Детальный анализ предметной области, ее организационной и функциональной структуры. Обоснование средств моделирования. Проектирование структуры базы данных. Построение диаграммы классов. Разработка интерфейса информационной CRM-системы ООО "Сказка-Град".
Аннотация к работе
Каждое предприятие по оказанию услуг в процессе своей деятельности стремится улучшить стратегии взаимодействия с заказчиками, в частности, повысить уровень по работе с клиентами, оптимизировать маркетинг, улучшить обслуживания клиентов путем сохранения информации о клиентах и истории взаимоотношений с ними, установления и улучшения бизнес-процедур и последующего анализа результатов. В дипломной работе подробно будет рассмотрен отдел по работе с клиентами, который принимает и рассматривает заявления клиентов на оказание услуг по организации коллективного отдыха, проведению ярмарок и иных культурно-развлекательных мероприятий, заключает договора и предоставляет доступ к выбранным услугам. В соответствии со штатным расписанием, в отдел по работе с клиентами ООО "Сказка-Град" входят: O Начальник Распределение обязанностей между работниками отдела по работе с клиентами осуществляет начальник отдела по работе с клиентами. Все изменения в штатной численности и структуре отдела по работе с клиентами разрабатываются начальником отдела по работе с клиентами и вносятся во все должностные инструкции и организационные документы.
Список литературы
20 % 40 % 40 %
Соотношение форм представления информации, т.е. процент бумажных и электронных документов, представлено в таблице 1.7.
Таблица 1.7 - Оценка документооборота по форме представления.
Бумажный документ Электронный документ
75 % 25 %
Как видно из таблицы, бумажных документов в 3 раза больше, чем электронных. Отсюда вытекает недостатки полученного соотношения: 1. Вероятность потери бумажных документов выше, нежели электронных документов.
2. Поиск необходимой информации в бумажных документах более трудоемкий и длительный, чем в электронных.
3. Обработка электронных документов наиболее удобна и эффективна по сравнению с бумажными документами.
1.7 Проблемы предметной области
Основная проблема, связанная с данной предметной областью заключаются в отсутствии системы классификации клиентов по их важности для предприятия, а также учета взаимодействия с ними. Это также напрямую отражается на времени обслуживания клиентов.
Отсутствие методик, основанных на объективных методах оценки значимости клиентов, существенно затрудняет возможность предоставления менеджером отдела по работе с клиентами соответствующей бонусной программы.
Наличие единой системы скидок для всех клиентов может существенно сократить прибыль предприятия (а, следовательно, и зарплату сотрудников) вследствие того, что как малоприбыльные клиенты, так и высокодоходные клиенты получат одинаковые скидки и бонусы.
Что касается социального аспекта, то здесь можно сказать о том, что велика потеря высоко прибыльных клиентов, способных перейти к конкурентам, вследствие получения таких же скидок и бонусов, как и клиенты, совершающие покупки нерегулярно либо на незначительные суммы.
Обобщив описанное выше, сформулируем проблемы предметной области с разделением их по типам.
Организационные проблемы: 1. Наличие единой программы скидок, основанной на выводах менеджера (согласованная с руководством), а не на оценке клиентов;
2. Отсутствие регламента, согласно которому менеджер определяет размер скидок (т.е. нет единого руководства, в котором регламентируются возможные программы скидок);
3. Отсутствие обратной связи с клиентом после заключения договора (т.е. менеджер в случае появления новых услуг, акций, бонусов, скидок и т.д. не уведомляет об этом клиентов).
Социальные проблемы: 1. Риск снижения доходности предприятия, который может отразиться на заработных платах сотрудников;
Основная техническая проблема - отсутствие средств для хранения данных о клиенте в формализованном виде, т.е. менеджер хранит информацию о клиентах обычно в разных источниках (файлах, папках, а иногда даже на бумажных носителях).
1.8 Постановка цели и задач дипломной работы
Целью дипломной работы является нахождение решения проблемы оценки значимости клиентов в отделе по работе с клиентами ООО «СКАЗКА-ГРАД» путем моделирования, оптимизации бизнес-процессов и проектирования и реализации информационной CRM-системы, которая позволит ранжировать клиентов и выявлять из них наиболее доходных, а также сохранять всю историю взаимодействия с ними.
Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи: 1. Оптимизация математической модели;
2. Реинжиниринг бизнес-процессов;
3. Построение моделей оптимизированных бизнес-процессов;
4. Проведение анализа систем-аналогов, представленных на российском и международном рынке.
5. Проектирование информационной системы, которая позволит решить поставленные проблемы
6. Реализация информационной CRM-системы парка развлечений ООО "Сказка-Град" .
