналитических центров.

«Коммерсант»

Источник: https://www.ippnou.ru/article.php?idarticle=009145

Зачем вообще нужны системы бизнес-аналитики


Визуализация в бизнес-аналитике очень важна. Например, концепт этих графиков отрисован совместно с Infographer.
Проблема со специализированным софтом для бизнес-аналитики в том, что он стоит как самолёт — и нужен только тогда, когда у вас под боком есть большая-пребольшая компания с соответствующим объёмом данных. В целом сейчас на рынке не так уж много спецов, кто такие системы щупал, имеет опыт работы с ними и может толком сказать, что это, зачем оно надо и что даст после внедрения.
Первое и главное применение бизнес-аналитики — это тупо в лоб уметь строить произвольные отчёты, пока руководители подразделений или члены совета директоров совещаются. Один из моих любимых примеров — с какого завода поставлять водку в магазины: с далёкого (дорогая логистика и 2 недели в дороге), но дешёвого по себестоимости производства или же с ближайшего (1 день), но дорогого?
Понятно, что можно поковыряться и ответить через неделю. Но чаще нужно более быстрое моделирование и не сотни разрозненных отчётов, а единая среда, где финансовый специалист может просто взять и получить необходимые данные без привлечения всего IT-отдела. Есть и ещё специфические задачи, которые решают эти и смежные системы. Сейчас расскажу.

Ещё типовые задачи

Вообще, сразу: мы говорим не о конкретных решениях, а о том, что может получить предприятие от внедрения Business Intelligence и связанных систем. Понятно, что когда данные начинают собираться и анализироваться, логично использовать их много где. Первый главный вопрос — это сбор данных, второй — методология того, что с этими данными делать вообще. Давайте начнём разбираться.

  • Итак, первое — подготовка отчётности. Тут всё довольно просто: BI выступает единым репозиторием данных для всех подсистем и умеет объединять их, обрабатывать в зависимостях и выдавать результат. Отпадает и вопрос проверки: если вы сводили когда-нибудь отчёт крупной производственной компании (под месяц так работы), то знаете, что 20 дней из 30 — это проверка, всё ли было сделано правильно. Потому что цена ошибки — хорошо если пара миллионов, и хорошо если рублей.
  • Вторая задача — обработка данных и нарезание регулярных отчётов для всех подразделений компании. Из самого необычного — мы использовали BI-систему для того, чтобы получать данные переписей населения, тоссить их, дополнять, восстанавливать, строить гипотезы, проверять, обрабатывать и резать тысячи отчётов для всех краёв, городов и деревень.
  • Третья задача — ускорение обработки. Раньше отчёт делался раз в месяц, а теперь в реальном времени (это для многих областей бизнеса очень-очень критичная разница).
  • Тот же класс систем используется для очистки данных Big Data и, как следствие, для общего сокращения операционных затрат, увеличения выручки и повышения конкурентоспособности бизнеса. В целом это делается за счёт того, что вы начинаете принимать более правильные решения. Математически обоснованные, как выше с водкой. Из примеров этого же класса задач — розница в США любит дополнение клиентских профилей (например, за счет поведения на сайте компании и любимых товаров, а также информации из соцсетей), чтобы потом, например, предлагать детское питание беременным школьницам. Говорят, продажи растут по этим предложениям от 1 до 10%. Банки присматриваются к транзакционной аналитике в реальном времени: заплатил за билет в Европу — банк сразу предложил тебе страховку. В отделениях идёт речь о распознавании лиц камерами наблюдения, сопоставлении их с базой лиц и профилей в соцсетях и построении оптимальных предложений на основе расширенной информации. В одной крупной розничной сети как минимум в нескольких больших магазинах известных воров распознают на входе автоматически по лицам с помощью видеоаналитики.

Конечно, если задача разовая — пожалуйста, спец из IT-отдела, скрипт — и решено. Если задача частая, но несложная — макрос в XLS. А вот для крупных территориально распределённых компаний, где та же логистика определяет рентабельность всего бизнеса, может быть до миллионов переменных на старте. Соответственно, SAS, SAP, Oracle, RapidMiner, Prognoz, Tableau, Qlik, Microsoft, Huawei, EMC, JDA, IBM и другие имеют для этого разные решения.
В России часто используются решения на базе опенсорсных продуктов, «заточенные» интегратором под конкретную компанию. Есть и SaaS-модели (например, из нашего облака одна производственная компания потребляет такой сервис для планирования производства и распределения сырья по производственным площадкам).

