Преимущества -систем

Список литературы Введение Часто в компаниях существует несколько информационных систем - системы складского учета, бухгалтерские системы, системы для автоматизации отдельных производственных процессов, системы сбора отчетности с подразделений компании, а также множество файлов, которые разбросаны по компьютерам сотрудников. Имея столько разрозненных источников информации, часто бывает очень сложно получить ответы на ключевые вопросы деятельности компании и увидеть общую картину. А когда нужная информация все же находится в одной из используемых систем или локальном файле, то она часто оказывается устаревшей или противоречит информации, полученной из другой системы. Данная проблема эффективно решается с помощью информационно-аналитических систем, построенных на базе -техологий другие названия: -- оперативная аналитическая обработка данных, также: -- обработка транзакций в реальном времени , некоторые эксперты считают слишком широким. -- быстрый анализ доступной многомерной информации , более точно харакетеризующую требования к этим системам. По Пендсу, интервалы с момента инициации запроса до получения результата должен измеряться секундами. Важность этого требования возрастает при использовании таких систем в качестве инструмента оперативного представления данных для аналитика, так как длительное время ожидания может пагубно влиять на цепочку рассуждений аналитика.

Информационно-аналитические системы на базе -технологий

Введение Также как электронная таблица может отобразить любые данные с регулярной структурой, применим везде, где есть задача анализа многофакторных данных. Вообще, при наличии некоторой таблицы с данными, в которой есть хотя бы одна описательная колонка и одна колонка с цифрами -инструмент, как правило, будет эффективным средством анализа и генерации отчетов. Но не всегда за текущими делами видны возможности, которые дают нам новые технологии.

Поэтому в этой статье приведен далеко не исчерпывающий список сфер применения -технологий, взятых из реальной жизни и выдуманных исходя из здравого смысла. Некоторые из этих сфер являются классикой, некоторые выглядят слегка экзотично.

и OLAP-систем, рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining .. «Применение систем мобильных агентов в бизнесе». ПК « Сравнительная характеристика методов анализа данных».

Приведены основные понятия многомерной модели, рассмотрена классификация систем. Многомерная модель обработки данных. Введение Вобласти технологий обработки данных существует два взаимодополняющих друг друга направления развития: В недавнем прошлом, когда говорилось о стремительном росте числа реализаций информационных систем, прежде всего, имелись в виду системы, предназначенные для оперативной обработки данных.

На первых этапах автоматизации требуется структурировать процессы повседневной рутинной обработки данных. На это ориентированы традиционные СОД. Однако у такого подхода есть и недостатки, связанные с наличием нескольких источников данных. Основная проблема необходимость согласования данных в разных источниках информации.

При этом в лучшем случае проводится репликация баз данных БД как процесс копирования информации из одной базы в несколько других. Необходимо учитывать следующие особенности репликации: В любом случае, одни и те же данные многократно повторяются в различных СОД. Таким образом, с ростом количества данных возникает противоречие: На разрешение этого противоречия нацелена технология . При этом информация представляется в виде многомерного куба с возможностью произвольного манипулирования ею.

Раздел"Основы информатики и вычислительной техники" Тема 1. Понятие информации экономической информации , ее систематизация, свойства и подходы к измерению. Структурные единицы экономической информации. Понятие информационного обеспечения ЭИС, его состав и структура. Внемашинное и внутримашинное информационное обеспечение. Классификация и кодирование экономической информации:

При этом результатом такого моделирования могут быть несколько новых бизнес-ситуаций, приведены сравнительные характеристики статического и задача построения аналитической системы для многомерного анализа данных Технология OLAP применима везде, где есть задача анализа.

Обзор информационных технологий, предназначенных для оперативной и аналитической обработки данных В области информационных технологий существуют два взаимно дополняющих друг друга направления: Эти технологии лежат в основе экономических информационных систем, предназначенных для оперативной обработки данных. Называются подобные системы - системы. Термин является сравнительно новым и в разных литературных источниках трактуется иногда по разному.

Этот термин часто отождествляют с поддержкой принятия решений - системы поддержки принятия решения. Эти данные являются разнородными и не обязательно структурированными. Огромные объемы данных, сложность структуры как данных, так и запросов требует использования специальных методов доступа к информации. Хранилища данных и средства оперативной аналитической обработки могут служить одними из компонентов архитектуры СППР. Естественно, что каждый из этих типов ИС требует специфической организации данных, а так же специальных программных средств, обеспечивающих эффективное выполнение стоящих задач.

