Реферат: Системы поддержки и принятия решений - текст реферата. Скачать бесплатно.
Банк рефератов, курсовых и дипломных работ. Много и бесплатно. # | Правила оформления работ | Добавить в избранное
 
 
   
Меню Меню Меню Меню Меню
   
Napishem.com Napishem.com Napishem.com

Реферат

Системы поддержки и принятия решений

Банк рефератов / Информатика, информационные технологии

Рубрики  Рубрики реферат банка

закрыть
Категория: Реферат
Язык реферата: Русский
Дата добавления:   
 
Скачать
Архив Zip, 212 kb, скачать бесплатно
Заказать
Узнать стоимость написания уникального реферата

Узнайте стоимость написания уникальной работы

14 Содержание Введение 2 1. СППР- хранилище данных 3 2. Аналитические системы 6 3. Типы СППР 7 4. Области применения 8 5. Рынок СППР. 11 Заключение 12 Список литературы 14 Введение Руководство крупных компаний испытывает потребность в достоверной инф ормации о различных аспектах бизнеса компании в целях поддержки принят ия решений. От этого зависит качество управления компанией, возможность эффективного планирования ее деятельности, выживание в условиях жестк ой конкурентной борьбы. При этом критически важными являются нагляднос ть форм представления информации, быстрота получения новых видов отчет ности, возможность анализа текущих и исторических данных. Системы, предо ставляющие такие возможности, называются Системами Поддержки Принятия Решений (СППР). Они с успехом применяются в самых разных отраслях : телекоммуникац иях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих други х. СППР состоят из двух компонент: хранилища данных и аналитических средств . Хр анилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данн ых, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения анали тических операций. Аналитические средства позволяют конечному пользов ателю, не имеющему специальных знаний в области информационных техноло гий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметн ой области. Для пользователей различной квалификации, СППР располагают различными типами интерфейсов досту па к своим сервисам. 1. СППР- хранилище данны х Специфика работы ана литических систем делает практически невозможным их прямое использова ние на оперативных данных. Это объясняется различными причинами, в том ч исле разрозненностью данных, хранением их в форматах различных СУБД и в разных "уголках" корпоративной сети, но, что наиболее важно, неприменимос тью структур данных оперативных систем для выполнения задач анализа. Дл я этих целей создается специализированная среда хранения данных, назыв аемая хранилищем данных (Data Warehouse). Хранилище данных представляет собой банк данных определенной структур ы, содержащий информацию о производственном процессе компании в истори ческом контексте. Главное назначение хранилища - обеспечивать быстрое в ыполнение произвольных аналитических запросов. Согласно исследованию META Group, 90 - 95% компаний списка Fortune 2000 активно применяют хра нилища данных, чтобы добиться преимущества в конкурентной борьбе и полу чить значительно большую отдачу от своих инвестиций. Трехлетнее изучен ие опыта 62 организаций, проведенное International Data Corporation (IDC) показало, что эти организа ции в среднем получили 400-процентный возврат своих инвестиций в СППР-сист емы. Перечислим главные преимущества хранилищ данных: · Единый источник информ ации: компания получает выверенную единую информационную среду, на кото рой будут строиться все справочно-аналитические приложения в той предм етной области, по которой построено хранилище. Эта среда будет обладать единым интерфейсом, унифицированными структурами хранения, общими спр авочниками и другими корпоративными стандартами, что облегчает создан ие и поддержку аналитических систем. Также, при проектировании информац ионного хранилища данных особое внимание уделяют достоверности информ ации, которая попадает в хранилище. · Производительность: фи зические структуры хранилища данных специальным образом оптимизирова ны для выполнения абсолютно произвольных выборок, что позволяет строит ь действительно быстрые системы запросов. · Быстрота разработки: с пецифическая логическая организация хранилища и существующее специал изированное ПО позволяют создавать аналитические системы с минимальны ми затратами на программирование. · Интегрированность: инт еграция данных из разных источников уже сделана, поэтому не надо каждый раз производить соединение данных для запросов требующих информацию и з нескольких источников. Под интеграцией понимается не только совместн ое физическое хранение данных, но и их предметное, согласованное объедин ение; очистку и выверку при их формировании; соблюдение технологических особенностей и т.д. · Историчность и стабиль ность: OLTP-системы оперируют с актуальными данными, срок применения и хран ения которых обычно не превышает величины текущего бизнес-периода (полу года-год), в то время как информационное хранилище данных нацелено на дол говременное хранение информации в течении 10-15 лет. Стабильность означает , что фактическая информация в хранилище данных не обновляется и не удал яется, а только специальным образом адаптируется к изменениям бизнес-ат рибутов. Таким образом, появляется возможность осуществлять историчес кий анализ информации. · Независимость: выделен ность информационного хранилища существенно снижает нагрузку на OLTP-сис темы со стороны аналитических приложений, тем самым производительност ь существующих систем не ухудшается, а на практике происходит уменьшени е времени отклика и улучшение доступности систем. Наряду с большими кор поративными хранилищами данных широкое применение находят также витри ны данных (Data Mart). Под витриной данных понимается небольшое специализирова нное хранилище для некоторой узкой предметной области, ориентированно е на хранение данных, связанных одной бизнес-тематикой. Проект по создан ию витрины данных требует меньших вложений и выполняется в очень коротк ие сроки. Таких витрин данных может быть несколько, скажем витрина данны х по доходам для бухгалтерии компании и витрина данных по клиентам для м аркетингового отдела компании. 