Системы поддержки принятия управленческих решений

Системы поддержки принятия решений (СППР), их классификация и процедура осуществления. Информационные технологии поддержки принятия управленческих решений, установка программного обеспечения. Структура хранилища данных. Характеристика рынка услуг СППР.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 08.03.2013
Размер файла 302,3 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

1

ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКИХ СВЯЗЕЙ

Федерального государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования

«ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ

Курсовая работа

по дисциплине «Информационные технологии в экономике»

на тему: «Системы поддержки принятия управленческих решений»

Студентки 3 курса 2 группы

специальности «АСО и У »

Галета Анна Алексеевна

Научный руководитель

доцент, к.э.н.,

Матыцына Т.В.

г. Ростов-на-Дону, 2012

Содержание

Введение

1. Общие сведения о системах поддержки принятия решений

1.1 Системы поддержки принятия решений

1.2 Архитектура СППР

1.3 Информационные технологии поддержки принятия управленческих решений

1.4 Классификации СППР

2. Современные системы поддержки принятия решений

2.1 Типы СППР

2.2 Рынок СППР

Заключение

Список использованных источников

Введение

Руководство крупных компаний испытывает потребность в достоверной информации о различных аспектах бизнеса компании в целях поддержки принятия решений. От этого зависит качество управления компанией, возможность эффективного планирования ее деятельности, выживание в условиях жесткой конкурентной борьбы. При этом критически важными являются наглядность форм представления информации, быстрота получения новых видов отчетности, возможность анализа текущих и исторических данных. Системы, предоставляющие такие возможности, называются системами поддержки принятия решений (СППР). Они с успехом применяются в самых разных отраслях: телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышленности, медицине и многих других.

СППР состоят из двух компонент: хранилища данных и аналитических средств. Хранилище данных предоставляет единую среду хранения корпоративных данных, организованных в структурах, оптимизированных для выполнения аналитических операций. Аналитические средства позволяют конечному пользователю, не имеющему специальных знаний в области информационных технологий, осуществлять навигацию и представление данных в терминах предметной области. Для пользователей различной квалификации, СППР располагают различными типами интерфейсов доступа к своим сервисам.

1. Общие сведения о системах поддержки принятия решений

1.1 Системы поддержки принятия решений

Современные системы поддержки принятия решения (СППР), возникшие как естественное развитие и продолжение управленческих информационных систем и систем управления базами данных, представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР могут решаться неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи.

СППР, как правило, являются результатом мультидисциплинарного исследования, включающего теории баз данных, искусственного интеллекта, интерактивных компьютерных систем, методов имитационного моделирования.

Ранние определения СППР (в начале 70-х годов прошлого века) отражали следующие три момента: (1) возможность оперировать с неструктурированными или слабоструктурированными задачами, в отличие от задач, с которыми имеет дело исследование операций; (2) интерактивные автоматизированные (т.е. реализованные на базе компьютера) системы; (3) разделение данных и моделей. Приведем определения СППР:

СППР - совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанная на использовании моделей.

СППР - это интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабоструктуризированных проблем.

СППР - это система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным и/или моделям, так что они могут принимать лучшие решения.

Последнее определение не отражает участия компьютера в создании СППР, вопросы возможности включения нормативных моделей в состав СППР и др.

В настоящее время нет общепринятого определения СППР, поскольку конструкция СППР существенно зависит от вида задач, для решения которых она разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы. Можно привести, тем не менее, некоторые элементы и характеристики, общепризнанные, как части СППР:

СППР - в большинстве случаев -- это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.

СППР обладает следующими четырьмя основными характеристиками:

1. СППР использует и данные, и модели;

2. СППР предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач;

3. Они поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами;

4. Цель СППР -- улучшение эффективности решений.

Turban предложил список характеристик идеальной СППР (которая имеет мало общих элементов с определением, приведенным выше):

Идеальная СППР:

1. оперирует со слабоструктурированными решениями;

2. предназначена для ЛПР различного уровня;

3.может быть адаптирована для группового и индивидуального использования;

4.поддерживает как взаимозависимые, так и последовательные решения;

5. поддерживает 3 фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор;

6.поддерживает разнообразные стили и методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой ЛПР;

7.является гибкой и адаптируется к изменениям как организации, так и ее окружения;

8.проста в использовании и модификации;

9.улучшет эффективность процесса принятия решений;

10.позволяет человеку управлять процессом принятия решений с помощью компьютера, а не наоборот;

11. поддерживает эволюционное использование и легко адаптирутся к изменяющимся требованиям;

12.может быть легко построена, если может быть сформулирована логика конструкции СППР;

13.поддерживает моделирование;

14.позволяет использовать знания.

