В статье автор исследует теоретические аспектысбора, обработки и анализа данных, необходимых для решения поставленных управленческих задач.
Ключевые слова: менеджмент, управленческие задачи, сбор данных, обработка данных, анализ данных.
Управленческие задачи — это конкретные проблемы, требующие решения для достижения целей организации. Они представляют собой отправную точку для управленческой деятельности и задают направление для принятия решений [3, с. 74].
Управленческие задачи являются неотъемлемой частью любого бизнеса. Их четкая постановка и эффективное решение являются ключом к успешному функционированию организации и достижению ее целей.
Сущность управленческих задач:
– определенность: каждая задача имеет четко определенную цель, которую необходимо достичь;
– сроки: задачам всегда присваиваются сроки выполнения, чтобы обеспечить эффективность работы;
– ресурсы: задачи предполагают использование определенных ресурсов, таких как время, финансы, персонал, материалы;
– ответственность: задачам обычно присваивается конкретный ответственный исполнитель, который несет ответственность за ее выполнение;
– взаимосвязь: управленческие задачи взаимосвязаны между собой и составляют единую систему, которая направлена на достижение общих целей организации.
Для решения поставленных управленческих задач необходимы сбор, обработка и анализ данных. Рассмотрим данные процессы подробнее. Сбор, обработка и анализ данных представляют собой основные этапы работы с информацией, необходимой для решения управленческих задач.
Сбор данных — это процесс получения информации из различных источников, который может быть как внутренним (данные организации), так и внешним (данные рынка, конкурентов и т. д.). Этот этап включает в себя определение необходимых данных, их поиск, сбор и систематизацию.
Сбор данных включает в себя следующие аспекты:
– определение целей: четкая формулировка задач, для которых нужны данные;
– выбор источников из внутренних данных (продажи, финансы, маркетинговые данные, данные о клиентах, данные из CRM-систем) и внешних данных (отчеты рыночных исследований, данные конкурентов, демографическая информация, данные о макроэкономических показателях, аналитические платформы);
– методы сбора — анкетирование клиентов, сотрудников, партнеров, интервью с экспертами, клиентами, сотрудниками, сбор информации о поведении клиентов, работе сотрудников, изучение отчетов, договоров, внутренних документов и др.
Обработка данных — это процесс преобразования сырых данных в удобную для анализа форму. На этом этапе данные подвергаются различным операциям, таким как очистка, агрегирование, структурирование и преобразование [2, с. 5].
Процесс обработки данных включает в себя:
– очистку данных: удаление дубликатов, заполнение пробелов, исправление ошибок;
– преобразование данных: перевод данных в нужный формат, агрегация данных, создание новых переменных;
– нормализацию данных: приведение данных к одному масштабу, например, стандартизация;
– хранение данных: выбор базы данных для хранения данных (реляционные, NoSQL).
Анализ данных — это процесс выявления зависимостей, трендов, аномалий и других паттернов в данных с целью выявления важной информации, которая может помочь в принятии управленческих решений. На этом этапе используются различные методы статистического анализа, моделирования данных и визуализации [1, с. 49].
Анализ данных для решения поставленных управленческих задача имеет ключевые виды:
– описательный анализ: выявление ключевых показателей, тенденций, закономерностей;
– прогнозный анализ: создание моделей для прогнозирования будущих показателей;
– причинно-следственный анализ: выявление причинно-следственных связей между переменными;
– кластерный анализ: разделение данных на группы с похожими характеристиками;
– анализ цепочек действий: выявление последовательности действий, которые приводят к определенному результату;
– анализ настроений: определение настроений клиентов, сотрудников по отношению к компании.
Таким образом сбор, обработка и анализ данных, необходимых для решения поставленных управленческих задач являются важным этапом в процессе принятия решений в организации. Сбор данных может осуществляться с помощью различных методов, таких как опросы, интервью, анализ отчетов и статистики. После сбора данных необходимо их обработать, чтобы привести их в удобный для анализа формат.
Анализ данных позволяет выявить закономерности, тренды и корреляции между различными факторами, что позволяет принять более обоснованные управленческие решения. От анализа данных зависит эффективность и успешность стратегии организации, поэтому этот этап необходимо провести качественно и внимательно. Кроме того, анализ данных позволяет выявить слабые и сильные стороны организации, что помогает оптимизировать ее деятельность и повысить эффективность бизнес-процессов.
В целом, сбор, обработка и анализ данных являются важными этапами работы с информацией, которые помогают управленцам принимать обоснованные решения на основе фактических данных и минимизировать риски.
Литература:
1. Булдыгин, П.А., Сергеева Т. В. Использование HR-аналитики для принятия управленческих решений / П. А. Булдыгин, Т. В. Сергеева // Экономика и бизнес: теория и практика. — 2024. — № 5–1 (111). — С. 48–50.
2. Балашова, И.В., Терещенко Т. В. Системы поддержки принятия решений / И. В. Балашова, Т. А. Терещенко // The Scientific Heritage. — 2021. — № 79. — С. 3–7.
3. Балашова, И. В. Анализ проблем принятия решений в задачах управления проектами / И. В. Балашова // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. — 2022. — № 2 (122). — С. 74–80.
