Макроэкономическое моделирование

Решаемые задачи

  1. Сценарное моделирование макроэкономических систем и подсистем для осуществления стратегического и операционного планирования
  2. Оптимизация цен продукции с учетом макроэкономических сценариев и микроэкономики предприятия
  3. Оценка рисков операционной, финансовой и инвестиционной деятельности с учетом факторов макроэкономики
  4. Моделирование влияния макроэкономических факторов на элементы стоимости бизнеса (Выручку, Затраты на производство продукции, дебиторскую и кредиторскую задолженности, фонд оплаты труда и т.п.)

Описание решения

  1. Универсальный инструмент для моделирования временных рядов позволяет прогнозировать динамику макроэкономических показателей с высокой степенью точности
  2. Аналитическая инфраструктура включает в себя интеграцию данных (из внутренних и внешних источников), системы предварительной обработки и хранения данных, аналитические модули и модули представления результатов
  3. Алгоритмы прогнозирования построены с использованием глубокого машинного обучения и методов создания признаков
  4. Система создания интерактивных информационных панелей и формирования отчетов предоставляет менеджерам возможность получения наиболее актуальной и важной информации об изменениях макроэкономической среды
  5. Прогнозные модели интегрируются в виде встроенного модуля для систем поддержки принятия решений и сценарного моделирования

Технологии

  1. Статистический и классический регрессионный анализы
  2. Прогнозирование динамики временных рядов с использованием анализа сезонности и волатильности
  3. Комитеты рекуррентных комплексно-значных нейронных сетей
  4. Алгоритмы визуализации данных и представления результатов

Влияние на стоимость бизнеса

Shareholder Value

  1. Revenue Growth
    1. Volume
      1. Acquire New Customers
      2. Retain & Grow Current Customers
      3. Leverage Income Generating Assets
    2. Price Realization
      1. Strengthen Pricing
  2. Operating Margin (after taxes)
    1. Selling General & Administrative (SG&A)
      1. Improve Customer Interaction Efficiency
      2. Improve Corporate/ Shared Service Efficiency
    2. Cost of Goods Sold (COGS)
      1. Improve Development & Production Efficiency
      2. Improve Logistics & Service Provision Efficiency
    3. Income Taxes
      1. Improve Income Tax Efficiency
  3. Asset Efficiency
    1. Property, Plant & Equipment (PP&E)
      1. Improve PP&E Efficiency
    2. Inventory
      1. Improve Inventory Efficiency
    3. Receivables & Payables
      1. Improve Receivalables & Payables Efficiency
  4. Expectations
    1. Company Strenghs
      1. Improve Managerial & Governance Effectiveness
      2. Improve Execution Capabilities
    2. External Factors

FAQ

  • Стоимость проекта и вопросы интеллектуальной собственности

    • Какой подход применяется к проектному ценообразованию?

      Институт прикладного анализа данных «Делойт» (Deloitte Analytics Institute) применяет достаточно гибкий подход, в зависимости от накопленного нами опыта в области, представляющей интерес для клиента, или от готовности клиента сотрудничать с Deloitte Analytics Institute и исследовать новые области применения аналитики данных. Таким образом, имеются две стратегии ценообразования: традиционная и инновационная.

      - В традиционной модели учитывается время, затраченное специалистами Deloitte Analytics Institute на решение задач клиентов, исходя из существующих возможностей института. Клиент полностью оплачивает время работы специалиста и стоимость предоставленного нематериального актива, адаптированного под потребности клиента.

      - Инновационная бизнес модель основана на принципах совместных разработок. Это означает, что если клиент хочет использовать ресурсы Deloitte Analytics Institute для исследования области, в которой как Deloitte Analytics Institute, так и клиент не имеют достаточного опыта, то Deloitte Analytics Institute готов выделить свои лучшие ресурсы для решения задач клиента. В этом случае, для создания выгодных условий для обеих сторон, применяется значительная скидка на стоимость проекта. После завершения таких проектов клиент может выкупить право на созданный объект интеллектуальной собственности, полностью или частично, оставив часть прав в собственности Deloitte Analytics Institute. В каждом случае подходы к ценообразованию различаются. Для получения более подробной информации обращайтесь в Группу анализа данных Deloitte Analytics Institute.

