20.Состав автоматизированной информационной системы
Автоматизированная информационная система управления деятельностью предприятия - это взаимосвязанная совокупность данных, процедур, процессов, стандартов, программно-аппаратных и телекоммуникационных средств, предназначенная для сбора, обработки, систематизации, распределения, хранения, доставки в автоматизированном режиме информации конечному пользователю в соответствии с требованиями, вытекающими из целей деятельности.
MIS, как правило, является одним из основных модулей общей корпоративной ИС; для его разработки, внедрения и интеграции требуется тщательный анализ процессов и идентификация параметров информационного поля организации.
В российских компаниях MIS обычно развивается на базе систем TPS и OAS, с которых часто начинается автоматизация рутинных процедур и процессов. Вследствие этого MIS постепенно превращается в автоматизированную информационную систему управления предприятием (не путать с АСУП - Автоматизированной Системой Управления Производством).
Рис. 4.8. Состав автоматизированной информационной системы управления (MIS)
Технология работы в компьютеризированной информационной системе строится так, чтобы ею могло одновременно пользоваться большое количество сотрудников. Пользователями MIS являются практически все менеджеры компании. Выходные данные - периодические результаты деятельности в виде сводок, резюме, отчетов, докладных записок, служебные расследования. В связи с тем, что часть такой информации может быть конфиденциальной, менеджеры обладают доступом различной степени. MIS имеет функциональную и обеспечивающую части (рис. 4.8)
21. Системы поддержки принятия решений
Система поддержки принятия решений или СППР (Decision Support Systems, DSS) — это компьютерная система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в бизнесе и предпринимательстве. Интерактивные системы позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, проанализировать ее, а также выявить существующие бизнес - модели для решения определенных задач. С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.
Приведем основные характеристики систем поддержки принятия решения:
• предлагают гибкость использования, адаптируемость и быструю реакцию;
• допускают управление входом и выходом;
• работают практически без участия профессиональных программистов;
• обеспечивают информационную поддержку для решений проблем, которые не могут быть определены заранее;
• применяют сложный многомерный и многофакторный анализ и инструментальные средства моделирования.
22. Основные компоненты системы поддержки принятия решения
Выделяют четыре основных компонента:
информационные хранилища данных;
средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных (ETL);
многомерная база данных и средства анализа OLAP;
средства Data Mining.
Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структуры и оптимизированных для выполнения аналитических операций.
Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации DSS располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам.
Аналитические системы позволяют решать три основных задачи: анализ разнородной многомерной информации разной степени формализованности в реальном времени, последующий интеллектуальный анализ данных с построением моделей развития деловой ситуации и ведение отчетности.
Следовательно, применительно к бизнес-деятельности процесс принятия решения претерпевает разрыв как минимум в двух точках: на этапе выдвижения гипотез и на этапе экспериментальной верификации моделей. Ликвидировать эти разрывы призвано активно развивающееся направление информационных технологий - технология многомерного анализа данных (OLAP).
Коротко эту технологию можно охарактеризовать следующими словами: Быстрый Анализ Разделяемой Многомерной Информации (FASMI).
Ценность технологии многомерного анализа данных для бизнеса определяется тем, что она позволяет извлекать из "сырых" структурированных (как правило, в виде таблиц) данных информацию и знания, использование которых в принятии и реализации решений позволяет создавать дополнительную стоимость в компании по сравнению со стоимостью, создаваемой в отсутствие такой информации.