7. Исаев Д.В. Комплексный мониторинг развития сети ФУ и НИУ

Комплексный мониторинг
развития сети федеральных
университетов
Исаев Дмитрий Валентинович
к.э.н., ACCA
доцент кафедры бизнес-аналитики ГУ-ВШЭ
Что такое мониторинг?
•
Мониторинг – регулярный процесс сбора, структурирования и
обобщения информации о характеристиках, событиях и явлениях,
относящихся к объекту мониторинга.
•
В дальнейшем информация мониторинга подлежит более углубленной
обработке, с использованием аналитических процедур,
ориентированных на решение конкретных задач, либо с привлечением
экспертов для выражения мнений о состоянии и динамики развития
объекта мониторинга.
Система мониторинга сети федеральных
университетов
•
Объекты мониторинга:
– Отдельные федеральные университеты
– Сеть федеральных университетов в целом
•
Является внешней по отношению к каждому отдельному университету
•
Не заменяет системы управления университетами, включая:
– Систему управления по ключевым показателям (BSC и др.)
– Систему управленческого учета и управленческой отчетности
– Систему планирования и бюджетирования
– Систему внутреннего мониторинга университета
•
Использует публичные данные университетов
•
Оставляет простор для интерпретации, анализа и суждений
Цель системы мониторинга
•
Цель – обеспечение комплексной информационной поддержки лиц,
принимающих стратегические решения в области развития отдельных
федеральных университетов и сети в целом, либо оказывающих
существенное влияние на эти решения
•
Пользователи системы мониторинга:
– органы государственного управления (федеральные, региональные)
– министерства и ведомства, системообразующие компании и другие
организации, выражающие интересы отраслей экономики, деловых кругов,
региональных экономических кластеров
– общественные организации, выражающие интересы населения и отдельных
социальных групп
– научно-образовательное сообщество
– эксперты в области развития сферы образования
– руководители и профессорско-преподавательский состав университетов
Функции системы мониторинга
•
Сбор исходной информации, необходимой для последующего
формирования необходимой аналитической информации
•
Обработка исходных данных и формирование на ее основе
аналитических показателей, характеризующих состояние и динамику
развития отдельных федеральных университетов и их сети
•
Хранение исходных данных и аналитических показателей
•
Представление информации в виде, удобном для анализа и
поддержки принятия управленческих решений
Источники информации
•
Финансовая отчетность университетов
•
Статистическая отчетность
•
Специальная отчетность
•
Результаты опросов
•
Экспертные оценки
Существующие разработки
•
Системы отчетности:
– Финансовая отчетность
– Статистическая отчетность
– Нефинансовая отчетность (GRI)
•
Системы ранжирования (рейтингования) вузов:
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
«Берлинские принципы»
Академический рейтинг университетов мира (ARWU)
ARWU по предметным областям (ARWU-FIELD)
Рейтинг Times (TIMES-QS)
Webometrics
Деловой рейтинг высшего образования («Деловая Россия»)
Рейтинги субъектов РФ по показателям развития образования (ГУ-ВШЭ)
Рейтинги РейтОР
Показатели конкурса «инновационных вузов»
Показатели программ развития федеральных университетов.
Исходные и аналитические показатели
•
Исходные показатели – поступают в систему мониторинга
непосредственно из информационных источников, являющихся
внешними по отношению к системе мониторинга
•
Аналитические показатели – имеют непосредственное отношение к
изучаемым процессам и аспектам, выступают в роли индикаторов,
которые используются пользователями системы мониторинга в
процессе анализа, интерпретации данных и формирования суждений
Проекции
•
Аналитические показатели группируются по проекциям.
•
Проекция – определенный круг вопросов, отражающих ту или иную
сторону развития отдельных университетов или сети в целом, которые
могут представлять интерес для определенных заинтересованных
сторон
•
Типы проекций:
–
–
–
–
характеризующие деятельность отдельных университетов
характеризующие результаты деятельности отдельных университетов
характеризующие реализацию программ развития университетов
характеризующие системные эффекты на уровне сети федеральных
университетов в целом
– объединяющие показатели наиболее значительных рейтинговых систем,
применяемых в сфере образования
Проекции деятельности университетов
Аналитические направления (измерения)
•
Система мониторинга опирается на многомерную модель и строится на
основе аналитических направлений (измерений)
•
Значение показателя представляет собой заполненную ячейку
логического гиперкуба, находящуюся на пересечении измерений
•
Основные аналитические направления (измерения):
–
–
–
–
Показатели
Объекты мониторинга
Время (календарные периоды)
Предметные области (области знаний)
Предметные области (ARWU-FIELD)
•
Естественные науки и математика (SCI)
•
Техника/технологии и вычислительная техника (ENG)
•
Биология и агрономия (LIFE)
•
Клиническая медицина и фармацевтика (MED)
•
Социальные науки (SOC).
Предметные области
(…будет продолжение…)
Предметные области
(…продолжение…)
Практическая реализация: BI-системы
Business Intelligence, BI:
•
Различные средства и технологии анализа и обработки данных
масштаба предприятия
•
BI-системы включают:
– хранилища данных
– OLAP-системы
– средства выполнения запросов и построения отчетов
– панели индикаторов
– ETL-системы.
Проблема единого взгляда на информацию
Data Sources
Siebel
Oracle
SAP
Legacy
Data Warehouse
Disparate Systems
Destinations/End-Users
Эволюция: интегрированное BI-решение
Data Warehouse
BI System
Destinations/End-Users
ОПЕРАЦИОННАЯ
ОТЧЕТНОСТЬ
Data Sources
Siebel
BI-платформа
Интеграционная платформа
SAP
Legacy
ФИНАНСОВАЯ
ОТЧЕТНОСТЬ
Oracle
ПАНЕЛИ
ИНДИКАТОРОВ
Прикладные системы
Хранилища данных
Data Warehouse, DW:
•
предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные,
поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для
целей поддержки управления, призванные выступать в роли
«единого и единственного источника истины», обеспечивающего
менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой
для оперативного анализа и принятия решений
[Bill Inmon].
•
В качестве основы, как правило, используется реляционная модель
хранения данных.
ETL-системы
ETL = Extraction, Transformation, Loading:
•
Обеспечивают перенос данных из одной или нескольких
информационных систем в другую, включая:
– извлечение исходной информации
– преобразование данных в формат, поддерживаемый базой данных
назначения
– загрузку преобразованной информации в базу данных назначения.
OLAP-cистемы
On-Line Analytical Processing, OLAP:
•
Класс систем аналитической обработки данных в режиме
реального времени
•
Особенности:
– многомерное хранение данных
– предрасчет агрегированных значений
– предметная (а не техническая) структурированность информации.
Средства запросов и отчетов
Query and Reporting tools:
•
Обеспечивают функции построения запросов к информационноаналитическим системам, интеграцию данных из нескольких
источников, просмотр данных с возможностью детализации и
обобщения, построение отчетов и их печать.
•
Могут использоваться «продвинутыми» пользователями
(профессиональных знаний в области ИТ не требуется).
•
Часто Q&R модули входят в состав OLAP-систем, но есть и отдельные
программные продукты этого класса.
BPM
Технологическая архитектура
DMSS
Performance
Scorecard
Consolidation
& Budgeting
etc.
ETL
OLAP
Data marts
BI
ETL
DW
CRM
ABS
OLTP
ERP
Files
Legacy syst.
Аналитическая пирамида (Gartner)
Аналитические
приложения
OLAP
By
p
as
s
Витрины данных
Хранилища данных
Транзакционные системы