Оценка эффективности компании

Естественно, метазадача BI и связанных решений — оценка эффективности компании. Эффективность компании оценивается по некой модели, которая определяется рядом целевых функций.

Грубо говоря, есть данные, а есть методология оценки этих данных. И модель взаимосвязей различных компонент друг с другом.
Фактические значения данных мы собираем с помощью классических систем Business Intelligence. Для многих на этом BI и заканчивается — часто бывает проблемой банально совместить поставки и производство, потому что делаются они в разных местах и системах.
Далее данные загоняются в модель работы предприятия. Классическая методология — та же ССП — была создана ещё в 87-м году, и с тех пор не особо сильно менялась. В смысле, апдейты и форки в ассортименте, но принцип везде похожий. Если коротко, то деятельность компании можно разложить на 4 составляющие: финансовая часть, клиентская часть, кадры и резервы (то есть персонал) и стратегия развития. Даже госпредприятия оцениваются так же, только вместо прибыли там попадание в заданный бюджет.
Прелесть — в детализации. Дело в том, что когда компанию смотрят аудиторы или когда что-то обсуждается на совете директоров, обычно оценивается максимум 20 сведённых показателей вроде чистой выручки, оборота и т. п. Именно эти показатели уходят акционерам в отчётах и именно по ним даются рекомендации. Чтобы оценивать не на ощущениях — а для себя каждый день показатели в виде цифр.
А BI позволяет взять отчёт и не просто получить строчку «итого», как это делается обычно, а посмотреть, из чего каждый показатель складывается. А дальше — прикрутить к модели самые разные вещи, которые пересчитываются чуть ли не в реальном времени.
Показатели каскадируются до людей — и включается система мотивации. Например, если акционеры решили, что через 3 года прибыли должно быть больше на 20%, то легко построить состояние А и состояние Б. И модель перехода за 3 года из состояния А в вожделенное Б. В конце года (квартала, дня) можно посмотреть операционные показатели и понять, туда копаете или нет. Модель показателей может декомпозировать весь процесс перехода и будет стратегическая карта, как меняться. У каждого руководителя в плане будет стоять, что сделать.
Ещё раз: есть стратегия, в которой на макроуровне оговорено, что сделать. А есть автоматизация операционной деятельности — и мы можем работать с ней тоже.

Зарисовки из жизни

Простой пример: в регионах отчёт собирается руками и отправляется в виде экспорта 1С. Разобраться, что там — настоящий тёмный лес, можно только сказать, хорошо или плохо. А что хорошо и что плохо — надо ехать и копать. Теперь мы даём инструмент для руководителя, чтобы там была вся операционная карта. Он сразу видит по отчётам, где хорошо и где плохо — и где требуется его вмешательство, смотрит весь учётный уровень до самого низа, если пожелает.
Вот ещё пример. Для компании есть показатели, которые спускает материнская западная компания, — это стратегия и операционные показатели. Есть системы мотивации руководителей, которые позволяют премировать тех, кто копает в нужном направлении. В прошлом году они решили спустить это до уровня каждого сотрудника — понадобилось мощное ИТ-решение. Плюс сделать связку между данными производственного цеха и сервисного — например, если произвели мало, в этом году обслуживается мало, и это не косяк сервиса, а реакция на реализованный объём производства. Мы готовили методологию проекта на стеке продуктов. Интеграция — визуализация — и приписка к расчёту зарплаты.
В рознице такие решения часто в конце концов выливаются в детализацию до сотрудников. Например, в аптеке над кассой с внутренней стороны может гореть «Сегодня надо продать ещё %N витаминов», и кассирша будет их всем радостно предлагать. Мол, витаминчики не забыли?
На глобальном уровне та же компания, которая возит к нам в Россию бананы, использует в своей Business Intelligence данные о прогнозе погоды на год. Серьёзно, на один год вперёд они пытаются предсказать, что будет с погодой. Им надо не по дням, а кластерно — и в результате они почти точно знают, сколько будут стоить бананы в следующем году в России.
В ещё одной компании используется система оценки кадров по ряду формализуемых показателей. Например, насколько уже «старше» человек среднего срока работы на этой должности, сливал ли данные налево, как шёл по проектам… В итоге две главные метрики — это «есть будущее» или «нет будущего». А вторая — отдельная — это угроза постам вроде вице-президента. А сотрудники быстро раскусили, что HR начинают самых «работящих» отправлять в Европу учить английский. Сами кадровики видят по каждому сотруднику прогноз его ухода. Вопрос, конечно, выбора правильной модели и сбора данных (те же системы пропусков позволяют получать информацию об опозданиях). Но в целом базы для всех этих монструозных комплексов давно заложены в ИТ. Нужно просто научиться ими пользоваться.
Важно отметить, что в России не всегда отличают процесс и человека. У нас любят искать с помощью BI виноватого. На Западе же сначала проверяют, правильный ли процесс. И если процесс правильный — уже тогда начинают думать о том, что кое-кто косякнул. Меняют процесс, а не человека. Это межкультурная разница вылилась, например, в то, что в одной компании босс внедрил BI только потому, что ему было тяжело увольнять людей (а они упирались по ТК только в путь). Сделали систему оценки показателей, которая сама в конце месяца распечатывала приказы на увольнение самым неэффективным. И правильно оформили всё это юридически.

Более конкретные примеры задач

Рассмотрим простой пример — поставщик объявил о повышении цен на всю продукцию на 10% начиная с 2015 года:

В качестве результата моделирования был получен оптимальный план закупок до конца 2014 года по каждой товарной позиции, обеспечивающий максимальную экономию с учётом будущего повышения цен и минимальные затраты на хранение и иммобилизацию активов в запасах.
Если бы ваш финансовый директор захотел получить what-if анализ (например, что случится, если нужно будет переключаться на другого поставщика — с известными параметрами), в теории это также можно сделать в BI или системе оптимизации логистики.
Второй случай — представим самую простейшую ситуацию. У компании есть распределительный центр (РЦ) и склад магазина, куда из РЦ нужно доставить товары. Товаров для простоты всего два — цемент и штукатурка. Известен недельный спрос магазина и объём мощностей, которые имеются в нашем распоряжении, — это фуры грузоподъёмностью 20 тонн. Все остальные справочные данные приведены на схеме ниже.



Перед нами стоит задача определения количества транспортных средств и их загрузки с целью максимизации прибыли (на самом деле критериев для оптимизации может быть множество — это и сокращение затрат, и минимизация времени доставки, и другие).
Выбранный нами критерий оптимизации формализуется в виде целевой функции:

Другими словами, мы хотим подобрать такие объёмы поставки и (количество упаковок каждого товара), чтобы получить максимальную прибыль от реализации товара.
Здесь — суммарная стоимость перевозки груза (в нашем примере фиксированная), но, вообще говоря, это необязательно. Нам также необходимо соблюсти ряд ограничений. Например, суммарный вес перевозимого фурой товара не должен превышать её грузоподъёмности. Суммарный объём поставки по каждому товару не должен превышать его спроса на этот товар (по условиям нашей задачи, в жизни это не всегда так). Есть и несколько моментов, понятных любому специалисту, но абсолютно безразличных компьютеру. Например, важно задать, чтобы объёмы поставок каждого товара были неотрицательными. Разумеется, количество упаковок товара должно быть целым числом. Дальше составляется и решается финальная система. Это классическое матпрограммирование, которое хорошо делать с помощью Matlab или дедушки Вольфрама.
Из наших исходных данных, мы выяснили, что вторая фура перевозит 18 000 кг товара, и доставка принесет 11 400 рублей чистой прибыли. Но при этом можно запустить what-if анализ и с удивлением узнать, что если в фуру в какой-то момент нечеловеческим усилием пихать 19 680 кг, ожидаемая прибыль составляет 13 300 рублей (на 1 900 рублей больше с учётом дисконта на профицитный товар). А это уже повод задуматься про используемый компанией автопарк.

Внедрения ССП (KPI и т. п.)

В банках, как правило, модель управления хорошо каскадируется с верхнего уровня. Там всё линейно, собирается много данных, и поэтому внедрение ССП даёт уменьшение бардака в филиалах. Легко масштабируется. Опыт есть, и методологию обычно приносит банк. Мы выполняем чисто технические и интеграционные работы.
В госсекторе вопрос сейчас в зачаточном состоянии, как и по многим другим областям автоматизации. Но структуры доросли до оценки персонала. Например, 2 с половиной года назад были спущены наборы метрик для всех подведомственных организаций. И сейчас эта тема актуальна. Ещё одна область — рейтингование вузов, там около 40 показателей эффективности. Здесь поступили просто: собрали данные по учебным заведениям, посчитали, а потом просто снесли неэффективные.
Подобные системы ССП у сотовых операторов и ретейла, у крупнейших производственных компаний. Нефтяники любят это, у них вся зарплата так считается.
Чтобы было понятно, как это работает с автоматизацией, а не как раньше, есть простой пример — раньше до 6 месяцев уходило на согласование целей для руководителей магазинов одной сети. На 17 уровнях. Сейчас — всего 1 месяц.
В другой компании 1 000 топов оценивали по множеству показателей. Получался отчёт на 17 страниц, с которым шли на ковёр, сколько каждый заработал. А руководитель решал: реально заработал или вычеркнуть. Всё решалось коврами: финансы приходили из систем учёта, переносились на бумагу, и так же — на коврах — давались плановые значения для показателей.

