Отчет по мероприятию 17. 4 Разработка и внедрение комплекса специализированных образовательных программ повышения квалификации

часть данных поступает от информационной системы операционного уровня. Эффективность их использования определяется предварительно обработкой: системой управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений; за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для предприятий, производящих большое количество операций. Обработанные данные об операциях образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений. внутренние данные, например данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны, введены и поддержаны данные из внешних источников. В числе необходимых внешних данных следует указать данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие от внутренних данных внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организации. документы, включающих в себя записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти и затем обработано по некоторым ключевым характеристикам (поставщикам, потребителям, датам, видам услуг и др.), то система получит новый мощный источник информации. Присущий технологии СППР акцент на обработку неструктурированных и слабоструктурованых задач предопределяет некоторые специфические требования к этим элементам компьютерной системы. Прежде всего, речь идет о необходимости выполнять значительный объем операций переструктурирования данных. Нужно предусмотреть возможность загрузки и следующей обработки данных из внешних источников; функционирования СУБД в среде СППР в отличие от обычной обработки информации в управленческих информационных системах требует более широкого набора функций. Это касается также и БД. Вообще базу данных можно определить как совокупность элементов, организованных в соответствии с определенными правилами, которые предусматривают общие принципы описания, сохранения и манипулирования данными независимо от прикладных программ. Связь конечных пользователей (прикладных программ) с базой данных происходит с помощью СУБД. Последняя представляет собой систему программного обеспечения, которая содержит средства обработки языками БД и обеспечивает создания БД и ее целостность, поддерживает ее в актуальном состоянии, дает возможность манипулировать данными и обрабатывать обращение к БД, которые поступают от прикладных программ и (или) конечных пользователей при условиях применяемой технологии обработки информации. В состав будто БД, которые используются для изучения и обращение к данных, належит язык описания данных (ЯОД) и язык манипулирования данными (ЯМД). Язык описания данных, предназначенный для определения структуры БД. Описание данных заданной проблемной области может выполняться на нескольких уровнях абстрагирования, причем на каждом уровне используется свое ЯОД. Описание на любом уровне называется схемой. Чаще всего используется трехуровневая система: концептуальный, логический и физический уровни. На концептуальном уровне описываются взаимосвязи между системами данных, которые отвечают реально действующим зависимостям между факторами и параметрами проблемной среды. Структура данных на концептуальном уровне называется концептуальной схемой. На логическом уровне равные выбранные взаимосвязи отбиваются в структуре записей БД. На физическом уровне решаются вопрос организации размещения структуры записи на физических носителях информации. Язык манипулирования данными обеспечивает доступ к данным и содержит средства для сохранения, поиска, обновления и стирания записей. Языка манипулирования данными, которые могут использоваться конечными пользователями в диалоговом режиме, часто называют языками запросов. СУБД должна обладать следующими возможностями: составление комбинаций данных, получаемых из различных источников, посредством использования процедур агрегирования и фильтрации; быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных; построение логической структуры данных в терминах пользователя; использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя; обеспечение полной логической независимости этой БД от других операционных БД, функционирующих в рамках фирмы. БД и СУБД используются в любых компьютерных системах. Тем не менее, сравнительно с обычными подходами к реализации БД для решения некоторых задач к функциям и инструментам БД и СУБД в контексте системы поддержки принятия решений выдвигается ряд дополнительных и специализированных требований. Для условий использования СППР существует необходимость доступа информации со значительно более широкого диапазона источников, чем это предусмотрено в обычных информационных системах. Информацию нужно получать от внешней среды и внутренних источников; потребность во внешних данных тем большая, чем высший уровень руководства, которое обслуживает выбранное СППР. Кроме того, обычные, ориентированные на