2. Моделирование и оптимизация бизнес-процессов в отделе по работе с клиентами ООО «СКАЗКА-ГРАД»
2.1 Оптимизация математической модели
В качестве оптимизации предлагается внедрение в структуру процесса продажи услуг дополнительной функции - анализа клиентов путем сегментирования их в определенные группы, характеризующие их значимость для ООО «Сказка-Град».
Оптимальной методикой оценки важности клиентов является RFM-анализ. RFM (англ. Recency Frequency Monetary - давность, частота, деньги) - сегментация клиентов в анализе сбыта по лояльности [3].
RFM определяет три категории: § Recency (давность) - давность сделки (чем меньше времени прошло с момента последней активности клиента, тем более вероятней, что он повторит действие);
§ Frequency (частота) - количество сделок (чем больше каких-либо действий совершит клиент, тем больше вероятность того, что он его повторит в будущем);
§ Monetary (деньги) - сумма сделок (чем больше денег было потрачено, тем больше вероятность того, что он сделает заказ).
RFM-анализ позволит выявить как самых доходных клиентов, так и менее доходных клиентов, вследствие чего менеджеры смогут разработать для каждой группы клиентов свою систему скидок и предложений.
Таким образом, основными параметрами в данном случае являются: § Дата последней покупки (тпосл)
§ Объем покупок (Q)
§ Сумма покупок (S)
После проведения RFM-анализа формируется 5 групп клиентов, от маловыгодных клиентов до самых доходных.
Соответственно необходимо разработать для этих пяти групп пять различных программ скидок.
Для группы с самыми выгодными клиентами процент скидки может достигать 10-15%, в то время как для маловыгодных этот процент составит лишь 2-3% и т.д.
Отобразим внедренные процессы в математической модели. Сам процесс обслуживания заявки от момента ее принятия до момента предоставления услуг изменений не претерпевает, однако весь процесс обслуживания клиента добавляются новые процессы: § проведение RFM-анализа и соответственно формирование групп клиентов по их значимости в соответствии с результатами данного анализа;
§ разработка рекламной кампании и программ скидок для каждой из групп клиентов.
Зададим сеть Петри для оптимизированного процесса: P = {р1, р2,…, р28} - множество состояний процесса;
Множество состояний P ={р1,…,р28} процесса характеризуется наличием меток разных типов
Множество переходов T = {t1,…,t10} процесса характеризуется временными характеристиками.
Граф математической модели оптимизированного бизнес-процесса представлен на рисунке 2.1.
Рисунок 2.1 -Граф сети Петри для процесса оформления групповой заявки на посещение парка развлечений ООО «Сказка-град» после оптимизации
Таблица 2.1 - Значения состояний и переходов оптимизированной математической модели.
Состояния (позиции) Переходы p1 - получена база данных клиентов p2 - сформированы 1 группа клиентов p3 - сформирована 2 группа клиентов p4 - сформирована 3 группа клиентов p5 - сформирована 4 группа клиентов p6 - сформирована 5 группа клиентов p7 - составлена программа скидок для 1 группы p8 - составлена программа скидок для 2 группы p9 - составлена программа скидок для 3 группы p10 - составлена программа скидок для 4 группы p11 - составлена программа скидок для 5 группы p12 - посещение фирмы клиентом p13 - клиент 1 группы p14 - клиент 2 группы p15 - клиент 3 группы p16 - клиент 4 группы t1 - проведение RFM-анализа t2 - разработка программы скидок для каждой группы t3 - определение принадлежности клиента к одной из 5 групп p17 - клиент 5 группы p18 - выбор программы для 1 группы p19 - выбор программы для 2 группы p20 - выбор программы для 3 группы p21 - выбор программы для4 группы p22 - выбор программы для 5 группы p23 - консультация проведена p24 - заявка сформирована p25 - прием заявки p25 - заявка рассмотрена p27 - счет выставлен p28 - счет оплачен p29 - договор заключен p30 - посещение парка развлечений t4 - выбор программы скидок в соответствие с принадлежностью клиента к той или иной группе t5 - консультация клиента t6- формирование заявки t7 - подача заявки t8 - рассмотрение заявки t9 - выставление счета t10 - оплата счета t11 - заключение договора t12 - предоставление услуги
В результате оптимизации математической модели удалось добиться сокращения временных затрат на консультацию клиента, а также на формирование клиентом заявления на оказание услуг.
Разработка программ скидок сократилась с двух дней до одного вследствие разделения клиентов на группы.
Посредством базы данных клиентов проводится RFM-анализ, в результате которого формируются 5 групп клиентов, ранжированных по важности. Затем для каждой группы клиентов составляется своя программа скидок и бонусов.
