РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗА ПРОДАЖ ТОРГОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗА ПРОДАЖ ТОРГОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Дмитриев Игорь Александрович
студент Ижевского государственного технического университета,
РФ, г. Ижевск
Залогом успеха современной торговой организации является использование эффективной автоматизированной системы, а конкретно, информационно-аналитической системы (ИАС), которая позволит извлечь максимум из имеющейся в ее распоряжении информации [1]. Информационно-аналитическая система для анализа продаж является основой для решения проблем оптимизации торговой деятельности. Такая система позволяет спрогнозировать возможный отток клиентов, интерес покупателей к тем или иным товарам (услугам), определить потенциального клиента по новым продаваемым продуктам (услугам), выявить убыточные направления деятельности, выявить закономерности тех или иных событий.
Целью данной работы является повышение уровня продаж товаров торгового предприятия «Космос» (г. Кукмор) за счёт разработки и внедрения системы учёта, анализа и прогноза данных о продажах. Для достижения поставленной цели необходимо выполнить ряд задач, таких как: исследование актуальности разрабатываемой системы; моделирование сопровождаемых системой бизнес-процессов торгового предприятия; разработка и внедрение программной системы.
Внедрение разрабатываемой автоматизированной системы по управлению продажами поможет руководителю отдела продаж торгового предприятия «Космос» анализировать данные по продажам категорий товаров. Это даст возможность понимать выполняется ли план, продажи каких категорий товаров взаимосвязаны, насколько эффективны его стратегии, чтобы в случае неэффективности вовремя внести корректировку в работу. Автоматизация прогнозирования объемов продаж позволит грамотно планировать закупки, оптимизировать их объемы, и как следствие, увеличивать товарооборот, повышать эффективность использования склада и сокращать издержки. Из этого следует, что разработка информационной системы для анализа и прогноза продаж является актуальной, т. к. внедрение автоматизированных систем по управлению продажами является основой для решения проблем оптимизации торговой деятельности.
Из основных функциональных возможностей разрабатываемой системы выделим: наличие хранилища данных, куда с определенной заданной периодичностью поступает вся необходимая информация из существующей базы данных системы учёта продаж; нейросетевое моделирование и анализ временных рядов продаж товаров; кластерный анализ товаров и покупателей; роли пользователей; аналитические отчёты. Особо обратим внимание на факт наличия хранилища данных – это снизит нагрузку на основную базу данных системы учёта, позволит собирать максимум информации о фактах продаж, предоставит в удобном виде сведения о продажах для получения качественных прогнозов и анализов. В этом и состоит новизна решения по сравнению с существующими системами-аналогами, такими как: «Novo Forecast PRO», «Loginom», «Demand forecasting», «MS Excel».
Бизнес-процессы, сопровождаемые разрабатываемой системой представлены на рисунках 1 – 2.
Рисунок 1. BPMN диаграмма работы с программным обеспечением для анализа и прогноза продаж
Рисунок 2. BPMN диаграмма для процесса «Обработать данные продаж»
Логическая схема хранилища данных информационной системы для анализа и прогноза продаж торгового предприятия «Космос», имеет структуру «звезда» и представлена на рисунке 3. В таблице фактов «Продажа» («FACT_SALE») содержатся все факты относительно номера заказа («SALE_ORDER_NUMBER»), количества единиц конкретного товара в заказе («SALE_UNITS_SOLD»), денежной выручки за продажу этого количества товара («SALE_REVENUE») в рассматриваемом заказе, цены за единицу проданного товара («SALE_UNIT_PRICE»), возраста покупателя («SALE_CSTMR_AGE»), уникальных идентификационных номеров продаваемого товара («SALE_PRDCT_ID_DEVICE») и пользователя («SALE_CSTMR_ID_USER»). Таблица измерения «Покупатель» («DIM_CUSTOMER») хранит сведения о покупателе, такие как: имя («CSTMR_NAME»), пол («CSTMR_GENDER»), дата рождения («CSTMR_BIRTH_DATE»), город («CSTMR_CITY»), уникальные идентификационные номера пользователя («CSTMR_ID_USER») и его корзины покупок («CSTMR_ID_CART»). Таблица измерения «Товар» («DIM_PRODUCT») хранит следующие сведения о товаре: название («PRDCT_NAME»), цена («PRDCT_PRICE»), цвет («PRDCT_COLOR»), рейтинг («PRDCT_RATING»), категория («PRDCT_CATEGORY»), бренд («PRDCT_BRAND»), уникальный идентификационный номер («PRDCT_ID_DEVICE»). Таблица измерения «Время» («DIM_DATE») содержит следующие сведения о дате продажи товара: год («DATE_YEAR»), месяц («DATE_MONTH»), число месяца («DATE_DAY»), день недели («DATE_DAY_OF_WEEK»), час продажи («DATE_HOUR») и календарная дата («DATE_DATE»).
Рисунок 3. Логическая схема хранилища данных информационной системы для анализа и прогноза продаж
При проектировании хранилища данных информационной системы для анализа и прогноза продаж используется СУБД «MySQL», т. к. для реализации системы учёта продаж товаров торгового предприятия была выбрана данная СУБД и требуется, чтобы хранилище данных располагалось на том же веб-сервере хостинг-провайдера в целях экономии денежных средств. Отметим, что «MySQL» – самая популярная в мире СУБД с открытым кодом, которая обладает проверенной производительностью, надежностью и отмечается простой использования [2]. Для разработки локальной базы данных информационной системы используется «SQLite» – легковесная, быстрая, надежная и встраиваемая система управления базами данных. При проектировании решения в качестве оптимального инструмента для работы с используемыми СУБД выбран язык программирования «Python», который благодаря своей универсальности используется для построения любых программ от простых сценариев до сложных приложений со множеством пользователей [3, c. 58].
Основными преимуществами разрабатываемой системы являются её кроссплатформенность, экономичность создаваемого решения и функционал, полезный для принятия правильных бизнес-решений. Возможный недостаток – длительное время процедуры обучения нейронных сетей для выполнения задачи прогнозирования продаж.
Таким образом, в данной работе нами была рассмотрена актуальность разрабатываемой системы, проведено моделирование сопровождаемых системой бизнес-процессов торгового предприятия, представлена логическая схема хранилища данных создаваемой информационной системы. Эта система ещё находится в процессе разработки и планируется для внедрения в деятельность торгового предприятия «Космос» в целях принятия наиболее обоснованных бизнес-решений.
Список литературы:
- Волков И.Ю., Галахов И.В. Архитектура современной информационно-аналитической системы // Директор ИС. – 2002. – № 3.
- Примеры систем управления базами данных (СУБД) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://it-black.ru/primery-sistem-upravleniya-bazami-dannykh . Дата обращения 31.10.2021.
- Дейтел П., Дейтел Х. Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления. – СПб.: Питер, 2020. – 864 с.