Корпоративні інформаційні системи КІС (стр. 7 из 21)

Традиційні системи обробки даних (СОД) з деталізованими даними, яким властива OLTP (оперативна трансакційна обробка), призначені для виконання першого етапу автоматизації в організації. Цей етап зазвичай полягає в наведенні порядку в процесах рутинної обробки даних. Вони використовуються на нижньому -операційному рівні управління. СОД не призначені для тривалого збереження даних; у міру старіння дані вивантажуються в архів та вилучаються з трансакційної БД.

СППР є вторинними відносно операційних систем та визначають стратегічний рівень управління. Вони можуть містити в собі ситуаційні центри, засоби багатомірного аналізу даних та інші OLAP-інструменти аналітичної обробки даних. Використовувані на цьому рівні спеціальні математичні методи дозволяють прогнозувати динаміку різних показників, аналізувати витрати по різних видах діяльності, усвідомлювати їх детальну структуру, формувати докладні бюджети по різних схемах.

Головною вимогою до аналітичної системи чи СППР є забезпечення аналітиків і експертів ефективним інструментом для проведення оперативного аналізу даних, які надійшли з багатьох джерел та накопичені за достатньо тривалий період (дані характеризують об'єкт керування в історичній ретроспективі) за довільною комбінацією критеріїв.

Для повноцінного функціонування аналітичної системи необхідні не тільки внутрішньокорпоративні дані, а й дані з різних електронних статистичних збірників (як загальнодоступних, так і комерційних), прогнозів розвитку регіонів і сфер економіки, законодавчої бази.

Одним із головних моментів при розробці СППР є організація бази даних. Для виконання аналізу даних продовжує розроблятися варіант організації єдиного інформаційного простору корпорації, який засновано на створенні віртуального джерела, що базується на розподілених базах даних (РБД) різних СОД. Кожний запит до такого джерела динамічно транслюється в запити до розподілених компонентів бази даних, отримані результати блискавично узгоджуються, пов'язуються, агрегуються і повертаються користувачу. Однак такий спосіб має ряд істотних недоліків:

• час обробки запитів до розподіленої БД часто є неприйнятним для аналітичних систем, тому що структура бази даних СОД, розрахованої на інтенсивне відновлення, у високому ступені нормалізована, і в аналітичному запиті до неї потрібне з'єднання значної кількості таблиць;

• інтегрований погляд на розподілене корпоративне сховище можливий тільки при виконанні вимоги постійного зв'язку всіх джерел даних у мережі. При цьому тимчасова недосяжність хоча б одного із джерел може зробити роботу інформаційно-аналітичної системи неможливою або призвести до невірних результатів;

• головним недоліком є відсутність практичної можливості огляду тривалих історичних послідовностей.

Відомі такі концепції побудови аналітичних систем, принципово відмінні від варіанта РБД: Information Warehouse - сховища даних (СД); Data Mart - вітрини даних (ВД), або кіоски даних, для яких властива OLAP-обробка даних; Relational On-Line Analytical Processing (ROLAP) — оперативна аналітична обробка даних реляційної моделі; Multidimensional On-Line Analytical Processing {MOLAP) - оперативна аналітична обробка даних багатовимірної моделі; Hybrid On-Line Analytical processing {HOLAP) - оперативна аналітична обробка даних гібридної моделі.

Концепція сховищ даних передбачає не просто єдиний логічний погляд на дані організації, а дійсну реалізацію єдиного інтегрованого джерела даних. Автором концепції сховищ даних є Б. Інмон, який визначив сховища даних, як «предметно-орієнтовані, інтегровані, немінливі, підтримуючі хронологію набори даних, організовані для цілей підтримки керування», покликані виступати в ролі "єдиного джерела істини», що забезпечує менеджерів і аналітиків Достовірною інформацією, необхідною для оперативного аналізу та прийняття рішень.

Сховище даних функціонує за таким сценарієм. Згідно з заданим регламентом до нього вносять дані про об'єкт керування з різних джерел - баз даних систем оперативної обробки. Дані приводяться до єдиного формату, узгоджуються і (в ряді випадків) агрегуються по мінімально необхідного рівня узагальнення. Звичайно у сховищі дотримується хронологія даних.

Полегшеним варіантом корпоративного сховища даних є вітрини даних (Data Mart), або кіоски даних. Концепція вітрин даних була запропонована Forrester Research у 1991 p. При цьому головна ідея полягала в тому, що вітрини даних містять тематичні підмножини заздалегідь агрегованих даних, за розмірами набагато менші, ніж загальнокорпоративне сховище, та вимагають менш потужної техніки.

За формулюванням авторів вітрини даних - це множина тематичних баз даних, які містять інформацію, що відноситься до окремих аспектів діяльності організації.

