Файл: Реферат дисциплина Надежность информационных систем Тема Классификационные признаки аналитических методов студент группы ин518(2) Ф. И. О. Постнов А. В. Город Омск.docx

Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сибирский институт бизнеса и информационных технологий»

РЕФЕРАТ

1. 
   Дисциплина: Надежность информационных систем
   

Тема: Классификационные признаки аналитических методов
Выполнил: студент группы ИН-518(2)

Ф.И.О. Постнов А. В.

Город: Омск

Омск 2023

Содержание

Введение

Существование современного общества немыслимо без его основного ресурса – информации. Информация - это отражение внешнего мира с помощью знаков или сигналов. Информационная ценность сообщения заключается в новых сведениях, которые в нем содержатся (в уменьшении незнания).

Понимая информацию как один из основных стратегических ресурсов, без которого невозможна деловая, управленческая, вообще любая социально значимая деятельность, необходимо уметь оценивать ее как с качественной, так и с количественной стороны. На этом пути существуют большие проблемы из-за нематериальной природы этого ресурса и субъективности восприятия конкретной информации различными индивидуумами человеческого общества. С этой точки зрения классификация информации является важнейшим средством создания систем хранения и поиска информации, без которых сегодня невозможно эффективное функционирование информационного обеспечения управления.

Главной целью работы является рассмотрение классификационных признаков аналитических методов. Для этого нужно рассмотреть следующие задачи и вопросы. Первой задачей является изучение общих понятий по данной теме. Изучить информационно-аналитических систем их назначение, состав, функции. Проанализировать составные части информационно-аналитических систем их процессы.

1.1 Назначение информационно-аналитических систем

Назначением любой современной информационно-аналитической системы (ИАС) является обеспечение руководителей, аналитиков и менеджеров информацией о всех аспектах деятельности компании для ее последующей оценки и анализа. В состав информационно-аналитической системы обычно включаются следующие подсистемы:

---

• 
  Подсистема сбора и хранения корпоративных данных, решающая задачи по сбору и фильтрации данных, накоплению и индексированию информации, обеспечивающая возможность использования информации в аналитических целях, а также при поддержке принятия решений на различных уровнях управления;
  
• 
  Подсистема доступа к данным, анализа и корпоративной отчетности, включающая в себя модули, обеспечивающие доступ к данным и защиту конфиденциальной информации, инструменты по поддержке принятия решений и оперативному анализу информации, средства корпоративной отчетности и визуализации данных.
  

Первая подсистема традиционно базируется на технологии оперативной обработки транзакций OLTP (On-Line Transaction Processing). В основе второй лежит концепция хранилищ данных (Data Warehouse).

Хранилища данных содержат непротиворечивые консолидированные исторические данные предприятия, отражающие его деятельность за достаточно продолжительный период времени, а также данные о внешней среде его функционирования.

Часто, наряду с общим хранилищем данных предприятия, используют витрины данных (Data Mart), представляющие собой специализированные аналитические базы данных по конкретному подразделению или аспекту деятельности предприятия. В соответствии с этим хранилище данных может иметь как двухуровневую (источники данных – хранилище данных), так и трехуровневую (источники данных – общее хранилище данных – специализированные аналитические базы данных) архитектуру.

Другими словами, хранилище данных определяется как “предметно-ориентированная, интегрированная, зависимая от времени, некорректируемая коллекция данных, предназначенная для поддержки принятия управленческих решений”.

Основной целью создания информационно-аналитических систем является перемещение информационного базиса компании из аморфной среды в структурированную, развивающуюся в соответствии с заранее намеченным планом, являющуюся источником информации, отвечающей насущным потребностям бизнеса. Создание и наполнение такой среды является первым шагом на пути к архитектуре корпоративных данных (информационной архитектуре), способной удовлетворять информационные потребности бизнеса.

Информационно-аналитические системы предназначены, прежде всего, для работников управления, они объединяет, анализирует и хранит как единое целое информацию, извлекаемую как из операционных баз данных, так и из внешних источников. Входящие в состав информационно-аналитических систем хранилища данных обеспечивают преобразование больших объемов сильно детализированных данных в управляемые и выверяемые обзорные отчеты, которые могут быть использованы работниками управления для принятия обоснованных решений. Информационно-аналитические системы являются сегодня инструментом для всех руководителей,

---

столь же настоятельно необходимым, как и транзакционные системы, которые эффективно регистрируют операционную активность организации.

Информационно-аналитическая система, как правило, базируется на хранилище данных, которое:

• 
  является базой данных, предназначенной только для чтения;
  
• 
  обновляется из операционных деловых систем на периодической основе;
  
• 
  предлагает единый подход к именованию и хранению данных, причем не имеет значения, как организованы данные в источниках;
  
• 
  разрабатывается для поддержки управленческих нужд, а не для транзакционной обработки.
  

Хранилище данных предлагает среду накопления данных, оптимизированную для выполнения сложных аналитических запросов управленческого персонала. Эти запросы могут быть достаточно индивидуальны для каждого подразделения и даже отдельного руководителя.

