Интегрированныеинформационно- аналитические системы

Экономический эффект, обеспечиваемый информационно-аналитическими системами, существенно превышает эффект от традиционных оперативных систем. Однако стоимость аналитических систем, базирующихся на хранилищах данных, остается достаточно высокой, поскольку методологии  и технологии реализации таких систем находятся ещё в стадии становления. В этой связи необходимо подчеркнуть, что непременным условием успеха проекта создания информационно-аналитической  системы является наличие соответствующей  технологии, регламентирующей весь жизненный  цикл ее.

 

1.2. Создание информационно-аналитической  системы на базе хранилища данных

В системах, используемых для  автоматизации бизнес-процессов  современных компаний, реализуются  два следующих основных подхода:

- подход, основанный на OLTP-технологии оперативной обработки транзакций (соответствующие системы также называют автоматизированными системами обработки данных или транзакциоными системами);

- подход, основанный концепции хранилищ данных.

Опережающее развитие OLTP-технологий характерно как для всей отрасли  информационных технологий, так и  для конкретного предприятия, развивающего собственную автоматизацию. Это  связано с тем, что транзакционные системы, во-первых, позволяют навести  порядок именно в процессах повседневной рутинной обработки (переработки) данных, что является первоочередной задачей  автоматизации, а, во-вторых, именно они  являются, по сути, источниками данных для аналитических систем. Однако, если развитие технологии хранилищ данных запаздывает, возникает парадоксальная ситуация, при которой на предприятии  накоплены большие архивы исторических данных, но использовать их для решения  конкретных аналитических задач  невозможно. Дело в том, что на достаточно большом предприятии (корпорации), как  правило, используется несколько, а  иногда и достаточно много информационных систем. Данные в системах могут  быть структурированы различным  образом. Они плохо стыкуются  между собой. Их трудно интегрировать. Другой причиной сложности использования  этих данных для анализа является то, что используемые в них структуры  данных формируются для оптимального выполнения операций ввода и редактирования данных. Операции поиска данных по сложным  критериям и их агрегации при  этом нередко требуют большого времени  и, что еще хуже, тормозят работу операторов, осуществляющих ввод и  редактирование оперативных данных. Поэтому, например, операции формирования отчетов традиционно выполняются  в таких системах в то время, когда  оперативная нагрузка на системы  снижается, то есть, чаще всего, ночью.

Чтобы упростить решение  указанных выше проблем, создаются  корпоративные хранилища данных. Хранилища данных содержат выверенную и согласованную информацию, предназначенную  для использования в информационно-аналитических  системах и системах поддержки принятия решений. Информация в них хранится в специальной форме, удобной  для быстрого выполнения различных  запросов, позволяющих предоставлять  данные в различных разрезах с  различной степенью агрегации. Эти  данные могут быть востребованы непосредственно, а также могут использоваться для реализации нескольких витрин данных, представляющих собой, по сути, специализированные аналитические базы данных для решения  конкретных задач, например, поддерживающие прогнозирование спроса, планирование производства или анализ издержек.

Следует особо отметить, что информация, собираемая в хранилищах данных, существенно отличается от информации в OLTP-системах. Основные отличия  представлены в таблице (таблица 1).

 

 

Характеристика данных	OLTP-системы	Хранилища данных
Частота обновления	Высокая частота, маленькими порциями	Малая частота, большими порциями
Источники данных	В основном - внутренние	В основном - внешние
Объемы хранимых данных	Сотни мегабайт, гигабайты	Гигабайты и терабайты
Возраст данных	Текущие (за период от нескольких месяцев до одного года)	Текущие и исторические (за период в несколько лет, десятки  лет)
Назначение	Фиксация, оперативный поиск  и преобразование данных	Хранение детализированных и агрегированных исторических данных, аналитическая обработка, прогнозирование  и моделирование

 

Таблица 1. Сравнение характеристик  данных в OLTP-системах и хранилищах данных.

Необходимость создания хранилищ данных кроме того связана с потребностями  в специфических способах визуализации информации для руководителей, в  формировании не только регламентированных отчетов, характерных для OLTP-систем, но и отчетов по произвольным запросам, представляющих данные в различных  разрезах и с различной степенью агрегации. Хранилище данных должно обеспечить высших руководителей компании информацией для формирования и  коррекция целей развития корпорации, принятия стратегических решений.

 

1.3. Классификация  интегрированных информационно  – аналитических систем

Различают два вида интегрированных информационно – аналитических систем по режиму и темпу анализа:

- статические - имеют заранее разработанный сценарий обработки данных при весьма ограниченных возможностях вариаций запросов – так называемые информационные системы руководителя (Exequtive Information system EIS);

- динамические – обеспечивают обработку нерегламентированных запросов и гибкую систему подготовки отчетов.

Статические ИАС при всей кажущейся простоте и соответственно привлекательности для ЛПР имеют  ограниченные возможности по информационной поддержке принятия решений. Зачастую полученная в отчетах информация порождает вытекающие из ее содержания вопросы, на которые в допустимое время ответ не может быть получен.

Динамические интегрированных информационно – аналитических систем предназначены для обработки незапланированных заранее, неожиданных запросов. Пользователи системы работают с такой ИАС в интерактивном режиме. Обрабатывается серия непредусмотренных заранее запросов, которые возникают в ходе полготовки и принятия решения. Заранее может быть подготовлена некоторая цепочка действий или сценарий, который может корректироваться.