бухгалтерский учет данные (характерные для систем обработки Данных и административных информационных систем) необходимо дополнить нетрадиционными типами данных, в частности и такими, которые до сих пор вообще не были в фокусе компьютеризации. Сюда належат: текстовая информация, материал систем автоматизированного проектирования изделий технологий, автоматизированного производства, а также другие источники формации, необходимые для принятия решения. Рис. 2 Схема формирования и использования хранилища данных в системах поддержки принятия решений Заслуживает также на внимание особенность процесса «Поиска и увлечения» данных в СППР в отличие от более общего процессу сбора данных из источников. Природа СППР требует, чтобы процесс поиска (и СУБД, которая руководит этим процессом) был достаточно гибким, лишь бы быстро обслуживать дополнение и изменения в соответствии с непредвиденными запросами, которые поступают от пользователей. Для процесса «Поиска и увеличения» данных в современных СППР широко применяются программные (интеллектуальные) агенты, а также как уже отмечалось, ХД. Схема формирования и использования ХД в СППР изображена на рисунке. Данные берутся из разнообразных источников оперативных данных. После их перемещения отбираются данные для гарантирования того, что они имеют смысл, есть непрерывными и точными. Потом данные загружаются в реляционные таблицы, способные поддерживать разнообразные виды анализа и запросов, и оптимизируется для тех таблиц, которые, как можно ожидать, чаще всего будут использоваться. И, в конце концов, данные сохраняются для дальнейшего использования в СППР. В системах поддержки принятия решений предполагается средство, с помощью которого пользователь может налаживать базу данных согласно со своими личными требованиями. Учитывая это, существуют процедуры и команды гибкого переструктурирования схем и схемного подмножества СУБД. Заметим, что современные программные средства для управления данными и СУБД характеризуются относительной гибкостью и простотой использования в границах коллектива пользователей. Тем не менее, упомянутые средства нельзя приспособить к конкретному пользователю или к решению конкретной задачи с желательной гибкостью и довольно маленькими затратами. Рис. 3 Подсистема данных СППР На рисунке 3 изображена схема подсистемы данных СППР, где указаны перечисленные условия и механизмы адаптации концепций БД и СУБД к проблемам поддержки решений. Для реализации этой идеи в распоряжении разработчика или пользователя СППР есть ряд альтернативных моделей данных и инструментов, в частности классические иерархические, сетевые и реляционные модели, а также семантические модели данных. Реляционные модели данных положены в основу большинства современных СУБД. Данные и модели являются центральными элементами СППР. СППР отличается от аналитических ИС наличием интерактивных программ (с их помощью пользователь может исследовать и перемещаться по базам данных разных форм, размеров и типов) и баз моделей (внутри ее пользователь может конструировать, анализировать, интерпретировать одну или несколько моделей). Система управления моделями является одним из компонентов универсальной СППР. Функциями этого компонента есть классификация, организация и доступ к моделям, то есть эти функции аналогичные функции системы управления базами данных. База моделей (БМ) Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений. Использование моделей в составе ИС началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа "что будет, если?" или "как сделать, чтобы?". Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении переменных. Анализ и прогнозирование бизнес-процессов 1. Общее понятие информационно – аналитической системы Современный этап развития рыночных отношений в российской экономике характеризуется началом экономического подъема. Сегодня все большее число организаций приходит к пониманию того, что без наличия своевременной и объективной информации о состоянии рынка, прогнозирования его перспектив, постоянной оценки эффективности функционирования собственных структур и анализа взаимоотношений с бизнес - партнерами и конкурентами их дальнейшее развитие становится практически невозможным. Начинают приобретать определяющее значение знания о протекающих хозяйственных процессах. На успех ведения дела влияют как объективные, так и субъективные факторы. К объективным факторам можно отнести: • закономерности протекания хозяйственных процессов, • правовую среду, • неписаные правила и традиции ведения дел, • экономическую конъюнктуру и т.