Чистякова М.А. Теоретические основы автоматизированного управления, страница 5

Конкретизация задач и описание предметной технологии в основном должна лечь на плечи заказчика. Постановщики задач - пользователи - разрабатывают информационную модель, раскрывающую последовательность обработки данных, и структуру взаимосвязи между ними. Необходимую конфигурацию компьютерной сети проектировщики определяют, ориентируясь на потребности этой модели.

Наиболее важным моментом в постановке управленческих задач следует назвать целеполагающие, которое должно быть выполнено на первом этапе проектирования системы. Декомпозиция целей в структуре управления микроэкономическими объектами является основанием для распределения функций между различными рабочими местами.

От специалистов организации-заказчика зависит, в каком виде будет выдаваться результат по каждой задаче: как набор информации рекомендательного характера, как описание возможных альтернатив решения задачи либо, в случае принятия того или иного решения, как сценарий возможных ситуаций. Например, в экспертных системах вырабатываются решения без непосредственного участия пользователя-менеджера. По сути дела такие системы аккумулируют в виде базы знаний управленческий опыт многих профессионалов-менеджеров. Недостатками таких систем можно назвать их сложность и дороговизну.

Формулирование потребительских свойств ИС - одна из обязанностей заказчика. Рассмотрим важнейшие из них.

Функциональная полнота - свойство, обозначающее наиболее полный состав списка задач, поддающихся решению с помощью компьютерной технология. Таким образом, это понятие выражает степень и уровень автоматизации управленческих процессов на данном предприятии с использованием ИС. Однако достичь стопроцентной функциональной полноты ИС управленческой деятельности, как правило, не представляется возможным.

Своевременность характеризует временные свойства ИС и ИТ и имеет количественное выражение в виде суммарного времени задержки информации, необходимой пользователю в текущий момент времени в реальных условиях для принятия решений. Чем меньше величина временной задержки поступления информации, тем лучше ИС отвечает данному требованию. Для автоматизированной системы управленческой деятельности этот показатель может сыграть, определяющую роль при оценке приемлемости ИТ для конкретной организации, так как подавляющая часть тактических решений, например, в торговом деле, финансовых ситуациях должна приниматься в режиме реального времени.

Общий показатель надежности ИС концентрирует в себе ряд важных характеристик: частоту возникновения сбоев в техническом обеспечении; степень адекватности математических моделей; верификационную чистоту программ; относительный уровень достоверности информации; интегрированный показатель надежности эргономического обеспечения ИС.

Адаптационные свойства системы отражают ее способность приспосабливаться к изменения окружающего внешнего фона и внутренней управленческой и производственной среды организации. Важной количественной характеристикой является время адаптации ИС, т.е. период, необходимый для восстановления приемлемого уровня адаптивности компьютерных моделей. В течение такого периода степень доверия к результатной информации, а точнее, к «советам» компьютера, резко падает. Важная задача заказчика - сформулировать на этапе проектирования границы допущения отклонений в значениях управляющих и выходных параметров, имеющих принципиальное значение для функционирования всей системы. Время адаптации также должно быть заранее оговорено. Затраты на обеспечение адекватности должны, во-первых, поддаваться расчетной оценке, а во-вторых, не слишком влиять на эффективность работы ИТ управления организацией. Кроме математической, параметрической и программной адаптивности ИС должна обладать свойством технической и организационной адаптивности, позволяющим оперативно и· без больших затрат модернизировать эксплуатируемую версию системы для работы на новом оборудовании или в новых рыночных условиях. Такой уровень адаптации достигается путем обеспечения:

· инвариантности к составу и архитектуре технических средств, набору функций и решаемых функциональных задач, типу организации управленческой деятельности;

· независимости от периода прогнозирования и планирования;

· возможности наращивания ИС за счет включения' новых программных модулей или совершенствования действующих;

· экспертных свойств и максимальной вариабельности решений на этапе проектирования.

