Как составить аналитику компании

Моя компания занимается парсингом сайтов в России уже более трёх лет, ежедневно мы парсим более 500 крупнейших интернет-магазинов в России. На выходе мы, как правило, отдаем данные в формате Excel/CSV и наши клиенты загружают эти данные в свои аналитические системы для построения отчетов (мониторинг цен, ассортиментный анализ и т.п.).

В этой статье я расскажу вам о 54 современных инструментах для специалистов по данным (аналитики). Эти программы, платформы и библиотеки рекомендуют отраслевые эксперты. Перечень может показаться большим, но ниже я сразу привожу полный список, и вы можете прочитать непосредственно о том или ином инструменте и дальше легко найти его в Интернете по названию.

Востребованность науки о данных

Если между стартапами, транснациональными корпорациями, политическими лидерами и другими организациями и есть что-то общее, то это использование данных для принятия стратегических решений.

Стартапы собирают все данные о рынке, которые им доступны, в том числе данные о поведении потребителей и информацию о конкурентах, и на основе них разрабатывают бизнес-планы.

Большие и малые компании, многонациональные корпорации и организации, работающие в разных отраслях, полагаются на статистические данные, такие как рыночные тенденции и результаты прошлых лет, при принятии решения о судьбе дочерних компаний, отделов и даже руководителей компаний.

Организации во всех секторах получают ценную информацию из данных и используют их для принятия важных решений — у каких поставщиков покупать сырье, в каких странах нужно расширяться, в какие продукты или сервисы стоит инвестировать и т.п. Данные всегда были важным товаром, но в последние годы в отрасли наблюдается огромный рост числа компаний, внедряющих большие данные.

Исследование, проведенное Dresner Advisory Services, показало, что число компаний, использующих большие данные, значительно увеличилось с 17% в 2015 году до 41% в 2016 году и 53% в 2017 году. Число компаний, которые пока не используют большие данные, за тот же трехлетний период сократилось всего до 11%. Самый ценный ресурс теперь не нефть, а данные

Если данные — это новая нефть, то наука о данных (data science) — это машина, которая обрабатывает их, чтобы сделать полезными. Без нее данные остаются нечитаемыми, и из них невозможно получить информацию.

Кто такой аналитик (специалист по данным)?

Наука о данных — это машина, которая обрабатывает большие данные, тогда как специалисты по данным (дата сайентисты) — это люди, управляющие этими машинами. Они решают проблемы с помощью своих аналитических и технических навыков.

Неотъемлемая черта любых дата сайентистов — любопытство. Они должны интересоваться тем, что компании нужно для успеха, исследовать инструменты и заставлять их работать в своих целях, понимать, чего они не знают.

Как метко сказала Кэти О’Нил, американский математик и автор книги «Оружие математического поражения» (Weapons of Math Destruction): «Иногда задача ученого по данным состоит в том, чтобы знать, что вы ничего не знаете».

Конкретные обязанности ученого по данным включают в себя:

Специалист по данным также должен обладать навыками настройки и работы с различными инструментами, включая инструменты отчетности.

Инструменты отчетности против инструментов бизнес-аналитики

Люди часто используют термины «инструменты бизнес-аналитики» и «инструменты отчетности» (в данном случае reporting это не только создание графиков, но и извлечение данных, работа с ними, анализ и, в конце-концов, построение отчетов) взаимозаменяемо, поэтому различия между ними как-то размыты. Но если вы собираетесь внимательно изучить эти два направления, вы увидите, что они используются для различных бизнес-целей.

Большинство платформ бизнес-аналитики уже включают в себя инструменты отчетности, и это понятно, так как, согласно приведенному выше исследованию Dresner, отчетность — это номер в списке технологий и инициатив, которые имеют стратегическое значение для бизнес-аналитики.

Вот в чем инструменты отчетности отличаются от инструментов бизнес-аналитики:

Например, с помощью инструментов BI вы, просмотрев данные из отдела кадров, узнаете, почему сократилось количество доставок. Затем вы узнаете, как повысить производительность вашего отдела доставки, чтобы количество доставок в день соответствовало количеству полученных заказов.

Когда дело доходит до инструментов бизнес-аналитики, формат является динамическим, что позволяет компаниям быстро работать с разными источниками данных и видеть причинно-следственные связи между ними.

Что следует учесть, выбирая инструмент для работы с данными

Инструменты отчетности помогают повысить производительность и могут внести огромный вклад в общую эффективность бизнеса вашей компании.

Однако важно понять, какой инструмент отчетности нужен именно вам, поскольку не все инструменты созданы равными. От выбранной вами платформы может зависеть работа ключевых отделов, поэтому важно тщательно подойти к ее выбору.

Факторы, которые вы должны учитывать при выборе:

Исследуем 50+ инструментов отчетности для обработки данных и создания отчетов

1. SAS

SAS уже более 40 лет является аналитическим центром, которому в 2018 году доверяли 92 из 100 крупнейших компаний списка Fortune Global 1000. Штаб-квартира компании находится в Северной Каролине, есть офисы и в других странах.

Кроме бизнес-аналитики, в пакете SAS также есть решения для:

В пакет программного обеспечения SAS входит более 200 компонентов, но сегодня мы рассмотрим SAS EBI или Suite of Business Intelligence Applications (набор приложений для бизнес-аналитики), который включает в себя инструменты отчетности.

Функции

Вот особенности SAS Business Intelligence:

Если мы захотим определить одну сильную сторону SAS, то это будет его всесторонность. Клиентам не нужно использовать другие инструменты для своей бизнес-аналитики, визуализации данных или статистического анализа.

Программное обеспечение SAS используется на многих рынках, включая:

SAS является одним из основных игроков в сфере бизнес-аналитики, наряду с SAP, IBM, Salesforce и другими лидерами рынка. Взгляните на «Магический квадрант» Gartner для платформ бизнес-аналитики, который представил Рональд фон Лун:

Цена

Стоимость SAS Business Intelligence начинается от 8,000 долларов на пользователя в год. Компания сотрудничает с Wells Fargo в США и Канаде с программой оплаты, которая включает несколько вариантов перевода денег за платформу.

Клиенты могут выбрать отсроченные, фиксированные или линейные платежи. Они также могут платить ежегодно, раз в полгода, ежеквартально и ежемесячно, если они отвечают следующим требованиям:

Оценки

Бизнес-аналитика SAS оценивается на 4.5 из 5 звезд 31 респондентом в Capterra и 4 из 5 звезд 46 респондентами в G2 Crowd.

2. Alteryx

Alteryx специализируется на end-to-end анализе данных. Среди поддерживаемых решений: расширенная аналитика, бизнес-аналитика и визуализация данных, обнаружение и управление данными, аналитика местоположений, подготовка данных и технологические интеграции.

Alteryx доверяют тысячи клиентов по всему миру, включая McDonald’s, Audi, Unilever и Experian. Генеральный директор Alteryx Дин Штекер недавно отметился в новостях после того, как его личное состояние достигло отметки в 1 миллиард долларов.

Функции

Особенности Alteryx:

Alteryx пользуется популярностью благодаря возможностям работы без дополнительного программирования и простым возможностям все-таки использовать код. В компании утверждают, что их инструмент может превратить любого в дата сайентиста.

Alteryx используется в следующих отраслях:

Цена

Цена Alteryx Designer составляет 5,195 долларов США на пользователя в год. Однако если вы собираетесь добавить больше функций и возможностей, годовая цена может увеличиться:

Оценки

Alteryx получил 5 из 5 от 61 респондента в Capterra и 4.5 из 5 звезд от 114 респондентов в G2 Crowd.

3. Apache Giraph

Apache Giraph — это инструмент для обработки графов с открытым исходным кодом, который изначально был разработан как конкурент Google Pregel. Это система используется Facebook для обработки и анализа социальных графов пользователей и их связей.

Этот инструмент, рекомендуется большинством экспертов в области больших данных, когда речь идет об установлении взаимосвязей между наборами данных.

Функции

Особенности этого инструмента отчетности:

Giraph в основном используется социальными сетями, такими как Facebook и Twitter, для анализа данных. Самая сильная сторона платформы — масштабируемость, которая делает его пригодным для работы с огромным количеством данных.

Giraph широко используется в социальных сетях, но также используется в следующих отраслях:

Цена

Цена программного обеспечения зависит от нескольких факторов и не раскрывается. Вам нужно связаться с Apache для индивидуального расчета цены.

Оценки

Apache Giraph имеет рейтинг 4.3 из 5 звезд на G2 Crowd. Этот рейтинг составлен на оценке всего двух респондентов.

5. Datapine

Идея Datapine — создание онлайн-отчетов без углубленных технических навыков. Платформа позволяет легко и просто создавать интерактивные информационные панели с помощью конструктора отчетов, объединяющего преимущества программного обеспечения для централизованного управления отчетами и облачного приложения.

Функции

Datapine позволяет пользователям исследовать, анализировать и создавать отчеты на основе своих данных с помощью всего нескольких кликов мыши и без необходимости какого-либо программирования. Результатами можно поделиться на визуальном дашборде, где уже можно будет создавать автоматические отчеты. Другие ключевые функции:

Самое лучшее в Datapine это то, что вам нужно только подключить его к источникам данных, и вы за 10 минут уже сможете создавать отчеты и аналитические материалы.

Datapine применяется во множество различных отраслей, включая, например, розничную торговлю, производство, логистику, исследования рынка, цифровые медиа и здравоохранение.

Среди организаций, которые используют этот инструмент отчетности, — Техасский университет, Kreditech, Media Markt, Fog Creek Software и Axel Springer.

Цена

Datapine доступен бесплатно в течение 14 дней. После этого вы можете воспользоваться любым из четырёх тарифов:

Оценки

Datapine имеет рейтинг 4.5 из 5 звезд на Capterra.

5. BigML

BigML — это платформа, которая значительно упрощает машинное обучение для дата сайентистов, поскольку предоставляет уже разработанные алгоритмы и структуры. BigML может использоваться в облаке или локально.

BigML настоятельно рекомендуется профессионалами в области обработки данных. В приведенном ниже твите он занимает второе место в списке инструментов, которые вы должны знать или использовать, если вы увлекаетесь машинным обучением и искусственным интеллектом:

Функции

Среди особенностей BigML:

Главное в BigML то, что это полная и всесторонняя платформа машинного обучения. Это и делает ее популярной.

BigML используется в следующих отраслях:

Цена

BigML предлагает два типа тарифных планов: Бесплатный и Прайм.

Бесплатный тариф: с бесплатной учетной записью дата сайентисты будут иметь доступ ко всем функциям в личных и образовательных целях. По этому плану разрешен только один пользователь, и у него или нее максимальный размер набора данных будет 16 МБ, допускается две параллельные задачи.

Прайм: владельцы платных тарифов имеют приоритет перед бесплатными. Их задачи приоритетнее, чем у бесплатных аккаунтов. Цены начинаются с 30 долларов в Стандартном плане и доходят до 10,000 долларов в Платиновом.

Оценки

BigML имеет рейтинг 4.7 из 5 звезд на G2 Crowd при 25 респондентах.

6. D3.js

D3.js — это JavaScript-библиотека, которая позволяет дата-инженерам создавать интерактивные визуализации для веб-браузеров. Она заменила фреймворк Protovis и работает на HTML5, CSS (каскадные таблицы стилей) и SVG (масштабируемая векторная графика).

Функции

Среди особенностей D3.js:

Как инструмент отчетности, D3 предоставляет платформу визуализации для ваших наборов данных. В D3.js замечательно то, что он модульный. Это означает, что вы можете загрузить только то, что хотите использовать, а не все библиотеки разом.

D3.js используется в различных отраслях: электронике, науке о данных, финансах и обслуживании потребителей. Поскольку этот инструмент основан на веб-стандартах, его используют и некоторые из сайтов:

D3 также используется в высшем образовании, такими профессорами, как Алекс Веллерштейн из Технологического института Стивенса. Вот пример проекта, над которым он работал, используя D3:

Цены

Поскольку D3.js является модульным, его разработчики тоже использовали модульный ценовой подход. Вам необходимо связаться с ними и сообщить свои требования, чтобы они могли составить для вас ценовое предложение.

Оценки

D3.js имеет 4-звездочный рейтинг на Capterra у 5 респондентов и 4.4-звездочный рейтинг на G2 Crowd у 19 респондентов.

7. matlab

matlab или Matrix Laboratory — это вычислительная среда и язык программирования. Он позволяет инженерам по данным составлять графики функций и данных, манипулировать матрицами, создавать пользовательские интерфейсы, реализовывать алгоритмы и многое другое.

matlab может использоваться для множества задач — математических вычислений, моделирования, создание прототипов и симуляций, разработки алгоритмов, анализа данных, исследований и визуализации данных, а также разработки приложений.

