Аналитическая обработка данных для поддержки принятия решений. Обзор и анализ программных технологий разработки WEB-приложений для аналитической обработки данных. Потребление расходных материалов

Аналитическая обработка данных - это анализ данных, требующий соответствующего методического обеспечения и определенного уровня подготовки специалистов.

Современные информационные технологии дают возможность автоматизировать процессы анализа накопленной первичной информации, строить аналитические модели, получать готовые решения и использовать их на практике. Основными требованиями , которые предъявляются к методам анализа, являются эффективность, простота, автоматизм. Эта концепция лежит в основе двух современных технологий: Data Mining и Knowledge Discovery in Databases (KDD).

Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности (определение Г. Пятецкого-Шапиро - одного из основателей этого направления).

Технология Data Mining направлена на поиск неочевидных закономерностей. Этапами анализа данных являются:

• 1) классификация (classification ) - обнаружение признаков, характеризующих группы объектов исследуемого набора данных - классы. Методы решения, используемые для задачи классификации: методы ближайшего соседа (nearest neighbor) и ^’-ближайшего соседа (k-nearest neighbor)-, байесовские сети {Bayesian networks)-, индукция деревьев решений; нейронные сети {neural networks)-,
• 2) кластеризация {clustering) - разбиение объектов на группы, так как классы объектов изначально не определены. Пример метода решения задачи кластеризации: самоорганизующиеся карты Кохонена - нейронная сеть с обучением без учителя. Важной особенностью этих карт является их способность отображать многомерные пространства признаков на плоскость, представив данные в виде двумерной карты;
• 3) ассоциация {associations) - выявление закономерностей между свя- занными событиями в наборе данных. Эти закономерности выявляются не на основе свойств анализируемого объекта, а между несколькими событиями, которые происходят одновременно, например, алгоритм Apriori;
• 4) последовательность {sequence), или последовательная ассоциация {sequential association), - поиск временных закономерностей между транзакциями, т.е. устанавливаются закономерности не между одновременно наступающими событиями, а между событиями, связанными во времени. Ассоциация - это последовательности с временным лагом, равным нулю. Правило последовательности: после события X через определенное время произойдет событие У;
• 5) прогнозирование {forecasting ) - строится на основе особенностей исторических данных, т.е. происходит оценивание опущенных или же будущих значений целевых численных показателей. Для решения задач прогнозирования используются методы математической статистики, нейронные сети и др.;
• 6) определение отклонений или выбросов {deviation detection), анализ отклонений или выбросов - обнаружение и анализ данных, наиболее отличающихся от общего множества данных;
• 7) оценивание {estimation) - предсказание непрерывных значений признака;
• 8) анализ связей {link analysis) - задача нахождения зависимостей в наборе данных;
• 9) визуализация {visualization, graph mining) - создание графического образа анализируемых данных. Используются графические методы, показывающие наличие закономерностей в данных, например, представление данных в 2D и 3D измерениях;
• 10) подведение итогов (summarization ) - описание конкретных групп объектов из анализируемого набора данных.

KDD - это процесс выявления полезных знаний из коллекции данных. Эта технология включает в себя вопросы: подготовки данных, выбора информативных признаков, очистки данных, применения методов Data Mining (DM), постобработки данных и интерпретации полученных результатов.

Процесс Knowledge Discovery in Databases состоит из следующих шагов:

• 1) постановка задачи - анализ задач пользователя и особенности области приложения, выбор набора входных и выходных параметров;
• 2) подготовка исходного набора данных - создание хранилища данных и организация схемы сбора и обновления данных;
• 3) предобработка данных - основана на применении методов Data Mining, с точки зрения этого метода данные должны быть качественны и корректны;
• 4) трансформация, нормализация данных - приведение информации к пригодному для последующего анализа виду;
• 5) Data Mining - автоматический анализ данных, основанный на применении различных алгоритмов для нахождения знаний (нейронные сети, деревья решений, алгоритмы кластеризации, установления ассоциаций и т.д.);
• 6) постобработка данных - интерпретация результатов и применение полученных знаний в бизнес приложениях.

OLTP-это системы обработки трансакций в реальном времени. OLTP рассчитаны на быстрое обслуживание относительно простых запросов большого числа пользователей. Их харак-ет малое время ожидания выполнения запросов. Эти системы работают с небольшими трансакциями, но идущими большими потоками.

Осн. св-ва:1)Атомарность-выполнение операций полностью или невыполнение вообще.

2)Согласованность-гарантия взаимной целостности данных

3)Изолированность-выполнение операций изолированно в пользовательской сети

4)Долговечность-если трансакция выполнена успешно, то произведенные в ней изменения в БД не б/т потеряны ни при каких обстоятельствах

31. Технология olap (On-Line Analytical Processing оперативная аналитическая обработка).

OLAP-система поддержки принятия решений,ориентир-ые на выполнение более сложных запросов, требующих статистической обработки исторических данных, накопленных за определен-ый промежуток времени.

OLAP основ-ся на Data Mining. Data Mining- сов-ть методов или технологий интелек-го анализа данных с целью выявления в данных ранее неизвестных, нетривиальных(непростых), практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений. OLAP вкл-ет в себя: 1)ср-ва обработки инф-ции на основе методов искусственного интеллекта

2) ср-ва графического представления данных.

OLAP-технологии основывается при помощи многомерной БД, называемых OLAP-кубами.

32.Хранилище данных (ХД), понятие и концепции построения .

ХД-это предметно-ориентированная, интегрированная, неизменная, поддерживающая хронологию электрон-я коллекция (собрание) данных для принятия реш-ия, т.е ХД яв-ся местом складывания собираемых в системе дан-х и информац-х источников для реш-ия задач анализа и принятия реш-ий.

