Файл: «Отличительные черты систем поддержки принятия решений»(Актуальность применения систем поддержки принятия решений).pdf
Добавлен: 28.03.2023
Просмотров: 131
Скачиваний: 2
Такие СППР отличает гарантированная производительность. Существует возможность сравнительно легкого расширение хранилища и добавления новых витрин данных. Но существует избыточность данных, требующая повышенных требований к их хранению. Кроме того, необходимо согласовать подобную архитектуру с каждой из предметных областей, которые имеют потенциально различные запросы.
Рис. 1.4 СППР на основе трехуровневого хранилища данных
С точки зрения размещения информационного ресурса и организации доступа к нему простой архитектурой системы на основе СД является архитектура клиент-сервер. Традиционно именно хранилище размещается на сервере (или серверах), а анализ данных выполняется на клиентах. Трудности в эту схему вносят витрины данных. Они также размещаются на серверах, но, учитывая взаимодействия между витринами, вводятся так называемые переходники (Hub Servers), через которые происходит обмен данными между витринами.
Необходимо также упомянуть о новом направлении развития архитектуры систем "клиент-сервер - трехуровневой архитектуры клиент-агент-сервер. Относительно СППР традиционная двухуровневая архитектура подразумевает, что хранилище данных, или витрина данных размещаются на сервере, а аналитическая обработка предназначена для пользовательских интерфейсов, которые поддерживаются клиентом. Можно привести некоторые условия, при которых двухуровневая архитектура работает эффективно:
- Объем пересылаемых данных между клиентом и сервером, не очень большой;
- Большая часть вычислений может быть выполнена заранее;
- Круг пользователей-клиентов четко определен, так что сервер обслуживает умеренное количество запросов в единицу времени;
- Нет необходимости поддерживать распределение данных между клиентами (клиенты изолированы друг от друга);
- Программы не требуют постоянных модификаций и усовершенствований.
В трехуровневой архитектуре между клиентом и сервером (который теперь называется корпоративным сервером) находится еще один сервер - сервер приложений. Обязанностью корпоративного сервера является работа с корпоративными данными, например, из хранилища данных: организация доступа к хранилищам, распределение ресурсов между клиентами и тому подобное. Клиент, как и раньше, реализует интерфейс, выполняет принадлежащие ему операции с данными и содержит локальные данные. Сервер приложений выполняет роль посредника между клиентом и корпоративным сервером, снижая нагрузку на последний.
Структура систем поддержки принятия решений включает в себя следующие элементы
1. Лингвистическая система;
2. Система представления данных и информации;
3. Система обработки задач;
4. Системы обработки задач конкретных предметных областей, системы знаний.
В общей архитектуре СППР, мы видим важные и фундаментальные аспекты, общие для всех систем поддержки принятия решений. Конкретная система поддержки принятия решений будет содержать четыре указанных элемента, но надо будет дополнительно сформулировать особенности этой системы, учитывающие требования, предъявляемые к этой системе.
Созданные информационные системы можно классифицировать следующим образом.
● Текстовые СППР;
● Гипертекстовые СППР;
● Ориентированные на использование баз данных и хранилищ данных СППР;
● Табличные СППР;
● Ориентированные на модели СППР;
● СППР, которые используют искусственный интеллект;
● Гибридные СППР;
● Групповые СППР.
Текстовые СППР. В течение многих лет разработчики, инженеры, менеджеры использовали текстовую информацию, например, книги, журналы, рекламную продукцию как базу для принятия решений. Поэтому существует класс систем поддержки принятия решений которые собирают, накапливают, обрабатывают, представляют пользователю информацию в текстовом виде. Современные информационные системы позволяют выполнять интеллектуальный анализ текста и выявлять новые знания для решения конкретной проблемы управления или технологии.
Например, разрабатывается новый продукт. Необходимо получить информацию о технических характеристиках требования и особенности этого продукта. Информационная система собирает текстовую информацию о подобных разработках и такие продуктах и представляет разработчику ее в текстовом виде. Разработчик рассматривает информацию, анализирует и генерирует новую информацию и знания для принятия научно обоснованного решения по разработке этого продукта.
