Слушатель в результате освоения программы должен знать:
- основные классические подходы к управлению организациями;
- методы и инструменты работы с большими массивами данных;
- виды информационно-справочных материалов и их характеристики;
- современные стандарты описания и исполнения бизнес-процессов;
- основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования.
уметь:
- управлять организацией деятельности команды для работы с данными;
- применять процессный подход в управлении (цели, принципы, ключевые элементы);
- оценивать финансовые риски (определять виды рисков, рассчитывать финансовые потери компании, разрабатывать стратегии их минимизации);
- проводить аналитику больших массивов данных, работать с BI-системами;
- прогнозировать и управлять рисками на основе анализа данных.
владеть:
- навыками эффективного управления деятельностью организации на основе данных;
- навыками принятия управленческих решений на основе анализа данных и финансовых показателей.
1. Глобальные изменения в экономике и обществе. Внешне- и внутриэкономический контекст современного госуправления.
Тренды будущего, вызовы настоящего. Построение суверенной экономики в условиях санкций — необходимое условие выживания страны. Импортозамещение, в том числе идей и управленческих концепций как ответ на вызовы времени.
2. Управление организациями. Основные «классические» подходы. От автоматизации к информатизации.
Жизненный цикл компаний. Производство и поставка ценности как основная цель жизнедеятельности компаний, и экономически обоснованный способ хозяйствования — как их основной смысл. Плановое управление. Процессный, проектный и продуктовый подходы. Основные метрики бизнеса и системы аналитики.
3. Моделирование и управление процессами.
Операционный менеджмент. Процессный подход. Анализ бизнес-процессов. Современные стандарты описания и исполнения бизнес-процессов. Показатели и их использование. Принятие управленческих решений на основе анализа данных и финансовых показателей. Оптимизация бизнес-процессов организации.
4. Управление в эпоху цифровизации. Современное государственное управление. Концепция «цифровых двойников».
Делегирование как основа развития и получения конкурентного преимущества компаний и организаций. От автоматизации работ к информатизации руководства. Дальнейшее развитие и цифровизация бизнеса. Переход на уровень делегирования управления. Методы и инструменты работы с большими массивами данных (BigData). Управление на основе концепции «Цифровых двойников».
5. Анализ закономерностей: выдвижение гипотез, корреляционно-регрессионный анализ (его возможности и ограничения), анализ нечисловой информации (ранговая корреляция, таблицы сопряженности и пр.).
Понятие статистической закономерности. Выдвижение гипотез о наличии связи и их проверка. Классификация методов анализа связей в зависимости от типа данных. Предназначение корреляционно-регрессионного анализа, расчета коэффициентов ранговой корреляции, построения таблиц сопряженности.
6. Виды информационно-справочных материалов и их характеристика. Сущность, предназначение и основные вопросы содержания ИСМ. Реферативные, справочные и аналитические материалы. Информационно-справочные материалы. Возможности анализа данных на основе имеющихся информационно-справочных материалов. Рекомендации по работе с информационно-справочными материалами. Использование данных информационно-справочных материалов.
7. Способы отыскивать связи, выявлять отношения и зависимости. Качественный и количественный анализ. Современные приемы и методики анализа данных. Алгоритм выдвижения гипотез о наличии связи. Графическое представление зависимости между двумя переменными. Этапы проведения корреляционно-регрессионного анализа: реализация в MS Excel. Оценка статистической значимости и возможности использования полученных результатов. Интерпретация данных.
8. Сбор, обобщение, обработка и анализ текстовых материалов. Работа с базами текстовой (нечисловой) информации. Особенности кодирования нечисловой информации. Применение методов статистического анализа нечисловой информации. Интерпретация результатов.
9. Сбор, обобщение, обработка и анализ числовых данных. Формирование базы данных, работа с базой числовых данных. Обработка данных в зависимости от целей анализа. Анализ и интерпретация полученных результатов.
10. Возможности визуализации данных, наиболее подходящие способы визуализации по типам данных. Графическое представление данных. Основные виды диаграмм (гистограмма, полигон распределения, кумулята, точечная диаграмма, лепестковая диаграмма). Выбор вида графика в зависимости от типа данных.
11. Использование инструмента Excel в управлении организацией.