Св-ва (принципы)организации ХД:

1)предметно-ориентированное. Инф-ция в ХД организована в соот-ии с основ-ми аспектами деят-ти п/п, т.е бизнес-процессами. Данные объедин-ся в категории и хранятся в соот-ии и с областями, кот-е они описывают

2)интегрированность -исходные данные извлек-ся из операц-х БД, проверяются, очищаются, приводятся к единому виду, в нужной степени агрегируются и загружаются в ХД

3)неизменность (некорректируемость)-попав в опред-ый исторический слой ХД, данные уже никогда не б/т изменены. Данные в ХД не создаются, т.е поступают из внешних источников, не корректир-ся и не удаляются

4)поддержание хронологии (истории)- привязка ко времени,или завис-ть от времени, т.е данные в ХД напрямую связаны с опреде-ым периодом времени.

ХД-организация и поддержка предметно-ориентированной, интегрированной, слабо изменяемой по внутренней структуре и поддерживающей хронологию электронной коллекции данных для обработки (анализа) с целью извлечения (добычи) новых данных или обобщения имеющихся.

ХД –структурно-расширяемая, вычислительная среда, спроектированная для анализа неизменяемых во времени данных, кот-е логически и физически преобразованы из различных источников и соответ-ая направлениям бизнеса, обновляемая и поддерживаемая в длительный период времени, выраженная в простых терминах и обобщенная (суммированная) для быстрого анализа.

33. Data Mining – это совокупность методов обнаружения в БД ранее неизвестных, нетривиальных (непростых), практически полезных, доступных для интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой жизни.

Datamining– это процесс выделения из БД неявной и не структурированной информации с представлением её в виде пригодной для использования.

Задачи DM:

Классификация – процесс группировки объектов исследования или наблюдения в соответствии с их общими признаками. В результате решения этой задачи обнаруживаются признаки, которые характеризуют группы объектов, исследуемого набора данных, т.е. классы. По этим признакам новый объект можно отнести к тому или иному классу.

Кластеризация – задача разбития заданной ситуации на подмножества, называемые кластерами.

Ассоциация – поиск закономерностей, осуществляемый не на основе свойств объекта, а между несколькими событиями, которые происходят одновременно.

Прогнозирование – на основе исторических данных оцениваются пропущенные или же будущие значения целевых численных показателей.

34. 1С:Предприятие - программный продукт компании 1С , предназначенный для автоматизации деятельности на предприятии.

1С:Предприятие - это (одновременно) и технологическая платформа, и пользовательский режим работы. Технологическая платформа предоставляет объекты (данных и метаданных) и механизмы управления объектами. Объекты (данные и метаданные) описываются в виде конфигураций. При автоматизации какой-либо деятельности составляется своя конфигурация объектов, которая и представляет собой законченное прикладное решение. Конфигурация создаётся в специальном режиме работы программного продукта под названием «Конфигуратор», затем запускается режим работы под названием «1С:Предприятие», в котором пользователь получает доступ к основным функциям, реализованным в данном прикладном решении (конфигурации).

Типовые конфигурации:

Конфигурация «1С:Бухгалтерия 8»

Основные возможности: ведение учёта по нескольким организациям в одной базе; ведение как бухгалтерского, так и налогового учёта (на раздельных планах счетов); возможность ведения учёта по упрощённой системе налогообложения (для каждой организации система налогообложения может быть выбрана независимо); более гибкие возможности по учётной политике (задаётся раздельно для бухгалтерского и налогового учёта), закрытию счетов, расчёту амортизации, учёту НДС , в том числе включение/исключение из стоимости с учётом ЕНВД в розничной торговле.

Конфигурация «1С:Управление Торговлей 8»

Предназначена для ведения торгово-складского учёта на предприятиях. Функциональность по сравнению с конфигурацией «1С: Торговля и склад 7.7» расширена: появились возможности управления отношениями с клиентами (CRM), а также возможность планирования продаж и закупок.

Конфигурация «1С:Зарплата и управление персоналом 8»

Предназначена для реализации кадровой политики предприятия и денежных расчётов с персоналом по следующим направлениям:

планирование потребностей в персонале;

управление финансовой мотивацией персонала;

эффективное планирование занятости персонала;

учёт кадров и анализ кадрового состава;

начисление и выплата заработной платы;

исчисление регламентированных законодательством налогов и взносов с фонда оплаты труда;

отражение начисленной зарплаты и налогов в затратах предприятия.

Конфигурация «1С:Управление производственным предприятием 8»

Наиболее интересные особенности, которые в подавляющем большинстве других систем не встречаются:

Имеются конфигурации: «Управление производственным предприятием» (для России), «Управление производственным предприятием для Украины» и «Управление производственным предприятием для Казахстана», и это именно разные конфигурации, а не разные варианты настроек.

Существует возможность изменения учтённых (проведённых) документов.Уровень техподдержки зависит от фирмы-партнера (так называемых «франчайзи»). Для поиска партнера существует специальный ресурс: «Выбор аттестованных франчайзи» .

Архитектура 1С:Предприятие 8

1) Общие механизмы. Система 1С:Предприятие 8 имеет в своей основе ряд механизмов, определяющих концепцию создания прикладных решений. Наличие этих механизмов позволяет максимально соотнести технологические возможности с бизнес-схемой разработки и внедрения прикладных решений.

В качестве ключевых моментов можно выделить изоляцию разработчика от технологических подробностей, алгоритмическое программирование только бизнес-логики приложения, использование собственной модели базы данных и масштабируемость прикладных решений без их доработки.

2) Прикладные механизмы. Состав прикладных механизмов 1С:Предприятия ориентирован на решение задач автоматизации учета и управления предприятием. Использование проблеммно-ориентированных объектов позволяет разработчику решать самый широкий круг задач складского, бухгалтерского, управленческого учета, расчета зарплаты, анализа данных и управления на уровне бизнес-процессов. 3) Интерфейсные механизмы. В 1С:Предприятии 8 реализован современный дизайн интерфейса и повышена комфортность работы пользователей при работе с системой в течение длительного времени.

4) Масштабируемость. Технологическая платформа обеспечивает различные варианты работы прикладного решения: от персонального однопользовательского, до работы в масштабах больших рабочих групп и предприятий. Ключевым моментом масштабируемости является то, что повышение производительности достигается средствами платформы, и прикладные решения не требуют доработки при увеличении количества одновременно работающих пользователей.

