загрузка...

10.4. Методы аналитической работы


В данной главе рассматриваются методы аналитической работы, применяемые аналитической службой (АС). Все эти методы используются или могут использоваться и для решения других задач, например в маркетинге, НИОКР, стратегическом планировании и прочее. Главная обязанность АС – предоставлять в распоряжение лица, принимающего решения (как правило, руководителя фирмы или менеджера высшего уровня управления – МВУУ) аналитическую информацию, способствующую принятию правильных, оптимальных решений. В действиях по выполнению этой обязанности можно выделить основные этапы, приведенные на рис. 1. Рис. 1. Основные стадии аналитической работы

Рис. 1. Основные стадии аналитической работы

Этап 1. Общее знакомство с проблемой. Ознакомление с проблемой в целом, а также со смежными вопросами, изучение которых может оказаться полезным; составление общего плана работы с указанием срока выполнения, исполнителей и основных источников, которые предположительно могут быть использованы. Чтобы успешно справиться с заданием, очень важно вначале, при общем знакомстве с проблемой и составлении плана, действовать со знанием дела, обдуманно и рассудительно.

Этап 2. Определение терминов и понятий. Необходимо определить и объяснить тот или иной термин или понятие так, чтобы это было ясно нам самим, тем, кто контролирует нашу работу, и тем, кто пользуется нашей информацией.

Этап 3. Построение гипотезы. Рабочие гипотезы, выдвигаемые на этом этапе, обычно связаны с какими#x2011;либо конкретными вопросами, отвечая на которые можно проверить сами гипотезы. Многие считают построение гипотезы важнейшим моментом любого исследования как в области естественных или общественных наук, так и в области аналитической работы. Гипотезу можно рассматривать как положение. Обычно отмечают три полезные стороны гипотезы:
–во#x2011;первых, тем самым облегчается уяснение проблемы. Установленное положение – прекрасное подспорье для памяти. Мы можем располагать значительными знаниями, помня определенное научное положение и не перегружая себя отдельными фактами;
–во#x2011;вторых, научное положение является основой для уяснения отдельных фактов или явлений, так как вскрывает существующую между ними связь. Мы можем осмыслить суть новых явлений, если выразим ее в знакомых нам понятиях;
–в#x2011;третьих, приемлемое научное положение всегда содержит некоторые моменты, выходящие за его рамки и образующие разумное и плодотворное основание для предвидения новых фактов и явлений. Короче говоря, приемлемое положение (или теория) помогает мобилизовать наши знания для использования в сфере не только чистой, но и «прикладной науки».
Все сказанное можно суммировать следующим образом: «Нет ничего более практичного, чем хорошая теория». Построение гипотезы, взятое в широком смысле, всегда присуще любой исследовательской работе. В самом начале исследования, когда вырабатывается общий план, мы исходим из определенных предположений (или гипотез) о том, какие факторы, возможно, играют важную роль и какие почти определенно не имеют отношения к делу. Аналогичными гипотезами мы руководствуемся при сборе и истолковании фактов, формулировании выводов и изложений.
Следует отметить выдающееся место, занимаемое этапом «построения гипотезы» во всем процессе (или цикле) аналитической работы. Все предварительное планирование работы по выполнению поставленного задания подсознательно основывается на предположениях и догадках, которые имеют отношение к изучаемой проблеме. Фактически без гипотез невозможно даже думать об исследовании какого#x2011;либо вопроса. Иногда, составляя перечень этих гипотез и критически оценивая правильность каждой из них, мы обнаруживаем некоторые старые ошибки и находим более успешный метод решения стоящих перед нами задач. Большое количество предположений, выдвигаемых в процессе исследовательской работы, редко подтверждается или выясняется, что некоторые из них содержат серьезные ошибки. Из всех этапов аналитической работы построение гипотезы больше всех связано с процессом чистого мышления. Построение гипотезы практически можно рассматривать как важнейший этап исследовательского цикла, а все остальные основные этапы – как вспомогательные.