Функции

matlab имеет большую библиотеку математических функций для:

Помимо этого, matlab упрощает построение 2D и 3D графиков, анализ данных и разработку приложений благодаря своей интерактивной среде и программному интерфейсу.

matlab используют более 3 миллионов человек по всему миру в нескольких отраслях, включая:

Цены

У matlab есть четыре тарифных плана, которые основаны на том, где и как будет использоваться это ПО. Это:

Оценки

matlab получил 4.5 звезды на Capterra и G2 Crowd, 1038 и 438 респондентов соответственно.

8. Ggplot2

Это, прежде всего, инструмент визуализации данных, разработанный, в основном, для языка статистического программирования R.

Ggplot2 — это полноценный инструмент визуализации данных, с автоматической подсветкой данных, градиентом для разграничения положительных и отрицательных значений, сглаживанием и настройками сложных, но красивых графиков.

Он может легко превратить декартовы графы в полярные с помощью всего одного оператора. С ggplot2 вы можете использовать разные наборы данных и создать для них единые графики.

Ggplot2 имеет миллионы загрузок на Github, и большинство людей, которые скачивают его, являются специалистами по данным из технологических компаний, журналистами или даже правительственными работниками.

Оценка

Оценка удовлетворенности пользователей в Financesonline Score составляет 96%.

9. Tableau

Tableau — инструмент визуализации данных, который упрощает большие наборы данных и превращает их в простой для понимания формат. Даже технически не подкованные люди могут с помощью Tableau создавать информационные дашборды.

Функции

Наиболее важные особенности Tableau:

Тысячи компаний по всему миру используют Tableau, и большинство из них относятся к следующим отраслям:

Цена

Tableau предлагает три варианта цены. У них есть план для Отдельных лиц, для Команд и организаций, а также для Встроенной аналитики.

Оценки

В Capterra у Tableau 4.5 из 5 звезд при 1091 респонденте. С другой стороны, он имеет рейтинг 4.4 звезды на G2 Crowd от 691 респондента.

10. Jupyter

Jupyter предлагает платформу создания отчетов для Jupyter Notebook и Jupyter Lab. Project Jupyter — это некоммерческая организация, которая изначально была дочерней компанией IPython, но позже сосредоточилась на разработке программ с открытым исходным кодом для «интерактивных вычислений на десятках языках программирования».

Функции

Основными особенностями Jupyter являются:

Благодаря этим функциям Jupyter легко стал «вычислительным блокнотом для дата сайентистов».

Отрасли промышленности, использующие Jupyter, варьируются от программного обеспечения и страхования до коммуникаций и науки о данных. Некоторые из компаний, которые используют приложение:

Цена

Project Jupyter не предоставляет информацию о ценах, но вы можете начать работу с приложением, просто установив его на свой компьютер.

Оценки

На G2 Crowd Jupyter Notebook получил оценку 4.5 из 5 звезд у 80 респондентов.

11. Matplotlib

Matplotlib — библиотека для рисования, которая использует Python 2D. С помощью Matplotlib пользователи могут создавать гистограммы, столбцовые и круговые диаграммы, графики ошибок и все прочие графики, используя всего лишь несколько строк кода. Это средство визуализации данных может использоваться в нескольких средах, таких как Python, IPython, Jupyter notebook и в других программах.

Функции

Самое большое преимущество Matpotlib — это удобство для пользователей, его могут использовать даже новички в программировании. Построение графиков в Matplotlib стало простым благодаря модулю pylot, который помогает пользователям в построении графиков.

Matplotlib используется в нескольких отраслях, включая информационные технологии, программное обеспечение, управление персоналом, финансовые услуги, розничная торговля, маркетинг и реклама.

Цена

Matplotlib можно использовать бесплатно.

Оценки

Приложение имеет 4-звездочный рейтинг от 6 респондентов на G2 Crowd.

12. NLTK (Natural Language Toolkit)

NLTK — платформа, которая предлагает простые интерфейсы для более чем 100 текстовых и лексических ресурсов, а также предоставляет набор библиотек для обработки текста. Используется при создании программ на Python

Функции

Преимущество NLTK в качестве платформы для анализа текста заключается в том, что он включает в себя обширную библиотеку алгоритмов для работы с естественными языками. Он может выделять части речи, проводить токенизацию, анализ настроения и сегментацию тем.

NLTK относится к категории «Обработка естественного языка», и среди отраслей, которые его используют:

Цена

NLTK — это бесплатная платформа с открытым исходным кодом, которая опирается на работу своего сообщества.

Оценки

NLTK оценили в 4.5 звезды в рейтинге G2 Crowd.

13. Scikit-learn

Scikit-learn — это библиотека машинного обучения для Python. Она построена на SciPy, NumPy и matplotlib и также является ПО с открытым исходным кодом. Компании могут использовать его по лицензии BSD.

Функции

Некоторые исследователи данных называют Scikit-learn лучшим инструментом для машинного обучения, поскольку он обладает следующими особенностями:

Помимо регрессии, Scikit-learn также позволяет пользователям классифицировать, кластеризовать, выполнять уменьшение размерности, выбирать модели и производить предварительную обработку.

Scikit-learn широко используется в различных направлениях, включая фондовый рынок, бронирование гостиниц, потоковые музыкальные сервисы, исследования рынка и все остальное, требующее прогнозирования поведения потребителей.

Цена

Scikit-learn является бесплатным для использования и подпадает под действие лицензии BSD.

Оценки

Scikit-learn имеет рейтинг 4.8 звезды на G2 Crowd, его оценил 41 респондент.

14. TensorFlow

TensorFlow был разработан командой Google Brain для внутреннего использования, а позднее, в ноябре 2015 года, выпущен под лицензией Apache License 2.0.

Это бесплатная математическая библиотека с открытым исходным кодом, подходящая для машинного обучения. Исследователи могут использовать TensorFlow для создания high-end приложений машинного обучения. В то же время разработчики могут создавать приложения машинного обучения на основе TensorFlow.

Функции

Особенности TensorFlow:

За этим библиотекой стоит большое сообщество разработчиков и исследователей.

TensorFlow уже имеет готовые модели и подсистемы, которые можно комбинировать с использованием Python-скриптов.

TensorFlow используется транснациональными корпорациями, такими как LinkedIn, Coca Cola, Airbnd, GE Healthcare, Intel, PayPal и Twitter. TensorFlow используется для работы:

Цена

TensorFlow можно использовать бесплатно под лицензией Apache 2.0.

Оценки

TensorFlow получил оценку 4.5 из 5 звезд как в G2 Crowd, так и в Capterra, с 38 и 66 отзывами соответственно.

15. Weka

Weka или Waikato Environment for Knowledge Analysis — пакет машинного обучения, написанный на Java, что делает его простым и настраиваемым для любого внедрения.

Weka предоставляет широкий выбор инструментов визуализации данных, что делает его эффективным инструментом создания отчетов. Он также предоставляет алгоритмы для анализа данных, к которым легко получить доступ благодаря графическим пользовательским интерфейсам, которые поставляются в комплекте.

Функции

Наиболее привлекательным аспектом Weka является то, что он доступен бесплатно под лицензией GNU General Public License. Его графические интерфейсы делают Weka простым в использовании и понимании, и, поскольку он написан на Java, он может работать на любой современной платформе.

Weka подходит для решения задач интеллектуального анализа данных — предварительной обработки, классификации, регрессии и визуализации.

Среди отраслей, которые используют Weka — розничная торговля, финансовые услуги и биотехнологии.

Цена

Weka может свободно использовать в соответствии с GNU General Public License.

Оценки

У Weka оценки 4.5 и 4.4 на Capterra и G2 Crowd, 8 и 12 респондентов соответственно.

16. Apache Hadoop

Apache Hadoop используется в качестве инструмента распределенной обработки больших данных. Это, прежде всего, платформа, которая может использоваться при обработке больших наборов данных в распределенной среде. Apache Hadoop — мощное хранилище, которое позволяет пользователям выполнять обработку действительно больших данных.

Функции

Сильные стороны Apache Hadoop заключаются в его основных компонентах:

Отрасли, которые используют Apache Hadoop:

Некоторые из компаний, которые используют Apache Hadoop — Wipro, TouchCommerce, Zipcar и Conversant Media.

Цена

Hadoop можно загрузить и использовать бесплатно, поскольку это программное обеспечение с открытым исходным кодом. Тем не менее, доступны коммерческие версии и дистрибутивы Hadoop.

Оценки

Apache Hadoop получил 8.3 из 10 на Trust Radius и 8.4 на Predictive Analysis Today.

На Capterra и G2 рейтинга Apache Hadoop нет, хотя он широко используется компаниями из разных секторов. По данным Enlyft, это программное обеспечение использует более 30,000 компаний.

17. Apache HBase

Apache HBase может работать с огромными таблицами данных с миллиардами строк и миллионами столбцов. Это открытая, версионная и распределенная нереляционная база данных, разработанная как копия Bigtable Google. С Apache HBase вы можете получать доступ к большим данным в режиме реального времени, в любом месте.

Функции

Возможности Apache HBase (как написано на сайте):

Apache HBase используется в следующих отраслях:

Цена

Вы можете скачать любую версию Apache HBase с сайта.

Оценки

Инструмент оценивается 4.2 из 5 звезд на G2 Crowd.

18. Apache Hive

Apache Hive обеспечивает выполнение запросов и анализ данных для программного обеспечения, созданного при помощи Apache Hadoop или работающего с ним. Предоставляет интерфейс, подобный SQL.

Функции

Особенности Apache Hive:

Более четырех тысяч компаний по всему миру используют Apache Hive. Эти компании относятся к следующим отраслям:

Цена

Apache Hive можно использовать бесплатно под лицензией Apache 2.0.

Оценки

Hive имеет рейтинг 4.2 звезды на G2 Crowd.

19. Apache Kafka

Apache Kafka — распределённый программный брокер сообщений. Спроектирован как распределённая, горизонтально масштабируемая система, обеспечивающая наращивание пропускной способности как при росте числа и нагрузки со стороны источников, так и количества систем-подписчиков. Подписчики могут быть объединены в группы. Поддерживается возможность временного хранения данных для последующей пакетной обработки. Одной из особенностей реализации инструмента является применение техники, сходной с журналами транзакций, используемыми в системах управления базами данных.

Apache Kafka можно использовать для обмена сообщениями, отслеживания активности на сайтах, агрегирования логов, метрик, обработки потоков и множества других задач.

Функции

Apache Kafka является масштабируемым, надежным и стабильным. Другие особенности Kafka:

Apache Kafka используется во множестве отраслей, включая программное обеспечение, информационные технологии, управление персоналом, финансовые сервисы, управленческий консалтинг, больницы и здравоохранение, высшее образование и интернет.

Некоторые из наиболее известных компаний, которые его используют, — JPMorgan Chase, Uber Technologies, HP Enterprise Company и Walker Digital Table Systems.

Цена

У Apache Kafka открытый исходный код и его можно скачать бесплатно. Также доступны платные дистрибутивы.

Оценки

Kafka получил оценку 4.3 из 5 на G2 Crowd.

20. Apache Storm

Apache Storm — это распределенная система вычислений в реальном времени, которая доступна бесплатно с открытым исходным кодом. С помощью Apache Storm вы можете надежно обрабатывать огромное количество потоков данных. Среди примеров использования Apache Storm — машинное обучение, аналитика в реальном времени и распределенный вызов процедур (RPC).

Функции

Преимущество использования Apache Storm в том, что он совместим с любым языком программирования, так как он очень простой и легкий в использовании. Storm также может интегрироваться с любыми базами данных и системами запросов, и работает очень быстро. Его скорость превышает миллион кортежей в секунду на узел.

Apache Storm масштабируем и отказоустойчив. Вам не придется беспокоиться о том, что он потеряет какие-то данные, платформа гарантирует, что все ваши данные будут обработаны.

Apache Storm широко используется в нескольких отраслях — программное обеспечение, информационные технологии, кадры и подбор персонала, образование, финансовые услуги и здравоохранение.

Twitter, Baidu, Wayfair и Alibaba — лишь некоторые компании, которые используют это программное обеспечение для своих вычислений.

Цена

Apache Storm — бесплатное приложение с открытым исходным кодом.

Оценки

Двенадцать респондентов оценили Apache Storm на 3.8 звезды на G2 Crowd.

21. Apache Pig

Apache Pig – это высокоуровневый процедурный язык, предназначенный для выполнения запросов к большим слабо структурированным наборам данных с помощью платформ Hadoop и MapReduce. Pig упрощает использование Hadoop, позволяя выполнять SQL-подобные запросы к распределенным наборам данных. Характерным свойством программ Pig является то, что их структура поддается существенному распараллеливанию, что в свою очередь позволяет с его помощью обрабатывать очень большие наборы данных.