5) Интеграция. Система 1С:Предприятие 8 является открытой системой. Предоставляется возможность для интеграции практически с любыми внешними программами и оборудованием на основе общепризнанных открытых стандартов и протоколов передачи данных.

35. ИКИС «Галактика» входит в комплекс бизнес-решений Галактика Business Suite, главное назначение которой – выполнение в едином информационном пространстве типовых и специализированных задач управления предприятием, холдингом, группой компаний в условиях современной экономики.

Система Галактика ориентирована на автоматизацию решения задач, возникающих на всех стадиях управленческого цикла: прогнозирование и планирование, учет и контроль реализации планов, анализ результатов, коррекция прогнозов и планов. Основной структурной единицей системы является модуль, предназначенный для решения отдельных задач определенной предметной области (например, «Управление сбытом», «Планирование производства»). Модули, в свою очередь, объединены в функциональные контуры. Допустимо как изолированное использование отдельных модулей, так и их произвольные комбинации, в зависимости от производственно-экономической необходимости. Стоит отметить, что в системе Галактика ERP сделан первый шаг к реализации концепции компонентной модели: логически модули системы состоят из компонент, взаимодействующих друг с другом через специальные интерфейсы.

Контур планирования и управления финансами системы Галактика ERP – это надежный инструмент для управления финансовыми ресурсами компании. Он адресован руководителям и специалистам финансовых и планово-экономических служб. С его помощью можно выполнять планирование финансово-хозяйственной деятельности предприятия, осуществлять моделирование и согласование финансовых планов, проводить анализ их фактического исполнения, вести оперативный финансовый менеджмент. Контур планирования и управления финансами системы Галактика ERP состоит из трех модулей – «Управление бюджетом», «Платежный календарь» и «Финансовый анализ».

Бюджетирование – процесс управления финансовыми ресурсами, включающий в себя следующие этапы:

Планирование и моделирование различных вариантов бюджетов;

Согласование и утверждение бюджетов;

Формирование фактических показателей бюджета;

Проведение корректировок бюджета.

Назначение модуля «Платежный календарь» - решение задач опертивного финансового управления денежными потоками. Модуль является инструментом контроля исполнения финансовых обязательств, обеспечения абсолютной ликвидности платежных средств, минимизации риска неплатежеспособности.

Основная задача финансового анализа – оценка финансового состояния предприятия и выявление перспектив его дальнейшего развития. Анализ финансового состояния может производится по нескольким методикам, позволяющим рассчитывать значения одних и тех же показателей с помощью разных формул, описывающих соотношение показателей в старом и новом стандарте. Финансовый анализ производится на основе данных баланса предприятия, а так же на основе различных справок и приложений. Экономический анализ производится после выполнения функции импорта отчетов, как из внешних источников, так и из других модулей системы.

УДК 621. 37/39. 061. 2/4

МЕТОДЫ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ

ГВОЗДИНСКИЙА.Н., КЛИМКО Е.Г., СОРОКОВОЙ А.И.

Проводится аналитический обзор методов интеллектуального анализа данных (также называют: ИАД, data mining, обнаружение знаний в базах данных) с учетом использования определенного метода для условий Украины. Обзор методов аналитической обработки информации в сложных информационных системах рассматривается с точки зрения скорости извлечения данных, сбора обобщенной информации и повышения достоверности процесса.

Процесс интеллектуального анализа данных - это аналитическое исследование больших обьемов информации в целях определения закономерностей и взаимосвязей между переменными, которые можно в дальнейшем применить к новым данным. Полученные сведения преобразуются до уровня информации, которая характеризуется как знание. Этот процесс состоит из трех основных этапов :

Исследование (выявление закономерностей);

Использование выявленных закономерностей для построения модели;

Анализ исключений для обнаружения и объяснения отклонений в найденных закономерностях.

Нахождение нового знания средствами ИАД - новое и быстро развивающееся направление, использующее методы искусственного интеллекта, математики, статистики. Этот процесс включает в себя следующие шаги :

Определение проблемы (постановка задачи);

Подготовка данных;

Сбор данных: оценка их, объединение и очистка, отбор и преобразование;

Построение модели: оценка и интерпретация, внешняя проверка;

Использование модели;

Наблюдение за моделью.

Построить модель и улучшить ее качество помогает формальная проверка данных с помощью последовательности запросов или предварительного интеллектуального анализа данных. Средства такого анализа включают следующие основные методы: нейронные сети, деревья решений, генетические алгоритмы, а также их комбинации .

Нейронные сети относят к классу нелинейных адаптивных систем, строением они условно напоминают нервную ткань из нейронов.

Это набор связанных друг с другом узлов, получающих входные данные, осуществляющих их обработку и вырабатывающих на выходе некоторый результат. На узлы нижнего слоя подаются значения входных параметров, на их основе производятся вычисления, необходимые для принятия решений, прогнозирования развития ситуации и т.д.

Эти значения рассматривают как сигналы, которые передаются в вышележащий слой, усиливаясь или ослабляясь в зависимости от числовых значений (весов), приписываемых межнейронным связям. На выходе нейрона самого верхнего слоя вырабатывается значение, которое рассматривается как ответ, реакция всей сети на введенные начальные значения. Так как каждый элемент нейронной сети частично изолирован от своих соседей, у таких алгоритмов имеется возможность для распараллеливания вычислений. На рис. 1 показано условное

Рис.1. Нейронная сеть

Размер и строение сети должны соответствовать существу исследуемого явления. Построенная сеть подвергается процессу так называемого “обучения” . Нейроны сети обрабатывают входные данные, для которых известны и значения входных параметров, и правильные ответы на них. Обучение состоит в подборе весов межнейронных связей, которые обеспечивают наибольшую близость ответов сети к известным правильным ответам. После обучения на имеющихся данных сеть готова к работе и может быть использована для построения прогнозов поведения объекта в будущем, опираясь на данные его развития в прошлом, производить анализ, выявлять отклонения и сходства. Достоверные прогнозы могут формироваться, не уточняя вид зависимостей, на базе которых он основан.

