Создание систем поддержки принятия решений (СППР)

На основе хранилищ данных

В любой информационной системе в той или иной степени присутствуют СППР. Поэтому, сразу после приобретения техники и установки программного обеспечения, перед организацией встает задача создания системы поддержки принятия решений. По мере развития бизнеса, упорядочения структуры организации и налаживания межкорпоративных связей, проблема разработки и внедрения СППР становится особенно актуальной. Одним из подходов таких систем стало использование хранилищ данных.

В зависимости от данных, с которыми работают СППР, их можно разделить на оперативные, предназначенные для немедленного реагирования на текущую ситуацию, и стратегические – основанные на анализе большого количества информации из разных источников с привлечением сведений, содержащихся в системах, аккумулирующих опыт решения проблем.

Оперативные СППР получили название Информационных Систем Руководства (ИСР). Они представляют собой наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия или системы, отражающей в режиме реального времени все аспекты производственного цикла предприятия. Для ИСР характерны следующие основные черты:

c отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации запросах; число последних относительно невелико;

c ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде (таблицы, деловая графика, мультимедийные возможности и т.п.);

c ИСР, как правило, ориентированы на конкретный вертикальный рынок (финансы, маркетинг, управление ресурсами).

Примером СППР может служить разработанная корпорацией ORACLE программа Discoverer. Это простое в использовании средство для создания нерегламентированных запросов, анализа информации, генерации отчетов и их публикации на Web, которое дает бизнес-пользователям всех уровней возможность получать непосредственный доступ к информации, содержащейся в реляционных Хранилищах Данных, Витринах Данных и системах оперативной обработки транзакций (OLTP), поддерживающих бизнес-процессы в их организациях. Discoverer позволяет производить исследование данных посредством их детализации, «вращения» отчетов и создания диаграмм и графиков.

В Хранилищах Данных для улучшения производительности обычно производится предварительное агрегирование – огромные количества хранящихся данных суммируются в тех разрезах, которые могут представлять интерес для конечных пользователей. При запросе информации из детальной таблицы очень большого объема, Discoverer автоматически (прозрачно для пользователя) переадресовывает запросы к таблицам, в которых хранятся предварительно просуммированные итоги.

При работе с Discoverer не требуется точного совпадения запроса пользователя с имеющимися суммарными таблицами. Программа выбирает итоговые таблицы, наиболее близкие к требующимся, и (прозрачно для пользователя) производит все необходимые операции агрегирования по иерархии.

Открытый доступ. Чтобы обеспечить возможность интеграции данных из отчетов пользователя с другими приложениями для настольных систем, можно экспортировать отчеты в большое число форматов файлов, например, HTML, XLS, TXT. Доступ к другим базам данных (Informix, MS SQL Server, Sybase, DB2 и др.) можно осуществить с помощью ODBC. Можно посылать отчеты другим пользователям, используя для этого электронную почту с соответствующим MAPI.

Для обеспечения доступа к корпоративным данным максимальному числу пользователей и минимизации при этом затрат на администрирование организации используют Discoverer Viewer. Это Java–версия пользовательского варианта Discoverer, который позволяет анализировать данные, имея на компьютере только стандартный браузер Web. Вся логика Discoverer выполняется на сервере приложений, что позволяет добиться масштабируемости и простоты администрирования.

Стратегические СППР предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных подсказывают менеджерскому составу выводы и придают системе черты искусственного интеллекта. Такие системы создаются только в том случае, если структура бизнеса уже достаточно определена и имеются основания для обобщения и анализа не только данных, но и процессов их обработки. Если ИСР (информац.системы руководства) - системы оперативного управления производственными процессами, то СППР – это механизм развития бизнеса, который включает в себя некоторую часть управляющей информационной системы, обширную систему внешних связей предприятия, а также технологические и маркетинговые процессы развития производства.

 

Концепции хранилища данных (ХД)

Хранилища данных представляют собой предметно ориентированные, интегрированные, неизменные, поддерживающие хронологию данных системы, организованные для целей поддержки управления.

В основе технологии Хранилищ данных лежат две идеи:

1. интеграция ранее разъединенных детализированных данных, т.е. исторических архивов, данных из традиционных СОД, данных из внешних источников, в едином ХД, их согласование, и, возможно, агрегация;

2. разделение набора данных, используемых для операционной обработки, и набора данных, используемых для решения задач анализа.