При приеме клиента, менеджер определяет принадлежность клиента к одной из пяти групп, и выбирает соответствующую программу скидок. Затем менеджер консультирует клиента в соответствие с выбранной программой.
Далее процесс обслуживания клиента идет стандартным образом: клиент формирует заявку, подает ее оператору, который ее принимает и рассматривает. Далее оператор передает данные в службу расчетов, которая выставляет счет. Клиент счет оплачивает, после чего заключается договор, Сведения из договора подаются в службу организации технического управления, которая и предоставляет доступ к выбранным клиентом услугам.
Рассмотрим применение RFM-анализа на пример текущей статистики о клиентах ООО «СКАЗКА-ГРАД».
В качестве клиентов в данном случае рассматриваются только юридически лица, т.е. это предприятия, организации открытого и закрытого типов, индивидуальные предприниматели.
Расчеты произведем на текущую дату - 21.09.2011
Шаг 1. Рассчитываем для каждого клиента давность покупки (Recency) как разность между текущей датой (21.09.2011) и датой последней его покупки.
Разбиваем полученные данные на 5 групп (квантилей). Каждый клиент при этом получит идентификатор от 1 до 5 в зависимости от его активности. Тем, кто недавно осуществлял покупку, будет присвоен код R=5. Те, кто дольше всех не покупал ничего, получат R=1.
Шаг 2. Для каждого клиента определяем количество покупок за определенный период (статистические данные)
Разбиваем полученные данные на 5 групп (квантилей). Клиентам, совершившим наибольшее число покупок, будет присвоен код F=5, наименее активные покупатели получат F=1.
Шаг 3. Для каждого клиента определяем сумму потраченных денег (статистические данные). Разбиваем полученные данные на 5 групп.
Клиентам, потратившим наибольшие суммы, будет присвоен код М=5, клиентам, потратившим наименьшие суммы - М=1.
Статистика клиентов по основным параметрам для RFM-анализа представлена в приложении 1. Совместив статистические данные, получим код RFM, состоящий из трех цифр. Результаты ранжирования клиентов по RFM-коду показаны в приложении 2. Жирным шрифтом отмечены самые доходные клиенты, которые чаще остальных пользуются услугами связи данного предприятия, причем они тратят при этом наибольшие суммы денег.
Процентное соотношение клиентов от самых доходных (1 группа) до самых маловыгодных (5 группа) представлено в таблице 2.5.
Таблица 2.5 - Процент клиентов в каждой группе
1 группа 2 группа 3 группа 4 группа 5 группа
18% 21% 19% 20% 22%
Из представленной таблицы можно сделать вывод, что все 5 групп клиентов имеют практически одинаковое количество клиентов.
2.2 Образ решения проблемы на основе оптимизированной математической модели
Для решения выявленной проблемы необходимо рассмотреть формулу временных затрат на реализацию решений по оптимизации. Схематично ее получение изображено на рисунке 2.2
Рисунок 2.2 - Алгоритм выполнения бизнес-процессов в отделе по работе с клиентами ООО "Сказка-Град"
Таким образом, формула временных затрат для выполнения бизнес-процессов в отделе по работе с клиентами ООО "Сказка-Град", будет следующей
T=T1 T2 T3 T4, Где: T1= t1
T2=t2
T3=
T4>0 мин.
Возможны следующие варианты реализации: 1. Поручить выполнение RFM-анализа менеджеру отдела по работе с клиентами. Вследствие реализации такого варианта будет затрачиваться непосредственно рабочее время менеджера - он будет откладывать свои основные функции, проводить RFM-анализ и рассчитывать необходимые параметры вручную. Совокупные временные затраты на осуществление бизнес-процессов при этом в значительной степени возрастут.
2. Нанять дополнительного сотрудника и возложить на него функцию проведения RFM-анализа. В данном случае возникнут дополнительные расходы, имеющие постоянный характер, так как этому сотруднику будет необходимо каждый месяц платить заработную плату, а также выделить и оснастить для него рабочее место.
3. Разработать информационную систему, которая будет проводить RFM-анализ в автоматическом или автоматизированном режиме. На ее разработку также потребуются дополнительные затраты, однако они будут единовременными. При этом сократится время на выполнение всего бизнес-процесса, так как на процедуру выполнения информационной системой процедуры RFM-анализа будет затрачиваться малый период времени.
Ключевым нововведением в бизнес-процессы отдела по работе с клиентами ООО "Сказка-Град" является проведение RFM-анализа, которое производится с каждой новой совершаемой сделкой. В процессе математического моделирования установлено, что время на выполнение анализа RFM T1 не должно превышать 5 минут. В то же время первые два варианта позволяют обеспечить значение параметра T1 на уровне 40-45 минут в зависимости от навыков работника, а третий вариант способен обеспечить значение параметра T1 на уровне 10-15 секунд.