Функции

Apache Pig на своем сайте описывает три основных преимущества:

Самое лучшее в Apache Pig — то, что он может анализировать все виды данных, будь то структурированные или неструктурированные.

Apache Pig используется компаниями Hortonworks Inc., Comscore Inc., SalesHandy, The MITER Corporation и другими компаниями в следующих отраслях:

Цена

Apache Pig — проект с открытым исходным кодом в рамках Apache Software Foundation и всех призывают принять участие в его разработке.

Оценки

Инструмент имеет рейтинг 3.9 звезды на G2 Crowd, оставлено 17 отзывов.

22. Apache Mesos

Apache Mesos — это централизованная отказоустойчивая система управления кластером. Она разработана для распределенных компьютерных сред c целью обеспечения изоляции ресурсов и удобного управления кластерами подчиненных узлов. Он использует те же принципы, что и ядро Linux, но Apache Mesos работает на каждой машине и предоставляет приложениям API для управления ресурсами и планирования, как в физических, так и в виртуальных средах.

Функции

Среди особенностей Apache Mesos:

В число компаний, использующих Mesos, входят HubSpot Inc., Twitter Inc., ISHI systems INC., Mesosphere и многие другие. Эти компании работают в отраслях ПО, информационных технологий, управления персоналом, финансовых сервисов, интернета, компьютерного оборудования, розничной торговли, высшего образования и телекоммуникаций. Есть и правительственные учреждения, которые используют этот инструмент.

Цена

Mesos — ПО с открытым исходным кодом и его можно бесплатно загрузить с сайта.

Оценки

Apache Mesos получил 4 звезды в рейтинге G2 Crowd, составленный по мнению 16 респондентов.

23. Apache Mahout

Целью Apache Software Foundation при разработке Apache Mahout была бесплатная реализация алгоритмов распределенного машинного обучения, связанных с кластеризацией данных, классификацией и совместной фильтрацией.

Mahout также содержит Java-библиотеки для функций линейной алгебры и статистики. Большинство реализаций использует платформу Apache Hadoop, хотя все еще существует ряд не внедренных алгоритмов.

Функции

Известные особенности Mahout:

Facebook, LinkedIn, Rang Technologies, Twitter, LucidWorks, Yahoo и Foursquare — лишь некоторые из компаний, которые используют Apache Mahout. Большинство компаний, которые используют Mahout, принадлежат к различным отраслям — разработке программного обеспечения и компьютерного оборудования, кадровым ресурсам, финансовым услугам, здравоохранению или управленческому консалтингу.

Цена

Apache Mahout можно использовать бесплатно по лицензии Apache 2.0.

Оценки

Инструмент получил 4.3-звездочный рейтинг на G2 Crowd, всего проставлено 11 оценок.

24. RapidMiner

RapidMiner — комплексная платформа обработки данных, которая обеспечивает совместную работу и прозрачность машинного обучения. Ранее он был известен как YALE или Yet Another Learning Environment. Программное обеспечение предоставляет целостную среду для дата сайентисов — для подготовки данных, машинного обучения, глубокого обучения и предиктивного анализа.

Функции

RapidMiner основан на трех «китах», которые обеспечивают полную прозрачность и управляемость машинным обучением. Это:

Отрасли, которые используют RapidMiner:

Цена

RapidMiner имеет пять различных тарифных планов:

RapidMiner предлагает скидки для студентов и некоммерческих организаций, а также предлагает бесплатную пробную версию своей основной программы.

Оценки

RapidMiner получил 4.5 звезды на G2 Crowd и на Capterra по мнению 320 и 16 респондентов соответственно.

25. DataRobot

DataRobot — автоматизированная платформа искусственного интеллекта, подходящая для дата сайентистов всех уровней квалификации. Этот инструмент также предназначен для бизнес-аналитиков, руководителей компаний, разработчиков программного обеспечения и ИТ-специалистов и призван сделать машинное обучение максимально простым.

DataRobot позволяет пользователям быстро создавать и развертывать точные предиктивные модели, автоматизируя большинство задач.

Функции

DataRobot выделяется своей самовосстанавливающейся распределенной архитектурой, обширной экосистемой алгоритмов и широким набором инструментов визуализации. Помимо этого, DataRobot имеет следующие особенности:

Несколько отраслей используют DataRobot в своих процессах машинного обучения и создания искусственного интеллекта. Вот некоторые из этих отраслей:

Цена

DataRobot не разглашает своих цен, но вы можете связаться с ними, чтобы получить расценки или запланировать демонстрацию.

Оценки

DataRobot имеет 5-звездочный рейтинг на Capterra и 4.4 звезды на G2 Crowd.

26. Qubole

Qubole — платформа самостоятельной работы с большими данными, специально предназначенная для машинного обучения, анализа данных и искусственного интеллекта. Она построена на Amazon, Google, Microsoft и Oracle Clouds командой, которая также основала Apache Hive.

Функции

С помощью Qubole ученые могут обрабатывать большие кластеры данных в любом общедоступном облаке и создавать запросы менее чем за пять минут. Он создан для тех, кто использует данные, и поэтому создан простым. Существует несколько способов доступа к данным, включая веб-интерфейс, блокноты, API или даже сторонние инструменты бизнес-аналитики.

Qubole оптимизирован для облачных вычислений и может служить единой платформой для обработки данных и формирования отчетов, обработки потоковых данных, машинного обучения.

Инструмент работает на инфраструктуре Microsoft Azure, AWS и Oracle Cloud, поэтому вы можете наслаждаться масштабируемостью и эластичностью облака.

Отрасли, в которых используется Qubole:

Цена

У Qubole есть только один тарифный план Qubole Data Platform — Enterprise Edition, цена которого составляет $0.14 за QCU (Qubole Compute Unit) в час. Пакет включает в себя поддержку премиум-класса и адаптивную серверную архитектуру.

У вас также есть возможность попробовать Qubole бесплатно с любым из этих вариантов:

Оценки

Qubole имеет 5-звездочный рейтинг на Capterra и 4-звездочный рейтинг на G2 Crowd на основе 234 отзывов.

27. Paxata

Paxata — приложение для подготовки данных и платформа машинного обучения. Проект должен устранить трудности, связанных с превращением необработанных сырых данных в структурированную и полезную информацию. Таким образом, Paxata уменьшает усилия и время, затрачиваемое на подготовку данных, от сбора, исследования, до очистки и формирования.

Функции

Особенности Paxata:

Paxata использует во многих отраслях, вот некоторые из них:

Цена

Paxata предлагает бесплатную пробную версию своего программного обеспечения в течение 14 дней. Эта бесплатная пробная может работать с 500 тысячами строк и предлагает все основные функции. Ниже представлены платные пакеты Paxata:

Оценки

Paxata получил 7.7 из 10 у Predictive Analysis Today. На Capterra и G2 Crowd оценок для Paxata нет.

28. Trifacta

Trifacta — платформа, которая ускоряет обработку данных, превращая необработанные данные в полезные и значимые выводы. Ее можно использовать с любой облачной платформой, включая AWS, Microsoft Azure, Snowflake или Google Cloud.

Функции

Особенности Trifacta:

Trifacta используется в различных отраслях, включая техническую, финансовую, бизнес-услуги, производство, розничную торговлю, страхование, здравоохранение и больницы, образование, телекоммуникации и транспорт.

Среди компаний, которые используют Trifacta, — JPMorgan Chase, Bank of America, Advantage, IQVIA и Mattel.

Цена

Trifacta предлагает три тарифных плана: Trifacta Wrangler, Trifacta Wrangler Pro, Trifacta Wrangler Enterprise. Первый пакет бесплатен для 100 МБ и ограничен в функционале. План Pro, с другой стороны, начинается с 419 долларов в месяц на пользователя. Включает в себя все основные функции. Корпоративный пакет включает в себя все функции, включая обучение на сайте, и вы должны связаться с компанией, чтобы получить расценки.

Оценки

У Trifacta 4.5 звезды на G2 Crowd.

29. Redis

Redis — резидентная система управления базами данных класса NoSQL с открытым исходным кодом, работающая со структурами данных типа «ключ — значение». Используется как для баз данных, так и для реализации кэшей, брокеров сообщений. Redis может поддерживать различные структуры данных, включая хэши, строки, списки, наборы, растровые изображения и индексы.

Функции:

Особенности Redis:

Redis используется бизнесос, финансам, СМИ и в интернете, на производствах, в розничной торговле, телекоммуникациях, образовании, развлечениях и здравоохранении.

Цена

Redis может свободно использовать под лицензией BSD.

Оценки

Redis имеет рейтинг 4.4 на G2 Crowd с 76 респондентами и 5 звезд на Capterra с 39 респондентами.

30. Lumen Data

Lumen Data — платформа управления информацией, которая использует поэтапный подход в рамках своей методологии, основанной на MDM. Компания предоставляет продукты, а также консультационные услуги для:

Функции

Ключевые особенности Lumen Data:

Среди отраслей, в которых используются продукты и услуги Lumen Data, финансовые услуги, производство, образование, наука, розничная торговля и телекоммуникации.

Цена

Цены Lumen Data выдает по запросу, поэтому вам необходимо связаться с ними для понимания ситуации.

Оценки

На Capterra или G2 Crowd оценок нет.

31. Excel

Excel — самый традиционный способ составления отчетов, хотя он и очень ограничен. Несмотря на то, что за прошедшие годы появилось много других инструментов, для работы с Excel разработано множество расширений.

Ниже некоторые из них.

32. Domo

Domo поможет вам превратить Excel в мощную платформу для визуальной аналитики. Решение позволяет вам работать совместно с другими членами команды в режиме реального времени.

33. XLCubed

XLCubed использует формат представления Excel и механизмы расчетов, но также превращает Excel в базу данных, которую компании могут напрямую подключать к своим данным. Это дает пользователям больше гибкости, чем простой и чистый Excel.

34. InetSoft

Наконец, есть InetSoft Style Intelligence, который может превратить Excel в инструмент отчетности Business intelligence. Он делает Excel более гибким, поскольку улучшает исследование данных и позволяет сопоставлять данные не только из Excel, но также из Google Adwords и Analytics, Salesforce и других баз данных.

35. MLBase

MLBase — это пакет Julia, который предоставляет различные инструменты для машинного обучения. Это очень полезная библиотека для дата сайентистов и разработчиков в случае, когда они пишут свои собственные модели машинного обучения.

MLBase является частью Berkeley Data Analytics Stack (BDAS) вместе с Apache Spark. Инструмент состоит из трех компонентов, а именно:

Функции

Компоненты, обсужденные выше, дают MLBase следующие возможности:

Как и Apache Spark, MLBase используется в самых разных сферах, таких как программное обеспечение, ИТ и ИТ-сервисы, кадры и рекрутинг, высшее образование, финансовые услуги, здравоохранение, а также управленческий консалтинг.

Цена

MLBase является open source продуктом, и нет никакой информации о том, распространяется ли пакет за деньги.

Оценки

MLBase имеет 4 звезды на G2 Crowd.

36. Microsoft Azure Machine Learning Studio

Microsoft Azure Machine Learning Studio предоставляет среду коллективного и визуального машинного обучения, где пользователи даже без навыков программирования могут легко создавать, тестировать и изменять свои модели предиктивного анализа.

Пользователи могут просто перетаскивать наборы данных и модули анализа на холсте Azure ML. Эти наборы данных и модули соединяются и формируют эксперимент, который выполняется в Machine Learning Studio.

Если вы хотите изменить модель, то просто отредактируйте эксперимент и запустите его снова. Учебный эксперимент может быть преобразован в готовую прогностическую модель, которую можно опубликовать в виде веб-службы, доступной для других людей.

Функции

Самая сильная сторона этого инструмента — его drag-and-drop функциональность с перетаскиванием готовых блоков для создания экспериментов. Студия совсем не требует навыков программирования, так что даже новички в данных и без опыта разработки смогут использовать этот инструмент.

Другие интересные функции Microsoft Azure ML Studio:

В число ведущих компаний, которые используют Azure Machine Learning Studio, входят Nigel Frank International Ltd, MAQ LLC, KiZan Technologies и, конечно же, корпорация Microsoft. Большинство компаний относятся к следующим отраслям:

Цена

Azure Machine Learning Studio можно использовать бесплатно со следующими ограничениями:

С другой стороны, стандартный план допускает неограниченное количество модулей и места для хранения, несколько нод и эксперименты могут продолжаться до семи дней. Его цена составляет 9.99 доллара за рабочее место в месяц и 1 долл. США в час за проведения экспериментов в Студии.

Стандартный план включает в себя возможность развертывания ваших экспериментов в виде веб-службы, но это требует дополнительных затрат, которые начинаются со 100.13 и доходят до 9,999.98 долларов.

