Технологии анализа данных, применяемые в системах поддержки принятия решений и информационно-аналитических системах
До появления аналитических систем предпринимались попытки создания автоматизированных систем управления на основе анализа данных локальных баз предприятия. Однако реализованные функции значительно отличались от функций ведения бизнеса, так как данные, собранные в локальных базах, не адекватны информации, которая нужна лицам, принимающим решения.
Отличие систем поддержки принятия решений (СППР) от автоматизированных систем управления заключается в следующем:
• автоматизированные системы управления О9нованы на локальных базах данных.
СППР - на информационных хранилищах, витринах данных;
• автоматизированные системы управления используют только внутренние данные. СППР используют внутренние и внешние данные;
• в автоматизированных системах управления используется одна модель данных
чаще всего - реляционная. В СППР применяются разные модели данных: витрин, реляционных и многомерных баз данных;
• обе системы различаются архитектурой хранения данных;
• автоматизированные системы управления обслуживают запросы, СППР обеспечивают интеллектуальные запросы;
• в отличие от автоматизированных систем управления СППР обеспечивает интеллектуальную поддержку принятия решений.
• Автоматизация деловых процессов, применяемая в системах электронного документооборота и групповой работы, автоматически обеспечила контроль исполнения деловых операций на уровне каждого сотрудника предприятия. Тем самым надобность в исполнительных информационных системах EIS отпала. Управленческие системы (MIS) разрабатываются на базе обработки детализированных данных предприятия как АРМ руководства всех уровней. Появление аналитических систем и технологий интеллектуального выбора данных позволило создать интеллектуальные системы поддержки принятия решений (DSS).
• Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) на базе аналитических данных подсказывают или помогают выбрать руководящему персоналу обоснованное решение, приносящее успех предприятию. Они предназначены для:
• Анализа данных, оценки сложившейся ситуаций для выработки решения;
• Выявления ограничений на принимаемое решение, противоречивых требований, формируемых внутренней и внешней средой;
• Генерация списка возможных решений (альтернатив);
• Оценки альтернатив с учетом ограничений и противоречивых требований для
выбора решения;
• Анализа последствий принимаемого решения;
• Окончательного выбора решения.
• Такие задачи относятся к классу слабо структурированных и неструктурированных задач, где невозможно без вмешательства человека дать четкие алгоритмы зависимостей между данными. В этих задачах количественные или качественные зависимости показателей либо неизвестны, либо заранее не определены. В хорошо структурированных задачах можно найти алгоритм построения количественных или качественных зависимостей, что упрощает их автоматизацию.
• Решение слабо структурированных задач основано на использовании экономико-математических моделей, методов экспертных оценок, многопроходного анализа данных.
Пользователями систем поддержки принятия решений являются руководители высших уровней управления предприятием и менеджеры аналитических служб. Отличие систем поддержки принятия решений от аналитических систем заключается в следующем. Аналитические системы подготавливают аналитическую информацию. Руководитель может на ее основе принять решение. Системы поддержки принятия решений проводят дальнейший анализ аналитической информации для выработки подсказки, списка решений или единственного обоснованного решения. Для реализации этих функций разработаны серверы DSS.
В настоящее время эксплуатируются четыре варианта архитектур СППР:
• функциональные СППР на основе внутренних локальных баз данных;
• на базе независимых витрин данных, информация которых не дублируется;
• на базе двухуровневой структуры информационного хранилища;
• на базе трехуровневой структуры информационного хранилища.
Информационные хранилища получают оперативную информацию из внутренних источников данных организации (от функциональных подсистем). Если в организации реализован электронный документооборот, то его данные также размещены в информационном хранилище. По интернету могут быть получены данные из внешних источников (web-серверов правительственных и законодательных органов, конкурентов и т.д.).
При размещении внутренних и внешних данных в информационное хранилище используются средства погружения, которые выполняют очищение, синхронизацию, агрегирование и преобразование данных информационного хранилища в целостную и взаимосвязанную информацию.
Для снятия нагрузки с основного информационного хранилища организации можно использовать витрины данных. Они содержат, в основном, информацию, используемую АРМ сотрудников, включая АРМ генерального директора (MIS). Они обеспечивают запросы, связанные с поиском и обработкой детализированных данных.
Система электронного документооборота обеспечивает управление документами и деловыми операциями. Тем самым реализуется разделение работ между сотрудниками, исполнительная система EIS на уровне каждого сотрудника.
OLAP-системы, инструменты Data Mining, технологии BIS предоставляют интеллектуальный капитал аналитическим службам и руководству предприятия всех уровней для подсказки решения. Заметим, что достаточно присутствие одной системы.
Системы поддержки принятия решений (DSS) используют аналитические данные OLAP-систем и систем интеллектуального выбора данных для выработки решения. Они также могут посредством транзакций обращаться к информационному хранилищу.
На рынке средств доступа к информации аналитические системы занимают до 40% сегмента IAT (Information Access Tools). Наблюдаются следующие тенденции:
• Ощутима бизнес-потребность в доступе к не структурируемой информации: текстам, графической, аудио-видео информации. Ее интеграция со структурируемыми данными приведет к появлению нового класса инструментов.
• Наблюдается тенденция слияния OLAP-систем с инструментами интеллектуального выбора данных.
• Большинство информационных хранилищ обеспечиваются средствами получения аналитических данных.
• Системы поддержки принятия решений проникают во все сферы экономической и финансовой деятельности: банковские, маркетинговые, финансовые системы, электронный бизнес, торговлю, корпоративные информационные системы.