Система поддержки принятия решений

СОДЕРЖАНИЕ 

Введение……………………………………………………………………..3

1. Система поддержки принятия решений (СППР)……………………….4

2. Классификация СППР……………………………………………………6

3. OLAP-системы……………………………………………………………9

4. Хранилища данных……………………………………………………….12

Заключение…………………………………………………………………..17

Список литературы………………………………………………………….18 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение

Системы поддержки  принятия решений — основа ИТ-инфраструктуры различных компаний, поскольку эти  системы дают возможность преобразовывать  обширную бизнес-информацию в ясные и полезные выводы. Сбор, обслуживание и анализ больших объемов данных, — это гигантские задачи, которые требуют преодоления серьезных технических трудностей, огромных затрат и адекватных организационных решений.

Концепция систем поддержки принятия решений (СППР)  включает целый ряд средств, объединенных общей целью — способствовать принятию рациональных и эффективных управленческих решений. 

 Система поддержки  принятия решений — это диалоговая  автоматизированная система, использующая  правила принятия решений и соответствующие модели с базами данных, а также интерактивный компьютерный процесс моделирования.  

 Основу СППР  составляет комплекс взаимосвязанных  моделей с соответствующей информационной  поддержкой исследования, экспертные  и интеллектуальные системы, включающие опыт решения задач управления и обеспечивающие участие коллектива экспертов в процессе выработки рациональных решений. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Система поддержки принятия решений (СППР).

Система поддержки  принятия решений (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) — компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

Для анализа  и выработок предложений в  СППР используются разные методы. Это  могут быть: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах  данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР, или ИСППР.

Использование системы позволяет найти ответы на множество вопросов, возникающих  у руководителей компании, например:

У генерального директора:

На сколько  процентов выполнен план по продажам, доходу, прибыли, расходам?

У руководителя отдела по работе с партнерами:

Какие из партнеров приносят наибольший доход, прибыль ?

У руководителя департамента закупок:

Как часто происходят задержки поставок от того или иного  поставщика ?

Процесс создания системы управленческой отчетности, анализа данных и поддержки принятия решений состоит из следующих этапов:

1.Анализ существующих  на предприятии информационных  потоков и процедур управления  предприятием;

2.Выявление показателей,  влияющих на финансово-экономическое состояние предприятия и отражающих эффективность ведения бизнеса (на основе данных из уже использующихся систем);

3.Выработка процедур, обеспечивающих получение управленческим  персоналом необходимой информации  в нужное время, в нужном  месте и в нужном виде;

4.Настройка программных  средств многомерного анализа;

5.Обучение персонала  Заказчика работе с программными  средствами многомерного анализа. 

Итог – продуманные  решения опирающиеся на информационный фундамент, адекватные действия, квалифицированное исполнение и как результат успех всего предприятия.

Определим СППР таким образом: СППР - интерактивная компьютерная система, предназначенная для поддержки принятия решений в слабоструктурированных и неструктурированных проблемах различных видов человеческой деятельности .

Существенными концепциями этого определения  являются:

-компьютерная интерактивная (т.е. не обусловливающая обязательного непосредственного использования ЛПР системы поддержки принятия решений );

-поддержка принятия решений (решение принимает человек);

-слабоструктурированных и неструктурированных проблем (именно такими проблемами занимаются руководители).

Рассмотрим, что  же представляет собой классификация  проблем на слабоструктурированные, неструктурированные и структурированные.

Неструктурированные задачи имеют только качественное описание, основанное на суждениях ЛПР, количественные зависимости между основными характеристиками задачи не известны.

Структурированные задачи характеризуются существенными зависимостями, которые могут быть выражены количественно.

Слабоструктурированные задачи занимают промежуточное положение и являются "сочетающими количественные и качественные зависимости, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать" .

Можно выделить три компонента, составляющие основу классической структуры СППР, которыми она отличается от других типов информационных систем: подсистему интерфейса пользователя, подсистему управления базой данных и подсистему управления базой моделей.

Если посмотреть на СППР с функциональной стороны, можно выделить следующие ее компоненты :

-сервер хранилища данных ;

-инструментарий OLAP ;

-инструментарий Data Mining.

Эти компоненты СППР рассматривают такие основные вопросы: вопрос накопления данных и их моделирования на концептуальном уровне, вопрос эффективной загрузки данных из нескольких независимых источников и вопрос анализа данных.

Можно сказать, что использование оперативной  аналитической обработки (систем OLAP ) на сегодня ограничивается обеспечением доступа к многомерным данным.

Технология Data Mining представляет в СППР наибольший интерес, поскольку с ее помощью можно провести наиболее глубокий и всесторонний анализ данных и, следовательно, принимать наиболее взвешенные и обоснованные решения.

2. Классификация СППР

Вопрос классификаций  СППР на сегодняшний день является актуальным, продолжаются разработки новых таксономий. Рассмотрим две из них.