Экономическая эффективность определяется в нескольких аспектах: как соотношение между затратами и получаемым результатом в отношении степени достижения поставленной перед ИС управления 0pr:iнизацией цели и как результат сравнения экономических показателей деятельности управленческих служб, выявленных на этапе предпроектного обследования организации, с аналогичными показателями в условиях применения внедренной ИТ.

Отсюда следует, что роль пользователя на стадии ввода в действие ИТ управления еще значительнее, чем на предедущих ступенях ее создания. Ответственность заказчика возрастает, ибо он заинтересован во всесторонней проверке работоспособности системы, учитывая необходимость дальнейшей самостоятельной эксплуатации всех видов обеспечения ИТ и ИС в целом. Кроме того, на нем лежит обязанность по наполнению банка данных реальной информацией и ответственность за ее достоверность. Особенно это касается специалистов, работающих с условно-постоянной, нормативно-справочной информацией. Текущая же переменная информация будет корректироваться по ходу функционирования системы. Таким образом, контрольная функция заказчика в период проведения приемосдаточных испытаний ИС и ИТ приобретает доминирующий характер. Итогом ввода в действие ИС и ИТ является формирование пакета организационно-распорядительной документации.

Итак, активное и непосредственное участие пользователя ИС управления на протяжении всего жизненного цикла системы является обязательным условием ее успешного внедрения и дальнейшего функционирования.

8. Системы поддержки управленческих решений.

Аналитическая обработка данных

• Средства On-Line Analytical Processing (OLAP)

Оп-Line Analytical Processing - средства оперативной (в реальном масштабе времени) аналитической обработки информации, направленные на поддержку принятия решений и помогающие аналитикам отвечать на вопрос «Почему объекты, среды и результаты их взаимодействия такие ? ». При этом аналитик сам формирует версии отношений между множеством информации и проверяет их на основе имеющихся данных в соответствующих базах структурированной информации.

Для ЕRР-систем характерно наличие аналитических компонент в составе функциональных подсистем. Они обеспечивают формирование аналитической информации в режиме реального времени. Эта формация является основой большинства управленческих решений.

Технологии OLAP используют гиперкубы - специально структурированные данные (иначе называемые ОLАР-кубами). В структуре данных гиперкуба различают:

· меры - количественные показатели (реквизиты-основания), используемые для формирования сводных статистических итогов;

· измерения - описательные категории (реквизиты-признаки), в разрезе которых анализируются меры.

Размерность гиперкуба определяется числом измерений для одной :с)ы. Например, гиперкуб СБЫТ содержит данные:

· измерения: потребители, даты операций, группы товаров, номенклатура, модификации, упаковки, склады, виды оплаты, виды отгрузки, тарифы, валюта, организации, подразделения, ответственные, каналы распределения, регионы, города;

· меры: количество плановое, количество фактическое, сумма плановая, сумма фактическая, платежи плановые, платежи фактические, сальдo плановое, сальдо фактическое, цена реализации, срок исполнения заказа, сумма возврата.

Такой гиперкуб предназначен для аналитических отчетов:

· классификация потребителей по объемам покупок;

· классификация продаваемых товаров по методу Аве;

· анализ сроков исполнения заказов различных потребителей;

· анализ объемов продаж по периодам, товарам и группам товаров. регионам и потребителям, внутренним подразделениям, менеджера и каналам сбыта;

· прогноз взаиморасчетов с потребителями;

· анализ возврата товаров от потребителей; и т.д.

Аналитические отчеты могут иметь произвольное сочетание измерений и мер, они используются для анализа принимаемых управленческих решений. Аналитическая обработка обеспечивается инструментальными и языковыми средствами. В общедоступной электронной таблице MS Excel представлена информационная технология «Сводные таблицы», исходными данными для их создания являются:

· список (база данных) MS Ехсе!- реляционная таблица;

· другая сводная таблица MS Ехсе!;

· консолидированный диапазон ячеек MS Ехсе!, расположенных в одной и той же или различных рабочих книгах;

· внешняя реляционная БД или ОLАР-куб, источник данных (файлы формата .dsn, .odc).

