мэппинг что это такое в экономике
Мэппинг в бюджетировании. Что это, и зачем он нужен?
Если в процессе подготовки данных для бюджетирования задействовано более одного человека, то встает вопрос о том, как сделать так, чтобы при обработке первичных данных соблюдалась последовательность и единообразие, чтобы один набор параметров всегда был сопоставлен одной статье бюджета, а не так, как по какой-то причине захотелось сегодня пользователю. Здесь на помощь приходит мэппинг
Мэппинг – это сопоставление, определение связей и соответствия между различными объектами системы. Говоря по-русски, это картирование, когда вы составляете «карту системы», описываете маршрут процесса получения данных. Разберем сегодня, как этот инструмент пригодится в бюджетировании.
Система бюджетирования представляет собой один из контуров учета, представление и компоновка данных в котором может отличаться от их представления в оперативном и регламентированном контурах. В то же время система бюджетирования строится на том же наборе исходных данных, что и регламентированный и оперативный учет.
Информационная потребность руководства в управленческой информации может быть существенно шире, чем, например, данные, предоставляемые в рамках бухгалтерской и налоговой отчетности. Структура бюджетов, состав и группировка статей бюджетирования может отличаться от, например, отчета о финансовых результатах или оборотно-сальдовой ведомости в регламентированном учете. Статьи бюджетов – это отдельный от статей расходов, доходов, денежных средств и иных справочник.
Состав статей бюджетов может быть огромным, в то время как бухгалтерии, например, для учета доходов и расходов достаточно тех статей, что представлены в отчете о финансовых результатах, или тех статей движения денежных средств, что представлены в отчете о движении денежных средств.
Для сохранения целостности данных, контроля, получения информации в требуемом виде используется механизм сопоставления или мэппинга данных оперативного учета данным бюджетирования.
Суть мэппинга:
Для каждой статьи бюджета нужно указать, на основе каких данных оперативного учета при каких условиях формируется значение по ней, при каких условиях происходит отражение фактических данных в бюджете, либо в каком случае срабатывает заложенный в бюджете лимит.
Соотношение между справочниками может быть различным. Одна статья бюджета может складываться из нескольких статей расходов, например. Или данные одной статьи расхода в бюджете могут быть разложены на несколько статей бюджетов.
Возможны ситуации, когда всё будет один к одному: одна статья бюджета равна одной статье первичного учета, например, расхода. Это нормально. Многие так работают. Просто очень часто это неэффективно.
Важно:
Мэппинг должен обеспечивать целостность данных, т.е. учет всех возможных вариантов комбинаций, сумма которых в бюджетировании будет равна сумме данных в оперативном и регламентированном учете с поправкой на заранее известные не учитываемые в каком-то из видов учета данные.
Если ваше множество данных по какой-то статьей включает А, Б и ещё что-то, то условия должны включить их все:
— например, вы для одной статьи выбираете «А», для второй статьи выбираете «Не А»;
— либо вы можете выбрать для одной статьи «А», для второй «Б», для третьей «Не А и Не Б».
Т.е. должна быть учтена вся совокупность данных.
Если вы выберете только А и Б, то получите дыру в части данных из области «ещё что-то…».
Пока попробуйте понять написанное, а в следующей статье разберем пример, чтобы было понятнее, что это за зверь такой.
Словарный запас: мэппинг
Десятки слов ежегодно приходят в русский язык, поселяются в нём и режут нам слух. Англицизмы используются не к месту и невпопад, термины теряют своё первоначальное значение и переселяются в новые области, а давно знакомые слова вдруг появляются в незнакомом контексте — запутаться проще простого. Strelka Mag разобрался, что такое мэппинг, чем он отличается от картографии и для чего его используют архитекторы, урбанисты и даже художники.