Ниже приведена  классификация СППР по сходству некоторых признаков (D.J. Power, 2000):

-СППР, ориентированные на данные (Data-driven DSS, Data-oriented DSS );

-СППР, ориентированные на модели (Model-driven DSS );

-СППР, ориентированные на знания (Knowledge-driven DSS );

-СППР, ориентированные на документы (Document-driven DSS );

-СППР, ориентированные на коммуникации и групповые СППР (Communications-Driven Group DSS );

-Интер-организованные и Интра-организованные СППР (Inter-Organizational или Intra-Organizational DSS );

-Специфически функциональные СППР или СППР общего назначения (Function-Specific или General Purpose DSS );

-СППР на базе Web (Web-Based DSS ).

В зависимости  от данных, с которыми работают СППР, выделяют два основных их типа СППР: EIS и DSS.

EIS (Execution Information System) - информационная система Руководства, ИСР.

СППР этого типа являются оперативными, предназначенными для немедленного реагирования на текущую ситуацию. В большинстве они ориентированы на неподготовленного пользователя, потому имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации и перечень решаемых задач. Такие системы основаны на типичных запросах, число которых относительно невелико; отчеты, полученные в результате таких запросов, представляются в максимально удобном виде.

DSS (Decision Support System). К системам этого типа относят многофункциональные системы анализа и исследования данных. Они предполагают глубокую проработку данных, которую можно использовать в процессе принятий решений.

Системы этого  типа, в отличие от EIS, рассчитаны на пользователей, имеющих как знания в предметной области, так и возможности использования современных компьютерных технологий. Этим системам присущи черты искусственного интеллекта, за счет возможности проработки исходных данных в конкретные выводы по поставленной задаче. Такие системы имеет смысл создавать, если есть основания для обобщения и анализа данных и процессов их обработки.

В последнее  время к СППР относят только второй тип, т.е. DSS.

Системы этого  типа иногда называют динамическими, т.е. они должны быть ориентированы на обработку неожиданных (ad hoc) запросов. Поддержка принятия решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах.

Область детализированных данных (OLTP-системы).

Целью большинства  таких систем является поиск информации, это так называемые информационно-поисковые системы. Они могут использоваться в качестве надстроек над системами обработки данных или как хранилища данных.

Сфера агрегированных показателей ( OLAP -системы).

Задачами OLAP систем является обобщение, агрегация, гиперкубическое представление информации и многомерный анализ. Это могут быть многомерные СУБД или же реляционные базы с предварительной агрегацией данных.

Сфера закономерностей (Data Mining).

Такое деление  систем на EIS и DSS не обязательно означает реализацию СППР одного из типов. Они могут существовать параллельно, когда каждая из систем предоставляет свои функции определенной категории пользователей.

Общая схема  поддержки принятия решений включает:

помощь ЛПР  при оценке состояния управляемой  системы и воздействий на нее; выявление предпочтений ЛПР;

генерацию возможных  решений;

оценку возможных  альтернатив, исходя из предпочтений ЛПР;

анализ последствий  принимаемых решений и выбор  лучшего с точки зрения ЛПР.

3. OLAP-системы

В основе концепции  OLAP, или оперативной аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing), лежит многомерное концептуальное представление данных (Multidimensional conceptual view).

Термин OLAP введен Коддом (E. F. Codd) в 1993 году. Главная идея данной системы заключается в построении многомерных таблиц, которые могут быть доступны для запросов пользователей. Эти многомерные таблицы или так называемые многомерные кубы строятся на основе исходных и агрегированных данных. И исходные, и агрегированные данные для многомерных таблиц могут храниться как в реляционных, так и в многомерных базах данных. Взаимодействуя с OLAP -системой, пользователь может осуществлять гибкий просмотр информации, получать различные срезы данных, выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени. Вся работа с OLAP -системой происходит в терминах предметной области.

OLAP-продукты

Сейчас на рынке  представлено огромное многообразие OLAP -систем. Разработано несколько классификаций продуктов этого типа: например, классификация по способу хранения данных, по месту нахождения OLAP -машины, по степени готовности к применению. Рассмотрим первую из приведенных классификаций.

Существует три  способа хранения данных в OLAP -системах или три архитектуры OLAP -серверов :

MOLAP (Multidimensional OLAP );

ROLAP (Relational OLAP );

HOLAP (Hybrid OLAP ).

Таким образом, согласно этой классификации OLAP -продукты могут быть представлены тремя классами систем.

В случае MOLAP, исходные и многомерные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе. Такой способ хранения обеспечивает высокую скорость выполнения OLAP -операций. Но многомерная база в этом случае чаще всего будет избыточной. Куб, построенный на ее основе, будет сильно зависеть от числа измерений. При увеличении количества измерений объем куба будет экспоненциально расти. Иногда это может привести к "взрывному росту" объема данных, парализующему в результате запросы пользователей.