Файл: Предметная и информационная технология (ИТ — это комплекс взаимосвязанных, научных, технологических, инженерных дисциплин).pdf
Добавлен: 15.07.2023
Просмотров: 48
Скачиваний: 3
Первые системы электронной коммерции возникли в 1960-х гг. в США. Первоначально электронная коммерция велась по сетям, использующим собственные протоколы обмена данными, что объективно сдерживало e-commerce. Для развития электронной коммерции были созданы стандарты электронного обмена данными между организациями (Electronic Data Interchange, EDI) – наборы правил электронного оформления типовых деловых документов: заказов, накладных, таможенных деклараций, страховых форм, счетов и т.д.
К концу 1960-х гг. в США уже существовали четыре индустриальных стандарта для обмена данными в системах управления авиационным, железнодорожным и автомобильным транспортом. Примерно в те же годы аналогичные события произошли и в Англии. Выработанный здесь набор спецификаций Tradacoms был принят Европейской экономической комиссией ООН (United Nations Economic Commission for Europe, UNECE) в качестве стандарта обмена данными в международных торговых организациях. Этот набор форматов и протоколов получил название GTDI (General-purpose Trade Data Interchange).
В 1980-х гг. начались работы по объединению европейских и американских спецификаций. На базе GTDI международная организация по стандартизации ISO сформировала новый стандарт Electronic Data Interchange for Administration, Commerce and Transport (EDIFACT, ISO 9735), использующий в качестве транспортного протокол электронной почты Х400, что дало новый толчок для увеличения оборотов электронной коммерции и числа вовлеченных в нее компаний. В 1996 г., когда торговля через Интернет была еще в зачаточном состоянии, посредством EDI-трансакций было совершено операций на 300 млрд долларов, а в 1999 г. – уже на 1,1 трлн долларов. В 2003 г., по оценкам компании IDC, этот показатель достиг 2,3 трлн долларов. Главным положительным свойством EDI, привнесенным в мир электронной коммерции, является стандартизация всех процедур документооборота между компаниями.
Еще один немаловажный фактор состоит в том, что EDI является удобным и безопасным интерфейсом, надежность которого была проверена в течение многих лет эксплуатации.
В качестве основных недостатков EDI можно назвать следующие:
- необходимость доработки программного обеспечения информационных систем компаний для отображения данных из внутрикорпоративного представления) в EDI-совместимый формат;
- необходимость согласования способа формирования EDI-пaкетов;
- большой объем трансакций.
Перечисленные недостатки показывают, что внедрение EDI является достаточно сложным и дорогостоящим мероприятием, а потому доступным только крупным компаниям.
Привлекательность Интернета для e-commerce обусловлена прежде всего низкой себестоимостью передачи данных. Однако проблема заключалась в том, чтобы сделать EDI-системы доступными для массового потребителя глобальной сети. В результате в середине 1990-х гг. был разработан еще один стандарт – EDIFACT over Internet (EDIINT), описывающий, как передавать EDI-трансакции посредством протоколов безопасной электронной почты SMTP/S-MIME. Тем не менее, и этот стандарт не стал исчерпывающим, в связи с чем не прекращаются попытки связать воедино форматы электронных документов – HTML в Интернете и EDIFACT – в глобальных вычислительных сетях (ГВС). Существенным недостатком HTML можно назвать ограниченность набора его тегов для отображения специализированной информации (например, мультимедийной, математических, химических формул и т.д.). На смену HTML предложен XML (Extensible Markup Language) – язык разметки, описывающий целый класс объектов данных, называемых XML-документами. Этот язык используется в качестве средства для описания грамматики других языков и контроля правильности составления документов. То есть сам по себе XML не содержит никаких тегов, предназначенных для разметки, он просто определяет порядок их создания. Еще одним из очевидных достоинств XML является возможность использования его в качестве универсального языка запросов к хранилищам информации.
