Корпоративные информационные системы
..pdfболее востребованы сегодня комплексные методики анализа эффективности бизнеса.
Для большинства организаций характерно наличие многочисленных разрозненных источников данных; еще хуже то, что источники эти часто содержат неактуальные, несогласованные или просто недостоверные данные. А это ведет к принятию неэффективных, а то и неверных решений.
Помимо чисто технических проблем (организация доступа к разным несогласованным источникам данных или консолидация данных в одном источнике) имеются проблемы методические (классификация и описание информации в терминах предметной области, способы контроля и очистки данных), а также организационные (владение и санкционирование доступа к информации).
Исторически сложилось так, что до середины 90-х годов были наиболее развиты решения по автоматизации оперативной деятельности (учет людских, материальных и финансовых ресурсов, регистрация различных операций и событий) – системы транзакци-
онной обработки данных (OLTP – On-Line Transaction Processing),
часто называемые оперативными системами. Эти системы обеспечивают регистрацию некоторых фактов, их непродолжительное хранение и сохранение в архивах, решение лишь оперативных, в меньшей мере тактических задач, но не обеспечивают решение стратегических задач, а потому не удовлетворяют в полной мере потребности бизнеса.
Основу таких систем составляют системы управления реляционными базами данных– БД, зачастую основанные на традиционном подходе– использовании уже построенных имеющихся систем для поддержки принятия решений. Обычно пытались строить просто систему запросов к оперативной системе и использовать полученные после интерпретации отчеты непосредственно для поддержки решений. Отчеты могли строиться на заказной базе, т.е. руководитель запрашивает отчет, и на регулярной – когда отчеты строятсяподостижениинекоторых событийили времени.
Пример. Традиционный процесс поддержки принятия решений может выглядеть таким образом: руководитель идет к специалисту информационного отдела и делится с ним своим вопросом. Затем специалист информационного отдела строит запрос к оперативной системе, получает электронный отчет, интерпретирует его изатемдоводит егодосведения руководящего персонала.
61
Конечно, такая схема обеспечивает в какой-то мере поддержку принятия решений, но она имеет крайне низкую эффективность и огромное число недостатков.
Предназначение OLAP-систем – в предоставлении информации для принятия решений. В основе концепции OLAP лежит идея многомерной модели данных. OLAP является средством оперативной аналитической обработки многомерных массивовданных:
♦позволяет значительно упростить и ускорить процесс подготовки и принятия решений руководящим персоналом;
♦служит цели превращения данных в информацию;
♦принципиально отличается от традиционного процесса поддержки принятия решений, основанного на рассмотрении структурированных отчетов.
1.8.6. Основные преимущества и недостатки OLAP-систем
Основные преимущества OLAP-систем сводятся к следующему:
♦предметная ориентированность. Это означает, что в кубах собрана информация о различных аспектах деятельности организации: закупках, продажах и т.п. Это отличает базы OLAP от оперативных БД, где данные организованы в соответствии с различными процессами, такими как, например, оформление и выписка документов, оформление заказов и др.;
♦многопользовательский режим работы. Клиент-серверная архитектура OLAP-продуктов обеспечивает одновременный доступ большого числа пользователей. При этом анализ производится одинаково быстро по всем аспектам информации независимо от размера
исложности структурыБД;
♦прямой доступ к данным позволяет пользователю видеть сразу всю информацию, не отфильтрованную отчетами. То есть если пользователь видит документ, например, со странной датой исполнения (например, накладная, датированная 5200 годом), то это означает, что такой документ реально существует в исходной (оперативной) базе;
♦сосредоточение необходимых данных в одном месте. Это положение отражает ту особенность, что вся аналитика, на-
62
пример, факта продажи (контрагент, менеджер, дата, вид сделки и прочее) хранится в том же кубе и доступ к ней не требует дополнительного обращения к каким-то внешним источникам (справочникам и т.п.);
