Информационно аналитическая система

Назначением любой современной информационно-аналитической системы (ИАС) является обеспечение руководителей, аналитиков и менеджеров информацией о всех аспектах деятельности компании для ее последующей оценки и анализа. В состав информационно-аналитической системы обычно включаются следующие подсистемы:

-подсистема сбора и хранения корпоративных данных, решающая задачи по сбору и фильтрации данных, накоплению и индексированию информации, обеспечивающая возможность использования информации в аналитических целях, а также при поддержке принятия решений на различных уровнях управления;
-подсистема доступа к данным, анализа и корпоративной отчетности, включающая в себя модули, обеспечивающие доступ к данным и защиту конфиденциальной информации, инструменты по поддержке принятия решений и оперативному анализу информации, средства корпоративной отчетности и визуализации данных.

Первая подсистема традиционно базируется на технологии оперативной обработки транзакций OLTP (On-Line Transaction Processing). В основе второй лежит концепция хранилищ данных (Data Warehouse).

Хранилища данных содержат непротиворечивые консолидированные исторические данные предприятия, отражающие его деятельность за достаточно продолжительный период времени, а также данные о внешней среде его функционирования.

Часто, наряду с общим хранилищем данных предприятия, используют витрины данных (Data Mart), представляющие собой специализированные аналитические базы данных по конкретному подразделению или аспекту деятельности предприятия. В соответствии с этим хранилище данных может иметь как двухуровневую (источники данных - хранилище данных), так и трехуровневую (источники данных - общее хранилище данных - специализированные аналитические базы данных) архитектуру.

Другими словами, хранилище данных определяется как “предметно-ориентированная, интегрированная, зависимая от времени, некорректируемая коллекция данных, предназначенная для поддержки принятия управленческих решений”.

Основной целью создания информационно-аналитических систем является перемещение информационного базиса компании из аморфной среды в структурированную, развивающуюся в соответствии с заранее намеченным планом, являющуюся источником информации, отвечающей насущным потребностям бизнеса. Создание и наполнение такой среды является первым шагом на пути к архитектуре корпоративных данных (информационной архитектуре), способной удовлетворять информационные потребности бизнеса.

Информационно-аналитические системы предназначены, прежде всего, для работников управления, они объединяет, анализирует и хранит как единое целое информацию, извлекаемую как из операционных баз данных, так и из внешних источников. Входящие в состав информационно-аналитических систем хранилища данных обеспечивают преобразование больших объемов сильно детализированных данных в управляемые и выверяемые обзорные отчеты, которые могут быть использованы работниками управления для принятия обоснованных решений. Информационно-аналитические системы являются сегодня инструментом для всех руководителей, столь же настоятельно необходимым, как и транзакционные системы, которые эффективно регистрируют операционную активность организации.

Информационно-аналитическая система, как правило, базируется на хранилище данных, которое:

-является базой данных, предназначенной только для чтения;
-обновляется из операционных деловых систем на периодической основе;
-предлагает единый подход к именованию и хранению данных, причем не имеет значения, как организованы данные в источниках;
-разрабатывается для поддержки управленческих нужд, а не для транзакционной обработки.

Хранилище данных предлагает среду накопления данных, оптимизированную для выполнения сложных аналитических запросов управленческого персонала. Эти запросы могут быть достаточно индивидуальны для каждого подразделения и даже отдельного руководителя.

Хранилище данных автоматически собирает операционные данные, согласовывая их и объединяя в предметно-ориентированный формат, который нужен работникам управления. Данные в хранилище данных не предназначены для модификации.

Предметная ориентация хранилищ данных означает, что данные объединены в категории и хранятся в соответствии с теми областями, которые они описывают, а не с приложениями, в которых они используются.

Интегрированность хранилищ данных подразумевает, что при переносе в хранилище данных, принадлежащих различным источникам, кодирование которых обычно не совпадает, эти данные согласуются по существующей системе наименований. Интегрированность определяет данные сразу таким образом, чтобы они удовлетворяли требованиям всего предприятия (в его развитии), а не единственной функции бизнеса. Тем самым, хранилище данных гарантирует, что одинаковые отчеты, сгенерированные для разных аналитиков будут содержать одинаковые результаты.

