重い引数。 会社の分析の問題について

私たちはそれぞれ、分析のために定期的に血液を提供します。 最近、すべてが非常に便利になりました。私は引き渡し、ログイン/パスワードを受け取り、数時間後に個人アカウントでウェブサイトを見て、すべてのインジケータが数字で表示され、それらの隣に緑色または赤色の箇条書きが「正常/非正常」です。 しかし、完全に緑色の柱や好酸球などの人気のないインジケータに赤い弾丸が付いた柱でさえ、身体の機能不全を示すことができ、医師だけが写真を正しく解釈できることを知っている人はほとんどいません。 なんで？ すべてのインディケーターは集約して相互接続されていると考えられるため、それら自体が純粋に背景情報を伝えます。 ビジネスのように、複雑でマルチレベルのシステムであるため、状況を包括的に理解できる分析システムを構築する必要があります。 分析を構築する必要があるのは何ですか？

ビジネスにおける分析は、内部調査の最も重要な段階です。その間、実際のデータと予測の評価に基づいて、各企業は長期的および短期的な戦略を策定し、開発の優先順位を設定し、必要な労働量、材料および財務リソースの量を計算し、カバレッジの方向を決定します。 データが不十分または不正確であると、リソースの不合理な使用や、投資された資金の収益を減らすことによる会社の効率の低下につながる可能性があります。 包括的な分析により、信頼性の高い予測システムを作成し、会社のあらゆる側面に関する包括的な情報を取得できます。

分析が必要なのは誰ですか？

Ruli24 XRMシステムチームは 、 直接的なデータ分析に精通しています。 前にも言ったように、Ruli24はOracleデータベースに基づいています。 いくつかの欠点はありますが、偶然に選ばれたわけではありません-膨大な数のクライアントのデータレコードを保存および処理できる強力なデータベースであり、その中には並外れた分析要件を持つ大企業があります。 一般的に、伝えるべきことがあります。

まず、分析が必要な理由、内部顧客はだれか、そしてさまざまなレベルの管理者がこれらのデータをどのように使用するかを理解しましょう。 会社のデータ分析の主な機能は、ビジネスの商業目標と密接に関連しており、これらの目標を達成するためのマーカーとして常に機能します。

• ビジネスの状態を判断します。 受信および解釈されたデータの全体は、ビジネスの実際の状況、つまり販売計画の達成から利益および在庫の状態までを反映しています。 事業を開始する各企業は、状況を定期的に評価するために、指標マーカーとその規範的価値のシステムを持つ必要があります。 たとえば、広告代理店を考えてみましょう。 マーカーのおおよそのリスト：見込み客とアクティブな顧客の比率、支払済み請求書の数、売掛金、利益、現在および終了したプロジェクト（ファネル）の数、外部委託従業員およびフリーランサーへの合計支払額。 お気づきのとおり、ある例では、財務指標とマーケティング指標を混合しました。 もちろん、実生活ではそれらを分離する方が良いです。
  
  
• ビジネス上の問題を特定することは、状態を評価した後の次のステップです。 指標が規範的な値から逸脱している場合、一見したところそうではない場合でも、各逸脱を問題と見なすべきです。 たとえば、広告代理店では、顧客数（大幅）が大幅に増加すると、売掛金が発生したり、時間どおりに注文を履行できなかったり、評判リスクが発生したりする可能性があります。 予測は、問題の特定に特に役立ちます。 既存のデータプールに基づいて状況を予測できるため、多くの問題から会社を救うことができ、操作に時間をかけることができます。
  
  
• 状況を改善するための推奨事項も、情報の分析と既存のデータのプールへのアクセスに基づいて形成されます。 原則として、事前の詳細な分析と結果の予測なしにマーケティングキャンペーンを実施しないでください。 これは、一方では意思決定の認識の保証であり、他方では、活動のすべての理由をもう一度考える機会です。 同じ状況は他の商業問題にもあります：販売チャネルを変更し、顧客にローンを提供し、割引を提供し、新しい販売方法（分割払いなど）を作成するには、短期、中期、および長期の予測を伴う必須の分析フレームワークが必要です。
  
