5. Основные технологии и подсистемы кис.

Как уже говорилось, КИС (ERP) ориентированы на крупные компании и могут поддерживать тер­риториально разнесенные узлы или сети. В основном они имеют иерархическую структуру из нескольких уровней типа архитектуры Кли­ент-Сервер или же многоуровневой архитектуры модульного типа (в общем случае, как бы состоят из нескольких ИС, являющихся по отношению к КИС подсистемами) и реализуют самые современные технологии (Слайд 20):

• хранилища данных большой емкости DW (Data Warehouse)

• OLAP-кубы - многомерные иерархические структуры данных;

• DM - технологии интеллектуального анализа данных (Data Mining);

• OLAP-технологии (On - Line Analytical Processing) - методы и средства аналитической обработки данных.

Структура функциональных компонентов КИС, сложность алгоритмов обработки информации и соответствующих ИТ определяют вхождение в них таких ИС, как:

• системы оперативной обработки данных — OLTP (On - Line Transaction Processing);

• системы поддержки и принятия решений — DSS (Decision Support Systems).

К системам оперативной обработки данных относятся традиционные ИС учета регистрации первичной информации (бухгалтерские, складские системы, системы учета выпуска готовой продукции и т. п.) (Слайд 21).

В этих ИС выполняется сбор регистрация больших объемов первичной информации, используются достаточно простые алгоритмы расчетов и запросов к БД, структура которой стабиль­на в течение длительного времени. Логическая структура базы данных должна быть стабильной в течение 5-7 лет для эф­фективного функционирования СУБД и прикладного ПО.

В OLTP-системах большое значение придается функциям СУБД по защите БД от несанкционированного доступа, аппаратных и. программных сбоев в работе ИС. Формы входных и выходных документов, схемы документооборо­та жестко регламентированы. Для повышения эффективности функционирова­ния ИС используется архитектура Клиент—Сервер.

Данные, получаемые в OLTP-системе и хранящиеся в корпоративной БД, являются основой для деятельности OLAP-систем и СППР.

Системы поддержки и принятия решений ориентированы на реализацию слож­ных бизнес - процессов, требующих аналитической обработки информации, фор­мирование новых знаний. Анализ информации имеет определенную целевую ориентацию, например финансовый анализ предприятия, аудит бухгалтерского учета (Слайд 22). Отличительной особенностью этого класса ИС является:

• создание хранилищ данных большой емкости DW (Data Warehouse) путем интеграции данных из разнородных источников, находящихся в OLTP -системах;

• использование методов и средств аналитической обработки данных - OLAP-технологии (On - Line Analytical Processing);

• интеллектуальный анализ данных, обеспечивающий формирование новых знаний – DM - технологии (Data Mining).

ОПРЕДЕЛЕНИЕ Хранилище данных — это предметно-ориентированное, привязанное ко времени и неиз­меняемое собрание данных для поддержки процесса принятия управляющих решений.

На основе хранилищ данных создаются подмножества данных — OLAP-кубы - многомерные иерархические структуры данных, содержащие множество при­знаков (Слайд 23):

• дата/время (период времени, к которому относятся данные);

• уровень управления (структурное подразделение), которому соответствуют данные;

• сфера деятельности (бизнес-сфера, результат), к которой относятся данные;

• субъект управления (ЛПР - лицо, принимающее решение);

• вид ресурса и другие.

По этим признаками можно производить выборку данных в разных ракурсах путем их произвольного сочетания и вычисления статистических оценок. В результате анализа инфор­мации создаются различные отчеты, служащие основанием для принятия управленческих решений.

Основные инструментальные средства OLAP-технологий (Слайд 24):

1. Многомерные СУБД (MDDB — Multi Disentail Data Base). Как правило, объем многомерной базы данных ограничен, а структура данных многомерных СУБД жестко фиксирована. Многомерные СУБД применяются для создания БД, сложная аналитическая обработка которой обеспечивается специальным программным обеспечением. (SAS System компании SAS Institute, Plato OLAP Server beta 3 фирмы Microsoft).

2. Оперативная аналитическая обработка реляционных БД (Relation OLAP). Данные реляционных БД отображаются в иерархиче­ские структуры или иные многомерные формы представления данных для анализа, например, в виде так называемых OLAP-кубов. Обеспечены гибкость алгоритмов сбора исходных данных для формирования данных для анализа, универсальность методов проведения анализа данных, возможность представления результатов анализа в различных форматах. (Модуль Decision Cube Borland Delphi, OLAP-кубы Excel).

3. Инструментальные средства генерации запросов и отчетов, дополненные функ­циями OLAP - создание аналитических отчетов и отчетов иерархической структуры данных большой глубины, вычисление статистических итоговых функций и др. (Business Objects, Power Play фирмы Cognos).

В составе ERP (КИС) – систем обязательно OLAP-инструменты. OLAP--технологии включены в ERP-продукты как отдельные программные модули или самостоя­тельные ИС, имеющие доступ к корпоративному хра­нилищу данных (например, в SAP R / 3).