- •Области применения ит - информационных технологий
- •Современные ит - информационные технологии
- •Цели внедрения информационных технологий
- •Этапы развития ит (информационных технологий)
- •Информационная система
- •Общие понятия об информационных системах - ис
- •Основные задачи информационных систем - ис
- •Пользователи информационных систем - ис
- •Процессы в информационных системах - ис
- •Система. Общие понятия о системе
- •Современные информационные системы - ис
- •Этапы развития информационных систем - ис
- •Математическое и программное обеспечение информационных систем - ис
- •Организационное обеспечение информационных систем - ис
- •Правовое обеспечение ис - информационных систем
- •Техническое обеспечение информационной системы - ис.
- •Принципы и методы создания ис - информационных систем
- •Методы и концепции создания ис - информационных систем
- •Принципы создания информационных систем - ис
- •Классификация информационных систем - ис
- •Классификация ис по масштабности применения
- •Классификация ис по концепции построения
- •Классификация ис по оперативности обработки данных
- •Классификация ис по признаку структурированности задач
- •Классификация ис по сфере деятельности
- •Классификация информационных систем по режиму работы
- •Классификация информационных систем по степени автоматизации
- •Классификация информационных систем по функциональности
- •По квалификации персонала и управления
- •По характеру обработки информации
- •Аналитические ис репортинга, oltp, data mining
- •Общие сведения об аналитических ис репортинга, oltp, data mining
- •Базовая аналитическая система
- •Классификация по области применения
- •Классы аналитических систем
- •Перспективы использования аналитических систем
- •Применяемые виды анализа
- •Системы репортинга
- •Рынок систем репортинга
- •Oltp - системы оперативной обработки транзакций
- •Data Mining (dm) - интеллектуальный анализ данных
- •Типы закономерностей
- •Классы систем Data Mining - dm
- •Алгоритмы ограниченного перебора
- •Генетические алгоритмы
- •Деревья решений (decision trees)
- •Нейронные сети
- •Предметно-ориентированные аналитические системы
- •Системы для визуализации многомерных данных
- •Системы рассуждений на основе аналогичных случаев
- •Статистические пакеты
- •Эволюционное программирование
- •Бизнес-приложения Data Mining
- •Банковское дело
- •Медицина
- •Молекулярная и генная инженерия
- •Розничная торговля
- •Страхование
- •Телекоммуникации
- •Проблемы, связанные с использованием Data Mining dm-технологии
- •Olap-системы оперативной аналитической обработки данных
- •Недостатки olap
- •Основные преимущества olap-систем
- •Предпосылки и причины появления olap
- •Принципы проектирования и использования многомерных бд
- •Типы используемых данных
- •Многомерная модель данных
- •Гиперкубические и поликубические модели данных
- •Операции с измерениями
- •Требования к olap-средствам
- •12 Основных правил olap- систем по Кодду
- •Fasmi Пендса и Крита
- •Кубы olap
- •Спуск и консолидация
- •Члены и метки. Иерархии. Аналитические операции.
- •Классификация olap по типу доступа к бд
- •Достоинства и недостатки rolap
- •Метаданные
- •Другие olap. Holap. Dolap. Jolap.
- •По месту размещения olap - машин
- •Olap-клиент
- •Olap-сервер
- •Применение olap - систем
- •Преимущества и недостатки
- •Определение dss (сппр)
- •Характеристики dss (сппр)
- •Структура сппр
- •Бм и субм
- •Классификация
- •Основные функции субм
- •Система управления интерфейсом
- •Управление сообщениями. Электронная почта.
- •Data Warehouse – хранилище данных - хд - систем обработки данных
- •Цели и задачи хранилищ данных
- •Концепция хд - хранилища данных
- •Единый источник даннх
- •Свойства данных
- •Структура ис на основе хд
- •Методы организации хд
- •Data Mart - Витрины данных
- •Интегрированное хд - хранилище данных
- •Непроектируемые витрины данных
- •Система постепенно развиваемых витрин данных
- •Data Warehouse Bus - хд с архитектурой шины
- •Объединенное (федеративное) хд
- •Требования к техническому и программному обеспечению
- •Основные компоненты хд
- •Проблемы интеграции данных
- •Сравнение оперативных и аналитических бд
- •Средства и методы построения хд - хранилищ данных
- •Применение готовых хранилищ данных
- •Студии для построения хд - хранилищ данных
- •Подход сверху вниз
- •Подход снизу вверх
- •Рекомендации по внедрению хд
- •Финансовые хранилища данных (хд)
- •Хд для управления человеческими ресурсами
- •Хранилища данных (хд) в области телекоммуникаций
- •Хранилища данных (хд) с возможностями Data Mining и Exploration
- •Хранилища данных в области страхования
- •Тенденции развития хранилищ данных
- •Операции и процедуры
- •Функции управления
- •Принципы управления
- •Информационные технологии и системы управления
- •Информационные технологии управления
- •Информационные системы управления (ису)
- •Виды обеспечений в составе иасу
- •Уровни управления
- •Ис организационного управления (исоу)
- •Ису "Галактика"
- •Система управления Парус
- •Корпоративные информационные системы - кис
- •Определения и назначения кис
- •Перспективы развития корпоративных информационных систем (кис)
- •Современные корпоративные информационные системы
- •Структура корпоративных информационных систем
- •Требования к корпоративным базам данных
- •Требования к техническому обеспечению кис
- •Кис и Internet, Intranet-технологии
- •Особенности создания кис на базе Workflow-систем
- •Системы управления документами - суд
- •Средства обработки бумажных документов
- •Мировой рынок корпоративных информационных систем
- •Экспертные интеллектуальные ис (информационные системы)
- •Структура и типы сии
- •Терминология систем искусственного интеллекта
- •Эволюция экспертных систем
- •Второе поколение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- •Первое поколение экспертных систем
- •Третье поколение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- •Назначение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- •Структура экспертных интеллектуальных систем
- •База знаний (бз). Правила.
- •Интерфейс пользователя - диалог с экспертной системой
- •Решатель (интерпретатор, дедуктивная машина)
- •Виды знаний в экспертных системах
- •Организация знаний в базе данных
- •Уровни представления и уровни детальности
- •Особенности разработки экспертных интеллектуальных систем
- •Технология разработки экспертных интеллектуальных систем
- •Основные компоненты ис офисной автоматизации
- •Ис управления бизнес-процессами
- •Определение вмр( управление бизнес-процессами)
- •Примеры использования вмр(Business Performance Management)
- •Ис банковской деятельности
- •Программно-техническая платформа абс(автоматизированной банковской системы)
- •Функциональная структура абс (автоматизированной банковской системы)
- •Районный уровень статистичекой службы Украины
- •Региональный (областной) уровень статистичекой службы Украины
- •Центральный (государственный) уровень статистичекой службы Украины
- •Ис в налоговых органах Украины
- •Автоматизированная информационная система (аис) «Налоги»
- •Ис(информационная система) в страховании
- •Функциональные подсистемы аис «Страхование»
- •Информационное обеспечение системы страхования
- •Ис(информационные системы) управления персоналом
- •Функциональная направленность систем управления персоналом
- •Эффекты от внедрения hr-систем управления персоналом
- •Ис(информационные системы) на основе производственных стандартов
- •Эволюция стандартов планирования производства
- •Стандарт mrp II (Manufacturing Resource Planning)
- •Подробнее об mrp1 - стандарте планирования материальных ресурсов
- •Входные элементы mrp-системы
- •Основные операции, достоинства и недостатки mrp-системы
- •Преимущества и процесс планирования mrp-систем
- •Принцип работы mrp-системы и результаты работы
- •Требования к производству для успешного внедрения mrp-системы
- •Цели и задачи системы-mpr
- •Процесс crp(Capacity Requirements Planning)
- •Входные данные crp(Capacity Requirements Planning)
- •Значение crp(Capacity Requirements Planning)
- •Подробнее о mrpii - стандарте планирование производственных ресурсов
- •Процессы mprii
- •Цели и задачи системы-mprii
- •Функциональные блоки mrp II
- •Планирование потребностей в сырье и материалах
- •Главный календарный план производства
- •Инструментальное обеспечение
- •Интерфейс с финансовым планированием
- •Оценка деятельности ( Performance Measurement ) в mrp II
- •Планирование продаж и операций
- •Планирование ресурсов распределения
- •Управление входным и выходным материальным потоком в mrp II
- •Преимущества mprii
- •Концепция erp-системы
- •Структура erp - системы
- •Общая характеристика erp
- •Преимущества erp - системы
- •Csrp - стандарт(Customer Synchronized Resource Planning) и система
- •Современная концепция управления ресурсами csrp
- •Преимущества csrp
- •Жизненный цикл - общие понятия
- •Жизненный цикл изделия (жци)
- •Этапы жци
- •Классификация данных в связи со стадиями жци
- •Маркетинг и исследование жизненного цикла.