Этап 4. Разработка конкретной программы. Разработку конкретной программы деятельности АС следует начать с выработки общей аналитической стратегии. Этот процесс иллюстрируется представленной на рис. 2диаграммой информационного поля, соответствующей модифицированной схеме И. М. Марти (The Art and Science of Business Intelligence Analysis. Advances in Applied Business Strategy Series, Supplement 2, 1996.– JAI Press, Greenwich, Conn., USA, далее – ASBIA). Рис. 2. Упрощенная диаграмма информационного поля

Рис. 2. Упрощенная диаграмма информационного поля

Информационное поле (изображенное в виде заштрихованных секторов)– это совокупность информации, которая уже существует или будет создана до момента принятия решений, поддержку которых должна обеспечить АС.
Зона, лежащая ниже горизонтальной линии ПД#x2011;Д (сектора 3, 6, 9, 12), соответствуют реально доступной информации , которая уже известна МВУУ или может быть ими получена от подразделений фирмы. Зона, обведенная жирной линией (сектора 2, 5, 8 11)– это потенциально доступная информация , та, которая станет доступна МВУУ в процессе нормального функционирования фирмы.
Для облегчения понимания рассматриваемой проблемы вся информация, образующая информационное поле, разделена вертикальной линией БП#x2011;П на информацию бесполезную (сектора 1–6) и полезную, т.е. способствующую улучшению качества решений (сектора 7–12). Так, сектор 1 соответствует явно ненужной для фирмы информации, которая к ней никогда и не попадет. Сектор 2 – это информационный шум (например, ненужные рекламные материалы, которые поступят на фирму, непрофильные издания, на которые уже оформлена подписка, будущие результаты неверно сформулированного мониторинга и т.п.). Сектор 3 – это информационный мусор, который хранится на фирме, например, в виде каких#x2011;то устаревших отчетов, проектов и прочее).
Сектора 4–9 соответствуют информации, которую хотят получить МВУУ. Видно, что в общем (и типичном) случае МВУУ, не будучи профессионалами в информационной области и действуя в условиях постоянного напряжения и дефицита времени, не в состоянии точно определить, какая информация им действительно необходима. Поэтому часть запрашиваемой ими информации на самом деле бесполезна (ей соответствуют сектора 4–6). Так, МВВУ часто требуют предоставления им максимально полных данных по многочисленным второстепенным вопросам, например, о малозначительных аспектах деятельности конкурентов, поставщиков. Позже выясняется, что они явно не в состоянии изучить и осмыслить представленные им сведения.
Из рис. 2видно, что без специальных усилий АС МВУУ вполне осознанно получили или получат только ограниченную часть действительно необходимой им информации (соответствующей секторам 9 и 8). Получить интересующую их информацию из сектора 7 им не позволяет ограниченность информационных ресурсов, а о существовании больших объемов полезной информации, имеющейся даже у них на фирме (сектор 12) и тем более вне ее (сектора 10 и 11) они даже не подозревают. Сектора 10–12 составляют «слепые пятна» информационного поля МВВУ.
Из этого краткого анализа очевидно, что в распоряжении АР имеются несколько путей повышения уровня полезных знаний, которыми обладают МВВУ.
Первое, и во многих случаях самое важное, направление состоит в том, чтобы сократить «слепые пятна» в секторах 11 и 12, т.е. изменить представление МВУУ о факторах, подлежащих учету при принятии решения, и показать, что фирма игнорирует ценную информации, уже имеющуюся в ее распоряжении. В этом и состоит одно из решений задачи по развитию фирмы. Например, АС может показать, что в связи с изменившимися требованиями по утилизации промышленных отходов перед фирмой открывается возможность выгодно реализовать свои старые разработки, которые раньше были признаны экономически неэффективными (это соответствует расширению сектора 9 за счет сектора 12).
Второе направление, заслуживающее самого серьезного внимания, состоит в сборе новой и неожиданной для МВУУ информации в секторе 10, с представлением убедительных доказательств ее ценности (т.е. срасширением за ее счет сектора 7). Так, оперативно полученные данные о новейших технологиях, если фирме удастся их освоить раньше конкурентов, могут открыть фирме дорогу к лидерству в отрасли. И напротив, отставание в этом вопросе способно создать серьезнейшую угрозу для конкурентоспособности продукции фирмы.
Действия АС, направленные на сокращение объема секторов 2 и 5,– это третье направление, ориентированное на повышение эффективности информационной работы за счет сокращения затрат на сбор и обработку бесполезных данных. Освободившиеся за счет этого ресурсы могут быть направлены на решение действительно актуальных аналитических задач.
Таким образом, изучение информационного поля МВВУ позволяет АС понять, какого типа информация требуется лицам, принимающим решения. Это ясное представление требуемого конечного результата дает возможность разработать программу аналитической работы, т.е. четко определить, какого рода исходные данные необходимо собрать и какие именно аналитические методы целесообразно применить для их преобразования в форму, наиболее удобную для МВВУ.