Откуда пришло
Что написано в словаре
«Мэппинг — графическое представление процедуры, процесса, структуры или системы, которое отражает расположение или отношения компонентов, а также документирует потоки, например денежные, энергетические, товарные, информационные, миграционные». (businessdictionary.com)
«Видеомэппинг — также используется значение 3D-мэппинг — направление в аудиовизуальном искусстве, представляющее собой 3D-проекцию на физический объект окружающей среды с учётом его геометрии и местоположения в пространстве». (projection-mapping.org)
В значении «визуализация» — «метод представления информации в виде оптического изображения (например, в виде рисунков и фотографий, графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц, карт и т. д.). Очень эффективно используется для представления изначально не зрительной информации (например, температуры, плотности населения, распределения уровней электромагнитных полей и т. д.)» (Словарь бизнес-терминов. «Академик.ру». 2001)
«Майндмэппинг — графическая техника, в основе которой лежит использование природной склонности мозга мыслить ассоциативно, от центра к периферии». (mind-mapping.co.uk)
Что говорят эксперты
Куба Снопек, преподаватель института «Стрелка», — о мэппинге как инструменте изучения города
«Я не называю мэппинг картографией потому, что картография — это признанная научная дисциплина, и она подразумевает очень чёткий метод. Если кратко: человек идёт в новое место и наносит всё, что видит.
Мэппинг, который мы используем как инструмент изучения города на „Стрелке“, отличается и подразумевает отражение процессов, происходящих в городе. Мы создаём карту поверх существующей и проверяем, что изменилось с момента создания геодезической основы. И у каждого исследователя может получиться своя карта одного и того же пространства. Это самая интересная часть: один может смотреть только на архитектуру, другой — на поведение людей, третий — на поведение животных или на световую гамму.
У меня любой проект начинается с карты. Без этого невозможно двигаться дальше. Сейчас я делаю проект, связанный с польскими церквями. Там карта из четырёх тысяч объектов, и анализ этой карты — самая главная часть проекта, она основной его документ».
Алексей Розов, сооснователь компании «Сила света», — о 3D-мэппинге
«Смысл 3D-мэппинга заключается в том, что мы создаём картинку, которая накладывается на физический объект в соответствии с его формами и архитектурой. Именно это даёт возможность видоизменять здание с помощью 3D-трансформации или изменения текстур.
Сначала инженеры делают 3D-модель здания. Если конструкция не очень сложная, то модель можно сделать, съездив на территорию и сняв размеры. Если это, например, Большой театр, в таком случае делается лазерное сканирование, и модель создают по получившемуся в результате облаку точек.
Наземное лазерное 3D сканирование фасадов / фото: severnpartnership.com
Затем аниматоры-художники в программах 3D-моделирования создают контент. Пока они рисуют, инженеры делают расчёты того, сколько нужно проекторов и какой мощности, чтобы покрыть поверхность здания. Например, на Большой театр нужно 12 проекторов, на Манеж — восемь, на МГУ — 86. Также делаются расчёты по яркости и разрешению картинки. Затем виртуальный set-up — настройка всех проекторов, чтобы они составляли единую картину. Когда контент готов, все выезжают непосредственно на площадку. На месте собирается башня для проекторов, устанавливаются необходимые сервера, и инженеры начинают сводить изображение, чтобы оно ровно попадало на здание. Включается компьютер с загруженным контентом, и шоу начинается. Ошибок быть не должно. Если только совсем мелкие, незаметные обычному зрителю. Я видел неудачные примеры того, когда люди хотели сделать 3D-мэппинг, но у них получилась некрасивая графика, не очень точно проекция попадала на объект, неправильно рассчитан свет, исходящий из проектора, — и получается, что всё выглядит тускло, изображение пиксельное, и это не украшает, а, наоборот, только портит.
Время, потраченное на один проект, зависит от масштаба здания и протяжённости ролика. Если вы, например, делаете шоу для МГУ на полчаса, то вам, по-хорошему, нужен год на его создание, а если для Большого театра продолжительностью три минуты, вам достаточно месяца-двух.
Трудно сказать, насколько это развито в России по сравнению с другими странами, но, например, в Москве проходит мощный ежегодный фестиваль „Круг света“. Сегодня появилась тенденция использовать 3D-мэппинг как интерьерный дизайн: на постоянной основе в музее или торговом центре несколько раз в день включают шоу для гостей».