♦удобные средства доступа, просмотра и анализа деловой информации. Пользователь получает интуитивно понятную модель данных, организуя их в виде многомерных кубов. Это позволяет ему проводить как сравнительный анализ показателей, так анализ различных сценариев по принципу «что – если», построенных на основе прогнозных и статистических данных компании;
♦удобная навигация по данным, как правило, с использование мышки. Это перемещение по иерархиям внутри измерения (переход от анализа по годам к анализу по кварталам, от анализа продаж по менеджерам к анализу продаж по регионам и т.д.) и перемещение между измерениями (переход от анализа по измерению «Время» к анализу по «Товарам» и т.д.);
♦разнообразные инструменты для обработки данных. Встроенные функции агрегации, ранжирования, сортировок, вычисления, правило Парето (80/20) и т.д.;
♦визуализация информации. От того, насколько удобно для восприятия пользователя будут представлены срезы, зависит качество анализа информации;
♦оn-line-функционирование обеспечивает выявление ассоциаций, закономерностей, трендов, проведение классификации, обобщения или детализации, составление прогнозов, т.е. предоставляет инструментдляуправленияпредприятиемвреальном времени;
♦простота освоения и использования сводных таблиц. Мало найдется пользователей, которые не работали бы с Excel. Excel как один из вариантов OLAP-клиента очень прост в использовании. Сводные таблицы Excel легко воспринимаются и требуют незначительных навыковвработесними;
♦неизменность данных позволяют формировать и в дальнейшем использовать для анализа массивы заранее обработанных данных (предвычисленные индексы), потому что OLAP-системы работают не с оперативными базами данных, а со стратегическими архивами, отличающимися низкой частотой обновления, интегрированностью, хронологичностью и предметной ориентированностью. Именно неизменность данных и позволяет вычислять их
63
промежуточное представление, ускоряющее анализ гигантских объемов информации;
♦хорошая оперативность. В отличие от классических методов поиска запросы формируются не на основе жестко заданных (или требующих для модификации вмешательства программиста и, следовательно, времени) форм, а с помощью гибких нерегламентированных подходов;
♦быстрая детализация итоговых данных. Просматривая сводные таблицы, пользователь видит сначала итоговые значения показателей (например, за период или по группе) и в случае необходимости может их легко детализировать (например, по 2005 году, по первому кварталу);
♦высокая скорость формирования отчетов. Скорость выполнения OLAP в десятки раз отличается от обычных. Дело в том, что
вOLAP-кубах расчет необходимых данных происходит заранее, и при формировании отчета пользователь ждет только вывода данных. Лю- бойсложностиOLAP-отчетыстроятсянеболее5–10 секунд;
♦высокая точность отчетов. Многие сталкивались с «несостыковкой» данных из-за дефекта учетной программы или из-за того, что учет велся параллельно в нескольких учетных системах. Например, когда не совпадают итоговые значения в разных разрезах. В OLAP-отчетах таких ситуаций не возникает, поэтому всем данным OLAP-отчета можно доверять;
♦возможность самостоятельного формирования нужных отчетов. В отличие от традиционных программ, которые выводят таблицу строго определенной формы и содержания, OLAP-техно- логии дают пользователю возможность сформировать тот отчет, который ему необходим в данный момент. Пользователь может развернуть данные по произвольной аналитике, посмотреть их более или менее подробно (например, разложить по дням данные за месяц или же посмотреть те же цифры поквартально), вывести или же убрать какие-то показатели, сформировать иерархические заголовки таблицы и многое другое;
♦возможность сведения данных из разных баз. Если в компании несколько подразделений с разной структурой БД и разными учетными программами, то OLAP-отчетность позволяет свести данные, консолидироватьих;
♦отсутствие надобности в привлечении программистов на текущие задачи. Для того чтобы пользоваться OLAP-отчет-
64
ностью, необходимо сформулировать один раз требования к ней. После этого специалист создаст механизмы наполнения ХД. На основании данных пользователь может сам создавать необходимые отчеты. Один отчет может заменять несколько отчетов простой системы. Легкость оперирования данными в OLAP-отчетах позволяет сэкономить деньги на создании многих обычных отчетов. Не требуется оплачивать обучение, потому как пользоваться Excel могут практически все.