Ещё одно наше решение работает на прогнозах пассажиропотока и от этого выстраивает ровно то количество кассиров, которое нужно в смену, чтобы не простаивали, но и не работали на износ. Кстати, там ещё одна интересная штука — оценка очереди в кассу по видеоаналитике.

В целом на рынке

Несмотря на кризис и период перед ним, российский рынок систем бизнес-аналитики последние годы растёт (например, наше направление бизнес-аналитики КРОК по итогам 2014 года выросло почти в 1,5 раза, если считать в рублях). Объясняется это очень просто: нужно определять пути оптимизации бизнес-процессов, сокращения затрат, выявления новых стратегий развития бизнеса. Когда компания большая, цена внедрения решения заведомо меньше тех 8–13% эффективности, которые (исходя из мировой практики) можно выиграть.
В среднем бизнесе среди BI-решений пока актуальны больше те, что служат для формирования отчётности, нежели прогнозов. Хотя опенсорс постепенно проникает во все сектора бизнеса, и круг решаемых задач расширяется.

Источник: https://habr.com/post/263693/

  • Бизнес-требования. Что система система должна делать с точки зрения бизнеса. Слово «бизнес» в данном контексте ближе к слову «заказчик». Пример бизнес-требования: промо-сайт, привлекающий внимание определенной аудитории к определенной продукции компании.
  • Пользовательские требования – описывают цели/задачи пользователей системы, которые должны достигаться/выполняться пользователями при помощи создаваемой программной системы. Эти требования часто представляют в виде вариантов использования (Use Cases). Иначе говоря, пользовательские требования — это что может сделать пользователь: зарегистрироваться, посмотреть определенную информацию, пересчитать данные по определенному алгоритму и прочее.
  • Функциональные требования – определяют функциональность (поведение) программной системы, которая должна быть создана разработчиками для предоставления возможности выполнения пользователями своих обязанностей в рамках бизнес-требований и в контексте пользовательских требований. Другими словами, что будут делать разработчики, чтобы выполнить пользовательские требования.

В группу функциональных требований относят и системные требования. Эти характеристики могут описывать требования как к аппаратному обеспечению (тип и частота процессора, объём оперативной памяти, объём жесткого диска), так и к программному окружению (операционная система, наличие установленных системных компонентов и сервисов и т. п.). Обычно такие требования составляются производителем или автором ПО. Например, для игры это могут быть требования такого типа: видеокарта — объём памяти от 64 Мб, совместимость сDirectX 9.0b и новейшие драйвера. Для сайта: ОС — Windows не ниже XP, браузеры IE не ниже 7.0 и так далее.
Почему важно указывать системные требования и утверждать их у заказчика? Если не указать, например, что важно обеспечить просмотр сайта в IE 6, то разработчики вполне могут выбрать такое архитектурное решение, которое не позволит корректно отображать сайт. Системные требования напрямую зависят от целевой аудитории проекта.
Вторая группа требований это нефункциональные требования. Иначе говоря, как будет работать система и почему именно так.

  • Бизнес-правила. Они определяют почему система работать должна именно так, как написано. Это могут быть ссылки на законодательство, внутренние правила заказчика и прочие причины. Часто упускают этот раздел и получается, что некоторые системные решения выглядят нетипичным и совсем неочевидными. Например, многие табачные компании и компании, производящие алкоголь требуют постоянного доказательства того, что промо-сайтами пользуются люди, достигшие определенного возраста. Это бизнес-правило (подтверждение возраста) возникает по требованию этических комитетов заказчика, хотя и несколько противоречит маркетинговым целям и требованиям по usability.
  • Внешние интерфейсы. Это не только интерфейсы пользователя, но и протоколы взаимодействия с другими системами. Например, часто сайты связаны с CRM системами. Особенности протокола взаимодействия «сайт-CRM» также относятся к нефункциональным требованиям.
  • Атрибуты качества. Атрибуты касаются вопросов прозрачности взаимодействия с другими системами, целостности, устойчивости и т.п. К таким характеристикам относятся:
    • легкость и простота использования (usability)
    • производительность (performance)
    • удобство эксплуатации и технического обслуживания (maintainability)
    • надежность и устойчивость к сбоям (reliability)
    • взаимодействия системы с внешним миром (interfaces)
    • расширяемость (scalability)
    • требования к пользовательским и программным интерфейсам (user and software interface).