- средства обеспечивают проведение анализа деловой информации по множеству параметров, таких как вид товара, географическое положение покупателя, время оформления сделки и продавец, каждый из которых допускает создание иерархии представлений. Так, для времени можно пользоваться годовыми, квартальными, месячными и даже недельными и дневными промежутками; географическое разбиение может проводиться по городам, штатам, регионам, странам или, если потребуется, по целым полушариям.

- системы можно разбить на три класса. Наиболее сложными и дорогими из них являются основанные на патентованных технологиях серверы многомерных БД. Эти системы обеспечивают полный цикл -обработки и либо включают в себя, помимо серверного компонента, собственный интегрированный клиентский интерфейс, либо используют для анализа данных внешние программы работы с электронными таблицами.

Лавров В.В. Хранилища данных и - файл 1.

Это системы корпоративного класса, которые применяются, чтобы привести к одним справочникам и загрузить в и данные из нескольких разных учетных систем. Вероятно, большинству интересующихся хорошо знакомы принципы работы , но как таковой статьи, описывающей концепцию без привязки к конкретному продукту, на я Хабре не нашел. Это и послужило поводом написать отдельный текст.

И хотя БД уже применяются для множества разных видов данных Эти запросы чаще всего написаны бизнес-аналитиками и вставлены в отчеты, но и что аналитики могут задействовать OLAP-системы интерактивно для Сравнительные характеристики обработки транзакций и аналитических.

Создание любого отчета всего за несколько шагов Сокращение времени анализа данных Все уровни сложности отчетов — от простейших до анализа трендов и корреляции Функционал будет особенно эффективен, если Вам необходимы: В основе — две инновационные технологии: , благодаря которой кликом мыши можно создавать сложные визуализации, и , обеспечивающая анализ миллионов строк в считанные секунды. Это настолько просто, что этому может научиться любой пользователь . — программное решение, которое дает возможность поместить аналитику на -браузере и сделать ее доступной любому пользователю.

Решение развертывается за минуты, просто поддерживается и делает совместную аналитическую работу быстрой и легкой. Пользователи смогут произвести тысячи отчетов без участия -специалистов в пределах существующей -архитектуры, в том числе взаимодействовать с данными: — относительно новый продукт . Его задача — подготовка данных для бизнес-анализа, выполняет функции экстракт, преобразование и загрузка данных.

Работать с намного проще, чем с — специальных знаний практически не требуется.

Лекция 2 системы на железнодорожном транспорте.

— рабочее место аналитика. Он предназначен для визуального проектирования логики принятия решений. Все действия настраиваются при помощи всего 4-х мастеров: позволяет аналитику автоматизировать рутинные операции по обработке данных, сосредоточиться на интеллектуальной работе и формализация правил принятия решений.

Регион. В зависимости от глобальности бизнеса под измерением Регион может иметься в виду Континент, Для этого OLAP-системы имеют специальные инструменты. Сопоставление (сравнительный анализ). Выявление тенденций, сезонных колебаний в разрезах характеристик покупателей.

Существует два основных требования к современной системе управления базами данных: До появления больших данных традиционный анализ предусматривал занесение информации в традиционную БД. Этот подход основывался на модели реляционных БД, использующей таблицы для хранения данных и отношений между ними. Данные обрабатывались и запоминались в строках таблиц. С течением времени БД совершенствовались и сейчас используют массовую параллельную обработку, когда данные разбиваются на небольшие группы и обрабатываются одновременно на многих узлах, что обеспечивает значительное ускорение работы.

Вместо хранения информации в строках таблиц БД могут также использовать архитектуры столбцов, которые позволяют обрабатывать только столбцы с данными, необходимыми для формирования результатов запроса, и, кроме того, поддерживают хранение неструктурированной информации. — это модель распределённых вычислений, представленная компанией , используемая для параллельных вычислений над очень большими, несколько петабайт, наборами данных в компьютерных кластерах.

Технология представляет собой комбинацию двух функций, улучшающих обработку данных. Сначала -функция разделяет данные на несколько групп, которые затем обрабатываются параллельно.

Применение в « – Мобильная торговля»

В области информационных технологий существуют два класса информационными систем и соответственно, два класса задач: -системы - системы оперативной обработки транзакций. Основная функция подобных систем заключается в одновременном выполнении большого количества коротких транзакций от большого числа пользователей.

другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и А эффект от применения систем может быть выражен как прямо ( за счет снижения так и косвенно (за счет повышения эффективности бизнес-процессов компании). История развития и характеристики OLAP- систем.

-система как инструмент современного экономиста В итоге многие компании начинают весьма консервативно относиться к развитию своих информационных систем, руководствуясь принципом: Для современного российского предприятия характерна ситуация, когда имеется несколько систем автоматизации для решения различных задач , данные хранятся разрозненно и, как следствие, отсутствует единый взгляд на управленческую информацию.

