ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 06.11.2023
Просмотров: 83
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Эти системы ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации. EIS-системы рисуют общую наглядную картину текущего состояния бизнес-показателей работы компании и тенденции их развития, с возможностью углубления рассматриваемой информации до уровня крупных объектов компании. EIS–системы – та реальная отдача, которую видит руководство компании от внедрения технологий СППР.
DSS (DesicionSupportSystem) – полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности. Обычно для реализации DSS-систем (при наличии данных) достаточно установки и настройки специализированного ПО поставщиков решений по OLAP-системам и DataMining.
7 При построении СППР необходимо реализовать следующие концептуальные положения:
8 Архитектура СППР также представляется разными авторами по-разному. В общем случае архитектура СППР определяется взаимодействием расчетно-логического блока с базами данных, знаний, моделей.
Существует, например, обобщенная архитектура, состоящая из 5 различных частей:
- система управления данными,
- система управления моделями,
- машина знаний
- интерфейс пользователя и
- пользователи
Функциональная схема СППР
Обычно в СППР выделяют три основные части:
1) Система данных для сбора и хранения информации, получаемой из внутренних и внешних источников. Обычно это
Хранилище данных.
2) Система диалога, позволяющая пользователю задавать, какие данные следует выбирать и как их обрабатывать.
3) Система моделей и методов - идеи, алгоритмы и процедуры, которые позволяют обрабатывать данные и проводить их анализ.
9. Хранилище данных
Ясно, что принятие решений должно основываться на реальных данных о проблемной ситуации. Такая информация обычно хранится в оперативных базах данных. Но эти оперативные данные не подходят для целей анализа, так как для анализа и принятия стратегических решений в основном нужна агрегированная (обобщенная) информация. Кроме того, для целей анализа необходимо иметь возможность быстро манипулировать информацией, представлять ее в различных аспектах, производить различные нерегламентированные запросы к ней, что затруднительно реализовать на оперативных данных по соображениям производительности и технологической сложности.
Решением данной проблемы является создание отдельного хранилища данных (ХД), содержащего агрегированную информацию в удобном виде. Целью построения хранилища данных является интеграция, актуализация и согласование оперативных данных из разнородных источников для формирования единого непротиворечивого взгляда на ситуацию в целом.
Для хранилищ данных характерны следующие основные свойства:
1. Ориентация на предметную область — хранилище в первую очередь отражает специфику предметной области, а не приложений;
2. Интегрированность — информация, загружаемая в хранилище из баз, ориентиро-ванных на частные прикладные задачи, должна быть приведена к единому синтаксиче-скому семантическому виду. Важно также провести проверку поступающих данных на целостность и непротиворечивость. Чтобы при выполнении аналитических запросов из-бежать выполнения операций группирования, данные должны обобщаться (агрегировать-ся) при загрузке хранилища;
3. Неизменяемость данных — хранилищам свойственна ретроспективность: объем накопленных данных должен быть достаточным для решения аналитических задач с тре-буемым качеством. Поэтому данные после загрузки в них остаются обычно неизменными: внесение каких-либо изменений, кроме добавления записей, не предполагается;
4. Поддержка хронологии — для выполнения большинства аналитических запросов необходим анализ тенденций развития явлений или характера изменения значений пере-менных во времени
, что обычно достигается введением атрибутов типа дата/время;
5. Многомерное концептуальное представление — совокупности данных могут быть проанализированы вдоль нескольких независимых измерений.
На уровне предприятия иногда выделяют организацию хранения на основе распределенных локальных БД, с использованием независимых витрин данных, двухуровневое хранение данных с использованием распределенных локальных БД и централизованногохранилища, трехуровневое хранение данных с использованием распределенных локальных БД, централизованного хранилища и витрин данных.
Независимые витрины данных часто появляются в организации исторически и встречаются в крупных организациях с большим количеством независимых подразделений, зачастую имеющих свои собственные отделы информационных технологий.
Витрины – это предметно-ориентированные хранилища как правило агрегированной информации, предназначенное для использования группой пользователей в рамках конкретного вида деятельности. Витрины проектируются для ответов на конкретный ряд вопросов. Данные в витрине оптимизированы для использования определенными группами пользователей, что облегчает процедуры их наполнения, а также способствует повышению производительности
Недостатки:
Двухуровневое хранилище данных строится централизованно для предоставления информации в рамках компании. Это означает, что вся организация должна согласовать все определения и процессы преобразования данных.