Оценки

Azure Machine Learning Studio имеет рейтинг 4.4 и 4.5 звезд на G2 Crowd и Capterra.

37. MLJAR

MLJAR — платформа машинного обучения для разработки, прототипирования и развертывания алгоритмов распознавания шаблонов. Она направлена на изучение различных моделей в каждом алгоритме обработки данных, поэтому работает относительно медленно по сравнению с другими платформами машинного обучения.

Функции

MLJAR предоставляет один интерфейс для множества алгоритмов, встроенный поиск гиперпараметров, интеллектуальные настройки по умолчанию для параметров, облачный доступ с использованием REST API и возможность создания прогнозов.

Компании, которые используют MLJAR, принадлежат к разным отраслям, таким как программное обеспечение и компьютерное оборудование, кадры, финансы, образование и информационные технологии.

Цена

MLJAR предлагает бесплатный тариф, на котором вам дается один компьютер, 30 дней в истории проекта и ограничение набора данных 0.25 ГБ. Платные уровни с неограниченной историей и возможностью работы в облаке MLJAR:

Оценки

У MLJAR на G2 Crowd и Capterra нет доступных рейтингов.

38. Amazon Lex

Amazon Lex — платформа, которая позволяет пользователям встраивать диалоговые голосовые и текстовые интерфейсы в любое приложение. Благодаря функциям глубокого обучения, связанным с ASR (автоматическое распознавание речи) и NLU (понимание естественного языка), вы можете преобразовывать речь в текст и понимать намерения пользователей — разрабатывать приложения, которые имеют высокий уровень вовлеченности и поддерживающих разговоры, похожие на реальные.

Amazon Lex построен по тем же технологиям глубокого обучения, что Amazon использовал и для Alexa, с ним любой человек может разрабатывать разговорные боты.

Функции

Наиболее интересные особенности Amazon Lex:

В число компаний, которые используют Amazon Lex, входят Liberty Mutual, KloudGin, RedAwning, Dynatrace, Rubrik, Astro, Infor Coleman, BuildFax, Kelley Blue Book, NASA и Американская ассоциация кардиологов.

Эти компании относятся к широкому кругу отраслей — страхование, автомобилестроение, компьютерное программное обеспечение, телекоммуникации и государственный сектор.

Цена

Как и другие сервисы AWS, Amazon Lex выставляет цены за одно использование:

Оценки

По оценке 29 респондентов G2 Crowd, Amazon Lex получил рейтинг 4.3 звезды.

39. IBM Watson Studio

IBM Watson Studio — инструмент совместной работы для очистки и формирования данных, анализа и визуализации, создания моделей машинного обучения.

Функции

IBM перечисляет следующие преимущества IBM Watson Studio:

По данным Enlyft, IBM Watson Studio занимает 25% рынка машинного обучения. Основными отраслями, которые используют Watson Studio, являются программное обеспечение, здравоохранение, информационные технологии и сервисы, высшее образование, подбор персонала и финансовые услуги.

Цена

IBM Watson Studio доступна в трех вариантах:

Оценки

IBM Watson Studio имеет рейтинг 4.1 звезды на G2 Crowd.

40. Automatic Statistician

Automatic Statistician была разработана с целью облегчить превращение необработанных данных в полезную информацию путем создание прогнозов, выводов и интерпретаций на их основе. Automatic Statistician — система, которая создает возможные статистические модели для объяснения данных, а полученные результаты представляет в виде цифр и текста с естественным языком.

Функции

Что отличает Automatic Statistician от других инструментов, так это его способность находить возможные статистические модели в данных и способность объяснять эти находки на естественном английском языке. Благодаря этому функционалу создания понятных отчетов инструмент и получил свое название, так как он может превратить любого пользователя в настоящего статистика.

Automatic Statistician используется в разных отраслях, включая розничную торговлю, eCommerce, производство, рекламу и маркетинг, здравоохранение, программное и аппаратное обеспечение и информационные технологии.

Цена

Automatic Statistician не публикует данные о ценах, но вы можете запросить демонстрационную версию.

Оценки

На G2 Crowd и Capterra оценок нет.

41. PythonReports

PythonReports — инструментарий, который позволяет создавать отчеты по базам данных в программах на Python. Он также предлагает шаблоны отчетов, генератор отчетов, средства для создания графического интерфейса пользователя и графиков.

Функции

PythonReports прост в использовании и предлагает разнообразные функции. Отчеты можно сохранять в файлы или показывать на экране, экспортировать в PDF, распечатывать и т.д.

PythonReports используется компаниями, работающими с программами на Python.

Цена

PythonReports бесплатен.

Оценки

Для PythonReports пока нет оценок.

42. R

R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU. Некоторые из предоставляемых им статистических методов — линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, кластеризация, анализ данных и классификация.

Функции

С R получаются хорошие графики высокого качества. В нем также присутствуют формулы и математические символы. Среда R включает в себя:

R используется в банковском деле, социальных сетях, здравоохранении, электронной коммерции и финансах. Он широко используется Facebook, Google, Ford Motor Company, Microsoft, Mozilla, New York Times, Twitter и ANZ Bank.

Цена

Исходники R доступны всем желающим как бесплатное ПО по лицензии Free Software Foundation GNU General Public License.

Оценки

Пока недоступны.

43. Apache Spark

Apache Spark — фреймворк с открытым исходным кодом для реализации распределённой обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных, входящий в экосистему проектов Hadoop. В отличие от классического обработчика из ядра Hadoop, реализующего двухуровневую концепцию MapReduce с дисковым хранилищем, Spark использует специализированные примитивы для рекуррентной обработки в оперативной памяти, благодаря чему позволяет получать значительный выигрыш в скорости работы для некоторых классов задач, в частности, возможность многократного доступа к загруженным в память пользовательским данным делает библиотеку привлекательной для алгоритмов машинного обучения.

Функции

Среди особенностей Apache Spark:

Самое лучшее в Apache Spark — это его скорость. Инструмент способен сократить количество операций чтения/записи, что позволяет запускать приложения в 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее на диске.

https://twitter.com/KirkDBorne/status/1173370433195925504

Apache Spark работает в следующих отраслях:

Цена

Apache не раскрывает цены на этот продукт.

Оценки

Apache Spark оценили в 4 звезды в G2 Crowd, хотя количество респондентов невелико — всего 7 человек.

44. Anaconda

Anaconda — платформа поддержки ИИ, которая позволяет командам по обработке данных выполнять множество операций. Это бесплатный дистрибутив языков программирования R и Python с открытым исходным кодом, целью которого является упрощение управления пакетами и их развертывания.

Функции

Anaconda широко используется различными компаниями и организациями благодаря этим особенностям:

Компании, которые используют Anaconda, работают в разных отраслях. Некоторые из этих компаний — Ford Motors, Bank of America, Walmart, Charles Schwab и Experian. Основные направления:

Цена

Anaconda — это бесплатный дистрибутив с открытым исходным кодом.

Оценки

Пока оценок для Anaconda на G2 Crowd и Capterra нет.

45. Keras

Keras — библиотека глубокого обучения, написанная на Python и работающая поверх TensorFlow, Theano и CNTK.

Функции

Keras обладает следующими функциональными возможностями:

Среди компаний, использующих Keras, вы можете найти Vanguard, Verizon, IBM, Tailwind и Amgen. А еще в технологиях, B2B-услугах, образовании, производстве, финансах, здравоохранении, розничной торговле, в СМИ и в интернет, а также в телекоммуникациях.

Цена

Keras — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом.

Оценки

Keras имеет рейтинг 4.5 звезды на G2 Crowd и Capterra по отзывам 59 респондентов.

46. Feature Labs

Feature Labs разрабатывает API и инструменты, которые полезны в науке о данных и анализе данных. У него есть три основных продукта, а именно Feautetools, MLApps и Tempo.

Функции

Featuretools использует простой Python API, чтобы разработчики могли интегрировать технологии автоматизации Feature Labs.

MLApps предоставляют владельцам бизнеса и командам дата сайентистов доступ к готовым решениям на основе машинного обучения, среди которых прогнозирование фрода, прогнозирование следующей покупки, борьба с отмыванием денег, оценка кредитного рейтинга, повторные обращения в больницы и многое другое.

Наконец, Tempo предназначен для тех, кто хочет создавать свои собственные модели машинного обучения с использованием средств автоматизации Feature Labs.

Продукты Feature Labs могут использоваться в различных отраслях, таких как банковское дело и финансы, здравоохранение, информационные технологии, страхование, промышленность, розничная торговля, а также продажи и маркетинг.

Цена

Featuretools для индивидуальных пользователей стоит 50,000 долларов в год, для команд — 100,000 долларов в год. Есть специальные цены на Featuretools Enterprise.

Цены на два других продукта Feature Labs выдаются по запросу.

Оценки

Для Feature Labs и ее продуктов нет оценок.

47. RStudio

RStudio — это IDE или интегрированная среда разработки, разработанная для языка программирования R. Она доступна как в открытой, так и в коммерческих версиях и может работать на настольных компьютерах или через веб-браузер.

Функции

Некоторые функции, представленные на сайте RStudion:

RStudio используется в программном обеспечении, розничной торговле, производстве, банковском деле и финансах, а также в сфере страхования.

Цена

Разумеется, версия RStudio с открытым исходным кодом предоставляется бесплатно по лицензии AGPL v3. Коммерческое издание, с другой стороны, стоит 4,975 долларов для пяти пользователей в год. Тут есть доступ ко всем функциям, инструментам администрирования, усиленной безопасности и аутентификации, расширенному управлению ресурсами и другим функциям, недоступным в редакции с открытым исходным кодом.

Оценки

RStudio имеет оценку 4.5 звезды в G2 Crowd при 469 отзывах.

48. GraphLab Create

GraphLab Create — это, прежде всего, библиотека Python, цель которой помочь дата сайентистам и разработчикам в создании масштабируемых и высокопроизводительных приложений.

Функции

Пользователи имеют доступ к инструментам, которые делают разработку приложений простой и эффективной. Разработчики могут использовать одни и те же участки кода, как на настольных компьютерах, так и в распределенной среде. API гибок, поэтому разработчики могут настраивать его в зависимости от задач машинного обучения.

Отрасли, которые используют GraphLab Create — программное обеспечение, образование, информационные технологии, интернет, здравоохранение, а также финансовые сервисы.

Цена

GraphLab имеет открытый исходный код, и у них нет коммерческой версии. Любой желающий может бесплатно воспользоваться возобновляемой годовой лицензией.

Оценки

GraphLab Create имеет рейтинг 5 звезд на G2 Crowd.

49. KNIME Analytics Platform

KNIME Analytics Platform — интегрированное и интуитивно понятное программное обеспечение с открытым исходным кодом для изучения данных. С помощью программного обеспечения легче понимать данные и выполнять с ними операции.

Функции

Платформа KNIME Analytics выделяется следующими особенностями:

Среди компаний и учреждений, использующих аналитическую платформу KNIME — Университет Prairie View A & M, Horizontal Integrations, Медицинский центр Вашингтонского университета и nuwave Solutions.

Большинство таких компаний относятся к следующим отраслям:

Цена

Платформа KNIME Analytics имеет открытый исходный код и может быть загружена бесплатно.

Оценки

KNIME получил 4.3 и 4.5 звезды на G2 Crowd и Capterra соответственно.

50. Logical Glue

Logical Glue фокусируется на «объяснимых, надежных и интерпретируемых» ИИ-решениях. Это практичная и интуитивно понятная платформа для построения и развертывания предиктивных моделей с использованием более 25 технологий от разных компаний.

Функции

Поскольку Logical Glue работает на основе объяснимого искусственного интеллекта или XAI (explainable artificial intelligence), операции по обработке данных выполняются быстро, прозрачно и заслуживает доверия. Это помогает предприятиям принимать логические, надежные и ориентированные на производительность решения.

Logical Glue используется в страховании и кредитовании, а также в автомобилестроении, здравоохранении, фармацевтике, электронной коммерции и маркетинге.

Цена

Свяжитесь с отделом продаж Logical Glue, чтобы получить расценки.

Оценки

На G2 Crowd и Capterra нет оценок.

51. NumPy

NumPy — пакет научных вычислений для Python, а также эффективный контейнер данных. NumPy может без проблем интегрироваться с различными типами баз данных, поскольку может определять произвольные типы данных.

Функции

NumPy на своем сайте говорит о следующем:

Тысячи компаний из самых разных отраслей используют NumPy. Вот несколько примеров направлений, в которых работает эта библиотека:

Цена

NumPy бесплатен с некоторыми условиями, оговоренными в лицензии.

Оценки

NumPy имеет рейтинг 4.6 звезды на G2 Crowd.

52. Octave

Octave — язык программирования, ориентированный на научные вычисления и предлагающий встроенные инструменты построения графиков и визуализации.