Переваги концепції вітрин даних:

• аналітики бачать тільки ті дані, які їм реально потрібні;

• цільова вітрина даних максимально наближена до кінцевого користувача; • вітрини даних містять безліч заздалегідь агрегованих даних, які простіше проектувати і настроювати;

• вітрини даних не потребують потужної обчислювальної техніки.

Саме вітрини даних або щось дуже близьке до них мав на увазі Е. Кодд, коли використав термін OLAP-Server.

Головним недоліком концепції є те, що територіальна розподі-леність ІС не дозволяє контролювати надмірність та, відповідно, Цілісність БД.

Ідея по'єднання СД та ВД належить М. Демаресту (М. Demarest), який у 1994 році запропонував об'єднати дві концепції та використати СД як єдине інтегроване джерело для численних вітрин даних.

Унаслідок цього з'явилася багаторівнева структура аналітичної системи (рис. 2.7). Таке багаторівневе рішення поступово стає стандартом де-факто, дозволяючи найбільш повно реалізувати та використовувати переваги кожного з підходів - компактного зберігання деталізованих даних і підтримки дуже великої БД, що забезпечуються реляційними СУБД (сучасна реляційна СУБД дозволяє підтримувати терабайтні БД), простоту настроювання та роші часи відгуку при роботі з агрегованими даними, які забезпечуються багатовимірними СУБД.

Рис. 2.7. Багаторівнева структура аналітичної частини інформаційної системи

Сучасні аналітичні системи не є системами штучного інтелек-вони не можуть ні допомогти, ні перешкодити в прийнятті рішен-я їх метою є своєчасно забезпечити менеджера всією інформацією, необхідною для прийняття рішення.

Кінцеві користувачі СППР за характером діяльності можуть бути об'єднані у три основні категорії.

1. Аналітики, які повинні володіти не тільки методами дослідження предметної сфери, але й мати уявлення про СД, а також володіти інструментами автоматизованої розробки додатків.

2. Середня ланка керівних працівників, які використовують дані СД для підготовки рішень на рівні свого підрозділу. Ця категорія рідко використовує деталізовані дані, зосереджуючись на слабо та дуже агрегованих даних. Інструментами їх роботи є стандартні звіти, настроєні на інтерактивний режим роботи зі спеціалізованими додатками.

3. Вищий ешелон керівництва використовує надто агреговані дані з основних показників, спеціалізовані додатки у вигляді інтерактивних звітів, які відображують діяльність організації загалом для прийняття стратегічних рішень.

Розглянута концепція сховищ даних орієнтована винятково на збереження, а не на обробку корпоративних даних. Вона не визначає архітектуру цільових аналітичних систем, а тільки створює поле діяльності для їх функціонування, концентруючись на вимогах до даних. Таким чином, вона залишає волю вибору в усьому, що стосується:

• способів представлення даних у цільовому сховищі (наприклад, реляційний або багатовимірний);

• режимів аналізу даних (статичний чи динамічний).

За критерієм режиму аналізу даних інформаційно-аналітичні системи підрозділяються на дві категорії — статичні та динамічні.

Статичні СППР, або інформаційні системи керівника (ІСК) {Executive Information Systems (EIS)) - обмежені за функціональністю. Вони містять у собі визначені заздалегідь запити, та не здатні відповісти на всі питання до наявних даних, які можуть виникнути при прийнятті рішень. Результатом роботи такої системи, як правило, є багатосторінкові звіти, після ретельного вивчення яких в аналітика з'являється нова серія питань. Кожний новий, неперед» бачений при проектуванні такої системи запит, має бути спочатку формально описаний, переданий програмісту, закодований і тільки потім виконаний. Термін очікування в такому випадку може скла-дати години і дні, що не завжди прийнятно. Таким чином, зовнішня простота статичних СППР, за яку активно бореться більшість замовників інформаційно-аналітичних систем, обертається катастрофічною втратою гнучкості.

Динамічні СППР орієнтовані на обробку нерегламентованих, несподіваних (ad hoc) запитів аналітиків до даних та формування звітів довільної форми. Найбільш глибоко вимоги до таких систем розглянув Е. Кодд, поклавши початок концепції OLAP. Робота аналітиків з цими системами полягає в інтерактивній послідовності формування запитів і вивчення їх результатів, кожний з яких може викликати потребу в новій серії запитів.

Ефективне керування компанією і висока продуктивність праці її співробітників вимагають наявність механізму швидкого прийняття рішень. Крім високої кваліфікації персоналу, для цього потрібен оперативний доступ до необхідної інформації. Пошук даних, які зберігаються в базах даних, на файлових серверах, у комп'ютерах службовців, у паперових документах потребує занадто багато часу.

Внутрішня мережа підприємства дозволяє об'єднати в єдиним інформаційний простір весь інформаційний фонд корпорації.