Этап 5. Сбор данных. В зависимости от важности и специфики решаемых аналитических задач, а также от имеющихся в распоряжении АС ресурсов, сбор данных может осуществляться в непрерывном режиме (режиме мониторинга), в пакетном и фокусном режимах.
Наибольший объем данных может быть получен в режиме мониторинга. В то же время осуществление мониторинга связано с наибольшими затратами. Поэтому этот режим эффективен для сбора данных только о важнейших, постоянно действующих факторах внешней среды (политических, экономических и т.п., действий важнейших конкурентов). Фокусный режим соответствует проведению сбора данных отдельно по каждой аналитической задаче. Если ведется параллельная проработка нескольких задач, требующих для своего решения обращения к одним и тем же информационным источникам, естественно осуществлять сбор данных одновременно по всем этим задачам, т.е. работать в пакетном режиме.
Если МВВУ ясно представляют, какая именно информация им нужна, т.е. именно они являются инициаторами ее поиска, поисковые задачи, как правило, оказываются достаточно четкими и стабильными. В таких случаях (связанных с работой в секторах 7 и 8) имеется возможность использовать стандартные процедуры сбора данных, с применением имеющихся у АС каналов одного или нескольких различных типов. Если фактор времени не является критичным, можно использовать такие процедуры сбора данных, как опросы, интервью, рассылка письменных запросов. Наилучшим методом сбора больших объемов данных в кратчайшие сроки, естественно, является обращение к электронным базам данных.
Для выявления новой, неожиданной и, следовательно, потенциально наиболее ценной информации стандартные поисковые процедуры малопригодны (особенно в отношении данных из сектора 12), поскольку в этом случае нужно «найти то, не знаю, что». Поэтому многие фирмы стараются поощрять творческое отношение своих сотрудников к обнаружению или генерации новых идей и ассоциаций (ASBIA).
Неисчерпаемые возможности для ассоциативного поиска открывают электронные базы данных универсального профиля. Например, фирма, разрабатывающая по заказу крупной приборостроительной фирмы термоконтроллеры для диапазона 20–3°C, может произвести поиск на сочетание слова «регулировка» или его синонимов с любыми поддиапазонами указанного диапазона и неожиданно для себя обнаружить, что ее контроллеры могут найти применение в изделиях типа электроодеял.

