Індустрія інформації і знань (стр. 2 из 3)
Europe-Steel Plc. ( )
Інтернаціональний електронний торговий майданчик, що представляє інтереси металургійних підприємств Росії і СНД. Майданчик відкрився в лютому 2001 року, її організатором виступає компанія Europe-Steel., що має трьох засновників: Газпромінвестхолдінг (дочірня компанія РАО «Газпром»), Middlesex (британський металотрейдер|, що продає на Заході продукцію ряду російських підприємств), Інтерфакс (російське інформаційне агентство, що випускає спеціалізоване видання «Гірничометалургійний огляд»).
Товарна номенклатура – продукція російських підприємств чорної металургії. Торговий майданчик має форму порталу, що складається з двох частин, – інформаційно-довідковою і торговою. Перша частина включає інформацію про учасників ринку, новини, результати аналітичних досліджень. Друга частина представляє послуги з організації торгівлі або за принципом дошки оголошень, що дозволяє сторонам в реальному часі домовлятися за всіма умовами операції, або за аукціонним принципом: торгова заявка (на покупку або продаж) виставляється на встановлений термін в очікуванні якнайкращої цінової пропозиції. У Росії проект представляє ТОВ «Інтелектуальні ресурси», розробник електронної системи постачання і збуту підприємств металургійного комплексу "Русмет-трейд".
Мережа Інтернет представляє унікальні можливості для здійснення операцій продажу і придбання товарів і послуг, і ці можливості можуть значно розширитися у міру розвитку унікальних провідників електронного бізнесу – торгівельних майданчиків. Дані компанії Forrester| Research показують об перспективи зростання обороту систем класу B2B і збільшення відносної частки електронних торгівельних майданчиків в цьому обороті (рис. 2.1).
Рис. 2.1. Динаміка річного обсягу B2B електронної комерції і електронних торгових майданчиків (джерело: Forrester Research).
3. Індустрія інтелектуальних систем
Заснована на знаннях (інтелектуальна) технологія передбачає впровадження в інформаційні системи та відповідні прикладні програми елементів штучного інтелекту, зокрема баз знань і правил виводу для оброблення якісної інформації і природної мови для створення інтерфейсу користувача. Інформаційні системи, котрі містять у собі елементи штучного інтелекту, називаються інтелектуальними інформаційними системами.
До інформаційних систем, котрі повністю базуються на знаннях і правилах маніпулювання з ними, належать експертні системи, які описані далі. Створені також окремі продукти на базі комерційних технологій штучного інтелекту. Зокрема, продукт INTELLECT фірми АІ Corp. дає змогу збирати, показувати і аналізувати дані завдяки запитанням англійською мовою. Таких продуктів щодня стає все більше.
Останніми роками створено нові засоби інформаційної технології, зокрема OLAP, сховища даних, програмні агенти, котрі застосовуються як самостійно, так і в компонентах інформаційних систем. Безумовно, використання їх в інформаційних системах має комплексний характер, проте вони можуть розглядатися як окремі типи програмних засобів, право на розробку яких виборюють десятки найбільших фірм світу.
На даний час розроблено досить багато аналітичних систем, сконструйованих з використанням OLAP- технології (Hyperion OLAP, Elite OLAP, Oracle Express та багато інших). Ринок програмних OLAP- продуктів постійно розширюється. Сучасні системи оперативної аналітичної обробки дають користувачам змогу вирішувати ключові задачі управління бізнес-процесом, зокрема прикладні програми Hyperion OLAP дозволяють виконувати аналіз прибутковості; аналіз напрямків розвитку продукції; аналіз продажу; аналіз становища на ринку; аналіз асортименту продуктів; аналіз ризику; аналіз конкурентоспроможності; складання звітів з продуктивності; моделювання сценарію; аналіз бюджету і прогнозів тощо. Зауважимо, що згідно із сучасними поглядами на створення інформаційних систем OLAP- системи мають базуватися на спеціальній базі даних — сховищі даних.
Сховище даних (Data WarenHouse) як особлива форма організації бази даних, котра призначена для зберігання в погодженому вигляді історичної інформації, що надходить з різних оперативних систем та зовнішніх джерел, в останній час набуває широкого розповсюдження в інформаційних системах, зокрема в системах підтримки прийняття рішень. І хоча з формального погляду сховище даних являє собою різновид звичайної БД, проектують їх по-різному.