    • Что происходит с объектами интеллектуальной собственности (ИС)?

      Deloitte Analytics Institute уделяет большое внимание правам на объекты ИС, возникающими в связи с проектами области анализа данных. В любом случае наши клиенты имеют право выкупить право на созданную интеллектуальную собственность, полностью или частично, оставив часть прав в собственности Deloitte Analytics Institute. Во всех случаях решение по ИС напрямую влияет на цену проекта. Для получения более подробной информации, обращайтесь в Группу анализа данных Deloitte Analytics Institute.

    • Может ли Deloitte Analytics Institute реализовать проект бесплатно?

      В случае если у нашего клиента есть очень хорошая идея и необходимые данные, Deloitte Analytics Institute может бесплатно предоставить свои ресурсы, чтобы выяснить, насколько эффективна будет концепция в реальных условиях. Права интеллектуальной собственности затем распределяются между участвующими сторонами. Для получения более подробной информации, обращайтесь в Группу анализа данных Deloitte Analytics Institute.

  • Требования к клиентской ИТ-инфраструктуре

    • Является ли качество данных клиента существенным для проекта?

      У большинства клиентов есть какие-либо проблемы с данными, но, по большому счету, эти проблемы не являются существенными для нашего решения. Для решения проблемы с данными мы применяем методы интеллектуального анализа данных. Достаточность или недостаточность качества данных можно подтвердить посредством проведения краткого анализа данных (как правило, в ходе проекта по трансформации данных). По результатам наших проектов мы предоставляем рекомендации по улучшению процессов управления данными, направленные на повышение качества данных. В результате повышается качество решения (прогнозирование и регламентация алгоритмов, и т. д.).

    • Каковы минимальные требования и процедуры, необходимые для извлечения данных из ИТ-системы клиента?

      Сначала мы определяем модель данных, которая должна быть извлечена. Как правило, данные распределяются между различными ИТ-системами организации и различными владельцами данных. Первым шагом является получение разрешений на извлечение данных от служб ИТ, безопасности и владельцев данных. Следующим шагом будет определение специальных категорий данных (например, персональные и конфиденциальные данные).

      После получение всех разрешений и ограничений начинается процесс извлечения данных. Мы предпочитаем начинать процесс извлечения данных силами клиента. Если клиент не располагает необходимыми возможностями и инструментарием, то мы оказываем ему поддержку в этом процессе. Иногда службы безопасности клиента накладывают значительные ограничения на извлечение данных из систем клиента. В таких случаях получение данных из периметра сети клиента может оказаться невозможным. В такой ситуации мы можем работать с данными клиента посредством удаленного соединения. Мы можем получать данные из любых систем, это могут быть различные ERP-системы (SAP, 1C, Oracle и т. д.), CRM-системы, транзакционные системы, SCADA, хранилища данных (например, Teradata, SAP BW), озера данных (Hadoop) и многие другие.

    • Какие требования предъявляются к ИТ-инфраструктуре для развертывания вашего решения?

      Однозначный ответ на этот вопрос дать нельзя: он будет варьироваться в зависимости от решения и ИТ-среды клиента. Мы предпочитаем реализовывать решения локально, в виртуальной инфраструктуре клиента, но возможны и другие варианты. В конечном счете, все полностью зависит от требований клиента.

  • Процесс разработки решения

    • Какие типы проектов вы реализуете (трансформация данных, минимально жизнеспособный продукт и индивидуальное решение)?

      Существует три типа проектов: Проект трансформации данных. В рамках проекта по трансформации данных мы анализируем исходные данные клиента с целью выявления важной бизнес-информации и проверки гипотез, сформулированных совместно с командой специалистов клиента, отраслевыми экспертами «Делойта» и Deloitte Analytics Institute.

