Национальный исследовательский университет "Высшая Школа Экономики"
Опубликован: 19.11.2012 | Доступ: свободный | Студентов: 11126 / 6739 | Длительность: 29:54:00
Специальности: Менеджер, Преподаватель
Лекция 9:

Экономические информационные системы

Аннотация: Информационную инфраструктуру любой организации можно представить в виде нескольких иерархических уровней, каждый из которых характеризуется степенью агрегированности информации и своей ролью в процессе управления. В частности, можно выделить такие укрупненные уровни, как уровень трансакционных систем, уровень систем бизнес-интеллекта и уровень аналитических приложений.

Иерархия информационных систем управления

Трансакционные системы

К трансакционным системам относятся системы управления ресурсами предприятий (ERP-системы), а также некоторые другие решения, например, автоматизированные банковские системы (АБС), биллинго-вые системы, учетные приложения и некоторые другие. Все эти системы имеют общую черту: они являются трансакционными, т.е. предназначенными для обработки отдельных операций (трансакций).

Некоторые из трансакционных систем комплексны и состоят из отдельных модулей. Например, модульная структура свойственна ERP-системам, основная задача которых - объединить различные службы предприятия в единый управленческий контур. Кроме того, такие системы всегда имеют набор финансовых и учетных функций. Поэтому трансакционные системы представляют собой источники первичной информации, используемой для последующей аналитической обработки. Данные из трансакционных источников требуется собрать, структурировать и представить в виде, удобном для принятия решений. Сами трансакционные системы тоже содержат некоторые аналитические возможности, но эти функции скорее носят вспомогательный характер и существенно уступают аналогичным возможностям аналитических систем. Тем не менее, роль трансакционных систем для решения задач бизнес-аналитики крайне важна, поскольку именно они являются поставщиками информации для систем бизнес-интеллекта и аналитических приложений.

Системы бизнес-интеллекта

Понятие систем бизнес-интеллекта (Business Intelligence, BI) является довольно емким и объединяет различные средства анализа и обработки данных масштаба предприятия. Среди BI-систем можно выделить такие составляющие, как хранилища и витрины данных, инструменты оперативной аналитической обработки (OLAP-системы), средства обнаружения знаний, а также средства формирования запросов и построения отчетов.

Важную роль среди BI-систем играют хранилища данных (data ware-house, DW), обеспечивающие сбор, упорядочение и хранение больших объемов информации, полученной из разных источников. Один из авторитетных специалистов в этой области, У. Инмон, определяет хранилища данных как "предметно-ориентированные, интегрированные, стабильные, поддерживающие хронологию наборы данных, используемые для поддержки принятия управленческих решений" [39]. Ценность хранилищ данных заключается в том, что они представляют собой крупные базы данных масштаба предприятия, которые содержат определенную информацию и обеспечивают ее оперативное представление в виде, удобном для пользователя или для дальнейшей обработки другими аналитическими системами.

Витрины данных (data marts), как и хранилища, представляют собой структурированные информационные массивы, но их отличие состоит в том, что витрины данных в еще большей степени являются предметно-ориентированными. Как правило, витрина содержит информацию, относящуюся к какому-либо определенному предметному направлению деятельности организации. Поэтому информация в витринах данных хранится в специальном виде, наиболее подходящем для решения конкретных аналитических задач или обработки запросов определенной группы аналитиков.

Что касается систем аналитической обработки данных в режиме реального времени, или OLAP-систем (On-Line Analytical Processing), то их особенность состоит в многомерности хранения данных (в отличие от реляционных таблиц), а также в предрасчете агрегированных значений. Это дает пользователю возможность строить оперативные нерегламентиро-ванные запросы к данным, используя ряд аналитических направлений. Кроме того, для OLAP-систем характерна предметная (а не техническая) структурированность информации, позволяющая пользователю оперировать привычными экономическими категориями и понятиями.