2. Аналитические системы Аналитические системы СППР позволяют решать три основных задачи: веден ие отчётности, анализ информации в реальном времени (OLAP) и интеллектуальн ый анализ данных. Отчётность. Сервис отчётности СППР помогает организации справиться с созданием вс евозможных информационных отчетов, справок, документов, сводных ведомо стей и пр., особенно когда число выпускаемых отчетов велико и формы отчёт ов часто меняются. Средства СППР, автоматизируя выпуск отчётов, позволяю т перевести их хранение в электронный вид и распространять по корпорати вной сети между служащими компании. OLAP OLAP (On-Line Analitycal Processing) - сервис представляет собой инструмент для анализа больших об ъемов данных в режиме реального времени. Взаимодействуя с OLAP-системой, по льзователь сможет осуществлять гибкий просмотр информации, получать п роизвольные срезы данных, и выполнять аналитические операции детализа ции, свертки, сквозного распределения, сравнения во времени. Вся работа с OLAP-системой происходит в терминах предметной области. OLAP-системы являются частью более общего понятия Business Intelligence, которое включает в себя помимо традиционного OLAP-сервиса средства организации совместног о использования документов, возникающих в процессе работы пользовател ей хранилища. Технология Business Intelligence обеспечивает электронный обмен отчетны ми документами, разграничение прав пользователей, доступ к аналитическ ой информации из Интернет и Интранет. Интеллектуальный анализ данных или «добыча данных» (Data Mining) При помощи средств добычи данных можно проводить глубокие исследовани я данных. Эти исследования включают в себя: поиск зависимостей между дан ными (напр., “Верно ли, что рост продаж продукта А обусловлен ростом продаж продукта В ?” ); выявление устойчивых бизнес-групп (напр. “Какие группы кли ентов, близких по поведенческим и другим характеристикам, можно выделит ь? Какие характеристики клиентов при этом оказывают наибольшее влияние на классификацию?“); прогнозирование поведения бизнес-показателей (напр . “Какой объем перевозок ожидается в следущем месяце?“ ); оценка влияния ре шений на бизнес компании (напр. “Как изменится спрос на товар А среди груп пы потребителей Б, если снизить цену на товар С ?“ ); поиск аномалий (напр. “С какими сегментами клиентской базы связаны наиболее высокие риски?“). 3. Типы СППР В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы выделя ют два основных типа СППР: EIS и DSS. EIS (Execution Information System) – информационные системы руководства предприятия. Эти систе мы ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные фор мы представления информации. EIS-системы рисуют общую наглядную картину т екущего состояния бизнес-показателей работы компании и тенденции их ра звития, с возможностью углубления рассматриваемой информации до уровн я крупных объектов компании. EIS– системы – та реальная отдача, которую ви дит руководство компании от внедрения технологий СППР. DSS (Desicion Support System) – полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в час ти предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотно сти. Обычно для реализации DSS-систем (при наличии данных) достаточно устан овки и настройки специализированного ПО поставщиков решений по OLAP-систе мам и Data Mining. Такое деление систем на два типа не означает, что построение СППР всегда предполагает реализацию только одного из этих типов. EIS и DSS могут функцион ировать параллельно, разделяя общие данные и/или сервисы, предоставляя с вою функциональность как высшему руководству, так и специалистам анали тических отделов компаний. 4. Области применения Телекоммуникации Телекоммуникационные компании используют СППР для подготовки и принят ия комплекса решений, направленных на сохранение своих клиентов и миним изацию их оттока в другие компании. СППР позволяют компаниям более резул ьтативно проводить свои маркетинговые программы, вести более привлека тельную тарификацию своих услуг. Анализ записей с характеристиками вызовов позволяет выявлять категори и клиентов с похожими стереотипами поведения, с тем чтобы дифференциров ано подходить к привлечению клиентов той или иной категории. Есть категории клиентов, которые постоянно меняют провайдеров, реагиру я на те или иные рекламные компании. СППР позволяют выявить наиболее хар актерные признаки «стабильных» клиентов, т.