Во многих компаниях в процессе составления отчета участвуют два специалиста — программист, обеспечивающий запросы к базам данных, и экономист, пытающийся с помощью электронных таблиц свести эти данные в отчет, необходимый руководству. Кроме того, экономист зачастую оказывается просто не в состоянии без помощи программиста оперативно подготовить необходимую выборку и ответить на вопросы о том, каким образом были получены те или иные цифры.

О том, чтобы моделировать возможные ситуации, отслеживать влияние одних показателей на другие, прогнозировать тенденции развития, проводить сравнительный анализ и отображать различные срезы данных, как правило, не идет и речи. Конечно же, ни одно предприятие не отказалось бы внедрить программный продукт, который повысил бы эффективность его деятельности. Но на пути развития информационной структуры встает существенное препятствие — ограниченность финансовых и людских ресурсов.

При выборе подхода к автоматизации необходимо проанализировать как затраты на программное обеспечение, так и эффект от его использования. При этом затраты включают в себя не только стоимость лицензий, но и дополнительные расходы на аппаратные средства и инфраструктуру, а также стоимость внедрения и сопровождения программного продукта. А эффект от применения систем может быть выражен как прямо за счет снижения трудозатрат на технические операции и расходов на поддержку разрозненных баз данных , так и косвенно за счет повышения эффективности бизнес-процессов компании.

-Системы Итак, одной из самых актуальных задач, стоящих перед компаниями, является превращение разрозненных данных в структурированную информацию, описанную в экономических терминах и позволяющую принимать обоснованные управленческие решения. Именно для этого предназначены специальные системы аналитической обработки данных в режиме реального времени — - , примером программного продукта такого класса может служить разработка .

Обзор информационных технологий, предназначенных для оперативной и аналитической обработки данных

Оперативные системы служат для обеспечения эффективной повседневной работы организации, например, системы обработки заказов и выписывания счетов, бухгалтерские системы, системы складского учета и пр. Они часто приобретаются у внешних поставщиков. Эти системы примерно одинаковы у разных фирм и в разных отраслях.

Применение технологий OLAP и DATA MINING в МИС и CRM- системах. Оси гиперкуба содержат параметры (измерения), а ячейки включают Продавец. Это измерение зависит от структуры и масштабов бизнеса. После настройки OLAP-системы па данные, взятые, например, из Excel или .

Автоматизированное рабочее место менеджера как средство реализации ИТ Пользователь может использовать как отдельные ИТ, так и их совокупность, объединенную в корпоративные информационные системы управления КИСУ. Комплекс обеспечивающих и функциональных информационных технологий, поддерживающих выполнение целей управленческого работника - лица, принимающего решение ЛПР , реализуется на основе автоматизированных рабочих мест АРМ. С появлением персональных компьютеров стало возможным установить их непосредственно на рабочее место менеджера и оснастить новыми инструментальными средствами, ориентированными на пользователя-непрограммиста, Персональный компьютер, оснащенный совокупностью профессионально ориентированных функциональных и обеспечивающих информационных технологий и размещенный на рабочем месте, стали называть автоматизированным рабочим местом, назначение которого — информационная поддержка принимаемых решений.

АРМ менеджера является некоторой частью КИСУ, обособленной в соответствии со структурой управления объектом и существующей системой распределения целевых усилий. Оно и оформляется в виде самостоятельного программно-аппаратного комплекса, АРМ менеджера содержит в себе функциональную ИТ полностью или частично. Какая именно ее часть закрепляется за тем или иным АРМ, определяется, прежде всего, декомпозицией целей в структуре управления объектом. Такое распределение функциональных ИТ на АРМ не должно нарушать требований самой предметной технологии.

Совмещение функциональных ИТ с управленческой структурой позволяет создать распределенную систему решения предметных задач. Распределение этих технологий между компьютерами может касаться либо хранимых данных, либо технологий их обработки. Одной из наиболее распространенных форм реализации целей, стоящих перед управленческим персоналом является система взаимосвязанных и взаимодействующих АРМ, в том числе руководителя и исполнителя. Пользователям этих АРМ необходима совершенно разная информационная поддержка.

Руководителю нужна обобщенная, достоверная и полная информация, позволяющая принимать правильные решения, а также средства анализа и планирования различных сфер деятельности хозяйствующего субъекта.

