Зміст

Вступ 2

1. СППР-сховище даних 3

2. Аналітичні системи 6

3. Типи СППР 7

4. Області застосування 8

5. Ринок СППР. 11

Висновок 12

Список літератури 14

Введення

Керівництво великих компаній відчуває потребу в достовірнійінформації про різні аспекти бізнесу компанії з метою підтримки прийняттярішень. Від цього залежить якість управління компанією, можливістьефективного планування її діяльності, виживання в умовах жорсткоїконкурентної боротьби. При цьому критично важливими є наочність формпредставлення інформації, швидкість одержання нових видів звітності,можливість аналізу поточних та історичних даних. Системи, що надаютьтакі можливості, називаються системами підтримки прийняття рішень (СППР).
Вони з успіхом застосовуються в самих різних галузях: телекомунікації,фінансовій сфері, торгівлі, промисловості, медицині та багатьох інших.

СППР складаються з двох компонентів: сховища даних та аналітичнихкоштів. Сховище даних надає єдине середовище зберігання корпоративнихданих, організованих у структурах, оптимізованих для виконанняаналітичних операцій. Аналітичні засоби дозволяють кінцевомукористувачеві, який не має спеціальних знань в області інформаційнихтехнологій, здійснювати навігацію і подання даних в термінахпредметної області. Для користувачів різної кваліфікації, СППРмають у своєму розпорядженні різними типами інтерфейсів доступу до своїх сервісів.

1. СППР-сховище даних

Специфіка роботи аналітичних систем робить практично неможливимїх пряме використання на оперативних даних. Це пояснюється різнимипричинами, у тому числі розрізненістю даних, зберіганням їх у форматахрізних СУБД і в різних "куточках" корпоративної мережі, але, що найбільшважливо, незастосовні структур даних оперативних систем для виконаннязадач аналізу. З цією метою створюється спеціалізована середу зберіганняданих, яка називається сховищем даних (Data Warehouse).

Сховище даних являє собою банк даних певноїструктури, що містить інформацію про виробничий процес компанії вісторичному контексті. Головне призначення сховища - забезпечувати швидкевиконання довільних аналітичних запитів.

Відповідно до дослідження META Group, 90 - 95% компаній списку Fortune
2000 активно застосовують сховища даних, щоб отримати перевагу вконкурентній боротьбі і отримати значно більшу віддачу від своїхінвестицій. Трирічне вивчення досвіду 62 організацій, проведене
International Data Corporation (IDC) показало, що ці організації всередньому отримали 400-відсотковий повернення своїх інвестицій у СППР-системи.
Перерахуємо головні переваги сховищ даних:
. Єдиний джерело інформації: компанія отримує вивірену єдине інформаційне середовище, на якій будуть будуватися всі довідково-аналітичні програми в тій предметної області, за якої побудоване сховище. Це середовище буде мати єдиним інтерфейсом, уніфікованими структурами зберігання, спільними довідниками та іншими корпоративними стандартами, що полегшує створення та підтримку аналітичних систем.

Також, при проектуванні інформаційного сховища даних особливу увагу приділяють достовірності інформації, яка потрапляє у сховище .
. Продуктивність: фізичні структури сховища даних спеціальним чином оптимізовані для виконання абсолютно довільних вибірок, що дозволяє будувати дійсно швидкі системи запитів.
. Швидкість розробки: специфічна логічна організація сховища і існуюче спеціалізоване ПЗ дозволяють створювати аналітичні системи з мінімальними витратами на програмування.
. Інтегрованість: інтеграція даних з різних джерел вже зроблена, тому не треба кожного разу виробляти підключення даних для запиту вимагають інформацію з декількох джерел. Під інтеграцією розуміється не тільки спільне фізичне зберігання даних, але й їх предметне, узгоджене об'єднання; очищення і вивірку при їх формуванні; дотримання технологічних особливостей і т.д.
. Історичність і стабільність: OLTP-системи оперують з актуальними даними, термін застосування і зберігання яких зазвичай не перевищує величини поточного бізнес-періоду (півроку-рік), у той час як інформаційне сховище даних націлене на довгострокове зберігання інформації протягом < p> 10-15 років. Стабільність означає, що фактична інформація у сховищі даних не оновлюється і не віддаляється, а тільки спеціальним чином адаптується до змін бізнес-атрибутів. Таким чином, з'являється можливість здійснювати історичний аналіз інформації.
. Незалежність: виділені інформаційного сховища істотно знижує навантаження на OLTP-системи з боку аналітичних додатків, тим самим продуктивність існуючих систем не погіршується, а на практиці відбувається зменшення часу відгуку і поліпшення доступності систем.

