Технологии OLAP для 1С:Предприятия

Технологии OLAP (On-Line Analytical Processing) - это технологии многомерного анализа данных. Информационные системы, использующие технологии комплексного многомерного анализа данных, их динамики и трендов, как правило, относят к СППР. Так как для того, чтобы принять управленческое решение, необходим количественный анализ предыдущих периодов.

Для проведения качественного статистического анализа необходимо создавать хранилища данных. Популярные учетные системы типа 1C: Предприятия как правило, содержат оперативную информацию за текущий год. Их быстродействие оптимизировано для работы в режиме "ввода данных" , и ежегодная чистка базы данных существенно снижает нагрузку на сервер приложений и ускоряет работу системы. Объединение ряда оперативных баз данных в единый кластер данных средствами DTS и будет называться хранилищем данных. А благодаря тому, что платформа 1C: Предприятие поддерживает формат хранения данных MS SQL Server, организовать хранилище данных становится намного проще.

Кстати если ваш бизнес не располагает значительными финансами, отличным решением станет аренда продуктов 1С от компании arenda-it.

Основными потребителями ОLАР-технологий являются аналитические подразделения: отделы маркетинга, финансов и закупа. Перечислим лишь небольшую, но важную часть задач, решаемых с помощью OLAP:

• анализ сезонности спроса для разработки ценовой политики стимулирования продаж;
• анализ дебиторской/кредиторской задолженности в разрезе сроков возникновения задолженности;
• анализ оборачиваемости (срока хранения) товаров/товарных групп по магазинам для построения ассортиментных матриц в торговых сетях;
• контроль ликвидности и рентабельности товаров/товарных групп;
• анализ базы лояльных клиентов путем контроля повторных покупок;
• бюджетирование и планфактный анализ;
• построение управленческого (сводного) баланса из нескольких источников данных;
• анализ потребления ресурсов предприятия. Потребление расходных материалов, использование помещений, загрузка персонала, использование автотранспорта.

Проекты по внедрению ОLАР-технологий не так дороги, как кажутся. К тому же затраты на сопровождение системы равны нулю.

Большое значение при внедрении ОLАР-отчетности имеет правильная визуализация данных. Когда аналитик получает такой гибкий инструмент в представлении данных, то есть шанс, что от избытка информации может показаться, что в этих данных ничего нет, и он решит больше не использовать этот инструмент. Поэтому на начальном этапе внедрения важно не перегружать отчетность избыточной аналитикой, а делать это постепенно, подчиняясь естественному росту потребностей.