Этап 6. Анализ и синтез. Арсенал аналитических методов, применяемых АС, очень широк.
Систематизация исходных данных . Систематизация может проводиться по временному признаку, по исследуемым объектам
(например, по фирмам#x2011;конкурентам или товарным категориям), по типу действий (например, можно группировать иностранные фирмы по признаку наличия их филиалов или дочерних фирм в том или ином регионе) и т.д. Даже такое простое упорядочение данных может существенно облегчить понимание изучаемой проблемы. Например, анализируя цепь покупок и продаж дочерних фирм крупного концерна, можно сделать важные выводы об изменении его стратегии диверсификации (ASBIA). Объединяя данные о каждой фирме#x2011;конкуренте, полученные из множества источников, в интегральные многоаспектные досье фирмы, аналитик может не только выявить их стратегические устремления и применяемые ими конкурентные стратегии, но и проникнуть на более глубокий и стабильный уровень конкурентных преимуществ, т.е. уникальных материальных и, главным образом, интеллектуальных ресурсов, которыми обладает та или иная фирма. Эффективным инструментом для решения этой задачи является комплексный анализ интеллектуального потенциала фирмы с применением патентных источников, научных публикаций, материалов научно#x2011;технических отчетов и т.д. (В. Д. Васильев, Б. И Лифляндчик, 1982).
Количественные методы. В эту группу входят, прежде всего, «классические» методы математической статистики и эконометрии (анализ временных рядов, факторный, корреляционый, регрессионый анализ и т.д.). Большое число количественных методов разработано применительно к задачам финансового анализа, например, с применением различных индикаторов состояния фирмы, основанных на данных ее балансовых отчетов и отчетов о прибылях и убытках.
Важной причиной использования моделей в АС является недоступность значительной части информации, критичной для принятия важных решений: о прибыли, которую приносят конкуренту продажи конкретного товара, об его издержках, связанных с производством этого товара, и т.д. Именно это заставляет АС собирать данные о различных, в отдельности малозначимых действиях конкурентов, в той или иной степени являющихся отражением недоступных искомых переменных.
Ситуация с применением подобных косвенных подходов в практике АС существенно изменилась с появлением возможности работать с профессиональными базами данных. С одной стороны, стало доступным огромное количество годовых отчетов перед акционерами, материалы судебных процессов, обзоры рынков и другие источники, содержащие именно те сведения (например, прямые оценки значимости изобретений, оценки перспективности новых товаров, сведения о прекращении разработок и т.п.), на получение которых не очень надежными косвенными методами приходилось тратить массу усилий и времени.
С другой стороны, возможности применения косвенных методов также значительно расширились, поскольку появилась возможность отслеживать почти в реальном времени такие действия интересующих фирм, как смена руководства, покупка или продажа лицензий, торговых знаков, дочерних фирм, заключение стратегических союзов, строительство новых предприятий и т.д.
Проблемы использования математических моделей. С ростом объемов количественных данных, доступных для анализа, а также с быстрым ростом вычислительных мощностей и совершенствованием программ обработки данных количественные методы будут становиться все более популярными в работе АС. Следует, однако, помнить и о серьезных проблемах, связанных с не всегда продуманным использованием количественных моделей. В целом ряде случаев использование таких моделей связано с принятием многочисленных допущений, которые не соответствуют реальным условиям применения моделей. Например, для оценки полезности товара обычно применяются линейные аддитивные модели, полностью аналогичные моделям, разработанным ранее в СССР для оценивания уровня качества. Однако очевидно, что оценка того или иного атрибута товара (его частная полезность) нелинейным образом зависит от уровня присутствия этого атрибута. Например, удвоение разрешающей способности принтера, предназначенного для печатания простых текстовых документов, со 150 до 300 dpi может рассматриваться как значительное улучшение. Переход от 300 до 600 dpi не окажет заметного влияния на оценку принтера средним потребителем, тогда как дальнейшее улучшение вообще не имеет для него практического смысла.
Главное ограничение применимости количественных моделей в АС состоит в следующем. Конечной целью любого анализа, проводимого АС, в том числе с применением количественных моделей, является синтез, т.е. создание целостной картины проблемной ситуации в будущем (например, возникновение угрозы со стороны конкурентов), которую нужно разрешить путем принятия и осуществления соответствующих решений. Использование при этом результатов количественного моделирования всегда означает экстраполяцию прошлого в будущее, т.е. принятие (хотя часто и неосознанное) гипотезы о сохранении неизменными тех факторов, которые определили количественные характеристики используемой модели. Другими словами, обычные математические модели не могут предсказать и учесть внезапные резкие изменения внешней среды, например, принятие новых законов или постановлений, появление товаров нового типа, резкого изменения ситуации в отношении ликвидации задолженности по зарплате и т.д.
Чем более динамичной становится внешняя среда, тем более иллюзорной становится точность расчетов объемов будущих продаж, а, следовательно, будущих прибылей и/или убытков, рассчитанных с применением самых мощных финансовых моделей. Такое крупное потрясение, как нефтяной кризис 70#x2011;х годов, опрокинуло большинство количественных прогнозов. В меньших масштабах аналогичная ситуация повторилась и в связи с финансовым кризисом осени 1997г.
«Творческие» методы. Наиболее известным в этой группе является «метод сценариев», который ориентирован на то, чтобы выявить и подчеркнуть принципиальную неопределенность будущего в условиях турбулентной внешней среды. Согласно этому методу разрабатываются несколько вариантов будущего развития событий, которые обычно включают как минимум пессимистический, оптимистический и наиболее вероятный варианты. Метод сценариев облегчает интеграцию различных данных, полученных как качественными, так и количественными методами, он хорошо совместим также с методами теории игр, разработанными применительно к анализу конкурентных ситуаций (ASBIA). Одна из главных задач метода сценариев – выявить «ключевые» факторы, от которых будет зависеть развитие событий по тому или иному сценарию. Разработав варианты своей стратегии и тактики применительно к основным сценариям и осуществляя мониторинг «ключевых» факторов, фирма значительно расширяет свои возможности быстрого реагирования на резкие изменения внешней среды.
Компьютеризация аналитической обработки данных. Как уже отмечалось выше, АС должна быть способна извлечь полезные сведения практически из любого документа, имеющего хотя бы самое отдаленное отношение к бизнесу. С учетом взрывного роста количества электронных документов при соответствующем развитии средств коммуникации для АС открывается доступ буквально к миллионам документов, которая она в принципе может использовать в своей аналитической работе. Поэтому неудивительно, что одной из наиболее быстро развивающейся областей информационных технологий является программное обеспечение обработки данных для целей АС. Например, компания LEXIS#x2011;NEXIS разработала специальные информационный продукты Tracker и InfoTailor, которые сканируют более 6 тысяч информационных источников, отбирают по предварительно разработанной стратегии поиска только те статьи или документы, которые представляют интерес для заказчика. Отобранная информация ежедневно к 9 утра доставляется заказчику на его собственный WWW сайт. Стоимость таких информационных продуктов состовляет менее $200 в месяц. В качестве еще одной иллюстрации упомянем аналитические программные продукты, предлагаемые американской фирмой Manning amp; Napier Information Services (Competitive Intelligence Tools. Business Wire May 15, 1997). Программа DR#x2011;LINK (уже используемая рядом фирм, включая корпорацию Кодак) служит для сканирования новостных сообщений с целью извлечения из них сведений прогнозного и аналитического характера, оценок, концепций и других важных компонентов, которые трудно или невозможно выделить с помощью традиционных средств информационного поиска.
Программа MAPIT способна прочесть, проанализировать и провести сравнение (в том числе с применением наглядных графических методов) тысяч патентов в течение всего нескольких часов, группируя патенты, например, по признаку близости технологий. Одно из эффектных средств MAPIT – очень наглядное графическое представление взаимодополнительных или конфликтующих патентных формул. Очевидно, что такой анализ способен многократно снизить неопределенность оценки патентно#x2011;лицензионной ситуации, которая существенно связывает свободу действий очень многих фирм, особенно в высокотехнологичных областях.