Поряд з великими корпоративними сховищами даних широке застосуваннязнаходять також вітрини даних (Data Mart). Під вітриною даних розумієтьсяневелике спеціалізоване сховище для деякої вузької предметноїобласті, орієнтований на зберігання даних, пов'язаних однієї бізнес -тематикою. Проект зі створення вітрини даних вимагає менших вкладень івиконується в дуже короткі терміни. Таких вітрин даних може бутикілька, скажімо вітрина даних по доходах для бухгалтерії компанії івітрина даних по клієнтах для маркетингового відділу компанії.

2. Аналітичні системи

Аналітичні системи СППР дозволяють вирішувати три основні завдання:ведення звітності, аналіз інформації в реальному часі (OLAP) іінтелектуальний аналіз даних.

Звітність.

Сервіс звітності СППР допомагає організації впоратися зі створеннямвсіляких інформаційних звітів, довідок, документів, зведенихвідомостей тощо, особливо коли число випускаються звітів велика і формизвітів часто змінюються. Засоби СППР, автоматизуючи випуск звітів,дозволяють перевести їх зберігання в електронний вигляд і поширювати покорпоративної мережі між службовцями компанії.

OLAP

OLAP (On-Line Analitycal Processing) - сервіс єінструмент для аналізу великих обсягів даних в режимі реального часу.
Взаємодіючи з OLAP-системою, користувач зможе здійснювати гнучкийперегляд інформації, одержувати довільні зрізи даних, і виконуватианалітичні операції деталізації, згортки, наскрізного розподілу,порівняння в часі. Вся робота з OLAP-системою відбувається в термінахпредметної області.

OLAP-системи є частиною більш загального поняття Business
Intelligence, яке включає в себе крім традиційного OLAP-сервісузасоби організації спільного використання документів, що виникають упроцесі роботи користувачів сховища. Технологія Business Intelligenceзабезпечує електронний обмін звітними документами, розмежування правкористувачів, доступ до аналітичної інформації з Інтернет і Інтранет.

Інтелектуальний аналіз даних або «видобуток даних» (Data Mining)

За допомогою засобів видобутку даних можна проводити глибокі дослідженняданих. Ці дослідження включають в себе: пошук залежностей між даними
(напр., "Чи правда, що зростання продажів продукту А обумовлене зростанням продажівпродукту В? "); виявлення стійких бізнес-груп (напр." Які групиклієнтів, близьких з поведінкових та інші характеристики, можнавиділити? Які характеристики клієнтів при цьому мають найбільшийвплив на класифікацію? "); прогнозування поведінки бізнес-показників
(напр. "Який обсяг перевезень очікується У наступному місяці?"); оцінкавпливу рішень на бізнес компанії (наприклад, "Як зміниться попит на товар Асеред групи споживачів Б, якщо знизити ціну на товар С? "); пошуканомалій (напр. "З якими сегментами клієнтської бази з найбільшимивисокі ризики ?").

3. Типи СППР

Залежно від функціонального наповнення інтерфейсу системивиділяють два основних типи СППР: EIS і DSS.