XML позволяет также осуществлять контроль корректности данных, хранящихся в документах, производить проверки иерархических соотношений внутри документа и устанавливать единый стандарт на структуру документов, содержимым которых могут быть различные данные. Для упрощения процессов взаимодействия между информационными системами предприятий и, тем самым, привлечения компаний среднего и малого размера в мир электронной коммерции разработан стандарт XML/EDI, который устраняет главный недостаток EDI: сложность отображения корпоративных данных из внутреннего представления в EDI-формат. Все эти разработки должны обеспечить дальнейшее снижение себестоимости систем электронной коммерции. Появление Интернета привело к возникновению качественно новых форм e-commerce, в которых EDI-технологии не используются или их применение носит вторичный характер. Системы электронной коммерции позволяют покупателю не общаться с продавцом, не тратить время на хождение по магазинам, а также иметь более полную информацию о товарах. Продавец же может быстрее реагировать на изменение спроса, анализировать поведение покупателей, экономить средства на персонале, аренде помещений и т.п. Не являясь единой технологией, электронная коммерция в Интернете характеризуется разносторонностью. Она объединяет широкий спектр бизнес-операций, которые включают в себя:
- обмен информацией;
- установление контактов;
- пред- и послепродажную поддержку;
- продажу товаров и услуг;
- электронную оплату, в том числе с использованием электронных платежных систем;
- распространение продуктов;
- возможность организации виртуальных предприятий;
- осуществление бизнес-процессов, совместно управляемых компанией и ее торговыми партнерами.
Возможности е-commerce в Интернете привносят следующие новые элементы в современный бизнес:
- рост конкуренции;
- глобализация сфер деятельности;
- персонализация взаимодействия;
- сокращение каналов распространения товаров;
- экономия затрат.
Для полной реализации потенциала электронной коммерции должно быть решено несколько ключевых проблем;
- глобализация;
- договорные и финансовые проблемы;
- права собственности;
- секретность и безопасность;
- совместимость информационных систем.
- Технология электронного документооборота
Появление документооборота связано с необходимостью определенной формализации управления компанией и организации всевозможных «бизнес-процессов». В этом случае рано или поздно возникает потребность в переводе хотя бы части управленческих операций на упорядоченную документационную основу. В результате возникает документооборот. Если им не управлять, то через некоторое время начинаются проблемы. Например, теряются документы, а потом, когда надобность в них отпадает, они обнаруживаются на своем обычном месте. Или руководитель подписывает договор, в котором указана неверная сумма и вдобавок нет визы сотрудника, непосредственно отвечающего за его выполнение, — и работа останавливается. В настоящее время, когда широкое использование электронных сообщений пронизало все сферы деятельности человечества, появилась возможность внедрить электронную систему документооборота. Под системой электронного документооборота будем понимать автоматизированную систему оптимизации потоков документов в интересах обеспечения эффективного управления бизнес-процессами предприятия (организации). Следует различать понятия «делопроизводство» и «системы документооборота». Делопроизводство — это термин, применяемый в конторской практике для обозначения формального набора правил работы с документами. Технологии делопроизводства закреплены в государственных стандартах, инструкциях и наставлениях по делопроизводству. Система документооборота настраивается на принятые правила работы с документами в конкретной организации. На каждом предприятии (организации) существует своя система документооборота. Системы документооборота хранят документы, ведут их историю, обеспечивают их движение по организации, позволяют отслеживать выполнение тех бизнес-процессов, к которым эти документы имеют отношение. В организации, где внедрена система документооборота, документ является базовым инструментом управления. Здесь нет просто решений, поручений или приказов — есть документы, содержащие эти самые приказы, решения, поручения и т. д.: все управление в организации осуществляется через документы. Аналогично тому, как бит является единицей информации в кибернетике, документ является единицей информации в системах документооборота. Основная проблема традиционной технологии — централизованное отслеживание движения документов в реальном масштабе времени, поскольку эта технология требует как получения оперативной информации, так и ведения большого количества различных журналов и картотек. При этом делопроизводство фактически отделено от работы с самими документами: руководители и исполнители работают непосредственно с документами (или их копиями), а персонал делопроизводства отслеживает их действия с помощью регистрационных и контрольных карточек. Любой документ в системе документооборота снабжается «карточкой», подобной библиотечной. Обычно конкретный набор полей в такой карточке привязан к типу документа. Хранилище системы электронного документооборота можно представить себе в виде базы данных, содержащей информацию полей карточек, и некоторого хранилища для самих документов. Системы документооборота обычно внедряются, чтобы решать определенные задачи, стоящие перед организацией, из которых наиболее часто встречаются следующие:
• обеспечение более эффективного управления за счет автоматизированного контроля исполнения, прозрачности деятельности всей организации на всех уровнях;
• поддержка системы контроля качества в соответствии с международными нормами;
• поддержка системы эффективного накопления, управления и доступа к информации и знаниям. Обеспечение кадровой гибкости за счет большей формализации деятельности каждого сотрудника и возможности хранения всей предыстории его деятельности;
• протоколирование деятельности предприятия в целом (внутренние служебные расследования, анализ деятельности подразделений, выявление «горячих точек» в деятельности);
• оптимизация бизнес-процессов и автоматизация механизма их выполнения и контроля;
• исключение или максимально возможное сокращение оборота бумажных документов на предприятии. Экономия ресурсов за счет сокращения издержек на управление потоками документов в организации;
• исключение необходимости или существенное упрощение и удешевление хранения бумажных документов за счет наличия оперативного электронного архива.