Некорректируемость хранилищ данных заключается в том, что хранилище данных само только считывает данные, оно не создает данные (они поступают от операционных или внешних источников), не корректирует их и не удаляет. Целостность данных обеспечивает концепцию единого источника достоверной информации в организации.

Зависимость от времени данных в хранилищах подразумевает, что хранилище данных предназначено для анализа данных во времени, например, чтобы их можно было использовать для сравнений, идентификации трендов и прогнозов. Важно знать не только значения данных, но и время их появления. Кроме того, данные в хранилище данных должны быть согласованы во времени. Нельзя допустить, чтобы данные из различных источников считывались по состоянию на разные моменты времени.

Направленность хранилищ данных на потребности управления гарантирует правильное использование хранилища данных для анализа и поддержки принятия решений, а не для обработки транзакций.

Хранилище данных содержит данные, извлеченные из систем оперативной работы, и физически отличается от обычных баз данных организации. Хранилище данных обеспечивает среду накопления данных, которая не только надежна, но также оптимизирована по доступу к данным и манипулированию ими.

Наиболее важное отличие между хранилищем данных и традиционными базами данных заключается в методах суммаризации данных, а также в использовании словаря метаданных для описания и управления этими данными. Осуществление суммаризации в громадной степени уменьшает объем данных и увеличивает скорость доступа. В то же самое время, это позволяет пользователям быстро получить обзор ситуации, чтобы затем детально посмотреть на нужный предмет. Суммаризация также обеспечивает эффективный механизм повышения секретности между данными разных уровней агрегации, описанными в словаре метаданных.

Хранилище данных дополняет и расширяет функции систем оперативной работы без отрицательного воздействия на них. Более того, хорошо организованное хранилище данных также оптимизирует существующие инвестиции компании в данные и оборудование.

Несмотря на обилие данных, возможностей их сбора и хранения, компании до сих пор испытывают существенный недостаток в информации, необходимой для стратегического и оперативного управления своей деятельностью. Существующие системы сбора и обработки корпоративных данных в принципе не пригодны для использования в многоплановом процессе принятия управленческих решений.

Согласно опросу, проведенному консалтинговой группой META Group, существует несколько основных причин, по которым компании применяют технологии хранилищ данных:

-возможность принятия высокоэффективных решений;
-повышение качества деловой информации;
-улучшение услуг для клиентов;
-поддержка стратегического планирования;
-общая реорганизация бизнес-процесса.

В условиях быстро меняющегося рынка, нестабильной политической обстановки, ужесточающейся конкуренции новые требования предъявляются к актуальности деловой информации и ее достоверности. В результате развития горизонтальных связей и делегирования полномочий вниз все больше требуется оперативный анализ ситуации, все большее значение приобретают тактические решения.

В этой ситуации промышленный процесс производства информации должен укладываться в жесткие временные рамки. Именно хранилище данных может и должно обеспечить требуемые временные характеристики. После того, как традиционная система обработки данных реализована и начинает функционировать, она становится ровно таким же самостоятельным объектом, как и любой производственный процесс. В этом смысле данные обладают ровно теми же свойствами и характеристиками, что и любой промышленный продукт: сроком годности, местом складирования (хранения), совместимостью с данными из других производств, рыночной стоимостью, транспортабельностью, комплектностью, ремонтопригодностью и т.д.

Именно с этой точки зрения рассматриваются данные в хранилище данных. Предметом рассмотрения являются не способы описания и отображения объектов предметной области, а собственно данные, как самостоятельный объект предметной области, порожденный в результате функционирования ранее созданных систем оперативной обработки данных.

Сегодня можно говорить о том, что появление концепции хранилища данных послужило серьёзным стимулом для развития внутренней архитектуры современных систем управления базами данных (СУБД), их программного окружения, инструментальных средств конечного пользователя, различных межкорпоративных стандартов.