Текстовые системы поддержки принятия решений занимают значительное место в современных информационных системах.
Гипертекстовые, Web ориентированные СППР - это современные системы обработки текстовой информации, основанные на электронной обработке текстов. Такая обработка требует стандартизации и представления информации в таком виде, чтобы она могла быть обработана специальными программами независимыми производителями. Для этого был разработан специальный язык обмена информацией которая называется гипертекст. Этот язык позволяет с помощью ссылок связать много документов, которые связаны друг с другом по смыслу. Развитие Интернета предоставило большие возможности гипертекстовой СППР, которые сейчас являются Web ориентированными.
Веб-системы поддержки принятия решений являются системами поддержки принятия решений, которые доступны в Интернете. Web ориентированные СППР можно идентифицировать по следующим характеристикам:
● Имеют удобный доступ на Web;
● Поддерживают отдельных лиц, клиентов, сотрудников, менеджеров, группы в процессе принятия решений, независимо от их физической зоны расположения или времени доступа;
● Имеют специфический интерфейс свойственный Интернет приложениям;
● Используют процессы принятия решений, которые частично структурированные или неструктурированные и на разных этапах процесса принятия решений могут быть выполнены в Интернете;
● Используют опыт, базы знаний, документы, модели и методы поиска знаний, большой и разнообразной группы пользователей, которые доступны через Интернет.
СППР ориентированные на использование баз данных и хранилищ данных. Этот класс информационных систем ориентирован на использование специализированных баз данных. Чаще всего такие системы используют реляционные базы данных и хранилища данных. Такие базы данных построены на отношениях - таблицах связанных между собой. Правила построения таблиц базируются на пяти правилах нормализации таблиц баз данных. Архитектуру базы данных определяет системный аналитик. Функционирование базы данных программируется с использованием языка SQL (Structured query language) – декларативный язык программирования для взаимодействия пользователя с базами данных, применяется для формирования запросов, обновления и управления реляционными БД, создание схемы базы данных и ее модификации, системы контроля доступа к базе данных.
Табличные СППР. СППР используют базы данных. Базы данных формируются из таблиц. Табличные СППР позволяют не только создавать, отображать корректировать таблицы, но и выполнять интеллектуальную обработку данных, которая содержатся в этих таблицах. Это дает больше возможностей пользователям по сравнению с текстовыми СППР или ориентированными на использование баз данных СППР.
Таблицы баз данных могут содержать константы или формулы для вычисления, обработку текста, а также гипертекстовые ссылки. Вычисления, содержащиеся в клетках могут быть использованы для генерации новых знаний. Табличные СППР используют для анализа работы предприятия, тенденций развития рынка, прогнозирования, статистического анализа данных, кластерного анализа. Табличные СППР широко применяются на предприятиях.
Ориентированы на модели СППР. Такие СППР имеют несколько инструментов поиска решений, которые могут быть использованы для различных типов экономико-математических моделей. Решение задачи формируется как группировка ряда поисков решения последовательно или параллельно решающие проблему, сформулированную в модели принятия решений. Пользователь может корректировать, изменять и удалять модели и инструменты поиска в процессе решения задачи. Полученные материалы могут быть сохранены в качестве шаблонов для дальнейших исследований или поиска решения.
Системы поддержки принятия решений ориентированные на модели используется для моделирования сложных систем управления. В настоящем времени такие модели используют в системах: SAP и ORACAL.
СППР, которые используют искусственный интеллект. Этот тип СППР развивался в области искусственного интеллекта который использует методы и алгоритмы, которые позволяют компьютеру делать выводы и предложения на основе вычислений по специальным методам и программам. По этой методике компьютер может сделать вывод о правильности принятого решения или какому-то выводу в конкретной ситуации. Компьютер может отслеживать и анализировать причинно следственные отношения между факторами процесса принятия решений.
В систему закладываются несколько алгоритмов искусственного интеллекта, который позволяет сделать систему гибкой и способной решать сложные проблемы управления.