Синтаксис Octave совместим с Matlab и может работать на GNU, macOS, Windows и BSD.

Функции

Синтаксис Octave позволяет пользователям решать уравнения и производить операции линейной алгебры над векторами и матрицами. Кроме того, он позволяет визуализировать данные в 2D или 3D с помощью высокоуровневых команд.

Поскольку GNU Octave работает с Matlab, рынки их во многом схожи. Это медицина, программное обеспечение, инжиниринг, высшее образование, авиация и ИТ-услуги.

Цена

Octave — бесплатное программное обеспечение, распространяемое по лицензии GNU General Public License (GPL).

Оценки

Octave на G2 Crowd собрал 30 оценок и в среднем получил 4.2 звезды из 5.

53. OpenRefine

Как гласит его слоган, OpenRefine специализируется на преобразовании грязных и необработанных данных во что-то полезное. С помощью OpenRefine пользователи могут исследовать, очищать, преобразовывать, согласовывать и сопоставлять все данные. OpenRefine — это десктоп-приложение, ранее известное как Google Refine.

Функции

Примечательные особенности OpenRefine, которые делают его простой, но мощной базой данных:

OpenRefine используется в нескольких компаниях и отраслях, начиная с 2010 года.

Цена

OpenRefine — это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом.

Оценки

OpenRefine имеет рейтинг 4.6 звезды на G2 Crowd.

54. Pandas

Pandas — это библиотека с открытым исходным кодом, которая предлагает простые в использовании структуры данных и мощные инструменты анализа данных с использованием языка программирования Python.

Функции

Помимо того, что Pandas является бесплатной и с открытым исходным кодом, библиотека позволяет легко и просто обрабатывать данные. Файлы можно легко читать, набрав простую команду. Она также может управлять любыми видами данных и без проблем сортировать большое количество данных иерархически. Pandas также является отличным инструментом визуализации, поскольку она основана на Matplotlib.

Pandas используется в нескольких отраслях, включая:

Цена

Pandas можно свободно использовать по лицензии BSD.

Оценки

Инструмент на G2 Crowd оценивается в 4.5 звезды. Всего 38 отзывов.

Подводя итог

Это, полагаю, исчерпывающий и полный список инструментов отчетности для дата сайентистов на 2020 год. Большинство из этих инструментов распространяется на коммерческой основе, поэтому вам нужно выложить за них свои с трудом заработанные деньги:)

Кадр: сериал «Приключения Шерлока Холмса» / Granada Television

Обозреватель Skillbox Media. Работала со «Сравни.ру», ВТБ, «Ак Барс Банком», Газпромбанком. Подготовила курсы по инвестициям для Промсвязьбанка и Школы инвестора ВТБ.

В подготовке статьи помогала

Руководитель направления финансового консалтинга онлайн-сервиса финансового и управленческого учёта «Финтабло».

Проблемы в бизнесе не всегда очевидны. Чтобы вовремя их заметить, собственники или финансовые аналитики регулярно проводят финансовый анализ.

В этом материале Skillbox Media расскажем:

• что такое финансовый анализ;
• зачем нужен финансовый анализ;
• какие источники данных и инструменты в нём используют;
• какие методы применяют;
• какие показатели исследуют.

---

Финансовый анализ — изучение финансовых показателей компании. Его цель — понять, что происходит с прибылью компании и почему ожидания оправдались или, наоборот, не оправдались.

Допустим, в отчёте видно, что чистая прибыль компании снизилась. Чтобы понять, почему это произошло и как исправить ситуацию, проводят финансовый анализ.

За проведение финансового анализа отвечает финансовый директор или финансовый аналитик. Если в компании его нет, можно привлечь специалиста на аутсорсе.

Результатами анализа пользуются внутренние и внешние пользователи. Внутренние — специалисты, которые принимают решения. Это, например, генеральный или коммерческий директор, директор по продажам и производству или даже HR-специалист.

Внешние пользователи — все, кто принимает решение о том, стоит ли работать с компанией. Это, например, банки, которые кредитуют бизнес, или инвесторы, которые хотят вложиться в него. Им важно понимать, насколько компания финансово устойчива, как быстро окупаются вложения в неё и какие у бизнеса планы развития.

Курсы Skillbox для тех, кто хочет разобраться в финансах бизнеса

• «Финансовый аналитик» — освоить финансовый анализ, получить новую должность или начать карьеру финансового аналитика.
• «Финансовый менеджер» — освоить высокооплачиваемую профессию и управлять всеми финансами компании.
• «Финансы для предпринимателя» — создать прозрачную систему управления финансами, нанимать хороших бухгалтеров, планировать расходы и прогнозировать кассовые разрывы.

Финансовый анализ нужен, чтобы оценивать состояние компании и принимать решения в разных областях. Разберём на примерах, как финансовый анализ помогает это делать.

Допустим, у компании 10 торговых точек. Директор по продажам смотрит результаты финансового анализа и видит, что у одной из этих точек очень низкая рентабельность. Она практически не приносит прибыли, поэтому нет смысла в неё вкладываться. Директор может её закрыть.

Ещё один пример: крупный инвестор ищет бизнес для вложений и просит сделать финансовый анализ. В его результатах он увидит, что в сравнении с конкурентами компания выглядит стабильной: её выручка растёт с каждым годом, и она лучше справляется с кризисными временами.

Или, наоборот, он увидит проблемы — у бизнеса нет денег, чтобы покрыть долги, а выручка с каждым годом снижается. Основываясь на этих данных, инвестор примет решение, вкладывать деньги в компанию или нет.

Чтобы провести финансовый анализ, нужно знать доходы, расходы компании, её активы и то, как в компании движутся деньги. Этого хватит для того, чтобы рассчитать основные показатели. Такие данные содержатся в управленческой отчётности. Чаще всего для расчёта используют отчёт о движении денежных средств (Cash Flow), о прибылях и убытках (PnL) и управленческий баланс.

Например, отчёт о прибылях и убытках в паре с платёжным календарём поможет инвестору оценить возможности бизнеса по выплате дивидендов, обеспечению кредитов и финансированию своей деятельности. Отчёт об изменениях капитала организации покажет финансовую устойчивость компании.

Чтобы провести анализ, бизнес может использовать разные инструменты.

Компании с небольшим оборотом — условно до 2 миллионов рублей в месяц — обычно используют Excel или «Google Таблицы». В них можно рассчитать показатели и сравнить их с помощью встроенных формул. Но на то, чтобы настроить расчёты, понадобится много времени.

Компании с большим оборотом могут проводить анализ в программах, например, базового, производственного или товарного учёта. А ещё — в специальных сервисах: в них выгружают данные о работе компании, а сервисы сами рассчитывают показатели и формируют удобные отчёты. Например, в Tableau и Power BI можно загрузить данные и построить дашборды — интерактивные панели с важными показателями.

Финансовые показатели в отрыве от других данных не дают полезной информации. Допустим, собственник провёл анализ и выяснил, что рентабельность составляет 30%. Чтобы понять, хороший этот показатель или плохой, используют методы финансового анализа.

Методами называют способы изучить и оценить показатели. В учебниках описывают до одиннадцати методов, мы расскажем об основных.

Горизонтальный анализ — показатели отчётного периода сравнивают с показателями предыдущего. Например, несколько важных показателей за 2023 год — с показателями за 2022 год. Это позволяет увидеть динамику.

Допустим, компания смотрит выручку за последние два года и видит, что показатель падает. Чтобы понять, почему это происходит, изучают другие показатели. Например, может оказаться, что продукт устарел, услугу оказывают неправильно или сотрудникам не хватает мотивации.

Трендовый анализ — вариант горизонтального анализа. Показатели сравнивают с показателями за несколько прошлых периодов. Например, берут показатели за 2019, 2020, 2021 и 2022 года, смотрят на изменения и определяют тренд.

Трендовый анализ показывает тенденции. Например, если прибыль растёт ежегодно на 20%, можно предположить, что в следующем году будет так же.

Вертикальный анализ — изучение того, как каждая позиция отчётности влияет на итоговый результат. Например, как на прибыль влияют выручка или себестоимость продукции. Горизонтальный и вертикальный анализ взаимно дополняют друг друга.

Анализ коэффициентов показывает, как одни показатели влияют на другие. Например, долги могут повлиять на чистую прибыль.

Допустим, поставщики повысили цены и увеличились налоговые сборы — в результате чистая прибыль упала. В таком случае компания может продать или сдать в аренду неиспользуемые активы (например, свободный склад), чтобы нивелировать расходы.

Сравнительный анализ — показатели компании сравнивают с показателями конкурентов. Метод позволяет понять, насколько эффективно работает компания в сравнении с другими бизнесами из отрасли.

Факторный анализ — изучают, какие факторы и как влияют на показатели. Например, коммерческий директор может сравнить показатели прибыли в разные сезоны и понять, зависят ли продажи от сезона.

Финансовых показателей сотни. Их подбирают исходя из целей анализа. Мы расскажем о базовых показателях, на которые в большинстве случаев обращают внимание внутренние и внешние пользователи.

Внутренние пользователи чаще всего обращают внимание на валовую прибыль, постоянные затраты и рентабельность.

Валовая прибыль показывает способность бизнеса зарабатывать деньги и отвечает на вопрос, нужно вообще им заниматься или нет. Её рассчитывают по формуле:

Валовая прибыль = Выручка − Себестоимость товаров или услуг

Выручка — сумма, на которую бизнес продал товаров или оказал услуг. Себестоимость — деньги, которые потратили на производство или оказание услуг. Например, для торговли это закупочная стоимость товара, доставки и упаковки.

Постоянные затраты — это затраты, которые не сокращаются в период сезонных колебаний или кризиса. Они не зависят от объёма производства. Чтобы компания могла проходить временные трудности, объём постоянных затрат должен составлять не больше 30% от общего объёма затрат.

Чтобы рассчитать постоянные затраты, нужно сложить все издержки — арендную плату, расходы на коммунальные услуги, рекламу и так далее. Можно использовать для этого среднемесячные показатели — например, сумму, которую компания в среднем тратит на рекламу за месяц.

Рентабельность продаж по чистой прибыли показывает долю чистой прибыли в общей выручке бизнеса. Простыми словами — сколько копеек чистой прибыли бизнес получает с каждого рубля выручки. Показатель рассчитывают по формуле:

Рентабельность продаж по чистой прибыли = Чистая прибыль / Выручка × 100%

Есть и другие виды показателя, которые важны для внутренних пользователей. Подробнее о них можно прочитать в статье о рентабельности.

Внешним пользователям важно знать, насколько компания устойчива и будет ли она приносить прибыль в будущем. Чтобы понять это, смотрят на такие показатели, как ликвидность, оборачиваемость активов и рыночная стоимость.

Ликвидность — это способность быстро продать активы по цене не ниже рыночной.

Например, банк при одобрении кредита будет смотреть, какое имущество компании можно быстро продать в случае неуплаты долга. Инвестор будет смотреть, насколько быстро бизнес сможет рассчитаться с долгами и выстоять в тяжёлые времена.

В Skillbox Media есть материал о ликвидности — из него вы узнаете, какая бывает ликвидность и как анализировать этот показатель.

Оборачиваемость активов показывает, с какой скоростью компания полностью использует актив. Например, за сколько дней бизнес продаёт партию товара.

Этот показатель сравнивают с оборачиваемостью конкурентов. Обычно чем он меньше, тем лучше. Это говорит о том, что компания эффективно использует активы. Если оборачиваемость большая, это значит, что активы используются неэффективно. То есть деньги «зависают» в этих активах вместо того, чтобы превращаться в чистую прибыль компании и оседать на счетах.

Рыночная стоимость — это цена, за которую объект может быть продан в условиях свободного рынка. Зная цену, инвестор сможет предположить, будет ли у компании возможность вернуть вложенные деньги в случае неудачного запуска проекта.

Банк будет смотреть на реальную стоимость компании и её активов. Если у бизнеса не будет денег, чтобы расплатиться за кредит, компания сможет продать активы и погасить долг.

• Финансовый анализ — изучение основных финансовых показателей компании. Он нужен внутренним и внешним пользователям, чтобы принимать решения.
• Показатели для анализа берут из отчётов о движении денежных средств, прибылях и убытках (PnL) и управленческого баланса. Всё зависит от того, что и зачем хотят посчитать. Расчёты проводят в Excel или в системах аналитики.
• Чтобы оценить показатели, используют разные методы анализа. Например, сравнительный — показатели сравнивают с показателями конкурентов. Или горизонтальный — показатели отчётного периода сравнивают с показателями предыдущего.
• С помощью финансового анализа можно рассматривать сотни показателей. Чаще всего работают с валовой прибылью, постоянными затратами, рентабельностью по чистой прибыли, ликвидностью, оборачиваемостью и рыночной стоимостью.