Этап 7. Выводы. На этом этапе производятся исследования, необходимые для доказательства или опровержения рабочих гипотез и формулируются окончательные выводы, являющиеся душой почти любого аналитического документа. Для того чтобы аналитическая информация, поступающая от АС к МВУУ, оказала влияние на принимаемые ими решения, она должна быть убедительной. Ограничимся несколькими простыми рекомендациями, которые нужно в связи с этим учитывать при представлении результатов работы.
1. Чтобы быть убедительным, аналитический документ должен, прежде всего, вызвать интерес МВУУ благодаря эффектной подаче материала, логичности, понятности, информационной насыщенности.
2. Убедительный документ, как правило, включает следующие основные компоненты:
–ясную формулировку цели, ради которой он написан (применительно к АС типичной целью является аналитическое обеспечение управляющего решения);
–изложение результатов анализа и синтеза информации (например, ухудшение конкурентного положения фирмы в связи с падением спроса на ее продукцию);
–возможные действия со стороны фирмы и их вероятные последствия;
–оценка надежности сделанных выводов и рекомендаций, а также возможных последствий их ограниченной надежности.
3. Эффективность материалов АС может быть значительно повышена за счет их индивидуализации в отношении управляющего решения, которое они обеспечивают, и конкретного МВУУ, которому они адресованы. Эта индивидуализация касается как момента представления, так и формы и объема представляемых материалов.
4. Объем представляемых материалов практически всегда ограничивается возможностями их восприятия МВУУ, которые постоянно перегружены. Вместе с тем, чем более сложное и важное решение предстоит принять, тем больший объем информации будет готов изучить МВУУ.
5. Оценка надежности выводов должна складываться из оценок полноты и надежности исходных данных и эффективности методов их преобразования в аналитическую информацию. Как было показано выше, надежность преобразования существенно снижается при использовании аналитических методов, использующих нереалистичные допущения (это относится ко многим математическим моделям, особенно линейным) или способных использовать только часть доступной информации. Существенное повышение надежности может быть во многих случаях достигнуто параллельным применением нескольких альтернативных методов анализа.
Чем менее надежна представляемая информация, тем большее внимание должно быть уделено анализу возможных последствий принятия неоптимального или ошибочного решения.

