Теоретические аспекты использование технологии «BigData» для определения эффективности деятельности предприятия. Постановка задачи.

Обоснование использование технологии BigData для управленческого учета

Страничка события
Сессия вопросов и ответов через группу в Skype
Материалы к встрече

, пример.
Подписка, будущие оповещения и анонсы

ч1. Семинар

ч2. Еще раз о методе простых итераций

  • Внимательный

    В материалах к встрече ошибка на третьем слайде. Написано {P1}=1500 * 25/(25+50), а должно быть {P1}=1500 * 50/(25+50). Аналогично: написано {P2}=2500 +1500 * 50/(25+50), а должно быть {P2}=2500 +1500 * 25/(25+50)

    • Евгений Расюк

      Спасибо ) – Учту

    • Да спасибо , я поправил еще неделю назад – , только коммент мой потерялся )

  • Несколько тезисов 1) Определяем прямые , вспомогательные и административные центры финансовой ответственности 2) Строим граф затрат 3) В качестве драйверов распределения указываем все возможные натуральные показатели деятельности предприятия. 4) Алгоритмы BigData выискивают корреляцию между сочетаниями этих драйверов, что позволяет нам найти машинным способом функционально-стоимостную модель предприятия

  • Леонид Борчук

    Женя, не совсем ясно, что же здесь “Big”? Или имеется в виду, что всё это легко реализуется на Python и SparkSQL?

    • Я имею ввиду – идею BD – отключить методолога от задачи выделения функции и поручить это делать машине используя великое множество СЛАУ, построенные из пересечения всех доступных натуральных показателей деятельности компании.
      Это только как постановка задачи – как ее реализовывать имхо уже дело десятое (может тут и не будет BD как терабайтов данных) – так как в начале нужно решить проблему сбора и очистки натуралки.

      • Леонид Борчук

        Ага, теперь вполне ясно – здесь проблема не в данных, проблема в вычислительных ресурсах, одной машины недостаточно, необходима система, допускающая массовую параллельную обработку.

    • >>всё это легко реализуется на Python

      IMHO если взять 100 ЦФО по 5 драйверов , то получится уже 500! (факториал от 500) имхо без кластерных распределенных вычислений не обойтись ))

    • Зачем нужно брать множество драйверов
      Если в компании есть KPI – и они выражены в натуралке и эти смысл этих KPI проверен на практике в течении многих лет , то проблем нет – драйвером распределения берем эти верные значения

      Если же нет . то нужно понять как натуральный выхлоп обслуги оказывает влияние на основное производство , т.е. найти тот самый KPI который действительно положительно влияет на компанию. Это просто когда у нас есть эксперты, с многолетним пониманием всех связанных бизнес-процессов в компании , когда же бизнес меняется, либо нет специально обученных людей, то предлагаю использовать СЛАУ ).