д. Большое значение имеет субъективный фактор, под которым понимается влияние на ход бизнес - процессов работников предприятия и в особенности лиц, принимающих решения (ЛПР). Для выработки и принятия соответствующих складывающейся обстановке решений необходима информация, которая должна удовлетворять требованиям полноты, достоверности, своевременности (актуальности), полезности. Основополагающую роль в подготовке принятия решений играет его обоснование по имеющейся у ЛПР информации. Её, как правило, получают из различных внутренних и внешних источников. В интересах выработки адекватного решения используются внутренние информационные ресурсы, которые складываются из отражения деятельности (функционирования) объекта в документах, других видах и способах сбора, обработки, хранения информации. А также внешние по отношению к объекту информационные ресурсы, например (если это предприятие) - корпорации, отрасли, региона, а также глобальные – из средств массовой информации, специальной литературы, всемирной информационной сети Интернет и т.д. Таким образом, границы информационного пространства как отображения деятельности предприятия и его взаимодействия с внешней средой, в рамках которого принимаются решения, выходят далеко за пределы предприятия. Эти обстоятельства вынуждают использовать имеющиеся в настоящее время весьма развитые программно-технические средства. Широкое и эффективное применение этих средств стало одним из факторов выживаемости и успеха предприятия в условиях острой конкурентной борьбы. Получили широкое распространение автоматизированные информационные системы. Проблема анализа исходной информации для принятия решений оказалась настолько серьезной, что появилось отдельное направление или вид информационных систем – информационно – аналитические системы (ИАС). Информационно-аналитические системы (ИАС) призваны на основе данных, получаемых в режиме реального времени, помогать в принятии управленческих решений. ИАС - это современный высокоэффективный инструмент поддержки принятия стратегических, тактических и оперативных управленческих решений на основе наглядного и оперативного предоставления всей необходимой совокупности данных пользователям, ответственным за анализ состояния дел и принятие управленческих решений. Комплекс информационно-аналитических систем затрагивает всю управленческую вертикаль: корпоративную отчетность, финансово-экономическое планирование и стратегическое планирование. 2. Функции и сферы применения ИАС Основное назначение ИАС — динамическое представление и многомерный анализ исторических и текущих данных, анализ тенденций, моделирование и прогнозирование результатов различных управленческих решений. Основными функциями информационно-аналитической системы являются: • Извлечение данных из различных источников, их преобразование и загрузка в хранилище; • Хранение данных; • Анализ данных, в том числе оперативный и интеллектуальный; • Подготовка результатов оперативного и интеллектуального анализа для эффективного их восприятия потребителями. Результатом применения средств ИАС являются с одной стороны — регламентные аналитические отчеты, ориентированные на нужды пользователей различных категорий, с другой — средства интерактивного анализа информации и быстрого построения отчетов пользователями-непрограммистами с использованием привычных понятий предметной области. Функцию сбора и хранения информации с сопутствующей доработкой в информационно-аналитических системах, выполняют информационные хранилища (Data Warehouse). В связи с большим объемом и сложностью анализ данных имеет два направления - оперативный анализ данных (информации), широко распространена англоязычная аббревиатура названия – On-line Analytical Processing (OLAP). Основной задачей оперативного или OLAP-анализа является быстрое (в пределах секунд) извлечение необходимой аналитику для обоснования или принятия решения информации. Эту функцию выполняют всевозможные OLAP – средства. Интеллектуальный анализ информации - имеет также широко распространенное в русской специальной литературе англоязычное название Data Mining. Он предназначен для фундаментального исследования проблем в той или иной предметной области. Требования по времени менее жёстки, но используются более сложные методики. Ставятся, как правило, задачи и получают результаты стратегического значения. Эту функцию выполняют всевозможные средства Data Mining. Жестких границ между OLAP и интеллектуальным анализом нет, но при решении сложных задач приходится использовать весьма мощные специальные программные средства. С технической точки зрения ИАС – это набор процедур, методов и регламентов, приводящих к регулярному плановому сбору, хранению, анализу и предоставлению информации, используемой для принятия управленческих решений. Информационно-аналитические системы являются надстройкой над уже функционирующими на предприятии информационными приложениями и не требуют их замены; эти системы аккумулируют данные по всем видам деятельности компании - от состояния складов до финансовой и бухгалтерской отчетности. Информационно - аналитические системы верхнего уровня служат для принятия стратегических решений. Они