Этап 8. Изложение. Составление документа, завершающее работу. Составитель аналитического документа должен не только ясно представлять себе то, о чем он пишет, но и уметь выразить свои мысли в ясной форме. Необходимо указывать степень достоверности каждого утверждения. Работа, проделанная на каждом этапе, считается предварительной, и могут быть внесены изменения в зависимости от новых данных, полученных по мере продолжения исследования на последующих этапах. Например, сбор фактов нельзя провести сразу и закончить в один прием.
После того как собрана часть фактов, их истолкование, несомненно, покажет, по каким вопросам требуется собрать дополнительные факты, и тем самым даст направление последующей исследовательской работе. Точно так же дело обстоит и на других этапах. Например, общий план работы является в момент его разработки предварительным. Мы должны быть готовы принять его и в равной мере должны быть готовы возвращаться назад и вносить изменения в предварительный план каждый раз, когда в свете новых данных в этом возникнет необходимость. Применяя метод обратной последовательности этапов, мы расширяем свои знания по изучаемому вопросу в соответствии с принципом сложных процентов, получая проценты на проценты.
В материалах, с которыми работает аналитическая служба (АС), различаются:
–данные из (от) источников;
–разрабатываемые разведывательные документы;
–организационно#x2011;распорядительные документы;
–справочники, досье, архивы.
Соответственно выделяются технологии: работы с данными источников; разработки документов; делопроизводства; информационного обеспечения.
Возможные режимы работы аналитика:
1)решение конкретных задач: в нормальном, ускоренном, экстремальном темпе;
2)поддержание интеллектуальных навыков (чтение книг и периодики), слежение за текущей ситуацией, общение с различными людьми;
3)формирование обобщенных представлений и развитие профессиональных технологий.
В процессе разведывательного анализа выявляются: состояния различных феноменов; представления различных субъектов об этих феноменах; намерения различных субъектов; имитации различными субъектами состояний, представлений, намерений. Хант Ч. иЗартарьян В. предлагают разделять совокупность исследуемых АС феноменов по степени важности на следующие три сферы (рис. 3). alt="Рис. 3. Степени важности исследуемых феноменов" />