Среди особенностей разработки хранилищ данных, прежде всего, выделяется проблема обеспечения защиты данных. Хранилища данных представляют собой совокупность конфиденциальной информации, собранной со всего предприятия. Доступ к ней конкурентов в той или иной форме может привести к существенным потерям для компании. Проблемы могут возникать даже вследствие доступа к «чужой» информации сотрудниками компании, когда сотрудники одного подразделения, например, получают доступ к внутренней информации другого подразделения. Решение этой проблемы не всегда возможно на уровне администрирования доступа в СУБД, так как требует разделения доступа на уровне отдельных строк. В результате проблемы обеспечения конфиденциальности должны решаться на уровне разрабатываемых приложений.

Традиционная проблема создания хранилищ данных - обеспечение требуемого объема хранения данных. Согласно данным консалтинговой группы META Group, уже сегодня, около половины организаций планируют хранилища объемом в сотни гигабайт. При этом следует помнить, что объем необходимого дискового пространства может в несколько раз (до десяти) превышать объеме хранимых данных (и этот коэффициент растет с ростом объема хранимых данных).

Наиболее распространённой на сегодня ошибкой, является попытка найти в концепции хранилища данных некий законченный рецепт реализации информационной аналитической системы. Тем более, это не некий готовый программный продукт или некое готовое универсальное решение. В этом смысле, интересна и показательна оценка компании Butler Group Co. структуры затрат на реализацию хранилища данных, по которой до 50% от стоимости системы составляет стоимость консалтинга и лишь оставшиеся 50% является стоимость аппаратных, сетевых и программных компонент.

Эффект от правильной организации, стратегического и оперативного планирования развития бизнеса трудно заранее оценить в цифрах, но очевидно, что он в десятки и даже сотни раз может превзойти затраты на реализацию таких систем. Однако не следует и заблуждаться. Эффект обеспечивает не сама система, а люди с ней работающие. Поэтому не совсем корректны декларации типа: “Хранилище данных будет помогать менеджеру принимать правильные решения”. Современные аналитические системы не являются системами искусственного интеллекта и они не могут ни помочь, ни помешать в принятии решения. Их цель своевременно обеспечить менеджера всей информацией, необходимой для принятия решения. А какая информация будет запрошена и какое решение будет принято на её основе, зависит только от конкретного человека.

Экономический эффект, обеспечиваемый информационно-аналитическими системами, существенно превышает эффект от традиционных оперативных систем. Однако стоимость аналитических систем, базирующихся на хранилищах данных, остается достаточно высокой, поскольку методологии и технологии реализации таких систем находятся ещё в стадии становления. В этой связи необходимо подчеркнуть, что непременным условием успеха проекта создания информационно-аналитической системы является наличие соответствующей технологии, регламентирующей весь жизненный цикл ее.

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Общая характеристика государственной системы научно-технической информации РФ: структура и виды информационных ресурсов, основной принцип функционирования. Задачи, цели и концепция создания распределенной информационно-аналитической системы (РИАС) ГСНТИ.

презентация , добавлен 14.10.2013

Реализация информационно-аналитической системы "Зарплата" с помощью MS ACCESS. Способы ввода информации, ее корректировки и обработки. Формы, соответствующие требованиям запроса, предназначенные для вывода данных. Лист "Табель учета рабочего времени".

курсовая работа , добавлен 27.02.2015

Анализ и способы построения online геоинформационных систем. Разработка набора инструментальных средств для создания информационно-справочной системы с географической привязкой в виде интернет-сервиса. Функциональное назначение программного продукта.

дипломная работа , добавлен 11.04.2012

Анализ задачи создания ИАС для оптимизации работы сотрудников учреждения при обслуживании пациентов. Разработка базы данных и аппаратной подсистемы для обработки сведений о вакцинации населения. Результат реализации информационно-аналитической системы.

дипломная работа , добавлен 27.06.2012

Главные преимущества использования информационно-аналитической системы "Невод". Характеристика объектов с использованием значений атрибута. Форма ввода данных, их интеграция. Формирование сложного поискового задания. Визуализация семантической сети.

презентация , добавлен 14.10.2013

Проектирование алгоритмов и программных кодов для различных элементов пользовательских форм информационно-аналитической системы. Исследование структуры базы данных. Связь между таблицами. Разработка графического интерфейса программы и справочной системы.

курсовая работа , добавлен 10.01.2015

Создание информационно-аналитической системы (базы данных) "Реализация кондитерских изделий". Использование методов сортировка, добавление абонентов, удаление, изменение, поиск данных, фильтрация, диапазон. Среда разработки - язык программирования Delphi.

