Similar presentations:
Системы поддержки принятия решений
1. Системы поддержки принятия решений
Тема лекции2. Задача принятия решений
• Состоит в выборе альтернатив.• Принадлежит к самому
распространенному классу задач.
3. СППР
• Это системы, предоставляющие такиевозможности, как:
- наглядность форм представления
информации,
- быстрота получения новых видов
отчетности,
- возможность анализа текущих и
исторических данных.
4. СППР являются:
• информационно-аналитическимисистемами (см. определение
СППР);
• интеллектуальными системами, так
как они имитируют процесс
принятия решений человеком.
5. Основные компоненты СППР
• Хранилище данных;• Аналитические средства.
6. Хранилище данных
• Это единая среда хранениякорпоративных данных,
оптимизированных для
выполнения аналитических
операций.
7. Аналитические средства
• позволяют пользователю, неимеющему специальных знаний в
области ИТ, осуществлять
«добычу» и представление данных
в терминах предметной области.
8. Структурная схема СППР
9. 1. Хранилище данных
• - это банк данных определеннойструктуры, содержащий
необходимую информацию в той
области, в которой должен быть
произведен анализ и принято
решение.
10. Главное назначение хранилища
• обеспечить быстрое выполнениепроизвольных аналитических
запросов.
11. Главные преимущества хранилища данных:
единый источник информации;
производительность;
быстрота разработки;
интегрированность;
историчность и стабильность;
независимость.
12. 1.1. Единый источник информации
• Пользователь получает единуюинформационную среду, на которой
будут строиться все справочноаналитические приложения в
анализируемой предметной
области.
13. Эта среда обладает
• единым интерфейсом,• унифицированными структурами
хранения,
• общими справочниками
• и другими корпоративными
стандартами.
Особое внимание уделяют достоверности
информации, которая попадает в
хранилище.
14. 1.2. Производительность
• Физические структуры хранилищаданных специальным образом
оптимизированы для выполнения
абсолютно произвольных выборок,
что позволяет строить быстрые
системы запросов.
15. 1.3. Быстрота разработки
• Специфическая логическаяорганизация хранилища и
существующее специализированное
ПО позволяют создавать
аналитические системы с
минимальными затратами на
программирование.
16. 1.4. Интегрированность
• Интеграция данных из разныхисточников уже сделана, поэтому
не надо каждый раз производить
соединение данных для запросов,
требующих информацию из
нескольких источников.
17. Под интеграцией
понимается не только совместноефизическое хранение данных, но и
– их предметное, согласованное
объединение;
– очистку и выверку их при
формировании;
– соблюдение технологических
особенностей и т. д.
18. 1.5. Историчность и стабильность
• OLTP-системы оперируют с данными,срок хранения которых обычно не
превышает величины текущего бизнеспериода (полгода – год).
• Информационное хранилище данных
нацелено на долговременное хранение
информации в течение 10 – 15 лет.
19. В результате …
• Информация вхранилище данных
не обновляется и не
удаляется, а только
специальным
образом
адаптируется к
новым требованиям.
• Появляется
возможность
осуществлять
исторический анализ
информации.
20. 1.6. Независимость
• выделенность информационногохранилища существенно снижает
нагрузку на OLTP-системы со стороны
аналитических приложений,
• в результате производительность
существующих систем не ухудшается,
• на практике происходит уменьшение
времени отклика и улучшение
доступности систем.
21. 2. Аналитические средства
• Позволяют решать три основныхзадачи:
- ведение отчетности,
- анализ информации в реальном
времени (OLAP),
- интеллектуальный анализ данных.
22. 2.1. Отчетность
• Сервис отчетности СППР помогаеторганизации создавать
всевозможные информационные
отчеты, справки, документы,
сводные ведомости и т. д.,
особенно когда число выпускаемых
отчетов велико и формы отчетов
часто меняются.
23. Автоматизируя выпуск отчетов,
средства СППР позволяют перевестиих хранение в электронный вид и
распространять по корпоративной
сети между сотрудниками
организации.
24. 2.2. OLAP
• OLAP-сервис (On-Line AnalyticalProcessing) представляет собой
инструмент для анализа больших
объемов данных в режиме
реального времени.
25. Пользователь может
• осуществлять гибкий просмотринформации,
• получать произвольные срезы данных,
• выполнять аналитические операции
детализации, свертки, сквозного
распределения, сравнения во времени.
26. 2.3. Интеллектуальный анализ данных или «добыча данных» (Data Mining)
• При помощи средств добычиданных можно проводить глубокие
исследования данных.
27. Эти исследования включают в себя:
• поиск зависимостей между данными;• выявление устойчивых групп показателей;
• прогнозирование поведения показателей;
• оценка влияния решений на эффективность
деятельности организации;
• поиск аномалий.
28. Классификация и типы СППР
• Рассмотрим классификацию СППРпо различным критериям.
29. По характеру поддержки решений
1) СППР специального назначения,которые ориентированы на решение
определенного класса задач;
2) универсальные СППР, которые
обеспечивают возможность
быстрой настройки системы на
конкретную задачу.
30. По характеру взаимодействия пользователя и системы
1) системы, инициатором диалога в которыхявляется ЭВМ, а пользователь является пассивным
исполнителем;
2) системы, в которых пользователь активен и
является инициатором диалога;
3) системы, характеризующиеся последовательной
передачей управления от пользователя к системе
и наоборот.
31. По наличию и характеру базы данных
1) системы, не предусматривающие какихлибо способов накопления и храненияинформации;
2) системы, имеющие базу данных или
совокупность файлов для сбора,
накопления и выдачи информации;
3) системы, имеющие развитые системы
управления базами данных (СУБД).
32. В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы
1) EIS - системы,2) DSS - системы.
33. EIS (Execution Information System)
• Это информационные системыруководства предприятия.
• Ориентированы на неподготовленных
пользователей, имеют упрощенный
интерфейс, базовый набор
возможностей, фиксированные формы
представления информации.
34. EIS-системы
• Дают общую наглядную картинутекущего состояния показателей
работы организации и тенденции
их развития, с возможностью
углубления рассматриваемой
информации.
35. DSS (Decision Support System)
• Это полнофункциональныесистемы анализа и исследования
данных, которые рассчитаны на
подготовленных пользователей,
имеющих знания в предметной
области и обладающих
компьютерной грамотностью.
36. Для реализации DSS-систем
Для реализации DSSсистем• Обычно достаточно установки и
настройки специализированного
ПО поставщиков решений по
OLAP-системам и Data Mining.
37. EIS и DSS
• могут функционировать параллельно,• разделять общие данные и/или сервисы,
• предоставлять свою функциональность
как высшему руководству, так и
специалистам аналитических отделов
организаций.