Рассмотрев вышеизложенные факты и доступные варианты решения проблемы, можно сделать вывод о том, что самым оптимальным является разработка и внедрение информационной системы, так как затраты на ее реализацию являются единовременными, а работа с информационной системой улучшит деятельность отдела по работе с клиентами в целом.
2.3 Выбор и обоснование средств моделирования
2.3.1 Выбор методологии моделирования
На сегодняшний день для моделирования применяется большое количество различных методологий. Большинство известных методологий нацелено на моделирование бизнес-процессов или данных.
Наиболее известными методологиями моделирования являются [4]: 1. SADT (структурный анализ и проектирование), который включает в себя ряд языков [5,6] a. IDEF0 - методология функционального моделирования. Применяется для описания рабочих процессов. b. DFD - методология моделирования потоков данных. Применяется для описания обмена данными между рабочими процессами. c. IDEF3 - методология моделирования потоков работ. Является более детальной по отношению к IDEF0 и DFD. Позволяет рассмотреть конкретный процесс с учетом последовательности выполняемых операций.
2. ARIS EEPC - описывает бизнес-процесс в виде потока последовательно выполняемых работ [7]
3. UML - язык визуального моделирования, основанный на объектно-ориентированном подходе.
Основными критериями, предъявляемыми к выбору методологии моделирования (касательно решаемой в работе задачи) являются: 1. Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области;
2. Наиболее полное и наглядное описание бизнес-процессов (выразительность модели);
3. Оптимальное количество типов моделей (4-10).
Таблица 2.6 - Информация о методологиях по выбранным критериям.
Методологии SADT ARIS EEPC UML
Критерии
Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области Содержит как статические состояния системы (описание структуры, потоки информации и др.), так и причинно-следственные связи и события Относится к классу нотаций, предназначенных для описания деятельности в динамике (описание цепочки процесса, потока работ) Описывает как статические состояния системы (структурные диаграммы), так и ее динамическое поведение
Выразительность модели Малая наглядность модели вследствие наличия на диаграммах объектов, требующих предварительного изучения Применение большого числа различных объектов, связанных различными типами связей значительно увеличивает размер модели и делает ее плохо читаемой. Яркие и понятные модели, позволяющие наглядно описать бизнес-процессы
Оптимальное количество типов моделей (диаграмм) Поддержка набора из трех основных типов диаграмм (IDEF0,DFD,IDEF3) для моделирования бизнес-процессов Поддержка большого количества типов диаграмм (около 80) для описания бизнес-процессов Поддерживает 12 типов диаграмм, которыми можно максимально полно описать бизнес-процессы
Для выбора оптимальной методологии применим метод анализа иерархий [8]
Метод анализа иерархий (МАИ) - это математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений. МАИ не предписывает какого-либо «правильного» решения, а позволяет найти такой вариант (альтернативу), который наилучшим образом согласуется с пониманием сути проблемы и требованиями к ее решению.
1 шаг МАИ: Оценка критериев
Начнем с построения матрицы попарных сравнений для критериев. Для этого строим матрицу размерностью 3х3 (по числу критериев) и подписываем строки и столбцы наименованиями сравниваемых критериев.
Заполняем таблицу. Для этого попарно сравниваем критерий из строки с критерием из столбца по отношению к цели. Значения из шкалы относительной важности (таблица 2.7) вписываем в ячейки, образованные пересечением соответствующей строки и столбца.
Таблица 2.7 - Значения шкалы относительной важности
Интенсивность относительной важности Определение
1 Равная важность
3 Умеренное превосходство одного над другим
5 Существенное превосходство
7 Значительное превосходство
9 Очень сильное превосходство
2, 4, 6, 8 Промежуточное решение между двумя соседними суждениями
К примеру, на мой взгляд, при выборе CASE-средства критерий «Выразительность модели» имеет значительное превосходство перед критерием «Оптимальное количество типов моделей».
В таблице этой оценке соответствует значение "7". Поэтому в ячейке на пересечении строки "Выразительность модели" и столбца «Оптимальное количество типов моделей» я записываю значение 7.
Очевидно, что диагональ этой матрицы будет заполнена значением "1", а ячейки, лежащие ниже диагонали будут заполнены обратными значениями. Следовательно, в ячейке на пересечении строки "Оптимальное количество типов моделей" и столбца "Выразительность модели" я записываю значение "1/5". И так далее для каждой пары критериев.