Рис. 3. Степени важности исследуемых феноменов

Работа аналитической службы включает в себя следующие компоненты:
1. Добывание:
–разовое изучение различных феноменов;
–мониторинг текущих состояний различных феноменов.
2. Анализ:
–текущих (быстро изменяющихся) характеристик субъектов, объектов;
–базовых (медленно изменяющихся) характеристик субъектов, объектов;
–устройства и состояния субъектов, объектов;– приемов деятельности субъектов;– процессов, имеющих место в объектах или вовлекающих в себя объекты;
–обобщенных представлений субъектов;– стратегий, прогнозов, планов субъектов;– возможностей (мощностей, резервов, запасов, потенциалов) субъектов;
–способов приведения субъектов, объектов к тому или иному состоянию.
3. Реконструирование:
–выяснение причин того или иного процесса, события, качества;
–расследование и объяснение прошлых событий.
4. Прогнозирование: оперативное; стратегическое.
5. Оценивание субъекта, объекта, события, процесса: выяснение степени полезности, вредности, опасности, важности.
6. Планирование: оперативное; стратегическое.
7. Теоретизирование: разработка теорий, идеологий, доктрин, стратегий.
Исследование, анализ, прогнозирование могут быть формальными и неформальными. Формальные – осуществляемые посредством действий с данными. Они более или менее легко алгоритмизируются, то есть выражаются в виде исчерпывающе описанных процедур. Неформальные – осуществляемые посредством действий с мысленными представлениями. Детальное регулирование их посредством предписывания четких процедур мешает достижению высококачественых результатов. Формальные процедуры работы с данными становятся применимыми после формализации сведений, то есть после представления их в виде данных на некотором простом языке. Возможное содержание формального анализа:
–выявление наибольших, наименьших, средних значений; ранжирование (по одному признаку или по нескольким взвешенным признакам).
–выявление сходства, различия;
–фильтрование (отбор по некоторым критериям);
–классифицирование;
–выявление степени корреляции;
–проверка статистических гипотез.
Аналитическое обеспечение важных управляющих решений, которые принимают менеджеры высшего уровня управления,– это один из инструментов менеджмента, роль которого в условиях конкурентной борьбы явно недооценивается многими российскими руководителями и предпринимателями. Высокая эффективность аналитической службы может быть достигнута лишь в условиях высокого доверия к ней со стороны руководства фирмы. Такое доверие может быть оправдано только при правильном подборе руководителя аналитической службы и обеспечения ее необходимыми ресурсами для реализации различных вариантов сбора и аналитической обработки исходных данных. Главное направление развития аналитической службы – широкое использование электронной документации, особенно из многочисленных, и, в первую очередь, крупных, электронных баз данных. Сложности глубокой переработки больших массивов электронных документов делают актуальных применение специальных аналитических программ и/или обращение к специализированным фирмам, оказывающим услуги в области аналитического обеспечения.
<< | >>
Источник: Станислав Юрьевич Махов. Аналитика безопасности. Учебное пособие. 2013

Еще по теме 10.4. Методы аналитической работы:

  1. Глава 10. Содержание аналитической работы
  2. Часть 3 Аналитическая работа в сфере безопасности
  3. 10.2. Принципы аналитической работы
  4. Глава 13. Психологическая безопасность аналитической работы
  5. 2 АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАБОЙНОГО ДАВЛЕНИЯ ПРИ ЦИРКУЛЯЦИИ БУРОВОГО РАСТВОРА
  6. 10.3. Применение логических законов и правил в аналитической работе
  7. Общие аналитические операции и методы пространственно-временного моделирования
  8. 4.5. Методы социальной работы
  9. ГЛАВА 20. МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНОЙ РАБОТЫ
  10. 2.6. Методы социальной работы.