CC BY
67
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2014. Информационные технологии
сторы могли видеть реальную картину и на основании этого принимать решения. Более подробно о том, какую информацию предоставляют компании, мы поговорим в дальнейших статьях.
Безусловно, не только доходы компании заставляют акции меняться в цене. Существует множество других факторов и индикаторов, которые демонстрируют состояние компании. Исходя из них инвесторы и принимают свои решения.
Применительно к индексу «ММВБ - инновации», значительное влияние на его показатель и на стоимость акций эмитентов, включенных в базу расчета индекса, могут оказывать внешние факторы. При этом, отрицательную динамику индекса может поддерживать отсутствие вложений со стороны крупнейших инвесторов, отсутствие данных о новых технологиях и патентах, полученных эмитентами и негативные прогнозы аналитиков. Также одним из значимых факторов может выступать эффективность отрасли компаний-эмитентов, вследствие одинакового влияния данного фактора на все компании, по которым рассчитывается индекс [3].
Библиографические ссылки
1. Рынок инноваций и инвестиций. Индекс ММВБ -инновации [Электронный ресурс] // Московская межбанковская валютная биржа. URL: https://www.micex. ru/articles/file/9361/MICEX_INNO V_brochure.pdf (дата обращения: 28.03.2014).
2. ММВБ - Инновации [Электронный ресурс] // Московская межбанковская валютная биржа. URL: http://www.micex.ru/marketdata/indices/shares/innovatio ns (дата обращения: 28.03.2014).
3. Рыночная стоимость акций - 10 факторов [Электронный ресурс] // Инвестиции и Финансы. URL: http://investsovety.ru/inevstitsii/10-faktorov/ (дата обращения: 28.03.2014).
4. Цена акции и факторы, влияющие на её цену [Электронный ресурс] // Bizkiev Бизнес-журнал. URL: http://bizkiev.com/content/view/392/598/ (дата обращения: 28.03.2014).
© Желткевич П. А., 2014
УДК 519
Т. Г. Жмурова, С. В. Артеменко Научный руководитель - С. С. Бежитский Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
CO-PA ACCELERATOR SAP ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ
Рассматривается способ анализа и обработки больших данных, значимых для различных организаций и фирм, в режиме реального времени с помощью программного продукта CO-PA Accelerator SAP.
На сегодняшний день успешное развитие организации среди конкурирующих фирм предполагает быстрый и качественный анализ больших данных для получения ценных и своевременных решений. Чем быстрее анализ работает, и чем больше данных, тем ценнее и эффективнее будут результаты.
Еще в недавнем прошлом, аналитикам приходилось идти на компромиссы в использовании нужной для компании информации, так как отсутствовала возможность своевременного взаимодействия со средой, что не позволяло воспользоваться большим объемом данных при мгновенной скорости их обработки за определенный конечный период времени. Исходя из того, что аналитикам важен анализ таких данных, как чеки, записи звонков, анкеты клиентов, публикации в социальных сетях именно в режиме реального времени, многие разработчики интеллектуальных систем предлагают свои технологические разработки в этой сфере [1; 2].
Так, например, SAP выпустила обширный комплекс решений данной проблемы, разработанных на платформе SAP HANA, которая позволяет обрабатывать «большие данные со скоростью мысли».
В данной статье будет рассматриваться программный продукт CO-PA Accelerator SAP, который позво-
ляет менеджерам различных компаний максимизировать успех в динамической деловой среде с актуальными решениями в реальном времени. Менеджеры и начальники отделов по продаже, регионам, работе с клиентами, закупкам и т. д., не дожидаясь статистических отчетов от отделов финансов и IT, могут создавать тактические, оперативные и стратегические бизнес-решения в режиме реального времени.
Основными характеристиками CO-PA Accelerator SAP является применение вычислений в оперативной памяти и использование SAP HANA как вторичной базы данных. С технической точки зрения HANA представляет собой систему, состоящую из аппаратной части (комплекса blade-серверов на базе архитектуры Intel Nehalem-EX CPU, от партнеров-производителей аппаратного обеспечения) и программного обеспечения от SAP, поставляемую в виде предконфигурированного комплекса. Это упрощает возможность внедрения программного комплекса в уже существующую систему компаний. Программная часть SAP HANA включает три элемента. Первый элемент -инструмент моделирования, определяющий, какие данные и из каких источников будут присутствовать в HANA. Вторая составляющая - инструменты загрузки данных, задающие правила перемещения
Секция «Информационно-экономические системы»
данных в HANA. Третий элемент является наиболее интересной частью - это база данных «in-memory», способная хранить огромные объемы данных и обрабатывать их с высокой скоростью.
