Информационные системы и Базы данных

ERP СистемыСистемы принятия решений и поддержки принятия решенийWorkflow-системыСПР, основанные на данныхСПР, основанные на моделяхСППР, основанные на знанияхТехнологические информационные системыCALS-технологииCSRP-системыТест по предмету Информационные системы и базы данныхЗаказать сайт

Предметы

WEB-ДизайнМетрология и СтандартизацияSEO оптимизацияМаркетингМаркетинговые исследованияТеория организацииОрганизация маркетинговой деятельности на предприяУправление проектамиУправленческие решенияИнформатикаИнформационные системы и Базы данныхТелекоммуникационные и компьютерные технологии в СИнтернет-маркетингМенеджментИстория МенеджментаПерсональный менеджментИнформационный менеджментМеждународный маркетингМировые Информационные РесурсыПланирование карьерыE-learn

Создайте сайт своими руками

Подпишитесь на бесплатные видеоуроки


Начни зарабатывать деньги в Интернете!!!

Подпишись на бесплатный курс

Ваш e-mail: *
Ваше имя: *
Подписчиков:

СППР, основанные на знаниях

В данных СППР рассматривается принятие решений на основе систем многомерных хранилищ данных. Эти ХД построены на технологиях оперативной аналитической обработки данных - OLAP (on-line analytical processing). OLAP-технологии - это ключевой элемент в создании многомерных ХД. В рамках этой технологии параметры, характеризующие хозяйственное состояние предприятия, представлены в виде многомерных векторов. Для построения такого типа ХД необходимо сформировать метаданные ХД: бизнес-метаданные и технические метаданные.

Бизнес-метаданные представляют собой описание данных на языке пользователя. Это слой абстракции, который позволяет пользователям работать с СППР, концентрируя свое внимание на предмете анализа, а не на технических деталях системы. Качество и полнота бизнес-метаданных во многом определяют степень успешности проекта по созданию ХД на предприятии.

Технические метаданные включают в себя описание моделей данных, структуры источников и получателей информации, а также метаданные приложений.

Физически многомерная модель ХД представляется в виде трехмерного куба данных По осям куба откладываются показатели - измерения в виде отрезков равной длины. Показателем меры является наполнение ячеек куба. Например, показатели-признаки - продукт, география, время, а соответствующие показатели-меры - объем реализации, задолженность, прибыль. Для каждого показателя-меры строится свой куб. Многомерный куб или, как иногда называют, пул данных представляется комбинацией трехмерных кубов.

Таким образом, с точки зрения обработки в многомерном ХД (МХД) данных хранится информация, так как для загрузки данные были упорядочены и обработаны для разнесения по осям кубов. Поэтому выборки из МХД будут представлять собой знания,

необходимые финансовому менеджеру или менеджеру по товарам. МХД часто используются для решения задач по анализу клиентской базы, анализу продаж и доходов.

Очень часто в МХД применяются методы интеллектуального анализа данных (Data Mining). Технология Data Mining представляет собой один из элементов более общего подхода под названием Knowledge Discovery in Databases - поиск знаний, выраженных посредством взаимосвязей и взаимозависимостей, скрытых в «сырых» данных. Данные методы предназначены для анализа больших наборов данных, когда многомерные статистические методы не удается использовать, например, из-за наличия очень больших объемов данных или отсутствия сведений о характере или закономерностях явлений. В МХД включают следующие алгоритмы: нейронные сети (классификация, прогнозирование), деревья решений (классификация), самоорганизующиеся карты (кластеризация), очистка данных.

Другими СППР, основанными на знаниях, являются базы знаний (БЗ) и системы управления знаниями (СУЗ). БЗ - это совокупность знаний, позволяющих решать задачи по конкретной предметной области. В отличие от БД они обладают небольшим объемом информации, точно соответствуют характеру решаемой задачи и могут непосредственно использоваться при выработке решений. СУЗ - совокупность организационных процедур, служб управления знаниями и ИКТ, которые обеспечивают интеграцию разнородных источников знаний и их использование в деловых процессах. СУЗ интегрирует знания, как из внутренних, так и внешних источников. К внутренним источникам знаний относятся:

 

С помощью СУЗ любое предприятие или организация превращается в обучающую организацию, создающую «спираль знаний» для каждого работника [15]. В качестве СУЗ можно рассматривать корпоративный портал КИС. Например, Employee Portal Microsoft Dynamics представляет систему, работающую на базе интра-нет-технологий и реализующую единое средство представления личной, коллективной, корпоративной и внешней информации, необходимой сотрудникам для наиболее эффективного исполнения своих служебных обязанностей.

Корпоративный портал организован как системное многоуровневое объединение различных ресурсов и сервисов. Другими словами, портал - это «электронная библиотека», разделенная на различные тематические отделы, способные включать в себя количественные и качественные данные, анализы, графики, обновление которых происходит в реальном времени. Информацию в порталах обычно организовывают по иерархическому признаку, связанному с определенной тематикой.

Преимущества, которые предоставляют информационные порталы:

Можно предположить, что корпоративные порталы (КИС) и базы знаний при дальнейшем развитии и интеграции превратятся в КИС УЗ.

С помощью СПР и СППР-систем проводится информатизация следующих бизнес-процессов предприятия: делопроизводство, документооборот, юридическое сопровождение, автоматизация ролевых бизнес-процессов, управление ИС, создание хранилищ и баз знаний, аналитика и прогнозирование, реализация бизнес-процессов в сервисно-ориентированной архитектуре, функционирование корпоративного портала.