  
• ビジネス全体の戦略とニーズを決定することも、分析の重要なタスクです。 データに基づいて、会社の再編、人事異動、機器の購入、資産の清算などに関する決定が行われます。 大企業では、主な分析コードは予算と事業計画であり、時には何百もの説明ページと給与計算シートとファイルに到達します。 中小企業は予算プロセスを回避し、いくつかの点で正しい（時間を要し、フォーム、フォーミュラ、相互作用に対して真剣なアプローチが必要）。 しかし、計画とビジネス分析を完全に放棄することはできません。 シンプルにする方法を以下に説明します。

そのため、データが収集され、データベースまたはその他のストレージ施設（ファイル、レコード、スプレッドシート）に保存されることを、おおまかに想像します。 このデータに対する要求は、ユーザー、いわゆる内部クライアントによって形成されます。 これらは専門のアナリストかもしれませんが、多くの場合、中間レベルのマネージャーやマネージャーであり、その仕事は以前のデータの分析結果に基づいています。

データ分析はマネージャーに何を提供しますか？

• 会社の状態の全体的なビジョン：利益、収益性、計画目標の達成、営業活動、コスト、資産構造など
  
  
• KPIシステムの設計は非常に重要なタスクです。 従業員の主要業績評価指標は、ボーナスや従業員の剥奪に関する決定の基礎となることが多いため、各部門の仕事に関連するすべての指標に関する最も正確な情報を取得することが重要です。
  
  
• 活動の実際の結果 （財務、商業、産業） に関するレポートは、将来の期間の予測と結果の全体的な評価に必要です。 このような指標は、成長のポイントを確認し、各時間間隔に収まるように、異なる期間のダイナミクスで追跡する必要があります。
  
  
• 企業内の関係は、データ分析に基づいて見ることができます。 数字の各グループを独立したクラスターとして評価する必要はありません。会社は完全に分離されていません。 したがって、マーケティング部門のパフォーマンスは販売に影響を与え、物流、倉庫、生産などは販売に依存します。 関係を確認する機能は、逸脱の原因をすばやく見つけるのに役立ちます。これは、企業の財務の健全性と安定性が優先される危機の際に特に重要です。
  
  
• 是正決定の根拠は数字からも生じます-それは、何かが肯定的な反応を引き起こした前の期間の経験か、現在の状況に対する要因の影響の分析に基づいて下された決定のいずれかです。 ところで、多くの場合、因子分析の複雑なモデルを構築する必要はまったくありません。場合によっては、企業、ウェブサイト、または製品で発生したイベントをデータダイナミクスチャートに記録して効果を確認するだけで十分な場合があります。 Web分析の簡単な例：洗練されたb2b産業企業がFacebookに広告を掲載しました。 ソーシャルネットワークの1つの投稿でこのような製品を誰も注文しないことは明らかです。プロモーションはよりファッションに敏感です。 しばらくして、アナリストはオーガニックブランドクエリの増加に気付きました。 Facebookのインプレッションスケジュールとサイトの指標を重ねました-確かに、オーガニックは広告を通じて成長しました。 広告は終了しました-会社に関する「問い合わせ」をやめ、訪問者と電話の流れは再び浅くなっています。 ソーシャルネットワークに低速で広告を掲載することが決定されました-有機物は忍び寄る。

データ分析はマネージャーに何を提供しますか？

• 活動の分析と評価 -各マネージャーは自分の作業の進捗状況を確認し、KPIを適時に達成するための努力を再配分できます。
  
  
• 計画と予測 -管理者は計画を評価し、それを事実と比較し、成長率を計算し、パフォーマンスを改善するための手段を開発するために予測を行います。 たとえば、携帯電話会社のディーラー。 マネージャーは、ディーラーのグループが、引き渡された契約の報酬の不均衡に大きな部分と、サブスクリプション費用の非常に小さな部分の手数料を受け取ることを確認します。 広範なデータが取得され、加入者プロファイルが分析され、分析に基づいて、これがディーラー側からの詐欺であるか、単に「いまいましい場所」であるかが明らかになります。
  
  
• メジャーの有効性は 、データ分析によっても評価されます。 消費者/パートナー/他の取引先に向けられた影響を評価し、測定する必要があります。 情報の収集方法がわからない場合は、アクティビティの開始を延期することをお勧めします。
  