В итоге получаем результаты, представленные в таблице 2.8.
Таблица 2.8 - Сравнение критериев
Критерии Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области Выразительность модели Оптимальное количество объектов Оценки компонент собственного вектора Нормализованные оценки вектора приоритета
Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области 1 1/5 3 0,845 0,19
Выразительность модели 5 1 7 3,232 0,723
Оптимальное количество объектов 1/3 1/7 1 0,365 0,082
Для начала определим оценки компонент собственного вектора.
Так, для критерия "Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области" это будет: (1*1/5*3)1/3 = 0,845;
Для критерия «Выразительность модели»: (5*1*7) 1/3 = 3,232;
Для критерия «Оптимальное количество типов моделей»: (1/3*1/7*1) 1/3 = 0,365.
Получив сумму оценок собственных векторов ( = 4,442), вычисляем нормализованные оценки вектора приоритета для каждого критерия, разделив значение оценки собственного вектора на эту сумму.
0,845/4,442=0,19 (для критерия «Отражение функциональной и поведенческой составляющей предметной области»);
0,365/4,442=0,082(для критерия «Оптимальное количество типов моделей»).
Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что наибольшее значение при выборе методологии моделирования я придаю критерию “Выразительность модели".
Весьма полезным побочным продуктом теории является так называемый индекс согласованности (ИС), который дает информацию о степени нарушения согласованности. Вместе с матрицей парных сравнений мы имеем меру оценки степени отклонения от согласованности. Если такие отклонения превышают установленные пределы, то тому, кто проводит суждения, следует перепроверить их в матрице.
Необходимо проверить, насколько мои суждения были непротиворечивыми при составлении матрицы попарных сравнений критериев.
Для этого необходимо индекс согласованности разделить на число, соответствующее случайной согласованности матрицы третьего порядка, равного 1,12. Получим отношение согласованности (ОС).
В данном случае: OC= 10,1% <20%, т.е. пересматривать свои суждения нет нужды.
2 шаг: Оценка альтернатив
Теперь для выбора наилучшей методологии я сравню выбранные мною 3 методологии по каждому критерию.
Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что по критерию отражения функциональной и поведенческой составляющей предметной области лидирующей является методология UML.
Критерий 2. «Выразительность моделей»
Таблица 2.10 - Сравнение методологий по критерию «Выразительность моделей»
SADT ARISEEPC UML Оценки компонент собственного вектора Нормализованные оценки вектора приоритета
SADT 1 1/7 1/3 0,365 0,125
ARIS EEPC 7 1 1/5 1,117 0,382
UML 3 5 1 2,444 0,835
Оценки компонент собственного вектора: SADT: (1*1/7*1/3)1/3 = 0,365;
ARISEEPC: (7*1*1/5)1/3 = 1,117;
UML: (3*5*1)1/3 = 2,444.
Сумма оценок собственных векторов = 0,365 1,117 2,444= 2,926.
В данном случае при сравнении нормализованных оценок вектора приоритета видно, что наиболее выразительной методологией по созданию моделей также является UML.
Критерий 3. «Оптимальное количество типов моделей» (таблица 2.11)
Таблица 2.11 - Сравнение методологий по критерию «Оптимальное количество типов моделей»
SADT ARISEEPC UML Оценки компонент собственного вектора Нормализованные оценки вектора приоритета
SADT 1 3 1/5 0,845 0,19
ARIS EEPC 1/3 1 1/7 0,365 0,082
UML 5 7 1 3,232 0,728
Оценки компонент собственного вектора: SADT: (1*3*1/5)1/3 = 0,845;
Сравнивая по критерию «Оптимальное количество типов моделей», видно, что UML является лидером, так как содержит необходимый и достаточный набор разнообразных типов моделей (диаграмм).
Таким образом, по всем выделенным критериям, оптимальной методологией моделирования является UML.
Для описания оптимизированного бизнес-процесса необходимо построение таких диаграмм UML, как: § диаграмма вариантов использования (прецедентов);
§ диаграмма последовательности;
§ диаграмма конечных автоматов;
§ диаграмма деятельности.
Данные диаграммы в полной мере позволяют описать бизнес-процесс, отражая последовательность его выполнения и все возможные состояния.
2.3.2 Выбор средств моделирования
Наиболее известными средствами, поддерживающими выбранную методологию, являются: § IBM Rational Software Architect V8;
§ MS Visio 2010;
§ ARGOUML 0.32.2.
К списку критериев, по которым я буду проводить сравнение, относятся [6]: § Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм);
§ Простота и удобство работы по созданию моделей;
§ Русскоязычная версия;
§ Наличие бесплатной ознакомительной версии.
