Дроговоз П.А. - Управление стоимостью инновационного промышленного предприятия (953900), страница 28
Текст из файла (страница 28)
Как видно на рис. 4.3,детализация представляет собой движение по иерархии снизу вверх.В контексте электронного бизнеса как интегрированной системыуправления стоимостью действующего предприятия операции детализации и агрегации являются мощными инструментами для маршрутизации управленческой информации по иерархии уровней управления.При работе с многомерным массивом данных пользователь такжеможет осуществлять операции разрезания и вращения.Разрезание (slice) представляет собой получение подмножествамногомерного массива данных за счет фиксации одного или несколькихзначений атрибутов измерений.
Например, при разрезании куба данных,представленного на рис. 4.2, получим двумерную таблицу.Вращение (dice) – изменение порядка визуализации измерений. Этаоперация обеспечивает возможность представления данных в форме,наиболее комфортной для их восприятия.Для моделирования связей между организационно-экономическимипоказателями предлагается ввести понятие внешних ФЗ между многомерными массивами данных. В то время как внутренние ФЗ отвечают заформирование значений отдельного показателя в разрезах измерений,Информационно-технологическая интеграция…157внешние ФЗ позволяют описать влияние на это значение других показателей. Внешние ФЗ можно подразделить на два типа:– алгоритмические – значение зависимого показателя вычисляетсяпо значениям показателей-факторов по определенному алгоритму;– регрессионные – связи между показателями не могут быть выражены аналитически и определяются на основе регрессионного анализа.Описанные выше основные элементы многомерной модели данныхпозволяют создать эффективную схему маршрутной технологии обработки управленческой информации на предприятии, обеспечивающую иинформационную прозрачность бизнеса (см.
рис. 4.4).Маршрутная технология обработки управленческой информации на предприятии охватывает три уровня принятия решений – стратегический, оперативный и тактический. Движение управленческой информации «сверху вниз» по этим уровням представляет собой операциюразрезания многомерного массива данных показателей.Автоматизированный каталог показателей (АКОЭП) представляетсобой хранилище данных, в котором показатели хранятся в форме, пригодной для принятия управленческих решений, т.е.
предварительноклассифицированы по всем существующим измерениям и объединены винформационно-логические структуры.Источником информации для АКОЭП являются базы данных систем оперативной обработки информации (on-line transaction processing –OLTP). Системы этого класса обеспечивают фиксацию и первичнуюобработку показателей.Витрины данных (data marts) предназначены для предоставленияуправленческой информации лицам, принимающим решения на оперативном, тактическом и стратегическом уровнях управления.
В зависимости от уровня витрина данных предоставляет информацию с соответствующей степенью детализации.Для взаимодействия с витринами данных используются средстваподдержки принятия решений (СППР), к которым относятся: информационно-поисковые системы и генераторы запросов, системы аналитической обработки информации (OLAP) и системы интеллектуального анализа данных (ИАД).Информационно-поисковые системы и генераторы запросов обеспечивают интерфейс конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации.Системы аналитической обработки информации работают в сфереагрегированных показателей и обеспечивают формирование и хранениемногомерных массивов данных.158Глава 4Средства поддержки принятия решенийСистемыаналитическойобработкиинформации(OLAP)СтратегическийуровеньСистемыинтеллектуальногоанализа данных(ИАД)ВитринаданныхДетализацияИнформационнопоисковые системы,генераторызапросовТактическийуровеньАгрегацияВитринаданныхОперативныйуровеньВитринаданныхАвтоматизированный каталогорганизационно-экономическихпоказателейБД1БД2БДNСистемы оперативной обработки информации(OLTP)Рис.
4.4. Маршрутная технология обработки управленческойинформации на предприятииИнформационно-технологическая интеграция…159Системы интеллектуального анализа данных обеспечивают поддержку процесса принятия решений, основанную на поиске в данныхскрытых закономерностей (шаблонов информации).В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий:– выявление закономерностей (свободный поиск);– использование выявленных закономерностей для предсказаниянеизвестных значений (прогностическое моделирование);– анализ исключений, предназначенный для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях.Алгоритм построения автоматизированного каталога организационно-экономических показателей включает в себя следующие этапы.1.
Идентификация всех показателей.2. Идентификация всех измерений.3. Идентификация иерархий атрибутов значений измерений.4. Установка внутренних функциональных зависимостей.5. Установка внешних функциональных зависимостей.Для разработки модели данных АКОЭП автором была использованаметодология построения диаграмм «сущность-связь» (entity-relationshipdiagrams – ERD). Эта методология обеспечивает стандартный способопределения и документирования сущностей системы (множества экземпляров реальных или абстрактных объектов, обладающих общимиатрибутами или характеристиками) и способов их взаимодействия[II, 29].
