![]() |
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
![]() |
Компьютеры, Программирование
Программное обеспечение
Создание систем поддержки принятия решений |
Содержание Введение3 1 Зарождение концепции хранилища данных5 2 Технология разработки и внедрения Хранилища Данных6 2.1 Этапы проекта6 2.2 Выбор модели данных Хранилища9 2.3 Выбор структуры Хранилища Данных12 2.4 Витрины Данных14 2.5 Хранилище Метаданных (Репозитарий)16 2.6 Загрузка Хранилища18 2.7 Анализ данных: OLAP20 3 Интеллектуальный анализ данных23 Заключение26 Список литературы27 ВВЕДЕНИЕ 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. Одним из подходов к созданию таких систем стало использование хранилищ данных. В настоящей статье рассматриваются этапы и методики проведения подобных работ на опыте и с применением методологии компании Price Wa erhouse, которая на сегодня выполнила 40 крупномасштабных проектов по созданию корпоративных Хранилищ Данных. СППР можно, в зависимости от данных, c которыми они работают, разделить на оперативные, предназначенные для немедленного реагирования на текущую ситуацию, и стратегические - основанные на анализе большого количества информации из разных источников с привлечением сведений, содержащихся в системах, аккумулирующих опыт решения проблем. СППР первого типа получили название Информационных Систем Руководства (Execu ive I forma io Sys ems, ИСР). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия или OL P-системы, в идеале адекватно отражающей в режиме реального времени все аспекты производственного цикла предприятия. Для ИСР характерны следующие основные черты: отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации запросах; число последних относительно невелико; ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.; как правило, ИСР ориентированы на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами. СППР второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных подсказывают менеджерскому составу выводы и придают системе черты искусственного интеллекта. Такого рода системы создаются только в том случае, если структура бизнеса уже достаточно определена и имеются основания для обобщения и анализа не только данных, но и процессов их обработки. Если ИСР есть не что иное как развитие системы оперативного управления производственными процессами, то СППР в современном понимании - это механизм развития бизнеса, который включает в себя некоторую часть управляющей информационной системы, обширную систему внешних связей предприятия, а также технологические и маркетинговые процессы развития производства.
1. Зарождение концепции хранилища данных Ясно, что чем больше информации вовлечено в процесс принятия решений, тем более обоснованное решение может быть принято. Информация, на основе которой принимается решение, должна быть достоверной, полной, непротиворечивой и адекватной. Поэтому при проектировании СППР возникает вопрос о том, на основе каких данных эти системы будут работать. В ИСР качество оперативных решений обеспечивается тем, что данные выбираются непосредственно из информационной системы управления предприятием (или из БД предприятия), которая адекватно отражает состояние бизнеса на данный момент времени. Ранние версии СППР второго типа в качестве исходных использовали относительно небольшой объем агрегированных данных, поддающихся проверке на достоверность, полноту, непротиворечивость и адекватность. По мере роста и развития ИСР, а также совершенствования алгоритмов принятия решений на основе агрегированных данных, системы принятия решений столкнулись с проблемами, вызванными необходимостью обеспечить растущие потребности бизнеса. В ИСР накопился объем данных, замедляющий процесс построения отчетов настолько, что менеджерский состав не успевал готовить на их основе соответствующие решения. Кроме того, с развитием межкорпоративных связей потребовалось вовлекать в процесс анализа данные из внешних источников, не связанных напрямую с производственными процессами и потому не входящих в систему управления предприятием. В СППР второго типа традиционная технология подготовки интегрированной информации на основе запросов и отчетов стала неэффективной из-за резкого увеличения количества и разнообразия исходных данных. Это стало сильно задерживать менеджмент, для которого требовалось быстро принимать решения. Кроме того, постепенное накопление в БД предприятия данных для принятия решений и последующий их анализ стали отрицательно сказываться на оперативной