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

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

2 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.

3 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

4 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

5 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

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

7 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.

8 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

9 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

10 Проекции деятельности университетов

11

12 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)

13 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).

14 Предметные области (…будет продолжение…)

15 Предметные области (…продолжение…)

16 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.

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

18 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

19 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.

20 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.

21 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.

22 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.

23 Технологическая архитектура

24 Аналитическая пирамида (Gartner)

25