Еще одним элементом BI-платформы, который часто выделяют в отдельную категорию, являются средства обнаружения знаний (data mining). Один из ведущих экспертов в данной области, Г. Пиатецкий-Шапиро, определяет деятельность таких систем как процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности [40]. В деятельности систем обнаружения знаний используются такие методы анализа данных, как фильтрация, деревья решений, ассоциативные правила, генетические алгоритмы, нейронные сети, статистический анализ.

Наконец, к числу BI-систем относятся средства формирования запросов и построения отчетов (query and reporting tools). Такие системы обеспечивают построение запросов к информационно-аналитическим системам в пользовательских терминах, с возможной интеграцией данных из разных источников, а также просмотр информации с возможностью ее детализации и агрегирования, построение отчетов и их печать.

Аналитические приложения

Аналитические приложения (analytic applications) кардинально отличаются от трансакционных систем, поскольку они ориентированы не на обработку отдельных операций, а на анализ агрегированной информации. Для того чтобы информационная система могла считаться аналитическим приложением, она должна удовлетворять следующим критериям [41]]:

  • она должна позволять структурировать и автоматизировать процессы, способствующие повышению качества управленческой информации, что, в свою очередь, приводит к повышению качества принятия решений. Это достигается путем применения правил, процедур и технологий, основанных на соответствующей методологии и направленных на решение определенных бизнес-проблем;
  • она должна поддерживать аналитические функции, т.е. операции по анализу данных, полученных из самых разных источников - внутренних или внешних, финансовых или операционных;
  • это должен быть самостоятельный программный продукт, функционирующий независимо от трансакционных систем, но в то же время способный взаимодействовать с ними "в обе стороны" - как в части получения исходных трансакционных данных, так и в части обратной передачи результатов их обработки.

Важно не путать аналитические приложения с системами бизнес-интеллекта: их функциональность существенно отличается от BI-систем в трех аспектах - предметной специализации, сегментации рынка и структуре [42].

С точки зрения предметной специализации аналитические приложения предназначены для определенных аналитических бизнес-процессов, в то время как средства бизнес-интеллекта имеют более общие функции. С некоторой долей условности можно сказать, что с аналитическими приложениями работают конечные пользователи-аналитики, а BI-системы используются техническими специалистами в качестве инструмента для создания аналитических приложений для тех же пользователей.

С точки зрения сегментации рынок аналитических приложений может быть структурирован в зависимости от вида аналитических процессов (например, маркетинг, операционное планирование, бюджетирование, консолидация финансовой отчетности), в то время как рынок средств бизнес-интеллекта может быть сегментирован в зависимости от типа архитектуры каждой из систем (например, системы "data mining" или OLAP-системы).

С точки зрения структуры аналитические приложения помогают пользователям координировать бизнес-процессы и получать определенный результат (например, разработанный бюджет или оценку деятельности основных поставщиков), в то время как средства бизнес-интеллекта поддерживают функции, которые заранее в системе не предопределены (построение пользовательских запросов, проведение специализированного анализа и др.).

В то же время развитие аналитических приложений и систем бизнес-интеллекта тесно взаимосвязано. Аналитические приложения способствуют увеличению числа пользователей BI-систем, поскольку именно BI-технологии лежат в основе многих готовых предметно-ориентированных аналитических приложений. В то же время было бы неверным считать, что аналитические приложения могут полностью заменить BI-системы: потребность в настраиваемых программных продуктах, выполняющих специфические функции, не только существует, но и будет расти по мере возникновения новых типов задач в области анализа данных.

Фахруддин хемракулыев
Фахруддин хемракулыев
Шерхон Давлатов
Шерхон Давлатов

Почему тесты (1,2,3..) не работают. Хочу пройти тест но не получается

Анатолий Федоров
Анатолий Федоров
Россия, Москва, Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, 1989
Ирина Харченко
Ирина Харченко
Россия, Рязань