СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК СИСТЕМ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ПОСТРОЕНИЯ ГИБКОЙ ОТЧЕТНОСТИ НА ПРИМЕРЕ РАСЧЕТА КОЭФФИЦИЕНТОВ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАДРОВОГО СОСТАВА КРУПНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Введение 4
1. Системы бизнес-аналитики и технологии, реализующие эти системы 7
1.1. Что такое системы бизнес-аналитики (BI) 7
1.2. Обзор популярных систем бизнес-аналитики по мнению Gartner 11
1.2.1. Power BI 14
1.2.2. Tableau 17
1.2.3. QlikView 19
1.2.4. ThoughtSpot 21
1.3. Технология OLAP 23
1.3.1. Основные понятия OLAP 23
1.3.2. Схемы «звезда» и «снежинка» 26
1.4. Основные положения по первой главе 28
2. Основные принципы работы с системами SAP Analytics Cloud и SAP
Business Objects 29
2.1. Обоснование выбора систем SAP для реализации цели дипломной
работы 29
2.2. Работа с данными 34
2.2.1. Построение моделей данных в системе SAP Analytics Cloud 34
2.2.2. Преобразование данных в Excel для построения отчетов в SAP
BusinessObjects Dashboards 39
2.3. Визуализация данных 42
2.3.1. Создание диаграммы в системе SAP Analytics Cloud 42
2.3.2. Построение диаграммы в системе SAP BusinessObjects Dashboards 46
3. Сравнительный анализ отчетов, созданных в SAP Analytics Cloud и SAP
BusinessObjects Dashboards 51
3.1. Отчет «Списочная численность сотрудников» 51
3.2. Отчет «Списочная численность сотрудников (Организационных единиц)» 56
3.3. Отчет «Сотрудники» 58
3.4. Отчет «Причины увольнения по компании» 59
3.5. Отчет «Увольнения в разрезе причин (детально)» 59
3.6. Отчет «Среднее количество повышений по профессиям» 60
Заключение 61
Список литературы 62
Приложение 1 64
Приложение 2 66
Приложение 3 67
Приложение 4 68
Приложение 5
Купить

В современном информационном обществе бизнес переживает цифровую трансформацию. В сфере высоких технологий с каждым годом повышается уровень качества, производительности и эффективности IT- продуктов. Компании и предприятия охотно внедряют новые технологии ведения бизнеса в целях автоматизации работы, получения конкурентного преимущества, увеличения доходов и показателей эффективности своей деятельности.
Рынок аналитики является одним из самых быстро развивающихся сфер с точки зрения внедрения в него новейших IT-инструментов, так как эффективность управленческих решений, и, соответственно, показатели бизнеса находятся в прямой зависимости от результатов анализа данных. Коммерческие компании отказываются от привлечения целого штата data scientists, доверяя поиск скрытых закономерностей «умным» системам. Поэтому бизнес-аналитика решает все больше задач.
Использование сложнейших алгоритмов, внедрение методов машинного обучения позволили совершить переход от описательной аналитики, которая могла давать представление только о текущем состоянии бизнеса, к прогнозной (или предиктивной), в которой система на основе исторических данных может предсказать ход развития событий и предлагает конкретные шаги, чтобы минимизировать негативные последствия.
«Рынок предиктивной аналитики пока только формируется... Так, по данным Zion Market Research, объем глобального рынка прогнозной аналитики будет увеличиваться со среднегодовой скоростью в более чем 20% и достигнет отметки в 10 млрд долларов к 2022 году» [4], - рассказывает Генеральный директор «АйДи - Технологии управления».
В текущей ситуации бизнес требует оперативных решений с опорой на результаты аналитики. Руководителям сложно быстро ориентироваться в многостраничных документах Excel, поэтому современные системы бизнесаналитики больше ориентированы не на подготовку печатных форм отчетности, а на визуализацию и интерактивное взаимодействие с данными. Такой подход упрощает понимание и усвоение важной информации. Благодаря наглядному отображению информации становится легче обнаруживать скрытые знания, ключевые закономерности, своевременно увидеть рост или падение показателей компании.
Одними из важных индикаторов являются показатели эффективности кадрового состава компании.
Цель данной выпускной квалификационной работы - провести сравнительный анализ характеристик систем визуализации в целях построения гибкой отчетности на примере расчета коэффициентов эффективности показателей кадрового состава крупной организации. Для достижения этой цели были выбраны две системы бизнес-анализа от немецкой компании SAP: Analytics Cloud и Business Objects Dashboards, первая из которых являет облачным решением, а вторая - устанавливается локально на компьютер.
В дипломной работе необходимо решить следующие задачи:
- ознакомиться с документацией по системам бизнес-аналитики;
- изучить материал по визуализации данных в системах SAP Analytics Cloud и SAP Business Objects Dashboards;
- провести процедуру ETL (от англ. Extract, Transform, Load - «извлечение, преобразование, загрузка») с целью получения HR-данных (от англ. Human resources - «человеческие ресурсы»);
- построить необходимые модели в системе SAP Analytics Cloud;
- создать динамическую отчетность в системах бизнес-аналитики с помощью различных диаграмм, графиков, карт.
Практическая значимость работы состоит в том, что в дальнейшем ее результаты могут быть использованы HR отделом крупной организации в целях анализа кадровых данных.
Дипломная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературных источников и приложения.
Во введении рассматривается актуальность темы дипломной работы, ставятся цели и задачи, а также определяется практическая значимость выпускной квалификационной работы.
В первой главе приводятся теоретические основы понятия «бизнес- аналитика» и технологии OLAP.
Вторая глава описывает основные принципы работы с системами SAP Analytics Cloud и SAP Business Objects Dashboards.
В третьей главе проводится сравнительный анализ созданных отчетов и методов их построения.
В заключении подводятся итоги и результаты работ, обеспечившие достижение цели выпускной квалификационной работы и решение поставленных задач.
Купить