е. клиентов, длительное время остающихся верными одной компании, давая возможность ориентировать св ою маркетинговую политику на удержание именно этой категории клиентов. Банковское дело СППР используются для более качественного мониторинга различных аспек тов банковской деятельности, таких как обслуживание кредитных карт, зай мов, инвестиций и так далее, что позволяет значительно повысить эффектив ность работы. Выявление случаев мошенничества, оценка риска кредитования, прогнозир ование изменений клиентуры – области применения СППР и методов добычи данных. Классификация клиентов, выделение групп клиентов со сходными по требностями позволяет проводить целенаправленную маркетинговую поли тику, предоставляя более привлекательные наборы услуг той или иной кате гории клиентов. Страхование Набор применений СППР в страховом бизнесе можно назвать классическим - э то выявление потенциальных случаев мошенничества, анализ риска, класси фикация клиентов. Обнаружение определенных стереотипов в заявлениях о выплате страховог о возмещения, в случае больших сумм, позволяет сократить число случаев м ошенничества в будущем. Анализируя характерные признаки случаев выплат по страховым обязатель ствам, страховые компании могут уменьшить свои потери. Полученные данны е приведут, например, к пересмотру системы скидок для клиентов, подпадаю щих под выявленные признаки. Классификация клиентов дает возможность выявить наиболее выгодные кат егории клиентов, чтобы точнее ориентировать существующий набор услуг и вводить новые услуги. Розничная торговля Торговые компании используют технологии СППР для решения таких задач, к ак планирование закупок и хранения, анализ совместных покупок, поиск шаб лонов поведения во времени. Анализ данных о количестве покупок и наличии товара на складе в течение некоторого периода времени позволяет планировать закупку товаров, нап ример, в ответ на сезонные колебания спроса на товар. Часто, покупая какой либо товар покупатель приобретает вместе с ним и др угой товар. Выявление групп таких товаров позволяет, например, помещать их на соседних полках, с тем, чтобы повысить вероятность их совместной по купки. Поиск шаблонов поведения во времени дает ответ на вопрос «Если сегодня п окупатель приобрел один товар, то через какое время он купит другой това р?». Например, приобретая фотоаппарат, покупатель, вероятно, в ближайшем б удущем станет приобретать пленку, пользоваться услугами по проявке и пе чати. 5. Рынок СППР. На рынке СППР компании предлагают следующие виды услуг по созданию сист ем поддержки принятия решений: · Реализация пилот-проектов по СППР-с истемам, с целью демонстрации руководству Заказчика качественного пот енциала аналитических приложений. · Создание совместно с Заказчиком по лнофункциональных СППР-систем, включая хранилище данных и средства Business Intelligence. · Проектирование архитектуры хранил ища данных, включая структуры хранения и процессы управления. · Создание «витрин данных» для выдел енной предметной области. · Установка и настройка средств OLAP и Business Intelligence; их адаптация к требованиям Заказчика. · Анализ инструментов статистическо го анализа и «добычи данных» для выбора программных продуктов под архит ектуру и потребности Заказчика. · Интеграция систем СППР в корпорати вные интранет-сети Заказчика, автоматизация электронного обмена анали тическими документами между пользователями хранилища. · Разработка Информационных Систем Руководителя (EIS) под требуемую функциональность. · Услуги по интеграции баз данных в ед иную среду хранения информации · Обучение специалистов Заказчика т ехнологиям хранилищ данных и аналитических систем, а также работе с необ ходимыми программными продуктами. · Оказание консалтинговых услуг Зак азчику на всех стадиях проектирования и эксплуатации хранилищ данных и аналитических систем. · Комплексные проекты создания/моде рнизации вычислительной инфраструктуры, обеспечивающей функциониров ание СППР: решения любого масштаба, от локальных систем до систем масшта ба предприятия/концерна/отрасли. Заключение На сегодняшний день н е существует признанного лидера в области производства программного о беспечения для построения систем СППР. Ни одна из компаний не производит готового решения, что называется «из коробки», пригодного к непосредств енному использованию в производственном процессе заказчика. Создание СППР всегда включает в себя стадии анализа данных и бизнес-процессов зак азчика, проектирования структур хранилища с учетом его потребностей и т ехнологических процессов. Несколько десятков различных фирм выпускают продукты, способные решат ь те или иные задачи, возникающие в процессе проектирования и эксплуатац ии систем СППР. Сюда входят СУБД, средства выгрузки/трансформации/загруз ки данных, инструменты для OLAP-анализа и многое другое. Самостоятельный ан ализ рынка, изучение хотя бы нескольких таких средств - непростая и длите льная задача. Учитывая размер вовлекаемых финансовых и других ресурсов, сложность и м ногоэтапность проектов построения систем СППР очевидна высокая стоимо сть ошибок проектирования. Ошибки выбора программного обеспечения мог ут повлечь за собой финансовые расходы, не говоря уже об увеличении врем ени выполнения проекта. Ошибки проектирования структуры данных могут в ести как к неприемлемым производственным характеристикам, так и стоить времени потраченного на перезагрузку данных, которое порой достигает н ескольких суток. Поэтому глубоко понимая архитектуру хранилищ данных, необходимо избег ать всяких ошибок, что влечет за собой значительное сокращение времени в ыполнения проекта и возможность получить максимальную отдачу от внедр ения СППР. Список литературы 1. Волков О.И. Экономика пр едприятия. М.: ИНФРА. 2001 2. Чепурин М.Н. Курск эконо мической теории. Киров: АСА, 1999. 3. Войтов А.Г. Экономика. М.: Маркетинг. 1999. 4. Кривко О.Б. Информационн ые технологии. М.: СОМИНТЭК. 2001
1Архитектура и строительство
2Астрономия, авиация, космонавтика
 