Более подробно про атрибуты качества

  • Ограничения – формулировки условий, модифицирующих требования или наборы требований, сужая выбор возможных решений по их реализации. В частности, к ним могут относиться параметры производительности, влияющие на выбор платформы реализации и/или развертывания (протоколы, серверы приложений, баз данных, …). Ограничения часто основываются на бизнес-правилах.

Относительно состава групп функциональных и нефункциональных требований до сих пор нет согласия. Разные авторы и эксперты могут как добавлять, так и исключать подгруппы требований. Например, часто ограничения объединяют с бизнес-правилами, а бизнес-требования объединяют с ключевыми потребностями.
Существует прекрасная методика FURPS+, позволяющая создать качественную документацию при разработке ПО сколь угодно большой сложности.
Все вышесказанное относится только к дисциплине «Управление требованиями» в рамках методологии RUP. В рамках ГОСТ и определения требований другие и сами требования разбиваются на совершенно другие группы.
Читать про характеристики требований

Источник: http://foranalysts.blogspot.com/2011/08/blog-post_17.html

Методы бизнес-анализа

Вступление

Поскольку на хабре не было найдено подобных статей, решил внести свой вклад, а также надеюсь, что кому-то эта информация пригодится в его дальнейшей деятельности. Итак, почему бизнес-анализ на сайте ИТ-направленности? Ответ будет несколько скучным для читателя – организации хотят оптимизировать свою работу и функционировать максимально эффективно. Во многих случаях (хотя и не во всех) выходом из ситуации является использование ИТ. Примером можно назвать автоматизацию работы сотрудников, более эффективное использование имеющихся ресурсов, оптимизация процессов и т. д. Вот так информационные технологии стали рядом в помощь.

Тема на самом деле довольно интересная и материалов на русском или украинском языках довольно мало. На мой взгляд, одной из причин этому есть относительно недавнее его появление. Хотя следует добавить, что методы, о которых мы будем вести речь рассматриваются по отдельности во многих учебниках на многих языках.
Определение бизнес-анализа возьмем из Википедии, чтобы не придумывать велосипед:
«Бизнес-анализ — дисциплина выявления деловых потребностей и нахождения решений деловых проблем»
Однако, есть и другое определение. Согласно своду знаний о бизнес-анализе (Business Analysis Body of Knowledge 2.0):
«Бизнес-анализ является набором заданий и методик, которые предназначены использоваться в качестве связующего звена между участниками бизнеса с целью понять структуру, правила и функции организации и предложить решения, которые позволят организации достичь поставленных целей».
В значительной степени источником для данной статьи служил как раз свод знаний о бизнес-анализе, который автор в данный момент активно изучает.

По сути

Для вступления достаточно и мы переходим непосредственно к самой сути статьи. Анализ, как метод научного познания, выражается изучением объекта путем разбиения его на составные части. Для бизнеса это наиболее выгодный метод, поскольку любой бизнес — это система, состоящая из составных частей, которые взаимодействуют между собой с целью получить прибыль (или в случае некоммерческих организаций — принести пользу или ценность). Наши заграничные коллеги в похожих случаях используют слово «value», которое словари трактуют как «стоимость» или «ценность».
Как мы можем анализировать бизнес? С какой стороны к нему подойти? На самом деле, подходить можно и нужно с разных сторон, чтобы построить целостное представление о его составляющих и их работе.
Для выполнения задач бизнес-анализа используются различные методы. Причем для выполнения одной задачи могут служить как один так и несколько методов. Довольно просто общих слов — перейдем к более конкретным вещам.
Наиболее часто используемыми на практике среди бизнес-аналитиков являются следующие методы:

  • Определение критериев принятия и оценки;
  • Мозговой штурм;
  • Анализ бизнес-правил;
  • Словарь данных и глоссарий;
  • Диаграммы потоков данных;
  • Моделирование данных;
  • Анализ принятия решений;
  • Анализ документов;
  • Интервью;
  • Метрики и ключевые показатели производительности;
  • Анализ не функциональных требований;
  • Моделирование организации;
  • Отслеживание проблем;
  • Моделирование процессов;
  • Практические занятия по выявлению требований;
  • Сценарии и варианты использования.