работе с данными. Решение было найдено и сформулировано в виде концепции Хранилища Данных (Da a Warehouse, ХД), которое выполняло бы функции предварительной подготовки и хранения данных для СППР на основе информации из системы управления предприятием (или базы данных предприятия), а также информации из сторонних источников, которые в достаточном количестве стали доступны на рынке информации. Этот подход потребовал новых технологических решений, к созданию которых несколько лет назад приступили основные производители промышленных СУБД и разработчики систем анализа данных. Сегодня накоплен обширный опыт разработки и внедрения специализированных структур данных и создания СППР на основе СУБД разных типов. Известна и технология создания больших Хранилищ, как правило, на основе реляционных СУБД. Ограниченный объем статьи не позволил рассмотреть все аспекты Технологии Хранилищ Данных, поэтому некоторые вопросы затронуты здесь только вскользь, а отдельные проблемы (например, взаимодействие СППР с I er e ) не обсуждаются вовсе. Мы постарались сосредоточиться на ключевых этапах разработки ХД, чтобы охарактеризовать процесс разработки ХД в целом. 2. Технология разработки и внедрения Хранилища Данных 2.1
. Этапы проекта Первой фазой проекта разработки ХД является бизнес-анализ процессов и данных предприятия. В России, несмотря на широкое распространение CASE-технологии, к бизнес-анализу и проектированию данных на концептуальном уровне не всегда относятся достаточно серьезно. Между тем относительно СППР на основе ХД можно с уверенностью утверждать, что ее разработка без подобного анализа заранее обречена на неудачу. Без ясного понимания разработчиками целей бизнеса, способов их достижения, возникающих при этом проблем и методов их решения, ресурсы, необходимые для разработки ХД, будут потрачены зря. Самым критичным из ресурсов сейчас является время, и тот, кто начал разработку СППР, не определив заранее, кто, когда, зачем и как будет принимать решения, какое влияние то или иное решение оказывает на бизнес, какие решения отнести к оперативным, а какие к стратегическим и т. д., обрекает себя на неизбежное отставание в конкурентной борьбе. Основное назначение модели предприятия - определение и формализация данных, действительно необходимых в процессе принятия решения. Известно два подхода к бизнес-анализу. Первый ориентируется на описание бизнес-процессов, протекающих на предприятии, которое моделируется набором взаимосвязанных функциональных элементов. Поскольку эти процессы, как правило, хорошо известны, на первый взгляд кажется, что это самый естественный и быстрый путь бизнес-анализа. Действительно, если бизнес стабилен и внешние факторы не играют в нем решающей роли либо также стабильны, этот путь может оказаться наиболее эффективным. Второй подход основан на первичном анализе бизнес-событий. При проектировании СППР на основе ХД именно он обеспечивает наибольшую эффективность: позволяет гибко модифицировать бизнес-процессы, ставя их в зависимость от бизнес-событий; интегрирует данные, которые при анализе бизнес-процессов остаются скрытыми в алгоритмах обработки данных; объединяет управляющие и информационные потоки; наглядно показывает, какая именно информация нужна при обработке бизнес-события и в каком виде она представляется. Иными словами, бизнес-событие является более устойчивым и более тесно связанным с информационными и управляющими потоками понятием, чем бизнес-процесс. Через анализ бизнес-событий необходимо перейти к анализу данных, используемых предприятием. При этом должна быть собрана информация об используемых внешних данных и их источниках; о форматах данных, периодичности и форме их поступления; о внутренних информационных системах предприятия, их функциях и алгоритмах обработки данных, используемых при наступлении бизнес-событий. Такой анализ, как правило, производится при проектировании любой информационной системы. Особенность анализа данных при проектировании СППР на основе ИХ состоит в необходимости создания моделей представления информации. То, что в транзакционных системах является вторичным понятием, а именно состав и форма отображаемых данных, в СППР приобретает особую важность, так как нужно выявить все без исключения признаки, требуемые для менеджерского состава. При проектировании транзакционной системы обычно строго выдерживается последовательность процессов: бизнес-анализ, концептуальная модель данных, физическая модель данных, структура интерфейса и т.