• Чтобы оценить предстоящие расходы и доходы, в компаниях составляют бюджеты — например, бюджет доходов и расходов, производства и продаж. В Skillbox Media есть статья о бюджетировании, из которой вы узнаете, как устроен этот процесс.
• Финансовые аналитики используют результаты анализа, чтобы оценить состояние компании и дать рекомендации, как увеличить прибыль. Прочитайте обзор профессии, чтобы узнать больше о работе таких специалистов.
• Финансовому анализу можно научиться. Это позволит вам зарабатывать больше или начать карьеру финансового аналитика. Для этого в Skillbox есть курс «Финансовый аналитик». Он подходит и студентам, и тем, кто уже работает с финансами. На нём учат оценивать финансовое состояние компании, составлять финмодели, анализировать бюджеты. Этих знаний хватит, чтобы устроиться на работу в штат.
• Для владельцев бизнеса в Skillbox есть курс «Финансы для предпринимателя». На нём можно систематизировать знания — это позволит выстроить прозрачную систему финансов в компании и эффективно управлять ей.

Научитесь: Профессия Финансовый менеджер
Узнать больше

Полный цикл решения задач аналитики тернист и скрупулёзен. Зачастую он выполняется частями в виде смешения этапов без целостного видения общей структуры реализуемого процесса.

Здесь хотел бы поделиться опытом и навязать один из вариантов ведения и реализации аналитических решений. Суммарно в области разработки продуктов оптимизации и автоматизации бизнес процессов проработал 10 лет, участвовал в реализации крупных, средних и мелких проектов. В настоящее время занимаюсь исследованием операций в компании ПГК в проекте Навигатор. В общем, есть чем поделиться.

Под аналитическим решением будем понимать инструмент, который преобразует данные в бизнес выгоду. Сама по себе аналитика является симбионтом и без анализируемого процесса особо не несет пользы. Повествование будет в общем о подходе, сопровождаемое обезличенными примерами. В конце бонус о деньгах и полезности аналитики для капиталистов. Приступим!

Введение

Видение плана и возможность его придерживаться помогают и позволяют измерить объем и потенциал решения, производить оценку и переоценку ценностей изначальной идеи. Эскиз на холсте предоставляет возможность ощутит концепт изображения на холсте, аналогично и план очерчивает границы разрабатываемого решения/продукта. Начиная от реалистичности задуманного, понижения или повышения изначальных ставок, заканчивая пониманием точки завершения и снятием первых сливок MVP/продукта.

Каждый описанный ниже этап не является строгой последовательностью развития и может вернуть в исходную точку, такова реальность. Заказчик и исполнитель не всегда могут понять друг друга с первого раза. Итерации обеспечивают возможность договориться и скорректировать предыдущие рамки.

Этап 1. Постановка бизнес задачи

Задача бизнеса в основном формулируется в абстрактной форме. Описывается бизнес процесс и указывается показатель для улучшения. Это могут быть физические/финансовые параметры, например, увеличение выручки, сокращение затрат, максимизация прибыли или качественные характеристики, типа, повышение уровня сервиса. Все это преподносится на языке бизнеса в привычной ему терминологии. Тут рекомендация перейти на их язык.

Есть достаточно популярный подход к извлечению важных составляющих бизнес постановки. Опросник:

• Кто: финансирует, пользователь, разработчик, на кого окажет влияние, заинтересованные стороны?

• Что: какая проблема возникает?

• Где: появляется проблема, решение будет востребовано?

• Когда: возникает/возникла проблема, возникает потребность в решении?

• Почему: проблема возникает?

Ответы на эти вопросы снизят неопределенность и позволят общаться с вовлеченными участниками бизнеса в рамках их зоны интересов в проекте. Локализация встреч по интересам сократит их неэффективность благодаря уменьшенному кол-ву участников и набору тем к обсуждению.

Погружение в бизнес задачу позволяет перейти к следующей стадии: возможность транслировать в аналитическую проблему.

• Находится ли анализируемый процесс под контролем организации?

• Существуют ли необходимые данные или возможность их получить?

• Можно ли решить и/или смоделировать рассматриваемую задачу?

• Может ли организация принять и внедрить решение?

Независимо от того, решается ли общеизвестная задача (решена в других компаниях) или есть желание поэкспериментировать с инновациями, ответ на эти вопросы позволит пресечь бесперспективную инициативу (разработку) на стадии зачатия. Что «сэкономит» не потраченный бюджет проекта.

Если испытание пройдено, то можно уточнить постановку в результате первичного анализа и зафиксировать ограничения. Очерчивать рамки бизнес задачи и итеративно их обновлять крайне необходимо, если нет желания поработать бесплатно.

Опыт: в рамках заказной разработки крупного решения заказчик попробовал выйти за пределы решаемой задачи, которая возникла на горячей волне на одной из встреч. Момент не приятный, и документ с зафиксированными ограничениями пришелся кстати. Дополнительный блок бесплатных работ был с легкостью отклонен.

Согласовывайте и фиксируйте договоренности! Это позволит сохранить лицо и не огрести от акул бизнеса. Особенно при реализации мелких проектов для небольших компаний, как правило в таких проектах много «хотелок», низкая продуманность функций продукта и большой поток вбросов в процессе разработки.

Напоследок – определение начального набора выгоды для бизнеса (оборот, качество сервиса, конверсия и др.). Симбиоз в деле! Заказчик хочет вписать вас в амбициозный проект, но задача аналитиков свести это к реалистичным результатам. На этом этапе сложность достижения компромисса в том, чтобы окупаемость инициативы была приемлемой для бизнеса. Стоит ли овчинка выделки?

Опыт: Крупная компания владеет оборудованием для производства продукции. Выставляется цель в повышении загрузки оборудования на 50% за счет внедрения методов оптимизации. Со спросом проблем нет. Текущие показатели использования оборудования – 70-80%. Выходит, что ожидаемый целевой уровень 105-120%, сверхурочные у оборудования.

Этап 2. Постановка аналитической задачи

Крупная уязвимость находится на этом этапе — это конвертация бизнес требований в аналитические ограничения, что и является постановка задачи аналитики. В основном это функция аналитика, который погружен в сферу бизнеса заказчика и владеет языком аналитиков.

 У бизнеса формируется картина с завышенными ожиданиями, а аналитики ожидают требования в более усеченном виде. Возникает задача формулирования так называемых «нормальных» требований (отсылка к Модели требований Кано, см. схему ниже), которые будут устраивать заказчика и аналитиков. Задача не из легких и в тоже время фундаментальная по мерам проекта, на основе этих требований будет строиться дальнейшая работа.

Обобщенный сценарий использования решения также формируется на данном этапе. Здесь достаточно понять, какой результат нужно получить, кто будет действующим лицом, что должен этот участник нового процесса делать и что делать с полученной информацией.

Что и в какой мере влияет на аналитическое решение? Выделяем и взвешиваем факторы, которые в дальнейшем будут формировать двигатель решения. По опыту, набор таких факторов итеративным образом увеличивается, особенно после реализации MVP. Кругозор и опыт аналитика ключ к успеху на данном этапе.

Цель и путь ее достижения. Может существовать несколько путей достижения цели, например, увеличение прибыли на 5% можно достигнуть за счет увеличения оборота на 10% или за счет сокращения затрат на 3%. Фиксируем путь и ключевую метрику, на которую в дальнейшем опираемся. И конечно, коммитим под это заказчика.

Этап 3. Данные

Углем для локомотива аналитического решения являются данные. Выявление потребности в наборе информации, ее степень оцифровки и наличие в общем. В российских не IT компаниях инфраструктура в плане сбора данных порой функционирует постольку, поскольку была определенная необходимость, неподвижна и крайне инертна. Это составляет большую трудность для внедрения продвинутых систем автоматизации, оперативных систем планирования и прогнозирования. Из опыта, во многих случаях требовалось внедрять отдельные процессы сбора, обработки и хранения данных. В частности, приходилось менять целые процессы и системы мотивации сотрудников, чтобы данные не оседали в письмах, чатах, звонках.

Опыт: в некоторых реализованных мной проектах часть эффекта была достигнута за счет внедрения качественного сбора данных и их анализа. Эти данные указывали на расхождения в видении процесса руководством и исполнителем. Синхронизация этих видений приводила к улучшению процесса и, как следствие, получению экономического эффекта.

Одним из вызовов также является преобразование качественных характеристик, которые могут быть в головах участников бизнес процесса, но никак не фигурировать в данных. Например, важность заказа/клиента, срочность заказа (чем быстрее, тем лучше), динамическая смена приоритетов. При экспертных оценках получаются противоречия. На практике, постоянные уточнения и переоценка значений приведут к некоторой адекватности, но придется потратить львиную долю нервов и сил.

Не буду нагружать статью общими методами работы с данными – очистка, стандартизация, восполнение, преобразование, сегментация, классификация, выявление взаимосвязей и т.д. Мелочиться на описании этих процедур – потеря вашего внимания.

Посмотрев на данные, самое время провести переосмысление предыдущих этапов. Данные дают дополнительную аргументацию зафиксированным ранее предположениям или приводят к их корректировке.

Некоторое замечание: крупные компании организуют тендеры (если это внешняя разработка). Подготовка документации для этих тендеров включает проработку первых трех этапов, описанных выше. Зачастую, формирование такого документа выполняет сторонняя консалтинговая организация. Спасибо им за этот труд, так как избавляли от достаточно рутинного формирования самой задачи.

Помним, что бизнес, в основном, не стремится погружаться в детали данных, он ждет осязаемый результат, собственно, для решения этих проблем и приглашали. Поэтому все проблемы в данных необходимо транслировать в проблему бизнеса.

Опыт: на одном из проектов возникла ситуация противостояния двух департаментов. Департамент А выполнял свою функцию, плюс забирал часть функций Департамента Б. Из-за этого происходили потери данных, так как Департамент А нигде не отражал выполнение функций Департамента Б. Проблему на языке отсутствия данных бизнес не решал, но трансляция бизнес ситуации позволило принудить выполнять Департамент Б свои функции.

Этап 4. Выбор методологии

Выделяют три класса общих направлений моделирования: описательная, предсказывающая и предписывающая аналитика.

Описательная аналитика – набор методов для визуализации и интерпретации того, что уже произошло. Это могут быть сводные таблицы, статистики, различные диаграммы или презентация.

Предсказывающая аналитика – методы прогнозирования, симуляционные модели, вероятностные модели, модели машинного обучения, которые отвечают на вопрос: Что произойдет?

Предписывающая аналитика – набор методов для формирования лучшего исхода. В эквиваленте пирамиды Маслоу – рост, развитие, самопознание. Данный тип аналитики позволяет повысить качество принимаемых в компании решений до «совершенства». Спектр методов – линейное, целочисленное, нелинейное программирование, симуляционно-оптимизационные подходы, стохастическая оптимизация.

Зафиксировать направление, кажется, не проблема. Но каждое направление включает широкое множество методов. На помощь приходит набор факторов для принятия решения:

• Время – подходы к решению задачи имеют разную степень риска и время входа. В зависимости от выделенного времени на разработку, можно сделать ставку на проверку набора простых алгоритмов или же зафиксировать один сложный с низким уровнем риска. Кроме того, нужно учитывать время отклика модели – насколько оперативно требуется получить результат модели.

• Требуемая точность модели – если целевой результат может быть достигнут простой моделью, то незачем разрабатывать избыточное решение с множеством рисков.

• Актуальность методологии – речь идет об одно из обобщенных направлений описанных выше.

• Точность данных —  если точность данных низкая, то нет необходимости использовать высокоточные подходы.

• Доступность данных – оперативность получения, обновления, поддержки данных.

• Популярность методологии – в научном мире обсуждаются задачи из индустрии, промышленности. Подобрав подходящие ключевые слова можно найти множество подходов и сравнение их эффективности. Потратив время, можно выбрать трендовые подходы, ознакомиться с их положительными и негативными сторонами.

Опыт: Преемственность. Один из проектов, в котором довелось поучаствовать, имел длинную историю реализации, множество попыток обнуления. Похвалю благородную идею и стремление бизнеса к ее реализации. Дошла и моя очередь попробовать расколоть орешек. Анализируя историю, заметил одну важную особенность, горизонт планирования не соответствует качеству данных. Речь идет об оперативной системе планирование, где требуются данные высокой точности и актуальности, а использовался длинный горизонт с около нулевой точностью в конце периода. В литературе обнаружил работу с описанием внедрения аналогичной системы, где горизонт планирования был минимальным, что подтвердило мою гипотезу. Переход на короткий горизонт и локализация задачи привели к прогрессу.