1.2 Архитектура СППР

Процедура принятия решений с помощью СППР представляет собой циклический процесс взаимодействия человека и компьютера и включает фазы анализа и постановки задачи, фазы поиска и оптимизации альтернативных решений, реализуемых с помощью компьютера. Современные системы поддержки принятия решений и информационные системы руководителей высшего уровня управления основаны на применении специализированных информационных хранилищ и технологий OLAP (On-Line Analytical Processing) - оперативного анализа данных. Основное назначение OLAP-технологий - динамический многомерный анализ данных, моделирование и прогнозирование. Архитектура типичной системы поддержки принятия решений представлена на рис. 1.

В современных условиях динамичности рынка, обострения конкуренции, комплексности управления бизнес-процессами к СППР предъявляются следующие требования:

- анализ и интеграция множества внешних и внутренних источников маркетинговой, производственной и финансовой информации;- повышение оперативности анализа эффективности бизнес-процессов и прогнозирование их развития;

- расширение сферы лиц, участвующих в подготовке и принятии управленческих решений;

- автоматизация извлечения знаний о закономерностях в развитии ситуаций для принятия своевременных решений и др.

Рис. 1. Архитектура СППР

Для реализации перечисленных требований широко используются информационные хранилища (Data Warehouse), системы оперативного анализа данных (OLAP) и интеллектуального анализа данных (Data Mining). Архитектура информационного хранилища системы поддержки принятия решений представлена на рис. 2.

Рис. 2. Архитектура информационного хранилища СППР

Такие системы по сравнению с традиционными системами анализа и прогнозирования на основе применения экономико-математических моделей, баз экспертных знаний и статистических методов имеют преимущества в гибкости и скорости составления запроса и получения ответа, доступности применения, поэтому они могут использоваться не только для обоснования стратегических, но и принятия тактических решений.

Информационное хранилище представляет собой базу обобщённой информации, формируемую из множества внешних и внутренних источников, на основе которых выполняются статистические группировки и интеллектуальный анализ данных. По сравнению с базами данных для оперативной обработки транзакций информационные хранилища обеспечивают более гибкое и простое формирование произвольных справочно-аналитических запросов, а также применение специализированных методов статистического и интеллектуального анализа данных.

Подсистема хранения данных представляет собой многомерное хранилище, организованное в виде:

- физической структуры, в которую с определенной периодичностью загружаются данные из файлов-источников, принадлежащих базам оперативных данных;

- виртуальной структуры, которая динамически используется при запросах, вызывающих физическое манипулирование с файлами-источниками из реляционных баз данных (как надстройка над реляционными базами данных), обеспечивая удобный интерфейс пользователя;

- гибридной структуры, которая используется при построении многоуровневых информационных хранилищ, применяемых на разных уровнях управления корпоративных информационных систем.

Подсистема метаинформации представляет собой описание структуры информационного хранилища: состав показателей, иерархий агрегации измерений, форматов данных, используемых функций, физического размещения на сервере, прав доступа пользователей, частоты обновления.

1.3 Информационные технологии поддержки принятия управленческих решений

Для быстрого и верного принятия управленческого решения, требуется достаточный объем информации, понятной для понимания, то есть правильно обработанной. Именно на этот процесс работы с информацией и направлены информационные технологии поддержки принятия управленческих решений. Считается, что на данный момент мы уже живем в мире высоких технологий, соответственно данные технологии уже достаточно разработаны. Тем не менее, все еще ведутся все новые и новые поиски в данном направлении с целью оптимизировать управленческий процесс. Расскажем далее об информационных технологиях поддержки принятия управленческих решений подробнее.

Во-первых, это система OLAP. OLAP - это Online Analytical Processing, т. е. оперативный анализ данных. Так, OLAP представляет собой хранилище данных, предназначенное для их дальнейшей обработки и представлении в необходимой форме для анализа.

OLAP - удобный инструмент анализа.