- •Разработка-производство жц
- •Этапы жц промышленных изделий и системы их автоматизации
- •Жизненный цикл ис
- •Жизненный цикл производственных ис
- •Cals-методология поддержки жц ис
- •Cals-стратегия
- •Cals-технологии
- •Базовые принципы cals-технологии
- •Безмужаное представление информации
- •Виртуальное производство
- •Интегрированная информационная среда cals
- •Концепция cals
- •Параллельный инжиниринг
- •Реинжиниринг бизнес-процессов
- •Системы cals
- •Управление процессами
- •Стандарты cals
- •Другие стандарты cals
- •Стандарт iso 10303 (step)
- •Стандарт iso 13584 (p_lib) и семейство стандартов idef
- •Применение cals
Olap-системы оперативной аналитической обработки данных
Оперативный анализ состояния рынка товаров и услуг, своевременное принятие экономически обоснованных решений являются гарантией успеха деятельности любого предприятия. Основным требованием, предъявляемым к ИС, ориентированной на анализ данных, является своевременное обеспечение аналитика всей информацией, необходимой для принятия решения. При анализе больших объемов информации возникает проблема поиска и представления требуемых данных в виде, подходящем для анализа, т.к. централизация и удобное структурирование - это далеко не все, что нужно аналитику. Ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации информации. |
OLAP (On-Line Analytical Processing)
OLAP OLAP (On-Line Analytical Processing) – это класс приложений и технологий, предназначенных для оперативной аналитической обработки многомерных данных (сбор, хранение, анализ) для анализа деятельности корпорации и прогнозирования будущего состояния с целью поддержки принятия управленческих решений. Технология OLAP применяется, чтобы упростить работу с многоцелевыми накопленными данными о деятельности корпорации в прошлом и не погрязнуть в их большом объеме, а также превратить набор количественных показателей в качественные, позволяет аналитикам, менеджерам и управляющим сформировать свое собственное видение данных, используя быстрый, единообразный, оперативный доступ к разнообразным формам представления информации. Такие формы, полученные на основании первичных данных, позволяют пользователю сформировать полноценное представление о деятельности предприятия. Функциональность OLAP, как систем реализующих интеллектуальный анализ данных, заключается в динамическом многомерном анализе консолидированных данных предприятия, направленном на поддержание следующих аналитических и навигационных видов деятельности пользователя:
OLAP-технология OLAP-технология является альтернативой традиционным методам анализа данных, основанным на различных системах реализации SQL-запросов к реляционной БД. OLAP-системы играют важнейшую роль в анализе и планировании деятельности крупных предприятий и являются одним из направлений развития ИТ. В основу кладутся требования людей принимающих решения к предоставляемой информации, сложившейся индивидуальные особенности ведения дел и принятый механизм принятия решения. С точки зрения пользователя основное отличие OLAP-системы от ХД заключается: в предметной структурированности информации (именно предметной, а не технической). Работая с OLAP-приложением, пользователь применяет привычные категории и показатели – виды материалов и готовой продукции, регионы продаж, объем реализации, себестоимость, прибыль и т. п. А для того чтобы сформировать любой, даже довольно сложный запрос, пользователю не придется изучать SQL. При этом ответ на запрос будет получен в течение всего нескольких секунд. Кроме того, работая с OLAP-системой, экономист может пользоваться такими привычными для себя инструментами, как электронные таблицы или специальные средства построения отчетов. Разработка решений по управлению предприятием Разработка решений по управлению предприятием попадает в разряд областей наиболее сложно подающихся автоматизации. Однако сегодня имеется возможность оказать помощь руководителю в разработке решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия. Фактически, руководители различных рангов получают принципиально новый инструмент для более эффективного принятия управленческих решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия. На сегодняшний момент проблему понимания и установления взаимосвязей между агрегированными данными наилучшим образом решают продукты, использующие многомерный оперативный анализ данных OLAP. Корпоративная аналитическая система, построенная на основе OLAP-технологии, позволяет различным категориям пользователей компании в реальном масштабе времени работать с обобщенной аналитической информацией и эффективно ориентироваться в больших объемах данных. OLAP-модули редко взаимодействуют с другими системами автоматизации, ведь БД последних зачастую имеют достаточно своеобразный вид и набор специальных показателей. Главная особенность аналитических БД (OLAP) – это возможность формирования нерегламентированных запросов к аналитической БД. Загрузка данных в систему производится из оперативной БД предприятия. Корпоративная аналитическая система может состоять из нескольких модулей, каждый из которых обрабатывает несколько информационных массивов, необходимых для проведения всестороннего анализа соответствующего аспекта деятельности предприятия. Информационная модель, на основе которой разработана информационная система, в полном объеме описывает все аспекты предметной области и обеспечивает наглядность и простоту доступа к необходимым для анализа данным. Внешнее отображение информации в системе Внешнее отображение информации в системе реализовано в виде электронной таблицы или графика с использованием механизма двумерных сечений куба многомерной БД. Сечение определяется пользователем путем выбора двух независимых размерностей (ребер куба), значения которых будут представлены в строках и столбцах электронной таблицы, и фиксации значений всех других размерностей информационной модели. Интерфейс предлагаемой системы представляет собой несколько экранных форм, каждая из которых включает в себя электронную таблицу или график. OLAP (On-Line Analytical Processing) - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология, это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. Термин OLAP очень популярен в настоящее время и OLAP-системой зачастую, но не совсем верно, называют любую DSS-систему, основанную на концепции ХД и обеспечивающих малое время выполнение (On-Line) аналитических запросов, не зависимо от того, используется ли многомерный анализ данных. |