В настоящее время разработано значительное количество систем электронного документооборота, обладающих различными возможностями решения перечисленных задач.
- Технология оперативного анализа данных
Термин определяет категорию приложений и технологий, которые обеспечивают сбор, хранение, манипулирование и анализ многомерных данных. Анализируемая информация представляется в виде многомерных кубов, где измерениями служат показатели исследуемого процесса, а в ячейках содержатся агрегированные данные.
Первоначально было указано 12 правил OLAP, которые определяли эту технологию:
Многомерная модель (Multidimensional model).
Прозрачность от сервера (Transparency of the server).
Доступность (Accessibility).
Постоянность характеристик производительности (Stable access performance).
Архитектура клиент/сервер (Client server architecture).
Общность измерений (Generic Dimensionality).
Управление разреженными данными (Management of data sparsity).
Наличие многих пользователей (Multi-user).
Операции с измерениями (Operation on dimension).
Интуитивное манипулирование данными (Intuitive manipulation of data).
Гибкое позиционирование и отчетность (Flexible posting and editing).
Множественность измерений и уровней (Multiple dimensions and levels).
В настоящее время список из этих 12 правил расширили до 18 главных правил, а всего их около 300.
Альтернативой приведенным выше правилам для определения OLAP является так называемый тест FASMI(Fast Analysis of Shared Multidimensional Information – быстрый анализ разделяемой многомерной информации). Он включает пять критериев, которым должно удовлетворять приложение, чтобы относится к категории OLAP:
скорость выполнения запросов,
мощность подсистемы анализа,
организация разделенного доступа к данным,
многомерное представление данных,
доступность информации.
Есть несколько разновидностей архитектур OLAP:
DOLAP – Настольный OLAP. Продукты для локального многомерного анализа, не поддерживающие многопользовательский режим.
ROLAP – Реляционный OLAP. Системы, в которых многомерность эмулируется с помощью реляционной СУБД.
MOLAP – Многомерный OLAP. Обеспечивает максимальную производительность, так как его структура и интерфейс наилучшим образом соответствуют структуре аналитических запросов.
HOLAP – Гибридный OLAP. Определяет многомерные инструменты анализа, которые прозрачным для пользователя способом сохраняют данные или в реляционной, или в многомерный базе данных. Комбинации ROLAP и MOLAP.
- Технология интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных представляет собой процесс обнаружения пригодных к использованию сведений в крупных наборах данных. В интеллектуальном анализе данных применяется математический анализ для выявления закономерностей и тенденций, существующих в данных. Обычно такие закономерности нельзя обнаружить при традиционном просмотре данных, поскольку связи слишком сложны, или из-за чрезмерного объема данных. Эти закономерности и тренды можно собрать вместе и определить как модель интеллектуального анализа данных. Модели интеллектуального анализа данных могут применяться к конкретным сценариям, а именно: Прогнозирование: оценка продаж, прогнозирование нагрузки сервера или времени простоя сервера Риск и вероятность: выбор наиболее подходящих заказчиков для целевой рассылки, определение точки равновесия для рискованных сценариев, назначение вероятностей диагнозам или другим результатам Рекомендации по: определение продуктов, которые с высокой долей вероятности могут быть проданы вместе, создание рекомендаций Выявление последовательностей: анализ выбора заказчиков во время совершения покупок, прогнозирование следующего возможного события Группирование: разделение заказчиков или событий на кластеры связанных элементов, анализ и прогнозирование общих черт Построение модели интеллектуального анализа данных является частью более масштабного процесса, в который входят все задачи, от формулировки вопросов относительно данных и создания модели для ответов на эти вопросы до развертывания модели в рабочей среде. Этот процесс можно представить как последовательность следующих шести базовых шагов.
- Постановка задачи
- Подготовка данных
- Просмотр данных
- Построение моделей
- Исследование и проверка моделей
- Развертывание и обновление моделей