Слайд 2
![СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОРГАНИЗАЦИИ ВВОДА ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ОРГАНИЗАЦИЙ И ПРЕДПРИЯТИЙ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-1.jpg)
СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ОРГАНИЗАЦИИ ВВОДА ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ОРГАНИЗАЦИЙ И ПРЕДПРИЯТИЙ
Слайд 3
![Под распределенным вводом данных понимается поступление информации для обработки в](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-2.jpg)
Под распределенным вводом данных понимается поступление информации для обработки в КИС
из множества источников ее возникновения с помощью разнообразных технических средств ввода данных: персональный компьютер, телефон, мобильный телефон, электронная почта, факс.
Слайд 4
![НАПРАВЛЕНИЯ ИНТЕГРАЦИИ СВЕДЕНИЙ ПРИ СОЗДАНИИ ИНТЕГРАЦИОННОГО СЛОЯ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-3.jpg)
НАПРАВЛЕНИЯ ИНТЕГРАЦИИ СВЕДЕНИЙ ПРИ СОЗДАНИИ ИНТЕГРАЦИОННОГО СЛОЯ
Слайд 5
![Транзакция (англ. transaction) — группа последовательных операций, которая представляет собой логическую единицу работы с данными.](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-4.jpg)
Транзакция (англ. transaction) — группа последовательных операций, которая представляет собой логическую
единицу работы с данными.
Слайд 6
![ОРГАНИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ВВОДА ДАННЫХ И ИХ ОПЕРАТИВНАЯ ОБРАБОТКА НА ОСНОВЕ OLTP](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-5.jpg)
ОРГАНИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОГО ВВОДА ДАННЫХ И ИХ ОПЕРАТИВНАЯ ОБРАБОТКА НА ОСНОВЕ OLTP
Слайд 7
![ПРИМЕР ТРАНЗАКЦИИ начать транзакцию прочесть баланс на счете номер 5](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-6.jpg)
ПРИМЕР ТРАНЗАКЦИИ
начать транзакцию
прочесть баланс на счете номер 5
уменьшить баланс
на 10 денежных единиц
сохранить новый баланс счёта номер 5
прочесть баланс на счете номер 7
увеличить баланс на 10 денежных единиц
сохранить новый баланс счёта номер 7
окончить транзакцию.
Слайд 8
![ПОНЯТИЯ ИНТЕЛЛЕКТ-ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ПРЕДПРИЯТИЯ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-7.jpg)
ПОНЯТИЯ ИНТЕЛЛЕКТ-ТЕХНОЛОГИИ В СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ ПРЕДПРИЯТИЯ
Слайд 9
![ОБЩАЯ ЛОГИКА РАЗВИТИЯ BI-ТЕХНОЛОГИЙ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-8.jpg)
ОБЩАЯ ЛОГИКА РАЗВИТИЯ BI-ТЕХНОЛОГИЙ
Слайд 10
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-9.jpg)
Слайд 11
![ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ХРАНИЛИЩАМ ДАННЫХ поддержка высокой скорости получения данных](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-10.jpg)
ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ХРАНИЛИЩАМ ДАННЫХ
поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;
поддержка
внутренней непротиворечивости данных;
возможность получения и сравнения срезов данных;
наличие удобных средств просмотра данных в хранилище;
простота и достоверность хранимых данных;
поддержка качественного процесса пополнения данных.
Слайд 12
![Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP. OLAP обладают](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-11.jpg)
Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP. OLAP обладают средствами
предоставления пользователю агрегатных данных для различных выборок из исходного набора в удобном для восприятия и анализа виде.
Слайд 13
![ГИПЕРКУБ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-12.jpg)
Слайд 14
![ПРИМЕР ИЗМЕРЕНИЙ И МЕРЫ В ГИПЕРКУБЕ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-13.jpg)
ПРИМЕР ИЗМЕРЕНИЙ И МЕРЫ В ГИПЕРКУБЕ
Слайд 15
![ОПЕРАЦИИ НАД ДАННЫМИ Операция среза позволяет выделить из многомерного куба](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-14.jpg)
ОПЕРАЦИИ НАД ДАННЫМИ
Операция среза позволяет выделить из многомерного куба те данные,
которые соответствуют зафиксированному значению одного или нескольких измерений.
Операция вращения — изменение расположения измерений в пространстве.
Операции консолидации и детализации предназначены либо для агрегирования (обобщения) данных, либо для их детализации.
Слайд 16
![ПРИМЕР CONTOUR BI 4.1](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-15.jpg)
Слайд 17
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-16.jpg)
Слайд 18
![DM — это процесс обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-17.jpg)
DM — это процесс обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически
полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений.
Слайд 19
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-18.jpg)
Слайд 20
![МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ кластеризация— реализует группировку относительно сходных объектов;](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-19.jpg)
МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
кластеризация— реализует группировку относительно сходных объектов;
поиск ассоциаций—
реализует поиск устойчивых комбинаций событий и объектов;
дерево решений — обеспечивает построение причинно-следственной иерархии условий, приводящей к определенным решениям
Слайд 21
![КЛАСТЕРИЗАЦИЯ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-20.jpg)
Слайд 22
![ПОИСК АССОЦИАЦИЙ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-21.jpg)
Слайд 23
![ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-22.jpg)
Слайд 24
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-23.jpg)
Слайд 25
![Когнитивные системы — это системы моделирования, предназначенные для стратегического управления](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-24.jpg)
Когнитивные системы — это системы моделирования, предназначенные для стратегического управления поведением
сложных социально-экономических объектов в нестабильной внешней среде.
Слайд 26
![ПРИМЕР КОГНИТИВНОЙ СХЕМЫ ИЗ СФЕРЫ ГОРОДСКОГО ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОГО ХОЗЯЙСТВА](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-25.jpg)
ПРИМЕР КОГНИТИВНОЙ СХЕМЫ ИЗ СФЕРЫ ГОРОДСКОГО ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОГО ХОЗЯЙСТВА
Слайд 27
![КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ БЮДЖЕТА](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-26.jpg)
КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ БЮДЖЕТА
Слайд 28
![ХАРАКТЕРИСТИКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АДДИТИВНЫХ ERP-СИСТЕМАХ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-27.jpg)
ХАРАКТЕРИСТИКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АДДИТИВНЫХ ERP-СИСТЕМАХ
Слайд 29
![](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-28.jpg)
Слайд 30
![БИОЛОГИЧЕСКИЙ НЕЙРОН](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-29.jpg)
Слайд 31
![ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-30.jpg)
Слайд 32
![НЕЙРОННАЯ СЕТЬ](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-31.jpg)
Слайд 33
![ВЫВОДЫ 1. Эффективная организация обработки информации в ИС организаций и](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/162241/slide-32.jpg)
ВЫВОДЫ
1. Эффективная организация обработки информации в ИС организаций и предприятий связана
с обеспечением распределенного ввода данных.
2. Для предварительного анализа информации, поступившей из различных источников, возникает необходимость создания интеграционного слоя.
3. Возможность интеграции связана с тем, что каждому виду интеграции соответствует определенная последовательность транзакций.