Для звичайних БД процес створення відбувається за схемою: вивчення предметної області; побудова інформаційної моделі; розробка на основі інформаційної моделі проекту бази даних; створення бази даних. Обов'язкові етапи створення сховищ даних інші, а саме:
· визначення інформаційних потреб користувачів стосовно даних, котрі нагромаджуються в базах даних операційних систем — систем обробки трансакцій OLTP-систем, що є джерелами оперативних даних;
· вивчення локальних баз даних OLTP-систем;
· виокремлення для кожної бази даних підмножини даних, необхідних для завантаження у сховище даних;
· інтегрування локальних підмножин даних і розробка загальної погодженої схеми сховища.
Для виконання створення сховищ даних за поданою схемою існують різні інструментальні засоби, зокрема програмний продукт Oracle Designer та його спрощена версія Oracle Data Mart Designer, де вираз Data Mart означає вітрину даних як спеціалізоване сховище, що обслуговує один з напрямків діяльності компаній, наприклад облік запасів чи маркетинг. У вітрини даних інформація надходить або зі сховища (залежні вітрини), або безпосередньо з джерел даних, проходячи попередні узгодження та перетворення (незалежні вітрини).
Схему формування та використання сховища даних в СППР зображено на рис. 3.1. Дані беруться з різноманітних джерел оперативних даних. Після їх переміщення відбираються дані для гарантування того, що вони мають сенс, є неперервними і точними. Потім дані завантажуються в реляційні таблиці, здатні підтримувати різноманітні види аналізу та запитів, і оптимізуються для тих таблиць, котрі, як очікується, найчастіше використовуватимуться. І нарешті дані зберігаються для подальшого використання в інтелектуальної системі.
Рис. 3.1. Схема формування і використання сховища даних у інтелектуальної системі
Коли сховища даних уже створені та оптимізовані, необхідно ефективно завантажувати нові дані в систему, завантажувати їх без переривання процесу підтримки прийняття рішень. Проте зі збільшенням кількості даних розробники змушені визначати нові синтаксичні формати та формат запитів, які є більш швидкими та легкими, а також вишукувати нові підходи до поєднання реляційних таблиць і добування даних із цих дуже великих баз даних з використанням різновиду програмних агентів — інтелектуальних («розумних») агентів (Intelligent agents).
Наявність величезної кількості джерел інформації в мережі Інтернет викликає необхідність спеціального пошуку даних (у спеціальній літературі цей пошук отримав назву data mining). Це використання спеціальних програм для сортування і організації наявної або отримуваної інформації. Такі програми, наприклад, можуть з анкет, що заповнюються при реєстрації відвідувачів сайту, з'ясувати демографічні характеристики відвідувачів в певний період. Наприклад, що більшість відвідувачів сайту компанії в літні місяці були старші 50 років. Якщо ця інформація не відповідає звичайному профілю відвідувачів сайту компанії в інші місяці, перед організацією встає питання про зміну комунікацій компанії залежно від пори року.
Інтернет дозволяє маркетологові використовувати додаткові переваги в швидкості отримання інформації. Проте основною проблемою пошуку вторинної інформації в Інтернет стає питання про те, де і яким чином отримати інформацію, щоб вона задовольняла основним вимогам (достовірність, повнота, відповідність запиту, темі пошуку). Як правило, недосвідчений користувач приходить в Інтернет з базовим поняттям про каталоги або пошукові системи, реклама яких все частіше з'являється в традиційних ЗМІ.
Тут же хотілося б відзначити тільки загальні рекомендації по отриманню вторинної інформації з мережі Інтернет, до яких відносяться:
- пошукові системи;
- сайти фірм, що працюють на тих же товарних ринках, так звані «Тематичні сервери»;
- сайти некомерційних організацій;
- інформаційні сервери;
- сайти видавництв;
- сайти фірм, що займаються on-line торгівлею в цілях придбання друкарських видань, які, у свою чергу, можуть стати джерелами вторинної інформації;
- сайти агентств, що спеціалізуються на проведенні маркетингових досліджень;
- бази даних.
Збір інформації в Інтернет може здійснюватися по трьом напрямам (дослідником, респондентом і реєстратором) в двох ситуаціях (коли респондент знає, що його опитують, і коли він цього не знає).
Проектування і реалізація систем для роботи з базами й сховищами даних в Інтернет припускає структуризацію бази даних, організацію доступу до даних, їх використання, оновлення і виведення (у вигляді звітів або відповідей на запити) безліччю різних менеджерів-користувачів. В результаті того, що програмні пакети для роботи з базами даних стали більш дружніми по відношенню до користувачів, а місткість зовнішньої пам'яті персональних комп'ютерів стала дуже великою, відбувся різкий стрибок у використанні систем баз даних в бізнесі.