спр. Слайд 1. Системы поддержки принятия решений базируются на следующих технологиях
 Скачать 34.47 Kb.
|
|
Слайд 1 Слайд 2 На сегодняшний день одним из наиболее перспективных направлений в развитии информационных технологий являются системы поддержки принятия решений. СППР – это компьютеризированные помощники, поддерживающие руководителя в преобразовании информации в эффективные для управляемой системы действия. СППР представляют собой системы обработки информации в целях интерактивной поддержки деятельности руководителя в процессе принятия решений. Слайд 3 Системы поддержки принятия решений базируются на следующих технологиях: Оперативные базы данных Хранилища данных Системы оперативной аналитической обработки информации и интеллектуальный анализ данных. Слайд 4 Одним из основных компонентов, на котором базируется системы поддержки принятия решений, является OLAP-технология. Эта технология необходима для оперативной обработки информации, включающая динамическое построение отчетов по различным разделам, анализ данных, визуализацию, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса. Слайд 5 В 1993 году Эдгар Франк Кодд предложил термин OLAP для систем поддержки принятия решений: Это оперативный анализ данных, онлайн-обработка аналитических данных для поддержки принятия важные решения. Исходные данные для анализа представляются в виде многомерного куба, после чего можно получить необходимые срезы – отчеты. Операции с данными выполняются устройством OLAP. В зависимости от способа хранения данных различают MOLAP, ROLAP и HOLAP. По местоположению OLAP- машины различаются клиентами OLAP и серверами OLAP. OLAP-клиент выполняет построение многомерного куба и расчеты на клиентском компьютере, OLAP-сервер получает запрос, вычисляет и сохраняет сводные данные на сервере и возвращает только результаты. Слайд 6 Основными понятиями многомерной модели данных являются: Показатель - Это величина (обычно числового типа), являющаяся предметом анализа. Это, например, объем продаж определенного товара, или выручка от продажи товара. Один куб OLAP может иметь один или более показателей. Измерение - Это совокупность объектов одного или нескольких типов, организованных в иерархическую структуру и обеспечивающих информационный контекст числового показателя. Обычно измерение представляют, как ребро многомерного куба Слайд 7 Общую схему OLAP-системы можно представить следующим образом: 1. получение данных в виде плоской таблицы или результата выполнения SQL-запроса; 2.кэширование данных и преобразование их в многомерный куб; 3.отображение построенного куба с помощью кросс-таблицы или диаграммы Слайд 8 Текущий уровень развития аппаратного и программного обеспечения дает возможность вести сборы оперативной информации на различных уровнях управления. Во время деятельности промышленных компаний, корпораций, ведомственных структур, государственных органов и органов местного самоуправления накоплен большой объем данных. Они обладают большими возможностями для получения полезной аналитической информации, на основе которой можно выявить скрытые тенденции, построить стратегии развития, находить новые решения, которые сегодня, в свою очередь, представляет проблему использования технологий OLAP в системах поддержки принятие решений особенно важное значение. Слайд 9 Сегодня существует множество поставщиков OLAP-серверов. Все основные производители СУБД, такие как Oracle, Microsoft, IBM, Sybase, также выпускают OLAP-серверы для своих СУБД. Помимо крупнейших производителей СУБД, на рынке продуктов OLAP появляются и другие компании, работающие в сфере бизнес-аналитики, такие как MicroStrategy, Pentaho, SAS Institute, Jedox. Сравнительный анализ существующих СППР с использованием OLAP-технологий Слайд 10 В ходе сравнительного анализа, были сделаны следующие выводы:  Слайд 11 Мы привыкли к тому, что для нас всегда доступно множество инструментов для работы с данными, упрощения работы и продвижения бизнеса. Мы привыкли выбирать лучшие инструменты для принятия решений, на которые можем положиться без каких-либо сомнений. Но задумывались ли вы когда-нибудь об актуальностиOLAP- технологий через 5 лет или через 10? Будет ли она существовать и оставаться лучшим решениями? При проведении анализа будущего OLAP можно выделить три основные области разработки: OLAP-файл в памяти OLAP в памяти в настоящее время является основной тенденцией OLAP. В ближайшем будущем эта тенденция сохранится. Хотя этой концепции по меньшей мере десять лет, она получает все большее признание благодаря более дешевой оперативной памяти и более быстрым процессорам. В течение следующих пяти лет маркетинговая исследовательская компания LP Information прогнозирует, что популярность OLAP-базы данных в памяти будет только расти. Облачный OLAP Еще одно быстро развивающееся решение. COLAP или Cloud OLAP предполагает размещение OLAP-сервера на облачной платформе. Таким образом, он станет более доступным для пользователей без больших инвестиций, проходящих стадию внедрения. Интерактивность и производительность этого решения также будут выше. Гибридный OLAP Мы все разные, как и наши потребности и цели. Вот почему решение, которое мы ищем, тоже будет отличаться в некоторых деталях. Появление различных гибридных OLAP с конкретными целями упростит жизнь ЛПР, помогая каждому найти что-то свое. Слайд 12 Выводы Сегодня быстрорастущей компании приходится принимать множество различных решений. И чем более обдуманные решения будут приняты, тем большего успеха и прибыли добьется компания. Для многих ключевых лиц, принимающих решения, способность анализировать бизнес-процессы быстрее и эффективнее, чем у конкурентов, означает принятие более взвешенных решений, достижение большей прибыльности и большего успеха. Изучив вопросы работы и использования технологии OLAP, компании задают вопросы, ответы на которые позволят выбрать продукт, максимально отвечающий потребностям пользователя. Сегодня большинство мировых компаний начали использовать OLAP в качестве основной технологии для предоставления информации лицам, принимающим решения. |