EIS (Execution Information System) - інформаційні системикерівництва підприємства. Ці системи орієнтовані на непідготовленихкористувачів, мають спрощений інтерфейс, базовий набір пропонованихможливостей, фіксовані форми подання інформації. EIS-системималюють загальну наочну картину поточного стану бізнес-показників роботикомпанії та тенденції їх розвитку, з можливістю поглиблення розглянутоїінформації до рівня великих об'єктів компанії. EIS-системи - та реальнавіддача, яку бачить керівництво компанії від впровадження технологій СППР.

DSS (Desicion Support System) - повнофункціональні системи аналізу тадослідження даних, розраховані на підготовлених користувачів, які маютьзнання як в частині предметної області дослідження, так і в частинікомп'ютерної грамотності. Звичайно для реалізації DSS-систем (при наявностіданих) досить встановлення і налаштування спеціалізованого ПЗ постачальниківрішень з OLAP-систем і Data Mining.

Такий розподіл систем на два типи не означає, що побудова СППРзавжди передбачає реалізацію тільки одного з цих типів. EIS і DSS можутьфункціонувати паралельно, поділяючи загальні дані та/або сервіси,надаючи свою функціональність як вищого керівництва, так іфахівцям аналітичних відділів компаній.

4. Області застосування

Телекомунікації

Телекомунікаційні компанії використовують СППР для підготовки іприйняття комплексу рішень, спрямованих на збереження своїх клієнтів імінімізацію їх відтоку в інші компанії. СППР дозволяють компаніям більшерезультативно проводити свої маркетингові програми, вести більшпривабливу тарифікацію своїх послуг.

Аналіз записів з характеристиками викликів дозволяє виявляти категоріїклієнтів зі схожими стереотипами поведінки, з тим щоб диференційованопідходити до залучення клієнтів тієї чи іншої категорії.

Є категорії клієнтів, які постійно міняють провайдерів,реагуючи на ті чи інші рекламні компанії. СППР дозволяють виявити найбільшхарактерні ознаки «стабільних» клієнтів, тобто клієнтів, які тривалий часзалишаються вірними однієї компанії, даючи можливість орієнтувати своюмаркетингову політику на утримання саме цієї категорії клієнтів.

Банківська справа

СППР використовуються для більш якісного моніторингу різнихаспектів банківської діяльності, таких як обслуговування кредитних карток,позик, інвестицій і так далі, що дозволяє значно підвищитиефективність роботи.

Виявлення випадків шахрайства, оцінка ризику кредитування,прогнозування змін клієнтури - області застосування СППР і методіввидобутку даних. Класифікація клієнтів, виділення груп клієнтів з подібнимипотребами дозволяє проводити цілеспрямовану маркетингову політику,надаючи більш привабливі набори послуг тієї чи іншої категоріїклієнтів.

Страхування

Набір застосувань СППР у страховому бізнесі можна назвати класичним --це виявлення потенційних випадків шахрайства, аналіз ризику,класифікація клієнтів.

Виявлення певних стереотипів у заявах про виплату страховоговідшкодування, у разі великих сум, дозволяє скоротити число випадківшахрайства в майбутньому.

Аналізуючи характерні ознаки випадків виплат за страховимизобов'язаннями, страхові компанії можуть зменшити свої втрати. Отриманідані приведуть, наприклад, до перегляду системи знижок для клієнтів,підпадають під виявлені ознаки.

Класифікація клієнтів дає можливість виявити найбільш вигіднікатегорії клієнтів, щоб точніше орієнтувати існуючий набір послуг івводити нові послуги.

Роздрібна торгівля

Торгові компанії використовують технології СППР для вирішення таких завдань,як планування закупівель та зберігання, аналіз спільних покупок, пошукшаблонів поведінки в часі.

Аналіз даних про кількість покупок і наявності товару на складі впротягом деякого періоду часу дозволяє планувати закупівлю товарів,наприклад, у відповідь на сезонні коливання попиту на товар.