Данные методы могут включать в себя подмножества методов (как например метод моделирования данных).

Метод определения критериев принятия и оценки

Целью метода является определение критериев, которым должны соответствовать критерии для того, чтобы они были приняты заинтересованными лицами.
Согласно определению, критерии в данном методе разделяются на два класса:

  • Критерии принятия (каким требованиям решение должно соответствовать, чтобы был смысл в его реализации);
  • Критерии оценки (какими требованиями руководствоваться для выбора между несколькими решениями).

Данные критерии должны поддаваться тестированию, а в случае, если их нельзя протестировать — разбиваться на меньшие требования, которые можно протестировать. Стоит заметить, что имеет смысл ранжировать критерии по степени значимости.
Свод знаний по бизнес-анализу упоминает о достоинствах и недостатках метода.
Достоинства

  • Для agile разработки может быть необходимым, чтобы все требования были выражены в форме, которая позволяет протестировать соблюдение этих требований;
  • Критерии принятия необходимы, когда требования выражают договорные обязательства.

Недостатки

  • Критерии оценки или принятия, выраженные договорными обязательствами может быть проблематично изменить в силу юридических или политических причин.

Мозговой штурм

Целью метода является генерирование новых идей, которые будут служить материалом для дальнейшего анализа.
Вопросы, которые могут найти ответ могут быть следующими:

  • Как мы можем решить проблему сейчас (подручными средствами)?
  • Какие препятствия стоят перед нами для выбора определенного решения или подхода?
  • Что может вызвать задержку?
  • Как мы можем решить проблему?

Для проведения мозгового штурма необходимо подготовить четкое определение темы для обсуждения, временных рамок, определить ожидания от данного обсуждения, определить критерии для оценки идей и выбрать соответствующих людей с определенным опытом в сфере, которая подлежит обсуждению.
В процессе проведения мозгового штурма все идеи должны предлагаться без обсуждения, критики или оценки и при этом участники штурма могут строить новые идеи на основе предложенных ранее. Кроме того, все идеи должны быть записаны.
В конце штурма необходимо обсудить идеи и выкинуть дублирующиеся. Результатом будет список идей, которые в той или иной мере должны ответить на поставленные вопросы.
Преимущества

  • Возможность сформировать большое количество идей за короткий промежуток времени;
  • Включает креативное мышление;
  • Может помочь снять напряжение между участниками совещания.

Недостатки

  • В значительной степени зависит от желания людей участвовать в штурме, а также стоит учитывать межличностные отношения, которые могут ограничить активность участников;
  • Участники не должны создавать дебатов вокруг идей, что предлагаются. Тоесть мозговой штурм может перерасти в дебаты и потраченное впустую время.

Анализ бизнес-правил

Целью метода является выявление правил, которые определяют, ограничивают или разрешают определенную деятельность, работу или функционирование.
В целом, правила должны поддерживать цели организации, но их не должно быть слишком много.

  • Правила должны быть определены терминами, которые будут понятны исполнителям;
  • Правила не должны содержать описаний как они будут поддерживаться;
  • Должны быть определены в декларативной форме на самом базовом уровне (тоесть не должны потом разбиваться на еще несколько);
  • Правила должны быть отделены от процессов;
  • Правила должны поддерживаться так, чтобы организация могла поддерживать их в актуальном состоянии.

Правила могут быть резолютивными или структурными, в зависимости от того, на чем они делают акцент.
Пример резолютивного правила (которое определяет поведение участников процесса):
Сотрудник должен получить письменное разрешение от директора департамента безопасности на использование на работе личного ноутбука.
Или
Перед слиянием в главную ветку разработчик должен протестировать код.
Пример структурного правила (которое определяет структуру знания, что позволяет определить правдивость, ложность или отношение к определенной категории):
Оплата принимается только безналичным расчетом.
Или
Индекс выполнения сроков определяется как EV / PV, где EV — освоенный объем, а PV — плановый объем.
Преимущества

  • Четкое определение правил раздельно от процессов позволяет организации менять правила без изменения процессов.

Недостатки

  • Правила могут вступать в конфликты друг с другом, что должно регулярно проверяться с появлением новых правил или изменением старых.