Преимущества:
Недостатки:
Концепция хранилищ данных предполагает не просто единый логический взгляд на данные организации, а действительную реализацию единого интегрированного источника данных. Альтернативным по отношению к этой концепции способом формирования единого взгляда на корпоративные данные является создание виртуального источника, опирающегося на распределенные локальные БД различных систем. При этом каждый запрос к такому источнику динамически транслируется в запросы к исходным базам данных, а полученные результаты на лету согласовываются, связываются, агрегируются и возвращаются к пользователю. Однако такой способ обладает рядом существенных недостатков.
Хранилище данных функционирует по следующему сценарию. По заданному регламенту в него собираются данные из различных источников – баз данных систем оперативной обработки. В хранилище поддерживается хронология: наравне с текущими хранятся исторические данные с указанием времени, к которому они относятся. В результате необходимые доступные данные об объекте управления собираются в одном месте, приводятся к единому формату, согласовываются и, в ряде случаев, агрегируются до минимально требуемого уровня обобщения.
DSS (DesicionSupportSystem) – полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности. Обычно для реализации DSS-систем (при наличии данных) достаточно установки и настройки специализированного ПО поставщиков решений по OLAP-системам и DataMining.
7 При построении СППР необходимо реализовать следующие концептуальные положения:
-
"дружественность" по отношению к пользователю, что дает возможность использовать СППР специалисту в предметной области и не требует углубленных знаний в вычислительной технике; -
"открытость", что позволяет расширить круг решаемых задач в данной предметной области на базе использования общего системного, математического и программного обеспечения; -
"модульность", обеспечивающая декомпозицию задач при создании и расширении системы; -
"реконфигурируемость", реализующая адаптацию СППР при изменении условий решаемой задачи.
8 Архитектура СППР также представляется разными авторами по-разному. В общем случае архитектура СППР определяется взаимодействием расчетно-логического блока с базами данных, знаний, моделей.
Существует, например, обобщенная архитектура, состоящая из 5 различных частей:
- система управления данными,
- система управления моделями,
- машина знаний
- интерфейс пользователя и
- пользователи
Функциональная схема СППР
Обычно в СППР выделяют три основные части:
1) Система данных для сбора и хранения информации, получаемой из внутренних и внешних источников. Обычно это
Хранилище данных.
2) Система диалога, позволяющая пользователю задавать, какие данные следует выбирать и как их обрабатывать.
3) Система моделей и методов - идеи, алгоритмы и процедуры, которые позволяют обрабатывать данные и проводить их анализ.
9. Хранилище данных
Ясно, что принятие решений должно основываться на реальных данных о проблемной ситуации. Такая информация обычно хранится в оперативных базах данных. Но эти оперативные данные не подходят для целей анализа, так как для анализа и принятия стратегических решений в основном нужна агрегированная (обобщенная) информация. Кроме того, для целей анализа необходимо иметь возможность быстро манипулировать информацией, представлять ее в различных аспектах, производить различные нерегламентированные запросы к ней, что затруднительно реализовать на оперативных данных по соображениям производительности и технологической сложности.
Решением данной проблемы является создание отдельного хранилища данных (ХД), содержащего агрегированную информацию в удобном виде. Целью построения хранилища данных является интеграция, актуализация и согласование оперативных данных из разнородных источников для формирования единого непротиворечивого взгляда на ситуацию в целом.
Для хранилищ данных характерны следующие основные свойства:
1. Ориентация на предметную область — хранилище в первую очередь отражает специфику предметной области, а не приложений;
2. Интегрированность — информация, загружаемая в хранилище из баз, ориентиро-ванных на частные прикладные задачи, должна быть приведена к единому синтаксиче-скому семантическому виду. Важно также провести проверку поступающих данных на целостность и непротиворечивость. Чтобы при выполнении аналитических запросов из-бежать выполнения операций группирования, данные должны обобщаться (агрегировать-ся) при загрузке хранилища;
3. Неизменяемость данных — хранилищам свойственна ретроспективность: объем накопленных данных должен быть достаточным для решения аналитических задач с тре-буемым качеством. Поэтому данные после загрузки в них остаются обычно неизменными: внесение каких-либо изменений, кроме добавления записей, не предполагается;
4. Поддержка хронологии — для выполнения большинства аналитических запросов необходим анализ тенденций развития явлений или характера изменения значений пере-менных во времени
, что обычно достигается введением атрибутов типа дата/время;
5. Многомерное концептуальное представление — совокупности данных могут быть проанализированы вдоль нескольких независимых измерений.
