- •1. Суть и этапы процесса управления на предприятии. Особенности их автоматизации
- •2. Суть и особенности процессного подхода. Описание бизнес-процессов
- •4. Системы управления ресурсам предприятия (erp): назначение, их состав и классификация, история возникновения.
- •5. Задачи erp-систем и их основные функциональные возможности
- •6.Типовая архитектура erp-систем. Классификация.
- •7. Примеры erp-систем, преимущества, проблемы и этапы их внедрения.
- •8 Особенности, архитектура, преимущества и возможности системы MicrosoftDynamics Axapta.
- •9. Особенности и основные возможности решения «1с: Предприятие» по управлению торговлей
- •10. Основные модули решения «1с: Предприятие» по управлению торговлей и примеры их использования.
- •11. Основные функциональные возможности приложений по автоматизации складского учета
- •13. Суть и особенности online-продаж.
- •1) Схема b2b илибизнес-бизнес ( business-to-business)
- •2) Схема с2с или потребитель-потребитель (consumer-to-consumer)
- •3)Схема b2c или бизнес-потребитель (business-to-consumer)
- •14. Online-продажи: безопасность, компоненты, процедура, преимущества и недостатки.
- •15. Основные этапы и особенности открытия и функционирования интернет - магазина в рб.
- •16. Каталоги и интернет-магазины для организации электронных продаж.
- •17. Основные модули и автоматизируемые процессы системы Prestashop.
- •18.Клиент-ориентированный подход в маркетинге. Концепция crm. Преимущества crm.
- •20.Регламенты взаимоотнош и бизнес-процессы в crm.
- •21 Примеры crm-решений. Преимущества и пробл. Внедрения.
- •22. Роль и место crm-систем в erp-системах.
- •23. Использование и особенности e-crm. Типовая функциональная структура.
- •24.Структура и основные функциональные возможности Terrasoft crm
- •25. Виды компьютерной графики. Кодирование граф-ой информации
- •26.Основные инструменты и структура программы AdobePhotoshop. Примеры использования инструментов.
- •27.Flash –технологии- назначение, особенности и составляющие. Типы анимации во Flash.
- •28. Типовая структура и особенности аналитических информационных систем.
- •29. Понятие и концепция хранилищ данных.
- •30. Модели хранилищ данных и основные компоненты хранилищ данных.
- •31. Технология olap, olap-куб – основные понятия.
- •32. Архитектура olap-систем, таблица фактов, таблицы измерений. Способы реализации многомерной модели.
- •33. Понятие, задачи Data Mining и связи с другими дисциплинами.
- •34. Методы DataMining. Визуальные инструменты DataMining.
- •35. Проблемы и вопросы DataMining. Области применения.
- •36. Метод «деревья решений»
- •37. Метод «кластеризация»
- •38. Особенности проектов Data Mining, типовая структура аналитических систем.
- •39. Основные этапы процесса Data Mining, общая схема анализа данных.
- •40.Методы эффективной работы с большими данными для DataMining.
- •41.Deductor – принципы работы и структура платформы. Возможности взаимодействия с другими системами.
30. Модели хранилищ данных и основные компоненты хранилищ данных.
Существуют два архитектурных направления – нормализованные
хранилища данных и хранилища с измерениями.
Нормализованные хранилища х-ся как простые в создании и управлении, недостатки нормализованных хранилищ – большое количество таблиц, из-за чего для получения какой-либо инфы нужно делать выборку из многих таблиц одновременно, что приводит к ухудшению производительности системы.
Хранилища с измерениями используют схему «звезда» или схему «снежинка». При этом в центре «звезды» находятся данные (Таблица фактов), а измерения образуют лучи звезды.Различные таблицы фактов совместно используют таблицы измерений, что
значительно облегчает операции объединения данных из нескольких предметных
таблиц фактов (Например, факты продаж и поставок товара). Особенностью схемы «снежинка» является то, что таблицы измерений могут быть соединены с таблицами измерений других иерархических уровней непосредственно, минуя таблицу фактов. Поэтому данную схему рекомендуется использовать при наличии иерархии измерений.
Недостатками схемы «снежинка» по сравнению со схемой «звезда» являются
-более трудная для понимания и реализации структура данных, а также более
-сложная процедура добавления значений в измерения, а ее преимущества –
-большее соответствие представлению данных в многомерной модели, намного
-более низкая вероятность появления ошибок несоответствия данных и большая
-(по сравнению со схемой «звезда») компактность представления иерархических данных, поскольку все значения измерений представляются только один раз.
Основные компоненты хранилищ данных:
1 Оперативные источники данных
2 Средства переноса и трансформации данных
3 Метаданные
4 Реляционное хранилище
5 OLAP-хранилище и OLAP-клиенты
6 Средства доступа и анализа данных
31. Технология olap, olap-куб – основные понятия.
OLAP - технология оперативной аналитической обработки данных, использующая методы и средства для сбора, хранения и анализа многомерных данных в целях поддержки процессов принятия решений. Можно считать, что работа идет с многомерными структурами данных (многомерными кубами), в которых числовые значения расположены на пересечении нескольких измерений.
Основное назначение OLAP-систем - поддержка аналитической деятельности, произвольных запросов пользователей - аналитиков. Цель OLAP-анализа - проверка возникающих гипотез.
Основные понятия:
Факт - это числовая величина которая располагается в ячейках гиперкуба.
Измерение - это множество объектов одного или нескольких типов, организованных в виде иерархической структуры и обеспечивающих информационный контекст числового показателя. Объекты, совокупность которых и образует измерение, называются членами измерений.
Ячейка - атомарная структура куба, соответствующая полному набору конкретный значений измерений.
Иерархия - группировка объектов одного измерения в объекты более
высокого уровня. Например - день-месяц-год. Иерархии в измерениях
необходимы для возможности агрегации и детализации значений показателей
согласно их иерархической структуре.