Словарь данных и глоссарий

Как свод знаний по бизнес-анализу, так и методология Val IT одной из основ для успешной деятельности организации ставят использование единой терминологии заинтересованными сторонами. Кроме того, это упрощает процесс дальнейшего анализа и сбора требований, поскольку участники понимают о чем именно идет речь и могут понятно и четко излагать свои требования.
Так, метод выделяет две составляющие:
Глоссарий — список терминов и их определение.
Словарь данных — словарь, который включает в себя список данных, их определение и допустимые или возможные значения. Словарь данных может также определять комбинации, в которые данные могут объединяться.
Словарь данных состоит из простых элементов и составных.
Простые элементы содержат следующую информацию:

  • Название — уникальное имя;
  • Псевдонимы (aliases) — другие названия, которые используют заинтересованные стороны для этого понятия;
  • Значения — возможные значения, которые может принимать элемент;
  • Описание — определение элемента в контексте решения.

Составные элементы формируются из простых. Их структура следующая:

  • Последовательности — показывают порядок простых элементов (в последовательностях простые элементы всегда определяются в четко определенной последовательности);
  • Повторения — показывают, что простые элементы могут несколько раз появляться в составном элементе;
  • Опциональные элементы — могут присутствовать или отсутствовать в составном элементе.

Диаграммы потоков данных

Тема диаграмм потоков данных воистину достойна отдельной статьи. Существуют различные нотации (например известная всем Гейна-Сарсона в BPWin, которую многие наверняка составляли в ВУЗах или Йордана). Но вернемся обратно.
Целью диаграмм потоков данных (DFD) является отображение входа, обработки, хранения и выхода информации из системы.
Диаграммы описывают:

  • Внешние сущности, которые получают информацию от системы или ее отдают ей;
  • Процессы систем, которые преобразуют данные;
  • Хранилища данных, где информация сохраняется определенное время;
  • Потоки данных, по которым данные перемещаются между внешними сущностями, процессами и хранилищами данных.

Пример одной из таких диаграмм приведен ниже:


Звездочкой отмечен простой элемент данных, который является опциональным. Кстати, на диаграмме нужно было бы показать что результатом сообщения об ошибке должен быть ответ заказчику с исправленной ошибкой. Кстати, добавляйте свои примеры диаграмм — интересно было бы увидеть как другие описали бы тот же прием и обработку сообщений об ошибках.
В целом же можно привести и другой пример:

Диаграммы рисовались в Dia, которая является образцом ужаса в отрисовке диаграмм под GNU/Linux.

Заключение

Хотя мы и рассмотрели лишь часть из методов (которых существуют десятки), часть из них вы наверняка используете и надеюсь, что вам было интересно.
Ссылки:

Источник: https://habr.com/post/124164/

Анализ бизнес процессов подразумевает под собой не только работу со схемами графического типа, а так же анализ информации по всем процессам. Существует несколько видов анализа бизнес-процесса — качественный анализ процесс и количественный, каждый из данных видов делится на несколько подтипов. Итак, давайте рассмотрим подробно анализ бизнес процесса предприятия. Первый из них дает возможность определить, те стороны, которые являются крепкими и не очень, возможные ухудшения и улучшения экономической стабильности предприятия. Такой анализ называется SWOT-анализ.

Такой анализ имеет свои плюсы и минусы.

К сильной стороне относиться лидер (наличие руководителя), качество продукта, квалифицированные кадры. Такие положительные стороны дают возможность повысить эффективность, снизить расходы, сократить сроки выполнения полученных заказов. «Плюсы» анализа заключаются в неудовлетворении клиентов сроками доставки продукции, некоторые функции являются дублированными, и как результат мы получаем ряд таких угроз, как потеря клиентской базы, снижение качественности продукта. Для того, чтобы произвести данный анализ можно провести анкетированный опрос руководителей и специалистов предприятия, затем обработать все результаты, посчитать количество одинаковых результатов. В конечном итоге необходимо построить таблицу.

Бизнес-анализ направлен на изучение всех сторон бизнеса. Для чего это делается? Главным образом, для того, чтобы сделать работу бизнеса максимально эффективной. Если фирма работает стабильно — это не всегда значит, что у нее нет проблем. Возможно, просто последствия еще не дали о себе знать. И для того, чтобы избежать губительных ситуаций, важен непрерывный мониторинг деятельности фирмы.

Как проводить бизнес-анализ и с чего начать

Внутренняя среда — это все то, что находится внутри фирмы: ее отделы, работники, свод правил, денежные потоки, потоки информации и многое другое.

Внешняя среда — это то, что окружает фирму извне: государственная политика, потребительский спрос, партнеры, инвесторы и др. Как определить, что относится к внешней среде фирмы, а что не относится сюда вообще? Компоненты внешней среды обязательно оказывают свое воздействие на работу компании.