  
• 運用情報は、仕事の結果を毎日評価し、主要な指標と指標を追跡するのに役立ちます。

したがって、分析の内部クライアントは、会社のコアビジネスに従事するほぼすべての従業員です。 ところで、管理者へのメモ。 情報へのスタッフのアクセスの一部は、公式の役に立たないために完全に閉鎖される場合があります。 これらの決定には、マネージャーが盲目的に作業し、致命的なミスを犯すという事実が伴います。 したがって、データベースへのクエリを生成するために、すべてのレポートまたはチケットへのアクセスをブロックするよりも、アクセス権の差別化システムを使用することをお勧めします。

それを自動化する！

企業内の情報の重要性と上記の機能を認識して、 Ruli24チームはシステム内の情報の収集と保存にさらに注意を払いました。 まず、データ入力フォーム（カード）が作成されました。これは、ユーザーが会社の活動のあらゆる側面に関する最大限の情報をRuli24に追加するのに役立ちます。 その結果、大量のデータを取得するためにアクセスできるテーブルが形成され、データのグラフィカルな表現をフィルタリングおよび構築します。

データを操作する際の自動化により、迅速なアクセス、簡単な処理、視覚化、および便利なGUIによる情報プールの操作が可能になります。 企業情報システムにデータを保存するもう1つの利点は、データの侵害の難しさです。管理者は、フィルタリング中にミスを犯し、テーブルを壊し、さらにはすべてを消去しようとすることがあります（信じてください！） しかし、アクセス権を制限し、データベースに適切なデータストレージを設定することで、会社は、曲がった手の問題や意図的な破壊から保護されます。 さらに、データ自体に関連する多くの問題が解決されます。

• データの不整合と不均一性。 すべてのレポートは統一された形式で生成され、入力ルールとマスクを使用するデータ入力カードは入力データの形式の問題を解決します。
  
  
• データの不一致 -企業情報システム内では、すべてのデータがエンティティに関連して収集されます（データベース内のテーブル関係のように見えますが、これは通常ユーザーには関係ありません）。したがって、均一なレコードが異なるテーブルに格納される場合は除外されます。
  
  
• データの不正確さ。 データを簡単に比較して改ざんを確認できるマネージャー（マネージャー、シニアマネージャー、アナリスト）が常にいるので、特にシステム内の相互接続、主要な文書と会計の関係はほとんどすべての詐欺であるため、誤った情報を入力する誘惑はすぐに消えます失敗する。
  
  
• データの整理の複雑さ。 企業情報システムでは、データ編成がDBMSの関心事であり、ユーザーは便利なデータが抽出され、フィルターとカスタムレポートを使用してグループ化されたテーブルを受け取ります。 Ruli24ユーザーがデータを解釈するためのシステム機能を欠いている、またはグラフィックライブラリが気に入らない場合でも、解決策があります。データをExcelにアップロードし、従業員が必要とする方法とツールで処理を続行できます。

複雑さの問題に戻って、企業情報を分析するときに遵守しなければならないいくつかのルールについて説明します。 これらの単純な点を順守することにより、全体像が得られ、さらに、履歴の深さでデータを蓄積するのに役立ちます。これは、予測目的に非常に役立ちます。

データはダイナミクスで分析する必要があります-これは、傾向と予測を構築し、傾向を特定するために必要です。 異なる期間のコンテキストでのデータの比較により、指標の成長と成長率を計算し、変更を追跡し、要因の影響の影響を確認できます。 たとえば、品揃えポジションを購入するインジケータを追跡すると、需要の低下（または需要の減少の波）を確認したり、価格設定ポリシーを変更したり、品揃えからポジションを削除したりできます。これにより、会社は在庫バランスと在庫過剰の形成を回避できます。 Ruli24では 、そのようなプレゼンテーションのために、インジケーターの変化を視覚的に評価するのに役立つヒストグラムと図があります。

