Исаев Дмитрий Валентинович к.э.н., ACCA доцент кафедры бизнес-аналитики ГУ-ВШЭ Комплексный мониторинг развития сети федеральных университетов.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Новая программа профессиональной переподготовки ИНФОРМАЦИОННАЯ БИЗНЕС-АНАЛИТИКА (Бизнес-аналитика в управлении бизнесом) Новая компактная программа класса.
Advertisements

Информационная бизнес-аналитика Программа профессиональной переподготовки Компактная программа класса мини-МВА (550 часов, 8 месяцев)
Разработка модуля построения отчетов в единой информационной системе КузГТУ Научный руководитель: ст. преподаватель кафедры ВТ и ИТ Лу Павел Цзуйлянович.
Анализ данных в деятельности предприятия.
ЗАО «Системные Проекты» Методическое и информационно-аналитическое обеспечение комплексного внедрения технологий «Открытое правительство» в субъекте РФ.
КОРПОРАТИВНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ИННОВАЦИИ В УПРАВЛЕНИИ.
OLAP – технология Эффективное управление крупным и средним бизнесом сегодня немыслимо без применения систем поддержки принятия решений. К наиболее эффективным.
Учебная дисциплина « АНАЛИЗ ФИНАНСОВОЙ ОТЧЕТНОСТИ » Наталья Александровна Никифорова к.э.н., доцент, зав. кафедрой «Экономический анализ»
Лекция 2. Поддержка принятия управленческих решений А. Ф. Оськин Кафедра технологий программирования Методы и алгоритмы принятия решений1.
г. Андреев Илья Александрович, преподаватель-методист Роль и значение технологических инноваций фирмы «1С» для развития научных школ.
Хранилища данных. 4 Хранилища данных – это процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью представления результирующей информации.
Учебная дисциплина Информационные системы в экономике Лекция 8 Системы поддержки принятия управленческих решений Лектор: Пасхальный Алексей Владимирович.
1 Качество образования- Качество образования- мера соответствия полученных образовательных результатов заявленным (ЗУН, компетентности и ценности)
Государственный контракт от года 03.Р Проведение сравнительной оценки показателей эффективности региональных систем образования в.
Информационное обслуживание должностных лиц Центрального федерального округа, взаимодействие их с субъектами ЦФО и с вышестоящими инстанциями должна осуществлять.
АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕНТНЫМ РИСКОМ В БАНКАХ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ Выполнила: Горбатенкова О.А.
Информационная система управления – это «совокупность информации, экономико- математических методов и моделей, технических, программных, других технологических.
Ответственность и открытость: НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИНДЕКС ПУБЛИЧНОЙ КОРПОРАТИВНОЙ ОТЧЕТНОСТИ.
Разработано преподавателем статистики: Фроловой Т.А. ПРЕДМЕТ, МЕТОД И ЗАДАЧИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ.
МИС региона Архитектура и функционирование На примере интеграционной платформы «МедВедь» Суслов Константин.
Транксрипт:

Исаев Дмитрий Валентинович к.э.н., ACCA доцент кафедры бизнес-аналитики ГУ-ВШЭ Комплексный мониторинг развития сети федеральных университетов

Что такое мониторинг? Мониторинг – регулярный процесс сбора, структурирования и обобщения информации о характеристиках, событиях и явлениях, относящихся к объекту мониторинга. В дальнейшем информация мониторинга подлежит более углубленной обработке, с использованием аналитических процедур, ориентированных на решение конкретных задач, либо с привлечением экспертов для выражения мнений о состоянии и динамики развития объекта мониторинга.

Система мониторинга сети федеральных университетов Объекты мониторинга: –Отдельные федеральные университеты –Сеть федеральных университетов в целом Является внешней по отношению к каждому отдельному университету Не заменяет системы управления университетами, включая: –Систему управления по ключевым показателям (BSC и др.) –Систему управленческого учета и управленческой отчетности –Систему планирования и бюджетирования –Систему внутреннего мониторинга университета Использует публичные данные университетов Оставляет простор для интерпретации, анализа и суждений

Цель системы мониторинга Цель – обеспечение комплексной информационной поддержки лиц, принимающих стратегические решения в области развития отдельных федеральных университетов и сети в целом, либо оказывающих существенное влияние на эти решения Пользователи системы мониторинга: –органы государственного управления (федеральные, региональные) –министерства и ведомства, системообразующие компании и другие организации, выражающие интересы отраслей экономики, деловых кругов, региональных экономических кластеров –общественные организации, выражающие интересы населения и отдельных социальных групп –научно-образовательное сообщество –эксперты в области развития сферы образования –руководители и профессорско-преподавательский состав университетов