курсовая работа , добавлен 10.04.2011

Назначение, создание современной информационно-аналитической системы. Формирование рабочей документации в среде Microsoft Project. Расчет длительности проекта методом Монте-Карло. Моделирование типов связи. Проектирование интерфейсов пользователя.

курсовая работа , добавлен 16.12.2014

Комментарии

— анализ сбытовых процессов

Методика построения информационно-аналитических систем

— OLAP-продукты,

— инструменты добычи данных,

OLAP-продукты

— по способу хранения данных,

— В серверных OLAP-средствах вычисления и хранение агрегатных данных выполняются сервером. Одним из самых распространенным в настоящее время серверным решением является OLAP-сервер корпорации Microsoft.

Рисунок 1.

Гвоздева, В.

А., Автоматизированные информационные технологии и системы - Москва 2011 - 541 с.

Информационно-аналитические системы

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 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".

Заключение

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.

Воспользуйтесь поиском по сайту:

АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Комментарии

Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Широкое и эффективное применение программно-технических 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 появился отдельный 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.

Основное назначение ИАС — динамическое представление и многомерный анализ исторических и текущих данных, анализ тенденций, моделирование и прогнозирование результатов различных управленческих решений.

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.

В связи с большим объемом и сложностью анализ данных имеет два направления - оперативный анализ данных (информации), широко распространена англоязычная аббревиатура названия - OLAP. Основной задачей OLAP-анализа является быстрое извлечение необходимой аналитику для обоснования или принятия решения информации.

— составление консолидированной отчетности и предоставление сводной информации о деятельности предприятия

— анализ деятельности филиалов и подразделений компании

— анализ финансовой деятельности

— проведение комплексной оценки деятельности предприятия

— анализ сбытовых процессов

Классификация аналитических систем.

Для обозначения аналитических технологий и средств в целом принято использовать термин "Business Intelligence". Понятие BI объединяет различные средства и технологии анализа и обработки данных масштаба предприятия. На их основе создаются BI-системы. Их цель - повысить качество информации для принятия управленческих решений. BI-системы ранее были известны под названием Систем Поддержки Принятия Решений. В качестве синонимов понятия "СППР" оперируют также понятиями "аналитическая система". Сейчас же класс систем BI является независимым классом систем, в который входят системы класса СППР.

По оценкам IDC рынок BI состоит из 5 сегментов:

— OLAP-продукты,

— инструменты добычи данных,

— средства построения Хранилищ и Витрин данных,

— управленческие информационные системы и приложения,

— инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов,

OLAP-продукты

На сегодняшний день в мире разработано множество продуктов, реализующих OLAP-технологии. Чтобы легче было ориентироваться среди них, существует несколько классификаций OLAP-продуктов:

— по способу хранения данных,

— по месту нахождения OLAP-машины,

— по степени готовности к применению.

В настоящее время применяются три способа хранения данных: MOLAP, ROLAP и HOLAP.

В случае MOLAP, исходные и агрегатные данные хранятся в многомерной БД или в многомерном локальном кубе.

В ROLAP-продуктах исходные данные хранятся в реляционных БД

В случае использования Гибридной архитектурыисходные данные остаются в реляционной базе, а агрегаты размещаются в многомерной.

Следующая классификация — по месту размещения OLAP-машины. По этому признаку OLAP-продукты делятся на OLAP-серверы и OLAP-клиенты.

— В серверных OLAP-средствах вычисления и хранение агрегатных данных выполняются сервером.

Информационно-аналитическая система

Одним из самых распространенным в настоящее время серверным решением является OLAP-сервер корпорации Microsoft.

— OLAP-клиентустроен по-другому. Построение многомерного куба и OLAP-вычисления выполняются в памяти клиентского компьютера. Среди одних из первых клиентскихOLAP-средств можно назвать OracleDiscoverer.

Классификация OLAP-продуктов — по степени готовности к применению.Различают: OLAP-компоненты, инструментальные OLAP — системы и конечные OLAP-приложения.