相対指標と絶対指標の両方を考慮する必要があります。 絶対的な指標（たとえば、銀行が発行した消費者ローンの金額）は、売上高、売上高、在庫などを評価し、コストと利益を計算するのに役立ちます。 相対指標（たとえば、すべての消費者ローンのボリュームで最大100,000ルーブルで発行されたローンのシェア）は、構造、販売目標到達プロセス、消費者の好みの分布などを理解するのに役立ちます。 最も人気のある相対指標は、郵送やプロモーションに関与するマーケターや商業部門で使用されます。 ちなみに、CISからのデータ（たとえば、 Ruli24 ）に基づく顧客のセグメンテーションは、ニュースレターのコンバージョンを増やすことができる分析でもあります。

相関分析と因子分析について繰り返し言及しています 。 これらのツールは、関係を追跡し、一部の指標が他の指標に与える影響を確立するのに役立ちます。 それらを使用すると、ある会社のプロセスが他の会社のプロセスに与える影響を反映する同じインジケーターセットを作成できます。 この場合、XRMは信頼できるデータのソースにしかなれません。解釈には、他のツールや、VBAなどを使用してExcelで作成した独自のモデルが必要になります。

Ruli24：詳細が決定する

私たちの投稿では、中小企業の分析、マーケティング活動と販売の分析について詳しく話しましたが、分析システムは、美容院やタクシー隊から銀行や大規模な工場まで、長期的に開発したい企業に構築する必要があります。 この場合、組織のすべての側面に影響するデータが利用可能でなければなりません。 たとえば、25年の経験をすべて吸収したRuli24は、多くの分野でデータを収集して解釈することを可能にします。

• スタッフと給与
• 材料資源と倉庫
• 予算および請求カレンダー
• 販売と取引
• 在庫
• 現金など

さらに、Ruli24チームは、システムのデスクトップバージョンでの作業中に、データを操作する際にソフトウェアインターフェイスが大きな役割を果たすと判断しました。これは、収集、テーブルへの分割、テーブルのモジュールへの結合の便利さです。 どのように設計したか教えてください。

心理学者は、デスクトップでの順序は物事の便利な配置だけではないと言います。 また、各従業員の訪問カードでもあります。頭の中の考え、行動の順序を反映しています。 Ruley24を使用すると、コンピューターの「デスクトップ」で簡単に注文を続けることができます。つまり、アクティビティのタイプに応じてデータを収集すると便利です。


中小企業でも、かなり大きなワークフローがあります。 原則として、古い自動制御システムのマイナス点は、システム内のドキュメントの可用性に関するすべての情報が常にコンピューター画面に表示されることです。 しかし、このすべてのデータ配列のうち、従業員がタスクを完了するために必要なのは10％だけですか？
Ruli24では、未使用情報の90％を遮断できる特別なメカニズムを開発しました。 どの従業員も、自分の「お気に入り」を独自に設定し、必要なドキュメントと分析レポートのみを使用して作業できます。 指定されたパラメーターとラベルに従って、すべてが事前にソート、フィルター、詳細、グループ化されます。 ユーザーには他のドキュメントがまったく表示されない場合があります。 しかし、マネージャーまたは同僚からのこの情報またはその情報を明確にする必要がある場合、システムから切断することなく、「見つけ、明確にし、思い出させる」という要求で同僚を煩わせることなく、設定を変更し（再び自分で）、必要な情報を取得できます。

システム内のすべてのドキュメントとテーブルは相互接続されていますが、 Ruly24では、ユーザーはすべてのファイルとフォルダーを見る必要はありません。 要求に応じて、必要な特定のユーザーパラメータに従ってレポートが自動的に生成されます。

デスクトップ上のフォルダとドキュメントの数は、ユーザー自身によって形成されます：「リクエスト」、「タスク」、「ファイル」など。 ところで、任意のリクエストにファイルを添付できます。 これも便利です。ユーザーは必要なドキュメントの事務的なエラーに対処する必要がありません。 たとえば、スタッフに関連付けられたフォルダまたはグループを作成することにより、従業員に関する仕事に必要な情報を除外することもできます。 したがって、発生したボーナスのサイズに興味がある場合は、一般的な給与計算書を修正する必要はありません。 このプログラムは、ボーナスに関する別のレポートを生成します。誰に、どのくらい、そしてどの仕事のパフォーマンスに対して、増加が生じますか。