В соответствии с принципами построения ERD разработка модели данных АКОЭП осуществляется в три этапа (рис. 4.5).На 1 этапе выделяются две основные сущности – ПОКАЗАТЕЛЬ иКЛАССИФИКАЦИЯ. Сущность ПОКАЗАТЕЛЬ служит для формализации описаний организационно-экономических показателей и характеризуется атрибутами, представленными на рис. 4.5.
Атрибуты «обозначение», «наименование» и «описание» используются для идентификации показателя и его экономического содержания. Атрибуты«значение_норм», «значение_план» и «значение_факт» определяют:– нормативные значения показателя, характеризующие необходимые состояния управляемых процессов;– плановые значения показателя, характеризующие желаемые состояния управляемых процессов;– фактические значения показателя, характеризующие действительные состояния управляемых процессов.Для задания алгоритма расчета показателя используется соответствующий атрибут «алгоритм_расчета».160Глава 4Этап 1. Идентификация сущностейКЛАССИФИКАЦИЯПОКАЗАТЕЛЬ# ID_показателяобозначениенаименованиеописаниезначение_нормзначение_планзначение_факталгоритм_расчетагрупп_признак# ID_классификациинаименованиеописаниеЭтап 2. Идентификация отношений между сущностямиКЛАССИФИКАЦИЯПОКАЗАТЕЛЬ# ID_классификациинаименованиеописаниеnm# ID_показателяобозначениенаименованиеописаниезначение_нормзначение_планзначение_факталгоритм_расчетагрупп_признакnmЭтап 3.
Нормализация схемы модели данныхКЛАССИФИКАЦИЯКЛАСС_ПОКАЗАТЕЛЯГРУПП_ПРИЗНАК# ID_классификациинаименованиеописание# ID_класс_показателяID_классификацииID_показателя# ID_групп_признаканаименованиеописание1nn11nПОКАЗАТЕЛЬ# ID_показателяобозначениенаименованиеописаниеСВЯЗЬ1n1n# ID_связиID_производного_покID_первичного_покID_групп_признакаалгоритм_расчетазначение_нормзначение_планзначение_фактРис. 4.5. Разработка модели данных автоматизированного каталогаорганизационно-экономических показателейИнформационно-технологическая интеграция…161Атрибут «групп_признак» используется для указания объектов,временных периодов и иных группировочных признаков, в разрезе которых формируется значение показателя.Каждый организационно-экономический показатель представляетсобой экземпляр сущности ПОКАЗАТЕЛЬ и идентифицируется посредством ключевого атрибута «ID_показателя».Сущность КЛАССИФИКАЦИЯ отражает классификационные признаки сущности ПОКАЗАТЕЛЬ и характеризуется атрибутами «наименование» и «описание».
Для идентификации экземпляров сущностиКЛАССИФИКАЦИЯиспользуетсяключевойатрибут«ID_классификации». В соответствии со структурой целей бизнеса различают следующие организационно-экономические показатели:– целевые – отражают требуемое состояние бизнеса как объектауправления в соответствии с целью его функционирования;– контролируемые – позволяют определить фактическое состояниеобъекта управления и степень достижения требуемых целевых значений;– регулируемые – в результате направленного изменения которыхпроисходит изменение фактического состояния объекта и его перевод втребуемое состояние.На 2 этапе разработки модели данных АКОЭП определяются отношения между сущностями. Как видно на рис.
4.5, отношение междусущностями КЛАССИФИКАЦИЯ и ПОКАЗАТЕЛЬ имеет тип n*m(«многие ко многим»), поскольку к каждому классификационному признаку могут относиться один и более показателей и, наоборот, каждыйпоказатель может участвовать в одном или более классификационныхпризнаках.Сущность ПОКАЗАТЕЛЬ имеет внутреннее отношение типа n*m,отражающее иерархичность структуры показателей. Это отношениепозволяет определить:– первичные показатели, являющиеся исходными данными в некотором кибернетическом контуре;– производные показатели, получаемые из первичных в соответствии с определенными алгоритмами расчета;– обобщенные показатели, являющиеся конечными в некотором кибернетическом контуре.На 3 этапе разработки модели данных осуществляется разрешениенеспецифических отношений типа n*m и упрощение схемы при помощиметодов нормализации (удаления повторяющихся групп атрибутов).Дляразрешенияотношенияn*mмеждусущностямиКЛАССИФИКАЦИЯ и ПОКАЗАТЕЛЬ вводится новая ассоциативная162Глава 4сущность КЛАСС_ПОКАЗАТЕЛЯ.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