Нейронные сети используются для решения задач прогнозирования, классификации или управления.

Достоинство - сети могут аппроксимировать любую непрерывную функцию, нет необходимости заранее принимать какие-либо предположения относительно модели. Исследуемые данные могут быть неполными или зашумленными.

Недостаток-необходимость иметь большой объем обучающей выборки. Окончательное решение зависит от начальных установок сети. Данные должны быть обязательно преобразованы к числовому виду. Полученная модель не объясняет обнаруженные знания (так называемый “черный ящик”).

Деревья решений используют разбиение данных на группы на основе значений переменных. В результате получается иерархическая структура операторов “Если... То...”, которая имеет вид дерева. Для классификации объекта или ситуации нужно ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная от его корня. Если ответ положительный, переходят к правому узлу следующего уровня, если отрицательный - к левому узлу и т.д. Заканчивая ответы, доходят до одного из конечных узлов, где

РИ, 2000, № 4

указывается, к какому классу надо отнести рассматриваемый объект.

Деревья решений предназначены для решения задач классификации и поэтому весьма ограничено применяются в области финансов и бизнеса.

Достоинство метода - простое и понятное представление признаков для пользователей. В качестве целевой переменной используются как измеряемые, так и не измеряемые признаки - это расширяет область применения метода.

Недостаток-проблема значимости. Данные могут разбиваться на множество частных случаев, возникает “кустистость “ дерева, которое не может давать статистически обоснованных ответов. Полезные результаты получают только в случае независимых признаков.

Генетические алгоритмы имитируют процесс естественного отбора в природе. Для решения задачи, более оптимального с точки зрения некоторого критерия, все решения описываются набором чисел или величин нечисловой природы. Поиск оптимального решения похож на эволюцию популяции индивидов, которые представлены их наборами хромосом. В этой эволюции действуют три механизма, представленных на рис. 2.

Можно выделить следующие механизмы:

Отбор сильнейших наборов хромосом, которым соответствуют наиболее оптимальные решения;

Скрещивание - получение новых индивидов при помощи смешивания хромосомных наборов отобранных индивидов;

Мутации - случайные изменения генов у некоторых ицдивидов популяции.

В результате смены поколений вырабатывается такое решение поставленной задачи, которое уже нельзя дальше улучшить.

Достоинство - метод удобен для решения различ -ных задач комбинаторики и оптимизации, предпочтителен больше как инструмент научного исследования.

Недостаток - возможность эффективно сформулировать задачу, определить критерий отбора хро -мосом и сама процедура отбора являются эвристическими и под силу только специалисту. Постановка задачи в терминах не дает возможности проанализировать статистическую значимость получаемого с их помощью решения.

Компьютерные технологии интеллектуальной аналитической обработки данных позволяют использовать методы искусственного интеллекта, статистики, теории баз данных и дают возможность создавать современные интеллектуальные системы.

В настоящее время остро стоит вопрос о создании информационных хранилищ (хранилище данных, data warehouse) - оптимально организованных баз данных, которые обеспечивают наиболее быстрый и удобный доступ к информации, необходимой для принятия решений. Хранилище накапливает достоверную информацию из различных источников за большой промежуток времени, которая остается неизменной. Данные объединены и хранятся в соответствии с теми областями, которые они описывают (предметно-ориентированы) и удовлетворяют требованиям всего предприятия (интегрированы).

Учитывая сравнительно небольшой срок существования большинства отечественных предприятий, немногочисленность анализируемых данных, нестабильность предприятий, которые подвержены переменам в связи с изменением законодательной базы, возникает трудность в выработке эффективной стратегии принятия решений с помощью систем интеллектуального анализа данных. Поэтому наиболее приемлемым методом исследования данных в области финансов и бизнеса прогнозируются генетические алгоритмы, а для задач классификации образов и фактов лучше использовать методы деревьев решений или нейронные сети.

Литература: 1. Щавелев Л.В. Интеллектуальный анализ данных. http://www.citforum.ru/seminars/cis99/ sch_04.shtml, 2. Буров К. Обнаружение знаний в хранилищах данных / / Открытые системы. 1999. №5-6., http: / /www.osp.ru/os/l999/05-06/14.htm. 3. КиселевМ, Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы. 1997. №4. С. 41-44. 4. Кречетов Н, Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных // Computer Week - Москва. 1997. №14-15. С. 32-39. 5. Edelstein H. Интеллектуальные средства анализа и представления данных в информационных хранилищах // Computer Week - Москва. 1996. №16. С. 32-35.

Поступила в редколлегию 22.06.2000

Рецензент: д-р техн. наук, проф. Путятин В.П.

Гвоздинский Анатолий Николаевич, канд. техн. наук, профессор кафедры искусственного интеллекта ХТУРЭ. Научные интересы: оценка эффективности сложных информационных систем управления. Увлечения и хобби: классическая музыка, туризм. Адрес: Украина, 61166, Харьков, ул. акад. Ляпунова, 7, кв. 9, тел. 32-69-08.

Климко Елена Генриховна, ассистент кафедры компьютерных технологий и информационных систем Полтавского государственного технического университета имени Юрия Кондратюка. Аспирантка (без отрыва от производства) кафедры искусственного интеллекта ХТУРЭ. Научные интересы: аналитический анализ данных. Увлечения и хобби: чтение, вязание на спицах. Адрес: Украина, 36021, Полтава, ул. Алмазная, 1-А, кв. 34, тел. (053-22) 3-43-12.