Поддержка принятия управленческих решений осуществляется в следующих  режимах или базовых сферах:

- сфера детализированных данных;

- сфера агрегированных показателей;

- сфера закономерностей.

В сфере детализированных данных подсистемы интегрированных информационно – аналитических систем или автономные ИС нацелены на поиск данных. Эту задачу отлично выполняют реляционные СУБД. В качестве языка манипулирования данными, ставшего стандартным, используется, как правило, SQL. Для поиска детализированной информации используются информационно-поисковые системы, которые могут работать с операционными, локальными или региональными базами и хранилищами данных.

Сфера агрегированных показателей  отличается агрегацией данных, оперативной  аналитической обработкой, многомерным  представлением в виде гиперкубов, многомерным анализом. В этой сфере  используются специальные многомерные  СУБД. Допустимо использование реляционных  представлений данных. При правильном применении реляционных СУБД, как  показано выше, показатели эффективности  интегрированных информационно - аналитических систем сопоставимы со специализированными многомерными. Агрегированные массивы при реляционном подходе представлены в виде описанных выше схем: «звезды» и других. Агрегация может производиться также «на лету» при обработке запроса.

Анализ детализированных данных и агрегированных показателей  относится к оперативному или OLAP-анализу.

Сфера закономерностей связана  или основана на интеллектуальной обработке  данных. Главной задачей здесь  является выявление закономерностей  в исследуемых процессах, взаимосвязей и взаимовлияния различных факторов, поиск крупных «непривычных»  отклонений, прогноз хода различных  существенных процессов. Эта сфера  относится к интеллектуальному  анализу.

 

 

 

Глава 2. Проектирование интегрированных информационно - аналитических систем

2.1. Структура создания интегрированных информационно - аналитических систем

Создание интегрированных информационно-аналитических систем всегда направлено на решение задач управления во всех его аспектах - управления финансовыми, кадровыми, техническими ресурсами и т.д. Поэтому, в конечном счете, отдача от внедрения информационно-аналитической системы будет состоять в резком повышении эффективности управления: оперативного принятия сбалансированных решений, возможности долговременного планирования и прогнозирования и т.д. Эффективность управления достигается, в том числе, и за счет существенного возрастания обоснованности принятых решений на основе больших выборок точных данных и огромного аналитического аппарата.

Следует подчеркнуть, что интегрированная информационно-аналитическая система - это не готовый продукт или семейство продуктов. Успех реализации информационно-аналитической системы зависит от правильного выбора и максимально тесной интеграции используемых для его реализации средств.

Типовыми компонентами интегрированных информационно-аналитических систем на основе хранилищ данных являются:

-автоматизированные и  информационные OLTP-системы, которые  рассматриваются как источники  данных для хранилища данных;

-средства извлечения, преобразования, согласования и транспортировки  данных;

-средства моделирования,  используемые для подготовки  информационной модели, описывающей  существующие структуры данных  в источниках их получения  (оперативных базах, архивах и  т.д.); правила, процедуры и периодичность  их выборки, согласования и  агрегации, целевые структуры  данных в хранилище данных; процедуры  формирования регламентов выборки  и представления данных;

-репозиторий, используемый  для хранения описаний моделей  данных и метаданных;

-средства реализации  баз данных хранилища данных;

-инструментальные средства  реализации регламентированных  процедур выборки и представления  данных (регламентированные запросы);

-инструментальные средства  конечного пользователя, предназначенные  для формирования нерегламентированных  запросов, выполняемых в пакетном  режиме;

-инструментальные средства  конечного пользователя, предназначенные  для формирования нерегламентированных  запросов, выполняемых в оперативном  режиме.

Интегрированные информационно-аналитические  системы объединяют, анализируют  и хранят как единое целое информацию, извлекаемую как из учетных баз  данных организации, так и из внешних  источников.

 

2.2. Этапы проектирования  интегрированных информационно  - аналитических систем

Этапами проектирования интегрированных информационно - аналитических систем являются:

• Описание предметной области, целей создания системы и выполнение постановки задачи.
• Составление словаря системы.
• Разработка базы знаний и базы данных.
• Внедрение системы.

Этап 1. Описание предметной области, целей создания системы и выполнение постановки задачи. Описание должно отражать специфику предметной области в нескольких формах. Первая из них - это текстовое представление содержание процессов, объектов и связей между ними. Вторая форма описания представляет собой графическое представление дерева целей, стоящих перед пользователем, или дерева И-ИЛИ.

Постановка всякой задачи предполагает указание результатов функционирования системы, исходных данных, а также  общее описание процедур, формул и  алгоритмов преобразования исходных данных в результирующие данные.

Этап 2. Составление словаря системы. Словарь системы - это набор слов, фраз, кодов, наименований, используемых разработчиком для обозначения условий, целей, заключений и гипотез. Благодаря словарю пользователь понимает результаты работы системы. Составление словаря - важная работа, ибо четко сформулированные условия и ответы резко повышают эффективность эксплуатации системы.

Этап 3. Разработка базы знаний и базы данных. База знаний, как правило, состоит из двух компонентов: дерева целей с расчетными формулами и базы правил (сеть вывода). База правил создается на основании графа целей и сформулировавши ранее гипотез. Главное внимание здесь уделяется коэффициентам определенности исходных условий и правил их обработки.

Этап 4. Внедрение. Проверяется и оцениваются правильность работы системы. Устанавливаются результаты, которые затем сравниваются с полученными в процессе запуска системы. Проверяются также промежуточные расчеты с помощью блока, отвечающего на вопросы как и почему.