OLAP-компонента — это инструмент разработчика. С ее помощью разрабатываются клиентские OLAP-программы. Одна из наиболее доступных, но в то же время и одна из самых слабых OLAP-компонент — Decision Cube в составе Borland Delphi.

Инструментальные OLAP-системы — это программные продукты, предназначенные для создания аналитических приложений. В такой технологии реализована большая часть инструментов пакета BusinessObjects и Аналитической платформы Контур.

Наконец, к третьей категории OLAP-продуктов по степени готовности к применению относятся конечные OLAP-приложения. Это готовые прикладные решения для конечного пользователя. Они требуют только установки. Пример такого решения — OLAP-приложения системы "Контур Стандарт", подготовленные для анализа данных в различных отраслях и для решения различных аналитических задач.

Инструменты добычи данных(Knowledge Discovery in Databases)- это процесс поиска полезных знаний в "сырых" данных. KDD включает в себя вопросы подготовки данных, выбора информативных признаков, очистки данных, применения методов "раскапывания данных" (Data Mining), а также обработки и интерпретации полученных результатов.

Центральным элементом этой технологии являются методы Data Mining. Функциональность Data Mining в той или иной степени полноты реализации включена в аналитические системы различных производителей -Oracle, Hyperion, SAS и т.д. В России авторитетным разработчиком систем в технологии KDD является компания "Лаборатория BaseGroup".

Средства проектирования Хранилищ данных входят в состав реляционных и многомерных СУБД от таких производителей как Microsoft, Oracle, IBM, Sybase и других. Также часто применяются универсальные CASE-инструменты, такие как BPWin и ErWin. После описания структур хранения данных специальными системными утилитами выполняется их генерация.

ETL-средства (extraction, transformation, loading) — средства извлечения, преобразования и загрузки данных) обеспечивают три основных процесса, используемые при переносе данных из одного приложения или системы в другие. ETL-средства извлекают информацию из исходной базы данных, преобразуют ее в формат, поддерживаемый базой данных назначения, а затем загружают в нее преобразованную информацию. Существуют и специализированные системы, реализующие только ETL-функции. Классической ETL-системой является, например, продукт Ascential DataStage компании Ascential Software.

Управленческие информационные системы и приложения.

Существует еще один очень разносторонний класс аналитических систем. Это - конечные решения для управленцев и аналитиков. Исторически сложилось так, что технологическая основа реализации таких систем существенно различается. Одни из них построены на современных аналитических инструментах, другие - с применением базовых информационных технологий.

Аналитические системы классифицируются по виду задач, решаемых с их помощью. Среди видов задач можно выделить:

— Анализ финансового состояния банка или предприятия. Системы — Audit Expert (Про-Инвест), Альт-финансы (Альт), АБФИ (Вестона), Аналитик, АФСП, АДП (ИНЭК) и другие.

— Инвестиционный анализ - для комплексной оценки эффективности инвестиционных проектов и принятия решения об их финансировании, Project Expert (Про-Инвест), Альт-Инвест (Альт) и другие.

— Подготовка бизнес-планов. Системы — Project Expert (Про-Инвест), Альт-Инвест (Альт) и другие.

— Маркетинговый анализ. Системы — Marketing Expert (Про-Инвест), Касатка и другие.

— Управлениепроектами. Системы — MS Project (Microsoft), Open Plan (Welcom Software Technology) и другие.

— Бюджетирование. Системы — Hyperion Pillar, Comshare MPC, КонтурКорпорация. Бюджет (Intersoft Lab) идругие.

— Финансовоеуправление. Системы — Oracle Financial Services Applications (Oracle),КонтурКорпорация. Финансовое управление (IntersoftLab) и другие.

Инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов.

Системы данного класса (Query & Reporting) предназначены для формирования запросов к информационным системам в пользовательских терминах, а также их исполнение, интеграцию данных из разных источников, просмотр данных с возможностями детализации и обобщения и построение полноценных отчетов, как экранных, так и печатных.

Практически каждая система класса OLAP снабжена средствами Query & Reporting. Эти средства могут быть как встроенными в основной продукт (примеры - "Контур Стандарт", Oracle Discoverer), так и выделенными в отдельный продукт (например, система Impromptu).