позволяют руководителю решать следующие задачи: • составление консолидированной отчетности и предоставление сводной информации о деятельности предприятия (финансовые, производственные и другие показатели, динамика их изменений и тенденции); • анализ деятельности дочерних предприятий, филиалов и подразделений компании (анализ доходности, затрат, выполнения плана); • анализ финансовой деятельности (основные финансовые показатели, тенденции, взаиморасчеты), оптимизация финансовых потоков, реальная оценка себестоимости продукции; • проведение комплексной оценки деятельности предприятия, основанной на постоянном контроле четырех наиболее существенных ее аспектов (финансы, отношения с внешним миром, внутреннее состояние компании, инновации); • анализ сбытовых процессов (составление плана, контроль исполнения распоряжений, расчеты за отгруженную продукцию, прогноз поступления средств, прогноз спроса). Информационно-аналитические системы подразделений предполагают большую детализацию и более сложную аналитическую обработку. Эти системы помогают подготовить информацию для принятия решений в области сбыта, продуктового предложения, финансового планирования. Различают два вида информационно-аналитических систем по режиму и темпу анализа: • статические - имеют заранее разработанный сценарий обработки данных при весьма ограниченных возможностях вариаций запросов; • динамические - обеспечивают обработку нерегламентированных запросов и гибкую систему подготовки отчётов; Можно выделить следующие принципы построения ИАС на предприятии: • объединение всех информационных процессов предприятия; • встраивание системы в уже сложившуюся организационную структуру предприятия; • координация усилий всех подразделений предприятия при выполнении поставленных задач; • открытость системы для дальнейшего развития; • комплексное использование всех доступных методов анализа; • информационная этика - "от каждого - в общую копилку, и из неё - каждому".

Похожие:

	Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Разработка и внедрение комплекса специализированных образовательных программ инженерного профиля в рамках повышения квалификации...		Конкурсная документация открытого конкурса на выполнение работ (оказание... Директор Департамента управления программами и конкурсных процедур Министерства образования и науки Российской Федерации
	Курс повышения квалификации «Специальные компетенции в индустрии... Курс повышения квалификации «Применение технологии e-learning при реализации образовательных программ в области инновационного предпринимательства»...		Аннотации модулей образовательных программ Повышения квалификации... Повышения квалификации сотрудников образовательных учреждений по вопросам энергосбережения и энергетической эффективности
	Красноярские адвокаты приняли участие в семинаре «разработка программ...		Программа повышения квалификации по направлению «Информационные технологии в апк» «Новгородский институт переподготовки и повышения квалификации руководящих кадров и специалистов агропромышленного комплекса»
	Заявка Урфу на 2010-2020 годы, в соответствии с протоколом №19 от «29» сентября 2011 г экспертной комиссии по Мероприятию 1 «Формирование...		Методические материалы для слушателей курсов повышения квалификации... Результаты рейтингов не только позволяют оценить качество высшего образования, но и влияют на него в глобальном масштабе
	1. Наименование квалификации и уровень квалификации Пример оценочного средства разработан в рамках Комплекса мероприятий по развитию механизма независимой оценки квалификаций, по созданию...		1. Наименование квалификации и уровень квалификации Пример оценочного средства разработан в рамках Комплекса мероприятий по развитию механизма независимой оценки квалификаций, по созданию...
	Разработка и внедрение методов повышения качества ортопедического...		Отчет о проделанной работе за 2009 – 2010 учебный год педагога дополнительного... Повышение квалификации: Посещение занятий курсов повышения квалификации при Московском педагогическом университете
	Программы повышения квалификации Тематизирует письма, приходящие в тгу от различных образовательных организаций. Мы также проводим оценку существующих программ, учебных...		Отчет по итогам самообследования государственного бюджетного образовательного учреждения Соответствие профессиональных образовательных программ требованиям федеральных государственных образовательных стандартов. 16
	Отчёт о результатах самообследования гбоу спо ро «Красносулинский металлургический колледж» Соответствие профессиональных образовательных программ требованиям федеральных государственных образовательных стандартов		Программа разработана на основании: Приказа №1221 от 18. 06. 97г.... Программа предназначены для повышения квалификации руководителей и специалистов, ответственных за организацию эксплуатации, технического...