Примеры употребления
«Мэппинг раскрывает экономическую, культурную и политическую ценность информации, которую даёт пространство. Метод позволяет объединить всю эту информацию и привязать её к конкретному месту». (Strelka Magazine)
«К 125-летию чешская Академия наук подготовила визуальное шоу — видеомэппинг на своём историческом здании в Праге». (420on.cz)
«На русский язык майндмэппинг переводится как „карта мышления“, „карта ума“, „карта памяти“, „ментальные карты“. Метод визуализации можно применять для создания новых идей, анализа и упорядочивания информации, конспектирования, принятия решений и много другого». («Наука и жизнь»)
Мэппинг в ERP, или два отчета в один клик
Мэппинг в ERP, или два отчета в один клик
Большинство клиентов assino — международные компании. Более 20 лет мы помогаем бухгалтерам готовить отчетность по двум стандартам: РСБУ и МСФО. Это два больших финансовых отчета, к каждому из них принципиально разные требования: от валюты до срока подачи. Два отчета — два трудозатратных процесса, много ошибок и бюрократии. Эксперты assino более 20 лет настраивают мэппинг в международных компаниях и разработали собственное решение ATiP: IFRS & GAAP для того, чтобы готовить два отчета в один клик.
Как спастись от бюрократии и начать жить
Неконсолидированные данные — причина срыва сроков, ошибок и двойной работы по двум формам одного отчета. Проблемы с документами завершают каждый отчетный год. Бухгалтерия работает сверхурочно, так как сроки сдачи отчетности зарубежных партнеров часто выпадают на российские праздники. Человеческий фактор влияет на качество документов, — ошибки прокрадываются в отчеты и искажают данные.
Избавить бухгалтерию от двойной работы и сократить трудозатраты можно с помощью мэппинга. Одни и те же данные в информационной системе автоматически сформируются в два разных документа. Главное — создать связь между учетными данными и полями в формах отчетности.
Как настроить мэппинг
Мэппинг удобно настраивать в ERP-системе, в которой заложены базовые принципы для обмена данными. Для международных компаний подсистема МСФО в ERP — основной инструмент для отчетности перед головным офисом или инвесторами. Настройка правил обмена между РСБУ и МСФО — тонкая и сложная работа. Нужны обширная практика и экспертные знания, чтобы мэппинг, удобный инструмент, работал без ошибок.
Важно досконально знать законодательство и финансовый учет страны, в которой работает компания. assino более 20 лет специализируется на конвертации отчетности, — мэппинге. Мы разработали собственное решение — ATiP: IFRS & GAAP. Разработка позволяет индивидуально адаптировать вторичные устанавливаемые планы счетов и вести бухгалтерские записи по международным стандартам бухгалтерского учета IAS / IFRS и US GAAP.
Наш опыт показывает, что только грамотная настройка мэппинга избавляет бухгалтерию от двойной работы и помогает руководству не опаздывать с отчетностью.
Фирма 1C представила международную 1С:ERP World Edition
Агропромышленный холдинг Элинар выбрал assino партнером для внедрения 1С:ERP 2
Необходима консультация?
Наш менеджер в течение пяти минут свяжется с вами и уточнит любые детали!
Похожие статьи
1С УПП: новые сроки прекращения поддержки
1С Управление торговлей для дистрибуции
«1С: Управление торговлей» (УТ) на платформе «1С: Предприятие 8» позиционируется разработчиком, как программный продукт для экономического роста любых торговых компаний.
4 главных изменения 214-ФЗ, которые нужно отразить в учетной системе
С 1 июля 2019 года строительные компании окончательно перейдут на работу по новым правилам. Привлечение средств на строительство по договорам долевого участия будет заменено проектным (целевым) финансированием. Новый порядок работы.
Поиск по тегам
Hannover, Karl-Wiechert-Allee 74
Москва, ул. Кожевническая, д. 7, стр. 1.
Санкт-Петербург, ул. Савушкина, д. 83, литера А, корп. 3
Челябинск, ул. Молодогвардейцев 31 корп. 1
Казань, ул. Галиаскара Камала 41
Прекращение поддержки УПП, новая версия ДО 3.0, мобильные технологии и развитие программ корпоративного сегмента. Команда и клиенты assino вместе с более чем 2000 представителями руководящего состава крупного и среднего бизнеса первыми узнали о новинках фирмы 1С.
В рамках правительственной программы полным ходом идет эксперимент по электронному кадровому документообороту, участником которого является и партнер assino, фирма «1С».
