Понятие информационной системы. Классификация экономических ИС. Структура ЭИС

Другой классификационный  признак для ИС – степень формализации (структурированности) и сложности  алгоритмов обработки информации функциональных компонентов и соответствующих информационных технологий:

Системы оперативной  обработки данных – OLTP-системы (On-Line Transaction Processing) системы;

Системы поддержки и  принятия решений DSS (Decision Support Systems).

К системам оперативной  обработки данных относятся традиционные ИС учета и регистрации первичной информации (бухгалтерские, складские системы, системы учета выпуска готовой продукции и т.п.). В этих ИС выполняется сбор и регистрация больших объемов первичной информации, используются достаточно простые алгоритмы расчетов и запросов к базе данных (БД), структура которой стабильна в течение длительного времени (логическая структура базы данных должна быть стабильной в течение 5–7 лет для эффективного функционирования прикладного программного обеспечения).

В OLTP-системах большое  значение имеет защита БД от несанкционированного доступа, аппаратных и программных  сбоев в работе ИС. Формы входных  и выходных документов, схемы документооборота жестко регламентированы. Для повышения  эффективности функционирования ИС используются компьютерные сети с архитектурой «клиент-сервер».

Системы поддержки и  принятия решений ориентированы  на реализацию сложных бизнес-процессов, требующих аналитической обработки  информации, формирование новых знаний. Анализ информации имеет определенную целевую ориентацию, например финансовый анализ предприятия, аудит бухгалтерского учета.

Отличительной особенностью этого класса ИС является:

Создание хранилищ данных большой емкости (Data WareHouse – DW) путем  интеграции разнородных источников, находящихся в OLTP-системах;

Использование методов  и средств аналитической обработки  данных (On-Line Analytical Processing – OLAP-технологий);

Интеллектуальный анализ данных, обеспечивающий формирование новых знаний (Data Mining – DM технологий).

Б. Инмон дает следующее  определение: «Хранилище данных – это  предметно-ориентированное, привязанное  ко времени и неизменяемое собрание данных для поддержки процесса принятия управленческих решений».

На основе хранилищ данных создаются подмножества данных – OLAP-кубы, многомерные иерархические структуры данных, содержащие следующие признаки:

Дата/время (период времени, к которому относятся данные);

Уровень управления (структурное подразделение), которому соответствуют данные;

Сфера деятельности (бизнес-сфера, результат), к которой относятся данные;

Субъект управления (лицо, принимающее решение);

Вид ресурса и  др.

Эти признаки позволяют  агрегировать данные путем произвольного  сочетания признаков и вычисления статистических оценок. В результате анализа информации создается новое знание, полезное для целей управления. Содержательный анализ данных основан на применении инструментальных средств OLAP-технологий.