Сороковой Александр Иванович, канд. техн. наук, доцент кафедры компьютерных технологий и информационных систем Полтавского государственного технического университета имени Юрия Кондратюка. Научные интересы: KDD (обнаружение знаний). Увлечения и хобби: собаки. Адрес: Украина, 36022, Полтава, пер. Ломаный, 37А, тел.(053-2) 18-60-87, e-mail: [email protected]

Тема 6

КОРПОРАТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

Понятие корпоративной информационной технологии

Сущность и значение корпоративных информационных технологий

Среди многообразия программ для бизнеса под термином "информационные технологии в корпоративном управлении" традиционно понимают "комплексные системы автоматизации управления". Известны и другие их названия – системы масштаба предприятия, корпоративные информационные системы (КИС), корпоративные (или комплексные) системы управления (КСУ), автоматизированные системы управления (АСУ).

Как правило, комплексные системы автоматизации управления представляют собой "базовые” универсальные решения, пригодные для различных типов предприятий. В первую очередь это касается финансового управления, управления складскими запасами, управления покупками и продажами. Но эти же системы часто имеют отраслевые решения, отражающие ту или иную специфику и содержащие соответствующую нормативно-справочную базу.

Например, решение системы SAP R/3 для авиационной промышленности поддерживает учет и контроль серийных заводских номеров всех деталей самолета, сроков их эксплуатации, плановой замены или ремонта, что обеспечивает не только надежность производства, но и безопасность пассажиров.

Так как комплексные системы управления ориентированы, в первую очередь, на крупные, содержащие многопрофильные структуры, предприятия, то они не просто предлагают развитой набор функций, но и обеспечивают надежное хранение и обработку больших объемов информации, используя для этого мощные платформы и системные средства многопользовательской работы.

Современные информационные технологии, коммуникации и Интернет позволяют решать задачи удаленного доступа к единой базе данных, что также актуально для корпоративного управления.

Концепция построения

Хотя большинство разработчиков называет свои программные продукты управленческими (управление предприятием, складом, финансами и т.д.), в сущности, практически все программные средства, используемые в корпоративном управлении, представляют собой регистрирующие факты и документы финансово-хозяйственной деятельности, учетные системы с возможностью построения отчетов и справок в разрезах, допустимых аналитическими признаками. То есть, в базу данных вносится структурированная информация. Эта структурность закладывается в той или иной степени связанными между собой справочниками, классификаторами, параметрами и формами типовых документов. По имеющейся в базе данных информации "строится", "вытягивается", "собирается" инструментальными средствами так называемый "разрез". Получив на основе таких данных отчеты и справки, часто называемые аналитическими, руководство может принимать решения. Такова типовая концепция и типовая технология работы с системами рассматриваемого класса.

Не случайно такое различное по функциональному наполнению, системным решениям, назначению и использованию "управленческое" программное обеспечение, как "Галактика", "БЭСТ" и "1С: Предприятие", аналогично по принципам организации информации, технологии ее формирования и обработки, а также по методам взаимодействия с системами.

И все же предприятия, например, ОАО “Уралэлектромедь”, выдвигают такие жесткие и разнообразные требования к средствам корпоративного управления, что появляется необходимость многоуровневого их построения. Обычно центральным является ядро системы, содержащее только программные коды. Следующим концептуально важным элементом является встроенный инструментарий системы, позволяющий, не меняя коды программы, как минимум проводить ее настройку на рабочих местах, выполнение конкретных операций, вводить новые и изменять имеющиеся формы первичных и отчетных документов и задействовать прочие средства параметрической настройки. Более развитые системы имеют встроенные средства для создания различных моделей предприятия: информационной, организационной, функциональной и пр. И, наконец, сама база данных.

Аналитическая обработка информации

Планирование деятельности предприятия, получение оперативной информации и принятие на основе ее анализа правильного решения связано с обработкой больших объемов данных. Отчеты, формируемые в учетных корпоративных системах управления, обычно лишены гибкости. Их нельзя “покрутить”, “развернуть” или “свернуть”, чтобы получить желаемое представление данных, в том числе и графическое. Чем больше “срезов” и “разрезов ” можно сделать, тем реальнее можно представить картину деятельности предприятия и принять оптимальное решение по управлению бизнес-процессами. Для такого рода задач необходимо математическое и экономическое моделирование, а также высокое быстродействие. Аналитический модуль имеется в системе “РепКо”, более известна система “Триумф-Аналитика” (Корпорация “ПАРУС” – “Тора центр”). Казалось бы, учетные системы строят справки в различных “разрезах” по информации, хранящейся в базе данных, просто представляют то, что есть. А аналитические системы строят новую информацию по заданным параметрам или критериям, оптимизируя ее для конкретных целей. Поэтому чаще необходим специальный инструмент для просмотра и визуализации информации, которым является “оперативный анализ данных” (OLAP - online analytical processing). Он предоставляет собой совокупность удобных и быстродействующих средств доступа, просмотра и многомерного анализа информации, накопленной в хранилище.

OLAP-технологии используются для моделирования ситуации по схеме “что будет, если…”, составления разнообразных аналитических отчетов. Существуют специализированные западные программные продукты.

Обычно из корпоративных систем управления информация передается в специализированные программы аналитической обработки данных. Многие отечественные разработчики пытаются решать эти задачи самостоятельно, например, компании “Никос-Софт” (система NS-2000), “Цефей” (корпоративная система управления “Эталон”), "КОМСОФТ" (программно-методологический и инструментальный комплекс "КОМСОФТ-СТАНДАРТ" 2.0) и др.

6.4. Перспективы развития и использования корпоративных информационных технологий

Кроме развития и использования современного инструментария и платформ, а также системных средств, развитие отечественных корпоративных систем предполагает их функциональное насыщение, особенно в части производства.

Несмотря на повсеместное увлечение реализацией стандартов управления, ведущие игроки отечественного рынка программного обеспечения, занимаются разработкой отраслевых решений для различных типов производств.

Уменьшаются опасения фирм открыть "конфиденциальность" своих разработок, что способствует консолидации их усилий интегрировать свои продукты, а не разрабатывать самостоятельно все, от "а" до "я". Сегодня ни у кого не хватает ресурсов. На осмысление новой концепции, разработку проекта и системы, именно системы, которая изменяет свое качество в зависимости от того, что в ней есть, уходят годы. Кроме того, требование интеграции программных продуктов выдвигают и предприятия, желающие сохранить "работающие", как правило, специализированные, системы и информационно объединить их с вновь приобретаемыми.