Также существуют и специализированные системы генерации и дистрибуции отчетов. Наиболее распространенные из них - это продукты компаний Crystal Decisions и Actuate.

Полная структура информационно-аналитической системы, построенной на основе хранилища данных, показана на рисунке 1. В конкретных реализациях отдельные компоненты этой схемы часто отсутствуют.

Рисунок 1. Структура информационной аналитической системы (ИАС)

Соснов А.Р., Организация автоматизированного рабочего места аналитикаhttp://www.bibliotekar.ru/deyatelnost-predpriyatiya-2/84.htm

Ермолович Л.Л., Анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия. - Мн.: БГЭУ, 2001. - 545 с.

Адамадзиев К.Р., Гаджиев Н.К. Информационные системы управления предприятиями: Учебное пособие - Махачкала: Издательско-полиграфический центр ДГУ, 2007. - 139 с.

Гвоздева, В. А., Автоматизированные информационные технологии и системы - Москва 2011 - 541 с.

Бубнова Н. Г., Информатика в экономике: учебное пособиеМосква 2011. - 476 с.

Исаев Г.Н., Моделирование информационных ресурсов: теория и решение задач. Москва 2012 — 224с.

ИАС Грузоперевозки 4.3.0.3093 — Автоматизация грузоперевозок и транспортной логистики.

Программа Грузоперевозки предназначена для автоматизации грузоперевозок, логистики, полностью автоматизирует работу транспортной компании.

Система состоит из нескольких взаимосвязанных модулей.
Учет грузоперевозок
Это основа программного обеспечения ИАС Грузоперевозки. В модуле учета грузоперевозок реализованы следующие функции:
обработка информации по заявкам на перевозку грузов;
регистрация сделок с заказчиками и исполнителями;
формирование "технических" документов;
формирование документов от имени других контрагентов;
контроль пробега тягачей и прицепов;
контроль продолжительности перевозки;
применение гибких тарифных сеток при расчете ставки перевозки;
обработка информации по дополнительным услугам;
учет поступления платежей клиентов и платежей перевозчикам;
учет накладных расходов;
учет общих доходов и расходов, не связанных с перевозками;
импорт платежей из систем типа клиент-банк;
импорт документов из бухгалтерских систем;
автоматическое распределение платежей по сделкам;
контроль задолженности;
напоминания по формированию документов;
контроль входящей и исходящей документации;
файловое хранилище документов по контрагентам, транспорту, водителям, перевозкам;
отправка электронной почты с уведомлениями;
отправка электронной почты с файлами из хранилища;
встроенный чат для деловой переписки;
печать договоров-заявок, актов, счетов, счетов-фактур, транспортных накладных;
печать отчетов по перевозкам, оплате и долгам;
экспорт документов в самые распространенные форматы;
мощная система разрешений, контроль доступа ко всем функциям;
распределение доступа к контрагентам;
распределение доступа к транспорту;
распределение отчетной документации;
возможность работы в сети Интернет с помощью дополнительного пакета с удаленным клиентом.

Расчет зарплаты
Инструменты модуля позволяют посчитать объем прибыли, принесенной каждым сотрудником и на этой основе посчитать их зарплату.

Складской учет
Данный модуль предоставляет не только стандартные инструменты контроля прихода и расхода запчастей и материалов, но и позволяет вести учет заказов покупателей, формировать информацию о потребности материалов для отдела закупок.

Анализ качества работы предприятия
Инструментарий модуля предназначен для анализа всей информации введенной в других модулях. На ее основе можно за считанные минуты сделать вывод о качестве работы предприятия.

Дополнительная информация
Лицензия : Условно-бесплатно
Разработчик ПО : Компания ЦИРИТАС
Поддерживаемые ОС : Windows XP, Windows 2003, Windows Vista, Windows 7, Windows 8
Язык интерфейса : Русский
Дата обновления : 2016-06-01
Размер программы : 45519 Kb

Скачать ИАС Грузоперевозки 4.3.0.3093

– это системы, позволяющие получать информацию, обрабатывать ее и проводить над ней анализ. Информация – это сведения в виде данных, которые не зависят от формы их представления. В современном мире существует достаточное количество определений этого термина, но большинство людей придерживаются традиционного вида пояснения. Абсолютно в любой сфере деятельности встречаются с информацией, объемы которой имеют значительные показатели. Результат анализа получаемой информации зависит от качества ее обработки. Информационно аналитические системы безопасности (ИАСБ) – это качество и успех деятельности при работе с информационным материалом.