頻繁に使用する操作をデスクトップに配置することもできます。 たとえば、「銀行に送信」フォルダには、銀行に配信する必要があるドキュメントと明細書が含まれます。 プラスは、文書または明細書が信用機関に送信されたか、まだオフィスにあるかをシステムが明確に反映することです。
Ruley24では、デスクトップを完全にカスタマイズできます。 ほんの数時間費やします。 システムインターフェイスは異常に見えるかもしれませんが、理解するのは非常に簡単です。

Ruli24のもう 1つの利点は、情報を掘り下げる機能です。 特定のリクエストに対して任意のデータを指定できます。 たとえば、特定のクライアントについて、契約の可用性、仕様、支払いスケジュール、配送スケジュール、行動、請求書などに関する情報が表示されます。 さらに、行為は、会計エントリを作成することもできます。 このメカニズムはシステム全体に共通であるため、このクライアントで作業する従業員に対しても構成されます。 詳細化により、複数のレポートが回避されます。 すべての情報は常に手元にあり、適切なコンテキストで必要な統計情報が提供されます。 さらに、粒度はデジタルと英数字の両方にすることができます。

表形式およびグラフィカル分析の組み込みシステムにより、必要なビューを個別に生成できます。 Excelのように。
Excelスプレッドシートがデスクトップにあると想像してください。 左隅のアイコンに「+」アイコンがある場合、それをクリックすると、すぐにこの表のデータ入力ページに入ります。 そのようなアイコンがない場合は、表を開いて表示します。 次に、このテーブルで作業をマスターする必要があります。 他のテーブルでの作業も同様です。 テーブル内のデータを使用するアクションは、編集、状態、操作、サービス、ビューの5種類のみです。 「編集」は、表データの入力、調整、削除、および印刷を提供します。 「ステータス」は、ドキュメントのステータス（注意、オープン、完了など）を変更する機能を提供します。 「操作」-各ドキュメントに固有。 「サービス」-ほとんどのシステムにはない非常に便利な機能：フィルター、グループ化、列情報、お気に入り。 「表示」-画面上のプレゼンテーション：テーブル、ツリー、分析、設定、詳細。 関数はすべてのテーブルとビューに適用されます。

エディターの力にもかかわらず、Ruli24はスプレッドシートよりも優れています。 たとえば、Excelでは、データを選択することにより、グラフを作成できます。 ただし、Ruly24では、相互接続された複数のテーブルに基づいて、チャートを一度にコンパイルできます。 Excelでは、この関数にはまだ制限があります。


ところで、Ruly24の多くのテーブルには、特定の図に関する追加情報を表示できるいわゆるインフォーマーがあります。 テーブルとビュー間の関係のビルトインシステムにより、技術の「洗練」によってドキュメントの関係を追跡できます。 これは非常に便利な機能です。

投稿の最後に、Ruli24チームで策定した分析のいくつかの黄金のルールに言及する価値があります。社内および実装プロセスでクライアントに相談する際に使用するよう努めています。

• 測定可能および測定可能なメトリックを設定します。 指標を追跡しない場合、それを収集する労力と時間の価値はありません。
  
  
• ビジネスの状況の変化に合わせて一連のメトリックを変更することを恐れないでください。分析は関連性があり、動的であり、ビジネスのニーズを完全に満たす必要があります。
  
  
• 指標に正式に近づかないでください-必ずレポートを操作し、関係を確立し、さまざまな部門の議論を聞いてください。 非常に不愉快な事実ですが、多くの場合、分析は個人的な利益のために使用され、有利に解釈されるため、さまざまなセクションを見る価値があります。
  
  
• レポートで従業員を絞る必要はありません-データを収集および蓄積するためのデータベース用の優れたアドオンがあります。 できるだけ確実に運用情報を入力するよう従業員に依頼してください。データプールは自動的に収集されます。

エラーの代価を知っているアナリスト、プログラマー、科学者によって繰り返される最後の最も重要なルールは、分析は正直でなければならないということです。 正直な分析は、信頼できるデータでのみ可能です。 情報の適切な収集と編成に注意してください。 結局のところ、ご存知のように、情報を所有する人は誰でも世界を所有します。