Однако несмотря на вспышку раздражения, Сталин переработал резолюцию комиссии ЦК в соответствии с рекомендациями Ленина. В ней в общих чертах давалось описание федеративной системы СССР, смоделированной позднее заново в соответствии с новой Советской Конституцией 1924 г. В измененной форме резолюцию представили Центральному Комитету, собравшемуся 5 октября на двухдневный пленум. Острая зубная боль не позволила Ленину быть на заседании 6 октября, но он в тот день послал Каменеву короткую записку, в которой, явно имея в виду изложенные выше события, заявил: "Великорусскому шовинизму объявляю бой не на жизнь, а на смерть"[26]. На пленуме, состоявшемся в Баку 3 ноября 1921 г., Кавбюро в присутствии секретаря ЦК Молотова решило приступить к реализации плана создания федерации. О принятом решении сообщили Политбюро, для которого это явилось полной неожиданностью, и оно запросило у Орджоникидзе дополнительную информацию по данному вопросу. Местные партийные круги также оказались захваченными врасплох, поскольку Кавбюро приняло решение без предварительного обсуждения с тремя закавказскими ЦК партии и в отсутствие Мдивани, одного из членов бюро
3. Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований
4. Разработка динамических моделей для транспортно-производственной системы
5. Многоагентные системы. Процесс самоорганизации в многоагентных системах
9. Система автоматизации ресторана на примере системы Компас
10. Решение линейной системы уравнений с тремя неизвестными
11. Выработка решений в системе "человек-машина"
12. Системы цифрового управления гибкими производственными системами (ГПС)
14. Расчет показателей разработки элемента трехрядной системы
15. Разработка верхнего уровня Информационной Системы Университета
16. Разработка информационно-справочной системы "Характеристика предприятия" /Prolog/
17. Разработка информационно-справочной системы "Водительское удостоверение" /Prolog/
18. Разработка информационно-справочной системы "Овощная база" /Prolog/
19. Разработка информационно-справочной системы "Каталог строительных объектов" /Prolog/
20. Разработка информационно-справочной системы "Товар на складе" /Prolog/
21. Экспертные системы. Классификация экспертных систем. Разработка простейшей экспертной системы
25. Разработка информационно-справочной системы "Технический паспорт автомобиля"
27. Разработка информационно-справочной системы "Зарплата по НИР"
28. Разработка справочно-информационной системы «Детский сад» в среде СУБД
29. Разработка системы задач (алгоритмы-программы) по дискретной математике
31. Разработка системы реального времени в виде планировщика исполнения заданий
32. Разработка системы автоматического управления
33. Разработка системы рейтинг-контроля уровня усвоения знаний студентов
35. Разработка макета системы персонального вызова
36. Разработка фотоприемного устройства волоконно-оптической системы передачи информации (ВОСПИ)
41. Разработка автоматизированной системы складского учета
42. Системы поддержки и принятия решений
43. Разработка системы управления продвижения изделий фирмы на рынок
44. Кесарево сечение в системе перинатального акушерства
45. Разработка системы управления качеством на предприятии
46. Особенности в проектировании и практической разработке медицинской информационной системы
48. Системы Поддержки Принятия Решений
49. Управление требованиями для разработки и эксплуатации обучающей системы TSI
51. Разработка фотоприемного устройства волоконно-оптической системы передачи информации (ВОСПИ)
52. Разработка системы автоматизации холодильной установки
58. Разработка системы теплоснабжения
60. Разработка информационной системы «Служба занятости»
61. Динамическая поддержка расширений процессора в кросс-системе
62. Разработка компьютеризированной системы управления запасами
63. Разработка системы агротехнических мероприятий по получению высоких урожаев
64. Разработка информационной системы интеллектуального здания на примере музея-усадьбы Н.Е. Жуковского
65. Разработка системы защиты атмосферы при производстве поливинилхлорида
67. Разработка системы применения удобрений для севооборота в ЗАО Племзавод "Семеновский"
68. Разработка системы управленческого учета в организациях оптовой торговли
69. Геохронологическая шкала. Непско-Ботуобинская нефтегазовая область. Системы разработки с заводнением
73. Проектирование и разработка информационной системы на примере магазина "Computer Master"
74. Разработка автоматизированной информационной системы "Библиотека ВУЗа"
76. Разработка автоматизированной информационной системы. Система учета ОАО "ЮТК"
77. Разработка автоматизированной системы распределения автотранспорта инвалидам
79. Разработка алгоритма работы интеллектуальной информационной системы "Расчет меню"
80. Разработка имитационной модели системы массового обслуживания
83. Разработка информационной системы "Библиотека"
84. Разработка информационной системы для лизинговой компании
85. Разработка многопользовательской информационной системы
89. Разработка оптимальной компьютерной системы для дизайн-студии.
90. Разработка почтового клиента для операционной системы Windows
91. Разработка прикладной информационной системы
93. Разработка программы решения системы линейных уравнений
94. Разработка системы автоматизированного электронного документооборота для предприятия
95. Разработка системы дистанционного обучения кафедры ВТИТ
96. Разработка системы управления базой данных строительной фирмы
98. Разработка школьной информационной системы на основе IT-технологий
99. Разработка элементов информационной системы средствами СУБД MS Access и языка программирования VBA