Интеграция требуется и продуктам различных производителей – во имя объединения комплексных решений со специализированными:

– бюджетированием, финансово-экономическим анализом, обслуживанием клиентов, аналитической обработкой данных и пр.

Следует отметить, что более перспективны не сами системы управления, а простой и универсальный инструмент их создания, предназначенный для квалифицированных посредников между разработчиком и конечным пользователем. Сейчас эти функции пытаются выполнять системные администраторы и аналитики.

При наличии такого инструмента будут востребованы "готовые" типовые решения для всех предприятий всех отраслей.

Интернет как дополнительный инструмент развития бизнеса может эффективно использоваться только при наличии комплексной системы управления.

Хотя современные информационные и коммуникационные технологии, в том числе Интернет, и позволяют организовать сдачу в аренду программного обеспечения, говорить о ближайшей перспективе использования таких возможностей преждевременно, особенно в нашей стране. И не столько из соображений конфиденциальности, сколько из-за отсутствия порядка и надежных средств связи.

Попытки внедрения и опыт использования, даже не в полном объеме, информационных технологий на отечественных предприятиях на практике доказали, что "нельзя автоматизировать хаос". Необходима предварительная реорганизация бизнеса и самого предприятия, а также построение регламентов (инструкций) управления. Справиться самостоятельно с такой работой сотрудникам предприятия сложно. Особенно учитывая фактор времени в рыночных условиях. Поэтому повсеместно развивается практика взаимодействия с консалтинговыми компаниями, которые помогают предприятиям и учат их сотрудников "расширять узкие места", налаживать основной бизнес-процесс, отрабатывать технологию, строить информационные потоки и т.д. Автоматизировать налаженный процесс легче, проще, дешевле, быстрее.

Каждый должен заниматься своим делом. Бухгалтер, кладовщик, менеджер по продажам и другие "предметные" специалисты не должны совершенствовать форму бланков документов, раздвигать колонки или менять их местами в связи с изменением законодательства или схем ведения бизнеса. Поэтому рынок программного обеспечения постепенно из "продуктового" превращается в "обслуживающий". Начинает развиваться аутсорсинг - передача некоторых функций предприятия специалистам привлеченных компаний. Они занимаются обслуживанием техники, системного ПО, модификацией прикладной (функциональной) части систем и пр.

Наиболее важным и актуальным в использовании корпоративных систем управления становится информационно-технологическое и методическое обслуживание их пользователей и потребителей.

8.3.1. Средства On-Line Analytical Processing (OLAP)

On-Line Analytical Processing - средства оперативной (в реальном масштабе времени) аналитической обработки информации, направленные на поддержку принятия решений и помогающие аналитикам отвечать на вопрос «Почему объекты, среды и результаты их взаимодействия такие, а не другие?». При этом аналитик сам формирует версии отношений между множеством информации и проверяет их на основе имеющихся данных в соответствующих базах структурированной информации.

Для ERP-систем характерно наличие аналитических компонент в составе функциональных подсистем. Они обеспечивают формирование аналитической информации в режиме реального времени. Эта информация является основой большинства управленческих решений.

Технологии OLAP используют гиперкубы - специально структурированные данные (иначе называемые OLAP-кубами). В структуре данных гиперкуба различают:

Меры - количественные показатели (реквизиты-основания), используемые для формирования сводных статистических итогов;

Измерения - описательные категории (реквизиты-признаки), в разрезе которых анализируются меры.

Размерность гиперкуба определяется числом измерений для одной меры. Например, гиперкуб СБЫТ содержит данные:

Измерения: потребители, даты операций, группы товаров, номенклатура, модификации, упаковки, склады, виды оплаты, виды отгрузки, тарифы, валюта, организации, подразделения, ответственные, каналы распределения, регионы, города;

Меры: количество плановое, количество фактическое, сумма плановая, сумма фактическая, платежи плановые, платежи фактические, сальдо плановое, сальдо фактическое, цена реализации, срок исполнения заказа, сумма возврата.

Такой гиперкуб предназначен для аналитических отчетов:

Классификация потребителей по объемам покупок;

Классификация продаваемых товаров по методу ABC;

Анализ сроков исполнения заказов различных потребителей;

Анализ объемов продаж по периодам, товарам и группам товаров, регионам и потребителям, внутренним подразделениям, менеджерам и каналам сбыта;

Прогноз взаиморасчетов с потребителями;

Анализ возврата товаров от потребителей; и т.д.

Аналитические отчеты могут иметь произвольное сочетание измерений и мер, они используются для анализа принимаемых управленческих решений. Аналитическая обработка обеспечивается инструментальными и языковыми средствами. В общедоступной электронной таблице MS Excel представлена информационная технология «Сводные таблицы», исходными данными для их создания являются:

Список (база данных) MS Excel - реляционная таблица;

Другая сводная таблица MS Excel;

Консолидированный диапазон ячеек MS Excel, расположенных в одной и той же или различных рабочих книгах;

Внешняя реляционная БД или OLAP-куб, источник данных (файлы формата.dsn, .ode).

Для построения сводных таблиц на основе внешних БД используют драйверы ODBC, а также программу MS Query. Сводная таблица для исходной БД MS Excel имеет следующую структуру (рис. 8.3).

Макет сводной таблицы имеет следующую структуру данных (рис. 8.4): измерения - код подразделения, должность; меры - стаж работы, оклад и премия. Ниже представлена сводная табл. 8.2, которая позволяет проанализировать связь среднего стажа работы и оклада, среднего стажа работы и премии, оклада и премии.

Таблица 8.2

Сводная таблица для анализа связей

Окончание табл. 8.2

Для продолжения анализа средствами сводной таблицы можно:

Добавить новые итоговые показатели (например, средний оклад, средняя сумма премии и т.п.);

Использовать фильтрации записей и итогов сводной таблицы (например, по признаку «Пол», который помещается в макете в область * Страница»);

Вычислить структурные показатели (например, распределение фондов оплаты труда и фонда премии по подразделениям - с помощью средств дополнительной обработки сводных таблиц, доли от суммы по столбцу); и т.д.