Чем больше информации вовлечено в процесс принятия решений, тем более обоснованное решение может быть принято. Информация, на основе которой принимается то или иное решение, должна обладать такими качествами, как достоверность, полнота, непротиворечивость и адекватность. Поэтому при проектировании СППР возникает вопрос, на каких данных эти системы будут работать. В ИСР качество оперативных решений обеспечивается тем, что данные выбираются непосредственно из информационной системы управления предприятием (или из БД предприятия), которая адекватно отражает состояние бизнеса на данный момент времени. Ранние версии стратегических СППР в качестве исходных использовали относительно небольшой объем агрегированных* данных, поддающихся проверке на достоверность, полноту, непротиворечивость и адекватность.

По мере роста и развития ИСР, а также совершенствования алгоритмов принятия решений на основе агрегированных данных, системы принятия решений столкнулись с проблемами, вызванными необходимостью обеспечить растущие потребности бизнеса. В ИСР накопился объем данных, замедляющий процесс построения отчетов настолько, что менеджерский состав не успевал готовить на их основе соответствующие решения. Кроме того, с развитием межкорпоративных связей потребовалось вовлечь в процесс анализа данные из внешних источников, не связанных напрямую с производственными процессами и потому не входящих в систему управления предприятием.

В стратегических СППР традиционная технология подготовки интегрированной информации на основе запросов и отчетов стала неэффективной из-за резкого увеличения количества и разнообразия исходных данных. Произошла задержка менеджмента, требующего быстрого принятия решений. Помимо этого, постепенное накопление в БД

предприятия данных для принятия решений и последующий их анализ стали отрицательно сказываться на оперативной работе с данными. Решение было найдено и сформулировано в виде концепции Хранилища Данных (Data Warehouse, ХД), которое выполняло бы функции предварительной подготовки и хранения данных для СППР на основе информации из сторонних источников, которые в достаточном количестве стали доступны на рынке информации (рис.1.).

 

 

Внешние Объе- Витрины Отчеты

Источники дине- данных

ние

Прикладные и Опера- СППР/

Системы очистка цион- ИСР

данных ная системы

Накоплен. БД Корпора-

Данные тивное

ХД Средства

Internet ИАД

Intranet

 

Исходные данные Преобразование Хранилища

Данных

 

Рис.1. Информационная структура хранилища данных

Цель концепции Хранилищ данных:

c зафиксировать отличия в характеристиках данных в оперативных и аналитических системах (табл.1);

c определить требования к данным, помещаемым в целевую БД Хранилища данных;

c определить общие принципы и этапы ее построения, основные источники данных;

c предложить рекомендации по решению потенциальных проблем возникающих при выгрузке, очистке, согласовании, транспортировке и загрузке данных в целевую БД.

Таблица 1

Сравнение характеристик данных в информационных системах ориентированных на операционную и аналитическую обработку данных

 

Характеристика	Операционные	Аналитические
Частота обновления Источники данных Объемы хранимых данных Возраст данных Назначение	Высокая частота, маленькими порциями   В основном – внутренние   Сотни мегабайт, гигабайты     Текущие (за период от нескольких месяцев до одного года) Фиксация, оперативный поиск и преобразование данных	Малая частота, большими порциями   В основном – внешние   Гигабайты и терабайты     Текущие и исторические (за период в несколько лет, десятки лет)   Хранение детализированных и агрегированных исторических данных, аналитическая обработка, прогнозирование и моделирование

Предметом концепции ХД являются сами данные. После того как традиционная система обработки данных реализована и начинает функционировать, она становится таким же самостоятельным объектом, как и любой производственный процесс. В этом смысле данные обладают теми же свойствами и характеристиками, что и любой промышленный продукт: сроком годности, местом складирования (хранения), совместимостью с данными с других производств, рыночной стоимостью, транспортабельностью, компактностью, ремонтопригодностью и т.д. Предметом рассмотрения являются не способы описания и отображения объектов предметной области, а собственно данные, как самостоятельный объект предметной области, порожденной в результате функционирования ранее созданных систем оперативной обработки данных. Для понимания данной концепции необходимо выделить следующие моменты:

Ø концепция Хранилищ данных – это концепция подготовки данных для анализа;

Ø концепция Хранилищ данных не предопределяет архитектуру целевой СППР. Она указывает на то, какие процессы должны выполняться в системе, но не на то, где конкретно и как эти процессы должны выполняться.

Концепция ХД предполагает реализацию единого интегрированного источника данных.

Аналитические системы предъявляют более высокие требования к аппаратному и программному обеспечению, чем традиционные СОД. Реализация аналитической системы невозможна без разрешения таких вопросов, как:

c Неоднородность программной среды;

c Распределенность;

c Защита данных от НСД;

c Построение и ведение многоуровневых справочников метаданных;

c Эффективное хранение и обработка очень больших объемов данных.

Таблица

⇐ Предыдущая1234567Следующая ⇒

Поделиться: