5.5. Системы поддержки принятия решений (сппр)
Для поддержки и обеспечения системы принятия управленческих решений на всех уровнях управления возможно использование современных информационных технологий. Спектр подобных решений очень широк. Это и системы принятия решений на основе сбора данных, и корпоративные порталы, и системы для обработки функциональной информации, и огромное множество подобных систем разного уровня. Однако наибольший интерес в системах данного направления вызывают специализированные решения класса СППР (систем поддержки принятия решений). Их применение дает возможность более точно моделировать ситуации, качественно оценивать опасности, моделировать их воздействие, а также выполнять анализ с большей точностью.
Рассмотрим характеристики программных продуктов класса СППР.
Интерактивность СППР. Означает, что система откликается на разного рода действия пользователя в диалоговом режиме.
Интегрированность СППР. Обеспечивает совместимость составных систем относительно управления данными и средствами общения с пользователями в процессе поддержки принятия решений.
Мощность СППР. Означает способность системы отвечать на самые важные вопросы.
Доступность СППР. Это способность обеспечивать выдачу ответов на запросы пользователя в нужной форме и в необходимое время.
Гибкость СППР. Характеризует возможность системы адаптироваться к изменениям потребностей и ситуаций.
Надежность СППР. Означает способность системы выполнять нужные функции на протяжении заданного периода времени.
Робастность (robustness) СППР. Это степень способности системы восстанавливаться в случае возникновения ошибочных ситуаций как внешнего, так и внутреннего происхождения.
Управляемость СППР. Означает, что пользователь может контролировать действия системы, вмешиваясь в ход решения задачи.
Основу СППР составляет комплекс взаимосвязанных моделей с соответствующей информационной поддержкой исследования, экспертные и интеллектуальные системы, включающие опыт решения задач управления и обеспечивающие участие коллектива экспертов в процессе выработки рациональных решений.
На рисунке 5.3 приведена архитектурно-технологическая схема информационно-аналитической поддержки системы принятия управленческих решений:
Первоначально информация хранится в оперативных базах данных OLTP-систем, но ее сложно использовать в процессе управления. Агрегированная информация организуется в многомерное хранилище данных Data Warehouse. Затем она используется в процедурах многомерного анализа (OLAP) и для интеллектуального анализа данных Data Mining.
Рис. 5.3. Архитектурно-технологическая схема
информационно-аналитической поддержки
системы принятия управленческих решений
Современных рынок ПО предлагает довольно широкий спектр готовых решений класса СППР. Западные: «CONCORDE», «ORET», «Y&R», «Quick Rating». Российские: «Эксперт», «ИКСИ», «ИСИС», «Парус», «КОНФЛИКТ», «МАИ», «РИСК-1», «КОНСЕНСУС».
5.6. Olap-технологии
В основе концепции оперативной аналитической обработки (OLAP) лежит многомерное представление данных. Формальное определение OLAP-технологии впервые было дано в статье Е.Ф. Кодда (E.F.Codd), которая вышла в свет в 1993 году, получила большой резонанс и привлекла внимание к возможностям многомерного анализа. По Кодду, многомерное представление данных представляет собой множественную перспективу, состоящую из нескольких независимых измерений, вдоль которых могут быть проанализированы определенные совокупности данных. Одновременный анализ по нескольким измерениям данных определяется как многомерный анализ. Каждое измерение включает направления консолидации данных, состоящие из серии последовательных уровней обобщения, где каждый вышестоящий уровень соответствует большей степени агрегации данных по соответствующему измерению. В этом случае становится возможным произвольный выбор желаемого уровня детализации информации по каждому из измерений.
К характеристикам OLAP-систем относятся:
- основные характеристики: многомерность модели данных, интуитивные механизмы манипулирования данными, доступность данных, пакетное извлечение данных, архитектура «клиент-сервер», прозрачность, многопользовательская работа;
- специальные характеристики: обработка ненормализованных данных, хранение результатов отдельно от исходных данных, выделение отсутствующих данных, обработка отсутствующих значений;
- характеристики построения отчетов: гибкое построение отчетов, стабильная производительность при построении отчетов, автоматическое регулирование физического уровня;
- управление размерностью: общая функциональность, неограниченное число измерений и уровней агрегирования, неограниченные операции между данными различных измерений.
Большинство современных OLAP-систем нельзя однозначно отнести ни к средствам разработки, ни к готовым приложениям. С одной стороны, их использование не требует длительного изучения теории и практики построения аналитических приложений. Но, с другой стороны, они не являются готовыми программными продуктами для решения аналитических задач, поскольку требуют определенной настройки на источники данных, алгоритмы анализа и формы представления итоговой информации. Эта двойственность приводит к многовариантности внедрения, которое может осуществляться как системным интегратором, так и квалифицированными специалистами компании-пользователя.
Универсальным критерием определения OLAP как аналитического инструмента является тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information – Быстрый анализ разделяемой многомерной информации). Рассмотрим детально каждую из составляющих этой аббревиатуры.
- Fast (быстрый). Это свойство означает, что OLAP-система должна обеспечивать ответ на запрос пользователя в среднем за пять секунд, при этом большинство запросов обрабатываются в пределах одной секунды, а самые сложные запросы должны обрабатываться в пределах двадцати секунд.
- Analysis (аналитический). OLAP-система должна справляться с любым логическим и статистическим анализом, характерным для бизнес-приложений, и обеспечивать сохранение результатов в виде, доступном для конечного пользователя. Средства анализа могут включать процедуры анализа временных рядов, распределения затрат, конверсии валют, моделирования изменений организационных структур и другие.
- Shared (разделяемый). Система должна предоставлять широкие возможности разграничения доступа к данным и одновременной работы многих пользователей.
- Multidimensional (многомерный). Система должна обеспечивать концептуально многомерное представление данных, включая полную поддержку множественных иерархий.
- Information (информация). Мощность различных программных продуктов характеризуется количеством обрабатываемых входных данных. Разные OLAP-системы имеют разную мощность: наиболее мощные из них могут оперировать, по крайней мере, в тысячу раз большим количеством данных по сравнению с самыми маломощными. При выборе OLAP-инструмента следует учитывать целый ряд факторов, включая дублирование данных, требуемую оперативную память, использование дискового пространства, эксплуатационные показатели, интеграцию с информационными хранилищами и т.п.
В настоящее время на рынке ПО предлагается большое число OLAP-систем. Западные: Arbor Software, IBM, Informix, Microsoft, Oracle, SAS Institute, Sybase и т.д. Однако, наибольшее распространение в России получили решения только Oracle и Microsoft. Российские: Intersoft Lab, Институт Открытых Систем, BaseGroup Labs.