Моделирование бюджета продаж ОАО в сфере грузовых перевозок

настоящее время в системе бюджетирования ОАО «РЖД» определены 10 видов бюджетов, важнейшим из которых является бюджет продаж, последний служит базой для составления всех остальных бюджетов компании. Самым доходным видом деятельности ОАО «РЖД» являются грузовые перевозки, в 2002 г. доля выручки от грузовых перевозок составила 78% от общего объем выручки компании, соответственно,  наибольший интерес для моделирования представляет именно этот бюджет. Его моделирование должно органично связано с маркетинговыми исследованиями рынка сбыта транспортной продукции, клиентской базы ОАО «РЖД».

Моделирование бюджета продаж призвано решить следующие задачи:

· получение плановых значений статей;

· определение прогнозных значений статей бюджета;

· оценка адекватности бюджета;

· сценарный анализ бюджета;

· анализ причин отклонений фактических от плановых значений;

· прогнозирование бюджета.

На наш взгляд, решение перечисленных выше задач возможно только на базе единого корпоративного информационного  хранилища при использовании современных концепции и методологии бизнес-планирования , а также информационных технологий.

Обзор задач хранения, обработки и анализа данных корпоративного уровня.

Д.В.Гусев, студ.; рук. О.И.Артюхов, к.т.н., доцент

(МЭИ(Технический университет), г.Москва Россия)

На сегодняшний день многие промышленные и торгующие компании уже построили у себя информационные системы для накопления транзакционных данных. Теперь перед управляющим персоналом компаний стоит задача не только «знать», но и задача «понимать». Решением этих задач и занимаются системы сектора BusinessIntelligence (BI). Русский перевод этого термина не устоялся, но термин «Интеллектуальный анализ данных» наиболее точно отражает их суть. Далее будут описаны основные задачи BI:

1.  Отчетность. Эта задача относится к задачам BI, хотя в основном решает задачи отображения транзакционных данных. Ее можно характеризовать работой с достаточно небольшими объемами данных, наличием понятного для неподготовленного пользователя простого в изучении интерактивного интерфейса.

2.  OLAP. Данные современных предприятий (особенно в торговле) в основном большинстве являются многомерными. Поэтому для их исследования необходимы особые средства – средства OLAP. Для OLAP-анализа используются особый формат хранения данных – «многомерный куб». OLAPпредоставляет пользователю возможность смотреть данные в разрезе любых измерений с любым уровнем детализации. Point-n-clickdrag-n-drop интерфейс позволяет быстро сменить разрез, погрузиться (drill-down) или сменить (drill-through) «куб».

3.  Хранилища данных (DataWarehouse). Для проведения аналитических исследований больших объемов данных транзакционные данные непригодны (из-за частых изменений). Поэтому для анализа в BI данные обычно выгружаются в хранилища (характеризуемые статичностью (данные не изменяются) и периодической догрузкой данных). Хранилища оптимизированы для работы с очень большими объемами данных, быстрых выборок по определенным критериям. Отдельно выделяется задача загрузки хранилища – «Извлечение – Преобразование – Загрузка» (процедура ETL).

4.  ETL. Эта процедура должна извлекать данные из источников различных типов (от плоских файлов и электронных таблиц до СУБД корпоративного уровня), «очищать» данные (контролировать неверные значения, преобразовывать форматы данных к единому формату, например, формат даты) и выгружать согласованные, унифицированные, очищенные данные в хранилище. Эта процедура очень важна при консолидации разрозненных данных наследованных ИС предприятия.

5.  Добыча данных (datamining). Кроме анализа данных с помощью средств визуализации данных в BI есть автоматические средства выявления зависимостей и прогнозирования. Мощный мат аппарат, заложенный в основу этих средств, позволяет выявить значимость переменных при построении матмодели процесса, использовать различные методы прогнозирования, строить нейронные сети и т.д.

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОТОБРАЖЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АКТИВНЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ С АСИММЕТРИЧНОЙ ИНФОРМИРОВАННОСТЬЮ УЧАСТНИКОВ

А.В. Демидов , асп.; рук. О.А. Григорьев, к.э.н., доц.

(МГУПС г.Москва Россия)

Усложнение структуры хозяйственных связей и экономических отношений между участниками транспортного процесса приводит к возникновению и циркулированию качественно новых информационных потоков.

На первый план выдвигается динамическое управление экономическими процессами, что в условиях рыночной неопределенности требует оперативного обеспечения и контроля за достоверностью и полнотой представляемой информации.

Все большую актуальность приобретает проблема управляемости