Получите доступ к видео
Антикризисное предложение 1С
Какой вид информации собирается на сайте:
Мы не проверяем достоверность предоставляемых Вами персональных данных. При необходимости, Вы можете изменить или дополнить предоставленную персональную информацию на нашем сайте.
Предоставление информации третьим лицам
Мы не предоставляем и не раскрываем Вашу личную информацию третьим лицам, кроме случаев, предусмотренных законодательством.
Заполните форму и мы пришлем вам на почту детальное описание проекта.
Чернобровов Алексей Аналитик
Big Data Mapping: что такое маппирование больших данных
В этой статье рассмотрено, что такое маппирование больших данных, как это связано с Data Science, когда и как часто выполняется этот процесс, а также, какие программные инструменты позволяют автоматизировать Big Data mapping.
Что такое маппирование данных и где это используется
Представим, что в одной из корпоративных систем сведения о семейном положении сотрудника хранятся так, что «1» в поле «дети» означает их наличие. В другой системе эти же данные записаны с помощью значения «True», а в третьей – словом «да». Таким образом, разные системы для обозначения одних и тех же данных используют разные отображения. Чтобы привести информацию к единообразию, следует сопоставить обозначения одной системы обозначениям в других источниках, т.е. выполнить процедуру мэппинга данных (от английского map – сопоставление). В широком смысле маппирование – это определение соответствия данных между разными семантиками или представлениями одного объекта в разных источниках. На практике этот термин чаще всего используется для перевода или перекодировки значений [1].
Дисциплина управления данными, Data Management, трактует маппинг как процесс создания отображений элементов данных между двумя различными моделями, который выполняется в начале следующих интеграционных задач [2]:
Таким образом, маппирование данных представляет собой процесс генерации инструкций по объединению информации из нескольких наборов данных в единую схему, например, конфигурацию таблицы. Поскольку схемы данных в разных источниках обычно отличаются друг от друга, информацию из них следует сопоставить, выявив пересечение, дублирование и противоречия [3].
С прикладной точки зрения можно следующие приложения маппинга данных [4]:
В Big Data мэппинг выполняется при загрузке информации в озеро данных (Data Lake) и корпоративное хранилище (DWH, Data Warehouse). Чем Data Lake отличается от DWH, рассмотрено здесь. В этом случае маппинг реализуется в рамках ETL-процесса (Extract, Transform, Load) на этапе преобразования. При этом настраивается соответствие исходных данных с целевой моделью (рис. 1). В случае реляционных СУБД для идентификации одной сущности в разных представлениях нужно с ключами таблиц и настройкой отношений (1:1, *:1, 1:* или *:*) [5].
Рис.1. Маппирование данных при консолидации таблиц
В Data Science маппирование данных входит в этап их подготовки к ML-моделированию, когда выполняется формирование датасета в виде матрицы значений для обработки соответствующими алгоритмами. В частности, когда Data Scientist обогащает исходный датасет данными из сторонних источников, он занимается маппингом данных. Проводить процедуру дата мэппинга можно вручную или автоматически с помощью соответствующих подходов и инструментов, которые рассмотрены далее.
Особенности процесса дата мэппинга
На практике трудоемкость мэппинга зависит от следующих факторов [3]:
Облегчить процесс маппирования можно за счет метаданных – сведениях о признаках и свойствах объектов, которые позволяют автоматически искать и управлять ими в больших информационных потоках. В частности, если каждое приложение будет выполнять публикацию метаданных, что позволит создать их стандартизированный реестр, то маппинг будет полностью автоматизированным [2]. Однако в большинстве случаев процесс мапирования данных не полностью автоматизирован и состоит из следующих этапов [4]:
При работе с большими объемами данных выделяют 3 основных подхода к маппированию [2]:
Также стоит упомянуть полуавтоматическое маппирование в виде конвертирования схем данных, когда специализированная программа сравнивает источники данных и целевую схему для консолидации. Затем разработчик проверяет схему маппирования и вносит исправления, где это необходимо. Далее программа конвертирования схем данных автоматически генерирует код на C++, C # или Java для загрузки данных в систему приемник (рис. 3) [3].
Рис. 3. Конвертирование схем данных в процессе мэппинга
Далее рассмотрим, какие инструментальные средства реализуют вышеперечисленные подходы.