Для построения сводных таблиц на основе внешних БД используют драйверы ODBC, а также программу MS Query.

Макет сводной таблицы имеет следующую структуру данных : измерения - код подразделения, должность; меры - стаж работы, оклад и премия.

Для продолжения анализа средствами сводной таблицы можно:

· добавить новые итоговые показатели (например, средний оклад, средняя сумма премии и т.п.);

· использовать фильтрации записей и итогов сводной таблицы (например, по признаку «Пол», который помещается в макете в область «Страница» );

· вычислить структурные показатели (например, распределение фондов оплаты труда и фонда премии по подразделениям - с помощью средств дополнительной обработки сводных таблиц, доли от суммы по столбцу); и Т.д.

Совокупность программ MS Office позволяет публиковать данные электронных таблиц, включая сводные таблицы и диаграммы в формате XTML.

Компонент Мiсrоsоft Office Web Components поддерживает работу с опубликованными данными в среде Internet Explorer, обеспечивая продолжение анализа (изменения структуры данных сводной таблицы, вычисление новых сводных итогов).

Средства Data Mining (ОМ)

Средства DM подразумевают извлечение («раскопку», «добычу») данных и направлены на выявление отношений между информацией, хранящейся в цифровых базах данных предприятия, которые аналитик может использовать для построения моделей, позволяющих количественно оценить степень влияния интересующих его факторов.

Кроме этого, такие средства могут быть полезны для построения гипотез о возможном характере отношений информации в цифровых базах данных предприятия.

Технология добычи текстовых данных (Text Mining - ТМ) представляет собой набор инструментов, позволяющий анализировать большие наборы информации в поисках тенденций, шаблонов и взаимосвязей, способные помочь в принятии стратегических решений.

Технология Image Mining (IМ), содержит средства для распознавания и классификации различных визуальных образов, хранящихся в базах данных предприятия или полученных в результате оперативного поиска из внешних информационных источников.

Для решения проблем по обработке и хранению всех данных используют следующие подходы:

1) создание нескольких систем резервного копирования или одной системы распределенного документооборота, которые позволяют сохранять данные, но обладают медленным доступом к сохраненной информации по запросу пользователя;

2) построение Интернет-систем, обладающих высокой гибкостью, но не приспособленных для реализации поиска и хранения текстовых документов;

З) внедрение Интернет-порталов, которые хорошо ориентированы на запросы пользователей, но не обладают описательной информацией относительно загружаемых в них текстовых данных.

Системы обработки текстовой информации, свободные от перечисленныx выше проблем, можно разделить на две категории: системы лингвистического анализа и системы анализа текстовых данных.

Основными элементами технологии Text Mining являются:

· суммаризация (summarization);

. тематический поиск (featuгe extraction);

· кластеризация (clustering);

· классификация (classification);

· ответ на запросы (question answering);

· тематическое индексирование (thematic indexing);

· поиск по ключевым словам (keyword searching);

· создание и поддержка офтаксономии (oftaxonomies) и тезаурусов.

К программным продуктам, реализующим технологию Text Mining, относятся:

IВM Intelligent Miner for Text - набор отдельных утилит, запускаемых из командной строки, или скиптов, независимых друг от друга (основной упор делается на механизмы добычи данных ) .

Oracle InterMedia Text - набор, интегрированный в СУБД, позволяющий наиболее эффективно работать с запросами пользователей (позволяет работать с современными реляционными СУБД в контексте сложного многоцелевого поиска и анализа текстовых данных).

Megaputer Text Analyst - набор встраиваемых в программу СОМ объектов, предназначенных для решения задач Text Mining.

Интеллектуальные информационные технологии