Известные данные по каждому из средств я свела в таблицу 2.12.
Таблица 2.12 - Сведения о CASE-средствах по выделенным критериям
IBM Rational Software Architect V8 MS Visio 2010 ARGOUML 0.32.2
Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм) Поддержка всех необходимых типов диаграмм. Поддержка всех необходимых типов диаграмм Отсутствие диаграммы конечных автоматов.
Простота и удобство работы по созданию моделей Недостаточно функциональная графика (нельзя менять толщину линий, надписи не центрируются, текст не всегда можно поместить целиком, иногда он обрезается) Нет возможности отображения потоков данных между объектами или процессами Наиболее простое и доступное средство моделирования бизнес-процессов, имеет стандартные, привычные всем панели управлении в стиле MS Office и легко интегрируется с любыми приложениями этого пакета, что упрощает работу с ним для неопытных пользователей Сложная панель управления, необходимость предварительного изучения данного средства для неопытных пользователей
Русскоязычная версия Только англоязычная версия Русскоязычная версия Англоязычная и русскоязычная версии
Наличие бесплатной ознакомительной версии Полнофункциональная ознакомительная версия на 30 дней Полнофункциональная ознакомительная версия на 30 дней Бесплатное средство
1 шаг МАИ: Оценка критериев
Таблица 2.13 - Сравнение критериев
Поддержка выбранных типов моделей Простота и удобство работы по созданию моделей Русскоязычная версия Наличие бесплатной ознакомительной версии Оценки компонент собственного вектора Нормализованные оценки вектора приоритета
Поддержка выбранных типов моделей 1 5 7 3 3,2 0,606
Простота и удобство работы по созданию моделей 1/5 1 7 1/5 0,727 0,138
Русскоязычная версия 1/7 1/7 1 3 0,497 0,094
Наличие бесплатной версии 1/3 5 1/3 1 0,859 0,162
Определяем оценки компонент собственного вектора.
Так, для критерия "Поддержка выбранных типов моделей" это будет: (1*5*7*3)1/4 = 3,2;
Для критерия «Простота и удобство работы по созданию моделей»: (1/5*1*7*1/5) 1/4 = 0,727;
Для критерия «Русскоязычная версия»: (1/7*1/7*1*3) 1/4 = 0,497;
Для критерия: «Наличие бесплатной ознакомительной версии»: (1/3*5*1/3*1)1/4 = 0,859.
Сумма оценок собственных векторов (=5,283).
Вычисляем нормализованные оценки вектора приоритета для каждого критерия: Для критерия «Поддержка выбранных типов моделей»: 3,2/5,283=0,606;
Для критерия «Простота и удобство работы по созданию моделей»: 0,727/5,283=0,138;
Для критерия «Русскоязычная версия»: 0,497/5,283=0,094;
Для критерия «Наличие бесплатной ознакомительной версии»: 0,859/5,283 =0,162.
2 шаг: Оценка альтернатив
Критерий 1. «Поддержка выбранных типов моделей»(таблица 2.14)
Таблица 2.14 - Сравнение CASE-средств по критерию «Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм)»
IBM Rational Software Architect V8 MS Visio 2010 ARGOUML 0.32.2 Оценки компонент собственного вектора Нормализованные оценки вектора приоритета
IBM Rational Software Architect V8 1 1/5 7 1,117 0,241
MS Visio 2010 5 1 7 3,232 0,698
ARGOUML 1/7 1/7 1 0,277 0,059
Оценки компонент собственного вектора: IBM Rational Software Architect V8: (1*1/5*7)1/3 =1,117;
MS Visio 2010: (5*1*7)1/3 =3,232;
Argo UML 0.32.2: (1/7*1/7*1)1/3 =0,277.
Сумма оценок собственных векторов = 1,117 3,232 0,277= 4,626.
Вычислим нормализованные оценки: IBM Rational Software Architect V8: 1,117/4,626=0,241;
MS Visio 2010: 3,232/4,626=0,698;
Argo UML 0.32.2: 0,277/4,626=0,059.
Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что по критерию поддержки выбранных типов моделей лидирующим является MS Visio 2010.
Критерий 2. «Простота и удобство работы по созданию моделей»(таблица 2.15).
Таблица 2.15 - Сравнение CASE-средств по критерию «Простота и удобство работы по созданию моделей»
IBM Rational Software Architect V8 MS Visio 2010 ARGOUML 0.32.2 Оценки компонент собственного вектора Нормализованные оценки вектора приоритета
IBM Rational Software Architect V8 1 1/7 1/3 0,365 0,073
MS Visio 2010 7 1 9 3,924 0,787
ARGOUML 0.32.2 3 1/9 1 0,694 0,139
Оценки компонент собственного вектора: IBM Rational Software Architect V8: (1*1/7*1/3)1/3 = 0,365;
MS Visio 2010: (7*1*9)1/3 = 3,924;
ARGOUML 0.32.2: (3*1/9*1)1/3 = 0,694.