в финансовом управлении

Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей Количество траниц: и анализ данных на основе транзакционных систем. Подготовка данных для анализа и хранилища данных. Этапы развития многомерного анализа данных. Классификация -систем по способам хранения детальных и консолидированных данных. Проблемы исследования технологии -анализа, ориентированной на малый и средний иизнес.

основе инструментов, выбранных в ходе сравнительного анализа, была реализована OLAP-система. Описание требований к OLAP-системе. .. ПРИЛОЖЕНИЕ Д. ИНСТРУКЦИЯ ПО РАБОТЕ С СИСТЕМОЙ . . областям, таким как построение хранилищ данных [5,6,10], бизнес- аналитика.

Типичная ситуация, характерная для практически любой достаточно крупной организации, - наличие множества систем автоматизации для решения разных задач, разрозненное хранение данных и, как следствие, - отсутствие единого взгляда на управленческую информацию. С одной стороны, в информационных системах предприятия имеется вся информация, необходимая для анализа. Но, с другой стороны, анализировать информацию, хранящуюся в различных трансакционных системах, базах данных и электронных таблицах, становится невозможно.

Основная причина - различия в форматах данных и разрозненность их хранения. Для того чтобы превратить такие данные в полезную информацию, аналитик должен не только понимать, в каких источниках эти данные находятся, но и знать их структуру и форматы. Кроме того, надо быть готовым к ситуациям, когда одни и те же данные дублируются в разных системах или когда между данными из разных источников имеются логические несоответствия. Ситуация еще более усложняется по мере появления новых систем и модулей, а следовательно - и новых данных.

Также следует учитывать, что получение данных из трансакционных систем сопровождается повышенной нагрузкой на эти системы, а это может существенно мешать оперативной работе. Еще одна проблема аналитической обработки информации связана с человеческим фактором. Во многих компаниях задача получения необходимого отчета автоматизируется силами двух специалистов - технического специалиста, обеспечивающего необходимые запросы к базам данных, и экономиста, пытающегося свести эти данные в единый аналитический отчет, необходимый руководству.

Как показывает практика, подобная модель взаимодействия пользователя отчета руководителя и самих данных не только требует существенных затрат времени, но и часто приводит к эффекту"испорченного телефона".

Системы бизнес-интеллекта ( -системы)

Скачать Часть 1 Библиографическое описание: Проводится обзор -инструментов от ведущих разработчиков и перспективы их применения в бизнесе. Последние несколько десятилетий характеризуются экспоненциальным ростом мирового технологического развития в общем и ИТ-сферы, в частности. Подобное явление оказывает сильное влияние на все виды деятельности. Такими же большими темпами растёт и объём обрабатываемых данных, что ведёт к количественному и качественному улучшению арсенала средств создания и совершенствования информационных систем и приложений.

С одной стороны, широкий выбор ПО позволяет упростить рутинные действия, автоматизировать бизнес-процессы, а также способствует сокращению издержек предприятия, однако, в то же время, обратной стороной медали является усложнение ИТ-инфраструктуры архитектуры системного ландшафта компании.

Характеристика Дайте сравнительный анализ OLAP и OLTP систем. Применение ассоциативных правил в бизнес-проектах. 6.

Каждая из представленных категорий имеет свои сильные и слабые стороны, нет единственно оптимального выбора. Выбор влияет на 3 важных аспекта: При этом необходимо учитывать объемы обрабатываемых данных, мощность техники, потребности пользователей и искать компромисс между быстродействием и избыточностью дискового пространства, занятого базой данных, простой и многофункциональностью.

Как видно, различия продуктов лежат во многих областях: Некоторые продукты весьма ограничены в настройках. Некоторые созданы для специализированных предметных областей: Есть продукты для общих целей, в которых не заложено прикладное использование, которые должны быть достаточно гибкими. Как правило, такие продукты дешевле, чем специализированные, но здесь больше затраты на внедрение. Спектр -продуктов очень широк — от простейших средств построения сводных таблиц и диаграмм, входящих в состав офисных продуктов, до средств анализа данных и поиска закономерностей, стоимость которых составляет десятки тысяч долларов.

Как и в любой другой области, в сфере не может существовать однозначных рекомендаций по выбору инструментальных средств. Можно только заострить внимание на ряде ключевых моментов и сопоставить предлагаемые возможности программного обеспечения с потребностями организации. В процессе выбора необходимо рассмотреть 2 вопроса: Оценка потребностей Нельзя сделать рациональный выбор продукта без понимания того, для чего он будет использоваться. Для того чтобы проект был успешно реализован, финансовый директор должен как минимум грамотно сформулировать перед руководителем и специалистами службы автоматизации свои пожелания и требования.

Дата-центр ВОЛЯ открыт для бизнеса