Разработка модели, тестирование и валидация результата, по аналогии с обучений моделей машинного обучения, проводится на фиксированных наборах данных. Если выбранная модель проходит все этапы, она жизнеспособна. Под каждый шаг выбираются наборы данных, которые максимально отражают потребность и будут информативными для выводов и заключений.

Опыт: Еще один проект с неудачными попытками. Последняя версия использовала пчелиный мета-эвристический алгоритм. Результат получился сугубо теоретический, решает поставленную задачу для малого размера, но реальный кейс вызывает трудности. Декомпозиция планирования и задачи на связанные блоки позволили разработать ансамбль точных моделей, которые, пусть не доставляют абсолютный оптимум, но работают и приносят эффект.

Этап 5. Построение модели

Пришло время обсудить центральный этап реализации аналитического решения – разработка модели. Наверное, самый приятный этап для аналитиков. Начинается с выделения метода или группы подходов для разработки. Далее идет выделение критериев сравнения и набора данных для определения качества подхода.

Разработка моделей различается от решаемой задачи. Поэтому этот интересный этап не буду нагромождать множеством решаемых задач и подходов к их решению, тем более, что владею и имею опыт работы не со всеми методами. Но чтобы не потерять ваш интерес на таком интересном этапе представлю вашему вниманию структуру/алгоритм разработки оптимизационного решения.

1. Организуем структуры данных таким образом, чтобы построение связей между данными были минимальными. Речь идет об объектной модели данных. Здесь можно оперировать таблицами или разработать объекты соответствующие моделируемым физическим объектам.

2. Строим модель: инициализация переменных, построение набора ограничений и задание целевой функции.

3. Ищем готовые пакеты решения задачи или разрабатываем сами алгоритмы решения поставленной задачи.

4. Исследуем сходимость модели и точность. Докручиваем настройки и добавляем условия завершения расчета на случай плохой сходимости.

5. Извлекаем результат из модели в виде сырого отчета для разработчика. Насыщаем вспомогательными данными для бизнеса.

6. Строим модуль отчетов, который демонстрирует качественные характеристики решения.

Этап 6. Внедрение

Проходим валидацию модели бизнесом. Готовим красивые отчеты (в том числе графики) с прозрачными результатами работы модели. Рассказываем особенности модели, методологии, погружаем в детали, описываем допущения и ограничения выбранного подхода. Рекламируем решение.

После получения одобрения бизнесом можно формировать план внедрения. Внедрение может происходить вашими силами или посредством заказчика. Но в любом случае, сопровождаем внедрение — ошибки, неточности, новые сценарии использования — это уже закон, без аналитиков не обойтись.

В зависимости от масштаба влияния решения на бизнес процессы компании выбираем путь внедрения. В случае небольшого влияния – внедряем все и сразу. Подключаем все структуры и отлаживаем измененный процесс, сглаживаем углы и шероховатости. Что касается «крупных» изменений, здесь придется поколдовать. Выделяем наиболее независимый в этом переплетении кусок, продумываем, как заштопать разорванные связи с другими частями. Шаг за шагом добавляем остальные части, убираем заплатки, учимся их склеивать. В конце концов вливаем последние недостающие части – готово.

Разбиение на части это некоторого рода искусство. Локализация иногда кажется невозможным, особенно со стороны бизнеса. Но полномасштабное вливание изменений может не выдержать критики и замечаний, что приведет к негативу и сомнениям. На предпоследнем этапе это не сказать, что здорово.

Опыт: внедрение оптимизационных решений на всей логистической сети РФ, пусть это ЖД/авто/авиаперевозки — затрагивает все логистические центры планирования. Локализация внедрения позволила говорить с каждым участником (регионом) отдельно. Договариваться и адаптироваться в таких условиях легче, особенно, если внедряется не в первый регион.

Участвуем в разработке пользовательских интерфейсов, настройке прав доступа. Нет необходимости выдавать всем права на управление моделью.

Этап 7. Жизненный цикл модели

На данном этапе готовится первое время никому не нужная документация с подробным описанием предположений, источников и структур данных, методов обработки данных, самой модели, кодовой базы и рекомендациями по возможным улучшениям модели.

Мониторинг качества модели. Для аналитиков повышение эго от достигнутого результата, а для бизнеса заветные финансы в виде экономического эффекта. Что рекомендуется отслеживать:

• Выгода бизнеса, тот же экономический эффект.

• Что модель привносит нового и полезного.

• Надежность и стабильность работы модели.

• Насколько качество данных влияет на результат модели.

Опыт: Экономический эффект от внедрения методов оптимизации и автоматизации 5-12%. Это личная статистика.

По требованию. Калибровка и поддержка модели на случай изменения данных или процессов с течением времени. Аналитическое решение при частом использование со стороны бизнеса может развить другие процессы, например, сбор данных и повышение их качества. Такие изменения приводят к потенциалу для улучшения текущей модели или возможности ее замены на более точную или мощную.

Почуем на лаврах. Проводим мастер классы по сценариям использования и настройкам продукта. Документируем пользовательские сценарии, записываем видео, демонстрируем презентации.

Добавляем себе в портфолио успешный кейс. Сохраняем контакты заказчика, отслеживаем судьбу модели и бизнес выгоду на протяжении всего времени.

Бонус про деньги

В данном разделе хотелось бы поделиться перспективностью аналитики в общем и развитию аналитика как специалиста, в частности. Здесь, перспективность сведена к меркантильной составляющей, но косвенно она влияет и на весь мир в целом. Повышение эффективности бизнеса влечет доступность производимых товаров и услуг.

Структура и львиная доля содержания позаимствована. Многое уже сказано не мной. Поэтому вскрою карты. Американский Институт Исследования операций и Менеджмента   INFORMS проводит сертификацию аналитиков. Для подготовки к сертификации доступны курсы и методички, составленные топ менеджерами разных крупных компаний и профессорами MBA. Информация хорошо структурирована, прозрачна и согласуется с моим опытом. Не реклама.

INFORMS упомянул по причине интересного, на мой взгляд, исследования. Начиная с 1972 года общество присваивает Franz Edelman Award за практические достижения в реализации аналитических решений. Критериями является экономический эффект или качественные показатели, новизна решения. Каждый год формируется шестерка (в основном) финалистов из которой выбирается предводитель. Примечательно в этом то, что организация и аналитики коммитятся под результат и предоставляют доступ к достаточно скрытой информации – деньгам.

На графике ниже представлен накопительный эффект
экономии для бизнеса от внедрения решений, который доставляли шестерки
финалистов с 1972-2019 годы. Суммарно около 300 млрд $.

Какие методы использовались, тоже не является секретом. Ниже представлена частота упоминания методов, которые использовались для достижения эффекта. Диаграмма усечённая и покрывает 22 метода, что составляет 71,3% упоминаний. Топ формируют методы оптимизации – предписывающая аналитика.

Заключение

Постарался изложить видение процесса разработки решения задачи аналитики. Сквозь призму опыта и существующих концепций собрал концентрированный гайд с нюансами и личной болью. Удачи!

Ссылки:

• Группы методологий аналитических подходов

• INFORMS

• Исследование экономического эффекта аналитических решений

Управленческий учет: с нуля до настройки в 1С, Excel и Google-таблицах

Уметь настраивать и вести управленку — значит быть полезным для руководителей. Научитесь понимать, откуда приходят и куда уходят деньги компании на курсе повышения квалификации от «Клерка».

В одной статье как стать финансовым директором не научим, но основное, для затравки постарались включить.

Финансовый анализ — изучение основных показателей, коэффициентов, дающих объективную оценку текущего финансового состояния организаций с целью принятия управленческих решений.

Рассчитав финансовые показатели, можно узнать о текущем положении дел на предприятии, проблемах и оценить его возможности и перспективы в будущем.

Грамотный анализ позволяет правильно выстроить стратегию развития, улучшить механизм управления активами и привлеченными средствами компании.

Кому нужен финансовый анализ

Пользователями результатов финансового анализа выступают все участники финансово-хозяйственной деятельности:

В такой информации заинтересованы следующие пользователи:

• менеджеры и руководители предприятия;

• работники предприятия;

• акционеры и собственники бизнеса;

• покупатели и заказчики;

• поставщики и подрядчики;

• инвесторы;

• арбитражные управляющие;

• налоговые органы.

Источник информации для проведения финансового анализа

Главным источником информации для проведения финансового анализа выступает бухгалтерская отчетность организации.

Основные формы бухгалтерской отчетности — Бухгалтерский баланс и Отчет о финансовых результатах. Эти формы дают возможность рассчитать все основные финансовые показатели и коэффициенты.

Для более глубокого анализа можно использовать отчеты о движении денежных средств и отчет об изменениях капитала организации, которые составляются по итогам года.

Порядок расчета финансовых коэффициентов и анализ полученных результатов

Рассмотрим основные группы показателей финансовой деятельности организации, порядок расчета финансовых коэффициентов и дадим рекомендации, как правильно анализировать полученные результаты.

Группы показателей финансового анализа

В финансовом анализе применяется более 200 коэффициентов.

Все эти коэффициенты характеризуют четыре основные стороны — показатели финансовой деятельности любой организации, а именно:

• ликвидность;

• рентабельность;

• оборачиваемость активов;

• рыночная стоимость.

Для каждой из этих групп показателей рассчитываются свои финансовые коэффициенты.

Коэффициенты рассчитываются в зависимости от поставленной задачи финансового анализа и круга пользователей, для которых предназначена информация финансовой деятельности компании.

Финансовые коэффициенты и показатели финансовой деятельности

Приведем основные финансовые коэффициенты для каждой группы показателей деятельности:

К группе показателей ликвидности относятся коэффициенты:

• абсолютной ликвидности;

• текущей ликвидности;

• быстрой ликвидности.

К группе показателей рентабельности относятся коэффициенты:

• рентабельности оборотных средств;

• рентабельности продаж;

• рентабельности активов;

• рентабельности чистых активов;

• рентабельности собственного капитала.

К группе показателей оборачиваемости активов относятся коэффициенты:

• оборачиваемости активов;

• оборачиваемости оборотных активов;

• оборачиваемости материально-производственных запасов;

• оборачиваемости дебиторской (кредиторской) задолженности.

К группе рыночных показателей относятся коэффициенты:

• прибыли на 1 акцию;

• дивидендного дохода;

• роста цены акции;

• выплат;

• рыночной (реальной стоимости) предприятия;

• цена/прибыль на 1 акцию.

Основные финансовые коэффициенты

Рассмотрим более подробно коэффициенты каждой из групп показателей финансовой деятельности компании.

Показатели ликвидности

Способность компании погашать свои обязательства за счет реализации текущих активов — одно из условий ее финансовой стабильности.

Оценить стабильность организации позволяют коэффициенты ликвидности.

Ликвидность — это способность активов быть быстро проданными по цене, близкой к рыночной.

Чем легче и быстрее можно получить за актив полную его стоимость, тем более ликвидным он является.

Скорость продажи активов может быть:

• Высокой — в отношении имущества, которое продавать не нужно (денежные средства), и того имущества, которое будет продано достаточно быстро (денежные эквиваленты, например высоколиквидные долговые ценные бумаги);

• Быстрой — по имуществу, требующему для реализации некоторого времени, но не очень большого (краткосрочная задолженность дебиторов);

• Средней — для имущества, которое будет реализовано не очень быстро и в процессе продажи может потерять часть своей стоимости (запасы, из которых сложно реализуемым может оказаться незавершенное производство).

На практике различают высоколиквидные, низколиквидные и неликвидные активы.

В российском бухгалтерском балансе активы предприятия расположены в порядке убывания ликвидности.

Их можно разделить на следующие группы:

• Высоколиквидные активы (денежные средства и краткосрочные финансовые вложения);

• Быстрореализуемые активы (краткосрочная дебиторская задолженность, т.е. задолженность, платежи по которой ожидаются в течение 12 месяцев после отчетной даты);

• Медленно реализуемые активы (прочие, не упомянутые выше, оборотные активы);

• Труднореализуемые активы (все внеоборотные активы);

В соответствии с класификацией имущества по скорости продажи существуют 3 основных вида показателей ликвидности:

• Абсолютной — для имущества с высокой скоростью продажи;

• Быстрой, которая может также называться срочной, строгой, промежуточной, критической или носить название коэффициента промежуточного покрытия, — для имущества, имеющего высокую и быструю скорость реализации;

• Текущей — для имущества, темпы продажи которого соответствуют сумме всех 3 перечисленных скоростей.

Коэффициенты ликвидности рассчитываются на основании данных бухгалтерского баланса (Формы № 1).

Чем выше коэффициенты ликвидности, тем выше платежеспособность компании.

Отметим, что каждый из коэффициентов ликвидности раскрывает информацию разного характера.

Так коэффициент текущей ликвидности интересен в первую очередь инвесторам, коэффициент абсолютной ликвидности полезен поставщикам товаров (работ, услуг), а коэффициент быстрой ликвидности необходим кредиторам.