3Безопасность жизнедеятельности
4Биология
 
5Военная кафедра, гражданская оборона
 
6География, экономическая география
7Геология и геодезия
8Государственное регулирование и налоги
 
9Естествознание
 
10Журналистика
 
11Законодательство и право
12Адвокатура
13Административное право
14Арбитражное процессуальное право
15Банковское право
16Государство и право
17Гражданское право и процесс
18Жилищное право
19Законодательство зарубежных стран
20Земельное право
21Конституционное право
22Конституционное право зарубежных стран
23Международное право
24Муниципальное право
25Налоговое право
26Римское право
27Семейное право
28Таможенное право
29Трудовое право
30Уголовное право и процесс
31Финансовое право
32Хозяйственное право
33Экологическое право
34Юриспруденция
 
35Иностранные языки
36Информатика, информационные технологии
37Базы данных
38Компьютерные сети
39Программирование
40Искусство и культура
41Краеведение
42Культурология
43Музыка
44История
45Биографии
46Историческая личность
47Литература
 
48Маркетинг и реклама
49Математика
50Медицина и здоровье
51Менеджмент
52Антикризисное управление
53Делопроизводство и документооборот
54Логистика
 
55Педагогика
56Политология
57Правоохранительные органы
58Криминалистика и криминология
59Прочее
60Психология
61Юридическая психология
 
62Радиоэлектроника
63Религия
 
64Сельское хозяйство и землепользование
65Социология
66Страхование
 
67Технологии
68Материаловедение
69Машиностроение
70Металлургия
71Транспорт
72Туризм
 
73Физика
74Физкультура и спорт
75Философия
 
76Химия
 
77Экология, охрана природы
78Экономика и финансы
79Анализ хозяйственной деятельности
80Банковское дело и кредитование
81Биржевое дело
82Бухгалтерский учет и аудит
83История экономических учений
84Международные отношения
85Предпринимательство, бизнес, микроэкономика
86Финансы
87Ценные бумаги и фондовый рынок
88Экономика предприятия
89Экономико-математическое моделирование
90Экономическая теория

 Анекдоты - это почти как рефераты, только короткие и смешные Следующий
Большинство людей как мой кот. Ты наливаешь им кристально-чистой воды талого ледника, а они идут пить из толчка.
Anekdot.ru

Узнайте стоимость курсовой, диплома, реферата на заказ.

Обратите внимание, реферат по информатике и информационным технологиям "Системы поддержки и принятия решений", также как и все другие рефераты, курсовые, дипломные и другие работы вы можете скачать бесплатно.

Смотрите также:


Банк рефератов - РефератБанк.ру
© РефератБанк, 2002 - 2016
Рейтинг@Mail.ru