Сумма оценок собственных векторов = 0,365 3,924 0,694 = 4,983.
Вычислим нормализованные оценки: IBM Rational Software Architect V8: 0,365/4,983= 0,073;
MS Visio 2010: 3,924/4,983= 0,787;
ARGOUML 0.32.2: 0,694/4,983= 0,139;
Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что наиболее простым и удобным в работе также является MS Visio 2010.
Критерий 3 «Русскоязычная версия» (таблица 2.16)
Таблица 2.16 - Сравнение CASE-средств по критерию «Русскоязычная версия»
IBM Rational Software Architect V8 MS Visio 2010 ARGOUML 0.32.2 Оценки компонент собственного вектора Нормализованные оценки вектора приоритета
IBM Rational Software Architect V8 1 1/7 1/3 0,365 0,073
MS Visio 2010 7 1 9 3,924 0,787
ARGOUML 0.32.2 3 1/9 1 0,694 0,139
Оценки компонент собственного вектора: IBM Rational Software Architect V8: (1*1/7*1/3)1/3 = 0,365;
MS Visio 2010: (7*1*9)1/3 = 3,924;
ARGOUML 0.32.2: (3*1/9*1)1/3 = 0,694.
Сумма оценок собственных векторов = 0,365 3,924 0,694 = 4,983.
Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что безусловным лидером является MS Visio 2010, так как только данное средство поддерживает русскоязычную версию.
IBM Rational Software Architect V8 MS Visio 2010 ARGOUML 0.32.2 Оценки компонент собственного вектора Нормализованные оценки вектора приоритета
IBM Rational Software Architect V8 1 1/3 1/9 0,335 0,063
MS Visio 2010 3 1 1/9 0,694 0,131
ARGOUML 0.32.2 9 9 1 4,264 0,805
Оценки компонент собственного вектора: IBM Rational Software Architect V8: (1*1/3*1/9)1/3 =0,335;
MS Visio 2010: (3*1*1/9)1/3 = 0,694;
ARGOUML 0.32.2: (9*9*1)1/3 = 4,264.
Сумма оценок собственных векторов = 0,365 3,924 0,694= 5,293.
Вычислим нормализованные оценки: IBM Rational Software Architect V8: 0,335/5,293= 0,063;
MS Visio 2010: 0,694/5,293= 0,131;
ARGOUML 0.32.2: 4,264/5,293= 0,805.
Сравнивая нормализованные оценки вектора приоритета можно сделать вывод, что безусловным лидером является ARGOUML 0.32.2, так как только данное средство является полностью бесплатным.
Для выбора наилучшего CASE-средства, сведем все рассчитанные показатели в одну таблицу (таблица 2.18)
Таблица 2.18 - Сводная таблица показателей
Альтернативы Критерии Глобальные приоритеты
Поддержка выбранных типов моделей (диаграмм) Простота и удобство работы по созданию моделей Русскоязычная версия Наличие бесплатной ознакомительной версии
Численное значение вектора приоритета
IBM Rational Software Architect V8 0,241 0,073 0,073 0,063 0,45
MS Visio 2010 0,698 0,787 0,787 0,131 2,403
ARGOUML 0.32.2 0,059 0,139 0,139 0,805 1,142
По результатам, представленным в таблице 2.16, можно сделать вывод, что самым оптимальным CASE-средством моделирования является MS Visio 2010, являющийся наиболее простым и доступным средством моделирования бизнес-процессов и имеющим наиболее высокие показатели практически по всем выделенным критериям.
На рисунке 2.3. изображена диаграмма, отражающая приоритеты CASE-средств.
2.4.1 Построение диаграммы вариантов использования
Диаграммы вариантов использования описывают функциональное назначение системы или то, из каких функций состоит система, и кто эти функции выполняет [9].
На рисунке 2.4. изображена диаграмма вариантов использования, в которой описаны все действия (функции), выполняемые в процессе продажи услуг клиентам в отделе по работе с клиентами ООО «СКАЗКА-ГРАД».
Рисунок 2.4 - Диаграмма вариантов использования
Рисунок 2.4 иллюстрирует диаграмму вариантов использования, т.е. то, из чего должны строиться бизнес-процессы в оптимизированной предметной области.
К примеру, функции клиента в бизнес-процессе - формирование и подача заявки, оплата выставленного ему счета, принятие участия в заключение договора на обслуживание.