Информационно аналитическая система безопасности подразумевает под собой тенденцию к общей реорганизации эксплуатации бизнеса, стремление достичь лучшего качества деловой информации, необходимость поддержания стратегического плана и достижение эффективных решений.

Описание общей структуры

Информационно аналитические системы заключаются в плодотворном хранении информации, а также в качественной обработке и оценке получаемых данных. На данный момент существует множество вариаций методов в реализации работы этой области. Качественное хранение данных зависит от существования информационно аналитической системы и соответствующих исходников поступающей информации.

Архитектоника взаимодействий в работе информационно аналитической системы имеет довольно длинный путь, который проскакивает через все источники данных, до того момента как дойти до аналитического анализа. По причине того, что количество и многообразие исходников информации имеют большие объемы и вариации, информацию нужно хранить надлежащим образом, в соответствии с поставленными задачами организаций. Проводя классификацию источников данных, пытаясь распределить их по типу и назначению, можно сделать следующий вывод, что они бывают транзакционного типа, типа хранилища данных и витринного типа.

На схеме – работа с данными в системе информационной безопасности

Информационно аналитическая система имеет два способа заполнения: вручную и автоматически. На стадии первичной фиксации информация проходит сквозь систему сбора информации и ее глубокого изучения. Транзакционная база данных в предприятии может быть не одна, зачастую их несколько.

Так как транзакционные источники информации не имеют особой согласованности между собой, то анализ располагает к себе преобразовательные и объединяющие функции. Можно распределить архитектуру современной информационной безопасности на следующие степени:

Накопление и исходная обработка;
Складирование и распределение;
Преобразование в витринный тип;
Анализ и исследование;
Web-источник.

Информационно аналитические концепции накопления и исходной обработки информации

1 уровень архитектуры – это транзакционные источники. Транзакционные базы данных имеют следующие особенности, которые представлены как требования для реализации работы: возможность моментально обработать данные и обусловить максимальную частоту их изменения. Ориентированность зачастую происходит для единичного случая (процесса).

Такие аналитические системы базы данных направлены на определенные программы и находятся под контролем транзакций.

Информация в таких базах использует частую конкретизацию, в связи с чем часто редактируется. Транзакции способны качественно выполнять задачи, связанные с валом шаблонного материала. Шаблонный материал – это довольно рутинное явление, которое следует обрабатывать каждый день. Но в итоге такая информация не даст точного ответа на вопрос общего положения дел, поэтому она не используется при комплексном анализе. Множество транзакций организуют последний уровень в архитектуре информационно аналитической системы безопасности.

Аналитические системы: процессы и инструменты

ETL-инструменты – это и есть те процессы, которые совершают извлечение (extraction), преобразование (transformation) и загрузку данных (loading). Предназначение процесса извлечения помогает совершить получение данных из источников, находящихся на нижних уровнях. В ходе работы преобразования информации происходит ликвидация избытка данных. Это реализуется за счет проведения вычислений и агрегаций. Извлечение, загрузка и преобразование могут быть трехступенчатыми, но их использование зарезервированного регламента.

Объединение данных, по типу складирования

3 уровень архитектуры содержит в себе исходные данные, имеющие название хранилище данных. Этот раздел подразумевает под собой исходную информацию, которая ориентируется на хранении и анализе. Исходники объединяют данные некоторого количества транзакций, а также позволяют проводить комплексный анализ, использующий высокоинтеллектуальные инструменты.

В соответствии с родоначальником идей объединения данных (Билл Инмон), хранение – это область применения, которая имеет некоторые особенности:

Предметная ориентированность;
Интегрированность;
Отсутствие возможности корректирования;
Зависимость от времени коллекционных данных;
Предназначение раскрывает суть в выбранном решении.

На схеме – архитектура современной информационной безопасности

Хранилище данных – это одна их ведущих аспектов архитектуры в информационно аналитических системах безопасности организации. Это звено имеет значимость в виде основополагающего источника информации для альтернативного анализа.

