Интеллектуальный анализ данных в "1С:Предприятие 8.0"
Одна из главных тенденций на рынке учетно-управленческих систем - постоянное повышение спроса на применение средств аналитической обработки данных, обеспечивающих принятие обоснованных решений. Именно поэтому одним из стратегических направлений развития системы ПО "1С:Предприятие" стало постоянное расширение возможностей экономической и аналитической отчетности. Однако сегодня заказчикам уже недостаточно традиционных инструментов, позволяющих формировать разнообразные отчеты, сводные таблицы и диаграммы, которые создаются на основе заранее определенных показателей и связей и которые нужно анализировать вручную. Предприятиям все чаще нужны качественно иные средства, позволяющие автоматически искать неочевидные правила и выявлять неизвестные закономерности (рис. 1). Именно так можно генерировать качественно новые знания на основе накопленной компанией информации и принимать порой совершенно нетривиальные решения для повышения эффективности бизнеса , применяя методы интеллектуального анализа данных (ИАД).
Рис. 1. Логика развития "интеллектуальности" решаемых аналитических задач.
Выпуск летом 2003 г. новой версии технологической платформы "1С:Предприятие 8.0" позволил существенно расширить возможности бизнес-аналитики в системе (см. врезку). Однако тут нужно сделать одно важное замечание. Платформенное ПО "1С" развивается не только "шагами", от версии к версии, но постоянно совершенствуется и расширяется внутри одной версии, причем в двух направлениях - технологическом и прикладном. Так, после первого объявления "восьмерки" выпущено уже более десятка релизов платформы, последняя версия (по состоянию на январь 2006 г.) имеет номер 8.0.13, и она весьма существенно отличается от того, что было два с половиной года назад!
Одно из направлений развития "1С:Предприятие 8.0" - это как раз механизмы бизнес-аналитики; в частности, средства ИАД появились в ней только в 2005 г. Важно отметить, что большинство функций анализа реализованы на уровне технологической платформы и становятся доступными пользователям только после включения в новые релизы прикладных решений. Таким образом, появляется некоторый разрыв (порой в несколько месяцев) между появлением новых возможностей и их предоставлением пользователям.
Имея в виду эту проблему, для сокращения разрыва фирма "1С" выпустила в сентябре 2005 г. специальное прикладное решение "Подсистема анализа данных" (ПАД), которая может встраиваться в любую конфигурацию платформы "1С:Предприятие 8.0". Помимо широкого набора базовых функций, в комплект поставки входят более 30 предварительно настроенных моделей для типовой конфигурации "Управление торговлей". ПАД включает в себя те качественно новые ИАД-средства, которые ранее отсутствовали в программах "1С".
Для непосредственного проведения анализа и прогнозирования данных специфических навыков и знаний не требуется. Предполагается хорошее владение анализируемой предметной областью и понимание основных причинно-следственных связей в ней. Для подготовки источников данных и прогнозных моделей требуется умение использовать построитель запросов и знание принципов размещения информации в объектах метаданных конфигурации .
Алгоритмы ИАД, вошедшие в новую конфигурацию (версия 1.0.5), формируют аналитические модели (шаблоны), которые описывают закономерности в исходных данных. Эти модели представляют самостоятельную ценность (могут многократно использоваться), а также применяются для автоматизированного формирования прогнозов, в том числе сценарных, с заранее неизвестными показателями (рис. 2).
Механизм ИАД представляет собой набор взаимодействующих друг с другом объектов встроенного языка, благодаря чему разработчик может использовать его составные части в произвольной комбинации в любом прикладном решении. Встроенные объекты позволяют легко организовать интерактивную настройку параметров анализа пользователем, а также выводить результат анализа в удобной для отображения форме в табличный документ. Применяя к исходным данным один из видов анализа, можно получить результат, который будет представлять собой некую модель поведения данных. Результат анализа можно отобразить в итоговом документе или сохранить для дальнейшего использования - на его основе можно создать модель прогноза, позволяющую прогнозировать поведение новых данных.
Рис. 2. Общая схема функционирования механизма интеллектуального анализа данных.
В текущей версии подсистемы реализованы методы, получившие наибольшее коммерческое распространение в мировой практике, а именно:
- кластеризация - реализует группировку объектов, максимизируя внутригрупповое сходство и межгрупповые отличия ;
- дерево решений - обеспечивает построение причинно-следственной иерархии условий, приводящей к определенным решениям ;
- поиск ассоциаций - выполняет поиск устойчивых комбинаций элементов в событиях или объектах .
Ниже мы подробнее рассмотрим суть и возможности практического применения этих методов ИАД.
