Системы поддержки принятия решений презентация

Задача принятия решений
Состоит в выборе альтернатив.
Принадлежит к самому распространенному классу задач.

СППР
Это системы, предоставляющие такие возможности, как:
- наглядность форм представления информации,
- быстрота получения новых видов отчетности,
- возможность анализа текущих и исторических данных.

СППР являются:
информационно-аналитическими системами (см. определение СППР);
интеллектуальными системами, так как они имитируют процесс принятия решений человеком.

Хранилище данных;
Аналитические средства.
Основные компоненты СППР

Хранилище данных
Это единая среда хранения корпоративных данных, оптимизированных для выполнения аналитических операций.

Аналитические средства
позволяют пользователю, не имеющему специальных знаний в области ИТ, осуществлять «добычу» и представление данных в терминах предметной области.

Структурная схема СППР

1. Хранилище данных
- это банк данных определенной структуры, содержащий необходимую информацию в той области, в которой должен быть произведен анализ и принято решение.

Главное назначение хранилища
обеспечить быстрое выполнение произвольных аналитических запросов.

Главные преимущества хранилища данных:
единый источник информации;
производительность;
быстрота разработки;
интегрированность;
историчность и стабильность;
независимость.

1.1. Единый источник информации
Пользователь получает единую информационную среду, на которой будут строиться все справочно-аналитические приложения в анализируемой предметной области.

Эта среда обладает
единым интерфейсом,
унифицированными структурами хранения,
общими справочниками
и другими корпоративными стандартами.
Особое внимание уделяют достоверности информации, которая попадает в хранилище.

1.2. Производительность
Физические структуры хранилища данных специальным образом оптимизированы для выполнения абсолютно произвольных выборок, что позволяет строить быстрые системы запросов.

1.3. Быстрота разработки
Специфическая логическая организация хранилища и существующее специализированное ПО позволяют создавать аналитические системы с минимальными затратами на программирование.

1.4. Интегрированность
Интеграция данных из разных источников уже сделана, поэтому не надо каждый раз производить соединение данных для запросов, требующих информацию из нескольких источников.

Под интеграцией
понимается не только совместное физическое хранение данных, но и
их предметное, согласованное объединение;
очистку и выверку их при формировании;
соблюдение технологических особенностей и т. д.

1.5. Историчность и стабильность
OLTP-системы оперируют с данными, срок хранения которых обычно не превышает величины текущего бизнес-периода (полгода – год).
Информационное хранилище данных нацелено на долговременное хранение информации в течение 10 – 15 лет.

В результате …
Информация в хранилище данных не обновляется и не удаляется, а только специальным образом адаптируется к новым требованиям.
Появляется возможность осуществлять исторический анализ информации.

1.6. Независимость
выделенность информационного хранилища 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.

2. Аналитические средства
Позволяют решать три основных задачи:
- ведение отчетности,
- анализ информации в реальном времени (OLAP),
- интеллектуальный анализ данных.

2.1. Отчетность
Сервис отчетности СППР помогает организации создавать всевозможные информационные отчеты, справки, документы, сводные ведомости и т. д., особенно когда число выпускаемых отчетов велико и формы отчетов часто меняются.

Автоматизируя выпуск отчетов,
средства СППР позволяют перевести их хранение в электронный вид и распространять по корпоративной сети между сотрудниками организации.

2.2. OLAP
OLAP-сервис (On-Line Analytical Processing) представляет собой инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени.

Пользователь может
осуществлять гибкий просмотр информации,
получать произвольные срезы данных,
выполнять аналитические операции детализации, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени.

2.3. Интеллектуальный анализ данных или «добыча данных» (Data Mining)
При помощи средств добычи данных можно проводить глубокие исследования данных.

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.

Классификация и типы СППР
Рассмотрим классификацию СППР по различным критериям.

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.

По характеру взаимодействия пользователя и системы
1) системы, инициатором диалога в которых является 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.

По наличию и характеру базы данных
1) системы, не предусматривающие каких-либо способов накопления и хранения информации;
2) системы, имеющие базу данных или совокупность файлов для сбора, накопления и выдачи информации;
3) системы, имеющие развитые системы управления базами данных (СУБД).

В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы
1) EIS - системы,
2) DSS - системы.

EIS (Execution Information System)
Это информационные системы руководства предприятия.
Ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор возможностей, фиксированные формы представления информации.

EIS-системы
Дают общую наглядную картину текущего состояния показателей работы организации и тенденции их развития, с возможностью углубления рассматриваемой информации.

DSS (Decision Support System)
Это полнофункциональные системы анализа и исследования данных, которые рассчитаны на подготовленных пользователей, имеющих знания в предметной области и обладающих компьютерной грамотностью.

Для реализации DSS-систем
Обычно достаточно установки и настройки специализированного ПО поставщиков решений по OLAP-системам и Data Mining.

EIS и DSS
могут функционировать параллельно,
разделять общие данные и/или сервисы,
предоставлять свою функциональность как высшему руководству, так и специалистам аналитических отделов организаций.