Текущая ликвидность

Коэффициент текущей ликвидности — одна из основных расчетных характеристик, оценивающих платежеспособность компании.

Это наиболее общий и часто используемый показатель ликвидности.

Коэффициент текущей ликвидности отражает способность компании погашать текущие (краткосрочные) обязательства за счёт только оборотных активов.

Таким образом, коэффициент текущей ликвидности показывает, в какой части имеющиеся в наличии у компании оборотные активы при их продаже по рыночной цене покроют краткосрочные обязательства предприятия.

Коэффициент текущей (общей) ликвидности — финансовый коэффициент, равный отношению текущих (оборотных) активов к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам).

Берут данные для определения коэффициента текущей ликвидности из бухгалтерского баланса предприятия, составленного на какую-либо из отчетных дат.

Обычно это годовой бухгалтерский баланс, но можно использовать и промежуточную отчетность.

Чтобы посмотреть характер изменения этого показателя в течение ряда периодов, делают несколько определений его на разные отчетные даты.

Формула коэффициента текущей ликвидности:

Текущая ликвидность = Оборотные активы / Краткосрочные обязательства

Так как данные для расчета рассматриваемого показателя берут из бухгалтерского баланса, то формула текущей ликвидности применительно к строкам действующей формы этого отчета будет выглядеть следующим образом:

От всей суммы раздела V (т. е. от всей суммы краткосрочных обязательств):

Текущая ликвидность = стр. 1200 / стр. 1500

где:

• Стр. 1200 — номер строки итога раздела II «Оборотные активы» бухгалтерского баланса;

• Стр. 1500 — номер строки итога раздела V «Краткосрочные обязательства» бухгалтерского баланса.

Чем показатель больше, тем лучше платежеспособность предприятия.

Нормальным считается значение коэффициента не ниже 1.

То есть нужно, чтобы общее значение оборотных активов было больше суммы краткосрочных обязательств.

Значение ниже 1 говорит о высоком финансовом риске, связанном с тем, что предприятие не в состоянии стабильно оплачивать текущие счета.

Значение более 3 может свидетельствовать о нерациональной структуре капитала.

Быстрая ликвидность

Коэффициент быстрой ликвидности — финансовый коэффициент, равный отношению высоколиквидных текущих активов к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам).

Коэффициент быстрой ликвидности зависит от темпов продажи высоко и быстро ликвидного имущества, к которому относят:

• Краткосрочную задолженность дебиторов (продается быстро);

• Краткосрочные финансовые вложения (высоколиквидные);

• Денежные средства (не требуют продажи).

Суть коэффициента быстрой ликвидности заключается в расчете доли текущей (краткосрочной) задолженности, которую компания может погасить за счет собственного имущества за непродолжительный период времени, обратив это имущество в денежные средства.

Источником данных служит бухгалтерский баланс компании, чаще годовой баланс, но возможны и расчеты по промежуточной отчетности.

Формула коэффициента быстрой ликвидности:

Быстрая ликвидность = (Краткосрочная дебиторская задолженность Краткосрочные финансовые вложения Денежные средства) / Текущие обязательства

Исходя из номеров строк бухгалтерского баланса, формулу коэффициента быстрой ликвидности по бухгалтерскому балансу можно отобразить следующим образом:

Быстрая ликвидность = (стр. 1230 стр. 1240 стр. 1250) / (стр. 1510 стр. 1520 стр. 1550)

где:

• Стр. 1230 — краткосрочная задолженность дебиторов;

• Стр. 1240 — краткосрочные финансовые вложения;

• Стр. 1250 — остаток денежных средств;

• Стр. 1510 — остаток краткосрочных заемных средств;

• Стр. 1520 — краткосрочная задолженность кредиторам;

• Стр. 1550 — прочие краткосрочные обязательства.

Нормальным считается значение коэффициента быстрой ликвидности не менее 1.

Если коэффициент быстрой ликвидности равен или больше 1, то компания в состоянии обеспечить быстрое полное погашение имеющейся у нее текущей задолженности за счет собственных средств. Причем часть этих средств (если коэффициент больше 1) еще у организации останется.

Когда коэффициент быстрой ликвидности меньше 1, то компания не сможет быстро погасить всю имеющуюся у нее текущую задолженность собственными средствами.

При этом коэффициент быстрой ликвидности, находящийся в пределах 0,7–1, считают допустимым, поскольку обычной практикой является ведение бизнеса с наличием долгов.

А коэффициент быстрой ликвидности меньше 0,7 указывает на неблагоприятное положение, особенно в том случае, если в числителе основная часть суммы приходится на дебиторскую задолженность, среди которой может быть сомнительная.

Абсолютная ликвидность

Коэффициент абсолютной ликвидности показывает, какую долю существующих краткосрочных долгов можно погасить за счет средств предприятия в кратчайшие сроки, используя для этого наиболее легко реализуемое имущество.

Определяют исходные данные для расчета коэффициента абсолютной ликвидности по балансу, составленному на конкретную отчетную дату, или по отчетности за ряд дат, если нужно проследить динамику изменения этого показателя.

Коэффициент абсолютной ликвидности — финансовый коэффициент, равный отношению денежных средств и краткосрочных финансовых вложений к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам).

Формула коэффициента абсолютной ликвидности:

Абсолютная ликвидность = (Денежные средства краткосрочные финансовые вложения) / Текущие обязательства

Исходя из номеров строк бухгалтерского баланса, формулу коэффициента абсолютной ликвидности по бухгалтерскому балансу можно отобразить следующим образом:

Абсолютная ликвидность = (стр. 1250 стр. 1240) / (стр. 1510 стр. 1520 стр. 1550)

где:

• Стр. 1250 — номер строки бухгалтерского баланса по денежным средствам;

• Стр. 1240 — номер строки бухгалтерского баланса по финансовым вложениям;

• Стр. 1510 — номер строки бухгалтерского баланса по краткосрочным заемным средствам;

• Стр. 1520 — номер строки бухгалтерского баланса по краткосрочной задолженности кредиторам;

• Стр. 1550 — номер строки бухгалтерского баланса по прочим краткосрочным обязательствам.

Нормальным считается значение коэффициента не менее 0,2, то есть нахождение его в пределах от 0,2 до 0,5.

Это означает, что от 0,2 до 0,5 краткосрочных долгов компания способна погасить в кратчайшие сроки по первому требованию кредиторов.

Соответственно, более высокое значение показателя свидетельствует о более высокой платежеспособности.

Превышение величины 0,5 указывает на неоправданные задержки в использовании высоколиквидных активов.

Показатели рентабельности

Коэффициенты рентабельности предприятия отражают степень прибыльности по различным видам активам и эффективности использования материальных, трудовых и денежных и др. ресурсов.

Они рассчитываются как отношение чистой прибыли к сумме активов или потокам, за счет которых она была получена.

Для этого используются данные бухгалтерской отчетности (Форма № 1 и № 2).

Чем выше значения, тем эффективнее задействованы анализируемые ресурсы предприятия.

В показателях рентабельности заинтересованы собственники и акционеры.

Коэффициенты рентабельности играют важную роль в разработке инвестиционной, кадровой, и маркетинговой стратегий компании.

Рентабельность оборотных средств

Рентабельность оборотных средств отражает эффективность их применения в процессе изготовления продукции.

Рентабельность оборотных средств будет тем больше, чем меньше ресурсов потратит компания для увеличения прибыли.

Формула рентабельности оборотных средств:

Рентабельность оборотных средств = Чистая прибыль/оборотные средства

Если использовать строки бухгалтерской отчетности, то:

Рентабельность оборотных средств = стр. 2400/стр. 1200

где:

Стр. 2400 -строка отчета о финансовых результатах (чистая прибыль компании);

Стр. 1200 — строка бухгалтерского баланса (стоимость оборотных средств).

Чем выше полученный показатель, тем эффективнее используется собственный оборотный капитал.

Нормативное значение рентабельности оборотных средств более 1.

Коэффициент рентабельности оборотных средств с итогом больше единицы означает эффективное использование оборотных средств и свидетельствует о получении прибыли предприятием.

Отрицательный результат демонстрирует неправильную организацию производства.

Рентабельность продаж

Рентабельность продаж показывает, прибыльная или убыточная деятельность предприятия.

Коэффициент рентабельности, продаж определяет долю прибыли в каждом заработанном рубле и рассчитывается как отношение чистой прибыли (прибыли после налогообложения) за определённый период к выраженному в денежных средствах объёму продаж за тот же период.

Формула коэффициента рентабельности продаж:

Рентабельность продаж = Чистая прибыль /Выручка х 100%

Для расчета рентабельности продаж используется информация из отчета о финансовых результатах (форма № 2):

Рентабельность продаж по валовой прибыли = строка 2100 / строка 2110 × 100

Рентабельность продаж по операционной прибыли = (строка 2300 строка 2330) / строка 2110 × 100

Рентабельность продаж по чистой прибыли = строка 2400 / строка 2110 × 100

Специальных нормативов для рентабельности продаж нет.

Рассчитываются среднестатистические значения рентабельности по отраслям.

Для каждого вида деятельности нормальным считается свой коэффициент.

В целом коэффициент в пределах от 1 до 5% говорит о том, что предприятие низкорентабельно, от 5 до 20% — среднерентабельно, от 20 до 30% — высокорентабельно.

Коэффициент свыше 30% говорит о сверхрентабельности.

Рентабельность активов

Рентабельность активов показывает способность активов компании приносить прибыль и является индикатором эффективности и доходности деятельности компании.

Коэффициент рентабельности активов рассчитается как отношение прибыли к средней стоимости активов предприятия и отражает величину чистой прибыли с каждого рубля вложенного в активы организации.

Для этого показатель из формы № 2 «Отчет о финансовых результатах» делится на среднее значение показателя из формы № 1 «Бухгалтерский баланс».

Рентабельность активов, как и рентабельность собственного капитала, можно рассматривать в качестве одного из показателей рентабельности инвестиций.

Формула коэффициента рентабельности активов:

Рентабельности активов = прибыль за период / средняя величина активов за период х 100%

Показатели прибыли для числителя формулы рентабельности активов нужно взять из отчета о финансовых результатах:

прибыль от продаж — из строки 2200;

чистую прибыль — из строки 2400.

В знаменатель формулы надо поставить среднее значение стоимости оборотных активов.

Если считается рентабельность всех активов, то берется сальдо баланса (строка 1600).

Если считается рентабельность оборотных активов, то берется итог раздела II актива баланса (строка 1200).

Если интересует их отдельный вид — информацию из соответствующей строки второго раздела.

При расчете рентабельности внеоборотных активов в знаменателе нужно отразить итог по разделу I — строку 1100. Тогда мы получим рентабельность всех имеющихся внеоборотных активов.

При необходимости можно проанализировать прибыльность активов отдельного вида, например основных средств или группы внеобротных активов (материальные, нематериальные, финансовые).

В этом случае в формулу подставляют данные по строкам, в которых отражено соответствующее имущество.

Чем выше показатель, тем более эффективным является весь процесс управления, так как показатель рентабельности активов формируется под влиянием всей деятельности компании.

Для финансовой организации нормальным считается показатель, равный 10% и более, для производственной компании — 15-20%, для торговой фирмы — 15-40%.

Рентабельность собственного капитала

Рентабельность собственного капитала показывает, насколько эффективно были использованы инвестиции собственника бизнеса, инвестора в данное предприятие.

Другими словами, сколько копеек дохода приносит предприятию каждый рубль его собственного капитала.

Рентабельность собственного капитала рассчитывается как частное от деления чистой прибыли, полученной за период, на собственный капитал организации.

Формула коэффициента рентабельности собственного капитала:

Рентабельность собственного капитала = Чистая прибыль/ Собственный капитал х 100%

Чистая прибыль организации берется по данным «Отчета о финансовых результатах», собственный капитал — по данным пассива бухгалтерского баланса.

Рентабельность собственного капитала по балансу:

Рентабельность собственного капитала = стр. 2400/ стр. 1300 × 100.

где:

Стр. 2400 -строка отчета о финансовых результатах (чистая прибыль компании);

Стр. 1300 — строка бухгалтерского баланса (итоговая строка раздела III «Капитал и резервы»).

Чем выше рентабельность собственного капитала, тем лучше.

Нормальным считается значение коэффициента от 10 до 12%, которые характерны для бизнеса в развитых странах.

Если инфляция в государстве велика, то соответственно растет и рентабельность капитала. Для российской экономики считается нормой 20-процентное значение.

Логичным является сравнение значения рентабельности собственного капитала конкретного предприятия с рентабельностью вложений в ценные бумаги (облигации, акции крупных компаний и пр.) или депозиты.