Часто, купуючи будь-якої товар покупець набуває разом з ним іінший товар. Виявлення груп таких товарів дозволяє, наприклад, поміщатиїх на сусідніх полицях, з тим, щоб підвищити ймовірність їхньої спільноїпокупки.

Пошук шаблонів поведінки в часі дає відповідь на питання «Якщо сьогодніпокупець придбав один товар, то через який час він купить іншийтовар? ». Наприклад, купуючи фотоапарат, покупець, ймовірно, внайближчому майбутньому стане купувати плівку, користуватися послугами зпрояву і друку.

5. Ринок СППР.

На ринку СППР компанії пропонують наступні види послуг зі створеннясистем підтримки прийняття рішень:
Реалізація пілот-проектів по СППР-систем, з метою демонстраціїкерівництву Замовника якісного потенціалу аналітичних додатків.
Створення спільно з Замовником повнофункціональних СППР-систем, включаючисховище даних та засоби Business Intelligence.
Проектування архітектури сховища даних, включаючи структури зберігання тапроцеси управління.
Створення «вітрин даних» для виділеної предметної області.
Встановлення і налагодження засобів OLAP і Business Intelligence; їх адаптація довимогам Замовника.
Аналіз інструментів статистичного аналізу і «видобутку даних» для виборупрограмних продуктів під архітектуру і потреби Замовника.
Інтеграція систем СППР в корпоративні інтранет-мережі Замовника,автоматизація електронного обміну аналітичними документами міжкористувачами сховища.
Розробка Інформаційних Систем Керівника (EIS) під потрібноїфункціональність.
Послуги з інтеграції баз даних в єдине середовище зберігання інформації
Навчання фахівців Замовника технологій сховищ даних та аналітичнихсистем, а також роботі з необхідними програмними продуктами.
Надання консалтингових послуг Замовнику на всіх стадіях проектування іексплуатації сховищ даних та аналітичних систем.
Комплексні проекти створення/модернізації обчислювальної інфраструктури,забезпечує функціонування СППР: рішення будь-якого масштабу, від локальнихсистем до систем масштабу підприємства/концерну/галузі.

Висновок

На сьогоднішній день не існує визнаного лідера в галузівиробництва програмного забезпечення для побудови систем СППР. Жодназ компаній не виробляє готового рішення, що називається «з коробки»,придатного до безпосереднього використання у виробничому процесізамовника. Створення СППР завжди включає в себе стадії аналізу даних ібізнес-процесів замовника, проектування структур сховища з урахуванням йогопотреб та технологічних процесів.

Кілька десятків різних фірм випускають продукти, здатні вирішуватиті чи інші завдання, що виникають у процесі проектування і експлуатаціїсистем СППР. Сюди входять СУБД, засоби вивантаження/трансформації/завантаженняданих, інструменти для OLAP-аналізу і багато чого іншого. Самостійнийаналіз ринку, вивчення хоча б декількох таких засобів - непроста ітривала задача.

З огляду на розмір втягуються фінансових та інших ресурсів, складність ібагатоетапність проектів побудови систем СППР очевидна висока вартістьпомилок проектування. Помилки вибору програмного забезпечення можуть спричинитиза собою фінансові витрати, не кажучи вже про збільшення часу виконанняпроекту. Помилки проектування структури даних можуть вести як донеприйнятним виробничим характеристикам, так і коштувати часувитраченого на перезавантаження даних, яке часом досягає декількохдіб.

Тому глибоко розуміючи архітектуру сховищ даних, необхідноуникати будь-яких помилок, що тягне за собою значне скорочення часувиконання проекту і можливість отримати максимальну віддачу від впровадження
СППР.

Список літератури

1. Волков О.І. Економіка підприємства. М.: ИНФРА. 2001
2. Чепурин М.Н. Курськ економічної теорії. Кіров: АСА, 1999.
3. Войтов А.Г. Економіка. М.: Маркетинг. 1999.
4. Кривко О.Б. Інформаційні технології. М.: СОМІНТЕК. 2001