Любой бизнес-анализ имеет свою цель. Это может быть исследование для поиска решений возникшей задачи, пути выхода из назревшей проблемы, мониторинг результат внедренных новшеств в работу фирмы и др. Как бы то ни было, любой анализ должен начинаться с конкретной цели. А лишь после ее формирования можно приступать и к самому процессу.

План анализа имеет следующую последовательность:

  • постановка цели;
  • сбор информации, которая нужна для решения цели;
  • анализ полученной информации;
  • формирование выводов на основе данных анализа.

«Бизнес-план, образец создания бизнеса на бумаге»

«Бизнес-модель, залог успеха вашего бизнеса»

«Бизнес-процесс, как новый этап в развити Вашего бизнеса»

«Как увеличить продажи»

Наиболее распространенные методы анализа:

  1. SWOT-анализ — самый известный метод. Здесь рассматриваются четыре составляющих всего бизнеса или его отдельного сегмента:
    • сильные стороны;
    • слабые стороны;
    • возможности;
    • риски.
  2. Матрица БКГ. Используется для наглядного представления значимости продуктов, производимых или продаваемых компанией. Используется так же для сравнения компаний. Основой матрицы являются 4 квадранта, каждый из которых имеет свое наименование и значение. Оси матрицы (темп роста и доля рынка) позволяют правильно расположить товар в матрице. Так выявляется наиболее перспективный и прибыльный продукт или фирма (в верхнем правом углу), в который по окончанию анализа нужно будет вкладывать наибольшее количество средств. Используется так же для анализа конкуренции на рынке.
  3. Метод АВС. Это метод используют для анализа ресурсов, используемых предприятием для достижения своей цели. Ресурсы, в свою очередь, анализируют для того, чтобы снизить затраты на производство. В результате этого процесса, все ресурсы распределяют по трем группам: А, В, С. Группа А — это ресурсы, которые приносят наибольшее количество прибыли (80% от общего числа всей прибыли). Группа В — среднее (15%), С — наименьшее (5%). Если вы заметили, то в основе этого метода лежит «Принцип Парето», согласно которому 20% усилий приносят 80% результата.
  4. Анализ PEST. Используется для анализа внешней среды фирмы, рассматривая ее по частям. Основные части PEST-анализа:
    • политические факторы;
    • экономические факторы;
    • социальные факторы;
    • экономические факторы.

Кроме вышеприведенных четырех методов бизнес-анализа существует громадное множество других. Причем каждая из техник направлена на анализ конкретного сегмента жизнедеятельности организации. Комплексное использование нескольких из них поможет наиболее полно проанализировать фирму и найти верное решения для существующей проблемы.

Бизнес — деятельность человека на результат, на получение прибыли за счет процессов предприятия, организации, компании, фирмы. Руководить одним процессом — мало необходимо научится анализировать процессы. Именно данной теме посвящена данная статья.

Анализ бизнес процесса

Таким образом, мы видим, что SWOT-анализ употребляет в тех случаях, когда необходимо выяснить причины низкой эффективности процесса, что дают возможность качественные оценить происходящее.

Второй вид: выделение проблемных областей. Данный анализ бизнес процесса предприятия пример качественного и простого средства, который дает возможность узнать слабые моменты. После чего необходимо дать краткую характеристику.

Анализ ВПБ осуществляется способом интервьюирования руководителей и сотрудников, которые связаны с процессами подвергающиеся анализу.

Давайте рассмотрим анализ на основе субъективной оценки. Данный анализ применяют при помощи семинаров-тренингов на выявления негативных и позитивных сторон процессов и деятельности на предприятиях.

Иметь свою структуру бизнес процессов всегда актуально, так это необходимо для анализа, оптимизации и перестройки деятельности предприятия. Данная модель даст возможность просматривать происходящее в компании, что самое главное покажет слабые и сильные стороны. Такая модель поможет предупредить возможные угрозы, а так же реализовать экономически выгодные возможности.

Важно помнить, что проводить не следует анализ, если анализ БП уже был задействован на предприятии, если ваши показатели прибыли не изменились за последние лет пять, если нет достойной конкуренции. В том случае, если у вас проблемы с клиентами, внутренние проблемы компании связанные с экономической нестабильностью, затраты превышают прибыль, тогда необходимо провести все требующие процедуры анализа.

Нами описано всего несколько методов анализа на получения результата экономической ситуации в компании. Их же количество превышает значительно больше. Поэтому, выбрать есть чего, а так же есть возможность разработать свой анализ и способ.

Источник: https://bizkompass.com/dlya-novichka-p1682.html