На уровне предприятия иногда выделяют организацию хранения на основе распределенных локальных БД, с использованием независимых витрин данных, двухуровневое хранение данных с использованием распределенных локальных БД и централизованногохранилища, трехуровневое хранение данных с использованием распределенных локальных БД, централизованного хранилища и витрин данных.
Независимые витрины данных часто появляются в организации исторически и встречаются в крупных организациях с большим количеством независимых подразделений, зачастую имеющих свои собственные отделы информационных технологий.
Витрины – это предметно-ориентированные хранилища как правило агрегированной информации, предназначенное для использования группой пользователей в рамках конкретного вида деятельности. Витрины проектируются для ответов на конкретный ряд вопросов. Данные в витрине оптимизированы для использования определенными группами пользователей, что облегчает процедуры их наполнения, а также способствует повышению производительности
Недостатки:
-
Данные хранятся многократно в различных витринах данных. Это приводит к дублированию данных и, как следствие, к увеличению расходов на хранение и потенциальным проблемам, связанным с необходимостью поддержания непротиворечивости данных -
Данные не консолидируются на уровне предприятия, таким образом, отсутствует единая картина бизнеса
Двухуровневое хранилище данных строится централизованно для предоставления информации в рамках компании. Это означает, что вся организация должна согласовать все определения и процессы преобразования данных.
Преимущества:
-
Данные хранятся в единственном экземпляре -
Минимальные затраты на хранение данных -
Отсутствуют проблемы, связанные с синхронизацией нескольких копий данных -
Данные консолидируются на уровне предприятия, что позволяет иметь единую картину бизнеса
Недостатки:
-
Данные не структурируются для поддержки потребностей отдельных пользователей или групп пользователей -
Возможны проблемы с производительностью системы -
Возможны трудности с разграничением прав пользователей на доступ к данным
Концепция хранилищ данных предполагает не просто единый логический взгляд на данные организации, а действительную реализацию единого интегрированного источника данных. Альтернативным по отношению к этой концепции способом формирования единого взгляда на корпоративные данные является создание виртуального источника, опирающегося на распределенные локальные БД различных систем. При этом каждый запрос к такому источнику динамически транслируется в запросы к исходным базам данных, а полученные результаты на лету согласовываются, связываются, агрегируются и возвращаются к пользователю. Однако такой способ обладает рядом существенных недостатков.
-
Время обработки запросов к распределенному хранилищу значительно превышает соответствующие показатели для централизованного хранилища. -
Интегрированный взгляд на распределенное корпоративное хранилище возможен только при выполнении требования постоянной связи всех источников данных в сети. Таким образом, временная недоступность хотя бы одного из источников может либо сделать работу информационной системы невозможной, либо привести к ошибочным результатам. -
Выполнение сложных аналитических запросов над таблицами СОД потребляет большой объем ресурсов сервера БД. -
Различные распределенные локальные БД могут поддерживать разные форматы и кодировки данных, данные в них могут быть несогласованы. Часто на один и тот же вопрос может быть получено несколько вариантов ответа, что может быть связано с несинхронностью моментов обновления данных, отличиями в трактовке отдельных событий, понятий и данных, изменением семантики данных в процессе развития предметной области, ошибками при вводе, утерей фрагментов архивов и т. д. В таком случае цель – формирование единого непротиворечивого взгляда на объект управления – может не быть достигнута. -
Часто локальные БД не могут позволить себе роскошь хранить данные за длительный период времени, по мере устаревания данные выгружаются в архив и удаляются. В результате часто нужные данные оказываются недоступными, отсутствует практическая возможность обзора длительных исторических последовательностей данных.
Хранилище данных функционирует по следующему сценарию. По заданному регламенту в него собираются данные из различных источников – баз данных систем оперативной обработки. В хранилище поддерживается хронология: наравне с текущими хранятся исторические данные с указанием времени, к которому они относятся. В результате необходимые доступные данные об объекте управления собираются в одном месте, приводятся к единому формату, согласовываются и, в ряде случаев, агрегируются до минимально требуемого уровня обобщения.