Инструменты маппирования больших данных
Как и большинство прикладных решений, все средства для маппинга данных можно разделить на 3 категории [6]:
Большинство перечисленных продуктов поддерживают все 3 подхода к маппированию: ручной (GUI и кодирование), data-driven и семантический. Однако, семантический мэппинг требует наличия реестров метаданных, что имеется далеко не в каждом предприятии. А публичные реестры метаданных, такие как национальные, отраслевые или городские репозитории [7] не всегда напрямую коррелируют, например, с задачами построения локального DWH. Но, наряду с открытыми государственными данными и другими публичными датасетами, их можно использовать в исследовательских DS-задачах.
При выборе конкретного инструмента для маппинга больших данных стоит учитывать следующие факторы:
Резюме
Итак, маппирование данных – это важная часть процесса работы с данными, в том числе и для Data Scientist’а. Эта процедура выполняется в рамках подготовки к ML-моделированию, в частности, при обогащении датасетов. В случае одноразового формирования датасета из нескольких разных источников сопоставление данных можно выполнить вручную или с помощью самописного Python-скрипта. Однако, такой подход не применим в промышленной интеграции нескольких информационных систем или построении корпоративных хранилищ и озер данных. Поэтому знание инструментов дата мэппинга пригодится как Data Scientist’у, так и Data Engineer’у. Наконец, сопоставление данных с целью избавления от дублирующихся и противоречивых значений входит в задачи обеспечения качества данных (Data Quality) [4]. В свою очередь, Data Quality относится к области ответственности стратега по данным и инженера по качеству данных. Таким образом, понимание процесса маппирования необходимо каждому Data-специалисту.
Мэппинг в бюджетировании. Пример
Рассмотрим теорию из предыдущей статьи на примере
Предприятие, которое владеет производственной площадкой и занимается сдачей помещений в аренду. Руководству важно видеть эксплуатационные расходы в разрезе видов (электроэнергия, вода, отопление,…). При этом также важно выделять отдельно собственные эксплуатационные расходы от расходов арендаторов, в том числе, чтобы перевыставлять на них не всю сумму, а только ту, что относится к ним напрямую.
В бухгалтерском учете может быть одна единственная статья расхода и ДДС: коммунальные услуги. В бюджетах же потребуется детализация как по статье (электроэнергия, вода холодная, отопление,…), так и по месту в структуре бюджета (общехозяйственные, производственные и иные).
Здесь на помощь придет мэппинг.
В данном случае мы видим следующее соотношение: 1 статья расхода = много статей бюджета доходов и расходов.
Чтобы получить требуемые данные по статьям бюджета, нужно найти аналитику, разрез, фактор, по которому мы можем однозначно определить, например, что является электроэнергией, а что водой. А также, в каких случаях вода является управленческой, а в каких производственной.
Что можно для этого использовать:
1. Справочник номенклатуры. Тогда условие будет выглядеть так: если статья расхода = коммунальные услуги, а аналитика = вода, то в бюджете это будет вода.
Не самый удобный вариант, но имеет место быть.
2. Подразделение/объект учета затрат. Данный разрез может использоваться для определения места в структуре бюджета. Т.е. можно указать, что все расходы по статье «коммунальные услуги» и подразделениям А, Б и В будут относиться к производственным, а по подразделениям Г и Д к управленческим
3. Контрагенты. Например, зная, что поставщик услуги = Водоканал, будет понятно, что это вода, если МРСК, то электроэнергия и т.д.
4. Иные справочники, например, созданные самостоятельно, которые позволят Каждый должен подобрать эти комбинации самостоятельно.
Самое главное, повторю написанное в предыдущей статье:
Мэппинг должен обеспечивать целостность данных, т.е. учет всех возможных вариантов комбинаций, сумма которых в бюджетировании будет равна сумме данных в оперативном и регламентированном учете с поправкой на заранее известные не учитываемые в каком-то из видов учета данные.
Если ваше множество данных по какой-то статьей включает А, Б и ещё что-то, то условия должны включить их все:
— например, вы для одной статьи выбираете «А», для второй статьи выбираете «Не А»
— либо вы можете выбрать для одной статьи «А», для второй «Б», для третьей «Не А и Не Б»
Т.е. должна быть учтена вся совокупность данных.
Если вы выберете только А и Б, то получите дыру в части данных из области «ещё что-то. ».