Аналитические системы безопасности: понятие данных в витринном виде

5 уровень архитектуры подразумевает ту информацию, которая описывается как витринная. Такое представление данных основывается на информации, которая содержится в хранилище данных, но не всегда. Как правило, они могут создаваться из данных, которые были взяты из транзакций, в том случае, если хранилище не создано.

Зачастую, пользователи проводят диагональ между хранилищем данных и витринным типом и выносят следующий вердикт: хранилище данных должным способом подходит для всей организации, а витрины обслуживают, как правило, обрабатывают отдельные уровни и подразделения. Иными словами, витрины могут использоваться для индивидуальных потребностей, что объясняется ограниченным уровнем возможностей.

Отличительной чертой между транзакциями и витринами считается то, что витрины предназначены для выполнения целевых задач, не являясь компонентом профессионального программирования.

Витрины используют такие люди, как аналитики, менеджеры и администраторы. Транзакции способны выполнять всеобщие задачи организации. Транзакциями пользуются люди, которые занимаются обработкой и вводом информации, но никак не анализируют ее и не принимают категорические решения.

Информационно аналитические системы: анализ информации

6 уровень архитектуры представляет набор программных средств, которые именуются как интеллектуальный анализ данных. Еще их называют BI-инструменты, то есть Business Intelligence Tools. Подобные инструменты помогают при проведении глубокого анализа, а именно с наилучшим образом распределять большие объемы информации и делать итоговое заключение в принятии решения.

Интеллектуальный анализ является средством использования для аналитиков и управляющих личностей. Задачи интеллектуального анализа представляют собой визуализацию и доступ к информации. Как упоминалось выше, входная информация является в большей степени не ресурсом, а обработанной информацией из хранилища, которая представлена в витринном виде.

Завершающий уровень архитектуры – Web-портал

В нынешние дни все чаще и чаще российские организации идут вслед за западными представителями аналогичной области. Интернет технологии дошли до высокого уровня и внедряются в работу с каждым днем все активней. Масса специалистов приняли в учет то мнение, что при использовании новейших технологий эффективность принятия решений увеличивается. Суть использования Web-порталов в области информационно аналитической системы безопасности заключается в экономии общих затрат. Это лучшим образом заменяет физические средства аналитической области и расширяет число клиентов. Осуществление подобных технологий улучшает поступление аналитической информации как и для аналитиков, так и пользователей. Web-портал хорош тем, что доступен и применим в любой точке мира. Благодаря подключению к сети Интернет реализация становится доступней.

Создание архитектуры ИАС

Информационные технологии достигли невероятных возможностей в нынешнем мире. С каждым днем их функциональная возможность обретает все больше и больше ресурсов. В связи с такой тенденцией общее количество инструментов информационной безопасности растет, тем самым становясь более доступными для использования многочисленными предприятиями. Появление новых средств не заставляет пересматривать всю работу старой аналитики, а напротив дополняет ее и совершенствует. С появлением новых инструментов общее время работы минимизируется, при этом качество получаемого результата не снижается, а, напротив, увеличивается. Если время работы способно сокращаться, следовательно, и общий объем затрат имеет свойство уменьшаться.

В итоге внедрение нового оборудование оставляет только плюсы и способствует положительной эволюции для данной области сферы деятельности.

Каждая организация вправе выбирать собственные инструменты анализа, которые им необходимы. Комплект инструментов можно собрать из разных устройств, производители которых будут отличаться, а можно и иначе – собрать комплект девайсов одной фирмы производителя. Честно говоря, нет точного ответа, какое из этих решений лучше. Каждая превосходит в чем-то отдельном. Например, при комплекте устройств одного производителя не будет нарушена система , что все-таки является хорошим фактом. Но если посмотреть со стороны безопасности, то комплектующие от разных производителей обеспечат лучшую защиту, так как адреса и резервированные коды устройств различаются, тем самым повышая общий уровень зашиты. Но при гибридной сборке могут возникнуть проблемы программного обеспечения, так как может выпасть сбой и несовместимость между комплектующими ресурсами.

На видео рассказывается об информационной безопасности: