Системы Поддержки Принятия Решений

    В той или иной степени Системы  Поддержки Принятия Решений (СППР) присутствуют в любой информационной системе (ИС). Поэтому, осознанно или нет, к задаче создания системы поддержки  принятия решений организации приступают сразу после приобретения вычислительной техники и установки программного обеспечения. По мере развития бизнеса, упорядочения структуры организации и налаживания межкорпоративных связей, проблема разработки и внедрения СППР становится особенно актуальной.

    Приведем  основные характеристики систем поддержки принятия решения:

• предлагают гибкость использования, адаптируемость и быструю реакцию;
• допускают управление входом и выходом;
• работают практически без участия профессиональных программистов;
• обеспечивают информационную поддержку для решений проблем, которые не могут быть определены заранее;
• применяют сложный многомерный и многофакторный анализ и инструментальные средства моделирования.

    Рассмотрим  компоненты СППР. СППР состоят из трех основных компонент: хранилища данных, многомерная база данных и средства анализа OLAP; аналитических средств обработки, анализа и представления информации.

    Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структуры и оптимизированных для выполнения аналитических операций.

    Информационные системы современных предприятий часто организованы таким образом, чтобы минимизировать время ввода и корректировки данных, т.е. организованы не оптимально с точки зрения проектирования базы данных. Такой подход усложняет доступ к архивным данным. Изменения структур в базах данных информационных систем очень трудоемки, а иногда попросту невозможны.

    В то же время, для успешного ведения  современного бизнеса необходима актуальная информация, предоставляемая в удобном  для анализа виде и в реальном масштабе времени. Доступность такой информации позволяет как оценивать текущее положение дел, так и делать прогнозы на будущее, следовательно, принимать более взвешенные и обоснованные решения. К тому же, основой для принятия решений должны быть реальные данные.

    Если  данные хранятся в базах данных различных  информационных систем предприятия, при  их анализе возникает ряд сложностей, в частности, значительно возрастает время, необходимое для обработки  запросов; могут возникать проблемы с поддержкой различных форматов данных, а также с их кодированием; невозможность анализа длительных рядов ретроспективных данных и т.д.

    Эта проблема решается путем создания хранилища  данных. Задачей такого хранилища  является интеграция, актуализация и  согласование оперативных данных из разнородных источников для формирования единого непротиворечивого взгляда на объект управления в целом. На основе хранилищ данных возможно составление всевозможной отчетности, а также проведение оперативной аналитической обработки.

    Хранилища данных определяют как "предметно ориентированные, интегрированные, неизменчивые, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные с целью поддержки управления" и призванные выступать в роли "единого и единственного источника истины", который обеспечивает менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений.

    Предметная  ориентация хранилища данных означает, что данные объединены в категории и сохраняются соответственно областям, которые они описывают, а не применениям, их использующим.

    Интегрированность означает, что данные удовлетворяют требованиям всего предприятия, а не одной функции бизнеса. Этим хранилище данных гарантирует, что одинаковые отчеты, сгенерированные для разных аналитиков, будут содержать одинаковые результаты.

    Привязка  ко времени означает, что хранилище можно рассматривать как совокупность "исторических" данных: возможно восстановление данных на любой момент времени. Атрибут времени явно присутствует в структурах хранилища данных.

    Неизменность означает, что, попав один раз в хранилище, данные там сохраняются и не изменяются. Данные в хранилище могут лишь добавляться.

    Цель Хранилищ Данных - обеспечить для организации "единый образ существующей реальности".

    Другими словами, хранилище данных представляет собой своеобразный накопитель информации о деятельности предприятия.

    Данные  в хранилище представлены в виде многомерных структур под названием "звезда" или "снежинка".

    Идея  Витрины Данных (Data Mart) возникла несколько лет назад, когда стало очевидно, что разработка хранилища данных - долгий и дорогостоящий процесс. Это обусловлено как организационными, так и техническими причинами:

• Может возникнуть необходимость в частичном изменении организационной структуры компании;
• Как правило, требуется значительная модификация существующей технической базы;
• Освоение новых технологий и ПО специалистами компании может потребовать много времени;
• На этапе разработки бывает трудно наладить взаимодействие между разработчиками и будущими пользователями Хранилища.

    В совокупности это приводит к тому, что разработка и внедрение корпоративного хранилища требуют значительных усилий по анализу деятельности компании и переориентации ее на новые технологии. Витрины Данных возникли в результате попыток смягчить трудности разработки и внедрения Хранилищ.

    Сейчас  под Витриной Данных понимается специализированное Хранилище, обслуживающее одно из направлений  деятельности компании, например учет запасов или маркетинг. Важно, что  происходящие здесь бизнес-процессы, во-первых, относительно изучены и, во-вторых, не столь сложны, как процессы в масштабах всей компании. Количество сотрудников, вовлеченных в конкретную деятельность, также невелико (рекомендуется, чтобы Витрина обслуживала не более 10-15 человек). При этих условиях удается с использованием современных технологий развернуть Витрину подразделения за 3-4 месяца. Необходимо отметить, что успех небольшого проекта (стоимость которого невелика по сравнению со стоимостью разработки корпоративного Хранилища), во-первых, способствует продвижению новой технологии и, во-вторых, приводит к быстрой окупаемости затрат.

    Анализ  данных: OLAP. Технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчётов и документов. Используется аналитиками для быстрой обработки сложных запросов к базе данных. Служит для подготовки бизнес-отчётов по продажам, маркетингу, в целях управления. 

    Наряду  с мощными серверами многомерных  баз данных и ROLAP-серверами на рынке  предлагаются клиентские OLAP-серверы, предназаначенные, главным образом, для работы с небольшими объемами данных и ориентированные на индивидуального пользователя. Подобные системы были названы настольными, или DOLAP-серверами (Desktop OLAP).

    Необходимо  также упомянуть о новом направлении развития архитектур систем клиент-сервер, называемом трехуровневой архитектурой клиент-агент-сервер. Применительно к СППР традиционная двухуровневая архитектура подразумевает, что Хранилище Данных или Витрина Данных размещаются на сервере, а аналитическая обработка и пользовательские интерфейсы поддерживаются клиентом. Можно привести некоторые условия, при которых двухуровневая архитектура работает эффективно:

1. объем данных, пересылаемых между клиентом и сервером, не очень велик;
2. большая часть вычислений может быть выполнена заранее;
3. круг пользователей-клиентов четко определен, так что сервер обслуживает умеренное число запросов в единицу времени;
4. нет необходимости поддерживать разделение данных между клиентами (клиенты изолированы друг от друга);
5. приложения не требуют постоянных модификаций и усовершенствований.

    Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации DSS располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам .

    Аналитические системы позволяют решать три основных задачи: анализ разнородной многомерной информации разной степени формализованности в реальном времени, последующий интеллектуальный анализ данных с построением моделей развития деловой ситуации и ведение отчетности. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    ТЕСТ.

1. После каких процессов происходящих в организации появляется необходимость создания ИС:

а. после приобретения вычислительной техники и установки программного обеспечения

б. после проведения линий связи и установки программного обеспечения

в. после приобретения вычислительной техники

г. после приобретения вычислительной техники и проведения линий связи 

2. Основные характеристики систем поддержки принятия решения:

а. работают только с участием профессиональных программистов

б. надежность, адаптивность, не допускают управление входом и выходом

в. гибкость использования, адаптируемость и быстрая реакция

г. нет  правильного ответа 

3. СППР состоят из трех основных компонент:

а. модель данных, многомерная база данных и средства анализа OLAP; аналитических средств обработки, анализа и представления информации.

б. хранилища данных, одмомерная база данных и средства анализа OLAP; аналитических средств обработки, анализа и представления информации.

в. хранилища данных, база данных;  представление информации.

г. хранилища данных, многомерная база данных и средства анализа (OLAP); представление информации. 

4. Хранилище данных предоставляет:

а. предоставляет единственную среду хранения данных, организованных в структуры и оптимизированных для выполнения аналитических операций.

б. предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структуры и оптимизированных для выполнения аналитических операций

в. технология обработки информации, включающая составление и динамическую публикацию отчётов и документов.

г. нет  правильного ответа 

5. Какие  проблемы решаются путем создания  хранилищ данных:

а. длительность обработки запросов.

б. поддержка различных форматов данных.

в. невозможность анализа длительных рядов ретроспективных данных.

г. все  ответы верны 

6. Основные  задачи хранилища данных:

а. интеграция, актуализация и согласование оперативных данных из разнородных источников;

б. значительная модификация существующей технической базы;

в. все ответы верны

г. нет  правильного ответа 

7. Какое  звено управления хранилище данных  обеспечивает информацией: 

(В данном  случае имеется в виду на кого ориентировано, кто чаще использует информацию)

а. высшее звено управления, руководство;

б. низшее звено управления, операционисты;

в. Среднее звено управления, менеджеры;

г. исполнители. 

8. Какая из особенностей хранилища данных означает, что данные объединены в категории и сохраняются соответственно областям, которые они описывают, а не применениям, их использующим

а. интегрированность;

б. предметная ориентация;

в. привязка ко времени;

г. неизменность. 

9. Какая из особенностей хранилища данных означает, что данные удовлетворяют требованиям всего предприятия, а не одной функции бизнеса. Этим хранилище данных гарантирует, что одинаковые отчеты, сгенерированные для разных аналитиков, будут содержать одинаковые результаты.

а. интегрированность;

б. предметная ориентация;