Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
МОДУЛЬ_2.doc
Скачиваний:
13
Добавлен:
26.10.2018
Размер:
2.38 Mб
Скачать
  1. Визначення систем підтримки прийняття рішень (сппр). Напрями застосування сппр. Основні функції та властивості сппр.

Системи підтримки прийняття рішень (Decision Support System) — це інформаційні системи третього покоління. Вони мають не тільки загальне інформаційне забезпечення, а й загальне математичне забезпечення — бази моделей, тобто в них реалізована ідея розподілу обчислень подібно до того, як розподіл даних став вирішальним чинником у звичайних інформаційних системах. Hізноманіття визначень систем підтримки прийняття рішень відбиває широкий діапазон різних форм, розмірів, типів СППР. Але практично всі види цих комп’ютерних систем характеризуються чіткою родовою структурою, яка включає три голов­ні компоненти: підсистему інтерфейса користувача; підсистему управління базою даних і підсистему управління базою моделей. Зазначимо, що компоненти забезпечують у СППР. реалізацію ряду важливих концепцій побудови інформаційних систем: інтерактивність, інтегрованість, потужність, доступність, гнучкість, надійність, робастність,керованість. Напрями

На рівні стратегічного управління використовується ряд СППР, зокрема для довгострокового, середньострокового і корот­кострокового планування, а також для фінансового планування, включаючи систему для розподілу капіталовкладень. Орієнтовані на операційне управління СППР застосовуються в галузях маркетингу (прогнозування та аналіз збуту, дослідження ринку і цін), науково-дослідних та конструкторських робіт, в управлінні кадрами. Операційно-інформаційні застосування пов’язані з виробництвом, придбанням та обліком товарно-матеріальних запасів, фізичного розподілу їх та бухгалтерського обліку. Узагальнені СППР можуть інтегрувати дві або більше перелічених функцій. У США в 1984 р. був виконаний аналіз типів СППР, в результаті якого були виявлені пріоритетні галузі використання систем. До них належать: виробничий сектор; гірничорудна справа; транспорт; фінанси; урядова діяльність.

Функції:

1) КЕРУВАННЯ ДАНИМИ — забезпечує ефективне зберігання і виборку великих кількостей даних і має засоби управління даними;

2) МОДЕЛЮВАННЯ — надає можливість відбивати будь-які види зв’язків у галузі фінансів, маркетингу і виробництва в належ­ній формі;

3) ОДЕРЖАННЯ ЗВІТІВ — забезпечує генерацію звітів для користувачів;

4) КОНТРОЛЬ БЕЗПЕКИ — являє собою багаторівневу систему контролю безпеки з метою обмеження доступу до даних і інформації;

5) ГРАФІЧНЕ ВІДОБРАЖЕННЯ — включає велику кількість форматів графічного відображення для візуального сприйняття діаграм і графіків;

6) ПРОГНОЗУВАННЯ — реалізує методи лінійного прогнозу­вання, експоненціального згладжування, адаптивного прогнозування;

7) ЕКОНОМЕТРИЧНИЙ І СТАТИСТИЧНИЙ АНАЛІЗИ — дають змогу виділяти значущу інформацію про взаємозв’язки, які характеризують розглядувані планові періоди.

54. Покоління сппр. Властивості та недоліки першого покоління сппр. Функції та можливості систем другого покоління.

За час виникнення і розвитку інформаційних систем організаційного типу структура і надмірність даних і обчислень значно змінювалися, чим визначались покоління цих систем. В інформаційних системах першого покоління, які в зарубіжній літературі відомі під назвою «Системи опрацювання даних» («Електронне опрацювання даних», «Система електронного опра­цювання даних»), вітчизняній — «Автоматизовані системи управління (АСУ) — позадачний підхід»: — для кожної задачі окремо готувалися дані й створювалася математична модель. Такий підхід зумовлював інформаційну надмірність (одні й ті самі дані могли використовуватись для розв’язання різних задач) і математичну надмірність (моделі розв’язання різних задач мали загальні блоки). Типовими прикладами систем опрацювання даних є системи: керування запасами, виписування рахунків, нарахування зарплати.

Системи опрацювання даних були вузько прикладними й орієнтованими на автоматизацію робіт з паперами за рахунок ком­п’ютеризації великих масивів і потоків даних на операційному рівні. Розпізнавальною ознакою цих систем є ефективне опрацювання запитів, використання інтегрованих файлів для пов’язуван­ня між собою задач і генерування зведених звітів для керівництва. Оскільки кожна система була націлена на конкретне застосування, то опис своїх функцій (зазвичай у формі надрукованих керівництв (інструкцій) до процедур або у вигляді стандартів) був поданий мінімальним і призначений для спеціаліста у цій предметній галузі. Крім того, передбачалося, що користувачі мають значний досвід як у прикладній галузі, так і в роботі із системами, які обслуговують це застосування.

Інформаційні системи другого покоління відомі під назвою «управлінські (адміністративні) інформаційні системи» — Mana­gement Infоrmation System. Основною функцією таких систем є забезпечення керівництва інформацією. Типову управ­лінську інформаційну систему характеризує структурований потік інформації, інтеграція задач опрацювання даних, генерування запитів і звітів.

В управлінських інформаційних системах (УІС) вже були визнані переваги колективного користування даними, а також відзначено, що в одній організації багато прикладних програм використовують одні й ті самі робочі дані і має місце дублювання робіт у процесі збору, зберігання і пошуку цих даних. У міру збільшення кількості прикладних програм, що обслуговують усі рівні управління та опрацьовують одні й ті самі робочі дані, зростав обсяг дублювання, що ставало гальмом на шляху комп’ютеризації управління. Більше того, це дублювання часто було неефективним, оскільки спричинялося до несумісності прикладних програм. Виходом із цієї ситуації стала концепція створення єдиної централізовано керованої бази даних, яка обслуговує за допомогою спеціального програмного продукту — СУБД — усі прикладні програми організацій.

Основною проблемою створення великих розподілених баз даних є складність описати дані об’єктивно, незалежно від окремих приклад­них програм, з тим щоб спростити колективне використання даних різними прикладними програмами. Для опису даних широко застосо­вуються моделі та словники даних. Семантика даних, тобто вивчення змісту даних незалежно від окремих прикладних програм, стала самостійною галуззю досліджень.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]