Совокупность программ MS Office позволяет публиковать данные электронных таблиц, включая сводные таблицы и диаграммы в формате XTML.

Компонент Microsoft Office Web Components поддерживает работу с опубликованными данными в среде Internet Explorer, обеспечивая продолжение анализа (изменения структуры данных сводной таблицы, вычисление новых сводных итогов).

8.3.2. Средства Data Mining (DM)

Средства DM подразумевают извлечение («раскопку», «добычу») данных и направлены на выявление отношений между информацией, хранящейся в цифровых базах данных предприятия, которые аналитик может использовать для Построения моделей, позволяющих количественно оценить степень влияния интересующих его факторов. Кроме этого, такие средства могут быть полезны для построения гипотез о возможном характере отношений информации в цифровых базах данных предприятия.

Технология добычи текстовых данных (Text Mining - ТМ) представляет собой набор инструментов, позволяющий анализировать большие наборы информации в поисках тенденций, шаблонов и взаимосвязей, способные помочь в принятии стратегических решений.

Технология Image Mining (IM), содержит средства для распознавания и классификации различных визуальных образов, хранящихся в базах данных предприятия или полученных в результате оперативного поиска из внешних информационных источников.

Для решения проблем по обработке и хранению всех данных используют следующие подходы:

1) создание нескольких систем резервного копирования или одной системы распределенного документооборота, которые позволяют сохранять данные, но обладают медленным доступом к сохраненной информации по запросу пользователя;

2) построение Интернет-систем, обладающих высокой гибкостью, но не приспособленных для реализации поиска и хранения текстовых документов;

3) внедрение Интернет-порталов, которые хорошо ориентированны на запросы пользователей, но не обладают описательной информацией относительно загружаемых в них текстовых данных.

Системы обработки текстовой информации, свободные от перечисленных выше проблем, можно разделить на две категории: системы лингвистического анализа и системы анализа текстовых данных.

Основными элементами технологии Text Mining являются:

Суммаризация (summarization);

Тематический поиск (feature extraction);

Кластеризация (clustering);

Классификация (classification);

Ответ на запросы (question answering);

Тематическое индексирование (thematic indexing);

Поиск по ключевым словам (keyword searching);

Создание и поддержка офтаксономии (oftaxonomies) и тезаурусов (thesauri).

К программным продуктам, реализующим технологию Text Mining, относятся:

IBM Intelligent Miner for Text - набор отдельных утилит, запускаемых из командной строки, или скиптов; независимых друг от друга (основной упор делается на механизмы добычи данных - information retrieval);

Oracle InterMedia Text - набор, интегрированный в СУБД, позволяющий наиболее эффективно работать с запросами пользователей (позволяет работать с современными реляционными СУБД в контексте сложного многоцелевого поиска и анализа текстовых данных);

Megaputer Text Analyst - набор встраиваемых в программу COM - объектов, предназначенных для решения задач Text Mining.

8.3.3. Интеллектуальные информационные технологии

Сегодня в области автоматизации управления анализ информации доминирует на предварительной стадии подготовки решений - обработки первичной информации, декомпозиции проблемной ситуации, что позволяет познать лишь фрагменты и детали процессов, а не ситуацию в целом. Для преодоления этого недостатка надо научиться строить базы знаний, используя опыт лучших специалистов, а также генерировать недостающие знания.

Использование информационных технологий в различных сферах человеческой деятельности, экспоненциальный рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуациях потребовали поиска адекватных путей решения возникающих проблем. Эффективнейшим из них является путь интеллектуализации информационных технологий.

Под интеллектуальными информационными технологиями (ИТТ) обычно понимают такие информационные технологии, в которых предусмотрены следующие возможности:

Наличие баз знаний, отражающих опыт конкретных людей, групп, обществ, человечества в целом, при решении творческих задач в определенных сферах деятельности, традиционно считавшихся прерогативой интеллекта человека (например, такие плохо формализуемые задачи, как принятие решений, проектирование, извлечение смысла, объяснение, обучение и т.п.);

Наличие моделей мышления на основе баз знаний: правил и логических выводов, аргументации и рассуждения, распознавания и классификации ситуаций, обобщения и понимания и т.п.;

Способность формировать вполне четкие решения на основе нечетких, нестрогих, неполных, недоопределенных данных;

Способность объяснять выводы и решения, т.е. наличие механизма объяснений;

Способность к обучению, переобучению и, следовательно, к развитию.

Технологии неформализованного поиска скрытых закономерностей в данных и информации Knowledge Discovery (KD) базируются на новейших технологиях формирования и структурирования информационных образов объектов, что ближе всего лежит к принципам обработки информации интеллектуальными системами.

Информационные технологии поддержки процесса принятия решений Decision Support (DS) представляют собой оболочки эксперт-

ных систем или специализированные экспертные системы, которые предоставляют возможность аналитикам определять отношения и взаимосвязи между информационными структурами в базах структурированной информации предприятия, а также прогнозировать возможные результаты принятия решений.

Тенденции развития ИИТ. Системы связи и коммуникаций. Глобальные информационные сети и ИИТ могут в корне поменять наши представления о компаниях и самом умственном труде. Присутствие сотрудников на рабочем месте станет практически не нужным. Люди могут работать дома и взаимодействовать друг с другом при необходимости через сети. Известен, например, успешный опыт создания новой модификации самолета «Боинг-747» распределенным коллективом специалистов, взаимодействующих по Интернет. Местонахождение участников каких-либо разработок будет играть все меньшую роль, зато возрастает значение уровня квалификации участников. Другая причина, определившая бурное развитие ИИТ, связана с усложнением систем коммуникации и решаемых на их основе задач. Потребовался качественно новый уровень «интеллектуализации» таких программных продуктов, как системы анализа разнородных и нестрогих данных, обеспечения информационной безопасности, выработки решений в распределенных системах и т.п.