Функции системы мониторинга Сбор исходной информации, необходимой для последующего формирования необходимой аналитической информации Обработка исходных данных и формирование на ее основе аналитических показателей, характеризующих состояние и динамику развития отдельных федеральных университетов и их сети Хранение исходных данных и аналитических показателей Представление информации в виде, удобном для анализа и поддержки принятия управленческих решений

Источники информации Финансовая отчетность университетов Статистическая отчетность Специальная отчетность Результаты опросов Экспертные оценки

Существующие разработки Системы отчетности: –Финансовая отчетность –Статистическая отчетность –Нефинансовая отчетность (GRI) Системы ранжирования (рейтингования) вузов: –«Берлинские принципы» –Академический рейтинг университетов мира (ARWU) –ARWU по предметным областям (ARWU-FIELD) –Рейтинг Times (TIMES-QS) –Webometrics –Деловой рейтинг высшего образования («Деловая Россия») –Рейтинги субъектов РФ по показателям развития образования (ГУ-ВШЭ) –Рейтинги РейтОР –Показатели конкурса «инновационных вузов» –Показатели программ развития федеральных университетов.

Исходные и аналитические показатели Исходные показатели – поступают в систему мониторинга непосредственно из информационных источников, являющихся внешними по отношению к системе мониторинга Аналитические показатели – имеют непосредственное отношение к изучаемым процессам и аспектам, выступают в роли индикаторов, которые используются пользователями системы мониторинга в процессе анализа, интерпретации данных и формирования суждений

Проекции Аналитические показатели группируются по проекциям. Проекция – определенный круг вопросов, отражающих ту или иную сторону развития отдельных университетов или сети в целом, которые могут представлять интерес для определенных заинтересованных сторон Типы проекций: –характеризующие деятельность отдельных университетов –характеризующие результаты деятельности отдельных университетов –характеризующие реализацию программ развития университетов –характеризующие системные эффекты на уровне сети федеральных университетов в целом –объединяющие показатели наиболее значительных рейтинговых систем, применяемых в сфере образования

Проекции деятельности университетов

Аналитические направления (измерения) Система мониторинга опирается на многомерную модель и строится на основе аналитических направлений (измерений) Значение показателя представляет собой заполненную ячейку логического гиперкуба, находящуюся на пересечении измерений Основные аналитические направления (измерения): –Показатели –Объекты мониторинга –Время (календарные периоды) –Предметные области (области знаний)

Предметные области (ARWU-FIELD) Естественные науки и математика (SCI) Техника/технологии и вычислительная техника (ENG) Биология и агрономия (LIFE) Клиническая медицина и фармацевтика (MED) Социальные науки (SOC).

Предметные области (…будет продолжение…)

Предметные области (…продолжение…)

Практическая реализация: BI-системы Business Intelligence, BI: Различные средства и технологии анализа и обработки данных масштаба предприятия BI-системы включают: –хранилища данных –OLAP-системы –средства выполнения запросов и построения отчетов –панели индикаторов –ETL-системы.

Legacy SAP Oracle Destinations/End-UsersData WarehouseDisparate SystemsData Sources Siebel Проблема единого взгляда на информацию

Legacy SAP Oracle Прикладные системы BI-платформа Интеграционная платформа Destinations/End-UsersData WarehouseBI SystemData Sources Siebel Эволюция: интегрированное BI-решение ОПЕРАЦИОННАЯ ОТЧЕТНОСТЬ ПАНЕЛИ ИНДИКАТОРОВ ФИНАНСОВАЯ ОТЧЕТНОСТЬ

Хранилища данных Data Warehouse, DW: предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли «единого и единственного источника истины», обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений [ Bill Inmon ]. В качестве основы, как правило, используется реляционная модель хранения данных.

ETL-системы ETL = Extraction, Transformation, Loading: Обеспечивают перенос данных из одной или нескольких информационных систем в другую, включая: –извлечение исходной информации –преобразование данных в формат, поддерживаемый базой данных назначения –загрузку преобразованной информации в базу данных назначения.

OLAP-cистемы On-Line Analytical Processing, OLAP: Класс систем аналитической обработки данных в режиме реального времени Особенности: –многомерное хранение данных –предрасчет агрегированных значений –предметная (а не техническая) структурированность информации.

Средства запросов и отчетов Query and Reporting tools: Обеспечивают функции построения запросов к информационно- аналитическим системам, интеграцию данных из нескольких источников, просмотр данных с возможностью детализации и обобщения, построение отчетов и их печать. Могут использоваться «продвинутыми» пользователями (профессиональных знаний в области ИТ не требуется). Часто Q&R модули входят в состав OLAP-систем, но есть и отдельные программные продукты этого класса.

Технологическая архитектура

Аналитическая пирамида (Gartner)