Централизация и удобное структурирование - это далеко не все, что нужно аналитику. Ему ведь еще требуется инструмент для просмотра, визуализации информации. Традиционные отчеты, даже построенные на основе единого хранилища, лишены одного - гибкости. Их нельзя "покрутить", "развернуть" или "свернуть", чтобы получить желаемое представление данных. Конечно, можно вызвать программиста и он сделает новый отчет достаточно быстро - скажем, в течение часа. Получается, что аналитик может проверить за день не более двух идей. А ему таких идей может приходить в голову по нескольку в час. И чем больше "срезов" и "разрезов" данных аналитик видит, тем больше у него идей, которые, в свою очередь, для проверки требуют все новых и новых "срезов". В качестве такого инструмента и выступает OLAP.

Хотя OLAP и не представляет собой необходимый атрибут хранилища данных, он все чаще и чаще применяется для анализа накопленных в этом хранилище сведений.

Компоненты, входящие в типичное хранилище, представлены на рис. 1.

Рис. 1. Структура хранилища данных

Оперативные данные собираются из различных источников, очищаются, интегрируются и складываются в реляционное хранилище. При этом они уже доступны для анализа при помощи различных средств построения отчетов. Затем данные (полностью или частично) подготавливаются для OLAP-анализа. Они могут быть загружены в специальную БД OLAP или оставлены в реляционном хранилище. Важнейшим его элементом являются метаданные, т. е. информация о структуре, размещении и трансформации данных. Благодаря им обеспечивается эффективное взаимодействие различных компонентов хранилища.

Подытоживая, можно определить OLAP как совокупность средств многомерного анализа данных, накопленных в хранилище. Теоретически средства OLAP можно применять и непосредственно к оперативным данным или их точным копиям (чтобы не мешать оперативным пользователям). Но мы тем самым рискуем наступить на уже описанные выше грабли, т. е. начать анализировать оперативные данные, которые напрямую для анализа непригодны.

Многомерность в OLAP-приложениях может быть разделена на три уровня:

- Многомерное представление данных - средства конечного пользователя, обеспечивающие многомерную визуализацию и манипулирование данными; слой многомерного представления абстрагирован от физической структуры данных и воспринимает данные как многомерные.

- Многомерная обработка - средство (язык) формулирования многомерных запросов (традиционный реляционный язык SQL здесь оказывается непригодным) и процессор, умеющий обработать и выполнить такой запрос.

- Многомерное хранение - средства физической организации данных, обеспечивающие эффективное выполнение многомерных запросов.

Первые два уровня в обязательном порядке присутствуют во всех OLAP-средствах. Третий уровень, хотя и является широко распространенным, не обязателен, так как данные для многомерного представления могут извлекаться и из обычных реляционных структур; процессор многомерных запросов в этом случае транслирует многомерные запросы в SQL-запросы, которые выполняются реляционной СУБД.

Конкретные OLAP-продукты, как правило, представляют собой либо средство многомерного представления данных, OLAP-клиент (например, Pivot Tables в Excel 2000 фирмы Microsoft или ProClarity фирмы Knosys), либо многомерную серверную СУБД, OLAP-сервер (например, Oracle Express Server или Microsoft OLAP Services).

Слой многомерной обработки обычно бывает встроен в OLAP-клиент и/или в OLAP-сервер, но может быть выделен в чистом виде, как, например, компонент Pivot Table Service фирмы Microsoft.

Роль управленческих решений.

Управленческие решения на предприятии охватывают все стороны его деятельности: подготовку производства, собственно производство, сбыт, работу с персоналом, финансы и др. Основная задача управления - координация деятельности подразделений для наиболее эффективного их использования по решению стратегических, тактических и текущих задач предприятия. Этому служат высокий профессионализм сотрудников, широкая информационная поддержка анализа состояния и тенденций развития, компетентность в принятии стратегических и тактических решений , планирование и координация деятельности подразделений для достижения общих целей, проведение организационных и текущих мероприятий по поддержанию бизнеса, организация контроля деятельности и развития коллектива и личности в нем.

Архитектурно СППР являются надстройкой над оперативными информационными системами, используемыми на предприятии. Цель разработки и внедрения СППР - информационная поддержка актуализированных возможностей и комфортных условий для высшего руководства и ведущих специалистов для принятия обоснованных решений в соответствии со сформированными целями.

Концептуально решение поставленной проблемы должно базироваться на обеспечении доступа к данным и информации и формировании адаптивной системы моделей бизнеса.