      Минимально жизнеспособный продукт. В рамках данного проекта мы предоставляем пилотную версию действующего прототипа продукта. Прототип призван продемонстрировать базовую функциональность продукта и решить наиболее важные задачи клиента. Данный проект позволяет клиенту понять реальную ценность будущего продукта. Индивидуальное решение. Такой проект подразумевает полный цикл разработки продукта, включая разработку платформ / систем управления, алгоритмов, интерфейсов (UI/UX). По результатам данного проекта клиент получает функциональный продукт, адаптированный для решения его задач.

    • Сколько времени занимает реализация проекта и каковы основные этапы реализации?

      Проект трансформации данных занимает около 2 месяцев. На начальном этапе мы проводим проверку данных и оцениваем их качество. Затем проводится приоритизация первичных гипотез экспертов. После этого гипотезы последовательно анализируются. При этом клиенту на постоянной основе предоставляются результаты анализа для обсуждения.

      Проект минимально жизнеспособного продукта занимает около 3 месяцев. Сначала проводится проверка данных, после чего мы приступаем к разработке продукта. Проект разработки индивидуального решения может длиться от 3 месяцев (в среднем 7 месяцев). Сначала мы собираем требования, разрабатываем план проекта. Затем идет разработка программного обеспечения и контроль качества. Наиболее предпочтительным является вариант, когда сначала разрабатывается проект минимально жизнеспособного продукта, а затем - индивидуальное решение.

    • Какие практики разработки программного обеспечения применяются при реализации решений?

      При разработке процессов мы придерживаемся технологий динамичной разработки Agile (методологии создания продукта Scrum и Kanban). При разработке продукта мы тесно взаимодействуем со своими клиентами. Применение принципов динамичной последовательной реализации продукта позволяет оценить качество продукта уже на ранних стадиях разработки. Клиент может отслеживать прогресс на еженедельной основе. В целях управления процессом разработки и реализации продукта мы применяем профессиональные инструменты отслеживания задач и управления проектами.

    • Кто принимает участие в проекте со стороны клиента?

      Для обеспечения полного удовлетворения потребностей клиента мы предпочитаем максимально вовлекать клиента в проект, но, конечно, не полностью. Существуют три основные роли со стороны клиента. Заказчик проекта (спонсор проекта), который принимает результат проекта / готовое решение. Бизнес-эксперт, который предоставляет бизнес-требования клиента и оказывает поддержку по вопросам, связанным со специфическим опытом клиента. Специалист по данным / ИТ, который извлекает данные из систем клиента и оказывает поддержку проектной команде в этой области.

    • Какие технологии вы применяете при разработке решения?

      Для разработки программного обеспечения (алгоритмы, бэкэнд и интерфейс) мы используем стеки промышленных программных продуктов с открытым исходным кодом. Программное обеспечение с открытым исходным кодом не требует дополнительных затрат при разработке продукта. При необходимости возможно использование собственных программных средств. При разработке продукта мы используем инфраструктуру «Делойта», которая обладает высокопроизводительными серверами для хранения и обработки данных. Возможна разработка с использованием облачных сервисов, если это требуется по спецификации и удовлетворяет политике защиты информации клиента.

  • Итоговые результаты

    • Что предоставляет Deloitte Analytics Institute по результатам проектов и чем отличаются результаты по проектам трансформации данных, минимального жизнеспособного продукта и индивидуального решения?

      Результаты, получаемые по проектам трансформации данных - это рекомендации по улучшению, основанные на анализе данных, проверке гипотез и оценке качества данных.

      По результатам проекта минимально жизнеспособного продукта предоставляется рабочий прототип программного продукта, демонстрирующий базовую функциональность (пробный образец).

      Результатом проекта индивидуального решения является работающий программный продукт, который удовлетворяет требованиям клиента и работает в соответствии с требованиями.

    • Предоставляете ли вы гарантийное обслуживание?

      Да, мы предоставляем гарантийное обслуживание. Конкретные условия индивидуальны для каждого клиента.

    • Оказываете ли вы услуги обучения специалистов клиента, по использованию вашего программного обеспечения?

      Да, мы обучаем специалистов клиента. Конкретные условия и формат обучения индивидуальны для каждого клиента.