Анализировать данные в CO-PA Accelerator SAP довольно просто. Пользователем выбирается критерий (Measures), по которому будет анализироваться информация. После подбирается фильтр (Filters), с помощью которого определяются данные, которые требуются в отчете. При отборе нужной информации, например, такой как: год, страна, промышленная группа, промышленная отрасль, район, заказчики или клиенты, потоки быта и т. д., с помощью фильтра можно получить отчетности и графики по заданным направлениям. И уточняется поле, по которому будет проводиться группировка (Group).
Например, если менеджеру по регионам нужно определить в какой-либо стране лучший район по продажам для определенного продукта у определенной компании за какой-либо год, он должен совершить следующие действия:
1) установить Measures - в данном случае это чистая прибыль (Net Profit);
2) подобрать Filters: исходя из запроса, указывается, за какой год (Year) определяется чистая прибыль, в какой стране (Country) и компании (Division), по какому продукту (Product);
3) отсортировать данные по выбранному полю -в данном случае сортируется по полю район (Sales District);
4) изучить данные в виде таблицы или по графику.
С помощью такого анализа данных можно с легкостью получить своевременные данные на такие запросы, как:
• самый прибыльный клиент прошлого года;
• сравнение самых выгодных продуктов в специализированной отрасли;
• определение наибольших издержек между клиентами за последнее N-количество лет;
• определение компании с наименьшим объемом продаж и т. д.
Подводя итоги, можно сказать, что программный продукт CO-PA Accelerator SAP предоставляет точный анализ рентабельности, который является жизненно важным для принятия решения, ведь от этого зависит, какие продукты предлагать, какую цену запросить, куда определить поставку продукции. Он помогает вовремя определять направление бизнеса, найти и устранять лишние расходы и создавать высококачественные отчеты, отражающие результаты индивидуально для каждого пользователя.
Библиографические ссылки
1. Gain the Full Benefit of Profitability Analysis with In-Memory Computing from SAP [Электронный ресурс]. URL: http://www.sap.com (дата обращения: 18.03.2014).
2. SAP HANA: теория вопроса [Электронный ресурс]. URL: SAP HANA : теория вопроса -© SAP.com (дата обращения: 18.03.2014).
© Жмурова Т. Г., Артеменко С. В., 2014
УДК 314.02
Е. С. Захарова Научный руководитель - С. И. Сенашов Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
АНАЛИЗ ИЗМЕНЕНИЯ ОБЩЕЙ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ США ЗА ПЕРИОД С 01.11.1983-01.10.2013 гг.
Сделан анализ изменения общей численности населения США всех возрастов, включая вооруженные силы за рубежом, построено уравнение регрессии, описывающее его динамику.
В аналитической литературе и статистических изданиях отмечается, что США, по численности населения, занимает третье место в мире после Индии и Китая. При этом за последние 30 лет население США увеличилось с 235 078 до 317 132 тыс. человек [1], а в процентном выражении практически на 35 % [1; 2].
Казалось бы, население США равномерно увеличивается. Но так ли это на самом деле? Существуют ли микроволны в рамках, которых наблюдается уменьшение общей численности населения или наблюдается только рост? Для ответа на эти вопросы необходимо проанализировать имеющиеся данные об общей численности населения. Для этого необходимо построить график данных и линии тренда, затем выбрать уравнение регрессии наиболее полно описывающее наши данные, а затем произвести статистическую обработку.
Рассмотрим основные статистические показатели для данной выборки значений общей численности населения США:
мода - 316 702;
среднее значение - 276 178,06;
медиана - 277 140.
Дисперсия для данной выборки равна 634 601 176,8. Соответственно, коэффициент вариации 9,12 %. Так как коэффициент вариации меньше 33 %, можно говорить, что данные являются однородными.
Эксцесс равен -1,31 < 0. Так как эксцесс отрицательный, то распределение плосковершинное, а это значит, что значения сосредоточены вблизи среднего в меньшей мере, нежели у нормального распределения.