Хранилище данных автоматически собирает операционные данные, согласовывая их и объединяя в предметно-ориентированный формат, который нужен работникам управления. Данные в хранилище данных не предназначены для модификации.

Предметная ориентация хранилищ данных означает, что данные объединены в категории и хранятся в соответствии с теми областями, которые они описывают, а не с приложениями, в которых они используются.

Интегрированность хранилищ данных подразумевает, что при переносе в хранилище данных, принадлежащих различным источникам, кодирование которых обычно не совпадает, эти данные согласуются по существующей системе наименований. Интегрированность определяет данные сразу таким образом, чтобы они удовлетворяли требованиям всего предприятия (в его развитии), а не единственной функции бизнеса. Тем самым, хранилище данных гарантирует, что одинаковые отчеты, сгенерированные для разных аналитиков будут содержать одинаковые результаты.

Некорректируемость хранилищ данных заключается в том, что хранилище данных само только считывает данные, оно не создает данные (они поступают от операционных или внешних источников), не корректирует их и не удаляет. Целостность данных обеспечивает концепцию единого источника достоверной информации в организации.

Зависимость от времени данных в хранилищах подразумевает, что хранилище данных предназначено для анализа данных во времени, например, чтобы их можно было использовать для сравнений, идентификации трендов и прогнозов. Важно знать не только значения данных, но и время их появления. Кроме того, данные в хранилище данных должны быть согласованы во времени. Нельзя допустить, чтобы данные из различных источников считывались по состоянию на разные моменты времени.

---

1.2 Необходимость создания информационно-аналитической системы на базе хранилища данных

информационный аналитический функциональный

В системах, используемых для автоматизации бизнес-процессов современных компаний, реализуются два следующих основных подхода:

• 
  подход, основанный на OLTP-технологии оперативной обработки транзакций (соответствующие системы также называют автоматизированными системами обработки данных или транзакциоными системами);
  
• 
  подход, основанный концепции хранилищ данных.
  

Опережающее развитие OLTP-технологий характерно как для всей отрасли информационных технологий, так и для конкретного предприятия, развивающего собственную автоматизацию. Это связано с тем, что транзакционные системы, во-первых, позволяют навести порядок именно в процессах повседневной рутинной обработки (переработки) данных, что является первоочередной задачей автоматизации, а, во-вторых, именно они являются, по сути, источниками данных для аналитических систем.

Однако, если развитие технологии хранилищ данных запаздывает, возникает парадоксальная ситуация, при которой на предприятии накоплены большие архивы исторических данных, но использовать их для решения конкретных аналитических задач невозможно. Дело в том, что на достаточно большом предприятии (корпорации), как правило, используется несколько, а иногда и достаточно много информационных систем. Данные в системах могут быть структурированы различным образом. Они плохо стыкуются между собой. Их трудно интегрировать. Другой причиной сложности использования этих данных для анализа является то, что используемые в них структуры данных формируются для оптимального выполнения операций ввода и редактирования данных. Операции поиска данных по сложным критериям и их агрегации при этом нередко требуют большого времени и, что еще хуже, тормозят работу операторов, осуществляющих ввод и редактирование оперативных данных.

Поэтому, например, операции формирования отчетов традиционно выполняются в таких системах в то время, когда оперативная нагрузка на системы снижается, то есть, чаще всего, ночью.

Чтобы упростить решение указанных выше проблем, создаются корпоративные хранилища данных. Хранилища данных содержат выверенную и согласованную информацию, предназначенную для использования в информационно-аналитических системах и системах поддержки принятия решений. Информация в них хранится в специальной форме, удобной для быстрого выполнения различных запросов, позволяющих предоставлять данные в различных разрезах с различной степенью агрегации. Эти данные могут быть востребованы непосредственно, а также могут использоваться для реализации нескольких витрин данных, представляющих собой, по сути, специализированные аналитические базы данных для решения конкретных задач, например, поддерживающие прогнозирование спроса, планирование производства или анализ издержек.

---

Следует особо отметить, что информация, собираемая в хранилищах данных, существенно отличается от информации в OLTP-системах. Основные отличия представлены в таблице (таблица 1 ).
Таблица 1 - Сравнение характеристик данных в OLTP-системах и хранилищах данных

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

Необходимость создания хранилищ данных кроме того связана с потребностями в специфических способах визуализации информации для руководителей, в формировании не только регламентированных отчетов, характерных для OLTP-систем, но и отчетов по произвольным запросам, представляющих данные в различных разрезах и с различной степенью агрегации. Хранилище данных должно обеспечить высших руководителей компании информацией для формирования и коррекция целей развития корпорации, принятия стратегических решений.

1.3 Составные части информационно-аналитических систем

Создание информационно-аналитической системы всегда направлено на решение задач управления во всех его аспектах – управления финансовыми, кадровыми, техническими ресурсами и т.д. Поэтому, в конечном счете, отдача от внедрения информационно-аналитической системы будет состоять в резком повышении эффективности управления: оперативного принятия сбалансированных решений, возможности долговременного планирования и прогнозирования и т.д. Эффективность управления достигается, в том числе, и за счет существенного возрастания обоснованности принятых решений на основе больших выборок точных данных и огромного аналитического аппарата.

---