- •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
Бм и субм
Данные и модели являются центральными элементами СППР. СППР отличается от аналитических ИС наличием интерактивных программ (с их помощью пользователь может исследовать и перемещаться по базам данных разных форм, размеров и типов) и баз моделей (внутри ее пользователь может конструировать, анализировать, интерпретировать одну или несколько моделей). На протяжении 60-х годов прошлого века управленческие системы разрабатывались на базе процедурных элементов, причем управления моделями состояло в управлении библиотеками процедур решений, представленных в форме программ и подпрограмм. В начале 70-х лет приобрела стабильность концепция БД, на основе которой и создавались информационные системы. Тем не менее, теперь общепризнанной стало мнение, что именно модели определяют отношения между данными, т.к. сугубо базовый подход к проектированию систем приводит к потере связей, соответствующим процессам и процедурам в среде решаемых задач. Поэтому наблюдается миграция от подхода данных к подходу моделей, которые становятся источником утверждений и выводов как база для осознания сути информационных отношений. Концепция управления моделями осознается все более широким кругом исследователей и специалистов как передний край в области информационных систем и систем поддержки принятия решений. Система управления моделями является одним из компонентов универсальной СППР. Функциями этого компонента есть классификация, организация и доступ к моделям, то есть эти функции аналогичные функции системы управления базами данных. База моделей (БМ) Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений. Пример. Модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы. Использование моделей в составе ИС началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа "что будет, если?" или "как сделать, чтобы?". Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении переменных. СППР содержит оптимизационные и неоптимизационные модели. |
Классификация
Существует множество типов моделей и способов их классификации, например: По цели использования модели подразделяются на Оптимизационные Связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат). В состав оптимизационных моделей относятся модели математического программирования — линейного (распределение ресурсов, оптимальное планирование, анализ сетевых графиков, транспортная задача), нелинейного, динамического; модели учета; модели анализа ценных бумаг для определения инвестиционной стратегии; модели маркетинга и т.д, Описательные Описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации). К не оптимизационным моделям принадлежат статистические модели (линейный и нелинейный анализ регрессий); методы прогнозирования (анализа) временного ряда; альтернативные методы моделирования (например, машинная имитация) и т.п . По способу оценки модели классифицируются на: Стохастические Оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками. Детерминистские Использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных. Эти модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения. По области возможных приложений модели разбираются на Универсальные Для использования несколькими системами Специализированные Для использования только одной системой. Это модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.
В СППР база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения: Стратегические модели Используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерны широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме. Тактические модели Применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать: финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями, -от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные. Оперативные модели Используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрипроизводственные данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные (т.е. могут быть использованы в различных организациях). Математические модели Состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. -от простейших процедур до сложных ППП. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как поодиночке, так и комплексно для построения и поддержания моделей. |