Документовед принимает и рассматривает заявление клиента, заключает договор на обслуживание.
Информационная система посредством необходимых данных проводит RFM-анализ, формирует группы клиентов.
Менеджер разрабатывает программу скидок для каждой сформированной в процессе RFM-анализа группы клиентов и консультирует клиентов (т.е. предлагает скидки исходя из принадлежности клиента к той или иной группе).
Сотрудники службы расчетов выставляют счета за выбранные клиентом услуги и предоставляют право на доступ к услугам после заключения договоров.
2.4.2 Построение диаграммы последовательности
Данная диаграмма изображает упорядоченное во времени взаимодействие объектов и представляет собой последовательность действий.
Документовед предоставляет данные о клиентах информационной системе, которая обрабатывает их и проводит RFM-анализ, после чего формируются группы клиентов.
Для каждой из групп менеджер разрабатывает свою программу скидок.
При приеме клиента, менеджер определяет принадлежность клиента к одной из групп, после чего выбирает ту программу скидок, которая предназначена именно для этой группы.
Менеджер консультирует клиента обо всех скидках и бонусах, содержащихся в выбранной программе, после чего клиент оформляет заявление с выбранными услугами и передает его оператору.
Документовед принимает и рассматривает заявление, после чего передает данные в службу расчетов, которая выставляет счет за выбранные услуги.
После оплаты счета, заключается договор на обслуживание, после чего служба расчетов предоставляет клиенту право доступ к услугам.
На рисунке 2.5. изображена диаграмма последовательности бизнес-процесса по работе с клиентами услуг в отделе по работе с клиентами.
Рисунок 2.5. - Диаграмма последовательности
2.4.3 Построение диаграммы конечных автоматов
Диаграмма конечных автоматов описывает все возможные состояния одного экземпляра определенного класса и возможные последовательности его переходов из одного состояния в другое.
На рисунке 2.6 изображена диаграмма конечных автоматов, состоящая из четырех состояний, характеризующих весь процесс обслуживания клиентов, протекающий в отделе по работе с клиентами.
Первое состояние - классификация клиентов ООО «СКАЗКА-ГРАД», содержит процедуру RFM-анализа, позволяющего сегментировать клиентов по степени их важности для предприятия. После проведения данного анализа происходит формирование групп ранжированных клиентов (от самых доходных до менее доходных).
Второе состояние - подготовка рекламной кампании и скидок, содержит в себе такие процессы, как: · Непосредственно разработка программ скидок и бонусов для каждой группы клиентов;
· Корректировка созданных программ;
· Утверждение программ.
Следующее состояние - консультация клиентов. Менеджер определяет прибывшего клиента на принадлежность его в одной из сформированных групп, и затем консультирует его в соответствии с программой, разработанной для этой группы. Заключающим состоянием является непосредственно продажа услуг клиентам, начиная с момента формирования его заявки и заканчивая приемом клиентом выбранных услуг.
Рисунок 2.6 - Диаграмма конечных автоматов
2.4.4 Построение диаграммы деятельности
Диаграмма, на которой показано разложение некоторой деятельности на ее составные части.
Для более глубокого описания мы рассмотрим четыре диаграммы деятельности, каждая из которых будет описывать конкретное состояние бизнес-процесса.
На рисунке 2.7. изображена диаграмма, характеризующая начальное состояние бизнес-процесса.
Рисунок 2.7 - Диаграмма деятельности «Подготовка исходных данных»
На рисунке 2.7. изображена диаграмма деятельности, которая описывает процесс классификации клиентов, а именно RFM-анализ (расчет трех необходимых параметров для классификации клиентов, и затем формирование пяти групп клиентов в соответствии с параметрами).
Рисунок 2.8 иллюстрирует следующее состояние бизнес-процесса - разработку и утверждение программ скидок.
Рисунок 2.8 - Диаграмма деятельности «Подготовка бонусной кампании и программ скидок»
На диаграмме деятельности, изображенной на рис.2.7 описан процесс подготовки бонусной кампании и программ скидок, который включает непосредственно разработку программ скидок для каждой из групп клиентов, корректировку и утверждение созданных программ.
На рисунке 2.9 представлена диаграмма деятельности, которая описывает процесс консультации клиентов.
Рисунок 2.9 - Диаграмма деятельности «Консультация клиентов»
На рисунке 2.9 представлен процесс консультации клиентов, включающий прием клиента, определение его к соответствующей группе. В случае если клиент является вновь прибывшим, для него программы скидок не существует, поэтому менеджер предоставляет клиенту сведения только лишь обо всех услугах, предоставляемых отделом. Если сведения о к