Образование . Уже сегодня дистанционное обучение начинает играть важную роль в образовании, а внедрение ИИТ позволит существенно индивидуализировать этот процесс сообразно с потребностями и способностями каждого обучаемого.

Быт . Информатизация быта уже началась, но с развитием ИИТ появятся принципиально новые возможности. Постепенно компьютеру будут передаваться все новые функции: контроль над состоянием здоровья пользователя, управление бытовыми приборами, такими как увлажнители, освежители воздуха, обогреватели, ионизаторы, музыкальные центры, средства медицинской диагностики и т.п. Другими словами, системы станут еще и диагностами состояния человека и его жилища. Будет обеспечено комфортное информационное пространство в помещениях, где информационная среда станет частью окружающей человека среды.

Перспективы развития ИИТ . Представляется, что в настоящее время ИИТ подошли к принципиально новому этапу своего развития. Так, за последние 10 лет существенно расширились возможности ИИТ за счет разработки новых типов логических моделей, появления но-

вых теорий и представлений. Узловыми точками в развитии ИИТ считаются:

Переход от логического вывода к моделям аргументации и рассуждения;

Поиск релевантных знаний и порождение объяснений;

Понимание и синтез текстов;

Когнитивная графика, т.е. графическое и образное представление знаний;

Мультиагентные системы;

Интеллектуальные сетевые модели;

Вычисления, основанные на нечеткой логике, нейронных сетях, генетических алгоритмах, вероятностных вычислениях (реализуемых в различных комбинациях друг с другом и с экспертными системами);

Проблема метазнаний.

Новой парадигмой создания перспективных ИИТ стали мультиагентные системы. Здесь предполагается, что агент - это самостоятельная интеллектуальная система, имеющая свою систему целеполагания и мотивации, свою область действий и ответственности. Взаимодействие между агентами обеспечивается системой более высокого уровня - метаинтеллектом. В мультиагентных системах моделируется виртуальное сообщество интеллектуальных агентов - объектов, которые автономны, активны, вступают в различные социальные отношения - кооперации и сотрудничества (дружбы), конкуренции, соревнования, вражды и т.п. Социальный аспект решения современных задач и есть фундаментальная особенность концептуальной новизны передовых интеллектуальных технологий - виртуальных организаций, виртуального общества.

(?) Контрольные вопросы и задания

1. Дайте характеристику предприятия как объекта информатизации. Назовите основные показатели, характеризующие развитие системы управления предприятием.

2. Перечислите ведущие информационные технологии управления промышленным предприятием.

3. Назовите основные информационные технологии организационного и стратегического развития предприятий (корпорации).

4. Каковы основы стандартов стратегического управления, направленного на улучшение бизнес-процессов? Каково соотношение информационных технологий ВРМ и BPI?

5. Дайте определение философии всеобщего управления качеством (TQM). Как связаны фазы развития качества и информационные технологии?

6. Назовите основные положения организационного развития предприятия, охарактеризуйте этапы стратегического управления. Назовите групповые стратегии.

7. Как создается бизнес-модель предприятия? Назовите основные подходы к оценке эффективности бизнес-модели.

8. Что такое система сбалансированных показателей? Назовите основные составляющие ССП. Каковы взаимосвязи групп показателей ССП?

9. Перечислите методические основы создания информационных систем. Что такое системный подход?

10. Что такое информационный подход к формированию информационных систем и технологий?

11. Что такое стратегический подход к формированию информационных систем и технологий?

12. Каково содержание объектно-ориентированного подхода к описанию поведения агентов на рынке? Дайте определение объекта, укажите аналоги агентных систем.

13. Каковы методические принципы совершенствования управления предприятием на основе информационно-коммуникационных технологий? Каково целевое назначение ИКТ?

14. Дайте определения документа, документопотока, документооборота, системы документационного управления.

15. Как проектируется макет формы документа? Назовите зоны документа, состав их реквизитов.

16. Назовите базовые информационные технологии системы документационного управления.

17. Что такое унифицированная система документации? Каковы общие принципы унификации?

18. Дайте характеристику организационно-распорядительной документации, приведите примеры документов.

19. Каким требованиям должна удовлетворять электронная система управления документооборотом?

20. Что такое корпоративная информационная система? Назовите основные контуры управления, состав функциональных модулей.

21. Назовите известные вам программные продукты для КИС. Дайте их сравнительную характеристику.

Ш Литература

1. Вернет Дж., Мориарти С. Маркетинговые коммуникации. Интегрированный подход. СПб.; Харьков: Питер, 2001.

2. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал. Ключ к успеху в новом тысячелетии. СПб.: Питер, 2001.

3. Годин В.В., Корпев И.К. Управление информационными ресурсами. М.: ИНФРА-М, 1999.

4. Информационные системы и технологии в экономике: Учебник. 2-е изд., доп. и перераб. / М.И. Семенов, И.Т. Трубилин, В.И. Лойко, Т.П. Барановская; Под ред. В.И. Лойко. М.: Финансы и статистика, 2003.

5. Информационные технологии в бизнесе / Под ред. М. Желены. СПб.: Питер, 2002.

6. Каплан Роберт С., Нортон Дейвид П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003.

7. Карагодин В.И., Карагодина BJI. Информация как основа жизни. Дубна: Феникс, 2000.

8. Карминский AM., Нестеров ПЗ. Информатизация бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997.

9. Лихачева Т.Н. Информационные технологии на службе информационного общества // Новые информационные технологии в экономических системах. М., 1999.

10. Острейковский В.А. Теория систем. М.: Высшая школа, 1997.

11. Питеркин С.В., Оладов Н.А., Исаев Д.В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. 2-е изд. М.: Альпина Паблишер, 2003.

12. Соколов Д.В. Введение в теорию социальной коммуникации: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СП6ГУП, 1996.

13. Трофимов В.З., Томилов В.З. Информационно-коммуникационные технологии в менеджменте: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2002.