Структура систем поддержки принятия решений (СППР)

Необходимость решения информационно-аналитических задач на каждом уровне управления привела к образованию в системах нескольких информационных слоев (рис. 40). Первым слоем являются детальные данные, полученные в результате функционирования систем, ориентированных на операционную обработку данных (финансовые, кадровые и др.) в режиме реального времени (OLTP, On-Line Transactional Processing – системы оперативной обработки данных). Современные OLTP-системы реализованы, как правило, на основе реляционных баз данных. Они выступают источником данных, на которых строится второй слой – хранилище данных (Data Warehouse). Хранилище данных представляет единую среду для хранения корпоративных данных, в которой данные преобразованы и структурированы в виде, удобном для выполнения анализа.

Аналитические возможности информационных систем, относящихся к классу систем поддержки принятия решений (СППР), ориентированы на выполнение таких задач, как ведение отчетности, анализ данных в режиме реального времени и интеллектуальный анализ данных.

Рис. 40. Структура систем поддержки принятия решений

Представленная структура системы принятия решения позволяет выделить в ней две основные части: хранилище данных и средства аналитической обработки данных, в которые входят составными частями системы формирования отчетности, OLAP-системы и системы интеллектуального анализа данных (Data Mining).

OLAP-системы (On-Line Analytical Processing) представляют инструмент для анализа больших объемов данных в режиме реального времени. Вза-имодействуя с OLAP-системой, пользователь может осуществлять гибкий просмотр информации, получать произвольные срезы данных и выполнять аналитические операции детализации, свертки, сравнения во времени. Если системы регламентированной отчетности позволяют ответить на вопрос: «Какова прибыль предприятия за последний месяц?», то OLAP-системы дают ответ на вопрос: «Насколько следует увеличить расходы на рекламу, чтобы прибыль компании возросла на 15%?»

Интеллектуальный анализ данных, или извлечение данных (Data Mining), позволяет проводить более глубокие исследования данных, основываясь на таких методах, как классификация, регрессия, поиск ассоциативных правил и кластеризация.

Условно весь класс систем поддержки принятия решений можно подразделить на два основных вида: исполнительные информационные системы (Execution Information System, EIS) и системы поддержки принятия решений (Decision Support System, DSS). Исполнительные информационные системы, создающие управленческие отчеты, ориентированы главным образом на обработку данных (поиск, сортировку, агрегирование, фильтрацию). Эти системы рассчитаны на рядовых пользователей, имеют упрощенный интерфейс, располагают базовым набором возможностей и фиксированными формами представления информации. С истемы поддержки принятия решений, разрабатывающие возможные альтернативы решения, – это полнофункциональные системы анализа, рассчитанные на подготовленных пользователей как в предметной области, так и в области информационных технологий. Принятие решения при этом сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.