При этом необходимо обеспечить:

1. доступ к данным внутренних и внешних источников информации, использующих серийно выпускаемые базы данных;

2. управление данными и информацией в разнородных (многоплатформных) комплексах, что позволяет обеспечить их открытость (локализуемость, мобильность и интероперабельность);

3. хранение данных и информации в унифицированных форматах, пригодных для дальнейшего анализа, синтеза и представления, включая модели типа "что, если?";

4. анализ и синтез финансовой и экономической информации, моделирование состояний, процессов и условий;

5. представление информации в виде диаграмм, графиков и географических карт в форме, интуитивно понятной и удобной руководству для выработки решений.

Таким образом, целью создания СППР является обеспечение методической и информационной поддержки принятия решений по ключевым финансово-экономическим и производственным вопросам высшим руководством и менеджерами среднего звена предприятия на основе оперативного статистического анализа и прогноза финансовых и экономических показателей.

1.4 Классификации СППР

решение программный хранилище данное

Для СППР отсутствует не только единое общепринятое определение, но и исчерпывающая классификация. Разные авторы предлагают разные классификации.

На уровне пользователя Haettenschwiler (1999) [12] делит СППР на пассивные, активные и кооперативные СППР. Пассивной СППР называется система, которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести предложение, какое решение принять. Активная СППР может сделать предложение, какое решение следует выбрать. Кооперативная позволяет ЛПР изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до получения согласованного решения.

На концептуальном уровне Power (2003) [21] отличает СППР, управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS), СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS), СППР, управляемые документами (Document-Driven DSS), СППР, управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) и СППР, управляемые моделями (Model-Driven DSS). СППР, управляемые моделями, характеризуются в основном доступ и манипуляции с математическими моделями (статистическими, финансовыми, оптимизационными, имитационными). Отметим, что некоторые OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, могут быть отнесены к гибридным СППР, которые обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных.

Управляемая сообщениями (Communication-Driven DSS) (ранее групповая СППР -- GDSS) СППР поддерживает группу пользователей, работающих над выполнением общей задачи.

СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS) или СППР, ориентированные на работу с данными (Data-oriented DSS) (также известные как Business Intelligence) в основном ориентируются на доступ и манипуляции с данными. СППР, управляемые документами (Document-Driven DSS), управляют, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах. Наконец, СППР, управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур.

На техническом уровне Power (1997) [19] различает СППР всего предприятия и настольную СППР. СППР всего предприятия подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия. Настольная СППР -- это малая система, обслуживающая лишь один компьютер пользователя. Существуют и другие классификации (Alter [3], Holsapple и Whinston [13], Golden, Hevner и Power [11]). Отметим лишь, что превосходная для своего времени классификация Alter`a, которая разбивала все СППР на 7 классов, в настоящее время несколько устарела.

В зависимости от данных, с которыми эти системы работают, СППР условно можно разделить на оперативные и стратегические. Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании. Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников. Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, таких как конъюнктура целевых для компании рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в законодательстве и др. СППР первого типа получили название Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems, ИСР). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия, в идеале адекватно отражающей в режиме реального времени основные аспекты производственной и финансовой деятельности. Для ИСР характерны следующие основные черты:отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации запросах; число последних относительно невелико;ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.;как правило, ИСР ориентированы на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.

Рис.1. В общем виде система поддержки принятия решений (СППР)

СППР второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. СППР второго типа в последнее время активно развиваются. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

При создании СППР можно использовать Web-технологии. В настоящее время СППР на основе Web-технологий для ряда компаний являются синонимами СППР предприятия.

Архитектура СППР представляется разными авторами по-разному. Приведем пример. Marakas (1999) [18] предложил обобщенную архитектуру, состоящую из 5 различных частей: (a) система управления данными (the data management system -- DBMS), (b) система управления моделями (the model management system -- MBMS), (c) машина знаний (the knowledge engine (KE)), (d) интерфейс пользователя (the user interface) и (e) пользователи (the user(s)).

2. Современные системы поддержки принятия решений

2.1 Типы СППР

В зависимости от функционального наполнения интерфейса системы выделяют два основных типа СППР: EIS и DSS.

EIS (Execution Information System) - информационные системы руководства предприятия. Эти системы ориентированы на неподготовленных пользователей, имеют упрощенный интерфейс, базовый набор предлагаемых возможностей, фиксированные формы представления информации. EIS-системы рисуют общую наглядную картину текущего состояния бизнес-показателей работы компании и тенденции их развития, с возможностью углубления рассматриваемой информации до уровня крупных объектов компании. EIS-системы - та реальная отдача, которую видит руководство компании от внедрения технологий СППР.

DSS (Desicion Support System) - полнофункциональные системы анализа и исследования данных, рассчитанные на подготовленных пользователей, имеющих знания как в части предметной области исследования, так и в части компьютерной грамотности. Обычно для реализации DSS-систем (при наличии данных) достаточно установки и настройки специализированного ПО поставщиков решений по OLAP-системам 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 функционировать параллельно, разделяя общие данные и/или сервисы, предоставляя свою функциональность как высшему руководству, так и специалистам аналитических отделов компаний.

Сосредоточенные СППР.

Сосредоточенные СППР представляют собой систему поддержки решений, установленную на одной вычислительной машине.

Они проще, чем распределенные системы, так как в них отсутствует проблема обмена информацией.

Возможны следующие типы сосредоточенных СППР:

1. Решение в автоматическом режиме принимает система принятия решений, состоящая из одного узла. Такая система включает в себя ЭВМ, систему автоматического и/или ручного ввода информации и средства представления решения (возможно стандартное устройство вывода). Примером такой системы может быть система тушения пожара на каком-нибудь особо опасном объекте.

2. Решение принимает специалист, имеющий в своем распоряжении СППР. Система может включать в себя экспертные системы, моделирующие программы, средства оценки принятых решений и т. д.

Распределенные СППР.

Распределенные СППР могут быть распределены пространственно и/или функционально. Пространственно и функционально распределенные СППР состоят из локальных СППР, расположенных в связанных между собой узлах вычислительной сети, каждый из которых может независимо решать свои частные задачи, но для решений общей проблемы ни одна из них не обладает достаточными знаниями, информацией и ресурсами (или некоторых из этих составляющих). Общую проблему они могут решать только сообща, объединяя свои локальные возможности и согласовывая принятые частные решения. Функционально распределенные системы состоят из нескольких экспертных систем (или СППР), связанных между собой информационно или установленных на одной вычислительной машине (пространственно они сосредоточены).

Распределенные СППР могут иметь следующие модификации:

1. Решение предлагают несколько экспертных систем, находящиеся в одном узле, но оценивающие, ситуацию с разных "точек зрения". Они могут предложить различные решения, которые должен откорректировать и согласовать специалист, сидящий за дисплеем узла.

2. Решение предлагают несколько экспертных систем, находящихся в различных узлах вычислительной сети. В силу того, что они тоже могут подходить компьютер решению с разных "точек зрения", могут быть предложены различные решения, которые теперь уже должны будут согласовывать специалисты, находящиеся, возможно, в различных узлах сети. Если один из узлов передал не одно, а несколько решений, то ситуация принципиально не меняется.

3. Решение предлагают несколько специалистов, сидящих за дисплеями различных узлов вычислительной сети. Они все должны будут согласовывать принятие окончательного решения.

2.2 Рынок СППР

На рынке СППР компании предлагают следующие виды услуг по созданию систем поддержки принятия решений:

- Реализация пилот-проектов по СППР-системам, с целью демонстрации руководству Заказчика качественного потенциала аналитических приложений.

- Создание совместно с Заказчиком полнофункциональных СППР-систем, включая хранилище данных и средства Business Intelligence.

- Проектирование архитектуры хранилища данных, включая структуры хранения и процессы управления.

- Создание «витрин данных» для выделенной предметной области.

- Установка и настройка средств OLAP и Business Intelligence; их адаптация к требованиям Заказчика.

- Анализ инструментов статистического анализа и «добычи данных» для выбора программных продуктов под архитектуру и потребности Заказчика.

- Интеграция систем СППР в корпоративные интранет-сети Заказчика, автоматизация электронного обмена аналитическими документами между пользователями хранилища.

- Разработка Информационных Систем Руководителя (EIS) под требуемую функциональность.

- Услуги по интеграции баз данных в единую среду хранения информации

- Обучение специалистов Заказчика технологиям хранилищ данных и аналитических систем, а также работе с необходимыми программными продуктами.

- Оказание консалтинговых услуг Заказчику на всех стадиях проектирования и эксплуатации хранилищ данных и аналитических систем.

- Комплексные проекты создания/модернизации вычислительной инфраструктуры, обеспечивающей функционирование СППР: решения любого масштаба, от локальных систем до систем масштаба предприятия/концерна/отрасли.

Заключение

На сегодняшний день не существует признанного лидера в области производства программного обеспечения для построения систем СППР. Ни одна из компаний не производит готового решения, пригодного к непосредственному использованию в производственном процессе заказчика. Создание СППР всегда включает в себя стадии анализа данных и бизнес-процессов заказчика, проектирования структур хранилища с учетом его потребностей и технологических процессов.

Несколько десятков различных фирм выпускают продукты, способные решать те или иные задачи, возникающие в процессе проектирования и эксплуатации систем СППР. Сюда входят СУБД, средства выгрузки/трансформации/загрузки данных, инструменты для OLAP-анализа и многое другое. Самостоятельный анализ рынка, изучение хотя бы нескольких таких средств - непростая и длительная задача.

Учитывая размер вовлекаемых финансовых и других ресурсов, сложность и многоэтапность проектов построения систем СППР очевидна высокая стоимость ошибок проектирования. Ошибки выбора программного обеспечения могут повлечь за собой финансовые расходы, не говоря уже об увеличении времени выполнения проекта. Ошибки проектирования структуры данных могут вести как к неприемлемым производственным характеристикам, так и стоить времени потраченного на перезагрузку данных, которое порой достигает нескольких суток.

Поэтому глубоко понимая архитектуру хранилищ данных, необходимо избегать всяких ошибок, что влечет за собой значительное сокращение времени выполнения проекта и возможность получить максимальную отдачу от внедрения СППР.

Список использованных источников

1. Волков О.И. Экономика предприятия. М.: ИНФРА. 2001.

2. Чепурин М.Н. Курск экономической теории. Киров: АСА, 1999.

3. Войтов А.Г. Экономика. М.: Маркетинг. 1999.

4. Кривко О.Б. Информационные технологии. М.: СОМИНТЭК. 2001.

5. Г.А. Титоренко (Экономика) «Юнити» 1999.

6. «Информационные Технологии». И. Крылов, «Центр», 1996.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.

    реферат [389,3 K], добавлен 22.11.2016

  • Классификация систем поддержки принятия решений. Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования. Структура системы поддержки принятия решений, формирование начальной базы знаний. Проектирование базы данных информационной системы.

    дипломная работа [1,9 M], добавлен 10.07.2017

  • Разработка и внедрение программного модуля поддержки принятия управленческих решений для информационной системы медицинского предприятия ООО "Центр эндохирургических технологий". Эффективность применения модуля, полученные с его помощью результаты.

    дипломная работа [1,9 M], добавлен 11.04.2013

  • Обслуживание двух встречных потоков информации. Структура информационных систем. Разработка структуры базы данных. Режимы работы с базами данных. Четыре основных компонента системы поддержки принятия решений. Выбор системы управления баз данных.

    курсовая работа [772,0 K], добавлен 21.04.2016

  • Разработка алгоритмического и программного обеспечения для решения задачи поддержки принятия решений о выпуске новой продукции. Математическое обеспечение задачи поддержки принятия решений о выпуске новой продукции, основные входные и выходные данные.

    дипломная работа [943,0 K], добавлен 08.03.2011

  • Типы административных информационных систем: системы генерации отчетов, системы поддержки принятия решений, системы поддержки принятия стратегических решений. Сортировка и фильтрация списков в Microsoft Excel. Работа с базами данных в Microsoft Access.

    контрольная работа [6,0 M], добавлен 19.11.2009

  • Исследование технологического процесса по производству газобетона. Модель "как будет" процесса диагностирования состояния технологического процесса производства газобетона с учетом системы поддержки принятия решений. Прототипирование интерфейса СППР.

    дипломная работа [4,8 M], добавлен 17.06.2017

  • Изучение назначения и основных задач, которые решает Project Expert - система поддержки принятия решений (СППР), предназначенная для менеджеров, проектирующих финансовую модель нового или действующего предприятия. Программные приложения, этапы работы.

    реферат [30,7 K], добавлен 19.05.2010

  • Классификация задач системы поддержки принятия решений, их типы и принципы реализации при помощи программы "Выбор". Обзор современных систем автоматизированного проектирования "Компас", "AutoCad", "SolidWorks", оценка преимуществ и недостатков программ.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 22.07.2014

  • Концепция систем поддержки принятия решений. Диапазон применения Analytica 2.0. Программное обеспечение количественного моделирования. Графический интерфейс для разработки модели. Основные способы моделирования. Диаграмма влияния и дерево решений.

    контрольная работа [1,1 M], добавлен 08.09.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.