Такие системы называются экспертными системами, потому как моделируют поведение эксперта при принятии решения. Системы такого типа полезны в том случае, когда нет экспертов по конкретным проблемам управления. Искусственный интеллект доступен 24 часа в сутки, не требует высоких гонораров и не создает конфликтов. Поэтому такие системы позволяют получить качественные результаты с меньшими затратами.
Гибридные СППР представляют собой комбинацию рассмотренных выше систем. Большинство систем СППР, которые используются в реальном времени являются гибридными системами.
Для конкретных требований и условий разрабатывается система СППР, которая содержит положительные свойства различных систем и минимизирует негативные стороны систем. Существует два основных подхода к интеграции СППР: гнездования и Университет. Методы гнездования предусматривают передачу свойств входящей системы к системе которая приняла эту подсистему. Например, Word может принять или использовать некоторые свойства таблицы Excel которая вложена в документ Word.
В синергетическом подходе к интеграции различных систем, нет вложенности, нет доминирующей технологии, нет вложенных систем и методов. Все методы интегрированы в единый инструмент, который позволяет их использовать независимо друг от друга, или вместе несколько методов в пределах одной операции.
Групповая система поддержки принятия решений - это информационная система, которая поддерживает работу группы людей, имеющих общую задачу и цель, и которая обеспечивает интерфейс к общедоступной (распределенной) информационной среде. Групповые СППР используют технологии облачного программного обеспечения. Групповые СППР используют системы управления моделями и БД, систему управления интерфейсом пользователя, систему управления почтой, а также ряд моделей и функций управления моделями, необходимых для удовлетворения потребностей всех участников группы, и обеспечивают доступ к информации и агрегирования ее с разных источников в множество форматов, удовлетворяющие различным групповым информационным потребностям. Кроме того, групповая СППР должна быть удобной в пользовании для всех участников группы.
Вопросами таксономии (классификации) СППР занимались разные авторы. Сегодня разработаны только обобщенные классификации СППР. Наиболее известными являются классификация Альтера, как одна из первых, и Пауэра [1-6].
Известно два типа аналитических приложений СППР. Первый реализует так называемую модель проверки (verification model), согласно которой пользователь формирует гипотезу, делает запрос на предоставление необходимых данных и затем пытается найти подтверждение своей гипотезе. К этому типу причисляют средства формулировки запросов и составления отчетов, средства многомерного анализа и информационные системы руководителя. Информационные системы руководителя используют заранее сформулированные вопросы и обобщенные данные. Однако вряд ли возможно предусмотреть все проблемы, которые могут возникнуть в процессе принятия решений. Поэтому в современных развитых СППР предусмотрены методы обработки нерегламентированных (ad hoc) запросов.
Под многомерным анализом будем понимать технику представления данных с различных точек зрения, или «измерений». Данные загружаются в хранилище в виде фактов, а «измерениями» являются индексы, которые обеспечивают простой и быстрый доступ к этим фактам по разным направлениям. Для реализации многомерного анализа нужна поддержка специализированной многомерной БД, такая, например, как Essbase компании Arbor Software или LightShip компании Pilot Software. Однако средства многомерной обработки могут быть реализованы и в рамках традиционной реляционной технологии. Такие возможности предоставляют для своих баз данных компании IBM, Oracle и Sybase.
Сегодня активно развиваются системы добычи данных (data mining), соответствующие другой модели - открытой (discovery model). Эти системы нацелены на выявление определенных закономерностей в данных, из которых пользователь может вытянуть новую, фактически полезную информацию.
В начале 1980-х годов на рынке информационных технологий и систем предлагались многочисленные системы для поддержки работы руководителя - Executive Information System (EIS) и Executive Support System (ESS). Особые надежды возлагались на методы искусственного интеллекта и экспертные системы.
Логика ученых того времени была простой - достаточно создать четыре основных компонента: системный язык (Language system, LS), на котором описываются сообщения, адресованные СППР, и которые может воспринимать система; язык представлений (presentation system, PS), на котором говорит СППР; базу знаний системы (Knowledge system, KS) для ориентации СППР на знание; систему обработки (problem-processing system, PPS) - программную машину, способную решить все проблемы, стоящие перед СППР.