Недостатки OLAP-системы оперативной аналитической обработкиданных:
♦слабая предрасположенность к произвольному дизайну форм, так как OLAP-отчеты – это, как правило, сводные таблицы;
♦выгрузка данных из баз в хранилище, разработка ХД, схемы наполнения его данными – требуют высокого уровня знаний специалиста;
♦при своем внедрении требуют достаточно большого объема дополнительных работ, прежде всего в области интеграции с имеющимися бизнес-системами (например, производственными системами, логистикой, системами складского и финансового учета). С технической точки зрения это означает необходимость разработки модулей сопряжения и переноса (преобразования) данных из этих систем, а также правильно подобранной аппаратной платформы;
♦их использование связано с созданием ХД, которые
вотличие от традиционных систем автоматизации оптимизируются на предоставление большого объема данных по различным аналитическим запросам. Причем во многих случаях эти данные
проходят предварительную обработку в самих хранилищах с целью уменьшения излишней детализации и увеличения скорости доступа;
♦ поскольку целью OLAP является быстрое предоставление разнообразной информации, подчас заранее не фиксированной, построение ХД должно производиться в изначально избыточном с точки зрения классической теории построения реляционных БД виде. Это связано с тем, что бизнес-системы оптимизированы на ввод фиксированной информации и уменьшение объема данных (нормализация БД).
65
1.8.7. ПрименениеOLAP-систем
На данное время разработано довольно много аналитических систем, сконструированных с использованием OLAP-технологии
(Нурегіоn OLAP, Elite OLAP, Oracle Express и много других). Рынок программных OLAP-продуктов постоянно расширяется. Современные системы оперативной аналитической обработки дают пользователям возможность решать ключевые задачи управления биз- нес-процессом. В частности, прикладные программы Нурегіоn OLAP разрешают выполнять анализ прибыльности; анализ направлений развития продукции; анализ продажи; анализ положения на рынке; анализ ассортимента продуктов; анализ риска; анализ конкурентоспособности; складывание отчетов из производительности; моделированиесценария; анализ бюджета ипрогнозовит.п.
Следует отметить, что в соответствии с современными взглядами на создание информационных систем OLAP-системы должны базироваться на специальной базе данных – ХД.
ВOLAP реализуется сложный интеллектуальный анализ данных. Возможность использования хорошо зарекомендовавших себя методов математической статистики, нейронных сетей, машинного обучения, визуализации данных, индукции правил, нечеткой логики, генетических алгоритмов и др. для решения задач подобного рода открыло новые возможности перед аналитиками, исследователями, а также теми, кто принимает решения – менеджерами и руководителями компаний. Сложность и разнообразие методов обработки данных требуют создания специализированных средств конечного пользователя для решения типовых задач анализа информации в конкретных областях. Поскольку эти средства используются в составе сложных многофункциональных систем поддержки принятия решений, они должны легко интегрироваться
вподобные системы. Другими словами, вся эта сложная математика заботливо скрыта от конечного пользователя дружественным интерфейсом.
ВOLAP-системах основное внимание уделено гибкости доступа и манипулирования информацией. На сегодняшний день большинство разработок в этой области относится к финансовой сфере, хотя возможно применение таких систем в различных областях деятельности человека.
66
Одним из первых пользователей технологии интеллектуального анализа данных стало федеральное правительство США. Оно применяет с 1996 года специализированное программное обеспечение для выявления случаев уклонения от уплаты налогов и для обработки материалов перехвата информационного обмена других государств.
По оценкам специалистов, очень перспективно применение подобных систем и для защиты информации. Например, анализ подлинности электронных платежей, выявление случаев неоправданной «активности» легальных пользователей в сети до совершения ими нарушений, анализ действенности принятой политики безопасности и т.д.
OLAP в отличие от прочих способов автоматизации бизнесдеятельности дает возможность получить пользователю «на выходе» не готовое четко структурированное решение, выдаваемое после включения ранее настроенного мастера обработки форм, а своеобразный материал для творческой оценки существующей ситуации. Поэтому сфера применения OLAP-анализа обычно ограничивается менеджерским составом предприятий разных размеров, которому приходится часто заниматься тактическими и стратегическими задачами вроде анализа ключевых показателей деятельности и сценариев развития, маркетинговым и финансово-экономическим анализом групп товаров или услуг, а также долгосрочным прогнозированием работыпредприятия илиегоподразделений.
Для этого пользователь OLAP-систем получает в руки мощный и, главное, очень гибкий инструмент создания различных отчетов по выбираемым им же разрезам и направлениям. При этом методики OLAP куда совершеннее привычных электронных таблиц, ведь помимо простых функций создания таблиц, графиков и диаграмм OLAP-системы дают возможность получить обобщенные данные по самостоятельно выбранным критериям, моментально углубиться в детали выбранных направлений, отфильтровать, сортировать или отбросить ненужные цифры или показатели.
Пример. Если менеджеру продаж компании требуется получить сезонные сводки динамики продаж выбранной категории товаров, система предложит ему всевозможные данные о продажах за месяц, квартал, год, а также найдет и проанализирует их зависимость от означенных факторов, скажем, времени проведения маркетинговых акций.
67
Крометого, базируясьнаоднойлишьстатистикепродаж, OLAPсистема может выявить эффективность работы разных подразделений компании, в том числе и в разрезе географической иерархии их взаимодействия. Приэтомпараметры, характеризующиеуспешностьподразделений, выбираются менеджером самостоятельно и в ряде случаев могут статьинструментоммотивацииуспешногоперсонала.
Ниже перечислены наиболее важные сферы применения OLAP-технологий.
♦Движение денежных средств. Могут анализироваться денежные обороты безналичных и наличных средств в разрезе бизнес-операций, контрагентов, валют и времени с целью оптимизации потоков, обеспечения ликвидности, и т.д. Состав измерений сильно зависит от особенностей бизнеса, отрасли и т.д.
♦Бюджет. Одна из самых перспективных областей применения OLAP-технологий – ни одна современная система бюджетирования не считается завершенной без наличия в ее составе OLAPинструментария для анализа бюджета. Большинство бюджетных отчетов легко строятся на основе OLAP-систем. При этом отчеты отвечают на очень широкую гамму вопросов: анализ структуры расходов и доходов, сравнение расходов по определенным статьям
уразных подразделений, анализ динамики и тенденций расходов на определенные статьи, анализ себестоимости и прибыли.
♦Финансовая отчетность. Технологично построенная система отчетности есть не что иное, как набор именованных показателей со значениями на дату, которые требуется сгруппировать и просуммировать в различных разрезах для получения конкретных отчетов. Когда это так, то отображение и печать отчетов наиболее просто и дешево реализуются в OLAP-системах. Некоторые страны уже перешли на такую технологию сбора данных. В некоторых отечественных контролирующих органах существуют планы перехода от ГОСТ-овских стандартов отчетов с многоэтажными шапками и алгоритмами типа «Итого, исключая строку 234 и включая строку 598 из отчета № 987» к системе к сбору показателей и выпуску отчетов по OLAP-технологии.
♦Результаты социологических опросов. Возможно, что
вэтой области существуют тонкие нюансы, которые следует знать при решении конкретных задач, но в первом приближении кажется, что OLAP исключительно хорошо подходит для представления и анализа результатов социологических опросов.
68
♦Объемы производства. Это еще один пример статистического анализа. Таким образом, можно анализировать объемы выплавленной стали, сваренного пива и пр.
♦Потребление расходных материалов. Например, имеется завод, состоящий из десятков цехов, в которых расходуются охлаждающие, промывочные жидкости, масла, ветошь, наждачная бумага – сотни наименований расходных материалов. Для точного планирования, оптимизации издержек требуется тщательный анализ фактического потребления расходных материалов.
♦Заработная плата. Анализ расходов на зарплату, сравнение расходовпоспециальностям, филиалам, людям, динамика фондаЗП.
♦Текучесть кадров на предприятии. Анализ текучести кадров в отделе, цехе, филиале по предприятию в целом в разрезе профессий, уровня образования, пола, возраста, времени.
♦Пассажирские перевозки. Анализ количества проданных билетов и сумм в разрезе сезонов, направлений, видов вагонов (классов), типов поездов (самолетов).
♦Грузовые перевозки. Анализ объемов перевозок, платы
вразрезе сезонов, направлений, видов вагонов, грузов, грузоотправителей, грузополучателей, станцийотправления, станцийполучения.
♦Простои транспорта (вагонов, самолетов, пароходов, грузовиков). Анализвременипростоя(полученныхштрафов) сточкизренияпричин (ремонт, отказ от погрузки-разгрузки), клиентов, исполнителей, железнодорожныхстанций(вокзалов, гаражей, аэропортов), типовгрузов.
♦Заболеваемость персонала (учащихся, трудящихся). Измерения– категории сотрудников (граждан), регион, отдел, профессия, возраст, дата. Факт– количество дней в году, в течение которых люди былинетрудоспособны.
♦Выбор недвижимости (офисов, складов, квартир). Измерения– обычные для этого рынка. Город, район, количество комнат, расстояниедо метро, этаж, типдома, датаит.д. Фактовтри– средняя цена, максимальная цена, минимальная цена. Манипулируя измерениями, покупатель может определиться со своими возможностями, апродавец проанализировать зависимости цен, динамику цен и назначить правильную цену.
Сегодня доступен целый ряд различных систем OLAP, ROLAP (реляционный OLAP), MOLAP (многомерный OLAP) –
Oracle Express, Essbase (Arbor Software), MetaCube (Informix) и дру-
гие. Все они представляют собой дополнительные серверные моду-
69
ли для различных СУБД, способные обрабатывать практически любые данные. Интеграция КИС с системой оперативного анализа информации позволит во много раз увеличить эффективность первой, посколькуданные внейбудут непростохраниться, а работать.
1.9. КОРПОРАТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ И ИНТЕРНЕТ, ИНТРАНЕТ-ТЕХНОЛОГИИ
Неотъемлемой чертой современных КИС стало применение технологий Internet. Использование Internet /Intranet-техно- логий в качестве базиса для построения КИС открывает новые возможности. Основной проблемой реализации подобной стратегии в рамках КИС является тот факт, что большинство данных, с которыми работает информационная система, относятся к операционной деятельности в узких рамках самой компании, и накопление и анализ всесторонних данных о круге потребителей представляет собой задачу, выходящую из этих рамок. Учитывая этот факт, при выборе составляющих КИС необходимо отдавать предпочтение программам, которые поддерживают полноценную работу из обычного браузера, фактически имеют тонкий клиент и специальное серверное программное обеспечение, обеспечивающее функционирование данного клиента. Такое техническое решение позволяет использовать стандартные хранилища данных из локальных, корпоративных и глобальных сетей, не требуя существенных затрат на дополнительное администрирование и поддержаниецелостности, надежностиибезопасностихраненияданных.
Использование технологий Internet позволяет организовать в Internet полнофункциональное виртуальное представительство, т.е. полный спектр информационной поддержки всех поставщиков, дистрибьюторов и потребителей продукции компании. Таким образом, осуществляется функция полной обратной связи по всему жизненному циклу изделий:
♦ управление сбытом/поставкой. Дистрибьюторы и потребители продукции могут напрямую заказывать продукцию через Internet. При этом заказ после его ввода и подтверждения становится документом в КИС и встает в очередь на обработку. Заказчик в любое время сможет контролировать этапы выполнения заказа, вплоть до отгрузки. Поставщики сырья и материалов,
70